MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
Desember 2023
Penambahan Parameter PM2.5 dalam Prediksi Kualitas Udara : Long Short Term Memory

## LISA KRISTIANA, DIAN MIYANTO
Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Nasional Bandung Email : lisa@itenas.ac.id
Received 05 Juli 2023 | Revised 28 Juli 2023 | Accepted 11 September 2023

## ABSTRAK
Kualitas udara yang buruk menjadi masalah serius yang mempengaruhi kesehatan manusia dan lingkungan. Penyebabnya bervariasi, termasuk polusi udara, emisi industri,  dan  aktivitas  manusia.  Masalah  yang  dibahas  adalah  bagaimana menggunakan  metode  Long  Short-Term  Memory  untuk  memprediksi  kualitas udara.  Data  kualitas  udara  yang  mencakup  parameter  yang  digunakan  yaitu Partikel Kasar (PM10), Sulfur dioksida (SO), Karbon monoksida (CO), Ozon (O3) Nitrogen  dioksida  (NO2)  serta  penambahan  Partikel  Halus  (PM2.5)  yang  belum terdapat pada penelitian sebelumnya. Penggunaan metode LSTM jenis khusus dari model Recurrent Neural Network (RNN), yang dirancang untuk mengatasi masalah "vanishing gradient" yang sering muncul dalam pelatihan RNN tradisional. Salah satu keunggulan LSTM adalah kemampuannya untuk menangkap dependensi jarak jauh  dalam  data  berurutan,  yang  berarti  dapat  "mengingat"  informasi  dalam jangka  waktu  yang  lama.  Dengan  melakukan  evaluasi  data  pengujian menggunakan metrik evaluasi Root Mean Squared Error dengan hasil 4.0279.
Kata kunci : LSTM, RNN, Kualitas Udara, Prediksi, PM2.5

## ABSTRACT
Poor air quality is a serious problem affecting human health and the environment. The  causes  are  varied,  including  air  pollution,  industrial  emissions,  and  human activities.  The  problem  discussed  is  how  to  use  the  Long  Short-Term  Memory method to predict air quality. Air quality data which includes the parameters used are Coarse Particles (PM10), Sulfur dioxide (SO), Carbon monoxide (CO), Ozone (O3) Nitrogen dioxide (NO2) and the addition of Fine Particles (PM2.5) which have not been found in research previously. The use of the LSTM method is a special type of Recurrent Neural Network (RNN) model, which is designed to overcome the "vanishing gradient" problem that often arises in traditional RNN training. One advantage of LSTM is its ability to capture remote dependencies in sequential data, meaning it can "remember" information over long periods of time. By evaluating the test data using the evaluation metric Root Mean Squared Error with a result of 4.0279.
Keyword : LSTM, RNN, Air Quality, Prediction, PM2.5
Penambahan Parameter PM2.5 dalam Prediksi Kualitas Udara : Long Short Term Memory

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas udara yang buruk memiliki dampak serius yang meluas terhadap kesehatan manusia, lingkungan, dan ekonomi (Aini dkk., 2019) . Polusi udara yang disebabkan oleh emisi dari industri, transportasi, dan kegiatan manusia lainnya dapat mengakibatkan peningkatan risiko penyakit  pernapasan,  gangguan  kesehatan  jangka  panjang,  dan  kerusakan  lingkungan. Kosentrasi  partikel  polutan  pada  kota  Bandung  yang  ditetapkan  oleh  BMKG  dengan  nilai sebesar 112,3 (μg/m 3 ) melebihi ambang batas (Khumaidi dkk., 2020) .
Kualitas udara yang baik memiliki peran yang sangat  penting  bagi kesehatan manusia dan lingkungan. Peningkatan polusi udara di berbagai daerah perkotaan dan industri telah menjadi perhatian serius (Akbar dkk., 2023) . Prediksi kualitas udara dengan akurasi tinggi memiliki manfaat  besar  dalam  mengambil  tindakan  pencegahan  dan  mengurangi  dampak  buruk terhadap kesehatan manusia dan lingkungan. Di kota besar yang menjadi salah satu masalah utamanya yaitu kualitas udara (Oktaviani & Hustinawati, 2021) .
Recurrent  Neural  Network  (RNN)  adalah  jenis  arsitektur  pendahulu  dari  LSTM  sehingga Penggunaan  algoritma LSTM  dalam  prediksi  kualitas  udara  memiliki  beberapa  keunggulan (Aprianto dkk., 2018) . Pertama, LSTM dapat menangkap dependensi jangka panjang dalam data, yang sering kali penting dalam analisis deret waktu seperti data kualitas udara. Kedua, LSTM mampu mengatasi masalah vanishing gradient yang sering terjadi dalam jaringan saraf tiruan  tradisional,  sehingga  dapat  menghasilkan  prediksi  yang  lebih  akurat (Oktaviani  & Hustinawati, 2021) .
Algoritma Long  Short  Term  Memory  adalah  salah  satu  jenis  algoritma  dalam  bidang kecerdasan  buatan  yang  digunakan  untuk  memodelkan  dan  memprediksi  data  sekuensial, termasuk  data  kualitas  udara (Badriyah  dkk,  2022) . LSTM  dikembangkan  khusus  untuk mengatasi masalah memori jangka panjang dan ketergantungan jangka panjang dalam data sekuensial (Faishol  dkk.,  2020) .  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  arsitektur LSTM dikembangkan. LSTM menggunakan unit memori khusus yang disebut "memory cell" untuk menyimpan  informasi  dalam  jangka  panjang.  Unit  memori  ini  memungkinkan LSTM  untuk mengontrol aliran informasi dan menghindari masalah gradient yang hilang (Arkadia dkk., 2022) .
Karbon  merupakan  komponen  penting  dari  partikel  di  daerah  perkotaan.  Sumber  utama polutan  ini  adalah    pembakaran  bahan  bakar  fosil  dan  biomassa (Karyadi, 2022) . PM2.5 adalah rumah  karbon yang dihasilkan dalam proses pembakaran. PM2.5 adalah partikel yang telah  lama  berada  di  atmosfer    dan  dapat  menembus  jauh  ke    dalam  sistem  pernapasan manusia (Qori  dkk.,  2022) .  Maka  dari  itu,  analisa  polutan PM2.5  sangat  berguna  dalam penilaian  kualitas  udara.  Salah  satu  bahan  penyebab  pencemaran  udara  yang  sangat berbahaya bagi kesehatan adalah partikulat matter 2.5 (PM2.5) (Putri dkk., 2020) .
Dalam penelitian (Hidayatullah dkk., 2022) tidak menggunakan parameter Partikel Halus (PM2.5). Berdasarkan data AQMS konsentrasi PM2.5 di Kota Bandung mencapai angka 127 AQI dengan status unhealthy for sensitive group (101-150) Sebenarnya parameter tersebut memiliki nilai yang cukup dominan dan menjadi nilai kritis pada dataset kualitas udara.
Berdasarkan uraian diatas, maka akan dilakukan penelitian menggunakan metode Long Short Term Memory dengan tujuan dapat memprediksi Kualitas Udara.

## 2. METODE

## 2.1 Diagram Alir Utama
Pada flowchart utama terlihat bahwa dataset kualitas udara akan digunakan. Alur tersebut dapat diamati pada Gambar 1 sebagai berikut.
Gambar 1. Diagram Alir Utama
Melakukan  pemanggilan  dataset  kualitas  udara  berbentuk file.csv  dari  Google  Drive. Dilanjutkan  tahap  pra-pemrosesan  data,  mula-  mula  Dataset  akan  di  analisis  dengan menggunakan  penggambaran  grafik  dan  pemeriksaan  data  menggunakan  beberapa  teknik visualisasi data dan juga Exploratory Data Analysis (EDA).  Data – data yang  telah melalui tahapan pra-pemrosesan data tersebut kemudian akan dibagi menjadi 2 buah bagian, dimana data  bagian  pertama  akan  digunakan  sebagai  data  latih  untuk  pelatihan  model  ( Model Training), dan data pada bagian kedua akan digunakan sebagai data uji yang akan digunakan untuk  menguji  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya  ( Model  Testing).  Setelah  dilakukan pembagian  data,  langkah  selanjutnya  yaitu  dengan  menggunakan  data  latih,  dilakukan pelatihan model dengan menggunakan model Long Short Term Memory. Model tersebut akan

## Penambahan Parameter PM2.5 dalam Prediksi Kualitas Udara : Long Short Term Memory
di  uji  menggunakan  data  uji  sebelum  kemudian  nantinya  akan  dilakukan  evaluasi.  Hasil evaluasi  akan  dibandingkan  satu  sama  lain  untuk  mengetahui  hasil  evaluasi  mana  yang menghasilkan  model  dengan  performansi  paling  optimal  berdasarkan  dari  hasil  eksperimen dan analisisnya. Model yang menghasilkan nilai Error Metrics terendah dari hasil evaluasi akan disimpan modelnya. Kemudian nantinya digunakan dalam pembuatan aplikasi berbasis website pada kasus prediksi kualitas udara dikota Bandung.

## 2.2 Pra-pemrosesan Data
Pada  tahap pre-processing, dataset terlebih dahulu dianalisis dengan penggambaran grafik dan  pengecekan  data  menggunakan  beberapa  teknik  visualisasi  data  dan  juga Exploratory Data Analysis (EDA). Diagram alir Data Pre-processing dapat dilihat pada Gambar 2. Setelah melakukan semua tahapan pra-pemrosesan data, akhirnya data yang siap digunakan untuk pemodelan Machine Learning menggunakan model Long Short Term Memory.
Gambar 2. Diagram Alir Pra-pemrosesan Data
Pada Gambar 2 diatas maka, dapat dijelaskan bahwa Dataset Kualitas Udara akan digunakan pada  sistem  penelitian  Implemetasi  Algoritma Long  Short  Term  Memory  untuk  Prediksi Terhadap Kualitas Udara. Dataset akan diatur terlebih dahulu format tanggal waktunya setelah itu lakukan filter dataset untuk menentukan data lokasi yang dibutuhkan. Kemudian dianalisis dengan  dilakukannya  penggambaran  grafik  dan  pemeriksaan  data  menggunakan  beberapa teknik visualisasi data dan juga Exploratory Data Analysis (EDA).

## 2.2.1 Proses Exploratory Data Analysis (EDA)
Pada  tahap Exploratory  Data  Analysis  dirancang  diagram  alir  atau  flowchart  dari  sistem Implemetasi Algoritma  Long  Short  Term  Memory  untuk  Prediksi  Terhadap  Kualitas  Udara. Gambar 3. dibawah menunjukan diagram alirnya.
Gambar 3. Diagram Alir EDA
Berdasarkan  Gambar  3.  tersebut,  maka  dapat  dijelaskan  bahwa melakukan  pemanggilan dataset Kualitas Udara akan digunakan untuk Prediksi Terhadap Kualitas Udara.  Menampilkan Informasi  Dasar  Data  Untuk  melihat  ringkasan  singkat  dari dataset,  dengan menggunakan fungsi info() dan describe(). Menampilkan Visualisasi Data dengan menggunakan matplotlib dan seaborn untuk melakukan visualisasi data. Contohnya, membuat histogram, boxplot, dan scatter plot untuk melihat distribusi data dan hubungan antar variabel. Melakukan pengecekan Korelasi antar kolom dalam Heatmap dengan menggunakan fungsi corr() dan ini membantu dalam  melihat  hubungan  atau  ketergantungan  antar  variabel  untuk  melihat  korelasi  antar variabel numerik. Cek Missing Values dengan menggunakan fungsi isnull() dan sum() untuk mengetahui jumlah missing values dalam data setelah itu dilakukan Pembersihan Data dengan melakukan  proses  penghapusan missing  values.  Melakukan  Standarisasi  data  dengan mengubah semua variabel menjadi skala yang sama, biasanya kisaran mean (rata-rata) 0 dan standard deviation (standar deviasi) 1.

## 2.3 Aplikasi Prediksi Kualitas Udara
Setelah menyelesaikan kinerja model Long Short Term Memory berdasarkan eksperimen dan analisis,  model  optimal  yang  dihasilkan  akan  disimpan  untuk  kemudian  digunakan  dalam pembuatan aplikasi berbasis web untuk memprediksi kualitas udara di Bandung. Alur aplikasi akan terlihat seperti diagram alir yang ditunjukkan pada Gambar 4.
Penambahan Parameter PM2.5 dalam Prediksi Kualitas Udara : Long Short Term Memory

## Gambar 4. Diagram Alir Aplikasi
Berdasarkan Gambar 4. diatas, maka dapat dijelaskan mengenai konsep secara umum dari alur aplikasi prediksi kualitas udara, mula – mula aplikasi akan melakukan pemanggilan model LSTM paling optimal yang telah di dapatkan sebelumnya, pengguna aplikasi atau biasa disebut User kemudian dapat memasukkan data – data yang diperlukan untuk memprediksi kualitas udara yang ingin diketahui harganya, kemudian berdasarkan data – data yang dimasukkan oleh User,  keluaran  (Output)  aplikasi  nantinya  akan  berupa  kualitas  udara  dari  hasil prediksinya.

## 2.4 Long Short Term Memory
LSTM adalah salah satu jenis arsitektur jaringan RNN yang dirancang khusus untuk mengatasi kendala dalam pemahaman dan pemeliharaan informasi dalam jangka panjang (Supriyadi, 2021) . Node  RNN  dalam  hidden  layer  secara  tradisional  digunakan  untuk  memodelkan hubungan temporal dalam data. Namun, node RNN memiliki keterbatasan dalam mengingat informasi jangka panjang dan mengatasi masalah vanishing gradient (Wildan Putra Aldi & Aditsania, 2018) . Hal ini dapat menyebabkan performa yang buruk dalam memprediksi data deret  waktu  yang  kompleks. LSTM cells dirancang untuk mengatasi keterbatasan tersebut. LSTM  menggunakan  struktur  yang  lebih  kompleks  dengan  adanya  "gates"  (gerbang)  yang memungkinkan aliran informasi yang selektif dalam sel LSTM (Writers, 2018) . LSTM terdiri dari  tiga  gates  utama: Input Gate,  Forget  Gate,  dan  Output  Gate seperti  pada Gambar  5. Gates-gates ini bertanggung jawab untuk mengontrol aliran informasi dalam sel  LSTM dan menentukan apakah informasi harus disimpan atau dilupakan. Berikut adalah Persamaan (1) sampai dengan Persamaan (6) yang digunakan dalam LSTM:
Gambar 5. Long Short-Term Memory (Gallan, 2022)
𝑓 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑓 𝑥 𝑡 + 𝑈 𝑓 ℎ 𝑡−1 + 𝑏 𝑓 ) (1)
Pada Persamaan (1), Forget gate menggunakan fungsi aktivasi sigmoid untuk menghasilkan vektor  (forget  vector)  yang  bernilai  antara  0  dan  1.  Nilai  0  menunjukkan  bahwa  informasi sebelumnya dalam sel memori harus dilupakan sepenuhnya, sementara nilai 1 menunjukkan bahwa informasi tersebut harus dipertahankan tanpa perubahan.
𝑖 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑖 𝑥 𝑡 + 𝑈 𝑖 ℎ 𝑡−1 +   𝑏 𝑖 ) (2)
Pada  Persamaan  (2), Input  gate  menerima  masukan  saat  ini  dan  masukan  sebelumnya, kemudian  menghasilkan  vektor  ( update  vector)  yang  bernilai  antara  0  dan  1.  Nilai  0 menunjukkan bahwa elemen data masukan tidak akan diperbarui atau diabaikan, sedangkan nilai 1 menunjukkan bahwa elemen data masukan akan sepenuhnya diperbarui dan disimpan dalam sel memori.
𝑐̃𝑡 = tanh (𝑢 𝑐 𝑥 𝑡 + 𝑊 𝑐 ℎ 𝑡−1 + 𝑏 𝑐 ) (3)
Pada Persamaan (3), Setelah melewati input gate, LSTM menggunakan fungsi aktivasi tanh untuk menghasilkan vektor nilai baru yang akan disimpan dalam sel memori ( memory cell). Fungsi aktivasi tanh (tangent hyperbolic) memetakan nilai input ke dalam rentang -1 hingga 1.  Fungsi  ini  membantu  dalam  mengontrol  aliran  informasi  dalam  sel  memori  dengan menghilangkan skala dari nilai yang dipertimbangkan.
𝐶 𝑡 = 𝑓 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡−1 + 𝑖 𝑡 ∗ 𝐶̃ 𝑡 (4)
Pada Persamaan (4), setelah nilai baru dihasilkan melalui kombinasi dari forget gate dan input gate, proses selanjutnya adalah memperbarui nilai pada memory cell sebelumnya dengan nilai baru tersebut. Untuk melakukan hal ini, LSTM menggunakan operasi perkalian elemen-wise ( element-wise multiplication) antara output dari forget gate dan output dari input gate. Operasi ini  menggabungkan  informasi  dari  kedua gates  tersebut  untuk  memperbarui  nilai  pada memory cell.
𝑂 𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑜 𝑥 𝑡 + 𝑈 𝑜 ℎ 𝑡−1 + 𝑏 𝑜 ) (5)
Pada Persamaan (5), Output gate dalam LSTM menerima input saat ini dan state sebelumnya, kemudian menggunakan fungsi aktivasi sigmoid untuk menghasilkan vektor (output vector) yang bernilai antara 0 dan 1. Nilai 0 menunjukkan bahwa informasi dalam memory cell tidak akan dikeluarkan atau diabaikan, sedangkan nilai 1 menunjukkan bahwa informasi tersebut akan sepenuhnya dikeluarkan.
Penambahan Parameter PM2.5 dalam Prediksi Kualitas Udara : Long Short Term Memory
ℎ 𝑡 = 𝑜 𝑡 ∗ tanh (𝐶 𝑡 ) (6)
Pada Persamaan (6), Dengan mengalikan Output gate dengan nilai memory Cell state yang baru, kita mendapatkan hasil akhir yang akan dikeluarkan dari LSTM.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kumpulan data
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini berisi tentang kualitas udara di Bandung. Semua data kualitas udara dalam dataset dikumpulkan dan diperoleh dari 16 Januari 2022 pukul 17.00 hingga tanggal 16 Mei 2022 pukul 17.00, Dataset yang akan digunakan dalam penelitian ini dapat diambil dari situs resmi Github.

## Gambar 6. Jumlah Data pada Setiap Fitur
Berdasarkan Gambar 6. diatas, Jumlah data yang ada yaitu sebesar 2831 data  dan memiliki 7  fitur  di  dalamnya  seperti Air  Quality  Index  (AQI),  Partikel  Kasar  (PM10),  Partikel  Halus (PM2.5),  Sulfur  dioksida  (SO),  Karbon  Monoksida  (CO),  Ozon  (O3)  dan  Nitrogen  Dioksida (NO2).

## Gambar 7. Sebaran Dataset
Berdasarkan Gambar 7. diatas, Sesuai dengan rencana penelitian, dataset dibagi menjadi 2 bagian yaitu data latih sebanyak 70% (1981 data) dan data uji sebanyak 30% (850 data). Distribusi data ini sangat penting dilakukan untuk mencegah terjadinya overfitting pada model Machine Learning.
2831 2831 2831 2831 2831 2831 2831 0 1000 2000 3000 AQI PM10 PM2.5 O3 SO2 NO2 CO B AR IS KOLOM FITUR DATASET 1981 850 0 500 1000 1500 2000 2500 Data Train Data Test JUM LAH D ATA SPLIT DATA Sebaran Dataset

## 3.2 Visualisasi Data dan Analisis Data Eksplorasi (EDA)
Pada tahap visualisasi dan Exploratory data analysis, untuk memahami dan menganalisis data dengan menggunakan teknik visualisasi grafis dan metode statistik. Tujuannya adalah untuk mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang  data  dan  mendapatkan  pengetahuan untuk analisis lanjutan. Visualisasi menggunakan scatter, boxplot, heatmap pada fitur dataset dapat lakukan pengecekan visualisasinya dan untuk selanjutnya Exploratory data analysis.
Gambar 8. Grafik Scatter Plot
Pada  Gambar  8.  Diatas  grafik scatter  plot  bahwa  setiap  titik  merupakan  nilai  dari  variabel indeks kualitas udara dan variabel waktu dalam jam. Titik polusi tertinggi terjadi pada nilai indeks kualitas udara diangka 250 lebih dan pada jam 15 lebih sore hari. Pada jam tersebut biasanya terjadi lonjakan kendaraan pada jalanan.
Gambar 9. Grafik Box Plot
Pada Gambar 9. grafik box plot bahwa sumbu y merupakan nilai indeks kualitas udara dan sumbu  y  merupakan  waktu  pada  hitungan  jam  dalam  sehari.  Terlihat  bahwa  polusi  terjadi pada  saat  jam  pulang  kerja  jam  15  sampai  jam  19.  Aktivitas  rumah  tangga  dan  pabrik merupakan penyebab polusi udara.
Penambahan Parameter PM2.5 dalam Prediksi Kualitas Udara : Long Short Term Memory

## Gambar 10. Grafik Heat Map
Pada  Gambar  10.  grafik heatmap  representasi  grafis  dari  data  di  mana  nilai  individual direpresentasikan sebagai warna, menunjukkan seberapa kuat hubungan antar variabel, Garis biru yang membentang secara diagonal menunjukkan nilai yang berkorelasi antar variabel.

## 3.3 Pembersihan Data
Berdasarkan  hasil  visualisasi  data  dan  juga Exploratory  data  analysis  (EDA),  langkah selanjutnya adalah melakukan data cleansing terlebih dahulu sebelum data siap digunakan dalam  pemodelan LSTM.  Langkah  pertama  untuk  membersihkan  data  dilakukan  dengan menghilangkan  beberapa  fitur  yang  tidak  akan  digunakan  untuk  proses  pemodelan,  fitur tersebut adalah Kota, Garis Lintang, dan Garis Bujur. Kemudian, melakukan pengecekan data terlebih dahulu apakah ada data yang bersifat NULL dan ternyata terdapat 53 data bersifat NULL. Maka dari itu dilakukan perintah DROP untuk menghapus data yang kosong. Tahap ini dilakukan untuk memastikan data yang bersih, valid, dan siap untuk digunakan dalam analisis, pemodelan, dan visualisasi yang melibatkan pengolahan data untuk proses selanjutnya.

## 3.4 Skenario Eksperimen
Sebelum dilakukan pemodelan lstm pada penelitian ini, terdapat beberapa percobaan yang dilakukan pada masing-masing parameter, skenario eksperimen model adalah sebagai berikut.

## 3.4.1 Eksperimen Model dengan Epoch 10
Pada eksperimen model yang dilakukan untuk menentukan Epoch yang paling optimal dalam memperoleh  nilai  matrik  evaluasi RMSE  yang  paling  optimal  pada  model.  Epoch  yang digunakan dalam eksperimen model ini dengan Epoch 10 menggunakan parameter pendukung Lapisan LSTM,  Lapisan  Dense,  Learning  Rate  dan  Batch  Size  (2,  4,  8,  16,  32  dan  64). Perhatikan pada Tabel 1. berikut dibawah ini.
Tabel 1. Eksperimen Epoch 10 Lapisan LSTM Lapisan Dense Learning Rate Batch Size Epoch RMSE 64 25 0.001 2 10 14,34655638 4 15,35948685 8 15,44080227 16 16,1432101 32 16,87678313 64 21,0622662
Berdasarkan pada Tabel 1. diatas terlihat bahwa percobaan eksperimen model dengan Epoch yang menghasikan nilai error paling rendah pada Batch Size 2 dengan memperoleh nilai matrik Evaluasi RMSE sebesar 14,34655638.

## 3.4.2 Eksperimen Model dengan Epoch 50
Pada eksperimen model yang dilakukan untuk menentukan Epoch yang paling optimal dalam memperoleh  nilai  matrik  evaluasi RMSE  yang  paling  optimal  pada  model.  Epoch  yang digunakan dalam eksperimen model ini dengan Epoch 50 menggunakan parameter pendukung Lapisan LSTM,  Lapisan  Dense,  Learning  Rate  dan  Batch  Size  (2,  4,  8,  16,  32  dan  64). Perhatikan pada Tabel 2. berikut dibawah ini.
Tabel 2. Eksperimen Epoch 50 Lapisan LSTM Lapisan Dense Learning Rate Batch Size Epoch RMSE 64 25 0.001 2 50 6,598163021 4 8,336598259 8 10,81224971 16 10,81724516 32 14,00884157 64 13,94307566
Berdasarkan pada Tabel 2. diatas terlihat bahwa percobaan eksperimen model dengan Epoch yang menghasikan nilai error paling rendah pada Batch Size 2 dengan memperoleh nilai matrik Evaluasi RMSE sebesar 6,598163021.

## 3.4.3 Eksperimen Model dengan Epoch 100
Pada eksperimen model yang dilakukan untuk menentukan Epoch yang paling optimal dalam memperoleh  nilai  matrik  evaluasi RMSE  yang  paling  optimal  pada  model.  Epoch  yang digunakan  dalam  eksperimen  model  ini  dengan Epoch  100  menggunakan  parameter pendukung Lapisan LSTM, Lapisan Dense, Learning Rate dan Batch Size (2, 4, 8, 16, 32 dan 64). Perhatikan pada Tabel 3. berikut dibawah ini.
Tabel 3. Eksperimen Epoch 100 Lapisan LSTM Lapisan Dense Learning Rate Batch Size Epoch RMSE 64 25 0.001 2 100 9,828107965 4 6,34880394 8 6,862513213 16 7,765258498 32 10,51175983 64 11,73561536
Berdasarkan pada Tabel 3. diatas terlihat bahwa percobaan eksperimen model dengan Epoch yang menghasikan nilai error paling rendah pada Batch Size 4 dengan memperoleh nilai matrik Evaluasi RMSE sebesar 6,34880394.
Penambahan Parameter PM2.5 dalam Prediksi Kualitas Udara : Long Short Term Memory

## 3.4.4 Eksperimen Model dengan Epoch 500
Pada eksperimen model yang dilakukan untuk menentukan Epoch yang paling optimal dalam memperoleh  nilai  matrik  evaluasi RMSE  yang  paling  optimal  pada  model.  Epoch  yang digunakan  dalam  eksperimen  model  ini  dengan  Epoch  500  menggunakan  parameter pendukung Lapisan LSTM, Lapisan Dense, Learning Rate dan Batch Size (2, 4, 8, 16, 32 dan 64). Perhatikan pada Tabel 4. berikut dibawah ini.
Tabel 4. Eksperimen Epoch 500 Lapisan LSTM Lapisan Dense Learning Rate Batch Size Epoch RMSE 64 25 0.001 2 500 4,442917236 4 5,076252089 8 5,475965195 16 4,027943957 32 4,325119302 64 5,68862202
Berdasarkan pada Tabel 4. diatas terlihat bahwa percobaan eksperimen model dengan Epoch yang  menghasikan  nilai error  paling  rendah  pada  Batch  Size  16  dengan  memperoleh  nilai matrik Evaluasi RMSE sebesar 4.0279439569756885.

## 3.4.5 Eksperimen Model dengan Epoch 1000
Pada eksperimen model yang dilakukan untuk menentukan Epoch yang paling optimal dalam memperoleh  nilai  matrik  evaluasi RMSE  yang  paling  optimal  pada  model.  Epoch  yang digunakan  dalam  eksperimen  model  ini  dengan Epoch  1000  menggunakan  parameter pendukung Lapisan LSTM, Lapisan Dense, Learning Rate dan Batch Size (2, 4, 8, 16, 32 dan 64). Perhatikan pada Tabel 5. berikut dibawah ini.
Tabel 5. Eksperimen Epoch 1000 Lapisan LSTM Lapisan Dense Learning Rate Batch Size Epoch RMSE 64 25 0.001 2 1000 5,038720335 4 4,671155029 8 5,283535609 16 6,500291664 32 5,515091128 64 5,700240847
Berdasarkan pada Tabel 5. diatas terlihat bahwa percobaan eksperimen model dengan Epoch yang menghasikan nilai error paling rendah pada Batch Size  4 dengan memperoleh nilai matrik Evaluasi RMSE sebesar 4,671155029.
Kedua hyperparameter ini saling terkait dan dapat mempengaruhi kinerja dan keberhasilan model Long Short Term Memory. Adapun analisa yang didapat dari eksperimen model yaitu Batch size yang lebih kecil dapat memberikan gradien yang lebih akurat, tetapi membutuhkan
waktu pelatihan yang lebih lama. Batch size yang lebih besar dapat meningkatkan kecepatan pelatihan,  tetapi  mungkin  menyebabkan  model  kurang  adaptif  terhadap  perubahan  dalam data. Jumlah epoch yang terlalu sedikit mungkin tidak memberikan model cukup kesempatan untuk  mempelajari  pola  yang  rumit  dalam  data.  Jumlah epoch  yang  terlalu  banyak  dapat menyebabkan overfitting pada data pelatihan.

## 3.7 Model dan Implementasi
Dari hasil implementasi eksperimen, maka model Long Short Term Memory dengan Batch Size 16, dan Epoch 500. yang menghasilkan performansi paling optimal menggunakan beberapa data dari dataset kualitas udara. Serta juga digunakan data – data yang diambil dari dunia nyata yang di dapat dari beberapa website situs resmi prediksi kualitas udara. Validasi tersebut dilakukan pada aplikasi berbasis website yang telah dirancang dan dibuat sebelumnya.

## Gambar 11. Hasil Prediksi Kualitas Udara
Parameter PM2.5 (Particulate Matter 2.5) memiliki pengaruh signifikan dalam kualitas udara. PM2.5 merujuk pada partikel-partikel kecil dengan diameter kurang dari 2,5 mikrometer yang terdapat  dalam  udara.  Partikel-partikel  ini  dapat  berasal  dari  berbagai  sumber,  termasuk aktivitas  pembakaran  (seperti  kendaraan  bermotor,  industri,  dan  pembakaran  biomassa), debu, polusi industri, dan reaksi kimia di atmosfer. PM2.5 tersedia secara luas dan dianggap sebagai polutan udara paling berbahaya yang berdampak pada kesehatan manusia.

## 4. KESIMPULAN
Prediksi kualitas udara menggunakan dataset kualitas udara di Bandung. Dilakukan dengan menggunakan  metode Long  Short  Term  Memory.  Dengan  melakukan  ekperimen  model dengan Batch  Size  16  &  Epoch  500  memiliki  performa  yang  paling  optimal  dibandingkan dengan eksperimen lainnya. Dengan melakukan evaluasi data pengujian menggunakan matrik evaluasi Root Mean Squared Error dengan hasil 4.0279.
Pengujian model menggunakan metode Long Short Term Memory dengan Batch  Size 16 & Epoch  500  membuktikan  bahwa  model  yang  dihasilkannya  ternyata  tidak  memiliki  perilaku Overfitting. Hal tersebut dapat dilihat pada saat pelatihan model menggunakan data latih dan
0 50 100 150 200 Percobaan 1 Percobaan 2 Percobaan 3 Percobaan 4 Percobaan 5 Percobaan 6 N ilai AQ I Banyaknya Percobaan Hasil Prediksi Hasil Nyata Dengan PM2.5 Tanpa PM2.5
Penambahan Parameter PM2.5 dalam Prediksi Kualitas Udara : Long Short Term Memory
pengujian model dengan data uji, model yang dihasilkannya memiliki nilai matriks error terkecil dibandingkan dengan beberapa eksperimen lainnya pada penelitian ini.
Aplikasi  prediksi  kualitas udara  berbasis website  yang  telah  dibuat,  dapat  digunakan  untuk melakukan prediksi kualitas udara. Pada Validasi Hasil Akhir Implementasi Model pada aplikasi prediksi  kualitas  udara  berbasis  website  jika  menggunakan  parameter  PM2.5  akan menghasilkan  nilai  prediksi  yang  mendekati  nilai  AQI  pada  dataset  kualitas  udara  dan  jika tanpa parameter tersebut menghasilkan nilai prediksi yang mejauh dari nilai AQI pada dataset kualitas udara.

## DAFTAR RUJUKAN
Aini,  N.,  Ruktiari,  R.,  Pratama,  M.  R.,  &  Buana,  A.  F.  (2019).  Sistem  Prediksi  Tingkat Pencemaran Polusi Udara dengan Algoritma Naïve Bayes di Kota Makassar. In Prosiding Seminar Nasional Komunikasi dan Informatika (Vol. 3).
Akbar,  R.,  Santoso,  R.,  &  Warsito,  B.  (2023).  Prediksi  Tingkat  Temperatur  Kota  Semarang Menggunakan  Metode  Long  Short-Term  Memory  (Lstm). Jurnal Gaussian, 11(4), 572 – 579. https://doi.org/10.14710/j.gauss.11.4.572-579
Aprianto, Y., Nurhasanah, N., & Sanubary, I. (2018). Prediksi Kadar Particulate Matter (PM10) untuk Pemantauan Kualitas Udara Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Studi Kasus Kota Pontianak. Positron, 8(1), 15. https://doi.org/10.26418/positron.v8i1.25470
Arkadia,  A.,  Hananto,  B.,  Prasvita,  D.  S.,  &  Lstm,  K.  K.  (2022). Optimasi Long Short Term Memory Dengan Adam Menggunakan Data Udara Kota DKI Jakarta.
Badriyah, J., Fariza, A., & Harsono, T. (2022). Prediksi Curah Hujan Menggunakan Long Short Term Memory.
Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(3), 1297. https://doi.org/10.30865/mib.v6i3.4008
Faishol, M. A., Endroyono, E., & Irfansyah, A. N. (2020). Predict Urban Air Pollution in Surabaya Using  Recurrent  Neural  Network – Long  Short  Term  Memory. JUTI:  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi, 18(2), 102. https://doi.org/10.12962/j24068535.v18i2.a988
Gallan,  V.  (2022). LSTM  (Long  Short  Term  Memory).  Bina  Nusantara  IT  Division. https://medium.com/bina-nusantara-it-division/lstm-long-short-term-memory- d29779e2ebf8
Hermawan, A., & Sela, E. I. (2019). SPKU: Sistem Prediksi Kualitas Udara (Studi Kasus: Dki Jakarta). In Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Bisnis dan Teknologi Informasi Universitas Teknologi Yogykarta. http://eprints.uty.ac.id/3552/
Hidayatullah, B. K., Kallista, M., & Setianingsih, C. (2022). Prediksi Indeks Standar Pencemar Udara Menggunakan Metode Long Short-Term Memory Berbasis Web (Studi Kasus Pada Kota Jakarta). In eProceedings of Engineering (Vol. 9, Issue 3). https://data.jakarta.go.id/
Karyadi,  Y.  (2022).  Prediksi  Kualitas  Udara  Dengan  Metoda  LSTM,  Bidirectional  LSTM,  dan GRU. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi),  9(1),  671 – 684. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i1.1588
Khumaidi,  A.,  Raafi’udin,  R.,  &  Solihi n,  I.  P.  (2020).  Pengujian  Algoritma  Long  Short-Term Memory untuk Prediksi Kualitas Udara dan Suhu Kota Bandung. Jurnal Telematika, 15(1),
13 – 18.
Oktaviani,  A.,  &  Hustinawati.  (2021).  Prediksi  Rata-Rata  Zat  Berbahaya  Di  Dki  Jakarta Berdasarkan  Indeks  Standar  Pencemar  Udara  Menggunakan  Metode  Long  Short-Term Memory.
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 26(1), 41 – 55. https://doi.org/10.35760/ik.2021.v26i1.3702
Putri, S. E., Kusuma, D. A., & Ruchjana, B. N. (2020).  Penerapan Metode Universal Kriging (Uk)  Untuk  Prediksi  Konsentrasi  Particulate  Matter  2.5  (Pm2.5)  Di  Kota  Bandung. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika
Dan Terapan, 14(2), 285 – 296. https://doi.org/10.30598/barekengvol14iss2pp285-296
Qori, P. A., Oktafani, D. S., & Kharisudin, I. (2022).  Analisis Peramalan dengan Long Short Term Memory pada  Data  Kasus Covid-19 di  Provinsi Jawa Tengah. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 5, 752 – 758.
Supriyadi, E. (2021). Prediksi Parameter Cuaca Menggunakan Deep Learning Long-Short Term Memory (Lstm). Jurnal Meteorologi Dan Geofisika, 21(2), 55. https://doi.org/10.31172/jmg.v21i2.619
Wildan  Putra  Aldi,  M.,  &  Aditsania,  A.  (2018).  Analisis  dan  Implementasi  Long  Short  Term Memory Neural Network untuk Prediksi Harga Bitcoin. E-Proceeding of Engineering, Vol.
5, 3548 – 3555.
Writers, Iqa. S. (2018). Polutan  udara  diukur  dalam  AQI.  Iqair.Com. https://www.iqair.com/id/newsroom/what-is-aqi