## ANALISIS KLASIFIKASI INDEKS KUALITAS UDARA KOTA DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAÏVE BAYES
Ali Maulana 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135, Indonesia alimaulana490@gmail.com

## ABSTRAK
Polusi  udara  adalah  masalah  yang  berdampak  buruk  pada  kehidupan  makhluk  hidup  dan  menyebabkan banyak penyakit. Oleh karena itu, penting untuk memantau tingkat pencemaran udara di lingkungan masyarakat. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  kinerja  dari  metode K-Nearest  Neighbor dan Naïve Bayes , dalam  mengklasifikasikan data Indeks Kualitas Udara kota di Indonesia. Pada penelitian ini, data  yang digunakan adalah data World Air Quality Index by City and Coordinates yang diperoleh dari situ Kaggle . Data ini mencakup  atribut-atribut  seperti country,  city,  AQI  value,  AQI  category dan  lain-lain.  Metode  penelitian  yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). Selanjutnya, metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes diterapkan pada tahapan data mining menggunakan K- fold cross validation dengan percobaan K-2 fold , K- 3 fold , K-4 fold dan K-5 fold . Evaluasi kinerja akan dilakukan menggunakan metrik-metrik yang relevan seperti akurasi, precision , dan recall . Berdasarkan hasil klasifikasi didapatkan K- fold terbaik yaitu K-5 fold dari metode K-Nearest  Neighbor menghasilkan  nilai  akurasi  95.13%  dan Naïve  Bayes menghasilkan  akurasi  95.97%. Penelitian  ini  dapat  membantu  pemerintah  dalam  pengambilan  kebijakan  untuk  menjaga  kualitas  udara,  dan memberikan informasi kepada masyarakat tentang kualitas udara di lingkungannya.
Kata kunci : Indeks Kualitas Udara, K-Fold Cross Validation, Klasifikasi, K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Polusi  udara  adalah  masalah  yang  berdampak buruk pada kehidupan makhluk hidup dan menyebabkan  banyak  penyakit.  Oleh  karena  itu, penting untuk memantau tingkat pencemaran udara di lingkungan  masyarakat  [1].  Beberapa  aktivitas manusia  yang  dapat  mengurangi  kualitas  udara termasuk  asap  rokok,  aktivitas  industri,  transportasi, pembakaran hutan dan lahan, dan lainnya [2].
Kualitas  udara  tidak  hanya  mempengaruhi ekosistem, tetapi juga kesehatan manusia dan kualitas hidup secara keseluruhan. Pada tahun 2023, Indonesia telah  dimasukkan  ke  dalam  daftar  negara  dengan tingkat  polusi  tertinggi  ke-26  di  dunia  berdasarkan data AirVisual oleh  AQI  [3].  Dalam  hal  ini  tingkat polusi  udara  di  kota-kota  besar  di  Indonesia  telah menjadi  masalah  yang  serius  karena  dampak negatifnya terhadap kesehatan manusia dan ekosistem.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  meneliti tentang kualitas udara dengan menggunakan algoritma Naïve  Bayes dilakukan  oleh  Abdul  Aziiz  Hendri Kirono, dkk menghasilkan nilai rata-rata akurasi 88%, precision 85%, recall 96%, f1-score 90% [4].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Adityo Nugroho,  dkk  dengan  menggunakan  algoritma Random  Forest menghasilkan  kesimpulan  klasifikasi data  mining  dengan  algoritma Random  Forest menghasilkan nilai terbaik pada akurasi 90% [5].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Devi Dwi Purwanto, dkk dengan menggunakan Gaussian Naïve Bayes menghasilkan bahwa klasifikasi dengan metode gaussian  Naïve  Bayes ,  sistem  dapat  memberikan
akurasi sebesar 93,8% dan memiliki error rate sebesar 6,2% [6].
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Ade Davy  Wiranata,  dkk  dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbors (K-NN)  menghasilkan  proses evaluasi  algoritma K-Nearest  Neighbors (K-NN) menggunakan  K-5 fold diperoleh  hasil  akurasi  K-2 fold sebesar 73,97%, akurasi K-3 fold sebesar 72,60%, akurasi K-4 fold sebesar 72,60%, dan akurasi K-5 fold sebesar 75,35% [7].
Dalam penelitian tersebut, hanya ada satu metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan data indeks kualitas  udara.  Oleh  karena  itu,  perbandingan  antara metode  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan data indeks kualitas udara menjadi penting dan relevan untuk  diteliti.  Dengan  demikian  tujuan  utama penelitian  ini  adalah  melakukan  perbandingan  antara metode K-Nearest Neighbors dan Naïve Bayes dalam klasifikasi  data  Indeks  Kualitas  Udara  (IKU)  kota  di Indonesia  dengan  membandingkan  nilai  akurasi, precision , dan recall.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Algoritma K-Nearest Neighbor Metode
K-Nearest Neighbors (K-NN) merupakan  suatu  pendekatan  klasifikasi  yang menentukan kategori suatu data berdasarkan mayoritas kategori  dari  k  tetangga  terdekat.  Apabila  D menyatakan himpunan data pelatihan, ketika data uji d ditampilkan,  algoritma  akan  mengukur  jarak  antara setiap  data  dalam  D  dan  data  uji  d  menggunakan metode  jarak  Euclidean.  Setelah  itu,  k  data  dalam  D
yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  d  akan  dipilih. Kumpulan k data ini membentuk k-nearest neighbors. Akhirnya,  kategori  dari  data  uji  d  ditetapkan berdasarkan mayoritas label kategori pada himpunan k tetangga  terdekat  tersebut  [8].  Secara  matematis Euclidean  distance dapat  dituliskan  pada  persamaan (1) berikut [9]:
ⅆ(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = √𝛴 𝑟=1 𝑛 (𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) − 𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 2 (1)
Keterangan ⅆ(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) : Jarak Euclidean ( Euclidean Distance) (𝑥 𝑖 ) : record ke- i (𝑥 𝑗 ) : record ke- j (𝑎 𝑟) : data ke-r i,j : 1,2,3,…n
2.2. Algoritma Naïve Bayes Algoritma Naive Bayes adalah metode klasifikasi probabilistik  yang  sederhana  dengan  menghitung probabilitas dari kumpulan data berdasarkan frekuensi dan  kombinasi  nilai  atribut.  Algoritma Naive  Bayes menggunakan  teorema  Bayes  dengan  asumsi  bahwa semua atribut tidak saling bergantungan, yang berarti nilai  satu  atribut  tidak  mempengaruhi  nilai  atribut lainnya.  Metode Naive  Bayes menggunakan  analisis statistik  untuk  menentukan  probabilitas  awal  dari setiap  kelas  berdasarkan  data  pelatihan.  Probabilitas dari setiap parameter ditentukan berdasarkan probabilitas awal [10]. Secara matematis Naïve Bayes dapat dituliskan pada persamaan (2) berikut:
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻) × 𝑃(𝐻)
𝑃(𝐸)
(2)
Keterangan 𝑃(𝐻|𝐸) : Probabilitas posisional dari probabilitas (probabilitas bersyarat) 𝑃(𝐸|𝐻) : Probabilitas parameter E pada hipotesis H 𝑃(𝐻) : Probabilitas sebelumnya (sebelumnya) hipotesis H 𝑃(𝐸) : Probabilitas awal (sebelumnya) parameter E
2.3. Data Mining Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah proses untuk mengekstrak pola dan informasi dari data yang tersimpan dalam database. Pola dan informasi ini dapat digunakan untuk membangun basis pengetahuan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan [11] .  Proses  tahapan  pada  KDD  seperti selection, preprocessing, transformation, data mining, evaluation, dan knowledge .
2.4. K-Fold Cross Validation K-fold  Cross  Validation merupakan  metode sampling  yang  umumnya  diterapkan  untuk  membagi dataset  menjadi  beberapa  bagian.  Teknik  ini  sering digunakan  untuk  menilai  atau  memvalidasi  tingkat
akurasi suatu model yang dikembangkan berdasarkan suatu  dataset.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk mengoptimalkan  waktu  komputasi  sambil  tetap menjaga akurasi estimasi model. Prosesnya dilakukan dengan  membagi  data  secara  acak  ke  dalam  k kelompok, di  mana  k  merupakan jumlah  lipatan atau bagian.  Pembagian  ini  dilakukan  sedemikian  rupa sehingga  setiap  kelompok  memiliki  ukuran  yang relatif setara, seperti pada dataset asal [12].
Gambar 1. K-5 fold cross validation [13]
Pada  gambar  1,  merupakan  cross  validation dengan jumlah lipatan sebanyak 5 fold .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Metode  tahapan  penelitian  pada  penelitian  ini menggunakan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  meliputi  tahapan  seperti  pada  gambar  2, berikut.
Gambar 2. Tahapan metode penelitian
Pada gambar 2, merupakan tahapan dari metode penelitian yang dilakukan pada penelitian ini.
3.2. Sumber Data
Penelitian  ini  menggunakan  dataset World  Air Quality Index by City and Coordinates yang diperoleh dari situs Kaggle dengan jumlah data sebanyak 16695 data.  Dataset  ini  berisi  informasi  mengenai  tingkat polusi  udara  di  berbagai  negara  di  dunia  beserta koordinat  lintang  dan  bujur  kota.  Dataset  ini  terdiri dari  14  kolom  yang  mencakup  atribut-atribut  seperti country, city, AQI value, AQI category, AQI CO value, AQI CO category, AQI NO2 value, AQI NO2 category, AQI  Ozone  value,  AQI  Ozone  category,  AQI  PM2.5 value, dan AQI  PM2.5  category dengan  format  csv [14].

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  data  akan  dikumpulkan secara  sekunder  dari  situs  web  Kaggle.  Kata  kunci yang  digunakan  untuk  mencari  data  yang  relevan adalah Air Quality Index (AQI) .

## 3.4. Teknik Analisis Data
Data  yang  telah  dipilih  kemudian  diproses menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in Database (KDD).
Tahapan pada Knowledge Discovery in Database (KDD):
1. Selection
Tahapan selection dilakukan untuk pemilihan data yang akan digunakan.
2. Preprocessing
Tahapan preprocessing dilakukan  untuk  proses melengkapi data dan menjaga konsistensi data. 3. Transformation Tahapan transformation dilakukan untuk mempermudah  dan  memperbaiki  data  agar  sesuai dengan teknik data mining . 4. Data Mining Tahapan data mining menggunakan K-5 fold cross validation dengan melakukan percobaan K-2 fold , K-3 fold, K-4 fold, dan K-5 fold pada  metode K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes . 5. Evaluation
Tahapan evaluation dilakukan  untuk  evaluasi performa dari model.
6. Knowledge Tahapan  terahkir  adalah knowledge untuk memahami makna yang diperoleh dari model.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection
Pada tahapan ini dilakukan proses data selection yang  bertujuan  untuk  memilih  data  yang  akan digunakan  dalam  proses  klasifikasi  tingkat  kualitas udara  kota  di  Indonesia  dengan  tools RapidMiner . Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah dataset World  Air  Quality  Index  by  City  and Coordinates dari  situ Kaggle yang  berjumlah  16695 data. Sementara itu, data yang digunakan pada proses data  mining adalah  data  dari  kota  yang  berasal  dari Indonesia.  Maka  dilakukan  pemisahan  data  dari
dataset  tersebut  menggunakan google  colaboratory dengan  memisahkan  data  indeks  kualitas  udara berdasarkan  kota  dari  negara  Indonesia  kemudian disimpan  menjadi  dataset  baru  dengan  format  csv seperti pada gambar 2 berikut.
Gambar 3. Memisahkan data kualitas udara berdasarkan kota di Indonesia
Pada  gambar  3,  data  indek  kualitas  udara berdasarkan kota di Indonesia berjumlah 123 data dan 14 kolom atribut.

## 4.2. Preprocessing
Pada tahap ini, data Indeks Kualitas Udara kota di  Indonesia  dari  dataset World  Air  Quality  Index  by City  and  Coordinates yang  telah  dipisahkan sebelumnya  dibersihkan  dari missing  value ,  data ganda,  kesalahan  data,  dan  data  yang  tidak  relevan dengan  menggunakan google  colaboratory seperti pada gambar 3 berikut.
Gambar 4. Informasi missing value dari dataset
Pada  gambar  4,  berisi  informasi  dari  jumlah missing value pada dataset untuk setiap kolom.

## 4.3. Transformation
Atribut  dari  data  sudah  sesuai  untuk  dilakukan proses  klasifikasi  menggunakan K-Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes pada  tahap  selanjutnya  dengan RapidMiner, sehingga  tahapan  ini  tidak  dilakukan proses transformation pada dataset.

## 4.4. Data Mining
Pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  data  mining dengan metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes untuk  klasifikasi  tingkat  kualitas  udara  kota  di Indonesia.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah mengimport  data  yang  digunakan  dengan  operator Read  CSV sekaligus  dilakukan  pemberian  label  pada attribut seperti pada gambar 4 berikut.
Gambar 5. Import dataset serta pemberian label dan id pada RapidMiner
Berdasarkan  gambar  5,  atribut AQI  Category dijadikan  sebagai  label  dan  atribut City dijadikan sebagai id . Untuk memilih atribut dari data yang akan digunakan pada model, hubungkan operator Read CSV dengan  operator Select  Attributes .  Atribut  yang digunakan  yaitu AQI  value,  city,  CO  AQI  value,  CO AQI  category,  NO2  AQI  value,  NO2  AQI  category, Ozone  AQI  value, Ozone  AQI  category,  PM2.5  AQI value dan PM2.5  AQI  category yang  dapat  pada gambar 6 berikut.
Gambar 6. Atribut yang digunakan
Langkah  selanjutnya  adalah  menghubungkan operator Select  Attributes ke  operator Multiply untuk menduplikasi  dataset  menjadi  dua.  Kemudian hubungkan operator Multiply dengan operator Cross- validation untuk  metode K-Nearest  Neighbor dan Naïve Bayes seperti pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Model klasifikasi tingkat kualitas udara di Indonesia dengan cross-validation
Pada  gambar  7,  operator Cross-validation metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes terbagi
menjadi training dan testing di dalam prosesnya dapat dilihat pada gambar 8 berikut.
Gambar 8. Cross-validation metode K-Nearest Neighbor
Berdasarkan  gambar  8,  merupakan  proses  di dalam  operator Cross-validation pada  metode K- Nearest  Neighbor yang  terdiri  dari  bilah training di sebelah  kiri  dan testing di  sebelah  kanan.  Pada  bilah training terdapat operator k-NN, kemudian pada bilah testing terdapat operator Apply Model dan Performance  (Classification) .  Pada  operator  k-NN nilai K yang digunakan pada penelitian ini adalah k-1 dengan measure  types  MixedMeasures dan  mixed measure MixedEuclideanDistance.
Gambar 9. Cross-validation metode Naïve Bayes
Berdasarkan  gambar  9,  merupakan  proses  di dalam  operator Cross-validation pada  metode Naïve Bayes yang  terdiri  dari  bilah training di  sebelah  kiri dan testing di  sebelah  kanan.  Pada  bilah  training terdapat  operator Naïve  Bayes ,  kemudian  pada  bilah testing terdapat operator Apply Model dan Performance (Classification) . Pada  penelitian  ini  nilai number  of  folds pada operator Cross-validation yang digunakan adalah K- 5 fold cross validation dengan melakukan percobaan K- 2 fold , K-3 fold , K-4 fold , dan K-5 fold untuk mencari nilai number  of  folds terbaik  dari  metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes .
Hasil  dari  akurasi  untuk  setiap  nilai number  of folds adalah sebagai berikut:
1. Hasil Akurasi K-2 fold
Akurasi Performance  (Classification) metode K- Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes dapat  dengan menggunakan K-2 fold dapat dilihat pada gambar 10 dan 11 berikut.
Gambar 10. Akurasi K-2 fold metode K-Nearest Neighbor
Berdasarkan  gambar  10,  metode K-Nearest Neighbor dengan menggunakan K-2 fold memperoleh nilai akurasi 88.59%.
Gambar 11. Akurasi K-2 fold metode Naïve Bayes
Berdasarkan gambar 11, metode Naïve Bayes dengan  menggunakan  K-2 fold memperoleh  nilai akurasi 94.33%.
2. Hasil Akurasi K-3 fold Akurasi Performance (Classification) metode K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes dapat dengan menggunakan K-3 fold dapat dilihat pada gambar 12 dan 13 berikut.
Gambar 12. Akurasi K-3 fold metode K-Nearest
Neighbor
Berdasarkan  gambar  12,  metode  K-Nearest Neighbor  dengan  menggunakan  K-3  fold  memperoleh nilai akurasi 93.50%.
Gambar 13. Akurasi K-3 fold metode Naïve Bayes Berdasarkan gambar 13, metode Naïve Bayes dengan  menggunakan  K-3 fold memperoleh  nilai akurasi 94.31%.
3. Hasil Akurasi K-4 fold
Akurasi Performance (Classification) metode K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes dapat dengan menggunakan K-4 fold dapat dilihat pada gambar 14 dan 15 berikut.
Gambar 14. Akurasi K-4 fold metode K-Nearest
Neighbor
Berdasarkan  gambar  14,  metode K-Nearest
Neighbor dengan menggunakan K-4 fold memperoleh nilai akurasi 95.13%.
Gambar 15. Akurasi K-4 fold metode Naïve Bayes
Berdasarkan gambar 15, metode Naïve Bayes dengan  menggunakan  K-4 fold memperoleh  nilai akurasi 95.16%.
4. Hasil Akurasi K-5 fold
Akurasi Performance (Classification) metode K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes dapat dengan menggunakan K-5 fold dapat dilihat pada gambar 16 dan 17 berikut.
Gambar 16. Akurasi K-5 fold metode K-Nearest Neighbor
Berdasarkan  gambar  16,  metode K-Nearest Neighbor dengan menggunakan K-5 fold memperoleh nilai akurasi 95.13%.
Gambar 17. Akurasi K-5 fold metode Naïve Bayes
Berdasarkan gambar 17, metode Naïve Bayes dengan  menggunakan  K-5 fold memperoleh  nilai akurasi 95.97%.

## 4.5. Evaluation
Hasil evaluasi nilai akurasi dengan K-5 fold cross validation yang  diperoleh  dari  metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Akurasi K- 5 fold cross validation Number of fold Akurasi K-Nearest Neighbor (%) Akurasi Naïve Bayes (%) K-2 fold 88.59 94.33 K-3 fold 93.50 94.31 K-4 fold 95.13 95.16 K-5 fold 95.13 95.97
Pada tabel 1,  merupakan  hasil nilai akurasi dari setiap  percobaan  menggunakan  K-5 fold  cross validation mulai dari K-2 fold sampai K-5 fold untuk masing-masing metode.
Tabel 2. Nilai recall dan precision K-5 fold K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Kelas K-Nearest Neighbor (%) Naïve Bayes (%) Recall Precision Recall Precision Good 97.37 100 94.74 100 Moderate 96.08 94.23 100 96.23 Unhealthy for Sensitive Groups 70.00 77.78 90.00 90.00 Unhealthy 100 93.33 85.71 92.31 Very Unhealthy 100 100 100 90.91
Pada  tabel  2,  merupakan  nilai  dari recall dan precision untuk setiap kelas AQI Category dari metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes pada K-5 fold .

## 4.6. Knowledge
Berdasarkan  tahapan  yang  telah  dilakukan  pada penelitian  ini  menghasilkan  tabel  hasil  klasifikasi tingkat kualitas udara untuk setiap kota sebanyak 123 data dari metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes yang dapat dilihat pada gambar 17 dan 18 berikut.
Gambar 18. Hasil klasifikasi metode K-Nearest Neighbor pada RapidMiner
Gambar 19. Hasil klasifikasi metode Naïve Bayes pada RapidMiner
Berdasarkan  gambar  18  dan  19,  kolom  yang berwarna hijau merupakan label dan prediksi kategori kelas dari AQI Category yang dihasilkan dari metode K-Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes ,  dan  untuk kolom  yang  berwarna  kuning  merupakan  nilai confidence untuk setiap kelas-nya.
Gambar 20. Jumlah AQI Category metode K-Nearest Neighbor pada RapidMiner
Pada  gambar  20,  merupakan  jumlah  dari  hasil prediction AQI Category untuk tiap kelas pada metode K-Nearest Neighbor .
Gambar 21. Jumlah AQI Category metode Naïve Bayes pada RapidMiner
Pada  gambar  21,  merupakan  jumlah  dari  hasil prediction AQI Category untuk tiap kelas pada metode Naïve Bayes .
Penelitian  ini  dilakukan  penerapan  klasifikasi data  indeks  kualitas  udara  kota  di  Indonesia  dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes ,  KDD  ( Knowledge  Discovery  in  Database ) digunakan  sebagai  metode  analisis  data, RapidMiner digunakan  sebagai tools untuk  membuat  model  dan penerapan klasifikasinya. Beberapa tahapan dilakukan untuk analisis data yang terdiri dari tahapan Selection,
Preprocessing, Transformation, Data mining, Evaluation, dan Knowledge. Pada  tahap data  mining menggunakan K-5 fold cross validation untuk masing- masing metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes dari  data  yang  telah  diseleksi  pada  tahap Selection . Hasil  yang  diperoleh  dari  model  dengan  melakukan percobaan K-2 fold , K-3 fold, K-4 fold, dan K-5 fold menghasilkan  nilai  akurasi, recall,  precision terbaik pada K-5 fold dan tabel klasifikasi kualitas udara kota di Indonesia untuk masing-masing metode K-Nearest Neighbor dan Naïve  Bayes .  Metode K-Nearest Neighbor menghasilkan  akurasi  95.13%  dan  metode Naïve Bayes menghasilkan akurasi 95.97% pada K-5 fold . Kemudian untuk nilai recall dan precision untuk K-5 fold berdasarkan  tabel  2  di  atas,  metode Naïve Bayes menghasilkan nilai recall dan precision di atas 85% untuk semua  kelas lebih dari metode K-Nearest Neighbor yang  memiliki  salah  satu  nilai recall dan precision di  bawah  80%  pada  kelas Unhealthy  for Sensitive Groups.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  proses  klasifikasi  data Indek Kualitas Udara kota di Indonesia menggunakan metode K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes dengan K-5 fold cross validation untuk percobaan K-2 fold , K- 3 fold , K-4 fold dan K-5 fold maka dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi yang terbaik adalah K-5 fold , pada metode K-Nearest  Neighbor menghasilkan  nilai akurasi 95.13%, sementara untuk metode Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi 95.97%. Sehingga metode K-Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes menghasilkan performa  yang  sangat  baik  karena  memiliki  nilai akurasi  diatas  95%.  Kemudian  hasil  nilai recall dan precision untuk  K-5 fold menghasilkan  nilai  multi kelas  untuk  metode K-Nearest  Neighbor dan Naïve Bayes meliputi kelas Good, Moderate, Unhealthy for Sensitive  Groups,  Unhealthy, dan Very  Unhealthy . Metode Naïve  Bayes menghasilkan  nilai recall dan precision di  atas  85%  untuk  semua  kelas  lebih  dari metode K-Nearest Neighbor yang memiliki salah satu nilai recall dan precision di  bawah  80%  pada  kelas Unhealthy  for  Sensitive  Groups. Berdasarkan  hasil yang diperoleh dari nilai akurasi, recall, dan precision maka  metode Naïve  Bayes memiliki  hasil  yang  lebih baik dibandingkan metode K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasi  data  Indeks  Kualitas  Udara  kota  di Indonesia.
Dalam  rangka  meningkatkan  dan  memperbaiki kekurangan  untuk  penyempurnaan  dari  penelitian  ini maka  diberikan  beberapa  saran  sebagai  berikut: Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  lagi  dengan menggunakan  algoritma  atau  metode  klasifikasi  lain seperti Support Vector Machine, C4.5, Decision Tree, Neural  Networks, dan  lain-lain.  Pada  penelitian selanjutnya, lebih baik untuk menggunakan data yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Nurjanah,  A.  M.  Siregar,  and  D.  S. Kusumaningrum,  “Penerapan  Algoritma  K– Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk  Klasifikasi Pencemaran  Udara  Di  Kota  Jakarta,” Scientific Student Journal for Information, Technology and Science , vol. 1, No. 2, pp. 71–76, 2020, [Online]. Available:
http://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/ind ex.php/ssj/article/download/14/12
[2]  A.  Amalia,  A.  Zaidiah,  and  I.  N.  Isnainiyah,
“Prediksi Kualitas Udara Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” JIPI  (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) ,  vol.  7,  No.  2,  pp.  496–507,  2022, [Online].
Available:
https://www.jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/i ndex.php/jipi/article/view/2843
[3]  IQAir, “Kualitas udara di Indonesia.” Accessed: Aug. 04, 2023. [Online]. Available: https://www.iqair.com/id/indonesia
[4]  A. A. H. Kirono, I. Asror, and Y. F. A. Wibowo, “Klasifikasi  Tingkat  Kualitas  Udara  Dki Jakara Dengan Algoritma Naive Bayes,” eProceedings of  Engineering ,  vol.  9,  No.  3,  pp.  1962–1969,
2022, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/view/18002
[5]  A.  Nugroho,  I.  Asror,  and  Y.  F.  A.  Wibowo, “Klasifikasi Tingkat Kualitas Udara DKI Jakarta Berdasarkan Open Government
Data
Menggunakan  Algoritma  Random  Forest,” eProceedings of Engineering , vol. 10, No. 2, pp. 1824–1834, 2023, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/view/20030
[6]  D. D. Purwanto and E. S. Honggara, “Klasifikasi Kategori  Hasil  Perhitungan  Indeks  Standar Pencemaran Udara dengan Gausian Naïve Bayes (Studi Kasus: ISPU DKI Jakarta 2020),” INSYST: Journal  of  Intelligent  System  and  Computation , vol.  4,  No.  2,  pp.  102–108,  2022,  doi: 10.52985/insyst.v4i2.259.
[7]  A.  D.  Wiranata,  S.  Soleman,  Irwansyah,  I.  K. Sudaryana,  and  Rizal,  “KLASIFIKASI  DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KUALITAS  UDARA  DI  PROVINSI  DKI JAKARTA  MENGGUNAKAN  ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN),” Infotech: Journal of Technology information , vol. 9, No. 9, pp. 95–100, 2023, doi: 10.37365/jti.v9i1.164.
[8]  D.  N.  K.  Hardani,  T.  Luthfianto,  and  M.  T. Tamam,  “Identify  The  Authenticity  of  Rupiah Currency  Using  K  Nearest  Neighbor  (K-NN) Algorithm,” Jurnal  Ilmiah  Teknik  Elektro Komputer  dan  Informatika ,  vol.  5,  no.  1,  Jul. 2019, doi: 10.26555/jiteki.v5i1.13324.
[9]  M.  Gunawan,  M.  Zarlis,  and  R.  Roslina, “Analisis Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi
Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu,” JURNAL MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  5, No. 2, pp. 513–523, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2925.
[10]  A.  Y.  P.  Yusuf  and  R.  Sari,  “Implementasi Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Pemahaman Program MBKM Bagi Mahasiswa,”
Journal  of  Informatic  and  Information  Security (JIFORTY) ,  vol.  3,  No.  2,  pp.  171–180,  2022, [Online]. Available: https://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/jiforty /article/view/1713
[11]  G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” Jurnal  Nasional  Teknologi  dan Sistem Informasi ,  vol. 5, no.  1, pp. 17–24, Apr. 2019,  doi:  10.25077/TEKNOSI.v5i1.2019.17- 24.
[12]  N. Fibriyanti  Arminda, N. Sulistiyowati, and T. Nur Padilah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA MULTINOMIAL  NAIVE  BAYES  PADA ANALISIS SENTIMEN TERHADAP
ULASAN  PENGGUNA  APLIKASI  BRIMO,”
JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika) , vol.  7,  no.  3,  pp.  1817–1822,  Nov.  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i3.7012.
[13]  D.  Hindarto  and  H.  Santoso,  “Performance Comparison of Supervised Learning Using Non- Neural  Network  and  Neural  Network,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) , vol. 11, no. 1, p. 49, Apr. 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i1.40768.
[14]  Aditya Ramachandran, “World Air Quality Index by  City  and  Coordinates.”  Accessed:  Dec.  29, 2023. [Online]. Available:
https://www.kaggle.com/datasets/adityaramacha ndran27/world-air-quality-index-by-city-and- coordinates