Penerapan Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) Dalam Klasifikasi Kualitas Udara di Provinsi DKI Jakarta

Kevin Yoga Ananta (Univer)
Ester Anugrayningtyas (Univer)
Fitroh Ahmad Abdul Aziz (Univer)
Dwi Hartanti (Universitas Duta Bangsa Surakarta)

Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2023

Udara merupakan bagian penting dalam kehidupan makhluk hidup, tetapi dengan berkembangnya kota, pusat industri dan transportasi mengakibatkan perubahan kualitas udara. Pencemaran udara adalah masalah lingkungan terpenting di Indonesia saat ini, seiring dengan pertumbuhan kendaraan bermotor dan ekonomi transportasi. Sebagai kota berkembang DKI Jakarta menyumbang emisi udara yang memperburuk kualitas udara. Oleh karena itu, Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Jakarta memantau tingkat pencemaran udara yang disebabkan oleh beberapa zat lain seperti nitrogen dioksida, sulfur dioksida, ozon, karbon monoksida, dan partikulat. Algoritma k-nearest neighbor (KNN) adalah sekumpulan data training yang sebelumnya telah diklasifikasikan dengan metode data mining. Pada penelitian ini, penulis memilih menggunakan metode K-nearest neighbor dalam pengklasifikasian kualitas udara berdasarkan Standard Air Pollution Index (ISPU). Studi ini memberikan K-nearest neighbor akurasi 100%.