Pembentukan Model Regresi Linier Menggunakan Algoritma Genetika untuk Prediksi Parameter Indeks Standar Pencemar Udara(ISPU) - Insani, Fitri; Darlianti, Sri Indah (Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, 2019)
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%