Klasifikasi Kualitas Udara Menggunakan Naïve Bayes Classifier Pada Sistem Terdistribusi Raspberry Pi Cluster Server
BAB 2
LANDASAN TEORI
Bab ini akan membahas tentang teori-teori pendukung dan penelitian sebelumnya
yang berhubungan dengan polusi udara, Web Scraping, Distibuted System dan
penerapan Naïve Bayes Classifier dalam melakukan klasifikasi kualitas udara.
2.1
Pencemaran Lingkungan
Lingkungan hidup merupakan ekosistem dimana benda hidup dan mati saling
berhubungan satu dengan yang lain secara alamiah. Hubungan yang dimaksud adalah
seperti makhluk hidup, iklim, cuaca dan sumber daya alam yang mempengaruhi cara
manusia bertahan hidup (Johnson, et al, 1996). Lingkungan sering kali mengalami
pencemaran baik air, tanah maupun udara. Pencemaran mempengaruhi ekosistem
yang ada di area tersebut.
2.1.1
Pencemaran udara
Pencemaran udara adalah suatu kondisi yang menyebabkan perubahan pada komposisi
udara dibandingkan keadaan normal sehingga membahayakan kehidupan dan
kesehatan masyarakat. Menurut PP No. 41 Tahun 1999, pencemaran udara adalah
masuknya atau dimasukkannya zat, energi, dan/atau komponen lain ke dalam udara
ambien oleh kegiatan manusia, sehingga mutu udara ambien turun sampai ke tingkat
tertentu yang menyebabkan udara ambien tidak dapat memenuhi fungsinya. Sumber
polusi utama berasal dari transportasi di mana hampir 60 % dari polutan yang
dihasilkan terdiri dari karbon monoksida dan sekitar 15 % terdiri dari hidrokarbon.
Gambar 2.1 menjelaskan sumber – sumber polusi lainnya seperti pembakaran, proses
industri, pembuangan limbah dan lain – lain (Fardiaz, 2003).
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2. 1 Siklus pencemaran udara (Sumber : http://scienceunraveled.com/)
Dikarenakan adanya faktor meteorologi, beberapa polutan akan mengalami
berbagai reaksi fisika dan kimia. Faktor meteorologi yang dimaksud antara lain seperti
sinar matahari, kelembaban dan temperatur. Angin juga berpengaruh dalam
pencemaran, dorongan angin akan menyebabkan polutan terdispersi (tersebar)
mengikuti arah angin tersebut. Sebagian polutan dalam perjalanannya dapat
terdeposisi (deposited) atau mengendap ke permukaan tanah, air, bangunan, dan
tanaman. Sebagian lainnya akan tetap tersuspensi (suspended) di udara. Seluruh
kejadian tersebut akan mempengaruhi konsentrasi polutan-polutan di udara ambien
atau dengan kata lain, mengubah kualitas udara ambien (Kemenlh, 2007).
Di daerah perkotaan dan industri, parameter bahan pencemar yang perlu
diperhatikan dalam hubungannya dengan penyakit saluran pernapasan adalah
parameter gas SO2, gas CO, gas NO2 dan partikel debu (Holzworth & Cormick,
1976). Sumber bahan pencemar udara menentukan jenis bahan pencemarnya. Hal ini
dapat terlihat pada tabel sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2. 1Bahan Yang Menghasilkan Pencemaran Udara (Sumber :
http://helpingpeopleideas.com/publichealth/sumber-pencemar-udara/)
Keterangan :
+ = menghasilkan
- = tidak menghasilkan
2.1.2
Kualitas udara dan kesehatan
Variasi zat-zat polutan menyebar komposisi kimianya di udara dapat menyebabkan
dampak pada kesehatan manusia dan hewan. Particulate matter (PM) merupakan
salah satu jenis polutan di udara, berupa campuran berbagai macam partikel kompleks
pada udara untuk bernafas dengan berbagai ukuran dan komposisi dan diproduksi oleh
banyak aktivitas alami dan manusia (Poschl, 2005). Sumber utama polutan partkiel
adalah pabrik, pembangkit listrik, kebakaran, dan sebagainya.
Dampak pada kesehatan manusia dapat berupa mual, kesulitan bernafas, atau
iritasi kulit bahkan dapat mengakibatkan kanker. Dapat juga menyebabkan cacat lahir,
keterlambatan perkembangan serius pada anak-anak, dan penurunan aktivitas sistem
kekebalan tubuh, serta menyebabkan sejumlah penyakit lainnya. Data Model
epidemiologi dan hewan menunjukkan bahwa sistem terutama yang terkena dampak
adalah kardiovaskular dan sistem pernapasan. Namun, fungsi dari beberapa organ lain
dapat juga dipengaruhi (Huang and Ghio, 2006).
Universitas Sumatera Utara
2.1.3
Air Quality Index
Indeks kualitas udara (AQI) adalah nilai yang digunakan oleh instansi pemerintah
untuk memberikan gambaran kepada masyarakat tentang kondisi udara atau
bagaimana prediksi pencemaran yang akan terjadi. Perhitungan AQI membutuhkan
nilai konsentrasi polutan pada rata rata periode tertentu yang didapatkan dari hasil
monitoring udara. Polutan udara memiliki potensi yang berbeda beda dan rumus yang
digunakan untuk mengubah konsentrasi polutan ke nilai AQI berbeda di setiap
polutannya. Setiap rentang nilai aqi digambarkan dengan warna warna tertentu sesuai
dengan ketetapan (Liao, 2014).
American Environmental Protection Agency (EPA) telah mengembangkan
Indeks Kualitas Air yang digunakan untuk melaporkan kualitas udara. Level
pencemaran menurut AQI dibagi menjadi enam kategori yang menunjukkan
peningkatan bahaya dan dampaknya bagi kesehatan. Pada tabel 2.2 nilai AQI yang
melebihi dari angka 300 dikategorikan sebagai kualitas udara berbahaya dan di bawah
50 kualitas udara yang baik. AQI didasarkan pada lima kriteria polutan yang diatur
dalam Clean Air Act yaitu : tingkat ozon permukaan (O3), Partikel materi (PM2.5 dan
PM10), karbon monoksida (CO), sulfur dioksida (SO), dan nitrogen dioksida (NO).
Tabel 2. 2 Level Pencemaran menurut AQI
Nilai AQI
Level Kesehatan
Warna
0 - 50
Good
Hijau
51 – 100
Moderate
Kuning
101 – 150
Unhealthy for sensitive groups
Orange
151 – 200
Unhealthy
Merah
201 – 300
Very Unhealthy
Ungu
301 – 500
Hazardous
Maroon
EPA telah menetapkan Standar Kualitas Udara Ambien Nasional (NAAQS)
untuk masing-masing polutan ini untuk melindungi kesehatan masyarakat. Nilai AQI
dari 100 umumnya sesuai dengan tingkat NAAQS untuk polutan tersebut. Clean Air
Universitas Sumatera Utara
Act membutuhkan EPA untuk meninjau Standar Kualitas Air Ambient Nasional setiap
lima tahun untuk mencerminkan berkembang informasi efek kesehatan. Indeks
Kualitas Udara disesuaikan secara berkala untuk mencerminkan perubahan ini. Rumus
yang digunakan dalam melakukan kalkulasi nilai AQI adalah sebagai berikut :
�ℎ��ℎ − ����
(� − ���� ) + ����
�=
�ℎ��ℎ − ����
dimana
�
�
(2.1)
= ����� �������� U���� ,
= Konsentrasi Polutan,
����
= ����� �����������≤�,
����
= ����� ����� ����������� ����,
�ℎ ��ℎ = ����� �����������≥�,
�ℎ ��ℎ
= ����� ����� ����������� �ℎ ��ℎ,
Jika beberapa pollutan diukur pada sistem monitoring, maka nilai AQI yang
paling besar atau dominan yang akan dikirimkan untuk lokasi terntentu. Data
monitoring secara real time pada umumnya tersedia pada rata-rata waktu 1 jam.
Namun, perhitungan AQI bagi beberapa pollutan membutuhkan nilai rata-rata dari
waktu yang cukup lama. Sebagai contoh untuk melakukan perhitungan AQI ozone
membutuhkan perhitungan rata-rata selama 8 jam., sementara PM2.5 membutuhkan
rata-rata waktu 24 jam.
2.2
Web Scraping
Web scraping atau disebut juga dengan web harvesting atau web data extraction
adalah sebuah teknik program komputer untuk melakukan ekstraksi informasi dari
sebuah halaman website. Web Scraping tidak dapat dimasukkan dalam bidang data
mining karena data mining menyiratkan upaya untuk memahami pola semantik atau
tren dari sejumlah besar data yang telah diperoleh. Aplikasi web scraping (juga
Universitas Sumatera Utara
disebut intelligent, automated, or autonomous agents) hanya fokus pada cara
memperoleh data melalui pengambilan dan ekstraksi data dengan ukuran data yang
bervariasi (Josi et.al, 2014).
Data dimanipulasi dengan menggunakan query. Kegiatan untuk melakukan
ekstraksi
informasi
terstruktur
dari
sebuah
halaman
website
biasanya
diimplementasikan pada program yang disebut wrapper (Arasu & Garcia-Molina,
2003). Web scraping memiliki sejumlah langkah, sebagai berikut:
1.
Create Scraping Template: Pembuat program mempelajari dokumen
HTML dari website yang akan diambil informasinya untuk tag HTML
yang mengapit informasi yang akan diambil.
2.
Explore Site Navigation: Pembuat program mempelajari teknik navigasi
pada website yang akan diambil informasinya untuk ditirukan pada
aplikasi web scraper yang akan dibuat.
3.
Automate Navigation and Extraction: Berdasarkan informasi yang
didapat pada langkat 1 dan 2 di atas, aplikasi web scraper dibuat untuk
mengotomatisasi pengambilan informasi dari website yang ditentukan.
4.
Extracted Data and Package History: Informasi yang didapat dari
langkah 3 disimpan dalam tabel di database.
2.2.1
Struktur Semantik
Semantic Web bertujuan untuk membangun sebuah framework yang memungkinkan
data untuk dibagi dan digunakan kembali antar aplikasi, enterprise dan komunitas.
Dengan menggunakan RDF (Resource Description Framework) sebagai basis model
data fleksibel dan menggunakan ontologi untuk merepresentasikan data semantik.
Banyak halaman website sekaran gmenggunakan model relasional dan XML tree
model untuk merepresentasikan data terstruktur dan semi-terstruktur.
Sebuah XML Schema mendefinisikan sebuah dokumen yang memiliki
sintaks yang valid dan tidak formal. Sementara halaman web (HTML) memiliki
struktur yang sama dengan XML namun sintak yang digunakan telah didefinisikan
menurut standar W3C (World Wide Web Consortium), sehingga halaman website
standar dapat direpresentasikan dengan tree model object yang menggambarkan data
semantik yang terstruktur penyusun sebuah halaman website.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2. 2 Object Tree Model (Sumber: www.w3schools.com)
2.2.2
HTML Parser
Sebuah halaman website biasanya disusun menggunakan kode-kode standar berupa
tag-tag html yang memiliki karakter karakter spesial dalam penyusunan halaman
website. Sebuah teknik untuk menganalisis dan membagi rangkarian string menjadi
komponen-komponen dan menggambarkan aturan sintaksis disebut dengan parsing.
HTML parsing dapat diartikan dengan membaca kode kode html untuk membagi
karakter sintaksis yang bertujuan untuk mengambil informasi yang relevan dari
sebuah halaman website.
2.2.3
Extracting and Saving Data
Untuk dapat mengetahui data apa yang akan diambil dari metode web scraping,
terlebih dahulu diperlukan adanya pengenalan pola dari halaman website yang akan
diambil datanya. Pengenalan pola template website dilakukan dengan memanfaatkan
struktur semantik dari alaman website tersebut. Setelah diperoleh template, kemudian
dilakukan ekstraksi data dengan mengubah struktur semantik menjadi objek-objek
dokumen (DOM) dan menyimpannya ke dalam struktur array.
Data yang telah masuk ke dalam array kemudian disimpan ke dalam
database dengan menggunakan query pada engine Mysql. Penyimpanan data dapat
dilakukan dengan melakukan eksekusi sintaks query untuk menyimpan data.
Universitas Sumatera Utara
2.3
Sistem Terdistribusi
Sistem terdistribusi adalah kumpulan dari komputer secara independen yang
terhubung dalam sebuah jaringan dimana bagi user merupakan sebuah sistem yang
koheren. Tujuan utama dari sebuah sistem terdistribusi adalah agar dapat dengan
mudah menghubungkan user dengan sumber daya yang didistribusikan melalui
network (Tanenbaum, 2003).
Sebuah program komputer yang dijalankan pada sebuah sistem terdistibusi
disebut program terdistribusi. Dan distributed programming adalah proses dalam
menulis program tersebut. Komputasi terdistribusi juga merujuk pada penggunaan
sistem terdistribusi untuk menyelesaikan masalah komputasi. Pada komputasi
terdistribusi, sebuah masalah dibagi dalam beberapa perkerjaan, dan setiap pekerjaan
yang ada diselesaikan oleh satu atau lebih komputer.
Kebanyakan sistem besar masih menggunakan sistem sentral yang berjalan
pada satu mainframe dengan terminal-terminal yang terhubung kepadanya. Sistem
tersebut bayak kelemahannya dimana terminal-terminal hanya sedikit kemampuan
pemrosesannya dan semua tergantung pada komputer sentral.
Sampai saai ini ada tipe sistem yang utama yaitu:
•
Sistem Personal yang tidak terditribusi dan dirancang untuk satu workstation
saja.
•
Sistem Embedded yang bejalan pada satu processor atau pada kelompok
prosessor yang terintegrasi.
•
Sistem Terdistribusi dimana perangkat lunak sistem berjalan pada kelompok
processor yang bekerja sama dan terintegrasi secara longgar, dengan
dihubungkan oleh jaringan. Contohnya sistem ATM bank, sistem groupware,
dll
Menurut (Coulouris, et al., 2012) mengidentifikasi enam karakteristik yang
penting untuk sistem terdistribusi yaitu:
•
Pemakain bersama sumber daya
•
Keterbukaan. Keterbukaan sistem adalah terbuka untuk banyak sistem
operasi dan banyak vendor
Universitas Sumatera Utara
•
Konkurensi. Sitem terdistribusi memungkinkan beberapa proses dapat
beroperasi pada saat yang sama pada berbagai computer di jaringan. Proses
ini dapat (tapi tidak perlu) berkomunikasi satu dengan lainnya pada saat
operasi normalnya.
•
Skalabilitas. Sitem terdistribusi dapat diskala dengan meng-upgrade atau
menambahkan sumber daya baru untuk memenuhi kebutuhan sistem.
•
Toleransi kesalahan. Sitem terdistribusi bersifat toleran terhadap beberapa
kegagalan perangkat keras dan lunak dan layanan terdegradasi dapat
diberikan ketika terjadi kegagalan.
•
Transparansi. Sitem terdistribusi adalah bersifat terbuka bagi pengguna.
Gambar 2. 3 Arsitektur Sistem Terdistribusi (Sumber : skullbox.net)
2.3.1
Raspberry Pi
Raspberry Pi merupakan sebuah single board computer dengan resource minimal
yang dibuat untuk dapat memperkenalkan pelajaran mengenai koding kepada
masyarakat oleh Raspberry Foundation. Raspberry pi berukuran kecil seperti kartu
Universitas Sumatera Utara
ATM. Raspberry pi banyak digunakan sebagai alat untuk menerapkan konsep Internet
of Things (IoT).
Raspberry pi
menjalankan sistem operasi berbasis linux sebagai sistem
operasi utamanya. Distro yang digunakan berasal dari turunan debian yang
dimodifikasi untuk spesifikasi raspberry pi yang dinamakan Raspbian. Pada saat
sekarang, raspberry pi telah mencapai generasi ketiga dengan penambahan berbagai
module nirkabel pada board-nya.
Gambar 2. 4 Raspbery Pi 2 (Sumber : raspberrypi.org )
2.3.2
Message Passing
Menurut Silberchatz proses di dalam sistem operasi dieksekusi secara konkuren dan
mungkin berbeda antara proses independen dan proses yang saling bekerjasama.
Sebuah proses dikatakan independen apabila tidak mempengaruhi dan dipengaruhi
oleh proses lain yang diekseskusi di dalam sistem. Setiap proses yang tidak membagi
data dengan proses lainnya dikatakan independen. Sebuah proses dikatakan
bekerjasama apabila proses tersebut dapat mempengaruhi dan dipengaruhi oleh proses
yang lainnya di dalam sistem yakni dengan ditandai adanya data yang dibagi antar
proses. Proses yang saling bekerjasama membutuhkan mekanisme komunikasi antar
proses (IPC) yang memungkinkan mereka saling berbagi data dan informasi. Ada 2
model fundamental mengenai komunikasi antar proses yaitu : Shared Memory dan
Message Passing.
Universitas Sumatera Utara
Message Passing menyediakan mekanisme yang mengizinkan proses saling
berkomukasi dan sinkronisasi tanpa membagi address space di dalam memory. Hal ini
banyak digunakan pada komputer yang saling terkoneksi dalam sebuah jaringan.
Dalam mekanisma message passing, dikenal 2 model operasi yaitu : send() dan
receive(). (Silberchatz, 2013)
Untuk dapat saling berkomunikasi, setiap proses harus memenuhi beberapa
persyaratan yaitu :
•
Naming (Penamaan)
Setiap proses yang akan berkomunikasi harus memiliki pengenal antara satu
dan lainnya disebut dengan proses ID (PID).
•
Sychronization
Setiap proses yang mengirimkan pesan satu dengan yang lainnya haruslah
saling sinkron. Mekanisme sinkronisasi komunikasi antar proses dapat
bersifat synchronous dan asynchronous.
•
Buffer
Komunikasi secara langsung maupun tidak langsung biasanya menyisakan
pesan yang terdapat pada antrian sementara di dalam memory.
2.3.3
Multithreading
Jika sebuah proses mempunyai banyak control thread, maka proses tersebut dapat
mengerjakan banyak task dalam suatu waktu. Gambar 2.5 menggambarkan sebuah
proses secara single-threaded dan multithreaded.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2. 5 Single Threaded dan Multi Threaded Process (Sumber :
Silberchatz, 2013)
Thread
didalam
sistem
operasi
dapat
diimplementasikan
dengan
menggunakan library tambahan dengan sebuah API untuk membuat dan mengelola
thread. Umumnya terdapat tiga library utama yang digunakan pada masa sekaran ini,
yaitu : POSIX Pthreads,Windows, and Java. Seiring dengan berkembangnya bahasa
pemrograman, python code mempunyai library sendiri untuk mengelola dan membuat
thread.
2.4
Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes merupakan sebuah teknik klasifikasi berdasarkan Teorema Bayes dengan
asumsi bahwa setiap objek untuk melakukan prediksi tidak terikat atau bebas. Secara
singkat, Naive Bayes classifier mengasumsikan bahwa keberadaan fitur tertentu pada
sebuah kelas tidak berhubungan dengan fitur yang lain. Sebagai contoh, sebuah buah
dikategorikan sebagai apel jika berwarna merah, berbentuk bundar dan mimiliki
diameter 3 inchi. Bahkan jika fitur tersebut bergantung satu dengan yang lainnya,
setiap properti bersifat bebas untuk saling berkontribusi dan menyatakan bahwa buah
tersebut adalah apel, oleh karena itu algoritma ini disebut dengan Naïve (Koduvely,
2015).
Misalkan sebuah masalah supervised learning yang mana ingin kita tentukan
fungsi target f : X !Y, atau sama seperti P(Y|X). Diasumsikan Y merupakan sebuah
variabel bernilai boolean random dan X merupakan vektor yang menyimpan atribut
boolean atau X = hX1;X2 : : : ;Xni, dimana Xi merupakan boolean. Dengan
Universitas Sumatera Utara
(2.2)
mengaplikasikan aturan Bayes dapat kita lihat bahwa P(Y = yi|X) dapat digambarkan
dengan rumus :
�(� = �� |� = �� ) =
2.5
�(� = �� |� = �� )�(� = �� )
∑ ���� = �� �� = �� ��(� = �� )
Penelitian Terdahulu
Beberapa penelitian terkait Web Scraping dan klasifikasi telah banyak dilakukan oleh
beberapa peneliti, diantara peneliti tersebut penulis menggunakan beberapa penelitian
sebagai sumber referensi pada penelitian ini. Pereira pada penelitiannya menggunakan
teknik web scraping untuk melakukan ekstraksi data pada media sosial.
Pada penelitian tersebut dijelaskan melalui web scraping, data yang tidak
terstruktur dikonversikan menjadi data yang lebih terstruktur dan dapat disimpan serta
diverifikasi pada bank data yang tersentralisasi. Tujuannya untuk mengumpulkan,
menyimpan dan menganalisis data dari social media dikarenakan social media
merupakan tempat data yang dibagikan secara bebas. Dengan demikian ekstraksi data
web merupakan sebuah proses untuk mengubah konten yang bermanfaat pada website
menjadi aset bisnis yang sangat berharga (Pereira, 2015). Sementara pada penelitian
Abdillah Josi, teknik web scraping diimplementasikan pada mesin pencari artikel
ilmiah seperti portal garuda, Indonesian scientific journal databases (ISJD), dan
google scholar (Josi, 2014).
Untuk data yang telah dikumpulkan menggunakan teknik web scraping,
penelitian menggunakan hybrid model proses dengan mengaplikasikan Bayessian
Networks untuk menganalisis pengetahuan sehingga menghasilkan model yang dapat
memberikan peramalan secara multi-class. (Welter, 2013). Berdasarkan hasil tersebut,
algoritma naïve bayes dapat memberikan bentuk peramalan yang efektif dengan
dikarenakan naïve bayes menggunakan teorema Bayes untuk mendapatkan tabel
ramalan pada model klasifikasinya. Dengan menggabungkan literatur penelitian yang
dilakukan oleh Corani, kualitas udara dapat diklasifikasikan dengan membaginya
dalam beberapa class (Corani, 2016).
Setelah mengolah data kualitas udara dengan model tersebut, makan
selanjutnya visualisasi hasil data diperlukan. Penelitian Liao memberikan contoh
teknik dalam visualisasi data kualitas udara dalam melakukan monitoring. Penelitian
Universitas Sumatera Utara
yang telah disebutkan mengenai data grabing dan klasifikasi naïve bayes yang dapat
dilihat pada tabel 2.3.
Tabel 2. 3 Penelitian Terdahulu
No. Peneliti
1.
Pereira,
Tahun
R,
C
& 2015
Vanitha T
Keterangan
Penelitian ini melakukan implementasi
teknik Web Scraping untuk mendapatkan
data yang ditampilkan melalui jejaring
sosial.
2.
Josi,
A.,
Abdillah, 2014
A,L., & Suryayusra
Penelitian ini menjelaskan struktur dan
pseudocode langkah penererapan teknik
Web Scraping
3.
Liu, A., Huang, M., 2012
Penelitian
ini
menjelaskan
mengenai
Kim & T.K., Yoo., C.
pengumpulan data udara menggunakan
sensor di beberapa titik.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.3 Penelitian Terdahulu (Lanjutan)
No. Peneliti
4.
Tahun
Welter, S.,
Mayer, 2013
J.H. & Quick, R
Keterangan
Melakukan klasifikasi multi-class dengan
menerapkan
teorema
Bayes
pada
Algoritma Naïve Bayes
5.
Corani,
G
& 2016
Scanagatta, S
Tenik
mengklasifikasi
dengan
menggunakan multi-label prediction pada
polusi udara untuk mendapatkan prediksi
akhir hasil polusi.
6.
Liao Z, Peng Y., Li 2014
Visualisasi
data
dalam
Y., Liang X. & Zha
monitoring kualitas udara
melakukan
Y.
Universitas Sumatera Utara
LANDASAN TEORI
Bab ini akan membahas tentang teori-teori pendukung dan penelitian sebelumnya
yang berhubungan dengan polusi udara, Web Scraping, Distibuted System dan
penerapan Naïve Bayes Classifier dalam melakukan klasifikasi kualitas udara.
2.1
Pencemaran Lingkungan
Lingkungan hidup merupakan ekosistem dimana benda hidup dan mati saling
berhubungan satu dengan yang lain secara alamiah. Hubungan yang dimaksud adalah
seperti makhluk hidup, iklim, cuaca dan sumber daya alam yang mempengaruhi cara
manusia bertahan hidup (Johnson, et al, 1996). Lingkungan sering kali mengalami
pencemaran baik air, tanah maupun udara. Pencemaran mempengaruhi ekosistem
yang ada di area tersebut.
2.1.1
Pencemaran udara
Pencemaran udara adalah suatu kondisi yang menyebabkan perubahan pada komposisi
udara dibandingkan keadaan normal sehingga membahayakan kehidupan dan
kesehatan masyarakat. Menurut PP No. 41 Tahun 1999, pencemaran udara adalah
masuknya atau dimasukkannya zat, energi, dan/atau komponen lain ke dalam udara
ambien oleh kegiatan manusia, sehingga mutu udara ambien turun sampai ke tingkat
tertentu yang menyebabkan udara ambien tidak dapat memenuhi fungsinya. Sumber
polusi utama berasal dari transportasi di mana hampir 60 % dari polutan yang
dihasilkan terdiri dari karbon monoksida dan sekitar 15 % terdiri dari hidrokarbon.
Gambar 2.1 menjelaskan sumber – sumber polusi lainnya seperti pembakaran, proses
industri, pembuangan limbah dan lain – lain (Fardiaz, 2003).
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2. 1 Siklus pencemaran udara (Sumber : http://scienceunraveled.com/)
Dikarenakan adanya faktor meteorologi, beberapa polutan akan mengalami
berbagai reaksi fisika dan kimia. Faktor meteorologi yang dimaksud antara lain seperti
sinar matahari, kelembaban dan temperatur. Angin juga berpengaruh dalam
pencemaran, dorongan angin akan menyebabkan polutan terdispersi (tersebar)
mengikuti arah angin tersebut. Sebagian polutan dalam perjalanannya dapat
terdeposisi (deposited) atau mengendap ke permukaan tanah, air, bangunan, dan
tanaman. Sebagian lainnya akan tetap tersuspensi (suspended) di udara. Seluruh
kejadian tersebut akan mempengaruhi konsentrasi polutan-polutan di udara ambien
atau dengan kata lain, mengubah kualitas udara ambien (Kemenlh, 2007).
Di daerah perkotaan dan industri, parameter bahan pencemar yang perlu
diperhatikan dalam hubungannya dengan penyakit saluran pernapasan adalah
parameter gas SO2, gas CO, gas NO2 dan partikel debu (Holzworth & Cormick,
1976). Sumber bahan pencemar udara menentukan jenis bahan pencemarnya. Hal ini
dapat terlihat pada tabel sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2. 1Bahan Yang Menghasilkan Pencemaran Udara (Sumber :
http://helpingpeopleideas.com/publichealth/sumber-pencemar-udara/)
Keterangan :
+ = menghasilkan
- = tidak menghasilkan
2.1.2
Kualitas udara dan kesehatan
Variasi zat-zat polutan menyebar komposisi kimianya di udara dapat menyebabkan
dampak pada kesehatan manusia dan hewan. Particulate matter (PM) merupakan
salah satu jenis polutan di udara, berupa campuran berbagai macam partikel kompleks
pada udara untuk bernafas dengan berbagai ukuran dan komposisi dan diproduksi oleh
banyak aktivitas alami dan manusia (Poschl, 2005). Sumber utama polutan partkiel
adalah pabrik, pembangkit listrik, kebakaran, dan sebagainya.
Dampak pada kesehatan manusia dapat berupa mual, kesulitan bernafas, atau
iritasi kulit bahkan dapat mengakibatkan kanker. Dapat juga menyebabkan cacat lahir,
keterlambatan perkembangan serius pada anak-anak, dan penurunan aktivitas sistem
kekebalan tubuh, serta menyebabkan sejumlah penyakit lainnya. Data Model
epidemiologi dan hewan menunjukkan bahwa sistem terutama yang terkena dampak
adalah kardiovaskular dan sistem pernapasan. Namun, fungsi dari beberapa organ lain
dapat juga dipengaruhi (Huang and Ghio, 2006).
Universitas Sumatera Utara
2.1.3
Air Quality Index
Indeks kualitas udara (AQI) adalah nilai yang digunakan oleh instansi pemerintah
untuk memberikan gambaran kepada masyarakat tentang kondisi udara atau
bagaimana prediksi pencemaran yang akan terjadi. Perhitungan AQI membutuhkan
nilai konsentrasi polutan pada rata rata periode tertentu yang didapatkan dari hasil
monitoring udara. Polutan udara memiliki potensi yang berbeda beda dan rumus yang
digunakan untuk mengubah konsentrasi polutan ke nilai AQI berbeda di setiap
polutannya. Setiap rentang nilai aqi digambarkan dengan warna warna tertentu sesuai
dengan ketetapan (Liao, 2014).
American Environmental Protection Agency (EPA) telah mengembangkan
Indeks Kualitas Air yang digunakan untuk melaporkan kualitas udara. Level
pencemaran menurut AQI dibagi menjadi enam kategori yang menunjukkan
peningkatan bahaya dan dampaknya bagi kesehatan. Pada tabel 2.2 nilai AQI yang
melebihi dari angka 300 dikategorikan sebagai kualitas udara berbahaya dan di bawah
50 kualitas udara yang baik. AQI didasarkan pada lima kriteria polutan yang diatur
dalam Clean Air Act yaitu : tingkat ozon permukaan (O3), Partikel materi (PM2.5 dan
PM10), karbon monoksida (CO), sulfur dioksida (SO), dan nitrogen dioksida (NO).
Tabel 2. 2 Level Pencemaran menurut AQI
Nilai AQI
Level Kesehatan
Warna
0 - 50
Good
Hijau
51 – 100
Moderate
Kuning
101 – 150
Unhealthy for sensitive groups
Orange
151 – 200
Unhealthy
Merah
201 – 300
Very Unhealthy
Ungu
301 – 500
Hazardous
Maroon
EPA telah menetapkan Standar Kualitas Udara Ambien Nasional (NAAQS)
untuk masing-masing polutan ini untuk melindungi kesehatan masyarakat. Nilai AQI
dari 100 umumnya sesuai dengan tingkat NAAQS untuk polutan tersebut. Clean Air
Universitas Sumatera Utara
Act membutuhkan EPA untuk meninjau Standar Kualitas Air Ambient Nasional setiap
lima tahun untuk mencerminkan berkembang informasi efek kesehatan. Indeks
Kualitas Udara disesuaikan secara berkala untuk mencerminkan perubahan ini. Rumus
yang digunakan dalam melakukan kalkulasi nilai AQI adalah sebagai berikut :
�ℎ��ℎ − ����
(� − ���� ) + ����
�=
�ℎ��ℎ − ����
dimana
�
�
(2.1)
= ����� �������� U���� ,
= Konsentrasi Polutan,
����
= ����� �����������≤�,
����
= ����� ����� ����������� ����,
�ℎ ��ℎ = ����� �����������≥�,
�ℎ ��ℎ
= ����� ����� ����������� �ℎ ��ℎ,
Jika beberapa pollutan diukur pada sistem monitoring, maka nilai AQI yang
paling besar atau dominan yang akan dikirimkan untuk lokasi terntentu. Data
monitoring secara real time pada umumnya tersedia pada rata-rata waktu 1 jam.
Namun, perhitungan AQI bagi beberapa pollutan membutuhkan nilai rata-rata dari
waktu yang cukup lama. Sebagai contoh untuk melakukan perhitungan AQI ozone
membutuhkan perhitungan rata-rata selama 8 jam., sementara PM2.5 membutuhkan
rata-rata waktu 24 jam.
2.2
Web Scraping
Web scraping atau disebut juga dengan web harvesting atau web data extraction
adalah sebuah teknik program komputer untuk melakukan ekstraksi informasi dari
sebuah halaman website. Web Scraping tidak dapat dimasukkan dalam bidang data
mining karena data mining menyiratkan upaya untuk memahami pola semantik atau
tren dari sejumlah besar data yang telah diperoleh. Aplikasi web scraping (juga
Universitas Sumatera Utara
disebut intelligent, automated, or autonomous agents) hanya fokus pada cara
memperoleh data melalui pengambilan dan ekstraksi data dengan ukuran data yang
bervariasi (Josi et.al, 2014).
Data dimanipulasi dengan menggunakan query. Kegiatan untuk melakukan
ekstraksi
informasi
terstruktur
dari
sebuah
halaman
website
biasanya
diimplementasikan pada program yang disebut wrapper (Arasu & Garcia-Molina,
2003). Web scraping memiliki sejumlah langkah, sebagai berikut:
1.
Create Scraping Template: Pembuat program mempelajari dokumen
HTML dari website yang akan diambil informasinya untuk tag HTML
yang mengapit informasi yang akan diambil.
2.
Explore Site Navigation: Pembuat program mempelajari teknik navigasi
pada website yang akan diambil informasinya untuk ditirukan pada
aplikasi web scraper yang akan dibuat.
3.
Automate Navigation and Extraction: Berdasarkan informasi yang
didapat pada langkat 1 dan 2 di atas, aplikasi web scraper dibuat untuk
mengotomatisasi pengambilan informasi dari website yang ditentukan.
4.
Extracted Data and Package History: Informasi yang didapat dari
langkah 3 disimpan dalam tabel di database.
2.2.1
Struktur Semantik
Semantic Web bertujuan untuk membangun sebuah framework yang memungkinkan
data untuk dibagi dan digunakan kembali antar aplikasi, enterprise dan komunitas.
Dengan menggunakan RDF (Resource Description Framework) sebagai basis model
data fleksibel dan menggunakan ontologi untuk merepresentasikan data semantik.
Banyak halaman website sekaran gmenggunakan model relasional dan XML tree
model untuk merepresentasikan data terstruktur dan semi-terstruktur.
Sebuah XML Schema mendefinisikan sebuah dokumen yang memiliki
sintaks yang valid dan tidak formal. Sementara halaman web (HTML) memiliki
struktur yang sama dengan XML namun sintak yang digunakan telah didefinisikan
menurut standar W3C (World Wide Web Consortium), sehingga halaman website
standar dapat direpresentasikan dengan tree model object yang menggambarkan data
semantik yang terstruktur penyusun sebuah halaman website.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2. 2 Object Tree Model (Sumber: www.w3schools.com)
2.2.2
HTML Parser
Sebuah halaman website biasanya disusun menggunakan kode-kode standar berupa
tag-tag html yang memiliki karakter karakter spesial dalam penyusunan halaman
website. Sebuah teknik untuk menganalisis dan membagi rangkarian string menjadi
komponen-komponen dan menggambarkan aturan sintaksis disebut dengan parsing.
HTML parsing dapat diartikan dengan membaca kode kode html untuk membagi
karakter sintaksis yang bertujuan untuk mengambil informasi yang relevan dari
sebuah halaman website.
2.2.3
Extracting and Saving Data
Untuk dapat mengetahui data apa yang akan diambil dari metode web scraping,
terlebih dahulu diperlukan adanya pengenalan pola dari halaman website yang akan
diambil datanya. Pengenalan pola template website dilakukan dengan memanfaatkan
struktur semantik dari alaman website tersebut. Setelah diperoleh template, kemudian
dilakukan ekstraksi data dengan mengubah struktur semantik menjadi objek-objek
dokumen (DOM) dan menyimpannya ke dalam struktur array.
Data yang telah masuk ke dalam array kemudian disimpan ke dalam
database dengan menggunakan query pada engine Mysql. Penyimpanan data dapat
dilakukan dengan melakukan eksekusi sintaks query untuk menyimpan data.
Universitas Sumatera Utara
2.3
Sistem Terdistribusi
Sistem terdistribusi adalah kumpulan dari komputer secara independen yang
terhubung dalam sebuah jaringan dimana bagi user merupakan sebuah sistem yang
koheren. Tujuan utama dari sebuah sistem terdistribusi adalah agar dapat dengan
mudah menghubungkan user dengan sumber daya yang didistribusikan melalui
network (Tanenbaum, 2003).
Sebuah program komputer yang dijalankan pada sebuah sistem terdistibusi
disebut program terdistribusi. Dan distributed programming adalah proses dalam
menulis program tersebut. Komputasi terdistribusi juga merujuk pada penggunaan
sistem terdistribusi untuk menyelesaikan masalah komputasi. Pada komputasi
terdistribusi, sebuah masalah dibagi dalam beberapa perkerjaan, dan setiap pekerjaan
yang ada diselesaikan oleh satu atau lebih komputer.
Kebanyakan sistem besar masih menggunakan sistem sentral yang berjalan
pada satu mainframe dengan terminal-terminal yang terhubung kepadanya. Sistem
tersebut bayak kelemahannya dimana terminal-terminal hanya sedikit kemampuan
pemrosesannya dan semua tergantung pada komputer sentral.
Sampai saai ini ada tipe sistem yang utama yaitu:
•
Sistem Personal yang tidak terditribusi dan dirancang untuk satu workstation
saja.
•
Sistem Embedded yang bejalan pada satu processor atau pada kelompok
prosessor yang terintegrasi.
•
Sistem Terdistribusi dimana perangkat lunak sistem berjalan pada kelompok
processor yang bekerja sama dan terintegrasi secara longgar, dengan
dihubungkan oleh jaringan. Contohnya sistem ATM bank, sistem groupware,
dll
Menurut (Coulouris, et al., 2012) mengidentifikasi enam karakteristik yang
penting untuk sistem terdistribusi yaitu:
•
Pemakain bersama sumber daya
•
Keterbukaan. Keterbukaan sistem adalah terbuka untuk banyak sistem
operasi dan banyak vendor
Universitas Sumatera Utara
•
Konkurensi. Sitem terdistribusi memungkinkan beberapa proses dapat
beroperasi pada saat yang sama pada berbagai computer di jaringan. Proses
ini dapat (tapi tidak perlu) berkomunikasi satu dengan lainnya pada saat
operasi normalnya.
•
Skalabilitas. Sitem terdistribusi dapat diskala dengan meng-upgrade atau
menambahkan sumber daya baru untuk memenuhi kebutuhan sistem.
•
Toleransi kesalahan. Sitem terdistribusi bersifat toleran terhadap beberapa
kegagalan perangkat keras dan lunak dan layanan terdegradasi dapat
diberikan ketika terjadi kegagalan.
•
Transparansi. Sitem terdistribusi adalah bersifat terbuka bagi pengguna.
Gambar 2. 3 Arsitektur Sistem Terdistribusi (Sumber : skullbox.net)
2.3.1
Raspberry Pi
Raspberry Pi merupakan sebuah single board computer dengan resource minimal
yang dibuat untuk dapat memperkenalkan pelajaran mengenai koding kepada
masyarakat oleh Raspberry Foundation. Raspberry pi berukuran kecil seperti kartu
Universitas Sumatera Utara
ATM. Raspberry pi banyak digunakan sebagai alat untuk menerapkan konsep Internet
of Things (IoT).
Raspberry pi
menjalankan sistem operasi berbasis linux sebagai sistem
operasi utamanya. Distro yang digunakan berasal dari turunan debian yang
dimodifikasi untuk spesifikasi raspberry pi yang dinamakan Raspbian. Pada saat
sekarang, raspberry pi telah mencapai generasi ketiga dengan penambahan berbagai
module nirkabel pada board-nya.
Gambar 2. 4 Raspbery Pi 2 (Sumber : raspberrypi.org )
2.3.2
Message Passing
Menurut Silberchatz proses di dalam sistem operasi dieksekusi secara konkuren dan
mungkin berbeda antara proses independen dan proses yang saling bekerjasama.
Sebuah proses dikatakan independen apabila tidak mempengaruhi dan dipengaruhi
oleh proses lain yang diekseskusi di dalam sistem. Setiap proses yang tidak membagi
data dengan proses lainnya dikatakan independen. Sebuah proses dikatakan
bekerjasama apabila proses tersebut dapat mempengaruhi dan dipengaruhi oleh proses
yang lainnya di dalam sistem yakni dengan ditandai adanya data yang dibagi antar
proses. Proses yang saling bekerjasama membutuhkan mekanisme komunikasi antar
proses (IPC) yang memungkinkan mereka saling berbagi data dan informasi. Ada 2
model fundamental mengenai komunikasi antar proses yaitu : Shared Memory dan
Message Passing.
Universitas Sumatera Utara
Message Passing menyediakan mekanisme yang mengizinkan proses saling
berkomukasi dan sinkronisasi tanpa membagi address space di dalam memory. Hal ini
banyak digunakan pada komputer yang saling terkoneksi dalam sebuah jaringan.
Dalam mekanisma message passing, dikenal 2 model operasi yaitu : send() dan
receive(). (Silberchatz, 2013)
Untuk dapat saling berkomunikasi, setiap proses harus memenuhi beberapa
persyaratan yaitu :
•
Naming (Penamaan)
Setiap proses yang akan berkomunikasi harus memiliki pengenal antara satu
dan lainnya disebut dengan proses ID (PID).
•
Sychronization
Setiap proses yang mengirimkan pesan satu dengan yang lainnya haruslah
saling sinkron. Mekanisme sinkronisasi komunikasi antar proses dapat
bersifat synchronous dan asynchronous.
•
Buffer
Komunikasi secara langsung maupun tidak langsung biasanya menyisakan
pesan yang terdapat pada antrian sementara di dalam memory.
2.3.3
Multithreading
Jika sebuah proses mempunyai banyak control thread, maka proses tersebut dapat
mengerjakan banyak task dalam suatu waktu. Gambar 2.5 menggambarkan sebuah
proses secara single-threaded dan multithreaded.
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2. 5 Single Threaded dan Multi Threaded Process (Sumber :
Silberchatz, 2013)
Thread
didalam
sistem
operasi
dapat
diimplementasikan
dengan
menggunakan library tambahan dengan sebuah API untuk membuat dan mengelola
thread. Umumnya terdapat tiga library utama yang digunakan pada masa sekaran ini,
yaitu : POSIX Pthreads,Windows, and Java. Seiring dengan berkembangnya bahasa
pemrograman, python code mempunyai library sendiri untuk mengelola dan membuat
thread.
2.4
Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes merupakan sebuah teknik klasifikasi berdasarkan Teorema Bayes dengan
asumsi bahwa setiap objek untuk melakukan prediksi tidak terikat atau bebas. Secara
singkat, Naive Bayes classifier mengasumsikan bahwa keberadaan fitur tertentu pada
sebuah kelas tidak berhubungan dengan fitur yang lain. Sebagai contoh, sebuah buah
dikategorikan sebagai apel jika berwarna merah, berbentuk bundar dan mimiliki
diameter 3 inchi. Bahkan jika fitur tersebut bergantung satu dengan yang lainnya,
setiap properti bersifat bebas untuk saling berkontribusi dan menyatakan bahwa buah
tersebut adalah apel, oleh karena itu algoritma ini disebut dengan Naïve (Koduvely,
2015).
Misalkan sebuah masalah supervised learning yang mana ingin kita tentukan
fungsi target f : X !Y, atau sama seperti P(Y|X). Diasumsikan Y merupakan sebuah
variabel bernilai boolean random dan X merupakan vektor yang menyimpan atribut
boolean atau X = hX1;X2 : : : ;Xni, dimana Xi merupakan boolean. Dengan
Universitas Sumatera Utara
(2.2)
mengaplikasikan aturan Bayes dapat kita lihat bahwa P(Y = yi|X) dapat digambarkan
dengan rumus :
�(� = �� |� = �� ) =
2.5
�(� = �� |� = �� )�(� = �� )
∑ ���� = �� �� = �� ��(� = �� )
Penelitian Terdahulu
Beberapa penelitian terkait Web Scraping dan klasifikasi telah banyak dilakukan oleh
beberapa peneliti, diantara peneliti tersebut penulis menggunakan beberapa penelitian
sebagai sumber referensi pada penelitian ini. Pereira pada penelitiannya menggunakan
teknik web scraping untuk melakukan ekstraksi data pada media sosial.
Pada penelitian tersebut dijelaskan melalui web scraping, data yang tidak
terstruktur dikonversikan menjadi data yang lebih terstruktur dan dapat disimpan serta
diverifikasi pada bank data yang tersentralisasi. Tujuannya untuk mengumpulkan,
menyimpan dan menganalisis data dari social media dikarenakan social media
merupakan tempat data yang dibagikan secara bebas. Dengan demikian ekstraksi data
web merupakan sebuah proses untuk mengubah konten yang bermanfaat pada website
menjadi aset bisnis yang sangat berharga (Pereira, 2015). Sementara pada penelitian
Abdillah Josi, teknik web scraping diimplementasikan pada mesin pencari artikel
ilmiah seperti portal garuda, Indonesian scientific journal databases (ISJD), dan
google scholar (Josi, 2014).
Untuk data yang telah dikumpulkan menggunakan teknik web scraping,
penelitian menggunakan hybrid model proses dengan mengaplikasikan Bayessian
Networks untuk menganalisis pengetahuan sehingga menghasilkan model yang dapat
memberikan peramalan secara multi-class. (Welter, 2013). Berdasarkan hasil tersebut,
algoritma naïve bayes dapat memberikan bentuk peramalan yang efektif dengan
dikarenakan naïve bayes menggunakan teorema Bayes untuk mendapatkan tabel
ramalan pada model klasifikasinya. Dengan menggabungkan literatur penelitian yang
dilakukan oleh Corani, kualitas udara dapat diklasifikasikan dengan membaginya
dalam beberapa class (Corani, 2016).
Setelah mengolah data kualitas udara dengan model tersebut, makan
selanjutnya visualisasi hasil data diperlukan. Penelitian Liao memberikan contoh
teknik dalam visualisasi data kualitas udara dalam melakukan monitoring. Penelitian
Universitas Sumatera Utara
yang telah disebutkan mengenai data grabing dan klasifikasi naïve bayes yang dapat
dilihat pada tabel 2.3.
Tabel 2. 3 Penelitian Terdahulu
No. Peneliti
1.
Pereira,
Tahun
R,
C
& 2015
Vanitha T
Keterangan
Penelitian ini melakukan implementasi
teknik Web Scraping untuk mendapatkan
data yang ditampilkan melalui jejaring
sosial.
2.
Josi,
A.,
Abdillah, 2014
A,L., & Suryayusra
Penelitian ini menjelaskan struktur dan
pseudocode langkah penererapan teknik
Web Scraping
3.
Liu, A., Huang, M., 2012
Penelitian
ini
menjelaskan
mengenai
Kim & T.K., Yoo., C.
pengumpulan data udara menggunakan
sensor di beberapa titik.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 2.3 Penelitian Terdahulu (Lanjutan)
No. Peneliti
4.
Tahun
Welter, S.,
Mayer, 2013
J.H. & Quick, R
Keterangan
Melakukan klasifikasi multi-class dengan
menerapkan
teorema
Bayes
pada
Algoritma Naïve Bayes
5.
Corani,
G
& 2016
Scanagatta, S
Tenik
mengklasifikasi
dengan
menggunakan multi-label prediction pada
polusi udara untuk mendapatkan prediksi
akhir hasil polusi.
6.
Liao Z, Peng Y., Li 2014
Visualisasi
data
dalam
Y., Liang X. & Zha
monitoring kualitas udara
melakukan
Y.
Universitas Sumatera Utara