<![CDATA[Sungai merupakan sumber daya air vital bagi kehidupan dan pembangunan di Indonesia, namun kualitasnya terus menurun akibat pencemaran domestik dan industri. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi kualitas air sungai di 38 provinsi di Indonesia berdasarkan Indeks Kualitas Air (IKA) serta parameter fisik, kimia, dan mikrobiologis tahun 2023. Segmentasi ini difungsikan untuk mendukung pemantauan dan penilaian kelayakan sungai sebagai bahan baku air minum. Metodologi penelitian mengikuti kerangka kerja Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dengan menerapkan algoritma klasterisasi K-Means dan Hierarchical Clustering. Data yang dimanfaatkan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang mencakup parameter seperti pH, DO, BOD, COD, dan bakteri coliform. Meskipun evaluasi metrik internal (Silhouette Score, Davies-Bouldin Index, dan Dunn Index) menunjukkan bahwa konfigurasi dua klaster memberikan performa matematis terbaik , penelitian ini menetapkan konfigurasi empat klaster menggunakan Hierarchical Clustering. Langkah ini diambil secara sadar agar hasil pengelompokan tetap relevan secara praktis dan selaras dengan empat tingkat klasifikasi mutu air nasional (Kelas I–IV) serta skala penilaian IKA. Hasil segmentasi menghasilkan empat klaster utama yang menggambarkan tingkat risiko kualitas air: sangat tercemar, buruk hingga sedang, pencemaran ekstrem, dan risiko mikrobiologis tinggi. Temuan penelitian mengonfirmasi bahwa tidak ada provinsi yang memenuhi kriteria Kelas I (layak minum tanpa pengolahan), dengan mayoritas wilayah berada pada kategori sedang hingga buruk (Kelas III dan IV). Visualisasi melalui dashboard interaktif memperkuat interpretasi data untuk mendukung pengambilan kebijakan berbasis bukti. Penelitian ini membuktikan efektivitas metode klasterisasi dalam menyediakan informasi akurat bagi pengelolaan strategi kualitas air sungai secara nasional di Indonesia.]]>
Copyrights © 2026
