## Machine  Learning Untuk  Peramalan  Kualitas  Indeks Standar Pencemar Udara DKI Jakarta Dengan Metode Hibrid ARIMAX-LSTM
Diaz Perdana 1* , Ahmad Muklason 2
1 Departemen Magister Manajemen Teknologi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
2 Departemen Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
1 perdanadiaz@gmail.com; 2 muklason@is.its.ac.id
*corresponding author

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 28 November 2023 Direvisi: 27 Desember 2023 Diterbitkan: 31 Desember 2023 Polusi  udara  merupakan  tantangan  lingkungan  global  yang  signifikan, menyebabkan  dampak  serius  terhadap  kesehatan  masyarakat  tidak terkecuali di Jakarta. Dengan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) sebagai  parameter  utama  untuk  memantau  kualitas  udara.  Meskipun
ISPU  memberikan  informasi  saat  ini,  informasi  yang  diberikan  untuk kualitas  udara  di  masa  mendatang  masih  terbatas.  Oleh  karena  itu, diperlukan pendekatan yang lebih canggih, dan salah satu  metode yang menjanjikan  adalah  menggunakan  teknik machine  learning (ML). Metode  ML  telah  terbukti  efektif  dalam  pemantauan  dan  peramalan kualitas  udara.  Namun,  untuk  meningkatkan  akurasi  peramalan, pendekatan  hibridisasi,  seperti  menggabungkan  dua  model  telah diusulkan.  Pendekatan  ini  dapat  memberikan  deteksi  pola  yang  lebih komprehensif dan meningkatkan akurasi hasil peramalan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi ISPU di DKI Jakarta menggunakan model hibrid ARIMAX-LSTM. Data polusi udara dari tahun 2012 hingga 2022 akan  digunakan,  bersama  dengan  variabel  eksternal  seperti  volume kendaraan,  temperatur,  kelembapan,  dan  kecepatan  angin.  Model  ini mampu menghasilkan model prediksi  dengan RMSE 13.00; 20.51;  dan 17.10  untuk  masing-masing  polutan  PM 10 ,  PM 2.5 ,  dan  O 3. Sedangkan metriks MAPE yang dihasilkan dari model hibrid adalah 0.1916; 0.1917; dan  0.2869  untuk  masing-masing  polutan  PM 10 ,  PM 2.5 ,  dan  O 3 .  Model hibrid mampu menghasilkan model prediksi yang lebih baik dari model ARIMAX itu sendiri.
Kata Kunci Forecasting Hibrid ISPU Machine Learning

## PENDAHULUAN
Polusi  udara  merupakan  masalah  lingkungan  utama  di  seluruh  dunia.  Menurut  laporan tahun 2021 yang diterbitkan oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), 13 orang di seluruh dunia  meninggal  setiap  menit  akibat  polusi  udara  dan  penyakit  serius  seperti  penyakit kardiovaskular,  stroke,  dan  kanker  paru-paru  [1].  Polusi  udara  adalah  masalah  yang berkembang di Jakarta, mempengaruhi kesehatan masyarakat dan lingkungan. Indeks Standar Pencemaran  Udara  (ISPU)  digunakan  untuk  memantau  kualitas  udara  dan  menunjukkan polutan  utama  yang  mempengaruhi  kualitas  udara  di  Jakarta.  Namun,  ISPU  hanya memberikan informasi terkini dan kualitas udara di masa mendatang tidak dapat diprediksi. Indeks  Standar  Pencemar  Udara  (ISPU)  adalah  parameter  yang  mengukur  kualitas  udara dengan  menunjukkan  tingkat  pencemaran  udara  yang  disebabkan  oleh  bahan  kimia  dan partikel yang dikandungnya. Parameter yang digunakan untuk mengukur suatu kualitas udara adalah  PM 2.5 ,  PM 10 ,  SO 2 ,  CO,  O 3 ,  dan  NO 2. Terdapat  lima titik  Stasiun Pemantau  Kualitas
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 209-222
Udara  (SPKU)  di  DKI  Jakarta  yaitu  di  Bundaran  Hotel  Indonesia,  Jakarta  Pusat  (DKI  1), Kelapa  Gading,  Jakarta  utara  (DKI  2),  Jagakarsa,  Jakarta  Selatan  (DKI  3),  Lubang  Buaya, Jakarta Timur (DKI 4), dan Kebon Jeruk, Jakarta Barat (DKI 5). Berikut kondisi ISPU pada periode tahun 2012 – 2022.
Gambar 1. Kualitas Udara Dki Jakarta Periode 2012-2022
Berdasarkan  Gambar  1,  dapat  dilihat  bahwa  kondisi  ISPU  provinsi  di  DKI  Jakarta mayoritas berada di kategori ‘Sedang’ tetapi semenjak tahun 2021 frekuensi kategori ‘Tidak Sehat’ mengalami peningkatan. Penting untuk mengukur dan memantau ISPU secara teratur dan Jakarta tidak terkecuali karena kualitas udara yang buruk dapat berdampak negatif pada kesehatan manusia dan lingkungan. Berdasarkan informasi halaman https://www.iqair.com/ , Jakarta berada di peringkat 21 dari 101 di antara beberapa kota besar di dunia dengan skor indeks  121  data  dari  Februari  2023.  Nilai  tersebut  termasuk  dalam  kategori  kelompok sensitif  yang  tidak  sehat  [2].  Bahkan,  IQAir  juga  menyatakan  kualitas  udara  di  Jakarta selama bulan September 2023 berada di kategori “Tidak Sehat Bagi Kelompok Sensitif” dan menjadi kota dengan kualitas udara terburuk ketiga di dunia. Untuk mengatasi permasalahan tersebut,  pemerintah  harus  segera  mengeluarkan  kebijakan  untuk  memperbaiki  kondisi tersebut.
Pemantauan  ISPU  dilakukan  berdasarkan  data  meteorologi  yang  mempengaruhi konsentrasi  udara  ambien.  Data  yang  dimaksud  meliputi  kecepatan  dan  arah  angin, kelembapan,  suhu  udara,  intensitas  matahari,  dan  curah  hujan.  Data  ini  dapat  digunakan untuk  memprediksi  parameter  ISPU  harian.  Perkiraan  harian  parameter  ISPU memungkinkan  pengambil  kebijakan  mengembangkan  kebijakan  dengan lebih  akurat  dan cepat. Pada website SILIKA DKI Jakarta belum terdapat fungsi untuk menampilkan prediksi ISPU  padahal  fungsi  ini  sangat  bermanfaat  bagi  masyarakat.  Keuntungan  dari  peramalan ISPU adalah masyarakat dapat memperkirakan terlebih dahulu kondisi kualitas udara seperti apa yang akan terjadi, termasuk pencemaran udara.
Gambar 2. Laman Website SILIKA DKI
Berdasarkan studi yang telah dilakukan sebelumnya, ada beberapa algoritma forecasting yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  kondisi  ISPU  dalam  beberapa  waktu  kedepan. Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  untuk  memprediksi  data  pemantauan  udara  untuk mengetahui  tren  konsentrasi  polutan.  Salah  satunya  adalah  metode  hybrid.  Keuntungan utama  model  hybrid  yaitu  meningkatkan  akurasi  peramalan  karena  deteksi  pola  dan pemodelan  yang  komprehensif,  mengurangi  risiko  penggunaan  model  yang  tidak  sesuai akibat  kombinasi  perkiraan,  dan  menyederhanakan  prosedur  pemilihan  model  karena penggunaan  komponen  yang  berbeda.  Kombinasi  yang  bisa  dilakukan  adalah menggabungkan metode statistic dan metode machine learning . Peneliti  menggunakan Autoregressive  Integrated  Moving  Average  with  Exogenous (ARIMAX).  Kelebihan  metode  ARIMAX  adalah  fleksibilitasnya  yaitu  mengikuti  model data  yang  ada  dan  mempunyai  akurasi  peramalan  yang  cukup  tinggi,  cocok  untuk meramalkan sejumlah variabel dengan cepat karena hanya memerlukan data historis untuk melakukan  peramalan  dan  mampu  menggunakan  variable  eksternal  dalam  peramalannya. [3].  Selain  itu,  model machine  learning yang  bisa  digunakan  adalah Long  Short  Term Memory (LSTM).  Keuntungan  utama  LSTM  sebagai  metode  analisis  regresi  adalah kemampuannya untuk mengaproksimasi fungsi kontinyu sambil meminimalkan kesalahan dalam  menyesuaikan  data  pengamatan  yang  terbatas.  Dengan  menggunakan  data  polusi udara  dari  rentang  tahun  2012  hingga  2022  dan  menggunakan  variabel  eksternal  seperti volume  kendaraan,  temperatur,  kelembapan,  dan  kecepatan  angin,  hasil  yang  diharapkan dari  penelitian  ini  mampu  memprediksi  kondisi  kualitas  udara  dalam  periode  harian  dan diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  dan  masyarakat  untuk  mengambil  kebijakan  dan langkah yang tepat untuk menjaga kualitas udara di Jakarta.

## METODE
Gambar 3. Alur Penelitian
Metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 3. Untuk setiap langkah-langkah dapat dijelaskan sebagai berikut:
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 209-222

## Data preprocessing
Pada tahap ini terdapat beberapa proses sebagai berikut:

## Input Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data primer yang diperoleh dari Dinas  Lingkungan  Hidup  Provinsi  DKI  Jakarta.  Data  tersebut  meliputi  parameter pengukuran  indeks  standar  pencemar  udara  mulai  tanggal  01  Januari  2012  sampai  31 Desember  2022.  Variabel  penelitian  terdiri  dari  variabel  respon  yaitu  polutan  yang digunakan (PM 10 , PM 2.5 , dan O 3 ) dikarenakan ketiga polutan tersebut merupakan polutan yang mendominasi dalam periode 2012  – 2022. Kemudian, juga ditambahkan variabel eksternal yang digunakan untuk mendukung hasil prediksi yang digunakan, diantaranya rata-rata temperatur, tingkat curah hujan dan kelembapan.

## Normalisasi Data
Melakukan normalisasi data dengan menggunakan scaling data dengan MinMaxScaler untuk merubah angka menjadi lebih kecil dari rentang 0 hingga 1.

## Uji Korelasi
Melakukan uji korelasi sebagai screening awal apakah ada keterkaitan yang erat antara variabel utama dengan variabel eksternal.

## Data splitting
Data splitting merupakan sebuah teknik untuk membagi dataset menjadi 2 bagian yaitu data  testing,  dan  data  training.  Data training adalah  data  yang  digunakan  untuk mengembangkan  model  hingga  didapatkan  parameter  yang  optimal.  Kemudian,  untuk menguji bagaimana prediksi ISPU digunakan data testing. Pada penelitian ini, proporsi yang digunakan untuk data splitting adalah 80% data training dan 20% data testing.

## Pengembangan model Hibrid Forecasting
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  pembangunan  model  Hibrid  forecasting  yaitu  dengan model  ARIMAX  kemudian  hasil  prediksi  dari  model  ARIMAX  dijadikan  input  untuk dikembangkan  kembali  dengan  model  LSTM.  ARIMAX  merupakan  versi  lanjutan  dari model ARIMA yang menggunakan peramalan deret waktu multivariat dengan menggunakan beberapa deret waktu yang disediakan sebagai variabel eksogen untuk meramalkan variabel terikat.  Fungsi  Auto  ARIMA  biasanya  digunakan  untuk  memilih  model  terbaik  dengan secara  otomatis  menghasilkan  sekumpulan  parameter  optimal  dengan  menguji  semua kemungkinan  kombinasi  ( p,d,q )  dan  mengembalikan  gambar  model  dengan Akaike Information Criterion (AIC) terendah dan Bayesian Information Criterion (nilai BIC) [4]. Secara umum bentuk model ARIMAX ( 𝑝 , 𝑑 , 𝑞 ) dapat diberikan dengan Persamaan (1).
(1 − 𝐵) 𝑑 𝜙 𝑝 𝑍 𝑡 =  𝜇 +   𝜃 𝑞 (𝐵)𝑎 𝑡 +   𝛽 1 𝑋 1,𝑡 + ⋯ + 𝛽 𝑘 𝑋 𝑘,𝑡 (1)
dengan 𝑍 𝑡 adalah variabel dependen waktu ke-t, 𝑋 1,𝑡 , 𝑋 𝑘,𝑡 . B adalah variabel eksogen pada waktu  ke-t, 𝜙 𝑝 (𝐵) = 1 − 𝜙 1 𝐵 − ⋯ −   𝜙 𝑝 𝐵 𝑝 dan 𝜃 𝑞 (𝐵) = 1 + 𝜃 1 𝐵 + ⋯ +  𝜃 𝑞 𝐵 𝑝 adalah komponen autoregressive dan moving average pada pola non musiman [5]. Long Short-Term Memory merupakan pengembangan dari jenis arsitektur jaringan saraf berulang (RNN) yang dirancang khusus untuk menangani masalah ketergantungan jangka panjang dalam data urutan, seperti data deret waktu. Kelemahan dari RNN adalah pengaruh input yang diberikan pada lapisan tersembunyi, dan oleh karena itu, pada output jaringan, sensitivitas akan berkurang atau meledak secara eksponensial saat ia melakukan siklusnya
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 209-222
di  sekitar recurrent  networks  conection .  Efek  ini  sering  disebut  dalam  literatur  sebagai masalah gradien hilang atau vanished gradient [6]. Dalam unit LSTM terdiri dari sel, input gate,  output  gate ,  dan forget  gate . Forget  gate ini  yang  memiliki  fungsi  untuk  mengatur ulang  kondisi  yang  terjadi.  Sel  mengingat  nilai-nilai  dalam  interval  waktu  yang  berubah- ubah  dan  ketiga gates mengatur  aliran  informasi  yang  terkait  dengan  sel.  Hal  tersebut dijelaskan pada Gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur LSTM [7]

## Evaluasi Model
Model yang telah dibangun kemudian ditampilkan visualisasinya dengan menggunakan line chart kemudian diukur dengan Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Root Mean Square Error adalah metrik yang umum digunakan untuk mengevaluasi keakuratan prediksi yang diperoleh suatu model. Dibutuhkan sisa antara nilai aktual dan prediksi dan membandingkan kesalahan prediksi model yang berbeda untuk data  tertentu.  Manfaat  utama  penggunaan  RMSE  adalah  memberikan  penalti  terhadap kesalahan  besar  dan  menskalakan  skor  dalam  satuan  yang  sama  dengan  nilai  perkiraan. Misalkan 𝑦̂ 𝑖 adalah nilai prediksi dan 𝑦 𝑖 adalah nilai aktual dan untuk n observasi [8]. RMSE untuk n nilai tertentu dihitung menggunakan Persamaan (2).
𝑅𝑀𝑆𝐸 (𝑓, 𝑥) =   √ 1 𝑛 ∑ ( 𝑦̂ 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
dengan 𝑦̂ 𝑖 = jumlah prediksi ke-i dan 𝑦 𝑖 = jumlah observasi ke-i Kemudian Mean Absolute Percentage Error ditambahkan karena masalah ukuran error dapat  dihindari  ketika  data  aktual  lebih  besar  dari  data  prediksi  atau  sebaliknya  dengan menggunakan MAPE. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dihitung dengan mencari kesalahan absolut untuk setiap periode waktu, kemudian membaginya dengan nilai observasi untuk periode waktu tersebut, dan terakhir merata-ratakan persentase absolut tersebut sesuai Persamaan (3)  [9].
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ | 𝑌𝑖−𝑌̂𝑖 𝑌𝑖 | 𝑛 𝑖=1 𝑛 (3)
dengan Y i = observasi ke-i dan 𝑌̂ 𝑖 = prediksi ke-i

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dilakukan pengecekan missing value untuk masing-masing variabel supaya hasil prediksi menjadi lebih akurat. Hasil pengecekan missing value dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengecekan Missing Values Data No V ARIABEL N N % n 1 Tanggal 3986 0 0.00% 2 Polutan PM 10 3986 0 0.00% 3 Polutan PM 2.5 852 3134 78.63% 4 Polutan O 3 3986 0 0.00% 5 Temperatur 3960 26 0.65% 6 Kelembapan 3959 27 0.68% 7 Kecepatan Angin 3972 14 0.35% 8 Curah Hujan 3986 0 0.00%
Dengan N adalah jumlah observasi, n adalah jumlah missing data , dan %n adalah persentase missing data dari jumlah observasi. Untuk data yang memiliki missing values rate kurang dari  1%  maka  kita  bisa  melakukan  imputasi  dengan  metode  interpolasi.  Metode  seperti interpolasi dan moving average mempunyai sifat komputasi berdasarkan informasi sebelum dan sesudah. karena menunjukkan kesesuaian yang lebih baik, sesuai dengan semua kriteria kinerja [10].
Gambar 5. Grafik Harian dari Polutan (a) PM 10 , (b) PM 2.5 , dan (c) O 3
Untuk  grafik  harian  dari  masing-masing  polutan  dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Dari Gambar 4 dapat dilihat bahwa kondisi polutan PM 10 dan O 3 dari periode Januari 2012 hingga Desember  2022.  Sedangkan  untuk  polutan  PM 2.5 dari  periode  September  2020  hingga Desember 2022. Secara keseluruhan kondisi udara di Jakarta sangat fluktuatif dan berada di kategori sedang (50-100). Sehingga data historis merupakan data yang akan dijadikan input untuk  pengembangan  model  hibrid.  Kemudian,  untuk  mengetahui  apakah  variabel  cuaca memiliki hubungan terhadap polutan, dilakukan pengecekan dengan metode Pearson untuk mengetahui  apakah  ada  korelasi  dari  variabel  cuaca  dengan  polutan.  Plot  korelasi  dapat dilihat  pada  Gambar  6.  Berdasarkan  Gambar  V  korelasi  diatas,  bahwa  polutan  PM 10 dan PM 2.5 memiliki  korelasi  yang cukup  signifikan  (>  0.3)  dengan  variabel  cuaca.  Sedangkan polutan O 3 berkorelasi tidak terlalu signifikan dengan variabel cuaca. Hal ini menandakan bahwa variabel cuaca cukup berpengaruh terhadap kualitas udara di DKI Jakarta
Gambar 6. Korelasi antara Variabel Polutan dengan Cuaca

## Prediksi dengan ARIMAX
Sebelum  dilakukannya  prediksi  untuk  polutan,  dilakukan  pengujian  kestasioneran, penentuan  lag  optimum,  dan  Estimasi  model  ARIMAX  untuk  menglihat  model  terbaik berdasarkan nilai RMSE dan MAPE terkecil. Syarat pertama dalam pemodelan ARIMAX adalah data series harus stasioner pada seluruh variabel baik stasioner dalam varians maupun stasioner dalam rata-rata. Identifikasi kestasioneran dalam varians dapat dilakukan dengan melihat plot Box-Cox . Hasil pengujian kestasioneran data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Box-Cox Plot
Variabel Hasil Estimate Lower CL Upper CL Rounded Value PM 10 0.48 0.39 0.57 0.50 PM 2.5 0.51 0.27 0.72 0.50 O 3 -0.15 -0.21 -0.09 -0.15
Pada Tabel 2, menunjukkan bahwa PM 2.5 dan PM 10 memiliki nilai rounded value bernilai 0.5 dan O 3 bernilai -0.15 sehingga dapat disimpulkan bahwa data tersebut sudah memenuhi syarat yaitu stasioner dalam varians ketika dilakukan transformasi lebih lanjut sesuai nilai rounded value lambda nya.
Setelah  semua  variabel  stasioner  dalam  varians,  selanjutnya  menguji  apakah  semua variabel stasioner dalam rata-rata sehingga dilakukan uji ADF ( Augmented Dickey Fuller).
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 209-222
Data time series dikatakan stasioner dalam rata-rata apabila nilai p-value kurang dari 𝛼 = 5% atau 0,05. Hasil pengujian stasioneritas disajikan dibawah ini: Hipotesis yang dipakai untuk uji ini adalah:
H 0 : Data tidak stasioner H 1 : Data stasioner
Tabel 3. Nilai ADF Test Variabel ADF-Test (p-value) Keputusan Keterangan PM 10 0.01 Tolak H 0 Data Stasioner PM 2.5 0.01 Tolak H 0 Data Stasioner O 3 0.01 Tolak H 0 Data Stasioner
Dengan menggunakan 𝛼 = 5% dari Tabel 3 menunjukkan bahwa  hasil pengujian yang diperoleh bahwa nilai ADF test untuk variable PM2,5 dan PM10, memiliki nilai p-value < 0.05  yang  menunjukkan  bahwa  variable  tersebut  stasioner  pada  tingkat  signifikansi  5%. Untuk  menentukan  order  untuk  masing-masing  AR  dan  MA.  Maka  dilakukan Autocorrelation  Plot untuk  order  MA  dan Partial  Autocorrelation  Plot untuk  order  AR dengan rentang lag dari 1-30. Dari hasil yang didapatkan, nilai lag optimum dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Penentuan Order ARIMAX dengan Nilai AIC Minimum
Variabel
ARMA (O RDER P , Q ) Order AIC minimum PM 10 1,1 9333.16 PM 2.5 1,1 7443.4 O 3 1,2 37769.8
Prediksi  dilakukan  untuk  masing-masing  variabel  menggunakan  order  p,q  yang menghasilkan  AIC  minimum  dan  dikarenakan  seluruh  polutan  berdasarkan  transformasi box-cox sudah ditransformasi berdasarkan nilai lambda optimal.
Tabel 5. Perbandingan Nilai Aktual dan Prediksi Berdasarkan Model ARIMAX
Variabel Periode ke-n Nilai Aktual Nilai Prediksi PM 10 3189 57 55.69
3190 52 54.36 3191 66 59.96 3192 57 64.96 3193 63 64.64 … ... ... 3981 36 53.96
Variabel Periode ke-n Nilai Aktual Nilai Prediksi 3982 46 52.40 3983 23 53.31 3984 40 57.48 3985 54 55.41
O 3
3189 123 87.66 3190 98 85.57 3191 117 89.74 3192 88 94.86 3193 58 94.65 ... ... ... 3981 20 88.11 3982 15 84.39 3983 16 88.85 3984 17 92.89 3985 23 89.08 PM 2.5 682
86.00 120.02 683 59.00 89.72 684 89.00 109.03 685 143.00 112.62 686 114.00 117.06 ... ... ... 847 47.00 95.98 848 66.00 94.78 849 50.00 93.76 850 64.00 106.35 851 73.00 101.56
Tabel  5  menunjukkan  hasil  perbandingan  antara  data  prediksi  dengan  data  aktual berdasarkan periode waktu pada data testing. Terlihat bahwa nilai prediksi yang dihasilkan berdasarkan model  ARIMAX  yang  sudah  dikembangkan  sesuai  order  p,d,  dan  q masing- masing. Kemudian dari hasil prediksi tersebut, dibentuk visualisasi dengan menggunakan
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 209-222
line chart untuk mengetahui bagaimana pola data prediksi yang sudah dihasilkan. Visualisasi yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik Prediksi ARIMAX Polutan (a) PM 10 , (b) PM 2.5 , dan (c) O 3
Berdasarkan Gambar 7 dapat dilihat bahwa secara pola data yang dihasilkan dari metode ARIMAX untuk variabel PM 10 dan O 3 masih linier sedangkan untuk variabel PM 2.5 terlihat bisa mengikuti pola dari data aktual. Hal ini bisa terjadi karena perbedaan data training dan testing ,  dimana  data  yang  digunakan  lebih  besar  untuk  variabel  PM 10 dan  O 3 sedangkan PM 2.5 lebih kecil. Hal ini tentu berpengaruh terhadap model prediksi yang dihasilkan karena ARIMA  hanya  memiliki  kemampuan  memprediksi  data  time  series  jangka  pendek  ( short memory )  [11]  sehingga  perlu  adanya  model  yang  mampu  mengatasi  permasalahan  dalam memprediksi data jangka panjang.
Tabel 6. Evaluasi Model ARIMAX Variabel RMSE MAPE PM 10 13.91 0.2121 PM 2.5 28.41 0.3228 O 3 41.09 0.8631
Untuk evaluasi model digunakan metriks MAPE dan RMSE. Hasil RMSE dan MAPE masing-masing variabel untuk model prediksi ARIMAX dapat dilihat pada Tabel IV. Untuk variabel  PM 10 ,  RMSE  yang  dihasilkan  sebesar  13.91  dan  untuk  MAPE  yang  dihasilkan 21.21%. Kemudian, untuk variabel PM 2.5 , RMSE yang dihasilkan sebesar 28.41 dan untuk MAPE sebesar 32.28%. Untuk variabel O 3 . RMSE yang dihasilkan 41.09 dan untuk MAPE sebesar  86.31%.  MAPE  yang  dihasilkan  terutama  untuk  variabel  O 3 masih  cukup  besar dikarenakan  komponen  data  non  linier  dengan  mampu  menurunkan  keakuratan  dalam memprediksi.  [12].  Sehingga  model  akan  dikembangkan  kembali  dengan  LSTM  yang memiliki kemampuan untuk mengatasi masalah non-linieritas data.
a b c

## Prediksi dengan Model Hibrid
Setelah  mendapatkan  hasil  prediksi  dengan  model  ARIMAX  untuk  masing-masing variabel.  Perlu  dikembangkan  kembali  dengan  LSTM  supaya  mendapatkan  hasil  prediksi yang lebih baik. Penelitian ini menggunakan hasil prediksi ARIMAX sebagai input variabel untuk model LSTM. Sebelum dilakukan prediksi menggunakan LSTM, dilakukan terlebih dahulu normalisasi data, data splitting , penentuan batch size dan epoch untuk model LSTM, dan  evaluasi  model  menggunakan  nilai  RMSE  dan  MAPE.  Penelitian  ini  menggunakan metode MinMax  Scaling yang  akan  me- rescale data  dari  suatu  range  ke  range  baru  lain dimana  range  yang  digunakan  adalah  dari  range  0  sampai  1.  Kemudian,  dilakukan  data splitting dengan proporsi 80% data training (3198 record data untuk variabel PM 10 dan O 3 ; 682 records data untuk variabel PM 2.5 . 20% data testing (710 records data untuk variabel PM 10 dan O 3 ; 170 records data untuk variabel PM 2.5 ). Jumlah hidden layer yang digunakan adalah 1, batch size sebanyak 90 dan dilakukan iterasi epoch sebanyak 30 untuk masing- masing variabel digunakan untuk pembangunan model kali ini. Kemudian model yang sudah dibangun dievaluasi dengan RMSE dan MAPE.
Tabel 7. Perbandingan Nilai Aktual dan Prediksi Model Hibrid
Variabel Periode ke-n Nilai Aktual Nilai Prediksi
PM 10
3189
57 64.94
3190 52 63.68 3191 66 62.22 3192 57 61.46 3193 63 60.71 … ... ... 3981 36 54.45 3982 46 52.46 3983 23 50.70 3984 40 48.52 3985 54 46.61 O 3 3189 123
92.17 3190 98 92.36 3191 117 92.49 3192 88 93.58 3193 58 93.75 ... ... ... 3981 20 54.13 3982 15 54.11
3983 16 54.09 3984 17 54.07 3985 23
54.05
PM 2.5
682 86.00 104.45 683 59.00 103.38 684 89.00 100.34 685 143.00 97.72 686 114.00 98.10 ... ... ... 847 47.00 82.26 848 66.00 79.05 849 50.00 76.32 850 64.00 73.81 851 73.00 71.82
Tabel  7  menunjukkan  hasil  perbandingan  antara  data  prediksi  dengan  data  aktual berdasarkan periode waktu pada data testing. Terlihat bahwa nilai prediksi yang dihasilkan berdasarkan  model  hibrid.  Kemudian  dari  hasil  prediksi  tersebut,  dibentuk  visualisasi dengan menggunakan line chart untuk mengetahui bagaimana pola data prediksi yang sudah dihasilkan. Visualisasi yang dihasilkan dapat dilihat pada Gambar 8
Gambar 8. Grafik Prediksi Model Hibrid Polutan (a) PM 10 , (b) PM 2.5 , dan (c) O 3 c
Berdasarkan Gambar 8 dapat dilihat bahwa secara pola data yang dihasilkan dari metode Hibrid untuk seluruh variabel PM 10 , O 3 ,  dan PM 2.5 terlihat lebih bisa mengikuti pola dari data aktual dibandingkan model ARIMAX. Hal ini bisa terjadi karena kelebihan dari model LSTM dimana mampu mempelajari pola kompleks dari data sesuai dengan jumlah epochs dan fungsi dropout.
Tabel 7. Perbandingan Evaluasi Model ARIMAX dan Hibrid
Variabel ARIMAX Hibrid RMSE MAPE RMSE MAPE PM 10 13.91 0.2121 13.00 0.1916 PM 2.5 28.41 0.3228 20.51 0.1917 O 3 41.09 0.8631 17.10 0.2869
Untuk evaluasi model hibrid juga menggunakan metriks MAPE dan RMSE. Hasil RMSE dan  MAPE  masing-masing  variabel  untuk  model  hibrid  dapat  dilihat  pada  Tabel  7.  Secara keseluruhan, model hibrid yang dihasilkan lebih baik dibandingkan model prediksi ARIMAX karena  menghasilkan  metriks  evaluasi  yang  lebih  baik.  Untuk  variabel  PM 10 ,  RMSE  yang dihasilkan meningkat menjadi 13.00 dan untuk MAPE yang dihasilkan 19.16%. Kemudian, untuk variabel PM 2.5 , RMSE yang dihasilkan sebesar 20.51 dan untuk MAPE sebesar 19.17%. Untuk variabel O 3 . RMSE yang dihasilkan 17.10 dan untuk MAPE sebesar 28.69%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil prediksi yang dilakukan pada masing-masing polutan dengan model hibrid menunjukkan bahwa model hibrid dapat memprediksi kualitas udara dengan metriks evaluasi  error  yang  cukup  baik.  Model  ini  mampu  menghasilkan  model  prediksi  dengan RMSE  13.00;  20.51;  dan  17.10  untuk  masing-masing  polutan  PM 10 ,  PM 2.5 ,  dan  O 3. Sedangkan  metriks  MAPE  yang  dihasilkan  dari  model  hibrid  adalah  0.1916;  0.1917;  dan 0.2869  untuk  masing-masing  polutan  PM 10 ,  PM 2.5 ,  dan  O 3 .  Dari  hasil  prediksi  yang dihasilkan menunjukkan bahwa polutan PM 2.5 yang membuat kondisi udara di Jakarta berada pada kategori “Tidak Sehat”. Salah satu sumber polutan PM 2.5 adalah emisi asap kendaraan bermotor dan menyumbang sebanyak 42% dari total Particulate Matter yang ada di Jakarta berdasarkan  data  dari  BPS  Provinsi  DKI  Jakarta  sehingga  pemerintah  perlu  mengontrol bagaimana frekuensi kendaraan yang melewati ruas jalan di Jakarta.

## REFERENSI
[1] World  Health  Organization,  "Air  pollution  causes  13  deaths  per  minute  worldwide,"  2021.  [Online]. Available:  https://www.who.int/multi-media/details/air-pollution-climate-change.  [Accessed  3  March 2023].
[2] IQAir,  2023.  [Online].  Available:  https://www.iqair.com/id/indonesia/jakarta.  [Accessed  14  February 2023].
[3] H. WS, "Penggunaan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving  Average) Untuk Prakiraan Jumlah Permintaan Gula Rafinasi," Universitas Islam Negeri Alaludin, Makassar, 2018.
[4] B.  Dissanayake,  N.  Lakshitha,  O.  Hemachandra  and  D.  Haputhanthri,  "A  Comparison  of  ARIMAX, VAR and LSTM on Multivariate Short-Term  Traffic Volume Forecasting," PROCEEDING OF THE 28TH CONFERENCE OF FRUCT ASSOCIATION, pp. 564-570, 2021.
Vol. 5, No. 3, Desember 2023, Halaman 209-222
[5] A.  R. Suryani,  "Peramalan  Curah  Hujan  Dengan Metode  Autoregressive  Integrated  Moving  Average With Exogenouse Input (ARIMAX)," Universitas Negeri Semarang, Semarang, 2016.
[6] A.  Graves,  "Long  Short-Term  Memory,"  in Supervised  Sequence  Labelling  with  Recurrent  Neural Networks , Berlin, Springer, 2012, pp. 37-45.
[7] G. V. Houdt, C. Mosquera and G. Napoles, "A review on the long short-term memory model," Artificial Intelligence Review, vol. 53, pp. 5929-5955, 2020.
[8] T. O. Hodson, "Root-mean-square error (RMSE) or mean absolute error (MAE): when to use them or not," Geoscientific Model Development, pp. 5481-5487, 2022.
[9] P. Jana, "Aplikasi Triple Exponential Smoothing Untuk Forecasting Jumlah Penduduk Miskin," Jurnal Derivat, vol. 3, pp. 75-81, 2016.
[10] P. Saeipourdizaj,  P.  Sarbakhsh  and  A.  Gholampour,  "Application  of  imputation  methods for  missing values  of  PM10  and  O3  data:  Interpolation,  moving  average  and  K-nearest  neighbor  methods," Environmental Health Engineering and Management Journal, vol. 8, no. 3, pp. 215-226, 2021.
[11] F. Sowell, "Maximum likelihood estimation of stationary univariate fractionally integrated time series models," Journal of Econometrics, vol. 1992, no. 3, pp. 165-188, 1992.
[12] C. V. M. Sihombing, S. Martha and N. M. Huda, "Analisis Metode Hybrid ARIMA–SVR Pada Indeks Harga Saham Gabungan," Jurnal Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster), vol. 11, no. 3, pp. 413- 422, 2021.