VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research https://jurnalvariansi.unm.ac.id/index.php/variansi en-US jurnalvariansi@unm.ac.id (Zulkifli Rais) Sat, 23 Mar 2024 07:26:31 +0800 OJS 3.1.2.4 http://blogs.law.harvard.edu/tech/rss 60 Analisis Support Vector Regression (SVR) untuk meramalkan Indeks Kualitas Udara di Kota Makassar https://jurnalvariansi.unm.ac.id/index.php/variansi/article/view/107 <p>Polusi udara merupakan salah satu permasalahan yang belum terselesaikan sampai saat ini terutama di kota besar di Indonesia. Kondisi ini tentu sangat mengkhawatirkan mengingat polutan yang dikeluarkan oleh kendaraan bermotor seperti karbon monoksida (CO), partikulat matter (PM), nitrogen oksida ( ), sulfur dioksida ), dan karbon dioksida ( ) sangat berbahaya bagi kesehatan manusia. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk mengetahui peramalan indeks kualitas udara dimasa mendatang. Maka pada penelitian ini digunakan metode SVR untuk meramalkan indeks kualitas udara di Kota Makassar. SVR merupakan pengembangan <em>Support Vector Machine</em> (SVM) untuk kasus regresi. Dalam penelitian ini metode SVR digunakan dengan kernel terbaik sebagai bantuan penyelesaian masalah <em>non-linier</em>, metode <em>Min – Max Normalization </em>untuk normalisasi data, pembagian data <em>training </em>dan data <em>testing </em>yang digunakan yakni 80%:20%, pemilihan model terbaik dengan <em>Grid Search Optimization. </em>Hasil peramalan yang didapatkan bahwa kelima variabel indeks kualitas udara di kota makassar tergolong baik dengan nilai RMSE yaitu Partikulat (PM10) 0,12352, Sulfur Dioksida ( ) 0,11502, Ozon ( ) 0,13561, Nitrogen dioksida ( ) 0,11380, Karbon Monoksida (CO) 0,00699 artinya kemampuan model dapat mengikuti pola data dengan baik.</p> Rahmat Wahyudi Rahmat, Suwardi Annas, Zulkifli Rais Copyright (c) 2023 VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research https://jurnalvariansi.unm.ac.id/index.php/variansi/article/view/107 Sun, 31 Dec 2023 00:00:00 +0800