PERBANDINGAN METODE RANDOM FOREST DAN K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI KUALITAS UDARA DI YOGYAKARTA

Kurniawan, Michael Odi Pradipta (2024) PERBANDINGAN METODE RANDOM FOREST DAN K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI KUALITAS UDARA DI YOGYAKARTA. S1 thesis, Universitas Atma Jaya Yogyakarta.

Preview	Text (Michael Odi Pradipta Kurniawan) 190710410_Bab 0.pdf Download (154kB) | Preview
Preview	Text 190710410_Bab 1.pdf Download (208kB) | Preview
Preview	Text 190710410_Bab 2.pdf Download (205kB) | Preview
	Text 190710410_Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (441kB)
	Text 190710410_Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (576kB)
	Text 190710410_Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (282kB)
Preview	Text 190710410_Bab 6.pdf Download (279kB) | Preview

Abstract

Penelitian ini dilakukan karena masalah kualitas udara yang semakin meningkat di Yogyakarta. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan metode Random Forest dan K-Nearest Neighbors dalam klasifikasi kualitas udara di Yogyakarta. Dalam penelitian ini, dilakukan pengumpulan data kualitas udara dari bulan Januari hingga Desember di Yogyakarta, kemudian data tersebut dibandingkan dengan standar kualitas udara yang telah ditetapkan oleh Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model K-Nearest Neighbors memiliki performa yang lebih baik daripada model Random Forest dalam klasifikasi kualitas udara. Hal ini dapat dilihat dari rerata metrik evaluasi yaitu nilai akurasi, presisi, recall, dan f-score yang lebih tinggi dibandingkan metode Random Forest. Selain itu, K-Nearest Neighbors dengan setelan distance weighting memberikan hasil yang optimal. Penelitian ini dapat memberikan manfaat bagi pengambil keputusan dalam mengambil langkah untuk meningkatkan kualitas udara di Yogyakarta.

Actions (login required)

View Item