POLBANPOLBAN

JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga)JITEL (Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Elektronika, dan Listrik Tenaga)

Polusi udara memiliki dampak signifikan terhadap kesehatan manusia, khususnya sistem pernapasan, dan dapat memicu penyakit asma. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi dan klasifikasi kualitas udara berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan metode Naïve Bayes. Sistem ini mendeteksi konsentrasi polutan udara berupa Particulate Matter (PM2.5), Karbon Monoksida (CO), dan Nitrogen Dioksida (NO2), kemudian mengklasifikasikannya ke dalam tiga kategori, yaitu aman (ISPU 1–50), berisiko (ISPU 51–200), dan berbahaya (ISPU > 200). Dataset yang digunakan terdiri dari 120 data latih dan 30 data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 97%. Selain itu, hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa kualitas udara yang terukur berada pada kategori aman dengan nilai ISPU sebesar 30. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan efektif dalam membantu pemantauan kualitas udara bagi penderita asma.

Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem deteksi dan klasifikasi polusi udara berbasis IoT dengan metode Naïve Bayes yang efektif untuk memantau kualitas udara bagi penderita asma.Sistem ini mampu mendeteksi konsentrasi polutan PM2.5, CO, dan NO2 serta mengklasifikasikannya ke dalam kategori aman, berisiko, dan berbahaya dengan akurasi 97%.Hasil pengujian menunjukkan kualitas udara pada lokasi penelitian termasuk kategori aman dengan nilai ISPU 30, menunjukkan potensi sistem ini dalam memberikan informasi penting bagi penderita asma.

Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan menambahkan parameter polutan lain seperti PM10, SO2, dan O3 untuk meningkatkan akurasi dan cakupan sistem. Selain itu, eksplorasi metode klasifikasi lain seperti Support Vector Machine (SVM) atau Random Forest dapat dibandingkan dengan Naïve Bayes untuk mengidentifikasi metode yang paling optimal. Pengembangan aplikasi mobile yang terintegrasi dengan sistem monitoring ini akan memungkinkan penderita asma untuk memantau kualitas udara secara real-time dan menerima peringatan jika kualitas udara memburuk, sehingga dapat membantu mereka mengambil tindakan pencegahan yang diperlukan. Integrasi sistem dengan data cuaca dan informasi geografis juga dapat memberikan prediksi kualitas udara yang lebih akurat dan personal, disesuaikan dengan lokasi dan kondisi lingkungan pengguna.

  1. Vol 8, No 2 (2020). vol jurnal komputer rekayasa sistem universitas tanjungpura coding aplikasi doi https... doi.org/10.26418/coding.v8i2Vol 8 No 2 2020 vol jurnal komputer rekayasa sistem universitas tanjungpura coding aplikasi doi https doi 10 26418 coding v8i2
  2. ANALISIS KLASIFIKASI DATA KUALITAS UDARA DKI JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA C.45 | JuSiTik : Jurnal Sistem... journal.ukmc.ac.id/index.php/jutsi/article/view/790ANALISIS KLASIFIKASI DATA KUALITAS UDARA DKI JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA C 45 JuSiTik Jurnal Sistem journal ukmc ac index php jutsi article view 790
  3. Dampak Buruk Polusi Udara Bagi Kesehatan Dan Cara Meminimalkan Risikonya | Jurnal Ecocentrism. buruk... e-journal.unmas.ac.id/index.php/jeco/article/view/7035Dampak Buruk Polusi Udara Bagi Kesehatan Dan Cara Meminimalkan Risikonya Jurnal Ecocentrism buruk e journal unmas ac index php jeco article view 7035
Read online
File size801.1 KB
Pages10
DMCAReport

Related /

ads-block-test