## KLASIFIKASI DATA TINGKAT KUALITAS UDARA DI TANGERANG SELATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Fitri Widiawati, Rudi Kurniawan, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45131, Indonesia fitriwidiawati76@gmail.com

## ABSTRAK
Kota  Tangerang  Selatan  yang  memiliki  padat  penduduk  yang  tinggi  yang  harus  kita  perhatikan  kondisi kesehatannya.  Indeks  Standar  Pencemaran  Udara  (ISPU)  merupakan  indikator  yang  mengukur  tingkat pencemaran  udara  berdasarkan  konsentrasi  beberapa  polutan  udara  banyak  data  yang  muncul  tentang  kualitas udara  pada  Tangerang  Selatan  yang  selalu  menurun  karena  berbagai  faktor  dintaranya  faktor  fisik  dan  faktor manusia  sehingga  menyebabkan  pencemaran  udara  bagi  masyarakat  setempat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan kualitas udara di Tangerang Selatan menggunakan algoritma Naive Bayes dan mengevaluasi faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kualitas  udara.  Model  Naive  Bayes  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar 79.38%, menunjukkan keberhasilan dalam  mengidentifikasi kondisi kualitas udara. Evaluasi dilakukan  melalui presisi,  recall, dan F1-score untuk  setiap  kelas,  memberikan  gambaran  rinci  tentang  kinerja  model.  Temuan menunjukkan  presisi  yang  tinggi  pada  kelas  "Sedang"  dan  "Baik,"  menandakan  kemampuan  model  dalam mengenali kondisi tersebut secara akurat. Faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas udara diidentifikasi melalui evaluasi model, mencakup partikulat matter (PM2.5 dan PM10), sulfur dioksida (SO2), nitrogen dioksida (NO2), karbon monoksida (CO), dan ozon (O3). Penggunaan atribut-atribut ini memungkinkan model memberikan label dengan  nilai  Class  Moderate  (0.583),  Class  Good  (0.358),  dan  Class  Unhealthy  (0.058).  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat memberikan hasil klasifikasi yang akurat untuk data tingkat kualitas udara di Tangerang Selatan dan hasil analisis ini dapat menjadi dasar bagi masyarakat untuk mengambil tindakan preventif dan mitigasi terhadap potensi dampak negatif dari pencemaran udara.
Kata Kunci : Klasifikasi, Naive Bayes, Data Mining Dan Indeks Standar Pencemaran Udara.

## 1. PENDAHULUAN
Udara  merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi kehidupan. Udara yang bersih adalah udara yang tidak tercampur  dengan  substansi  atau  gas  yang  dapat membahayakan, seperti partikel debu, karbon dioksida (CO2), nitrogen dioksida (NO2), dan gas-gas lainnya. Namun,  pada  kenyataannya,  udara  alam  tidak  selalu dalam kondisi bersih. Pada kenyataannya, udara yang terdapat  di  alam  tidak  selalu  bersih.  Hal  ini  dapat menimbulkan penurunan kualitas udara [1].
Udara telah mencapai tingkat polusi yang tinggi dan tidak sehat bagi kelompok sensitif. Banyak  yang merasakan gejala seperti kesulitan bernapas atau iritasi tenggorokan. Konsentrasi PM2.5 di Tangerang saat ini 15,9  kali  lipat  dari  nilai  pedoman  kualitas  udara tahunan  WHO.  Berdasarkan  KEPMEN  Negara Lingkungan Hidup NOMOR P.14 tahun 2020 Tentang Indeks  Standar  Pencemaran  Udara  yang  terdiri  dari Partikulat  (PM10),  Karbon  monoksida  (CO),  Sulfur Dioksida (SO2), Nitrogen Dioksida (NO2), dan Ozon (O3). Sedangkan kategori nilai Rentang ISPU kualitas udara  berdasarkan  ketetapan  pemerintah  tersebut diantaranya  kualitas  udara  kategori  baik,  kualitas udara  kategori  sedang,  kualitas  udara  kategori  tidak sehat,  kualitas  udara  kategori  sangat tidak  sehat, dan kualitas udara kategori berbahaya (Qosim et al., 2021). Klasifikasi melibatkan langkah-langkah untuk menemukan serangkaian model, pola, atau fungsi yang menggambarkan  serta  membedakan  objek  data. Tujuannya  adalah  mengelompokkan  objek-objek
tersebut  ke  dalam  kelas-kelas  tertentu  dari  sejumlah kelas  yang  ada..  Akurasi  klasifikasi  dihitung  dengan menentukan  persentase instance yang  diberi  label kelas  yang  benar.  Tujuan  klasifikasi  untuk  dapat memperkirakan kelas dari suatu objek  yang kelasnya tidak  diketahui  Naive  Bayes  menjadi  salah  satu algoritma  yang  terdapat  dalam  metode  klasifikasi (Sang et al., 2021). Metode Naive Bayes dipilih karena dinilai berpotensi baik untuk pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukan oleh ilmuan  Inggris Thomas  Bayes ,  yaitu  memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman dimasa sebelumnya. Tujuan dari Naive Bayes Gausian adalah untuk menggambarkan atau menghitung secara langsung  atribut  data  yang  memiliki  karakteristik kontinu. (Kirono et al., 2022).
Hasil  dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan terhadap data ISPU DKI Jakarta dengan menggunakan teknik klasifikasi data mining menggunakan algoritma Naive  Bayes,  dapat  disimpulkan  dari  permodelan  uji skenario  menghasilkan  hasil  yang  baik.  Hasil  dari pengklasifikasian pada data Indeks Standar Pencemaran Udara pada kota DKI Jakarta menghasilkan  yaitu,  dengan  rata-rata  akurasi  88%, precision 85%, recall 96%, f1-score 90% [2]. Metode K-Nearest Neighbor dengan  Manhattan Distance  dan nilai K sebesar 7 memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan metode Naive Bayes yakni sebesar 97.3396  %  berbanding  dengan  91.862  %  [3]. Penerapan  teknik  data  mining  dalam  klasifikasi
kualitas  udara  di  DKI  Jakarta  menunjukkan  bahwa algoritma Decision Tree memberikan hasil yang lebih unggul dibandingkan dengan algoritma SVM. Hal ini terlihat  dari  peningkatan  kinerja  pada  parameter Precision,  Recall,  F1-Measure,  dan  akurasi  dalam melakukan  klasifikasi  kualitas  udara  di  wilayah tersebut.Pada  penelitian  ini,  hasil  yang  didapatkan bahwa  rasio  terbaik  untuk  melakukan  klasifikasi kualitas  udara  di  DKI  Jakarta  dari  masing-masing algoritma, pada algoritma Decision Tree menggunakan  rasio  90:10  dan  pada  algoritma  SVM menggunakan  rasio  60:40  karena  mencapai  tingkat akurasi paling tinggi dari berbagai rasio, seperti 60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10. Pada algoritma Decision Tree mendapatkan  nilai  Precision  sebesar  99,02%,  Recall 99,73%,  F1-Measure  99,37%,  Akurasi  99,40%  dan pada  algoritma  SVM  mendapatkan  nilai  Precision sebesar 95,82%, Recall 88,89%, F1- Measure 92,22% dan  Akurasi  94,93%.  Berdasarkan  hasil  evaluasi performansi  dan  klasifikasi  performa,  algoritma Decision Tree dan algoritma SVM memiliki classifier dengan  klasifikasi  performa  sangat  baik  berdasarkan rentang nilai dari confusion matrix [4]
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan akurasi  dan  relevansi  model  klasifikasi  Naïve  Bayes dalam  memprediksi  tingkat  kualitas  udara  di Tanggerang  Selatan.  Peningkatan  tingkat  ketepatan dalam  prediksi  memiliki  dampak  praktis  yang signifikan, termasuk memberikan informasi yang lebih tepat waktu kepada masyarakat dan pihak berwenang, sehingga mereka dapat mengambil tindakan pencegahan  atau  langkah-langkah  mitigasi  yang efektif terhadap potensi dampak negatif kualitas udara terhadap kesehatan dan lingkungan.
Menerapkan  pendekatan  klasifikasi  dengan memanfaatkan algoritma Naive Bayes, akan menghimpun data mengenai tingkat kualitas udara dari beragam sumber, data cuaca, dan parameter-parameter lingkungan  lainnya  di  wilayah  Tangerang  Selatan. Pendekatan  eksperimental  akan  mencakup  proses pemberian label kelas pada data, yang didasarkan pada standar kualitas udara yang berlaku. langkah-langkah pelatihan model dengan menggunakan data yang telah diberi  label  untuk  mengoptimalkan  parameter  dari model  Naive  Bayes.  Evaluasi  kinerja  model selanjutnya  akan  dilakukan  dengan  menggunakan teknik analisis data, termasuk metrik klasifikasi seperti akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score.  Dengan mengintegrasikan berbagai faktor yang mempengaruhi melalui  pendekatan  klasifikasi  yang  lebih  canggih menggunakan algoritma Naive Bayes.
Hasilnya  dapat  memberikan  kontribusi  yang signifikan pada pemahaman tentang kualitas udara di Tangerang  Selatan  melalui  pendekatan  klasifikasi menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Penelitian  ini dapat  memberikan  pandangan  yang  lebih  akurat  dan terperinci  tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi kualitas  udara.  Referensi  tentang  ANALISIS  DAN KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI DALAM INDEKS PENCEMARAN UDARA DI DKI
JAKARTA, bahwa Neural Network Backpropagation, K-Nearest  Neighbors,  Support  Vector  Machine,  dan Naive  Bayes  juga  masih  dapat  digunakan  sebagai model klasifikasi yang baik karena mendapatkan nilai akurasi yang tinggi di atas 90% dan nilai kappa di atas 0.8  dan  nilai  RMSE  di  bawah  0.3,  yaitu  dengan mengidentifikasi perbedaan kondisi lingkungan antara DKI  Jakarta  dan  Kota  Tangerang  yang  mungkin memengaruhi kualitas udara [5]. Penerapan klasifikasi tersebut menggunakan algoritma Naive Bayes dimana data  dari  Indeks  Standar  Pencemaran  Udara  (ISPU) yang  bersifat  kontinu  cocok  digunakan  algoritma Naive Bayes. Klasifikasi pada dataset Indeks Standar Pencemaran  Udara  (ISPU)  perlu  dievaluasi  untuk menilai sejauh mana keefektifan penerapan algoritma Naive  Bayes dalam  mengklasifikasikan dataset ISPU [6]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]  membahas tentang  Analisis  dan  Perbandingan  Algoritma Klasifikasi dalam Indeks Pencemaran Udara di Daerah Khusus  Ibukota  Jakarta  (DKI  Jakarta).  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  menilai  algoritma klasifikasi  yang  paling  efektif  dalam  memprediksi kualitas  udara  yang  terbagi  menjadi  kategori  baik, sedang, tidak sehat, sangat tidak sehat, dan berbahaya dengan  menggunakan  metode  data  mining.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  performa  terbaik terdapat  pada  algoritma  klasifikasi  Random  Forest dalam memprediksi tingkat indeks pencemaran udara di DKI Jakarta, diikuti oleh algoritma klasifikasi Naive Bayes dan Decision Tree.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8]  membahas tentang  Sistem  Prediksi  Tingkat  Pencemaran  Polusi Udara  dengan  Algoritma  Naive  Bayes  di  Kota Makassar.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengembangkan sistem prediksi tingkat polusi udara yang  dapat  membantu  masyarakat  dan  pemerintah dalam mengambil keputusan yang tepat terkait dengan kesehatan dan lingkungan. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  algoritma  Naive  Bayes  dapat digunakan untuk memprediksi tingkat polusi udara di Kota  Makassar  dengan  akurasi  yang  cukup  tinggi. Selain itu, penelitian ini juga menyarankan pengembangan  lebih  lanjut  dengan  memperoleh  data training  atau  data  set  dari  beberapa  titik  di  Kota Makassar.

## 2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  proses  ekstraksi informasi  penting  dari  kumpulan  data  yang  besar. Proses  ini  melibatkan  berbagai  konsep  seperti statistika,  basis  data,  machine  learning,  pengenalan pola,  kecerdasan  buatan,  dan  visualisasi  data.  Data yang akan diolah melalui data mining harus mengikuti langkah-langkah  Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) dan telah dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan  (training)  dan  data  pengujian  (testing). Prinsip  Pareto  juga  diterapkan  dalam  konteks  data
mining,  yang  menyatakan  bahwa  80%  hasil  kinerja dapat  berasal dari 20% usaha  yang dilakukan. Proses pengolahan  data  ini  memiliki  potensi  untuk menghasilkan informasi berharga, seperti dalam kasus pengklasifikasian kualitas udara di DKI Jakarta [9].

## 2.2. Algoritma Naive Bayes
Algoritma Naive Bayes merupakan suatu metode klasifikasi  yang  memanfaatkan  probabilitas  dan statistik  untuk  membandingkan  data  training  dengan data  testing.  Proses  ini  melibatkan  beberapa  tahap persamaan  untuk  memperoleh  probabilitas  tertinggi, yang  kemudian  dianggap  sebagai  informasi  yang dihasilkan.  Algoritma  Naive  Bayes  dapat  diterapkan pada klasifikasi data baik yang bersifat kontinu, seperti data  numerik,  maupun  kategorikal.  Selain  itu, algoritma  ini  mampu  memodelkan  atau  menghitung langsung  atribut  data  yang  bersifat  kontinu.  Dalam konteks  pengklasifikasian  kualitas  udara  di  DKI Jakarta, Naive Bayes digunakan untuk melakukan uji terhadap  data  Indeks  Standar  Pencemaran  Udara (ISPU)  dengan  tujuan  mengevaluasi  performansi klasifikasi [10].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  suatu  proses  yang bertujuan  untuk  menemukan  model  atau  fungsi  yang dapat menjelaskan serta menggambarkan konsep atau kelas data untuk tujuan tertentu. Algoritma dalam data mining yang digunakan untuk klasifikasi termasuk K- Nearest  Neighbors  (K-NN)  dan  Naive  Bayes.  K-NN merupakan  algoritma  pembelajaran  mesin  yang mengadopsi  pendekatan  berbasis  instansi  atau  non- parametrik,  sementara  Naive  Bayes  merupakan algoritma  klasifikasi  berdasarkan  probabilitas  yang membandingkan  data  training  dan  data  testing. Klasifikasi  dapat  diaplikasikan  untuk  melakukan prediksi  dan  analisis  terkait  kualitas  udara,  seperti yang  telah  diuji  dalam  penelitian  sebelumnya  terkait kualitas udara di DKI Jakarta [11].

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner  adalah  salah  satu  perangkat  yang digunakan dalam tahap desain dan analisis data. Dalam ranah  data  mining,  RapidMiner  digunakan  untuk membaca  file  Excel,  mempartisi  data  menjadi  set pelatihan  dan  pengujian,  menerapkan  model  yang telah di-train pada data baru, dan mengevaluasi kinerja algoritma klasifikasi seperti K-Nearest Neighbors (K- NN).  Pengguna  dapat  menentukan  lembar  kerja  dan rentang  sel  yang  akan  diproses  menggunakan RapidMiner,  dan  alat  ini  memberikan  hasil  evaluasi akurasi  berdasarkan  metode  K-fold.  Oleh  karena  itu, RapidMiner  menjadi  sebuah  alat  yang  bermanfaat dalam  melakukan  analisis  data  dan  mengevaluasi performa algoritma klasifikasi [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  untuk  klasifikasi  data tingkat kualias  udara  dengan  menggunakan  algoritma  Naive
Bayes melibatkan serangkaian langkah yang sistematis untuk  mengumpulkan  data,  memproses  data,  melatih model dan mengevaluasi hasil. Uraian tahapan metode yang akan digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. metode penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil
Hasil  penelitian  dituliskan  berdasarkan  tahapan penelitian dari langkah awal penelitian hingga akhir.

## 4.1.1. Data
Data  berbentuk  file  Excel  dengan  nama  Data Kualitas  Udara  di  Tangerang  Selatan  diperoleh  dari Kaggle,  dengan  jumlah  rekord  sebanyak  1096  dan terdiri dari 10 atribut. Informasi pada Tabel 4.1 sebagai berikut:
Tabel 1 Dataset Kualitas Udara No. Atribut Tipe Data 1. Date Polynominal 2. PM2.5 Integer 3. PM10 Integer 4. SO2 Integer 5. CO Integer 6. O3 Integer 7. NO2 Integer 8. Max Integer 9. Critical Component Polynominal 10. Kualitas Udara Polynominal
Agar  dataset  tersebut  ada  di  repository Rapidminer,  maka  perlu  dilakukan  import  data kualitas  udara  di  tangerang.xlsx  menggunakan operator  ReadExcel ,  bisa  dilihat  pada  Gambar  2, sebagai berikut:
Gambar 2 Operator ReadExcel pada Rapidminer
4.1.2. Data Selection
Proses data selection merupakan tahapan yang dilakukan  untuk  menyeleksi  data  yang  tidak  relevan ataupun  data  yang  salah  input,  yang  nantinya  data tersebut  akan  diolah  menggunakan  rapidminer.  Pada
Studi Kelayakan Tinjauan Pustaka Data Data selection Preprocessing Transformasi Data Data Mining Interpretasi/ Evaluasi
tahap  ini,  proses  pemilihan  data  yang  relevan  dan Sesuai dengan tujuan penelitian yang telah ditetapkan, data  awal  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu dataset kualitas udara di wilayah tanggerang sebanyak 1097  data  yang  terdiri  dari  10  atribut  yaitu  date, PM2.5,  PM10,  SO2,  CO,  O3,  NO2,  MAX,  Critical Component.  Operator  yang  digunakan  dalam  seleksi data  yaitu  menggunakan  select  atribut,  bisa  dilihat pada Gambar 3 sebagai berikut:
Gambar 3 Model Proses Data Selection

## 4.1.3. Pre-Processing
Proses  pembersihan  atau  cleansing  data  dari nilai yang hilang atau tidak konsisten dilakukan pada tahap pre-processing. Sebelum melaksanakan langkah ini,  dilakukan  analisis  terlebih  dahulu  untuk menentukan apakah atribut dalam dataset yang dipilih mengandung  nilai  yang  hilang  atau  tidak  konsisten, dengan mengamati data statistic dilihat pada Gambar 4  setelah  diketahui  ada  data  yang  missing  kemudian dilakukan proses pre-processing dengan menggunakan operator Replace  Missing  Value. Bisa  dilihat  pada Gambar 4 dibawah ini:
Gambar 4 Data Statistic
Berdasarkan hasil dari gambar 4.  data statistic terlihat bahwa terdapat data yang missing pada atribut O3  sebanyak  60  data  maka  langkah  selanjutnya dilakukan proses replace missing value.
Gambar 5 Operator Replace Missing Value pada Rapidminer
Dari  hasil  operator  Replace  Missing  Values didapat informasi sebagai berikut
Gambar 6 Data Statistic
Dilihat dari hasil gambar 6 Data statistic bahwa atribut  O3  setelah  dilakukan  penerapan  operator replace  missing  value  maka  atribut  tersebut  sudah tidak missing hasilnya 0.

## 4.1.4. Transformation
Pada proses tranformasi data dalam penelitian ini  menggunakan  operator set  role yang  digunakan untuk  merubah  tipe  atribut  kualitas  udara  menjadi label. Adapun operator set role terlihat pada Gambar 7 sebagai berikut:
Gambar 7 Operator set role

## 4.1.5. Data Mining
Proses pencarian atau pengeksploran  Langkah awal  dalam  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi informasi  penting  dari  kumpulan  data  yang  sangat besar  yang  telah  dipilih  dengan  menggunakan prosedur  atau  pendekatan  tertentu.  Label  kualitas udara  digunakan  untuk  mengkategorikan  kumpulan data menggunakan algoritma Naïve Bayes. Algoritma Naïve  Bayes  dan  perangkat  lunak  RapidMiner digunakan untuk pemrosesan data. Model data mining dikembangkan untuk penelitian ini adalah seperti pada Gambar 8 sebagai berikut:
Gambar 8 Model proses data mining Naïve Bayes
Berdasarkan  hasil  Gambar  9  penerapan  dari metode  algoritma Naive  Bayes dalam  penelitian  ini untuk mengklasifikasikan data kualitas.
Gambar 9 Hasil Exampleset
Dilihat  dari  gambar  9  Hasil  Exampleset merupakan hasil dari output exampleset dari operator performance bahwa  hasil  prediksi  kualitas  udara terklasifikasi menjadi 3 klas yaitu: kualitas udara baik atau sedang dan Kurang Sehat.
Gambar 10 Hasil Visualisasi Kualitas udara
Pada  Gambar  10  merupakan  gambar  hasil visualisasi  klasifikasi  kualitas  udara  di  daerah tanggerang  terklasifikasi  menjadi  3  kelas  terdiri  dari kualitas udara baik, sedang dan tidak sehat.
Gambar 11 Hasil Accuracy
Dalam  hasil  kinerja  yang  diberikan,  terlihat bahwa  model  atau  sistem  klasifikasi  telah  dinilai berdasarkan  tiga  kategori  kualitas  udara:  "Sedang,"
"Baik," dan "Tidak Sehat." Berikut adalah interpretasi hasil kinerja tersebut.
a. Presisi (Precision):
Presisi  mengukur  seberapa  akurat  model  dalam mengidentifikasi  instansi  yang  benar  dari  kelas tertentu.  Hasil  menunjukkan  bahwa  untuk  kelas "Sedang"  dan  "Baik,"  model  memiliki  presisi 100%,  artinya  semua  instansi  yang  diprediksi sebagai  kelas  tersebut  benar-benar  milik  kelas tersebut.  Namun,  untuk  kelas  "Tidak  Sehat," presisi  adalah  22.07%,  yang  menunjukkan  bahwa sejumlah  besar  instansi  yang  diprediksi  sebagai "Tidak Sehat" ternyata sebenarnya bukan.
b. Recall: Recall  mengukur  seberapa  baik  model  dapat menemukan semua  instansi  yang benar dari suatu kelas.  Hasil  menunjukkan  bahwa  untuk  kelas "Sedang,"  recall  adalah  77.15%,  untuk  kelas "Baik"  recall  adalah  79.64%,  dan  untuk  kelas "Tidak Sehat" recall adalah 100%. Ini
menunjukkan  bahwa  model  dapat  menemukan sebagian  besar  instansi  dari  kelas  "Sedang"  dan "Baik,"  tetapi  dapat  menemukan  semua  instansi dari kelas "Tidak Sehat."
Ringkasnya,  meskipun  model  memiliki  presisi yang tinggi untuk kelas "Sedang" dan "Baik," kinerja pada  kelas  "Tidak  Sehat"  kurang  memuaskan  dalam hal  presisi.  Sebaliknya, recall untuk  kelas  "Tidak Sehat" sangat tinggi, menunjukkan kemampuan model untuk  mengidentifikasi  sebagian  besar  instansi  dari kelas  tersebut.  Evaluasi  ini  memberikan  wawasan tentang  kekuatan  dan  kelemahan  model  dalam mengklasifikasikan setiap kelas kualitas udara.

## 4.1.6. Evaluation
Dengan menggunakan akurasi sebesar 79.38% sebagai  ukuran  performa  keseluruhan  model,  kita dapat melihat evaluasi lebih rinci dengan mempertimbangkan metrik-metrik lain seperti presisi, recall , dan F1-score untuk setiap kelas kualitas udara. Berdasarkan hasil evaluasi model yang telah diberikan sebelumnya:
1. Presisi (Precision):
a. Kelas "Sedang": 100.00%
b. Kelas "Baik": 100.00%
c. Kelas "Tidak Sehat": 22.07%
2. Recall:
a. Kelas "Sedang": 77.15%
b. Kelas "Baik": 79.64%
c. Kelas "Tidak Sehat": 100.00%
3. F1-Score:
a. Kelas  "Sedang":  Dapat  dihitung  dari  presisi dan recall untuk mendapatkan nilai harmonik yang menggabungkan kedua metrik tersebut.
b. Kelas "Baik": Dapat dihitung dari presisi dan recall  untuk  mendapatkan  nilai  harmonik yang menggabungkan kedua metrik tersebut.
c. Kelas  "Tidak  Sehat":  Dapat  dihitung  dari presisi  dan  recall  untuk  mendapatkan  nilai harmonik  yang  menggabungkan  kedua metrik tersebut.
Hasil evaluasi ini memberikan pemahaman yang lebih  lengkap  tentang  kinerja  model  di  setiap  kelas kualitas  udara.  Meskipun  akurasi  umumnya  tinggi, fokus  pada  presisi  dan  recall  dapat  membantu mengidentifikasi  area  di mana model  dapat ditingkatkan,  terutama  jika  ada  kepentingan  khusus pada  salah  satu  kelas  tertentu.  Juga,  menggabungkan nilai F1-score memberikan perspektif holistik tentang keseimbangan antara presisi dan recall.

## 4.2. Pembahasan
Bagaimana  kualitas  udara  di  Tangerang  Selatan dapat  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma Naive Bayes berdasarkan parameter-parameter tertentu? Hasil  menunjukkan  bahwa  model Naive  Bayes berhasil mengklasifikasikan kualitas udara di Tangerang  Selatan  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 79.38%.  Presisi  dan  recall  untuk  setiap  kelas ("Sedang,"  "Baik,"  dan  "Tidak  Sehat")  memberikan gambaran  lebih  rinci  tentang  kinerja  model  terhadap masing-masing  kondisi  kualitas  udara.  Terutama, presisi  yang  tinggi  pada  kelas  "Sedang"  dan  "Baik" menunjukkan kemampuan model dalam mengidentifikasi kondisi tersebut dengan akurat.
Apa  saja  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap kualitas udara di wilayah Tangerang Selatan yang dapat dijadikan variabel dalam model klasifikasi Naive Bayes ? Informasi tentang faktor-faktor yang berpengaruh tidak langsung terlihat dari hasil evaluasi model Naive  Bayes dengan  hasil accuracy 79.38% bahwa atribut yang mempengaruhi kualitas udara yaitu menggunakan  parameter-parameter  yang  relevan, seperti  partikulat  matter,  partikulat  matter  (PM10), sulfur dioksida , nitrogen dioksida, karbon monoksida (CO),  dan  ozon  (O3).  Dapat  menghasilkan  label dengan  nilai Class  Moderate  (0.583),  Class  Good (0.358), dan Class Unhealty (0.058). Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  algoritma Naive  Bayes dapat memberikan  hasil  klasifikasi  yang  akurat  untuk  data tingkat kualitas udara di Tangerang Selatan.
Sejauh mana keakuratan dan kehandalan model Naive Bayes dalam mengklasifikasikan kualitas udara di Tangerang Selatan?
Model Naive  Bayes mencapai  akurasi  sebesar 79.38%, yang menunjukkan tingkat keberhasilan yang baik  secara  keseluruhan.  Namun,  perlu  diperhatikan bahwa  akurasi  sendiri  mungkin  tidak  cukup  untuk mengevaluasi kinerja model secara menyeluruh. Oleh karena  itu, evaluasi dilakukan  melalui presisi, recall, dan F1-score untuk  setiap  kelas,  memberikan wawasan tentang kemampuan model dalam menangani  setiap  kondisi  kualitas  udara  secara spesifik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dalam penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan algoritma  Naive  Bayes  terbukti  berhasil  dalam mengklasifikasika tingkat kualitas udara di Tangerang Selatan.  Berdasarkan  Indeks  Standar  Pencemaran Udara  (ISPU),  dengan  nilai accuracy mencapai 79.38%.  Uji  skenario  yang  dilakukan  menunjukkan kinerja  yang  positif.  Untuk  studi  berikutnya, disarankan  untuk  memperkuat  temuan  penelitian dengan  mengintegrasikan  analisis  statistik  lebih komprehensif,  seperti  uji  signifikansi  atau  analisis regresi.  Selain  itu,  melakukan  penelitian  tambahan untuk  membandingkan  keefektifan  algoritma  Naive Bayes dengan algoritma lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A.  A.  A.  Zaidiah,  "Prediksi  Kualitas  Udara Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor," JIPI , 2022.
[2]   A.  I.  Kirono  A,  "Klasifikasi  Tingkat  Kualitas Udara  Dki  Jakara  Dengan  Algoritma  Naive Bayes," eProceedings, vol. vol 9, 2022.
[3]   M.  S.  E.  Sodiq,  "Perbandingan  Metode  Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Kualitas Udara Di Dki Jakarta," jurnal kesehatan lingkungan, 2020.
[4]   S.  E.  Sang  A,  "Analisis  Data  Mining  Untuk Klasifikasi  Data  Kualitas  Udara  DKI  Jakarta Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  Dan Support  Vector  Machine,"  e-Proceeding  of Engineering, 2021.
[5]   M.  G.  Ridho  I,  "ANALISIS  KLASIFIKASI DATASET INDEKS STANDAR PENCEMARAN  UDARA  (ISPU)  DI  MASA PANDEMI  MENGGUNAKAN  ALGORITMA SUPPORT  VECTOR  MACHINE  (SVM)," Jurnal Ilmiah, 2023.
[6]   A.  A.  H.  Kirono,  "Klasifikasi  Tingkat  Kualitas Udara  Dki  Jakara  Dengan  Algoritma  Naive Bayes," e-Proceeding of Engineering, 2022.
[7]   S. A. U. S, "Analisis Dan Komparasi Algoritma Klasifikasi Dalam Indeks Pencemaran Udara Di Dki  Jakarta,"  JIKO  (Jurnal  Informatika  dan Komputer), 2021.
[8]   R.  R.  Aini  N,  "Sistem  Prediksi  Tingkat Pencemaran  Polusi  Udara  dengan  Algoritma Naïve  Bayes  pada  Kota  Makassar,"  Prosiding Seminar Nasional  Komunikasi dan Informatika, 2019.
[9]   A.  A.  H.  Kirono,  "Klasifikasi  Tingkat  Kualitas Udara  Dki  Jakara  Dengan  Algoritma  Naive Bayes," e-Proceeding of Engineering, 2022.
[10]  A.  A.  H.  Kirono,  "Klasifikasi  Tingkat  Kualitas Udara  Dki  Jakara  Dengan  Algoritma  Naive Bayes," e-Proceeding of Engineering, 2022.
[11]  W.  A.  S,  "KLASIFIKASI  DATA  MINING UNTUK MENENTUKAN
KUALITAS UDARA  DI  PROVINSI  DKI  JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-

## NEAREST  NEIGHBORS  (K  …,"  Journal  of
Technology Information , 2023.
[12]  A.  D.  S.  S.  Wiranata,  "KLASIFIKASI  DATA MINING UNTUK MENENTUKAN
KUALITAS  UDARA  DI  PROVINSI  DKI
JAKARTA  MENGGUNAKAN  ALGORITMA K-NEAREST  NEIGHBORS  (K  …,"  Journal  of Technology Information, 2023.