Volume XIII/No.2/November/2021                                                                                                                                      222

## Penerapan Metode Naïve Bayes Untuk Mengetahui Kualitas Air Di Jakarta
Yunita Sartika Sari Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan No. 1,Kembangan, Jakarta Barat, 11650 yunita.sartika@mercubuana.ac.id

## ABSTRACT
Water is a chemical compound that is needed for the survival of living things on earth. The largest area on planet earth is water which covers almost 71% of the area on earth. Water is also a very important substance on earth that is  needed  by  all  living  things  ranging  from  plants,  animals  and  humans.  It  is  necessary  to  monitor  and  treat  the environment  around  the  water  source  so  that  it  can  produce  clean  water  quality.  In  this  study,  the  Naïve  Bayes algorithm  is  applied  to  determine  water  quality  in  the  Jakarta  area  and  produces  an  accuracy  rate  of  water classification results in the DKI Jakarta area of 50.6%.

## Keywords : nave bayes, quality, water, Jakarta

## ABSTRAK
Air merupakan senyawa kimia yang sangat dibutuhkan bagi kelangsungan hidup makhluk hidup yang ada di bumi. Wilayah terluas di planet bumi merupakan air yang menutupi hampir 71% wilayah yang ada di bumi. Air juga merupakan zat yang sangat penting yang ada di bumi yang sangat dibutuhkan oleh semua makhluk hidup mulai dari tumbuhan, hewan dan manusia. Dibutuhkan pengawasan dan pengolahan lingkungan sekitar sumber air sehingga dapat menghasilkan kualitas air yang bersih. Pada penelitian ini menerapkan algoritma Naïve Bayes untuk mengetahui kualitas air di wilayah Jakarta dan menghasilkan tingkat akurasi dari hasil klasifikasi air di wilayah dki jakarta sebesar 50,6% .
Kata kunci : naïve bayes, kualitas, air, Jakarta

## I. PENDAHULUAN
Air  merupakan  sumberdaya  alam  yang  mempunyai  fungsi  sangat  penting  bagi  kehidupan  manusia  dan mahluk  hidup  lainnya  serta  sebagai  modal  dasar  dalam  pembangunan.  Dengan  perannya  yang  sangat  penting,  air akan mempengaruhi dan dipengaruhi oleh kondisi/komponen lainnya.
Namun  tidak  semua  zat  dan  mineral  yang  terkandung  di  air  dapat  dicerna  dan  diterima  dengan  baik  oleh tubuh  manusia.  Air  juga  rentan  terkontaminasi  oleh  bakteri-bakteri  dan  zat  mineral  yang  berbahaya  bagi  tubuh manusia.  Hal  tersebut  bisa  terjadi  dikarenakan  tercemarnya  sumber  air  atau  tercemarnya  lingkungan  di  sekitar sumber  air.  Begitu  pentingnya  peranan  air  dalam  kehidupan  sehingga  dapat  dinyatakan  bahwa  kualitas  air  dapat digunakan sebagai indikator tingkat kesehatan manusia(Situmorang, 2017).
Dibutuhkan pengawasan dan pengolahan lingkungan sekitar sumber air sehingga dapat menghasilkan kualitas air  yang  bersih  sesuai  dengan  standar  kualitas  air  bersih  dan  memenuhi  standar  air  yang  layak  dikonsumsi  oleh manusia. Untuk menentukan klasifikasi kualitas air bersih terdapat banyak metode klasifikasi yang dapat digunakan, salah  satunya  dengan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes.  Dalam  penelitian  sebelumnya  oleh  Rifwan  Hamidi dengan  menggunakan  metode Learning  Vector  Quantization untuk  klasifikasi  kualitas  air  sungai  menggunakan parameter sejumlah 7 masukan dengan menghasilkan akurasi sebesar 81.13%. Penelitian lain yang dilakukan oleh Mila  Listiana  pada  tahun  2015  dalam  kasus  identifikasi  tumbuh  kembang  anak  balita  dengan  perbandingan algoritma  Decision  Tree (C4.5)  dan Naïve  Bayes ,  diperoleh  hasil  pengujian  ratarata  nilai  akurasi  metode  Naïve Bayes  sebesar  96,89%  dan  algoritma Decision  Tree (C4.5)  sebesar  89,78%.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh Khafiizh Hastuti pada tahun 2012 pada prediksi data mahasiswa nonaktif dengan melakukan perbandingan metode klasifikasi Logistic Regression, Decision Tree, Neural Network dan Naïve Bayes . Penelitian tersebut menghasilkan tingkat akurasi metode Logistic Regression sebesar 81,64%, metode Decision Tree sebesar 95,29%, metode Neural
Volume XIII/No.2/November/2021                                                                                                                                      223
Network sebesar 94,56% dan metode Naïve Bayes sebesar 93,47%. Selain itu terdapat penelitian lain yang dilakukan oleh  Santoso  pada  tahun  2016  dengan  melakukan  komparasi  metode K-Nearest  Neighbor dan Learning  Vector Quantization (LVQ) dengan studi kasus peramalan klasifikasi tingkat kemiskinan menghasilkan akurasi metode K- Nearest  Neighbor sebesar  93.52%  dan Learning  Vector  Quantization (LVQ)  sebesar  75.93%.  Pada  penelitian sebelumnya terdapat perbedaan tingkat akurasi beberapa metode untuk klasifikasi.
Berdasarkan  dari  beberapa  penelitian  sebelumnya, Naïve  Bayes merupakan  metode  yang  memiliki  akurasi cukup tinggi.  Untuk itu penelitian  ini,  peneliti akan  menerapkan algoritma Naïve  Bayes untuk  mengklasifikasikan kualitas air bersih. Berdasarkan uraian latar belakang, maka judul yang diambil dalam skripsi ini adalah “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Mengetahui Kualitas Air di Jakarta”.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Pengertian Metode Classification
Metode Classification adalah sebuah metode dari data  mining yang digunakan untuk memprediksi kategori atau kelas dari suatu data instance berdasarkan sekumpulan atribut-atribut dari data tersebut.
Terdapat    beberapa    algoritma    data    mining    yang    menggunakan    metode Classification ini, seperti C4.5, CMAR, Naïve Bayes, K Nearest Neighbor dan algoritma yang penulis implemetasikan, CART. (Han, 2016)
B. Pengertia n Naïve Bayes
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  sebuah  metoda  klasifikasi  yang  berakar  pada  teorema  Bayes.  Metode pengklasifikasian dengan menggunakan 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. Ciri utama dari Naïve Bayes Classifier ini adalah asumsi yang sangat  kuat (naïf) akan independensi dari masing-masing kondisi / kejadian.
Menurut Olson Delen (2008) menjelaskan Naïve Bayes untuk setiap kelas keputusan, menghitung probabilitas dengan  syarat  bahwa  kelas  keputusan  adalah  benar,  mengingat  vektor  informasi  obyek.  Algoritma  ini mengasumsikan bahwa  atribut obyek adalah independen. Probabilitas yang terlibat  dalam  memproduksi perkiraan akhir dihitung sebagai jumlah frekuensi dari “master” tabel keputusan.
Naive Bayes Classifier bekerja sangat baik dibanding dengan model classifier lainnya. Hal ini dibuktikan oleh Xhemali , Hinde Stone dalam jurnalnya “ Naïve Bayes vs. Decision Trees vs. Neural Networks in the Classification of  Training  Web  Pages ”  mengatakan  bahwa  “ Naïve  Bayes  Classifier memiliki  tingkat  akurasi  yg  lebih  baik disbanding model classifier lainnya”.
Keuntungan  penggunan  adalah  bahwa  metoda  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  ( training  data ) yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  dalam  proses  pengklasifikasian.  Karena  yang diasumsikan  sebagai variable independent ,  maka  hanya  varians  dari  suatu  variable  dalam  sebuah  kelas  yang dibutuhkan untuk menentukan klasifikasi, bukan keseluruhan dari matriks kovarians.

## III. METODE DAN LANGKAH PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes . Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kualitas air di wilayah DKI Jakarta. Adapun klasifikasi kualitas air terdiri dari kondisi baik, tercemar ringan, tercemar sedang, dan tercemar berat.
Tahapan penelitian di atas yang digunakan dalam penelitian ini yang dapat dijelaskan sebagai berikut :

## Tahap 1 :  Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpuan data untuk mengetahui variable yang digunakan. Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu, wawancara, literatur pustaka, dan observasi.

## Tahap 2: Analisa Masalah
Pada  tahap  ini  akan  melakukan  analisa  masalah  untuk  menerapkan  metode  yang  dipilih  yaitu  Naïve  Bayes.  Pada tahap ini, peneliti dapat menentukan persepsi dan variable apa saja yang akan diperoleh beserta visualisasinya.

## Tahap 3: Penerapan Metode
Tahap ini merupakan tahap penerapan metode dari hasil analisa masalah yang pada proses pengumpulan data.
Volume XIII/No.2/November/2021                                                                                                                                      224
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Parameter Kualitas Air
Indikator yang sering kali digunakan dalam pemeriksaan pencemaran air adalah pH, oksigen terlarut ( Dissolved Oxygen , DO), kebutuhan oksigen biokimia ( Biochemiycal Oxygen Demand , BOD) serta kebutuhan oksigen kimiawi ( Chemical  Oxygen  Demand ,  COD).  Namun  pada  pengujian  ini  menggunakan  beberapa  parameter  yang  terdapat pada sensor air yaitu potential of Hydrogen (pH), suhu atau Temperature dan Total Dissolved Solids (TDS). Pada Tabel 1: merupakan nilai berdasarkan standar kualitas air yang dipakai dengan tingkat kondisi kualitas air. Pada  range  pH  6.5  –  8.5  menunjukkan  kondisi  alami  airbelum  tercemar,  range  pH  kurang  dari  6  menunjukkan kondisi asam, dan range pH lebih dari 8 menunjukkan kondisi basa. Pada range suhu 26◦-32◦ menunjukkan kondisi netral,  range  suhu  kurang  dari  26◦  menunjukkan  kondisi  air  dingin,  dan  range  suhu  lebih  dari  32◦  menunjukkan kondisi air panas. Pada range TDS 0 – 250 menunjukkan kondisi baik, range TDS 250 - 400 menunjukkan kondisi cukup dan range TDS lebih dari 400 menunjukkan kondisi buruk.
Tabel 1.Nilai Standar Parameter Kualitas Air Parameter Kualitas Air Nama Parameter Nilai Range pH Kondisi pH 6.5 - 8.5 Kondisi Alami <6 Kondisi Asam >8 Kondisi Basa Suhu 26 - 32 Netral <26 Dingin >32 Panas TDS 0-250 Baik 250-400 Cukup >400 Buruk

## B. Model Klasifikasi yang Digunakan
Naive  Bayes Classifier merupakan salah satu  metode  di dalam data  mining  untuk  mengklasifikasikan data. Cara  kerja  dari  metode Naive  Bayes  Classifier menggunakan  perhitungan  probabilitas.  Konsep  dasar  yang digunakan  oleh Naive  bayes adalah  teorema  Bayes,  yaitu  teorema  yang  digunakan  dalam  statistika  untuk menghitung  suatu  peluang, Naive  Bayes Classifier  menghitung  peluang  dari  satu  kelas  dari  masing-  masing kelompok  atribut  yang  ada  dan  menentukan  kelas  yang  paling  optimal.  Proses  pengelompokan  atau  klasifikasi dibagi  menjadi  dua  fase  yaitu learning/training  dan  testing/classify .  Pada  fase  learning,  sebagian  data  yang  telah diketahui kelas, datanya diumpankan untuk membentuk model perkiraan. Kemudian pada fase testing, model yang sudah terbentuk diuji dengan sebagian data.
Dasar dari Naive Bayes yang dipakai dalam pemrograman adalah rumus Bayes:
Keterangan:
 X: Data dengan class yang belum diketahui
 H: Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
 P(H|X): Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X ( posteriori probabilitas )
 P(H): Probabilitas hipotesis H ( Prior probabilitas )
 P(X|H): Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X): Probabilitas X
Tabel 2. Data Training No pH Suhu TDS Kondisi Kelas 1 7 31 95 Kondisi Baik 2 6 29 127 Kondisi Baik … … … … Kondisi Baik 250 8 30 130 Kondisi Baik 251 8 27 259 Tercemar Ringan 252 7 31 264 Tercemar Ringan … … … … Tercemar Ringan 500 6 28 384 Tercemar Ringan 501 28 33 300 Tercemar Ringan 502 8 31 783 Tercemar Ringan … … … … Tercemar Ringan 750 5 30 363 Tercemar Ringan 751 4 30 949 Tercemar Berat 752 11 28 461 Tercemar Berat … … … … Tercemar Berat 1000 5 18 496 Tercemar Berat
Berikut merupakan penamaan label untuk nilai parameter kualitas air yang digunakan,  terdapat tiga parameter kualitas air dan label setiap masing-masing nilai parameter yang digunakan:
- Nilai pH
a) 0 = Kondisi netral, range nilai= 6 - 8
b) 1 = Kondisi asam, range nilai = 0 - 5
c) 1 = Kondisi basa, range nilai = 9 - 14
- Nilai suhu
a) 0 = Kondisi baik, range nilai = 26◦ - 32◦
b) 1 = Kondisi dingin, range nilai = < 26◦
c) 1 = Kondisi panas, range nilai = > 32◦
- Nilai TDS
a) 0 = Kondisi baik, range nilai = 0 - 250
b) 1 = Kondisi cukup, range nilai = 250 - 400
c) 2 = Kondisi buruk, range nilai = > 400
Berikut merupakan penamaan untuk label kelas kategori kondisi air, terdapat empat label dan kelas kategori kondisi air yang digunakan yaitu kondisi baik, tercemar ringan, tercemar sedang dan tercemar berat.
1) 0 = Kondisi baik
2) 1 = Tercemar ringan
3) 2 = Tercemar sedang
4) 3 = Tercemar berat
Volume XIII/No.2/November/2021                                                                                                                                      226
Tabel 3. Rules Naïve Bayes
Label pH Label Suhu Label TDS Label Kelas 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 2 2 0 1 0 1 0 1 1 2 0 1 2 3 1 0 0 1 1 0 1 2 1 0 2 3 1 1 0 2 1 1 1 2 1 1 2 3
Adapun nilai probabilitas dengan kategori kondisi air dapat dilihat pada Tabel 4 dan nilai probabilitas setiap parameter dapat dilihat pada Tabel 5.5 nilai pH, Tabel 5.6 nilai suhu, dan Tabel 5.7 nilai TDS berikut.
Tabwl 4. Probabilitas Kategori Kelas Kondisi Air Jumlah Kejadian "Kondisi Air" Probabilitas Baik Ringan Sedang Buruk Baik Ringan Sedang Buruk 250 250 250 250 0,25 0,25 0,25 0,25 Tabel 5. Probabilitas Nilai PH Jumlah Kejadian "Kondisi Air" Probabilitas Keadaan pH Baik Ringan Sedang Buruk Baik Ringan Sedang Buruk Netral 250 166 100 83 0,996 0,6667 0,2024 0,3333 Asam dan Basa 0 84 150 167 0,004 0,3333 0,7976 0,6667 Jumlah 250 250 250 250 1 1 1 1
Pada Tabel 5: merupakan perhitungan probabilitas nilai pH. Dapat dilihat bahwa Keadaan pH netral dalam kondisi baik memiliki probabilitas 0.996, pH netral kondisi ringan memiliki probabilitas 0.6667, pH netral kondisi sedang  memiliki  probabilitas  0.2024, pH  netral  kondisi  buruk  0.3333.  Keadaan  pH  asam  dan  basa  dalam  kondisi baik memiliki probabilitas 0.004, pH asam dan basa kondisi ringan memiliki probabilitas 0.3333, pH asam dan basa kondisi sedang memiliki probabilitas 0.7976, pH asam dan basa kondisi buruk 0.6667.
Tabel 6. Probabilitas Nilai Suhu Jumlah Kejadian "Kondisi Air" Probabilitas Keadaan Suhu Baik Ringan Sedang Buruk Baik Ringan Sedang Buruk Baik 250 167 100 83 0,996 0,6667 0,3532 0,3333 Dingin dan Panas 0 83 150 167 0,004 0,3333 0,6468 0,6667 Jumlah 250 250 250 250 1 1 1 1
Pada Tabel 6: merupakan perhitungan probabilitas nilai suhu. Dapat dilihat bahwa Keadaan suhu baik dalam kondisi baik memiliki probabilitas 0.996, suhu baik kondisi ringan memiliki probabilitas 0.6667, suhu baik kondisi sedang memiliki probabilitas 0.3532, suhu baik kondisi buruk 0.3333.
Tabel 7. Probabilitas Nilasi TDS Jumlah Kejadian "Kondisi Air" Probabilitas Keadaan TDS Baik Ringan Sedang Buruk Baik Ringan Sedang Buruk Baik 250 167 50 0 0,9921 0,664 0,2016 0,0039 Cukup 0 83 150 0 0,0039 0,332 0,5969 0,0039 Buruk 0 0 50 250 0,004 0,004 0,2015 0,9921 Jumlah 250 250 250 250 1 1 1 1
Pada tabel 7: merupakan probabilitas nilai TDS. Dapat dilihat bahwa Keadaan TDS baik dalam kondisi baik memiliki  probabilitas  0.9921,  TDS  baik  kondisi  ringan  memiliki  probabilitas  0.664,  TDS  baik  kondisi  sedang memiliki  probabilitas  0.2016,  TDS  baik  kondisi  buruk  0.0039.  Keadaan  TDS  cukup  kondisi  baik  memiliki probabilitas  0.0039, TDS  cukup  kondisi  ringan  memiliki  probabilitas  0.332, TDS  cukup  kondisi  sedang  memiliki probabilitas  0.5969,  TDS  cukup  kondisi  buruk  0.0039.  Keadaan  TDS  buruk  kondisi  baik  memiliki  probabilitas 0.004,  TDS  buruk  kondisi  ringan  memiliki  probabilitas  0.004,  TDS  buruk  kondisi  sedang  memiliki  probabilitas 0.2015, TDS buruk kondisi buruk 0.9921.

## C. Pengukuran Tingkat Akurasi
Dalam melakukan klasifikasi diharapkan dapat melakukan klasifikasi dengan benar, sehingga dalam klasifikasi harus diukur tingkat akurasi. Akurasi didapatkan dari jumlah data yang diprediksi benar dibagi dengan jumlah data yang diprediksi. Berikut merupakan formula untuk menghitung tingkat akurasi menggunakan persamaan.
Keterangan: - Ʃi = Jumlah data yang diprediksi benar
- Ʃn = Jumlah data yang diprediksi
Dalam  melakukan  prediksi  klasifikasi,  dapat  melakukan  klasifikasi  pada  semua  objek  dengan  benar. Percobaan dilakukan dengan menggunakan 506 data testing atau uji dan 1000 data training yang memberikan hasil akurasi sebesar  50,6%.  Untuk hasil akurasi  yang baik dalam  klasifikasi sistem ini dengan  melakukan perhitungan rules Naive Bayes yang tepat dan jumlah data training yang lebih banyak dibandingkan dengan jumlah data testing pengujian.

## V. KESIMPULAN
Dari hasil klasifikasi menggunakan naïve bayes, tingkat akurasi dari hasil klasifikasi air di wilayah dki jakarta sebesar 50,6% .

## DAFTAR PUSTAKA
Alfa  Saleh.    2015.  Implementasi  metode  klasifikasi naive bayes dalam  memprediksi besarnya  penggunaan listrik rumah tangga. Creative Information Technology Journal, 2(3):207–217
Ali Masduqi, Eddy S Soedjono, Noor Endah, and Wahyono Hadi.  2009. Prediction of rural  water supply systems sustainability using a mathematical model. Jurnal Purifikasi, 10(2):155–164
Alieja  Muhammad  Putrada,  Maman  Abdurohman,  and  Aji  Gautama  Putrada.  2018.  Increasing  smoke  classifier accuracy using naive  bayes method on internet  of things.  Kinetik: Game  Technology,  Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control, 4(1):19–26
Budi Santosa. Data mining teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu, 978(979):756, 2007.
Burhan Alfironi Muktamar, Noor Akhmad Setiawan, and Teguh Bharata Adji. 2015. Analisis perbandingan tingkat akurasi algoritma naïve bayes classifier dengan correlated-naïve bayes classifier. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 3(1):2–1
Chongsheng Zhang, Changchang Liu, Xiangliang Zhang, and George Almpanidis. 2017. An up-to-date comparison of state-of-the-art classification algorithms. Expert Systems with Applications, 82:128–150
Daniela Xhemali, Chris J Hinde, and Roger G Stone. 2009. Naïve bayes vs. decision trees vs. neural networks in the classification of training web pages
Dewan Md Farid and Mohammad Zahidur Rahman. 2010. Anomaly network intrusion detection based on improved self adaptive bayesian algorithm. JCP, 5(1):23–31
Hartatik  Hartatik,  Andri  Syafrianto,  and  Wiwi  Widayani.  2018Perbandingan  klasifikasi  pecemaran  air  sungai dengan  metode  backpropagation  dan  naïve  bayes.  Data  Manajemen  dan  Teknologi  Informasi  (DASI), 18(4):67–71
Hefni Effendi.2003. Telaah kualitas air, bagi pengelolaan sumber daya dan lingkungan perairan. Kanisius Kusnawi. 2007. “Pengantar Solusi Data Mining”. STMIK AMIKOM, Yogyakarta.
Kustiyahningsih  Yeni,  dkk.  2013.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan  Jurusan  pada  Siswa  SMA
Menggunakan Metode KNN dan SMART”. Universitas Trunojoyo, Madura.
Kusumadewi,  Sri.  2009. “Klasifikasi Status Gizi  Menggunakan Naive  Bayesian Classification”. Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.
Lestiana,  Mila.  2015.  “Perbandingan  Algoritma  Decision  Tree  (C4.5)  dan  Naive  Bayes  pada  Data  Mining  untuk Identifikasi  Tumbuh  Kembang  Anak  Balita”.  Universitas  Muhammadiyah,  Surakarta.  Peraturan  Menteri Republik Indonesia nomor 492 tahun 2010 tentang Persyaratan Kualitas Air minum. Jakarta  : Kementrian Kesehatan  Republik  Indonesia.  Peraturan  Pemerintah  Republik  Indonesia  nomor  82  tahun  2001  tentang Pengelolaan Kualitas Air dan Pengendalian Pencemaran Air. Jakarta.
Mohamad Sakizadeh. 2015. Assessment the performance of classification methods in water quality studies, a case study in karaj river. Environmental monitoring and assessment, 187(9):573
Pablo Bermejo, José A Gámez, and José M Puerta. 2014. Speeding up in cremental wrapper feature subset selection with naïve bayes classifier. Knowledge-Based Systems
Riyadh Arridha. 2018. Design and implementation of iot-big data analytic for smart environment monitoring system. Santoso. 2016. “Perbandingan Metode KNearest Neighbor(K-NN) dan Learning Vector Quantization (LVQ) untuk Permasalahan Klasifikasi Tingkat Kemiskinan”. Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya. Situmorang, Manihar. 2017. “Kimia Lingkungan”. Depok: PT RajaGrafindo Tri Vulandari, Retno. 2017. “Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer”. Surakarta. Saeful  Bachrein.  2015.  Pengembangan  daerah  aliran  sungai  (das)  cikapundung:  Diagnostik  wilayah.  Jurnal  Bina Praja: Journal of Home Affairs Governance, 4(4):227–236
Sritrusta  Sukaridhoto,  Dadet  Pramadihanto,  Muhammad  Alif,  Andrie  Yuwono,  Nobuo  Funabiki,  et  al.  2015.  A design of radio- controlled submarine modification for river water quality monitoring. In 2015 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA), pages 75–80. IEEE
Sritrusta  Sukaridhoto,  Rahardhita  Widyatra  Sudibyo,  Widi  Sarinastiti,  Rizky  Dharmawan,  Atit  Sasono,  Ahmad Andika  Saputra, and Shiori Sasaki. 2016. Design and development of a portable low-cost cots-based water quality  monitoring  system.  In  2016  International  Seminar  on  Intelligent  Technology  and  Its  Applications (ISITIA), pages 635–640. IEEE
Shumei Wang, Zhaoji Zhang, Zhilong Ye, Xiaojun Wang, Xiangyu Lin, and Shaohua Chen. 2013. Application of environmental internet of things on water quality management of urban scenic river. International Journal of Sustainable Development & World Ecology, 20(3):216–222
Xindong Wu and Vipin Kumar. 2009. The top ten algorithms in data mining. CRC press