eProceedings of Engineering
Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024

Klasifikasi Kualitas Air Sungai Citarum dengan Artificial Neural Network, Gaussian Naive Bayes, dan Weighted K-Nearest Neighbors

Khalisheka, Daffa Asyqar Ahmad (Unknown)
Kallista, Meta (Unknown)
Wibawa, Ig. Prasetya Dwi (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 Aug 2024

Abstract

Sungai Citarum, sungai terpanjang di Jawa Barat dengan panjang 323 kilometer, mengalir dari Situ Cisanti di Kabupaten Bandung ke Laut Jawa. Sungai ini sangat penting bagi ekologi dan kehidupan penduduk setempat. Pada tahun 2018, Sungai Citarum dinilai sebagai sungai terkotor di dunia, yang menimbulkan masalah lingkungan dan kesehatan yang signifikan di kota-kota sekitarnya. Untuk mengetahui hasil klasifikasi kualitas air Sungai Citarum menggunakan perhitungan manual membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu menggunakan Machine Learning untuk mengetahui hasilnya dengan cepat, tepat, dan akurat untuk menentukan kualitas air sungai apakah tidak tercemar/memenuhi baku mutu, tercemar ringan, tercemar sedang, dan tercemar berat. Jumlah kontaminasi air sungai ditentukan dengan menggunakan pendekatan Supervised Learning dari Machine Learning. Tiga model yang digunakan adalah Artificial Neural Network (ANN), Gaussian Naive Bayes, dan Weighted K-Nearest Neighbor with Euclidean Distance. Setelah itu dilakukan berbagai pengujian terhadap 3 model tersebut untuk mendapatkan hasil klasifikasi kualitas air Sungai Citarum. Berdasarkan hasil pengujiannya, Weighted KNN with Euclidean Distance mengungguli dua model lainnya untuk mengklasifikasikan kualitas air sungai, dengan akurasi sebesar 97,3%. Sedangkan Artificial Neural Network mendapat akurasi sebesar 94,1% dan Gaussian Naive Bayes mendapat akurasi sebesar 94,7%. Kata kunci— Kualitas Air Sungai, Klasifikasi, ANN, GNB, W-KNN

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

engineering

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Description

Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing ...