Klasifikasi Tingkat Kualitas Udara Dki Jakara Dengan Algoritma Naive Bayes
DOI:
https://doi.org/10.34818/eoe.v9i3.18002Abstrak
Abstrak DKI Jakarta merupakan sebuah kota di Indonesia yang memiliki padat penduduk yang tinggi yang harus kita perhatikan kondisi kesehatannya. Kualitas udara yang baik bisa menunjang produktivitas masyarakat DKI Jakarta untuk lebih aktif dan menciptakan kondisi yang segar. Banyak data yang muncul tentang kualitas udara pada DKI Jakarta yang selalu menurun karena berbagai faktor, oleh karena itu dibutuhkan sistem klasifikasi dengan penggunaan algoritma naive bayes yang dapat menunjang informasi kepada masyarakat setempat. Algoritma naive bayes adalah salah satu algoritma klasifikasi berdasarkan probabilitas yang membandingkan data training dan data testing. Keduanya dibandingkan melalui beberapa tahap persamaan, yang akhirnya diperoleh probabilitas tertinggi yang ditetapkan sebagai informasi. Membuat sebuah model uji pada klasifikasi menggunakan algoritma naive bayes yang bertujuan mencari hasil yang baik. Hasil dari pengklasifikasian pada data Indeks Standar Pencemaran Udara pada kota DKI Jakarta menghasilkan yaitu, dengan ratarata akurasi 88%, precision 85%, recall 96%, f1-score 90%. Kata kunci : Klasifikasi, Naive bayes, data mining, Indeks Standar Pencemaran Udara, UdaraReferensi
[1] Fardiaz “Mikrobiologi Pangan I”, Jakarta,
Gramedia Pustaka Utama, 1992.
[2] Kementrian Lingkungan Hidup dan Kehutanan
DITJEN Pengedalian Pencemaran Dan Kerusakan
Lingkungan DIREKTORAT Pengendalian
Pencemaran Udara “INDEKS STANDAR
PENCEMARAN UDARA (ISPU) SEBAGAI
INFORMASI MUTU UDARA AMBIEN DI
INDONESIA”, 2020 [online].
Avaliable:
[5] Soedomo, Moestikahadi “Pencemaran Udara”,
Bandung: ITB, 2001
[6] David J. Hand, Heikki Mannila, Padhraic
“Principles of Data Mining”, ISBN 0-262-08290-X.
[7] Ali Haghpanah, Mohammad Taheri, “A Nonparamatric mixture of Gaussian naive Bayes
classifiers based on local independent features”,
IEEE 17652603, 2017.
[8] Andy Heny Mulawati Nurdin, “MENUJU
PEMERINTAHAN TERBUKA (OPEN
GOVERMENT) MELALUI PENERAPAN E
GOVERMENT”, Vol. 5, No.1/ Juni 2018, Intitut
Pemerintahan Dalam Negeri, 2018.
[9] Budi Ariwibowo, “Belajar Python dari Nol via
Jupyter Notebook”, CV Diandra Kreatif, ISBN
9786232400733.
[10] Matt Harrison, “Learning the Pandas Library
Python Tools for Data Mungining, Analysis, dan
Visual”, CreateSpace Independent Publishing
Platform, 2016.
[3] IQAir “Kualitas udara di Indonesia”, 2021
[online].
Avaliable:
https://www.iqair.com/id/indonesia
[4] Arya Wardana, Wisnu “Dampak pencemaran
lingkungan”, Yogyakarta: Andi, 2001.
[11] Charles R Harris, K. Jarrod Millman, Stefan J.
van der Walt, dll “Array programing with Numpy”,
ISSN 14764687, 2020.
[12] Irkham Widhi Saputro, Bety Wulan Sari, “Uji
Performa Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi
Masa Studi Mahasiswa”, Citec Journal, Vol. 6, No. 1
ISSN: 2460-4259, Universitas AMIKOM
Yogyakarta, 2019.
[13] Ethem Alpaydin, “Machine Learining, Revised
and Updated Edition”, MIT PRESS.
[14] Purba Daru Kusuma, “Machine Learning Teori,
Program, Dan Studi Kasus”, ISBN 9786230210839,
6230210835, 2020.
[15] Avijoy Chakma, Ben Vizena, Tingting Cao,
Jerry Lin, Jing Zhang, “IMAGE-BASED AIR
QUALITY ANALYSIS USING DEEP
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK”,
IEEE 978-1-5090 2175-8/17, 2017
[16] Jana Shafi, “K-Means Clustering Analysing
Abrupt Change in Air Quality”, IEEE 978-1-7281-
6387-1/20, 2020
[17] Bunkley, Nick “Joseph Juran, 103, Pioneer in
Quality Control, Dies” The New York Times, 2008.
