Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Kualitas Udara di Wilayah Halim Perdanakusuma - Nafisah Julia Putri; Awaludin, Muryan; Fitria Risyda; Alcianno G. Gani (Fakultas Ilmu Komputer & Desain, 2025)
Penurunan kualitas udara di wilayah Halim Perdanakusuma memerlukan sistem yang dapat secara otomatis mengolah data indeks standar pencemar udara (ISPU) dan memberikan prediksi yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan kualitas udara di wilayah Halim Perdanakusuma. Algoritma SVM dipilih karena kemampuannya dalam mengatasi masalah klasifikasi dengan akurasi yang tinggi, bahkan pada dataset yang tidak seimbang dan non-linear. Dalam penelitian ini, dilakukan pengumpulan data ISPU, pengolahan data, dan penerapan model Support Vector Classification (SVC) untuk memprediksi kualitas udara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu mengklasifikasikan kualitas udara dengan tingkat akurasi 93,47% yang artinya memuaskan. Hasil tersebut dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan untuk tindakan mitigasi yang diperlukan guna memperbaiki kualitas udara di wilayah tersebut.