Agusdi, Theresia Enim (2020) ANALISIS HASIL SISTEM MONITORING KUALITAS UDARA DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. Other thesis, POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA.
|
Text (Cover)
File I.pdf Download (928kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I PENDAHULUAN)
File II.pdf Download (119kB) | Preview |
|
|
Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA)
File III.pdf Download (712kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.polsri.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB III METODOLOGI PENELITIAN)
File IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
|
Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN)
File V.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB) |
|
|
Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN)
File VI.pdf Download (67kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
File VII.pdf Download (98kB) | Preview |
Abstract
Pemerintah Indonesia mengatakan bahwa pencemaran udara telah menjadi suatu permasalahan yang serius di Indonesia, terutama di daerah perkotaan. Efek yang diakibatkan oleh pencemaran udara adalah meningkatnya polusi udara yang berdampak bagi lingkungan, kesehatan makhluk hidup, bahkan kematian. Untuk mengendalikan dan mencegah pencemaran udara secara efektif, perlu diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas udara dan suatu metode untuk mengklasifikasikan kondisi kualitas udara. Pada Tugas Akhir ini, akan dilakukan klasifikasi kualitas udara dari hasil pembacaan sensor berdasarkan parameter CO, CO2, HC, PM10, suhu dan kelembaban. Adapun metode yang digunakan untuk pengklasifikasian kualitas udara ini adalah Support Vector Machine (SVM). Implementasi algoritma Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk menghasilkan status kondisi kualitas udara dari setiap node sensor. Berdasarkan hasil pengujian, didapatlah hasil data testing dengan ketepatan klasifikasi untuk node sensor 1 sebesar 95,02%, untuk node sensor 2 sebesar 99,33%, dan untuk node sensor 3 sebesar 95,03%. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan data kualitas udara.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Kualitas Udara, Artificial Intelligence, Machine Learning, Klasifikasi, Support Vector Machine |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering |
| Divisions: | Telecommunication Engineering > Undergraduate Theses |
| Depositing User: | Mr Bambang Anthony |
| Date Deposited: | 07 Oct 2021 07:38 |
| Last Modified: | 07 Oct 2021 07:38 |
| URI: | http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/10093 |
Actions (login required)
 |
View Item |
