PERBANDINGAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK UNTUK DATASET WATER POTABILITY

Abstract

Air merupakan elemen penting yang menjadi kebutuhan mendasar bagi kelangsungan hidup semua makhluk hidup. Saat ini, kesadaran masyarakat tentang pentingnya air berkualitas dan bermutu semakin meningkat. Hal ini disebabkan oleh pemahaman yang lebih luas tentang dampak kesehatan dari air yang tidak bersih. Air yang bersih dan aman untuk digunakan tidak hanya berdampak positif pada kesehatan kita, tetapi juga pada berbagai aspek kehidupan sehari-hari. Oleh karena itu, penelitian tentang kualitas dan kelayakan air untuk konsumsi sangat penting. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan metode terbaik untuk membandingkan kualitas air dalam kelayakan konsumsi. Penelitian ini membandingkan dua metode machine learning, yaitu Random Forest dan Artificial Neural Network (ANN) berdasarkan atribut dalam kelayakan air minum, yakni: PH, hardness, solids, chloramines, sulfate, conductivity, organic carbon, trihalomethanes, turbidity dan potability. Hasil penelitian menunjukkan algoritma Random Forest memiliki tingkat akurasi sebesar 67.823%, sedangkan algoritma Artificial Neural Network (ANN) mencapai akurasi 61.014%. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa algoritma Random Forest memiliki akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan Artificial Neural Network (ANN).