Optimasi Random Forest Menggunakan Genetic Algorithm untuk Klasifikasi Kualitas Udara Berdasarkan Data ISPU(Indeks Standar Pencemaran Udara) - Albert Ramadhan Manik; Alfin Syahri; Adidtya Perdana (Jurnal Intelek Dan Cendikiawan Nusantara, 2025)
Kualitas udara merupakan faktor penting yang berdampak langsung terhadap kesehatan manusia dan lingkungan. Peningkatan aktivitas industri, transportasi, dan urbanisasi menyebabkan konsentrasi polutan udara semakin tinggi, sehingga diperlukan metode klasifikasi kualitas udara yang akurat sebagai dasar pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan performa algoritma Random Forest dalam mengklasifikasikan kualitas udara berdasarkan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) melalui optimasi hyperparameter menggunakan Genetic Algorithm (GA). Dataset yang digunakan berupa data kualitas udara harian wilayah Tangerang Selatan periode 2020–2022, dengan enam parameter polutan utama yaitu PM2.5, PM10, SO₂, CO, O₃, dan NO₂, serta tiga kategori kualitas udara: Good, Moderate, dan Unhealthy. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, pembagian data secara stratified, pelatihan model Random Forest baseline, optimasi hyperparameter menggunakan GA, serta evaluasi performa model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa optimasi menggunakan Genetic Algorithm mampu meningkatkan akurasi pengujian dari 81,73% menjadi 82,23% serta mengurangi indikasi overfitting pada model. Analisis feature importance menunjukkan bahwa CO dan PM2.5 merupakan parameter paling berpengaruh dalam klasifikasi kualitas udara. Hasil ini membuktikan bahwa Genetic Algorithm efektif digunakan untuk mengoptimasi Random Forest dan meningkatkan akurasi klasifikasi kualitas udara berbasis ISPU.