Untuk melakukan monitoring kualitas udara menggunakan metode Naive Bayes dengan parameter pH , Total Dissolved Solids (TDS) , dan suhu , berikut adalah langkah-langkah yang dapat diikuti:

1. Pengumpulan Data

Data yang diperlukan meliputi:

• pH : Mengukur tingkat keasaman atau kebasaan udara.
• TDS : Mengukur jumlah padatan terlarut dalam udara.
• Suhu : Mengukur suhu udara.

Data dapat dikumpulkan menggunakan sensor:

• Sensor pH (misalnya, SEN0161)
• Sensor TDS (misalnya, SEN0244)
• Sensor suhu (misalnya, DS18B20)

2. Pengolahan Data

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah mengolah data tersebut untuk digunakan dalam klasifikasi. Berikut adalah langkah-langkah pengolahan data:

A. Praproses Data

• Normalisasi data untuk memastikan bahwa semua parameter berada dalam skala yang sama.
• Pisahkan data menjadi dua set: data pelatihan dan data pengujian .

B. Implementasi Algoritma Naive Bayes

Gunakan algoritma Naive Bayes untuk mengklasifikasikan kualitas udara berdasarkan parameter yang telah dikumpulkan. Proses ini melibatkan:

• Menghitung probabilitas untuk setiap kelas berdasarkan nilai pH, TDS, dan suhu.
• Menggunakan teorema Bayes untuk menentukan kelas mana yang paling mungkin berdasarkan parameter yang diberikan.

Berikut adalah contoh kode dalam Python untuk implementasi Naive Bayes:

ular piton

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.metrics import accuracy_score # Membaca dataset data = pd.read_csv('data_kualitas_air.csv') # Pastikan file CSV berisi kolom pH, TDS, Suhu, dan Kualitas # Memisahkan fitur dan label X = data[['pH', 'TDS', 'Suhu']] y = data['Kualitas'] # Kualitas bisa berupa baik, cukup, buruk # Membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Membuat model Naive Bayes model = GaussianNB() model.fit(X_train, y_train) # Memprediksi kualitas air pada data pengujian y_pred = model.predict(X_test) # Menghitung akurasi accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f'Akurasi model: {accuracy * 100:.2f}%')

3. Evaluasi Model

Setelah model dibor dan diuji:

• Hitung akurasi model untuk menilai seberapa baik model dapat mengklasifikasikan kualitas udara.
• Gunakan metrik lain seperti matriks konfusi untuk analisis lebih mendalam.

4. Implementasi Sistem Pemantauan

Integrasikan sistem monitoring dengan teknologi seperti LoRa untuk pemantauan jarak jauh. Data hasil pengukuran bisa disimpan di server cloud seperti Firebase dan ditampilkan melalui aplikasi mobile.

contoh Hasil:

Dalam penelitian yang menggunakan metode serupa, akurasi klasifikasi kualitas udara mencapai hingga 94% dengan kesalahan hanya 6%. Hal ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes efektif dalam memprediksi kondisi kualitas udara berdasarkan parameter yang diukur.

Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, Anda dapat membangun sistem pemantauan kualitas udara yang efektif menggunakan metode Naive Bayes.

Sekian dulu penjelasan kita kali ini jika inovator membutuhkan bantuan untuk implementasi hebatnya di bidang Teknologi Otomasi yang meliputi Internet Of Things (IoT), Elektronika (Ardunio, STM32, Raspberry, dll), Instrumentasi dan informatika (Pengolahan Citra, Kecerdasan Buatan (AI), Software Aplikasi) langsung saja hubungi akun media sosial kami melalui link WA berikut ini.

Jasa Arduino Bandung Internet of Things Bandung. Jasa Arduino Surabaya Internet of Things Surabaya. Jasa Arduino Jakarta Internet of Things Jakarta. Jasa Arduino Depok. Jasa Arduino Malang. Jasa Arduino Bandung. Jasa Arduino Batam. Jasa Arduino Bekasi. Jasa Arduino Surabaya. Jasa Arduino Semarang. Jasa Arduino Surakarta. Jasa Arduino Pekanbaru. Jasa Arduino Tangerang Selatan. Jasa Arduino Bekasi. Jasa Arduino Makassar. Jasa Arduino Tangerang. Jasa Arduino Medan. Jasa Arduino Palembang. Jasa Arduino Jogja. Jasa Arduino Yogyakarta.