Klasifikasi Indeks Standar Pencemaran Udara Menggunakan Local Mean dan Distance Weighting K-Nearest Neighbor - Rafif, Nabily; Syaliman, Khairul Umam (Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Riau, 2025)
Kualitas udara yang buruk dapat berdampak serius pada kesehatan manusia dan lingkungan. Di Indonesia, informasi kualitas udara disampaikan melalui Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU), namun penyebaran informasi ini masih terbatas karena hanya menggunakan alat monitor di titik tertentu dan proses perhitungannya dilakukan secara manual. Penelitian ini menawarkan solusi dengan mengembangkan sistem klasifikasi status ISPU berbasis web menggunakan metode Local Mean dan Distance Weighting pada algoritma K-Nearest Neighbor (LMDWkNN). Sistem ini dirancang untuk mempercepat proses klasifikasi ISPU secara otomatis dan real-time. Pengujian terhadap model menunjukkan kinerja akurasi sebesar 96%, precision 98%, recall 82%, dan f1-score 89%. Sementara itu, pengujian sistem menggunakan Black Box Testing menunjukkan semua fitur berjalan sesuai harapan. Sistem ini dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam menyampaikan informasi kualitas udara kepada masyarakat secara cepat dan akurat