## Metode KNN ( K-Nearest Neighbor ) untuk Menentukan Kualitas Air

## Fahmi Malik Namus Akbar
Teknik Industri, Informatika, Universitas Pembangunan Nasional Yogyakarta, Indonesia Email: fahmimna@gmail.com
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  aplikasi  yang  lebih  inovatif  dari metode  K-Nearest  Neighbor (KNN) dalam  menentukan kualitas air dengan mempertimbangkan 20 unsur kimia  yang relevan.  Kualitas air adalah aspek penting dalam kehidupan sehari-hari, dan upaya untuk memastikan air yang aman untuk dikonsumsi merupakan prioritas. Penelitian ini  mengajukan  pertanyaan  utama:  "Apakah  metode  KNN  dapat  memberikan  pendekatan  yang  efektif  dalam mengklasifikasikan kualitas air?" Metodologi penelitian ini melibatkan penggunaan dataset  sekunder mengenai kualitas air dan menerapkan algoritma KNN untuk mengkategorikan data tersebut. Hasil dari metode KNN dibandingkan dengan metode klasifikasi lain yang umum digunakan dalam analisis kualitas air. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pandangan yang lebih dalam dan pemahaman yang lebih baik tentang potensi metode KNN. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, penelitian ini membawa kebaharuan dengan pendekatan yang lebih canggih dan mempertimbangkan lebih banyak unsur kimia daripada yang  umumnya  digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya.  Hasil  penelitian  ini diharapkan dapat  memberikan  wawasan  baru tentang  efektivitas  metode  KNN  dalam  mengklasifikasikan  kualitas  air  yang  dapat  membantu  masyarakat  dan  pemerintah dalam mengambil tindakan respons yang lebih efisien terkait dengan potensi kontaminasi dan masalah kualitas air lainnya. Dengan  demikian,  penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk  memberikan  kontribusi  berharga  pada  pemahaman  kita  tentang kualitas air dan pemanfaatan metode KNN dalam analisisnya.
Kata Kunci: KNN, Air, Kualitas, Klasifikasi, Algoritma
Abstract− This  research  aims  to  make  a  more  innovative  application  of  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  method  in determining water quality by considering 20 relevant chemical elements. Water quality is a crucial aspect of daily life, and ensuring safe drinking water is a top priority. This study poses the main question: "Can the KNN method provide an effective approach to  classifying  water  quality?"  The  research  methodology  involves  using  secondary  datasets  on  water  quality  and implementing the KNN algorithm to categorize this data. The results obtained using the KNN method are compared with other commonly used classification methods in water quality analysis. The objective of this research is to provide a deeper insight and better understanding of the potential of the KNN method. In contrast to previous studies, this research introduces novelty through a more sophisticated approach and considers a broader range of chemical elements than typically utilized in earlier research. The findings of this study are expected to offer fresh insights into the effectiveness of the KNN method in classifying water quality, which can aid both the public and government authorities in taking more efficient response actions related to potential contamination and other water quality issues. Thus, this research has the potential to make a valuable contribution to our understanding of water quality and the utilization of the KNN method in its analysis.
Keywords : KNN, Water, Quality, Classification, Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Air adalah unsur yang mendominasi wilayah terluas di planet bumi, mencakup hampir 71% dari seluruh permukaan dan ada di berbagai bentuk, termasuk air laut, air sungai, air permukaan, air atmosfer, air rawa, dan air tanah [1]. Selain memenuhi kebutuhan dasar manusia seperti konsumsi dan memasak, air juga memiliki peran penting dalam industri, pertanian, dan pembangunan infrastruktur.
Kualitas air memiliki dampak yang sangat signifikan pada kehidupan kita. Faktor-faktor lingkungan fisik, seperti pola curah hujan, topografi, dan jenis batuan, berperan dalam menentukan kuantitas air di suatu wilayah. Sementara itu, kualitas air sangat dipengaruhi oleh aspek-aspek sosial  seperti kepadatan  penduduk dan tingkat interaksi  sosial.  Di  tengah  kompleksitas  ini,  perhatian  terhadap  kualitas  air  menjadi  semakin  penting. Pembangunan yang pesat seringkali mengubah aliran sungai menjadi area permukiman dan industri di kota-kota, yang pada gilirannya dapat mengancam kualitas air yang mengalir di sepanjang sungai tersebut [2].
Di  Indonesia,  negara  kepulauan  yang  kaya  akan  sumber  daya  alam,  air  memiliki  peran  kunci  dalam mendukung berbagai sektor kehidupan. Namun, sayangnya, situasi kualitas air di Indonesia menghadapi tantangan yang serius. Menurut peneliti Senior di Southeast Asian Food and Agriculture and Technology (Seafast) Center IPB University, Ratih Dewanti Hariyadi, dari 34 provinsi yang ada di Indonesia, 10 di antaranya masih memiliki indeks  kualitas  air  yang  buruk  akibat  berbagai  kontaminasi.  Masalah  ini  tidak  hanya  mempengaruhi  sektor pertanian dan industri, tetapi juga mengancam kesehatan masyarakat secara keseluruhan.
Salah satu tantangan utama dalam mengatasi masalah kualitas air adalah keterbatasan akses terhadap air bersih dan aman. Data  menunjukkan bahwa sebagian besar rumah tangga di Indonesia,  yakni 7 dari 10 rumah tangga, mengkonsumsi air yang terkontaminasi oleh bakteri E. coli. Hanya sekitar 11,9 persen rumah tangga yang
memiliki akses terhadap air yang aman untuk dikonsumsi. Hal ini menekankan pentingnya memiliki sistem yang dapat memantau dan menilai kualitas air dengan akurat untuk mengidentifikasi masalah sejak dini..
Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi  masalah  ini,  diperlukan  pendekatan  ilmiah  yang  efisien  dan  inovatif dalam  mengolah  data  terkait  kualitas  air.  Salah  satu  metode  alternatif  yang  muncul  adalah  data  mining,  suatu teknik  pengolahan  data  yang  memungkinkan  pengurangan  data  melalui  teknik  katalogisasi,  klasifikasi,  dan segmentasi. Data mining telah digunakan dalam berbagai bidang dan menawarkan potensi besar dalam memahami serta mengekstraksi informasi yang relevan dari data.
Penelitian tentang klasifikasi air minum telah banyak dilakukan, terutama mengenai klasifikasi kualitas air minum  menggunakan  machine  learning.  Penelitian  oleh  Aldi  dkk.  (2023)  menggunakan  metode  Naive  Bayes, Decision  Tree,  dan  K-Nearest  Neighbors  untuk  menemukan  metode  yang  paling  akurat.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode Decision Tree memiliki akurasi tertinggi [3]. Penelitian oleh Prismahardi dkk. (2023) menggunakan metode Support Vector Machine, Decision Tree, Naïve Bayes, dan Artificial Neural Network. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  Random  Forest  Classifier  memiliki  akurasi  tertinggi  [4].  Kemudian penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ilyas  dkk  yang  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  kualitas  air  minum menggunakan algoritma Random Forest. Data yang digunakan adalah data kualitas air minum dari 267 sampel air sumur  di  Jakarta.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  Random  Forest  dapat  mengklasifikasikan kualitas air minum dengan akurasi sebesar 82,3% [5]. Terakhir adalah penelitian yang dilakukan oleh Armono dkk yang bertujuan untuk mengidentifikasi kualitas air menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Data yang digunakan  adalah  data  kualitas  air  minum  dari  200  sampel  air  sumur  di  Kota  Surakarta.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Nearest Neighbor dapat mengidentifikasi kualitas air dengan akurasi sebesar 82,6% [6]. Dari sumber penelitian sebelumnya tersebut, peneliti tertarik menggunakan metode KNN karena dapat disimpulkan bahwa metode KNN dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kualitas air minum dengan akurasi mencapai hingga 82%.
Dalam  konteks ini, penelitian ini bertujuan  untuk  membuat aplikasi  yang lebih inovatif  dari metode K- Nearest Neighbor (KNN)  menggunakan MATLAB dalam menentukan kualitas air dengan mempertimbangkan 20 unsur kimia yang relevan. Efektivitas metode KNN akan dievaluasi dalam mengklasifikasikan data kualitas air yang diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih baik dan membantu dalam mengatasi tantangan kualitas air yang dihadapi oleh masyarakat Indonesia dan negara-negara lainnya.
KNN  adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  terawasi  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi, memanipulasi data training serta  mengklasifikasikan data testing berdasarkan  metrik jarak. Dengan  mencari K tetangga  terdekat  dari  data  uji,  algoritme  ini  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  mayoritas  label  kelas,  dan termasuk  dalam  kelas instance  based  learning serta lazy  learning [7].  Dengan  penerapan  teknik K-Nearest Neighbor (KNN),  merupakan  salah  satu  pendekatan  klasifikasi  terhadap  kumpulan  data  yang  berfokus  pada mayoritas kategori. Tujuannya adalah untuk mengategorikan objek baru dengan merujuk pada atribut dan contoh- contoh  sampel  dari  data  pelatihan.  Dengan  demikian,  upaya  ini  bertujuan  untuk  mendekati  akurasi  yang  lebih tinggi saat melakukan evaluasi pembelajaran [8].
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  manfaat  yang  signifikan  bagi  masyarakat  luas  serta  pihak- pihak yang memerlukan informasi mengenai tingkat keamanan air. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berasal  dari  Kaggle,  yang  merupakan  sumber  data  yang  terpercaya  dan  terkemuka  dalam  berbagai  bidang penelitian.  Penelitian  ini  akan  mempertimbangkan  berbagai  parameter  penting  dalam  menentukan  kualitas  air, seperti Aluminium, Ammonia, Arsenic, Barium, Cadmium, Chloramine, Chromium, Copper, Fluoride, Bakteri, Virus,  Timbal,  Nitrat,  Nitrit,  Merkuri,  Perchlorate,  Radium,  Selenium,  Perak ,  dan Uranium Informasi  yang diperoleh dari penelitian ini diharapkan akan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kualitas air dan membantu dalam mengidentifikasi potensi masalah terkait dengan kandungan-kandungan tersebut. Hal ini dapat berkontribusi positif dalam upaya menjaga keamanan dan kualitas air yang kita konsumsi.
Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan  panduan  dan  acuan  bagi  kebijakan  pengelolaan  sumber daya  air  yang  lebih  efektif.  Dengan  memanfaatkan  data  mining  dan  algoritma  KNN,  penelitian  ini  berupaya menjadi  solusi  konkret  dalam  menghadapi  tantangan  kualitas  air  yang  ada.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat digunakan sebagai acuan untuk mengambil keputusan yang tepat dalam mengelola dan menjaga kualitas air di berbagai wilayah di Indonesia.
Melalui pendekatan ilmiah yang sistematis dan analisis yang mendalam, diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan kesadaran masyarakat tentang pentingnya menjaga kualitas air. Selain itu, hasil penelitian ini juga diharapkan dapat digunakan oleh pemerintah, lembaga nirlaba, dan pihak berkepentingan lainnya dalam merumuskan kebijakan dan strategi yang bertujuan untuk menjaga kualitas air yang lebih baik di masa depan. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi langkah awal yang berarti dalam menghadapi tantangan kualitas air di masa depan, dan menjadi landasan untuk penelitian lebih lanjut yang berfokus pada upaya pelestarian dan pengelolaan sumber daya air secara berkelanjutan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dimulai  dengan  mengumpulkan  dataset  yang  diperoleh  dari  situs  Kaggle.com,  yang merupakan salah satu basis data dalam kompetisi di bidang penglihatan komputer dan dapat diakses oleh publik dengan  judul qualityWatter1 dalam  bentuk  extensi  .csv  [9].  Data  tersebut  kemudian  diproses  secara pre- processing untuk memastikan bahwa data siap digunakan sebagai data target. Total data target yang terkumpul adalah 800 record. Proses klasifikasi melibatkan pencarian model atau fungsi yang dapat menggambarkan serta membedakan antara konsep atau kelas-kelas data. Tujuannya adalah untuk  memprediksi kelas dari objek yang tidak memiliki label, sehingga memberikan perkiraan mengenai kelasnya [10]. Data latih selanjutnya dimasukkan ke  dalam  algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk  mengembangkan  model  klasifikasi.  Setelah  model  klasifikasi terbentuk, dilakukan uji akurasi menggunakan data uji. Gambar 1 menunjukkan alur dari model klasifikasi yang dibangun menggunakan K-Nearest Neighbor. Metode ini digunakan untuk mencari tetangga terdekat dari data uji dan melakukan klasifikasi berdasarkan mayoritas label kelas dari tetangga terdekat tersebut [11].
Gambar 1. Tahapan Model K-NN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola-pola  tertentu  dari  sejumlah besar data, termasuk berbagai teknik seperti teknik klasifikasi [12]. Informasi yang dihasilkan diperoleh dengan cara mengekstraksi dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basis data. Data mining terutama digunakan untuk mencari pengetahuan yang terdapat dalam basis data yang besar sehingga sering disebut Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD).  Proses  pencarian  pengetahuan  ini  menggunakan  berbagai teknik-teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksikannya. Proses pencarian  bersifat  iteratif  dan  interaktif  untuk  menemukan  pola  atau  model  yang  benar,  baru,  bermanfaat,  dan dapat dimengerti. Dalam penerapannya, data mining memerlukan berbagai perangkat lunak analisis data untuk menemukan  pola  dan  relasi  data  agar  dapat  digunakan  untuk  membuat  prediksi  dengan  akurat.  Data  Mining dengan K-Nearest Neighbor biasanya digunakan untuk klasifikasi data yang didasarkan pada tetangga terdekat dari data yang diinginkan (data Testing). Beberapa aturan yang ada pada data mining  menggunakan K-Neirest Neighbor adalah sebagai berikut :
a. Tersedia bebrapa data (x,y) yang terklasifikasi minimal 2 kelas
b. Diberikan query point yang akan menentukan kelas dari data yang akan di uji
c. Menghitung sejumlah k tetangga terdekat untuk menentukan kelas dari query tersebut berdasarkan majority vote (hasil terbanyak)
2.2 Metode KNN ( K-Nearest Neighbor )
K-Nearst  Neighbor (KNN)  adalah  suatu  algoritma  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data dengan memanfaatkan data latih (training record) dari tetangga terdekat, di mana k merupakan  jumlah tetangga terdekat yang digunakan dalam proses klasifikasi [13]. KNN adalah jenis algoritma yang sederhana dibandingkan algoritma lain dalam machine learning. Prinsip kerjanya adalah dengan menghitung jarak perbedaan antara data uji  dan  data  latih  yang  ada  dalam  sistem,  kemudian  mencari  nilai  terkecil  atau  paling  mirip  untuk mengklasifikasikan data tersebut [14]. Suatu Objek di klasfikasikan dengan class mayoritas dari class tetangga,
dimana diambil class yang paling banyak muncul dalam batasan K tertentu dari tetangganya,sehingga diperoleh class  baru  sesuai  dengan  tetangga  yang  paling  umum,  jika  K=1,  maka  objek  ditetapkan  sesuai  dengan  class tetangga terdekatnya. Pada fase klasifikasi, K adalah sebuah konstanta yang ditetapkan pengguna. Class baru dari suatu data test diklasifikasikan dengan menetapkan class yang paling sering muncul diantara sampel ke titik data training yang ada. Metode K-Nearst Neighbor pada prinsip kerjanya mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan K tetangga (Neighbor) terdekatnya dalam data sampel.
Euclidean distance merupakan jarak antara dua titik atau koordinat yang dihitung menggunakan rumus Pythagoras. Ini adalah panjang garis lurus yang menghubungkan dua titik dalam ruang, yang disebut titik a dan titik b. Garis ini, juga dikenal sebagai garis miring, terbentang di antara sumbu x dan sumbu y dengan koordinat yang diberikan untuk titik a dan titik b [15]. Gambar berikut menunjukan rumus perhitungan untuk mencari jarak antara dua titik yaitu titik pada data training (x) dan titik pada data testing (y) maka digunakan rumus Euclidean , seperti pada persamaan berikut.
D(x,y) √∑ (𝑝 1− 𝑞 1 ) 2 𝑛 𝑘=1 (1)
Dengan  D  adalah  jarak  antara  titik  pada  data  training  x  dan  titik  data  testing  yang  akan  diklasifikasi,  dimana x=x1,x2,…,xi dan y1,y2,…yi dan i mempresentasikan nilai atribut serta n merupakan dimensi atribut. Langkah-langkah untuk menghitung metode Algoritma KNN : a. Menentukan parameter K (jumlah tetangga paling dekat).
b. Menghitung  kuadrat  jarak  Euclid  ( query  instance )  masing-masing  objek  terhadap  data  sampel  yang diberikan
c. Kemudian mengurutkan objek-objek tersebut ke dalam kelompok yang mempunyai jarak Euclid terkecil.
d. Mengumpulkan kategori Y (klasifikasi nearest neighbor )
e. Dengan menggunakan kategori Nearest Neighbor yang paling mayoritas maka dapat diprediksi nilai query instance yang telah dihitung.

## 2.3 Dataset
Dataset adalah kumpulan data yang terdiri dari beberapa entitas atau sampel yang diambil dari berbagai sumber. Dalam konteks penelitian ilmiah, dataset biasanya berisi sekumpulan variabel atau atribut yang diukur atau  diamati  pada  setiap  entitas,  serta  informasi  tambahan  yang  relevan  untuk  analisis.  Dataset  merupakan komponen  penting  dalam  penelitian  karena  menjadi  dasar  untuk  melakukan  analisis,  pembuatan  model,  dan menyimpulkan temuan penelitian.
Dalam penelitian mengenai metode KNN untuk menentukan kualitas air, dataset berisi data pengukuran atau observasi berbagai parameter kualitas air, seperti konsentrasi logam berat, kandungan bakteri, dan kualitas kimia lainnya. Setiap baris dalam dataset mewakili satu entitas atau contoh, seperti sampel air yang diambil dari berbagai  lokasi  atau  sumber.  Sedangkan,  setiap  kolom  merepresentasikan  atribut  atau  parameter  yang  diamati pada setiap entitas.
Contoh  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil  dari  website Kaggle.com yang  berjudul waterQuality1. Data ini telah dikumpulkan dari berbagai lokasi dan telah melalui proses validasi dan pengolahan sebelum  digunakan  dalam  klasifikasi.  Sedangkan  klasifikasi  sendiri  merupakan  langkah  dimana  data dikelompokkan  ke  dalam  kelas-kelas  yang  telah  terdefinisi  sebelumnya,  berdasarkan  atribut  atau  fitur-fitur tertentu yang dimiliki oleh data tersebut [16]. Proses ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola atau karakteristik yang membedakan setiap kelas dan memungkinkan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik berdasarkan pada klasifikasi tersebut.
Klasifikasi adalah tahap fundamental dalam analisis data dan pembelajaran mesin, di mana model yang telah  dihasilkan  dari  data  latih  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  data  uji  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya. Dalam konteks penelitian dan aplikasi praktis, klasifikasi dapat digunakan dalam berbagai bidang seperti  pengenalan  pola,  diagnosis  medis,  analisis  risiko  keuangan,  dan  banyak  lagi.  Proses  ini  melibatkan penggunaan algoritma pembelajaran mesin, seperti K-Nearest Neighbor untuk memetakan data ke dalam kelas- kelas  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  sehingga  memberikan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang karakteristik dan pola yang ada dalam data tersebut [17].
Berikut adalah penjelasan singkat dari 20 unsur yang digunakan untuk mendukung metodologi penelitian KNN dalam menentukan kualitas air. Unsur-unsur tersebut dijadikan sebagai fitur dalam model KNN. Nilai fitur dari setiap sampel air kemudian dapat digunakan untuk memprediksi kualitas air tersebut.
Tabel 1. Tabel Sifat Unsur
Nama Unsur Sifat Aluminium Logam ringan dan tahan karat Ammonia Gas yang tidak berwarna, berbau busuk, dan mudah terbakar Arsenik Logam yang berwarna putih keperakan, bersifat beracun, dan dapat menyebabkan berbagai penyakit
Barium
Logam yang berwarna putih keperakan, bersifat radioaktif, dan dapat
menyebabkan kanker Cadmium Logam yang berwarna putih keperakan, bersifat beracun, dan dapat menyebabkan berbagai penyakit Chloramine Senyawa kimia yang mengandung klorin dan amonia, digunakan dalam pengolahan air untuk membunuh bakteri dan virus Chromium Logam yang berwarna putih keperakan, bersifat beracun, dan dapat menyebabkan kanker Tembaga Logam yang berwarna merah muda, bersifat penting bagi tubuh manusia Fluor Unsur kimia yang tidak berwarna, tidak berbau, dan tidak berasa, penting bagi kesehatan gigi dan tulang Bakteri Organisme hidup yang sangat kecil, dapat menguntungkan atau merugikan manusia Virus Organisme hidup yang sangat kecil, tidak dapat hidup sendiri, dan dapat menyebabkan berbagai penyakit Timbal Logam yang berwarna putih keperakan, bersifat beracun, dan dapat menyebabkan berbagai penyakit Nitrat Senyawa kimia yang mengandung nitrogen dan oksigen, digunakan dalam pupuk untuk menyuburkan tanaman Nitrit Senyawa kimia yang mengandung nitrogen dan oksigen, digunakan dalam pembuatan makanan dan obat-obatan Merkuri Logam yang berwarna perak putih, bersifat beracun, dan dapat menyebabkan berbagai penyakit Perchlorate Senyawa kimia yang mengandung klorin dan oksigen, digunakan dalam bahan peledak dan roket Radium Unsur radioaktif yang berwarna putih keperakan, bersifat beracun, dan dapat menyebabkan kanker Selenium Unsur kimia yang berwarna putih keperakan, bersifat penting bagi tubuh manusia Perak Logam yang berwarna putih keperakan, bersifat penting bagi tubuh manusia Uranium Unsur radioaktif yang berwarna putih keperakan, bersifat beracun, dan dapat
menyebabkan kanker
Beberapa  pertimbangan  dalam  memilih  unsur-unsur  tersebut  sehingga  digunakan  sebagai  fitur  dalam model KNN karena relevansi unsur dengan kualitas air, ketersediaan data untuk unsur tersebut, keakuratan dan kompleksitas perhitungan unsur tersebut [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah program yang dapat melakukan penentuan kualitas air dengan menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN). Program ini menggunakan dataset yang diperoleh dari  Kaggle.com,  dengan  judul  "waterQuality1".  Dataset  ini  mengandung  informasi  mengenai  20  unsur  yang digunakan sebagai fitur-fitur klasifikasi untuk menentukan apakah suatu sampel air layak konsumsi atau tidak. Setiap unsur memiliki nilai-nilai yang memiliki batasan yang menandakan apakah nilainya berada dalam kisaran yang  aman  untuk  dikonsumsi.  Dalam  konteks  ini,  batasan-batasan  tersebut  dapat  diartikan  sebagai  nilai-nilai ambang  yang  harus  dipatuhi  oleh  setiap  unsur  agar  air  dianggap  aman  untuk  dikonsumsi.  Adapun  batas  dari masing-masing unsur yaitu:
Tabel 2. Tabel Batasan Aman Unsur Nama Unsur Batasan Aman Unsur Aluminium ≤ 2,8 Ammonia ≤ 32,5 Arsenic ≤ 0,01 Barium ≤ 2 Cadnium ≤ 0,0005 Chloramine ≤ 4 Chromium ≤ 0,1 Copper ≤ 1,3 Flouride ≤ 1,5 Bacteria ≤ 0 Viruses ≤ 0
Lead ≤ 0,015 Nitrates ≤ 10 Nitrites ≤ 1 Mercury ≤ 0,002 Perchlorate ≤ 56 Radium ≤ 5 Selenium ≤ 0,5 Silver ≤ 0,1 Uranium ≤ 0,3
Berikut ini merupakan gambaran sebagian dari tampilan dataset yang diperoleh dari sumbernya, yaitu situs  web  Kaggle.com,  yang  berjudul  "waterQuality1".  Dataset  ini  mengandung  sebanyak  8.000  sampel  yang beragam,  namun  untuk  tujuan  penulisan  artikel  ini,  tidak  semua  sampel  akan  ditampilkan  secara  lengkap. Meskipun  demikian,  bagian  dari  dataset  yang  disajikan  akan  memberikan  pandangan  awal  mengenai  isi  dan komposisi data yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 2. Dataset
Dari data tersebut, tergolong klasifikasi manakah air dengan aluminium :2, ammonia : 20, arsenic : 0.02, barium : 3, cadmium : 0.005, chloramine : 4, chromium : 0.5, copper : 0.5, fluoride : 0.3, bacteria : 0.4, viruses : 0.3,  lead  :  0,  nitrates  :  2,  nitrites  :  1,  mercury  :  0.1,  perchlorate  :  35,  radium  :  5,  selenium  :  0.07,  silver  :  0.3, uranium. : 0.02.
d ( data 1, data baru ) =
√ (1. 65  −  2) 2 + (9. 08  −  20) 2 + (0. 04  −  0. 02) 2 + (2. 85  −  3) 2 + (0. 007  −  0. 005) 2 +(0. 35  −  4) 2 + (0. 83  −  0. 5) 2 + (0. 17  −  0. 5) 2 + (0. 05  −  0. 3) 2 + (0. 2  −  0. 4) 2 +(0  −  0. 3) 2 + (0. 054  −  0) 2 + (16. 08  −  2) 2 + (1. 13  −  1) 2 + (0. 007  −  0. 1) 2 +(37. 75  −  35) 2 + (6. 78  −  5) 2 + (0. 08  −  0. 07) 2 + (0. 34  −  0. 3) 2 + (0. 02  −  0. 02) 2
aluminiumammonia arsenic barium cadmium chloraminechromiumcopper flouride bacteria viruses lead nitrates nitrites mercury perchlorateradium selenium silver uranium is_safe 1.65 9.08 0.04 2.85 0.007 0.35 0.83 0.17 0.05 0.2 0 0.054 16.08 1.13 0.007 37.75 6.78 0.08 0.34 0.02 1
2.32 21.16 0.01 3.31 0.002 5.28 0.68 0.66 0.9 0.65 0.65 0.1 2.01 1.93 0.003 32.26 3.21 0.08 0.27 0.05 1
1.01 14.02 0.04 0.58 0.008 4.24 0.53 0.02 0.99 0.05 0.003 0.078 14.16 1.11 0.006 50.28 7.07 0.07 0.44 0.01 0
1.36 11.33 0.04 2.96 0.001 7.23 0.03 1.66 1.08 0.71 0.71 0.016 1.41 1.29 0.004 9.12 1.72 0.02 0.45 0.05 1
0.92 24.33 0.03 0.2 0.006 2.67 0.69 0.57 0.61 0.13 0.001 0.117 6.74 1.11 0.003 16.9 2.41 0.02 0.06 0.02 1
0.94 14.47 0.03 2.88 0.003 0.8 0.43 1.38 0.11 0.67 0.67 0.135 9.75 1.89 0.006 27.17 5.42 0.08 0.19 0.02 1
2.36 5.6 0.01 1.35 0.004 1.28 0.62 1.88 0.33 0.13 0.007 0.021 18.6 1.78 0.007 45.34 2.84 0.1 0.24 0.08 0
3.93 19.87 0.04 0.66 0.001 6.22 0.1 1.86 0.86 0.16 0.005 0.197 13.65 1.81 0.001 53.35 7.24 0.08 0.08 0.07 0 0.6 24.58 0.01 0.71 0.005 3.14 0.77 1.45 0.98 0.35 0.002 0.167 14.66 1.84 0.004 23.43 4.99 0.08 0.25 0.08 1
0.22 16.76 0.02 1.37 0.007 6.4 0.49 0.82 1.24 0.83 0.83 0.109 4.79 1.46 0.01 30.42 0.08 0.03 0.31 0.01 1
3.27 3.6 0.001 2.69 0.005 5.75 0.15 0.6 1.29 0.04 0.008 0.145 8.47 1.25 0.006 55.4 7.8 0.05 0.33 0.06 0
1.35 21.96 0.04 0.84 0.002 0.1 0.76 0.17 0.58 0.52 0.52 0.011 18.4 1.49 0.009 21.52 1.3 0.08 0.48 0.08 1
1.88 19.26 0.02 2.78 0.008 0.05 0.42 1 0.09 0.91 0.91 0.103 4.37 1.95 0.006 22.12 1.97 0.03 0.06 0.05 1
4.93 23.98 0.04 3.05 0.008 0.7 0.51 1.35 1.07 0.7 0.7 0.101 1.16 1.11 0.008 26.8 5.58 0.09 0.38 0.03 1
2.89 18.82 0.05 3.77 0.008 5.99 0.54 0.79 0.54 0.2 0.009 0.126 17.56 1.82 0.009 17.54 4.33 0.1 0.05 0.02 1
0.61 2.41 0.03 0.59 0.002 1.94 0.77 1.54 0.62 0.23 0.001 0.017 1.99 1.08 0.007 11.16 0.98 0.01 0.47 0.03 1
3.47 15.84 0.02 0.06 0.001 5.29 0.47 1.08 1.43 0.89 0.89 0.08 1.91 1.2 0.008 0.18 6.89 0.06 0.12 0.08 1
2.11 17.03 0.02 0.88 0.009 7.78 0.88 1.15 0.34 0.85 0.85 0.065 17.86 1.53 0.003 19.4 1.14 0.1 0.4 0.01 1
4.88 26.94 0.02 0.36 0.001 1.21 0.68 0.71 0.99 0.75 0.75 0.071 0.31 1.22 0.002 56.7 1 0 0.41 0.05 0 4.12 17.99 0.02 3.43 0.006 0.01 0.41 1.82 0.22 0.99 0.99 0.108 8.06 1.76 0.005 24.29 0.88 0.1 0.1 0.07 1
0.68 18.99 0.001 0.04 0.006 4.57 0.2 1.18 1 0.92 0.92 0.086 9.46 1.41 0.007 21.79 3.05 0.03 0.13 0.08 1
1.15 8.12 0.02 0.97 0.007 3.47 0.65 1.51 1.46 0.58 0.58 0.061 8.96 1.5 0.004 14.6 1.74 0.03 0.01 0.06 1
0.27 10.67 0.02 0.55 0.001 3.74 0.12 1.77 0.43 0.8 0.8 0.114 12.69 1.18 0.008 34.64 0.9 0.02 0.16 0.06 1
4.32 20.64 0.03 2.6 0.008 7.24 0.61 1.23 1.44 0.56 0.56 0.012 9.42 1.74 0.004 36.23 3.22 0.07 0.18 0.08 0
2.36 27.05 0.01 0.68 0.003 4.07 0.13 1.34 0.29 0.96 0.96 0.167 15.05 1.92 0.002 56.32 7.99 0.06 0.5 0.06 0
3.31 22.07 0.03 0.46 0.001 7.22 0.73 1.05 1 0.25 0.007 0.109 1.92 1.07 0.001 39.4 0.49 0.04 0.47 0.05 1
1.82 6.81 0.01 0.85 0.006 2.55 0.25 1.09 1.35 0.16 0.002 0.031 16.99 1.7 0.007 44.76 1.15 0.08 0.26 0.08 1
3.42 2.4 0.001 2.8 0.003 2.87 0.73 0.27 0.53 0.44 0.002 0.11 13.73 1.69 0.009 55.27 3.29 0.04 0.17 0 0 4.41 15.14 0.03 1.76 0.007 6.63 0.62 1.57 0.26 0.69 0.69 0.182 1.49 1.81 0.008 24.91 2.39 0.01 0.2 0.05 1
4.57 25.84 0.01 3.04 0.002 2.78 0.72 0.46 1.41 0.08 0.006 0.049 9.64 1.43 0.006 36.57 4.55 0.03 0.19 0 0 1.69 22.8 0.001 2.01 0.002 5.87 0.78 1.53 0.87 0.13 0.008 0.079 8.64 1.19 0.007 24.61 7.77 0.06 0.11 0.05 1
1.87 6.1 0.05 3.74 0.008 2.86 0.52 1.03 0.51 0.77 0.77 0.012 1.11 1.55 0.008 20.32 2.21 0.02 0.48 0.04 1
2.71 26.19 0.04 3.02 0.006 4 0.17 1.56 0.91 0.38 0.005 0.013 11 1 0.006 14.16 6.16 0.05 0.05 0.08 1
1.63 15.75 0.03 2.54 0.008 4.25 0.74 1.35 1.24 0.12 0.006 0.193 17.29 1.27 0.001 58.15 1.71 0.09 0.44 0.05 0
0.01 29.29 0.001 2.93 0.007 7.75 0.68 1.09 0 0.8 0.8 0.091 17.33 1.86 0.001 43.09 3.76 0.09 0.3 0 0
4.49 4.07 0.05 1.87 0.005 4.55 0.32 0.9 0.55 0.3 0.002 0.135 5.23 1.43 0.004 36.52 6.15 0.04 0.16 0.04 1
3.52 23.19 0.03 2.69 0.006 4.94 0.76 1.85 1.24 0.75 0.75 0.124 1.91 1 0.008 24.84 3.19 0.08 0.37 0.06 1
4.35 26.85 0.02 0.88 0.004 0.64 0.61 0.91 0.42 0.44 0.006 0.107 13.24 1.19 0.009 0.73 0.5 0.04 0.35 0 1
2.51 13.08 0.04 1.58 0.002 2.86 0.87 1.88 0.4 0.13 0.004 0.085 11.96 1.35 0.008 46.3 4.7 0.1 0.04 0.05 0
2.34 19.9 0.03 2.67 0.006 4.3 0.26 0.08 0.34 0.26 0.003 0.146 7.96 1.56 0.006 51.39 2.41 0.09 0.12 0.05 0
1.71 9.49 0.05 3.63 0.006 2.24 0.9 0.22 0.68 0.63 0.63 0.162 11.4 1.83 0.005 42.64 6.14 0.09 0.44 0.06 0
3.45 22.32 0.01 0.55 0.004 2.4 0.36 0.29 0.51 0.86 0.86 0.048 1.79 1.68 0.005 43.51 5.45 0.07 0.04 0.07 0
3.37 1.07 0.04 1.86 0.003 2.9 0.84 1.92 1.2 0.32 0.003 0.082 18.91 1.73 0.008 23.6 0.37 0.02 0.46 0.08 1
3.13 28.19 0.001 0.25 0.001 3.58 0.68 1.29 1.04 0.49 0.001 0.079 15.05 1.09 0.005 23.68 3.39 0.01 0.2 0.03 0
0.29 13.74 0.02 0.52 0.007 2.99 0.11 1.14 0.36 0.13 0.008 0.071 18.7 1.25 0.004 39.31 2.18 0.04 0.01 0.02 0
1.51 0.14 0.02 0.06 0.003 5.71 0.88 1.71 1.42 0.27 0.002 0.103 16.16 1.25 0.006 17.24 2.3 0.07 0 0 1 1.09 28.84 0.01 2.16 0.001 1.26 0.85 1.59 1.04 0.08 0.007 0.141 6.48 1.43 0.006 44.66 2.67 0.05 0.35 0.08 0
0.94 10.83 0.01 3.94 0.008 5.38 0.72 0.3 0.52 0.38 0.002 0.131 8.21 1.28 0.005 43.79 4.27 0.06 0.25 0.05 0
2.68 9.02 0.04 3.98 0.002 0.22 0.09 0.54 0.14 0.27 0.004 0.069 8.43 1.84 0.007 21.79 2.91 0.08 0.43 0.09 1
=  31, 97646 (1) d ( data 1, data baru ) =
√ (2.32 − 2) 2 + (21.16  −  20) 2 + (0. 01  −  0. 02) 2 + (1. 31 − 3) 2 + (0. 002 − 0. 005) 2
+(5. 28 − 4) 2 + (0. 68  −  0. 5) 2 + (0. 66  −  0. 5) 2 + (0. 9 − 0. 3) 2 + (0. 65 −  0. 4) 2 +(0.65  −  0. 3) 2 + (0. 1 − 0) 2 + (2. 01 − 2) 2 + (1. 93 − 1) 2 + (0. 003 − 0. 1) 2
+(32. 26 − 35) 2 + (3. 21 − 5) 2 + (0. 08  −  0. 07) 2 + (0. 27 −  0. 3) 2 + (0. 05 −  0. 02) 2
=  7,81583 (1) d ( data 1, data baru ) =
√ (1.01 − 2) 2 + (14.02 − 20) 2 + (0. 04 −  0. 02) 2 + (0. 58 − 3) 2 + (0. 008 − 0. 005) 2
+(4. 24 − 4) 2 + (0. 53 −  0. 5) 2 + (0. 02 − 0. 5) 2 + (0. 99 − 0. 3) 2 + (0. 05 −  0. 4) 2 +(0.003 − 0. 3) 2 + (0. 078 − 0) 2 + (14. 16 − 2) 2 + (1. 11 − 1) 2 + (0. 006 − 0. 1) 2 +(50. 28 − 35) 2 + (7. 07 − 5) 2 + (0. 07  −  0. 07) 2 + (0. 44 −  0. 3) 2 + (0. 01 − 0. 02) 2
=  34, 99128 (0) d ( data 1, data baru ) =
√ (2.32 − 2) 2 + (21.16  −  20) 2 + (0. 01  −  0. 02) 2 + (1. 31 − 3) 2 + (0. 002 − 0. 005) 2
+(5. 28 − 4) 2 + (0. 68  −  0. 5) 2 + (0. 66  −  0. 5) 2 + (0. 9 − 0. 3) 2 + (0. 65 −  0. 4) 2 +(0.65  −  0. 3) 2 + (0. 1 − 0) 2 + (2. 01 − 2) 2 + (1. 93 − 1) 2 + (0. 003 − 0. 1) 2 +(32. 26 − 35) 2 + (3. 21 − 5) 2 + (0. 08  −  0. 07) 2 + (0. 27 −  0. 3) 2 + (0. 05 −  0. 02) 2
=  7,81583 (1)
Data tersebut dikelompokkan ke dalam kategori klasifikasi 1, yang mengindikasikan bahwa data tersebut dianggap aman atau memenuhi standar yang diperlukan untuk dapat dikonsumsi.

## 3.1 Implementasi
Berikut implementasi klasifikasi K-Nearest Neighbors (KNN) menggunakan MATLAB yang melibatkan beberapa langkah penting, seperti yang dijelaskan berikut:
Gambar 3. Data Training
Langkah pertama adalah menyiapkan data training atau data latih yang akan digunakan untuk melatih model KNN. Data training terdiri dari sejumlah contoh yang sudah memiliki label atau kelas yang ditentukan. Pada penelitian klasifikasi kualitas air kali ini, data training berisi informasi tentang komposisi kimia air (seperti Aluminium,  Ammonia,  Arsenic,  Barium,  Cadmium,  Chloramine,  Chromium,  Copper,  Fluoride,  Bakteri,  Virus, Timbal,  Nitrat,  Nitrit,  Merkuri,  Perchlorate,  Radium,  Selenium,  Perak ,  dan Uranium )  serta  label  yang menunjukkan apakah air tersebut aman atau tidak. Kemudian berikut adalah gambar data sample yang digunakan pada penilitian ini yang ditampilkan dalam MATLAB.
Gambar 4. Data Sample
Data sample adalah data yang ingin kita klasifikasikan menggunakan model KNN setelah dilatih dengan data training. Ini adalah data yang belum memiliki label atau kelas, dan akan memprediksi labelnya berdasarkan tetangga  terdekatnya  dalam  data  training.  Dalam  penilitian  kali  ini,  berupa  komposisi  kimia  air  yang  akan ditentukan apakah aman untuk diminum atau tidak. Berikutnya adalah Group atau  kelompok  yang bisa dilihat pada gambar berikut.
Gambar 5. Group
Grup atau kelompok adalah label atau kelas yang sudah diketahui dari data training. Dalam implementasi KNN, akan dicari tetangga terdekat dari data sample dalam data training , dan kemudian memilih label mayoritas dari tetangga-tetangga ini sebagai prediksi kelas untuk data sample. Dalam contoh kualitas air, ini bisa menjadi kelas  "aman"  dengan  tanda  1  atau  "tidak  aman"  dengan  tanda  0.  Berikut  adalah  hasil  dari  klasifikasi  yang dilakukan menggunakan MATLAB dengan mengimplementasikan metode KNN.
Gambar 6. Klasifikasi
Langkah terakhir adalah melakukan proses klasifikasi sebenarnya. Proses ini melibatkan beberapa Langkah. Pertama, menghitung jarak antara data sample dan setiap contoh dalam data training. Ini dilakukan menggunakan metrik  jarak  seperti Euclidean  distance atau  metrik  lainnya.  Kedua,  ,emilih  K  tetangga  terdekat  dengan  jarak terpendek dari data sample. Nilai K adalah parameter yang harus ditentukan sebelumnya. Misalnya, jika K = 3,
maka kita akan memilih tiga tetangga terdekat. Ketiga, menentukan label mayoritas dari tetangga-tetangga ini. Dalam contoh kualitas air, jika dua dari tiga tetangga terdekat diklasifikasikan sebagai "aman", maka data sample juga akan diklasifikasikan sebagai "aman". Keempat, mengembalikan hasil klasifikasi, yaitu label atau kelas yang diprediksi untuk data sample berdasarkan mayoritas label dari tetangga terdekat.
Dalam implementasi MATLAB, langkah-langkah di atas biasanya melibatkan penggunaan fungsi-fungsi dan algoritma  yang  telah  disediakan  oleh  MATLAB,  seperti  perhitungan  jarak,  pemilihan  tetangga  terdekat,  dan klasifikasi  berdasarkan  mayoritas.  MATLAB  memiliki  pustaka  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  dengan mudah  menerapkan  algoritma  KNN  dengan  memberikan  data  training,  data  sample,  jumlah  tetangga  (K),  dan fungsi jarak yang sesuai.

## 3.2 Tampilan GUI MATLAB
Gambar 7. Tampilan Awal GUI
Saat pertama kali program dijalankan  maka semua table dan unsur akan kosong seperti  pada Gambar 2.2.2 Tampilan Awal GUI. Untuk menampilkan data dari dataset dapat menggunakan tombol Show Data . Dengan begitu isi dari dataset waterQuality1.xlxs akan muncul pada tampilan GUI program. Penguna dapat menggulirkan layar untuk melihat keseluruhan isi tabel.
Setelah dataset muncul dari tabel data waterQuality1 user dapat menginputkan nilai unsur yang akan diinputkan sesuai dengan unsur yang telah tersedia.
Adapun  percobaan  yang  dilakukan  pada  program  Penentuan  Kualitas  Air  ini  yaitu  percobaan  dengan menginput nilai dari tiap-tiap unsur yang akan menghasilkan nilai 1 dan percobaan menginputkan nilai dari tiap- tiap unsur yang akan menghasilkan nilai 0. Nilai 1 pada program Penentuan Kualitas Air ini adalah nilai yang menjelaskan  bahwa  kandungan  unsur  dalam  air  tersebut  aman  untuk  diminum  dan  nilai  0  adalah  nilai  yang menjelaskan bahwa kandungan unsur dalam air tersebut tidak aman untuk diminum. Untuk mengetahui kualitas layak  minum  dari  suatu  air  dapat  diketahui  dengan  cara  menginputkan  nilai  dari  masing-masing  unsur  yang terkandung dalam air tersebut. Adapun percobaan yang dilakukan yaitu:
1. Percobaan Pertama
Tahap  awal  dari  percobaan  ini  melibatkan  proses  penginputan  data  yang  sesuai  dengan  tampilan  yang tergambar pada Gambar 9. Langkah ini diambil untuk memulai eksperimen dan mengumpulkan informasi yang dibutuhkan. Dengan mengikuti panduan visual yang disajikan dalam Gambar 9, kita dapat menyusun dataset yang diperlukan untuk analisis lebih lanjut.
Gambar 9. Tampilan Hasil Percobaan Pertama
Setelah melakukan klik pada tombol "Classify", hasil nilai dari percobaan awal terungkap sebagai 1.
Melalui hasil ini, dapatlah diambil kesimpulan bahwa berdasarkan nilai dari setiap unsur yang telah dimasukkan dalam percobaan pertama, kualitas air dinilai aman dan layak untuk dikonsumsi. Informasi ini memberikan keyakinan bahwa komposisi unsur pada sampel air percobaan pertama memenuhi standar keselamatan yang ditetapkan.
2. Percobaan Kedua
Dalam tahap percobaan kedua, pendekatan yang diambil melibatkan pengisian nilai-nilai unsur sesuai dengan yang  ditampilkan  dalam  Gambar  10.  Proses  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengevaluasi  respons  sistem terhadap komposisi kimia yang berbeda. Dengan mengikuti pola yang terlihat dalam Gambar 10, percobaan ini memberikan  wawasan tentang bagaimana perubahan dalam  nilai unsur tersebut dapat  memengaruhi penentuan kualitas air seperti pada Gambar berikut
Gambar 10. Tampilan Hasil Percobaan Kedua
Setelah seluruh nilai unsur berhasil diinputkan, langkah selanjutnya adalah melakukan penilaian terhadap apakah  komposisi  nilai  unsur  dalam  sampel  air  pada  percobaan  kedua  ini  masih  memenuhi  standar  keamanan seperti yang ditemukan pada percobaan pertama. Untuk melakukannya, kita dapat mengikuti prosedur yang sama seperti pada percobaan sebelumnya, yaitu dengan mengklik tombol "Classify". Dengan mengaplikasikan metode ini, kita dapat menilai apakah nilai-nilai unsur dalam sampel air percobaan kedua ini mengindikasikan keamanan atau keberisikan air, berdasarkan hasil klasifikasi yang dihasilkan dari algoritma K-Nearest Neighbor .
Gambar 11. Tampilan Hasil Nilai Percobaan Kedua
Setelah tombol "Classify" ditekan, terlihat bahwa hasil nilai dari percobaan kedua berbeda dengan hasil dari percobaan pertama,  yang pada percobaan pertama bernilai  1. Dari perbandingan ini, dapat disimpulkan bahwa komposisi  nilai  unsur  dalam  sampel  air  pada  percobaan  kedua  ini  menghasilkan  penilaian  yang  berbeda  dan
menunjukkan bahwa kualitas air, berdasarkan nilai tiap unsur yang diinputkan pada percobaan kedua, dianggap tidak aman untuk dikonsumsi.

## KESIMPULAN
Dari pelaksanaan penelitian ini, setelah dilakukan percobaan dengan memasukkan input nilai pada sistem GUI MATLAB, hasilnya sesuai dengan perhitungan manual. Maka dapat disimpulkan bahwa pengklasifikasian data  kualitas  air  dari  20  unsur  yang  terdapat  dalam  8000  dataset  menggunakan  metode  KNN  yang diimplementasikan  pada  GUI  MATLAB  ini    memiliki  potensi  besar  dalam  membantu  masyarakat  luas  dan pemerintah dalam menilai kualitas air dengan mempertimbangkan 20 unsur yang terkandung di dalamnya. Metode KNN  mampu  menjadi  alat  yang  efektif  untuk  mengklasifikasikan  data  kualitas  air  dan  memberikan  informasi yang berharga mengenai tingkat keamanannya. Dengan metode ini, potensi kontaminasi atau masalah lain yang berkaitan dengan kualitas air dapat diidentifikasi lebih awal, memungkinkan upaya penanganan yang lebih cepat dan efisien.
Untuk  penyempurnaan  dan  pengembangan  proyek  Penentuan  Kualitas  Air  menggunakan  metode  KNN, beberapa saran dapat dipertimbangkan guna meningkatkan kualitas dan utilitas sistem ini.
a. Optimalisasi Performa Metode KNN:
Perlu dilakukan upaya untuk mengoptimalkan performa metode KNN dalam pengklasifikasian data kualitas air.  Peningkatan  performa  ini  dapat  dicapai  dengan  mempertimbangkan  pemilihan  nilai  K  yang  optimal, memperbaiki  skema  validasi  silang,  atau  mengimplementasikan  teknik  lain  yang  dapat  meningkatkan akurasi dan efisiensi model.
b. Pengembangan Fitur dan Menu yang Lebih Kompleks:
Sistem  Penentuan  Kualitas  Air  menggunakan  metode  KNN  diharapkan  dapat  mengembangkan  fitur-fitur dan  menu-menu  yang  lebih  lengkap  dan  kompleks.  Fitur-fitur  ini  dapat  mencakup  kemampuan  untuk melakukan  analisis  lebih  mendalam  terhadap  parameter  kualitas  air  tertentu,  serta  menawarkan  pilihan visualisasi data yang lebih variatif dan informatif. Dengan menyediakan fitur-fitur yang lebih kaya, sistem akan lebih mudah digunakan oleh masyarakat luas dan membantu mereka dalam memahami hasil penilaian kualitas air.
c. Penggunaan Data Terbaru dan Representatif:
Untuk menjaga relevansi dan keakuratan analisis, penting untuk menggunakan data terbaru dan representatif dalam proyek ini. Pembaruan data secara berkala akan memastikan bahwa sistem memiliki informasi yang tepat dan akurat dalam menilai kualitas air di berbagai lokasi.
d. Kolaborasi dengan Instansi Terkait:
Sistem Penentuan Kualitas Air menggunakan metode KNN dapat memperoleh manfaat lebih lanjut dengan melakukan  kolaborasi  dengan  instansi  terkait,  seperti  lembaga  lingkungan,  universitas,  atau  badan pemerintah. Kolaborasi ini dapat meningkatkan akses ke data berkualitas tinggi, memperkuat analisis, dan memberikan informasi yang lebih komprehensif kepada masyarakat dan pemerintah.
Dengan mengimplementasikan saran-saran ini, sistem Penentuan Kualitas Air menggunakan metode KNN akan semakin berkembang dan menjadi alat yang lebih kuat dalam mengatasi isu kualitas air. Diharapkan, proyek ini dapat  berkontribusi  secara  signifikan  dalam  upaya  menjaga  dan  meningkatkan  kualitas  air,  serta  memberikan manfaat nyata bagi masyarakat dan lingkungan secara keseluruhan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  yang  sebesar-besarnya  kami  sampaikan  kepada  seluruh  pihak  yang  telah  memberikan dukungan  penuh  dalam  pelaksanaan  penelitian  ini.  Khususnya,  kami  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada Civitas  Akademika  Universitas  Pembangunan  Nasional  "Veteran"  Yogyakarta,  terutama  kepada  jurusan Informatika  di  Fakultas  Teknik  Industri.  Dukungan  berharga  dari  tim  akademis,  dosen,  staf,  dan  mahasiswa merupakan  fondasi  yang  memungkinkan  penelitian  ini  berjalan  dengan  lancar  dan  sukses.  Kerjasama  dan kontribusi dari pihak universitas telah memberikan dorongan yang tak ternilai dalam menghasilkan temuan yang berarti dalam bidang penelitian ini.

## REFERENCES
[1]   M.  A.  Rahman,  N.  Hidayat  dan  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),” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer, vol.  2,  pp.  6346-6353, Desember 2018.
[2]   F. Y. Rahman, I. I. Purnomo dan N. Hijriana, “PENERAPAN ALGORITMA DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS AIR,” Technologia, vol. 3, pp. 28-232, 2022.
[3]   Aldi,  Saputra  dan  Rahmat,  “Klasifikasi  Kualitas  Air  Minum  Menggunakan  Metode  Machine  Learning,” Jurnal Ilmiah Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 2, pp. 1-8, 2023.
[4]   Prismahardi  dan  Saputra,  “Analisis  Kualitas  Air  Minum  dengan  Menggunakan  Teknik  Lucifer  Machine Learning,” Jurnal Ilmiah Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 2, pp. 1-9, 2023.
[5]   Ilyas,  Irsyad  dan  Syamsul,  “Klasifikasi  Kualitas  Air  Minum  dengan  Menggunakan  Algoritma  Random Forest,” Naratif, vol. 2, 2023.
[6]   Armono, Saptomo dan Harsadi, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Kualitas Air (Studi Kasus: PDAM Kota Surakarta),” Jurnal TIKomSIN, vol. 6, 2018.
[7]   B. Prihambodo, A. W. F Y,  E. Prayoga dan  A. Jaffar,  “Klasifikasi Kualitas  Air Sungai  Berbasis Teknik Data Mining Dengan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN),” MITOR: Jurnal Teknik Elektro, vol. 23, pp. 31-36, Maret 2023.
[8]   P. Putra, A. M. H. Pardede dan S. Syahputra, “ANALISIS METODE K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) DALAM KLASIFIKASI DATA IRIS BUNGA,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK), vol. 6, pp. 297-286, 2022.
[9]   L. Farokhah, “IMPLEMENTASI K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI BUNGA DENGAN EKSTRAKSI FITUR WARNA RGB,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 7, pp. 1129-1136, 2020.
[10]  N.  Krisandi,  Helmi  dan  B.  Prihandono,  “ALGORITMA  k-NEAREST  NEIGHBOR  DALAM KLASIFIKASI DATA HASIL PRODUKSI SAWIT PADA PT.MINAMAS KECAMATAN PARINDU,” Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster), vol. 02, pp. 33-39, 2013.
[11]  T.  A.  Munandar  dan  A.  Q.  Munir,  “Implementasi  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Prototype  Sistem  Pakar Identifikasi Penyakit Jantung,” Jurnal Teknologi Informasi, vol. XVII, pp. 44-50, Juni 2022.
[12]  A. Tangkelayuk dan E. Mailoa, “Klasifikasi Kualitas Air Menggunakan Metode KNN, Naïve Bayes Dan Decision Tree,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 9, pp. 109-1119, 2022.
[13]  H. Said, N. Matondang dan H. N. Irmanda, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Kualitas Air Yang Dapat Dikonsumsi,” Techno.COM, vol. 2, pp. 256-267, Mei 2022.
[14]  C. Muhammad, R. Maulana dan M. H.  H. Ichsan,  “Purwarupa Perahu  untuk Monitoring dan Klasifikasi Kualitas Air Bendungan dengan Metode K-Nearest Neighbor (KNN),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, pp. 651-659, Februari 2020.
[15]  S.  M.  Prisca,  B.  Hidayat  dan  S.  Darana,  “KLASIFIKASI  UNTUK  DETEKSI  KUALITAS  KEJU CHEDDAR  MENGGUNAKAN  PENGOLAHAN  CITRA  DIGITAL  DENGAN  METODE  CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL DAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS ANDROID,” e-Proceeding of Engineering, vol. 5, pp. 2138-2146, Agustus 2018.
[16]  V.  R.  Atfira,  N.  Ibrahim  dan  E.  Wulandari,  “DETEKSI  KUALITAS  KEMURNIAN  SUSU  SAPI MELALUI  PENGOLAHAN  CITRA  DIGITAL  MENGGUNAKAN  METODE  ACTIVE  CONTOUR DENGAN KLASIFIKASI K-NEAEREST NEIGHBOR,” e-Proceeding of Engineering, vol. 6, pp. 3830- 3838, Agustus 2019.
[17]  F. Liantoni, “Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” ULTIMATICS, vol. VII, pp. 98-105, 2015.
[18]  z.  Wang,  J.  Wang,  J.  Liu  dan  B.  Li,  “Application  of  K-nearest  neighbors  algorithm  for  water  quality assessment,” Science of The Total Environment, vol. 671, pp. 203-211, 2019.