Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 671-684 E- ISSN 2503-2933 671

## Prediksi Kualitas Udara Dengan Metoda LSTM, Bidirectional LSTM, dan GRU
Yadi Karyadi 1 , Handri Santoso 2
Pradita University ; Scientia Business Park, Jl. Gading Serpong Boulevard No.1, Tangerang, telp (021) 55689999
Program Magister Teknologi Infomasi e-mail: 1 yadi.karyadi@student.pradita.ac.id , 2 handri.santoso@pradita.ac.id

## Abstrak
Kualitas  udara  menjadi  salah  satu  masalah  utama  di  kota  besar.  Salah  satu  cara pengendalian  kualitas  udara  adalah  dengan  cara  memprediksi  beberapa  parameter  utama dengan  menggunakan  algoritma  deep  learning.  Penelitian  ini  menggunakan  metoda  deep learning  yang  merupakan  bagian  dari  Recurrent  Neural  network  yaitu  Long  Short  Term Memory,  Bidirectional Long Short Term Memory, dan Gated Recurrent Unit yang diterapkan pada  permasalahan  memprediksi  data  time  series  kualitas  udara  dengan  parameter  suhu, kelembaban, particular matter PM10, dan Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU).  Dari hasil pengujian  3  jenis  model  prediksi  terhadap  4  variabel  berdasarkan  kreteria  penilain menggunakan RMSE dari data testing dan dibandingkan dengan standard deviasi, maka model LSTM dan LSTM Bidirectional  telah menunjukan hasil yang bagus untuk permasalahan data yang  bersifat  time  series  kualitas  udara,      Sedangkan  model    Gated  Recurrent  Unit  (GRU) menampilkan hasil yang kurang bagus.
Kata kunci —Deep Learning, LSTM, Bidirectional LSTM, GRU

## Abstract
Air quality is one of the main problems in big cities. Predicting several key parameters using a deep learning algorithm is one of the method to control the air quality. This study uses a deep learning method which is part of the Recurrent Neural network, namely Long Short Term Memory, Bidirectional Long Short Term Memory, and Gated Recurrent Unit which is applied to the  problem  of  predicting  air  quality  using  time  series  data  with  parameters  of  temperature, humidity, particular matter PM10, and Air Pollutant Standard Index (ISPU). From the results of testing 3 types of prediction models on 4 variables based on assessment criteria using RMSE from  testing  data  and  compared  with  standard  deviations,  the  LSTM  and  LSTM  Bidirectional models have shown good results for data problems which has time series air quality data, while the Gated Recurrent Unit model (GRU) shows poor results.
Keywords —Deep Learning, LSTM, Bidirectional LSTM, GRU

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan  umum  yang  terjadi  di  kota  besar  adalah  pencemaran  udara.  Masalah  ini terjadi  karena  padatnya  kendaraan  transportasi  berbahan  bakar  fosil,  dan  yang  berasal  dari pencemaran pabrik.
672 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 671-684 E-ISSN 2503-2933
Hal  penting  dalam  pengendalian  pencemaran  udara  adalah  melakukan  prediksi  data kualitas  udara  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan.  Penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya menunjukan bahwa data yang terkait dengan kualitas udara merupakan data yang bersifat time series , sehingga proses peramalan berdasarkan data historis.  Analisis time series adalah salah satu  prosedur  statistik  yang  digunakan  untuk  peramalan  probabilitas  situasi  mendatang  yang dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan [1].  Penelitian dengan data time series untuk permasalahan  kualitas  udara  telah  banyak  dilakukan,  misalnya  prediksi  tingkat  pencemaran udara  di  Semarang  dengan  metoda  regression  neural  network  dengan  kinerja  yan  baik  dalam prediksi [2]. Pengujian algoritma Long Short Term Memory untuk memprediksi kualitas udara dan  suhu  di  kota  Bandung  sudah  dilakukan  dengan  parameter  PM10,  ISPU,  suhu  dan kelembaban.  Namun  penelitian  ini  hanya  menggunakan  model  LSTM,  untuk  parameter  suhu, kelembaban, dan ISPU [3].
Berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya,  metode Deep  Learning yang  digunakan  dalam penelitian  ini  merupakan    pengembangan  dari Machine  Learning berbasis Neural  Network . Metoda deep learning ini menggunakan banyak sekali hidden layers yang mampu mempelajari fitur-fitur  data. Feature  Extraction sudah  ada  di  dalam  metode Deep  Learning ,  metoda  ini banyak  diaplikasikan  di  berbagai  bidang,  seperti Computer  Vision , Natural  Language Processing, Audio , dan lain lainnya. State  of  the  art dalam  penelitian  ini  adalah  analisa  perbandingan  tiga  model  sekaligus yang merupakan pengembangan dari recurrent neural networks (RNN), yaitu Long Short Term Memory , Bidirectional  Long  Short  Term  Memory ,  dan Gated  Recurrent  Unit (GRU)  untuk permasalahan  prediksi  kualitas  udara.  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dataset kualitas udara kota Bandung pada kurun waktu tahun 2019 yang manjadi masukan untuk ketiga  model  deep  learning  tersebut.  Paramater  yang  digunakan  adalah  suhu,  kelembaban, particular matter PM10, dan Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU).  Hasil dari model tersebut dapat diketahui akurasi, loss dan performance modelnya. Kemudian dari ketiga model tersebut akan dilakukan perbandingan.  Adapun link dataset nya  adalah sebagai  berikut : https://docs.google.com/uc?export=download&id=1cgfeeqeIkINiTp5XSfPgCF2_3SOUs VJ8

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  degan  membangun  model  prediksi  untuk  4  variabel  yaitu masing  masing  :  Suhu,  PM10  ( particular  matter 10micron)  ,  kelembaban,  dan  ISPU  (Indeks Standar Pencemar Udara) dengan tahapan sebagai berikut.

## 2.1   Data Prepossessing
Dalam tahapan ini dilakukan normalisasi dataset dengan melakukan konversi tanggal dan jam  ke  format  datetime.    Kemudian  menggabungkan  tanggal  dan  jam  sehingga  didapatkan kolom datetime.

## 2.2   Data Preparation Sebelum Proses Training dan Testing
Dataset  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  data  untuk  proses  training  dan  data  untuk  proses testing. Di tahapan training, porsi dataset adalah 75%, sedangkan porsi 25% untuk testing.

## 2.3   Proses Training Setiap Model
Sebelum dilakukan data training,  maka dibuat 3 permodelan yaitu Metoda Long Short Term  Memory (LSTM), Bidirectional  Long  Short  Term  Memory (Bi_LSTM),  dan Gated Recurrent Unit (GRU).  Pada model LSTM dilakukan dengan 4 hidden layer , batch size dengan
Jatisi ISSN 2407-4322
Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 659-670 E- ISSN 2503-2933   673
jumlah  32, optimizer dengan  menggunakan  adam, epoch dengan  jumlah  1500,  dan  kinerja model dinilai berdasarkan fungsi loss dengan Mean Squared Error .  Proses training dilakukan dengan melatih model menggunakan data training sehingga didapatkan model yang diharapkan. Setelah iterasi proses training selesai, maka dilakukan validasi untuk menilai kinerja model dari hasil training.
Pada model LSTM Bidirectional , menggunakan metoda dua arah yang menjalankan input dengan dua cara, yaitu dari masa lalu ke masa depan dan dari masa depan ke masa lalu.
Dalam  metoda  ini  menggunakan hidden  layer dengan  20  unit  memori.  Sama  seperti model LSTM, pada LSTM Bidirectional tahapan training dengan batch size dengan jumlah 32, optimizer dengan  menggunakan  adam, epoch dengan  jumlah  1500,  dan  kinerja  model  dinilai berdasarkan fungsi loss dengan Mean Squared Error.
Pada  model Gated  Recurrent  Unit ,  dimulai  dari  layer  Keras,  dilakukan  import layer GRU.  Di layer pertama  dilakukan input sebanyak  50  unit ,    return_sequence di  set  sebagai “ true ”  sehingga  dapat  kembali  berulang  sebanyak  50  kali. Sequence yang  berulamg  di layer berikutnya dilakukan dengan dimensi single vector sebanyak 100.   Sama seperti halnya LSTM dan  LSTM Bidirectional ,  tahapan  training  dengan batch  size dengan  jumlah  32, optimizer dengan menggunakan adam, epoch dengan jumlah 1500, dan kinerja model dinilai berdasarkan fungsi loss dengan Mean Squared Error .

## 2.4   Proses Testing
Testing  dilakukan  berdasarkan  hasil  model  training  sebelumnya  untuk  mengetahui efektifitas model yang dibuat.
Gambar 1. Adalah usulan diagram alir metoda penelitian untuk masalah prediksi kualitas udara  menggunakan  model Long  Short  Term  Memory,    Bidirectional  Long  Short  Term Memory , dan Gated Recurrent Unit (GRU)
674 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 671-684 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1.  Diagram Alir Penelitian

## 2.5   Pengacuan Pustaka
Deep  Learning adalah  bagian  dari Machine  Learning dengan  menggunakan  algoritma yang  terinspirasi  dari  struktur  dan  fungsi  otak  manusia  atau  dinamakan  juga  sebagai artificial neural  networks .  Saat  ini  perkembangan Deep  Learning sangat    pesat  untuk  berbagai  bidang seperti Computer Vision, Audio, Text dan lain lain. Hampir semua bidang dapat memanfaatkan kemampuan Deep Learning untuk menyelesaiakan masalah yang rumit [4].

## Recurrent Neural Network (RNN)
Recurrent  neural  network (RNN)  ialah  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  yang  prosesnya dipanggil  secara  berulang  untuk  data  masukan  yang  sifatnya  sekuensial.  RNN  merupakan bagian dari deep learning karena pemprosesan data dilakukan melalui banyak layer . RNN telah mengalami kemajuan yang pesat dan telah merevolusi bidang-bidang seperti pemrosesan bahasa alami  (NLP),  pengenalan  suara,  sintesa  musik,  pemrosesan  data  finansial  seri  waktu,  analisa deret  DNA,  analisa  video,  dan  sebagainya.  Dalam  pengembangan  lebih  lanjut,  RNN  banyak digunakan  untuk  menyelesaikan  tugas  yang  terkait  dengan  data time  series ,  misalnya  data ramalan  cuaca.  Sebagai  contoh,  cuaca  hari  ini  dapat  bergantung  pada  cuaca  hari  sebelumnya, jika hari sebelumnya mendung, maka kemungkinan hari ini akan hujan [5].
Dalam proses training, RNN tidak membuang data atau informasi proses sebelumnya. Hal inilah yang membedakan RNN dibandingkan ANN biasa. RNN menyimpan data memori   agar mendapatkan  pola  data  yang  lebih  baik,  selanjutnya  hasilnya  digunakan  untuk  mendapatkan prediksi yang akurat. Metoda yang digunakna oleh RNN agar dapat menyimpan informasi atau
Jatisi ISSN 2407-4322
Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 659-670 E- ISSN 2503-2933   675
data masa lalu yaitu dengan cara melakukan looping , sehingga secara otomatis informasi masa lalu tetap tersimpan.
Konsep dasar RNN adalah menggunakan algoritma yang dilakukan secara berulang. Hal ini  berarti  bahwa  operasi  yang  sama  dilakukan  untuk  setiap  elemen  dari  suatu  urutan,  dengan outputnya tergantung pada input saat ini dan operasi sebelumnya. Intinya adalah RNN berfokus pada  sifat  data,  dimana  waktu  saat  sebelumnya  atau saat ini  (t)  mempengaruhi  pada  waktu berikutnya (t + 1).
Sumber: Denny Britz, 2015
Gambar 2.Proses RNN Saat Perhitungan Waktu di Depannya.
Pada  gambar  2.  bagian  kiri  merupakan  sebuah  diagram  sirkuit,  dimana  kotak  hitam menunjukkan time delay (penundaan waktu) dari satu time step. Terlihat  RNN pada posisi yang unrolled kearah full  network .  Sedangkan  bagian  kanan  menunjukkan  RNN  yang  telah  dibuka ( unrolled / unfolded ) menjadi full network sehingga urutan sekuensnya menjadi lengkap. Berikut ini ialah keterangan simbol formula: xt adalah input pada time step . Misalnya, x1 dapat menjadi one-hot vector yang sesuai dengan kata kedua dari sebuah kalimat yang sedang diproses. st  adalah hidden  state pada  setiap time  step t. Hidden  state adalah  sebagai  “ memory ”  suatu network yang  menyimpan  hasil  perhitungan  dan record sebelumnya . st  dihitung  berdasarkan hidden  state sebelumnya  dan  berdasarkan  input  pada current  state :  st  =  f(Uxt  +  Wst-1).  st-1 digunakan  untuk  menghitung hidden  state yang  pertama,  biasanya  pada  inisialisasi  selalu diawali dengan 0 (nol).
ot  adalah  output  pada  step  t.  Sebagai  contoh,  apabila  kita  ingin  memprediksi  “kata berikutnya” di suatu kalimat, maka ot merupakan vektor probabilitas di seluruh kosakata dalam suatu data yang kita punya.

## Long Short Term Memory
LSTM  adalah  bagian  dari Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang  terdapat  modifikasi adanya  tambahan memory  cell untuk  menyimpan  informasi  atau  data  yang  kurun  [6].  LSTM cocok  untuk  permasalahan  adanya vanishing  gradient pada  RNN  saat  memproses  data sequential yang banyak dan panjang [6].
676 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 671-684 E-ISSN 2503-2933
Sumber: Zhao, Chen, Wu, Chen, & Liu, 2017

## Gambar 3. Proses LSTM
Masalah  timbulnya vanishing  gradient akan  mengakibatkan  RNN  gagal  dalam mendapatkan long  term  dependencies [7].  Permasalahan vanishing  gradient ini  juga mengakibatkan  berkurangnya    akurasi  dari  suatu  prediksi  pada  RNN  [8].    Gambar  3 menggambarkan arsitektur dari LSTM. LSTM mempunyai 3 gate yaitu forget gate, input gate, dan output  gate. Proses  komputasi  pada  LSTM  dilakukan  dengan  tahapan  berikut  :  Nilai  dari suatu input hanya dapat disimpan ke dalam cell state hanya jika diijinkan oleh input gate . Hasil hitungan nilai input gate dan kandidat dari cell state diproses dengan persamaan (1) dan (2) .
i_t= σ (W_i x_t+U_i h_(t-1)+b_i )                                                                                       (1) i_t adalah nilai input gate , W_i adalah bobot nilai input waktu ke t x_t adalah input pada waktu ke t U_i adalah bobot nilai output waktu ke t-1, h_(t-1) adalah output waktu ke t-1 d b_i adalah bias di input gate σ adalah fungsi sigmoid .
C_t= tanh (W_c x_t+U_i h_(c-1)+ b_c )                                                                            (2) C_t adalah value candidate cell state Wc adalah bobot nilai input di cell ke c x_t adalah input pada waktu ke t U_i adalah bobot output dari cell ke c-1 h_(c-1) adalah output di cell ke c-1 b_c adalah bias di cell ke c tanh adalah fungsi hyperbolic tangent .
Selanjutnya  nilai forget gate dihitung dengan persamaan (3).
f_t= σ (W_f x_t+U_f h_(t-1)+b_f )                                                                                      (3) f_t adalah nilai dari forget gate ,
W_f adalah bobot nilai input di waktu ke t, x_t adalah input pada waktu ke t, U_f adalah bobot nilai output dari waktu ke t-1, h_(t-1) adalah output dari waktu ke t-1 b_f adalah bias pada forget gate dan σ adalah fungsi sigmoid .
Jatisi ISSN 2407-4322
Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 659-670 E- ISSN 2503-2933   677
Selanjutnya perhitungan memory cell state menggunakan persamaan (4)
C_t= i_t* C_t+ f_t* C_(t-1)                                                                                               (4) C_t adalah nilai memory cell state , i_t adalah nilai input gate, f_t adalah forget gate C_(t-1) adalah memory cell state pada cell sebelumnya.
Selanjutnya  setelah  memperoleh memory  cell  state baru, output  gate dapat  dihitung menggunakan persamaaan (5).
o_t= σ (W_o x_t+U_o h_(t-1)+b_o )                                                                                  (5) o_t adalah nilai dari output gate W_o adalah bobot nilai input pada waktu ke t, x_t adalah input pada waktu ke t, U_o adalah bobot untuk output dari waktu ke t-1, h_(t-1) adalah output dari waktu ke t-1 b_o adalah bias pada output gate σ adalah fungsi sigmoid.
Nilai output final dihitung  dengan persamaan (6).
h_t= o_t*tanh(C_t)                                                                                                           (6) h_t adalah output final, o_t adalah output gate , C_t adalah memory cell state yang baru tanh adalah fungsi hyperbolic tangent.
Salah  satu  varian  dari  LSTM  adalah Bidirectional LSTM  (BiLSTM).  Input  yang dimasukkan ke dalam BiLSTM ada 2 jenis yaitu input forward dan input backward . Output dari lapisan  ini  umumnya  digabungkan  menjadi  satu.  Dengan  layer  ini,  model  dapat  mempelajari informasi masa lalu ( past ) daninformasi masa mendatang ( future ) untuk tiap sekuen input.

## Gated Recurrent Unit (GRU)
Algoritma  LSTM  sebenarnya  terdapat  banyak  jenis,  misalnya  LSTM peephole connection ,  yaitu  LSTM  yang  menggabungkan input  gate dan forget  gate .  Salah  satu  jenis algoritma turunan yang terkenal adalah Gated Recurrent Unit (GRU).
Kelebihan  GRU  adalah  proses  komputasi  yang  lebih  sederhana  daripada  LSTM,  tetapi mempunyai akurasi yang setara dan cukup efektif dalam hal mengurangi permasalahan gradien yang hilang. Pada GRU, pertama kita kalkulasi kandidat konteks C ̃ t sebagai tanh dari gabungan konteks  lama  Ct-1  dan  input  xt.  Lalu  sebuah  gerbang sigmoid dinamakan  gerbang  update  ut menentukan  seberapa  banyak  konteks  yang  baru  Ct    berasal  dari  kandidat  C ̃ t  dan  seberapa banyak dari konteks lama Ct-1 [9].
678 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 671-684 E-ISSN 2503-2933
Gambar 4. Model GRU. Sumber: Gaurav Singhal, 2020
Gambar  4  adalah  model  GRU  yang  disederhanakan.  Untuk  komputasi  GRU  yang lengkap ditambahkan satu gerbang lagi yaitu rt yang dinamakan reset gate atau relevance gate untuk menghitung C̃t . Diagramnya menjadi sedikit lebih rumit.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  diambil  dari  data  kualitas  udara  harian  di  Kota  Bandung  dalam  kurun  waktu tahun  2019  yang  didapatkan  dari  sensor  dan  perangkat  IoT  yang  dimiliki  oleh  pemerintah kotamadya Bandung.   Terdapat 20 variabel.  Dari variabel tersebut dilakukan permodelan dan prediksi  4 variabel  saja, yaitu tempratur, kelembaban, PM10,dan ISPU.
Proses  awal  adalah  dilakukannya  konversi  tanggal  dan  jam,  menjadi  format  Datetime. Tahapan  selanjutnya  proses  perhitungan  quartile  dari  atribut  untuk  mendapatkan  outliner, kemudian dilakukan interpolasi tiap outliner. Adapun dataset original ditampilkan di gambar 5, sedangkan data yang sudah dilakukan transformasi ditunjukan di gambar 6.
Gambar 5. Dataset Original
Jatisi ISSN 2407-4322
Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 659-670 E- ISSN 2503-2933   679

## Gambar 6  Dataset Setelah Normalisasi Waktu

## Prediksi Suhu
Prediksi  suhu  menggunakan  variabel  TEMP.  Perbandingan  data  suhu  antara  dataset original dan dataset yang sudah ditransformasi ditunjukan di gambar 7.
Gambar 7. Perbandingan Data TEMP Setelah Transformasi
Untuk mengetahui tingkat akurasi hasil testing adalah menggunakan perhitungan RMSE ( Root Mean Squared Error ).  Proses training dilakukan dengan epoch diberi 1500. Untuk  metoda  LSTM, train  score RMSE  =  2.42  dan test  score RMSE  =  3.18.    Hasil keseluruhan, performance cukup  baik  karena  nilai testing  RMSE  prediksi  lebih  kecil  daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction < standard deviation of test dataset : 3.18 < 4.40. Untuk  metoda  LSTM bidirectional , training  score RMSE:  2.39  , testing  score RMSE: 3.23. Hasil keseluruhan, performance cukup baik karena nilai testing RMSE prediksi lebih kecil daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction < standard deviation of test dataset : 3.23 < 4.40 Untuk  metoda  GRU, training  score RMSE:  1.93, testing  score RMSE:  1.76.  Hasil keseluruhan, performance kurang baik karena nilai testing RMSE prediksi lebih besar daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction > standard deviation of test dataset 1.76 > 1.75
680 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 671-684 E-ISSN 2503-2933

## Prediksi PM10
Prediksi  kelembaban  menggunakan  variabel  PM10.    Perbandingan  data  PM10  antara dataset original dan dataset yang sudah ditransformasi ditunjukan di gambar 8.
Gambar 8. Perbandingan Data PM10 Setelah Transformasi
Untuk mengetahui tingkat akurasi hasil testing adalah menggunakan perhitungan RMSE ( Root Mean Squared Error ).  Proses training dilakukan dengan epoch diberi 1500. Untuk  metoda  LSTM, train  score RMSE  =  1.93  dan test  score RMSE  =  1.76.    Hasil keseluruhan, performance kurang baik karena nilai testing RMSE prediksi lebih besar daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction > standard deviation of test dataset 1.76 > 1.75 Untuk  metoda  LSTM bidirectional , training  score RMSE:  1.92, testing  score RMSE: 1.76.  Hasil  keseluruhan, performance kurang  baik  karena  nilai  testing  RMSE  prediksi  lebih besar daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction > standard deviation of test dataset 1.76 > 1.75 Untuk  metoda  GRU, training  score RMSE:  1.93, testing  score RMSE:  1.76.  Hasil keseluruhan, performance kurang baik karena nilai testing RMSE prediksi lebih besar daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction > standard deviation of test dataset 1.76 > 1.75

## Prediksi Kelembaban
Prediksi  kelembaban  menggunakan  variabel  HUM.    Perbandingan  data  HUM  antara dataset original dan dataset yang sudah ditransformasi ditunjukan di gambar 9.
Jatisi ISSN 2407-4322
Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 659-670 E- ISSN 2503-2933   681
Gambar 9. Perbandingan Data HUM Setelah Transformasi
Untuk mengetahui tingkat akurasi hasil testing adalah menggunakan perhitungan RMSE ( Root Mean Squared Error ).  Proses training dilakukan dengan epoch diberi 1500. Untuk  metoda  LSTM, train  score RMSE  =  7.53  dan test  score RMSE  =  6.96.    Hasil keseluruhan, performance cukup  baik  karena  nilai testing  RMSE  prediksi  lebih  kecil  daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction < standard deviation of test dataset 6.96 < 19.32 Untuk  metoda  LSTM bidirectional , training  score RMSE:  7.56, testing  score RMSE: 7.07. Hasil keseluruhan, performance cukup baik karena nilai testing RMSE prediksi lebih kecil daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction < standard deviation of test dataset 7.07 < 19.32 Untuk  metoda  GRU, training  score RMSE:  7.52, testing  score RMSE:  6.96.  Hasil keseluruhan, performance cukup  baik  karena  nilai testing  RMSE  prediksi  lebih  kecil  daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction < standard deviation of test dataset 6.96 < 19.32

## Prediksi ISPU
Prediksi  Indeks  Standar  Pencemar  Udara  ( Air  Pollution  Index )  menggunakan  variabel ISPU.  Perbandingan  data  ISPU  antara  dataset  original  dan  dataset  yang  sudah  ditransformasi ditunjukan di gambar 10.
682 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 671-684 E-ISSN 2503-2933
Gambar 10. Perbandingan Data ISPU Setelah Transformasi
Untuk mengetahui tingkat akurasi hasil testing adalah menggunakan perhitungan RMSE ( Root Mean Squared Error ).  Proses training dilakukan dengan epoch diberi 1500. Untuk  metoda  LSTM ,  train  score RMSE  =  1.87  dan test  score RMSE  =  1.84.    Hasil keseluruhan, performance cukup  baik  karena  nilai testing  RMSE  prediksi  lebih  kecil  daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction < standard deviation of test dataset 1.84 < 1.90 Untuk  metoda  LSTM bidirectional , training  score RMSE:  1.88, testing  score RMSE: 1.86. Hasil keseluruhan, performance cukup baik karena nilai testing RMSE prediksi lebih kecil daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction < standard deviation of test dataset 1.86 < 1.90. Untuk  metoda  GRU, training  score RMSE:  1.89, testing  score RMSE:  1.85.  Hasil keseluruhan, performance cukup  baik  karena  nilai testing  RMSE  prediksi  lebih  kecil  daripada nilai standard deviasi pengujian dataset.
RMSE of test prediction < standard deviation of test dataset. 1.85 < 1.90. Rangkuman  hasil  pengujian  model  prediksi  dengan  variabel  suhu,  PM10,  kelembaban, dan ISPU terdapat dalam tabel 3.1.
Tabel 1. Rangkuman Hasil Pengujian Model Prediksi
Hasil Pengujian Model Variabel LSTM LSTM Bi Directional GRU Suhu Baik Baik Kurang baik PM 10 Kurang baik  Kurang baik Kurang baik Kelembaban Baik Baik Baik ISPU Baik Baik Baik Point 3 3 2
Jatisi ISSN 2407-4322
Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 659-670 E- ISSN 2503-2933   683

## 4. KESIMPULAN
Penerapan  model  LSTM  dan  LSTM Bidirectional telah  menunjukan  hasil  yang  lebih bagus dibandingkan model  Gated Recurrent Unit (GRU) untuk permasalahan data yang bersifat time  series kualitas  udara.  Hal  ini  mengacu  pada  hasil performance model  LSTM  dan  LSTM Bidirectional  (LSTM-Bi).  Pada  kedua  model  ini  perbandingan  RMSE of  test  prediction lebih kecil  dibandingkan standard  deviation  of  test dataset untuk variabel  suhu,  kelembaban,  dan ISPU dengan score: suhu (LSTM 3.18 < 4.40, LSTM-Bi 3.23 < 4.40), kelembaban (LSTM 6.96 < 19.32, LSTM-Bi 7.07 < 19.32), ISPU (LSTM 1.84 < 1.90, LSTM-Bi 1.86 < 1.90).

## 5. SARAN
Saran  untuk penelitian selanjutnya dengan penggunaan model kategori RNN, terutama GRU  perlu  dilakukan    uji  coba  dengan  menggunakan  algoritma  yang  berbeda  untuk mendapatkan hasil terbaik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  keluarga  yang  telah  banyak  memberikan dukungan  semangat,  Kathrin  Irviana  sebagai  istri  dan  Medina  Alifia  Zahrani  sebagai  putri tercinta kami.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M.Y.Fathoni. 2017, Implementasi Metoda Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Konsentrasi Gas N O2 di Udara.
[2]   B.  Warsito.  2008. Permodelan  General  Regression  Neural  Network  Untuk  Prediksi Pencemaran Udara Kota Semarang .
[3]   Kumaidi,  Ali.  2019. Pengujian  Algoritma  Long  Short  Term  Memory  Untuk  Prediksi Kualitas Udara dan Suhu Kota Bandung . Institut Teknologi Harapan Bangsa Bandung.
[4]   Siddhartha Bhattacharyya et.al. 2020, Deep Learning: Research and Applications . Walter de Gruyter.
[5]   Indoml. 2018. Pengenalan Recurrent Neural Network (RNN) – Bagian 1. https://indoml.com/2018/04/04/pengenalan-rnn-bag-1/.
[6]   Manaswi, N. K. 2018, Deep Learning with Applications Using Python . Apress.
[7]   Saxena  A,  Sukumar  TR,  Nadu  T,  Nadu  T.  2018, Predicting  Bitcoin  Price  Using  LSTM and  Compare  its  Predictability  With  Arima  Model. International  Journal  of  Pure  and Applied Mathematics. 119(17):2591-2600.
684 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 1, Maret 2022, Hal. 671-684 E-ISSN 2503-2933
[8]   Zhao,  Z.,  Chen,  W.,  Wu,  X.,  Chen,  P.  C.,  &  Liu,  J.  2017. LSTM  Network:  A  Deep Learning Approach For Short-Term Traffic Forecast. IET Intelligent Transport Systems, 11(2), 68-75.
[9]   Gaurav Singhal. 2020, LSTM versus GRU Units in RNN . https://www.pluralsight.com/guides/lstm-versus-gru-units-in-rnn.