Kualitas air merupakan aspek krusial yang harus memenuhi standar baku mutu untuk memastikan kelayakankonsumsi. Parameter seperti pH, Total Dissolved Solids (TDS), dan suhu menjadi indikator utama sebagaimanaditetapkan dalam Permenkes No. 2 Tahun 2023. Penelitian ini mengusulkan integrasi algoritma K-MeansClustering dan Decision Tree untuk klasifikasi kualitas air. K-Means digunakan untuk mengidentifikasi pola dalamdataset berisi 3.270 sampel, sementara Decision Tree memprediksi kelayakan air. Hasil evaluasi menunjukkanSilhouette Score sebesar 0.8338, menandakan kualitas clustering yang baik. Decision Tree mencapai akurasi99,45% dengan ROC Curve dan AUC mendekati 1, mengonfirmasi performa klasifikasi yang optimal. Pendekatanini menjadi dasar sistem pemantauan kualitas air otomatis guna mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
Copyrights © 2025