p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Analisis Struktur Terbaik
Neural Network dengan Algoritma Backpropagation dalam Memprediksi Indeks Kandungan Sulfida (SO 2 ) di Ibu Kota Jakarta
Dian Kurniasari a,1 , M Naufal Ammar Rafdiono a,2 , Warsono a,3
a Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung, Indonesia Jl. Prof. Sumantri Brojonegoro No.1, Gedong Meneng, Bandar Lampung, 35145
1 dian.kurniasari@fmipa.unila.ac.id
2 naufalammar920@gmail.com
3 warsono.1963@fmipa.unila.ac.id

## Abstrak
Polusi udara merupakan masalah lingkungan yang umum terjadi di kota-kota besar di tanah air, tidak terkecuali Ibu Kota Jakarta. Tingginya jumlah penduduk di Jakarta menyebabkan konsentrasi polusi udara semakin tinggi karena peningkatan jumlah kendaraan. Kondisi ini diperburuk dengan banyaknya limbah yang dihasilkan oleh pabrik dari berbagai industri. Sulfida (SO 2 ) merupakan salah satu polutan dengan konsentrasi tertinggi di Jakarta dengan total beban emisi sebesar 19.7 kton.  Oleh  karena  itu,  prediksi  indeks  kandungan  SO 2 ,  merupakan  isu  penelitian  yang  penting  karena  zat  SO 2 dapat berdampak  terhadap  berbagai  faktor,  seperti  lingkungan,  pertanian,  dan  kesehatan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menemukan  model  terbaik dalam  melakukan  prediksi  SO 2 di  Jakarta  menggunakan Artificial  Neural  Network ( ANN ). Jenis algoritma ANN yang digunakan adalah backpropagation . Lebih lanjut, model prediksi dibangun dan dibandingkan berdasarkan  tiga  fungsi  aktivasi  dan  skema  pembagian  data  yang  berbeda  untuk  memperoleh  struktur  atau  arsitektur model  ideal  dengan  tujuan  mengoptimalkan  hasil  prediksi.  Model  dievaluasi  menggunakan  nilai Mean    Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik untuk prediksi indeks kandungan SO 2 adalah model yang menerapkan fungsi aktivasi Tanh dengan skema pembagian data 90% data  pelatihan dan 10% data  pengujian. Model tersebut memperoleh nilai MAPE sebesar 15.87412%, dan akurasi sebesar 84.12588%.  Hal ini mengindikasikan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang cukup baik dalam memprediksi indeks kandungan SO2 di Ibu Kota Jakarta dan dapat dijadikan sebagai pendekatan alternatif dalam meningkatkan efektivitas pengendalian SO 2 .
Kata kunci : Indeks Kandungan SO 2 , Prediksi, Artificial Neural Network , Backpropagation

## Best Structural Analysis of Neural Network with Backpropagation

## Algorithm in Predicting Sulfide Content Index (SO2) in the Capital City of Jakarta

## Abstract
Air pollution is an environmental problem commonly occurring in big cities in the country, including the capital city of Jakarta. The high population in Jakarta causes air pollution concentrations to increase due to the increased number of vehicles. This condition is exacerbated by the large amount of waste produced by factories from various industries. Sulfur Dioxide (SO 2 ) is one of the pollutants with the highest concentration in Jakarta, with a total emission load of 19.7 kton. Therefore, predicting the SO 2 index is an important research issue because SO 2 can impact various factors, such as the environment,  agriculture  and health.  This research  aims  to find  the  best  model for  predicting  SO 2 in  Jakarta  using  an Artificial Neural Network (ANN). The type of ANN algorithm used is backpropagation. Furthermore, prediction models are built and compared based on three activation functions and data splitting schemes to obtain the ideal model structure or architecture to optimize prediction results. The model is evaluated using the smallest Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value. The research results show that the best model for predicting the SO 2 content index is a model that applies the Tanh activation function with a data division scheme of 90% training data and 10% testing data. This model obtained a MAPE value of 15.87412% and an accuracy of 84.12588%. That indicates that the model has a pretty good level of accuracy in predicting the SO 2 index in the capital city of Jakarta and can be used as an alternative approach to increasing the effectiveness of SO 2 control.
Keywords : SO 2 Index, Prediction, Artificial Neural Network,  Backpropagation

## I. P ENDAHULUAN
Kehidupan  perkotaan,  yang  ditandai  dengan padatnya  lalu  lintas  kendaraan  dan  aktivitas  industri, menghadirkan  serangkaian  permasalahan  yang  cukup kompleks.  Pasalnya,  udara  merupakan  salah  satu  faktor terpenting bagi kelangsungan hidup manusia [1]. Namun, mobilitas  transportasi  dan  aktivitas  industri  yang  tidak terkendali  telah  mengakibatkan  produksi  emisi  polutan berlebihan sehingga kualitas udara menurun drastis [2]. Hal ini  berpotensi  mempengaruhi  kesehatan  dan  keselamatan hidup  manusia.  Kualitas  udara  yang  buruk  juga  dapat menyebabkan  masalah  lingkungan  kontemporer  lainnya seperti pemanasan global, hujan asam, berkurangnya jarak pandang,  kabut  asap,  pembentukan  aerosol,  perubahan iklim, dan kematian dini [3].
Beberapa  tahun  terakhir,  polusi  udara  merupakan masalah lingkungan yang umum terjadi di kota-kota besar di  tanah  air,  tidak  terkecuali  Ibu  Kota  Indonesia,  Jakarta. Daerah Khusus Ibukota Jakarta  atau dikenal sebagai DKI Jakarta, merupakan sebuah provinsi yang secara geografis terbagi  menjadi  5  kota  dan  1  kabupaten  yang  meliputi Kepulauan  Seribu.  Berdasarkan  sensus  penduduk  tahun 2020, jumlah penduduknya mencapai 10,7 juta jiwa dengan luas  wilayah  ±661,52  km 2 .  Tingginya  jumlah  penduduk menyebabkan  peningkatan  jumlah  kendaraan  sehingga mengakibatkan konsentrasi polusi udara semakin tinggi.
Kondisi  ini  diperburuk  dengan  kenyataan  bahwa saat  ini  Jakarta  menjadi  episentrum  segala  politik, perekonomian, dan berbagai aspek vital Indonesia. Banyak orang  yang  bercita-cita  mencari  penghidupan  dengan memanfaatkan keuntungan finansial yang ditawarkan oleh daerah  perkotaan,  sehingga  mengakibatkan  perpindahan penduduk  pedesaan.  Industri  melihat  hal  ini  sebagai peluang untuk mendirikan pabrik dan memperburuk polusi udara  karena  pengelolaan  limbah  yang  tidak  tepat  [4]. Selain  itu,  terdapat  pengaruh  timbal  balik  antara pencemaran udara di kawasan Bogor, Depok, Bekasi, dan Tangerang (Bodetabek) yang merupakan daerah suburban DKI Jakarta dengan DKI Jakarta [5].
Upaya  pemantauan  kualitas  udara  di  DKI  Jakarta salah  satunya  dilakukan  dengan  cara  mengukur  kualitas udara  menggunakan  suatu  indeks  yang  dikenal  dengan nama Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU). Pada tahun 2020, pemerintah  Republik  Indonesia  menetapkan  bahwa kualitas  udara  dihitung  berdasarkan  konsentrasi  tujuh parameter  (polutan  udara)  antara  lain  Nitrogen  Dioksida (NO 2 ), Sulfida (SO 2 ), Karbon Monoksida (CO), Ozon (O 3 ), bahan  partikulat  berdiameter  10  mikron  atau  kurang (PM 10 ),    partikel  yang  berdiameter  2,5  mikron  atau  lebih kecil  (PM 2.5 ),  dan  Hidrokarbon  (HC)  [6].  Di  antara banyaknya  polutan  udara  tersebut,  penelitian  oleh Lestari dkk.  [7]  menunjukkan  bahwa  SO 2 merupakan  salah  satu polutan  dengan  konsentrasi  tertinggi  dengan  total  beban emisi  sebesar  19.7  kton.    Sebagian  besar    SO 2 dihasilkan dari  pembakaran  industri  dan  menyumbang  hampir  67% dari total emisi.
Zat  SO 2 dapat  menimbulkan  kerusakan  pada berbagai  material,  benda  maupun  tanaman  jika  bereaksi dengan  uap  air  di  udara  dan  membentuk  H 2 SO 4 (hujan
asam).  Sulfida  juga  dapat  menyebabkan  iritasi  saluran pernapasan, penurunan fungsi paru-paru, serta peningkatan gejala  asma  [8].  Oleh  karena  itu,  prediksi  tingkat pencemaran udara, khususnya parameter SO 2 , merupakan isu  penelitian  yang  penting  karena  berdampak  terhadap berbagai  faktor,  seperti  lingkungan,  pertanian,  dan kesehatan [9].
Prediksi adalah memperkirakan kemungkinan yang akan terjadi di masa depan berdasarkan data historis yang ada.  Ada  berbagai  metode  pemodelan  yang  umum digunakan  untuk  melakukan prediksi,  salah  satunya  yaitu deret  waktu.  Namun,  model  deret  waktu  rentan  terhadap overfitting dan  jika outlier tidak  ditangani  dengan  benar, hal  ini  dapat  menyebabkan  hasil  prediksi  yang  diperoleh tidak akurat [10].
Dengan pesatnya kemajuan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam beberapa tahun terakhir, model prediksi  berbasis  kecerdasan buatan  semakin  populer  dan menarik lebih banyak perhatian [11]. Model prediksi yang umum digunakan adalah Artificial Neural Network ( ANN ), di mana tata nama dan bentuknya terinspirasi oleh jaringan syaraf di otak manusia [12].
Algoritma  ANN  yang  umum  digunakan  adalah backpropagation [13,  14]. Backpropagation merupakan jaringan multi-layer yang memperbarui nilai bobot selama proses pelatihan dengan cara mundur dari lapisan output ke lapisan input .  Dengan  mekanisme  tersebut,  arsitektur backpropagation terbukti  mampu  menganalisis  pola  data historis  secara  lebih  detail  dan  memperoleh  hasil  dengan kesalahan minimum [15].
Implementasi ANN mencakup spektrum yang luas dari  berbagai  bidang  penelitian,  termasuk  untuk  prediksi. Maleki  dkk.  [16]  mengusulkan  model  ANN  untuk memprediksi konsentrasi polutan udara per jam di Ahvaz, Iran,  selama  satu  tahun  penuh  (Agustus  2009  -  Agustus 2010) berdasarkan dua indeks kualitas udara, yaitu indeks pencemaran  udara,  dan  indeks  kesehatan  kualitas  udara. Hasil  prediksi  mereka  menemukan  bahwa  model  ANN dapat  digunakan  sebagai  alternatif  yang  efektif  untuk pengambilan keputusan yang lebih baik di bidang kualitas udara perkotaan.
Agarwal  dkk.  [17]  mengembangkan  ANN  untuk prediksi kualitas udara jangka pendek di 32 lokasi berbeda di Delhi dengan memperkirakan konsentrasi polutan PM 10 , PM 2.5 ,  NO 2 ,  dan  O 3 .  Model  ANN  yang  dibangun menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam memprediksi semua  polutan  pada  berbagai  metrik  evalusasi.  Hamdan dkk.  [18]  membangun  model  ANN  untuk  memantau kualitas udara di Kementerian Lingkungan Hidup, Amman. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  pihak  yang  bertanggung jawab  atas  pengelolaan  kualitas  udara  perkotaan  dan pengambil  keputusan  dapat  memanfaatkan  ANN  untuk memperkirakan  konsentrasi  polutan  dan  indeks  kualitas udara.
Vinas  dkk.  [19]  memprediksi  kualitas  udara  di Filipina menggunakan model ANN berbasis feed forward . Model  prediksi  tersebut  menghasilkan  kinerja  terbaik dengan nilai MSE, MAE, MAPE yang minimum dan nilai R 2 sebesar  0.99.    Sachdeva  dkk.  [20]  mengusulkan kerangka  kerja  baru  dan  terintegrasi    yang  terdiri  dari  4
modul  berbeda  untuk  memprediksi  indeks  kualitas  udara menggunakan  data  konsentrasi  polutan  dan  data meteorologi.  Metode  yang  digunakan  untuk  meramalkan polutan  dan  memprediksi  kualitas  udara  pun  beragam,  di antaranya  ANN, Decision  Tree  Regression , Long-Short Term Memory , Random Forest Regression , dan k-Nearest Neighbour .  Namun, di antara metode lainnya, model ANN merupakan model menjanjikan yang mampu memprediksi semua polutan secara akurat.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  salah  satu  polutan dengan  konsentrasi  tertinggi  di  Jakarta  adalah  SO 2 . Kemudian, agar dapat meningkatkan efektivitas pengendalian  SO 2 perlu  dilakukan  prediksi.  Model  ANN memiliki performa yang baik untuk prediksi indeks kualitas udara  atau  di  Indonesia  dikenal  dengan  nama  Indeks Standar  Pencemar  Udara  (ISPU).    Oleh  karena  itu, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi indeks polutan SO 2 menggunakan model ANN. Data yang diprediksi yaitu data  SO 2 di  Ibu  Kota  Jakarta.  Model  dibangun  dengan algoritma backpropagation dan dibandingkan berdasarkan tiga  fungsi  aktivasi  dan  skema  pembagian  data  yang berbeda untuk memperoleh  struktur atau  arsitektur model ideal dengan tujuan mengoptimalkan hasil prediksi. Lebih lanjut,  model  dievaluasi  menggunakan  nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian ini, tahapan penelitian diuraikan melalui diagram alir sebagai berikut:

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Berdasarkan Gambar 1, tahapan penelitian terdiri dari pra-pemrosesan  data,  normalisasi,  pembagian  data, pelatihan model ANN, dan evaluasi model.
A. Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang diperoleh  dari https://data.jakarta.go.id/dataset/ mengenai data  histori  indeks  standar  pencemaran  udara  di  Provinsi DKI  Jakarta  selama  16  bulan  yang  terhitung  sejak  April 2020 sampai dengan Juli 2021. Data tersebut terdiri dari 6
parameter  polutan  udara,  diantaranya:  PM 10 ,  PM 25 ,  SO 2 , NO 2 ,  CO,  dan  O 3 .  Variabel-variabel  yang  ada  kemudian diseleksi untuk menentukan variabel apa saja yang  sesuai dengan penelitian ini. Adapun variabel yang  sesuai, yaitu PM 10 , SO 2 , NO 2 , CO, dan O 3 .

## B. Pra-pemrosesan Data
Pra-pemrosesan data mengacu pada tindakan pembersihan,  modifikasi,  dan  transformasi  data  mentah sebelum  diproses  dan  dianalisis.  Tahapan  ini  merupakan langkah  penting  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan kualitas data dan mengurangi potensi bias [21].
Langkah awal pra-pemrosesan data yang dilakukan pada penelitian ini, adalah melakukan uji korelasi antar variabel yang  ada  guna  mengidentifikasi  variabel  apa  saja  yang memiliki  korelasi  dengan  polutan  SO 2 serta  menentukan input dan output .
Langkah kedua, dilakukan konversi data menjadi format deret waktu. Konversi data bertujuan untuk memanipulasi data  agar  sesuai  dengan  format  data  yang  dibutuhkan model.
Langkah  ketiga,  data  yang  telah  dikonversi  menjadi format  deret  waktu  dilakukan  pengecekan missing  data atau  data  yang  hilang.  Data  yang  hilang  menghadirkan berbagai  masalah.  Pertama,  hilangnya  data  mengurangi kekuatan  statistik,  yang  menunjukkan  probabilitas  bahwa pengujian akan menolak hipotesis nol secara keliru. Kedua, data  yang  hilang dapat menimbulkan  bias  dalam  estimasi parameter. Ketiga, dapat mengurangi keterwakilan sampel. Keempat,  hal  ini  mungkin  menimbulkan  kompleksitas dalam analisis penelitian [22].
Oleh  karena  itu,  sangat  penting  untuk  menerapkan prosedur sistematis guna mengetahui keberadaan data yang hilang. Apabila terdapat missing data pada kumpulan data yang  digunakan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah memperbaiki data tersebut. Sebaliknya, jika tidak terdapat missing  data ,  maka  data  akan  melalui  proses  normalisasi pada tahapan berikutnya.

## C. Normalisasi Data
Normalisasi data mengubah nilai fitur dalam kumpulan data  awal  menjadi  rentang  tertentu  dengan  tujuan mengurangi  bias  yang  disebabkan  oleh  fitur-fitur  yang kontribusi numeriknya lebih besar [23, 24]. Pada saat yang sama,  normalisasi  data  dapat  mempercepat  proses pembelajaran karena fitur-fitur pada data diukur pada skala yang sama [25].
Meskipun  terdapat  berbagai  teknik  normalisasi  data, beberapa  penelitian  menunjukkan  bahwa min-max normalization adalah metode terbaik untuk menormalisasi data [26–28].
Min-max normalization mengubah nilai fitur pada data menjadi  rentang  antara  0  dan  1  melalui  Persamaan  (1) sebagai berikut:
𝑥′ = 𝑥𝑖−𝑥𝑚𝑖𝑛 𝑥𝑚𝑎𝑥−𝑥𝑚𝑖𝑛 (1)
dengan 𝑥 𝑖 adalah  data  awal, 𝑥 𝑚𝑖𝑛 adalah  nilai minimum, 𝑥 𝑚𝑎𝑥 adalah  nilai  maksimum,  dan 𝑥′ adalah data yang telah dinormalisasi.

## D. Pembagian Data
Pada  saat  membangun  model  pembelajaran,  kumpulan data  biasanya  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  data pengujian. Data pelatihan digunakan untuk menyesuaikan dan membaca pola data yang tidak diketahui sebelumnya. Model  pembelajaran  kemudian  dievaluasi  menggunakan data pengujian untuk memastikan keakuratan hasil prediksi [29].
Rasio  pembagian  data  yang  umum  digunakan  adalah 80%  data  pelatihan  dan  20% data  pengujian.  Tetapi  pada praktiknya, rasio lain seperti 90% : 10%, 70% : 30%, dan 60% : 40% juga banyak digunakan karena tidak ada aturan baku mengenai rasio terbaik atau optimal untuk kumpulan data tertentu [30]. Oleh sebab itu, untuk mengetahui rasio optimal untuk prediksi SO 2 di Jakarta, penelitian ini akan membagi data menjadi empat skema pembagian data, yaitu 90% : 10%, 80% : 20%, 70% : 30%, dan 60% : 40%.

## E. Artificial Neural Network (ANN)
Artificial Neural Network, atau sering disebut Neural Network , merupakan  model  tingkat  lanjut  hasil  integrasi sejumlah besar ekspresi matematika yang relatif sederhana (fungsi  aktivasi)  dengan  variabel  masukan  untuk memberikan prediksi keluaran berdasarkan parameter dan arsitektur  jaringan  [31].  Berbagai  permasalahan  yang kompleks  dalam  berbagai  aplikasi  seperti  optimasi, simulasi,  pemodelan, clustering ,  pengenalan  pola, klasifikasi,  dan  prediksi  terbukti  mampu  diatasi  dengan baik oleh model ANN [32].
Sesuai  dengan  namanya,  arsitektur  ANN  terdiri  dari neuron - neuron yang  saling  berhubungan.  Setiap neuron memiliki fungsi aktivasi yang berfungsi untuk menentukan nilai output dari neuron .  Fungsi  aktivasi  yang  akan digunakan ada tiga, yaitu: Sigmoid, Tanh, dan ReLU. Putra dkk.  [33]  mendeskripsikan  ketiga  fungsi  aktivasi  sebagai berikut:
1. Fungsi  Sigmoid:  atau  dikenal  sebagai  fungsi  logistik. Fungsi  ini  memetakan  nilai  input  ke  dalam  rentang  0 hingga  1.  Persamaan  fungsi  aktivasi  dirumuskan  pada Persamaan (2).
𝑓(𝑥)   = 1 1+𝑒−𝑥 (2)
2. Fungsi  Tanh:  fungsi  aktivasi  alternatif  untuk Sigmoidkarena  karakteristik  keduanya  mirip.  Namun, fungsi ini memiliki rentang nilai yang lebih luas, yaitu antara  -1  dan  1.  Oleh  karena  itu,  fungsi  Tanh  cocok untuk  pemodelan nonlinear yang  kompleks.  Formula matematis dari fungsi Tanh diuraikan pada Persamaan (3) berikut:
𝑓(𝑥) = 2 1+𝑒−2𝑥 − 1 (3)
3. Fungsi Rectified  Linear  Unit (ReLU):  fungsi  aktivasi yang  digunakan  untuk  menormalkan  nilai  yang dihasilkan neuron . Persamaan fungsi ReLU
ditunjukkan pada Persamaan (4). 𝑓(𝑥) = max(0, 𝑥) (4)
Berdasar Persamaan (4), diketahui bahwa fungsi ReLU akan mengubah nilai x menjadi 0 jika x≤0 . Sedangkan, jika nilai x>0 , maka x = x.

## F. Evaluasi Model
Apabila  proses  pelatihan  telah  selesai,  tahapan selanjutnya  adalah  evaluasi  model.  Evaluasi  model bertujuan untuk  menilai  performa  model  prediksi.  Metrik yang  paling  tepat  untuk  tujuan  ini  dibanding  metrik evaluasi lainnya adalah MAPE [34].
Metrik ini mengukur performa model prediksi dengan cara membagi setiap error dalam model dengan nilai aktual dan  menampilkan  hasilnya  sebagai  rata-rata  dalam persentase.  Secara  matematis,  MAPE  didefinisikan  pada Persamaan (5) sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸  = 1 𝑛 ∑ | 𝑦̂𝑖−𝑦𝑖 𝑦𝑖 | 𝑛 𝑖 = 1 × 100% (5)
Berdasarkan  nilai  MAPE,  tingkat  keakuratan  model diklasifikasikan menjadi empat kategori dan dideskripsikan pada Tabel 1 sebagai berikut [35]:

## TABEL I. TINGKAT KEAKURATAN MODEL BERDASARKAN NILAI MAPE
MAPE (%) Kemampuan Prediksi <10 Sangat Akurat 10-20 Akurat 20-50 Cukup Akurat >50 Tidak Akurat

## G. Prediksi
Tahapan terakhir dari penelitian ini adalah melakukan prediksi  SO 2 berdasarkan  model  terbaik  yang  diperoleh selama proses pelatihan. Namun sebelum itu, keluaran data hasil prediksi harus didenormalisasi.
Denormalisasi  merupakan  kebalikan  dari  proses normalisasi.  Denormalisasi  digunakan  sebagai  prosedur untuk  mengembalikan  nilai  data  yang  sebelumnya  telah melalui proses normalisasi ke nilai data sebenarnya.
Terakhir, data hasil prediksi akan dibandingkan dengan data aktual untuk memastikan hasil prediksi menggunakan ANN sesuai dengan data sebenarnya.

## III. HASIL DAN DISKUSI
A. Pra-pemrosesan Data
Tahapan  awal  pada  penelitian  ini  adalah  pra- pemrosesan  data.  Namun,  sebelumnya  perlu  dilakukan identifikasi  korelasi  antar  variabel  untuk  menentukan variabel  mana  yang  akan  digunakan  sebagai input dan output dengan  melakukan  uji  korelasi  terhadap  variabel- variabel yang ada.
Gambar 2. Nilai Koefisien Korelasi Antar Variabel
Berdasarkan  Gambar  2,  variabel  yang  menunjukkan korelasi kuat dengan variabel SO 2 adalah variabel CO dan NO 2 .  Oleh  karena  itu,  kedua  indeks  ini  akan  digunakan sebagai  variabel input . Sedangkan  indeks kandungan SO 2 akan  digunakan  sebagai  variabel output karena  tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  data  indeks kandungan SO 2 .
Data  tersebut  kemudian  dikonversi  ke  dalam  format deret waktu dan divisualisasikan dalam bentuk plot, seperti pada Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Visualisasi Data ISPU
Gambar 3 menginformasikan bahwa indeks kandungan SO 2 ,  CO,  dan  NO 2 menunjukkan  pergerakan  yang fluktuatif. Hal ini mengindikasikan bahwa data cenderung naik  dan  turun  setiap  harinya.  Oleh  karena  itu, penting untuk  melakukan  prediksi  indeks  kandungan  SO 2 guna meningkatkan efektivitas pengendalian polutan.
Langkah  selanjutnya  adalah  memastikan  tidak  adanya informasi yang hilang pada data melalui algoritma berikut:
Gambar 4. Cek Missing Value
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  informasi yang hilang pada data yang digunakan. Sehingga, data tidak
perlu  dimodifikasi  dan  dapat  dilanjutkan  ke  tahapan berikutnya yaitu, normalisasi data.
B. Normalisasi Data
Normalisasi data  merupakan  salah  satu  bentuk  proses transformasi data yang bertujuan untuk menormalisasi nilai numerik  suatu  kumpulan  data  dan  memastikan  tidak  ada variabel data yang mendominasi karena perbedaan rentang nilai. Penelitian ini menggunakan teknik normalisasi min- max  normalization yang  hasilnya  diilustrasikan  pada Gambar 5 berikut:
Gambar 5. Hasil Min-Max Normalization

## C. Pembagian Data
Setelah rentang nilainya sama, data dibagi menjadi dua bagian,  yaitu  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Pada penelitian ini, data dibagi menjadi empat skema pembagian data yang berbeda dengan tujuan memperoleh hasil terbaik berdasarkan teknik membagi data. Skema pembagian yang digunakan disajikan pada Tabel 2 berikut:

## TABEL II. PEMBAGIAN DATA PELATIHAN DAN DATA PENGUJIAN
Pembagian Data Data pelatihan Data pengujian 60% dan 40% 292 195 70% dan 30% 341 146 80% dan 20% 390 97 90% dan 10% 438 49

## D. Pelatihan Model
Salah  satu  kendala  yang  dihadapi  dalam  mencapai keberhasilan  penerapan  ANN  adalah  penentuan  struktur jaringan,  yang  erat  kaitannya  dengan  jumlah nodes atau neuron pada hidden  layer dan  jenis  fungsi  aktivasi  yang digunakan.  Heaton  (2017)  menyatakan  bahwa  jumlah nodes  ideal  pada  masing-masing hidden  layer dapat ditentukan dengan aturan sebagai berikut:
1. Jumlah nodes pada hidden layer kurang dari dua kali lipat jumlah input layer .
2. Jumlah nodes pada hidden layer bernilai 2 3 dari jumlah input layer ditambah dengan output layer ( 2 3 (𝑖𝑛𝑝𝑢𝑡 + 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡)) .
3. Jumlah nodes pada hidden  layer berada  di  antara ukuran input layer dan output layer .
Berdasarkan aturan di atas, jumlah nodes pada masing- masing hidden  layer yang  memenuhi  kriteria  yaitu  tiga, dua, dan satu. Hal ini dikarenakan input layer pada model yang dibangun memiliki dua nodes . Sehingga, jumlah ideal dari hidden layer untuk penelitian ini adalah  tiga, dengan
masing-masing hidden  layer terdiri  dari  tiga nodes ,  dua nodes dan satu nodes . Terakhir, neuron pada  setiap hidden  layer diaktifkan dengan  tiga  fungsi  aktivasi,  yaitu  Sigmoid,  Tanh,  dan ReLU.

## E. Evaluasi Model
Hasil  pelatihan  kemudian  dibandingkan  berdasarkan nilai  MAPE  dan  akurasi  yang  diperoleh  selama  proses pelatihan dan ditampilkan pada Tabel 3 sebagai berikut:
TABEL III. AKURASI MODEL
Pembagian Data pelatihan dan Uji Fungsi Aktivasi MAPE Akurasi 60% dan 40% Sigmoid 54.8380 45.1619 Tanh 22.8907 77.1092 ReLU 50.8370 49.1629 70% dan 30% Sigmoid 42.8029 57.1970 Tanh 22.2673 77.7326 ReLU 50.8370 49.1629 80% dan 20% Sigmoid 57.4757 42.5242 Tanh 17.7313 82.2686 ReLU 50.8370 49.1629 90% dan 10% Sigmoid 51.7639 48.2360 Tanh 15.8741 84.1258 ReLU 50.8370 49.1629
Berdasarkan Tabel 3, dapat diketahui bahwa model yang  menerapkan  Tanh  sebagai  fungsi  aktivasi,  memiliki tingkat  akurasi  prediksi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan model lain yang menerapkan fungsi aktivasi Sigmoid atau ReLU  meskipun  menggunakan  skema  pembagian  data yang sama. Misalnya, dengan skema pembagian data 60% data  pelatihan  dan  40%  data  pengujian,  model  dengan fungsi  Sigmoid  dan  fungsi  ReLU  menghasilkan  nilai MAPE masing-masing sebesar 54.8380%  dan 50.8370%. Nilai  MAPE  yang  melebihi  50%  tersebut  menunjukkan bahwa prediksi model tidak akurat.
Sementara  pada  fungsi  Tanh,  meskipun  skema pembagian data yang digunakan tetap sama, yaitu 60% data pelatihan  dan  40%  data  pengujian,    nilai  MAPE  yang diperoleh  lebih  kecil,  yaitu  22.8907%.  Hal  ini mengindikasikan bahwa model  yang  memanfaatkan Tanh sebagai  fungsi  aktivasi  memiliki  tingkat  akurasi  yang cukup baik untuk prediksi indeks kandungan SO 2 .
Selain  dipengaruhi  oleh  fungsi  aktivasi  yang digunakan,  Tabel  3  juga  memberikan  informasi  bahwa tingkat  keakuratan  model  dapat  dipengaruhi  oleh  teknik pembagian data. Semakin besar rasio data yang digunakan untuk melatih model, maka semakin kecil nilai MAPE yang dihasilkan.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  Tabel  3  dapat disimpulkan  bahwa,  model  terbaik  untuk  prediksi  indeks kandungan  SO 2 adalah  model  yang  menggunakan  fungsi aktivasi  Tanh  dengan  90%  data  pelatihan  dan  10%  data pengujian.
Meskipun  demikian,  untuk  memastikan  bahwa model tidak hanya akurat untuk data pelatihan tetapi juga memiliki  generalisasi  yang  baik  untuk  data  baru, diperlukan  pendekatan  lain.  Pendekatan  lain  yang  dapat digunakan,  yaitu  dengan  mengamati  grafik loss suatu model.
Grafik loss yang akan diamati adalah grafik loss dari model  yang  menerapkan  Tanh  sebagai  fungsi  aktivasi. Model lain yang diusulkan tidak perlu diamati grafik loss nya,  dikarenakan  model-model  tersebut  tidak  memenuhi kriteria  untuk  menjadi  prediktor  yang  baik.  Grafik loss untuk  masing-masing  model  yang  menerapkan  fungsi aktivasi Tanh divisualisasikan melalui Gambar 6, Gambar 7, Gambar 8, dan Gambar 9.
Gambar 6. Grafik Loss Fungsi Tanh  dengan 60% Data pelatihan dan 40% Data pengujian
Gambar  6  menunjukkan  bahwa  model  yang dibangun dengan skema 60% data pelatihan dan 40% data pengujian mengalami underfitting . Underfitting merupakan suatu  kondisi  di  mana  model  memiliki  performa  yang buruk selama proses pelatihan  maupun pengujian. Hal ini dikarenakan  nilai loss dan validation  loss yang  diperoleh belum konvergen pada titik tertentu.
Gambar 7. Grafik Loss Fungsi Aktivasi Tanh dengan 70% Data pelatihan dan 30%  Data pengujian
Berdasarkan Gambar 7, diketahui bahwa nilai loss dan validation loss dari model yang menggunakan skema 70%  data  pelatihan  dan  30%  data  pengujian  telah konvergen pada titik tertentu. Namun, kemudian  rentang nilai loss dan validation loss tersebut cenderung menjauh. Kondisi  ini  disebut overfitting .  Artinya,  walaupun  model tersebut  menunjukkan  performa  yang  baik  selama pelatihan, namun model tidak cukup baik untuk digunakan sebagai memprediksi data baru.
Gambar 8. Grafik Loss Fungsi Aktivasi Tanh dengan 80% Data pelatihan dan 20% Data pengujian
Gambar 9. Grafik Loss Fungsi Aktivasi Tanh dengan 90% Data pelatihan dan 10% Data pengujian
Berdasarkan analisis dari Gambar 8 dan Gambar 9, diketahui bahwa kedua model ini merupakan model dengan grafik loss yang  fit.  Grafik loss yang  diperoleh  telah konvergen,  menunjukkan  bahwa  model  tidak  mengalami underfitting maupun overfitting. Hal  ini  menyiratkan bahwa  performa  model  sangat  baik  selama  pelatihan.  Di samping itu, model juga memiliki kemampuan generalisasi yang baik untuk data baru.
Akan  tetapi,  dari  kedua  grafik loss yang  di  amati, model yang paling ideal dari keduanya adalah model yang menerapkan 90%  data pelatihan dan 10% data pengujian. Hal  ini  dikarenakan,  nilai loss dan  validation loss dari model tersebut cenderung sama, sebagaimana ditunjukkan oleh  garis  biru  dan  garis  hijau  yang  sangat  berhimpitan. Selain itu, nilai MAPE dari model ini juga lebih kecil, yaitu 15.8741%.  Di  sisi  lain,  model  dengan  skema  pembagian 80% data pelatihan dan 20% data pengujian, memperoleh nilai MAPE sebesar 17.7313%.
Dengan  demikian,  berdasarkan  tingkat  keakuratan model  dan  grafik loss yang  telah  diamati,  dapat disimpulkan  bahwa  model  terbaik  untuk  prediksi  indeks kandungan SO 2 pada ISPU adalah model yang menerapkan fungsi  aktivasi  Tanh  dengan  skema  pembagian  data  90% data  pelatihan  dan  10%  data  pengujian.  Hasil  ini menunjukkan  bahwa  rasio  data,  dan  pemilihan  fungsi aktivasi  yang  digunakan  dapat  mempengaruhi keakuratan dan kinerja model.
F. Hasil Prediksi SO 2
Setelah  model  terbaik  telah  diperoleh,  maka  langkah selanjutnya  adalah melakukan  prediksi  indeks  kandungan
SO 2 pada ISPU untuk memperkirakan kualitas udara di Ibu Kota Jakarta. Gambar 10 merupakan ilustrasi perbandingan hasil prediksi dengan data sebenarnya menggunakan model terbaik yang diusulkan. Data sebenarnya direpresentasikan oleh  garis  berwarna  biru.  Sedangkan,  data  hasil  prediksi direpresentasikan oleh garis berwarna hijau.
Gambar 10. Plot Actual VS Prediction
Berdasarkan  Gambar  10,  dapat  dikatakan  bahwa pola data prediksi mengikuti pola sebaran data sebenarnya. Meskipun masih terdapat perbedaan yang cukup signifikan, model  ANN  yang  diusulkan  terbukti  mampu  melakukan prediksi  indeks  kandungan  SO2  dengan  baik.  Hasil prediksi  dan  nilai-nilainya  yang  telah  didenormalisasi untuk  rentang  waktu  April  2020  -  Juli  2021  dipaparkan pada Tabel 4 berikut:
TABEL IV. DATA AKTUAL DAN HASIL PREDIKSI SO 2 Tanggal Aktual SO 2 Prediksi SO 2 4/01/2020 25 22.86283 4/02/2020 25 21.33347 4/03/2020 27 20.46011 4/04/2020 28 20.95354 4/05/2020 28 22.65526 4/06/2020 26 22.34667 … … … … … … 7/26/2021 54 46.24096 7/27/2021 56 49.2434 7/28/2021 53 58.55529 7/29/2021 52 53.01764 7/30/2021 54 49.1945 7/31/2021 50 43.15153

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Model  terbaik  untuk  prediksi  indeks  kandungan  SO 2 adalah  model  yang  menerapkan  Tanh  sebagai  fungsi aktivasi. Keakuratan model tersebut juga dipengaruhi oleh teknik  pembagian  data  yang  digunakan,  yaitu  90%  data pelatihan  dan  10%  data  pengujian.  Di  samping  itu, arsitektur ideal untuk model yang diusulkan mencakup dua nodes input layer, tiga hidden layer dengan tiga nodes pada
hidden layer pertama, dua nodes pada hidden layer kedua dan satu nodes pada hidden layer ketiga serta output layer . Selama  proses  evaluasi,  model  tersebut  memperoleh nilai  MAPE  sebesar  15.87412%,  dan  akurasi  sebesar 84.12588%. Hasil ini menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang cukup baik dalam memprediksi indeks kandungan SO2 di Ibu Kota Jakarta.
Meskipun  demikian,  model  ini  berpotensi  untuk dilakukan  pengembangan  lebih  lanjut  guna  memperoleh performa  model  dan  tingkat  keakuratan  yang  lebih  baik. Sebagai  contoh,  untuk  pengembangan  kedepannya  akan dilakukan  pembaruan  dalam  membagi  data  dengan menggunakan k-fold Cross Validation . Melalui pendekatan ini, setiap data memiliki kesempatan menjadi data pelatihan sekaligus  data  pengujian,  sehingga  dapat  meningkatkan akurasi  model  dan  memperoleh  hasil  prediksi  yang  lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Aswatha et al. , “Smart air pollution monitoring system,” Glob. Nest J. , vol. 25, no. 3, pp. 125–129, 2023, doi: 10.30955/gnj.004396.
[2] M. A. Fath, “Pengaruh Kualitas Udara dan Kondisi Iklim terhadap Perekonomian Masyarakat (Literature Review),” Media Gizi Kesmas , vol. 10,
no. 2, p.
329, 2021, doi: 10.20473/mgk.v10i2.2021.329-342.
[3] K.  Kumar  and  B.  P.  Pande,  “Air  pollution prediction with machine learning: a case study of Indian  cities,” Int.  J.  Environ.  Sci.  Technol. ,  vol. 20, no. 5, pp. 5333–5348, 2023, doi: 10.1007/s13762-022-04241-5.
[4] A. N. Anggraini, N. K. Ummah, Y. Fatmasari, and K.  F.  Hayati  Holle,  “Air  Quality  Forecasting  in DKI  Jakarta  Using  Artificial  Neural  Network,” Matics ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  1–5,  2022,  doi: 10.18860/mat.v14i1.13863.
[5] N. S. Darmanto and A. Sofyan, “Analisis Distribusi Pencemar Udara No2, So2, Co, Dan O2 Di Jakarta Dengan Wrf-Chem,” J. Teh. Lingkung. , vol. 18, no.
1, pp. 54–64, Apr.
2012, doi:
10.5614/jtl.2012.18.1.6.
[6] T.  Handhayani,  “An  integrated  analysis  of  air pollution  and  meteorological  conditions  in Jakarta,” Sci.  Rep. ,  vol.  13,  no.  1,  2023,  doi: 10.1038/s41598-023-32817-9.
[7] P.  Lestari,  S.  Damayanti,  and  M.  K.  Arrohman, “Emission  Inventory  of  Pollutants  (CO,  SO2, PM2.5,  and  NOX)  in  Jakarta  Indonesia,”  in IOP
Conference  Series:  Earth  and  Environmental Science , 2020. doi: 10.1088/1755-
1315/489/1/012014.
[8] Masito A, “Analisis Risiko Kualitas Udara Ambien (No2  Dan  So2)  Dan  Gangguan  Pernapasan  Pada Masyarakat  Di  Wilayah  Kalianak  Surabaya,” J. Kesehat.  Lingkung. ,  vol.  10,  no.  4,  pp.  394–401, 2018.
[9] N.  Eliyati,  M.  Rahmayani,  S.  Wijaya,  D.  A. Zayanti,  E.  S.  Kresnawati,  and  Y.  Resti,
“Prediction  of  Air  Quality  Index  Using  Decision Tree  With  Discretization,” Indones.  J.  Eng.  Sci. , vol.  3,  no.  3,  pp.  061–067,  2022,  doi: 10.51630/ijes.v3i3.82.
[10] A.  S.  Bharatpur,  “A  Literature  Review  on  Time Series Forecasting Methods.,” 2022.
[11] H. Liu, G. Yan, Z. Duan, and C. Chen, “Intelligent modeling strategies for forecasting air quality time series:  A  review,” Applied  Soft  Computing ,  vol. 102. 2021. doi: 10.1016/j.asoc.2020.106957.
[12] R.  Qamar  and  B.  A.  Zardari,  “Artificial  Neural Networks - An overview,” Mesopotamian Journal of  Computer  Science ,  vol.  2023.  pp.  130–139, 2023. doi: 10.58496/mjcsc/2023/015.
[13] J.  T.  Hardinata,  M.  Zarlis,  E.  B.  Nababan,  D. Hartama, and R. W. Sembiring, “Modification of Learning  Rate  with  Lvq  Model  Improvement  in Learning Backpropagation,” in Journal of Physics: Conference  Series ,  2017.  doi:  10.1088/1742-
6596/930/1/012025. [14] A.  W.  Putri,  “Implementasi  Artificial  Neural
Network (ANN) Backpropagation Untuk Klasifikasi  Jenis  Penyakit  Pada  Daun  Tanaman Tomat,” MATHunesa J. Ilm. Mat. , vol. 9, no. 2, pp.
344–350, 2021, doi: 10.26740/mathunesa.v9n2.p344-350.
[15] W. Setiawan, A. Barokah, and Mula’ab, “Rainfall Prediction Using Backpropagation with Parameter Tuning,” MATEC  Web  Conf. ,  vol.  372,  p.  07003, 2022, doi: 10.1051/matecconf/202237207003.
[16] H. Maleki, A. Sorooshian, G. Goudarzi, Z. Baboli, Y.  Tahmasebi  Birgani,  and  M.  Rahmati,  “Air pollution  prediction  by  using  an  artificial  neural network model,” Clean Technol. Environ. Policy , vol.  21,  no.  6,  pp.  1341–1352,  2019,  doi: 10.1007/s10098-019-01709-w.
[17] S.  Agarwal et  al. ,  “Air  quality  forecasting  using artificial  neural  networks  with  real-time  dynamic error  correction  in  highly  polluted  regions,” Sci. Total Environ. , vol. 735, 2020, doi: 10.1016/j.scitotenv.2020.139454.
[18] M. A. Hamdan, M. F. B. Ata, and A. H. Sakhrieh, “Air  Quality  Assessment  and  Forecasting  Using Neural Network Model,” J. Ecol. Eng. , vol. 22, no. 6, pp. 1–11, 2021, doi: 10.12911/22998993/137444.
[19] M. Joy, D. Viñas, B. D. Gerardo, and R. P. Medina, “Forecasting PM 2.5 and PM 10 Air Quality Index using Artificial Neural Network,” 2022. [Online]. Available: http://journalppw.com
[20] S. Sachdeva, H. Singh, S. Bhatia, and P. Goswami, “An integrated framework for predicting air quality index using pollutant concentration and meteorological data,” Multimed. Tools Appl. , 2023, doi: 10.1007/s11042-023-17432-0.
[21] G.  Grolemund, Data  Wrangling  with  R ,  no. January 2015. 2016. [Online]. Available: https://www.oreilly.com/library/
[22] H.  Kang,  “The  prevention  and  handling  of  the missing data,” Korean Journal of Anesthesiology ,
vol.  64,  no.  5.  pp.  402–406,  2013.  doi: 10.4097/kjae.2013.64.5.402.
[23] D. Singh and B. Singh, “Investigating the impact of data normalization on classification performance,” Appl.  Soft  Comput. ,  vol.  97,  2020,  doi: 10.1016/j.asoc.2019.105524.
[24] I.  Izonin,  R.  Tkachenko,  N.  Shakhovska,  B. Ilchyshyn,  and  K.  K.  Singh,  “A  Two-Step  Data Normalization Approach for Improving Classification Accuracy in the Medical Diagnosis Domain,” Mathematics , vol. 10, no. 11, 2022, doi: 10.3390/math10111942.
[25] G.  Aksu,  C.  O.  Guzeller,  and  M.  T.  Eser,  “The Effect  of  the  Normalization  Method  Used  in Different Sample Sizes on the Success of Artificial Neural  Network  Model,” Int.  J.  Assess.  Tools Educ. , vol. 6, no. 2, 2019, doi: 10.21449/ijate.479404.
[26] A.  Ambarwari,  Q.  J.  Adrian,  and  Y.  Herdiyeni, “Analisis  Pengaruh  Data  Scaling  Terhadap Performa  Algoritme  Machine  Learning  untuk Identifikasi  Tanaman,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 117–122,
2020, [Online]. Available: http://jurnal.iaii.or.id
[27] Gde  Agung  Brahmana  Suryanegara,  Adiwijaya, and Mahendra Dwifebri
Purbolaksono,
“Peningkatan  Hasil  Klasifikasi  pada  Algoritma Random  Forest  untuk  Deteksi  Pasien  Penderita Diabetes  Menggunakan  Metode  Normalisasi,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol.
5, no. 1, pp. 114–122, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2880.
[28] S.  Sinsomboonthong,  “Performance  Comparison of New Adjusted Min-Max with Decimal Scaling and Statistical Column Normalization Methods for Artificial  Neural  Network  Classification,” Int.  J.
Math.  Math.  Sci. ,  vol.  2022,  2022,  doi:
10.1155/2022/3584406.
[29] V. R. Joseph and A. Vakayil, “SPlit: An Optimal Method  for  Data  Splitting,” Technometrics ,  vol. 64, no. 2, pp. 166–176, 2022, doi: 10.1080/00401706.2021.1921037.
[30] V.  R.  Joseph,  “Optimal  ratio  for  data  splitting,” Stat. Anal. Data Min. , vol. 15, no. 4, pp. 531–538, 2022, doi: 10.1002/sam.11583.
[31] H.  Sildir,  S.  Sarrafi,  and  E.  Aydin,  “Optimal artificial  neural  network  architecture  design  for modeling  an  industrial  ethylene  oxide  plant,” Comput.  Chem.  Eng. ,  vol.  163,  2022,  doi:
10.1016/j.compchemeng.2022.107850.
[32] N. Alifiah, D. Kurniasari, Amanto, and Warsono, “Prediction  of  COVID-19  Using  the  Artificial Neural  Network  (ANN)  with  K-Fold  Cross- Validation,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 9, no. 1, pp. 16–27, 2023, doi: 10.20473/jisebi.9.1.16-27.
[33] D.  S.  Putra,  M.  Azmi,  Muslikhin,  and  W.
Purwanto, “ANN Activation
Function Comparative  Study  for  Sinusoidal  Data,”  in
Journal of Physics: Conference Series , 2022. doi: 10.1088/1742-6596/2406/1/012029.
[34] M. Meng and C. Song, “Daily photovoltaic power generation  forecasting  model  based  on  random forest  algorithm  for  north  China  in  winter,” Sustain. , vol. 12, no. 6, 2020, doi: 10.3390/su12062247.
[35] E.  Vivas,  H.  Allende-Cid,  and  R.  Salas,  “A systematic  review  of  statistical  and  machine learning  methods  for  electrical  power  forecasting with  reported  mape  score,” Entropy ,  vol.  22,  no.
12. pp. 1–24, 2020. doi: 10.3390/e22121412.