Analisis Komparasi Model Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Kualitas Udara Kota Jakarta / Yudha Aryadi Sani / 41200210 / Pembimbing: Budi Wasito

Yudha Aryadi Sani, Yudha Aryadi Sani (2024) Analisis Komparasi Model Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Kualitas Udara Kota Jakarta / Yudha Aryadi Sani / 41200210 / Pembimbing: Budi Wasito. Institut Bisnis dan Informatika Kwik Kian Gie, Jakarta.

	Text HALAMAN JUDUL.pdf - Published Version Download (681kB)
	Text BaB I - PENDAHULUAN.pdf - Published Version Download (454kB)
	Text BAB II - KAJIAN PUSTAKA.pdf - Published Version Download (635kB)
	Text BAB III - METODE PENELITIAN.pdf - Published Version Download (566kB)
	Text BAB IV - KAJIAN PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (913kB)
	Text BAB V - KESIMPULAN DAN SARAN.pdf - Published Version Download (447kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (450kB)
	Text LAMPIRAN.pdf - Published Version Download (567kB)
	Text ORIGINALITAS.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (429kB)
	Text RESUME.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text PERSETUJUAN RESUME.pdf - Published Version Download (388kB)

Abstract

Polusi udara telah menjadi salah satu tantangan lingkungan terbesar di seluruh dunia, dan tidak terkecuali bagi Kota Jakarta sebagai ibu kota Indonesia. Jakarta, sebagai salah satu kota terpadat di dunia, menghadapi masalah serius dalam memastikan kualitas udara yang sehat bagi penduduknya. Dampak dari polusi udara ini tidak hanya terbatas pada kesehatan manusia, tetapi juga merusak lingkungan secara keseluruhan, termasuk tanaman dan ekosistem air. Dalam upaya untuk mengatasi masalah ini, banyak penelitian telah dilakukan untuk mengembangkan model prediksi yang dapat memberikan perkiraan tingkat kualitas udara di Kota Jakarta. Dua model pemodelan yang dapat digunakan dalam konteks ini adalah Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja model algoritma SVM dengan algoritma KNN dalam klasifikasi kualitas udara Kota Jakarta. Data mining merupakan seni dan ilmu untuk menemukan pengetahuan, wawasan, dan pola dalam data berdasarkan metodologi CRISP -DM (Cross Industry Standard Process For Data Mining) Sumber data dalam penelitian ini adalah data indeks standar pencemaran udara (ISPU) Kota Jakarta yang didapatkan pada website satudata.jakarta.go.id Penelitian ini membandingkan akurasi klasifikasi kualitas udara Kota Jakarta pada algoritma Support vector Machine(SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN) menggunakan python. Hasil Komparasi ditentukan dengan tingkat akurasi dan score dari confusion matrix. Hasil klasifikasi disajikan dalam bentuk Graphic User Interface dengan media antarmuka. Hasil perbandingan algoritma klasifikasi pada dua model dalam data mining menunjukkan bahwa algoritma Support Vector Machine (SVM) lebih unggul dari K-Nearest Neighbor (KNN). Hal ini terbukti dari tingkat akurasi yang lebih tinggi pada SVM, khususnya dengan penggunaan kernel Rbf yang mencapai 97,05%, dibandingkan dengan KNN yang memiliki akurasi sebesar 94,74% dengan parameter p=1 dan k=5. Selain itu, SVM juga menunjukkan nilai prediksi benar yang lebih tinggi dibandingkan dengan KNN. Dalam rentang waktu 1 tahun secara keseluruhan mungkin cukup baik, dengan kualitas sedang di angka lebih dari sama dengan 50 sampai 100. Namun, tetap diperlukan pengendalian untuk daerah kategori tidak sehat. Kata Kunci: Klasifikasi, Data Mining, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor, Python, Akurasi, Confusion Matrix, Pencemaran Udara, ISPU, CRISP -DM.

Actions (login required)

View Item