Pembentukan Model Regresi Linier Menggunakan Algoritma Genetika untuk Prediksi Parameter Indeks Standar Pencemar Udara(ISPU)
DOI:
https://doi.org/10.24014/coreit.v5i2.9157Abstract
Prediksi merupakan upaya untuk mengetahui suatu peristiwa di masa yang akan datang. Pada kasus prediksi data yang dipelajari merupakan data historis, agar data tersebut dapat mengasilkan informasi berupa hasil prediksi maka digunakan suatu model yaitu regresi linier, dalam proses pembentukan model regresi linier digunakan pendekatan kecerdasan buatan algoritma genetika. Algoritma genetika digunakan untuk mendapatkan nilai koefisien terbaik pada persamaan regresi linier. Penelitian ini menggunakan data parameter Indeks Standar Pencemar Udara(ISPU), terdapat lima parameter ISPU meliputi Sulfur dioksida (SO2), Partikulat (PM10), Karbondioksida (CO), Ozon (O3), dan Nitrogen dioksida (NO2) sehingga dibangun lima model prediksi. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan data harian bulan Januari 2016 sampai dengan Desember 2016, algoritma genetika mampu menentukan nilai koefisien yang digunakan pada model regresi linier dalam memprediksi parameter ISPU dengan kesalahan prediksi untuk parameter SO2 yaitu 2,33958%, kesalahan prediksi parameter PM10 6,623923%, kesalahan prediksi parameter CO 2,62279%, kesalahan prediksi parameter O3 6,34495%, dan kesalahan prediksi parameter NO2 2,927575%References
Rahmi, A., Mahmudy, W. F., & Darma Setiawan, B. (2015). Prediksi Harga Saham Berdasarkan Data Historis Menggunakan Model Regresi yang Dibangun Dengan Algoritma Genetika.
Wicaksana, A. S., Setiawan, B. D., & Rahayudi, B. (2018). Algoritma Genetika Untuk Optimasi Fuzzy Time Series Dalam Memprediksi Kepadatan Lalu Lintas di Jalan Tol, 2(3), 1063–1071.
Rahmi, A., & Mahmudy, W. F. (2016). Pembentukan Model Regresi Harga Saham Menggunakan Algoritma Genetika, 2016(Sentika), 18–19.
Laksono, A. T., Utami, M. C., & Sugiarti, Y. (2016). Sistem Penjadwalan Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika ( Studi Kasus : Fakultas Kedokteran dan Kesehatan Universitas Muhammadiyah Jakarta ), 9(2), 177–188
Downloads
Published
Issue
Section
License
The Authors submitting a manuscript do so on the understanding that if accepted for publication, copyright of the article shall be assigned to CoreIT journal and published by Informatics Engineering Department Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau as publisher of the journal.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
Authors automatically transfer the copyright to the journal and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC BY SA) that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate permission for non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
