Pemerintah Indonesia telah membuat suatu rentang nilai yang digunakan sebagai standar pengukuran pencemaran udara. Rentang nilai tersebut dinamakan Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU). Saat mencari nilai ISPU menggunakan beberapa parameter yaitu CO, NO2, O3, PM10, dan SO2. Penelitian ini akan dilakukan untuk menganalisis perbandingan algoritma yang digunakan dalam klasifikasi ISPU di wilayah DKI Jakarta. Pada penelitian ini digunakan algoritma Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor, serta Support Vector Machine. Selain itu penelitian ini menggunakan Information Gain untuk menentukan zat yang paling berpengaruh dalam pencemaran udara. Hasil penelitian ini yaitu PM10 merupakan zat yang paling mempengaruhi nilai ISPU di DKI Jakarta. Algoritma Decision Tree merupakan algoritma yang performanya paling optimal dalam melakukan klasifikasi. Hal ini dikarenakan nilai akurasi tertinggi didapatkan pada saat menggunakan algoritma Decision Tree. Saat menggunakan train-test split didapatkan akurasi sebesar 100%, sedangkan saat menggunakan 5-folds cross validation dan 10-folds cross validation akurasinya secara berurutan yaitu 98,63% dan 98,90%.