## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 26 Nomor 1 Juni 2024

## PERAMALAN KONSENTRASI PM2.5 MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH DAN LONG SHORT-TERM MEMORY (STUDI KASUS: KOTA JAKARTA PUSAT)
Fardhi Dzakwan Fauzan 1 , Dhymas Adhyza Rayhan 1 , Hala Mutiara Putri 1 , Fitri Kartiasih 2, *
1 Program Studi DIV Komputasi Statistik, Politeknik Statistika STIS, Indonesia
2 Program Studi DIV Statistika, Politeknik Statistika STIS, Indonesia
Abstrak : Polusi udara merupakan masalah serius di Jakarta akibat revolusi industri dan aktivitas komuter yang tak pernah berhenti. Particulate matter ( PM) 2.5 merupakan salah satu dari 6 polutan berupa partikel tersuspensi berukuran  diameter  aerodinamis  lebih  kecil  dari  2,5  µm.  PM2.5  menyebabkan  terganggunya  sistem kardiovaskular  dan  respiratory,  mengakibatkan  kejadian  kelahiran  prematur,  dan  kejadian  berat  badan  lahir rendah. Oleh karena itu, dibutuhkan kebijakan dan aturan dari pemerintah terkait pengendalian polusi udara agar masyarakat  memperoleh  kesehatan  yang  lebih  baik,  mengurangi  kemacetan,  mitigasi  perubahan  iklim,  dan efisiensi  energi.  Peramalan  konsentrasi  PM2.5  menjadi  salah  satu  hal  penting  yang  dilakukan  untuk pengambilan  kebijakan  demi  tercapainya  visi  jangka  panjang  tahun  2030,  yaitu  kota  yang  aman,  nyaman, produktif,  berkelanjutan,  sebanding  dengan  kota  besar  lainnya  dan  rumah  bagi  warga  (Menuju  Udara  Bersih Jakarta).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  model  terbaik  untuk  peramalan  konsentrasi  PM2.5  di Wilayah  Jakarta  Pusat.  Metode  yang  digunakan,  yaitu Generalized  Autoregressive  Conditional Heteroskedasticity (GARCH) dengan Long Short-Term Memory (LSTM) dan menguji akurasi model dengan data sebenarnya.  Hasil  penelitian  memberikan  kesimpulan  bahwa  metode  LSTM  lebih  baik  dalam  meramalkan konsentrasi  PM2.5  berdasarkan  MAE,  MAPE,  MSE,  dan  RMSE.  Hasil  peramalan  dengan  metode  LSTM menunjukkan  bahwa  konsentrasi  PM2.5  di  Wilayah  Jakarta  Pusat  selama  48  jam  kedepan  berada  di  rentang tidak sehat bagi kelompok sensitif dan di beberapa jam berikutnya masuk ke kategori tidak sehat. Maka dari itu, dibutuhkan perhatian lebih dari pemerintah untuk melakukan pengendalian polusi udara demi kualitas udara dan kesehatan masyarakat kota.
Kata kunci: ARCH/GARCH, Jakarta Pusat, LSTM, PM2.5

## I. PENDAHULUAN 1
Revolusi  industri  mengakibatkan  kesuksesan besar  umat  manusia  dalam  perkembangan teknologi, masyarakat, dan penyediaan layanan.  Di  sisi  lain,  aktivitas  manusia  akibat dari  revolusi  industri  tersebut  berdampak buruk terhadap lingkungan dengan mencemari
* ) 222112042@stis.ac.id, fkartiasih@stis.ac.id
Diterima: 9 Februari 2024 Direvisi: 10 Mei 2024 Disetujui:14 Mei 2024 DOI: 10.23969/infomatek.v26i1.12603
air,  udara,  dan  tanah  sehingga  memproduksi sejumlah  besar  polutan  yang  berakibat  pada kesehatan  manusia  (Manisalidis  et  al.,  2020). Seperti contoh penggunaan perangkat elektronik  yang  dapat  menyebabkan  lebih banyak emisi di udara sehingga meningkatkan pemanasan  global  (Br  Perangin-angin  et  al., 2024;  Elheddad  et  al.,  2021;  Pribadi  & Kartiasih,  2020).  Selain  itu,  akibat  dari perluasan industri untuk meningkatkan kebutuhan energi juga menyebabkan peningkatan  emisi  polutan  (Kartiasih  &
Setiawan, 2020; Shafiei & Salim, 2014). World Health  Organization  (WHO)  juga  mengatakan bahwa  polusi  udara  bisa  sangat  parah  dan berdampak  pada  anak-anak  yang  tinggal  di negara berpenghasilan rendah-menengah yang  memiliki  tingkat  kualitas  udara  yang buruk  (Com,  2018).  Anak-anak  mempunyai risiko  khusus  akibat  terpapar  polusi  udara karena  organ  dan  sistem  di  dalam  tubuh mereka  masih  dalam  tahap  perkembangan. Selain itu, mereka juga memiliki laju pernapasan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan orang dewasa sehingga lebih banyak menghirup  udara  yang  tercemar  (American Lung  Association,  2023).  Oleh  karena  itu, polusi  udara  antropogenik  merupakan  salah satu  bahaya  kesehatan  saat  ini  di  dunia karena  menyebabkan  9  juta  kematian  setiap tahunnya (WHO, 2023).
World Health Organization (WHO)
menjelaskan  bahwa  terdapat  6  polutan  udara utama,  yaitu particulate  matter (PM),  ozon  di permukaan  tanah,  karbon  monoksida,  sulfur oksida, nitrogen oksida, dan timbal (Jayadri et al., 2024; Manisalidis et al., 2020;
Swardanasuta et al., 2024). Particulate matter (PM) merupakan sumber racun bagi kesehatan  (Mukherjee  &  Agrawal,  2017). Particulate  Matter (PM)  terbentuk  karena adanya  reaksi  kimia  di  atmosfer  antara berbagai  polutan. Particulate  matter baik PM2.5  atau  PM10  mengandung  tetesan  kecil cairan atau padatan yang dapat menyebabkan efek  kesehatan  yang  serius  (Cheung  et  al., 2011).  Namun,  partikel  halus  PM2.5  memiliki risiko kesehatan yang lebih besar (L. Zhang et al.,  2019).  Secara  khusus,  PM2.5,  partikel tersuspensi  yang  diameter  aerodinamisnya lebih  kecil  dari  2,5  µm  merupakan  polutan partikel yang paling terkenal dan telah menjadi masalah  di  seluruh  dunia  (G.  Zhang  et  al., 2018).  Berdasarkan  WHO  Global  Air  Quality Guidelines (2021), konsentrasi rata-rata
tahunan  PM2. 5  tidak  melebihi  5 μg/m3  dan NO2 tidak melebihi 10 μg/m3 dan pada musim puncak rata-rata konsentrasi O3 selama 8 jam tidak melebihi 60 μg/m.
Fakta lain menunjukkan  bahwa  partikel  PM2.5  dapat tertahan  di  atmosfer  dalam  waktu  yang  lama serta  menyebar  ke  tempat  lain  karena dimensinya yang sangat kecil (W. E. Wilson & Suh, 1997).  Partikel halus  tersebut  salah satu p enyebab  “kabut”  di  berbagai  daerah metropolitan (Kan et al., 2012). Sumber PM2.5 dapat bervariasi sesuai dengan lokasi, kondisi iklim,  sumber  emisi,  dan  pola  penyebaran (Thangavel  et  al.,  2022).  Jika  ditinjau  dari lokasi,  berbagai  sumber  dapat  berkontribusi dalam  konsentrasi  PM2.5  seperti  emisi kendaraan,  resuspensi  debu,  garam  laut, emisi  industri,  emisi  pesawat  terbang,  emisi kapal, dan pembakaran biomassa (Manousakas  et  al.,  2017).  Komponen  utama yang  menyusun  PM2.5,  yaitu  karbon  hitam (Bové  et  al.,  2019), polycyclic  aromatic hydrocarbons (Leachi  et  al.,  2020), aryl hydrocarbons (Zhao  et  al.,  2019), volatile organic  hydrocarbons (Puri  et  al.,  2017), logam  berat  (Manisalidis  et  al.,  2020), senyawa  organik  (Grzywa- Celińska  et  al., 2020),  mineral  (Kitamura  et  al.,  2018),  ion organik (Švédová  et  al.,  2020),  dan  bahan biologis (Shahrbaf et al., 2021).
Penelitian  membuktikan  bahwa  PM2.5  dapat memberikan  dampak  ke  sistem  yang  ada  di dalam tubuh. Efek jangka panjang dan jangka pendek  terpapar  PM2.5  mempengaruhi  efek kesehatan. Dilihat dari rentang waktu terpapar PM2.5,  jangka  pendek  memengaruhi  sistem kardiovaskular
yang menyebabkan
peningkatan peluang seseorang untuk
serangan  jantung  (Wyatt  et  al.,  2022).  Pada sistem respiratory, dapat menyebabkan aritmia, asma, bronkiolitis, dan mengi (Chen et al., 2021; Lei et al., 2019; Pini et al., 2021; Y. Zhang et al., 2020). Di sisi lain, paparan dalam
jangka  panjang  akan  mengakibatkan  kejadian kelahiran  prematur,  dan  kejadian  berat  badan lahir  rendah  (Xie  et  al.,  2021),  peningkatan risiko  alzheimer,  parkinson,  dan  penyakit neurodegeneratif (Wang et al., 2021). Ditambah  lagi  penelitian  mengenai  gangguan spektrum autisme, menunjukkan bahwa PM2.5  kemungkinan  terkait  dengan  penyakit perkembangan  saraf  (Costa  et  al.,  2020). Studi  lain  juga  menunjukkan  bahwa  ada hubungan  antara  PM2.5  dan  risiko  kanker paru-paru  (Hamra  et  al.,  2014).  Hubungan antara  penyakit  pernapasan  yang  diakibatkan oleh  virus  dan  polusi  udara  juga  sudah diketahui  secara  luas.  Beberapa  penelitian menyebutkan  bahwa  penyebaran  COVID-19 juga  dipengaruhi  oleh  polutan.  Cantini  et  al (2020)  memiliki  hipotesis  bahwa  atmosfer dengan  konsentrasi  polutan  yang  tinggi, kondisi  meteorologi,  akan  mendorong  partikel virus  di  udara  untuk  waktu  yang  lama  , sehingga akan mengakibatkan penularan virus COVID-19. Hal ini didukung dengan penelitian yang  dilakukan  oleh  (Martelletti  &  Martelletti, 2020)  bahwa  wilayah  utara  Italia  yang  paling terkena  dampak  COVID-19,  yaitu  wilayah dengan  konsentrasi  PM10  dan  PM2.5  yang besar.
Provinsi  DKI  Jakarta  merupakan  salah  satu kota metropolitan yang sering disebut sebagai Jakarta  Metropolitan  Area  (JMA).  Sebagai kota  metropolitan,  aktivitas  di  Provinsi  DKI Jakarta  tidak  pernah  berhenti  terutama aktivitas  komuter.  Di  wilayah  perkotaan,  lalu lintas  komuter  memiliki  hubungan  yang signifikan  dengan  PM2.5  yang  terbentuk (Chaney et al., 2017). Hal ini mengindikasikan bahwa  PM2.5  yang  terbentuk  di  Jakarta merupakan  salah  satu  akibat  dari  adanya emisi  kendaraan  komuter.  Berdasarkan  data IQAir,  Jakarta  menempati  peringkat  12  kota besar paling berpolusi. Beberapa hari sebelumnya,  Jakarta  menempati  posisi  ke  8,
bahkan  pernah  menjadi  kota  paling  berpolusi ke 4 di dunia. Sumber utama polutan utama di DKI Jakarta adalah PM2.5 dengan konsentrasi lebih  dari  10x  lipat  nilai  panduan  kualitas udara  tahunan  WHO.  Berdasarkan  publikasi Statistik  Komuter  Jabodetabek  Badan  Pusat Statistik  (2019),  11,1%  dari  29,3  juta penduduk  Jabodetabek  berumur  5  tahun  ke atas merupakan komuter. Sementara itu, Kota Jakarta  Selatan  merupakan  tujuan  terbesar komuter Jabodetabek. Kegiatan utama komuter  Jabodetabek,  yaitu  bekerja  (80,5%). Sebesar 72% komuter menggunakan kendaraan  pribadinya  sebagai  transportasi utama  dalam  kegiatan  komuter  nya.  Sekitar 90%  dari  mereka  tidak  memiliki  keinginan untuk  beralih  ke  moda  transportasi  umum dengan  alasan  waktu  tempuh  yang  lama (36,6%),  tidak  praktis  (34,9%),  akses  yang jauh  (8,4%),  dan  tidak  aman  (1,7%).  Dalam sebulan terakhir pada saat pencacahan survei komuter  tahun  2019,  komuter  Jabodetabek mengalami keluhan demam (15,1%), batuk/pilek  (27,2%),  sakit  kepala  (19,2%), sakit  tenggorokan  (7,3%),  sakit  mata  (1,7%), sesak  nafas  (1,7%),  masuk  angin  (31,6%), dan  pegal-pegal  (37,2%).  Diperkuat  dengan data  dari  Dinas  Kesehatan  (Dinkes)  DKI Jakarta,  bahwa  ditemukan  sebanyak  638.291 kasus  ISPA  di  periode  Januari  hingga  Juni 2023.  Data  IQAir  (2023)  menyebutkan  bahwa akibat  dari  polusi  udara,  8.100  penduduk Jakarta  kehilangan  nyawanya  dan  membawa kerugian  sebesar  Rp32,09  triliun.  Penelitian yang  dilakukan  dari  organisasi  kesehatan global  Vital  Strategis  dan  Dinas  Lingkungan Hidup DKI Jakarta mengestimasi bahwa polusi udara  yang  ada  di  Jakarta  berpotensi menyebabkan  lebih  dari  10.000  kematian setiap  tahun.  Selain  itu,  penduduk  Jakarta merupakan penduduk yang kehilangan jumlah tahun  hidup  tertinggi  dibandingkan  dengan provinsi  lain  di  Indonesia.  Hal  ini  disebabkan
karena kesehatan yang buruk, disabilitas, dan kematian  dini  akibat  dari  paparan  PM2.5 (Menuju Udara Bersih Jakarta).
Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  menyadari bahwa  polusi  di  Jakarta  merupakan  masalah yang  serius.  Dinilai  bahwa  polusi  memiliki dampak  terhadap  beban  kesehatan  dan ekonomi  di  Jakarta.  Hal  ini  termasuk  biaya kesehatan, ongkos kematian, serta kehilangan produktivitas  akibat  penyakit  dan  perawatan penyakit  yang  disebabkan  oleh  polusi  (G. Zhang  et  al.,  2018).  Sampai  saat  ini, Pemerintah Provinsi DKI Jakarta telah
mengeluarkan beberapa kebijakan dan aturan terkait  pengendalian  polusi  udara  di  sektor transportasi, industri pengolahan, dan pembangkit  listrik.  Hal  ini  juga  dilakukan  agar masyarakat memperoleh kesehatan yang lebih baik, mengurangi kemacetan, mitigasi perubahan iklim, dan efisiensi energi. Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta  melalui publikasi Menuju  Udara  Bersih  Jakarta mengemukakan  bahwa  kualitas  udara  di Jakarta  terus  menurun  sejauh  perkembangan kota  itu  sendiri,  tetapi  bukan  tidak  mungkin perkembangan  kota  Jakarta  disertai  dengan peningkatan kualitas udara. Pemerintah Provinsi  DKI  Jakarta  terus  menggandeng stakeholder terkait untuk merumuskan kebijakan  yang  kuat  dan  evaluasi  berbasis bukti  yang  nyata  untuk  hasil  terbaik  dalam pengurangan  polusi (Menuju  Udara  Bersih Jakarta).  Hal  ini  juga  menjadi  salah  satu  visi jangka panjang tahun 2030 agar menjadi kota yang  aman,  nyaman,  produktif,  berkelanjutan, sebanding  dengan  kota  besar  lainnya  dan rumah  bagi  warga  (Menuju  Udara  Bersih Jakarta).
Prediksi PM2.5 menjadi salah satu hal penting yang  dilakukan  untuk  pengambilan  kebijakan demi  tercapainya  visi  jangka  panjang  tahun 2030.  Konsentrasi  PM2.5  dapat  diukur  pada
suatu titik dengan fasilitas penunjang.  Banyak metode yang sudah dilakukan untuk memprediksi  konsentrasi  PM2.5  pada  area tertentu  dengan  variasi  akurasi  (G.  Zhang  et al.,  2018).  Metode time  series saat  ini  masih menjadi  salah  satu  pendekatan  yang  paling sering  digunakan  untuk  mengestimasi  dan memprediksi  konsentrasi  PM2.5  (G.  Zhang  et al.,  2018).  Model time  series yang  digunakan dibagi  menjadi  3  kategori,  yaitu  model tradisional,  model machine  learning ,  dan model deep  learning (Shi  et  al.,  2022).  Model tradisional  kemudian  terbagi  menjadi  model linier,  seperti Autoregressive  Moving  Average (ARMA)  (G.  T.  Wilson,  2016), Autoregressive Integrated  Moving  Average (ARIMA)  (G.  T.
Wilson, 2016), dan Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) (Galbraith  &  Zinde-walsh,  2001),  dan  model non-linier  seperti Autoregressive  Conditional Heteroskedasticity (ARCH), Generalized
ARCH (GARCH)  , Exponential  Generalized ARCH (EGARCH)  , Threshold  Autoregressive (TAR) , Non-linear Autoregressive (NAR), dan Non-linear  Moving  Average (NMA)  (Shi  et  al., 2022).
Sementara itu, perkembangan teknologi  metode machine  learning seperti Support  Vector  Machine (SVM)  , Artificial Neural  Network (ANN)  (Nor  et  al.,  2017),  dan deep  learning  NNs  (Masum  et  al.,  2018) terbukti memberikan performa yang lebih baik dibandingkan  dengan  metode  tradisional.  Di sisi  lain,  pendekatan machine  learning untuk time  series  forecasting yang  lebih  cocok digunakan  mencakup  RNN,  LSTM  (Sahoo  et al., 2019), dan GRU.
Penelitian  ini  mencakup  beberapa  kontribusi baru,  yaitu  dengan  mencari  model  terbaik menggunakan  metode deep  learning Long Short-Term  Memory (LSTM)  dengan  metode tradisional ARCH/GARCH. Resolusi
peramalan  dilakukan  per  jam,  lebih  tinggi dibandingkan penelitian terdahulu yang
umumnya  hanya  per  hari  sehingga  hasil peramalan  lebih  akurat  dan  bermanfaat  untuk keperluan  pengambilan  kebijakan  operasional pencegahan  polusi.  Studi  kasus  di  Wilayah Jakarta  Pusat  dengan  karakteristik  Jakarta Pusat  sebagai  tempat  kegiatan  ekonomi  dan transportasi  terpadat.  Akibatnya,  emisi  gas buang  kendaraan  serta  potensi  peningkatan level polusi dapat terjadi pada jam-jam sibuk di Wilayah  Jakarta  Pusat.  Oleh  karena  itu,  hasil peramalan  konsentrasi  PM2.5  per  jam  di Jakarta  Pusat  dapat  memberikan  manfaat praktis  yang  lebih  besar  bagi  berbagai  pihak dalam melakukan langkah-langkah pencegahan  dan  pengendalian  peningkatan konsentrasi PM2.5 pada jam-jam rawan. Hasil ramalan  PM2.5  ini  dapat  dimanfaatkan dengan lebih aplikatif oleh pemangku kepentingan dalam mengantisipasi dan mencegah  peningkatan  polusi  per  jam  di Jakarta Pusat.

## II. METODOLOGI
2.1 Data
Data  diperoleh  dari  website  iqair.com  yang merupakan  sebuah  website  yang  menyajikan laporan  kualitas  udara  secara real  time dan prakiraan  polusi  udara  di  seluruh  dunia. Secara  spesifik,  data  diperoleh  dari  stasiun pemantau  kualitas  udara  Jakarta,  GBK. Namun, data yang diperoleh terdapat beberapa missing  data (data  yang  hilang) sehingga  perlu  dilakukan  pendekatan  untuk menanganinya.  Data  yang  hilang  dapat mengancam  validitas  uji  coba  dan  dapat menyebabkan  kesimpulan  yang  tidak  valid (Kang, 2013).
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  sekunder  periode  27  September Pukul  19.00  WIB  hingga  10  November  2023 Pukul  01.00  WIB.  Terdapat  total  1.041  data dengan  23  data  hilang  ( missing  value ).  Nilai median setiap jam diambil sebagai
representasi untuk menghindari pengaruh nilai ekstrem.  Penelitian  ini  hanya  menggunakan data PM2.5 dalam rentang 2 bulan. Penelitian selanjutnya  disarankan  menggunakan  dataset PM2.5  dalam  rentang  waktu  setidaknya  satu tahun  sehingga  didapatkan  pola  data  yang lebih  bervariasi.  Selain  itu  faktor-faktor  yang memengaruhi  konsentrasi  PM2.5  selain  faktor waktu dapat dipertimbangkan sebagai variabel independen.

## 2.2. Metodologi
2.2.1 Preprocessing
Preprocessing dilakukan  untuk  menangani data  yang  hilang.  Pada  tahap  ini,  dilakukan interpolasi  data  menggunakan  model  LSTM. LSTM  dilatih  menggunakan  data  konsentrasi PM2.5  yang  lengkap,  kemudian  digunakan untuk  memprediksi atau menginterpolasi  nilai- nilai yang hilang. Dengan demikian diharapkan  nilai  hasil  interpolasi  mendekati nilai  aktualnya.  Setelah  data  dilengkapi, langkah  berikutnya  yang  dilakukan  adalah plotting  data  guna  melihat  pola  pergerakan data time  series konsentrasi  PM2.5.  Plotting data  penting  dilakukan  untuk  analisis  lebih lanjut  dalam  pemodelan,  misalnya  untuk menentukan  stasioneritas  data.  Dengan  data yang  sudah  lengkap,  analisis  selanjutnya dapat dilaksanakan.

## 2.2.2 ARCH/GARCH
ARCH/GARCH merupakan  metode  analisis untuk memprediksi volatilitas data time series . Metode  ini  membantu  mengatasi  masalah heteroskedastisitas  bersyarat  atau  perubahan variasi  data  dari  waktu  ke  waktu.  Pertama, data  dibagi  menjadi  data training dan  data testing sebesar masing-masing 80% dan 20%. Kemudian,  data training digunakan  sebagai acuan dalam pembuatan model untuk melakukan
forecasting . Data training kemudian  dilakukan  uji  stasioneritas  dengan melihat  pola  ACF  dan  PACF  dan  uji  formal
dengan unit root test . Adapun uji unit root test yang  digunakan  yaitu  uji Augmented  Dickey- Fuller yang  memiliki  persamaan  sebagai berikut :
∆𝑌 𝑡 = 𝛼 0 + ϒ𝑌 𝑡−1 + ∑ 𝛽∆𝑌 𝑡−1 + 𝑒 𝑡 𝑛 𝑖=2 (1)
Dengan  melihat  uji  tersebut,  jika  ditemukan data tidak stasioner di level, proses differencing perlu dilakukan
dengan
persamaan sebagai berikut
∆𝑌 𝑡 = 𝑌 𝑡 −   𝑌 𝑡−1 (2)
Setelah melihat
kestasioneran
data, dilanjutkan  dengan  menerapkan  metode Box- Jenkins untuk  mencari  model  terbaik  dengan menelusuri pola ACF, PACF, maupun percobaan  data training .  Metode Box-Jenkins terdiri dari 3 model, yaitu Autoregressive (AR), Moving Average (MA), Autoregressive Moving Average (ARMA),  dan  model  campuran Autoregressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA).  Dengan  persamaan  model  sebagai berikut:
Model Autoregressive AR(p) :
𝑌 𝑡 = 𝛿 +   ∅ 1 𝑌 𝑡−1 + ∅ 2 𝑌 𝑡−2 + ⋯ +   ∅ 𝑝 𝑌 𝑡−𝑝 + 𝑒 𝑡 (3)
Model Moving Average MA(q) :
𝑌 𝑡 = 𝛿 + 𝑒 𝑡 − 𝜃 1 𝑒 𝑡−1 − 𝜃 2 𝑒 𝑡−2 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝑒 𝑡−𝑞
(4)
Model Autoregressive Moving Average
ARMA(p,q) :
𝑌 𝑡 = 𝛿 + ∅ 1 𝑌 𝑡−1 + ⋯ + ∅ 𝑝 𝑌 𝑡−𝑝 + 𝑒 𝑡 − 𝜃 1 𝑒 𝑡−1 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝑒 𝑡−𝑞 (5)
Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) :
𝑌 𝑡 = 𝛿 + (1 + ∅ 1 )𝑌 𝑡−1 + ⋯ + (∅ 𝑝 − ∅ 𝑝−1 )𝑌 𝑡−𝑝 − ∅ 𝑝 𝑌 𝑡−𝑝−1 + 𝑒 𝑡 − 𝜃 1 𝑒 𝑡−1 − ⋯ − 𝜃 𝑞 𝑒 𝑡−𝑞 (6)
Model  terbaik  dicari  dengan  mengestimasi parameter-parameter  dalam  model  tersebut. Hasil  estimasi  parameter  kemudian  diuji dengan  melakukan  uji  signifikansi  parameter dengan cara membandingkan p-value dengan tingkat  signifikansi  (α)  dalam  uji  hipotesis. Setelah  dilakukan  uji  signifikansi  parameter, dilakukan  identifikasi  efek  ARCH  dengan menganalisis pola residual kuadrat  dengan uji korelogram  dan  uji  formal  ARCH-LM  untuk melihat heteroskedastisitas dalam data training .  Efek  ARCH  ditandai  dengan  adanya pola  berulang  pada  korelogram  dan  hasil  uji yang  signifikan  pada  uji  formal  ARCH-LM  . Ketika  efek  ARCH  ditemukan,  maka  proses dilanjutkan  dengan  mencari  kandidat  model dan  yang  akan  digunakan.    Model  varians yang dapat digunakan, yaitu model ARCH dan GARCH dengan persamaan sebagai berikut:
Model Autoregressive Conditional Heteroscedasticity ARCH(p)
𝜎 𝑡 2 = 𝛼 0 + 𝛼 1 𝜀 𝑡−1 2 + ⋯ + 𝛼 𝑝 𝜀 𝑡−𝑝 2 (7)
Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity GARCH(p,q)
𝜎 𝑡 2 = 𝛼 0 + 𝛼 1 𝜀 𝑡−1 2 + ⋯ + 𝛼 𝑝 𝜀 𝑡−𝑝 2 + 𝛽 1 𝜎 𝑡−1 2 + ⋯ + 𝛽 𝑞 𝜎 𝑡−𝑞 2 (8)
Model  terbaik  yang  didapatkan  kemudian dievaluasi  melalui goodness  of  fit dengan  uji statistik  AIC  ( Akaike  Information  Criterion ). Kemudian  model  rata-rata  terbaik  dan  model varians terbaik di gabungkan dengan membentuk  model  baru  untuk  melakukan peramalan  terhadap  konsentrasi  PM2.5  di Wilayah  Jakarta  Pusat.  Model  baru  yang terbentuk  kemudian  dievaluasi  performanya dalam  meramalkan  konsentrasi  PM2.5  di Wilayah  Jakarta  Pusat  dengan  menggunakan ukuran uji  statistik  seperti  MSE,  RMSE,  MAE, dan MAPE.
2.2.3 Long Short-Term Memory (LSTM) Peneliti menggunakan algoritma LSTM dengan bantuan bahasa pemrograman phyton
untuk
melakukan forecasting . Menurut penelitian yang pernah dilakukan mengatakan bahwa  model deep  learning ,  yaitu Artificial Neural  Network (ANN)  dan  LSTM,  memiliki kinerja  interpolasi  yang  lebih  baik  daripada model konvensional, seperti
Linear
Regression (LR) dan Support Vector
Regression (SVR)  untuk  menangani  data polusi udara yang hilang di Taiwan (Yen et al., 2020). Penelitian lain juga mengatakan bahwa metode  imputasi  data  yang  hilang  berbasis LSTM memberikan
akurasi
prediksi konsentrasi PM2.5 yang lebih baik dibandingkan  metode  konvensional,  seperti mean-imputation dan imputation-Moving Average (Yuan et al., 2018).
Gambar 1. Arsitektur Long Short Term Memory (LSTM) ( geeksforgeeks.org )
Dalam struktur LSTM, informasi disimpan oleh sel  dan  manipulasi  memori  dilakukan  oleh gate .  Terdapat  tiga gate yaitu forget  gate, input  gate, dan output  gate . Forget  gate berperan  untuk  memutuskan  jenis  informasi yang  harus  dibuang  atau  disimpan  dari keadaan  sel  yang  diformulasikan  dalam bentuk sebagai berikut:
𝑓 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑓 𝑆 𝑡−1 +   𝑊 𝑓 𝑋 𝑡 ) (9)
Dengan 𝑊 𝑓 adalah  bobot  dari forget  gate ; 𝑆 𝑡−1 adalah state sebelumnya atau
state pada  waktu  t-1; 𝑋 𝑡 adalah input pada waktu t; dan 𝜎 adalah fungsi aktivasi sigmoid .
Gambar 2. Forget Gate (geeksforgeeks.org)
Input gate berperan untuk mengontrol informasi baru apa yang akan ditambahkan ke status sel dari input saat ini yang diformulasikan dalam bentuk sebagai berikut:
𝑖 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑖 𝑆 𝑡−1 +   𝑊 𝑖 𝑋 𝑡 ) (10)
Dengan 𝑊 𝑖 adalah  bobot  dari input  gate ; 𝑆 𝑡−1 adalah state sebelumnya atau state pada  waktu  t-1; 𝑋 𝑡 adalah input pada waktu t; dan 𝜎 adalah fungsi aktivasi sigmoid.
Gambar 3. Input Gate (geeksforgeeks.org)
Terakhir, Output gate berperan untuk menentukan
berapa nilai keadaan tersembunyi  berikutnya  dalam  setiap  langkah waktu  yang  diformulasikan  dalam  bentuk sebagai berikut:
𝑜 𝑡 = 𝜎(𝑊 𝑜 𝑆 𝑡−1 +   𝑊 𝑜 𝑋 𝑡 ) (11)
ℎ 𝑡 = 𝑜 𝑡 ∗𝑡𝑎𝑛ℎ 𝑡𝑎𝑛ℎ (𝑐 𝑡 ) (12)
Dengan 𝑊 𝑜 adalah  bobot  dari output  gate ; 𝑆 𝑡−1 adalah state sebelumnya atau state pada  waktu  t-1; 𝑋 𝑡 adalah input pada waktu t; dan 𝜎 adalah fungsi aktivasi sigmoid.
Gambar 4. Output Gate (geeksforgeeks.org)
Penelitian  ini  dimulai  dengan  membangun model  LSTM  dengan  3  lapisan.  Lapisan pertama  merupakan  lapisan  LSTM  standar dengan menghasilkan keluaran berupa urutan, bukan hanya waktu terakhir saja. Lalu, lapisan kedua  yang  dibuat  merupakan  lapisan  LSTM bidirectional dimana  model  memproses  data maju atau mundur untuk memperoleh pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pola data.  Kemudian  yang  terakhir  merupakan lapisan  LSTM bidirectional yang  hanya mengeluarkan  keluaran  pada  waktu  terakhir saja. Dari model yang dibuat, model kemudian dilatih  dengan  data training. Kemudian  di evaluasi training loss dan validation loss untuk melihat performa model dalam belajar terhadap data training . Setelah terlihat indikasi
bahwa  model  belajar  dengan  baik  terhadap data  yang  diberikan,  model  akan  digunakan untuk  melakukan  peramalan konsentrasi PM2.5  di  Wilayah  Jakarta  Pusat.  Terakhir, model  akan  dievaluasi  performanya  dalam meramalkan  konsentrasi  PM2.5  di  Wilayah Jakarta  Pusat  dengan  menggunakan  ukuran uji  statistik  seperti  MSE,  RMSE,  MAE,  dan MAPE.

## 3.2.4 Evaluasi Model
Mean  Square  Error (MSE)  adalah  ukuran kesalahan yang  berbasis  pada  kuadrat  perbedaan antara nilai observasi yang sebenarnya dan prediksi model (Robeson & Willmott, 2023).
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑦̃ 𝑖 − 𝑦̃ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖 (13)
Kemudian, Root  Mean  Square  Error adalah teknik  yang  mudah  diimplementasikan  dan telah  sering  digunakan  dalam  berbagai  studi yang berkaitan dengan peramalan (Sari et al., 2017) .
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑ (𝑦̃ 𝑖 − 𝑦̃ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖 (14)
Lalu, Mean Absolute Error (MAE) memberikan interpretasi  yang  lebih  jelas  dan  merupakan rata  -  rata  kesalahan  yang  sebenarnya (Robeson & Willmott, 2023) .
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑦̃̃ 𝑖 − 𝑦̃ 𝑖 | 𝑛 𝑖 (15)
Terakhir, Mean  Absolute  Percentage  Error merupakan rata-rata diferensiasi absolut antara  nilai  peramalan  dan  aktual  yang dinyatakan  sebagai  persentase  nilai  aktual (Riyadi, 2015) .
𝑀𝐴𝑃𝐸 =  100  × 1 𝑛 ∑ | 𝑦̃ 𝑖 −𝑦 𝑖 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (16)
Dimana 𝑦̃ 𝑖 merupakan  hasil  peramalan; 𝑦̃ 𝑖 merupakan nilai aktual/nilai sebenarnya; dan n adalah jumlah data.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing
Hasil preprocessing terhadap  data missing values sebanyak  23  nilai  dengan  metode interpolasi  LSTM  menghasilkan  data  yang lengkap.  Data  yang  semula  muncul  sebagai NaN,  sudah  diubah  menjadi  suatu  nilai  hasil prediksi dari model LSTM yang digunakan.

## 3.2 ARCH/GARCH
Dari eksplorasi data yang dilakukan, konsentrasi  PM2.5  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  stasioner  di  level.  Hal  ini dibuktikan  dengan  uji  formal Augmented Dickey-Fuller pada  data  konsentrasi  PM2.5  di Wilayah Jakarta Pusat dan didapatkan bahwa p-value sebesar 0.01.
Tabel 1. Uji ADF-Test Data Konsentrasi
PM2.5 Wilayah Jakarta Pusat Uji p-value ADF-Test 0.01
Kemudian, proses berlanjut dengan pencarian kandidat  model  terbaik  dengan  menerapkan metode Box-Jenkins .  Dengan  memperhatikan pola  ACF  dan  PACF,  terlihat  bahwa  kandidat model terbaik yaitu ARIMA(1,1,1), ARIMA(2,1,1),  dan  ARIMA(2,1,0).  Pola  ACF dan  PACF  mengindikasikan  bahwa  model harus di diferensiasi karena menunjukkan data yang  tidak  stasioner.  Hal  ini  bertentangan dengan  uji Augmented  Dickey-Fuller yang signifikan.  Kasus  seperti  ini  disebabkan karena  adanya  heteroskedastisitas  dalam data.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  percobaan dalam pembuatan model dengan memperhitungkan AIC sebagai indikator model  terbaik.  Kandidat  model  yang  akan dilakukan  percobaan  adalah  ARIMA(1,1,1), ARIMA(2,1,1), ARIMA(2,1,0), ARMA(1,1), ARMA(1,2),  ARMA(2,1),  dan  ARMA(2,2).  Dari hasil  AIC  diperoleh  bahwa  nilai  AIC  model ARMA(2,1) merupakan yang terkecil
dibandingkan  dengan  kandidat  model  yang lain.
Tabel 2. Tabel perbandingan nilai AIC
kandidat model terbaik Model AIC ARIMA(1,1,1) 1851.90 ARIMA(2,1,1) 1853.84 ARIMA(2,1,0) 1851.92 ARMA(1,1) 2081.55 ARMA(1,2) 2004.92 ARMA(2,1) 1850.51 ARMA(2,2) 1852.64
Estimasi  parameter  model  terbaik  dilakukan dengan  membandingkan  tingkat  signifikansi yang  digunakan  (5%)  dengan p-value dalam uji  hipotesis.  Hasil  yang  diperoleh  bahwa parameter model  ARMA(2,1) seluruhnya adalah signifikan.
Tabel 3. Tabel Uji Signifikansi Parameter
model ARMA(2,1) Estimate p-value AR(1) 1.6963 < 2e-16 AR(2) -0.7057 < 2e-16 MA(1) 0.1149 0.01104 Intercept 39.9723 < 2e-16
Didapatkan  model  rata-rata  terbaik  untuk meramalkan  konsentrasi  PM2.5  di  Wilayah Jakarta  Pusat  adalah  ARMA(2,1)  dengan persamaan sebagai berikut:
𝑌 𝑡 = 39.9723 + 1.6963𝑌 𝑡−1 − 0.7057𝑌 𝑡−2 + 𝑒 𝑡 − 0.1149𝑒 𝑡−1 (17)
Dari  model  yang  didapatkan,  dilanjutkan pengujian  residual  untuk  menganalisis  pola residual kuadrat dengan uji korelogram dan uji
formal ARCH-LM untuk melihat heteroskedastisitas dalam data training. Pertama, dilakukan eksplorasi dengan menggunakan  plot.  Dari  Q-Q  Plot  terlihat bahwa amatan cenderung menjauhi garis Q-Q plot  distribusi  normal,  sehingga  secara eksploratif  dapat  disimpulkan  bahwa  sisaan belum cukup menyebar normal.
Gambar 5. Q-Q Plot residual model ARMA(2,1)
Plot residual vs order menunjukkan bahwa titik pada  plot  kebebasan  sisaan  mayoritas bergerak  di  sekitar  titik  nol.  Namun,  terdapat beberapa  titik  amatan  yang  terletak  cukup jauh  dari  titik  nol.  Sehingga,  belum  dapat disimpulkan apakah terdapat autokorelasi atau tidak.
Gambar 6. Plot residual vs order model
ARMA(2,1)
Berdasarkan  hasil  eksplorasi,  baik  dari  plot ACF  maupun  plot  PACF,  pada  keduanya terdapat  garis  vertikal  di  lag  tertentu  yang melebihi  tinggi  garis  biru  horizontal.  Artinya, menurut  kedua  plot  ini,  terdapat  autokorelasi pada model.
Gambar 7. Plot ACF model ARMA(2,1)
Gambar 8. Plot PACF model ARMA(2,1)
Untuk memperkuat dugaan, uji formal digunakan untuk mengetahui sisaan
menyebar  normal,  sisaan  saling  bebas  (tidak ada  autokorelasi),  nilai  tengah  sisaan  sama dengan  nol,  dan  uji  formal  ARCH-LM  test. Hasil  uji  formal,  didapatkan  bahwa  residual menyebar tidak normal, tidak terdapat autokorelasi,  nilai  tengah  residual  nol,  dan terdapat heteroskedastisitas yang diuji sampai lag 15.
Tabel 4. Tabel uji formal asumsi residual Asumsi p-value normalitas residual < 2.2e-16 autokorelasi 0.9882 nilai tengah residual 0.8174 Tabel 5. Tabel uji heteroskedastisitas Lag p-value 1 2.293751e-16 2 5.021962e-17 3 8.312175e-18 4 2.25383e-18 5 8.048692e-18 6 2.989206e-17 7 2.380252e-16 8 2.451295e-16 9 3.722665e-16 10 1.005193e-15
Berdasarkan  hasil  uji  heteroskedastisitas diperoleh nilai p−value sampai lag ke-10 lebih kecil  dari  α  =  5%.  Dengan  kata  lain,  dapat disimpulkan bahwa
terdapat
unsur heteroskedastisitas pada sisaan model ARMA(2,1). Kondisi ini dapat dikatakan bahwa
terdapat
indikasi efek ARCH/GARCH.
Selanjutnya, dilakukan pencarian model
terbaik dengan menggabungkan model ARMA(2,1)  dengan  kandidat  model  terbaik ARCH/GARCH.  Model  dicocokkan  dengan data training .  Dari  hasil  tersebut,  diperoleh bahwa model terbaik, yaitu model ARMA(2,1)- GARCH(1,2)  dengan  nilai Akaike  Information Criterion (AIC) sebesar
Tabel 6. Tabel kandidat model ARMA + GARCH terbaik Model AIC ARMA(2,1) - GARCH(1,1) 1.9374 ARMA(2,1) - GARCH(1,2) 1.9109 ARMA(2,1) - GARCH(1,3) 1.9139 ARMA(2,1) - GARCH(2,1) 1.9389 ARMA(2,1) - GARCH(2,2) 1.9133 ARMA(2,1) - GARCH(2,3) 1.9163

## 3.3 Long Short-Term Memory (LSTM)
Pemodelan  LSTM  dilakukan  dengan  melihat plot  data  terlebih  dahulu.  Selanjutnya,  data dibagi  menjadi  80%  data training dan  20% data testing .  Data training digunakan  untuk melatih model LSTM untuk belajar memahami data  yang  akan  digunakan  untuk forecasting . Sementara  itu,  data  testing  digunakan  untuk melihat  kecocokan  hasil forecasting data training. Model LSTM dengan 3 lapisan di buat dan  dilatih  sebanyak  50  kali  iterasi.  Dari  hasil training ,  didapatkan  bahwa training  loss dan validation loss semakin menurun ketika iterasi yang  dilakukan  semakin  banyak.  Hal  ini mengindikasikan bahwa model yang dibangun belajar dengan baik dari data training .
Gambar 9. Training Loss dan Validation Loss model LSTM
Model  kemudian  digunakan  untuk  proses peramalan data training sebanyak  211 langkah  ke  depan.  Hasil  dari  peramalan  data training kemudian  dicocokkan  dengan  data testing .  Dari  hasil forecasting yang  diperoleh, terlihat  bahwa  hasil forecasting menggunakan model  yang  sudah  dibangun  menunjukkan kemiripan  dari  segi  pola  walaupun  tidak sepenuhnya fit terhadap nilai sebenarnya.
Gambar 10. Plot data hasil peramalan dengan data testing
Gambar 11. Plot dataset dengan hasil peramalan model LSTM

## 3.4 Evaluasi Model
Model ARMA(2,1)-GARCH(1,2) kemudian digunakan  untuk  melakukan forecasting data training  sebanyak  211  langkah  ke  depan  lalu kemudian  dievaluasi  dan  didapatkan  hasil
evaluasi  berdasarkan  nilai  statistik  MSE, RMSE, MAE, dan MAPE sebagai berikut:
Tabel 7. Uji Performa Model ARMA(2,1)-
GARCH(1,2) Ukuran Nilai MSE 120.458 RMSE 10.97 MAE 7.46 MAPE 19.96
Di  sisi  lain,  model  LSTM  yang  dibuat  juga  di evaluasi  menggunakan  uji  statistik  MSE, RMSE,  MAE,  dan  MAPE  untuk  melihat performa  model  dalam  melakukan  peramalan data. Nilai MSE, RMSE, MAE, dan MAPE dari model  LSTM  yang  dibuat  didapatkan  dengan nilai sebagai berikut:
Tabel 8. Uji Performa Model LSTM Ukuran Nilai MSE 7.91 RMSE 2.46 MAE 2.81 MAPE 8.07
Dari  model  ARMA(2,1)-GARCH(1,2)  dan model LSTM, didapatkan bahwa model LSTM lebih  baik  untuk  melakukan  peramalan  data konsentrasi  PM2.5  di  Wilayah  Jakarta  Pusat. Hal  ini  dapat  dilihat  dari  ukuran  MSE,  RMSE, MAE, dan MAPE model LSTM yang dibangun lebih  kecil  dibandingkan  dengan  model ARMA(2,1)-GARCH(1,2). Selanjutnya, peramalan  akan  menggunakan  model  LSTM yang dibangun untuk meramalkan konsentrasi PM2.5 di Wilayah Jakarta Pusat beberapa jam kedepan.

## 3.5  Peramalan  Menggunakan  Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM)
Model  LSTM  digunakan  untuk  peramalan konsentrasi  PM2.5  di  Wilayah  Jakarta  Pusat. Pada  penelitian  ini,  model  LSTM  digunakan untuk  meramalkan  sejauh  24  jam  kedepan dari  data  terakhir  dataset,  yaitu  11  November 2023  Pukul  01.00  WIB  sehingga  peramalan akan  dilakukan  hingga  12  November  2023 Pukul  01.00  WIB.  Hasil  dari  peramalan menunjukkan  adanya  penurunan  konsentrasi PM2.5  di  Wilayah  Jakarta  Pusat.  Namun, menurut klasifikasi dari IQAir, hasil peramalan yang  dilakukan  dengan  model  LSTM  ini menunjukkan  bahwa  konsentrasi  PM2.5  di Wilayah Jakarta Pusat berada di rentang tidak sehat  bagi  kelompok  sensitif  dan  di  beberapa jam berikutnya masuk ke kategori tidak sehat. Meskipun demikian, konsentrasi PM2.5 menurun  jika  dibandingkan  dengan  beberapa jam  sebelumnya.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena kurangnya  aktivitas  kendaraan  di  Wilayah Jakarta  Pusat  pada  waktu  peramalan  atau faktor  lain  yang  menyebabkan  konsentrasi PM2.5 berkurang seperti faktor cuaca.
Gambar 12. Hasil forecasting dari model LSTM yang dibangun

## IV. KESIMPULAN
Salah  satu  polutan  yang  berbahaya,  yaitu PM2.5 dapat
menyebabkan berbagai gangguan kesehatan. Dilakukannya forecasting terhadap konsentrasi PM2.5
merupakan hal yang penting untuk
mengetahui  bagaimana  kondisi  konsentrasi PM2.5. Dari forecasting tersebut bisa dijadikan bahan pertimbangan kebijakan dan aturan dari pemerintah  terkait  pengendalian  polusi  udara agar masyarakat memperoleh kesehatan yang lebih baik dan tercapainya visi jangka panjang tahun  2030,  yaitu  kota  yang  aman,  nyaman, produktif, dan berkelanjutan.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  peramalan konsentrasi  PM2.5  menggunakan  metode ARCH/GARCH  dan  LSTM  dengan  cara membandingkan  performa  kedua  metode tersebut dalam melakukan peramalan konsentrasi  PM2.5  di  Wilayah  Jakarta  Pusat. Dalam  penelitian  ini  nilai Akaike  Information Criterion (AIC)  digunakan  sebagai  indikator model  terbaik.  Semakin  kecil  nilai  AIC,  maka model  makin  baik.  Dari  eksplorasi  data  dan hasil percobaan, ARMA(2,1) merupakan model  rata-rata  terbaik  untuk  dataset  yang digunakan. Di sisi lain, dataset memiliki variasi yang tidak konstan, maka dilakukan pengajuan  model  GARCH  tambahan  sebagai model varians. Dari hasil percobaan, diperoleh bahwa  penggabungan  model  ARMA(2,1)- GARCH(1,2) memiliki nilai AIC terkecil sehingga  efektif  untuk  melakukan  prediksi PM2.5  di  Wilayah  Jakarta  Pusat.  Model tersebut  digunakan  untuk  peramalan  data testing  dan  di  evaluasi  dengan  nilai  MSE, RMSE,  MAE,  dan  MAPE.  Sementara  itu, metode  LSTM  menggunakan  2  lapisan bidirectional  dan  1  LSTM  standar.  Dari  model LSTM  yang  dibangun,  kemudian  dilanjutkan peramalan  data  testing  dan  di  evaluasi dengan nilai MSE, RMSE, MAE, dan MAPE.
Dengan  dilakukan  evaluasi  terhadap Mean Squared  Error (MSE), Mean  Absolute  Error (MAE), Root  Mean  Squared  Error (RMSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) disimpulkan  bahwa Long  Short  Term  Memory (LSTM)  lebih  baik  dibanding  dengan  metode
GARCH  didapat  dari  nilai error tersebut  yang lebih  kecil. Kemudian model LSTM digunakan untuk  meramalkan  konsentrasi  PM2.5  di Wilayah  Jakarta  Pusat  sejauh  48  langkah  ke depan.  Mengingat dataset yang  digunakan adalah  per-jam,  maka  model  LSTM  akan dicoba  untuk  meramalkan  selama  2  hari kedepan. Hasil yang didapatkan yaitu konsentrasi  PM2.5  di  Wilayah  Jakarta  Pusat berada  di  rentang  tidak  sehat  bagi  kelompok sensitif dan di beberapa jam berikutnya masuk ke kategori tidak sehat.

## DAFTAR PUSTAKA

## American Lung Association. (2023, November
2). Who is Most Affected by Outdoor Air Pollution?
Badan Pusat  Statistik. (2019). Statistik Komuter Jabodetabek 2019 .
Bové, H., Bongaerts, E., Slenders, E., Bijnens,
E.  M.,  Saenen,  N.  D.,  Gyselaers,  W.,
Van Eyken, P., Plusquin, M., Roeffaers, M.  B.  J.,  Ameloot,  M.,  &  Nawrot,  T.  S.
(2019).  Ambient  black  carbon  particles reach  the  fetal  side  of  human  placenta. Nature  Communications , 10 (1),  1 –7. https://doi.org/10.1038/s41467-019- 11654-3 Br  Perangin-angin,  E.  E.,  Bahtiar,  H.,  Hasna, N.  F.,  &  Kartiasih,  F.  (2024).  A  VECM Approach  to  Assessing  The  Impact  of Economic Growth, Livestock Production Index,  and  Crop  Production  Index  on Methane  Gas  Emissions  in  Indonesia. Jurnal  Pertanian  Agros , 26 (1),  4711 – 4732. http://dx.doi.org/10.37159/j. p agros.v26i1.3841
Cantini, F., Niccoli, L., Matarrese, D., Nicastri,
E.,  Stobbione,  P.,  &  Goletti,  D.  (2020).
Baricitinib  therapy  in  COVID-19:  A  pilot study  on  safety  and  clinical  impact.  In Journal of Infection (Vol. 81, Issue 2, pp. 318 –356). W.B. Saunders Ltd. https://doi.org/10.1016/j.jinf.2020.04.017
Chaney,  R.  A.,  Sloan,  C.  D.,  Cooper,  V.  C., Robinson,  D.  R.,  Hendrickson,  N.  R., McCord, T. A., & Johnston, J. D. (2017).
Personal exposure to fine particulate air pollution while commuting:
An
examination  of  six  transport  modes  on an  urban  arterial  roadway. PLoS  ONE ,
12 (11), 1 –15. https://doi.org/10.1371/journal.pone.018 8053
Chen, T., Chen, F., Wang, K., Ma, X., Wei, X., Wang, W., Huang, P., Yang, D., Xia, Z., &  Zhao,  Z.  (2021).  Acute  respiratory response to individual particle exposure (PM1.0, PM2.5 and PM10) in the elderly with  and  without  chronic  respiratory diseases. Environmental  Pollution , 271 , 116329. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2020.11
6329
Cheung,  K.,  Daher,  N.,  Kam,  W.,  Shafer,  M. M.,  Ning,  Z.,  Schauer,  J.  J.,  &  Sioutas, C. (2011). Spatial and temporal variation  of  chemical  composition  and mass closure of ambient coarse particulate matter (PM10-2.5) in the Los Angeles area. Atmospheric Environment , 45 (16), 2651 –2662. https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2011. 02.066
Com, I. (2018). Air Pollution And Child Health . http://apps.who.int/bookorders.
Costa,  L.  G.,  Cole,  T.  B.,  Dao,  K.,  Chang,  Y. C.,  Coburn,  J.,  &  Garrick,  J.  M.  (2020). Effects  of  air  pollution  on  the  nervous system  and  its  possible  role  in neurodevelopmental and neurodegenerative disorders. Pharmacology  and  Therapeutics , 210 ,
107523.
https://doi.org/10.1016/j.pharmthera.202
0.107523
Elheddad,  M.,  Benjasak,  C.,  Deljavan,  R., Alharthi,  M.,  &  Almabrok,  J.  M.  (2021). The  effect  of  the  Fourth  Industrial Revolution  on  the  environment:  The relationship  between  electronic  finance and  pollution  in  OECD  countries. Technological  Forecasting  and  Social Change , 163 (November), 120485.
https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.1
20485
Galbraith,  J.  W.,  &  Zinde-walsh,  V.  (2001).
Autoregression-Based  Estimators  for ARFIMA Models. Cirano . Grzywa- Celińska,  A.,  Krusiński,  A.,  & Milanowski,  J.  (2020).  ‘Smoging  kills’  – Effects  of  air  pollution  on  human respiratory system. Annals of Agricultural and Environmental Medicine , 27 (1), 1 –5.
https://doi.org/10.26444/aaem/110477
Hamra, G. B., Guha, N., Cohen, A., Laden, F.,
Raaschou-Nielsen,  O.,  Samet,  J.  M., Vineis,  P.,  Forastiere,  F.,  Saldiva,  P., Yorifuji,  T.,  &  Loomis,  D.  (2014). Outdoor  particulate  matter  exposure and  lung  cancer:  A  systematic  review and meta-analysis.
Environmental
Health  Perspectives , 122 (9),  906 –911.
https://doi.org/10.1289/ehp.1408092 Jayadri,  B.  L.,  Pangastuti,  M.,  Farhan,  M.,  &
Kartiasih,  F.  (2024).  Determinants  of PM2.5  Concentration  in  DKI  Jakarta Province :  A  VAR  Model  Approach.
Inferensi , 7 (1), 27 –40. https://doi.org/10.12962/j27213862.v7i1.
19843
Kan, H., Chen, R., & Tong, S. (2012). Ambient air  pollution,  climate  change,  and population health in China. Environment International , 42 (1), 10 –19.
https://doi.org/10.1016/j.envint.2011.03.
003
Kang, H. (2013). The prevention and handling of  the  missing  data. Korean  Journal  of Anesthesiology , 64 (5), 402 –406. https://doi.org/10.4097/kjae.2013.64.5.4 02 Kartiasih,  F.,  &  Setiawan,  A.  (2020).  Aplikasi Error  Correction  Mechanism  dalam Analisis Dampak Pertumbuhan Ekonomi, Konsumsi Energi dan Perdagangan  Internasional  Terhadap Emisi CO2 di Indonesia. Media Statistika , 13 (1), 104 –115. https://doi.org/10.14710/medstat.13.1.1 04-115 Kitamura,  H.,  Dahlan,  A.  V.,  Tian,  Y., Shimaoka, T., Yamamoto, T., & Takahashi, F. (2018). Impact of secondary  generated  minerals  on  toxic element  immobilization  for  air  pollution control fly ash of a municipal solid waste incinerator. Environmental  Science  and Pollution  Research , 25 (21),  20700 – 20712.  https://doi.org/10.1007/s11356- 018-1959-5
Leachi, H. F. L., Marziale, M. H. P., Martins, J.
T.,  Aroni,  P.,  Galdino,  M.  J.  Q.,  & Ribeiro, R. P. (2020). Polycyclic aromatic hydrocarbons and development of respiratory and cardiovascular  diseases  in  workers.
Revista  Brasileira  de  Enfermagem ,
73 (3), 1 –8. https://doi.org/10.1590/0034-7167- 2018-0965
Lei,  R.,  Zhu,  F.,  Cheng,  H.,  Liu,  J.,  Shen,  C., Zhang,  C.,  Xu,  Y.,  Xiao,  C.,  Li,  X., Zhang,  J.,  Ding,  R.,  &  Cao,  J.  (2019). Short-term  effect  of  PM2.5/O3  on  non- accidental  and  respiratory  deaths  in highly polluted area of China. Atmospheric  Pollution  Research , 10 (5),
1412 –1419.
https://doi.org/10.1016/j.apr.2019.03.01
3 Manisalidis, I., Stavropoulou, E., Stavropoulos,
A., & Bezirtzoglou, E. (2020).
Environmental and Health Impacts of Air
Pollution:  A  Review. Frontiers  in  Public Health , 8 (February), 1 –13. https://doi.org/10.3389/fpubh.2020.0001
4 Manousakas, M., Papaefthymiou, H., Diapouli,
E.,  Migliori,  A.,  Karydas,  A.  G., Bogdanovic-Radovic,  I.,  &  Eleftheriadis, K.  (2017).  Assessment  of  PM2.5 sources and their corresponding level of uncertainty  in  a  coastal  urban  area using EPA PMF 5.0 enhanced
diagnostics. Science  of  the  Total Environment , 574 , 155 –164. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.
09.047
Martelletti,  L.,  &  Martelletti,  P.  (2020).  Air Pollution  and  the  Novel  Covid-19 Disease:  a  Putative  Disease  Risk
Factor. SN  Comprehensive  Clinical Medicine , 2 (4), 383 –387.
https://doi.org/10.1007/s42399-020-
00274-4
Masum,  S.,  Liu,  Y.,  &  Chiverton,  J.  (2018).
Multi-step  time  series  forecasting  of electric  load  using  machine  learning models.  In Lecture  Notes  in  Computer Science  (including  subseries  Lecture Notes  in  Artificial  Intelligence  and Lecture  Notes  in  Bioinformatics):  Vol. 10841  LNAI .  Springer  International Publishing.  https://doi.org/10.1007/978- 3-319-91253-0_15
Mukherjee, A., & Agrawal, M. (2017). World air particulate  matter:  sources,  distribution and health effects. Environmental Chemistry  Letters , 15 (2),  283 –309. https://doi.org/10.1007/s10311-017-
0611-9
Nor,  M.  E.,  Safuan,  H.  M.,  Shab,  N.  F.  M.,
Asrul, M., Abdullah, A., Mohamad, N. A. I.,  &  Lee,  M.  H.  (2017).  Neural  network versus  classical  time  series  forecasting models. AIP  Conference  Proceedings , 1842 . https://doi.org/10.1063/1.4982865
Pini,  L.,  Giordani,  J.,  Gardini,  G.,  Concoreggi, C.,  Pini,  A.,  Perger,  E.,  Vizzardi,  E.,  Di Bona,  D.,  Cappelli,  C.,  Ciarfaglia,  M.,  & Tantucci, C. (2021). Emergency department admission and hospitalization  for  COPD  exacerbation and particulate matter short-term exposure  in  Brescia,  a  highly  polluted town  in  northern  Italy. Respiratory
Medicine , 179 (February), 106334. https://doi.org/10.1016/j.rmed.2021.106 334 Pribadi, W., & Kartiasih, F. (2020). Environmental  Quality  and  Poverty Assessment in Indonesia. Jurnal Pengelolaan  Sumberdaya  Alam  Dan Lingkungan (Journal of Natural Resources and Environmental Management) , 10 (1), 89 –97.
https://doi.org/10.29244/jpsl.10.1.89-97
Puri,  P.,  Nandar,  S.  K.,  Kathuria,  S.,  &
Ramesh,  V.  (2017).  Effects  of  air pollution  on  the  skin:  A  review. Indian Journal  of  Dermatology,  Venereology and Leprology , 83 (4), 415 –423.
https://doi.org/10.4103/0378-
6323.199579 Riyadi, S. (2015). Aplikasi Peramalan Penjualanobat Menggunakan Metodepemulusan (Studi Kasus: Instalasi  Farmasi  Rsud  Dr  Murjani).
Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi Dan Multimedia 2015 , 1 , 1 –6.
Robeson,  S.  M.,  &  Willmott,  C.  J.  (2023).
Decomposition  of  the  mean  absolute error (MAE) into systematic and unsystematic  components. PLoS  ONE ,
18 (2 February), 1 –8. https://doi.org/10.1371/journal.pone.027 9774
Sahoo, B. B., Jha,  R., Singh, A., & Kumar, D.
(2019). Long short-term memory (LSTM)  recurrent  neural  network  for low-flow hydrological time series forecasting. Acta  Geophysica , 67 (5),
1471 –1481.
https://doi.org/10.1007/s11600-019- 00330-1
Sari, N. R., Mahmudy, W. F., Wibawa, A. P., &
Sonalitha,  E.  (2017).  Enabling  external factors  for  inflation  rate  forecasting using fuzzy neural system. International Journal  of  Electrical  and  Computer
Engineering , 7 (5), 2746 –2756. https://doi.org/10.11591/ijece.v7i5.pp27 46-2756
Shafiei,  S.,  &  Salim,  R.  A.  (2014).  Non- renewable and renewable energy consumption  and  CO2  emissions  in
OECD countries: A comparative analysis. Energy  Policy , 66 ,  547 –556. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.10.
064 Shahrbaf,  M.  A.,  Akbarzadeh,  M.  A.,  Tabary, M.,  &  Khaheshi,  I.  (2021).  Air  Pollution and Cardiac Arrhythmias: A Comprehensive Review. Current Problems in Cardiology , 46 (3).
https://doi.org/10.1016/j.cpcardiol.2020.
100649
Shi,  J.,  Jain,  M.,  &  Narasimhan,  G.  (2022).
Time  Series  Forecasting  (TSF)  Using Various Deep Learning Models . June . Švédová,  B.,  Raclavská,  H.,  Kucbel,  M., Růžičková, J., Raclavský, K., Koliba, M.,
&  Juchelková,  D.  (2020).  Concentration variability  of  water-soluble  ions  during the  acceptable  and  exceeded  pollution in  an  industrial  region. International
Journal of Environmental Research and
Public Health , 17 (10). https://doi.org/10.3390/ijerph17103447
Swardanasuta,  I.  B.  P.,  Sandy,  N.  R.  K.,
Rohmah, N. A., Arindah, Y., & Kartiasih, F. (2024). The Effect of Industrial Value Added,  Energy  Consumption,  Food Crop  Production,  and  Air  Temperature on  Greenhouse  Gas  Emissions  in Indonesia:  A  Time  Series  Analysis Approach. Jurnal  Pertanian  Agros , 26 (1), 4848 –4865. http://dx.doi.org/10.37159/j. p agros.v26i1.3876
Thangavel,  P.,  Park,  D.,  &  Lee,  Y.  C.  (2022).
Recent  Insights  into  Particulate  Matter (PM2.5)-Mediated  Toxicity  in  Humans: An  Overview. International  Journal  of Environmental  Research  and  Public Health , 19 (12). https://doi.org/10.3390/ijerph19127511 Wang,  Y.,  Li,  C.,  Zhang,  X.,  Kang,  X.,  Li,  Y.,
Zhang, W., Chen, Y., Liu, Y., Wang, W., Ge,  M.,  &  Du,  L.  (2021).  Exposure  to PM2.5  aggravates  Parkinson’s  disease via inhibition of autophagy and mitophagy pathway. Toxicology , 456 (January), 152770. https://doi.org/10.1016/j.tox.2021.15277 0
WHO.  (2023). World  Health  Organization:  Air Pollution . Wilson,  G.  T.  (2016).  Time  Series  Analysis: Forecasting and Control, 5th Edition, by George  E.  P. Box,  Gwilym  M. Jenkins, Gregory C. Reinsel and Greta M. Ljung, 2015.  Published  by  John  Wiley  and Sons  Inc.,  Hoboken,  New  Jersey,  pp. 712.  ISBN:  978 ‐ 1 ‐ 118 ‐ 67502 ‐ 1. Journal of  Time  Series  Analysis , 37 (5),  709 –
711. https://doi.org/10.1111/jtsa.12194
Wilson,  W.  E.,  &  Suh,  H.  H.  (1997).  Fine particles and
coarse particles:
Concentration  relationships  relevant  to
epidemiologic studies. Journal of the Air and  Waste  Management  Association , 47 (12), 1238 –1249. https://doi.org/10.1080/10473289.1997.
10464074
Wyatt,  L.  H.,  Weaver,  A.  M.,  Moyer,  J.,
Schwartz,  J.  D.,  Di,  Q.,  D.-S.,  D., Cascio,  W.  E.,  &  Ward-Caviness,  C.  K. (2022). Short-term PM2.5 exposure and early-readmission  risk:  A  retrospective cohort  study  in  North  Carolina  heart failure patients. Am.  Heart J , 248 ,  130 – 138.
Xie,  G.,  Sun,  L.,  Yang,  W.,  Wang,  R.,  Shang,
L.,  Yang,  L.,  Qi,  C.,  Xin,  J.,  Yue,  J.,  & Chung, M. C. (2021). Maternal exposure to  PM2.5  was  linked  to  elevated  risk  of stillbirth. Chemosphere , 283 ,  131169. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2 021.131169
Yen, N. Y., Chang, J. W., Liao, J. Y., & Yong,
Y.  M.  (2020).  Analysis  of  interpolation algorithms for the missing values in IoT time  series:  a  case  of  air  quality  in Taiwan. Journal  of  Supercomputing , 76 (8), 6475 –6500.
https://doi.org/10.1007/s11227-019-
02991-7
Yuan, H., Xu, G., Yao, Z., Jia, J., & Zhang, Y.
(2018).  Imputation  of  missing  data  in time  series  for  air  pollutants  using  long short-term  memory  recurrent  neural networks. UbiComp/ISWC 2018 -
Adjunct  Proceedings  of  the  2018  ACM International Joint Conference on Pervasive  and  Ubiquitous  Computing and  Proceedings  of  the  2018  ACM International  Symposium  on  Wearable Computers , 1293 –1300.
https://doi.org/10.1145/3267305.327464 8
Zhang,  G.,  Rui,  X.,  &  Fan,  Y.  (2018).  Critical review  of  methods  to  estimate  PM2.5 concentrations within specified research region. Canadian  Historical  Review , 7 (9). https://doi.org/10.3390/ijgi7090368 Zhang,  L.,  Yang,  Y.,  Li,  Y.,  Qian,  Z.  (Min),
Xiao,  W.,  Wang,  X.,  Rolling,  C.  A.,  Liu, E.,  Xiao,  J.,  Zeng,  W.,  Liu,  T.,  Li,  X., Yao,  Z.,  Wang,  H.,  Ma,  W.,  &  Lin,  H. (2019). Short-term and long-term effects of PM2.5 on acute nasopharyngitis in 10 communities  of  Guangdong,  China. Science  of  the  Total  Environment , 688 ,
136 –142.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.
05.470
Zhang,  Y.,  Ding,  Z.,  Xiang,  Q.,  Wang,  W., Huang, L., & Mao, F. (2020). Short-term effects  of  ambient  PM1  and  PM2.5  air pollution  on  hospital  admission  for respiratory  diseases:  Case-crossover evidence from Shenzhen, China.
International  Journal  of  Hygiene  and Environmental  Health , 224 (September), 113418. https://doi.org/10.1016/j.ijheh.2019.11.0
01
Zhao,  C.  N.,  Xu,  Z.,  Wu,  G.  C.,  Mao,  Y.  M., Liu, L. N., Qian-Wu, Dan, Y. L., Tao, S. S.,  Zhang,  Q.,  Sam,  N.  B.,  Fan,  Y.  G., Zou,  Y.  F.,  Ye,  D.  Q.,  &  Pan,  H.  F. (2019).  Emerging  role  of  air  pollution  in autoimmune  diseases. Autoimmunity Reviews , 18 (6), 607 –614. https://doi.org/10.1016/j.autrev.2018.12. 010