Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Clustering Pencemaran Udara Yogyakarta Menggunakan Algoritma K-Means dan Orange Data Mining Oktavia, Bella Azka; Tarigan, Aldyansyah; Pratiwi, Clara; Putra, Fachrizky Catur; Chrisnawati, Giatika; Hendrian, Yayan
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 2 (2025): Mei - Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i2.1116

Abstract

Pencemaran udara menjadi salah satu permasalahan lingkungan yang perlu mendapatkan perhatian khusus, terutama di wilayah perkotaan seperti Daerah Istimewa Yogyakarta. Udara yang tercemar dapat berdampak buruk bagi kesehatan manusia, hewan, dan lingkungan secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengelompokkan kualitas udara di Yogyakarta berdasarkan parameter Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU), yaitu PM10, PM2.5, SO₂, CO, O₃, NO₂, dan HC. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Means Clustering, yang diterapkan untuk mengelompokkan data kualitas udara ke dalam beberapa klaster berdasarkan tingkat pencemaran. Proses pengolahan dan visualisasi data dilakukan menggunakan aplikasi Orange Data Mining, dengan data yang diperoleh dari Dinas Lingkungan Hidup Kota Yogyakarta selama periode tahun 2022 hingga 2024. Hasil dari proses klasterisasi menunjukkan adanya pengelompokan yang jelas terhadap tingkat pencemaran udara di wilayah tersebut, mulai dari klaster dengan tingkat pencemaran rendah hingga tinggi. Temuan ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan bagi pemerintah daerah dalam merancang kebijakan pengendalian polusi udara secara lebih efektif dan berbasis data.