Analisis Data Mining Untuk Klasifikasi Data Kualitas Udara Dki Jakarta Menggunakan Algoritma Decision Tree Dan Support Vector Machine - Adinda Inez Sang; Edi Sutoyo; Irfan Darmawan (eProceedings of Engineering, 2021)
Pertumbuhan dan perkembangan suatu kota merupakan salah satu faktor penyebab terjadinya pencemaran udara karena kualitas udara sudah tergabung dengan berbagai komponen senyawa. Menurut IQ Air 2020 prov. Untuk memantau pencemaran udara setiap harinya, Dinas Lingkungan Hidup Pemerintah Provinsi DKI Jakarta mengoperasikan Stasiun Pemantau Kualitas Udara (SPKU). Penggunaan data mining merupakan metode yang cocok untuk mengetahui informasi pencemaran udara di Provinsi DKI Jakarta. Metode data mining yang digunakan yaitu klasifikasi karena metode ini dapat mengolah data parameter ISPU menjadi informasi yang memberitahukan tingkat kualitas udara perharinya dengan menggunakan algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine (SVM). Hasil dari penerapan data mining untuk klasifikasi kualitas udara di DKI Jakarta yaitu algoritma Decision Tree memiliki performa yang lebih baik dengan rasio terbaik 90:10 dibandingkan dengan algoritma SVM dengan rasio terbaik 60:40 dan untuk melakukan klasifikasi kualitas udara di DKI Jakarta. Pada algoritma Decision Tree mendapatkan nilai Precision sebesar 99,02%, Recall 99,73%, F1-Measure 99,37%, Akurasi 99,40% dan pada algoritma SVM mendapatkan nilai Precision sebesar 95,82%, Recall 88,89%, F1-Measure 92,22% dan Akurasi 94,93%. Kata kunci : Klasifikasi, Kualitas Udara, Decision Tree, SVM