Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Audya Anggraini Hasim
Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS PENGARUH FAKTOR METEOROLOGI TERHADAP KONSENTRASI PM2.5 GLOBAL DAN IMPLIKASINYA TERHADAP KESEHATAN MASYARAKAT MENGGUNAKAN RANDOM FOREST DAN XGBOOST Fathoni Fathoni; Jovandra Anata Malayadza; Fitri Amanda; Audya Anggraini Hasim; Winda Kurnia Sari; Ken Ditha Tania
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18169

Abstract

PM2.5 merupakan partikel udara berdiameter ≤2,5 µm yang bersumber dari emisi kendaraan, industri, dan pembakaran biomassa, dan telah menjadi ancaman kesehatan global yang berkontribusi terhadap jutaan kematian akibat penyakit kardiovaskular dan pernapasan. Hubungan antara faktor meteorologi dan konsentrasi PM2.5 bersifat non-linear dan kompleks sehingga tidak dapat dimodelkan secara memadai menggunakan pendekatan statistik konvensional, sementara kajian integratif skala global yang menghubungkan meteorologi, PM2.5, dan implikasi kesehatan masih terbatas. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh faktor meteorologi terhadap konsentrasi PM2.5 secara global serta mengevaluasi implikasinya terhadap kesehatan masyarakat berdasarkan standar WHO AQG 2021. Analisis dilakukan menggunakan Random Forest dan XGBoost terhadap Global Air Quality Data yang mencakup 10.000 observasi dari 20 kota di 19 negara dengan variabel input suhu, kelembapan, dan kecepatan angin. Meskipun kemampuan prediksi kuantitatif terbatas akibat kompleksitas data global, Random Forest menunjukkan performa lebih baik dibanding XGBoost dengan MAE 36,31 dan RMSE 42,45. Kecepatan angin, kelembapan, dan suhu teridentifikasi sebagai faktor paling berpengaruh, dengan 79% data berada pada kategori tidak sehat hingga berbahaya berdasarkan WHO AQG 2021
Co-Authors Fathoni Fathoni Fitri Amanda Jovandra Anata Malayadza Ken Ditha Tania Winda Kurnia Sari