Klasifikasi Data Polusi Udara Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor

Wahyudi, Iqbal (2022) Klasifikasi Data Polusi Udara Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. S1 Teknik Informatika thesis, STMIK Widya Cipta Dharma.

	Text 1843018-S1-Teknik Informatika.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text 1843018-S1-jurnal.pdf Restricted to Repository staff only Download (484kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian dilakukan untuk melakukan klasifikasi data terhadap data Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU). Penelitian ini diharapkan dapat membantu proses perhitungan terhadap klasifikasi data polusi udara selain daripada perhitungan manual pada proses menentukan kategori dari data ISPU. Penelitian dilakukan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan Node JS sebagai server dalam pengembangan sistemnya. Adapun parameter yang akan digunakan sebagai perhitungan adalah karbon monoksida (CO), ozon permukaan (O3), tingkat partikulat (PM10), nitrogen dioksida (NO2), dan sulfur dioksida (SO2). Pada penelitian ini, data yang dikumpulkan berasal dari data ISPU yang pengumpulannya dilakukan secara daring melalui website Data Indonesia dalam Satu Portal di https://data.go.id pada kategori lingkungan dan sumber daya alam bagian lingkungan hidup yang berjumlah 1105 data. Data yang telah dikumpulkan akan diproses ke tahap selanjutnya, yaitu pengolahan data. Adapun tahap dalam pengolahan data yang dilakukan adalah pembersihan data, integrasi data, seleksi data, dan transformasi data dengan jumlah data setelah proses pengolahan data berjumlah 1003 data. Setelah proses implementasi K-Nearest Neighbor dengan melalui beberapa tahap pengujian berdasarkan skenario terhadap dataset, penelitian ini menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 97% dengan menggunakan nilai K = 3 dan perbandingan data 70:30. ============================================================ This study was conducted for classifying the data of Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU). This study is expected to give a solution of the ISPU categorization calculation process besides the manual calculation. The method used in this study is K-Nearest Neighbor with Node JS as a server in the system development. The parameters that used in the calculation are carbon monoxide (CO), ozone (O3), particulate matter (PM10), nitrogen dioxide (NO2), and sulfur dioxide (SO2). Data in this study was collected by online from website Data Indonesia Dalam Satu Portal at https://data.go.id in the lingkungan dan sumber daya alam’s category in the lingkungan hidup’s section with the total data collected is 1105 data. The data that has been collected will be processed to the next stage, namely data preprocessing. The stages in data preprocessing are data cleaning, data integration, data selection, and data transformation with the amount of data after data preprocessing is 1003 data. After implementation with K-Nearest Neighbor with several stages of testing based on scenarios of the dataset, this study resulted a classification accuracy 97% with the value of K = 3 and the ratio of training data and test data 70:30.

Item Type:	Thesis (S1 Teknik Informatika)
Additional Information:	Pembimbing 1 : Siti Lailiyah, S.Kom., M.Kom. Pembimbing 2 : Muhammad Fahmi, S.Kom., M.Kom.
Uncontrolled Keywords:	Klasifikasi Data, K-Nearest Neighbor, Polusi Udara
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Teknik Informatika
Depositing User:	Mr. Iqbal wahyudi
Date Deposited:	11 Aug 2022 03:32
Last Modified:	11 Aug 2022 03:32
URI:	http://repository.wicida.ac.id/id/eprint/4211

Actions (login required)

View Item