PREDIKSI KUALITAS UDARA BERDASARKAN INDEKS STANDAR PENCEMAR UDARA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN–PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (JST-PSO)

ANDHINI, SHANIA PUTRI and Yahdin, Sugandi and Desiani, Anita (2020) PREDIKSI KUALITAS UDARA BERDASARKAN INDEKS STANDAR PENCEMAR UDARA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN–PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (JST-PSO). Undergraduate thesis, Sriwijaya University.

Preview	Text RAMA_44201_08011181621024_0027075803_0011127702_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (398kB) | Preview
	Text RAMA_44201_08011181621024_0027075803_0011127702_02.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (245kB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011181621024_0027075803_0011127702_03.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (90kB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011181621024_0027075803_0011127702_04.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (633kB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011181621024_0027075803_0011127702_05.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (29kB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011181621024_0027075803_0011127702_06_ref.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (150kB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011181621024_0027075803_0011127702_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (698kB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011181621024_TURNITIN.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (8MB) | Request a copy

Abstract

Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU) merupakan standar untuk mengukur tingkat kualitas udara di Indonesia. Kategori pada ISPU digunakan sebagai informasi keadaan kualitas udara pada wilayah tertentu. Tingginya nilai ISPU dapat mengakitbatkan gangguan kesehatan dan penuruan produktivitas ekonomis. Kategori pada kondisi kualitas udara disuatu tempat ditentukan berdasarkan 5 parameter yaitu SO2, PM10, NO2, O3, dan CO. Pada penelitian ini nilai ISPU yang digunakan berasal dari Dinas Lingkungan Hidup Provinsi DKI Jakarta dari tahun 2017-2019, dimana pencatatan nilai ISPU dilakukan setiap hari secara berkala sehingga data yang terkumpul yaitu 1075 data. Prediksi kualitas udara dengan metode JST-PSO digunakan untuk menentukan kategori ISPU. Pembagian data pada data latih dan data uji dengan menggunakan percentage split dan pembagian data berdasarkan tahun ISPU. Untuk melihat kinerja JST-PSO hasil pada pengukuran metode tersebut dibandingkan dengan metode JST saja. Pada hasil pengukuran metode JST-PSO menggunakan pembagian data berdasarkan tahun juga menghasilkan nilai yang tidak jauh dengan menggunakan percentage split. Salah satu hasil pengukuran prediksi menggunakan metode JST-PSO pada percentage split menghasilkan nilai akurasi sebesar 88%, nilai sensitivitas sebesar 0.668 dan nilai spesifisitas sebesar 0,951 nilai pengukuran tersebut mengalami peningkatan yang cukup baik jika dibandingkan dengan metode JST saja. Dapat disimpulkan metode JST-PSO cukup baik dalam memprediksi kualitas udara berdasarkan 5 parameter ISPU.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Jaringan Syaraf Tiruan, Particle Swarm Optimization, Kualitas Udara, Prediksi dan Indeks Standar Pencemar Udara
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA8.9-QA10.3 Computer science. Artificial intelligence. Computational complexity. Data structures (Computer scienc. Mathematical Logic and Formal Languages
Divisions:	08-Faculty of Mathematics and Natural Science > 44201-Mathematics (S1)
Depositing User:	Users 10418 not found.
Date Deposited:	27 Jan 2021 04:05
Last Modified:	27 Jan 2021 04:05
URI:	http://repository.unsri.ac.id/id/eprint/41137

Actions (login required)

View Item