Sub Menu

Beberapa negara masih menghadapi masalah pencemaran udara yang belum terselesaikan, khususnya di Jakarta, Indonesia. Indeks Kualitas Udara (AQI) di Jakarta dapat mencapai 149 bahkan lebih, dimana angka tersebut menunjukkan kategori kualitas udara yang tidak sehat. Dampak yang ditimbulkan pun beragam. Mulai dari kesehatan, ekonomi, hingga perubahan iklim. Masalah ini cukup serius dan perlu segera ditangani oleh lembaga – Lembaga terkait yang aktif dalam pengawasan polusi udara serta diperlukan keterlibatan masyarakat dalam meningkatkan kualitas udara agar menjadi lebih stabil dan suhu iklim menjadi normal. Maka dari itu, Solusi alternatif yang diusulkan oleh penelitian ini adalah membuat sebuah sistem yang akan memprediksi polusi udara di DKI Jakarta dengan menerapkan machine learning menggunakan algoritme Random Forest. Hasil akhir dari penelitian, yaitu pengujian yang tidak menggunakan PCA dan teknik oversampling SMOTE memiliki akurasi 99%, sistem yang hanya menggunakan PCA menghasilkan performasi akurasi sebesar 92%, sistem yang hanya menggunakan teknik SMOTE memiliki peformansi model 99%, dan sistem yang menggunakan PCA dan teknik oversampling SMOTE mendapatkan hasil akurasi sebesar 97%. Kemudian, divalidasikan dalam bentuk grafik untuk memastikan bahwa perhitungan prediksi yang dilakukan menggunakan confusion matrix benar – benar akurat dengan menghasilkan presentase akurasi, precision, recall, dan f-1 score.