764 PENERAPAN METODE CRISP-DM UNTUK PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI INDEKS STANDAR PENCEMAR UDARA (ISPU) DI SPKU GONDOKUSUMAN YOGYAKARTA

Abstract

Kepadatan aktivitas di wilayah perkotaan seringkali menimbulkan peningkatan kadar polusi udara, yang berpotensi mengancam kesehatan masyarakat dan menurunkan kualitas lingkungan. Kondisi ini juga terjadi di Yogyakarta, di mana tren kenaikan konsentrasi polutan menuntut adanya sistem pemantauan kualitas udara yang lebih akurat dan responsif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi kualitas udara berbasis data mining menggunakan pendekatan CRISP-DM serta membandingkan performa empat algoritma klasifikasi, yaitu Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbor, dan Gradient-Boosted Trees. Dataset yang digunakan berjumlah 366 observasi yang berasal dari Stasiun Pemantauan Kualitas Udara Gondokusuman yang dikelola oleh Dinas Lingkungan Hidup Kota Yogyakarta, dengan parameter utama yaitu PM10, SO₂, CO, O₃, NO₂, dan nilai maksimum polutan (Max). Pembagian data dilakukan menggunakan skema cross-validation, dan hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memberikan performa terbaik dalam mengklasifikasikan tingkat kualitas udara, dengan akurasi mencapai 99,73%, precision tertinggi sebesar 100% pada kategori “Good” dan “Unhealthy”, serta recall tertinggi sebesar 100% pada kategori “Moderate” dan “Good”. Temuan ini diharapkan dapat menjadi landasan dalam pengembangan sistem pemantauan kualitas udara serta untuk pengelolaan dan pengendalian pencemaran udara di wilayah perkotaan Yogyakarta