Perbandingan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine Dalam Prediksi Kualitas Udara
Abstract
Indonesia memiliki banyak permasalahan salah satunya pencemaran udara. Pencemaran udara di Indonesia termasuk dalam urutan 20 besar dalam AQI (Air Quality Index) dunia. Hal tersebut dikarenakan banyak aktivitas masyarakat yang menghasilkan polutan seperti SO2, NO2, CO, PM10, PM2.5, dan O3. Oleh karena itu dibutuhkan metode yang dapat mengklasifikasikan kualitas udara menjadi kelas tertentu sehingga masyarakat maupun pemerintah dapat mengetahui seberapa baik dan tercemarnya udara tersebut. Dalam penelitian ini dilakukan perbandingan metode klasifikasi antara SVM (support vector machine) dengan metode Decision Tree. Hasil dari penelitian ini metode SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96%, dengan presisi sebesar 87%, recall sebesar 61%, dan f1-score sebesar 72%. Pada Decision Tree dihasilkan tingkat akurasi sebesar 97%, dengan presisi sebesar 91%, recall sebesar 87%, dan f1-score sebesar 89%.
References
[2] Peraturan Pemerintah RI, “Peraturan Menteri Lingkungan Hidup dan Kehutanan Republik Indonesia No 14 Tahun 2020 tentang Indeks Standar Pencemaran Udara,” pp. 1–16, 2020.
[3] A. Hermawan, “SPKU: Sistem Prediksi Kualitas Udara (Studi Kasus: Dki Jakarta),” 2019, [Online]. Available: http://eprints.uty.ac.id/3552/
[4] A. I. Sang, E. Sutoyo, and I. Darmawan, “Analisis Data Mining Untuk Klasifikasi Data Kualitas Udara DKI Jakarta Menggunakan Algoritma Decision Tree Dan Support Vector Machine,” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 5, pp. 8954–8963, 2021.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
The Authors submitting a manuscript do so on the understanding that if accepted for publication, the copyright of the article shall be assigned to JNATIA (Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya) as the publisher of the journal. Copyright encompasses exclusive rights to reproduce and deliver the article in all forms and media, as well as translations. The reproduction of any part of this journal (printed or online) will be allowed only with written permission from JNATIA (Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya). The Editorial Board of JNATIA (Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya) makes every effort to ensure that no wrong or misleading data, opinions, or statements be published in the journal.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
