Search for collections on Repository Universitas Maritim Raja Ali Haji

EVALUASI RANDOM FOREST DAN DECISION TREE DALAM KLASIFIKASI KUALITAS AIR WADUK SERTA IMPLEMENTASI PADA KALKULATOR INDEKS PENCEMARAN

SURYA DEWI, GEBY and Sapta, Nugraha and Hollanda Arief, Kusuma (2025) EVALUASI RANDOM FOREST DAN DECISION TREE DALAM KLASIFIKASI KUALITAS AIR WADUK SERTA IMPLEMENTASI PADA KALKULATOR INDEKS PENCEMARAN. S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

[img] Text (Cover)
GEBY SURYA DEWI_2101010005_Teknik Elektro_Cover.pdf - Published Version

Download (905kB)
[img] Text (Abstrak)
GEBY SURYA DEWI_2101010005_Teknik Elektro_Abstrak.pdf - Published Version

Download (213kB)
[img] Text (BAB I)
GEBY SURYA DEWI_2101010005_Teknik Elektro_BAB I.pdf - Published Version

Download (205kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
GEBY SURYA DEWI_2101010005_Teknik Elektro_Daftar Pustaka.pdf - Published Version

Download (214kB)
[img] Text (Full Teks)
GEBY SURYA DEWI_2101010005_Teknik Elektro_Full Teks.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (3MB) | Request a copy
Official URL: https://lib.umrah.ac.id/

Abstract

Kualitas air waduk merupakan aspek krusial dalam menjaga keseimbangan lingkungan perairan dan kesehatan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam mengklasifikasikan kualitas air waduk berdasarkan tujuh parameter, yaitu Total Suspended Solid (TSS), pH, Biochemical Oxygen Demand (BOD), Chemical Oxygen Demand (COD), Dissolved Oxygen (DO), Total Phosphate (TP), dan Fecal Coliform (FC). Dataset yang digunakan terbagi ke dalam tiga kelas, yakni Memenuhi Baku Mutu (MBM), Tercemar Ringan (TR), dan Tercemar Sedang (TS), dengan komposisi data yang tidak seimbang. Evaluasi dilakukan melalui skenario pembagian data yang bervariasi (50:50, 60:40, 70:30, 80:20 dan 90:10) untuk mengamati stabilitas dan kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree memiliki performa klasifikasi yang lebih optimal dibandingkan Random Forest. Analisis feature importance mengungkapkan bahwa parameter Total Fosfat (TP) memiliki pengaruh terbesar dalam menentukan kelas kualitas air. Model terbaik diterapkan dalam sebuah kalkulator indeks pencemaran berbasis mikrokontroler dengan antarmuka layar sentuh TFT. Alat ini dirancang untuk memungkinkan pengguna memasukkan nilai parameter air secara manual dan memperoleh hasil klasifikasi secara langsung.

Item Type: Thesis (S1)
Contributors:
ContributionNameNIP / NIDN
UNSPECIFIEDSapta, NugrahaNIDN.0013048902
UNSPECIFIEDHollanda Arief, KusumaNIDN.0001048905
Subjects: 000_umum > 000. Ilmu Umum dan Komputer > 006.3 Artificial Intelligence/Kecerdasan Buatan
Divisions: Fakultas Teknik > Program Studi Teknik Elektro
Depositing User: user Teknik Elektro
Date Deposited: 29 Jul 2025 04:08
Last Modified: 29 Jul 2025 04:08
URI: http://repositori.umrah.ac.id/id/eprint/9190

Actions (login required)

View Item View Item