KLASIFIKASI KUALITAS AIR YANG LAYAK PAKAI DENGAN MACHINE LEARNING

Main Article Content

Gabriella Ignatia

Abstract

Water quality plays a crucial role in the wellbeing and health of the society. In order to assess water with a good water quality classification process is required based on water characteristics. The methods used in this research are K-Nearest Neighbors (KNN) and Artificial Neural Networks (ANN).  The experimental results are then evaluated to determine which is the best method for the classification of potable water quality.

Article Details

Section
Articles

References

[1] Wicaksono, B., Iduwin, T., Mayasari, D., Putri, P. S., Yuhanah, T., 2019, Edukasi Alat Penjernih Air Sederhana Sebagai Upaya Pemenuhan Kebutuhan Air Bersih, Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Menerangi Negeri (TERANG), No. 1, Vol. 2, hal. 1-82.

[2] Rosdiana, D., Hastiaty, I. A., Hartomy, E., Kango, I., Simbolon, P. T., Pradapaningrum, P. G., Indriasih, M., Paramasatya, A., 2023, Kontaminasi Kimia dan Biologi pada Air dan Udara dengan ARKM: Analisis Risiko Kesehatan Masyarakat, Public Health Risk Assessment Journal, No. 1, Vol. 1, hal.1-20.

[3] Nawi, A., 2019, Penerokaan Awal terhadap Isu dan Impak Penggunaan Teknologi Kecerdasan Buatan terhadap Kehidupan Manusia. Asian Journal of Civilization Studies (AJOCS), No. 4, Vol. 1, hal. 24-33.

[4] Pakpahan, R., 2021, Analisa Pengaruh Implementasi Artificial Intelligence dalam Kehidupan Manusia, Journal of Information System, Informatics and Computing (JISICOM), No. 2, Vol. 5, hal. 506-513.

[5] Roihan, A., Sunarya, P. A., Rafika, A. S., 2020, Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review Paper, Indonesian Journal on Computer and Information Technology (IJCIT), No. 1, Vol. 5, hal. 75-82.

[6] Mestika, J. C., Selan, M. O., Qadafi, M. I., 2022, Menjelajahi Teknik-teknik Supervised Learning untuk Pemodelan Prediktif Menggunakan Python, Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia (BIIKMA), No. 99, Vol. 99, hal. 216-219.

[7] Bi, G., Goodman, K. E., Kaminsky, J., Lessler, J., 2019, What is Machine Learning? A Primer for the Epidemiologist, American Journal of Epidemiology, No. 12, Vol. 188, hal. 2222-2239.

[8] Khan, A. A., Laghari, A. A., Awan, S. A., 2021, Machine Learning in Computer Vision: A Review, Endorsed Transactions on Scalable Information Systems (EAI), No. 32, Vol. 8.

[9] Sidik, A. D. W. M., Edwinanto, Kusumah, I. H., Artiyasa, M., Suryana, A., Junfithrana, A., P., 2020, Gambaran Umum Metode Klasifikasi Data Mining, Jurnal Teknik Elektro (FIDELITY), 202f. 0, No. 2, Vol; 2, hal. 34-38.

[10] Admojo, F. T., Ahsanawati, 2020, Klasifikasi Aroma Alkohol Menggunakan Metode KNN, Indonesian Journal of Data and Science (IJODAS), No. 2, Vol. 1, hal. 34-38.

[11] Pradana, D. G., Alghifari, M. L., Juna, M. F., Palaguna, S. D., 2022, Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Artificial Neural Network, Indonesian Journal of Data and Science (IJODAS), No. 2, Vol. 3, hal. 55-60.

[12] Maharana, K., Mondal, S., Nemade, B., 2022, A Review: Data Pre-processing and Data Augmentation Techniques, Global Transitions Proceedings, No. 1, Vol. 3, hal. 91-99.

[13] Ali, H., Salleh, M. N. M., Saendudin, R., Husain, K., Mushtaq, M. F., 2019, Imbalance Class Problem in Data Mining: A Review, Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, No. 3, Vol. 14, hal. 1560-1571.

[14] Manullang, R. A., Sianturi, F. A., 2021, Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbour untuk Memprediksi Kelulusan Mahsiswa, Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI), No. 2, Vol. 4, hal. 42-50.

[15] Prakoso, R. D. Y., Wiriaatmadja, B. S., Wibowo F. W., 2020, Sistem Klasifikasi pada Penyakit Prakinson Menggunakan Metode K-Nearest Neigbor, Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS), HAL. 63-68.

[16] Qiudandra, E., Akram, R., Novianda, 2022, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Osteoarthritis dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor, Jurnal Ilmiah Teknik Informatika (METHOTHIKA), No. 2, Vol. 2, hal. 37-48.

[17] Simajuntak, H. T. A., Sigiro, M., Simanungkalit, H. M., 2021, Deteksi Fraud pada Klaim Layanan Rumah Sakit Menggunakan Model Neural Netwok, Journal of Applied Technology and Informatics Indonesia, No. 1, Vol. 1.

[18] Jaddoa, A. S., Saba, S. J., Al-Kareem, E. A., 2023, Liver Prediction Model Based on Oversampling Dataset with RFE Feature Selection Using ANN and AdaBoost Algorithms, Buana Information Technology and Computer Sciences (BIT and CS), No. 2, Vol. 4, hal. 85-93.

[19] Tarigan, I., D., S., Habibi, R., Fatonah, Rd. N. S., 2023, Evaluasi Algoritma Klasifikasi Machine Learning Kategori Nilai Akhir Tujangan Kinerja Pegawai, Jurnal Sistem Cerdas, No. 3, Vol. 6, hal. 251-261.

[20] Normawati, D., dan Prayogi, S. A., 2021, Implementasi Naïve Bayes Classifier dan Confusion Matrix pada Analisis Sentimen Berbasis Teks pada Twitter, Jurnal Sains Komputer dan Informatika (J-SAKTI), No. 2, Vol. 5, hal. 697-711.