Analisis Klasifikasi Dataset Indeks Standar Pencemaran Udara (Ispu) Di Masa Pandemi Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (Svm)

Abstract

Kualitas udara atau air quality merupakan kadar kandungan udara berdasarkan konsentrasi polutan di lokasi tertentu. Pada masa Pendemi terdapat adanya perubahan kualitas udara yang terjadi di indonesia. Penelitian ini akan melakukakn analisis klasifikasi tingkat kualitas udara berdasarkan dataset ISPU. Data mining dikelompokkan dalam dua kategori, yakni supervised dan unsupervised. Algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised, SVM digunakan untuk mencari hyperplane terbaik dengan memaksimalkan jarak antar kelas. Hyperplane adalah sebuah fungsi yang dapat digunakan untuk pemisah antar kelas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu algoritma Support Vector Machine (SVM), dimana merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. didapatkan hasil pengujian tertinggi dengan menggunakan support vector dengan nilai accuracy sebesar dengan akurasi 97%. Hal ini membuktikan bahwa pada masa pandemi covid-19 kualitas udara menjadi lebih sehat atau dalam kondisi sedang.

Klasifikasi Data Tingkat Kualitas Udara Di Tangerang Selatan Menggunakan Algoritma Naive Bayes

“…Penelitian ini dapat memberikan pandangan yang lebih akurat dan terperinci tentang faktor-faktor yang memengaruhi kualitas udara. Referensi tentang ANALISIS DAN KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI DALAM INDEKS PENCEMARAN UDARA DI DKI JAKARTA, bahwa Neural Network Backpropagation, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, dan Naive Bayes juga masih dapat digunakan sebagai model klasifikasi yang baik karena mendapatkan nilai akurasi yang tinggi di atas 90% dan nilai kappa di atas 0.8 dan nilai RMSE di bawah 0.3, yaitu dengan mengidentifikasi perbedaan kondisi lingkungan antara DKI Jakarta dan Kota Tangerang yang mungkin memengaruhi kualitas udara [5]. Penerapan klasifikasi tersebut menggunakan algoritma Naive Bayes dimana data dari Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) yang bersifat kontinu cocok digunakan algoritma Naive Bayes.…”

Perbandingan KNN Dan SVM Untuk Klasifikasi Kualitas Udara Di Jakarta

“…Preprocessing data yang pertama dilakukan adalah proses data cleaning yaitu dengan menghilangkan simbol ---pada data dan digantikan dengan kolom kosong. Setelah proses data cleaning, selanjutnya yaitu proses Validasi data untuk mengidentifikasi dan menghilangkan data ganjil (outlier/noise), data tidak konsisten, dan data tidak lengkap (missing value) untuk penanganan missing value menggunakan metode interpolasi [11]. Data cleaning adalah proses untuk membersihkan data yang missing value, menghaluskan data yang tidak pada umumnya, dan menyelesaikan data yang tidak konsisten yang terdapat di dalam dataset.…”

Implementation of the K-Nearest Neighbor Algorithm to Predict Air Pollution

“…Site et al (2022) define the level of air content determined by the concentration of pollutants in a particular location as air quality. (Ridho & Mahalisa, 2023). Factors that cause this include human factors such as cigarette smoke, industrial factors, transportation factors, and many other factors that cause air pollution.…”