ac

Prediksi Kualitas Udara Malang Menggunakan Metode Gradient Boosting Regression

Authors

  • M. Rizal Muhaimin Universitas Merdeka Malang
  • Daffa Mirah Karina Universitas Merdeka Malang
  • Andreas Bayu Krisna Universitas Merdeka Malang

DOI:

10.47709/digitech.v4i2.5046

Keywords:

Kualitas Udara, PM 2.5, Gradient Boosting Regression, Machine Learning, Prediksi, Malang

Dimension Badge Record



Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi kualitas udara di Kota Malang menggunakan metode Gradient Boosting Regression. Permasalahan kualitas udara di Kota Malang menjadi perhatian serius dengan tercatatnya 47 kejadian level PM2.5 tidak sehat pada tahun 2023, mencapai konsentrasi tertinggi 101.2 µg/m³. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan fokus pada pengembangan model prediksi menggunakan data dari stasiun pemantau kualitas udara Kota Malang pada tahun 2022-2024. Preprocessing data meliputi pembersihan missing values, normalisasi menggunakan StandardScaler, dan feature engineering untuk menghasilkan fitur temporal dan statistik. Model dikembangkan menggunakan pipeline terintegrasi dengan Gradient Boosting Regressor yang dioptimalkan. Hasil penelitian menunjukkan performa model yang baik dengan nilai training 0.86 dan testing 0.68. Prediksi untuk periode 20-26 November 2024 mengindikasikan kualitas udara akan konsisten berada dalam kategori "Tidak Sehat" dengan nilai PM2.5 berkisar antara 69.41-76.53 µg/m³. Implementasi sistem menggunakan framework Streamlit untuk antarmuka yang interaktif. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam upaya pengendalian pencemaran udara di Kota Malang melalui sistem prediksi yang akurat dan dapat diandalkan.

Google Scholar Cite Analysis
Abstract viewed = 118 times

Downloads

ARTICLE Published HISTORY

Submitted Date: 2024-12-04
Accepted Date: 2024-12-06
Published Date: 2024-12-24

How to Cite

Muhaimin, M. R., Karina, D. M., & Krisna, A. B. (2024). Prediksi Kualitas Udara Malang Menggunakan Metode Gradient Boosting Regression. Digital Transformation Technology, 4(2), 937-942. https://doi.org/10.47709/digitech.v4i2.5046