ABSTRAK
Kondisi udara dipengaruhi oleh banyaknya polusi yang terjadi di suatu daerah seperti materi partikel, ozon, nitrogen oksida dan karbon dioksida. Polutan - polutan tersebut memiliki nilai standar yang telah dikategorikan disebut dengan AQI (Air Quality Index). Nilai polutan yang bervariasi pada rentang waktu tertentu akan menyebabkan kualitas udara menjadi sulit untuk diklasifikasikan ke dalam kategori AQI. Sistem terdistribusi seperti cluster machine memiliki peforma yang baik dalam melakukan pengelolaan data secara terdistribusi. Raspberry pi yang dibangun secara cluster dapat meningkatkan peforma pemrosesan dan sumber daya yang dibutuhkan dalam pengelolaan data yang besar dan bervariasi. Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan metode Naïve Bayes pada raspberry pi cluster server dimana data yang telah dikumpulkan menggunakan metode web scraping akan dibagikan ke setiap slave node cluster, kemudian master node mengirimkan sinyal untuk mengelola data. Setelah melakukan penelitian dan pembangunan aplikasi ini, dapat diambil kesimpulan dengan melakukan implementasi Naïve Bayes pada server cluster, dapat dilakukan pembangunan sebuah model pengumpulan data dan klasifikasi pada sistem terdistribusi serta memberikan hasil klasifikasi kualitas udara dengan akurasi 98%.
Kata kunci: Web Scraping, Naïve Bayes, Cluster Server, Klasifikasi, Air Quality.
AIR QUALITY CLASSIFICATION USING NAÏVE BAYES
CLASSIFIER ON DISTRIBUTED SYSTEM RASPBERRY PI
CLUSTER SERVER
ABSTRACT
The air condition is influenced by the amount of pollution that occurred in a specific area, there are particulate matter, ozone, nitrogen oxides, and carbon dioxide. These pollutants has a standard categorized value called the AQI (Air Quality Index). Values of pollutants varies in specified time span, causing the air quality is difficult to be classified into categories of AQI. Distributed system such as cluster machine has a good performance in order to manage big data in distributed ways. The Raspberry pi that is being built as cluster can increase the performance of processing and resources that is needed to manage varies big data. This study was completed by implementing the Naïve Bayes method on raspberry pi cluster server where the collected data using web scraping method will be distributed to each slave node cluster, and then the master node will send the signal to process the data. After conducting research and development of this application, it can be concluded that by implementing the Naïve Bayes on cluster server, we can build a model of collecting data and classification on distributed system and it also can give the result of air quality classification with 98% accuracy.
Keywords : Web Scraping, Naïve Bayes, Cluster Server, Classification, Air Quality
