Komparasi Metode K-Nearest Neighbor (Knn) Dengan Support Vector Machine (Svm) Terhadap Tingkat Akurasi Klasifikasi Kualitas Air

Air adalah senyawa kimia yang menjadi bahan dasar kehidupan dan berlimpah di dalam makhluk hidup, semua organisme hidup mengandung air sekitar 55-78%. berperan penting sebagai pelarut agar dapat terjadi reaksi sel dikenal dengan istilah metabolisme. Peranan begitu besar tubuh, maka keseimbangan tubuh perlu dijaga. Kualitas suatu ukuran kondisi dilihat dari karakteristik fisik, kimiawi, biologisnya. juga menunjukkan relatif terhadap kebutuhan biota manusia. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode terdapat klasifikasi. Salah cara untuk mendeteksi klasifikasi kualitas bisa dikonsumsi machine learning yatiu menggunakan dataset data latih dilakukan pengujian performa tepat. Metode digunakan penelitian ini yaitu melakukan komparasi antara 2 buah algoritma, dimana akan mendapatkan nilai paling akurat. Berdasarkan hasil performansi algoritma KNN SVM, bahwa menunjukan akurasi SVM 69%, sedangkan bernilai 66%, sehingga lebih baik daripada KNN. Anda menjalankan prediksi biologis melihat apakah konsumsi sesuai standar.