PREDIKSI KUALITAS UDARA KOTA PONTIANAK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) - Utin Siti Nur Fadillah; Syarifah Putri Agustini A; Barry Ceasar Octariadi (NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial, 2026)
Kualitas udara merupakan indikator penting dalam menilai kesehatan lingkungan suatu wilayah. Kota Pontianak, sebagai pusat aktivitas ekonomi dan transportasi di Kalimantan Barat, menghadapi potensi penurunan kualitas udara akibat meningkatnya aktivitas manusia dan kendaraan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem prediksi kualitas udara di Kota Pontianak dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) berdasarkan parameter polusi udara meliputi PM2.5, PM10, CO, O?, NO?, dan parameter cuaca (suhu, kelembaban). Data diperoleh dari Dinas Lingkungan Hidup Kota Pontianak dan melalui tahapan preprocessing sebelum digunakan sebagai data pelatihan dan pengujian. Sistem prediksi dirancang dalam bentuk aplikasi web yang memungkinkan pengguna mengunggah data dan memperoleh hasil prediksi kategori kualitas udara, yaitu baik, sedang, atau tidak sehat. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model KNN dengan nilai K=7 menghasilkan akurasi sebesar 90%, presisi 92% untuk kelas "Tidak Sehat", dan recall 88%. Sistem ini diharapkan dapat membantu instansi terkait dalam mengambil langkah preventif terhadap potensi penurunan kualitas udara serta meningkatkan kesadaran masyarakat mengenai pentingnya menjaga kondisi udara yang bersih dan sehat.