Reypi, Muhammad (2026) ESTIMASI TINGKAT POLUSI UDARA PADA AREA PUBLIK MENGGUNAKAN SEGMENTASI CITRA DAN VALIDASI TERHADAP DATA SENSOR KUALITAS UDARA. Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.
![[img]](http://repository.umb.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Fulltext)
MUHAMAD REYPI_ 2255201224_ FULLTEXT .pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text
MUHAMAD REYPI_ 2255201224_ TURNITIN.pdf Restricted to Repository staff only Download (16MB) | Request a copy |
|
Text (Abstrak+Bab 1)
MUHAMAD REYPI_ 2255201224_ Abstrak & BAB 1 .pdf - Submitted Version Download (673kB) |
|
Text (Bab 2)
MUHAMAD REYPI_ 2255201224_ BAB 2.pdf - Submitted Version Download (351kB) |
|
Text (Bab 3)
MUHAMAD REYPI_ 2255201224_ BAB 3 .pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (346kB) | Request a copy |
|
Text (Bab 4)
MUHAMAD REYPI_ 2255201224_ BAB 4.pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (954kB) | Request a copy |
|
Text (Bab 5)
MUHAMAD REYPI_ 2255201224_ BAB 5 .pdf - Submitted Version Download (212kB) |
|
Text (Referensi+Lampiran)
MUHAMAD REYPI_ 2255201224_ REF & LAM .pdf - Submitted Version Download (254kB) |
Abstract
Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem estimasi tingkat polusi udara berbasis pengolahan citra digital yang diintegrasikan dengan validasi menggunakan sensor CO₂ , dibangun dalam platform aplikasi desktop berbasis Python. Metode yang digunakan meliputi segmentasi citra pada ruang warna HSV dengan pendekatan thresholding multi-zona untuk mendeteksi area asap, kabut, dan polutan visual lainnya, dilanjutkan dengan ekstraksi fitur berupa rasio area polusi, entropi tekstur, mean intensitas, standar deviasi, dan saturasi rata-rata yang kemudian dikombinasikan menjadi skor komposit sebagai dasar klasifikasi ke dalam tiga kategori yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi. Secara paralel, sistem juga menganalisis citra display sensor CO₂ melalui deteksi rasio warna indikator hijau, kuning, dan merah untuk menghasilkan estimasi konsentrasi gas CO₂ di udara. Validasi silang antara kedua metode dilakukan terhadap 100 pasang citra untuk mengukur tingkat konsistensi hasil klasifikasi. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan akurasi keseluruhan sistem sebesar 70,00% dengan Macro Precision 37,90%, Macro Recall 45,93%, dan Macro F1-Score 36,70%. Kelas Tinggi memiliki kinerja terbaik dengan F1-Score 81,53%, sedangkan kelas Sedang mencapai F1-Score 28,57% dan kelas Rendah belum berhasil terdeteksi akibat ketidakseimbangan distribusi data. Hasil validasi silang menunjukkan tingkat kesepakatan antara segmentasi citra dan sensor CO₂ sebesar 37%, yang dikategorikan perlu perbaikan, dan mencerminkan perbedaan dimensi pengukuran antara kenampakan visual polusi dan konsentrasi gas secara langsung. Sistem yang dibangun telah dilengkapi dengan antarmuka grafis interaktif, visualisasi confusion matrix, dan fitur ekspor laporan Excel multi-sheet yang mencakup detail hasil, evaluasi kinerja, analisis sensor, serta kesimpulan dan rekomendasi otomatis.
| Item Type: | Thesis (Skripsi (Bachelor)) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Rozali Toyib., S.Kom., M.Kom |
| Uncontrolled Keywords: | Polusi udara, Segmentasi citra, HSV, sensor CO₂ , Klasifikasi, Confusion Matrix, Validasi silang, Python |
| Subjects: | Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Divisions: | 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mrs Hesti Ayu |
| Date Deposited: | 29 Aug 2026 06:11 |
| Last Modified: | 29 Aug 2026 06:11 |
| URI: | http://repository.umb.ac.id/id/eprint/3353 |
Actions (login required)
 |
View Item |