EPrints Universitas Amikom YogyakartaPERBANDINGAN PERFORMA METODE KLASIFIKASI BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM PENENTUAN TINGKAT PENCEMARAN AIRWahyu MuhammadArbyauthorPenilaian pencemaran air merupakan tugas yang sangat penting dalam pemantauan lingkungan karena dampaknya yang langsung terhadap kesehatan manusia dan keberlanjutan ekosistem. Penelitian ini menganalisis kinerja metode klasifikasi berbasis machine learning dalam menentukan tingkat pencemaran air menggunakan data kualitas air yang tersedia secara publik. Beberapa algoritma supervised learning, antara lain Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine , K-Nearest Neighbor, dan Naïve Bayes, diterapkan untuk mengklasifikasikan tingkat pencemaran berdasarkan parameter fisikokimia air. Dataset dievaluasi menggunakan skema pembagian data latih dan data uji dengan rasio 90:10, serta kinerja model dinilai menggunakan metrik accuracy, precision, Recall, F1-Score, dan ROC-AUC. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pengklasifikasi berbasis ensemble menghasilkan kinerja klasifikasi yang lebih unggul dibandingkan pengklasifikasi tunggal, terutama dalam menangkap hubungan nonlinier antar indikator kualitas air. Temuan ini sejalan dengan penelitian-penelitian terkini yang menekankan efektivitas teknik machine learning dalam klasifikasi kualitas air dan penilaian pencemaran air.000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum2026-02-19Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu KomputerThesis

For work being deposited by its own author: In self-archiving this collection of files and associated bibliographic metadata, I grant EPrints Universitas Amikom Yogyakarta the right to store them and to make them permanently available publicly for free on-line. I declare that this material is my own intellectual property and I understand that EPrints Universitas Amikom Yogyakarta does not assume any responsibility if there is any breach of copyright in distributing these files or metadata. (All authors are urged to prominently assert their copyright on the title page of their work.)

For work being deposited by someone other than its author: I hereby declare that the collection of files and associated bibliographic metadata that I am archiving at EPrints Universitas Amikom Yogyakarta) is in the public domain. If this is not the case, I accept full responsibility for any breach of copyright that distributing these files or metadata may entail.

Clicking on the deposit button indicates your agreement to these terms.