PENGEMBANGAN MODEL KLASIFIKASI TINGKAT POLUSI UDARA BERDASARKAN ISPU DENGAN IMBALANCED DAN BALANCED DATA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS: PROVINSI DKI JAKARTA)
Meningkatnya mobilitas masyarakat dewasa ini membuat penggunaan kendaraan bermotor ikut meningkat. Fokus pada daerah ibukota Indonesia yang menjadi pusat pemerintahan dan perekonomian, mobilitas masyarakat menjadi lebih tinggi dibandingkan dengan daerah lainnya di Indonesia. Hal ini membuat udara di daerah ibukota menjadi lebih tercemar dengan adanya kandungan polutan yang membahayakan kesehatan masyarakat. Oleh karena itu, diperlukan penelitian yang dapat mencegah terjadinya gangguan kesehatan pada masyarakat di daerah tersebut. Penelitian ini menggunakan metode Decision Tree C4.5 dengan mengolah data Indeks Standar Pencemar Udara di DKI Jakarta, yang didapat dari situs resmi Pemerintah Provinsi DKI Jakarta di bidang Dinas Lingkungan Hidup, menjadi sebuah klasifikasi tingkat polusi udara untuk anjuran penggunaan masker KN95. Jumlah data yang digunakan pada penelitian ini adalah 15 berkas berekstensi .csv yang masing-masing berkas menggambarkan data historis indeks standar pencemar udara, dengan total keseluruhan 2745 records. Kumpulan berkas tersebut dibagi menjadi 15 berkas untuk training dan 3 berkas untuk testing. Penelitian ini membahas tentang klasifikasi tingkat polutan di udara DKI Jakarta yang didapat selama kurun waktu tertentu sehingga dihasilkan sebuah instruksi berupa anjuran penggunaan masker KN95, yang digunakan berdampingan dalam upaya mengurangi dampak negatif polusi udara di masa pandemi COVID-19. Kemudian, penelitian ini menerapkan metode Confusion Matrix dalam proses evaluasi hasil sehingga diketahui performansi dari model yang dibuat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan dengan data training hasil undersampling memiliki performansi terbaik dengan nilai recall, presisi dan akurasi sebesar 80.9%, 49%, dan 81.8%.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2205310010
Keyword