Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4699

## KLASIFIKASI
INDEKS

## STANDAR
PENCEMARAN UDARAN (ISPU) MENGGUNAKAN ALGORITMA

## XGBOOST  DENGAN  TEKNIK  IMBALANCED  DATA (SMOTE)
Achmad Fauzihan Bagus Sajiwo 1* , Basuki Rahmat 2 , Achmad Junaidi 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Surabaya
Received: 30 Juni 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: ISPU, Klasifikasi, XGBoost, Imbalanced Data, SMOTE
Corespondent Email: 20081010069@student.upnjatim. ac.id
Abstrak. Polusi udara adalah masuknya zat-zat berbahaya ke atmosfer, yang dapat disebabkan oleh tindakan manusia, serta oleh peristiwa alam. Menurut Air Quality Live Index (AQLI) pada bulan April 2021, DKI Jakarta sebagai ibu  kota  negara,  menempati  posisi  keenam  di  dunia  dengan  kota  tingkat kualitas  udara  yang  paling  buruk.  Untuk  menghadapi  masalah  polusi  udara yang  terus  memburuk,  perlu  diambil  tindakan  yang  tepat,  satu  diantaranya adalah  melakukan  penelitian  klasifikasi  indeks  standar  pencemaran  udara (ISPU).  Penerapan  klasifikasi  ISPU  membutuhkan  metode  yang  dapat mengolah  dan  menganalisis  pola  data  dari  sensor-sensor  yang  mengukur tingkat  polutan  udara.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah eXtreme Gradient Boosting (XGBoost). Untuk membantu menyeimbangkan data,  pada  penelitian  ini  menggunakan  Synthetic  Minority  Over-sampling Technique (SMOTE). Data yang digunakan adalah ISPU DKI Jakarta tahun 2022-2023. Hasil klasifikasi indeks standar pencemaran udara menggunakan algoritma  XGBoost  dengan  teknik  SMOTE,  didapatkan  akurasi  sebesar 99.63%.
Abstract. Air  pollution  is  the  introduction  of  harmful  substances  into  the atmosphere,  which  can  be  caused  by  human  actions,  as  well  as  by  natural events.  According  to  the  Air  Quality  Live  Index  (AQLI)  in  April  2021,  DKI Jakarta, as the nation's capital, is in sixth place in the world with the city with the  worst  air  quality  level.  To  face  the  problem  of  air  pollution  which continues  to  worsen,  appropriate  action  needs  to  be  taken,  one  of  which  is conducting research on the classification of the air pollution standard index (ISPU).  Implementing  the  ISPU  classification  requires  a  method  that  can process  and  analyse  data  patterns  from  sensors  that  measure  air  pollutant levels.  The  method  used  in  this  research  is  eXtreme  Gradient  Boosting (XGBoost). To help balance the data, this research used Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). The data used is the DKI Jakarta ISPU for 2022-2023. The results of the standard air pollution index classification using  the  XGBoost  algorithm  with  the  SMOTE  technique,  obtained  an accuracy of 99.63%.

## 1. PENDAHULUAN
Kesejahteraan makhluk hidup sangat dipengaruhi  oleh  adanya  lingkungan  yang sehat.  Kualitas  udara  yang  memenuhi  standar
kesehatan  merupakan  elemen  penting  dalam menciptakan  lingkungan  yang  sehat.  Udara yang kita hirup sangat penting bagi keberadaan kita,  karena  menyediakan  unsur  oksigen  yang
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
penting bagi kita [1]. Polusi udara menimbulkan bahaya paling signifikan terhadap  kesenjangan  Lingkungan  [2].  Polusi udara  adalah  masuknya  berbagai  zat  secara berbahaya  ke  dalam  atmosfer  kita,  baik  yang disebabkan  oleh  tindakan  manusia  yang disengaja maupun tidak, atau yang timbul dari kejadian alam [3].
Menurut  Organisasi  Kesehatan  Dunia (WHO),  dampak  buruk  dari  polusi  udara mengakibatkan kematian dini pada 2 juta orang setiap  tahunnya  [4].  Hanya  5%  negara  yang mampu  mematuhi  pedoman  polusi  udara  yang ditetapkan oleh WHO [5]. Indonesia menempati peringkat ke-17 secara global dalam hal tingkat polusi udara dan peringkat ke-1 secara wilayah Asia  Tenggara  [6].  Berdasarkan  Air  Quality Live Index (AQLI) pada bulan April 2021, DKI Jakarta  sebagai  ibukota  negara  menempati posisi kota ke-6 di dunia dengan kualitas udara paling  buruk  [7].  Meningkatnya  aktivitas manusia  telah  memicu  kekhawatiran  yang mendesak  terhadap  masalah  polusi  udara  [8]. Untuk  menanggulangi  masalah  polusi  udara yang  hari  demi  hari  terus  memburuk, diperlukan adanya tindakan seperti menggunakan  kendaraan  umum  sebagai  alat transportasi sehari-hari, menerapkan konsep 3R yaitu  reduce,  reuse,  recycle,  memanfaatkan sumber  energi  yang  berkelanjutan  dan  ramah lingkungan dan rutin mengecek kualitas standar udara  [9].  Di  Indonesia  pengukuran  standar kualitas udara yang resmi yaitu Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU), hal ini sesuai dengan Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup Nomor  :  KEP  45/MENLH/1997  Tentang Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU) [10].
ISPU  berfungsi  sebagai  tolok  ukur  utama untuk  mengkategorikan  dan  menjelaskan kualitas  udara  yang  didasarkan  pada  dampak besar  terhadap  kesejahteraan  individu  dan vitalitas  semua  makhluk  hidup.  Terdapat  lima parameter  dalam  ISPU  sebagai  pengamatan kualitas  udara  seperti  :  Tingkat  Partikulat (PM10),  Oksida  Nitrogen  (NO2),  Sulfur Dioksida (SO2), Karbon Monoksida (CO), dan ozon  permukaan  (O3)  [11].  Jika  senyawa- senyawa  tersebut  melampaui  ambang  batas yang dapat diterima, maka berpotensi membahayakan kesejahteraan seseorang, bahkan menyebabkan kematian, terutama pada sistem  pernafasan  [12].  ISPU  dibagi  menjadi
lima kategori berbeda, yaitu baik, sedang, tidak sehat, sangat tidak sehat, dan berbahaya [13].
Penerapan  klasifikasi  ISPU  memerlukan metode  yang  mampu  menganalisis  dan menguraikan pola data yang berasal dari sensor yang mengukur tingkat polutan udara. Metode umum  yang  sering  digunakan  adalah  metode pembelajaran mesin (machine learning), sebuah bidang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer  memperoleh  pengetahuan  dari  data secara  mandiri,  sehingga  tidak  memerlukan pemrograman  eksplisit  [14].  Machine  learning yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah eXtreme Gradient Boosting (XGBoost).
XGBoost  adalah  algoritma  pembelajaran mesin yang terkenal digunakan dalam klasifikasi dan regresi. Algoritma ini mengadopsi  pendekatan  ensemble  dari  pohon keputusan, di mana sejumlah pohon keputusan dibangun secara berurutan untuk meningkatkan kinerja  keseluruhan  model.  Teknik  yang digunakan pada penelitian ini adalah Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). SMOTE  adalah  teknik  yang  umum  digunakan dalam  pemrosesan  data  yang  tidak  seimbang (imbalanced  data).  Teknik  ini  bekerja  dengan membuat  sampel  sintetis  baru  dalam  kelas minoritas.
Pada tahun 2023 [15] menerapkan algoritma XGBoost  untuk  klasifikasi  kualitas  udara. Parameter  yang  digunakan  dalam  klasifikasi tersebut  antara  lain  Particulate  Matter  10 (PM10), Particulate Matter 2.5 (PM2.5), Sulfur Dioksida  (SO2),  Karbon  Monoksida  (CO), Ozon  (O3)  dan  Nitrogen  Dioksida  (NO2). Dalam  penelitian  tersebut  didapatkan  nilai precision  sebesar  97%,  nilai  recall  sebesar 100%,  nilai  F-1  Score  sebesar  98%  dan  nilai accuracy sebesar 98.61%.
Penelitian selanjutnya tentang model prediksi  kepadatan  lalu  lintas  :  Perbandingan antara algoritma Random Forest dan XGBoost pernah  dilakukan  oleh  [16].  Data  yang digunakan  dari  Metro  Interstate  Traffic Volume, yang disediakan  oleh  repositori  data UCI.  Hasil  accuracy  yang  didapatkan  untuk algoritma XGBoost sebesar 95.92%, sedangkan algoritma  Random  Forest  sebesar  95.53% dengan  algoritma  XGBoost  memiliki  waktu pemrosesan    lebih    cepat  532%  dibanding algoritma Random  Forest.
Selanjutnya  penelitian  tentang  penerapan teknik  SMOTE  pada  klasifikasi  objektivitas
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
berita online dengan algoritma KNN [17]. Nilai k tetangga yang digunakan bervariasi yaitu 1, 3, 5, 7 dan 9. Dari hasil pengujian teknik SMOTE dapat  meningkatkan  nilai  accuracy.  Dengan nilai    accuracy      k=1    meningkat    5,00    dan untuk    nilai    k=3  meningkat  1,72.  SMOTE meningkatkan    nilai  precision    untuk    semua nilai    k  tetangga.  Untuk  nilai  recall  dan  F- measure SMOTE   dapat   menurunkan   nilai keduanya   untuk semua nilai k tetangga.
Berdasarakan penelitian sebelumnya, peneliti ingin melakukan perbandingan algoritma  eXtreme  Gradient  Boosting  dengan teknik  imbalance  data  pada  klasifikasi  indeks standar  pencemaran  udara    (ISPU)  dengan Synthetic Minority Over-sampling Technique.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Pencemaran Udara
Pencemaran  udara  adalah  kondisi  di  mana terjadi keberadaan satu atau beberapa zat kimia, fisik,  atau  biologis  dalam  jumlah  yang berpotensi membahayakan, yang dapat membahayakan kesehatan manusia, hewan, dan tumbuhan, mengganggu estetika dan kenyamanan,  atau  menyebabkan  kerusakan pada property [18].
Sumber  pencemaran  udara  dapat  dibagi menjadi  tiga  kategori,  yaitu  sumber  perkotaan dan  industri,  sumber  pedesaan  atau  pertanian, Pencemaran  udara  di  wilayah  perkotaan  dan industri  disebabkan  oleh  kemajuan  teknologi yang  menghasilkan  banyak  pabrik  industri, pembangkit  listrik,  dan  kendaraan  bermotor. dan sumber alami. Menurut UU No. 32 Tahun 2009  tentang  Perlindungan  dan  Pengelolaan Lingkungan Hidup, tindakan untuk mengendalikan  pencemaran  udara  meliputi langkah-langkah pencegahan, penanggulangan, dan pemulihan kualitas udara. Penyelenggaraan pengendalian  pencemaran  dilakukan  oleh pemerintah  pusat,  pemerintah  daerah,  dan pelaku  usaha  atau  kegiatan,  sesuai  dengan kewenangan,  peran,  dan  tanggung  jawab mereka masing-masing [19].

## 2.2. Indeks Standar Pencemaran Udara
Indeks  Standar  Pencemar  Udara  (ISPU) merupakan  suatu  parameter  yang  digunakan untuk  mengukur  kualitas  udara  dengan mengindikasikan  tingkat  pencemaran  udara yang  disebabkan  oleh  zat  kimia  dan  partikel
yang  ada  di  udara  [20].  Indeks  Standar Pencemaran  Udara  (ISPU)  merupakan  salah satu cara untuk mengukur seberapa tercemarnya udara. Penghitungannya menggunakan  metode  tertentu  yang  telah ditetapkan  dalam  Keputusan  Kepala  Badan Pengendalian  Dampak  Lingkungan  Nomor KEP-107/KABAPEDAL/11/1997 [21].

## 2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  mendasar  yang melibatkan  identifikasi  dan  kategorisasi  kelas atau  konsep  data.  Tujuan  utama  klasifikasi adalah  untuk  mengembangkan  model  atau fungsi  yang  dapat  membedakan  kelas-kelas tersebut  secara  akurat  untuk  memprediksi klasifikasi objek yang tidak diketahui. Dengan memahami pola dan hubungan yang ada dalam data,  klasifikasi  memungkinkan  kita  membuat keputusan  dan  prediksi  berdasarkan  hasil  atau observasi di masa depan [22].

## 2.4. eXtreme Gradient Boosting
XGBoost  merupakan  perkembangan  dari metode  gradient  boosting  yang  diusulkan  oleh Dr. Tianqi Chen dari University of Washington pada  tahun  2014.  Gradien  boosting  adalah teknik  serbaguna  yang  memiliki  kemampuan untuk  secara  efektif  mengatasi  beragam masalah  seperti  regresi,  klasifikasi,  dan pemeringkatan.  Prinsip  dasarnya  melibatkan penyesuaian  parameter  pembelajaran  secara berulang untuk meminimalkan fungsi kerugian secara bertahap, yang berfungsi sebagai metrik untuk  mengevaluasi  performa  model  [23]. XGBoost berupaya mengatasi masalah overfitting dan meningkatkan efisiensi komputasi  dengan  menyederhanakan  fungsi tujuan. Dengan menggabungkan istilah prediksi dan  regularisasi,  XGBoost  bertujuan  untuk mencapai keseimbangan antara mengendalikan kompleksitas model dan mencegah overfitting, sambil  mempertahankan  kecepatan  komputasi yang optimal [24].

## 2.5. Imbalance Data
Ketidakseimbangan data terjadi ketika salah satu  kelas  memiliki  jumlah  yang  jauh  lebih banyak  dibandingkan  dengan  kelas  lainnya, yang mengakibatkan penurunan kinerja klasifikasi  pada  kelas  yang  lebih  sedikit jumlahnya  [25].  Ini  menjadi  masalah  dalam klasifikasi  karena  algoritma  cenderung  lebih
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
sering  memprediksi  kelas  dengan  data  yang lebih  banyak  (mayoritas)  dan  mengabaikan kelas dengan data yang lebih sedikit (minoritas).  Akibatnya,  akurasi  prediksi  untuk kelas  mayoritas  akan  tinggi,  sedangkan  untuk kelas minoritas akan rendah

## 2.6. Synthetic Minority Over-sampling Techniqueasis
Teknik  Pengambilan  Sampel  Minoritas
Sintetis  (SMOTE)  adalah  algoritma  efektif yang  dirancang  untuk  mengatasi  masalah ketidakseimbangan data dalam tugas klasifikasi.  Dengan  meningkatkan  representasi kelas  minoritas  secara  artifisial  melalui  proses oversampling, SMOTE
berpotensi meningkatkan  kinerja  model  klasifikasi  secara signifikan.
Prosedur formalnya dimulai dengan menetapkan  parameter oversampling N,  yang dapat  disesuaikan  untuk  mencapai  distribusi kelas  yang  seimbang  atau  ditentukan  melalui proses pembungkusan. Prosedur ini melibatkan beberapa  langkah  yang  dilakukan  secara iteratif.  Pertama, instance dari  kelas  minoritas dipilih  secara  acak  dari  dataset  pelatihan. Kemudian,  K  tetangga  terdekat  (biasanya  5) diidentifikasi.  Terakhir,  N instance dipilih secara acak dari K tetangga ini untuk membuat instance baru melalui interpolasi.

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  mencakup  kumpulan  teknik, prinsip,  dan  prosedur  komprehensif  yang digunakan  dalam  bidang  atau  disiplin  ilmu tertentu  untuk  memfasilitasi  penelitian  yang cermat dan sistematis. Metodologi penelitian ini ditunjukkan oleh gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian Pada  diagram  alur  penelitian  dapat  dilihat, penelitian  ini  dimulai  dari  pengumpulan  data. Selanjutnya  yaitu preprocessing data.  Pada preprocessing data,  terdapat  beberapa  tahapan untuk  membuat  data  siap  untuk  dilakukan klasifikasi.
Gambar 2. Diagram Alur Preprocessing
Data
Setelah preprocessing data,  data  dibagi menjadi data train dan data test . Lalu masuk ke proses  klasifikasi.  Terakhir  adalah  evaluasi model.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU)  DKI  Jakarta  tahun  2021  sampai  tahun 2023.  Dataset  didapat  dari  website  Satu  Data Jakarta yang beralamatkan (url : https://satudata.jakarta.go.id/home). Dari data 3 tahun tersebut terkumpul total dataset berjumlah 4015 data. Data tersebut diambil dari stasiun  pemantauan  kualitas  udara  (SPKU) yang tersebar di lima titik.
Gambar 3. Data ISPU Data ISPU tahun 2021 berjumlah 1825 data dengan  kategori  sedang  berjumlah  1349  data, kategori  tidak  sehat  berjumlah  272  data  dan kategori  baik  berjumlah  188  data.  Data  ISPU tahun 2022 berjumlah 365 data dengan kategori sedang berjumlah 225 data, kategori tidak sehat berjumlah 137 data dan kategori baik berjumlah 3 data. Data ISPU tahun 2023 berjumlah 1825 data  dengan  kategori  sedang  berjumlah  1358 data,  kategori  tidak  sehat  berjumlah  207  data dan kategori baik berjumlah 236 data.

## 4.2. Preprocessing Data 4.2.1. Penggabungan Data
Tahap  proses  preprocessing  data  pada penelitian ini dimulai dari penggabungan data.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Data yang digunakan adalah data indeks standar pencemaran  udara  (ISPU)  DKI  Jakarta  tahun 2021  –  2023  dalam  bentuk  per  satu  tahun. Untuk  mendapatkan  data  yang  mencakup semuanya, data digabungkan menjadi satu.
Gambar 4. Hasil Penggabungan Data ISPU

## 4.2.2. Transformation Data
Pada tahap transformation data, nilai dalam parameter  kategori  yang  awalnya  bertipe  data string  diubah menjadi tipe  data  numerik.  Pada penelitian  ini  parameter  kategori  adalah  label kategorikal.
Gambar 5. Hasil Transformation Data Parameter  kategori  yang  sebelumnya  berisi sedang, tidak sehat dan baik berubah menjadi 0, 1 dan 2.

## 4.2.3. Data Cleaning
Pada  tahap  data  cleaning  dilakukan pembersihan  data  dan  penghapusan  parameter yang  tidak  digunakan  dalam  klasifikasi  ini. Terdapat data yang bernilai “-“, yang menjadi fokus utama dalam pembersihan data
Gambar 6. Data ISPU Kotor Pada  baris  periode  202101  kolom  pm2.5 terdapat data yang bernilai “-“. Begitu juga pada baris  202311  terdapat  data  yang  bernilai  “-“ pada  kolom  pm10,  so2,  co,  o3  dan  no2.  Data yang  memiliki  nilai  “-’’  tersebut  diubah menjadi  NaN  untuk  memudahkan  dalam perhitungan  atau  pengecekan  data  yang  tidak memiliki  nilai  ( missing  value ).  Peneliti melakukan  perbandingan  dalam  mengatasi missing  value ,  yaitu  dengan  menghapus  data yang memiliki missing value, mengisi data yang memiliki missing  value dengan  mean  dan median pada masing-masing parameter tersebut.
Gambar 7. Missing Value diisi Median Pada gambar 7, dapat dilihat tidak ada data yang bernilai “-“ karena data yang bernilai “-“ telah diisi dengan median dari setiap parameter masing-masing. Parameter pm10 memiliki nilai median  55,  parameter  pm2.5  memiliki  nilai median  79,  parameter  so2  memiliki  nilai median 39, parameter co memiliki nilai median 12, parameter o3 memiliki nilai median 28 dan parameter no2 memiliki nilai median 18.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 8. Missing Value diisi Mean Pada gambar 8, dapat dilihat tidak ada data yang bernilai “-“ karena data yang bernilai “-“ telah  diisi  dengan  mean  dari  setiap  parameter masing-masing. Parameter pm10 memiliki nilai mean 53, parameter pm2.5 memiliki nilai mean 79,  parameter  so2  memiliki  nilai  mean  37, parameter co memiliki nilai mean 12, parameter o3  memiliki  nilai  mean  32  dan  parameter  no2 memiliki nilai mean 19.
Setelah  mengatasi  data missing  value , peneliti menghapus variable atau kolom periode data, tanggal, max, critical dan stasiun. Variable yang  nantinya  digunakan  dalam  klasifikasi adalah pm10, pm25, so2, co, no2 dan kategori.
Gambar 9. Hasil Penghapusan Kolom

## 4.2.4. Normalisasi Data
Proses  normalisasi  data  bertujuan  untuk mengubah variable numerik sehingga memiliki rentang  nilai  yang  konsisten  atau  setara. Tujuannya  adalah  untuk  memastikan  bahwa semua  variable  memberikan  pengaruh  yang seimbang dalam analisis statistik atau pemodelan, serta untuk mempermudah perbandingan  antara  variable  yang  memiliki rentang  nilai  berbeda.  Dengan  normalisasi, variable-variable  dengan  skala  yang  berbeda dapat dianalisis bersama-sama tanpa menyebabkan  bias  atau  distorsi  dalam  hasil analisis.
Gambar 10. Hasil Normalisasi Data Peneliti  menggunakan  metode  min-max scaling  dalam  menormalisasi  data.  Metode normalisasi min-max mengkonversi setiap nilai setiap  fitur  ke  rentang  [0,  1].  Prosedur  ini menetapkan nilai minimum karakteristik menjadi 0 dan nilai maksimum menjadi 1, serta mengubah nilai lainnya menjadi angka desimal antara 0 dan 1.

## 4.2.5. Feature Selection
Pada  feature  selection  dilakukan  proses memilih  subset  fitur  yang  paling  relevan  dari dataset yang tersedia. Dalam pembuatan model prediktif,  variable  target  atau  dependen  harus dikeluarkan  dari  dataset  karena  variable tersebut adalah yang diprediksi oleh model.
Gambar 11. Correlation Matrix Sebelum  memilih  subset,  variable  atau parameter o3 dihapus, karena setelah dilakukan analisis  korelasi,  parameter  o3  memiliki korelasi  yang  rendah  dengan  variable  target atau  variable  lain  dalam  dataset.  Parameter o3 dianggap  kurang  memberikan  informasi  yang signifikan untuk tujuan analisis atau pemodelan.
Langkah  selanjutnya  yaitu  kolom  kategori dihapus.  Dalam  proses  pembuatan  model prediktif,  fitur  target  atau  variable  dependen harus  dihapus  dari  dataset  karena  variable  ini adalah  variable  yang  ingin  diprediksi  oleh model. Dengan kata lain, fitur target tidak boleh dimasukkan sebagai fitur input ke dalam model, karena  hal  itu  mengakibatkan  bocornya informasi  target  ke  dalam  proses  pembuatan model,  yang  dapat  menyebabkan  overfitting. Oleh karena itu kolom kategori dihapus, karena kolom  kategori  termasuk  dalam  fitur  target yang ingin diprediksi.

## 4.2.6. Balancing Data
Tahap  balancing  data  merupakan  tahap untuk  menyeimbangkan  distribusi  kelas  dalam
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
dataset  dengan  memperoleh  jumlah  sampel yang seragam atau setidaknya lebih seimbang di antara  kelas-kelas  yang  ada.  Teknik  yang digunakan  dalam  balancing  data  adalah Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique (SMOTE)  yang  merupakan  teknik  imbalance data.
Tabel 1. Hasil Balancing Data Kelas Original SMOTE 0 230 2449 1 2449 2449 2 483 2449 Jumlah 7347 Kategori  0  adalah  kelas  minoritas  dan kategori  1  adalah  kelas  mayoritas.  Teknik SMOTE menyeimbangkan data dengan membuat  sampel  sintetis  baru  sesuai  dengan jumlah  kelas  mayoritas  yaitu  sebanyak  2449 data.

## 4.3. Pembagian Data
Data  yang  diperoleh  dari  hasil  balancing data  sejumlah  2449  data  per  kategori.  Peneliti membagi atau mengalokasikan 80% data untuk pelatihan dan 20% data untuk pengujian. Hasil dari  pembagian  data  pelatihan  dan  data pengujian  pada  teknik  SMOTE  yaitu  terdapat 5877 data pelatihan dan 1470 data pengujian

## 4.4. Klasifikasi
Langkah pertama pada klasifikasi XGBoost yaitu  dengan  pembuatan  model.  Fungsi  yang digunakan  dari  modul  library  XGBoost  yaitu XGBClassifier.  Model  dibuat  dengan  pohon keputusan awal yaitu 50, learning_rate=0.1 dan max_depth=3.
Gambar 12. Grafik Akurasi Missing Value dihapus Dari  grafik  akurasi  menunjukkan  bahwa akurasi  model  berubah-ubah  seiring  dengan peningkatan jumlah estimator. Akurasi
mencapai  nilai  tertinggi  berada  pada  titik  26 yaitu  dengan  nilai  accuracy  sebesar  99.63%. Titik tersebut menunjukkan jumlah n_estimator optimal  untuk  model  tersebut.  Setelah  titik  26 tidak  terjadi  peningkatan  akurasi  secara signifikan  karena  model  telah  mencapai  batas kemampuan.
Gambar 13. Grafik Akurasi Missing Value
diisi Mean
Dari  grafik  akurasi  menunjukkan  bahwa akurasi  model  berubah-ubah  seiring  dengan peningkatan jumlah estimator. Akurasi mencapai  nilai  tertinggi  berada  pada  titik  48 yaitu dengan nilai akurasi sebesar 98.81%. Titik tersebut  menunjukkan  jumlah  n_estimator optimal untuk model tersebut.
Gambar 14. Grafik Akurasi Missing Value
dihapus
Dari  grafik  akurasi  menunjukkan  bahwa akurasi  model  berubah-ubah  seiring  dengan peningkatan jumlah estimator. Akurasi mencapai  nilai  tertinggi  berada  pada  titik  56 yaitu dengan nilai akurasi sebesar 98.68%. Titik tersebut  menunjukkan  jumlah  n_estimator optimal  untuk  model  tersebut.  Setelah  titik  56 tidak  terjadi  peningkatan  akurasi  secara signifikan  karena  model  telah  mencapai  batas kemampuan.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 4.5. Evaluasi Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  dan perbandingan menyeluruh untuk menilai kinerja model klasifikasi algoritma XGBoost.
Gambar 15. Confusion Matrix Missing Value dihapus Gambar 15 merupakan confusion matrix dari hasil  pengujian  dari missing  value yang dihapus.  Nilai precision,  recall dan f1-score didapatkan  dari  perhitungan confusion  matrix.
Berikut  adalah  perhitungan  manual  untuk mencari nilai precision, recall dan f1-score dari confusion matrix . - Kelas 0 TP = 514 FP = 4+0 = 4 FN = 0+0 = 0
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 514 514+4 =  0.99
(1)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 514 514+0 =  1.00 (2)
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2𝑥𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2𝑥0.99𝑥1.00 0.99𝑥1.00 =  1.00 (3)
- Kelas 1
TP = 467 FP = 0+0 = 0 FN = 4+0 = 4
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 467 467+0 =  1.00 (4)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 467 467+4 =  0.99 (5)
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2𝑥𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2𝑥1.00𝑥0.99 1.00𝑥0.99 =  1.00 (6)
- Kelas 2
TP = 485 FP = 0+0 = 0 FN = 0+0 = 0
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 485 485+0 =  1.00 (7)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 485 485+0 =  1.00 (8)
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2𝑥𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2𝑥1.00𝑥1.00 1.00𝑥1.00 =  1.00 (9)

## Gambar 16. Confusion Matrix Missing
Value diisi Mean Gambar 16 merupakan confusion matrix dari hasil  pengujian.  Nilai precision,  recall dan f1- score didapatkan  dari  perhitungan confusion matrix. Berikut  adalah  perhitungan  manual untuk  mencari  nilai precision,  recall dan f1- score dari confusion matrix .
- Kelas 0
TP = 588
FP = 19+1 = 20
FN = 1+0 = 1
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 588 588+20 =  0.97 (10)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 588 588+1 =  1.00 (11)
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2𝑥𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2𝑥0.97𝑥1.00 0.97𝑥1.00 =  0.98 (13) - Kelas 1 TP = 544 FP = 1+3 = 4 FN = 19+0 = 19
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 544 544+4 =  0.99 (14)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 544 544+19 =  0.97 (15)
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2𝑥𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2𝑥0.99𝑥0.97 0.99𝑥0.97 =  0.98 (16) - Kelas 2 TP = 604 FP = 0+0 = 0 FN = 1+3 = 4
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 604 604+0 =  1.00 (17)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 604 604+4 =  0.99 (18)
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2𝑥𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2𝑥1.00𝑥0.99 1.00𝑥0.99 =  1.00 (19)
Gambar 17. Confusion Matrix Missing Value diisi Median Gambar 15 merupakan confusion matrix dari hasil pengujian dari missing value diisi median. Nilai precision, recall dan f1-score didapatkan dari  perhitungan confusion  matrix. Berikut adalah perhitungan manual untuk mencari nilai precision,  recall dan f1-score dari confusion matrix . - Kelas 0 TP = 587 FP = 19+0 = 19 FN = 2+0 = 2 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 587 587+19 =  0.97
(20)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 587 587+2 =  1.00 (21)
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2𝑥𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2𝑥0.97𝑥1.00 0.97𝑥1.00 =  0.98 (22)
- Kelas 1
TP = 544 FP = 2+2 = 4 FN = 19+0 = 19
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 544 544+4 =  0.99 (23)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 544 544+19 =  0.97 (24)
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2𝑥𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2𝑥0.99𝑥0.97 0.99𝑥0.97 =  0.98 (6)
- Kelas 2
TP = 606 FP = 0+0 = 0 FN = 0+2 = 2
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 606 606+0 =  1.00 (25)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 606 606+2 =  1.00 (26)
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2𝑥𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2𝑥1.00𝑥1.00 1.00𝑥1.00 =  1.00 (27) Tabel 2. Hasil Validasi K-fold Balanc ing Data Akurasi Rata- Rata Fold Fold Fold Fold Fold 1 2 3 4 5 Hapus 98.97 % 99.40 % 99.57 % 99.31 % 99.74 % 99.40 % Mean 99.07 % 98.43 % 99.00 % 99.07 % 98.00 % 98.72 % Media n 98.79 % 98.43 % 98.57 % 99.07 % 98.22 % 98.62 %
Hasil  dari  validasi  tidak  terlalu  berbeda dengan  hasil  akurasi.  Hasil  validasi  terbaik ditunjukkan  oleh  balancing  data  yang  dihapus dengan  rata-rata  sebesar  99.40%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kinerja yang sangat bagus.

## 5. KESIMPULAN
a. Teknik  SMOTE  menyeimbangkan data  dengan  membuat  sampel sintetis  baru  sesuai  dengan  jumlah kelas mayoritas.
b. Hasil akurasi terbaik diperoleh dari balancing  data  dihapus  dengan pohon keputusan yang berjumlah 26
dengan hasil akurasi sebesar 99.63%. c. Rata-rata hasil validasi menggunakan k-fold cross
validation  adalah  99.40%.  Hasil tersebut menunjukkan bahwa model yang  dihasilkan  memiliki  tingkat akurasi  yang  sangat  tinggi  dalam mengklasifikasikan data ISPU,
membuktikan  bahwa  model  ini mampu  memprediksi  dengan  tepat sebagian besar sampel dalam dataset.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  S.  Novelan,  “Sistem  Monitoring  Kualitas Udara Dalam Ruangan Menggunakan Mikrokontroler  dan  Aplikasi  Android,” InfoTekJar  J.  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jar., vol. 4, no. 2, 2020.
[2] A. D. Wiranata, S. Soleman, I. Irwansyah, I. K. Sudaryana,  and  R.  Rizal,  “Klasifikasi  Data Mining Untuk Menentukan Kualitas Udara Di
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Sajiwo  dkk
Provinsi Dki Jakarta Menggunakan Algoritma K-Nearest  Neighbors  (K-NN),”  Infotech  J. Technol.  Inf.,  vol.  9,  no.  1,  2023,  doi: 10.37365/jti.v9i1.164.
[3]  D.  Kurniawan,  S.  R.  Sulistiyanti,  and  U. Murdika,  “Sistem  Pemantau  Gas  Karbon Monoksida (Co) Dan Karbon Dioksida (Co2) Menggunakan  Sensor  Mq7  Dan  Mq-135 Terintegrasi  Telegram,”  J.  Inform.  dan  Tek. Elektro  Terap.,  vol.  11,  no.  2,  pp.  200–206, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i2.2963.
[4]  A.  Riyanto,  A.  Maheswara,  R.  Zulianty,  V. Mayer  Alegra,  and  A.  Nur  Muhammad, “Tanggung Jawab Pemerintah dalam Penyelesaian  Masalah  Polusi  Udara  di  DKI
Jakarta,” J. Pendidik. Tambusai, vol. 7, no. 3,
2023, [Online].
Available:
https://www.jptam.org/index.php/jptam/articl e/view/11232
[5] Iqa. S. Writers, “Laporan Kualitas Udara Dunia IQAir  2022  Menemukan  Hanya  5%  Negara yang Memenuhi Pedoman Polusi Udara PM2.5 WHO,”
IQAir, 2023.
https://www.iqair.com/id/newsroom/world- air-quality-report-press-release-2022 (accessed Feb. 09, 2023).
[6] E. K. N. S. H. Pranita, “Polusi Udara di Indonesia Peringkat 1 di Asia Tenggara dan Peringkat 17 Negara  Paling  Berpolusi  di  Dunia,” Kompas.com, 2022. https://www.kompas.com/sains/read/2022/04/ 07/123100123/polusi-udara-di-indonesia- peringkat-1-di-asia-tenggara-dan-peringkat- 17?page=all (accessed Feb. 09, 2023).
[7]  A.  Amalia,  A.  Zaidiah,  and  I.  N.  Isnainiyah, “Prediksi  Kualitas  Udara  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor,”  JIPI  (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 7, no. 2, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i2.2843.
[8] N. P. Decy Arwini, “Dampak Pencemaran Udara Terhadap Kualitas Udara Di Provinsi Bali,” J. Ilm.  Vastuwidya,  vol.  2,  no.  2,  2020,  doi: 10.47532/jiv.v2i2.86.
[9] K. Therin and J. M. J. P. Santosa, “BANGUNAN UNTUK  BERNAFAS  SOLUSI  POLUSI UDARA  DI  JAKARTA,”  J.  Sains,  Teknol. Urban, Perancangan, Arsit., vol. 3, no. 2, 2022, doi: 10.24912/stupa.v3i2.12442.
[10]  F.  Insani  and  S.  I.  Darlianti,  “Pembentukan Model Regresi Linier Menggunakan Algoritma Genetika untuk Prediksi Parameter Indeks  Standar  Pencemar  Udara  (ISPU),”  J. CoreIT J. Has. Penelit. …, vol. 5, no. 2, 2019.
[11]  B.  K.  Hidayatullah,  M.  Kallista,  C. Setianingsih,  P.  S1,  and  T.  Komputer, “PREDIKSI INDEKS
STANDAR
PENCEMAR  UDARA  MENGGUNAKAN
METODE LONG SHORT-TERM MEMORY
BERBASIS  WEB  (STUDI  KASUS  PADA KOTA  JAKARTA),”  in  e-Proceeding  of Engineering , 2022.
[12]  M.  A.  Fath,  “Pengaruh  Kualitas  Udara  dan Kondisi Iklim terhadap Perekonomian Masyarakat (Literature Review),” Media Gizi Kesmas,  vol.  10,  no.  2,  2021,  doi: 10.20473/mgk.v10i2.2021.329-342.
[13]  H.  Aljuaid  and  N.  Alwabel,  “Air  pollution prediction using machine learning algorithms,” Int. J. Eng. Adv. Technol., vol. 8, no. 6 Special Issue
3, 2019, doi: 10.35940/ijeat.F1026.0986S319.
[14]  D.  Rahman  Sya’ban,  A.  Hamzah,  and  E. Susanti,  “Klasifikasi  Buah  Segar  Dan  Busuk Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Dengan Tflite Sebagai Media Penerapan  Model  Machine  Learning,”  Pros. SNAST, 2022, doi: 10.34151/prosidingsnast.v8i1.4180.
[15]  A.  Mulyadi  Sapari,  A.  Id  Hadiana,  and  F. Rakhmat Umbara, “Air Quality Classification
Using Extreme Gradient Boosting (XGBOOST)  Algorithm,”  Innov.  Res.
Informatics,  vol.  5,  no.  2,  pp.  44–51,  2023, [Online]. Available: https://jurnal.unsil.ac.id/index.php/innovatics/ article/view/8444
[16]  F.  Indah  Sari,  E.  Leonie  Gunawan,  C.  Ayu Adhigiadany,  and  A.  Lisanthoni,  “Model Prediksi Kepadatan Lalu Lintas: Perbandingan Algoritma  Random  Forest  dan  XGBoost,”
Pros. SENADA, vol. 3, no. 1, 2023, [Online]. Available: https://prosiding- senada.upnjatim.ac.id/index.php/senada/articl e/view/126
[17]  A.  N.  Kasanah,  M.  Muladi,  and  U.  Pujianto, “Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi
Objektivitas  Berita  Online  Menggunakan Algoritma  KNN,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 2, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.945.
[18] Y. Primasanti and E. Indriastiningsih, “Analisis Dampak  Pencemaran  Udara  Pt  Delta  Dunia Textile Terhadap Kondisi Masyarakat,” J. Ilm. Keperawatan Indones., vol. 12 (1), no. 1, 2021.
[19]  M.  Nurwita,  M.  Maesaroh,  and  N.  Widowati, “Upaya  Dinas  Lingkungan  Hidup  Dalam Pengendalian  Pencemaran  Udara  di  Kota Tangerang,” J. Public Policy Manag. Rev., vol. 10, no. 2, 2021.
[20]  D.  Perdana  and  A.  Muklason,  “Machine Learning  untuk  Peramalan  Kualitas  Indeks Standar Pencemar Udara DKI Jakarta dengan Metode Hibrid ARIMAX-LSTM,” J. Comput. Sci.  Appl.  Informatics,  vol.  5,  no.  3,  2023, [Online]. Available:
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
https://journal.unublitar.ac.id/ilkomnika/index .php/ilkomnika/article/view/588
[21]  C.  Afrilla,  S.  Suharwanto,  and  W.  A.  D. Kristanto, “Analisis Particulate Matter 10 µm (PM10)  yang  Ditimbulkan  oleh  Kegiatan Penambangan  Andesit  di  Kabupaten  Kulon Progo,  DIY,”  Pros.  Semin.  Nas.  Tek.
Lingkung. Kebumian SATU BUMI, vol. 4, no.
1, 2023, doi: 10.31315/psb.v4i1.8874.
[22] Y. Sarwiyah, N. Rahaningsih, F. M. Basysyar, and  E.  Penulis  Korespondensi,  “Klasifikasi Data  Nasabah  Produk  Asuransi  Kendaraan Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Pada PT.  Jasaraharja  Putera,”  KOPERTIP    Sci.  J.
Informatics  Manag.  Comput.,  vol.  4,  no.  3, 2020.
[23] S. E. Herni Yulianti, Oni Soesanto, and Yuana Sukmawaty,  “Penerapan  Metode  Extreme Gradient Boosting (XGBOOST) pada Klasifikasi  Nasabah  Kartu  Kredit,”  J.  Math. Theory Appl., 2022, doi:
10.31605/jomta.v4i1.1792.
[24] J. Melvin Ayu Soraya Dachi and P. Sitompul, “Analisis  Perbandingan  Algoritma  XGBoost dan  Algoritma  Random  Forest  Ensemble Learning pada Klasifikasi Keputusan Kredit,”
J. Ris. Rumpun Mat. dan Ilmu Pengetah. Alam,
vol. 2, no. 2, 2023.
[25]  R.  D.  Fitriani,  H.  Yasin,  and  T.  Tarno, “Penanganan  Klasifikasi  Kelas  Data  Tidak Seimbang  Dengan  Random  Oversampling Pada Naive Bayes (Studi Kasus: Status Peserta KB IUD di Kabupaten Kendal),” J. Gaussian, vol.  10,  no.  1,  pp.  11–20,  2021,  doi: 10.14710/j.gauss.v10i1.30243.