Menerapkan Metode Klasifikasi pada Data Uji Emisi Kendaraan di Jakarta dengan Menggunakan Jupyter Notebook
DOI:
https://doi.org/10.47747/jpsii.v5i2.1722Keywords:
data uji emisi, klasifikasi, data mining, jupyter notebookAbstract
This research aims to apply classification methods using Jupyter Notebook on vehicle emission test data in Jakarta. The rapid growth of vehicles and urbanization in Jakarta has led to increased air pollution, triggering concerns among the government and city residents. This research aims to identify hidden patterns, relationships, and trends in emission test data through a Data Mining approach with classification analysis methods. It is hoped that this research will significantly contribute to understanding the characteristics of vehicle emissions in Jakarta, including identifying dominant pollutants and factors influencing vehicle emissions.
References
Suzuki. (2023). "Pentingnya Uji Emisi Mobil!" [Online]. Tersedia: https://www.suzuki.co.id/tips-trik/pentingnya-uji-emisi-mobil?pages=all
Aryasena, A., Iqbal, A. P., & Kusuma, R. R. (2023). “Melacak Kelemahan: Mengapa Pengimplementasian Kebijakan Uji Emisi di DKI Jakarta Tak Efektif?.” Kultura: Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora, vol. 1, no. 2, pp. 128.
Safira, I., Adi, S. W., & Winanti, A. (2023). “Efektifitas Peraturan Gubernur Jakarta Tentang Uji Emisi Terhadap Pencemaran Udara di DKI Jakarta.” Triwikrama: Jurnal Ilmu Sosial, vol. 1, no. 8, pp. 41.
Zai, C. (2022). “Implementasi Data Mining Sebagai Pengolahan Data.” Jurnal Portal Data, vol, 2. no. 3, pp. 3.
Agung Prabowo, Sumita Wardani, Rico Wijaya Dewantoro, Wilfredo Wesly, Leonardo. (2023). "Komparasi Tingkat Akurasi Random Forest dan Decision Tree C4.5 Pada Klasifikasi Data Penyakit Infertilitas." KLIK: Kajian Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 218-219.
Sandika Rofi Pratama, Ahmad Haidar Mirza. (2021). "Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Inflasi Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda pada BPS Kota Palembang." Bina Darma Conference on Computer Science, vol. 3, no. 2, pp. 246.
Siti Hapsoh Lubis, Muhammad Iqbal. (2022). "Decision Tree Model for Predicting Work Schedules Using Scikit-Learn." Jurnal Mantik, vol. 5, no. 4, pp. 2688.
Dede Bagus Setiawan. (2023). "Pengembangan Dashboard Interaktif Covid-19 sebagai Alat Informasi Masyarakat dalam Melihat Pandemi di Indonesia." Inisiatif: Jurnal Dedikasi Pengabdian Masyarakat, vol. 2, no. 1, pp. 122.
Simanjuntak, K. P., & Khaira, U. (2021). “Pengelompokkan Titik Api di Provinsi Jambi dengan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering.” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 1, no. 1, pp. 9.
Alghifari, F., & Juardi, D. (2021). “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes.” Jurnal Ilmiah Informatika, vol. 9, no. 2, pp. 76.
Arnomo, S. A., Fajrin, A. A., Siyamto, Y., & Sadikin, S. F. N. (2023). “Evaluasi Model Decision Tree Pada Keputusan Kelayakan Kredit.” Jurnal Desain dan Analisis Teknologi, vol. 2, no. 2, pp. 201.
Sanjaya, J., Renata, E., Budiman, V. E., Anderson, F., & Ayub, M. (2020). “Prediksi Kelalaian Pinjaman Bank Menggunakan Random Forest dan Adaptive Boosting.” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 1, pp. 51.
Sitorus, C. M., Rizal, A., & Jajuli, M. (2020). “Prediksi Risiko Perjalanan Transportasi Online dari Data Telematik Menggunakan Algoritma Support Vector Machine.” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 6, no. 2, pp. 255.
Sitepu, R., & Manohar. (2022). “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbors untuk Klasifikasi Pengajuan Kredit.” Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN), vol. 1, no. 2, pp. 49.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Jurnal Pengembangan Sistem Informasi dan Informatika
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
