SISTEM PEMANTAUAN POLUSI UDARA BERBASIS INTERNET OF THINGS DENGAN ALGORITMA LONG SHORT-TERM MEMORY

Deva Shofa Al Fathin, - (2024) SISTEM PEMANTAUAN POLUSI UDARA BERBASIS INTERNET OF THINGS DENGAN ALGORITMA LONG SHORT-TERM MEMORY. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

	Text S_KOM_2000793_Title.pdf Download (467kB)
	Text S_KOM_2000793_Chapter1.pdf Download (61kB)
	Text S_KOM_2000793_Chapter2.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (555kB)
	Text S_KOM_2000793_Chapter3.pdf Download (185kB)
	Text S_KOM_2000793_Chapter4.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (1MB)
	Text S_KOM_2000793_Chapter5.pdf Download (112kB)
	Text S_KOM_2000793_Appendix.pdf Restricted to Staf Perpustakaan Download (289kB)

Abstract

Kualitas udara memiliki peran penting bagi keberlanjutan kehidupan makhluk hidup di Bumi, khususnya manusia. Aktivitas manusia, terutama pertumbuhan industri dan kendaraan bermotor, telah berkontribusi signifikan terhadap pencemaran udara. Partikulat halus (PM1.0, PM2.5, PM10) dan karbon monoksida (CO) dari polusi udara berpotensi menyebabkan dampak serius pada kesehatan manusia. Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Kota Bandung mencatat tingkat polusi yang cukup tinggi, menunjukkan perlunya sistem pemantauan kualitas udara secara real-time. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pemantauan polusi udara di Kota Bandung dengan membentuk dataset polusi udara berbasis Internet of Things (IoT) yang diperoleh dari perangkat kontroler IoT yang dipasang di tiga titik pemantauan di Kota Bandung. Sensor yang digunakan mampu mendeteksi zat polutan seperti PM1.0, PM2.5, PM10, dan CO, yang umumnya berasal dari industri dan kendaraan bermotor. Data yang dikumpulkan diproses menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) secara cloud untuk mengkomputasi prediksi nilai polutan dalam bentuk numerik yang akurat. Hasil evaluasi model menunjukkan nilai RMSE sebesar 2.680 untuk prediksi PM2.5. Berdasarkan skor rata-rata ISPU, lokasi paling berpolusi adalah lokasi 1 dan lokasi 3, yang keduanya masuk dalam kategori Tidak Sehat, dengan skor rata-rata ISPU untuk polutan CO masing-masing sebesar 179 di lokasi 1 dan 148 di lokasi 3. Sistem integrasi berbasis IoT ini juga telah berhasil dirancang dan diimplementasikan, sehingga data kualitas udara beserta hasil prediksinya dapat ditampilkan pada website yang dapat diakses oleh pengguna. Air quality plays an important role in the sustainability of life on Earth, especially humans. Human activities, especially industrial growth and motorised vehicles, have contributed significantly to air pollution. Fine particulates (PM1.0, PM2.5, PM10) and carbon monoxide (CO) from air pollution have the potential to cause serious impacts on human health. The Environmental Agency (DLH) of Bandung City recorded quite high pollution levels, indicating the need for a real-time air quality monitoring system. This research aims to develop an air pollution monitoring system in Bandung City by forming an Internet of Things (IoT)-based air pollution dataset obtained from IoT controller devices installed at three monitoring points in Bandung City. The sensors used are capable of detecting pollutants such as PM1.0, PM2.5, PM10, and CO, which generally come from industries and motor vehicles. The collected data is processed using the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm in the cloud to compute accurate numerical predictions of pollutant values. The model evaluation results show an RMSE value of 2,680 for PM2.5 prediction. Based on the average ISPU score, the most polluted locations are location 1 and location 3, both of which fall into the Unhealthy category, with an average ISPU score for CO pollutants of 179 in location 1 and 148 in location 3, respectively. This IoT-based integration system has also been successfully designed and implemented, so that air quality data and prediction results can be displayed on a website that can be accessed by users.

Item Type:	Thesis (S1)
Additional Information:	ID Sinta Dosen Pembimbing: Eddy Prasetyo Nugroho: 5990993 Muhamad Nursalman: 6143456
Uncontrolled Keywords:	IoT, Polusi udara, Polutan, Pemantauan, Prediksi. Air pollution, IoT, Monitoring, Pollutants, Prediction.
Subjects:	L Education > L Education (General) Q Science > Q Science (General) Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Ilmu Komputer
Depositing User:	Deva Shofa Al Fathin
Date Deposited:	07 Sep 2024 11:23
Last Modified:	07 Sep 2024 11:23
URI:	http://repository.upi.edu/id/eprint/123251

Actions (login required)

View Item