Ade Puspita Sari, - (2019) OPTIMASI INTERVAL FUZZY TIME SERIES MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK MEMPREDIKSI KUALITAS UDARA DI KOTA PEKANBARU. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text Ade Puspita Sari_Bab 1 2 3 4 6.pdf Download (14MB)
	Text Ade Puspita Sari_Bab5.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Kota Pekanbaru memiliki jumlah penduduk terbanyak di provinsi Riau yaitu 1.046.566 penduduk dengan jumlah kendaraan bermotor 105.941 unit. Badan Lingkungan Hidup menyatakan bahwa kota Pekanbaru memiliki kualitas udara yang tercemar yang disebabkan oleh kebakaran hutan dan lahan serta emisi gas buang kendaraam bermotor. Dengan adanya kondisi tersebut, kota Pekanbaru menggunakan alat pemantau udara yaitu Air Quality Monitoring System (AQMS) dengan penyampaian informasi kualitas udara melalui papan display ISPU. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kualitas udara esok hari di kota Pekanbaru dengan menggunakan metode Fuzzy Time Series yang di optimasi menggunakan Particle Swarm Optimization. Tingkat akurasi prediksi diukur dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan menghitung selisih antara data aktual dan hasil prediksi. Adapun data masukan yang digunakan yaitu 729 data dengan 5 parameter pengukur kualitas udara yaitu PM10, SO2, CO, O3 dan NO2. Hasil keluaran berupa angka prediksi untuk masing-masing parameter pengukur kualitas udara. Hasil pegujian metode FTS-PSO menunjukkan nilai MAPE sebesar 18,3583%. Parameter PSO terbaik yang digunakan adalah jumlah partikel 10, maksimal iterasi 25 dan bobot inersia 0,6. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa prediksi kualitas udara menggunakan FTS-PSO bernilai cukup akurat. Kata Kunci: Fuzzy time series, Kualitas udara, Optimasi, Particle swarm optimization, Prediksi

Actions (login required)

View Item