## KLASIFIKASI KUALITAS AIR MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE (ELM)
Yana Vita Sari 1 , Zumrotul Muallifah 2 , Aris Fanani 3 1,2, 3 Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Ampel Surabaya Gunung Anyar, Surabaya, East Java 60294 e-mail: * 1 yanavitasari05@gmail.com , 2 zumrotulmuallifah@gmail.com ,
3 arisfanani@uinsby.ac.id

## Abstrak
Air  merupakan  senyawa  yang  penting  bagi  semua  makhluk  hidup  di  bumi.  Kebutuhan air  bersih  meningkat  seiring  dengan  berjalannya  waktu,  hal  tersebut  berbanding  terbalik dengan  ketersediannya  di  alam.  Hal  ini  disebabkan  karena  banyaknya  pembangunan  tanpa memperhatikan keseimbangan lingkungan sekitar sehingga semakin sedikitnya daerah resapan air terutama di daerah perkotaan. Hal tersebut dapat berakibat dengan penurunan kualitas air yang menyebabkan urgensi kebutuhan untuk mengawasi, menilai, dan mengklasifikasi kualitas air  yang  layak  untuk  dikonsumsi.  Pemeriksaan  kualitas  dari  air  merupakan  salah  satu  upaya untuk  mengkontrol  ada  tidaknya  penyakit,  bakteri  maupun  kuman  dalam  air  sehingga  dapat mengelompokkan  air  yang  layak  diminum  dan  tidak.  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengklasifikasi kualitas air berdasarkan parameter meliputi zat dalam air yang diperoleh dari sumber  air  tawar  dengan  menggunakan  metode  ELM  untuk  mengklasifikasi  air  yang  dapat diminum atau tidak. Data yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari web kaggle. Dari jumlah  data  yang  dimiliki  pada  kedua  kelas  tidak  seimbang  atau  dapat  disebut  dengan imbalance data sehingga perlu diatasi dengan menggunakan metode SMOTE. Pada penelitian ini  melakukan  uji  coba  perbandingan  data  parameter  node  hidden.  Berdasarkan  uji  coba diperoleh model optimum pada k-fold 10 dan node hidden 100 menghasilkan akurasi 97.873%, sensitifitas  96.4789%,  dan  spesifisitas  98.6408%.  Hal  tersbut  membuktikan  bahwa  metode SMOTE berpengaruh terhadap hasil uji coba.
Kata kunci— ELM, Klasifikai, Kualitas Air, Pencemaran Air.

## Abstract
Water is an important compound for all living things on earth. The need for clean water increases over time, this is inversely proportional to its availability in nature. This is due to the large  amount  of  development  without  paying  attention  to  the  balance  of  the  surrounding environment,  resulting  in  fewer  and  fewer  water  catchment  areas,  especially  in  urban  areas. This can result in a decrease in water quality which creates an urgent need to monitor, assess and classify water quality that is suitable for consumption. Checking the quality of water is an effort  to  control  the  presence  or  absence  of  disease,  bacteria,  and  germs  in  the  water  so  that water  can  be  classified  as  suitable  for  drinking  or  not.  The  aim  of  this  research  is  to  classify water  quality  based  on  parameters  including  substances  in  water  obtained  from  fresh  water sources  using  the  ELM  method  to  classify  water  as  drinkable  or  not.  The  data  used  in  this research was obtained from the Kaggle web. The amount of data held in the two classes is not balanced  or  can  be  called  imbalance  data,  so  it  needs  to  be  overcome  using  the  SMOTE method.  In  this  research,  we  carried  out  comparison  trials  of  hidden  node  parameter  data. Based  on  trials,  it  was  obtained  that  the  optimum  model  at  k-fold  10  and  hidden  nodes  100 produced  an  accuracy  of  97.873%,  sensitivity  of  96.4789%,  and specificity  of  98.6408%.  This proves that the SMOTE method influences the test results.
Keywords— Classification, ELM, Water Quality, Water Pollution

## 1. PENDAHULUAN
ir  merupakan  senyawa  yang  penting  bagi  semua  makhluk  hidup  di  bumi.  Sebesar  70% planet  bumi  terdiri  atas  air  yang  dapat  ditemukan  di  laut,  lapisan-lapisan  es,  sungai, permukaan  air  tawar,  danau,  uap  air,  dan  lain  sebagainya  [1].  Air  dalam  objek-objek  tersebut berpindah  mengikuti  suatu  siklus  air  yaitu  penguapan,  hujan,  dan  aliran  air  di  atas  permukaan tanah  menuju  laut  [2].  Air  dapat  berwujud  padatan  (es),  cairan  (air)  dan  gas  (uap  air).  Air memiliki  peran  dan  fungsi  biologis,  ekologis,  sosial  ekonomi  dan  sumberdaya  untuk keberlangsungan kehidupan [3].
Kebutuhan  air  bersih  meningkat  seiring  dengan  berjalannya  waktu,  hal  tersebut berbanding  terbalik  dengan  ketersediannya  di  alam  [4].  Hal  ini  disebabkan  karena  banyaknya pembangunan  tanpa  memperhatikan  keseimbangan  lingkungan  sekitar  sehingga  semakin sedikitnya daerah resapan air terutama di daerah perkotaan. Selain itu, penyebab dari kurangnya ketersediaan  air  yaitu  pengambilan  air  secara  berlebihan,  tingkatnya  pencemaran  terhadap sumber-sumber  air,  adanya  konflik  kepentingan  ekonomi  yang  didukung  ole  kebijakan  yang kurang  tepat.  Hal  tersebut  dapat  berakibat  dengan  penurunan  kualitas  air  yang  menyebabkan urgensi kebutuhan untuk mengawasi, menilai, dan mengklasifikasi kualitas air yang layak untuk dikonsumsi. Standar kualitas air yang layak diminum yaitu jernih, tidak berbauh, tidak berasa, bersuhu wajar, bersih dari bakteri dan kuman serta mengandung sedikit jumlah mineral.
Pemeriksaan  kualitas  dari  air  merupakan  salah  satu  upaya  untuk  mengkontrol  ada tidaknya penyakit, bakteri maupun kuman dalam air sehingga dapat mengelompokkan air yang layak  diminum  dan  tidak.  Seperti  pada  penelitian  oleh  Hardiana  Said  dkk  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor untuk memprediksi kualitas air dengan tingkat akurasi tertinggi sebesar 85,24% [5]. Penelitian oleh Ibrahim A. Sukamari dkk juga menunjukkan bahwa indeks kualitas air dapat digunakan untuk menilai potabilitas air [6]. Selain itu, penelitian oleh S Mohd- Asharuddin  dkk  pada  Karakteristik  Kualitas  Air  Bendungan  Sembrong,  Johor,  Malaysia menunjukkan  bahwa  air  Bendungan  Sembrong  tidak  tercemar  logam  berat  karena  pembacaan logam berat yang tercatat berada jauh di bawah Kelas I [7].
Pengukuran  dan  penentuan  kualitas  air  dapat  menggunakan  metode  manual  seperti Indeks  Pencemaran  (IP),  Water  Quality  Index  (WQI)  dan  STORET  tetapi  metode  tersebut memiliki    kendala  dalam  waktu  dan  biaya  yang  cukup  tinggi  sehingga  diperlukannya  metode lain  salah  satunya  dengan  Extreme  Learning  Machine  (ELM)  [8].  ELM  merupakan  jaringan syaraf tiruan feed-forward dengan satu hidden layer [9]. ELM memiliki fitur yang menarik dan signifikan. Variabel-variabel dalam penentuan kualitas air dapat dijadikan pedoman atau acuan dalam  membantu  mengklasifikasikan  kualitas  air.  Kelebihan  dari  ELM  yaitu  dalam  learning speed  dan  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  lainnya.  Seperti  pada penelitan  yang  dilakukan  oleh  Henny  dan  Kusno  yang  membandingkan  metode  ELM  dan Backpropagation  untuk  mengetahui  prestasi  akademik  menghasilkan  ELM  mempunyai  tingkat akurasi tinggi dan kesalahan yang rendah sebesar 14,8% dibandingkan backpropagation sebesar 28,20% [10].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengklasifikasi  kualitas  air  berdasarkan  parameter  meliputi  zat  dalam  air  yang  diperoleh  dari sumber  air  tawar  dengan  menggunakan  metode  ELM  untuk  mengklasifikasi  air  yang  dapat diminum atau tidak. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat membantu perencanaan strategi dalam menjaga kualitas, kuantitas, dan kontinuitas air bersih.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini melibatkan beberapa tahapan. Tahap pertama adalah mengumpulkan data yang  akan  digunakan  dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian.  Selanjutnya,  dilakukan perancangan  arsitektur  klasifikasi  kualitas  air.  Setelah  itu,  penelitian  dilanjutkan  dengan  tahap implementasi  arsitektur  sistem  yang  telah  dirancang.  Tahap  terakhir  adalah  pengujian  yang

## A
bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  Extreme Learning Machine.

## 2.1 Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  kuantitatif  yang  berisi  mengenai  parameter yang  berpengaruh  terhadap  kualitas  air.  Data  yang  diperoleh  sebanyak  20  parameter  dengan 8000  total  data  dimana  parameter  air  tersebut  yaitu  Aluminium,  Ammonia,  Arsenic,  Barium, Cadmium,  Chloramine,  Copper,  Flouride,  Bacteria,  Viruses,  Lead,  Nitrates,  Nitrites,  Mercury, Perchlorate,  Radium,  Selenium,  Silver,  Uranium,  dan  Potabilitas.  Data  tersebut  diambil  dari kaggle pada 18 April 2023.
Tabel 1 Data Kualitas Air No Aluminium Amonia ⋯ Potabilitas 1 1.65 9.08 ⋯ 1 2 2.32 21.16 ⋯ 1 3 1.01 14.02 ⋱ 0 4 1.36 11.33 ⋯ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 8000 0.04 6.85 ⋯ 1

## 2.2 Alur Penelitian
Secara  umum  diagram  alir  penelitian  ditunjukkan  pada  Gambar  1  merupakan  proses yang dilakukan untuk mengklasifikasi kualitas air menggunakan metode Extream Learning Machine  (ELM).  Langkah  pertama  pada  penelitian  ini  yaitu  input  data  kualitas  air  yang diperoleh  dari  web  kaggle  yang  terdiri  atas  2  kelas  yaitu  air  yang  layak  minum  sebanyak 652 dan air yang tidak layak minum sebanyak 348. Dari data tersebut memiliki rentan yang berbeda sehinga perlu dilakukan normalisasi data agar data tetap konstan. Dari jumlah data yang  dimiliki  pada  kedua  kelas  tidak  seimbang  atau  dapat  disebut  dengan  imbalance  data sehingga  perlu  diatasi  dengan  menggunakan  metode  SMOTE.  Selanjutnya  dilakukan pembagian  data  training  dan  data  testing  menggunakan  metode  k-fold.  Lalu  dilanjutkan dengan proses klasifikasi menggunakan metode Extream Learning Machine Learning. Agar diperoleh model yang optimum, pada penelitian ini melakukan uji coba perbandingan data menggunakan  k-fold  dengan  nilai  k  5  dan  10  serta  parameter  node hidden  yaitu  5,  25,  50, 75,  dan  100.  Model  optimum  yang  diperoleh  akan  dievaluasi  dengan  convusion  matriks yang terdiri atas akurasi, sensitivity, dan spesifisity .

## Gambar 1 Flowchart Penelitian

## 2.3 Normalisasi Min-Max
Normalisasi  digunakan  untuk  mengubah  data  yang  memiliki  rentang  nilai  yang  cukup besar sehingga dapat menghasilkan model yang lebih akurat. Dalam normalisasi, data akan diubah namun informasi yang terkandung dalam data tidak berubah [11]. Salah satu metode normalisasi yang umum digunakan adalah MinMax Normalization, yang mengubah rentang nilai  data  menjadi  antara  0  dan  1.  Metode  ini  dapat  digunakan  dalam  penelitian  untuk mengoptimalkan  kinerja  model  yang  digunakan.  Persamaan  untuk  menghitung  MinMax Normalization dapat dilihat pada Persamaan 2 [12].
𝑥 ′ = 𝑥 𝑖 − min (𝑥) max(𝑥) − min (𝑥) (2)
Keterangan: 𝑥 ′ = Hasil normalisasi. 𝑥 𝑖 = Nilai data. min = Min data. max = Max data.

## 2.4 Smote
Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE)  merupakan  teknik Oversampling menyeimbangkan jumlah distribusi dataset pada kelas minoritas dengan cara mensintesis  dataset  minoritas  hingga  jumlah  dataset  menjadi  seimbang  dengan  jumlah dataset  pada  kelas  mayoritas  [13].  SMOTE  akan  membangkitkan  data  dari  kelas  minor dengan  pendekatan  ketetanggan    [14].    Tujuan  dari  penyeimbangan  dataset  adalah  agar supaya  setiap  kelas  mempunyai  mempunyai  frekuensi/jumlah  data  yang  sama  [15].  Pada penelitian  ini  untuk  menyeimbangkan  data  menggunakan  teknik  yang  disebut  dengan Synthetic Minority dimana misal diberikan data dengan jumlah variabel p maka jarak antara
𝑥 T = [ 𝑥 1 , 𝑥 2 ,…, 𝑥 p ] dan 𝑧 T = [ 𝑧 1 , 𝑧 2 ,…, 𝑧 p ] adalah 𝑑(𝑥, 𝑦)   = √(𝑥 1 −   [𝑧 1 ) 2 +   (𝑥 2 −   𝑧 2 ) 2 +   ⋯ +   (𝑥 p −   𝑧 p )
atau biasa disebut sebagai jarak euqlidean [23].  Ketika data bertipe numerik dan kategorik, perhitungan  jarak  tetap  menggunakan  jarak  Euclidean  namun  menggunakan  nilai  median dari  simpangan  baku peubah  numerik  sebagai  selisih  nilai  peubah  kategorik.  Nilai  median ini  dihitung  ketika  nilai  kategori  amatan  dan  tetangga  terdekatnya  berbeda  [16].    Rumus perhitungan jarak Euclidean yaitu:
a. Data  Numerik  Data  yang  memiliki  jarak  terdekat  kemudian  digunakan  untuk membangkitkan data sintesis baru berdasarkan persamaan berikut :
𝑋 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑥 +   (𝑥 ∗ − 𝑥)   × 𝑅𝑎𝑛𝑑 [0,1] (3) dengan 𝑋 𝑏𝑎𝑟𝑢 = data sintesis hasil dari replikasi 𝑥 = data yang akan direplikasi 𝑥∗ =  data  yang  memiliki  jarak  terdekat  dari  data  yang  akan  di  replikasi
Rand[0,1]  = bilangan acak antara 0 sampai 1
b. Data  kategorik  Pada  data  kategorik,  data  buatan  dibangkitkan  dengan  menentukan kategori  yang  paling  sering  muncul  diantara  amatan  dengan  k-tetangga  terdekat (modus).  Apabila  terdapat  kesamaan  nilai  dari  kategorinya,  maka  akan  dipilih secara acak [16].

## 2.5 K-Fold Cross Validation
Crossvalidation  atau  dapat  disebut estimasi  rotasi  adalah  sebuah  teknik  validasi  model untuk  menilai  bagaimana  hasil  statistik  analisis  akan  menggeneralisasi  kumpulan  data independen Salah satu teknik dari validasi silang adalah k-fold cross validation [17]. K-fold cross  validation merupakan  salah  satu  dari  teknik  yang  difungsikan  untuk  memilah  data menjadi data train serta data test [18]. Contoh simulasi dalam Cross Validation seperti pada Gambar 2.
Gambar 2 K-Fold Cross Validation

## 2.6 Extreme Learning Machine
Extreme  Learning  Machine  (ELM)  adalah  salah  satu  jenis  jaringan  saraf  tiruan  yang hanya  memiliki  satu  lapisan  tersembunyi.  ELM  muncul  sebagai  pendekatan  baru  dalam pembelajaran  jaringan  saraf  tiruan,  berdasarkan  perkembangan  jaringan  saraf  tiruan feedforward  dan  menggunakan  Single  Layer  Feedforward  Neural  Network  (SLFN)  [9]. ELM  digunakan  untuk  mengatasi  kelemahan  dalam  jaringan  saraf  tiruan  feedforward, terutama dalam kondisi kecepatan pembelajaran (learning speed) yang lambat. ELM dapat bekerja ribuan kali lebih cepat daripada metode Backpropagation dan menghasilkan kinerja generalisasi yang lebih baik [19].

## Gambar 3 Arsitektur ELM
Langkah-langkah algoritma ELM adalah sebagai berikut [20]:
a. Inisialisasi  bobot  dan  bias  awal.  Nilai  bobot  (Wjk)  dihasilkan  secara  acak  dalam rentang  -1  hingga  1,  dengan  j  adalah  jumlah  neuron  tersembunyi  dan  q  adalah jumlah neuron input, sedangkan nilai bias (b) dihasilkan secara acak dalam rentang 0 ke 1 untuk 1 x j.
b. Hitung matriks keluaran lapisan tersembunyi menggunakan Persamaan 4 :
𝐻𝑖𝑛𝑖𝑡 = 𝑋 (𝑖) 𝑊 (𝑖) 𝑇 + 𝑏 (𝑖) (4)
Keterangan:
𝑋 ( 𝑖 ) =data input ke-i
𝑊 ( 𝑖 ) 𝑇 =bobot input yang di-transpose ke-i 𝑏 ( 𝑖 ) =nilai bias ke-i Selanjutnya menghitung matriks Hinit menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner. Hasil  dari  proses  ini  adalah  pemetaan  matriks  dari  matriks  Hinit  yang  diperoleh dari  fungsi  aktivasi  sigmoid  biner,  yang  merupakan  fungsi  nonlinier  dengan  nilai antara  0  dan  1.  Perhitungan  proses  aktivasi  sigmoid  biner  diperoleh  pada Persamaan 5:
𝐻 = 1 1 + exp (−𝐻𝑖𝑛𝑖𝑡) (5) Di mana:
X(i) = data masukan untuk sampel ke-i
W(i)T = transpos bobot input untuk sampel ke-i b(i) = nilai bias untuk sampel ke-i
c. Hitung invers Moore-Penrose menggunakan Persamaan 6:
𝐻 † = (𝐻 𝑇 ∙ 𝐻) −1 ∙ 𝐻 𝑇 (6)
𝐻 † =Matriks Moore-Penrose 𝐻 =Matriks output hiddenlayer 𝐻𝑇 =Matriks output hidden layer yang ditranspose
d. Menghitung bobot akhir (Persamaan 7).
Β ̂ =   𝐻 † 𝑇 (7)
Keterangan: 𝛽 ̂ =Matriks output bobot 𝐻 † =Matriks Moore-Penrose 𝑇 =Matriks kelas data latih
e. Menghitung hasil klasifikasi (Persamaan 8) .
𝑌̂ = 𝐻𝐵̂ (8)
Keterangan: 𝑌 ̂ =Hasil klasifikasi
𝐻 =Matriks output hidden layer
𝛽 ̂ =Matriks output bobot Proses ELM ini dilakukan

## 2.7 Confusion Matrix
Pada  penelitian  ini,  akurasi  hasil  diuji  dengan  menggunakan  Confusion  Matrix. Confusion  matrix  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung  akurasi  konsep  data mining.  Akurasi  atau  keyakinan  adalah  laporan  kasus  prediksi  yang  positif,  serta  benar- benar positif untuk data aktual [21].
Tabel 2 Confusion Matrix Aktual True False Prediksi True True Positive (TP) False Positive (FP) False False Negative (FN) True Negative (TN)
Tabel matriks kebingungan terdiri dari empat nilai [22]:
a. TP, True Positive, yaitu jumlah data positif yang diklasifikasikan dengan benar oleh sistem.
b. TN,  True  Negative,  yaitu  jumlah  data  negatif  yang  diklasifikasikan  dengan  benar oleh sistem.
c. FN, False Negative, yaitu jumlah data negatif tetapi salah klasifikasi oleh sistem.
d. FP, False Positive, yaitu jumlah data positif tetapi diklasifikasikan secara salah oleh sistem.
Pengujian  merupakan  langkah  terakhir  dalam  mengevaluasi  sistem  [23].  Akurasi adalah rasio prediksi yang benar (positif dan negatif) terhadap total data. Dengan kata lain, ini  membandingkan  nilai  prediksi  dengan  nilai  sebenarnya.  Nilai  akurasi  dapat  diperoleh dengan menggunakan persamaan 9:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃  + 𝑇𝑁 𝑇𝑃  + 𝑇𝑁  + 𝐹𝑃  + 𝐹𝑁 𝑋 100% (9)
Nilai  presisi  menggambarkan  banyaknya  data  kategori  positif  yang  terklasifikasi  benar dibagi  dengan  total  data  yang  terklasifikasi  positif.  Presisi  dapat  diperoleh  dengan menggunakan persamaan 10:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃  + 𝐹𝑃 𝑋 100% (10)
Sementara  itu,  recall  menunjukkan  persentase  data  kategori  positif  yang  diklasifikasikan dengan benar oleh sistem:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 +𝐹𝑁 𝑋 100% (11)
Error  adalah  kasus  yang  teridentifikasi  secara  tidak  benar  pada  sejumlah  data,  sehingga dapat  dilihat  seberapa  tinggi  tingkat  error  pada  sistem  yang  digunakan.  Persentase  error dapat dihitung dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑬𝒓𝒓𝒐𝒓 = 𝑭𝑷 𝑻𝑷 𝒙 𝟏𝟎𝟎%
(12)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan data dari web kaggle. Dari data tersebut terdapat data yang menyimpang  dari  data  yang  lainnya  atau  disebut  dengan  data  outlier  sehingga  harus  diatasi dengan  menggunakan  persamaan  (1).  Setelah  itu,  data  dinormalisasikan  menggunakan persamaan  (2)  agar  tetap  konstan.  Data  hasil  normalisasi  ditunjukkan  oleh  Tabel  4.  Dari  data tersebut jumlah data antara kelas 1 dan 0 tidak seimbang atau dapat disebut dengan imbalance class  dengan  jumlah  kelas  1  sebanyak  652  dan  kelas  0  sebanyak  348.  Oleh  karena  itu  perlu diatasi  dengan  menggunakan  metode  SMOTE.  Hasil  dari  resampling  menggunakan  SMOTE ditunjukkan oleh Gambar 2.
Tabel 3 Hasil Prepocessing NO Aluminium Amonia ⋯ Potabilitas 1. 0.3300 0.3038 ⋯ 1 2. 0.4640 0.7089 ⋯ 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 8000. 0.0040 0.1449 ⋯ 1
Gambar 4 Hasil Smote
Metode  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  ini  adalah  Extreme  Learning  Machine (ELM). Langkah awal yaitu pembagian data training dan data testing menggunakan metode k- fold  cross  validation  dengan  partisi  k  yang  digunakan  sebesar  5  dan  10.  Hasil  dari  nilai  k kemudian dibandingkan untuk dicari nilai k yang paling optimal. Pada penelitian ini, melakukan beberapa  uji  coba  terhadap  hidden  node  dan  penggunaan  atau  tanpa  SMOTE.  Nilai  uji  coba hidden  node  yang  digunakan  adalah  5,  25,  50,  75,  dan  100.  Hasil  uji  coba  ditunjukkan  oleh Tabel 4 dan 5.
Tabel 4 Hasil Uji Coba Dengan Smote k-fold node hidden Akurasi Sensitivitas Spesifitas 5 5 67.3750 29.1139 87.5836 25 89.7934 84.0868 92.8161 50 97.0496 96.5642 97.3077 75 96.3591 96.2025 96.4423 100 96.7357 94.7464 97.7906 10 5 61.6250 33.1690 93.7984 25 93.0818 93.3099 92.9550 50 96.1055 95.4225 96.4844 75 97.1106 96.4789 97.4609 100 97.8723 96.4789 98.6408
0 100 200 300 400 500 600 700 Tanpa SMOTE Dengan SMOTE 1 0
Tabel 5 Hasil Uji Coba Tanpa Smote k-fold node hidden Akurasi Sensitivitas Spesifitas 5 5 67.0000 23.9437 90.6977 25 89.9497 88.7324 90.6250 50 92.9648 92.9577 92.9688 75 92.0000 87.3239 94.5736 100 92.4623 90.1408 93.7500 10 5 61.0000 24.3902 86.4407 25 91.0000 85.3659 94.9153 50 91.9192 90.2439 93.1034 75 92.9293 90.2439 94.8276 100 95.9596 95.1220 96.5517
Berdasarkan  Tabel  4  dan  Tabel  5  diperoleh  bahwa  penggunaan  SMOTE  untuk mengatasi  imbalance  data  sangat  berpengaruh  pada  hasil  uji  coba.  Diperoleh  hasil  terbaik penggunaan  metode  SMOTE  yaitu  pada  k-fold  10  dan  node  hidden  100  menghasilkan  akurasi 97.873%,  sensitifitas  96.4789%,  dan  spesifisitas  98.6408%.  Hal  tersbut  membuktikan  bahwa metode SMOTE berpengaruh terhadap hasil uji coba. Grafik perbandingan hasil uji coba terbaik pada  penggunaan  metode  SMOTE  dan  tanpa  SMOTE  dengan  k-fold  10  dan  node  hidden  100 pada ditunjukkan oleh Gambar 4.
Gambar 5 Evaluasi Kinerja Dengan Smote dan Tanpa Smote
93 94 95 96 97 98 99 Akurasi Sensitifitas Spesifisitas
Tanpa SMOTE SMOTE

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian    di  atas  diperoleh  kesimpulan  bahwa  penerapan  Smote pada metode ELM untuk mengatasi imbalance data memberikan hasil yang baik saat menangani ketidakseimbangan kelas pada dataset kualitas air. Nilai evaluasi kerja untuk data dengan smote memiliki hasil terbaik saat menggunakan K=10 dengan nilai akurasi 97.8723% sedangkan untuk data tanpa smote memiliki hasil terbaik saat K=10 dengan nilai akurasi 95.9596% yang artinya klasifikasi  pada  data  imbalance  lebih  efektif  saat  menggunakan  Smote  untuk  memingkatkan peforma  klasifikasi.  Diharapkan  hasil  klasifikasi  ini  dapat  membantu  perencanaan  strategi dalam menjaga kualitas, kuantitas, dan kontinuitas air bersih.

## 5. SARAN
Penelitian  selanjutnya  dapat  memperluas  dengan  memasukkan  proses  normalisasi  data selain min-max guna untuk melihat apakah akan menghasilkan evaluasi kinerja yang lebih baik atau  tidak.  Serta  dapat  menggunakan  metode  yang  lebih  kompleks  untuk  memperoleh  hasil akurasi yang lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. Pattasang and Rika Ampuh Hadiguna, “Rancangan Usaha Air Minum Dalam Kemasan Menggunakan  Merek  Mineral  Santry  (Di  Pondok  Pesantren  Insan  Mandiri  Batam),” J. Manaj.  Pendidik.  Dan  Ilmu  Sos. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  705–712,  2021,  doi: 10.38035/jmpis.v2i2.630.
[2] J.  T.  Sipil et  al. ,  “Analisa  Sistem  Distribusi  Air  Bersih  Pada  Perumahan  Mulawarman Residence Di,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi , vol. 20, no. 3, p. 1075, 1945.
[3] M.  S.  Dr.  Rahmatsyah,  M.  S.  Dr.  Rita  Juliani,  M.  S.  Drs.  Nusyirwan,  and  M.  P.  Rajo Hasim Lubis, Fisika Lingkungan . Bandung: Penerbit Media Sains Indonesia, 2021.
[4] P.  Studi,  K.  Masyarakat,  F.  I.  Kesehatan,  and  U.  P.  N.  V.  Jakarta,  “ANALISIS HUBUNGAN  KONDISI  EKONOMI  MASYARAKAT  TERHADAP  PEMAKAIAN AIR DOMESTIK Keren Stelin Maliangkay 1 , Nabila Erinaputri 2 , Nadya Salsabila 3 , Marina Ery Setiawati 4,” pp. 592–599, 2022.
[5] 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,” vol. 21, no. 2, pp. 256–267, 2022, [Online]. Available: www.kaggle.com.
[6] I. A. Sukamari, B. Kwaji, J. Alheri, and I. E. Abia, “Application of Water Quality Index to  Assess  the  Potability  of  Some  Domestic  Water  Supply  Sources  in  Mubi  North  , Nigeria,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 9, no. 08, pp. 848–860, 2020.
[7] S.  Mohd-Asharuddin,  N.  Zayadi,  W.  Rasit,  and  N.  Othman,  “Water  Quality Characteristics  of  Sembrong  Dam  Reservoir,  Johor,  Malaysia,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci. Eng. , vol. 136, no. 1, 2016, doi: 10.1088/1757-899X/136/1/012058.
[8] Y. Romdania, A. Herison, G. E. Susilo, and E. Novilyansa, “KAJIAN PENGGUNAAN METODE  IP,  STORET,  dan  CCME  WQI  DALAM  MENENTUKAN  STATUS KUALITAS AIR,” J. Spat. Wahana Komun. dan Inf. Geogr. , vol. 18, no. 2, pp. 133–144, 2018, doi: 10.21009/spatial.182.07.
[9] R. J. Rumandan, R. Nuraini, N. Sadikin, and Y. Rahmanto, “Klasifikasi Citra Jenis Daun Berkhasiat  Obat  Menggunakan  Algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Extreme  Learning Machine,” J.  Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  145–154,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v4i1.2586.
[10]  H.  Pratiwi  and  K.  Harianto,  “Perbandingan  Algoritma  ELM  Dan  Backpropagation
994  Jurnal JUPITER, Vol. 15 No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 983-994
Terhadap Prestasi Akademik Mahasiswa,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. , vol. 3, no. 2, p. 282, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.147.
[11]  Sholeh, D. Andayati, and Y. Rachmawati, “Data Mining Model Klasifikasi Menggunakan K-Nearest Neighbor With Normalization For Diabetes Prediction,” TeIka , vol. 12, no. 1, pp. 77–87, 2022.
[12]  I. Permana and F. Nur Salisah, “The Effect of Data Normalization on the Performance of the Classification Results of the Backpropagation Algorithm,” Ijrse , vol. 2, no. 1, pp. 67– 72,  2022,  [Online].  Available:  https://media.neliti.com/media/publications/485639- pengaruh-normalisasi-data-terhadap-perfo-e19e3a00.pdf.
[13]  G. Gumelar et al. , “Kombinasi Algoritma Sampling dengan Algoritma Klasifikasi untuk Meningkatkan Performa Klasifikasi Dataset Imbalance,” Pros. Semin. Nas. Sist. Inf. dan Teknol. ke 5 , pp. 250–255, 2021.
[14]  M. Syukron, R. Santoso, and T. Widiharih, “Perbandingan Metode Smote Random Forest Dan  Smote  Xgboost  Untuk  Klasifikasi  Tingkat  Penyakit  Hepatitis  C  Pada  Imbalance Class  Data,” J. Gaussian , vol. 9, no. 3, pp. 227–236, 2020, doi:
10.14710/j.gauss.v9i3.28915.
[15]  M.  Ibnu  and  C.  Rachmatullah,  “Penerapan  SMOTE  untuk  Meningkatan  Kinerja Klasifikasi  Penilaian  Kredit,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  10,  no.  1,  pp. 2407–389, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5612.
[16]  F. N. Umma, B. Warsito, and D. A. I. Maruddani, “Klasifikasi Status Kemiskinan Rumah Tangga  Dengan  Algoritma  C5.0  Di  Kabupaten  Pemalang,” J.  Gaussian ,  vol.  10,  no.  2, pp. 221–229, 2021, doi: 10.14710/j.gauss.v10i2.29934.
[17]  H.  Azis,  P.  Purnawansyah,  F.  Fattah,  and  I.  P.  Putri,  “Performa  Klasifikasi  K-NN  dan Cross Validation Pada Data Pasien Pengidap Penyakit Jantung,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 81–86, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.507.81-86.
[18]  T.  Ridwansyah,  “Implementasi  Text  Mining  Terhadap  Analisis  Sentimen  Masyarakat Dunia  Di  Twitter  Terhadap  Kota  Medan  Menggunakan  K-Fold  Cross  Validation  Dan Naïve Bayes Classifier,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 5, pp. 178–185, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i5.362.
[19]  S.  Multazam,  I.  Cholissodin,  and  S.  Adinugroho,  “Implementasi  Metode  Extreme Learning Machine pada Klasifikasi Jenis Penyakit Hepatitis berdasarkan Faktor Gejala,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  789–797,  2020,  [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[20]  R.  Ramadhan  and  W.  F.  Mahmudy,  “Optimasi  Bobot  Awal  Extreme  Learning  Machine menggunakan  Algoritme  Genetika  untuk  Klasifikasi  Penanganan  Human  Papilloma Virus,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 5616–5623, 2019.
[21]  D. J. Lubis and G. K. Gusti, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Penentuan Balita Penerima Makanan Tambahan (PMT) Berdasarkan Status Gizi Di Pos Pelayanan Terpadu (POSYANDU),” TeknoIS  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 13, no. 1, pp. 58–66, 2023, doi: 10.36350/jbs.v13i1.177.
[22]  B.  P.  Pratiwi,  A.  S.  Handayani,  and  S.  Sarjana,  “Pengukuran  Kinerja  Sistem  Kualitas Udara Dengan Teknologi Wsn Menggunakan Confusion Matrix,” J. Inform. Upgris , vol. 6, no. 2, pp. 66–75, 2021, doi: 10.26877/jiu.v6i2.6552.
[23]   A.  Rini  and  H.  Aprianto,  "Geographic  Information  System  of  Health  Service  Place  in Palembang,"  in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  2019,  vol.  1167,  no.  1:  IOP Publishing, p. 012065.