KLASIFIKASI DATA TINGKAT KUALITAS UDARA DI TANGERANG SELATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Abstract

Kota Tangerang Selatan yang memiliki padat penduduk yang tinggi yang harus kita perhatikan kondisi kesehatannya. Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) merupakan indikator yang mengukur tingkat pencemaran udara berdasarkan konsentrasi beberapa polutan udara banyak data yang muncul tentang kualitas udara pada Tangerang Selatan yang selalu menurun karena berbagai faktor dintaranya faktor fisik dan faktor manusia sehingga menyebabkan pencemaran udara bagi masyarakat setempat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kualitas udara di Tangerang Selatan menggunakan algoritma Naive Bayes dan mengevaluasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kualitas udara. Model Naive Bayes mencapai tingkat akurasi sebesar 79.38%, menunjukkan keberhasilan dalam mengidentifikasi kondisi kualitas udara. Evaluasi dilakukan melalui presisi, recall, dan F1-score untuk setiap kelas, memberikan gambaran rinci tentang kinerja model. Temuan menunjukkan presisi yang tinggi pada kelas "Sedang" dan "Baik," menandakan kemampuan model dalam mengenali kondisi tersebut secara akurat. Faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas udara diidentifikasi melalui evaluasi model, mencakup partikulat matter (PM2.5 dan PM10), sulfur dioksida (SO2), nitrogen dioksida (NO2), karbon monoksida (CO), dan ozon (O3). Penggunaan atribut-atribut ini memungkinkan model memberikan label dengan nilai Class Moderate (0.583), Class Good (0.358), dan Class Unhealthy (0.058). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat memberikan hasil klasifikasi yang akurat untuk data tingkat kualitas udara di Tangerang Selatan dan hasil analisis ini dapat menjadi dasar bagi masyarakat untuk mengambil tindakan preventif dan mitigasi terhadap potensi dampak negatif dari pencemaran udara.