## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.203
E-ISSN : 2620-5181

## KOMPARASI ALGORITMA DECISION TREE, NAIVE BAYES DAN K- NEAREST NEIGHBOR UNTUK MENENTUKAN KUALITAS UDARA DI PROVINSI DKI JAKARTA
Irwansyah 1 , Ade Davy Wiranata 2* , Tupan Tri M 3
1,2 Teknik Informatika
3 Sistem Informasi
1,2 Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. HAMKA Jakarta, Indonesia.
3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widuri Jakarta, Indonesia.
Correspondence email : Adedavy@uhamka.ac.id
Article history: Submission date: November-15-2023    Revised date: November-26-2023    Published date: November-28-2023

## ABSTRACT
Air quality in DKI Jakarta Province refers to the state and cleanliness of the air in the area at a given time. The type and concentration of air pollutants are among the indicators used to assess air quality. DKI Jakarta's air pollution is severe, causing respiratory irritation, respiratory illnesses, and long-term health issues such as cardiovascular disease and  lung  cancer.  Air  pollution  can  also  harm the  environment  by  limiting  visibility  and harming  ecosystems.  The problem with the research is that no appropriate and relevant features for predicting air quality were used. The goal of this study is to identify and compare algorithms with the highest accuracy between decision trees. In determining air quality, naive Bayes and k-nearest neighbor are used. According to the findings of the K-5fold evaluation process performed with the RapidMiner tool, the accuracy of the Decision Tree algorithm was 95.89%, the accuracy of the Nave Bayes algorithm was 93.15%, and the accuracy of the K-NN algorithm was 91.78%. Based on these findings, the decision tree method has the greatest or best accuracy when compared to the Nave Bayes and K-NN algorithms.
Keywords: Air Pollution, DKI Jakarta, Decision Tree, Naïve Bayes, K-NN.

## ABSTRAK
Kualitas udara di Provinsi DKI Jakarta mengacu pada kondisi dan tingkat kebersihan udara di wilayah tersebut pada suatu  waktu  tertentu.  Kualitas  udara  dinilai  berdasarkan  sejumlah  parameter  yang  mencakup  jenis  dan  konsentrasi polutan udara. Polusi udara di DKI Jakarta sangat serius dan  dapat menimbulkan gangguan kesehatan seperti iritasi pernafasan, penyakit pernafasan, dan gangguan kesehatan jangka panjang seperti penyakit kardiovaskular dan kanker paru-paru. Polusi udara juga dapat mempengaruhi kualitas lingkungan, mengurangi visibilitas dan merusak ekosistem. Permasalahan  pada  penelitian  yaitu  belum  adanya  pemilihan  fitur  yang  tepat  dan  yang  paling  relevan  untuk memprediksi kualitas udara. Tujuannya dari penelitian ini untuk mengidentifikasi dan membandindingkan algoritma yang memiliki akurasi paling efektif antara decision tree, naive bayes, dan k-nearest neighbor dalam  menentukan kualitas udara. Dari hasil proses evaluasi menggunakan K-5 fold yang telah dilakukan menggunakan tools RapidMiner diperoleh hasil akurasi algoritma decision tree sebesar 95,89%, Akurasi algoritma naïve bayes sebesar 93,15%, dan akurasi  algoritma  K-NN  sebesar  91,78%.  Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  algoritma  decision  tree  memiliki akurasi paling tinggi atau paling baik dibandingkan dengan algoritman naïve bayes dan K-NN.
Kata Kunci: Polusi Udara,  DKI Jakarta, Decision Tree, Naïve Bayes ,  K-NN.

## PENDAHULUAN
Kualitas udara di Provinsi DKI Jakarta mengacu pada  kondisi  dan  tingkat  kebersihan  udara  di  wilayah tersebut pada suatu waktu tertentu. Kualitas udara dinilai berdasarkan  sejumlah  parameter  yang  mencakup  jenis dan konsentrasi polutan udara.
Pemantauan  kualitas  udara  bertujuan  untuk memberikan  informasi  yang  akurat  tentang  tingkat polusi  udara  dan  dampaknya  terhadap  kesehatan manusia dan lingkungan (Aziiz et al. 2022).
Beberapa  parameter  yang  umumnya  digunakan untuk  mengukur  kualitas  udara,  seperti  yang  telah disebutkan  sebelumnya,  melibatkan partikulat  matter (PM), ozon (O3), nitrogen  dioksida (NO2), sulfur
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
dioksida (SO2), karbon  monoksida (CO),  dan  bahan kimia  berbahaya  lainnya.  Kualitas  udara  yang  baik biasanya  memiliki  konsentrasi  polutan  yang  rendah, sedangkan kualitas udara yang buruk dapat menunjukkan tingkat polusi yang tinggi (Astriyani et al. 2023).
DKI  Jakarta,  sebagai  ibu  kota  Indonesia,  sering menghadapi  tantangan  terkait  polusi  udara  karena padatnya populasi, lalu lintas kendaraan yang padat, dan aktivitas industri. Pemerintah daerah dan lembaga terkait biasanya  melakukan  pemantauan  secara  rutin  untuk memahami tren kualitas udara dan mengambil langkah- langkah  yang  diperlukan  untuk  mengendalikan  atau mengurangi  polusi  udara.  Pentingnya  pemantauan kualitas  udara  di  DKI  Jakarta  melibatkan  beberapa aspek, termasuk kesehatan  masyarakat, lingkungan dan pengembangan  Kebijakan (Adinda Amalia, Ati Zaidiah 2022).
Polusi udara di DKI Jakarta sangat serius dan dapat menimbulkan  gangguan  kesehatan  seperti  iritasi pernafasan,  penyakit  pernafasan,  dan  gangguan kesehatan jangka panjang seperti penyakit kardiovaskular dan kanker paru-paru. Polusi udara juga dapat  mempengaruhi  kualitas  lingkungan,  mengurangi visibilitas  dan  merusak  ekosistem.  (Wiranata  et  al. 2023).
Algoritma Decision  Tree (Pohon  Keputusan) adalah  salah  satu  metode  machine  learning  yang digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi.  Algoritma  ini berfungsi dengan membagi dataset menjadi subset yang lebih  kecil  berdasarkan  serangkaian  keputusan  yang diambil  dari  fitur-fitur  tertentu.  Dalam  konteks klasifikasi,  setiap  cabang  dari  pohon  menggambarkan keputusan atau aturan, dan setiap daun pohon mewakili label  kelas  atau  nilai  target.  Keuntungan  algoritma Decision Tree melibatkan kemampuan interpretasi yang baik,  kemampuan  menangani  data  kategori,  dan  tidak memerlukan pra-pemrosesan data yang rumit (Budiyantara et al. 2020). Algoritma Naive  Bayes adalah  algoritma klasifikasi probabilistik yang berdasarkan pada teorema Bayes. Algoritma ini digunakan untuk mengklasifikasikan  instance  data  ke  dalam  kelas-kelas yang sudah diketahui. Meskipun sederhana, Naive Bayes sering kali memberikan hasil yang baik, terutama dalam konteks klasifikasi teks, analisis sentimen, dan aplikasi lainnya.  Algoritma  ini  sering  digunakan  dalam klasifikasi  teks,  seperti  kategorisasi  email,  analisis sentimen,  dan  klasifikasi  dokumen.  Meskipun Naive Bayes memiliki  asumsi  yang  cukup  sederhana,  dalam banyak  kasus,  algoritma  ini  memberikan  hasil  yang memadai dan mempunyai kelebihan dalam hal kecepatan dan efisiensi pada dataset besar (Muryono et al., 2021).
Algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  adalah algoritma  machine  learning  yang  digunakan  untuk klasifikasi  dan  regresi.  Algoritma  ini  berbasis  pada  ide bahwa instance data yang serupa cenderung berada dekat satu  sama  lain  dalam  ruang  fitur.  Dalam  konteks klasifikasi, KNN  menentukan kelas suatu instance data baru  berdasarkan  mayoritas  kelas  dari  K  tetangga terdekatnya,  di  mana  K  adalah  jumlah  tetangga  yang ditentukan  sebelumnya.  KNN  memiliki  keunggulan dalam keberlanjutan (tidak perlu melatih model), mudah diimplementasikan,  dan  mampu  menangani  data  non- linear (Muryono and Irwansyah 2020).
Penelitian  dari  Ade  Davy  Wiranata,  Soleman, Irwansyah,  I  Ketut  Sudaryana,  dan  Rizal.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  keakuratan klasifikasi kualitas udara di provinsi DKI Jakarta. Teknik data  mining yang penulis gunakan adalah algoritma K- Nearest  Neighbor (K-NN).  Hasil  proses  evaluasi algoritma  K -Nearest  Neighbors (K-NN)  dengan konvolusi  K-5    yang    dilakukan  menggunakan  tool RapidMiner  menunjukkan  bahwa  presisi  ganda  K-2 sebesar  73,97%,  dan  konvolusi  K-3  presisi  sebesar 72,60%, akurasi subjek K-4  sebesar 72,60%, dan akurasi subjek K-5  sebesar 75,35% (Wiranata et al. 2023). Permasalahan pada penelitian yaitu belum adanya pemilihan fitur yang tepat dan yang paling relevan untuk memprediksi  kualitas  udara.  Tujuannya  dari  penelitian ini  untuk  mengidentifikasi  algoritma  yang  memiliki akurasi paling efektif antara decision tree, naive bayes, dan  k-nearest  neighbor dalam  menentukan  kualitas udara (Muryono et al., 2020).
Pada penelitian ini memiliki keterbahuruan dari segi  algoritma  yang  digunakan  ada  tambahan  dua algotitma decision  tree  dan  naive  bayes ,  yang sebelumnya hanya  menggunakan satu  algoritma  yaitu k-nearest neighbor.

## METODE PENELITIAN

## Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Decision  Tree,  Naive  Bayes,  dan  K-Nearest  Neighbor adalah teknik-teknik yang digunakan dalam bidang data mining  dan machine  learning untuk  analisis  data  dan pengambilan keputusan (Tri Muryono et al.,  2021).
Langkah-langkah penelitian dijelaskan di bawah ini:
1. Dataset:  Kumpulan  data  yang  terorganisir  dan terstruktur    untuk  melakukan  analisis  dan pemodelan. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 244 item.
2. Transformasi  data  sebelum  diolah:  data  dibagi menjadi  dua  bagian  yaitu  data  latih  dan  data  uji. Dalam penelitian ini, 171 data dijadikan data latih dan 73 data dijadikan data uji.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.203
E-ISSN : 2620-5181
3. Algoritma:  Dalam    penelitian  ini  penulis menggunakan algoritma decision tree, naive bayes, dan K-NN sebagai model klasifikasi.
4. Menentukan  nilai  K-fold:  Mengacu  pada  jumlah lipatan    yang  digunakan  dalam  proses  validasi silang.
5. Uji  matriks  ( Confusion  Matrix ):  Alat  evaluasi untuk  mengukur  kinerja  suatu  model  klasifikasi dengan  membandingkan hasil prediksi model atau vektor kinerja dengan nilai sebenarnya pada dataset
6. Hasil evaluasi: Bandingkan  vektor kinerja dengan hasil  pengujian  matriks  konfusi,  terlepas  dari apakah hasil akurasinya sama atau berbeda.
Dataset Preprocessing Transformasi Data Data Training Data Testing Decision Tree, Naive Bayes, dan K- Nearest Neighbor (K-NN) Penentuan Nilai K-Fold Confusion Matrix Hasil Evaluasi Akurasi
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan Data (Data Preparation) Pengolahan data atau data preparation , merujuk pada serangkaian langkah dan  aktivitas yang dilakukan untuk  menyusun,  membersihkan,  dan  mengorganisasi data  agar  dapat  diolah  dengan  lebih  efisien  oleh algoritma  atau  sistem  analisis  data.  Tujuan  utama  dari pengolahan  data  adalah  memastikan  bahwa  data  yang digunakan  untuk  analisis  atau  pemodelan  memiliki kualitas  yang  baik,  konsisten,  dan  sesuai  dengan kebutuhan spesifik
Fase ini meliputi penyiapan data awal, pemilihan atribut  atau  variabel  yang  akan  dianalisis,  validasi variabel  yang  ada,  dan  persiapan  transformasi  data. Tahap  persiapan  data  ini  menghasilkan:  171  persiapan data  latih  dan  73  persiapan  data  uji  dilakukan.  Atribut yang  digunakan  terdiri  dari  sembilan  atribut.  Yang pertama  partikel  udara  (Pm10),  sulfur  dioksida  (SO2), karbon  monoksida  (CO),  ozon  (O3),  nitrogen  dioksida (NO2),  nilai  maksimum,  kritikal,  lokasi_SPKU,  dan kategori sebagai atribut hasil.
Di bawah ini adalah data atribut yang  digunakan dalam penelitian ini. Ditunjukkan pada Tabel 1.
Pengelompokan Data Pengelompokan data untuk klasifikasi melibatkan pembentukan model yang dapat memprediksi  kelas  atau  label  dari  suatu  objek berdasarkan fitur-fitur yang ada. Dalam klasifikasi, kita memiliki informasi sebelumnya tentang kelas-kelas yang mungkin  ada,  dan  tujuan  utamanya  adalah  membuat model yang dapat  mengklasifikasikan objek-objek baru ke dalam salah satu kelas tersebut.
Pada  tabel  1  dibawah  ini  merupakan  10  data contoh  dari  data  uji  ( testing) yang  digunakan  dalam penelitian ini.
Tabel 1. Contoh Sampel Data Testing Partikel udara (Pm10) Sulfur Dioksida (so2) Karbon monoksida (co) Ozon (o3) Nitrogen dioksida(no2) Nilai Max Kritikal lokasi_spku Kategori 38 36 25 46 9 46 O3 DKI5 Baik 45 36 39 102 8 102 O3 DKI5 Tidak Sehat 51 37 27 63 10 63 O3 DKI5 Sedang 51 38 19 85 10 85 O3 DKI5 Sedang 52 39 25 62 9 62 O3 DKI5 Sedang 62 37 39 64 9 64 O3 DKI5 Sedang 50 38 39 66 11 66 O3 DKI5 Sedang 52 40 22 70 11 70 O3 DKI5 Sedang 82 38 58 71 13 82 PM10 DKI4 Sedang 44 37 27 47 9 47 O3 DKI5 Baik Sumber: (Data.jakarta.go.id, 2020)
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## Desain Proses Menggunakan RapidMiner
Desain  proses  menggunakan tools rapidminer dapat kita lihat pada gambar 2, 3, dan 4 sebagai berikut:
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 2. Proses Desain dan Import Data Algoritma Decision Tree Dengan RapidMiner
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 3. Proses Desain dan Import Data Algoritma Naïve Bayes Dengan RapidMiner
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 4. Proses Desain dan Import Data Algoritma K-NN Dengan RapidMiner
1. Read Excel : Operator yang dapat digunakan untuk membaca  data  dari  file  Excel.  Fungsi  ini  dapat mengambil berbagai parameter, seperti nama sheet, nama kolom tertentu, dll pada aplikasi rapidminer.
2. Splite  Data: Operator  ini  digunakan  untuk membagi  data training dan  data testing. Pada penelitian ini penulis membagi data 0,7 untuk data training dan 0,3 untuk data testing.
3. Decision  Tree,  Naïve  Bayes, dan K-Nearest Neighbors : Peneliti menggunakan ketiga algoritma tersebut untuk membandingkan hasil akurasi.
4. Apply Model : Digunakan untuk model pembelajaran  mesin  yang  telah  dilatih  digunakan untuk  membuat  prediksi  atau  mengklasifikasikan
data  baru.  Setelah  melatih  model  dengan menggunakan  data  pelatihan,  langkah  berikutnya adalah  mengaplikasikan  model  tersebut  pada  data baru  yang  tidak  terlihat  untuk  membuat  prediksi atau klasifikasi.
5. Performance :  Digunakan  untuk  mengevaluasi seberapa  baik  suatu  model  pembelajaran  mesin atau  proses  analisis  data  dapat  memenuhi tujuannya. Pada penelitian ini kinerja  model  yang diukur adalah akurasi,
Hasil  Akurasi Performance  Vector dan Confusion Matrix Menggunakan Algoritma Decision Tree. Hasil  akurasi  algoritma decision  tree dapat  kita lihat pada gambar 5 sebagai berikut:
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 5. Hasil Akurasi Algoritma Decision Tree
Dapat  dilihat  pada  gambar  5  algoritma decision tree memiliki hasil accuracy sebesar 95,89%. Hasil performance  vector dan confusion  matrix dapat dilihat pada gambar 6. berikut ini.
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 6. Hasil Performance Vector dan Confusion Matrix Algoritma Decision Tree
1. Yang  memiliki  nilai  baik: true baik  0, true tidak sehat 0, dan true sedang 0.
2. Yang  memiliki  nilai  tidak  sehat: true baik  0, true tidak sehat 15, dan true sedang 0.
3. Yang memiliki nilai sedang: true baik 3, true tidak sehat 0, dan true sedang 55.

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.203
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi  Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Pohon Akar Keputusan Algoritma Decision Tree
Akar  pohon  keputusan  dari  algoritma decision tree dapat dilihat pada gambar 7 dibawah ini:
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 7.  Pohon Akar Keputusan Algoritma Decision Tree
Jika  nilai  max  >  100.500:  tidak  sehat  {baik=0, tidak sehat=36, sedang=0}.
Jika nilai max ≤ 100.500: sedang {baik=6, tidak sehat=0, sedang=129}.
Hasil  Akurasi Performance  Vector dan Confusion Matrix Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Hasil  akurasi  algoritma naïve  bayes dapat  kita lihat pada gambar 8 sebagai berikut:
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 8. Hasil Akurasi Algoritma Naïve Bayes.
Dapat  dilihat  pada  gambar  8  algoritma Naïve Bayes memiliki hasil accuracy sebesar 93,15%.
Hasil performance  vector dan confusion  matrix dapat dilihat pada gambar 9 berikut ini:
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 9. Hasil Performance Vector dan Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes
1. Yang memiliki nilai baik: true baik 2, true tidak sehat 0, dan true sedang 0.
2. Yang memiliki nilai tidak sehat: true baik 0, true tidak sehat 11, dan true sedang 0.
3. Yang  memiliki  nilai  sedang: true baik  1, true tidak sehat 4, dan true sedang 55.
Hasil  Akurasi Performance  Vector dan Confusion Matrix Menggunakan Algoritma K-NN. Hasil  akurasi  algoritma  K-NN dapat  kita  lihat pada gambar 10 sebagai berikut:
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 10. Hasil Akurasi Algoritma K-NN.
Dapat  dilihat  pada  gambar  10  algoritma  K-NN memiliki hasil accuracy sebesar 91,78%. Hasil performance  vector dan confusion  matrix dapat dilihat pada gambar  11 berikut ini:
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 11. Hasil Performance Vector dan Confusion Matrix Algoritma K-NN.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
1. Yang  memiliki  nilai  baik: true baik  2, true tidak sehat 0, dan true sedang 1. 2. Yang  memiliki  nilai  tidak  sehat: true baik  0, true tidak sehat 11, dan true sedang 0.
3. Yang memiliki nilai sedang: true baik 1, true tidak sehat 4, dan true sedang 54.
Hasil  Evaluasi  Menggunakan  Komparasi Decision Tree , Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor.
Berikut  ini  merupakan  grafik  hasil  evaluasi algoritma decision  tree , naive  bayes dan k-nearest neighbor dapat dilihat pada gambar 12. Berikut ini:
Sumber: (Irwansyah et al., 2023) Gambar 12. Grafik Hasil Akurasi Algoritma Decision Tree , Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor.
Pada diagram chart dapat kita lihat hasil akurasi pada  masing-masing  algoritma.  Akurasi  algoritma decision tree sebesar  95,89%,  Akurasi  algoritma naïve bayes sebesar  93,15%,  dan  akurasi  algoritma  K-NN sebesar 91,78%.

## KESIMPULAN
Dari hasil proses evaluasi  menggunakan  K- fold yang  telah  dilakukan  menggunakan tools RapidMiner diperoleh  hasil  akurasi  algoritma decision  tree sebesar 95,89%, Akurasi algoritma naïve bayes sebesar 93,15%, dan akurasi algoritma K-NN sebesar 91,78%. Dari hasil tersebut  dapat  disimpulkan  algoritma decision  tree memiliki  akurasi  paling  tinggi  atau  paling  baik dibandingkan dengan algoritman naïve bayes dan K-NN.

## DAFTAR PUSTAKA
Adinda Amalia, Ati Zaidiah, dan Ika Nurlaili Isnainiyah.
2022.  “Analisis  Dan  Komparasi  Algoritma
Klasifikasi  Dalam  Indeks  Pencemaran  Udara  Di Dki Jakarta.” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika 7(2):496–507.
Astriyani,  Maya,  Ida  Nur  Laela,  Dwi  Puji  Lestari,
Laudiana  Anggraeni,  and  Tri  Astuti.  2023. “Analisis  Klasifikasi  Data  Kualitas  Udara  Dki Jakarta Menggunakan Algoritma C.45.” JuSiTik :
Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi
Komunikasi 6(1):36–41.
Aziiz,  Abdul,  Hendrie  Kirono,  Ibnu  Asror,  Yanuar Firdaus,  and  Arie  Wibowo.  2022.  “Klasifikasi Tingkat Kualitas Udara Dki Jakarta Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes.” EProceedings  …
9(3):1962–69.
Budiyantara,  Agus,  Irwansyah  Irwansyah, Egi Prengki,
Pandi Ahmad Pratama, and Ninuk Wiliani. 2020. “Komparasi  Algoritma  Decision  Tree,  Naive
Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk
Memprediksi  Mahasiswa  Lulus  Tepat  Waktu.” JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan  Teknologi Komputer) 5(2):265–70.
Irwansyah,  Ade  Davy  Wiranata,  Tupan  Tri  M.  2023. Komparasi Algoritma Decision Tree, Naive Bayes Dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Menentukan Kualitas Udara Di Provinsi Dki Jakarta . Jakarta. Muryono, Tupan Tri and Irwansyah. 2020. “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan
Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors (K-Nn).” Journal  Of  Technology  Information 6(1):43–48.
Muryono,  Tupan  Tri,  Irwansyah  Irwansyah,  and  Agus Budiyantara.  2020.  “Penentuan  Penerimaan Pegawai  Menggunakan  Metode  Perbandingan Eksponensial  (Mpe).” Infotech:  Journal  of Technology Information 6(2):57–62.
Muryono,  Tupan  Tri,  Ahmad  Taufik,  and  Irwansyah Irwansyah.  2021.  “Perbandingan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor,  Decision  Tree,  Dan  Naive Bayes  Untuk  Menentukan  Kelayakan  Pemberian Kredit.” Infotech: Journal of  Technology
Information 7(1):35–40. Tri  Muryono,  Tupan  and  I.  Ketut  Sudaryana.  2021. “Pemilihan Skripsi Mahasiswa Terbaik
Menggunakan  Metode  Composite  Performance Index  (CPI).” Infotech:  Journal  Of  Technology Information 7(2):99–104.
Wiranata,  Ade  Davy,  Soleman  Soleman,  Irwansyah Irwansyah,  I.  Ketut  Sudaryana,  and  Rizal  Rizal.
2023. “Klasifikasi Data Mining Untuk Menentukan  Kualitas  Udara  Di  Provinsi  Dki Jakarta  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbors (K-Nn).” Infotech: Journal of Technology Information 9(1):95–100. 95,89% 93,15% 91,78% 0,00% 50,00% 100,00% 150,00% Decision Tree Naïve Bayes K-NN HASIL  EVALUASI  ALGORITMA DECISION  TREE,  NAIVE  BAYES,
DAN  K-NN