Hal 912−920 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Peramalan Tingkat Pencemaran Udara Akibat Kendaraan Bermotor Dengan Metode Time Series Cheng
Lian Prasetyo Sinaga * , M Yoka Fathoni, Dedy Agung Prabowo
Fakultas Informatika, Prodi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom, Purwokerto, Indonesia Email: 1,* 18103079@ittelkom-pwt.ac.id, 2 myokafathoni@ittelkom-pwt.ac.id, 3 dedy@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: 18103079@ittelkom-pwt.ac.id Submitted 28-07-2022 ; Accepted 14-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Polusi udara dapat didefinisikan sebagai adanya suatu zat,energi, dari komponen yang berbeda dalam aktifitas udara lingkungan melalui berbagai  aktifitas  masyarakat,  termasuk  dalam  bidang  transportasi  karena  70%  pencemaran  udara  berasal  dari  kendaraan.  Sejalan dengan  beragam  kebutuhan  manusia  untuk  berpindah  tempat  dan  beraktifitas  maka  kegiatan  transportasi  juga  akan  meningkat mengikuti pertumbuhan yang ada, kemajuan ini terlihat dengan semakin banyaknya jumlah kendaraan yang ada dan terus bertambah dari tahun ke tahun, termasuk  pada Dearah  Istimewa Yogyakarta  (DIY).  Pertambahan jumlah  kendaraan  yang  semakin  meningkat dapat mengakibatkan terjadinya  kemacetan, yang memberi dampak negatif berupa pencemaran udara. Polutan yang banyak dihasilkan oleh kendaraan bermotor salah satunya yaitu Karbon monoksida (CO), karbon monoksida yang dihasilkan oleh kendaraan bermotor menghasilkan  gangguan  negatif  terhadap  kesehatan  masyarakat.    Karbon  monoksida  adalah  gas  beracun,  yang  dapat  mengganggu hemoglobin  (Hb)  untuk  mengantarkan  oksigen  segar  kepada  tubuh,  saat  persediaan  oksigen  berkurang  akan  menyebabkan  nafas menjadi sesak bahkan sampai kematian sebagai akibat terburuknya. Berdasarkan permasalahan yang dijelaskan menjadi acuan dalam memprediksi besarnya parameter karbon monoksida di udara menggunakan Fuzzy Time Series Cheng yang akan ditampilkan dalam aplikasi  berbasis  web.  Penelitian  dilakukan  menggunakan  30  data  yang  didapatkan  dari  Dinas  Lingkungan  Hidup  (DLH)  kota Yogyakarta,  dengan  hasil  pengujian  ketepatan  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  mendaptkan  nilai ketidaktepatan sebesar 6,10% yang termasuk dalam kategori peramalan sangat baik.
Kata Kunci: Polusi Udara; Kendaraan; Karbon Monoksida; Peramalan; Fuzzy Time Series Cheng

## Abstract
Air pollution can be defined as the presence of a substance, energy, from different components in environmental air activities through various community activities, including in the field of transportation because 70% of air pollution comes from vehicles. In line with various  human  needs  to  move  places  and  activities,  transportation  activities  will  also  increase  following  the  existing  growth,  this progress can be seen by the increasing number of existing vehicles and continues to grow from year to year, including in the Special Region of Yogyakarta (DIY). The increasing number of vehicles can lead to congestion, which has a negative impact in the form of air pollution. One of the most common pollutants produced by motorized vehicles is carbon monoxide (CO), carbon monoxide produced by  motorized  vehicles  produces  a  negative  nuisance  to  public  health.  Carbon  monoxide  is  a  toxic  gas,  which  can  interfere  with hemoglobin (Hb) to deliver fresh oxygen to the body, when oxygen supplies are reduced it will cause shortness of breath and even death as the worst consequence. Based on the problems described, it becomes a reference in predicting the amount of carbon monoxide parameters in the air using Fuzzy Time Series Cheng which will be displayed in a web-based application. The study was conducted using 30 data obtained from the Environmental Service of the city of Yogyakarta, with the results of the accuracy test using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) getting an inaccuracy value of 6.10% which is included in the very good forecasting category.
Keywords : Air pollution; Vehicle; Carbon Monoxide; Forecasting; Fuzzy Time Series Cheng

## 1. PENDAHULUAN
Polusi  udara  dapat  didefinisikan  sebagai  adanya  suatu  zat,energi,  dari  komponen  yang  berbeda  dalam  aktifitas  udara lingkungan melalui berbagai  aktifitas masyarakat  sehingga  menyebabkan penurunan  kualitas udara sampai pada tahap tertentu  yang  menyebabkan  udara  pada  lingkungan  tidak  mampu  melakukan  fungsinya  dengan  baik.[1]  Udara digambarkan  sebagai  campuran  dari  beberapa  macam  gas  yang  pengelompokkannya  tidak  pasti,  dilihat  dari  tekanan udara, keadaan suhu udara, juga lingkungan sekelilingnya. Seiring dengan semakin berkembangnya zaman diikuti dengan semakin  banyaknya  aktifitas  manusia,  memilki  kecenderungan  penurunan  terhadap  kualitas  udara yang  ada.  Berbagai kegiatan  yang  dilakukan  selayaknya  kegiatan  transportasi,  industri,  juga  berbagai  aktifitas  lain  memiliki  dampakyang cukup  signifikan  untuk  menyebabkan  terjadinya  pencemaran  udara  terutama  pada  kota-kota  besar.[2]  Pada  bidang transportasi,  aktifitas  transportasi  cenderung  meningkat  selaras dengan  kebutuhan manusia  dalam melakukan berbagai aktivitasnya.[3]  sektor  transportasi  mempunyai  peran  besar  terhadap  pencemaran  di  udara,  karena  asap  kendaraan memberi dampak 70% terhadap pencemaran. [4] Termasuk dalam Daerah Istimewa Yogyakarta yang menjadi salah satu tujuan wisatawan baik itu dalam maupun luar, dengan catatan kegiatan wisatawan ke Kota Yogyakarta menembus satu juta  pada  bulan  Desember  tahun  2020  yaitu  sebanyak  1.384.781  wisatawan,  baik  dalam  maupun  luar  negeri,  dengan rincian  wisatawan  lokal  sejumlah  1.344.211  orang,  sementara  wisatawan  luar  negeri  sejumlah  40.570  orang  menurut Dinas Pariwisata Kota Yogyakarta.[5]
Semakin banyaknya jumlah penduduk berpengaruh juga terhadap jumlah kendaraan yang mengalami peningkatan, terdaftar dari tahun 2017  sampai pada tahun 2020 terjadi peningkatan jumlah kendaraan yang terdaftar dari  1.311.073 menjadi  1.576.153  unit  kendaraan  menurut  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  Provinsi  Yogyakarta.[6]  Pertambahan  jumlah kendaraan yang semakin meningkat dapat  mengakibatkan terjadinya  kemacetan, yang menghasilkan pencemaran udara sebagai  dampak  negatifnya.  Bahan  bakar  minyak  yang  digunakan  untuk  menggerakkan  kendaraan,  kemudian  yang
Hal 912−920 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
difokuskan  adalah  gas  buangan  hasil  dari  pembakaran  bahan  bakar  yang  dikeluarkan  knalpot  yang  merupakan pencampuran dari ratusan aerosol dan gas merupakan penyebab utama beragam polutan keluar. Polutan yang dihasilkan oleh kendaraan bermotor adalah karbon dioksida (CO2), ), hidrokarbon (HC), Sulfur dioksida (SO2), timah hitam (Pb) nitrogen oksida (Nox) dan karbon monoksida (CO). [7]
Karbon  monoksida  (CO)  adalah  polutan  yang  paling  banyak  yang  dihasilkan  oleh  kendaraan  bermotor  karena bensin  menghasilkan  70%  karbon  monoksida.  Gas  karbon  monoksida  yang  dihasilkan  oleh  kendaraan  bermotor menimbulkan dampak negatif terhadap kesehatan masyarakat, karena karbon monoksida adalah gas pencemar beracun, yang  dapat  mengganggu  hemoglobin  (Hb)  untuk  mengantarkan  oksigen  segar  kepada  tubuh,  saat  persediaan  oksigen berkurang akan menyebabkan nafas menjadi sesak bahkan sampai kematian sebagai akibat terburuknya.[8] Berdasarkan hal  tersebut  diimplemtasikan Fuzzy  Time  Series sebagai  metode  untuk  memprediksi  karbon  monoksida  yang  akan dihasilkan karena tujuan utama dari fuzzy time series adalah untuk meramalkan data runtun waktu yang dipakai secara luas pada data real time , termasuk juga data parameter udara, dengan kelebihan yaitu lebih mudah dikembangkan karena proses  perhitungannya  tidak  membutuhkan  sistem  yang  rumit  serta  mampu  menyelesaikan  nilai-nilai  linguistik  yang merupakan masalah peramalan data historis.[9]
Penelitian terkait yang berhubungan dengan penelitian ini diantaranya adalah  Implementasi Metode Fuzzy Time Series Cheng untuk prediksi Kosentrasi Gas NO2 Di Udara oleh M.Y Fathoni yaitu mengembangkan sistem informasi prediksi gas NO2 di udara dengan time series cheng sebagai metodenya, kemudian diukur ketepatannya menggunakan RMSE dengan presentase 2% yang termasuk kategori sangat baik. [10]
Penelitian  oleh  Rahmawati,  Cynthia  dan  Susilowati  mengenai  Metode Fuzzy  Time  Series  Cheng dalam Memprediksi Jumlah Wisatawan di Provinsi Sumatera Barat, yaitu penerapan metode Fuzzy Time Series Cheng dalam memprediksi jumlah wisatawan pada provinsi Sumatera Barat, yang kemudian diukur ketepatannya menggunakan MAPE dengan presentase 14.61% yang termasuk kategori baik. [11]
Penelitian oleh Fuziah, Devianto dan Maiyastari mengenai Peramalan Beban Listrik Jangka Menengah di Wilayah Teluk  Kuantan  dengan  Metode Fuzzy  Time  Series  Cheng ,  yaitu  melakukan  peramalan  beban  listrik  periode  jangka menengah menggunakan metode Fuzzy Time Series Cheng dalam beberapa bulan ke depan dalam pendistribusian listrik di Wilayah Teluk Kuantan, kemudian diukur ketepatannya menggunakan MAPE dengan presentase 4.45% yang termasuk kategori sangat baik. [12]
Penelitian oleh Admirani mengenai Penerapan Metode Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Laba Pada Perusahaan, yaitu melakukan prediksi  terhadap laba perusahaan menggunakan heuristic time invariant fuzzy time series, kemudian diukur ketepatannya menggunakan MAPE dengan presentase 11.64% yang termasuk kategori baik. [13]
Penelitian  oleh  Kanisius  mengenai  Peramalan  Menggunakan  Metode Fuzzy  Time  Series  Cheng dan Double Exponential  Smoothing (studi  kasus:  Jumlah  Wisatawan  Mancanegara  di  Candi  Borobudur),  yaitu  penerapan  metode Fuzzy  Time  Series  Cheng serta  metode Double  Exponential  Smoothing terhadap  peramalan  jumlah  wisatawan  Candi Borobudur, kemudian diukur ketepatannya menggunakan MAPE dengan presentase 7.42% yang termasuk kategori baik. [14]
Berdasarkan kondisi yang dijelaskan sebelumnya serta beberapa penelitian terkait menjadi latar belakang dalam memprediksi  besarnya  konsentrasi  polutan  udara  yang  disumbangkan  oleh  kendaraan  bermotor  khususnya  karbon monoksida , sekaligus akan menguji seberapa baik implementasi Time Series Cheng dalam memprediksi data parameter karbon monoksida.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Subjek yang digunakan adalah sasaran penelitian berupa variabel untuk mendapatkan dataset yang diperlukan yaitu  Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Kota Yogyakarta, kemudian objek penelitian yang diteliti adalah data parameter udara yaitu karbon monoksida (CO). Empat tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah studi literatur, pengumpulan data, prosedur penelitian dan pengujian.

## 2.1 Studi Literatur
Studi literatur merupakan suatu cara mencari refrensi teori yang berhubungan dengan permasalahan dalam penelitian[15] yaitu :
a. Data parameter karbon monoksida yang dihasilkan di udara.
b. Jumlah kendaraan di Kota Yogyakarta.
Referensi dapat ditemukan dari berbagai, jurnal, buku, artikel, serta macam-macam situs di internet dengan tujuan mendapatkan refrensi yang memperkuat permasalahan dan menjadi acuan dalam melaksanakan penelitian.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data-data yang diperlukan dalam menyelesaikan penelitian didapatkan melalui :
a. Data Parameter CO pada kota Yogyakarta dari Dinas Lingkungan Hidup (DLH) kota Yogyakarta yang didapatkan pada 7 Januari 2022.
b. Data jumlah kendaraan pada kota Yogyakarta dari Badan Pusat Statistik (BPS) kota Yogyakarta yang didapatkan pada 26 Januari 2022.
Hal 912−920 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2.3 Prosedur Penelitian
Prosedur peramalan memakai metode FTS Cheng adalah sebagai berikut: a. Penentuan himpunan semesta (U) data aktual,  dengan cara:
𝑈 = [𝐷 𝑚𝑖𝑛 , 𝐷 𝑚𝑎𝑥 ] (1)
Dengan Dmin mendefinisikan data paling kecil, sedangkan Dmax mendefinisikan data paling besar b. Menentukan lebar interval melalui berbagai tahap yaitu:
1. Mencari rentang (range), dengan rumus yaitu :
𝑅 =   𝐷 𝑚𝑎𝑥 − 𝐷 𝑚𝑖𝑛 (2)
Dimana R merupakan rentang, 𝐷 𝑚𝑎𝑥 merupakan data paling besar dan 𝐷 𝑚𝑖𝑛 merupakan data paling kecil
2. Mencari jumlah interval kelas yang terbentuk, dengan rumus persamaan Sturges:
𝐾 = 1 + 3,322  × log 𝑛 (3)
3. Mencari lebar interval,  adapun rumusnya sebagai berikut: 𝐼 = 𝑅𝑎𝑛𝑔𝑒 𝑑𝑎𝑡𝑎 (𝑅) 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠 (𝐾) (4)
4. Mencari nilai tengah, adapun rumusnya sebagai berikut:
𝑚 𝑖 = (𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑏𝑎𝑤𝑎ℎ+𝑏𝑎𝑡𝑎𝑠 𝑎𝑡𝑎𝑠)
2 (5)
Dengan i menyesuaikan dengan banyaknya himpunan fuzzy c. Membagi himpunan U dengan interval yang sesuai, kemudian melakukan proses membagi ulang kembali (re-divide) jika interval dengan nilai linguistik yang didapatkan masih lebih besar daripada rata-rata jumlah yang terbentuk, jadi harus membagi ulang kembali menghasilkan setengah dari setiap nilai linguistik yang sudah terbentuk sebelumnya.
d. Mencari himpunan fuzzy 𝐴 𝑖 serta dari data aktual yang didapat kemudian mengimplementasikan fuzzifikasi e. Menentukan Fuzzy  Logical  Relationship (FLR)  sesuai  dengan  data  aktual  dan  fuzzifikasi  yang  sudah  terbentuk sebelumnya. FLR dapat disimbolkan sengan 𝐴 𝑖 →   𝐴 𝑗 , dimana 𝐴 𝑖 diartikan sebagai kondisi saat ini dan 𝐴 𝑗 diartikan sebagai kondisi diwaktu selanjutnya.
f. Menenetukan Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG) dengan mengelompokkan seluruh relasi yang terbentuk serta diberikan bobot yang sesuai dengan perulangan dan urutan sama yang terbentuk. FLR dengan current state (𝐴 𝑖 ) sama akan dikelompokkan dalam suatu kelompok dalam suatu matriks pembobotan. Jika mendapati urutan FLR yang sesuai akan diberikan bobot seperti 𝐴 4 → 𝐴 5 , diberikan bobot 1 𝐴 5 → 𝐴 6 , diberikan bobot 1 𝐴 4 → 𝐴 5 , diberikan bobot 2 𝐴 4 → 𝐴 5 , diberikan bobot 3 dan seterusnya
g. Menetapkan pembobotan pada kelompok relasi yang terbentuk, dengan nilai pembobotan setelah proses normalisasi.
h. Menghitung  nilai  peramalan,  dengan  cara  mengalikan  matriks  pembobot  dengan  nilai  tengah  dari  masing-masing himpunan yang terhubung dengan rumus:
𝐹(𝑡) =  𝐿 𝑑𝑓 (𝑡 –  1)   ×  𝑊𝑛(𝑡– 1) (6)
Dengan 𝐿 𝑑𝑓 (𝑡 –  1) adalah matrik himpunan fuzzy dan 𝑊𝑛(𝑡– 1 ) adalah matrik bobot [16]

## 2.4 Pengujian
Proses pengujian ketepatan data hasil prediksi diimplementasikan dengan cara melakukan perbandingan antara data aktual dengan  data  hasil  prediksi  yang  terbentuk  untuk  menilai  tingkat error atau  ketidaktepatan  yang  didapatkan.  Metode pengukuran memiliki tujuan untuk menghasilkan ramalan optimal dengan sedikit tingkat kesalahan, kelayakan suatu data prediksi  diukur  dari  semakin  kecilnya  tingkat  kesalahan  pada  data  prediksinya.  Ketepatan  dalam  mengukur  suatu peramalan dapat diukur menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), berikut cara perhitungannya:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ | 𝑋𝑡−𝐹𝑡 𝑋𝑡 | 𝑛 𝑡=1 𝑛 × 100% (7)
𝑋 𝑡 = data aktual pada suatu periode ke-t 𝐹 𝑡 = nilai hasil peramalan suatu periode ke -t 𝑛 = jumlah dari banyaknya data
Suatu data memiliki kinerja yang sangat bagus jika nilai MAPE berada dibawah 10%,  selanjutnya kinerja bagus jika nilai MAPE berada diantara 10% dan 20%. [17]
Hal 912−920 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil data jumlah kendaraan bermotor menurut Badan Pusat Statistik (BPS) Yogyakarta yang menunjukan peningkatan jumlah kendaraan dari tahun 2017 sampai tahun 2020 yang menjadi alasan penelitian seperti pada tabel 1
Tabel 1. Data jumlah kendaraan menurut BPS Yogyakarta
No Jenis Kendaraan Tahun 2017 2018 2019 2020 1 Mobil Penumpang 143.689 158.972 168.114 171.824 2 3 4 Bus Mobil Beban Sepeda Motor Jumlah 3.448 40.652 1.123.284 1.311.073 3.655 43.678 1.203.535 1.409.840 5.041 47.372 1.354.547 1.575.074 4.754 46.817 1.352.758 1.576.153
Perhitungan peramalan parameter data CO dilakukan melalui tahapan proses akuisisi data gas CO yang didapatkan sebelumnya dari Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Yogyakarta dengan waktu setiap 30 menit dari pukul 00.00 dan diakhiri pada pukul 14.30 WIB dengan banyakanya jumlah data yang diukur yaitu 30 data seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Data Aktual CO No Waktu Parameter CO 1 00:00 2455 2 00:30 2380 3 01:00 2419 …. …. …. …. …. …. 28 13:30 1214 29 14:00 1184 30 14:30 1191

## 3.1 Penerapan metode Fuzzy Time Series Cheng
Implementasi Fuzzy  Time  Series  Cheng dalam  meramalkan  data  parameter  karbon  monoksida  di  udara  pada  kota Yogyakarta berdasarkan data yang sudah didapatkan dengan cara sebagai berikut:
a. Penentuan Himpunan Semesta
Proses penentuan data aktual nilai terendah (Dmin) dan nilai data tertinggi (Dmax), untuk selanjutnya ditemukan D1 dan D2 sehingga diperoleh nilai himpunan semesta ( universe discourse ) U = [1180;2460]
b. Menentukan lebar Interval dengan berbagai tahap yaitu:
1. Mencari rentang (range),  dengan rumus
𝑅 =  2460 − 1180 = 1280
2. Mencari jumlah interval kelas yang terbentuk, dengan rumus persamaan Sturges:
𝐾 = 1 + 3,322  × log 30
= 5,874500141 kemudian dibulatkan menjadi 6
3. Mencari lebar interval,  adapun rumusnya sebagai berikut:
𝐼 = 1280 6 = 213,3333333
4. Mencari nilai tengah, dari masing-masing himpunan yang terbentuk
Setelah  selesai  menentukan  lebar  interval  maka  akan  mendapatkan  hasil  dari  perhitungan  pertama  yang digambarkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil perhitungan pertama U Interval Kelas Jumlah Nilai Tengah U1 1180 ; 1393,333333 6 1286,666667 U2 1393,333333 ; 1606,666667 5 1500 U3 1606,666667 ; 1820 6 1713,333333 U4 1820 ; 2033,333333 5 1926,666667 U5 2033,333333 ; 2246,666667 2 2140 U6 2246,666667 ; 2460 5 2353,333333
Tampilan awal pembentukan himpunan semesta dan interval juga bisa dilihat dalam bentuk implementasi website seperti pada gambar 1.
Hal 912−920 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Tampilan pembentukan himpunan dan interval
c. Berdasarkan perhitungan pertama yang dilakukan masih didapatkan data historical yang lebih besar daripada jumlah rata-rata yang dihasilkan yaitu ½ x 6 = 3, maka harus dilakukan proses re-divide menjadi setengahnya dengan hasil digambarkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan setelah re-divide
d. Melakukan  proses  Fuzzifikasi  dengan  cara  menentukan  data  menjadi  nilai  linguistik  kemudian  diubah  kedalam interval  yang  sesuai  berdasarkan  data  konsentrasi  CO  yang  didapat,  seperti  pada  bulan  Desember pada  jam  00:30 sebesar 2380, yang dikelompokan dalam keanggotaan dengan nilai linguistik A11, karena berada dalam interval antara [2353,333333  ;  2460],  sama  halnya  juga  dengan  data  pada  jam  02:00  sebesar  2254  yang  dikelompokan  dalam keanggotaan  dengan  nilai  linguistik  A10,  karena  berada  dalam  interval  antara  [  2246,666667  ;  2353,333333  ]. Pengelompokan yang sama juga dilakukan dengan data CO lainnya yang ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5. Fuzzifikasi Waktu Parameter CO Fuzzifikasi 00:00 2455 A11 00:30 2380 A11 01:00 01:30 2419 2342 A11 A10 …. …. …. …. …. …. 13:00 1299 A2 13:30 1214 A1 14:00 1184 A1 14:30 1191 A1
e. Fuzzy Logic Relation (FLR)
Proses FLR ditentukan berdasarkan pada data historis yang telah melalui proses fuzzifikasi dalam perhitungan sebelumnya. Penentuan FLR digambarkan 𝐴 𝑖 →   𝐴 𝑗 , dimana 𝐴 𝑖 adalah data himpunan pengamatan sebelumnya
U Interval Kelas Jumlah Nilai Tengah U1 1180 ; 1286,666667 3 1233,333333 U2 1286,666667 ; 1393,333333 3 1340 U3 1393,333333 ; 1500 3 1446,666667 U4 1500 ; 1713,333333 2 1553,333333 U5 1713,333333 ; 2246,666667 3 1660 U6 2246,666667 ;  1820 3 1766,666667 U7 1820 ; 1926,666667 3 1873,333333 U8 1926,666667 ; 2033,333333 3 1980 U9 2033,333333 ; 2246,666667 2 2140 U10 2246,666667 ; 2353,333333 2 2300 U11 2353,333333 ; 2460 3 2406,666667
Hal 912−920 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
yaitu 𝐹(𝑡 − 1), kemudian 𝐴 𝑗 adalah himpunan pengamatan saat ini yaitu F(t) pada data time series .seperti pada tabel 6.
Tabel 6. FLR Waktu Parameter CO Fuzzifikasi FLR 00:00 2455 A11 NA > A11 00:30 2380 A11 A11 > A11 01:00 01:30 2419 2342 A11 A10 A11 > A11 A11 > A10 …. …. …. …. …. …. …. …. 13:00 1299 A2 A2 > A2 13:30 1214 A1 A2 > A1 14:00 1184 A1 A1 > A1 14:30 1191 A1 A1 > A1
f. Fuzzy Logic Relation Group (FLRG)
Proses FLRG ditentukan dengan mengelompokkan seluruh relasi yang terbentuk pada proses FLR sebelumnya serta diberikan bobot yang sesuai dengan perulangan dan urutan yang terbentuk, seperti digambarkan pada tabel 7.
Tabel 7. FLRG Nilai FLRG A1 A1,A1 A2 A2,A2,A1 A3 A4 A3,A3,A2 A4,A3 A5 A5,A5,A6 A6 A5,A7,A4 A7 A6,A7,A8 A8 A9,A8,A6 A9 A9,A8 A10 A10,A7 A11 A11,A11,A10
g. Pembobotan
Memberikan nilai pembobotan pada setiap kelompok relasi yang ada sesuai dengan FLRG yang terbentuk kemudian didapatkan hasil pembobotan seperti pada tabel 8.
Tabel 8. Pembobotan A1 A2 A3 A4 A5 A6
A7 A8 A9 A10     A11 A1 2 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 A2 1 2 0 0 0 0 0
0 0 0 0 A3 0 1 2 0 0 0 0
0 0 0 0 A4 0 0 1 1 0 0 0
0 0 0 0 A5 0 0 0 0 2 1 0
0 0 0 0 A6 0 0 0 1 1 0 1
0 0 0 0 A7 0 0 0 0 0 1 1
1 0 0 0 A8 0 0 0 0 0 1 0
1 1 0 0 A9 0 0 0 0 0 0 0
1 1 0 0 A10 0 0 0 0 0 0 1
0 0 1 0 A11 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 2
Sebagai contoh jika ingin menghitung nilai pembobotan A2 , karena A2 berhubungan dengan A1 dan A2 maka menghasilkan nilai [1/2, 2/2] sesuai dengan jumlah nilai pembobotan masing-masing dan jumlah nilai keseluruhan dari pembobotan yang terbentuk dalam relasi tersebut.
h. Perhitungan Nilai Prediksi
Selanjutnya adalah proses perhitungan nilai prediksi sesuai dengan rumus perhitungan (6), dengan contoh sebagai berikut:
𝐹(𝑗𝑎𝑚 01: 00) =  𝐿 𝑑𝑓 (𝑗𝑎𝑚 01: 00) 𝑜 𝑊𝑛(𝑗𝑎𝑚 00: 30)
𝐹(𝑗𝑎𝑚 01: 00) =  𝐿 𝑑𝑓 (𝑚1, 𝑚2) 𝑜 𝑊𝑛  [ 1 3 , 2 3 ]
Hal 912−920 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
𝐹(𝑗𝑎𝑚 01: 00) =  𝐿 𝑑𝑓 [ 2300, 2406,666667 ]  𝑜  𝑊𝑛  [ 1 3 , 2 3 ]
𝐹(𝑗𝑎𝑚 01: 00) = 2347,4
Tampilan untuk keseluruhan nilai prediksi yang lengkap ditampilkan dalam tabel 9 sebagai berikut
Tabel 8. Hasil akhir prediksi Waktu Parameter CO Prediksi 00:00 2455 NA 00:30 2380 2347,4 01:00 01:30 2419 2342 2347,4 2347,4 …. …. …. …. …. …. 13:00 1299 1291,4 13:30 1214 1291,4 14:00 1184 1233,333333 14:30 1191 1233,333333
Selanjutnya ada tampilan grafik yang akan membandingkan nilai dari data aktual dengan hasil prediksi yang sudah diselesaikan dalam bentuk tampilan website yang sudah dibuat sebelumnya seperti dalam gambar 2.

## Gambar 2. Tampilan grafik hasil prediksi

## 3.2 Pengujian
Proses pengujian ketepatan data hasil prediksi diimplementasikan dengan cara melakukan perbandingan antara data aktual dengan data hasil prediksi  yang terbentuk  untuk  menilai tingkat  error atau ketidaktepatan yang didapatkan. Pengujian ketepatan  hasil  peramalan  menggunakan  nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE),  dengan  hasil  pegujian digambarkan seperti pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil pengujian menggunakan MAPE Indeks waktu Data Aktual Peramalan Error Nilai Absolut Error Nilai Absolut Error dibagi dengan nilai Aktual T At Ft At -Ft
| At -Ft| | (A t -F t )/A t | 1 2455 NA NA NA NA 2 2380 2347,4 32,6 32,6 0,013697479 3 2419 2347,4 71,6 71,6 0,029599008 4 2342 2347,4 -5,4 5,4 0,002305722 5 2254 2086,666667 167,3333333 167,3333333 0,074238391 6 1892 2086,666667  -194,6666667 194,6666667 0,102889359 7 1767 1854,6 -87,6 87,6 0,049575552 8 1690 1678,6 11,4 11,4 0,006745562 9 1647 1678,6 -31,6 31,6 0,0191864 10 1661 1678,6 -17,6 17,6 0,010596026 11 1746 1678,6 67,4 67,4 0,03860252 12 1853 1678,6 174,4 174,4 0,094117647 13 1902 1854,6 47,4 47,4 0,024921136 14 1942 1854,6 87,4 87,4 0,045005149 15 2046 1942,6 103,4 103,4 0,050537634
Hal 912−920 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
16 2084 2060 24 24 0,011516315 17 2031 2060 -29 29 0,01427868 18 1940 1942,6 -2,6 2,6 0,001340206 19 1745 1942,6 -197,6 197,6 0,113237822 20 1532 2739 -1207 1207 0,787859008 21 1502 1500 2 2 0,001331558 22 1483 1500 -17 17 0,01146325 23 1475 1397 78 78 0,052881356 24 1399 1397 2 2 0,001429593 25 1355 1397 -42 42 0,03099631 26 1340 1291,4 48,6 48,6 0,036268657 27 1299 1291,4 7,6 7,6 0,005850654 28 1214 1291,4 -77,4 77,4 0,063756178 29 1184 1233,333333  -49,33333333 49,33333333 0,041666667 30 1191 1233,333333  -42,33333333 42,33333333 0,03554436 Total 1,771438199 n 29 MAPE 6,108407582
Berdasarkan  hasil  pengujian  MAPE  dilihat  bahwa errror terjadi  dengan  nilai  yang  beragam  baik  besar  dan kecilnya sesuai perbandingan antara data aktual dengan hasil peramalan yang dihasilkan, semakin jauh perbandingan nilai data aktual dengan data peramalan maka akan semakin besar nilai error yang dihasilkan. Pengujian yang dilakukan untuk mengukur ketepatan peramalan metode fuzzy time series cheng mendapatkan hasil akhir pengukuran nilai MAPE 6,10 %. MAPE  dengan  nilai  kurang  dari  10%  dapat  didefinisikan  sebagai  sangat  baik  kemampuan  peramalannya,  kemudian MAPE dengan nilai lebih besar dari 10% namun kurang dari 20% didefinisikan sebagai baik kemampuan peramalannya. Dengan demikian metode Time Series Cheng dinilai sangat baik untuk meramalkan parameter CO di Yogyakarta.

## 4. KESIMPULAN
Sesuai dengan hasil pengujian data prediksi yang diterapkan dalam proses sebelumnya menggunakan metode Fuzzy Time Series Cheng dengan hasil uji menggunakan 30 data parameter CO menunjukan hasil yaitu penerapan metode Fuzzy Time Series  Cheng dalam  memprediksi  parameter  udara  karbon  monoksida  di  udara  di  kota  Yogyakarta  mendapatkan  nilai ukuran ketepatan peramalan MAPE dengan nilai 6,10 %, dimana nilai tersebut mempunyai presentase nilai dibawah 10% sehingga disimpulkan bahwa kemampuan fuzzy time series cheng dalam memprediksi parameter karbon monoksida di udara  dalam peramalannya dikatakan sangat baik. Kemudian untuk saran mengenai penelitian selanjutnya adalah Bagi peneliti untuk mencoba meramalkan parameter-parameter udara lain yang juga memiliki kemungkinan berbahaya bagi masyarakat  seperti  nitrogen  oksida  (NOx),  hidrokarbon  (HC),  Sulfur  dioksida  (SO2),  Partikulat  10  (PM10)  dan  juga karbondioksida  (CO2),  kemudian  mencoba  menggunakan  metode  peramalan  lain  seperti  metode  Metode Box-Jenkins ataupun metode  Double  Exponential  Smoothing dalam  proses  peramalan  parameter  lainnya.  Selanjutnya  saran  untuk pemerintah adalah untuk menggalakkan pemakaian trasnportasi umum kepada masyarakat, dengan kualitas yang lebih baik serta memiliki jangkauan yang lebih luas sehingga bisa dijadikan alternatif transportasi perjalanan untuk masyarakat, sekaligus untuk mengurangi polutan yang ada di udara dengan menggunakan trasnportasi umum dibandingkan dengan kendaraan pribadi, serta juga himbauan kepada masyarakat untuk tetap terus menggunakan masker kertika berada di jalan sebagai bentuk pencegahan penyakit dan meminimalisir polutan yang masuk kedalam tubuh.

## REFERENCES
[1] M. Rosyidah, “POLUSI UDARA DAN KESEHATAN PERNAFASAN,” 2016.
[2] M.  FAJRUSH  S.  W,  “KAJIAN  KONDISI  UDARA  AMBIENT  DENGAN  JUMLAH  KENDARAAN  BERMOTOR  DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PURWOKERTO,” 2017.
[3] R.  Wirosoedarmo,  B.  Suharto,  and  D.  E.  Proborini,  “Analisis  Pengaruh  Jumlah  Kendaraan  Bermotor  dan  Kecepatan  Angin Terhadap Karbon Monoksida di Terminal Arjosari,” Jurnal Sumberdaya Alam dan Lingkungan, vol. 7, no. 2, pp. 57–64, Aug. 2020, doi: 10.21776/ub.jsal.2020.007.02.2.
[4] S.  Gunawan,  H.  Hasan,  and  R.  D.  W.  Lubis,  “Pemanfaatan  Adsorben  dari  Tongkol  Jagung  sebagai  Karbon  Aktif  untuk Mengurangi Emisi Gas Buang Kendaraan Bermotor,” Jurnal Rekayasa Material, Manufaktur dan Energi, vol. 3, no. 1, pp. 38– 47, Mar. 2020, doi: 10.30596/rmme.v3i1.4527.
[5] Dinas Pariwisata Kota Yogyakarta, “Kajian Kunjungan Wisata Kota Yogyakarta,” 2020.
[6] DINAS PERHUBUNGAN DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA, “TRANSPORTASI DALAM ANGKA,” 2021.
[7] Devi Marlita and Deslida Saidah, Pencemaran Udara Akibat Emisi Gas Buang Kendaraan Bermotor, vol. 1. Stationery Office, 2014.
[8] S.  K.  Sarungallo,  G.  Putu,  and  R.  Agung,  “Rancang  Bangun  Alat  Ukur  Uji  Emisi  Gas  Karbon  Monoksida  (CO)  Berbasis Mikrokontroler,” Teknologi Elektro, vol. 16, 2019.
[9] M. Wati and N. Puspitasari, “Penerapan Metode Fuzzy Time Series Chen dan Hsu dalam Memprediksi Kunjungan Wisatawan di Museum Mulawarman,” JURTI, vol. 4, no. 2, 2020.
Hal 912−920 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
[10]  M.  Y.  Fathoni,  “Implementasi  Metode  Fuzzy  Time  Series  Cheng  untuk  prediksi  Kosentrasi  Gas  NO2  Di  Udara,”  JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS, vol. 7, no. 1, p. 17, May 2017, doi: 10.21456/vol7iss1pp17-23.
[11]  Rahmawati, E. P. Cynthia, and K. Susilowati, “Metode Fuzzy Time Series Cheng dalam Memprediksi Jumlah Wisatawan di Provinsi Sumatera Barat,” 2019.
[12]  L. Fauziah, D. Devianto, and Maiyastari, “PERAMALAN BEBAN LISTRIK JANGKA MENENGAH DI WILAYAH TELUK KUANTAN DENGAN METODE FUZZY TIME SERIES CHENG,” 2019.
[13]  I. Admirani, “Penerapan Metode Fuzzy Time Series Untuk Prediksi Laba Pada Perusahaan,” 2018.
[14]  P.  Kanisius  Ola,  “PERAMALAN  MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY  TIME  SERIES  CHENG  DAN  DOUBLE EXPONENTIAL  SMOOTHING  (STUDY  KASUS:  JUMLAH  WISATAWAN  MANCANEGARA  DI  CANDI BOROBUDUR),” Jurnal Statistika Industri dan Komputasi, vol. 4, no. 1, pp. 69–79, 2019.
[15]  Mey  Lista  Tauryawati  and  M.Isa.Irawan,  “Perbandingan  Metode  Fuzzy  Time  Series  Cheng  dan  Metode  Box-Jenkins  untuk Memprediksi IHSG,” vol. 3, pp. A34–A39, 2014.
[16]  A. Jamaludin, “Peramalan Jumlah Pinjaman Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Cheng,” 2017.
[17]  M. Yoka Fathoni and S. Wijayanto, “Forecasting Penjualan Gas LPG di Toko Sembako 87,” 2021.