## PREDIKSI WATER QUALITY INDEX (WQI) MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESSI DENGAN HYPER-PARAMETER TUNING
Muhammad Radhi* 1 , Amalia 2 , Stiven Hamonangan Sinurat 3 , Daniel Ryan Hamonangan Sitompul 4 , Evta Indra 5 1,2,3,4,5 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Jl. Sampul No.4, Medan Petisah, Kota Medan E-mail : *muhammad_radhi05@yahoo.com
ABSTRAK- Air  merupakan  salah  satu  sumber  daya  alam  esensial  untuk  kelangsungan  hidup  seluruh makhluk hidup di dunia ini. Kita memerlukan air untuk kebutuhan kita sehari-hari, begitu juga dengan tanaman dan hewan yang memerlukan air untuk kelangsungan hidupnya. Indeks Kualitas Air ( Water Quality Index/ WQI) merupakan  satuan  untuk  mengetahui  apakah  air  dapat  dinyatakan  layak  minum  ( Potable) atau  tidak.  Pada penelitian  ini,  untuk  membuat  prediksi  nilai  WQI  lebih  akurat  dan  memiliki  tingkat  akurasi  model  yang  lebih tinggi, dirancang sebuah algoritma regresi yang kemudian akan dikonfigurasi kembali dengan tuning algoritma. Model machine  learning yang  telah  dibuat  memiliki  nilai  yang  berbeda,  namun  pada  penelitian  ini  telah ditentukan  bahwasanya  model Linear  Regression yang  dipakai  sebagai  model  utama  karena  memiliki  nilai  R2 lebih tinggi (0.9965 / 96,5%). Sesuai dengan hasil plotting dari Linear Regression, data diprediksi dengan baik dan persebaran data masih berdekatan dengan prediksi model ( robust).
Kata kunci : Machine Learning, Hyper-Parameter Tuning, Water Potability, Regression Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Air  merupakan  salah  satu  sumber  daya  alam esensial untuk kelangsungan hidup seluruh makhluk hidup  di  dunia  ini.  Kita  memerlukan  air  untuk kebutuhan  kita  sehari-hari,  begitu  juga  dengan tanaman  dan  hewan  yang  memerlukan  air  untuk kelangsungan  hidupnya.  Menurut  data  dari World Health Organization (WHO), diperkirakan sebanyak 1.1  Miliar  orang  tidak  memiliki  akses  untuk mendapatkan  air  yang  layak  minum  dan  2.6  Miliar lainnya  tidak  mendapatkan  fasilitas  sanitasi  yang baik  [1].  Indeks  Kualitas  Air  ( Water  Quality Index/ WQI)  merupakan  satuan  untuk  mengetahui apakah air dapat dinyatakan layak  minum ( Potable) atau  tidak.  WQI  dihitung  berdasarkan  kadar  kimia yang  terkandung  dalam  air,  seperti  tingkat  pH, oksigen  terlarut  dalam  air  ( Dissolved  Oxygen/ DO), kebutuhan  oksigen  biologis  ( Biochemical  Oxygen Demand/ BDO),  tingkat  konduktivitas  air( Water Conductivity/WCO) , dll [2].
Dapat  dilakukan  banyak  cara  untuk  melakukan prediksi  WQI,  salah  satunya  dengan  metode Machine  Learning .  Dalam Machine  Learning , terdapat  dua  algoritma  yang  umumnya  digunakan, yaitu  algoritma  regresi  dan  klasifikasi.  Penelitian sebelumnya yang melakukan prediksi WQI umumnya  menggunakan  algoritma  klasifikasi  [3-8]. Penelitian  [3]  menyajikan  sebuah  model  klasifikasi Machine  Learning menggunakan  algoritma  C5.0, Random  Forest  Classifier  dan  K-Nearest  Neighbor. Hasil  akurasi  model  dari  penelitian  ini  mendapat nilai  tertinggi  96%  yaitu  dengan  menggunakan algoritma  C5.0.  Penelitian  [6]  menyajikan  sebuah model  regresi Machine  Learning menggunakan algoritma Linear  Regression,  Random  Forest Regressor dan Gradient  Boosting  Regressor. Hasil akurasi  model  dari  penelitian  ini  mendapat  nilai
tertinggi  74%  yaitu  dengan  menggunakan  algoritma Gradient Boosting Regressor .
Pada penelitian ini, untuk membuat prediksi nilai WQI  lebih  akurat  dan  memiliki  tingkat  akurasi model yang lebih tinggi, dirancang sebuah algoritma regresi  yang  kemudian  akan  dikonfigurasi  kembali dengan tuning algoritma. Perbedaan antara penelitian  ini  dan  penelitian  [6]  adalah  pada penggunaan Supervised-Machine  Learning .  Dataset yang  dipakai  terlebih  dahulu  akan  dilakukan pembobotan  pada  tiap  variabel  sesuai  dengan ketentuan  WHO.  Kemudian  data  yang  telah  diberi bobot  akan  dilakukan  train  menggunakan  algoritma regresi yang dapat memberikan akurasi model diatas 90%.  Algoritma  regresi  yang  dipakai  sama  seperti yang  terdapat  pada  penelitian  [6],  hanya  saja  akan dilakukan Hyper-Parameter Tuning .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  bantuan Google  Colaboratory  untuk  membuat  model. Tahapan  penelitian  dapat  dilihat  pada  Gambar  1. Penelitian  ini  dimulai  dengan  pengambilan  dataset ( Data  Acquisition );  pengambilan  fitur  lebih  banyak dari satu variabel ( Feature Generation); Melakukan eksplorasi  data  ( Exploratory  Data  Analysis), Tahapan preprocessing yang  didalamnya  terdapat Feature  Selection,  Feature  Scaling dan Dataset Split; Pembuatan  Model  dan  yang  terakhir visualisasi hasil.

## 2.1 Data Acquisition
Dataset  yang  dipakai  pada  penelitian  ini berisikan  1991  baris  dan  12  kolom.  12  kolom  ini merupakan kandungan kimia yang terdapat pada air, dimana  data  diambil  dan  tahun  pengambilan  data. Detail  Dataset  dapat  dilihat  pada  Gambar  2. .
DATA ACQUISITION FEATURE GENERATION
EXPLORATORY DATA
ANALYSIS
DATA
PRE-PROCESSING
MODEL BUILDING MODEL TUNING PREDICTION Gambar 1. Flow Kerja Project Gambar 2. Detail Dataset 2.2 Feature Generation Feature
Generation bertujuan untuk menghasilkan  fitur  lebih  banyak  dari  suatu  variabel [9,10]. Pada penelitian ini, variabel dasar sepergi pH sampai Total  Coliform akan  diberikan rating  scale dan pembobotan berdasarkan  perhitungan penelitian [11].  Pemberian rating  scale dilakukan  dengan fungsi concatenate dan  pembobotan  dilakukan dengan  cara  melakukan  perkalian  dari  nilai rating scale dengan  bobot.  Tabel  perhitungan  nilai disajikan  pada  Tabel  1,  Proses  pemberian rating scale dan bobot dapat dilihat pada Gambar 3 dan 4. Hasil dari kedua proses dapat dilihat pada Gambar 6.
Tabel 1. Rating Scale Variabel Sumber[11]
Gambar 3. Proses Penerapan Rating Scale
Gambar 4. Proses Pembobotan Variabel
2.3 Exploratory Data Analysis ( EDA ) Exploratory  Data  Analysis (EDA)  adalah  proses eksplorasi  data  yang  bertujuan  untuk  memahami  isi dan  komponen  penyusun  data  [12,13].  Pada penelitian  ini,  EDA  dilakukan  pada  dataset  untuk melihat boxplot data, korelasi data, persebaran data.
Visualisasi  boxplot  dipakai  untuk  melihat deskripsi dari dataset dalam bentuk visual, sehingga kita  dapat  lebih  mengerti  bagaiman  pembagian kuartil  hingga  outlier  pada  dataset.  Visualisasi boxplot  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5. Visualisasi Boxplot Dataset
Visualisasi  korelasi  data  dipakai  untuk  melihat tingkat  korelasi  tiap  variabel.  Pada  penelitian  ini, nilai korelasi antar variabel tidak memiliki nilai yang tinggi,  sehingga  tidak  diperlukan  penghapusan variabel. Visualisasi korelasi data dapat dilihat pada Gambar  7.                                                          .
Gambar 6. Dataset Setelah Proses Rating Scale dan Pembobotan
Gambar 7. Visualisasi Korelasi Variabel
Visualisasi  persebaran  data  diperlukan  untuk melihat  apakah  data  tersebar  secara  merata  atau tidak (bias). Visualisasi persebaran data dapat dilihat dengan histogram pada Gambar 8.
Gambar 8. Visualisasi Persebaran Data
2.4 Preprocessing 2.4.1 Feature Selection Feature Selection diperlukan untuk mendapatkan tingkat  pentingnya  suatu  variabel  dalam  pembuatan model  kelak  [14,15].  Pada  penelitian  ini Feature
Selection digunakan  dengan  bantuan  fungsi Extra Tree  Regressor yang  merupakan  bagian  dari algoritma Random Forest Regressor . Proses Feature Selection ditampilkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Proses Feature Selection
Dapat  dilihat  bahwasanya  variabel  kolom  ke  3 dan 4 memiliki nilai relevansi yang kecil, maka dari itu  penulis  melakukan  drop  column  terhadap  kolom WEC  dan  WNA pada  dataset  dan  hanya  memilih kolom WPH, WDO, WBDO dan WCO dari dataset
Gambar 10. Dataset Setelah Proses Feature Selection
2.4.2 Feature Scaling
Feature  Scaling diperlukan  untuk  menghindari bias,  untuk  mencegah  adanya  suatu  variabel  yang mendominasi  dan  menjaga  agar  nilai  variabel terdapat  pada  rentange  ( range) yang  sama  [15,16]. Pada  penelitian  ini, Feature  Scaling digunakan dengan  fungsi StandardScaler dari Sci-kit  Learn . Rentang yang ditentukan dari fungsi ini dimulai dari -1  hingga  1.  Proses Feature  Scaling dapat  dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Proses Feature Scaling

## 2.4.3 Dataset Split
Dataset  split  bertujuan  untuk  membagi  dataset menjadi  data  training  dan  testing  yang  akan digunakan  untuk  pembuatan  model.  Umumnya dipakai  konfigurasi  split  80:20  atau  80:10:10 [18,19]. Pada penelitian ini, dipakai konfigurasi split 80:20,  dimana  80%  data  dari dataset akan  dipakai mesin  untuk  mengetahui  pola  dan  20%  akan dijadikan  data  untuk  melakukan  prediksi.  Proses Dataset Split dapat dilihat pada Gambar .
Gambar 12. Proses Dataset Split

## 2.5 Model Building
Pada  penelitian  ini,  akan  dibuat  tiga  model regressi  untuk  melakukan  prediksi  persentase kelayakan  minum  dari  air.  Umumnya,  algoritma regresi  yang  dipakai  adalah Linear  Regression, Random  Forest  Regression dan Gradient  Boost Regression .
2.5.1 Linear Regression Algoritma Linear  Regression ini  menjelaskan relasi antara dua variabel dengan cara menyesuaikan garis  regresi  satu  data  dependent  pada  suatu  data independent  [20,21].  Pada  penelitian  ini,  algoritma
Linear Regression dibuat  menggunakan  konfigurasi default .  Persamaan  untuk  pembuatan  algoritma  ini dapat  dilihat  pada  (1)  dan  pembuatan  algoritma dapat dilihat pada Gambar 13.
………………(1)
Dimana  Y  adalah  variabel  tetap,  a  adalah  slope, X adalah varibel tidak tetap dan  b adalah intercept.
Gambar 13. Pembuatan Model Linear Regression

## 2.5.2 Random Forest Regression
Random  Forest  (RF)  menghasilkan  ratusan  atau bahkan  ribuan  decision  tree,  yang  akan  menjadi fungsi  regressi  dan  output  yang  dihasilkan  dari  RF adalah  rata-rata  dari  tiap  output  dari  decision  tree [22,23].  Pada  penelitian  ini,  algoritma  RF  dibuat menggunakan  konfigurasi default .  Persamaan  untuk pembuatan  algoritma  ini  dapat  dilihat  pada  (2)  dan pembuatan algoritma dapat dilihat pada Gambar 14.

## ……………………………….(2)
= The importance of node j
= Weighted number of samples reaching node j = The impurity value of node j
= Child node from left split on node j
=  Child  node  from  right  split  on  node  j
[15]
Gambar 14. Pembuatan Model Random Forest

## 2.5.3 Gradient Boost Regressor
Gradient  Boost  Regression  (GBR)  adalah sekumpulan decision tree untuk melakukan klasifikasi  dan  regresi.  Cara  kerja  umum  dari gradient  boost  adalah  membuat  urutan  pohon, dimana  tiap  pohon  berfokus  pada  sisa  prediksi pohon-pohon  sebelumnya  [24,25].  Pada  penelitian
ini,  GBR  dibuat  menggunakan  konfigurasi default . Persamaan  untuk  pembuatan  algoritma  ini  dapat dilihat pada (3).
…………….(3)
= Hasil Prediksi
= Nilai Observasi
n = Banyaknya sampel pada y [25]

## 3. KESIMPULAN
3.1 Hasil Pembuatan Model
3.1.1 Linear Regression
Hasil  dari  training  model  yang  telah  dilakukan dengan Linear  Regression mendapatakan  nilai akurasi training 99.67% dan testing 99,66%, RMSE sebesar  0.87  dan  nilai  R2  sebesar  0.9965.  Detail Proses training model dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Hasil Model Linear Regression

## 3.1.2 Random Forest Regressor
Hasil  dari  training  model  yang  telah  dilakukan dengan Random Forest Regressor mendapatkan nilai akurasi training 99,69% dan testing 99,49%, RMSE sebesar  1.065  dan  R2  sebesar  0.9948.  Detail  Proses training model dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Hasil Model Random Forest

## 3.1.3 Gradient Boosting Regressor
Hasil  dari  training  model  yang  telah  dilakukan dengan Gradient  Boosting  Regressor mendapatkan nilai  akurasi  training  99,6%  dan  testing  99,51%, RMSE  sebesar  1.049  dan  R2  sebesar  0.995.  Detail Proses training model dapat dilihat pada Gambar .
Gambar 17. Hasil Model Gradient Boosting

## 3.2 Plotting Hasil
Berdasarkan  hasil  training  yang  telah  dijabarkan pada  sub-bab  sebelumnya,  maka  plotting  hanya ditujukan untuk menampilan hasil dari model regresi yang  memiliki tingkat akurasi tertinggi  yaitu Linear Regression .  Pada  Gambar  18  akan  dijabarkan  nilai yang  diprediksi  model  dengan  nilai  asli  yang terdapat  pada  dataset  testing  dan  pada  Gambar  20, ditampilkan plotting prediksi data secara linear.
Gambar 18. Hasil Prediksi Model Linear Regression

## Gambar 19. Komparasi Ketiga Model Setelah Hyper Parameter Tuning
Gambar 20. Plotting Prediksi Secara Linear

## 3.3 Hasil Hyper Parameter Tuning
Hasil dari tuning model uang didapat dari ketiga model  adalah  Linear  Regression  tidak  mendapat perubahan  akurasi,  Random  Forest  mendapat perubahan  sebesar  0,02%  menjadi  99,5%  dari  nilai akurasi  sebelumnya  dan  Gradient  Boost  tidak mendapat  perubahan  akurasi.  Komparsi  ketiga model ini akan disajikan dalam bentuk diagram blok sebagaimana pada Gambar 19.

## 4. PENUTUP
Pengaruh teknologi yang mulai menyebar secara masif  ke  seluruh  bidang  memang  dapat  membantu siapapun.  Prediksi  WQI  yang  telah  dibuat  dalam penelitian ini juga dapat membantu untuk pencegahan  masyarakat  untuk  tidak  sembarangan meminum  air  guna  mencegah  penyebaran  penyakit. Model machine learning yang telah dibuat memiliki nilai  yang  berbeda,  namun  pada  penelitian  ini  telah ditentukan  bahwasanya  model Linear  Regression yang  dipakai  sebagai  model  utama  karena  memiliki nilai  R2  lebih  tinggi  (0.9965  /  96,5%)  daripada model  lainnya. Hyper-Parameter Tuning yang diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  model ternyata  tidak  memberikan  efek  berlebih  sehingga pada  penelitian  ini  dinyatakan tuning model  tidak diperlukan.  Sesuai  dengan  hasil  plotting  dari  Linear Regression,  data  diprediksi  dengan  baik  dan
persebaran  data  masih  berdekatan  dengan  prediksi model ( robust).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] World  Health  Organization,  "Meeting  the MDG  drinking  water  and  sanitation  target:  the urban  and  rural  challenge  of  the  decade", Geneva, 2006.
[2] N.  M.  Gazzaz,  M.  K.  Yusoff,  A.  Z.  Aris,  H. Juahir,  and  M.  F.  Ramli,  “Artificial  neural network  modeling  of  the  water  quality  index for Kinta River (Malaysia)  using  water quality variables  as  predictors,”  Marine  Pollution Bulletin, vol. 64, no. 11, pp. 2409–2420, 2012.
[3] Kamaraj, K & Mohammad, Sameer. (2019). A Novel Approach on Various Machine Learning Algorithms  for  Predicting  Ground  Water Quality. SSRN Electronic Journal. 6. 37-40.
[4] P.  Riyantoko,  T.  Fahrudin  and  K.  Hindrayani, "Analisis  Sederhana  Pada  Kualitas  Air  Minum Berdasarkan Akurasi Model Klasifikasi Dengan Menggunakan Lucifer Machine Learning",  Seminar  Nasional  Sains  Data  2021 (SENADA 2021), pp. 12-18, 2021.
[5] N. Radhakrishnan and A. S. Pillai, “Comparison  of  water  quality  classification models  using  machine  learning,”  2020  5th International  Conference  on  Communication and Electronics Systems (ICCES), 2020.
[6] U. Ahmed, R. Mumtaz, H. Anwar, A. A. Shah, R.  Irfan,  and  J.  García-Nieto,  “Efficient  water quality  prediction  using  supervised  machine learning,”  Water,  vol.  11,  no.  11,  p.  2210, 2019.
[7] M.  Hmoud  Al-Adhaileh  and  F.  Waselallah Alsaade,  “Modelling  and  prediction  of  water quality  by  using  artificial  intelligence,” Sustainability, vol. 13, no. 8, p. 4259, 2021.
[8] S. B. Asadollah, A. Sharafati, D. Motta, and Z. M.  Yaseen,  “River  Water  Quality  Index Prediction  and  Uncertainty  Analysis:  A Comparative  Study  of  Machine  Learning Models,”  Journal  of  Environmental  Chemical Engineering, vol. 9, no. 1, p. 104599, 2021.
[9] B.  Liu,  R.  Tang,  Y.  Chen,  J.  Yu,  H.  Guo,  and Y. Zhang, “Feature generation by convolutional neural network for click-through rate  prediction,”  The  World  Wide  Web Conference on   - WWW '19, 2019.
[10] H. Shi, H. Li, D. Zhang, C. Cheng, and X. Cao, “An  efficient  feature  generation  approach based  on  Deep  Learning  and  feature  selection techniques for traffic classification,” Computer Networks, vol. 132, pp. 81–98, 2018.
[11] K.  A.  Shah  and  G.  S.  Joshi,  “Evaluation  of water  quality  index  for  River  Sabarmati, Gujarat, India,” Applied Water Science, vol. 7, no. 3, pp. 1349–1358, 2015.
[12] A.  Kumar,  Learning  predictive  analytics  with python:  Gain  practical  insights  into  predictive modelling by implementing predictive analytics  algorithms  on  public  datasets  with pyton. Packt Publishing, 2016.
[13] M. M. Hassan, M. Z. Uddin, A. Mohamed, and A.  Almogren,  “A  robust  human  activity recognition  system  using  smartphone  sensors and  Deep  Learning,”  Future  Generation Computer Systems, vol. 81, pp. 307–313, 2018.
[14] Q.  Al-Tashi,  S.  J.  Abdulkadir,  H.  M.  Rais,  S. Mirjalili,  and  H.  Alhussian,  “Approaches  to multi-objective  feature  selection:  A  systematic literature  review,”  IEEE  Access,  vol.  8,  pp. 125076–125096, 2020.
[15] J. Cai, J. Luo, S. Wang, and S. Yang, “Feature selection  in  Machine  Learning:  A  new perspective,”  Neurocomputing,  vol.  300,  pp. 70–79, 2018.
[16] T.  D.K.,  P.  S.  B.G,  and  F.  Xiong,  “Auto- detection of epileptic seizure events using deep neural  network  with  different  feature  scaling techniques,”  Pattern  Recognition  Letters,  vol. 128, pp. 544–550, 2019.
[17] X.  Wan,  “Influence  of  feature  scaling  on convergence  of  gradient  iterative  algorithm,” Journal  of  Physics:  Conference  Series,  vol. 1213, no. 3, p. 032021, 2019.
[18] A.  Rácz,  D.  Bajusz,  and  K.  Héberger,  “Effect of  dataset  size  and  train/test  split  ratios  in QSAR/QSPR multiclass
classification,”
Molecules, vol. 26, no. 4, p. 1111, 2021.
[19] K.  Pawluszek-Filipiak  and  A.  Borkowski,  “On the  importance  of  train–test  split  ratio  of datasets  in  automatic  landslide  detection  by supervised  classification,”  Remote  Sensing, vol. 12, no. 18, p. 3054, 2020.
[20] B.  Sravani  and  M.  M.  Bala,  “Prediction  of student  performance  using  linear  regression,” 2020  International  Conference  for  Emerging Technology (INCET), 2020.
[21] S.  Liu, M.  Lu, H. Li,  and Y. Zuo, “Prediction of  gene  expression  patterns  with  generalized linear regression model,” Frontiers in Genetics, vol. 10, 2019.
[22] Y. Li, C. Zou, M. Berecibar, E. Nanini-Maury, J.  C.-W.  Chan,  P.  van  den  Bossche,  J.  Van Mierlo,  and  N.  Omar,  “Random  Forest regression  for  online  capacity  estimation  of lithium-ion  batteries,”  Applied  Energy,  vol. 232, pp. 197–210, 2018.
[23] K.  Shah,  H.  Patel,  D.  Sanghvi,  and  M.  Shah, “A comparative analysis of logistic regression, Random  Forest  and  KNN  models  for  the  text classification,”  Augmented  Human  Research, vol. 5, no. 1, 2020.
[24] S.  H.  Samadi,  B.  Ghobadian,  and  M.  Nosrati, “Prediction of higher heating value of biomass materials  based  on  proximate  analysis  using gradient  boosted  regression  trees  method,” Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and  Environmental  Effects,  vol.  43,  no.  6,  pp. 672–681, 2019.
[25] F.-K.  Wang  and  T.  Mamo,  “Gradient  boosted regression  model  for  the  degradation  analysis of  prismatic  cells,”  Computers  &amp; Industrial  Engineering,  vol.  144,  p.  106494, 2020.