PREDIKSI KUALITAS UDARA MENGGUNAKAN METODE GAUSSIAN PROCESS REGRESSION (GPR)

ISMATULLAH HADI

Informasi Umum

Kode

23.04.1753

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Machine Learning

Dilihat

552 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Oksigen adalah salah satu kebutuhan primer bagi manusia untuk bertahan hidup. Hal yang dapat mencemari oksigen yang kita hirup adalah polusi udara. Data tentang kualitas udara sangat penting untuk manusia, terutama pada polusi udara di masa depan. Penelitian bertujuan untuk manusia agar bisa mengambil keputusan yang bijak dan sadar setelah melihat data hasil prediksi kualitas udara. Pada penelitian ini, polusi yang akan dilihat datanya yaitu partikulat 10 mikron (PM10), sulfur dioksida (SO2), karbon monoksida (CO), ozon (O3), dan nitrogen dioksida (NO2).

Data yang akan diteliti adalah data kualitas udara di 5 daerah di DKI Jakarta pada tahun 2017-2021, yaitu DKI1 (Bunderan HI), DKI2 (Kelapa Gading), DKI3 (Jagakarsa), DKI4 (Lubang Buaya), dan DKI5 (Kebon Jeruk). Data kualitas udara yang digunakan yaitu data Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) yang didapat dari portal website Jakarta Open Data. Dikarenakan ada beberapa data yang hilang, maka digunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) Imputer untuk melakukan pengisian data yang hilang. Metode prediksi yang digunakan yaitu Gaussian Process Regression (GPR).

Metode gaussian process regression digunakan karena memiliki banyak kernel yang bisa diuji untuk setiap data. Prediksi yang telah dilakukan akan diimplementasikan ke dalam website sebagai visualisasi dengan menggunakan kerangka streamlit. Hasil pengujian di tiap daerah dan zat yang paling bik menurut ukuran partisi data uji dan kernel yang digunakan yaitu DKI1 memiliki rentang R2 0.566 sampai 0.887, DKI2 memiliki rentang R2 0.322 sampai 0.893, DKI3 memiliki rentang R2 0.457 sampai 0.914, DKI4 memiliki rentang R2 0.534 sampai 0.929, dan DKI5 memiliki rentang R2 0.623 sampai 0.894.