The repository administrator has not yet configured an RDF license.
PERBANDINGAN PERFORMA METODE KLASIFIKASI BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM PENENTUAN TINGKAT PENCEMARAN AIR
Penilaian 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.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
PERBANDINGAN PERFORMA METODE KLASIFIKASI BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM PENENTUAN TINGKAT PENCEMARAN AIR (Text)
PERBANDINGAN PERFORMA METODE KLASIFIKASI BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM PENENTUAN TINGKAT PENCEMARAN AIR (Archive)
HTML Summary of #32043 PERBANDINGAN PERFORMA METODE KLASIFIKASI BERBASIS MACHINE LEARNING DALAM PENENTUAN TINGKAT PENCEMARAN AIR
000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum