MUHAMMAD ARIF (2018) KLASIFIKASI KUALITAS UDARA MENGGUNAKAN METODE MODIFIED K-NEAREST NEIGHBOR(MK-NN)(STUDI KASUS KOTA PEKANBARU). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text
1. COVER_2018349TIF.pdf Download (168kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN_2018349TIF.pdf Download (662kB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK_2018349TIF.pdf Download (179kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR_2018349TIF.pdf Download (370kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI_2018349TIF.pdf Download (387kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I_2018349TIF.pdf Download (352kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II_2018349TIF.pdf Download (399kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III_2018349TIF.pdf Download (263kB) | Preview |
|
|
Text
9. BAB IV_2018349TIF.pdf Download (904kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.uin-suska.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
10. BAB V_2018349TIF.pdf Restricted to Repository staff only Download (933kB) |
|
|
Text
11. BAB VI_2018349TIF.pdf Download (178kB) | Preview |
|
|
Text
12. DAFTAR PUSTAKA_2018349TIF.pdf Download (332kB) | Preview |
Abstract
Kota Pekanbaru merupakan kota yang terkena dampak dari kasus kebakaran hutan. Tingginya tingkat kebakaran hutan yang terjadi, maka semakin tinggi pula tingkat pencemaran udara yang terjadi.Untuk itu, perlu dilakukan pengukuran dan diklasifikasi tingkat kualitas udara setiap harinya dengan akurat. Hasil klasifikasi yang akurat akan sangat membantu pemerintah dalam membuat suatu kebijakan.Sistem saat ini sudah termakan usia,tidak mampu bekerja dengan baik maka perlu pembaruan sistem. Terdapat berbagai macam teknik klasifikasi,Salah satunya dengan menggunakan teknik data mining atau biasa juga disebut dengan Knowledge Discovery in Databases (KDD). Pada penelitian sebelumnya, telah dilakukan penelitian menggunakan metode KNN terhadap klasifikasi kualitas udara dengan akurasi terbesar pada k=1. Untuk itu pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kualitas udara dengan metode modified k-nearest neighbor(MK-NN). Perbedaan pada metode MK-NN adalah weight votingserta perhitungan nilai validasi pada data. Sehingga diharapkan dapat memberikan hasil klasifikasi yang lebih baik.Pada penelitian ini mendapat akurasi tertinggi pada k=5 sebesar 95.2%.Kata Kunci:Data mining, Klasifikasi,Knowledge Discovery in Databases (KDD), kualitas udara, Modified k-nearest neighbor(MK-NN)
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Subjects: | 300 Ilmu Sosial |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Ms. Nilam Badriyah |
| Date Deposited: | 22 Jul 2019 04:54 |
| Last Modified: | 22 Jul 2019 04:54 |
| URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/16506 |
Actions (login required)
 |
View Item |