Implementasi Algoritma Decision Tree untuk Memprediksi Kualitas Udara dan Polusi dengan RapidMiner - Saputra, Abiestia Dika Mulya; Firmansyah, Hasbi (Ilmu Bersama Center, 2025)
Kualitas udara menjadi faktor utama yang dapat mempengaruhi kesehatan masyarakat dan lingkungan. Dalam studi ini, Data yang digunakan berisi berbagai variabel yang memiliki hubungan dengan kualitas udara dan polusi. Studi ini juga memiliki tujuan untuk mengembangkan model prediksi akurat metode Decision Tree di pilih karena diyakini dapat Mengelola data kompleks dan menghasilkan model baru yang mudah dipahami. RapidMiner digunakan dalam proses Analisis guna memfasilitasi visualisasi dan pemodelan data yang efisien. Hasil pengujian menunjukan bahwasannya model Decision Tree dapat mencapai tingkat akurasi yang cukup tinggi dalam memprediksi kualitas udara dan polusi, dengan tingkat nilai akurasi mencapai 89.52%. Tingkat akurasi ini tergolong tinggi karena mendekati 90%, menunjukkan bahwa model ini mampu melakukan klasifikasi dengan tingkat kesalahan yang relatif rendah. Oleh karena itu, model ini berpotensi diandalkan sebagai alat untuk pemantauan kualitas udara secara real-time maupun untuk merumuskan kebijakan lingkungan. Studi ini di harapkan mampu memberikan kontribusi atau keikutsertaan dalam upaya pemantauan dan pengendalian kualitas udara dan polusi, dan juga dapat menjadi acuan atau refrensi untuk studi yang lebih lanjut dalam bidang kualitas lingkungan.