ANALISIS ALGORITMA DECISION TREE DALAM PENGKLASIFIKASIAN INDEKS PENCEMARAN UDARA KOTA JAKARTA DENGAN METODE CROSS INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING - Anisa Putri Arla Vatwa Lubu; Siti Mutiah; Arya Praditya; Nerisa Rahma; Prizka Rismawati Arum (Jurusan Matematika, Fakultas Teknik, Universitas Bangka Belitung, 2025)
Kualitas udara yang bersih sangat penting untuk kelangsungan hidup manusia. Namun, DKI Jakarta saat ini menghadapi tantangan serius dengan kualitas udara terburuk di dunia, yang disebabkan oleh aktivitas manusia, termasuk industri dan penggunaan bahan bakar fosil. Dalam konteks ini, model klasifikasi, khususnya algoritma Decision Tree, dapat berperan dalam memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas udara serta mengklasifikasikan Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU). Kajian ini bertujuan untuk menganalisis klasifikasi dengan menggunakan metode CRISP-DM guna mengidentifikasi pola dan parameter yang memengaruhi pencemaran udara. Penelitian ini mengevaluasi enam parameter, yaitu karbon monoksida (CO), sulfur dioksida (SO2), nitrogen dioksida (NO2), ozon (O3), serta partikel debu PM2.5 dan PM10. Kategori level ISPU yang dianalisis meliputi Baik, Sedang, dan Tidak Sehat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang digunakan memiliki performa yang sangat baik, dengan akurasi mencapai 97,01%. Dari analisis, PM2.5 ditemukan memiliki korelasi tertinggi terhadap Indeks Standar Pencemar Udara, sementara ozon terbukti efektif dalam membedakan antara kualitas udara yang sedang dan tidak sehat.