1109 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1109-1119 E- ISSN 2503-2933

## Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN,

## Naïve Bayes Dan Decision Tree
Aldi Tangkelayuk *1 , Evangs Mailoa 2 1,2 Jl. Diponegoro 52-60, Salatiga 50711, Indonesia
3 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW, Salatiga e-mail: * 1 67201022@student.uksw.edu, 2 evangs.mailoa@uksw.edu

## Abstrak
Air  merupakan  kebutuhan  yang  sangat  penting  bagi  kehidupan  manusia,  namun  tidak semua  air  aman  untuk  dikomsumsi,  sehingga  diperlukan  adanya  identifikasi  kualitas  air  yang baik  untuk  di  komsumsi.  Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining,  dimana  dapat membangun  model  dari  sampel  data  menjadi  satu  kelompok  yang  sama.  Klasifikasi  memiliki banyak algoritma yang sering di gunakan seperti algoritma Naive Baiyes, Desicion Tree, dan K- nearest Neighbors. Penelitian ini menggunakan dataset kualitas air dengan tiga algoritma yaitu Naive  Baiyes,  Desicion  Tree, dan K-nearest  Neighbors .  Ketiga  algoritma  ini  akan  dilakukan perbandingan pada proses klasifikasi data untuk mengetahui metode mana yang paling akurat, dilihat  dari  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  metode K- nearest Neighbors memiliki tingkat akurasi paling tinggi sebesar 86.88% dibandingkan dengan Decision  Tree sebesar  80.84%  dan Naïve  Bayes sebesar  63.60%,  sehingga  metode K-nearest Neighbors merupakan metode yang paling baik untuk klasifikasi data.
Kata kunci : Kualitas air , Klasifikasi, K-nearest neighbors, Naïve Bayes, Decision Tree.

## Abstract
Water is a very important need for human life, but not all water is safe for consumption, so  it  is  necessary  to  identify  good  water  quality  for  consumption.  Classification  is  one  of  the data  mining  techniques,  which  can  build  models  from  sample  data  into  the  same  group. Classification  has  many  algorithms  that  are  often  used  such  as  the  Naive  Baiyes  algorithm, Desicion  Tree,  and  K-nearest  Neighbors.  This  study  uses  a  water  quality  dataset  with  three algorithms,  namely  Naive  Baiyes,  Desicion  Tree,  and  K-nearest  Neighbors.  These  three algorithms will be compared in the data classification process to find out which method is the most accurate, seen from the highest level of accuracy. The results of this study indicate that the K-nearest  Neighbors  method  has  the  highest  accuracy  rate  of  86.88%  compared  to  Decision Tree  of  80.84%  and  Naïve  Bayes  of  63.60%,  so  the  K-nearest  Neighbors  method  is  the  best method for data classification.
Keywords : Water quality, Classification, K-nearest neighbors, Naïve Bayes, Decision Tree.

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining  merupakan  salah  satu  metode  untuk  menentukan  pola  tertentu  dari sekumpulan  data  yang  berjumlah  besar.  Data  mining  memiliki  banyak  teknik  salah  satunya teknik klasifikasi. Klasifikasi merupakan teknik pembelajaran data untuk menghasilkan prediksi nilai dari serangkaian atribut [1]. Klasifikasi banyak digunakan untuk memprediksi kelas pada label tertentu, yaitu dengan mengklasifikasi data (membangun model) berdasarkan training set
Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1109-1119
dan  nilai-nilai  (label  kelas)  dalam  mengklasifikasikan  atribut  tertentu.  Klasifikasi    dibagi menjadi    lima  kategori    berdasarkan    perbedaan  konsep  matematika,  yaitu  berbasis  statistik, berbasis  jarak,  berbasis  pohon  keputusan,  berbasis    jaringan    syaraf,    dan    berbasis rule . Klasifikasi  memiliki  banyak  algoritma  namun  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Decision  Tree,  KNN, dan Naïve  Bayes. Ketiga  algoritma  ini, Decision  Tree merupakan  salah satu metode yang paling sering di gunakan khususnya dalam klasifikasi data. Pada studi kasus analisis sentiment pengguna layanan BPJS yang menggunakan metode KNN, Naïve Bayes, dan Decision  Tree, membuktikan  bahwa  metode Decision  Tree memiliki  tingkat  akurasi  tinggi dalam  klasifikasi  data[2].  Pada  studi  kasus  Komparasi  Metode  Data  Mining K-Nearest Neighbor dengan Naïve Bayes untuk klasifikasi kualitas air bersih, terbukti bahwa metode KNN memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dibandingkan  dengan Naïve  Bayes [3] . Jika  dibandingkan dengan  metode Naïve  Bayes, metode  ini  jarang  mendapatkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi, sehingga  pada  penelitian  ini  akan  membandingkan  ketiga  algoritma  tersebut  dengan  melihat tingkat akurasinya, metode mana yang paling baik untuk klasifikasi.
Penelitian ini menggunakan data kualitas air menggunakan data Water Potability dengan tipe  data csv,  berisi  data  kualitas  air dengan value yang  berbeda-beda  pada sepuluh attributte , attributte potability merupakan attributte yang diberi label sebagai hasil conclusion apakah air tersebut  aman  atau  tidak  aman  untuk  diminum  dengan  presentasi  dari  masing-masing value attributte yang ada pada data tersebut.
Berdasarkan permasalahan yang ada yaitu ingin membandingkan ketiga metode Decision Tree, KNN, dan Naïve Bayes maka dilakukan penelitian dengan judul “Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan  Metode KNN,  Naïve  Bayes,  dan  Decision  Tree” menggunakan software  rapid miner untuk  mengetahui  nilai  akurasi  yang  paling  besar  dari  ketiga  metode  yang  akan diimplementasikan kedalam klasifikasi data yakni Analisis Perbandingan Akurasi Water Quality menggunakan  Klasifikasi  Data KNN,  Naïve  Bayes,  dan  Decision  Tree .  Tujuan    penelitian  ini untuk  membandingkan  diantara  ketiga  metode  yang  paling  baik  digunakan  dalam  klasifikasi kualitas air dengan hasil akurasi yang paling maksimal.

## 2. LANDASAN TEORI
Penelitian  yang  membahas  metode Naïve  Bayes,  KNN, dan Decision  Tree terhadap Analisis Sentimen Transportasi KRL Commuter dengan permasalahan kondisi lalu lintas di kota Jakarta  yang  begitu  padat  dan  kemacetan  terus  meningkat  menyebabkan  warga  yang  hendak ingin  bekerja  memerlukan  transportasi  yang  lebih  nyaman.  Penelitian  ini  menggunakan  media social  twitter untuk  mendapatkan  data  bersifat  random  sebanyak  127  data.  Menggunakan metode Naive  Bayes  Classifier,  KNN,  dan  Desicion  Tree dengan  beberapa  tahapan  yaitu Convert  Emoticon,  Cleansing,  Case  Folding,  Tokenizing, dan Stemming [4].  Hasil  yang didapatkan  metode Decision  Tree memiliki  akurasi  yang  terbesar  dibandingkan  dengan KNN dan Naïve  Bayes dimana Decision  Tree memiliki  akurasi  100%, precision 100%, sensitivity 100%, dan specificity 100%. Metode KNN memiliki akurasi  80%, precision 100%, sensitivity 50%, specificity 100%,  dan  metode Naïve  Bayes memiliki  akurasi  80%, precision 66,67%, sensitivity 100%, dan specificity 66,67%.
Penelitian yang membahas Klasifikasi Kualitas Air Bersih pada Studi Kasus PDAM Tirta Kencana  Kabupaten  Jombang  menggunakan  Komparasi  Metode  Data  Mining K-Nearest Neighbor dengan Naïve Bayes . Dibutuhkan  pengawasan  dan pengolahan lingkungan sekitarnya termasuk  sumber  air  agar  dapat  menghasilkan  kualitas  air  yang  bersih  sesuai    dengan  standar kualitas  air  bersih  dan  layak  dikonsumsi  oleh  manusia[3]. Hasil  akurasi  sebesar  82,42%  pada metode K-Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes sebesar  70,32%,  dapat  disimpukan  metode K- Nearest  Neighbor adalah metode  yang  paling  baik  dalam  menentukan  kualitas air  yang  bersih dan aman untuk diminum.
1111 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1109-1119 E-ISSN 2503-2933
Pada penelitian Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS menggunakan metode KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes yang membahas tentang manusia menggunakan layanan BPJS yang  sering  kali  terjadi pro dan kontra ,  hal  tersebut  merupakan  alasan  mengapa  dilakukan penelitian  analisis sentiment data  mining  terhadap  pengguna BPJS pada  media social  twitter dengan  1.000  data  yang  di filter menjadi  903  dikarenakan  adanya  data  yang  terduplikat. Implementasikan  metode  KNN, Decision  Tree ,  dan  Naïve  Bayes  guna  untuk  membandingkan tingkat akurasi dari tiga metode yang digunakan[2]. Penelitian ini menggunakan software rapid miner versi  9.9  dimana  hasil  penelitian  diperoleh  metode KNN tingkat  akurasinya  sebesar 95.58%, Decision Tree sebesar 96,13%, dan metode Naïve Bayes sebesar 89.14%, maka dapat disimpulkan metode yang paling baik digunakan adalah Decision Tree. Data , Mining adalah  proses , mengekstrak  informasi , untuk  memperoleh  informasi  yang baru[5].  Penelitian  yang  dilakukan  kali  ini  menggunakan  teknik  data  mining  yang mengimplementasikan    metode K-nearest  Neighbors,  Naïve  Bayes, dan Decision  Tree untuk membandingkan hasil akurasi yang paling maksimal dari ketiga metode yang digunakan. Data mining  adalah  operasi resourcing serta  penggunaan  data  yang  digunakan  untuk  mencari hubungan  atau  pola  dari  suatu  kumpulan  data  yang  besar  untuk  memperoleh  informasi  yang baru[6].
Algoritma K-Nearest    Neighbor merupakan  metode    klasifikasi  terhadap  sekumpulan data  berdasarkan  pembelajaran  data  yang  sudah  terklasifikasikan  sebelumnya  [6]. Algoritma klasifikasi KNN merupakan metode untuk mengklasifikasikan objek yang didasarkan pada data latih  yang  memiliki jarak  terdekat[4].  Prinsip  kerja  algoritma  dari KNN yaitu  menentukan  dan mencari jarak terdekat dengan nilai k neighbor terdekat dalam data training dengan data yang akan  diuji.  Nilai  k  yang  terbaik  untuk  algoritma  ini  tergantung  berdasarkan  nilai  sebuah  data, dimana  biasanya  nilai  k  yang  tinggi  mengurangi  efek  kesalahan  atau noise pada  proses klasifikasi,  akan  tetapi  membuat  sebuah  batasan  antar  klasifikasi  menjadi  tidak  maksimal. Penelitian  ini  akan  dilakukan  proses  perhitungan  untuk  menghasilkan  hasil  akurasi  data  data yang ada dengan metode KNN . Rumus pencarian jarak dengan menggunakan rumus euclidian :
= ∑ ( − ) (1)
dimana  x1  adalah  sampel  data  ;  d  adalah  jarak  ;  x2  adalah  data  uji  ;  p  adalah  dimensi  data;i adalah variabel data.
Naive Bayes Classifier adalah metode dalam data mining untuk mengklasifikasikan data. Cara kerja metode Naive Bayes Classifier menggunakan perhitungan probabilitas. Naive Bayes merupakan  algoritma  yang  terdapat  pada  teknik  klasifikasi  [7].  Konsep  dasar Naive  Bayes mengunakan teorema Bayes ,  yaitu teorema yang  digunakan  dalam  statistika  yang  digunakan menghitung  suatu  peluang, Naive  Bayes  Classifier menghitung  peluang  dari  satu  kelas  dari masing-masing kelompok atribut yang ada dan menentukan kelas yang paling optimal[8]. Naive bayes  classifier berfungsi  menghitung  dan  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 :
(|) = ()(|) () (2)
dimana  X  adalah  data  dengan  kelas yang  belum  diketahui  ;  H  adalah Hipotesis data  X merupakan  kelas  spesifik  ;  P(H|X)  adalah Probabilitas  hipotesis H  berdasar  kondisi  X  ;  P(H)
Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1109-1119
adalah Probabilitas  hipotesis H (prior  probability) ;  P(X|H)  adalah Probabilitas X  berdasar kondisi pada hipotesis H ; P(X) adalah Probabilitas dari X.
Proses  klasifikasi  data  dapat  menggunakan  beberapa  metode  salah  satunya  adalah Decision  Tree atau  pohon  keputusan. Decision  Tree adalah  algoritma  yang  umum  digunakan untuk  mengambil  sebuah  keputusan  [9].  Decision  Tree  merupakan  algoritma  yang  baik digunakan    untuk    klasifikasi    atau    prediksi  [10].Pohon  keputusan  adalah  metode  klasifikasi yang  melibatkan  konstruksi  pohon  keputusan  yang  terdiri  dari  node  keputusan  yang  di hubungkan  dengan  cabang-cabang  dari  simpul  akar  sampai  ke  node  daun  (akhir)[8]. . Model Decision Tree adalah berbentuk sebuah pohon yang terdiri dari beberapa bagian yaitu root node, internal node, dan terminal node . Data query menelusuri root node dan internal node mencapai terminal node merupakan proses melakukan klasifikasi pada metode Decision Tree ini. Konsep entropi yang  akan  digunakan  untuk  menentukan  atribut  mana  pada  pohon  keputusan  akan terbagi, semakin tinggi entory sampel maka semakin tidak murni sampel tersebut. Rumus untuk menghitung entropy sampel adalah:
Entropy (S) = - P 1 log 2 P1- P2 log 2 P 2
(3) dimana p1, p2, p3….., pn masing-masing menyatalam proposi kelas 1, kelas 2,….. kelas n pada output .

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini digunakan beberapa tahapan yang disajikan dalam bentuk Gambar 1 Tahapan Penelitian.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
1113 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1109-1119 E-ISSN 2503-2933
Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi  masalah  terkait pentingnya  air  bagi  kehidupan  manusia  dengan  masalah  kualitas  air  yang  layak  diminum  dan tidak layak diminum.
Tahap  kedua  merupakan  studi  literatur    sebagai  pengumpulan  informasi  yang  terkait dengan  penyusunan  tugas  akhir.  Mengumpulkan  informasi  yang  menunjang  penelitian  ini berupa jurnal, buku, referensi, dan sumber-sumber terpercaya yang lainnya.
Diskusi dan konsultasi tak luput dari metode penelitian dalam penyusunan tugas akhir ini, diskusi dan konsultasi dengan dosen pembimbing serta berbagai pihak yang ahli dalam bidang ini.
Tahap pengumpulan data dilakukan dengan teknik pengumpulan data yang menggunakan data  dari kaggle tentang Water  Quality . Kaggle merupakan situs/platform yang  resmi  untuk mengadakan  perlombaan-perlombaan  di  bidang Data  Science ,  dimana  situs  ini  merupakan sumber pembelajaran data science (secara praktek).
Proses  pengolahan  data  pada software  rapid  miner yang  mencakup  beberapa  langkah, dimulai  dari  dataset, preprocessing, membagi  kedua  data  ke  dalam    data training dan  data testing ,  proses model fit/classification, predict/apply model, dan result . Proses pengolahan data yang  dilakukan  akan  menghasilkan  sebuah result atau  hasil  yang  akan  dibahas  dan menghasilkan sebuah kesimpulan dalam proses penelitian yang dilakukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset Dataset Water Quality diperoleh dari situs kaggle
(www.kaggle.com/adityakadiwal/water-potability)  [11].  Pada  penelitian  ini  dataset  yang digunakan  adalah  kualitas  air  dengan  tipe  data csv untuk  proses  klasifikasi  dalam membandingkan hasil akurasi dari ketiga metode yang digunakaan yaitu Naive Bayes, Decision Tree, dan KNN . Hasil data yang diperoleh pada Tabel 1 Data Kualitas Air.
Tabel 1. Data Kualitas Air
(www.kaggle.com/adityakadiwal/water-potability)
Besar jumlah data yang digunakan 2.081 baris data dengan sepuluh atribut diantaranya:
1. ph: pH 1 air (0 sampai 14)
2. Hardness (Kekerasan): kapasitas air untuk mengendapkan sabun dalam mg/L
3. Solids (Padatan): Total padatan terlarut dalam satuan ppm
4. Chloramines (Kloramin): Jumlah Kloramin dalam satuan ppm
5. Sulfate (Sulfat): Jumlah Sulfat yang terlarut dalam satuan ppm
Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1109-1119
6. Conductivity (Konduktivitas): Konduktivitas listrik air dalam satuan µS/cm
7. Organic Carbon (Karbon Organik): Jumlah karbon organik dalam satuan ppm
8. Trihalomethanes ( Trihalomethanes ): Jumlah Trihalomethanes dalam satuan µg/L 9. Turbidity (Kekeruhan): Ukuran properti pemancar cahaya air dalam satuan NTU
10. Potability (sifat dapat diminum): menunjukkan apakah air aman untuk dikonsumsi manusia, dapat  diminum  1  dan  tidak  dapat  diminum  0.  Atribut  ph  sampai  dengan  kekeruhan merupakan tipe data real dan atribut potabilitas merupakan tipe data integer .
Pre-processing dan Labeling
Data  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  perlu  dilakukan  proses pre-processing . Mengetahui sifat dari text data yang dikumpulkan sebelumnya maka dilakukan proses labeling data. Attribute yang  diberi label dalam  penelitian  ini  adalah potability ,  merupakan attribute yang    menunjukkan  apakah  air  aman  untuk  dikonsumsi  manusia  atau  tidak.  Air  yang  layak diminum 1 dan tidak dapat diminum 0. Proses labeling dapat dilakukan pengaturan warna pada label  agar  mempermudah  proses  penelitian.  Beberapa  metode preprocessing yang  digunakan yaitu Data Validation untuk mendapatkan data yang baik dengan akurasi yang akurat , dilakukan peninjauan kembali tipe data yang diperoleh dan mengidentifikasi data agar tingkat akurasi yang diperoleh  maksimal.  Membuat  data  yang  tidak  konsisten  menjadi  konsisten  dengan  operator replace  all  missing.  Data  Validation mengidentifikasi  sekaligus  menghapus  data  yang  tidak digunakan serta data yang non konsisten, dan data yang missing , dimana dari kondisi data yang mentah  menjadi  data  yang  siap  diolah  dan  dapat  dianalisis  karena  proses cleansing data  dan filtering data pada proses data validation. Penelitian ini menggunakan metode Data Integration dan  Transformation untuk  meningkatkan  hasil accuracy dari  ketiga  metode  yang  digunakan. Metode Data  Size  Redution  and  Dicretization digunakan  untuk  menghapus  data  yang terduplikat dengan menggunakan operator remove duplicates. Kondisi data awal sebanyak 3.276 menjadi  2.081  data  yang  clear  karena  adanya  proses Data  Validation,  Data  Integration  and Transformation, dan Data Size Redution and Dicretization sehingga data dapat dianalisis untuk menghasilkan informasi data yang baru.
Data Training dan Data Testing Proses pembagian data berupa data training dan data testing menggunakan apply model .
Gambar 2 Split Data
Operator split data  berguna  untuk  melakukan  pembagian  antara  data training dan  data testing ,  rationya  dibagi  menjadi  data training sebesar  0.7  (70%)  dan  data testing 0.3  (30%), menghasilkan jumlah data sebesar 1.456 untuk data training dan jumlah data sebesar 625 untuk data testing .  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  membahas  perbandingan  nilai  akurasi dengan beberapa perbandingan nilai data training dan data testing yang berbeda, menghasilkan tingkat  akurasi  yang  paling  maksimal  menggunakan  data  training  70%  dan  data  testing  30% dengan  tingkat  akurasi  sebesar  90.33%  [12].  Data training dilakukan  sebagai  pembentuk model/pola/ knowledge dan data testing dilakukan untuk pengujian model.
1115 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1109-1119 E-ISSN 2503-2933
Pengukuran Akurasi dengan Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan metode klasifikasi berdasarkan hasil klasifikasi yang telah dilakukan, dimana akurasi klasifikasi mempengaruhi kinerja klasifikasi. Confusion matrix memberikan informasi perbandingan hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem (model) dengan  hasil  klasifikasi  sebenarnya.  Pentingnya confusion  matrix akan  memberikan  informasi seberapa baik model yang telah dibuat sebelumnya melalui pengukuran akurasi yang ada untuk mengetahui seberapa akurat model yang telah dibuat. Confusion matrix menggambarkan kinerja model  klasifikasi  pada  serangkaian  data  uji  yang  nilai  sebenarnya  diketahui. Confusion  Matrix digunakan untuk menghitung accuracy . Confusion Matrix ditampilkan pada Tabel 2 Confusion Matrix [13] .
Tabel 2. Confusion Matrix Kelas Terklarifikasi Positif Terklarifikasi Negatif Positif TP ( True Positive ) FN ( False Negative ) Negatif FP ( False Positive ) TN ( True Negative )
Kinerja Confusion Matrix dapat diukur menggunakan dengan nilai TP, FP, FN, dan TN. True  Positive merupakan  data  positif  yang  diprediksi  benar. True  Negative adalah  data  negatif yang diprediksi benar. False Positive adalah data negatif namun diprediksi sebagai data positif. False Negative adalah data positif namun diprediksi sebagai data negatif. Mengitung accuracy menggunakan persamaan:

## =
(4)
Hasil Accuracy Algoritma Naive Bayes Klasifikasi data dengan algoritma Naive Bayes menghasilkan data yang disajikan dalam Tabel 3 Confusion Matrix Naïve . Bayes.
Tabel 3. Confusion Matrix Naïve . Bayes
accuracy : 63.60% true 0 true 1 class precision pred . 0 788 430 64.70% pred . 1 100 138 57.98% class recall 88.74% 24.30%
Hasil  akurasi  sebesar  63.60%,  dengan class  precision untuk pred. nol (pred.  negative) adalah  64.70%  dan pred satu (pred.positive) adalah  57.98%.  Hasil accuracy didapatkan menggunakan  persamaan  4,  dimana  nilai true  positive sebanyak  788, true  negative sebanyak 138, false negative sebanyak 430, dan false positive 100. Hasil akurasi dapat dibuktikan dengan:
=
788 + 138 788 + 138 + 430 + 100  = 63.60%
Performance Vektor :
Tabel 4. Performance Vektor Naïve Bayes
PerformanceVector :
accuracy : 63.60% ConfusionMatrix : True 0 1
Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1109-1119
0 788 430 1 100 138
Performance  Vector sendiri  adalah  bentuk  deskripsi  dari  tabel  hasil  analisis  yang diperoleh dalam penelitian yang dilakukan. Nilai True Positive sebanyak 788, merupakan nilai data  positif  yang  artinya  air  aman  untuk  diminum  dan  diprediksi  memiliki  nilai  yang  benar. Nilai False  Positive sebanyak  100,  dimana  data  negatif  (air  tidak  dapat  diminum)  namun diprediksi sebagai data positif. Nilai False Negative sebanyak 430, data positif namun diprediksi sebagai data negatif. Nilai True Negative sebanyak 138, merupakan data negatif yang diprediksi benar.
Hasil Accuracy Algoritma Decision Tree Klasifikasi data dengan algoritma decision tree menghasilkan data yang disajikan dalam Tabel 5 Confusion Matrix  Decision Tree . .
Tabel 5. Confusion Matrix  Decision Tree accuracy : 80.84%
true 0 true 1 class precision pred . 0 817 208 79.71% pred . 1 71 360 83.53% class recall 92.00% 63.38%
Hasil  akurasi  sebesar  80.84%,  dengan class  precision untuk pred. nol (pred.  negative) adalah  79.71%  dan pred satu (pred.positive) adalah  83.53%.  Hasil accuracy yang  didapatkan menggunakan  persamaan  4,  dimana  nilai true  positive sebanyak  817, true  negative sebanyak 360, false negative sebanyak 208, dan false positive 71. Hasil akurasi dapat dibuktikan dengan:

## =
817 + 360
817 + 360 + 208 + 71  = 80.84%
Performance Vector Tabel 6. Hasil Performance Vektor Decision Tree
PerformanceVector: accuracy : 80.84% ConfusionMatrix: True 0 1 0 817 208 1 71 360
Performance  Vector sendiri  adalah  bentuk  deskripsi  dari  tabel  hasil  analisis  yang diperoleh dalam penelitian yang dilakukan. Nilai True Positive sebanyak 817, merupakan nilai data  positif  yang  artinya  air  aman  untuk  diminum  dan  diprediksi  memiliki  nilai  yang  benar. Nilai False  Positive sebanyak  71,  dimana  data  negatif  (air  tidak  dapat  diminum)  namun diprediksi sebagai data positif. Nilai False Negative sebanyak 208, data positif namun diprediksi sebagai data negative. Nilai True Negative sebanyak 360, merupakan data negatif yang diprediksi benar.
Hasil Accuracy Algoritma K-nearest neighbors Klasifikasi data dengan algoritma K-nearest neighbors menghasilkan data yang disajikan dalam Tabel 7 Confusion Matrix KNN.
1117 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1109-1119 E-ISSN 2503-2933
Tabel 7. Confusion Matrix KNN
accuracy : 86.88%
true 0 true 1 class precision pred . 0 836 139 85.74% pred . 1 52 429 89.19% class recall 94.14% 75.53%
Hasil akurasi didapatkan sebesar 86.88%, dimana class precision untuk pred. nol (pred. negative) adalah  85.74%  dan pred satu (pred.positive) adalah  89.19%.  Hasil accuracy yang didapatkan menggunakan  persamaan 4, dimana nilai true positive sebanyak 836, true negative sebanyak  429, false  negative sebanyak  139,  dan false  positive 52.  Hasil  akurasi  dapat dibuktikan dengan:
= 836 + 429 836 + 429 + 139 + 52  = 86.88% Performance Vector :
Tabel 8. Hasil . Performance Vektor KNN PerformanceVector: accuracy : 86.88% ConfusionMatrix: True 0 1 0 836 139 1 52 429
Performance Vector merupakan bentuk deskripsi dari tabel hasil analisis yang diperoleh dalam  penelitian  yang  dilakukan.  Nilai True  Positive (TP)  memiliki  nilai  sebanyak  836, merupakan nilai data positif yang artinya air aman untuk diminum dan diprediksi memiliki nilai yang  benar.  Nilai False  Positive sebanyak  52,  dimana  data  negatif  (air  tidak  dapat  diminum) namun  diprediksi  sebagai  data  positif.  Nilai False  Negative sebanyak  139, data  positif  namun diprediksi sebagai data negatif. Nilai True Negative sebanyak 429, merupakan data negatif yang diprediksi benar.
Proses klasifikasi data menggunakan menggunakan beberapa operator untuk menjalankan metode classification ,  diantaranya  terdapat Read  CSV,  Split  data,  Apply  Model, dan Performance.  Metode  Classification seperti KNN,  Naïve  Bayes,  dan  Decision  Tree. Operator tersebut memiliki fungsinya masing-masing, Read CSV berfungsi untuk import data CSV yang sudah didapatkan, didalam Read CSV dilakukan metode pre-processing dimana pre-processing berfungsi  untuk  melihat  dataset  yang  di import ,  apakah  terjadi  data  yang  tidak  konsisten  atau missing  value .  Operator Split data  berfungsi  untuk  mengambil Example  Set sebagai  inputnya dan  mengirimkan subset dari ExampleSet tersebut  melalui port  outputnya.  Apply  Model berfungsi  pengaplikasian  metode classification.  Performance berfungsi  untuk  melihat  akurasi dari semua jenis metode classification.
Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1109-1119

## Hasil Akurasi
Tabel 8. Perbandingan Hasil Akurasi Naïve-Bayes K-nearest neighbors Decision tree 63.60% 86.88% 80.84%
Analisis perbandingan akurasi Water Quality menggunakan data hasil klasifikasi  dengan K-nearest neighbors, Naïve Bayes, dan Decision Tree menunjukkan bahwa K-nearest neighbors merupakan  metode  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  paling  tinggi  yaitu  86.88%  untuk klasifikasi  data  kualitas  air  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  sedangkan Naïve-Bayes sebesar 63.60% dan Decision tree sebesar 80.84%.

## 5. KESIMPULAN
Tujuan dilakukan penelitian ini untuk mengetahui hasil perbandingan tingkat keakuratan dari  metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu K-nearest  neighbors,  Naïve  Bayes, dan Decision Tree .  Dilihat  dari Class  Recall dan Class  Precision metode  yang  menghasilkan  tingkat keakuratan  yang  paling  tinggi  adalah Decision  Tree yaitu  sebesar  86.88%.  Metode  klasifikasi Decision Tree dan KNN pada penelitian ini cukup baik digunakan karena menghasilkan tingkat akurasi  diatas  80%,  namun  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  lebih  maksimal  untuk penelitian selanjutnya bisa menggunakan metode yang lain

## 6. SARAN
Pada penelitian ini digunakan tiga metode yakni K-nearest neighbors, Naïve Bayes , dan Decision  Tree dan  menggunakan  data  sebanyak  2.081  data,  oleh    karena  itu  saran  untuk penelitian selanjutnya bisa menggunakan lebih banyak metode lagi dan menggunakan data yang lebih banyak lagi untuk menghasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada  penelitian  ini  penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Bapak  Evangs  Mailoa, S.Kom.,  M.Cs.  selaku  dosen  pembimbing  saya  yang  telah  mengarahkan  saya  sehingga penelitian  ini  dapat  selesaikan,  penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  orang  tua  atas bantuan dalam melakukan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Wahyuningsih  and  D.  R.  Utari, “Perbandingan  Metode  K-Nearest  Neighbor  ,  Naive Bayes dan Decision Tree untuk Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2018 STMIK Atma Luhur Pangkalpinang, 8 – 9 Maret 2018 , pp. 619–623, 2018.
[2] R.  Puspita  and  A.  Widodo, “Perbandingan  Metode  KNN,  Decision  Tree,  dan  Naïve Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Pengguna  Layanan  BPJS,”  J.  Inform.  Univ. Pamulang , Vol. 5, No. 4, p. 646, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7622.
1119 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 1109-1119 E-ISSN 2503-2933
results (First Author)
[3] M. A. Rahman, N. Hidayat, and A. Afif 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,  Desember  2018,  hlm.  6346-6353  e-ISSN ,  Vol.  2,  No.  12,  pp. 925–928, 2018.
[4] N. T. Romadloni, I. Santoso, and S. Budilaksono, “Perbandingan Metode Naive Bayes , Knn  Dan  Decision  Tree  Terhadap  Analisis  Sentimen  Transportasi  Krl,”  J.  IKRA-ITH Inform. , Vol. 3, No. 2, pp. 1–9, 2019.
[5] P.  N.  Harahap  and  S.  Sulindawaty, “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi Transaksi  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  PT.Arma  Anugerah Abadi  Cabang  Sei  Rampah),”  Matics ,  Vol.  11,  No.  2,  p.  46,  2020,  doi: 10.18860/mat.v11i2.7821.
[6] D.  Cahyanti,  A.  Rahmayani,  and  S.  A.  Husniar, “Analisis  Performa  Metode  Knn  pada Dataset  Pasien  Pengidap  Kanker  Payudara,” Indones.  J.  Data  Sci. ,  Vol.  1,  No.  2,  pp. 39–43, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.13.
[7] Z.  Zulfauzi  and  M.  N.  Alamsyah,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Studi Kasus Universitas Bina Insan Fakultas Komputer,” J. Teknol. Inf. Mura , Vol. 12, No. 02, pp. 156–165, 2020, doi: 10.32767/jti.v12i02.1096.
[8] U.  I.  Lestari, “Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Sistem  Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , Vol. 8, No. 4, pp. 2071–2082, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1235.
[9] F.  Yulian  Pamuji,  V.  Puspaning  Ramadhan,  and  R.  Artikel, “Jurnal  Teknologi  dan Manajemen Informatika Komparasi Algoritma Random Forest dan Decision Tree Untuk Memprediksi Keberhasilan Immunotheraphy Info Artikel Abstrak,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , Vol. 7, No. 1, pp. 46–50, 2021, [Online]. Available: http://http//jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi.
[10]  E.  Muningsih, “Kombinasi  Metode  K-Means  dan  Decision  Tree  Dengan  Perbandingan Kriteria  dan  Split  Data,”  J.  Teknoinfo ,  Vol.  16,  No.  1,  p.  113,  2022,  doi: 10.33365/jti.v16i1.1561.
[11] “Water  Quality,” [Online].  Available:  https://www.kaggle.com/adityakadiwal/water- potability.
[12]  M.  Fatchan and  H.  Sugeng, “Anlisa  Terpilihnya  Tri Rismaharini  Sebagi Menteri  Sosial Dengan Pendekatan Algorithma Naïve Bayes,” Vol. 1, No. 2, pp. 50–57, 2022.
[13]  Sofyan  Vivi  Dwiyanu, “Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Program  Studi  Teknik Informatika Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” 2019.