## Air Quality Index Classification Using Neural Network Algorithms
1 Ela Nurelasari, 2 Esty Purwaningsih
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Email: ela.eur@bsi.ac.id

## Abstract
Water has a very important role in maintaining the survival of living things on earth. DKI Jakarta is the  capital  city  of  the  Republic  of  Indonesia  whose  population  is  categorized  as  high  and  is  always increasing and is not proportional to the growth of green open spaces and the preservation of green areas, especially in urban areas which are not matched by the size of the area. The level of density of motorized vehicles and infrastructure development is increasing, which can affect air quality. This can result  in  higher  levels  of  air  pollution.  The  focus  of  this  research  is  to  analyze  the  air  quality  index classification in DKI Jakarta using the Neural Network method. The data used is secondary data with variables as determinants consisting of 5 variables, namely PM10, SO2, CO, O3, NO2 and 1 output variable, namely good, moderate, unhealthy and very unhealthy. From the calculation results in this study it is known that the Neural Network method obtains an accuracy of performance of 97.76%
Keywords: Data Mining, Air Pollution, Neural Network Method

## 1. INTRODUCTION
Udara mempunyai peranan yang sangat penting dalam menjaga kelangsungan hidup makhluk hidup yang  ada  di  bumi  [1].  DKI  Jakarta  merupakan  Ibu  Kota  Negara  Republik  Indonesia  yang  jumlah penduduknya  dikategorikan  tinggi  dan  selalu  meningkat  dan  tidak  sebanding  dengan  pertumbungan ruang  terbuka  hijau  dan  pelestarian  kawasan  hijau  khususnya  pada  wilayah  perkotaan  yang  tidak diimbangi dengan luas wilayah. Tingkat kepadatan kendaraan bermotor dan pembangunan infrastruktur semakin meningkat, dapat mempengaruhi terhadap kualitas udara. Hal tersebut dapat berakibat tingkat pencemaran udara semakin tinggi. Berdasarkan situs pengamat kualitas udara aqicn.org tanggal 28 Juli 2022  pukul  11.42  ,  Indonesia  menempati  urutan  ke  25  dari  100  negara  teratas  dengan  polusi  udara terburuk [2]. Kualitas udara di DKI Jakarta mencapai level 147 Unhealthy for Sensitive Groups US Air Index  Quality (AIQ)  yang  mengindikasikan  udara  di  DKI  Jakarta  tidak  sehat.  Dimana Air  Index Quality (AQI) masuk dalam range 101-150 , tingkat polusi udaranya tidak sehat untuk group sensitive , implikasi  kesehatannya  untuk  anggota  kelompok  yang  sensitive  mungkin  akan  mengalami  efek kesehatan, tapi untuk masyarakat umum tidak mungkin terpengaruh. Anggota kelompok sensitive itu termasuk anak-anak dan orang dewasa yang aktif dan orang dengan penyakit pernapasan seperti asma, harus membatasi aktivitas di luar ruangan yang berkepanjangan. Kualitas udara dengan kategori tidak sehat  dapat  membuat  setiap  orang  mengalami  efek  kesehatan,  bahkan  orang  yang  memiliki  riwayat
SYSTEMATICS, Vol. 4, No. 3, Desember 2022, pp 473-481
penyakit  pernapasan  dapat  menyebabkan  efek  kesehatan  yang  lebih  serius  [3].  Timbulnya  penyakit kritis  dan  kronis  bagi  manusia  salah  satunya  bisa  disebabkan  oleh  kualitas  udara  yang  buruk  [4]. Pemerintah  Indonesia  berdasarkan  Keputusan  Badan  Pengendalian  Dampak  Lingkungan  (Bapedal) Nomor  KEP-107/Kabapedal/11/1997  menetapkan  pedoman  teknis  perhitungan  dan  pelaporan  serta informasi  indeks  standar  pencemaran  udara(ISPU)  [5]  untuk  menentukan  kualitas  udara  pada  suatu daerah dan bagaimana dampaknya terhadap kesehatan serta parameter-parameter dasar untuk  indeks standar pencemaran udara dan periode waktu pengukuran.
Baku mutu udara ambien nasional ditetapkan sebagai batas maksimum mutu udara ambien untuk mencegah  terjadinya  pencemaran  udara  [6]  sebagaimana  terlampir  dalam  PP  No  41  Tahun  1999. Pemerintah  menetapkan  Baku  Mutu  Udara  Ambien  Nasional  untuk  melindungi  kesehatan  dan kenyamanan masyarakat. Baku Mutu Udara Ambien Nasional dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Baku Mutu Udara ambien nasional menurut PP No. 41 tahun 1999
No Parameter Waktu Baku Mutu 1 Aerosol/Partikulat(PM10) 24 Jam 150 µg/m 3 2 Karbonmonoksida(CO) 1 Jam 30000 µg/m 3 24 Jam 10000 µg/m 3 3 Ozon(O3) 1 Jam 235 µg/m 3 1 Tahun 50 µg/m 3 4 Sulfurdioksida(SO2) 24 Jam 365 µg/m 3 1 Tahun 80 µg/m 3 5 Nitrogendioksida(NO2) 1 Jam 0,25 µg/m 3 1 Tahun 100 µg/m 3 Tabel 2 kategorikal Atribut yang digunakan No Atribut Nilai Kategori 1 Aerosol/Partikulat(PM10) 0 1-150 1 >150 2 Karbonmonoksida(CO) 0 1-10000 1 >10000 3 Ozon(O3) 0 1-50 1 >50 4 Sulfurdioksida(SO2) 0 1-80 1 >80
5 Nitrogendioksida(NO2) 0 1-100 1 >100
Pada penelitian [7] bahwa penelitian tentang Polusi udara yang terjadi di Cina Utara pada periode januari-oktober 2006 dilakukan dengan menggunakan model MM5, model WRF, dan model ansambel. Ditemukan  bahwa  model  ansambel  memiliki  akurasi  simulasi  yang  lebih  tinggi  daripada  MM5  dan model WRF. Hasil menunjukkan bahwa kinerja model ansambelCMAQ ditingkatkan oleh 7,0% dan 11,1% serta oleh 17,8% dan 27,5% bila dibandingkan dengan MM5eCMAQ dan model WRFeCMAQ. Umumnya,  model  ansambel  berbasis  jaringan  saraf  adalah  alternatif  yang  efektif  untuk mengintegrasikan  hasil  pemodelan  Meteorologi,  dan  dikaitkan  dengan  biaya  komputasi  kurang dibandingkan  dengan  model  Meteorologi  numerik.  Dapat  diharapkan  bahwa  pendekatan  berbasis jaringan  neural  yang  diusulkan  juga  dapat  diterapkan  ke  daerah  lain  untuk  meningkatkan  efektivitas manajemen  kualitas  udara.  Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [8]  yang  meneliti  tentang penerapan metode klasifikasi support vector machine (SVM) pada data akreditasi Sekolah Dasar (SD) di  Kabupaten  Magelang  menerapkan  metode  klasifikasi  support  vector  machine  (SVM)  pada  data akreditasi Sekolah Dasar (SD) di Kabupaten Magelang. Hasil yang didapat dari penelitian tersebut yaitu akurasi  klasifikasi  terbaik  yaitu  menggunakan  fungsi  kernel  Gaussian  Radial  Basic  Function  (RBF) karena menghasilkan akurasi yang lebih besar. Berdasarkan uraian di atas, penelitian ini menggunakan metode  Neural  Network  untuk  memprediksi  kualitas  udara  di  Provinsi  DKI  Jakarta  yang diimplementasikan pada sistem prediksi kualitas udara (SPKU) DKI Jakarta.
Neural network adalah suatu sistem pemroses informasi yang memiliki karakteristik menyerupai dengan jaringan saraf biologi pada manusia. Neural network didefinisikan sebagai sistem komputasi di mana arsitektur dan operasi diilhami dari pengetahuan tentang sel saraf biologis di dalam otak, yang merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba menstimulasi proses pembelajaran pada otak manusia tersebut [9]. Neural Network (NN) atau Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah suatu  usaha  untuk meniru fungsi otak  manusia. Otak manusia diyakini terdiri dari jutaan unit pengolahan kecil, yang disebut neuron, yang bekerja secara paralel. Neuron saling terhubung satu sama lain melalui koneksi neuron. setiap individu neuron mengambil input dari satu set neuron. Ini kemudian memproses  input  tersebut  dan  melewati  output  untuk  satu  set  neuron.  Keluaran  dikumpulkan  oleh neuron lain  untuk diproses lebih lanjut. Para  otak manusia adalah jaringan kompleks neuron dimana koneksi tetap melanggar dan membentuk. Banyak model mirip dengan otak manusia telah diusulkan [10].
Figure 1. Arsitektur Artificial Neural Network [10]
Neural network terdiri dari kumpulan node (neuron) dan relasi. Ada tiga tipe node (neuron) yaitu, input, hidden dan output. Setiap relasi menghubungkan dua buah node dengan bobot tertentu dan juga terdapat  arah  yang  menujukkan  aliran  data  dalam  proses[11].  Algoritma  pelatihan  backpropagation terdiri dari dua tahapan yaitu feedforward dan backpropagation dari galatnya. Langkah pembelajaran dalam algoritma backpropagation adalah sebagai berikut [12]:
a. Langkah 1 Inisialisasi bobot jaringan secara acak (biasanya antara -0.1 sampai 0.1)
b. Langkah 2 Untuk setiap data pada data training, hitung input untuk simpul berdasarkan nilai input dan bobot jaringan saat itu,
c. Langkah  3  Berdasarkan  input  yang  didapat  dari  langkah  dua,  selanjutnya  membangkitkan  output untuk simpul menggunakan fungsi aktifasi sigmoid: Output
d. Langkah 4 Hitung nilai error antara nilai yang diprediksi dengan nilai yang sesungguhnya.
e. Langkah 5 Setelah nilai error dihitung, selanjutnya dibalik ke layer sebelumnya (backpropagation) untuk menghitung nilai error pada hidden layer.
f. Langkah  6  Nilai  Error  yang  dihasilkan  dari  langkah  sebelumnya  digunakan  untuk  memperbarui bobot relasi.

## 2.  METHODS
Pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang  didapat  dari  data  Badan  Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta sebanyak 2000 record, dengan variabel  sebagai  penentu  terdiri  dari  5 diantaranya pm10, so2,  co, o3,  no2 dan 1  variabel  output yaitu  baik, sedang, tidak sehat  dan sangat tidak  sehat. Preprocessing data  dilakukan  dengan  cara  menghapus  record  yang missing  value serta duplikat. Penelitian adalah sebuah kegiatan yang bertujuan untuk membuat kontribusi orisinil terhadap ilmu  pengetahuan  [13].  Menurut  [13],  terdapat  empat  metode  penelitian  yang  umum  digunakan,
diantaranya: action research, experiment, case study dan survey. Penelitian ini menggunakan penelitian eksperiment,  yaitu  penelitian  yang  melibatkan  penyelidikan  perlakuan  pada  parameter  atau  variabel tergantung dari penelitinya dan menggunakan tes yang dikendalikan oleh si peneliti itu sendiri. Dalam penelitian ini juga dilakukan beberapa langkah yang dilakukan dalam metode penelitian seperti pada Gambar berikut:
Figure 2 : Tahapan Penelitian[13]
Metode Penelitian dibagi menjadi 5 tahapan sebagai berikut[13]:
1. Pengumpulan data  (Data Gathering)
Pada  bagian  ini  dijelaskan  tentang  bagaimana  dan  darimana  data  dalam  penelitian  ini didapatkan.  Pada  tahap  ini  ditentukan  data  yang  akan  diproses.  Mencari  data  yang  tersedia, memperoleh data tambahan yang dibutuhkan, mengintegrasikan semua data kedalam data set, termasuk variabel yang diperlukan dalam proses.
2. Pengolahan Data Awal (Data Pre-processing)
Pengolahan  data  awal  meliputi  pembersihan  data,  pentransformasian  data  ke  dalam  bentuk yang dibutuhkan serta pengelompokan dan penentuan atribut data.
3. Model  atau  Metode  yang  diusulkan  atau  dikembangkan  (Proposed  Model/Method)  Setelah pengolahan data awal, lalu dibuatkan model yang sesuai dengan jenis data. Pembagian data ke dalam  data  pelatihan  (training  data)  dan  data  pengujian  (testing  data)  juga  diperlukan  untuk pembuatan model.
4. Eksperimen dan Pengujian Model (Method Test and Experiment)
Metode pengujian model diusulkan pada model yang akan diuji untuk melihat hasil berupa rule yang akan dimanfaatkan dalam mengambil keputusan hasil penelitian. Sebagian data digunakan sebagai  data  training  dan  sebagian  lagi  sebagai  data  checking.  Perhitungan  dengan  masing- masing algoritma akan diulang beberapa kali untuk mendapatkan besaran parameter terbaik.
5. Evaluasi dan Validasi Hasil (Result Evaluation and Validation)
Evaluasi dan Validasi Hasil Eksperimen dan pengujian metode Metode yang diusulkan atau dikembangkan Pengolahan Data Awal Pengumpulan Data
Pada penelitian ini dilakukan evaluasi terhadap model yang ditetapkan untuk mengetahui tingkat keakurasian model. Evaluasi dilakukan dengan mengamati hasil prediksi menggunakan algoritma soft computing.  Validasi  dilakukan  dengan  mengukur  hasil  prediksi  dibandingkan  dengan  data  asal. Pengukuran kinerja dilakukan dengan membandingkan nilai error hasil prediksi.

## 3.  RESULTS AND DISCUSSION
Pembuatan model neural  network   akan dilakukan pada dataset  yang  terdiri dari 5 attribut  yang merupakan attribut dari kualitas polusi udara, dan kelas yang mewakili udara yang baik, sedang, tidak sehat dan sangat tidak sehat. Dari data yang ada hidden layer akan ditentukan 6 hidden layer, model dengan bobot yang sudah diberikan dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai bobot hidden layer Node Hidden Layer (Sigmoid) 1 2 3 4 5 6 Pm1 0.815 3.245 2.326 14.206 -8.636 9.150 So2 -0.841 -0.866 -5.848 -0.160 1.436 1.775 co -0.370 -0.811 1.292 0.229 2.124 -2.029 O3 -21.173 18.734 -4.793 -8.707 7.125 -3.978 No2 -0.592 -0.653 -2.591 0.615 1.292 1.441 Bias -4.039 10.106 -1.087 -5.954 4.564 -4.093
Nilai untuk output dihitung berdasarkan bobot node output dengan nilai dari hidden layer. Setelah diketahui nilai node output, nilai ini dibandingkan dengan nilai output sesungguhnya dan ditambahkan dengan nilai error terdahulu untuk mendapatkan  nilai error, setelah didapat  nilai error, nilai error ini akan  dijumlahkan  dengan  nilai  error  sebelumnya  dan  akan  dijadikan  untuk  menghitung  nilai  delta. Setelah didapatkan nilai error dan nilai delta, bobot untuk setiap node disesuaikan kembali, Untuk bobot dari  attribute  R  ke  hidden  layer  node  pertama,  bobot  attribut  pertama  dihitung,  nilai  perubahan sebelumnya  adalah  kosong,  lalu  dihitung  nilai  perubahan  baru  .Nilai  perubahan  ini  ditentukan  oleh momentum dan learning rate, untuk tahap pertama ini learning rate tidak berpengaruh karena perubahan sebelumnya  masih  kosong.  Nilai  perubahan  ini  ditambahkan  dengan  nilai  bobot  sebelumnya  untuk menemukan nilai bobot baru. Berikut sampel proses perhitungan untuk hidden1 sebagai berikut:
∆𝑊𝑅 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛1  =   (0.1 ∗ 0.001 ∗ 0) + (0.5 ∗ 0)   =  0.0000 ∆𝑊𝑅 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛1. 𝑛𝑒𝑤 = 0.815 + 0.0000  = 0,815
∆𝑊𝑅ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛2  =   (0.1 ∗ 0.001 ∗ 1) + (0.5 ∗ 0)   =  0.0001 ∆𝑊𝑅 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛2. 𝑛𝑒𝑤  = −0.841 + 0.0001  = −0,8409
∆𝑊𝑅 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛3  =   (0.1 ∗ 0.001 ∗ 0) + (0.5 ∗ 0)   =  0.0000 ∆𝑊𝑅 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛3. 𝑛𝑒𝑤  = −0.37 + 0.0000  = −0,370 ∆𝑊𝑅 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛4  =   (0.1 ∗ 0.001 ∗ 0) + (0.5 ∗ 0)   =  0.0000 ∆𝑊𝑅 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛4. 𝑛𝑒𝑤  = −21,173 + 0.0000  = −21,173 ∆𝑊𝑅 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛5  =   (0.1 ∗ 0.001 ∗ 0) + (0.5 ∗ 0)   =  0.0000 ∆𝑊𝑅 ℎ𝑖𝑑𝑑𝑒𝑛5. 𝑛𝑒𝑤  = −0,592 + 0.0000  = −0,592
Tabel 4. Nilai Bobot Akhir untuk Output layer Class Output (Sigmoid) Threshold 1 2 3 4 5 6 Baik 2.853 -7.733 4.824 -7.919 -5.812 -5.531 -1.349 Sedang 13.825 7.943 -5.365 7.260 4.441 -2.136 -14.059 Tidak Sehat -13.166 -4.914 5.399 1.312 0.117 1.299 5.236 Sangat Tidak Sehat -2.158 0.134 -3.676 -1.060 0.730 -1.336 -1.416

## Hasil Confusion Matrix
Tabel 5. Nilai Akurasi dengan Algoritma Neural Network
Accuracy: 97,76% +/-0,75% (mikro:97,76%) True Baik True Sedang True Tidak Sehat True Sangat Tidak Sehat Class precision Pred. Baik 551 12 0 0 97,87% Pred. Sedang 12 1807 7 0 98,96% Pred. Tidak Sehat 0 5 557 31 93,93% Pred. Sangat Tidak Sehat 0 0 0 7 100% Class Recall 97,87%  99,07% 98,76% 18,42%
Metode  klasifikasi  bisa  dievaluasi  berdasarkan  kriteria  seperti  tingkat  akurasi,  kecepatan, kehandalan, skabilitas dan interpretabilitas. Setelah data diolah maka dapat diuji tingkat akurasinya untuk
melihat kinerja dari hasil pengujian diatas, baik evaluasi menggunakan confusion matrix maupun ROC curve terbukti bahwa hasil pengujian algoritma neural network memiliki nilai akurasi yang tinggi sebesar 97,76%.

## 4.  CONCLUSION
Penelitian  ini  melakukan  analisis  klasifikasi  index  kualitas  udara  di  DKI  Jakarta  dengan menggunakan metode Neural Network. Data yang digunakan adalah data sekunder  data Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta sebanyak 2000 record dengan variabel sebagai determinan yang terdiri dari 5 variabel yaitu PM10, SO2, CO, O3, NO2 dan 1 variabel keluaran yaitu baik, sedang, tidak sehat dan sangat tidak sehat. Dan Dari hasil perhitungan pada penelitian ini diketahui bahwa metode Neural Network memperoleh performansi akurasi sebesar 97,76%. Dapat disimpulkan bahwa Neural Network dalam klasifikasi Index kualitas udara menunjukan hasil yang baik dan akurat.

## REFERENCES
[1] J. Prayudha,  A.  Pranata,  and  A.  Al  Hafiz,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Logic  Untuk  Sistem Pengukuran Kualitas Udara Di Kota Medan Berbasis Internet of Things (Iot),” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 141–148, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.57.
[2] S.  Syihabuddin  Azmil  Umri,  “Analisis  Dan  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Dalam  Indeks Pencemaran Udara Di Dki Jakarta,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 4, no. 2, pp. 98– 104, 2021, doi: 10.33387/jiko.v4i2.2871.
[3] A.  Hermawan,  “SPKU:  Sistem  Prediksi  Kualitas  Udara  (Studi  Kasus:  Dki  Jakarta),”  2019, [Online]. Available: http://eprints.uty.ac.id/3552/.
[4] X. Ning, X. Ji, G. Li, and N. Sang, “Ambient PM2.5 causes lung injuries and coupled energy metabolic  disorder,” Ecotoxicol.  Environ.  Saf. ,  vol.  170,  pp.  620–626,  Apr.  2019,  doi: 10.1016/J.ECOENV.2018.12.028.
[5] A. Khumaidi, R. Raafi’udin, and I. P. Solihin, “Pengujian Algoritma Long Short Term Memory untuk Prediksi Kualitas Udara dan Suhu Kota Bandung,” J. Telemat. , vol. 15, no. 1, pp. 13–18, 2020, [Online]. Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/340.
[6] A.  Kurniawan  Stasiun  Klimatologi  Mlati  and  B.  Meteorologi  Klimatologi  dan  Geofisika, “PENGUKURAN PARAMETER KUALITAS UDARA (CO, NO2, SO2, O3 DAN PM10) DI BUKIT KOTOTABANG BERBASIS ISPU,” J. Teknosains , vol. 7, no. 1, pp. 1–13, Jul. 2018, doi: 10.22146/TEKNOSAINS.34658.
[7] S. Cheng, L. Li, D. Chen, and J. Li, “A neural network based ensemble approach for improving the  accuracy  of  meteorological  fields  used  for  regional  air  quality  modeling,” J.  Environ. Manage. , vol. 112, pp. 404–414, Dec. 2012, doi: 10.1016/J.JENVMAN.2012.08.020.
[8] P.  A.  Octaviani,  Y.  Wilandari,  and  D.  Ispriyanti,  “PENERAPAN  METODE  KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)  PADA DATA AKREDITASI SEKOLAH DASAR (SD) DI KABUPATEN MAGELANG,” J.    Gaussian ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  811–820,  2014, doi: 10.14710/J.GAUSS.V3I4.8092.
[9] P.  ASTUTI,  “KOMPARASI  PENERAPAN  ALGORITMA  C45,  KNN  DAN  NEURAL NETWORK  DALAM  PROSES  KELAYAKAN  PENERIMAAN  KREDIT  KENDARAAN BERMOTOR,” Fakt. Exacta , vol. 9, no. 1, pp. 87–101, Jun. 2016, Accessed: Sep. 14, 2022..
[10] R.  R.  Janghel,  A.  Shukla,  R.  Tiwari,  and  R.  Kala,  “Breast  Cancer  diagnosis  using  Artificial Neural Network models,” Proc.  -  3rd  Int.  Conf.  Inf.  Sci.  Interact.  Sci.  ICIS  2010 ,  pp. 89–94, 2010, doi: 10.1109/ICICIS.2010.5534716.
[11] E.  Kusrini,  E.  T.-Y.  A.  Offset,  and    undefined  2009,  “Algoritma  data  mining,” diglib.amikom.ac.id , Accessed: Sep. 14, 2022.
[12] “Making Sense of Data: A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and ... - Glenn J. Myatt-Google  Buku.” (accessed Sep. 14, 2022).
[13] C. W. Dawson, “Projects in Computing and Information Systems A Student’s Guide A Student’s Guide  Second  Edition  A  Student’s  Guide,”  Accessed:  Sep.  14,  2022.  [Online].  Available: www.pearson-books.com.