Implementasi Metode Artificial Neural Network (ANN) Algoritma Backpropagation untuk Klasifikasi Kualitas Udara di Provinsi DKI Jakarta Tahun 2021 - Lutfiah Anindya Putri; Suwanda (UNISBA Press, 2023)
Abstract. Classification is the systematic division of an individual into a group or category according to established rules or standards. There are several classification algorithms that can be used to classify data, including logistic regression, discriminant analysis, and Artificial Neural Network (ANN). This study uses an Artificial Neural Network (ANN) classification algorithm because the data used is not normally distributed. ANN is a classification algorithm that is widely used for character recognition problems and is a strong classifier because of its high calculation rate and accuracy. In this thesis, ANN is implemented on air quality classification data for DKI Jakarta in 2021 with particulate (PM10), sulfide (SO2), carbon monoxide (CO), Ozone (O3), and nitrogen dioxide (NO2) variables. This method will be calculated based on the accuracy, precision, and recall values obtained from the confused matrix. The most optimal classification results are obtained from the network architecture, which consists of 5 input layers, 4 hidden layers, and 2 output layers with an epoch value of 5000 and a learning rate of 0.001. The network architecture produces an accuracy value of 94%, a precision of 90%, and a recall of 100%. Abstrak. Klasifikasi adalah pembagian sistematis dari sebuah individu ke dalam suatu kelompok atau kategori menurut aturan atau standar yang ditetapkan. Terdapat beberapa algoritma klasifikasi yang dapat digunakan dalam mengklasifikasi data, diantaranya regresi logistik, analisis diskriminan, dan Artificial Neural Network (ANN). Penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi Artificial Neural Network (ANN) karena data yang digunakan tidak berdistribusi normal. ANN merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang banyak digunakan untuk masalah pengenalan karakter dan merupakan classifier yang kuat karena tingkat perhitungan dan keakuratannya yang tinggi. Pada skripsi ini, ANN diimplementasikan pada data klasifikasi kualitas udara DKI Jakarta Tahun 2021 dengan variabel partikulat (PM10), sulfida (SO2), karbon monoksida (CO), Ozon (O3), dan nitrogen dioksida (NO2). Metode tersebut akan dihitung berdasarkan ukuran nilai accuracy, precision, dan recall yang didapat dari confusion matrix. Hasil pengklasifikasian yang paling optimal didapat dari arsitektur jaringan yang terdiri dari 5 input layer, 4 hidden layer, dan 2 output layer dengan nilai epoch 5000 dan learning rate 0.001. Arsitektur jaringan tersebut menghasilkan nilai accuracy sebesar 94%, precision sebesar 90%, dan recall sebesar 100%.