Hasna, Hanifa
(2024)
Implementasi Random Forest untuk Klasifikasi Indeks Standar Pencemaran
Udara di DKI Jakarta.
Skripsi thesis, Fakultas Matematika & Ilmu Pengetahuan Alam.
Abstract
Kehidupan makhluk hidup terkena dampak dari permasalahan pencemaran
udara karena banyak penyakit dapat disebabkan oleh udara yang terkontaminasi,
maka sangat penting untuk mengawasi tingkat polusi udara di masyarakat.
Berdasarkan pengukuran Indeks Standar Pencemaran Udara yang dilakukan Dinas
Lingkungan Hidup DKI Jakarta, kualitas udara di DKI Jakarta tergolong sedang
hingga tidak sehat. Memburuknya kualitas udara di wilayah metropolitan Jakarta
sangat berbahaya bagi manusia dan makhluk hidup. Oleh karena itu, untuk
mencegah permasalahan tersebut maka dilakukan klasifikasi kualitas udara
berdasarkan kandungan polutan dengan menggunakan Random Forest (RF). Tujuan
dari penelitian ini untuk mengetahui fitur penting yang terdapat dalam pencemaran
udara dan untuk mengetahui hasil akurasi yang dihasilkan oleh metode random
forest.
Random forest merupakan metode ensemble yaitu pengembangan dari berapa
metode decision tree dengan menggunakan bootstrap sampling. Validasi dari
penelitian ini menggunakan tingkat error rate OOB terkecil dan Feature
Importance. Klasifikasi random forest pada penelitian ini menggunakan data Indeks
Standar Pencemaran Udara DKI Jakarta Tahun 2022 yang diperoleh dari Dinas
Lingkungan Hidup dan Kehutanan berdasarkan enam kandungan udara, yaitu
partikel debu (PM10), partikel debu (PM2,5), sulfur dioksida (SO2), karbon
monoksida (CO), ozon (O3), dan nitrogen dioksida (NO2).
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest dengan parameter
terbaik (5000 pohon dan mtry=2) berhasil mengklasifikasikan data ISPU dengan
tingkat akurasi sebesar 99,17% dan laju kesalahan sebesar 0,83%. Polutan PM2.5
teridentifikasi sebagai fitur terpenting yang mempengaruhi kualitas udara di DKI
Jakarta, diikuti oleh PM10, O3, CO, NO2, dan SO2. Kesimpulan dari penelitian ini
menunjukkan bahwa metode Random Forest efektif dalam mengklasifikasikan
kualitas udara dan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan
terkait pengendalian polusi udara di DKI Jakarta. Penelitian ini juga memberikan
rekomendasi untuk penelitian lebih lanjut dalam penerapan metode Random Forest
pada kasus-kasus lain yang serupa .
Actions (login required)
 |
View Item |
