Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Infotech: Journal of Technology Information

OPTIMALISASI KLASIFIKASI UJI EMISI SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Irwansyah, Irwansyah; Dittyata, Rizki; Rizal, Rizal; Wiyono, Wiyono
Infotech: Journal of Technology Information Vol 10, No 2 (2024): NOVEMBER
Publisher : ISTEK WIDURI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37365/jti.v10i2.327

Abstract

Dense urban areas with high levels of industrial and transportation activity result in increased air pollutant emissions that threaten air quality and the health of their residents. The issue is the lack of utilization and optimization of motorcycle emission test classification through a machine learning approach. This research aims to utilize motorcycle emission test data and to determine the accuracy, precision, and recall results of the naive Bayes algorithm. The number of datasets used by the researchers is 2409 data points. Based on this data, it is divided into two parts: training data consisting of 1927 data points (80%) and testing data consisting of 482 data points (20%). The results of the motorcycle emission test data can be utilized for classification optimization, and the naive Bayes algorithm can be applied to classify and analyze the accuracy, precision, and recall results of the motorcycle emission test data. The accuracy result is 91.49%, the precision result for the pass classification is 93.72%, and the precision result for the fail classification is 83%, while the recall result for the pass classification is 95.47% and the recall result for the fail classification is 77.57%.      ABSTRAK Daerah perkotaan yang padat penduduk dengan tingkat aktivitas industri dan transportasi yang tinggi mengakibatkan peningkatan emisi polutan udara yang mengancam kualitas udara dan kesehatan warganya. Permasalahan belum  adanya pemanfaatan dan optimalisasi klasifikasi uji emisi sepeda motor melalui pendekatan machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan data uji emisi sepeda motor dan untuk mengetahui  hasil akurasi, presisi, dan recall dari algoritma naïve bayes. Adapun jumlah dataset yang peneliti gunakan sebanyak 2409 data. Berdasarkan data tersebut dibagi menjadi dua yaitu data training sebanyak 1927 data (80%) dan data testing sebanyak 482 data (20%). Hasil penelitian data uji emisi sepeda motor dapat dimanfaatkan untuk optimalisasi klasifikasi dan algoritma naïve bayes dapat diterapkan dalam mengklasifikasi dan menganalisis hasil akurasi, presisi, dan recall dari data uji emisi sepeda motor. Adapun hasil akurasinya sebesar sebesar 91,49%, hasil precision klasifikasi lulus sebesar 93,72% dan hasil precision klasifikasi tidak lulus sebesar 83%, dan hasil recall klasifikasi lulus sebesar 95,47% dan hasil recall klasifikasi tidak lulus sebesar 77,57%.
Co-Authors Abdul Hafidz Achmad Fatchul Aziez Achmad Nurmandi Ade Jubaedi Agus Budiyono Akin, Özgenç Al Mahfuz, Al Mahfuz Alfatih, Zhilan Zhalilla Puti Alhafi, Azwar Najib Alifah, Maulida Amir Hamzah Andika, Putu Pradnya Andriyani, Diana Arif Cahyanto Arif Hidayatullah, Arif BAMBANG SUJATMIKO Bangsa, Vanessa Bunga Budiarta DARYANTI DARYANTI Denni Susanto Denny Sukma Eka Atmaja Dewi, Amina Sukma Dittyata, Rizki Dwi Susilo Utami Endang Budiasih Epan Chaidir Febrianita, Maya Fitihatussiriyah, Fitihatussiriyah Hadi Susanto Handoyo Handoyo Haq, Mellanie Nadya Azmi Haris Rachmat Harmani, Evy Harmani, Evy Heri Kustanto Hidayat, Rochmad HIDAYATI, MIFTAKHUL Ilis, N Irwansyah Irwansyah Juwita, Mega Maduratna Karsono Karsono Kunanti, Rahmi Anugrah Leo, Andi Lilipaly, Maria Ruthy Hillary Listariyanto, Adwityam Padma Putra Lujeng Widodo, Lujeng Majlani, Majlani Muhammad Rivai Murman Dwi Prasetio Nariyanti, Lucianna Putri Nugraha, Aditya Prawira Oktalina, Silvi Nur OKTI PURWANINGSIH Paiman Paiman Pataropura, Amesanggeng Puspita, Mayang Bunga Rahmat Hermawan Ramdani, Aziz Rizal Rizal Roedy Kristiyono, Roedy Romadhona, Maya Rosa Ruchimat, Acep Rudiana, Sarah Aulia Rumengan, Riko Febrian Santoso, Probo Sari, Sri Mardhika Setie Harieni Sheila Amalia Salma Sihombing, Rusman Efendi Siti Mardhika Sari Soelistijono , R Soemarah KD , Tyas Sony Meidiansyah Sopian sopian Sri Herwiningsih Suwandi, Jessen Laorenza Teguh Supriyadi Usman Adam Wijaya, Ardie Halim Witjaksono, Bambang Xavier, Rais Yufli Yusuf Kurnia, Yusuf