Muhammad Bagas Akbar, - (2024) PREDIKSI KONSENTRASI POLUTAN UDARA KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOUR REGRESSION. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text File lengkap kecuali BAB IV Hasil Penelitian.pdf Download (1MB) | Preview
	Text (BAB IV) File BAB IV Hasil Penelitian.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Kualitas udara memiliki pengaruh signifikan terhadap kesehatan manusia dan lingkungan, terutama di kawasan yang rentan terhadap polusi seperti Kota Pekanbaru, Provinsi Riau. Konsentrasi polutan udara yang umum digunakan untuk menggambarkan kualitas udara dapat bervariasi berdasarkan waktu dan lokasi, meskipun ada standar internasional yang mengatur batas aman untuk kesehatan. Prediksi kualitas udara menjadi upaya penting untuk mitigasi dampak negatif polusi, terutama dengan metode pembelajaran mesin. Dalam penelitian ini, algoritma K-Nearest Neighbor Regression diterapkan untuk memprediksi kualitas udara di Kota Pekanbaru dengan mempertimbangkan enam indikator polutan utama: PM10, SO2, CO, NO2, PM2.5, dan O3. Parameter pengujian mencakup penanganan missing value dengan metode mean, median, dan interpolasi linier; rasio pembagian data sebesar 90:10, 80:20, dan 70:30; serta nilai k yang bervariasi (3, 5, dan 7). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ini mampu memprediksi konsentrasi polutan udara dengan akurasi yang baik, terbukti dari nilai RMSE dan MAPE yang rendah. Setiap polutan memiliki error yang berbeda tergantung pada metode penanganan missing value. Selain itu, peningkatan nilai k cenderung menurunkan error prediksi, terutama pada RMSE, yang menunjukkan bahwa pemilihan nilai k yang tepat dapat meningkatkan akurasi prediksi model.

Actions (login required)

View Item