Klasifikasi Kualitas Air Sumur Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) di Wilayah Jakarta Timur

Linda Afifa (Universitas Darma Persada)
Kania Azzahra (Universitas Darma Persada)

Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi
Vol. 5 No. 2 (2025): Desember

Penelitian ini menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) sebagai metode klasifikasi untuk menentukan apakah air termasuk dalam kategori "Layak" atau "Tidak Layak" konsumsi. Proses klasifikasi mengikuti tahapan CRISP-DM dan dilakukan melalui aplikasi berbasis Python dan Streamlit yang dirancang untuk memudahkan pengguna dalam memantau kualitas air. Selain itu, pemodelan sistem divisualisasikan menggunakan diagram UML seperti use case, activity, dan class diagram untuk menggambarkan struktur dan interaksi sistem secara menyeluruh. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu masyarakat dan instansi terkait dalam mengambil keputusan berbasis data untuk menjaga kualitas air yang aman dikonsumsi.