Klasifikasi Algoritma K-Nearest Neighbor untuk kualitas udara

Tingkat polusi di wilayah DKI Jakarta dan sekitarnya jauh melampaui ambang batas kesehatan Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) dan standar baku kualitas udara ambien nasional. Pemerintah provinsi DKI Jakarta telah melakukan pemantauan kualitas udara ambien dan telah menetapkan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU). Dalam konteks pengukuran ISPU, ketidakpastian akurat data menjadi tantangan, karena pengukuran dan pengumpulan data tidak konsisten di semua lokasi. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan penggunaan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai metode klasifikasi untuk memperoleh hasil yang lebih akurat, dengan jumlah dataset pada tahun 2023 sebanyak 1825 data. Klasifikasi dilakukan dengan metode penyeimbangan data SMOTE Oversampling. Klasifikasi algoritma K-Nearest Neighbor pada kualitas udara menggunakan penyeimbangan data ini menghasilkan presentase nilai akurasi yang baik sebesar 98,30% pada k=3.