Implementasi Algoritma Long Short-Term Memory dalam Prediksi Konsentrasi Gas Metana (CH4) di Kota Salatiga
Febyola Kurnia Tiara Putri 1* , Alz Danny Wowor 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jaw a Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 8 December 2023 Received in revised form 18 January 2024 Accepted 20 March 2024 Available online April 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i2.1917.
Keywords: LSTM; Prediction; Accuracy; RMSE.
Kata Kunci: LSTM; Prediksi; Akurasi,
RMSE.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
Implementation of the Long Short Term Memory (LSTM) algorithm is done to build a prediction model and can handle complex time series data. Model development uses training  and  testing  data  and  combines  multiple  time  series  to  improve  prediction accuracy. Model testing is done by measuring the root mean square error (RMSE) value as  a  performance  indicator.  The  test  results  show  that  the  application  of  the  LSTM algorithm to the (CH4) sensor provides an optimal RMSE value, namely with a value for training data of 20% (0.09) and test data of 80% (0.14), indicating the prediction accuracy  of  methane  gas  (CH4)  concentration  is  potentially  unexploded,  the  results obtained have important implications for safety monitoring. This test contributes to the development of predictive methods to monitor and manage potential risks associated with  (CH4)  concentrations.  The  application  of  LSTM  to  (CH4)  sensors  not  only improves prediction accuracy but also opens up opportunities for the development of safety  systems  that  can  more  effectively  predict  and  prevent  potentially  harmful phenomena due to methane gas.

## a b s t r a k
Implementasi  algoritma  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  dilakukan  untuk membangun  model  prediksi  dan  dapat  menangani  data  deret  waktu  yang  kompleks. Pengembangan  model  menggunakan  data  pelatihan  dan  pengujian  serta menggabungkan beberapa deret waktu untuk meningkatkan akurasi prediksi. Pengujian model  dilakukan  dengan  mengukur  nilai  root  mean  square  error  (RMSE)  sebagai indikator kinerja. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan algoritma LSTM pada sensor (CH4) memberikan nilai RMSE yang optimal yaitu dengan nilai untuk data latih 20%  (0.09)  dan  data  uji  80%  (0.14),  menunjukkan  akurasi  prediksi  konsentrasi  gas metana  (CH4)  berpotensi  tidak  meledak,  hasil  yang  diperoleh  mempunyai  implikasi penting  untuk  pemantauan  keselamatan.  Pengujian  ini  berkontribusi  pada pengembangan metode prediktif untuk memantau dan mengelola potensi risiko yang terkait  dengan  konsentrasi  (CH4).  Penerapan  LSTM  pada  sensor  (CH4)  tidak  hanya meningkatkan  akurasi  prediksi  tetapi  juga  membuka  peluang  pengembangan  sistem keselamatan  yang  dapat  lebih  efektif  memprediksi  dan  mencegah  fenomena  yang berpotensi membahayakan akibat gas metana.
*Corresponding Author. Email: 672019359@student.uksw.edu 1* . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Kecerdasan  Buatan  (AI),  singkatan  dari  Artificial Intelligence,  adalah  cabang  ilmu  komputer  yang bertujuan untuk menciptakan mesin atau sistem yang mampu  meniru,  mengeksekusi,  atau  bahkan meningkatkan  tindakan  tindakan  yang  secara tradisional  terkait  dengan  kecerdasan  manusia  [1]. Data  mining  adalah  proses  ekstraksi  pengetahuan yang bermanfaat dari data besar dan digunakan untuk mendukung  pengambilan  keputusan.  Kecerdasan Buatan  adalah  ilmu  yang  menggunakan  algoritma yang  mirip  dengan  pola  berpikir  manusia  untuk memecahkan  masalah.  Hal  ini  melibatkan  teknik statistik,  ilmu  matematika,  dan  machine  learning. Terdapat  beberapa  jenis  metode  sesuai  dengan pemanfaatannya  di  antaranya  adalah  prediksi, asosiasi,  klasifikasi,  klastering,  dan  estimasi  [2][5]. Salah satu alat yang menerapkan kecerdasan buatan adalah  AI  Mining  Beta.  Alat  ini  mengandalkan konsep Internet of Things (IoT), yang merupakan dan sekaligus  bertujuan  untuk  menghubungkan  dan mengkomunikasikan  berbagai  perangkat  melalui internet untuk mengumpulkan dan berbagi informasi tentang pengoperasian dan lingkungannya [6][9].
Metana (CH4) merupakan salah satu gas rumah kaca sehingga keberadaannya di atmosfer mempengaruhi suhu bumi dan sistem iklim. Metana dipancarkan dari berbagai sumber antropogenik (dipengaruhi manusia)  dan  alami.  Sumber  emisi  antropogenik termasuk  tempat  pembuangan  sampah,  sistem minyak  dan  gas  alam,  kegiatan  pertanian, penambangan batu bara, pembakaran stasioner dan bergerak, pengolahan air limbah, serta proses industri tertentu.  Metana  merupakan  gas  rumah  kaca antropogenik  terbanyak  kedua  setelah  karbon dioksida, terhitung sekitar 20 persen dari emisi global. Salatiga  merupakan  sebuah  kota  di  provinsi  Jawa Tengah yang terletak pada ketinggian 450 hingga 825 meter  di  atas  permukaan  laut.  Secara  morfologi, Salatiga terletak pada cekungan kaki Gunung Merbab dan gunung-gunung kecil seperti Gunung Telomoyo, Gunung  Ungaran,  Gunung  Payung,  dan  Gunung Long.  Karena  morfologi  pegunungannya,  Salatiga mempunyai iklim tropis, dengan suhu rata-rata 230- 240 °C, termasuk dalam kategori sejuk.  Penelitian ini menggunakan  metode Long  Short-Term  Memory (LSTM) untuk memprediksi konsentrasi gas metana di kota Salatiga. Metode ini dipilih karena merupakan
arsitektur jaringan saraf tiruan yang khusus dirancang untuk  mempelajari  hubungan  jangka  panjang  dalam data  urutan  [2].  Metode  ini  dikembangkan  untuk mengatasi masalah transfer informasi (ketergantungan jangka  panjang)  dalam  data  yang  diperlukan  untuk memprediksi  atau  mengklasifikasikan  data  kontinu. LSTM  memiliki  kemampuan  mengingat  informasi penting  dari  masa  lalu  dan  mengabaikan  informasi yang tidak relevan.
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  metode LSTM  mengacu  dari  penelitian  terdahulu  untuk mendasari  nilai  keakuratan  RMSE  dalam  prediksi. Perbandingan pengujian terdahulu yang menerapkan LSTM  dengan  pengujian  penerapan  CNN-LSTM dalam  memprediksi  cuaca  di  salah  satu  kota  Medan ini, menghasilkan bahwa LSTM memiliki kinerja yang lebih  baik  karena  dalam  penggunaan  algoritma tersebut  mendapati  hasil  keakuratan  RMSE  sangat kecil [10]. Pada pengujian memprediksi curah hujan di kota Bandung yang menggunakan model LSTM, data yang  diambil  menggunakan  data  acuan  dari  kagle. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  LSTM  dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan  metode  yang  lainnya  dalam  memprediksi cuaca  dan  mendapati  akurasi  tertinggi  diperoleh menggunakan 50 serta batch size 1 dan nilai RMSE terbaik  yaitu  Train  Score  12.24  %  dan  Test  Score 8.86% [11].
Kemudian,  pengujian  curah  hujan  pada  tahun 2021/2022 yang menggunakan metode LSTM untuk memprediksi  curah  hujan  dan  suhu,  menghasilkan bahwa  parameter  yang  mempengaruhi  hasil  prakira metode LSTM dalam pengujian tersebut yaitu epoch dan  batch  size.  Akurasi  terbaik  rata-rata  diperoleh dengan menggunakan batch size 50 serta epoch 100 dan  nilai  RMSE  dan  MAPE  terbaik  diperoleh  yaitu 1.7444 dan 1.9499[12]. Sehingga, pada pengujian yang akan  dilakukan  kali  ini  berbeda  dengan  pengujian terdahulu  karena  pengujian  kali  ini  tentang  prediksi hasil  sensor  alat  AI  Mining  berupa  gas  CH4  yang diambil  dari  lingkungan  Kampus  UKSW,  dan  data untuk  diprediksi  berbeda  dengan  pengujian sebelumnya.  Hasil  sensor  CH4  akan  di  selesaikan menggunakan  algoritma  LSTM  dan  penyelesaiaan algoritma  training  testing  tersebut  akan  menghasil nilai pendekatan RMSE yang relavan.
LSTM  memperkenalkan  sel  memori,  sebuah  unit
komputasi  yang  menggantikan  neuron  buatan tradisional di lapisan tersembunyi jaringan [13]. Long Short-Term Memory (LSTM) disebutkan untuk pertama kali pada tahun 1997 dijelaskan oleh Hochreiter dan Schmidhuber  [13].  LSTM  disebut  juga  sebagai jaringan  saraf  dengan  arsitektur  yang  mudah beradaptasi,  sehingga  bentuknya  dapat  disesuaikan, tergantung pada aplikasinya. Long Short-Term Memory merupakan  turunan  dari  metode  RNN  ( Recurrent Neural Network ). Recurrent Neural Network merupakan jaringan saraf  berulang yang  didesain khusus  untuk menghandle  data  berurutan  ( squence data).  Namun RNN  mempunyai  masalah vanishing dan exploding gradient yaitu  apabila  terjadi  perubahan  pada jangkauan nilai dari satu lapisan menuju lapisan.
Gambar 1. Arstitektur Long Short-Term Memory (LSTM)
Long  Short-Term  Memory merupakan  turunan  dari metode  RNN  ( Recurrent  Neural  Network ). Recurrent Neural  Network merupakan  jaringan  saraf  berulang yang  didesain  khusus  untuk  menghandle  data berurutan  ( squence data).  Namun  RNN  mempunyai masalah  vanishing  dan  exploding  gradient  yaitu apabila  terjadi  perubahan  pada  jangkauan  nilai  dari satu lapisan menuju lapisan berikutnya pada sebuah arsitektur.  LSTM  dibangun  dan  dirancang  untuk mengatasi  masalah  gradien  menghilang  dari  RNN ketika  berhadapan  dengan vanishing dan exploding gradient tersebut. Arsitektur LSTM terdiri dari lapisan input ,  lapisan output ,  dan  lapisan  tersembunyi  yang disajikan pada gambar 1.
Lapisan tersembunyi terdiri dari sel memori, satu sel memori  memiliki  tiga gate yaitu input  gate , forget  gate , output gate [12]. Input gate berfungsi mengontrol berapa banyak  informasi  yang  harus  disimpan  dalam keadaan sel. Ini mencegah sel dari menyimpan data yang  tidak  perlu. Forget  gate berfungsi  mengontrol sejauh mana nilai tetap di dalam sel memori. Output gate berfungsi  untuk  memutuskan  berapa  banyak konten atau nilai dalam sel memori, digunakan untuk menghitung output [16].
Gambar 2. Sel Memori (LSTM)
Input gate berperan mengambil output sebelumnya dan input  baru  serta  melewatkan  mereka  melalui  lapisan sigmoid. Gate ini mengembalikan nilai 0 atau 1. Rumus dari it adalah:
𝑖𝑡 =  𝜎(𝑊 𝑖 𝑆 𝑡 − 1 + 𝑊 𝑖 𝑋 𝑡 )
Dimana: W_i   = Bobot dari Input Gate. S_t-1   = State sebelumnya atau state pada waktu t-1 X_t   = Input pada waktu t. σ = fungsi aktivasi sigmaoid.

## Denormalisasi Data
Langkah  terakhir  adalah  denormalisasi  dimana  nilai hasil  prediksi  akan  dikembalikan  kedalam  range sesungguhnya  untuk  mendapatkan  nilai  yang diharapkan  dan  dievaluasi  dari  model  hasil  evaluasi. Data  asli  yang  dinormalisasi,  dikembalikan  ke  data yang sebenarnya sehingga hasil perkiraan atau prediksi saat ini dapat ditemukan. Rumus denormalisasi pada range [0,1] diberikan pada Persamaan 2.
𝑋 𝑡 =  𝑌(𝑋 𝑚𝑎𝑥 − 𝑋 𝑚𝑖𝑛 ) + 𝑋 𝑚𝑖𝑛
Dimana:
Xt = Nilai data asli Y = Hasil output
Xmax   = Nilai maksimal data aktual Xmin   = Nilai minimal data actual
RMSE
Root  Mean  Square  Error (RMSE)  digunakan  untuk menghitung  besaran error dalam  memprediksi  suatu data.  RMSE  menghitung  perbedaan  antara  nilai
sesungguhnya  dan  nilai  yang  diharapkan  dan membagi  hasil  total  penjumlahan  yang  diperoleh dengan  banyaknya  waktu  prediksi  dan  menarik akarnya.  Perhitungan  RMSE  diberikan  pada Persamaan 3.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑(𝑓 𝑖 + 𝑜 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=0
Dimana: N = Nomor sample f = Hasil peramalan O = Nilai pengamatan

## 2. Metode Penelitian
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian  terdapat beberapa  langkah  yang  dilakukan  untuk  mencapai tujuan  penelitian.  Gas  Metana  akan  meledak  ketika berada pada ambang antara 5% LEL dan 15% UEL dari volume udara. Berikut langkah – langkah yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  untuk  memprediksi gas CH4 dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Skema Alur Penelitian
Pada alur atau cara kerja penelitian ini, dimulai dari langkah  pertama  yaitu  perencanaan  penelitian. Perencanaan  penelitian  ini  dilakukan  dengan mengidentifikasi  permasalahan  yang  akan  dihadapi, studi  literatur,  dan  analisis  penyelesaian  untuk mengatasi  permasalahan.  Peneliti  mendapati  bahwa adanya  gas  sensor  yang  tertangkap  pada  alat  AI Mining Beta dapat diprediksi dengan baik dan dapat diselesaikan  menggunakan  algoritma  yang  ada. Langkah  kedua  yaitu  observasi  dan  pengumpulan data.  Adapun  observasi  dilakukan  melalui  kajian pustaka  dari  penelitian  terdahulu  mengenai  metode algoritma  LSTM  yang  melalukan  penelitian  dengan
hasil  yang  relavan.  Langkah  berikutnya  adalah  pre prosesing  data.  Pada  langkah  ini  peneliti  telah mendapatkan beberapa penyelesaian masalah dengan dilakukan  membagi  dataset  menjadi  2  bagian  yaitu data  training  dan  testing  menggunakan  algoritma LSTM  guna  menghasilkan  langkah  terakhir  yaitu mengevaluasi  hasil  RMSE  dari  beberapa  pengujian untuk  menentukan  hasil  akurasi  terbaik  dalam memprediksi gas sensor.

## Rancangan Penelitian
Rancangan penelitian merupakan suatu tahapan yang dilakukan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang telah  dijelaskan  sebelumnya  dimana  nantinya rancangan  penelitian  membantu  langkah  dalam menyelesaikan penelitian ini. Alur penelitian ini secara garis besar dijelaskan pada gambar 4.
Gambar 4. Rancangan Penelitian
Langkah-langkah pengujian dimulai dengan pengumpulan  data,  preprocessing  data,  dan normalisasi  data.  Normalisasi  data  dilakukan  untuk mempercepat  model  selama  pembelajaran  dengan menskalakan  data  dalam  rentang  nilai  yang  sama. Langkah-langkah  pengujian  umum  dalam  proses pengimplementasian  algoritma  LSTM  pada  data sensor  dimulai  dengan  pengumpulan  data, preprocessing data, dan normalisasi data. Normalisasi data  dilakukan  untuk  mempercepat  model  selama pembelajaran  dengan  menskalakan  data  dalam rentang nilai yang sama.
Pada  pengujian  dataset  sensor  tersebut,  penguji membagi  parameter  menjadi  2  bagian  yaitu  data  uji (training  data)  dan  data  latih  (testing  data).  Data  uji
menggunakan data sensor berupa gas metana (CH4) yang  diambil  pada  tahun  2022  bulan  Agustus  - September  sebanyak  8  kali  dalam  kurun  waktu  2 bulan. Selanjutnya dilakukan tahap pengujian model dan  prediksi  yang  dimana  model  LSTM  telah dirancang dilatih terlebih dahulu mempelajari sampel data sensor gas kemudian disimpan untuk pengujian lebih  lanjut  menggunakan  model  LSTM.  Langkah terakhir  adalah  melakukan  denormalisasi  data eksperimen menggunakan
RMSE untuk mendapatkan  nilai  selisih  antara  data  prediksi  dan data aktual.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Pengumpulan Data Sensor
Data yang digunakan dalam pengujian ini merupakan data  yang  berasal  dari  alat  sensor  AI  Mining  milik UKSW  dengan  jumlah  data  sebanyak  kurang  lebih 200  data  per  harinya.  Sensor  tersebut  tersimpan dalam alat bernama esp-4 yang dimana alat tersebut merupakan  sensor  untuk  menyimpan  hasil  data sensor  yang  terdapat  di  alat  AI  Mining.  Berikut merupakan contoh hasil data sensor (CH4) yang telah melakukan cleaning  data , pre  prosesing data  dan normalisasi data.
Tabel 1. Tabel Contoh data sensor (CH4) dalam 1 hari No Tanggal Waktu Sensor 1 2022-09-04 18:04:10 CH 4 2 2022-09-04 18:04:30 CH 4 3 2022-09-04 18:04:50 CH 4 : : : : 128 2022-09-04 19:03:40 CH 4 129 2022-09-04 19:03:56 CH 4
Pengujian  dilakukan  dengan  setiap  melakukan konfigurasi  300,  500,  700,  dan  900  untuk  epochs, kemudian  untuk  batch  size  berukuran  64.  Hasil  uji prediksi data sensor (CH4) dalam satu model dengan konfigurasi  epoch  900,  dan  batch  size  64 memberikan nilai RMSE paling optimal yaitu training 0.02 RMSE dan testing 0.14 RMSE, dan selanjutnya model  tersebut  yang  akan  digunakan  untuk memprediksi sensor (CH4). Prediksi dilakukan satu per satu pada hari yang sama agar memberikan hasil yang lebih optimal.
Tabel 2. Tabel Implementasi Model LSTM
Epoch Batch Size Jumlah Layer Train RMSE Test RMSE 300 64 3 0.11 0.09 500 64 3 0.10 0.09 700 64 3 0.09 0.11 900 64 3 0.02 0.14

## Hasil Pengujian
Pada gambar grafik terdapat warna grafik biru, orange, dan hijau. Dimana warna biru merupakan grafik hasil sensor  (CH4)  yang  belum  melakukan  pengujian metode LSTM, warna orange sendiri merupakan hasil dari  pengujian  metode  LSTM,  dan  yang  terakhir warna  hijau  menjelaskan  hasil  prediksi  dan  evaluasi dari  model  metode  LSTM  sendiri.  Sensor  tersebut diambil dalam setiap per 5 menit. Berikut penjelasan hasil pengujian prediksi.
Gambar 5. Hasil Implementasi LSTM (1 Agustus 2022)
Pada  gambar  5  merupakan  grafik  hasil  dari pengimplementasian  model  yang  telah  melakukan pengujian.  Grafik  berwarna  biru  menunjukan  titik awal di angka 24.7 dan orange memperoleh hasil titik awal  di  angka  24.8,  grafik  yang  diberikan  sedikit menampilkan  perbedaan  nilainya.  Kemudian  grafik yang  berwarna  hijau  menunjukan  hasil  prediksi  dari pengimplementasian model titik awal yang diberikan di  angka  24.6.  Namun  dari  grafik  hasil  prediksi mendapatkan penurunan perkiraan prediksi di angka 23.5  di  waktu  mendekati  angka  175  dari  grafik berwarna  biru.  Hasil  RMSE  yang  diberikan  grafik tersebut  terdapat  2  parameter  RMSE  yaitu  Train Score:  0.04%  dan  Test  Score:  0.31%. Rentan  waktu hasil  grafik  pengimplementasian  dan  hasil  grafik prediksi  kurang  lebih  25  menit  untuk  memberikan hasil prediksi. Pengujian pada gambar 5 sangat baik, sehingga hasil dari prediksi tersebut dapat memanilisir akan tidak terjadinya dampak dari gas metana (CH4).
Gambar 6. Hasil Implementasi LSTM (2 Agustus 2022)
Pada  gambar  6  merupakan  grafik  hasil  dari pengimplementasian model yang telah melakukan pengujian.  Grafik  berwarna  biru  menunjukan  titik awal di angka 18.9 dan orange dimulai kurang lebih 15  menit  dari  titik  biru,  grafik  hasil  yang  diberikan tidak  jauh  berbeda  dari  hasil  pengimplementasian model  LSTM.  Namun,  pada  grafik  orange  yang menunjukan di nilai angka mendekati 18 mengalami kenaikan  dibanding  grafik  berwarna  biru  yang menunjukan  di  angka  15.  Kemudian  grafik  yang berwarna  hijau  menunjukan  hasil  prediksi  dari pengimplementasian  model  menunjukan  kurang lebih diangka 19,3 menit ke 160. Hasil prediksi sangat stabil dan memiliki rentan waktu antara hasil model dan prediksi yaitu kurang lebih 28 menit. Hasil RMSE yang diberikan grafik tersebut terdapat 2 parameter RMSE  yaitu  Train  Score:  0.15%  dan  Test  Score: 0.24%.  Pengujian  pada  gambar  6  sangat  baik,  hasil dari prediksi tersebut sangat stabil dari perkiraan.
Gambar 7. Hasil Implementasi LSTM (12 Agustus

## 2022)
Pada  gambar  7  merupakan  grafik  hasil  dari pengimplementasian  model  yang  telah  melakukan pengujian.  Titik  grafik  berwarna  biru  dimulai  dari angka 13.4 dan titik orange memperoleh hasil dimulai dari angka 13.4, hasil grafik yang diberikan tidak jauh berbeda  dari  hasil  pengimplementasian  model LSTM.  Kemudian  grafik  yang  berwarna  hijau menunjukan hasil prediksi dari pengimplementasian model  dan  menunjukan  angka  15.3  menit  ke  160. Hasil  yang  diberikan  prediksi  sangat  stabil.  Hasil
RMSE  yang  diberikan  grafik  tersebut  terdapat  2 parameter RMSE yaitu Train Score: 0.07% dan Test Score: 0.15%. Hasil prediksi sangat stabil dan memiliki rentan  waktu  antara  hasil  model  dan  prediksi  yaitu kurang  lebih  28  menit.  Pengujian  pada  gambar  7 sangat baik, hasil dari prediksi tersebut sangat stabil perubahan hasil pengimplementasian model.
Gambar 8. Hasil Implementasi LSTM (15 Agustus 2022)
Pada  gambar  8  merupakan  grafik  hasil  dari pengimplementasian model yang telah melakukan pengujian.  Titik  grafik  berwarna  biru  dimulai  dari angka 24.3 dan orange memperoleh hasil dimulai dari angka  22.3,  hasil  grafik  yang  diberikan  tidak  jauh berbeda dari hasil pengimplementasian model LSTM. Kemudian  grafik  yang  berwarna  hijau  menunjukan hasil prediksi dari pengimplementasian model. Hasil yang  diberikan  prediksi  mengalami  kenaikan  pada mencapai angka 24 dari angka grafik berwarna biru. Hasil RMSE yang diberikan grafik tersebut terdapat 2 parameter yaitu Train Score: 0.11% dan Test Score: 0.69%.  Pengujian  pada  gambar  8  perlu  diwaspadai, kenaikan  sangat  tinggi  mencapai  angka  24.5  namun hasil prediksi selanjutnya grafik yang diberikan sangat stabil.
Gambar 9. Hasil Implementasi LSTM (16 Agustus 2022)
Pada  gambar  9  merupakan  grafik  hasil  dari pengimplementasian  model  yang  telah  melakukan pengujian.  Titik  grafik  berwarna  biru  dimulai  dari angka  59.3  dan  titik  awal  orange  dimulai  dari  angka 59.8,  hasil  grafik  yang  diberikan  tidak  jauh  berbeda dari  hasil  pengimplementasian  model  LSTM.
Kemudian  grafik  yang  berwarna  hijau  menunjukan hasil  prediksi  dari  pengimplementasian  model diberikan  titik  awal  di  angka  55.9.  Hasil  yang diberikan  prediksi  sangat  stabil.  Hasil  RMSE  yang diberikan grafik tersebut terdapat 2 parameter yaitu Train  Score:  0.15%  Test  Score:  0.58%.  Pengujian pada gambar 9 sangat baik, hasil dari prediksi tersebut sangat  stabil  perubahan  hasil  pengimplementasian model.
Gambar 10. Hasil Implementasi LSTM (17 Agustus

## 2022)
Pada  gambar  10  merupakan  grafik  hasil  dari pengimplementasian model yang telah melakukan pengujian. Grafik berwarna biru dimulai dari angka 18.8  dan  titik  orange  19.0  memperoleh  hasil  yang tidak  jauh  berbeda  dari  hasil  pengimplementasian model LSTM. Kemudian grafik yang berwarna hijau menunjukan hasil prediksi dari pengimplementasian model  yang  dimulai  dari  titk  18.9.  Pada pengimplementasian  ditemukan  penurunan  grafik pada titik kurang dari 15 dan hasil pengimplementasiannya  menunjukan  hasil  yang sama.  Hasil  RMSE  yang  diberikan  grafik  tersebut terdapat  2  parameter  yaitu  Train  Score:  0.16%  dan Test Score: 0.27%. Pengujian padagambar 10 sangat baik,  hasil  dari  prediksi  tersebut  sangat  stabil perubahan hasil pengimplementasian model.
Gambar 11. Hasil Implementasi LSTM (5

## September 2022)
Pada  gambar  11  titik  awal  grafik  warna  biru menunjukan  di  angka  kurang  lebih  29.3,  titik  awal orange merupakan hasil pengimplementasian berada
di angka 28.1, kemudian titik hijau menunjukan hasil prediksi  yang  dimulai  kurang  lebih  dari  angka  27.1. Hasil yang grafik yang diberikan cukup stabil dalam mengimplementasikan model LSTM dalam memprediksi gas (CH4). Waktu yang dihasilkan dalam memprediksi,  hasil  yang  diberikan  berkurun  waktu dengan data uji data latih berkisar selama kurang lebih 8  menit.  Hasil  prediksi  pada  titik  hijau  mengalami penurunan  dari  data  sample  uji  coba  sebelum melakukan pengujian yang dimana pada hari tersebut prediksi yang diberikan baik. Pengujian pada gambar 11 memberikan hasil RMSE Train Score: 0.23% dan Test Score: 0.58%.
Gambar 12. Hasil Implementasi LSTM (6 September 2022)
Pada  gambar  12  titik  awal  grafik  warna  biru menunjukan  di  angka  kurang  lebih  24.6,  titik  awal orange merupakan hasil pengimplementasian berada di angka 24.6, kemudian titik hijau menunjukan hasil prediksi  yang  dimulai  kurang  lebih  dari  angka  23.6. Hasil yang grafik yang diberikan cukup stabil dalam mengimplementasikan model LSTM dalam memprediksi gas (CH4). Waktu yang dihasilkan dalam memprediksi,  hasil  yang  diberikan  berkurun  waktu dengan data uji data latih berkisar selama kurang lebih 20  menit.  Hasil  prediksi  pada  titik  hijau  mengalami kenaikan  dari  data  sample  uji  coba  sebelum melakukan pengujian yang dimana pada hari tersebut prediksi  yang  diberikan  perlu  diwaspadai.  Pengujian pada gambar 12 memberikan hasil Train Score: 0.04% dan Test Score: 0.40%.
Gambar 13. Hasil Implementasi LSTM (7 September 2022)
Pada  gambar  13  titik  awal  grafik  warna  biru menunjukan  di  angka  kurang  lebih  18.8,  titik  awal orange merupakan hasil pengimplementasian berada di angka 19.3, kemudian titik hijau menunjukan hasil prediksi yang dimulai kurang lebih dari angka 19.3. Hasil yang grafik yang diberikan cukup stabil dalam mengimplementasikan model LSTM dalam memprediksi  gas  (CH4).  Waktu  yang  dihasilkan dalam  memprediksi,  hasil  yang  diberikan  berkurun waktu  dengan  data  uji  data  latih  berkisar  selama kurang lebih 15 menit. Hasil prediksi pada titik hijau mengalami kenaikan dan penurunan yang signifikan dari  data  sample  uji  coba  sebelum  melakukan pengujian  yang  dimana  pada  hari  tersebut  prediksi yang  diberikan  perlu  diwaspadai.  Pengujian  pada gambar  12  memberikan  hasil  RMSE,  Train  Score: 0.02%  dan  Test  Score:  0.30%.  Hasil  RMSE  pada setiap prediksi yang telah melewati pengujian dengan benar  dan  mendapatkan  nilai  yang  relavan  terjadi pada gambar 12.
Dengan  demikian,  prediksi  paling  baik  dilakukan dengan nilai RMSE terkecil Train Score: 0.02% dan Test  Score:  0.30%  pada  tanggal  7  September  2022 dibanding  hari  yang  lain.  Yang  dimana  pada  hari tersebut  tidak  banyak  terdapat  hasil  grafik  yang menunjukan  gas  (CH4)  mengalami  kenaikan konsentrasi.  Sebelum  melakukan  prediksi,  grafik masih  menunjukan  kenaikan  yang  sangat  tinggi, kemudian setelah dilakukannya implementasi model LSTM  hasil  menunjukan  jika  prediksi  tidak memberikan  kenaikan  konsentrasi  pada  gas  (CH4) (metana).  Dalam  melakukan  pengimplementasian model ini, masih terdapat hari lain yang dimana hasil tersebut  memberikan  beberapa  hasil  prediksi  yang kurang baik karena  masih terdapat data noise (data yang  tidak  memiliki  nilai  signifikan)  atau  alat pendeteksi sensor mengalami masalah, hal itu terjadi pada tanggal 2 Agustus 2022. Pada prediksi setelah dilakukan  pengujian  pengimplementasian,  bahwa tidak ditemukan gas metana (CH4) berpotensi akan meledak di Kota Salatiga.

## 4. Kesimpulan
Dengan  menerapkan  algoritma Long  Short-Term Memory (LSTM)  pada  sensor  CH4,  pengujian  dapat membuat model prediktif yang sangat efektif untuk memantau konsentrasi gas metana. Keputusan untuk
menggunakan LSTM didasarkan pada kemampuannya  mengelola  data  rangkaian  waktu agregat, memberikan dasar yang kuat untuk perkiraan yang akurat. Konfigurasi dengan epoch 900 dan batch size 64 memberikan hasil terbaik, dengan nilai RMSE yang  rendah  untuk  data  latih  0.09%  dan  data  uji 0,14%.  Pemodelan  ini  menunjukkan  bahwa konfigurasi  ini  secara  konsisten  memberikan  hasil yang  baik,  dengan  kinerja  yang  baik  untuk  prediksi sensor  gas  dan  puncak  hari  terbaik  pada  prediksi tanggal 7 September 2022 nilai RMSE tercatat sebesar 0.02%  pada  data  pelatihan  dan  0,30%  pada  data pengujian.  Akurasi  ini  mempunyai  implikasi  penting bagi  manajemen  risiko,  terutama  karena  CH4 merupakan gas metana yang sangat mudah meledak. Studi ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan sistem pemantauan keselamatan yang dapat mendeteksi dan mengelola potensi ancaman gas metana  secara  efisien.  Penggunaan  LSTM  dengan sensor  CH4  membuka  kemungkinan  sistem  deteksi dini  yang  dapat  memberikan  peringatan  sebelum kejadian berbahaya.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Penulis  ingin  menyampaikan  terima  kasih  yang setulus-tulusnya kepada:
1) Tuhan Yang Maha Esa yang senantiasa memberi rahmat  dan  karunia  sehingga  skripsi  dapat diselesaikan.
2) Orang tua yang senantiasa mendampingi.
3) Last but not least, I wanna thank me, I wanna thank me for believing in me, I wanna thank me for doing all this hardwork, I wanna thank me for having no days  off, I wanna thank me for never quitting, for just being me at all times.

## 6. Daftar Pustaka
[1] Sudibyo,  N.  A.,  Iswardani,  A.,  Sari,  K.,  &
Suprihatiningsih,  S.  (2020).  Penerapan  Data Mining  Pada  Jumlah  Penduduk  Miskin  Di Indonesia. Jurnal Lebesgue: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika , 1 (3), 199-207. DOI: https://doi.org/10.46306/lb.v1i3.42.
Febyola Kurnia Tiara Putri, Alz Danny Wowor / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 418-426
[2] Aksoy, A., Ertürk, Y. E., Erdogan, S., Eyduran, E., & Tariq, M. M. (2018). Estimation of honey production  in  beekeeping  enterprises  from eastern  part  of  Turkey  through  some  data mining algorithms. Pakistan Journal of Zoology , 50 (6).
[3] Lubis, M. S. Y. (2021, August). Implementasi Artificial Intelligence Pada System Manufaktur Terpadu.  In Prosiding  Seminar  Nasional  Teknik UISU (SEMNASTEK) (Vol. 4, No. 1, pp. 1-7).
[4] Harlina,  S.  (2018).  Data  Mining  Pada Penentuan  Kelayakan  Kredit  Menggunakan Algoritma  K-Nn  Berbasis  Forward  Selection Data Mining on Credit Feasibility Determination Using K-Nn Algorithm Based on  Forward  Selection. Creative  Communication and Innovative Technology Journal , 11 (2), 236-244.
[5] Samosir, R. A., Rozy, M. F., & Windarto, A. P. (2021).  Penerapan  Algoritma  Regresi  Linier Berganda  dalam  Mengestimasi  Jumlah Perceraian di Pengadilan Agama Simalungun. TIN: Terapan Informatika
Nusantara , 2 (1), 16-20.
[6] hadnis  Putra,  R.  F.,  Lhaksmana,  K.  M.,  & Adytia, D. (2018). Aplikasi IoT untuk Rumah Pintar dengan Fitur Prediksi Cuaca. eProceedings of Engineering , 5 (1).
[7] Efendi,  Y.  (2018).  Internet  of  Things  (IOT) sistem  pengendalian  lampu  menggunakan Raspberry  PI  berbasis  mobile. Jurnal  Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar , 4 (2), 21-27.
[8] Febrianti, F., Wibowo, S. A., & Vendyansyah, N.  (2021).  Implementasi  IoT  (Internet  of Things)  Monitoring  Kualitas  Air  dan  Sistem Administrasi  Pada  Pengelola  Air  Bersih  Skala kecil. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 5 (1), 171-178. DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v5i1.3249. [9] Habibie,  M.  I.  (2019).  Deteksi  Fraud Menggunakan Metode KMeans dan Euclidean Distance dalam Sensor IoT. In Proceedings of the National  Conference  on  Electrical  Engineering, Informatics,  Industrial  Technology,  and  Creative Media (Vol. 2, No. 1, pp. 1-7).
[10] Alfandi,  M.,  Pristiwanto,  P.,  &  Sihite,  A.  H. (2023). Penerapan Metode CNN-LSTM Dalam Memprediksi Hujan Pada Wilayah Medan. KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi  dan  Komputer) , 6 (1),  490-499.  DOI: http://dx.doi.org/10.30865/komik.v6i1.5713.
[11] Firdaus,  R.  F.,  &  Paputungan,  I.  V.  (2022). Prediksi  Curah  Hujan  di  Kota  Bandung Menggunakan  Metode  Long  Short  Term Memory. Jurnal Penelitian Inovatif , 2 (3), 453-460. DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.99.
[12] Lattifia, T., Buana, P. W., & Rusjayanthi, N. K. D. (2022). Model Prediksi Cuaca Menggunakan Metode  LSTM. JITTER  J.  Ilm.  Teknol.  dan Komput , 3 (1), 994-1000.
[13] Faridah,  N.,  &  Sugiantoro,  B.  (2023). Analisis Optimasi  Pada  Algoritma  Long  ShortTerm Memory Untuk Memprediksi Harga Saham. JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , 7 (1), 575-582.