ISSN 2407-4322
E-ISSN 2503-2933

## Implementasi Prophet Forecasting Model Dalam Prediksi Kualitas Udara Daerah Istimewa Yogyakarta
Feliana Oktavia* 1 , Arita Witanti 2 1,2 Universitas Mercu Buana Yogyakarta; Jl. Jembatan Merah No. 84 C Gejayan Yogyakarta 55283, Telp. (0274) 563589, Faks. (0274) 550703 Jurusan Teknik Informatika, FTI UMBY, Yogyakarta e-mail: 1 felianaoktva@gmail.com, 2 arita@mercubuana-yogya.ac.id

## Abstrak
Udara  sangat  penting  bagi  kehidupan  makhluk  hidup,  terutama  udara  bersih.  Udara perlu diukur setiap saat untuk mengetahui kualitas yang dikandung. Di wilayah DI Yogyakarta sendiri,  kualitas  udara  diukur  oleh  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kota  Yogyakarta  dan didokumentasikan  dalam  suatu  indeks  yang  disebut  Indeks  Standar  Pencemar  Udara  atau ISPU.  ISPU  dapat  digunakan  untuk  membantu  pemerintah  dalam  mengambil  langkah  dan kebijakan  terhadap  pengendalian  kualitas  udara  serta  memprediksi  kualitas  udara  di  masa yang  akan  datang.  Prediksi  atau  forecasting  dapat  dilakukan  menggunakan  model  Prophet dengan pengumpulan data dan penyelesaian masalah menggunakan model.  Hasil forecasting dengan  model  Prophet  mendapati  hasil  sangat  akurat  dengan  nilai  MAE  sebesar 0.4354644200045299, MAPE sebesar 0.81%, MSE sebesar 0.32, dan RMSE sebesar 0.56.
Kata kunci — Forecasting, Prophet, ISPU

## Abstract
Air is essential for the life of living things, immaculate air. Air needs to be measured at all times to determine the quality it contains. In the Yogyakarta area, air quality is measured by the Yogyakarta City Environmental Agency and documented in an index called the Air Pollutant Standard Index or ISPU. ISPU can be used to assist the government in taking steps and policies toward  air  quality  control  as  well  as  predicting  air  quality  in  the  future.  Prediction  or forecasting  can  be  done  using  the  Prophet  model  with  data  collection  and  problem-solving using  the  model.  The  forecasting  results  with  the  Prophet  model  found  very  accurate  results with an MAE value of 0.4354644200045299, MAPE of 0.81%, MSE of 0.32, and RMSE of 0.56.
Keywords — Forecasting, Prophet, ISPU
1. PENDAHULUAN
dara adalah suatu hal yang sangat penting bagi kehidupan makhluk hidup. Semua mahluk hidup  memerlukan  udara  untuk  bernafas,  terutama  udara  bersih.  Udara  bersih  adalah udara  yang  tidak  terkontaminasi  dengan  gas  atau  partikel  berbahaya  seperti  nitrogen dioksida  (NO 2 ),  ozon  (O 3 ),  partikulat  halus  (PM 2.5 ),  partikulat  besar  (PM 10 ),  dan  gas  atau partikel  lainnya  [1].  Tapi  pada  kenyataannya,  udara  yang  kini  kita  hirup  telah  sepenuhnya tercemar.
Pada  tahun  2019  terdapat  sekitar  6,7  juta  orang  yang  meninggal  akibat  pencemaran udara.  Dimana  sebanyak  2  juta  diantaranya  ada  di  Asia  Tenggara  [2].  Pada  tahun  2023 U
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 64-74 E- ISSN 2503-2933 65
Indonesia  menempati  urutan  pertama  sebagai  negara  dengan  tingkat  polusi  udara  terburuk  di kawasan  Asia  Tenggara,  dengan  lima  kota  besar  penyumbang  polusi  yakni  DKI  Jakarta, Bandung,  Surabaya,  Medan,  serta  DI  Yogyakarta  [3].  Platform  Nafas  melaporkan  bahwa wilayah Sayidan, DI Yogyakarta berada di peringkat teratas dengan polusi udara yang mencapai kategori  ‘beracun’  dengan  nilai  PM 2.5 sebesar  258  µg/m3  dan  nilai  PM 10 sebesar  311  µg/m3. Kondisi  ini  menjadikan  wilayah  Sayidan  menjadi  satu-satunya  wilayah  di  Indonesia  yang menyangga  status  kategori  ‘beracun’  [4].  Hal  ini  menyebabkan  DI  Yogyakarta  membutuhkan perhatian khusus pada penanganan kualitas udara.
Di wilayah DI Yogyakarta sendiri, kualitas udara diukur oleh Dinas Lingkungan Hidup Kota  Yogyakarta  dan  didokumentasikan  kedalam  suatu  indeks  yang  disebut  Indeks  Standar Pencemar  Udara  (ISPU).  ISPU  adalah  suatu  laporan  hasil  pemantauan  kualitas  udara  yang memberikan  informasi  mengenai  kualitas  udara  yang  bersih  ataupun  udara  tercemar  serta dampak  yang  ditimbulkan  terhadap  kesehatan  di  lokasi  tertentu  [19].  ISPU  berisi  informasi mengenai  kualitas  udara  yang  disajikan  dalam  bentuk  numerik  dan  tidak  memiliki  satuan  [1]. Adapun tujuh parameter yang digunakan yakni PM 10 , PM 2.5 , NO 2 , SO 2 , CO, O 3 , dan HC [18]. Oleh karena itu, ISPU dapat digunakan untuk membantu pemerintah dalam mengambil langkah dan  kebijakan  terhadap  pengendalian  kualitas  udara  serta  memprediksi  kualitas  udara  di  masa yang akan datang.
Prediksi  perlu  dilakukan  untuk  memperoleh  data  deret  waktu  ( time  series ).  Untuk melakukan  prediksi,  diperlukan  suatu  metode  analisis  yang  dapat  menerjemahkan  deret  waktu ke  dalam  rumus  matematika.  Metode  tersebut  salah  satunya  adalah  model Prophet .  Model Prophet melakukan prediksi dari data deret waktu yang berdasar pada model aditif dimana trend non-linier akan  dicocokan  dalam  deret  waktu  secara  tahunan,  mingguan,  harian  dengan  efek liburan  [5],  [21].  Model  ini  dapat  berfungsi  dengan  baik  jika  data  deret  waktu  memiliki  efek musiman yang kuat serta dataset yang mempunyai banyak data [5].
Penelitian  mengenai  kualitas  udara  menggunakan  metode  ini  sebelumnya  dilakukan oleh beberapa peneliti yaitu, [6] melakukan prediksi di Jiangsu, China, [7] melakukan prediksi saat  pandemi  COVID-19  berlangsung  di  India,  [8]  menganalisis  kinerja  model Prophet pada prediksi  kualitas  udara  di  DKI  Jakarta,  [9]  melakukan  prediksi  di  Shenzhen,  China,  dan  [10] melakukan prediksi di Seoul, South Korea.
Dari  permasalahan  diatas,  peneliti  menyimpulkan  bahwa  belum  ada  penelitian  yang menggunakan model Prophet dalam memprediksi kualitas udara DI Yogyakarta. Selain itu, dari penelitian-penelitian sebelumnya belum ada penggunaan parameter lain diluar parameter ISPU untuk dijadikan objek pengamatan prediksi. Parameter luar yang dimaksud ini adalah kecepatan angin, kelembaban, curah hujan, dan temperatur/suhu. Semakin banyak parameter yang diamati semakin  akurat  pula  hasil  yang  dihasilkan.  Dengan  ini  peneliti  ingin  menggunakan  parameter tersebut untuk penelitian yang akan dilakukan. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi rujukan untuk penelitian selanjutnya dalam memprediksi objek menggunakan model Prophet .

## 2. METODE PENELITIAN
Ada  beberapa  tahapan  yang  akan  dikerjakan  pada  penelitian  ini,  yaitu  tahap pengambilan  data  dengan  cara  observasi  dan  study  literatur,  penyelesaian  masalah menggunakan  model Prophet ,  berikut  adalah  alur  penelitian  yang  dilakukan  akan  ditampilkan pada gambar 1:
66 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024 , Hal. 64-74 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 1. Alur Penelitian
Model Prophet adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk  memprediksi  data  yang berbentuk deret waktu yang berdasar pada model aditif dimana trend non-linier akan dicocokan dalam  deret  waktu  secara tahunan,  mingguan  dan harian, dengan  efek  liburan. Model Prophet dapat berfungsi dengan baik jika data deret waktu memiliki efek musiman yang kuat dan dataset yang mempunyai banyak data [5].
Berikut  adalah  beberapa  keunggulan  dari  model Prophet menurut  Taylor  dan  Letham (2018) [5]:
1. Fleksibilitas, mudah dalam mengakomodasikan data musiman dengan beberapa periode.
2. Tidak perlu mencari nilai yang hilang.
3. Proses  pelatihan  yang  cepat,  memungkinkan  analis  mengeksplor  banyak  spesifikasi  model secara interaktif.
4. Memiliki parameter yang mudah diubah dan diungkap.
5. Untuk  analis  yang  berpengalaman  dengan  regresi  dapat  dengan  mudah  memperluas  model dengan menambahkan komponen baru.
Adapun persamaan dasar model Prophet yang dinyatakan dalam persamaan (1) [20]:
yt  gt  st  ht  εt (1)
Keterangan: y = forecast / model regresi aditif g = growth / faktor tren s = seasonality / komponen tren musiman h = holiday / komponen tren libur ε = error term
Dimana:
gt
(2)
Keterangan: C = carry capacity / daya dukung k = growth rate m = parameter offset
∑ cos ! " #  $ sin !
" ## ' ( (3)
Keterangan: P = periode waktu
)  *1 ∈  -1, … ,1 ∈  -01κ
(4)
Keterangan:
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 64-74 E- ISSN 2503-2933 67
D = set dari tanggal libur masa lalu dan masa depan t = waktu saat sedang libur κ = perubahan hari libur saat prediksi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 2.1    Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kuantitatif  kualitas  udara Yogyakarta, yang dimana data memuat parameter ISPU yang bersumber dari website [12] dan data  cuaca  yang  bersumber  dari  website  [13]  Semua  data  diperoleh  dengan  cara  observasi selama  dua  bulan  yang  dimulai  dari  September  2023  hingga  November  2023.  Dataset  ini berjumlah  1472  data  dengan  11  atribut.  Berikut  tertera  nilai  atribut  dan  data  kualitas  udara Yogyakarta yang digunakan pada gambar 2 dan tabel 1:
Gambar 2 . Atribut
Tabel 1. Data Kualitas Udara Yogyakarta
No Tanggal PM 2.5 PM 10 NO 2 O 3 AQI Angin Kelembapa n Cura h Hujan Suhu Ket 1 9/6/2023 4:00 PM 45 27 5 21 45 17 63 8 30 fair 2 9/6/2023 5:00 PM 42 25 8 18 42 15 70 6 29 fair 3 9/6/2023 6:00 PM 41 25 10 16 41 10 80 12 27 fair 4 9/6/2023 7:00 PM 52 30 12 14 52 6 86 11 26 poor 5 9/6/2023 8:00 PM 51 29 12 13 51 4 90 10 25 poor 6 9/6/2023 9:00 PM 51 29 12 13 51 4 91 9 25 poor … … … … … … … … … … … … 147 2 11/6/2023 11:00 PM 39 23 8 13 39 3 93 22 25 fair
68 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024 , Hal. 64-74 E-ISSN 2503-2933

## 2.2    Prediksi Dengan Model Prophet

## 2.2.1  Format Prophet
Proses awal dalam prediksi menggunakan model Prophet adalah memerhatikan format dataframe yaitu ‘ds’ dan ‘y’. Kolom ‘ds’ menyimpan runtun waktu dan tanggal dan kolom ‘y’ menyimpan nilai waktu yang seri sesuai dengan bentuk data [22]. Kedua format tersebut saling bergantung  satu  sama  lain,  oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  peneliti  mengganti  kolom ‘Tanggal’ menjadi ‘ds’ dan kolom ‘PM2.5’ menjadi ‘y’. Penggantian format ini menggunakan perintah rename. Untuk hasil penggantian format akan ditampilan pada tabel 2.
Tabel 2. Dataset Dengan Format Prophet No ds y … 1 9/6/2023 4:00 PM 45 … 2 9/6/2023 5:00 PM 42 … 3 9/6/2023 6:00 PM 41 … 4 9/6/2023 7:00 PM 52 … 5 9/6/2023 8:00 PM 51 … 6 9/6/2023 9:00 PM 51 … … … … … 1472 11/6/2023 11:00 PM 39 …
Kemudian  dataset  dibagi  dengan  komposisi  80%  data  latih  dan  20%  data  uji  sebelum memasuki proses prediksi.

## 2.2.2  Holidays
Disini peneliti juga menambahkan fitur hari libur ( holidays ) untuk event-event yang ada di DI Yogyakarta dari bulan Oktober hingga November untuk melihat apa pengaruh efek libur terhadap  kualitas  udara  Yogyakarta.  Untuk  nilai lower dan upper  window diatur  ke  angka  nol untuk  mendeklarasi  bahwa  model Prophet tidak  perlu  mempertimbangkan  tanggal  atau  bulan yang lain selain yang tercantum. Berikut event DI Yogyakarta bulan Oktober hingga November pada tabel 3:
Tabel 3. Dataframe Event Jogja No Holiday ds Lower Window  Upper Window 1 Wayang  Jogja  Night  Carnival  dan 1001 Lampion Gumuk Pasir 2023-10-07 0 0 2 Lampion Wish Obelix Hills 2023-10-08 0 0 3 CRSL Concert 2023-10-15 0 0 4 Toys  and  Hobies  Land  Sleman City Hall 2023-10-22 0 0 5 Kangen  Joget  Kulon  Progo  dan Pakem  Musik  Kalcer  Terminal Pakem 2023-10-28 0 0 6 Renjana  Di  Satoe  Senja  Benteng Vredeburg 2023-10-29 0 0 7 Festival  Balon  Udara  Obelix Village 2023-11-05 0 0
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 64-74 E- ISSN 2503-2933 69

## 2.2.3  Inisialisasi Model
Prediksi  deret  waktu  terbagi  menjadi  dua  yaitu  univariate  dan  multivariate  [15]. Univariate  hanya  mengamati  satu  variabel  dalam  runtun  waktu,  sedangkan  multivariate mengamati beberapa variable dalam runtun waktu [17]. Pada proses inisialisasi model Prophet kali ini, peneliti menggunakan multivariate untuk memprediksi nilai ‘y’ dengan parameter yang diamati  yakni  PM 10 ,  NO 2 ,  O 3 ,  AQI,  angin,  kelembaban,  curah  hujan,  temperatur/suhu.  Dalam model Prophet , implementasi multivariate dilakukan dengan penambahan fitur regressor. Fitur ini  membantu  menyesuaikan  bagaimana  prediksi  dibuat dan  membuat  proses  prediksi  menjadi lebih transparan sehingga mendapatkan hasil yang akurat.

## 2.2.4  Future Dataframe
Hal  selanjutnya  yang  harus  dilakukan  sebelum  memasuki  proses  prediksi  adalah membuat suatu dataframe masa depan ( future dataframe). Future dataframe memuat waktu dan tanggal  (ds)  yang  ditargetkan  untuk  di  prediksi.  Jika  model  memiliki  regressor,  maka  kolom- kolom regressor juga harus disertakan ke dalam future dataframe. Pembuatan future dataframe menggunakan  perintah  make_future_dataframe(periods=  ,  freq=),  yang  dimana  periods  adalah jumlah  waktu  atau  tanggal  yang  ingin  diprediksi,  sedangkan  freq( frequency )  adalah  jenis  data yang  ingin  diprediksi  seperti  jam  ( hour =‘H’),  hari  ( day =’D’),  bulan  ( month =’M’),  dan  lain sebagainya.  Pada  penelitian  ini  peneliti  memprediksi  data  per-jam(‘H’)  dengan  periods berjumlah 296. Untuk future dataframe akan ditampilkan pada table 4.
Tabel 4. Future Dataframe No ds PM 10 NO 2 O 3 AQI Angin Kelembaban Curah Hujan Suhu 1 2023-10-25 16:00:00 38 8 34 72 17 82 51 26 2 2023-10-25 17:00:00 38 12 23 71 14 72 8 29 3 2023-10-25 18:00:00 37 16 17 70 10 80 7 27 4 2023-10-25 19:00:00 30 20 12 54 6 85 8 26 … … … … … … … … … … 296 2023-11-06 23:00:00 23 8 13 39 3 93 22 25

## 2.2.5  Prediksi
Proses  prediksi  dilakukan  setelah  semua  data  telah  dideklarasikan.  Prediksi  dilakukan dengan  menggunakan  perintah predict .  Perintah predict memuat  tiga  perkiraan, yakni  prediksi rerata, prediksi perkiraan atas( upper ), dan prediksi perkiraan bawah( lower ).

## 2.3    Hasil Prediksi
Prediksi  dengan  periods  berjumlah  296  menghasilkan  hasil  seperti  pada  gambar  3. Untuk hasil yang lebih jelas akan ditampilkan dengan perbandingan data asli dan data prediksi seperti tabel 5.
70 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024 , Hal. 64-74 E-ISSN 2503-2933
Gambar 3. Plot Hasil Prediksi dengan Data Latih
Table 5. Perbandingan Data Asli Dengan Data Prediksi ds y yhat yhat_lower yhat_upper 2023-10-25 16:00:00 72 71.947 70.236 73.649 2023-10-25 17:00:00 71 71.139 69.402 72.732 2023-10-25 18:00:00 70 70.064 68.254 71.786 2023-10-25 19:00:00 54 54.355 52.571 56.190 … … … … … 2023-11-06 23:00:00 39 39.800 37.999 41.683
Dari  hasil  yang  ditampilkan  terlihat  bahwa  data  asli  (y)  dengan  data  prediksi  rerata (yhat) tidak  memiliki  perbedaan  yang  signifikan,  yang  dimana  perbedaan  data tidak  lebih  dari angka  1.00.  Sedangkan  untuk  prediksi  perkiraan  bawah  (yhat_lower)  dan  atas  (yhat_upper) berada  di  angka  yang  stabil  dimana  angka  memiliki  rentang  sebesar  1.00-2.00  dari  prediksi rerata. Untuk hasil yang lebih lanjut, terdapat juga pola trend , weekly (pola data perhari), daily (pola data perjam), dan holidays (pola data liburan) yang ditampilkan pada gambar 4.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 64-74 E- ISSN 2503-2933 71

## Gambar 4. Visualisasi Komponen Plot
T rend menunjukkan  bahwa  datanya  stabil  dan  prediksi  di  bulan  November  akan  tetap stabil. Weekly menunjukkan  bahwa  lonjakan  polusi  udara  lebih  kerap  terjadi  pada  hari  jumat. Daily menunjukkan bahwa kenaikan polusi udara sering terjadi pada siang hari yaitu pada jam 11.00 hingga jam 13.00. Dan holidays menunjukkan  bahwa hari libur tanggal 8 Oktober 2023 memberikan  pengaruh  yang  cukup  tinggi  dalam  polusi  udara,  sedangkan  pada  tanggal  15 Oktober  2023  bisa  dilihat  jika  hari  libur  tersebut  tidak  memberi  pengaruh  yang  signifikan terhadap polusi udara.

## 2.4    Akurasi Hasil Prediksi
Pada tahap ini akan dilakukan suatu pengujian akurasi pada hasil prediksi menggunakan MAE,  MAPE,  MSE,  dan  RMSE.  MAE  ( Mean  Absolute  Error )  digunakan  untuk  menghitung rata-rata dari selisih absolut nilai prediksi dan nilai actual [11]. MAPE( Mean Absolute Percent Error )  digunakan  untuk  menghitung  rata-rata  selisih  persentase  nilai  prediksi  dan  nilai  actual [16].  MSE  ( Mean  Squared  Error )  digunakan  untuk  menghitung  rata-rata  selisih  kuadrat  nilai prediksi  dan  nilai  actual  [14].  Dan  RMSE  ( Root  Mean  Squared  Error )  digunakan  untuk
72 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024 , Hal. 64-74 E-ISSN 2503-2933
menghitung rata-rata dari selisih kuadrat nilai prediksi dan nilai aktual kemudian diambil akar kuadratnya [15]. Kriteria nilai dari masing-masing pengujian sangat akurat = <10%, baik = 10- 20%  ,  wajar  =  20-50%,  dan  tidak  akurat  =  >50%.  Berikut  hasil  pengujian  akurasi  yang  akan ditampilkan pada table 6:
Table 6. Hasil Pengujian MAE, MAPE, MSE, Dan RMSE
Kualitas Udara Yogyakarta MAE 0.4354644200045299 MAPE 0.81% MSE 0.32 RMSE 0.56
Dari hasil pengujian yang ditunjukkan terlihat bahwa semua pengujian mendapati hasil di bawah 10% artinya kemampuan prediksi model Prophet sangat baik dan akurat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan prediksi yang dilakukan maka diperoleh kesimpulan bahwa  prediksi  menggunakan  model Prophet memberikan  hasil  yang  sangat  baik,  dalam  segi hasil ataupun  visualisasi  data.  Hasil prediksi sebelum  dan sesudah  prediksi  tidak  jauh  berbeda dari  nilai  yang  sebenarnya.  Visualisasi  data  yang  ditampilkan  pun  mudah  dipahami.  Hasil prediksi  kualitas  udara  Yogyakarta  menggunakan  model Prophet menghasilkan  MAE  sebesar 0.4354644200045299,  dengan  MAPE  sebesar  0.81%  yang  berarti  tingkat  akurasi  yang dihasilkan  sebesar  99.2%,  MSE  sebesar  0.32,  dan  RMSE  sebesar  0.56,  sehingga  model  yang dihasilkan mampu memprediksi kualitas udara dengan sangat akurat. Penelitian ini diharapkan dapat  menjadi  rujukan  untuk  penelitian  selanjutnya  dalam  memprediksi  objek  dengan  model Prophet ,  serta  peneliti  berharap  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  membandingkan  akurasi model Prophet dengan model lainnya.

## 5. SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  saran  yang  dapat  diberikan  untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Pada penelitian ini data yang digunakan hanya sebatas dua bulan saja. Oleh karena itu, untuk penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  menggunakan  data  yang  lebih  banyak  agar  hasil prediksi lebih maksimal.
2. Pada  penelitian  ini  menerapkan  efek  libur  yang  hanya  diterapkan  pada event-event Yogyakarta  saja.  Oleh  karena  itu,  penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  menambahkan efek hari libur nasional negara.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada semua pihak yang tidak bisa disebutkan satu per satu, yang telah membantu dan memberikan support atas penelitian ini.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024, Hal. 64-74 E- ISSN 2503-2933 73

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Amalia, A. et al. (no date) Prediksi Kualitas Udara Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Available at: https://data.jakarta.go.id/.
[2] EBTKE,  H.,  2023. Webinar  Edukasi  Dampak  Polusi  Udara  Terhadap  Kesehatan.
[Online] Available at: https://ebtke.esdm.go.id/post/2023/09/07/3593/webinar.edukasi.dampak.polusi.udara.terh adap.kesehatan [Accessed 28 November 2023] [3] Catelyn,  A.,  2023. Indonesia  Jadi  Negara  Paling  Polusi  di  Asia  Tenggara,  Kualitas Udaranya Buruk Versi IQAir. [Online] Available at: https://www.liputan6.com/global/read/5236080/indonesia-jadi negara-paling-polusi-di- asia-tenggara-kualitas-udaranya-buruk-versi-iqair [Accessed 28 November 2023].
[4] Prima, E., 2023. 10 Lokasi Dengan Polusi Udara Tertinggi Pagi Ini Versi Nafas, Udara Sayidan Yogya Beracun. [Online] Available at: https://tekno.tempo.co/read/1761162/10-lokasi-dengan-polusi-udara- tertinggi-pagi-ini-versi-nafas-udara-sayidan-yogya-beracun#:~:
[5] Darmawan, N. (2021) BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Facebook Prophet Model.
[6] Hasnain, A. et al. (2022) ‘Time Series Analysis and Forecasting of Air Pollutants Based on Prophet Forecasting Model in Jiangsu Province, China’, Frontiers in Environmental Science , 10. Available at: https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.945628.
[7] Mangayarkarasi,  R. et  al. (2021) ‘Covid19:  Forecasting  Air  Quality  Index  and Particulate Matter (PM2.5)’, Computers, Materials and Continua , 67(3), pp. 3363–3380. Available at: https://doi.org/10.32604/cmc.2021.014991.
[8] Oleh, S. (no date) Analisis Kinerja Model Prophet Untuk Peramalan Kualitas Udara DKI Jakarta.
[9] Shenzhen  Based  on  ARIMA  and  Prophet  Method’,  in E3S  Web  of  Conferences .  EDP Sciences. Available at: https://doi.org/10.1051/e3sconf/201913605001.
[10] Shen, J., Valagolam, D. and McCalla, S. (2020) ‘ Prophet Forecasting Model: A Machine Learning  Approach  to  Predict  The  Concentration  of  Air  Pollutants  (PM2.5,  PM10,  O3,
NO2, SO2, CO) in Seoul, South Korea’, PeerJ , 8. Available at: https://doi.org/10.7717/peerj.9961.
[11] Suryanto, A.A., Muqtadir, A. and Artikel, S. (2019) ‘ Penerapan Metode Mean Absolute Error  (MEA)  Dalam  Algoritma  Regresi  Linear  Untuk  Prediksi  Produksi  Padi  Info Artikel : Abstrak’ , (1), p. 11.
[12] plumelabs,  2023. Air  quality  in  Yogyakarta  Live  Air  Quality  Report  and  Air  Quality
Forecast in Yogyakarta. [Online] Available at: https://air.plumelabs.com/air-quality-in-Yogyakarta-
74 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 1, Maret 2024 , Hal. 64-74 E-ISSN 2503-2933
6NK1?utm_source=accuweather&utm_medium=current_aq_widget&utm_campaign=#ae 16[Accessed 7 November 2023]
[13] weather,  2023. Prakiraan  dan  Kondisi  Cuaca  Caturtunggal,  Daerah  Istimewa
Yogyakarta. [Online] Available at: https://weather.com/id- ID/cuaca/tiapjam/l/ea336f80746645c78c6c3b632250ca3076812f6d1419abd64859fe2537
9e953d?cm_ven=hourly&par=samsung_widget_XID#detailIndex0 [Accessed 7 November 2023]
[14] Yulian,  I.,  Sri  Anggraeni,  D.  and  Aini,  Q.  (2020) ‘Penerapan  Metode  Trend  Moment Dalam  Forecasting  Penjualan  Produk  CV.  Rabbani  Asyisa’, 6(2),  pp.  2407–1811. Available at: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.443.
[15] Tiara,  D.  and  Rohmawati,  A.A.  (No  Date) Prediksi  Harga  Saham  PT.  Hanson International  Tbk  menggunakan  Metode  Vector  Autoregressive  (VAR)  Stasioner. Available at: https://www.bi.go.id/.
[16] Suryanto, A.A., Muqtadir, A. and Artikel, S. (2019) ‘Penerapan Metode MEAN Absolute Error  (MEA)  Dalam  Algoritma  Regresi  Linear  Untuk  Prediksi  Produksi  Padi  Info Artikel : Abstrak’ , (1), p. 11.
[17] Rialita Hardani, P. and Hoyyi, A. (2016) ‘Peramalan Laju Inflasi, Suku Bunga Indonesia Dan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  Menggunakan  Metode  Vector  Autoregressive (VAR)’,  Jurnal  Gaussian ,  6(1),  pp.  101–110.  Available  at:  http://ejournal- s1.undip.ac.id/index.php/gaussian.
[18] Hariyadi,  D. et  al. (2023)  ‘Analisis  Kualitas  Udara  Berbasis  Dashboard  Menggunakan Elk  Stack’, JIKO  (Jurnal  Informatika  dan  Komputer) ,  7(1),  p.  46.  Available  at: https://doi.org/10.26798/jiko.v7i1.685.
[19] Arissa, R. et al. (2017) Kajian Indeks Standar Polusi Udara (ISPU) PM10, SO2, O3, dan NO2 di Kota Bandar Lampung , Analit: Analytical and Environmental Chemistry.
[20] Jange, B. et al. (2021) Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan Prophet , Journal of Trends Economics and Accounting Research.
[21] Gunawan,  W.  and  Ramadani,  M.  (2023) ‘Analisa  Perbandingan  Penerapan  Metode SARIMA dan Prophet dalam Memprediksi Persediaan Barang PT XYZ’, 1 6(2), pp. 1979–276. Available at: https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v16i2.13803.
[22] Br  Sitepu,  F.T.,  Sirait,  V.A.  and  Yunis,  R.  (2021) ‘Analisis  Runtun  Waktu  Untuk Memprediksi Jumlah Mahasiswa Baru Dengan Model Prophet Facebook’, Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika , 23(1). Available at:
https://doi.org/10.31294/p.v23i1.9756.