Detail Cantuman Kembali
IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKKAN KUALITAS AIR UNTUK KONSUMSI
- Bagikan:
Penelitian ini menerapkan metode K-Means Clustering dalam implementasi
kualitas air minum menggunakan 3 parameter suhu,kekeruhan,dan ph pada air.
Tujuan atau hasil dari proses ini adalah untuk mengetahui berapa K optimal yang
diperoleh dari metode K-Means Clustering dalam pengelompokkan kualitas air
untuk konsumsi.
Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa metode K-Means dengan k=4
mampu membedakan karakteristik air menjadi empat kategori Keruh–Pemanasan,
Sedikit Asam–Stabil, Netral/Basa–Stabil, dan Keruh–Pendinginan. K-Means
Clustering merupakan algoritma unsupervised learning yang mampu membagi data
kedalam beberapa klaster secara otomatis, Bahasa pemograman yang digunakan
adalah python sedangan yang digunakan untuk menjalankanya menggunakan
Google Colaboratory.
Implementasi ini dimulai dengan menggunakan data air dari waduk sermo
yang ada pada platform IoT. Data yang ada sebanyak 2088 data,yang diambil pada
bulan februari tanggal 9 tahun 2023 sampai tanggal 24 februari 2023. Data tersebut
diambil dan di ekspor sehingga menghasilkan data csv yang dapat diolah
menggunakan metode K Means Clustering.
Kata Kunci : Kualitas Air, K Means Clustering Thinger.io, Waduk Sermo
072 SUS R.1
NONE
Text Skripsi
Indonesia
UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI)
2025
Yogyakarta
LOADING LIST...
LOADING LIST...