##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Klasifikasi Kualitas Air Sungai Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) Menggunakan Algoritma Random Forest

Abstract

Ketersediaan air bersih yang memadai berpengaruh signifikan terhadap kesehatan masyarakat, pertumbuhan ekonomi, dan keberlanjutan lingkungan. Data Badan Pusat Statistik Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2021 menunjukkan peningkatan jumlah pelanggan air bersih sebesar 8,20%. Data Badan Pusat Statistik Daerah Istimewa Yogyakarta tahun 2022 menunjukkan sungai memiliki peran penting sebagai sumber daya air utama untuk perusahaan air bersih. DLHK sebagai dinas terkait menentukan status mutu air dengan menggunakan metode STORET atau metode Indeks Pencemaran (IP), yang tentunya memerlukan waktu yang lama. Oleh karena itu, diperlukan pemantauan yang efisien dalam klasifikasi kualitas air sungai untuk mengatasi permaslahan yang ada. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi dengan Random Forest menggunakan metode cross-validation yang menunjukkan akurasi rata-rata 100% pada data pelatihan dan 91,43% pada data pengujian. Meskipun ada indikasi overfitting, model dengan indeks ke-4 dipilih dan menunjukkan akurasi klasifikasi 97,93% pada data baru. Hasil ini menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasi kualitas air sungai di DIY dengan baik.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##

How to Cite
[1]
A. Ristianto and F. I. Sanjaya, “Klasifikasi Kualitas Air Sungai Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) Menggunakan Algoritma Random Forest”, simkom, vol. 10, no. 1, pp. 168-181, Feb. 2025.

References

WHO, “Water Sanitation and Health,” World Health Organization, 2024. https://www.who.int/teams/environment-climate-change-and-health/water-sanitation-and-health/water-safety-and-quality

Badan Pusat Statistik Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, Statistik Air Bersih Daerah Istimewa Yogyakarta 2021. Badan Pusat Statistik, 2022.

Badan Pusat Statistik Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta, Statistik Air Bersih Daerah Istimewa Yogyakarta 2022. Badan Pusat Statistik, 2023.

Republik Indonesia, Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor 115 Tentang Pedoman Penentuan Status Mutu Air. Jakarta: Sekretariat Negara. Jakarta, 2003.

A. Fathiarahma, N. Sulistiyowati, T. Ridwan, and A. Voutama, “Klasifikasi Kualitas dan Prediksi Kondisi Air Tanah di DKI Jakarta Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Intell. Syst. Comput., vol. 05, no. 02, 2023, doi: 10.52985/insyst.v5i2.325.

Sutisna and M. N. Yuniar, “Klasifikasi Kualitas Air Bersih Menggunakan Metode Naïve Baiyes,” J. Sains dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 243–246, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.55338/saintek.v5i1.1383

M. A. Rahman, N. Hidayat, and A. A. Supianto, “Komparasi Metode Data Mining K-Nearest Neighbor dengan Naïve Bayes untuk Klasifikasi Kualitas Air Bersih: Studi Kasus PDAM Tirta Kencana Kabupaten Jombang,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 12, pp. 6346–6353, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id

D. P. Sugandi, M. Kallista, and I. P. D. Wibawa, “Klasifikasi Kualitas Air Sungai Citarum Menggunakan Metode K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, dan Random Forest,” e-Proceeding Eng., vol. 11, no. 115, p. 1974, 2024, [Online]. Available: https://repository.telkomuniversity.ac.id/

M. Haekal and W. C. Wibowo, “Prediksi Kualitas Air Sungai Menggunakan Metode Pembelajaran Mesin: Studi Kasus Sungai Ciliwung,” J. Teknol. Lingkung., vol. 24, no. 2, pp. 273–282, Jul. 2023, doi: 10.55981/jtl.2023.795.

L. J. Phinci, “Klasifikasi Pencemaran Air Sungai di Daerah Naive Bayesa. (Skripsi Sarjana, Universitas Teknologi Digital Indonesiaa),” 2020. [Online]. Available: http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/8806

L. Breiman, “Random Forests,” Mach. Learn., vol. 45, pp. 5–32, 2001, [Online]. Available: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324