## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KUALITAS AIR YANG DAPAT DI KONSUMSI
Adrian Wisnu Saputra 1 ,Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia adrianwisnusaputra@gmail.com

## ABSTRAK
Air adalah sumber kehidupan yang penting bagi makhluk hidup termasuk manusia. Metode pemantauan dan evaluasi yang efektif dan tepat diperlukan untuk menjaga kualitas air yang aman. Sifat air yang dapat dikonsumsi sangat penting untuk kesehatan secara umum. Kontaminasi air dapat memicu berbagai infeksi, seperti mencret, kolera,  dan  hepatitis.  Oleh  karena  itu,  sangat  penting  untuk  mengembangkan  strategi  yang  dapat  secara  tepat meramalkan  sifat  air  yang  dapat  dikonsumsi.  Eksplorasi  ini  menerapkan  perhitungan  penambangan  informasi Bayes  yang  mudah  tertipu  untuk  mengantisipasi  sifat  air yang dapat dimakan.  Perhitungan  ini  bekerja  dengan menghitung  kemungkinan  informasi  masuk  ke  dalam  kelas  tertentu  dengan  mempertimbangkan  probabilitas kreditnya. Penelitian ini diharapkan dapat menerapkan perhitungan Naive Bayes dalam mengantisipasi sifat air yang layak dikonsumsi. Kualitas air yang baik sangat penting bagi kesehatan manusia, dan prediksi yang akurat dapat membantu orang memilih jumlah air yang tepat untuk diminum. Perhitungan Naive Bayes dipilih karena kemampuannya  untuk  menangani  pesanan  dengan  variasi  batas  yang  kompleks  dalam  dataset  kualitas  air. Informasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah informasi kualitas air yang didapat dari situs dataset Kaggle dengan  jumlah  3477  catatan  informasi  dengan  faktor  yang  meliputi  berbagai  faktor fisik,  substansi, dan  alam. Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi  Naive  Bayes  mampu  memprediksi  kualitas  air  dengan akurasi sebesar 65,08 persen, presisi 62,08 persen, dan recall 26,47 persen. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat memprediksi kualitas air minum secara akurat.
Kata kunci : kualitas air, data mining, naive bayes, akuras i

## 1. PENDAHULUAN
Di  masa  komputerisasi  saat  ini,  peningkatan pesat  di  bidang  Informatika  secara  keseluruhan mempengaruhi  berbagai  bagian  kehidupan,  seperti inovasi,  bisnis,  pelatihan,  dan  lainnya.  Kemampuan untuk memproses dan mengevaluasi data secara akurat dan  efisien  adalah  salah  satu  manfaatnya.  Hal  ini memungkinkan  kita  untuk  menyelidiki  informasi dengan lebih baik dan menentukan pilihan yang lebih baik.  Dalam  situasi  khusus  ini,  penelitian  tentang pemanfaatan perhitungan Naive Bayes untuk menentukan  sifat  air  yang  dapat  dikonsumsi  menjadi sangat signifikan dan penting untuk diselesaikan.
Kehidupan  manusia  bergantung  pada  air  untuk segala hal. Namun, berbagai masalah lingkungan dan kesehatan dapat terjadi akibat kualitas air yang buruk. Kebutuhan  akan  air  bersih  di  Indonesia  terus meningkat, namun aksesibilitasnya masih terbatas. Hal ini  disebabkan  karena  pembangunan  yang  tidak memperhatikan keseimbangan wilayah dan mengurangi  daerah  resapan,  terutama  di  daerah perkotaan. Akibatnya, tidak banyak sumber air bersih yang  tersedia.  Kontaminasi  air  juga  merupakan masalah yang signifikan di Indonesia. Limbah rumah tangga  dan  rumah  tangga  adalah  kontributor  utama pencemaran  air.  Pencemaran  air  menyebabkan penurunan  kualitas  air  dan  aksesibilitas  air  bersih  di berbagai  daerah.  Kualitas  air  yang  buruk  dapat menyebabkan berbagai  macam  infeksi, salah  satunya
adalah  mencret.  Mencret  adalah  penyakit  yang menyebabkan  kematian  sekitar  800.000  orang  secara keseluruhan setiap tahunnya. Mencret disebabkan oleh penggunaan  air  yang  berantakan  atau  tercemar, kebersihan tangan yang kurang baik saat memoles air, dan  masalah  desinfeksi  air  minum.[1]  Pertama-tama, perlu dilakukan identifikasi jenis air yang aman untuk dikonsumsi  oleh  masyarakat  secara  keseluruhan. Identifikasi ini dapat dilakukan dengan menggunakan prosedur  penggalian  informasi.  Masalah  dengan kualitas  air  dapat  ditemukan,  kategori  label  air  dapat diprediksi,  dan  objek  air  dapat  dibedakan  satu  sama lain dengan menggunakan metode data mining. Naive Bayes merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang dapat digunakan dalam teknik data mining.
Studi-studi  sebelumnya  telah  dilakukan  dalam topik  serupa.  Penelitian  pertama  adalah  studi  yang dilakukan oleh Hardiana Said, Nurhafifah Matondang, Helena Nurramdhani Irmanda hasil dari penelitian ini menunjukkan  bahwa  algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN)  efektif  dalam  memprediksi  kualitas  air. Berdasarkan  evaluasi  model  menggunakan  matriks kebingungan,  ditemukan  bahwa  algoritma  KNN memiliki akurasi sebesar 85,24% dalam memprediksi apakah  air  aman  untuk  dikonsumsi.  Penelitian  ini menyimpulkan bahwa algoritma KNN dapat digunakan untuk menentukan apakah  air aman untuk dikonsumsi berdasarkan data lingkungan sekitar [1].
Penelitian  kedua  ditulis  oleh  Fauzi  Yusa Rahman, Indu Indah Purnomo, Nadya Hijriana. Alasan dari  eksplorasi  ini  adalah  untuk  menerapkan  strategi information  mining  untuk  mengkarakterisasi  kualitas air dengan mempertimbangkan batas-batas kualitas air yang  meliputi  ilmu  mikroba,  ilmu  anorganik,  dan batas-batas  senyawa.  Beberapa  perhitungan  dicoba untuk dieksekusi, misalnya perhitungan pohon pilihan, innocent  bayes  dan  k-Nearest  neighbor.  Teknik pengujian  yang  digunakan  adalah  k-crease  cross approval  dan  ROC  bend.  Perbandingan  kinerja  dari ketiga  algoritma  yang  dihasilkan  oleh  teknik  data mining  pada  dataset  kualitas  air  bertujuan  untuk mengidentifikasi  metode  yang  paling  efektif  untuk mengklasifikasikan kualitas air. Berdasarkan pemeriksaan perhitungan terhadap uji coba dari semua teknik yang digunakan, ditemukan bahwa perhitungan pohon  pilihan  merupakan  perhitungan  yang  paling dapat  diandalkan  dalam  mengurutkan  informasi kualitas air dengan ketepatan sebesar 94,94% dan nilai AUC sebesar 0,865 sehingga termasuk ke dalam kelas pengelompokan  yang  baik.  Dengan  demikian,  masih ada  peluang  untuk  melakukan  eksplorasi  lebih  lanjut pada poin ini.[3].
Tujuan  utama  dari  eksplorasi  ini  adalah  untuk mengembangkan  teknik  yang  mahir  dan  tepat  untuk menentukan  sifat  air  yang  dapat  dikonsumsi  dengan menggunakan perhitungan Innocent Bayes. Pemeriksaan  ini  juga  diharapkan  dapat  menguji ketepatan  dan keefektifan  teknik  yang  dibuat  dengan membandingkannya  dengan  strategi  manual  saat  ini. Makna  dari  eksplorasi  ini  terletak  pada  peningkatan teknik yang lebih mahir dan tepat untuk menentukan sifat air  yang dapat  dikonsumsi. Strategi  yang dibuat dapat membantu para spesialis di bidang ekologi dan kesejahteraan  untuk  mengantisipasi  sifat  air  yang dapat  dikonsumsi  dengan  lebih  mahir  dan  tepat. Demikian  juga,  eksplorasi  ini  juga  dapat  menambah bidang  Informatika  secara  keseluruhan  dengan menciptakan  teknik  yang  dapat  digunakan  di  bidang alam dan kesejahteraan.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  teknik kuantitatif  dengan  metodologi  eksploratif.  Dalam penelitian ini, variabel-variabel diukur secara numerik dan obyektif dengan menggunakan metode kuantitatif. Sedangkan  metodologi  eksploratif  digunakan  untuk menguji spekulasi dan memutuskan keadaan dan hasil yang  logis  dari  hubungan  antara  faktor-faktor  yang diteliti. Algoritma Naive Bayes akan digunakan dalam penelitian  ini  untuk  mengklasifikasikan  data  kualitas air dan memastikan kualitas air minum. Karena dapat memproses  data  dengan  cepat  dan  akurat,  algoritma Naive  Bayes  dipilih.  Selain  itu,  eksplorasi  ini  juga akan  menggunakan  metode  pemeriksaan  informasi faktual untuk menguraikan hasil pemeriksaan.
Temuan  dari  penelitian  ini  mungkin  memiliki potensi untuk meningkatkan pemahaman kita tentang bagaimana  algoritma  Naive  Bayes  diterapkan  untuk menentukan  kualitas  air  minum  yang  aman. Konsekuensi  dari  penelitian  ini  dapat  dilibatkan  oleh
para  ahli  di  bidang  alam  dan  kesehatan  untuk menentukan  kualitas  air  yang  dapat  dikonsumsi dengan  lebih  baik  dan  tepat.  Selain  itu,  temuan  dari penelitian  ini  dapat  menjadi  dasar  untuk  penelitian lebih  lanjut  mengenai  penerapan  algoritma  Naive Bayes  di  bidang  kesehatan  dan  lingkungan.  Karena dapat  membantu  pengembangan  sistem  yang  lebih efektif dan tepat dalam menentukan kualitas air yang dapat  dikonsumsi,  maka  implikasi  dari  temuan penelitian  ini  juga  dapat  berdampak  pada  kemajuan teknologi di bidang kesehatan dan lingkungan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  ini  akan  menggunakan  teknik kuantitatif  dengan  metodologi  eksploratif.  Dalam penelitian ini, variabel-variabel diukur secara numerik dan obyektif dengan menggunakan metode kuantitatif. Sedangkan  metodologi  eksploratif  digunakan  untuk menguji spekulasi dan memutuskan keadaan dan hasil yang  logis  dari  hubungan  antara  faktor-faktor  yang diteliti. Algoritma Naive Bayes akan digunakan dalam penelitian  ini  untuk  mengklasifikasikan  data  kualitas air dan memastikan kualitas air minum. Karena dapat memproses  data  dengan  cepat  dan  akurat,  algoritma Naive  Bayes  dipilih.  Selain  itu,  eksplorasi  ini  juga akan  menggunakan  metode  pemeriksaan  informasi faktual untuk menguraikan hasil pemeriksaan.
Tinjauan  pustaka  adalah  langkah  kritis  dan metodis dalam penelitian yang melibatkan pencarian, pemahaman,  dan  sintesis  literatur  yang  relevan  atau penelitian  sebelumnya.  Tujuan  dari  tinjauan  pustaka adalah untuk mengidentifikasi kesenjangan penelitian dengan melakukan analisis dan sintesis dari penelitian sebelumnya pada subjek yang dihadapi. Teknik survei penulisan yang digunakan dalam eksplorasi ini adalah mengaudit  artikel-artikel  yang  berhubungan  dengan Eksekusi Information Mining dalam menentukan sifat air yang baik untuk dimanfaatkan dengan menggunakan Naive Bayes Algortima.
Fokus dari penelitian ini adalah pada analisis big data  dan  data  mining.  Tahap  selanjutnya  adalah mencari tulisan yang sesuai dengan pokok permasalahan.  Langkah  ini  dapat  memberikan  garis besar harapan. Cara yang paling umum dalam mencari dan  mengumpulkan  artikel  dengan  menggunakan perangkat  distribute  or  die,  yang  diambil  dari  basis informasi  skolastik,  khususnya  Google  Researcher, Shinta  dengan  semboyan  "Information  Mining", "Perhitungan Credulous Bayes" dan "IMPLEMENTASI  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES UNTUK  MEMPREDIKSI  KUALITAS  AIR  YANG DAPAT  DI  KONSUMSI".  Evaluasi  data,  atau menyaring, memilih, dan menyortir artikel jurnal yang benar-benar  relevan  dengan  topik  penelitian  dan mempertimbangkan  kebaruannya,  adalah  langkah ketiga. Kemutakhiran dibatasi dengan memilih artikel dari  5  tahun  terakhir,  mulai  dari  tahun  2023,  2022, 2021,  2020,  dan  2019.  Sedangkan  kepantasan  dilihat dari kewajaran judul makalah, catatan Sinta, atau hal-
hal  lain  yang  dianggap  dapat  dipercaya.  Sepuluh artikel  jurnal  dipilih  untuk  ditinjau  berdasarkan  hasil evaluasi data.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sutisna, yang  berjudul  “Klasifikasi  Kualitas  Air  Bersih Menggunakan  Metode  Naïve  baiyes"  "  Isu  yang diangkat  dalam  catatan  harian  ini  adalah  pengaturan kualitas  air  dengan  menggunakan  teknik  K-Nearst Neighbors  (KNN),  Naive  Bayes,  dan  Decesion  Tree. Strategi  pemeriksaan  yang  digunakan  adalah  metode penggalian  informasi,  pengaturan,  dan  perhitungan Decesion  Tree,  KNN,  dan  Naive  Bayes.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik KNN memiliki tingkat ketepatan yang paling tinggi dalam karakterisasi  kualitas  air,  yaitu  86,88%,  diikuti  oleh Decesion  Tree  dengan  ketepatan  80,84%  dan  Naive Bayes  dengan  ketepatan  63,60%.  Kesimpulan  dari catatan  harian  ini  adalah  bahwa  KNN  dan  Decesion Tree  dipandang  cukup  memadai  karena  keduanya menghasilkan  tingkat  ketepatan  di  atas  80%,  namun disarankan  untuk  melakukan  penelitian  lebih  lanjut dengan  menggunakan  lebih  banyak  teknik  dan informasi untuk mendapatkan tingkat ketepatan yang lebih tinggi.[4].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aldi Tangkelayuk yang berjudul “Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan  Metode  KNN,  Naïve  Bayes  Dan Decision  Tree  “  dapat  disimpulkan  bahwa  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  K-nearest neighbors  mencapai  tingkat  akurasi  tertinggi,  yakni sebesar  86.88%,  dalam  mengklasifikasikan  data kualitas  air  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Sementara  itu,  Naïve-Bayes  mencapai  63.60%,  dan Decision  tree  mencapai  80.84%.  Kesimpulan  dari penelitian  ini  menyatakan  bahwa  metode  Decision Tree  memberikan  tingkat  keakuratan  tertinggi,  yakni 86.88%.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa metode  klasifikasi  Decision  Tree  dan  KNN  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  cukup  efektif, menghasilkan tingkat akurasi di atas 80%.[5].
Pada Penelitian yang dilakukan oleh Nurlindasari Tamsir yang berjudul “Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Kualitas Sperma”  Penerapan algoritma Naïve Bayes  untuk  memprediksi  kualitas  air  yang  dapat dikonsumsi  telah  berhasil  diimplementasikan.  Dari hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan algoritma  Naïve  Bayes  dengan  Teknik  Koreksi Laplace  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  92% dan tingkat kesalahan sebesar 8% dalam memprediksi kualitas sperma. Sistem yang dikembangkan menggunakan UML ini menghasilkan use case untuk pengguna  dan  administrator,  serta  7  diagram  kelas. Semua modul yang mengalami pengujian Black Box, yang  meliputi  validasi,  pengujian  batas,  evaluasi kinerja,  dan  penilaian  keamanan,  menunjukkan  hasil yang memuaskan.Berdasarkan wawasan yang diberikan  oleh  penelitian  ini,  disarankan  bahwa pemanfaatan data mining dan kecerdasan buatan, yang dicontohkan oleh algoritma Naïve Bayes, dapat secara signifikan  berkontribusi  pada  diagnosis  dan  prediksi
masalah  kesuburan.  Selain  itu,  membuat  aplikasi berbasis  web  untuk  memprediksi  kualitas  sperma dapat  menjadi  alat  yang  berharga  di  bidang  medis, membantu  pasangan  yang  bergulat  dengan  masalah ketidaksuburan.[6]
Pada penelitian yang dilakukan oleh Baiq Nurul Azmi,  yang  berjudul  “Analisis  pengaruh  PCA  Pada Klasifikasi  Kualitas  Air  menggunakan  Algoritma  K- Nearest Neighbor dan Logistic Regression”  Artikel ini menyelidiki  pengaruh  penggunaan  Pemeriksaan Bagian  Kepala  (PCA)  untuk  penurunan  aspek  dalam proses  pengaturan  kualitas  air,  yang  secara  eksplisit menggunakan teknik Strategic Relapse dan K-Nearest Neighbor  (kNN).  Isu  utama  yang  menjadi  perhatian dalam  penelitian  ini  adalah  melemahnya  tingkat kualitas air, yang dapat menyebabkan air menjadi tidak layak  untuk  digunakan  dan  menimbulkan  bahaya. Oleh karena itu, kapasitas pengelompokan kualitas air yang tepat sangat penting untuk mencegah penurunan kualitas  air.  Prosedur  pemeriksaan  mengintegrasikan penggunaan  Head  Part  Investigation  (PCA)  sebagai langkah prapemrosesan untuk mengurangi aspek sifat, bersama  dengan  Strategic  Relapse  dan  K-  Nearest Neighbor  (kNN)  untuk  pengaturan.  Penemuan  ini menunjukkan  bahwa  strategi  k-  Nearest  Neighbor (kNN)  mengungguli  kekambuhan  yang  dihitung, mencapai  tingkat  ketepatan  yang  luar  biasa  yaitu 90,8%, akurasi 90,0%, dan tinjauan 91,0%. Selain itu, hasil uji coba menunjukkan bahwa strategi k-Nearest Neighbor  (kNN)  mencapai  ketepatan  82,42%, mengungguli  ketepatan  teknik  Naive  Bayes,  yang berada di angka 70,32%.[7].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rita Manurung,Puji Sari Ramadhan,Moch Iswan Perangin- angin.yang berjudul “Perbandingan Akurasi Klasifikasi  Tingkat  Kemiskinan  Antara  Algoritma C.45 Dan Naive Bayes”  dapat disimpulkan dari hasil: penelitian  ini  menggunakan  Naive  Bayes  Clasifier (NBC)  dan  Algoritma  C4.5,  dua  metode  untuk klasifikasi data mining. Pengujian akan melibatkan 14 atribut.  Hasil  dari  proses  klasifikasi  menunjukkan bahwa metode C4.5 memiliki tingkat akurasi 3% lebih tinggi daripada metode Naive Bayes.[8]
Pada  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wantoro yang berjudul “Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kutu Ikan Gurami (Argunus Indicus) Menggunakan Metode Naive Bayes”  Ada kesimpulan bahwa fokus penelitian ini  adalah  menemukan  penyakit  pada  ikan  gurami berdasarkan  gejalanya.  Penelitian  ini  menggunakan metode  Naive  Bayes  Classifier,  yang  merupakan metode  klasifikasi  probabilitas  sederhana  yang didasarkan  pada  teorema  Bayes.  Hasil  penelitian  ini mencakup  evaluasi  sistem  melalui  pengujian  hasil keluaran  dengan  pakar,  penentuan  aturan  dan pembobotan  berdasarkan  kasus  yang  ditemukan,  dan perhitungan  performa  sistem  menggunakan  tabel confusion matrix untuk mendapatkan nilai ketepatan[9]
Pada  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Baginda Harahap  yang  berjudul  “Implementasi  Algoritma
Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19  Di  Indonesia  Menggunakan  Metode  Naive Bayes”    Dalam  penelitian  ini,  masalah  yang diidentifikasi adalah tingkat penyebaran COVID-19 di Indonesia.  Tingkat  penyebaran  tersebut  kemudian dianalisis  untuk  menentukan  cara  menyelesaikannya dan  menentukan  ruang  lingkup  masalah  yang  akan diteliti.  Penelitian  ini  menggunakan  analisis  masalah dan studi literatur, pengumpulan data, dan penerapan algoritma Naive Bayes. Hasilnya menunjukkan bahwa metode  Naive  Bayes  didasarkan  pada  asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling  bebas  jika  diberikan  nilai  output,  dengan keuntungan bahwa metode lain.[10]
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Maulana Aditya  Rahman  ,  Nurul  Hidayat  ,  Ahmad  Afif Supianto  yang  berjudul  “Komparasi  Metode  Data Mining  K-Nearest  Neighbor  Dengan  Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Kualitas  Air  Bersih  (Studi  Kasus PDAM Tirta Kencana Kabupaten Jombang)” Masalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah pengaturan kualitas  air  bersih.  Teknik  yang  digunakan  untuk menangani  masalah  ini  adalah  dengan  melakukan korelasi antara strategi K-Nearest Neighbor dan teknik Naive  Bayes.  Konsekuensi  dari  eksplorasi  ini menunjukkan  bahwa  kedua  teknik  tersebut  memiliki tingkat  ketepatan  yang  sangat  tinggi,  namun  korelasi antara  keduanya  dapat  membantu  dalam  mengetahui strategi mana yang lebih baik dalam mengkarakterisasi sifat  air  bersih.  Oleh  karena  itu,  eksplorasi  ini menambah pelacakan strategi yang sukses dan mahir dalam karakterisasi kualitas air bersih.[11]
Pada  Penelitian  ini  ditulis  oleh  Abdi  Rahim Damanik, Sumijan, dan Gunadi Widi Nurcahyo yang berjudul  “Prediksi  Tingkat  Kepuasan  dalam Pembelajaran Daring Menggunakan Algoritma Naïve Bayes”  Sejauh  mana  siswa  merasa  puas  dengan pendidikan online selama epidemi COVID-19 adalah masalah  yang  ditemukan  dalam  penelitian  ini. Metodologi penelitian ini menggunakan alat RapidMiner  5.3  dan  memprediksi  tingkat  kepuasan siswa  menggunakan  algoritma  klasifikasi  Naïve Bayes. Prediksi tingkat kepuasan siswa dengan tingkat akurasi maksimum 96,6% adalah hasil dari penelitian ini.[12].
Pada Penelitian yang ditulis oleh Riyanto M yang berjudul  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Metode Naïve Bayes Dan Learning Vector Quantization Credit Rating  Dalam  Memprediksi  Kelayakan  Pemberian Kredit Oleh PT. BPR Lebak Sejahtera” Masalah yang ingin  diatasi  dalam  penelitian  ini  adalah  penurunan kolektabilitas  atau  kredit  macet,  dengan kredit macet mulai  dari  4,06%  pada  tahun  2019  dan  diperkirakan akan  mencapai  4,50%  pada  akhir  tahun  2020. Pendekatan Learning Vector Quantization (LVQ) dan Naïve  Bayes  digunakan  dalam  penelitian  ini. Berdasarkan  hasil  penelitian,  tingkat  akurasi  ketika menggunakan  pendekatan  Naïve  Bayes  adalah 73,20%,  namun  hasil  akurasi  yang  dihasilkan  ketika menggunakan  metode  LVQ  adalah  82,47%.Dalam
tinjauan  lain,  strategi  yang  digunakan  adalah  teknik Credulous  Bayes  dengan  tingkat  presisi  70%  hingga 92,5%  menggunakan  250  indeks  informasi  dengan properti  keamanan,  pembayaran  lengkap,  uang  muka yang  berbeda,  biaya  absolut,  jumlah  kredit,  status rumah,  dan  bermacam-macam  ketukan.  Selain  itu, tinjauan lain menggunakan strategi K-Means Bunching  untuk  mengelompokkan  pasien  jangka pendek  dan  pasien  rawat  inap  dari  cakupan  medis, dengan  konsekuensi  pengelompokan  menggunakan algoritma  Oneself  Getting  sorted  out  Guide  (SOM). teknik  yang  digunakan  adalah  strategi  Naive  Bayes mengingat  pilihan  ke  depan  yang  menggunakan informasi  kredit  di  bank  untuk  meramalkan  tingkat kesempurnaan cicilan nasabah, dengan efek memastikan  ketepatan  71.  Dari  investigasi  ini, cenderung  disimpulkan  bahwa  teknik  penambangan informasi  seperti  Naive  Bayes,  LVQ,  dan  K-Means Bunching  digunakan  untuk  menangani  masalah meramalkan risiko keandalan, pengelompokan pasien cakupan  layanan  kesehatan,  dan  mengantisipasi tingkat  kelancaran  angsuran  klien.  Hasil  akhir  dari penelitian  ini  menunjukkan  adanya  peningkatan tingkat ketepatan dalam peramalan dan pengelompokan informasi.[13].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  pengumpulan  atau pengerukan  informasi  penting  dari  data  besar  (Big Data).  Proses  ini  biasanya  menggunakan  metode matematika,  statistika,  bahkan AI.Classification , clustering , association , regression , forecasting , sequence  analysis ,  dan deviation  analysis adalah beberapa  proses  yang  digunakan  untuk  memproses data  mining.[13]  Data  mining  dilakukan  dengan menggunakan  teknik  dan  algoritma  tertentu  untuk mengekstrak informasi bermanfaat dari kumpulan data yang  dikumpulkan.  Tujuan  utama  proses  ini  adalah untuk  mendapatkan  informasi  yang  tersembunyi  di dalam  data,  yang  dapat  digunakan  dalam  berbagai bidang, seperti keuangan, bisnis, dan kesehatan.

## 2.3. Algoritma Naive Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  Clasifier  merupakan salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada  teknik klasifikasi. Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman  dimasa  sebelumnya  sehingga  dikenal sebagai Teorema Bayes.[14]

## 2.4. Forecasting
Peramalan  atau  forecasting  merupakan  suatu proses  yang  bertujuan  untuk  memproyeksikan kebutuhan  di  masa  depan,  yang  meliputi  aspek kuantitas, kualitas, waktu, dan lokasi untuk memenuhi permintaan  akan  barang  atau  jasa.[15]Dalam  dunia bisnis,  forecasting  digunakan  untuk  memprediksi permintaan  konsumen,  penjualan  produk,  atau
keuntungan perusahaan di masa depan. Dengan teknik forecasting yang tepat, kita dapat membuat keputusan yang lebih baik dalam mengelola suatu.

## 2.5. Rapidminer
RapidMiner  adalah  platform  perangkat  lunak ilmu  data  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan bernama sama dengan yang menyediakan lingkungan terintegrasi untuk persiapan data, pembelajaran mesin, pembelajaran  dalam,  penambangan  teks,  dan  analisis prediktif.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis Penelitian
Penelitian  ini  menerapkan  metode  penelitian eksperimen.  Metode  penelitian  eksperimen  adalah salah  satu  pendekatan  yang  digunakan  dalam  ilmu pengetahuan  untuk  menguji  hipotesis  dan  mencari hubungan sebab-akibat antara variabel-variabel tertentu.  Data  yang  diperoleh  dari  website  kaggle dataset yang berjudul Water Potability dan akan diolah menggunakan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi kualitas air yang baik untuk dikonsumsi dengan  variabel  pH  Value,  Hardness,  Solids, Chloramines, Sulfate, Conductivity, Organic Carbon, Trihalomethanes,  Turbidity,  dan  potability  sebagai variabel  label.  Dengan  menggunakan  metode penelitian eksperimen.

## Gambar 1. Metode penelitian

## 3.1.1. Identifikasi masalah
Research  Problem  Mengidentifikasi  masalah dengan memahami dataset terkait penelitian.

## 3.1.2. Literature review
Tinjauan Pustaka Mencari dan membaca literatur terkait  dengan  judul  terkait  penelitian.Menyusun
ringkasan  Literatur  jurnal  terbaru  untuk  memahami trend,  temuan  terbaru,  dan  isu-isu  utama  terkait penelitian.
3.1.3. Pengumpulan data
Research Problem Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari webstite data open public  dan  Data  kualitas  air  yang  didapatkan  sendiri bersumber  dari  website  www.kaggle.com  .Variabel yang  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  klasifikasi kualitas yaitu sejumlah 9 variabel dan 1 label.

## 3.1.4. Pengolahan data awal
(Analisis  Data)  Pada  tahap  ini  akan  dijelaskan mengenai  data  yang  telah  layak  dilakukan  proses pengolahan.  Pengolahan  data  juga  berfungsi  untuk mempermudahpembentukan model.

## 3.1.5. Model yang diusulkan
Usulan Algoritma Data Mining Setelah melakukan pengolahan data awal, pada tahap ini akan dijelaskan mengenai model yang diusulkan yang akan digunakan terhadap data yang sudah ada.

## 3.2. Teknik Analisis Data
Klasifikasi  dengan  memanfaatkan  algoritma Algoritma Naïve Bayes , sebagai algoritma klasifikasi yang umum dipergunakan dalam Data Mining . Naive bayes sebagai prosedur statistik untuk klasifikasi yang memberi peluang untuk menyampaikan ketidakpastian mengenai  suatu  model  yang  berprinsipkan  pada menjelaskan  hasil  probabilitas.  Prosedur  ini  berguna untuk  menangani  permasalahan  diagnosis  maupun prediksi. Teorema Bayes mempunyai bentuk seperti: ( 𝐻 | 𝑋 ) = ( 𝑋 | 𝐻 ) ( 𝐻 ) 𝑃 ( 𝑋 )                         (1)
Penjelasan: X   = Data dengan class yang belum diketahui. H   =  Hipotesis  Data  X  sebagai  suatu  class spesifik P(H|X) = probabilitas hipotesis H berdasar pada kondisi x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H) = probabilitas X berdasar pada keadaan tersebut P(X) = probabilitas dari X Sumber : MENDELEY CITATION PLACEHOLDER 0 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Langkah  pertama  untuk  mengelola  data  yaitu dengan menempatkan port Read excel untuk membaca dataset dalam format csv. Dataset dimasukan dengan klik  dua  kali  pada  port  read  csv,  maka  akan menampilkan  lokasi  data  dalam  folder  pemilik  lalu pilih  dataset  yang  akan  digunakan  untuk  diolah menggunakan tools read csv. Mengenali sifat dari text data  yang  dikumpulkan  sebelumnya  hingga  dicoba proses labeling data. Attribute yang diberi label dalam penelitian  ini  merupakan  potability,  ialah  attribute
yang menampilkan apakah air aman untuk dikonsumsi manusia  ataupun  tidak.  Air  yang  layak  diminum  Ya serta  tidak  bisa  diminum  Tidak.  Proses  labeling  bisa dilakukan  pengaturan  warna  pada  label  supaya memudahkan proses penelitian.
Gambar 2. Operator read csv
Operator Read CSV pada RapidMiner merupakan operator yang digunakan untuk membaca data  dari  file  CSV  (Comma-Separated  Values).  File CSV merupakan file bacaan yang menaruh informasi dalam format baris-kolom. Tiap baris dalam file CSV mewakili satu contoh informasi serta tiap kolom dalam baris mewakili satu atribut data.

## 4.2. Preprocessing
Langkah  kedua  adalah  melakukan  proses Generate ID untuk membuat ID dari masing-masing- masing  atribut  pada  dataset  dan  juga  melakukan Cleansing  (penghapusan)  data  duplikat  agar  dataset menjadi balance untuk pemrosesan lebih lanjut dengan menggunakan port Remove Duplicates serta membuat pemodelan replace Missing Value untuk menghilangkan  data  yang  kosong  pada  atribut  pada dataset. Berikut adalah sub proses tersebut ditunjukan pada Gambar 3
Gambar 3. Data Preprocessing

## 4.3. Transformation
Langkah ketiga adalah transformation menyeleksi  data  menggunakan  port  Split  Data  untuk membagi dataset menjadi data training dan data testing dengan parameter 0.8:0.2. Dimana 0.8 atau 80% untuk data  training,  sedangkan  0.2  atau  20%  untuk  data testing. Penelitian sebelumnya menggunakan operator split  data  dengan  rasio  0.7:03,  sehingga  pada penelitian  yang  penulis  lakukan  untuk  mengetahui hasil  akurasi  yang  lebih  besar.  Berikut  adalah  sub proses tersebut:
Gambar 4. Data Transformation

## Gambar 5. Parameter Split Data
4.4. Data Mining
Langkah keempat adalah data mining menggunakan  model  port  naïve  bayes  untuk klasifikasi.  Kemudian  menambahkan  model  split validation. Proses model tersebut adalah mengubungkan  port  naïve  bayes,  port  apply  model, dan performance. Berikut adalah sub proses tersebut:

## Gambar 6. Permodelan Naive Bayes
Model  Naive  Bayes  adalah  model  klasifikasi yang menggunakan teori probabilitas untuk memprediksi  kelas  dari  suatu  contoh  data.  Model Naive  Bayes  mengasumsikan  bahwa  setiap  atribut dalam  contoh  data  adalah  independen  dari  atribut lainnya,  diberikan  kelas  contoh  data  tersebut.  Hasil dari  penggunaan  operator  ini  diperoleh  informasi sebagai berikut:
Gambar 7. Simple distribution
Berdasarkan Gambar 7 menjelaskan bahwa kelas 0 memiliki nilai klasifikasi/probabilitas 0,610 dengan 9  distribusi  sedangkan  kelas  1  mendapatkan  nilai klasifikasi/probabilitas 0,390 dengan 9 distribusi.

## 4.5. Data Evaluasi
Setelah  menyelesaikan  proses  pemodelan  Naive Bayes, dilakukan pengujian akurasi untuk mengevaluasi performa model klasifikasi Naive Bayes yang  telah  dimodelkan  sebelumnya.  Akurasi  diukur
menggunakan  confusion  matrix  melalui  pengunaan alat  pada  Rapidminer.  Hasil  dari  confusion  matrix tersebut dipresentasikan dalam bentuk gambar dengan menampilkan hasil dari confusion matrix.
Gambar 8. Accuracy
Hasil  akurasi  sebesar  65.08%,  dengan  class precision  buat  pred.  nol  (pred.  negative)  merupakan 65.68%  serta  pred  satu  (pred.positive)  merupakan 62.07%. Hasil accuracy didapatkan memakai persamaan 4, dimana nilai true positive sebanyak 287, true  negative  sebanyak  33,  false  negative  sebanyak 150,  serta  false  positive  33.  Dari  hasil  percobaan tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  split data dalam proses klasifikasi berpengaruh pada tingkat akurasi.
Gambar 9. Precision
Dengan  menghasilkan  precision  dengan  total percentase 62.07% dari hasil algoritma Naive Bayes.
Gambar 10. Recall
Dengan  menghasilkan  class  recall  dengan  total percentase  26.47%  dari  hasil  pemodelan  algoritma Naive Bayes. Setelah dilakukan pembuatan model dan di dapatkan hasil accuracy, precision, dan recall dari metode  algoritma  Naive  bayes  kemudian  peneliti melakukan perhitungan dengan menggunakan metode confusion  matrix, penjelasan confusion  matrix di uraikan dibawah ini:
Pengukuran  Akurasi  Menggunakan  Confusion Matrix Confusion Matrix adalah metode klasifikasi Di mana kinerja klasifikasi dipengaruhi oleh akurasi klasifikasi, metode klasifikasi Confusion Matrix didasarkan pada hasil  klasifikasi  sebelumnya.  Matrix  confusion memberikan  informasi  tentang  perbandingan  hasil klasifikasi  sistem  (model)  dengan  hasil  klasifikasi nyata. Pentingnya confusion matrix adalah bahwa itu akan  menunjukkan  seberapa  baik  model  yang  telah dibuat  sebelumnya  melalui  pengukuran  akurasi sebelumnya untuk menentukan seberapa akurat model
tersebut.  Kinerja  model  klasifikasi  pada  set  data  uji yang nilai sebenarnya diketahui digambarkan dengan matriks  kekacauan.  Tabel    menunjukkan  Confusion Matrix yang digunakan untuk menghitung ketepatan.

## Gambar 11 Confunsion Matrix Sumber : [16]
Tabel 1. Confusion Matrix true positif true negatif Class precision pred. positif TP = 287 FP = 150 65.68% pred.negatif FN=33 TN = 54 62.07% class recall 89.69% 26.47%
Hasil pada tabel 1 adalah TP(True Positif) =287, FN(False Negatif) = 33, FP(False Positif) = 150, dan TN(True  Negatif) =  54.  Hasil Confunsion  Matrix tersebut mempengaruhi perhitungan evaluasi klasifikasi, yaitu accuracy, precision, dan recall . Rumus yang digunakan untuk menghitung accuracy : Accuracy = TP+TN (2) TP+TN+FP+FN Sumber : [16] Accuracy = 287+54 = 0,65 287+54+150+33 Rumus yang digunakan untuk menghitung precision : Precision = TP TP+TN Precision =     TP (3) TP+TN Rumus yang digunakan untuk menghitung accuracy : Recall =     TP (4) TP+FN Recall = 287 = 0,26 () 287+33 Hasil dari perhitungan Theorema Bayes menunjukkan nilai accuracy 0.65%, precision 0.62%, dan recall 0.26%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma  Naïve  Bayes  ini  dapat  digunakan  untuk memprediksi  kualitas  air  nilai  keakuratan  cukup tinggi. Hal itu dibuktikan dengan nilai accuracy yang tinggi  daripada  penelitian  sebelumnya  dengan  nilai accuracy 0.63.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  data  mining  untuk memprediksi kualitas air pada dataset water potability menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  Split Validation  keakuratannya  diuji  menggunakan  2620 data. Dari pengujian yang telah dilakukan menghasilkan  Data  Mining  dengan  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  dapat  digunakan  untuk memprediksi kualitas air. Data yang digunakan adalah data  repository  kaggle  dataset.  Hasil  pengujian mendapatkan  accuracy  sebesar  65.08%,  precision sebesar  62.07%,  dan  recall  sebesar  26.47%.  Pada penelitian  selanjutnya  peneliti  menyarankan  untuk perbanyak  percobaan  dengan  penggunaan  data  yang lebih  banyak  lagi  terhadap  Algoritma  selain  Naive Bayes  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat akurasi dan presisinya berbeda-berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Shylma Na’imah, “Berbagai Masalah Kesehatan Akibat  Pencemaran  Air  di  Indonesia,” https://hellosehat.com/sehat/informasi- kesehatan/pencemaran-air-sebab-dan-dampak- kesehatan/.
[2]  H.  Said,  N.  Matondang,  H.  Nurramdhani Irmanda,  and  S.  Informasi,  “Penerapan
Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kualitas Air Yang Dapat Dikonsumsi Application of K-Nearest Neighbor Algorithm  to  Predict  Consumable  Water Quality.” [Online]. Available: www.kaggle.com
[3]  F. Yusa Rahman, I. Indah Purnomo, N. Hijriana, and  I.  Kalimantan  Muhammad  Arsyad  Al Banjari,  “PENERAPAN  ALGORITMA  DATA MINING  UNTUK  KLASIFIKASI  KUALITAS AIR,” 2022.
[4]  M.  Nazar  Yuniar,  “Klasifikasi  Kualitas  Air Bersih  Menggunakan  Metode  Naïve  baiyes,” Jurnal  Sains  dan  Teknologi ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 243–246, 2023, doi: 10.55338/saintek.v5i1.1383.
[5]  A.  Tangkelayuk  and  E.  Mailoa,  “Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN, Naïve Bayes  Dan  Decision  Tree,”  vol.  9,  no.  2,  pp. 1109–1119, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[6]  N.  Tamsir,  S.  Amina  HUmar,  and  V.  Rosida, “Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Kualitas Sperma,”  vol.  6,  no.  2,  pp.  101–110,  2023, [Online]. Available: http://e- journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclickAlgo ritmaNaïveBayesuntukPrediksiKualitasSperma …
[7]  B.  N.  Azmi,  A.  Hermawan,  and  D.  Avianto, “Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Analisis Pengaruh  PCA  Pada  Klasifikasi  Kualitas  Air Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor dan  Logistic  Regression,”  vol.  7,  no.  2,  2022,
[Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JUST INDO
[8]  R. Manurung, P. Sari Ramadhan, and M. Iswan Perangin-angin, “PERBANDINGAN AKURASI KLASIFIKASI TINGKAT KEMISKINAN ANTARA  ALGORITMA  C.45  DAN  NAIVE BAYES  Program  Studi  Sistem  Informasi, STMIK  Triguna  Dharma  ***  Program  Studi Sistem  Informasi,  STMIK  Triguna  Dharma,” Jurnal  CyberTech ,  vol.  x.  No.x,  [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[9]  A.  Wantoro,  H.  Sulistiyani,  Y.  Yuniarthe,  A. Setya Putra, A. Candra Widyawati, and N. Putra Wicaksono,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Kutu Ikan Gurami (Argunus Indicus) Menggunakan Metode Naive Bayes 1,*).”
[10]  A. Felicia Watratan, A. B. Puspita, D. Moeis, S. Informasi,  and  S.  Profesional  Makassar, “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Memprediksi  Tingkat  Penyebaran  Covid-19  Di Indonesia,” 2020. [Online]. Available: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST
[11]  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),” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[12]  A. R. Damanik, S. Sumijan, and G. W. Nurcahyo, “Prediksi Tingkat Kepuasan dalam Pembelajaran Daring Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi ,  pp.  88– 94, Aug. 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.49.
[13]  M.  Rianto,  R.  Rusdiah,  and  H.  Ichwan, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Naïve Bayes Dan Learning Vector Quantization Credit Rating Dalam Memprediksi Kelayakan Pemberian  Kredit  Oleh  PT.  BPR  Lebak Sejahtera,” vol. 1.
[14]  A.  A.  Saputro,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Bantuan  Sosial  Program  Keluarga Harapan  (PKH)  dengan  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  Classifier  (Studi  Kasus  di  Balai Desa  Bendungan  Kraton  Pasuruan),” Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan dan Informatika , vol. 9,  no.  1,  pp.  40–48,  Nov.  2022,  doi: 10.21107/edutic.v9i1.12232.
[15]  A.  Lusiana  and  P.  Yuliarty,  “PENERAPAN METODE  PERAMALAN  (FORECASTING) PADA PERMINTAAN ATAP di PT X,” Industri Inovatif : Jurnal Teknik Industri ,  vol.  10,  no.  1, pp.
11–20, Jun. 2020, doi:
10.36040/industri.v10i1.2530.
[16]  K. Ting, “Confusion Matrix,” 2017, p. 260. doi: 10.1007/978-1-4899-7687-1_50.