ANALISIS PENGARUH FAKTOR METEOROLOGI TERHADAP KONSENTRASI PM2.5 GLOBAL DAN IMPLIKASINYA TERHADAP KESEHATAN MASYARAKAT MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DAN XGBOOST - Fathoni Fathoni; Jovandra Anata Malayadza; Fitri Amanda; Audya Anggraini Hasim; Winda Kurnia Sari; Ken Ditha Tania (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2026)
PM2.5 merupakan partikel udara berdiameter ≤2,5 µm yang bersumber dari emisi kendaraan, industri, dan pembakaran biomassa, dan telah menjadi ancaman kesehatan global yang berkontribusi terhadap jutaan kematian akibat penyakit kardiovaskular dan pernapasan. Hubungan antara faktor meteorologi dan konsentrasi PM2.5 bersifat non-linear dan kompleks sehingga tidak dapat dimodelkan secara memadai menggunakan pendekatan statistik konvensional, sementara kajian integratif skala global yang menghubungkan meteorologi, PM2.5, dan implikasi kesehatan masih terbatas. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh faktor meteorologi terhadap konsentrasi PM2.5 secara global serta mengevaluasi implikasinya terhadap kesehatan masyarakat berdasarkan standar WHO AQG 2021. Analisis dilakukan menggunakan Random Forest dan XGBoost terhadap Global Air Quality Data yang mencakup 10.000 observasi dari 20 kota di 19 negara dengan variabel input suhu, kelembapan, dan kecepatan angin. Meskipun kemampuan prediksi kuantitatif terbatas akibat kompleksitas data global, Random Forest menunjukkan performa lebih baik dibanding XGBoost dengan MAE 36,31 dan RMSE 42,45. Kecepatan angin, kelembapan, dan suhu teridentifikasi sebagai faktor paling berpengaruh, dengan 79% data berada pada kategori tidak sehat hingga berbahaya berdasarkan WHO AQG 2021