[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## PERBANDINGAN MODEL PREDIKSI DATA MINING DALAM MEMPREDIKSI KONSENTRASI POLUTAN KARBON MONOKSIDA (CO) DI JAKARTA
Rendy Syahril Amanu a,1 , Faiz Ahza Ramadhan b,2, *, Agung Hari Saputra c,3
a b c Program Studi Meteorologi, Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika, Jalan Perhubungan I No. 5, Kelurahan Pondok Betung, Kecamatan Pondok Aren, 15221, Tangerang Selatan
1 rendy.syahril17@gmail.com ; 2 faizahzaramadhan@gmail.com *; 3 agung.hs@stmkg.ac.id * corresponding author

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Keywords Pemodelan Prediksi Karbon monoksida Data mining DKI Jakarta, as the capital of Indonesia, faces serious challenges in terms of air quality. Carbon monoxide (CO) is one of the main air pollutants in Jakarta that is harmful to human health and the environment. Data mining is a method that can be used to predict situations based on a model. The study  aims  to  compare  data  mining  models  with  the  best-performing methods to predict carbon monoxide pollutants in Jakarta. The predictive data mining model of the python library is tested and evaluated based on the  evaluation  metrics  of  MASE,  RMSSE,  MAE,  RMSE,  MAPE  and SMAPE values. The model test results showed that K Neighbors with the Conditional  Deseasonalize  &  Detrending  model  had  the  best  metric evaluation value to predict CO concentration with the value evaluation metrics of MASE 0.2942, RMSSE 0.2483, MAE 2.7362, RMSE 3.3863,
MAPE  0.1975  and  SMAPE  0.01993.  Overall,  K  Neighbors  with  the
Conditional Deseasonalize & Detrending model shows good performance to  predict  CO  concentrations  in  Jakarta,  but  further  adjustments  are needed to improve accuracy.

## 1. Pendahuluan
Karbon monoksida (CO) merupakan sebuah gas yang tidak berwarna dan tidak berbau, namun gas karbon monoksida dapat berbahaya jika dihirup dalam jumlah besar [1]. Peningkatan konsentrasi CO di atmosfer berdampak  buruk  pada  kesehatan  manusia  [2],  Selain  itu  polutan  CO  juga  berkontribusi terhadap terjadinya pemanasan global [3]. Menurut IQAir [4] DKI Jakarta menjadi salah satu dengan kualitas  udara  tidak  sehat.  Karbon  monoksida  menjadi  salah  satu  dari  lima  parameter  dalam  Indeks Pencemaran Kualitas Udara [2]. Hal ini menjadikan karbon monoksida sebagai salah satu polutan yang menjadi perhatian karena potensi bahayanya terhadap kesehatan manusia dan lingkungan [5].
Berdasarkan permasalahan kualitas udara Dinas Lingkungan Hidup DKI Jakarta memerlukan suatu pengolahan data  yang  dapat  memberikan  informasi  lebih  banyak  [2].  Teknik data  mining atau  biasa lebih dikenal sebagai teknik machine learning merupakan sebuah metode yang dapat digunakan untuk memprediksi situasi berdasarkan model prediksi terhadap data yang telah ada [6], data mining dapat mengetahui informasi yang lebih rinci berdasarkan data dengan jumlah yang besar[7].
Prediksi data mining melibatkan pengolahan data menggunakan model untuk memperoleh pola dari data. [8]. Data mining dapat menggali nilai tambah dari suatu data yang tidak dapat diperoleh secara manual  [9].  Dengan  mengolah  data,  teknik data  mining dapat  memberikan  hasil  prediksi  dari  data tersebut [10].
Dalam  beberapa  tahun  terakhir  perkembangan  teknologi  membuat  mengolah  data  dengan  teknik data mining memberikan kemudahan pengguna untuk melakukan penelitian[3]. Riset tentang teknik data mining semacam ini telah umum dilakukan seperti misalnya riset A. Amalia dkk (2022) [11] yang
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
melakukan penelitian prediksi kualitas udara menggunakan metode data mini ng atau penelitian A. D. Wiranata  dkk  (2023)  [5]  yang  melakukan  penelitian  klasifikasi data  mining kualitas  udara menggunakan model K-Nearest Neighbors , serta banyak penelitian lainnya.
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  penelitian  ini  akan  membandingkan  model data  mining dengan performa  terbaik  untuk  melakukan  prediksi  polutan  karbon  monoksida  di  Jakarta.  Diharapkan  hasil penelitian ini dapat menjadi referensi yang berguna bagi pembuat kebijakan dalam melakukan strategi mitigasi polusi udara di Jakarta.

## 2. Metodologi Penelitian

## A. Pengumpulan data
Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) memberikan gambaran kondisi kualitas udara ambien di suatu lokasi dan waktu tertentu. Pemantauan ISPU berdasarkan tujuh parameter pencemar udara, yaitu Partikulat (PM10 dan  PM2.5),  Karbon  Monoksida  (CO),  Sulfur  Dioksida  (SO2),  Nitrogen  Dioksida (NO2), Ozon (O3), dan Hidrokarbon (HC) [12].
Dalam penelitian ini digunakan data ISPU parameter karbon monoksida (CO) di Jakarta. Di Jakarta, terdapat lima  stasiun  pemantau  kualitas udara  (SPKU)  yang  berlokasi  di  Bundaran  Hotel  Indonesia, Jakarta Pusat; Ruang Publik Terpadu Ramah Anak Kelapa Nias III, Jakarta Utara; Area Kebon Bibit Dinas  Pertamanan  Jagakarsa,  Jakarta  Selatan;  Parkir  Monumen  Lubang  Buaya,  Jakarta  Timur;  dan Jalan Jeruk Kuning BI Srengseng, Jakarta Barat [7].
Karbon  monoksida  adalah salah  satu  dari tujuh  parameter pencemar  udara  yang dipantau dalam ISPU.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  data  ISPU  dengan  parameter  karbon  monoksida  (CO) dengan  rentang  waktu  dari  tahun  2010  hingga  2021.  Dengan  rentang  waktu  tersebut,  dataset  ini memberikan gambaran tentang tren dan pola konsentrasi polutan CO di Jakarta [3].
Dataset Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) dapat diunduh dari situs web Jakarta Open Data, yang  dapat  diakses  di https://data.jakarta.go.id/dataset .  Dataset  ISPU  ini  mencakup  data  pengukuran bulanan tujuh parameter pencemar udara, termasuk karbon monoksida (CO), yang telah dilakukan di lima stasiun pemantau kualitas udara  (SPKU) di Jakarta [13]. Dengan contoh data yang telah diunduh.
Tabel 1. Contoh data situs web Jakarta Open Data
tanggal pm10 so2 co o3 no2 max critical categori lokasi_spku 1/1/2010 60 4 73 27 14 73 CO SEDANG DKI1 1/2/2010 32 2 16 33 9 33 O3 BAIK DKI1 1/3/2010 27 2 19 20 9 27 PM10 BAIK DKI1 … … … … … … … … … …
B. Pra-pemrosesan data
Dataset pada situs web Jakarta Open Data memberikan data bulanan dari tujuh parameter sehingga diperlukan  pra-pemrosesan  data  agar  data  dapat  digunakan  dalam  melakukan  pemodelan.  Pra- pemrosesan data untuk dataset diantaranya adalah penyatuan data ( data integration ) dan penanganan nilai yang hilang ( missing values )[14].
Data  integration adalah  proses  menggabungkan  data  dari  berbagai  sumber  menjadi  satu  set  data yang konsisten. Data intergration melibatkan pengumpulan, pemrosesan, dan penyimpanan data dalam satu  lokasi  [15].  Dari  data  ISPU  yang  telah  diunduh  digunakan  nilai  pengukuran  parameter  karbon monoksida (CO) dan tanggal yang disatukan dalam satu kolom sehingga memberikan data deret waktu ( time series ) yang runtut yang tersimpan. Dengan contoh kolom seperti pada Tabel 2.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Tabel 2. Contoh format dataset karbon monoksida
tanggal co 1 … … 2 … …
Dalam  penelitian  ini,  metode  pra-pemrosesan data mining akan  digunakan  untuk  memeriksa  dan menangani  nilai yang  hilang  ( missing  values )  dalam  dataset karbon  monoksida  (CO). Missing value adalah nilai  yang  hilang  dalam  dataset yang  dapat  muncul  karena  berbagai  alasan,  seperti kesalahan dalam pengumpulan data atau kegagalan sistem [16].
Untuk menangani missing value , Ada beberapa strategi yang dapat digunakan, salah satunya seperti yang digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  mengisi missing  val ue  dengan  menghitung rata-rata  dan kemudian menggantikan missing value dengan nilai rata-rata tersebut, yang dikenal sebagai imputasi mean [17].
Imputasi mean dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata ( mean ) untuk variabel missing values . Menghitung mean hanya  dari  nilai-nilai  yang  ada,    mengabaikan missing  values. Selanjutnya  data missing value diganti  dengan  nilai mean yang  telah  dihitung.  Nilai mean memberikan estimasi  yang masuk akal untuk missing value berdasarkan distribusi data. Dengan mean diberikan oleh [18].
𝑥̅ = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑥=1 𝑛 (1)
x̅ = nilai rata-rata x i = Data ke-i n = Jumlah data i = Data ke satu sampai n
Pada  tahap  pra-pemoresesan  data  penyatuan  data ( data  integration )  dan  penanganan  nilai yang hilang ( missing values ). Penyatuan data dan input nilai mean pada nilai yang hilang ( missing values ) pada dataset. Sehingga pada dataset yang telah siap memiliki data dengan jumlah 4383 baris konsentrasi polutan karbon monoksida (CO). Tabel 3 adalah contoh untuk dataset yang telah siap.
Tabel 3. Dataset yang siap diolah
tanggal co 1 01/01/2010 73 2 02/01/2010 16 3 03/01/2010 19 … … … 4381 29/12/2021 15 4382 30/12/2021 17 4383 31/12/2021 44

## C. Konfigurasi Pengujian Model
Untuk melakukan percobaan prediksi menggunakan library python data mining , digunakan sebuah library PyCaret. Library PyCaret adalah sebuah library low code untuk sebuah machine learning . Low code berarti hanya membutuhkan sedikit kode dalam penggunaannya [16] . Selain itu library PyCaret dapat melakukan komparasi beberapa model untuk mendapatkan performa model terbaik [19].
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Sebelum  melakukan  perngujian  model,  dilakukan  konfigurasi  untuk  mengatur  lingkungan percobaan  dalam library PyCaret  [6].  Dalam  penelitian  ini  digunakan  konfigurasi library PyCaret seperti yang dijelaskan pada Tabel 4.
Tabel 4. Konfigurasi setup data mining Description Setup parameter value Target target co forecast horizon fh 31 session_id session_id 123 Fold Number fold 5 level of output verbose TRUE Remove Harmonics remove_harmonics TRUE Seasonal Period(s) Tested seasonal_period 7 Fold Generator fold_strategy sliding Max Period to Consider max_sp_to_consider 48 Harmonics Order Method harmonic_order_method harmonic_strength Num Seasonalities to Use num_sps_to_use 1 confidence level coverage 0,7

## D. Pengujian Model Prediksi
Untuk  mendapatkan  model data  mining terbaik  dari library python,  dilakukan  pengujian menggunakan library PyCaret [6].  Dataset  karbon  monoksida  (CO)  yang  telah  siap  diproses menggunakan model yang berada dalam library PyCaret , Seperti yang dijelaskan pada Tabel 5 [20] .

## Tabel 5. Model prediksi
Index Model Keunggulan Kekurangan Refrensi ada_cds_dt AdaBoost Fleksibel dan optimalisasi model Sensitif pada fitur yang banyak [21][22] arima ARIMA Fleksibilitas Rumit dan waktu proses yang lama [23][24] auto_arima Auto ARIMA Fleksibilitas Waktu proses yang lama [19][24] br_cds_dt Bayesian Ridge Adaptasi model dan pelatihan yang cepat Kompleksitas komputasi [25] croston Croston Sederhana dan Efisien Bias dalam Peramalan dt_cds_dt Decision Tree Mengolah data dalam berbagai format Sensitif terhadap noise. [9][26] en_cds_dt Elastic Net Menanangani kekurangan model Lasso Kompleksitas model [27] et_cds_dt Extra Trees Efisien Sensitivitas terhadap Noise [28] xgboost_cds _dt Extreme Gradient Boosting Penanganan missing value Membutuhkan waktu untuk pelatihan [29] gbr_cds_dt Gradient Boosting Penanganan missing value Membutuhkan waktu untuk pelatihan [29] grand_mean s Grand Means Forecaster Sederhana untuk dipahami dan diimplementasikan Tidak menangkap pola kompleks dalam data [30] huber_cds_d t Huber Menangani data outlier lebih baik Parameter yang tepat untuk hasil optimal [31] knn_cds_dt K Neighbors Menangani data berskala besar Sensitif terhadap data noise dan outlier [18]
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024] llar_cds_dt Lasso Least Angular Regressor Efisien dalam mengatasi multikolinearitas Tidak bekerja dengan baik jika ada noise atau outlier dalam data [32] lasso_cds_dt Lasso Efisien dalam mengatasi multikolinearitas Tidak bekerja dengan baik jika ada noise atau outlier dalam data [32] lightgbm_cd s_dt Light Gradient Boosting Efisien dalam penggunaan memori dan waktu Hasil bias jika nilai precision dan recall berbeda jauh dari nilai akurasinya [33] Index Model Keunggulan Kekurangan Refrensi lr_cds_dt Linear Mudah dipahami dan efisien Membuat asumsi bahwa hubungan antara variabel bebas [34] naive Naive Forecaster Mudah dipahami dan efisien Tidak dapat menangkap pola yang kompleks [35] omp_cds_dt Orthogonal Matching Pursuit Lebih cepat dan efisien Tidak bekerja dengan baik jika ada noise atau outlier dalam data [36][37] rf_cds_dt Random Forest Lebih cepat dan efisien Akurasi validasinya mungkin lebih rendah [7][38] ridge_cds_dt Ridge Menangani multicollinearity dan mencegah overfitting Tidak bekerja dengan baik jika ada outlier dalam data [39] snaive Seasonal Naive Forecaster Hasil yang cukup akurat jika data memiliki pola musiman yang stabil Tidak bekerja dengan baik jika ada fluktuasi non- musiman dalam data [40] stlf STLF Fleksibilitas yang tinggi, lebih modern dibandingkan dengan ARIMA Dipengaruhi banyaknya data hilang, hanya sesuai untuk beberapa jenis data [41]

## E. Dekomposisi Data Untuk Prediksi
Untuk mendapatkan analisis dataset karbon monoksida digunakan metode dekomposisi addictive. Metode tersebut digunakan untuk pemecahan data aktual guna mendapatkan analisis data konsentrasi CO  di  Jakarta  [42] . Metode  dekomposisi addictive digunakan  dalam  analisis  data time  series yang memecah data menjadi beberapa pola dan mengidentifikasi masing-masing komponen dari data tersebut secara terpisah  untuk  melakukan  mendukung  model  presdiksi  [43].   Dalam  penelitian  ini  digunakan metode  dekomposisi  untuk  pemisahan  data  menjadi  komponen  tren,  musiman,  dan  residu  yang kemudian dianalisis untuk mendukung model prediksi [44].

## F. Evaluasi Prediksi Model Data Mining
Untuk  mendapatkan  model  prediksi  konsentrasi  karbon  monoksida  terbaik  dari library data mining [6]. Model dalam library python diuji untuk melihat keakuratan model memprediksi konsentrasi karbon monoksida berdasarkan data historis [45]. Menggunakan subset pengujian, evaluasi model data mining dengan metrik yang sesuai [46].
Setiap model diuji menggunakan sejumlah metrik evaluasi, termasuk MASE ( Mean Absolute Scaled Error ), RMSSE ( Root Mean Squared Scaled Error ), MAE ( Mean Absolute Error ), RMSE ( Root Mean Squared Error ),  MAPE ( Mean  Absolute Percentage  Error )  dan  SMAPE ( Symmetric Mean  Absolute Percentage  Error )  [47].  Metrik  evaluasi  tersebut    memberikan  ukuran  tentang  seberapa  baik  model dapat memprediksi konsentrasi karbon monoksida, dengan nilai yang lebih rendah menunjukkan kinerja yang lebih baik [48].
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Model  dengan  nilai  evaluasi  terbaik,  yang  menunjukkan  tingkat  kesalahan  prediksi  terendah  dan kemampuan  penjelasan  variabilitas  data  yang  baik,  dipilih  sebagai  model  terbaik  untuk  digunakan dalam prediksi konsentrasi CO di Jakarta [11].
Model  prediksi  terbaik  kemudian  di  analisis  berdasarkan  nilai  metriks  evaluasi  MASE  ( Mean Absolute Scaled  Error ),  RMSSE  ( Root Mean  Squared  Scaled  Error ),  MAE  ( Mean  Absolute  Error ), RMSE (Root  Mean  Squared  Error) ,  MAPE (Mean  Absolute  Percentage  Error) dan  SMAPE ( Symmetric  Mean  Absolute  Percentage  Error )  [47].  Nilai  model  terbaik  di  evaluasi  pada  tiap  nilai metrik  untuk  melihat  performa  model  [49].  Nilai  metriks  evaluasi  model  diperoleh  berdasarkan perhitungan berikut.
MASE (Mean Absolute Scaled Error) diberikan oleh [50]:
𝑀𝐴𝑆𝐸 = 1 ℎ ∑ [𝑦 𝑡 +𝑗 − 𝑦̂ 𝑡 +𝑗 ] ∆ 𝑦 ℎ 𝑗=1
(2) RMSSE (Root Mean Squared Scaled Error) diberikan oleh [51]:
𝑅𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 ℎ ∑ [(𝑦 𝑡 +𝑗 ) − (𝑦̂ 𝑡 +𝑗 )] 2 ∆ 𝑦 2 ℎ 𝑗=1
(3) MAE (Mean absolute error) diberikan oleh [52]:
𝑀𝐴𝐸 = 1 ℎ ∑(𝑦 𝑡+𝑗 − 𝑦̂ 𝑡+𝑗 ) ℎ 𝑗=1
(4) RMSE (Root Mean Squared Error) diberikan oleh [52]:
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 ℎ ∑(𝑦 𝑡 +𝑗 − 𝑦̂ 𝑡 +𝑗 ) 2 ℎ 𝑗=1
(5)
MAPE (Mean Absolute Percentage Error) diberikan oleh [53]
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 ℎ ∑ |𝑦 𝑡 +𝑗 − 𝑦̂ 𝑡 +𝑗 | 𝑦 𝑡 +𝑗 ℎ 𝑗=1
(6) SMAPE (Symmetric Mean Absolute Percentage Error) diberikan oleh [53]:
𝑆𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 ℎ ∑ [(𝑦 𝑡 +𝑗 ) − (𝑦̂ 𝑡 +𝑗 )] [(𝑦̂ 𝑡 +𝑗 ) + (𝑦 𝑡 +𝑗 )] 2 ℎ 𝑗=1 (7)
Keterangan  : y t+j = data aktual ke-i, ŷ t+j = nilai prediksi ke-i, dan h    = jumlah data.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]

## G. Implementasi Model Prediksi
Model  terbaik  dalam  melakukan  pengujian  pemodelan forecast polutan  CO  kemudian  di implementasikan dalam melakukan forecast atau prediksi polutan CO di Jakarta. Dengan melakukan plotting hasil prediksi menggunakan grafik untuk selanjutnya dilakukan analisis [54].
Dalam penelitian ini menggunakan tahapan penelitian seperti dijelaskan pada gambar 1.
Gambar 1. Tahap pengolahan data

## 3. Hasil dan Pembahasan

## A. Dekomposisi Data Aktual
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Seperti yang ada pada gambar 2, dalam analisis time series model prediksi memungkinkan untuk memecah  data time  series menjadi  beberapa  komponen.  Seperti  pada  gambar  2  merupakan  hasil dekomposisi dataset CO, dataset CO dipecah menggunakan dekomposisi klasik dengan metode aditif pada  data time  series untuk  konsentrasi  karbon  monoksida  (CO)  [55]. Pada  hasil  dekomposisi  data aktual menampilkan grafik Seasonal (musiman), Trend (tren), Residual (residu). Secara umum grafik tersebut  berguna  untuk  memberikan  pemahaman  dari  faktor  serta  gangguan  yang  kemungkinan berpengaruh pada proses prediksi konsentrasi polutan CO.
Dari  grafik  trend,  menggambarkan  bahwa  tren  tersebut  relatif  stabil  dengan  beberapa  grafik fluktuatif.  Pada  Januari  2020  hingga  Maret  2020  terlihat  tren  konsentrasi  polutan  karbon  monoksida mengalami tren yang menurun. Setelah itu, tren menunjukkan stabilisasi dengan fluktuasi kecil hingga akhir tahun 2020. Pada rentang waktu Januari 2021 hingga Desember 2021 terlihat grafik tren sedikit terjadi peningkatan dengan beberapa fluktuasi konsentrasi CO. Secara umum grafik tren menunjukkan bahwa konsentrasi CO di Jakarta memiliki kecenderungan yang stabil, dengan beberapa fluktuasi yang terjadi seperti pada sekitar Januari 2020 dan sekitar Januari 2021.

## B. Hasil Pengujian Model Prediksi
Nilai MAE dan RMSE yang lebih rendah menunjukkan bahwa model ini memiliki kesalahan absolut dan kuadrat rata-rata yang lebih rendah, yang berarti model ini lebih akurat dalam memprediksi data. Berdasarkan  Tabel  6  hasil  pengujian  beberapa  model data  mining ,  menunjukkan  bahwa  model K Neighbors with Conditional Deseasonalize & Detrending memiliki nilai MAE dan RMSSE terendah dengan nilai MAE sebesar 2.739 dan nilai RMSE sebesar 3.3863, dimana nilai evaluasi model model K Neighbors  with Conditional  Deseasonalize  & Detrending tersebut  lebih  rendah  dibandingkan  model data mining lainnya. Model K Neighbors with Conditional Deseasonalize & Detrending juga memiliki nilai terendah pada metriks evaluasi MASE dan RMSSE. Model tersebut memiliki nilai MASE sebesar 0.2942 dan nilai RMSSE sebesar 0.2483
Selain  itu,  nilai  MAPE  dan  SMAPE  yang  lebih  rendah menunjukkan  bahwa  model  ini  memiliki kesalahan  persentase  yang  lebih  rendah.  Pada  hasil  pengujian  beberapa  model  prediksi  model K Neighbors  with Conditional  Deseasonalize  & Detrending memiliki  nilai  MAPE  dan  SMAPE  yang lebih rendah daripada model lainnya. Nilai MAPE model K Neighbors with Conditional Deseasonalize & Detrending sebesar  0.1975  dan  nilai  SMAPE  sebesar  0.1993,  dimana  nilai  evaluasi  model K Neighbors with Conditional Deseasonalize & Detrending lebih kecil daripada model lainnya. Sehingga model K Neighbors with Conditional Deseasonalize & Detrending memiliki kesalahan presentase yang lebih rendah daripada model lainnya.
Berdasarkan penjelasan tersebut serta hasil pengujian model prediksi yang disajikan pada Tabel 4, model K  Neighbors  with Conditional  Deseasonalize  & Detrending sebagai  model peramalan  dengan performa terbaik karena memiliki nilai akurasi terbaik untuk metrik evaluasi MASE, RMSSE, MAE, RMSE, MAPE dan SMAPE dengan waktu proses model K Neighbors with Conditional Deseasonalize & Detrending selama  0.3720  detik.  Sebab  nilai  evaluasi  menunjukkan  bahwa  model K  Neighbors memiliki tingkat kesalahan yang lebih rendah dibandingkan model lainnya dalam tabel.
Tabel 6. Model dengan performa prediksi terbaik
Model MASE RMSSE MAE RMSE MAPE SMAPE TT (Sec) K Neighbors with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.2942 0.2483 2.7362 3.3863 0.1975 0.1993 0.3720 Linear with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.3400 0.2954 3.1630 4.0291 0.2360 0.2215 0.4340
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024] Ridge with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.3400 0.2954 3.1630 4.0291 0.2360 0.2215 0.4180 Bayesian Ridge with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.3404 0.2953 3.1665 4.0275 0.2368 0.2220 0.3080 Elastic Net with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.3414 0.2958 3.1761 4.0349 0.2379 0.2229 0.3020 Light Gradient Boosting with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.3421 0.2812 3.1816 3.8348 0.2654 0.2344 15.360 Model MASE RMSSE MAE RMSE MAPE SMAPE TT (Sec) Lasso Least Angular Regressor with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.3427 0.2964 3.1882 4.0424 0.2395 0.2242 0.4640 Lasso with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.3427 0.2964 3.1881 4.0424 0.2395 0.2241 0.4780 Huber with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.3542 0.2996 3.2943 4.0859 0.2342 0.2350 0.3780 Auto ARIMA 0.3738 0.3761 3.4780 5.1303 0.2757 0.2626 2.790.880 Random Forest with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.3892 0.3200 3.6208 4.3648 0.3198 0.2719 45.980 Extreme Gradient Boosting with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.4073 0.3297 3.7885 4.4965 0.3040 0.2611 0.6220 Gradient Boosting with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.4175 0.3399 3.8846 4.6366 0.3538 0.2916 20.040 Extra Trees with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.4349 0.3382 4.0460 4.6131 0.3437 0.2975 15.000 Croston 0.4882 0.3897 4.5419 5.3150 0.3579 0.3356 0.0420 ARIMA 0.4896 0.5529 4.5543 7.5401 0.3689 0.3319 13.360 STLF 0.5346 0.4287 4.9732 5.8467 0.3870 0.3741 0.7480 Decision Tree with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.5400 0.4311 5.0231 5.8796 0.3743 0.3766 0.3840 Orthogonal Matching Pursuit with Cond. Deseasonalize & Detrending 0.5520 0.4388 5.1380 5.9871 0.5107 0.3629 0.3000 Naive Forecaster 0.5588 0.4540 5.2000 6.1935 0.4131 0.3866 14.740 Seasonal Naive Forecaster 0.5865 0.4764 5.4571 6.4978 0.4367 0.4160 0.1060 AdaBoost with Cond. Deseasonalize & Detrending 13.436 10.234 12.4980 13.9571 10.679 0.6332 0.6880 Grand Means Forecaster 17.171 12.111 15.9806 16.5236 14.874 0.7630 0.0540

## C. Hasil Prediksi Model Terhadap Konsentrasi CO
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Gambar 3. Komparasi prediksi model K Neighbors with Conditional Deseasonalize & Detrending dengan data aktual Pada gambar 3, menampilkan dua garis, yaitu co dengan warna biru mewakili data aktual, dan garis K  NeighborsRegressor berwarna  oranye  mewakili  data  hasil  prediksi  dari  model K  Neighbors with Conditional Deseasonalize & Detrending .
Kedua  garis  menunjukkan  tren  yang  serupa  dengan  fluktuasi  nilai  dari  waktu  ke  waktu. tampak bahwa  model K  Neighbors  with Conditional  Deseasonalize  & Detrending memiliki  tingkat  akurasi yang cukup baik dalam memprediksi konsentrasi karbon monoksida (CO) untuk sebagian besar periode yang ditampilkan. Garis biru yang mewakili data aktual dan garis oranye yang mewakili prediksi model cenderung  mengikuti  pola  yang  sama,  naik  dan  turun  secara  bersamaan,  yang  menunjukkan  bahwa model tersebut mampu menangkap tren umum dalam data
Namun,  terdapat  beberapa  perbedaan  antara  nilai  aktual  dan  prediksi,  yang  merupakan  hal  yang umum  dalam  pemodelan  prediktif.  Perbedaan  ini  bisa  disebabkan  oleh  berbagai  faktor,  seperti perubahan mendadak dalam data yang tidak dapat diprediksi oleh model atau keterbatasan model dalam menangkap semua dinamika yang ada dalam data.

## D. Evaluasi Model Forecast Konsentrasi CO
Tabel 7. metrik nilai evaluasi model K Neighbors with Conditional Deseasonalize & Detrending
Nilai  MASE  yang  berfluktuasi  menunjukkan adanya  variasi  dalam  kinerja  model  relatif  terhadap model  naif.  Nilai  terendah  pada  8/29/2021sebesar  0.1944  menandakan  kinerja  terbaik  model  pada tanggal tersebut. Rata-rata MASE adalah 0.2258, dengan standar deviasi (SD) 0.0759.
Nilai RMSSE yang semuanya di bawah satu menunjukkan bahwa model secara konsisten memiliki kinerja yang baik. Nilai terendah sebesar 0.1944 pada 8/29/2021 menunjukkan kinerja terbaik model. Dengan rata-rata nilai RMSSE adalah 0.2884, dengan SD 0.0629
Nilai  MAE  yang  bervariasi  menunjukkan  besarnya  rata-rata  kesalahan  prediksi  model.  Nilai terendah pada tanggal 8/29/2021 sebesar 2.1220 menandakan kesalahan rata-rata terkecil pada tanggal tersebut. Dengan rata-rata nilai MAE adalah 3.2405, dengan SD 0.7092
Nilai RMSE berfungsi untuk mengukur tingkat kesalahan hasil prediksi dari suatu model. Dimana semakin  kecil  nilai  RMSE,  semakin  baik  performa  model.  Nilai  terendah  pada  tanggal  8/29/2021 sebesar 2.6740 menunjukkan kinerja terbaik model pada tanggal tersebut. Dengan rata-rata nilai MAE adalah 3.9695, dengan SD 0.8581.
Nilai MAPE yang lebih rendah menunjukkan akurasi prediksi yang lebih tinggi sebagai persentase. Nilai terendah sebesar 0.2068 pada tanggal 8/29/2021 menunjukkan kinerja terbaik model pada tanggal tersebut. Rata-rata MAPE adalah 0.2786, dengan SD 0.0500
cutoff MASE RMSSE MAE RMSE MAPE SMAPE 0 6/28/2021 0.3703 0.2842 3.5246 3.9414 0.2898 0.2458 1 7/29/2021 0.3391 0.2655 3.2057 3.6653 0.2932 0.2454 2 8/29/2021 0.2258 0.1944 2.1220 2.6740 0.2068 0.1775 3 9/29/2021 0.4616 0.3882 4.3092 5.3242 0.3560 0.2840 4 10/30/2021 0.3272 0.3099 3.0412 4.2425 0.2470 0.2295 Mean 0.3448 0.2884 3.2405 3.9695 0.2786 0.2364 SD 0.0759 0.0629 0.7092 0.8581 0.0500 0.0345
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1] [Januari 2024]
Nilai  SMAPE  yang  lebih  rendah  menunjukkan  akurasi  prediksi  yang  lebih  tinggi  dengan memperlakukan overestimate dan underestimate secara setara. Nilai terendah dengan nilai 0.1775 pada 8/29/2021 menunjukkan kinerja terbaik model pada tanggal tersebut. Rata-rata SMAPE adalah 0.2364, dengan SD 0.0345.
Berdasarkan nilai metrik MASE, RMSSE, MAE, RMSE, MAPE dan SMAPE model K Neighbors with Conditional  Deseasonalize  & Detrending memiliki  nilai  evaluasi  metriks  dengan  tingkat kesalahan  yang  rendah.  Hal  ini  menunjukkan  model K  Neighbors  with Conditional  Deseasonalize & Detrending memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  menjelaskan  variabilitas  data  dan  melakukan prediksi  dengan  tingkat  kesalahan  yang  rendah.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  model tersebut memiliki performa yang baik dalam memprediksi polutan karbon monoksida di Jakarta.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  data  dan evaluasi  model,  dapat  disimpulkan  bahwa model K  Neighbors with Conditional  Deseasonalize  & Detrending adalah model  dengan  performa  terbaik  dalam memprediksi  konsentrasi  karbon  monoksida  (CO)  berdasarkan  dataset yang  diberikan.  Model ini memproses data selama 0.3720 detik dan menunjukkan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan model lainnya  dengan nilai  MASE  sebesar  0.2942,  RMSSE  sebesar  0.2483,  MAE  sebesar  2.7362, RMSE sebesar 3.3863, MAPE sebesar 0.1975 dan SMAPE sebesar 0.1993.
Hasil  prediksi  model K  Neighbors  with  Conditional  Deseasonalize  &  Detrending menunjukkan bahwa  model  ini  mampu  menangkap  tren  umum  dalam  data  dan  memberikan  prediksi  yang  cukup akurat untuk  sebagian  besar  periode  yang  ditampilkan.  Namun,  ada  beberapa  perbedaan antara  nilai aktual  dan  prediksi,  yang  mungkin  disebabkan  oleh  berbagai  faktor.  Secara  keseluruhan,  model K Neighbors  with  Conditional  Deseasonalize  &  Detrending ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi konsentrasi CO, tetapi perlu dilakukan penyesuaian dan peningkatan untuk meningkatkan akurasi

## Daftar Pustaka
[1] D.  Y.  Damara,  I.  W.  Wardhana,  dan  E.  Sutrisno,  “ANALISIS  DAMPAK  KUALITAS  UDARA KARBON MONOKSIDA (CO) DI SEKITAR JL. PEMUDA AKIBAT KEGIATAN CAR FREE DAY MENGGUNAKAN PROGRAM CALINE4 DAN SURFER (STUDI KASUS: KOTA SEMARANG),” Jurnal Teknik Lingkungan , vol. 6, no. 1, 2017.
[2] A. I. Sang, E. Sutoyo, dan I. Darmawan, “ANALISIS DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI DATA KUALITAS  UDARA  DKI  JAKARTA  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  DECISION  TREE  DAN SUPPORT  VECTOR  MACHINE  DATA  MINNING  ANALYSIS  FOR  CLASSIFICATION  OF  AIR QUALITY DATA DKI JAKARTA USING DECISION TREE ALGORTHM AND SUPPORT VECTOR MACHINER ALGORITHM,” e-Proceeding of Engineering , vol. 8, no. 5, hlm. 8954–8963, 2021.
[3] M. Astriyani, I. N. Laela, D. P. Lestari, L. Anggraeni, dan T. Astuti, “ANALISIS KLASIFIKASI DATA KUALITAS UDARA DKI JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA C.45,” JURNAL SISTEM & TEKNOLOGI INFORMASI KOMUNIKASI , vol. 6, no. 1, hlm. 36–41, 2022.
[4] IQAir, “2019 WORLD AIR QUALITY REPORT Region & City PM2.5 Ranking,” 2019.
[5] A.  D.  Wiranata,  S.  Soleman,  I.  Irwansyah,  I.  K.  Sudaryana,  dan  R.  Rizal,  “KLASIFIKASI  DATA MINING  UNTUK  MENENTUKAN  KUALITAS  UDARA  DI  PROVINSI  DKI  JAKARTA MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBORS  (K-NN),” Infotech:  Journal  of Technology Information , vol. 9, no. 1, hlm. 95–100, Jun 2023, doi: 10.37365/jti.v9i1.164.
[6] A.  R.  Abidin,  I.  Kadek,  dan  D.  Nuryana,  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Mengukur  Tingkat  Kepuasan Mahasiswa  Terhadap  Sistem  Informasi  Penilaian  Nonakademik  UNESA (SIPENA),” Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence , vol. 04, no. 04, hlm. 129–138, 2023.
[E-ISSN 2656-0321] [Vol 18 No 1]
[Januari 2024]
[7] A. Nugroho, I. Asror, dan Y. F. A. Wibowo, “Klasifikasi Tingkat Kualitas Udara DKI Jakarta Berdasarkan Open Government Data Menggunakan Algoritma Random Forest,” e-Proceeding  of  Engineering ,  vol. Vol.10, No.2, hlm. 1824, Apr 2023.
[8] D. H. Kamagi dan S. Hansun, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa,” Jurnal  ULTIMATICS ,  vol.  6,  no.  1,  hlm.  15–20,  Jun  2014,  doi: 10.31937/ti.v6i1.327.
[9] A. Muzakir dan R. A. Wulandari, “Model Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” Scientific Journal of Informatics , vol. 3, no. 1, 2016, [Daring]. Tersedia pada: http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji
[10] S.  Qomariah,  H.  Ekawati,  dan  S.  Belareq,  “IMPLEMENTASI  METODE  DATA  MINING  APRIORI PADA  APLIKASI  PENJUALAN  PT.  TIGA  RAKSA  SATRIA,” Komputasi:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer dan Matematika , vol. 17, no. 1, hlm. 329–338, Jan 2020, doi: 10.33751/komputasi.v17i1.1747.
[11] A.  Amalia,  A.  Zaidiah,  dan  I.  N.  Isnainiyah,  “PREDIKSI  KUALITAS  UDARA  MENGGUNAKAN ALGORITMA  K-NEAREST  NEIGHBOR,” Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran  Informatika , vol. 07, no. 02, hlm. 465–507, Jun 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://data.jakarta.go.id/.
[12] A. Nugroho, I. Asror, dan Y. F. A. Wibowo, “Klasifikasi Tingkat Kualitas Udara DKI Jakarta Berdasarkan Open Government Data Menggunakan Algoritma Random Forest,” e-Proceeding of Engineering , vol. 10, no. 2, hlm. 1824–1834, 2023.
[13] Portal Data Terpadu Pemprov DKI Jakarta, “Open Data Jakarta.” Diakses: 29 Desember 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://data.jakarta.go.id/
[14] R.  F.  Putra dkk. , DATA  MINING:  Algoritma  dan  Penerapannya .  PT.  Sonpedia  Publishing  Indonesia, 2023.
[15] G.  K.  Geofanny,  “Sistem  Manajemen  Risiko  Berbasis  ISO  31000:  2018  Di  PT.  Bawen  Mediatama,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 9, no. 4, hlm. 2870–2878, 2022.
[16] M. T. Anwar dan D. R. A. Permana, “Perbandingan Performa Model Data Mining untuk Prediksi Dropout Mahasiwa,” Jurnal  Teknologi  dan  Manajemen ,  vol.  19,  no.  2,  hlm.  33–40,  Agu  2021,  doi: 10.52330/jtm.v19i2.34.
[17] M. D. Purbolaksono, M. Irvan Tantowi, A. Imam Hidayat, dan A. Adiwijaya, “Perbandingan Support Vector Machine dan Modified Balanced Random Forest dalam Deteksi Pasien Penyakit Diabetes,” Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  hlm.  393–399,  Apr  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i2.3008.
[18] R. M. Syauqi, P. N. Sabrina, dan I. Santikarama, “K-Means Clustering with KNN and Mean Imputation on CPU Benchmark Compilation Data,” Journal of Applied  Informatics and Computing , vol. 7, no. 2, hlm. 231–239, Des 2023, doi: 10.30871/jaic.v7i2.6491.
[19] M. T. Anwar dan D. R. A. Permana, “Perbandingan Performa Model Data Mining untuk Prediksi Dropout Mahasiwa,” Jurnal  Teknologi  dan  Manajemen ,  vol.  19,  no.  2,  hlm.  33–40,  Agu  2021,  doi: 10.52330/jtm.v19i2.34.
[20] Moez Ali, “PyCaret: An open source, low-code machine learning library in Python,” PyCaret version 1.0. Diakses: 3 Januari 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://www.pycaret.org
[21] A. Byna dan M. Basit, “PENERAPAN METODE ADABOOST UNTUK MENGOPTIMASI PREDIKSI PENYAKIT STROKE DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 9, no. 3, hlm. 407–411, Nov 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.1023.
[22] L. D. Utami, S. Tinggi, M. Informatika, D. Komputer, N. Mandiri, dan R. S. Wahono, “Integrasi Metode Information  Gain  Untuk  Seleksi  Fitur  dan  Adaboost  Untuk  Mengurangi  Bias  Pada  Analisis  Sentimen Review Restoran Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Journal of Intelligent Systems , vol. 1, no. 2, 2015, [Daring]. Tersedia pada: http://journal.ilmukomputer.org
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 18 No 1] [Januari 2024]
[23] A. H. Hutasuhut, W. Anggraeni, dan R. Tyasnurita, “Pembuatan Aplikasi Pendukung Keputusan Untuk Peramalan Persediaan Bahan Baku Produksi Plastik Blowing dan Inject Menggunakan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Di CV. Asia,” JURNAL TEKNIK POMITS , vol. 3, no. 2, hlm. 169–174, 2014.
[24] S.  R.  Ningtiyas,  “Aplikasi  metode  double  exponential  smoothing  holt  dan  arima  untuk  meramalkan voluntary counseling and testing (Vct) odha di Provinsi Jawa Timur,” The Indonesian Journal of Public Health , vol. 13, no. 2, 2018.
[25] W.  A.  Septiana  dan  S.  Soehardjoepri,  “Penerapan  Metode  Bayes  dalam  Menentukan Model  Estimasi Reliabilitas Pompa Submersible pada Rumah Pompa Wendit I PDAM Kota Malang,” Jurnal Sains dan Seni ITS , vol. 6, no. 2, hlm. A18–A23, 2017.
[26] S.  Supangat,  A. R.  Amna,  dan T. Rahmawati, “Implementasi  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Menentukan Status Berat Badan dan Kebutuhan Energi Pada Anak Usia 7-12 Tahun,” Teknika , vol. 7, no. 2, hlm. 73– 78, Nov 2018, doi: 10.34148/teknika.v7i2.90.
[27] H. E. Sinaga dan D. R. S. Saputro, “Performa Metode Elastic-Net dalam Kasus Multikolinearitas pada Analisis  Linear  Berganda,” Prosiding  Seminar  Pendidikan  Matematika  dan  Matematika ,  vol.  3,  Mei 2021, doi: 10.21831/pspmm.v3i0.123.
[28] A. Dharma, P. Manalu, G. S. Sinaga, R. Siringoringo, I.  S. Palangai, dan K. Setiawan, “Deteksi Pola Pasien Kanker Serviks dengan Algoritma Extra Trees dan K-Nearest Neighbor,” Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) , vol. 3, no. 1, hlm. 32–36, 2020.
[29] N.  B.  A.  B.  Arifin  dan  A.  Asmianto,  “SISTEM  PREDIKSI  PENJUALAN  MENGGUNAKAN KOMBINASI  METODE  MONTE  CARLO  DAN  DECISION  TREE  BERBASIS  WEBSITE,” MATHunesa:  Jurnal  Ilmiah  Matematika ,  vol.  11,  no.  2,  hlm.  274–286,  Agu  2023,  doi: 10.26740/mathunesa.v11n2.p274-286.
[30] J. C. Avendano, L. D. Otero, dan C. Otero, “Application of Statistical Machine Learning Algorithms for Classification of Bridge Deformation Data Sets,” dalam 2021  IEEE  International  Systems  Conference (SysCon) , IEEE, Apr 2021, hlm. 1–7. doi: 10.1109/SysCon48628.2021.9447056.
[31] C.  M.  Liapis  dan  S.  Kotsiantis,  “Energy  Balance  Forecasting:  An  Extensive  Multivariate  Regression Models Comparison,” dalam Proceedings of the 12th Hellenic Conference on Artificial Intelligence , New York, NY, USA: ACM, Sep 2022, hlm. 1–7. doi: 10.1145/3549737.3549782.
[32] A.  P.  Andana,  D.  Safitri,  dan  A.  Rusgiyono,  “MODEL  REGRESI  MENGGUNAKAN  LEAST ABSOLUTE SHRINKAGE AND SELECTION OPERATOR (LASSO) PADA DATA BANYAKNYA GIZI  BURUK  KABUPATEN/KOTA  DI  JAWA  TENGAH,”  2017.  [Daring].  Tersedia  pada: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:125666234
[33] F. I. Kurniadi dan P. D. Larasati, “Light  Gradient Boosting  Machine untuk Deteksi Penyakit Stroke,” Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) , vol. 6, no. 1, hlm. 67–72, Okt 2022, doi: 10.47970/siskom-kb.v6i1.328.
[34] F.  H.  Hamdanah  dan  D.  Fitrianah,  “Analisis  Performansi  Algoritma  Linear  Regression  dengan Generalized Linear Model untuk Prediksi Penjualan pada Usaha Mikra, Kecil, dan Menengah,” Jurnal Nasional  Pendidikan  Teknik  Informatika  (JANAPATI) ,  vol.  10,  no.  1,  hlm.  23,  Apr  2021,  doi: 10.23887/janapati.v10i1.31035.
[35] S.  Afralia  Hevit,  T.  Fahrudin,  dan  Rochmawati,  “PERBANDINGAN  MODEL  ESTIMASI  INFLASI PANGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAIVE  FORECASTER  DAN  EXPONENTIAL SMOOTHING,” Jurnal Manajemen dan Akuntansi , vol. 18, no. 2, hlm. 566–580, 2023.
[36] A.  Fatahillah  dan  I.  S.  Winardhi,  “Perbandingan  Inversi  Reﬂektiﬁtas  Menggunakan  Basis  Pursuit Inversion dan Orthogonal Matching Pursuit pada Lapisan Tipis,” Jurnal Geofisika , vol. 15, no. 2, hlm. 1, Nov 2019, doi: 10.36435/jgf.v15i2.401.
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 18 No 1] [Januari 2024]
[37] S.  Maria,  “Extension  de  Matching  Pursuit  au  modèle  des  moindres  carrés  totaux,”  2005.  [Daring]. Tersedia pada: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:169460737
[38] I. Wardhana, M. Ariawijaya, V. A. Isnaini, R. P. Wirman, dan S. T. S. Jambi, “Media Elektronik : 2580- 0760  Gradient  Boosting  Machine  ,  Random  Forest  dan  Light,”  2022.  [Daring].  Tersedia  pada: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:247217035
[39] S. Zahara dan Sugianto, “Peramalan Data Indeks Harga Konsumen Berbasis Time Series Multivariate Menggunakan Deep Learning,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 1, hlm. 24–30, Feb 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2562.
[40] S.  A.  Hevit,  T.  Fahrudin,  dan  R.  Rochmawati,  “PERBANDINGAN  MODEL  ESTIMASI  INFLASI PANGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAIVE  FORECASTER  DAN  EXPONENTIAL SMOOTHING,” Value :  Jurnal  Manajemen  dan  Akuntansi ,  2023,  [Daring].  Tersedia  pada: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:261056510
[41] A. L. Haritsah, “Implementasi Model STL (Seasonal Trend Decomposition Procedure based on Loess) dan  ARIMA  untuk  Prediksi  Konsentrasi  Kualitas  Udara,”  2015.  [Daring].  Tersedia  pada: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:158805962
[42] N. M. W. Satyawati, I. M. Candiasa, dan N. M. S. Mertasari, “PREDIKSI PENDUDUK MISKIN DI INDONESIA  MENGGUNAKAN  ANALISIS  DEKOMPOSISI,” Delta:  Jurnal  Ilmiah  Pendidikan Matematika , vol. 9, no. 1, hlm. 77, Jan 2021, doi: 10.31941/delta.v9i1.1248.
[43] S.  Yuni,  M.  W.  Talakua,  dan  Y.  A.  Lesnussa,  “PERAMALAN  JUMLAH  PENGUNJUNG PERPUSTAKAAN  UNIVERSITAS  PATTIMURA  AMBON  MENGGUNAKAN  METODE DEKOMPOSISI,” BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , vol. 9, no. 1, hlm. 41–50, Mar 2015, doi: 10.30598/barekengvol9iss1pp41-50.
[44] Sunarko, D. B. Syahna, S. Suryanto, dan I. Hamzah, “Decomposition analysis of air temperature data in Bangka Island,” dalam Proceedings of the National Seminar on Nuclear Energy Infrastructure , dalam Analisis  dekomposisi  data  temperatur  udara  di  Pulau  Bangka.  Indonesia:  Center  for  Nuclear  Energy Systems,  National  Nuclear  Energy  Agency,  2019,  hlm.  547.  [Daring].  Tersedia  pada: http://inis.iaea.org/search/search.aspx?orig_q=RN:52064606
[45] I. K. A. Wirayasa dan H. Santoso, “Analisis Employee Satisfaction Menggunakan Teknik Clustering Dan Classification Machine Learning,” Jurnal Ilmiah Komputer , vol. 18, no. 1, hlm. 1–10, 2022.
[46] A. Botchkarev, “Evaluating Performance of Regression Machine Learning Models Using Multiple Error Metrics in Azure Machine Learning Studio,” SSRN Electronic Journal , 2018, doi: 10.2139/ssrn.3177507.
[47] D.  Chicco,  M.  J.  Warrens,  dan  G.  Jurman,  “The  coefficient  of  determination  R-squared  is  more informative  than  SMAPE,  MAE,  MAPE,  MSE  and  RMSE  in  regression  analysis  evaluation,” PeerJ Comput Sci , vol. 7, hlm. e623, Jul 2021, doi: 10.7717/peerj-cs.623.
[48] A. T. Nurani, A. Setiawan, dan B. Susanto, “Perbandingan Kinerja Regresi Decision Tree dan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi BMI pada Dataset Asthma,” Jurnal Sains dan Edukasi Sains , vol. 6, no. 1, hlm. 34–43, Mei 2023, doi: 10.24246/juses.v6i1p34-43.
[49] I.  Lubis,  “ANALISIS  MODEL  VOLATILITAS  INDEKS  DAN  NILAI  MATA  UANG  DI  ASIA TENGGARA,” Jurnal Madani : Ilmu Pengetahuan, Teknologi dan Humaniora , vol. 1, no. 1, hlm. 123– 142, Mar 2018, doi: 10.33753/madani.v1i1.7.
[50] R. J. Hyndman dan A. B. Koehler, “Another look at measures of forecast accuracy,” Int J Forecast , vol. 22, no. 4, hlm. 679–688, Okt 2006, doi: 10.1016/j.ijforecast.2006.03.001.
[51] S. Makridakis, “Accuracy measures: theoretical and practical concerns,” Int J Forecast , vol. 9, no. 4, hlm. 527–529, Des 1993, doi: 10.1016/0169-2070(93)90079-3.
[52] S. Kolassa, “Evaluating predictive count data distributions in retail sales forecasting,” Int J Forecast , vol. 32, no. 3, hlm. 788–803, Jul 2016, doi: 10.1016/j.ijforecast.2015.12.004.
[E-ISSN 2656-0321]
[Vol 18 No 1] [Januari 2024]
[53] D.  Chicco,  M.  J.  Warrens,  dan  G.  Jurman,  “The  coefficient  of  determination  R-squared  is  more informative  than  SMAPE,  MAE,  MAPE,  MSE  and  RMSE  in  regression  analysis  evaluation,” PeerJ Comput Sci , vol. 7, hlm. e623, Jul 2021, doi: 10.7717/peerj-cs.623.
[54] P. Mayadewi dan E. Rosely, “PREDIKSI NILAI PROYEK AKHIR MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI DATA MINING,” dalam Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia , 2015, hlm. 329–334.
[55] O. J. Kendek, J. D. Prang, dan M. Paendong, “Prediksi Jumlah Pengunjung Perpustakaan Universitas Sam Ratulangi Manado Menggunakan Metode Dekomposisi,” d’CARTESIAN , vol. 3, no. 1, hlm. 73, Mar 2014, doi: 10.35799/dc.3.1.2014.4000.