Penerapan Data Analytics untuk Prediksi dan Visualisasi Kualitas Udara Dalam Ruangan Berbasis LSTM dalam Mendukung Pengambilan Keputusan

Muhammad Afif , Rafi Syaiim (2025) Penerapan Data Analytics untuk Prediksi dan Visualisasi Kualitas Udara Dalam Ruangan Berbasis LSTM dalam Mendukung Pengambilan Keputusan. FAKULTAS TEKNIK, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (10Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (5Mb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (3198Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Kualitas udara dalam ruangan berpengaruh besar terhadap kesehatan, kenyamanan, dan produktivitas, terutama pada ruang tertutup seperti kelas dan laboratorium. Permasalahan yang sering muncul adalah sulitnya melakukan pemantauan secara berkelanjutan serta kebutuhan akan sistem prediksi yang dapat membantu pengambilan keputusan preventif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi dan visualisasi kualitas udara dalam ruangan yang informatif dan vmudah dipahami. Metodologi yang digunakan adalah Obtain, Scrub, Explore, Model, dan Interpret (OSEMN) untuk pengolahan data historis, dengan pemodelan menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi tren polutan. Evaluasi model dilakukan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai metrik utama, dengan hasil 6,90% untuk Sekolah-1 dan 11,16% untuk Sekolah-2. Selain itu, Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error (RMSE) juga menunjukkan perbedaan signifikan: pada Sekolah-1 diperoleh MAE 35,39, MSE 9.925,15, dan RMSE 99,6; sedangkan pada Sekolah 2 diperoleh MAE 62,77, MSE 25.665,69, dan RMSE 160,2. Hasil ini membuktikan bahwa model lebih akurat dalam memprediksi tren polutan pada Sekolah-1 dibandingkan Sekolah-2. Penelitian ini dapat menjadi tahap awal dalam kontribusi pembuatan sistem pemantauan kualitas udara dalam ruangan dalam bentuk dashboard semi interaktif berbasis Streamlit.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 005 Pemrograman komputer, program dan data 600 Teknologi (ilmu terapan) > 620 Ilmu teknik dan ilmu yang berkaitan
Program Studi:	FAKULTAS TEKNIK (FT) > Prodi S1-Teknik Informatika
Pengguna Deposit:	2507467125 Digilib
Date Deposited:	10 Oct 2025 08:25
Terakhir diubah:	10 Oct 2025 08:25
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/90999

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir