KLASIFIKASI KUALITAS AIR SUMUR MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DI WILAYAH JAKARTA TIMUR

Kania Gita, Azzahra (2025) KLASIFIKASI KUALITAS AIR SUMUR MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DI WILAYAH JAKARTA TIMUR. Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (3MB)
	Text BAB 1.pdf Download (695kB)
	Text BAB 2.pdf Download (1MB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (922kB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB 5.pdf Download (678kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (689kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (1MB)
	Text HASIL TURNITIN.pdf Download (515kB)
	Text SUKET TURNITIN.pdf Download (674kB)

Abstract

Air sumur merupakan sumber utama kebutuhan air masyarakat, terutama di daerah padat penduduk seperti Jakarta Timur. Namun, kualitas air sumur sering kali menurun akibat pencemaran lingkungan. Oleh karena itu, diperlukan metode yang tepat untuk mengklasifikasikan kualitas air berdasarkan parameter seperti pH, TDS, Besi (Fe), Nitrat sebagai N, E. Coli, Total Coliform, Warna, dan Bau. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM) sebagai metode klasifikasi untuk menentukan apakah air termasuk dalam kategori "Layak" atau "Tidak Layak" konsumsi. Proses klasifikasi mengikuti tahapan CRISP-DM dan dilakukan melalui aplikasi berbasis Python dan Streamlit yang dirancang untuk memudahkan pengguna dalam memantau kualitas air. Selain itu, pemodelan sistem divisualisasikan menggunakan diagram UML seperti use case, activity, dan class diagram untuk menggambarkan struktur dan interaksi sistem secara menyeluruh. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu masyarakat dan instansi terkait dalam mengambil keputusan berbasis data untuk menjaga kualitas air yang aman dikonsumsi.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	Dosen Pembimbing : Dr. Linda Nur Afifa, S.T., M.T.
Uncontrolled Keywords:	Air Sumur, Kualitas Air, K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), CRISP-DM, Streamlit, Python, UML, Klasifikasi, Jakarta Timur
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Last Modified:	06 Apr 2026 08:37
URI:	http://repository.unsada.id/id/eprint/10321

Actions (login required)

View Item