NUGROHO, Fajar Wahyu and Suryono, Suryono and Suseno, Jatmiko Endro (2019) FOG COMPUTING UNTUK MONITORING SYSTEM PEMETAAN DAERAH RAWAN POLUSI UDARA GAS KARBON MONOKSIDA MENGGUNAKAN METODE ORDINARY KRIGING. Masters thesis, School of Postgraduate Studies.

	Text COVER.pdf Download (492kB)
	Text BAB I.pdf Download (199kB)
	Text BAB II.pdf Download (556kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (628kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Download (187kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (316kB)

Abstract

Polusi udara dapat meningkatkan masalah kesehatan global yang mengarah pada peningkatan risiko sejumlah kondisi kesehatan, termasuk Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA), penyakit jantung, dan kanker paru-paru. Karbon monoksida (ppm) adalah salah satu komponen pencemaran udara yang berasal dari gas buang kendaraan bermotor yang berdampak pada penurunan kualitas dan kenyamanan hidup. Pemantauan dan penghitungan gas karbon monoksida sangat diperlukan untuk menjaga udara tetap bersih dan bebas dari polusi udara, untuk mengurangi risiko tersebut, maka diperlukan suatu sistem yang dapat memantau peningkatan karbon monoksida dengan merancang aplikasi fog computing untuk monitoring system pemetaan daerah rawan polusi udara gas karbon monoksida menggunakan metode ordinary kriging. Metode ordinary kriging berfungsi untuk mengoptimalkan estimasi titik yang tidak bias atau tidak teramati menggunakan model semi-varians dan satu set data aktual dengan memasukkan data titik sampel dan menghitung jarak (h) antara dua titik sensor yang paling dekat dengan titik lokasi sampel (Si) yang telah ditentukan berdasarkan garis bujur dan garis lintang pada Google MAP dan menghitung nilai rata-rata distribusi tiga titik gas karbon monoksida (ppm). Sehingga dapat menghasilkan informasi tentang perkiraan nilai jumlah gas karbon monoksida yang ditampilkan dalam bentuk peta dari Google MAP. Hasil pengujian akurasi data metode ordinary kriging dengan menggunakan metode peramalan dari Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menunjukkan bahwa pemetaan lokasi yang di tentukan pada google map memiliki tingkat akurasi data yang baik dengan tingkat kesalahan sebesar 4,6 %.
Kata kunci: polusi udara, karbon monoksida, fog computing, ordinary kriging, google map

Abstract - Air pollution can increase global health problems that lead to an increased risk of a number of health conditions, including respiratory infections, heart disease, and lung cancer. Carbon monoxide (ppm) is one component of air pollution that comes from motor vehicle exhaust gases which has an impact on reducing the quality and comfort of life. Monitoring and calculating of carbon monoxide gas is very needed to keep the air clean and free of air pollution, to reduce the risk, we need a system that can monitor the increase of carbon monoxide by designing a fog computing application for monitoring mapping systems of carbon monoxide gas pollution-prone areas using ordinary kriging method. Ordinary kriging method is serves to optimize the unbiased estimation of a point using semi semi-variance and a set of actual data set by entering sample point data and calculating distance (h) between two sensor points closest to the sample point whose location (Si) has been determined based on longitude and latitude on the google map and calculating the average values of three points distribution of carbon monoxide gas (ppm). So as to produce information about the amount of carbon monoxide gas that is displayed in the form of a map from Google Map. The results of ordinary kriging method data accuracy testing using the forecasting method from Mean Absolute Percentage Error (MAPE) show that the mapping of the location specified on the google map has a good level of data accuracy with an error rate of 4.6%.
Keywords: air pollution, carbon monoxide, fog computing, ordinary kriging, google map

Actions (login required)

View Item