Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 811-817

## Penerapan Algoritma Naïve Bayes Dalam Pengelompokkan Air Layak Minum
Dian Permata Sari 1 ,Wira Buana 2 , Rozi Meri 3 , Rika Widya Perdana 4 1,2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Jayanusa Padang, Sumatera Barat, Indonesia
3 Program Studi Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Padang, Sumatera Barat, Indonesia
4 Program Studi Teknik  Komputer, AMIK Kosgoro, Sumatera Barat, Indonesia E-mail: 1 Langitbiru621@gmail.com, 2 wira_buana59@yahoo.com,
3 rozimeri88@gmail.com, 4 rikaperdana9@gmail.com

## Abstract
Water  is  a  basic  human  need,  without  water  humans  cannot  carry  out  activities. However,  not  all  types  of  water  can  be  consumed  and  are  healthy  for  humans.  So  it  is important  to  check  water  quality  regularly.  Because  the  influence  of  weather  can  make the water quality unfit      consumption. To determine water quality, laboratory testing is required.  This  test  requires  complex  analysis  results  so  the  time  used  in  testing  is relatively  longer.  In  data  mining  there  are  classification  techniques  that  can  be  used  to group drinking water samples based on several variables that have been determined from water  data.  The  aim  of  this  research  is  to  classify  the  types  of  drinking  water  that  are suitable  for  consumption  and  the  characteristics  of  healthy  water.  To  process  the  data using the Naïve Bayes algorithm and produce an accuracy value of 75%.
Keywords :  Drinking Water, Naïve Bayes, Data Mining

## Abstrak
Air merupakan kebutuhan pokok manusia, tanpa air manusia tidak dapat beraktivitas. Namun  tidak  semua  jenis  air  dapat  dikonsumsi  dan  sehat  untuk  manusia.  Sehingga penting  dilakukan  pemeriksaan  kualitas  air  secara  berkala.  Karena  pengaruh  cuaca dapat  membuat  kualitas  air  menjadi  tidak  layak  untuk  dikonsumsi.  Untuk  mengetahui kualitas  air  diperlukan  pengujian  di  laboratorium.  Pengujian  ini  memerlukan  hasil analisis  yang  kompleks  sehingga  waktu  yang  digunakan  dalam  pengujian  relatif  lebih lama.  Dalam  data  mining  terdapat  teknik  klasifikasi  yang  dapat  digunakan  untuk pengelompokkan sampel air minum berdasarkan beberapa vairabel yang telah ditentukan dari data air. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan jenis air minum yang  layak  dikonsumsi  serta  ciri-ciri  dari  air  yang  sehat.  Untuk  mengolah  data menggunakan algoritma naïve bayes dan menghasilkan nilai akrasi sebesar 75%.
Kunci : Air Minum, Naïve Bayes, Data Mining

## 1. Pendahuluan
Air  merupakan  suatu  elemen  yang  terdapat  di  bumi  dan  keberadaannya  tidak  dapat dipisahkan  dari  manusia  dan  makhluk  hidup  lainnya.  Sehingga  air  sangat  dibutuhkan untuk  menjaga  kelangsungan  makhluk  hidup.  Kegunaan  air  dalam  tubuh  manusia  untuk menambah  cairan,  menghilangkan  haus  ketika  dahaga  dan  untuk  menunjang  kehidupan manusia  air  memiliki  banyak  manfaat  seperti  pembuatan  bangunan, jalan, teknologi  dan sebagainya. Dalam fungsi air untuk memenuhi cairan tubuh harus lah dapat dipastikan air yang dikonsumsi itu sehat dan bersih [1]. air bersih merupakan air yang digunakan untuk kebutuhan sehari-hari seperti memasak, mencuci, minum dan sebagainya [2].

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 811-817
Air  yang  layak  atau  tidak  dikonsumsi  biasanya  dipengaruhi  oleh  faktor  zat  yang terkandung  didalam  air  dan  harus  memenuhi  standar  kalitas  air  bersih,  untuk  itu diperlukan  pengawasan  dan  pengelolaan  linkungan  terhadap  kulitas  air  [3].  Terdapat banyak  metode  yang  digunakan  dalam  pengelompokkan  kualitas  air  bersih  diantaranya adalah  algoritma  naive  bayes.  Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Muhammad  Malik Mutoffar  dkk  menggunakan  algoritma  Random  Forest  dalam  melakukan  klasifikasi kualitas air sumur dengan tingkat akurasi 82% dari 83% data yang dapat diklasifikasikan. [4].  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Hakam  Febtadianrano  Putro  dkk  tentang alogritma naïve bayes untuk klasifikasi pelanggan, terdapat tiga variable yang digunakan yaitu  jumlah  pembelian,  interval  waktu  dan  lokasi  dengan  nilai  akurasi  mencapai  92%, nilai presisi mencapai 100% dan nilai recall mencapai 91%.[5]. Aldi Tangkelayuk dalam penelitiannya  klasifikasi  kualitas  air  menggunakan  Metode  KNN,  Naïve  Bayes  Dan Decision  Tree,hasil  penelitian  diperoleh  dari  membandingkan  nilai  akurasi  dari  ketiga algoritma. KNN memiliki tingkat akurasi tertinggi yaitu 86,88% kemudian Decision Tree sebesar  80,44%  dan  akurasi  terendah  sebesar  63,60%  metode  naïve  bayes  [6].  Pada penelitian  Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan peserta  Sertifikasi  Microsoft  Office  Specialist  (MOS)  yang  dilakukan  oleh  Mochamad Farid Rifai dkk menghasilkan nilai probabilitas sebesar 0.001042 dengan tingkat akurasi sebesar 99% [7]. Dari penjabaran di atas dapt disimpulkan bahwa algortima naïve bayes merupakan  suatu  metode  yang  memilliki  akurasi  cukup  tinggi.  Untuk  itu  penulis  akan menerapkan naïve bayes dalam klasifikasi air layak minum.

## 2. Metodologi Penelitian
Dibawah  ini  adalah  tahapan  yang  penulis  gunakan  dalam  penelitian  mulai  dari identifikasi masalah sampai memperoleh hasil akhirnya.

## Gambar 1. Kaidah Penelitian
Pada tahap identifikasi masalah menentukan varibel yang digunakan dalam penelitian yaitu TDS, Ph, Besi, Arsen, KadmiumTimbal dan Alumunium. Pada tahap studi pustaka mengumpulkan  buku  serta  jurnal-jurnal  referensi  yang  dapat  dijadikan  rujukan  dalam penelitian  ini.  Kemudian  mengolah  data  dengan  metode  naïve  bayes  dengan  melakukan perhitungan  secara  manual  menggunakan  ms  excel.  Tahap  terakhir  dalam  penelitian  ini adalah menarik kesimpulan dari hasil penelitian yang telah dilakukan.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 811-817
Naïve  Bayes  merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode    probabilitas  dan  statistik yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai teorema Bayes[8][9]. Naïve Bayes adalah salah satu metode pengklasifikasian sederhana yang  sering  digunakan  karena  mudah  diterapkan  dan  memiliki  hasil  akurasi  yang  cukup tinggi  dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi  yang  lain  [10][11].  Cara  kerja  metode Naive  Bayes  Classifier  menggunakan  perhitungan  probabilitas  [12],  yaitu  mencari  nilai probabilitas paling tinggi untuk mengklasfikasikan sebuah data uji dengan kategori yang tepat.  Teknik  prediksi  probabilitas  yang  sederhana  didasarkan  pada  penerapan  teorema bayes atau aturan bayes merupakan suatu teknik yang diimplementasikan pada algoritma naïve bayes. Rumus naïve bayes [13]:
(1)
Keterangan:
X adalah data sampel dengan kelas (label) yang tidak diketahui H adalah hipotesa bahwa X adalah data dengan kelas (label). P(H) adalah peluang dari hipotesa H. P(X) adalah peluang data sampel yang akan diamati. P(X|H) adalah peluang data sampel X, bila diasumsikan bahwa hipotesa benar (valid).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menerapkan  algoritma  naïve  bayes  dalam  pengelompokkan  air  layak minum berdasarkan kualitas air yang dinilai dari beberapa variable yaitu TDS, PH, Besi, Arsen, Kadmium dan Alumunium. Terdapat enam varibael yang digunakan dalam menilai kualitas air  layak  minum.  Adapun  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah data hasil  dari  pemeriksaan  air  minum  yang  diambil  langsung  dari  rumah  masyarakat kemudian diakukan pemeriksaan di laboratorium.
Tabel 1 . Data Training
Langkah perhitungan naïve bayes: 1. Menentukan nilai untuk setiap kelas
C1 (Kelas=” Memenuhi Syarat”)= jumlah “Memenuhi syarat” pada kolom keterangan= 7 C2 (Kelas=”Tidak Memenuhi Syarat”)=jumlah “Tidak Memenuhi Syarat”pda kolom keterangan=8
Tabel 2. Nilai Probabilitas kelas

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
2. Menentukan nilai pada setiap parameter
a. Nilai TDS
Jika kondisi baik, range nilai 0-250 Jika kondisi cukup, range nilai 250-300 Jika kondisi buruk, range nilai >300

## Tabel 3. Probabilitas Nilai TDS
Pada Tabel 3 merupakan hasil perhitungan probabilitas untuk nilai TDS. Dapat dilihat bahwa  TDS  baik  dengan  kondisi  memenuhi  syarat  memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  1 sedangan  TDS  baik  dengan  kondisi  tidak  memenuhi  syarat  memiliki  nilai  0,875.  TDS cukup  dengan  kondisi  memenuhi  syarat  nilai  probabiitasnya  0  sedangkan  TDS  cukup dengan kondisi tidak memenuhi syarat memiliki dengan probabilitas sebesra 0,125.
b. Nilai PH Jika kondisi netral, range nilai 6,5-8 Jika kondisi asam, range nilai <6 Jika kondisi basa, range nilai >8

## Tabel 4. Probabilitas nilai PH
Pada Tabel merupakan hasil perhitungan probabilitas untuk nilai  PH. Dapat dilihat bahwa PH netral dengan kondisi memenuhi syarat memiliki nilai probabilitas sebesar 1 sedangan PH netral dengan kondisi tidak memenuhi syarat memiliki nilai 0,75.  TDS asam dengan kondisi memenuhi syarat nilai probabiitasnya 0 sedangkan PH asam dengan kondisi tidak memenuhi syarat memiliki dengan probabilitas sebesra 0,25.
c. Nilai Besi
Jika kondisi baik, range nilai 0,0-0,2 Jika kondisi buruk, range nilai >0,2

## Tabel  5. Probabilitas Nilai Besi
Pada Tabel 5 merupakan hasil perhitungan probabilitas untuk nilai  besi. Dapat dilihat bahwa  Besi baik dengan  kondisi memenuhi syarat memiliki nilai probabilitas sebesar 1 sedangan  Besi  baik  dengan  kondisi  tidak  memenuhi  syarat  memiliki  nilai  1.  Besi  Buruk dengan  kondisi  memenuhi  syarat  nilai  probabiitasnya  0  sedangkan  Besi  buruk  dengan kondisi tidak memenuhi syarat memiliki dengan probabilitas sebesra 0.
d. Nilai Arsen
Jika kondisi baik, range nilai 0,0-0,01 Jika kondisi buruk, range nilai >0,01

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## Tabel 6. Probabilitas Nilai Arsen
Pada  Tabel  6  merupakan  hasil  perhitungan  probabilitas  untuk  nilai  Arsen.  Dapat  dilihat bahwa Arsen baik dengan kondisi memenuhi syarat memiliki nilai probabilitas sebesar 1 sedangan  Arsen  baik  dengan  kondisi  tidak  memenuhi  syarat    memiliki  nilai  probabilitas sebesar 0,5. Arsen buruk dengan kondisi memenuhi Syarat makaka nili probabiitasnya 0 sedangkan Arsen buruk dengan kondisi tidak memenuhi syarat maka nilai probabilitasnya dalah 0,5.
e. Nilai Kadmium Timbal Jika kondisi baik, range nilai 0,0-0,003 Jika kondisi buruk,range nilai >0,003

## Tabel 7. Probabilitas Nilai Kadmium Timbal
Pada Tabel  7  merupakan  hasil  perhitungan  probabilitas  untuk  nilai  Kadmium  timbal. Dapat  dilihat  bahwa  cadmium  timbal    baik  dengan  kondisi  memenuhi  syarat  memiliki nilai  probabilitas  sebesar  1  sedangkan  kadmium  timbal  baik  dengan  kondisi  tidak memenuhi  syarat    memiliki  nilai  probabilitas  sebesar  0,125.  Kadmium  timbal  buruk dengan  kondisi  memenuhi  Syarat  makaka  nili  probabiitasnya  0  sedangkan  Kadmium timbal  buruk  dengan  kondisi  tidak  memenuhi  syarat  maka  nilai  probabilitasnya  dalah 0,875.
f. Nilai Alumunium
Jika kondisi baik, range nilai 0,0-0,2 Jika kondisi buruk, range nilai >0,2

## Tabel 8. Probabilitas Nilai Alumunium
Pada Tabel 8 merupakan hasil perhitungan probabilitas untuk nilai Alumunium. Dapat dilihat  bahwa  Alumunium    baik  dengan  kondisi  memenuhi  syarat  memiliki  nilai probabilitas sebesar 1 sedangkan Alumunium baik dengan kondisi tidak memenuhi syarat memiliki nilai probabilitas sebesar 1. Alumunium buruk dengan kondisi memenuhi Syarat makaka  nili  probabiitasnya  0  sedangkan  Alumuniuml  buruk  dengan  kondisi  tidak memenuhi syarat maka nilai probabilitasnya dalah 0.
3. Pengukuran tingkat akurasi
Setelah  menentukan  nilai  probabilitas  pada  tiap  varibael  maka  tahap  selanjutnya menentuka  tingkat  akurasi.  Akurasi  diperoleh  dari  jumlah  data  yang  diprediksi  benar dibagi dengan jumlah data yang diprediksi.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 811-817
Untuk  data  testing  yang  dilakukan  untuk  mencari  akurasi  digunakan  sebanyak  5  data sampel dari 15 data training. Adapun prediksi nilai nya seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 9. Hasil Data Uji
Dari hasil data uji maka dengan menggunakan rumus akurasi untuk mencari akurasi dari data uji.
Tabel 10 . Hasil Perhitungan Akurasi, Presisi dan Recall
Dari  perhitungan  berdasarkan  tabel  maka  di  peroleh  nilai  akurasi  sebesar  75%, sedangka  nilai  presisi  sebesar  50%.  Presisi  menunjukkan  seberapa  baik  model  dapat mengklasifikasikan dengan benar untuk kelas yang di prediksi positif (memenuhi syarat). Sementara  recall:  seberapa  baik  model  dapat  mengklasifikasikan  dengan  benar  untuk kelas positif (memenuhi syarat) yaitu sebesar 50%.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  perhitungan  terhadap  kasus  klasifikasi  air  layak  minum  menggunakan algoritma  naïve  bayes  maka  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  75%  dengan  perhitungan manual menggunakan ms excel.

## Daftar Pustaka
[1] N.  R.  Saragi,  A.  Sembiring,  And  Nurhayati,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Kelayakan Air Minum Untuk Dikonsumsi Menggunakan Metode Certainty Factor Pada  Pdam  Tirta  Sari  Kota  Binjai,” J.  Sains  Teknol. ,  Vol.  2,  No.  1,  Pp.  23–26, 2022.
[2] Y.  S.  Sari,  “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Untuk  Mengetahui  Kualitas  Air  Di Jakarta,” J. Ilm. Fifo , Vol. 13, No. 2, P. 222, 2021, Doi:
10.22441/Fifo.2021.V13i2.010.
[3] M.  Djana,  “Analisis  Kualitas  Air  Dalam  Pemenuhan  Kebutuhan  Air  Bersih  Di Kecamatan Natar Hajimena Lampung Selatan,” J. Redoks , Vol. 8, No. 1, Pp. 81– 87, 2023, Doi: 10.31851/Redoks.V8i1.11853.
[4] M. M. Mutoffar And A. Fadillah, “Klasifikasi Kualitas Air Sumur Menggunakan Algoritma Random Forest,” Naratif  J. Nas. Riset, Apl. Dan Tek. Inform. , Vol. 4, No. 2, Pp. 138–146, 2022, Doi: 10.53580/Naratif.V4i2.160.
[5] H. F. Putro, R. T. Vulandari, And W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J.  Teknol.  Inf.  Dan  Komun. ,  Vol.  8,  No.  2, 2020, Doi: 10.30646/Tikomsin.V8i2.500.
[6] A. Tangkelayuk, “The Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode Knn, Naïve Bayes, Dan Decision Tree,” Jatisi (Jurnal Tek. Inform. Dan Sist. Informasi) , Vol.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 811-817
9, No. 2, Pp. 1109–1119, 2022, Doi: 10.35957/Jatisi.V9i2.2048.
[7] M.  F.  Rifai,  H.  Jatnika,  And  B.  Valentino,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes Pada  Sistem  Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Peserta  Sertifikasi  Microsoft  Office Specialist  (Mos),” Petir ,  Vol.  12,  No.  2,  Pp.  131–144,  2019,  Doi:
10.33322/Petir.V12i2.471.
[8] Syarli And A. A. Muin, “Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan,” J. Ilm. Ilmu  Komput. ,  Vol.  2,  No.  1,  Pp.  22–26,  2016,  [Online].  Available: Https://Media.Neliti.Com/Media/Publications/283828-Metode-Naive-Bayes- Untuk-Prediksi-Kelulu-139fcfea.Pdf
[9] R.  Rachman  And  R.  N.  Handayani,  “Klasifikasi  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam Memprediksi  Tingkat  Kelancaran  Pembayaran  Sewa  Teras  Umkm,” J.  Inform. , Vol. 8, No. 2, Pp. 111–122, 2021, Doi: 10.31294/Ji.V8i2.10494.
[10] N.  Chatrina  Siregar,  R.  Ruli,  A.  Siregar,  ;  M  Yoga,  And  D.  Sudirman, “Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Classifier  (Nbc)  Pada  Komentar  Warga Sekolah Mengenai Pelaksanaan Pembelajaran Jarak Jauh (Pjj),” J. Teknol. Aliansi Perguru. Tinggi Bumn , Vol. 3, No. 1, Pp. 102–110, 2020.
[11] A.  Gusderia,  M.  Ramadhan,  And  M.  I.  Perangin-Angin,  “Data  Mining  Untuk Klasifikasi  Data  Penjualan  Alat  Teknik  Menggunakan  Metode  Naive  Bayesian Clacifier,” J.  Saintikom  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  Dan  Komputer) ,  Vol.  21,
No. 2, P. 73, 2022, Doi: 10.53513/Jis.V21i2.5973.
[12] M.  Muqorobin,  K.  Kusrini,  And  E.  T.  Luthfi,  “Optimasi  Metode  Naive  Bayes Dengan  Feature  Selection  Information  Gain  Untuk  Prediksi  Keterlambatan Pembayaran  Spp  Sekolah,” J.  Ilm.  Sinus ,  Vol.  17,  No.  1,  P.  1,  2019,  Doi:
10.30646/Sinus.V17i1.378.
[13] A. B. P. Et Al. Swi Indriyaningtyasa1, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  Untuk  Mendeteksi  Minat  Beli  Pelanggan Terhadap Produk Paket Internet,” J. Ilmu Komput. , Vol. 15, No. 2, Pp. 1–7, 2021.