Article Sidebar

Download
pdf
Statistic
Read Counter : 5480 Download : 55

Main Article Content

Abstract

Kualitas udara merupakan salah satu faktor penting yang mempengaruhi kesehatan dan kesejahteraan manusia. Udara yang tercemar dapat menyebabkan berbagai penyakit pernapasan, kardiovaskular, dan kanker. Sebagai ibukota negara Indonesia, Jakarta adalah provinsi di Indonesia yang memiliki tingkat pencemaran udara tertinggi, hal ini berdampak pada penurunan kualitas udara di Jakarta. Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU) adalah cara untuk memberikan informasi kepada masyarakat tentang kualitas udara. ISPU adalah angka tanpa satuan yang menunjukkan kondisi kualitas udara ambien di lokasi tertentu. ISPU dihitung dengan menghitung konsentrasi beberapa zat pencemar udara, seperti partikulat mater (PM10), sulfur dioksida (SO2), nitrogen dioksida (NO2), dan karbon monoksida (CO). Untuk mengklasifikasikan ISPU, diperlukan suatu metode yang dapat mempelajari pola dari data sensor yang mengukur konsentrasi polutan udara.  Oleh karena itu, dengan menggunakan 1837 data dari indeks standar pencemaran udara (ISPU) DKI Jakarta tahun 2021, penulis ingin melakukan pengukuran indeks standar pencemaran udara (ISPU) menggunakan algoritma Support Vector Machine. Data yang tersedia dibagi menjadi data train dan data test, di mana 80% digunakan sebagai data train dan 20% sebagai data test. Setelah dilakukan pembagian data, dilakukan pelatihan model menggunakan data train dan pengujian model menggunakan data test. Pada uji coba dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine  mendapatkan akurasi model dengan presentase 94%.

Keywords

Pencemaran Udara ISPU Klasifikasi Machine Learning

Article Details

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

How to Cite
Masdiyasa, I. G. S., Dzaky Daniswara, D. ., & Terza Damaliana, A. . (2024). Pengukuran Indeks Standar Pencemaran Udara Menggunakan Support Vector Machine. Jurnal Penelitian, 9(1), 62–69. https://doi.org/10.46491/jp.v9i1.1803

References

  1. Agus, A et al. “Analisis Dampak Diterapkannya Kebijakan Working From Home Saat Pandemi Covid-19 Terhadap Kondisi Kualitas Udara Di Jakarta.” Jurnal Meteorologi ... 6.3 (2019): 6–14. Web.
  2. Aljuaid, Hanan, and Norah Alwabel. “Air Pollution Prediction Using Machine Learning Algorithms.” International Journal of Engineering and Advanced Technology 8.6s3 (2019): 160–164. Web.
  3. Dian, Febryana et al. “Klasifikasi Tingkat Pencemaran Udara Kota Jakarta Tahun 2021 Menggunakan Algoritma Decision Tree.” Seminar Nasional Statistika Aktuaria II (2023) 2 (2023): 127–131. Web.
  4. Fath, Muhammad Arsya. “Pengaruh Kualitas Udara Dan Kondisi Iklim Terhadap Perekonomian Masyarakat (Literature Review).” Media Gizi Kesmas 10.2 (2021): 329. Web.
  5. Insani, F, and S I Darlianti. “Pembentukan Model Regresi Linier Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Prediksi Parameter Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU).” Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian ... 5.2 (2019): 110–117. Web.
  6. Purba, Annisa Aprilia. “Urgensi Pengetatan Baku Mutu Udara Ambien Indonesia (Studi Kasus Gugatan Pemulihan Udara DKI Jakarta).” Padjadjaran Law Review 8 (2020): 100. Web.
  7. Rahman Sya’ban, Dino, Amir Hamzah, and Erma Susanti. “Klasifikasi Buah Segar Dan Busuk Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Dengan Tflite Sebagai Media Penerapan Model Machine Learning.” Prosiding SNast November (2022): F7–16. Web.
  8. Subagiyo, Heri et al. “Rancang Bangun Sensor Node Untuk Pemantauan Kualitas Udara.” Jurnal Sains, Teknologi dan Industri 18.1 (2021): 72. Web.