ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v9i1.8113
Komparasi Algoritma Machine Learning dalam Identifikasi Kualitas Air
Dwi Hartanti a,* , Afu Ichsan Pradana b ab Universitas Duta Bangsa Surakarta
* correspondence email : dwihartanti@udb.ac.id
Abstract–Water  is a  very  important  part  of life  because  it is  the  source  of  human life and  living  things  and about 71% of the earth's area is water. Every human being has the human right to clean water which is a basis for  the  realization  of  a  decent  and  dignified  life  for  humans.  Machine  learning  is  a  branch  of  artificial intelligence  that  focuses on  using  data and algorithms  to  mimic  the  way  humans  learn,  gradually  increasing accuracy  and  intelligence.  This  study  uses  water  quality  data  using  four  algorithmic  methods,  namely Decission  Tree,  Logistic  Regression,  SVM,  and  ANN.  The  objective  of  this  research  is  to  compare  which method  has  the  maximum  accuracy  for  water  quality  identification.  The  accuracy  results  obtained  are  the Decission Tree method of 60.19%, the Logistic Regression method of 62.80%, the SVM method of 68.59%, and the ANN method of 69.54%.

## Index Terms-Water Quality; Decission Tree; Logistics Regression; SVM; ANN
Abstrak–Air  menjadi  bagian  sangat  penting  untuk  kehidupan  karena  merupakan  sumber  kehidupan manusia  serta  mahluk  hidup  dan  sekitar  71%  wilayah  bumi  merupakan  air.  Setiap  manusia  memiliki  Hak asasi manusia atas air yang bersih yang merupakan sebuah dasar untuk terwujudnya kehidupan yang layak dan  bermatrabat  bagi  manusia.  Machine  learning  merupakan  cabang  dari  kecerdasan  buatan  yag  berfokus pengguunaan  data  dan  algoritma  untuk  meniru  cara  manusia  belajar  secara  bertahap  dapat meningkatkan akurasi dan kecerdasan. Penelitian ini menggunakan data kualitas air menggunakan empat metode algoritma yaitu Decission Tree, Logistic Regression, SVM, dan ANN. Tujuan penelitian adalah untuk membandingkan metode mana yang memiliki nilai akursi paling maksimum untuk identifikasi kualitas air. Hasil akurasi yang diperoleh adalah dengan metode Decission Tree sebesar 60,19%, metode Logistic Regression sebesar 62,80%, metode SVM sebesar 68,59%, dan metode ANN sebesar 69,54%.
Kata Kunci—Kualitas Air; Decission Tree; Logistic Regression; SVM; ANN

## I. PENDAHULUAN
Air  menjadi  bagian  sangat  penting  untuk  kehidupan  karena  merupakan  sumber  dari  kehidupan manusia  serta  makhluk  hidup  dan  sekitar  71%  wilayah  bumi  merupakan  air  dan  memiliki  senyawa komples[1][2][3].  Setiap  manusia  memiliki  Hak  asasi  manusia  atas  air  yang  bersih  yang  merupakan sebuah  dasar  untuk  terwujudnya  kehidupan  yang layak  dan  bermatrabat  bagi  manusia[4].  Maka  dari  itu pentingnya untuk menjaga demi keberlagsungan kehidupan manusia. Suatu ukuran kondisi air dilihat dari berbagai  karakteristik  fisik,  kimiawi,  dan  biologis[2].  Banyaknya  pembagunanan  yang  semakin  pesat mengakibatkan  banyak  wilayah  memiliki  kualitas  air  yang  kurang  baik.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan banyaknya sungai-sungai yang berubah fungsi perubahan ini dikhawatirkan akan menurunnya kualitas air yng berada di sepanjang sungai-sungai di berbagai lingkungan sekitar.
Banyak  upaya  untuk  menjaga  kualitas  air  yaitu  dengan  melakukan  kegiatan  pengecekan  apakah  air tersebut  terdapat  penyakit  atau  bakteri  sehingga  akan  dilakukan  sebuah  tindakan  untuk  melakukan pencegahan  jika  terjadi  penurunan  sebuah  kualitas  air[5].  Kualitas  air  memiliki  banyak  paramater meliputi  mikrobiologi,  kimia  anorganik,  parameter  fisik,  serta  parameter  kimia.  Paramater  kualitas  air diketahui karena air mengangung zat mineral yang terlarut dalam air[2].
Kecerdasan  buatan  memiliki  cabang  keilmuan  yaitu Machine  learning.  Machine  Learning memiliki fokus  dalam  penggunaan  data  serta  algoritma  yang  digunkan  untuk  meniru  cara  manusia  belajar  secara bertahap  dapat  meningkatkan  akurasi  dan  kecerdasannya[6][7]. Machine  Learning digunakan  untuk memecahkan berbagai masalah dan mempelajari data yang ada dan bisa melakukan tugas tertentu [8][9]. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Decission  Tree,  Logistic  Regression,  SVM,  dan  ANN.  Metode Algortima  tersebut  banyak  di  implementasikan  untuk  sebuah  permasalahan  dengan  banyak  kasus  dan cocok untuk kasus kualitas air[10].
Penelitian  yang  dilakukan  Weiskhy  dkk  menyimpulkan  bahwa  nilai  Accuracy  84.81%  dan  nilai AUCnya 0.898 dengan menggunakan algoritma SVM-PSO dan nilai Accuracy 80.00% dan nilai AUCnya
0.787  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5-PSO[11].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Icha  Gusti Vidiastanta  dkk  menyimpulkan  bahwa  hasil  yang  didapat  yaitu  Akurasi  rata  –  rata  yang  didapatkan dengan  metode  K-Nearest  Neighbors  dan  Support  Vector  Machine  adalah  sebesar  88.94%  dan  87.71%. Hasilnya K-Nearest Neighbors (KNN) dengan nilai rata-rata lebih tinggi menjadi metode yang lebih baik untuk klasifikasi status air dibandingkan dengan metode Support Vector Machine (SVM)[12]. Penelitian yang  dilakukan  Priscolius Evrolino  Jennes dkk  menyimpulkan  bahwa  sebuah  akurasi  kelayakan  sumber air dimana hasil akurasinya adalah 71% untuk SVM, 61% untuk decision tree, 67% untuk random forest berdasarkan akurasi diatas dapat membantu analisis dan klasifikasi kelayakan air di Indonesia[13].
Tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan  adalah  untuk  membandingkan  Decission  Tree,  Logistic Regression, SVM, dan ANN dalam kasus identifikasi kualitas air. Maka dengan empat metode algoritma tersebut  dapat  di  ketahui  metode  algoritma  yang  paling  baik  digunakan  dalam  identifikasi  kualitas  air dengan hasil akurasi yang paling maksimal.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  memiliki  alur  penelitian  yang  digunakan  untuk  melakukan  komparasi metode Decission Tree, Logistic Regression, SVM, dan ANN untuk kualitas air terlihat pada Gambar 1.
Identifikasi Masalah
Studi Literature
Pengumpulan Data Pengolahan Data Hasil dan Pembahasan

## Kesimpulan

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Tahap pertama dalam penelitian  dimulai  dengan mengidentifikasi  masalah terkait pentingnya air bagi kehidupan manusia dengan masalah kualitas air untuk di konsumsi.
2. Tahap kedua merupakan studi literatur sebagai  pengumpulan informasi  yang terkait  kualitas air. Cara yang  dilakukan  dengan  melakukan  pengumpulan  berupa  artikel  ilmiah,  buku  dan  sumber-sumber untuk menjadi informasi terkait penelitian.
3. Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  teknik  pengumpulan  data  yang  menggunakan  data  dari kaggle tentang Water Quality . 4. Proses pengolahan data mencakup beberapa langkah, dimulai dari dataset, Preparation , preprocessing,
Visualisai  Data,  Training dan result .  Penogolahan  data  menggunkan  menggunakan  bahasa pemrograman  Python  dengan  Alat  Jupyter  Notebook . Proses  pengolahan  data  yang  dilakukan  akan menghasilkan sebuah result atau hasil yang akan dibahas dan menghasilkan sebuah kesimpulan dalam proses penelitian yang dilakukan.

## III. HASIL

## 1. Dataset
Dataset  yang  digunakan  untuk  data  latih  dalam  program  ini  berjumlah  3276  baris,  yang  memiliki  9 Fitur  atau  Atribut (PH,  Hardness,  Solids,  Chloramines,  Sulfate,  Conductivity,  Organic  Carbon, Trihalomethanes,  Turbidity) dan  1  Atribut  Labelling (Potability) .  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  adalah  kualitas  air  dengan  tipe  data csv untuk  proses  identifikasi dalam membandingkan hasil akurasi dari ketiga metode yang digunakaan yaitu  Decission  Tree, Logistic Regression, SVM, dan ANN. Hasil data dapat dilihat pada Gambar 2 Data Kualitas Air
Gambar 2. Data Kualitas Air

## 2. Data Preparation
Data  Preparation  adalah  suatu  proses/langkah  yang  dilakukan  untuk  membuat data mentah menjadi data yang berkualitas. Dalam penelitian ini melakukan pesiapan data yang akan digunakan. Hasil dari data preparation terlihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Data Preparation

## 3. Data Preprocessing
Pada  tahap  data  prepocesing  dilakukan  proses  analisa  data  dengan  value  kosong  atau  null  dan melakukan pengisian data yang kosong atu null tersebut dengan rata-rata disetiap atribut. Gambar 4 untuk menampilkan  data  kosong  atau  null  dan  Gambar  5  Mengisi  data  yang  kosong  dengan  nilai  rata-rata disetiap atribut
Gambar 4. Menampilkan data null
4

## 4. Data Training dan Data Testing
Dalam tahap ini melakukan pembagian data training dan data testing. Penelitian membagi data menjadi data  training  sebanyak  80%  dan  data  testing  20%.  Data  training  akan  digunakan  untuk  melatih  model yang di bangun dan data testing unut menguji dan mengetahui performance model yang didapatkan pada tahapan testing.

## 5. Implementasi Metode Algoritma
a. Menerapkan Metode Decission Tree
Dalam  penerapan  menggunakan  Metode  Decission  Tree.  Pada  implementasi  menggunakan Decission Tree diperoeh nilai akurasi modelnya sebesar 60,19%. Hasil akurasi pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil akurasi metode Decission Tree
b. Menerapkan Metode Logistic Regression
Dalam  penerapan  menggunkan  Metode  Logistic  Regression.  Pada  implementasi  menggunakan Metode  Logistic  Regression  diperoeh  nilai  akurasi  modelnya  sebesar  62,80%.  Hasil  akurasi  pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil akurasi metode Logistic Regression
c. Menerapkan Metode Support Vector Machine (SVM)
Dalam  penerapan  menggunkan  Metode  Logistic  Regression.  Pada  implementasi  menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) diperoeh nilai akurasi modelnya sebesar 68,59%. Hasil akurasi pada Gambar 8.
d. Menerapkan Metode Artificial Neural Network (ANN)
Dalam  penerapan  menggunkan  Metode  Artificial  Neural  Network  (ANN).  Pada  implementasi menggunakan Metode Artificial Neural Network (ANN) diperoeh nilai akurasi modelnya sebesar 69,54%. Hasil akurasi pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil akurasi metode ANN
Dari hasil komprasi metode didapatkan hasi seperti Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Akurasi Komparasi Algoritma
Hasil  dari  pembandingan  yang  telah  dilakukan  didapatkan  nilai  akurasi  metode Decission  Tree sebesar  60,19%,  metode Logistic  Regression sebesar  62,80%,  metode  Support  Vector  Machine  ( SVM) sebesar  68,59%,  dan  metode  Artificial  Neural  Network (ANN) sebesar  69,54%.  Nilai  tertinggi  nilai kaurasi untuk kualitas air pada metode Artificial Neural Network (ANN).

## IV. KESIMPULAN
Tujuan  dilakukan  penelitian  yang  dilakuakn  untuk  perbandingan  tingkat  keakuratan  dari  metode penelitian  Decission  Tree, Logistic Regression, SVM, dan ANN.  Hasil dari  program ini  berupa Akurasi dalam identifikasi kualitas air layak di konsumsi atau tidak. Masing-masing akurasi yang diperoleh adalah dengan  metode Decission  Tree sebesar  60,19%,  metode Logistic  Regression sebesar  62,80%,  metode SVM sebesar 68,59%, dan metode ANN sebesar 69,54%.

## V. REFRENCE AND CITATION
[1] E. De Buck, V. Borra, E. De Weerdt, A. Vande Veegaete, and P. Vandekerckhove, “A systematic review of the amount of water per person per day needed to  prevent  morbidity  and mortality in (post-)disaster settings,” PLoS One , vol. 10, no. 5, pp. 1–14, 2015, doi: 10.1371/journal.pone.0126395.
[2] F.  Y.  Rahman,  I.  I.  Purnomo,  and  N.  Hijriana,  “Penerapan  Algoritma  Data  Mining  Untuk Klasifikasi  Kualitas  Air,” Technol.    J.  Ilm. ,  vol.  13,  no.  3,  p.  228,  2022,  doi: 10.31602/tji.v13i3.7070.
[3] M.  A.  Rahman,  N.  Hidayat,  and  A.  Afif Supianto,  “Komparasi  Metode  Data  Mining  K-Nearest
6
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, Desember 2018, hlm. 6346-6353 e-ISSN , vol. 2, no. 12, pp. 925–928, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[4] Generosa Lukhayu Pritalia,  “Analisis Komparatif Algoritme Machine Learning  dan Penanganan Imbalanced  Data  pada  Klasifikasi  Kualitas  Air  Layak  Minum,” KONSTELASI  Konvergensi Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 43–55, 2022, doi: 10.24002/konstelasi.v2i1.5630.
[5] Y.  T.  K.  Yunior  and  K.  Kusrini,  “Sistem  Monitoring  Kualitas  Air  Pada  Budidaya  Perikanan Berbasis  IoT  dan  Manajemen  Data,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  153,  2021,  doi: 10.24076/citec.2019v6i2.251.
[6] N.  Muniroh  and  E.  Agus  Priatno,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K-NN  PADA  MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS AIR BUDIDAYA AKUAPONIK BERBASIS IoT,” J. Teknol. dan Bisnis , vol. 4, no. 2, pp. 73–86, 2022, doi: 10.37087/jtb.v4i2.87.
[7] I.  M.  Faiza  and  W.  Andriani,  “Tinjauan  Pustaka  Sistematis :  Penerapan  Metode  Machine Learning untuk Deteksi Bencana Banjir,” vol. 11, no. September, pp. 59–63, 2022.
[8] A.  Roihan,  P.  A.  Sunarya,  and  A.  S.  Rafika,  “Pemanfaatan  Machine  Learning  dalam  Berbagai Bidang:  Review  paper,” IJCIT  (Indonesian  J.  Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[9] Y. Herdiana, “Penerapan Machine Learning Dengan Model Linear Regression Terhadap Analisis Kualitas  Hasil  Petik  the  Di  Pt.  Perkebunan  …,” Comput.  J.  Inform. ,  vol.  09,  pp.  1–9,  2022, [Online].
Available:
https://unibba.ac.id/ejournal/index.php/computing/article/view/855%0Ahttps://unibba.ac.id/ejour nal/index.php/computing/article/download/855/710
[10] M. M. Mutoffar and A. Fadillah, “KLASIFIKASI KUALITAS AIR SUMUR MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST,” vol. 04, no. 02, pp. 138–146, 2022.
[11] W.  S.  Dharmawan,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Svm-Pso  Dan  C4.5-Pso  Dalam  Prediksi Penyakit  Jantung,” I  N  F  O  R  M  a  T  I  K  a ,  vol.  13,  no.  2,  p.  31,  2022,  doi: 10.36723/juri.v13i2.301.
[12] N.  Anggraeni,  G.  Arifiana,  and  A.  M.  Abadi,  “Klasifikasi  Kualitas  Air  Sungai  Winongo Menggunakan Fuzzy Inference System (FIS) Metode Mamdani,” Progr. Stud. Mat. FMIPA UNY , no. 2014, pp. 161–170, 2017.
[13] P.  E.  J.  Y.  W.  A.  D.  N.  Fadlilah,  “Prediksi  Kelayakan  Sumber  Air  Minum  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine ( SVM ),” vol. 3, p. 4865, 2022.
Dwi  Hartanti, Meraih  gelar Sarjana Teknik Informatika (S.Kom) dari Sekolah Tinggi Ilmu Manajamen Informatika  Komputer  Sinar  Nusantara  Surakarta  pada  tahun  2017.  Kemudian  gelar  Master (M.Kom) dari Unoversitas Amikom Yogyakarta pada tahun 2019. Saat ini penulis menjadi Tenaga Pengajar di Universitas Duta Bangsa Surakarta.