satu indikator tingkat polusi udara adalah Particulate Matter 2.5 ( PM2.5 ) , merupakan partikel halus di udara yang dapat mengganggu kesehatan manusia. Penelitian ini berfokus pada pembentukan model prediksi PM2.5 dengan mempertimbangkan faktor lain , yaitu data kecepatan angin , suhu udara , kelembapan udara , titik embun , tekanan udara , indeks UV , dan jarak pandang. Data dikumpulkan dengan teknik web scraping menggunakan bahasa pemrograman Python dan library BeautifulSoup. Seleksi variabel dilakukan dengan menggunakan metode Recursive Feature Elimination ( RFE ) , Multivariate Adaptive Regression Splines ( MARS ) PSO ) . Kernel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Radial Basis Function ( RBF ) . Model yang diperoleh dilakukan evaluasi hasil prediksi dengan melihat nilai RMSE , MAPE , AIC , RSE , dan MAE yang terkecil. Model yang terbaik adalah model RF-SVR- PSO dengan nilai RMSE , MAPE , AIC , RSE , dan MAE terkecil , model tersebut dapat direkomendasikan digunakan dengan metode SVR. 2. Feature selection mampu memberikan hasil akurasi yang baik. Pada penelitian ini , feature selection yang disarankan untuk digunakan adalah Random Forest. 3. Model SVR dengan optimasi menghasilkan hasil prediksi untuk masa depan yang lebih baik jika dibandingkan dengan model SVR tanpa optimasi. Oleh karena itu , model SVR dengan optimasi PSO lebih disarankan untuk digunakan dalam data ini. 4. Model RF-SVR-PSO lebih di sarankan untuk digunakan sebagai model prediksi PM2.5 di Kota Surabaya. Hal tersebut dikarenakan model memiliki nilai RMSE , MAE , MAPE ,