PENUNJANG KEPUTUSAN WFH & WFO PLAN SCHEDULE BERDASARKAN HASIL PREDIKSI KUALITAS UDARA & POLUSI DKI JAKARTA DENGAN METODE NAIVE BAYES - Nursih (Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi, 2024)
Polusi udara merupakan permasalahan yang mendesak di seluruh dunia yang mengancam kualitas udara yang kita hirup setiap hari. Dengan adanya berbagai sumber polutan dan dampak negatif yang ditimbulkannya, sangatlah penting bagi kita untuk memahami akar penyebab masalah ini, mengenali contoh konkret yang kita hadapi, dan memahami ciri-ciri yang mengidentifikasikan adanya polusi udara. Terutama pada musim kemarau, kualitas udara di area DKI Jakarta menurun, bahkan menyebabkan polusi udara yang berdampak pada munculnya penyakit ISPA. Buruknya kualitas udara ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor, baik dari alam maupun aktivitas manusia. Terdapat kandungan gas nitrogen dioksida (NO2), gas Karbon Monoksida (CO), gas Sulfur Dioksida (SO2), ozon (O3), dan partikel debu (PM10) yang merupakan parameter bahan pencemar udara yang dapat memberikan dampak negatif pada lingkungan, termasuk hewan, tumbuhan, dan manusia karena dapat menyebabkan penyakit saluran pernafasan pada manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kualitas udara berdasarkan Indeks Standar Pencemar Udara sebagai penunjang keputusan bekerja dari kantor (WFO) atau bekerja dari rumah (WFH), serta menggunakan metode data mining dengan algoritma Naive Bayes. Pada aplikasi ini, terdapat fitur pengolahan dataset menjadi data training untuk menjadikan dataset tersebut akurat sebagai variabel penentu dalam proses klasifikasi Naive Bayes. Hasil dari aplikasi ini dapat memberikan hasil klasifikasi pengaruh pencemaran udara sesuai dengan data masa lalu. Proses pengujian menghasilkan akurasi klasifikasi pengaruh pencemaran udara sebesar 93%.