Peningkatan Akurasi Klasifikasi Kualitas Udara melalui Oversampling dengan Metode Support Vector Machine dan Random Forest - I Gusti Ayu Nandia Lestari; I Komang Agus Ady Aryanto (Direktorat Penelitian,Pengabdian Masyarakat dan HKI - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali, 2023)
Kualitas udara merupakan faktor penting yang memengaruhi kesehatan manusia dan semua makhluk hidup. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi kualitas udara menggunakan teknik oversampling SMOTE, serta metode Random Forest dan Support Vector Machine. Data yang digunakan adalah Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) DKI Jakarta selama tahun 2022. Hasil pengujian menunjukkan bahwa menggunakan Random Forest, akurasi model mencapai 98%, sedangkan dengan penerapan SMOTE, akurasi meningkat menjadi 99%. Pada pemodelan dengan Support Vector Machine, akurasi mencapai 91%, namun dengan SMOTE, akurasi meningkat menjadi 95%. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan teknik oversampling SMOTE dapat meningkatkan akurasi model. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi penting bagi pemantauan dan pengelolaan lingkungan, serta memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kualitas udara.