Case Study on Presentations.AI Case Study

Case Study on Presentations

1. DAM P AK P 0LU S I UDARA Faktor Penyebab dan Pentingnya Pemantauan Dampak Polusi Udara Menimbulkan alergi, peradangan,dan eksaserbasi asma akut. Efek CO pada Kesehatan Mengurangi oksigen, risikosesak napas, pingsan, dan kematian. Penyebab Utama Karbon monoksida dan kendaraan bermotor sebagai polutan utama. Pentingnya Peramalan Pemantauan dan prediksi polusi udara untuk menjaga kualitas udara.

2. DAMPAK POLUSI UDARA Masal ah Kesehatan dan Penelitian Polusi udara Meluas Polusi udara menyebar di setiap negara dan kota, mempengaruhi kehidupan seharı-hari. Dampak Kesehatan Menimbulkan penyakıt pernapasan, kematian dini, dan rawat inap kardiopulmoner. Dampak ekonomi Mengganggu aktivitas ekonomi dan menambaLi beban biaya kesehatan. Pentingnya Penelitian Penelitian peramalan penting untuk meningkatkan akurasi prediKsi kualitas udara.

3. METDDE £YBRID PREDIKSI POLUSI Pendekatan SARIMA- VaniIIa LSTM Pengenalan Metode Hybrid Metode SARlMA-Vanilla LSTM dıperkenalkan untuk memprediksi polusi udara. Tinjauan Penelitian Menargetkan predıksi tingkat polusi udara di kota dengan akurasi tinggi. Parameter Berpengaruh Mengidentifikasi parameter yang mempengaruhi tingkat polusi udara. Hasil Yang Diharapkan Evaluasi performa metode forecasting dalam memprediksi polusi.

4. TUJUAM PENELITIAN Mengembangkan Model Hybrid SARIMA- LSTM Mengembangkan sistem prediksi kualitas udara menggunakan model hybrid SARlMA- Vanilla LSTM. Memanfaatkan analisis deret waktu untuk meningkatkan akurasi prediksi kualitas udara. F08OSPADAPARDl@ETEDUDARA Penelitian ini fokus pada prediksi parameter- parameter kualitas udara yang lebih akurat.

5. MODEL HIBRIDA PREDIKSI KUALITAS UDARA Menggabungkan SARIMA dan Vanilla LSTM Model Hibrida SARIMA-VANNILA LSTM Menggabungkan kekuatan SARIMA dan LSTM untuk data kualitas udara. Pola Linier dan Musiman SARIMA menangkap pola linier dan musiman dalam data. Pola Non-Linier dan Temporal Vanilla LSTM menangkap pola non-linier dan hubungan temporal. Prediksi Lebih Akurat Kombinasi ini menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

6. M0RMALI S ASI & DEMDRMALISASI DATA Konsep Utama dalam Pemrosesan Data Pegertian Nomalisasi Transformasi data ke rentang tertentu untuk efisiensi pelatihan model. Tujuan Normalisasi Meningkatkan efisiensi pelatihan model dengan data dalam rentang tertentu. Proses Denormalisasi Mengembalikan data ke skala asli untuk interpretasi yang benar.

7. AKURASI MODEL KUALITAS U DARA Analisis SARIMA-VaniIIa LSTM Parameter Kualitas Udara Informasi mengenai nilai parameter ISPU. Model Hibrida SARIMA-VANILLA LSTM Memiliki akurasi lebıh tinggi di s banding model ındividual. Sumber Data Data berasal dari dinas .

8. Potensi Model Hibrida SARIMA-VANILLA LSTM Kontribusi bagi Akademik dan Kebijakan Publik Potensi Tinggi dalam Peramalan Model SARIMA – VANILLA LSTM menunjukkan akurasi tinggi dalam meramalkan kualitas udara. Kontribusi pada Bidang Akademik Penelitian ink memberikan wawasan baru dan memajukan studi dalam peramalan data lingkungan. Relevansi untuk Kebijakan Publik Model ini berguna untuk pembuat kebijakan dalam pengendalian kualitas udara yang efektif.

9. Rekomendasi Kualitas Udara Strategi untuk Peramalan dan Edukasi K ualitas Udara Gunakan Model Hibrida Secara Rutin Pihak berwenang disarankan untuk mengg unakan model hibrida dalam peramalan kualltas udara. Pendidikan Publik Tentang Polusi Udara Melakukan edukasi kepada publik mengenai dampak polusi udara sangat penting. Promosikan Langkah Mitigasi Polusi Penting untuk mempromosikan langkah-langkah mitigasi yang diperlukan untuk mengurangi polusi udara.

10. Rincian Rencana Dua Tahun Bulan ke I Perencanaan dan Persiapan Penelitian Memulai perencanaan rinci dan menyiapkan semua kebutuhan penelitian untuk memulai proyek. Bulan ke 2 Pengumpulan Data Awal Mengumpulkan data awal untuk membangun fondasi penelitian yang kuat. Bulan ke 3 Analisis Data Awal Melakukan analisis awal terLıadap data yang terkumpul untuk menemukan pola awal. Bulan ke 4 Pengembangan Hipotesa Mengembangkan hipotesis berdasarkan analisis data awal yang telah dilakukan.

11. DAFTAR PUSTAKA

12. U CA PA N T E R I M A KAS I H ^œn'ea 1°nç preseutotions Jika ada pertanyaan atau diskusi lebih lanjut, kami menyambutnya dengan senang hati.