PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI TINGKAT BAHAYA POLUTAN PM10 DI KOTA BANJARBARU - Nur Arminarahmah; Mirza Yogi Kurniawan; Al Fath Riza Kholdani (Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, 2020)
AbstrakSalah satu aplikasi Data Mining adalah klasifikasi, kami menggunakan algoritma Naive Bayes untuk mengklasifikasikan tingkat bahaya polutan PM 10 untuk menghasilkan model yang digunakan untuk mendapatkan informasi tentang kondisi polutan PM10. Aplikasi awal menggunakan data dari wilayah kota Banjarbaru karena ada kabut asap dalam beberapa tahun terakhir di Kalimantan Selatan dan studi kasus penelitian ini di kota Banjarbaru karena telah meningkat sehingga mengganggu visibilitas dan menghambat semua kegiatan baik kantor maupun sekolah. Proses klasifikasi dimulai dengan mengolah data PM10 menggunakan atribut suhu, kelembaban dan waktu kemudian data yang diperoleh diklasifikasikan menggunakan algoritma naif bayes untuk menghasilkan kelas tingkat bahaya dari 0 - 4 dengan tingkat akurasi keberhasilan klasifikasi 60%.Kata Kunci : Datamining, Naive Bayes,PM10