Ramdhani, Rizky Fasya (2025) Implementasi Algoritma Support Vector Regression Dalam Memprediksi Indeks Kualitas Udara Di Kota Banda Aceh. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (30kB)
	Text Abstrak.pdf Download (40kB)
	Text BAB I.pdf Download (118kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (126kB)
	Text Full Text.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Kualitas udara merupakan salah satu aspek penting dalam dalam menjaga keseimbangan lingkungan dan kesehatan masyarakat. Meningkatnya kualitas udara pada lingkungan merupakan hal yang perlu dikhawatirkan. Oleh karena itu, diperlukan metode yang dapat memprediksi Indeks Kualitas Udara (IKU) yang efektif untuk dapat memantau dan mendukung pengambilan keputusan terhadap dampak lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi Indeks Kualitas Udara di Kota Banda Aceh menggunakan algoritma Support Vector Regression, dengan lima parameter utama yang dipakai pada penelitian yaitu partikulat matter (PM_2.5), Sulfur Dioksida (SO_2), Nitrogen Dioksida(NO_2), Karbon Monoksida (CO), dan Ozon (O_3). Pada penelitian ini algoritma Support Vector Regression dipilih karena kemampuannya dalam menangani data non-linear dan juga karena dapat memberikan prediksi yang akurat pada data. Sistem prediksi yang dirancang akan berbasis web menggunakan framework flask dan databasenya berupa MySQL, sedangkan untuk pembuatan model Support Vector Regression akan dilakukan pada google colab untuk media yang dipakai. Pada proses pembuatan model data akan dibagi menjadi data latih 80% dan data uji 20% untuk memastikan model dapat menangkap pola jangka panjang dan pendek. Hasil dari prediksi akan dibandingkan menggunakan metrik evaluasi Root Mean Squarred Error (RMSE) dan Mean Squarred Error (MSE). Hasil dari evaluasi menggunakan kedua metrik tersebut menghasilkan nilai RMSE 2.10 dan MSE 4.42 . Nilai tersebut menunjukkan performa yang baik pada model dalam memprediksi data. Dengan ini penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan untuk penelitian serupa di masa depan dalam hal prediksi menggunakan algoritma Support Vector Regression.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Rizky fasya ramdhani
Date Deposited:	26 Feb 2025 03:31
Last Modified:	26 Feb 2025 03:31
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/10371

Actions (login required)

View Item