ABSTRAKSI: Polusi kian akrab dengan lingkungan sekitar, bertambahnya kendaraan bermotor memberikan kontribusi besar terhadap polusi yang terjadi. Bagi mereka yang naik kendaraan pribadi khususnya mobil yang tertutup tentu tidak merasakan polusi tersebut. Namun, bagi para pengguna sepeda motor dan angkutan umum pasti sangat terganggu. Jika hari sudah siang, udara panas menyengat kulit, sinar matahari dan asap kendaraan membuat mata perih dan pernafasan kurang nyaman.
Menyadari kondisi kualitas udara yang cukup memprihatinkan berada di kawasan dengan tingkat kuantitas kendaraan cukup tinggi maka perlu adanya perhatian yang khusus terhadap emisi kendaraan bermotor. Hal ini telah dilakukan oleh Dinas Perhubungan dengan menghasilkan data begitu banyak. Data hasil uji emisi kendaraan terdiri data numeric dan nominal. Data numeric meliputi hasil uji emisi berupa kandungan CO, HC+NOx, partikel, konsumsi bahan bakar, umur kendaraan, dan kapasitas berat kendaraan. Sedangkan data nominal meliputi merk, tipe, dan jenis bahan bakar kendaraan.
Begitu banyaknya data yang dihasilkan diperlukan proses yang dapat dengan cepat menangani data tersebut salah satu algoritma yang mampu menangani hal tersebut adalah algoritma expectation maximization. Selain itu, algoritma expectation maximization mampu menangani dengan lebih baik dari data yang memiliki banyak sampel dengan komponen atribut yang sedikit seperti data uji emisi kendaraan. Terlebih lagi expectation maximization mampu untuk menangani data nominal dan numeric yang terdapat pada data uji emisi kendaraan sekaligus secara mudah
Kata Kunci : emisi, kendaraan, algoritma expectation maximizationABSTRACT: Pollution becoming familiar with the environment, the increase in motor vehicles contributes to the pollution occurred. For those who ride personal vehicles, especially cars that are closed would not feel the pollution. However, for users of motorcycles and public transportation must be disrupted. If the morning the air skin heat, sunlight and smoke, vehicles make less eye irritation and breathing comfortably.
Recognizing that air quality in the area of concern is the quantity of vehicles with high enough levels it needs special attention to vehicle emissions. This has been done by the Department of Transportation to produce so much data. Vehicle emission test result data comprises numerical and nominal data. Numeric data include emission test results form the content of CO, HC + NOx, particles, fuel consumption, vehicle age and vehicle weight capacity. While the nominal data include brand, type, and type of fuel the vehicle.
Once the required amount of data produced by a process that can quickly handle the data is one of the algorithm is capable of handling this is the expectation maximization algorithm. In addition, the expectation maximization algorithm is able to handle it better than the data that has many attributes that samples with small components such as vehicle emission test data. Moreover expectation maximization able to handle nominal and numeric data contained in the vehicle emissions test data easily.
Keyword: emissions, vehicles, expectation maximization algorithm