Penggunaan Algoritma Naive Bayes dalam klasifikasi Pengaruh Pencemaran Udara - Wicahyo, Amri; Pudoli, Ahmad; Kusumaningsih, Dewi; Noripansyah, Noripansyah (STMIK IKMI Cirebon, 2021)
Abstrak- salah satu faktor yang digunakan untuk mengidentifikasi masalah lingkungan dan makhluk hidup adalah informasi pengaruh pencemaran udara. Dalam mengatasi masalah tersebut, terdapat 20 jenis klasifikasi pengaruh pencemar udara pada keputusan Badan Pengendalian Dampak Lingkungan (BAPEDAL) untuk lampiran ketiga mengenai Pengaruh Indeks Standar Pencemar Udara Untuk Setiap Parameter Pencemar. Merujuk kepada masalah, penelitian ini menggunakan sumber dataset DKI Jakarta yang melakukan pengumpulan data dari Stasiun Pemantau Kualitas Udara (SPKU) serta menggunakan aplikasi Klasifikasi Pengaruh Pencemaran Udara yang bertujuan untuk mendapatkan informasi pengaruh pencemaran udara dengan melakukan proses klasifikasi berdasarkan data masa lalu dari dataset di tahun 2018 sampai dengan 2020. Aplikasi tersebut dapat menjalankan proses Knowledge Discovery in Database (KDD) termasuk melakukan penambangan data atau data mining menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma Naive Bayes. Pada aplikasi tersebut terdapat fitur pengolahan dataset menjadi sebuah data training untuk menjadikan dataset tersebut akurat sebagai variabel penentu dalam melakukan proses klasifikasi Naive Bayes. Maka, hasil dari aplikasi tersebut yaitu dapat memberikan hasil klasifikasi pengaruh pencemaran udara sesuai dengan data masa lalu. Untuk proses pengujian 129 baris data testing terhadap 4061 baris data training menghasilkan akurasi klasifikasi pengaruh pencemaran udara sebesar 96%. Dengan demikian kesimpulan dari penelitian ini, dapat memberikan informasi pengaruh pencemaran udara yang berguna untuk makhluk hidup dan lingkungan dengan akurasi yang cukup tinggi terhadap data masa lalu.