Perbandingan Algoritma Decision Tree dan Support Vector Machine Dalam Prediksi Kualitas Udara - Fahmi, Muhammad; Suhartana, I Ketut Gede (Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasnya; Vol 1 No 1 (2022): JNATIA Vol. 1, No. 1, November 2022DO - 10.24843/JNATIA.2022.v01.i01.p03, 2022)
Indonesia memiliki banyak permasalahan salah satunya pencemaran udara. Pencemaran udara di Indonesia termasuk dalam urutan 20 besar dalam AQI (Air Quality Index) dunia. Hal tersebut dikarenakan banyak aktivitas masyarakat yang menghasilkan polutan seperti SO2, NO2, CO, PM10, PM2.5, dan O3. Oleh karena itu dibutuhkan metode yang dapat mengklasifikasikan kualitas udara menjadi kelas tertentu sehingga masyarakat maupun pemerintah dapat mengetahui seberapa baik dan tercemarnya udara tersebut. Dalam penelitian ini dilakukan perbandingan metode klasifikasi antara SVM ( support vector machine) dengan metode Decision Tree . Hasil dari penelitian ini metode SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96%, dengan presisi sebesar 87%, recall sebesar 61%, dan f1-score sebesar 72%. Pada Decision Tree dihasilkan tingkat akurasi sebesar 97%, dengan presisi sebesar 91%, recall sebesar 87%, dan f1-score sebesar 89%.