PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE C5.0 UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS UDARA

Ponto, Billy Petra Gilbert and Adrian, Angelia Melani and Sanger, Junaidy Budi (2020) PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE C5.0 UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS UDARA. Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE.

	PDF COVER-DAFTAR_ISI_BillyPonto.pdf Download (887kB)
	PDF BAB_ISI-LAMPIRAN_BillyPonto.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Official URL: http://digilib.unikadelasalle.ac.id/

Abstract

Kualitas udara merupakan sebuah kondisi yang menyatakan keadaan udara berdasarkan tingkat kadar gas yang terkandung di dalam udara. Tentunya, kualitas udara yang baik merupakan salah satu aspek penting untuk memelihara kesehatan tubuh. Namun, tingginya tingkat aktivitas masyarakat dengan memanfaatkan berbagai jenis kendaraan bermotor dan aktivitas sektor industri, memberikan dampak negatif terhadap kondisi udara dalam suatu daerah. Polusi udara menyebabkan masalah kesehatan hingga menyebabkan 4.2 juta kematian di seluruh dunia, menggambarkan kondisi udara saat ini. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan aplikasi berbasis data mining untuk mengklasifikasikan kualitas udara menggunakan algoritma decision tree C5.0. Data flow diagram digunakan sebagai alat pemodelan data dan pemrograman Python digunakan untuk membangun aplikasi. Dalam aplikasi ini terdapat 155 data dan empat kategori kualitas udara sesuai dengan klasifikasi pemerintah yaitu baik, sedang, tidak sehat, sangat tidak sehat. Terdapat 5 variabel yang digunakan untuk melakukan klasifikasi yaitu PM10, O3, SO2, CO, dan NO2. Algoritma C5.0 diaplikasikan pada dataset kualitas udara DKI Jakarta bulan Maret 2018 menghasilkan akurasi 95.1613%. Aturan mendefinisikan bahwa parameter PM10 dan O3 adalah parameter penting dalam mengklasifikasikan kategori kualitas udara.

Kata Kunci: Kualitas udara, Decision tree C5.0, Data mining, Klasifikasi, Rule-based.

Item Type:

Thesis (Skripsi)

Creators: