PREDIKSI PARTICULAT MATTER 10 MENGGUNAKAN MODEL DECISION TREE REGRESSOR DI DKI JAKARTA - Manullang, Safri; Muhammad Zaidan Hakim; Agung Hari Saputra (Universitas Ahmad Dahlan, 2024)
Jakarta merupakan salah satu kota dengan tingkat polusi yang tinggi. Hal ini menjadi perhatian khusus oleh Pemerintah Indonesia, kualitas udara yang baik akan berdampak positif bagi kehidupan. Prediksi pemodelan polusi udara dilakukan dengan proses menggunakan data polusi udara masa lalu, kondisi saat ini, dan prinsip ilmiah untuk memperkirakan kondisi polusi di masa depan. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi parameter PM10 di wilayah DKI Jakarta dengan model Decision Tree Regressor (DTR). Decision Tree Regressor merupakan representasi sederhana dari teknik klasifikasi untuk sejumlah kelas berhingga, untuk melakukan uji kesalahan terhadap hasil yang sudah didapat dari implementasi Decision Tree Regression dilakukan menggunakan MAE, RMSE, dan MAPE dari hasil implementasi model DTR. Hasil pemodelan pada PM10 didapatkan nilai RMSE sebesar 7.5970, MAE sebesar 5.4514, dan MAPE sebesar 0.2857. Dari hasil yang didapatkan bisa disimpulkan bahwa model Decision Tree Regressor cukup baik dalam memprediksi PM10 di DKI Jakarta.