## PREDIKSI RATA-RATA ZAT BERBAHAYA DI DKI JAKARTA BERDASARKAN INDEKS STANDAR PENCEMAR UDARA MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY
1 Anisa Oktaviani, 2 Hustinawati
1,2 Manajemen Sistem Informasi, Program Pasca Sarjana, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 92318030@student.gunadarma.ac.id, 2 hustina@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Indonesia menempati peringkat ke-6 dari 98 negara paling berpolusi di dunia pada tahun 2019.  Di  tahun  tersebut,  rata-rata  AQI  (Air  Quality  Index)  sebesar  141  dan  rata-rata konsentrasi PM2.5 sebesar 51.71 μg/m 3 yang lima kali lipat diatas rekomendasi World  Health Organization  (WHO).  Salah  satu  kota  penyumbang  polusi  udara  yaitu  Jakarta.  Berdasarkan data  ISPU  (Indeks  Standar  Pencemar  Udara)  yang  diambil  dari  SPKU  (Stasiun  Pemantau Kualitas Udara) Dinas Lingkungan Hidup DKI Jakarta melampirkan pada tahun 2019, Jakarta memiliki  kualitas  udara  sangat  tidak  sehat.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  model  Artificial Intelligence  dalam  memperdiksi  rata-rata  tingkat  zat  berbahaya  pada  udara  di  DKI  Jakarta. Salah  satu  algoritma  yang  dapat  diterapkan  dalam  membuat  model  prediksi  dengan menggunakan data timeseries adalah Long Short-Term Memory (LSTM). Tujuan dari penelitian ini  membangun  model  prediksi  rata-rata  ISPU  di  DKI  Jakarta  menggunakan  metode  LSTM yang  berguna  bagi  para  pemangku  kepentingan  dibidang  lingkungan  hidup  khususnya mengenai  polusi  udara.  Penelitian  mengenai  prediksi  rata-rata  ISPU  di  DKI  Jakarta menggunakan  metode  LSTM,  menghasilkan  nilai  evaluasi  MAPE  12.28%.  Berdasarkan  hasil evaluasi MAPE yang diperoleh, model LSTM yang digunakan untuk prediksi rata-rata ISPU di DKI Jakarta masuk kedalam kategori akurat.
Kata  Kunci:  DKI  Jakarta,  Indeks  Standar  Pencemar  Udara,  Long  Short-Term  Memory,

## Prediksi

## Abstract
Indonesia was ranked 6th out of 98 most polluted countries in the world in 2019. In that year, the average AQI (Air Quality Index) was 141 and the average PM2.5 concentration was 51.71  μg  /  m3  which  was  five  times  that  above  the  recommendations  of  the  World  Health Organization  (WHO).  One  city  that  contributes  to  air  pollution  is  Jakarta.  ISPU  data  (Air Pollutant  Standard  Index)  taken  from  the  SPKU  (Air  Quality  Monitoring  Station)  of  the  DKI Jakarta Environmental Service said that in 2019, Jakarta had very unhealthy quality. Therefore it  is  necessary  to  have  an  Artificial  Intelligence  model  in  predicting  the  average  level  of hazardous substances in the air in DKI Jakarta. One of the algorithms that can be applied in making  prediction  models  using  time  series  data  is  Long  Short-Term  Memory  (LSTM).  The purpose of this study is to build a prediction model for the average ISPU in DKI Jakarta using the  LSTM  method  which  is  useful  for  stakeholders  in  the  environmental  sector  related  to  air pollution.  Research  on  the  prediction  of  the  average  ISPU  in  DKI  Jakarta  using  the  LSTM method,  resulted  in  a  MAPE  evaluation  value  of  12.28%.  Based  on  the  results  of  the  MAPE evaluation obtained, the LSTM model used to predict the average ISPU in DKI Jakarta is in the accurate category.
Keywords:  DKI  Jakarta,  Indeks  Standar  Pencemar  Udara,  Long  Short-Term  Memory, Prediction

## PENDAHULUAN
Dewasa  ini,  bidang  ilmu Artificial Intelligence (AI)  semakin  banyak  diminati dan  terus  berkembang.  Kecerdasan  Buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah teknik yang  digunakan  untuk  meniru  kecerdasan yang  dimiliki  oleh  makhluk  hidup  maupun benda  mati  untuk  menyelesaikan  sebuah persoalan[1].  Salah  satu  fungsi Artificial Intelligence yang banyak dimanfaatkan adalah  melakukan  prediksi.  Prediksi  adalah proses perhitungan sistemastis dalam memperkirakan suatu objek dimasa yang akan datang  berdasarkan  data  masa  lalu  dan sekarang.  Algoritma  yang  dapat  diterapkan dalam  membuat  model  prediksi  dengan menggunakan  data timeseries adalah Long Short-Term Memory (LSTM).
LSTM adalah jenis arsitektur pemgembangan dari Recurrent Neural
Network (RNN),  sehingga  terdapat  kelebihan yang  dimiliki  yaitu  dapat  menyimpan informasi  dalam  jangka  waktu  yang  panjang dengan  menambahkan memory  cell. Selain itu,  LSTM  dapat  menjadi  solusi  saat memproses  data  sekuensial  yang  panjang sehingga  mengatasi  terjadinya  vanishing gradient.  Permasalahan  vanishing  gradient merupakan  kekurangan  dari  RNN  dalam menangkap long  term  dependencies yang mengurangi akurasi dari suatu prediksi.
Prediksi  yang  berhubungan  dengan aktfitas  kehidupan  bermasyarakat  sehari-hari adalah  prediksi  zat  berbahaya  penyebab
pencemaran  udara.  Menurut  data  yang  dapat dilihat  dari  website  IQAir,  pada  tahun  2019 Indonesia  menempati  peringkat  ke-6  dari  98 negara  paling  berpolusi  di  dunia  [2]  dengan rata-rata  AQI  141  dan  rata-rata  konsentrasi PM2.5 51.71 μg/m 3 yang lima kali lipat diatas rekomendasi  World  Health  Organization (WHO).  Salah  satu  kota  yang  penyumbang polusi udara di Indonesia yaitu Jakarta[2].
Pada  tahun  2019,  Jakarta  menempati peringkat  ke-3  dari  10  kota  paling  berpolusi di  Indonesia[3].  Berdasarkan  data  ISPU (Indeks  Standar  Pencemar  Udara)  yang diambil  dari  SPKU  (Stasiun  Pemantau Kualitas  Udara)  Dinas  Lingkungan  Hidup Jakarta  menunjukkan  pada  tahun  2019, Jakarta  memiliki  2  hari  (1%)  kualitas  udara baik,  172  hari  (48%)  kualitas  udara  sedang, 183 hari (50%) kualitas udara tidak sehat dan 8  hari  (2%)  kualitas  udara  sangat  tidak  sehat [4].
Perkembangan Artificial  Intelligence semakin masif diaplikasikan dalam penyelesaian  masalah  di  kehidupan  sehari- hari.  Salah  satunya  dengan  membangun model prediksi rata-rata ISPU di DKI Jakarta. Prediksi tersebut salah satunya dapat berguna bagi  para  pemangku  kepentingan  dibidang lingkungan hidup khususnya mengenai polusi udara.  Model  prediksi  yang  dibangun  dapat dimplementasikan menggunakan metode Long  Short-Term  Memory (LSTM)  karena data time  series kualitas  udara  menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dan hasil evaluasi pengujian yang rendah [5].
Penelitian  terkait  mengenai  prediksi
terhadap kualitas udara telah banyak dilakukan  oleh  peneliti  terdahulu.  Penelitian mengimplementasikan  RNN-LSTM  dalam melakukan prediksi konsentrasi polutan udara di kota New Delhi dan Agra. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  metode  RNN-LSTM menghasilkan  akurasi  prediksi  yang  baik untuk 1 jam dibanding 6 – 12 jam berikutnya [6].  Penelitian  menerapkan  metode  LSTM untuk sistem montoring real-time memprediksi  Influenza  Like  Illness  (ILI)  dan kadar  zat  PM2.5  di  Taiwan.  Hasil  evaluasi dari model prediksi ILI dan AQI  adalah nilai MAPE  kurang  dari  10%  yang  berarti  nilai akurasi tinggi [5]. Penelitian meng- implementasikan  LSTM  untuk  memprediksi dan  meramalkan  debit  air  untuk  lima  hari kedepan di Sungai Cimandiri dalam membantu  masyarakat  mengambil  keputusan dalam pengendalian operasi irigasi. Hasil dari penelitian  menunjukkan  model  memperoleh hasil  RSME  kurang  dari  10%,  sehingga model  yang  dibuat  baik  untuk  prakiraan jangka pendek [7]. Penelitian meng- implementasian  metode  CNN-LSTM  dalam memprediksi  parameter  polutan  PM2.5  di Kota  Beijing.  Hasil  penelitian  menggunakan 10  sample  menunjukkan  bahwa  model multivariate  CNN-LSTM  merupakan  model yang  memiliki  akurasi  tertinggi  dengan RSME  17.9306  dan  MAE  13.9697  [8]. Penelitian mengimplementasikan model RNN-LSTM dalam peramalan polusi udara di Beijing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
algoritma  RNN-LSTM  menghasilkan  akurasi yang  setara  dengan  data  asli,  tetapi  hanya sampai batas waktu tertentu yaitu 5 sampai 6 jam  kedepan.  Setelah  batas  waktunya  lewat hasilnya akan menurun  drastis  [9].  Penelitian membandingkan  beberapa  model  yaitu  SVR- KERNEL-RBF, SVR-KERNEL-POLY, SVR-KERNEL-LINERA,  dan  RNN-LSTM untuk  memprediksi  kualitas  udara  di  kota Visakhapatnam, India. Hasil penelitian menunjukkan  metode  RNN-LSTM  akurasi tinggi  dan  kinerja  lebih  baik  dalam  matrik evaluasi  [10].  Penelitian  mengimplemen- tasikan  kombinasi  model  RNN,  GRU  dan LSTM  untuk  memprediksi  polutan  PM2.5  di Distrik Keçiören, Turki dengan kisaran waktu 1,  2,  dan  3  jam  kedepan.  Hasil  penelitian terbaik  diperoleh  untuk  prediksi  1  jam  dari model  terpilih  dengan  R2  0.832,  RMSLE 0.404,  RMSE  6.272  dan  MAE  4.21  [11]. Penelitian  membandingkan  antara  LSTM– RNN  dengan  ARIMA  dalam  mempelajari jeda  waktu  antara  paparan  konsentrasi  tinggi PM2.5  dan  respon  kondisi  kesehatan  tubuh manusia.  Selain  itu  menguji  mode  lag terdistribusi non-linier (DLNM) untuk mensimulasikan  hubungan  eksposur–respon dan  distribusi  waktu  yang  digunakan  untuk mendeteksi  efek  lag  dari  PM2.5  pada kunjungan  darurat  rumah  sakit  pada  bagian penyakit  pernafasan.  Hasil  menunjukkan bahwa model berbasis LSTM dapat digunakan sebagai metode baru untuk analisis lag  yang  bermanfaat  untuk  mendukung kebijakan  darurat  rumah  sakit[12].  Penelitian
menimplementasikan  metode  LSTM  dan DAE  untuk  memprediksi  konsentrasi  PM10 dan  PM2.5.  Hasil  yang  didapatkan  adalah metode  LSTM  lebih  akurat  dibandingkan metode  DAE  untuk  prediksi  konsentrasi
PM10 dan PM2.5 [13]. Penelitian mengimplementasikan  metode  LSTM  untuk memprediksi kualitas udara di Kota Shanghai, Cina. Evaluasi pada model LSTM menghasilkan  RSME  10.95  dan  deviasi kuadrat 7.56 [14]. Berdasarkan telaah teoritis, hasil-hasil  penelitian  terdahulu,  maka  dapat dikembangkan  hipotesis  yaitu  pengolahan data time series khususnya mengenai kualitas udara  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang tinggi  jika  diimplementasi  menggunakan metode long short-term memory.
Hipotesis lain dari penelitian ini adalah H\hasil  evaluasi  yang  didapat  dari  model prediksi  ISPU  menggunakan  metode  LSTM menghasilkan  nilai  MAPE  dengan  presentasi rendah.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dalam  melakukan prediksi  rata-rata  ISPU  (Indeks  Standar Pencemaran Udara) di DKI Jakarta
menggunakan  metode Long  Short-Term
Memory terdiri  dari  beberapa  tahapan- tahapan.    Bagan  umum  metode  penelitian  ini dapat  dilihat  pada  Gambar  1.    Berdasarkan Gambar  1  tahapan  awal  penelitian  adalah memasukkan dataset Indeks Standar Pencemar  Udara  (ISPU).  Dataset  ISPU  yang didapat  dikelola  oleh  Dinas  Lingkungan Hidup  Provinsi  DKI  Jakarta  dan  dapat  di unduh  melalui  portal  resmi  data  terbuka Indonesia  yaitu  website  Satu  Data  Indonesia. Dataset  ISPU  kemudian  diproses  ke  Google Colab untuk memulai pre-processing . Tahapan  kedua  adalah  melakukan pre- processing pada dataset. Preprocessing adalah  proses  manipulasi  dataset  ISPU sebelum  dimasukkan  ke  dalam  model. Tujuan dari pre-processing adalah menyesuaikan  data  agar  lebih  kompatibel dengan library yang  akan  digunakan.  Pada tahapan pre-processing prediksi  rata-rata ISPU terdiri dari proses dataframe, visualisasi data,  pembagian  data,  dan  normalisasi. Tahapan  ketiga  adalah  proses  pembuatan model prediksi rata-rata ISPU di DKI Jakarta. Pembuatan model dengan mengimplementasi- kan  metode  LSTM,  kemudian  menambahkan layer.  Penambahan  layer  disesuaikan  dengan jumlah  data,  agar  menghasilkan  model dengan nilai akurasi tinggi.

## Gambar 1. Metode Penelitian
Tahapan  keempat  adalah  melakukan pelatihan  model  LSTM.  Pelatihan  model bertujuan  untuk  melihat  nilai  loss  dari  data dan  melatih  model  yang  dibangun  agar mengenal  data-data  yang  telah  dimasukkan. Pada  tahapan  ini  juga  ditambahkan  beberapa layer tambahan seperti layer epoch dan batch size.  Epoch  menandakan  bahwa  seluruh dataset  telah  melalui  satu  kali  putaran  proses training pada Neural Network.
Batch  size  adalah  sample  data  yang didistribusikan  ke  Neural  Network.  Layer- layer  tersebut  disesuaikan  nilainya  hingga menghasilkan  akurasi  tinggi  dan  nilai  loss yang rendah.
Tahapan  kelima  adalah  melakukan prediksi dari model LSTM, dengan membandingkan  data  asli  dengan  data  hasil prediksi  model  LSTM.  Prediksi  ISPU menggunakan  data  testing  yang  dihasilkan pada  tahap  preprocessing.  Hasil  dari  prediksi akan  menampilkan  data  aktual  dengan  data
hasil prediksi, sehingga dapat  terlihat perbedaanya.
Tahapan keenam adalah evaluasi model dengan tujuan untuk mengetahui jumlah error yang  dihasilkan  dan  melihat  kelayakan  dari model yang dibuat.
Evaluasi  model  LSTM  menggunakan perhitungan  nilai  Mean  Percentage  Error (MAPE). Hasil dari  perhitungan MAPE yang rendah  menandakan  bahwa  model  prediksi menghasilkan  nilai  yang  mendekati  nilai aktual  atau  data  real.    Tahapan  ketujuh  yaitu menampilkan  visusalisasi  dari  hasil  prediksi model tersebut. Visualisasi data adalah teknik mengkomuni-kasikan  data  atau  informasi dengan  menggambarkannya  ke  dalam  objek visual. Hasil dari prediksi rata-rata ISPU DKI Jakarta menggunakan pemodelan LSTM akan di visualisasi dalam bentuk plot diagram. Dari hasil visualisasi  tersebut dapat dilihat gambaran  visual  dari  hasil  prediksi  model dengan nilai aktualnya.
HASIL DAN PEMBAHASAN Memasukkan Data Indeks Standar

## Pencemar Udara
Data  input  ISPU  (Indeks  Stanadar Pencemar Udara) yang digunakan berasal dari data  Dinas  Lingkungan  Hidup  DKI  Jakarta yang  dapat  di  download  dari  website  Satu
Data Indonesia.
Data-data tersebut digabungkan  sehingga  menghasilkan dataset dengan jumlah observasi sebanyak 6384 data. Dataset tersebut merupakan data ISPU harian dari  periode  Januari  2017  –  Juli  2020.    Pada Tabel  1  terdapat  rincian  dari  dataset  ISPU.
Dalam dataset tersebut  terdapat  beberapa variabel  yaitu  tanggal,  wilayah,  PM10,  SO2, CO,  O3,  NO2,  max,  critical,  dan  kategori. Pada Tabel 2 terdapat penejelasan dari atribut dataset ISPU.

## Preprocessing Data ISPU
Tahap  preprocessing  merupakan  tahap awal  dalam  proses  penelitian  ini.  Tahap preprocessing  dilakukan pada dataset dengan tujuan agar datasiap untuk dipakai dan sesuai dengan  model  yang  dibangun.  Berikut tahapan-tahapan  dari pre-processing data ISPU:
Tabel 1. Rincian Dataset ISPU Tahun Jumlah Data 2017 1825 2018 1825 2019 1825 2020 909 Total 6384 Tabel 2. Atribut Dataset ISPU Atribut Penjelasan Tanggal Tanggal pengukuran kualitas udara Wilayah Lokasi SPKU di DKI Jakarta PM 10 Parameter Partikulat yang diukur SO 2 Parameter Sulfida (dalam bentuk SO2) yang diukur CO Parameter Karbon Monoksida yang diukur O 3 Parameter Ozon yang diukur NO 2 Parameter Nitrit yang diukur Max Nilai ukur parameter paling tinggi dari seluruh parameter yang diukur dalam waktu bersamaan Critical Paramater yang memiliki nilai ukur paling tinggi Kategori Kategori hasil perhitungan ISPU

## Pembuatan Dataframe
Tahapan  pertama  pada preprocessing yaitu membuat dataframe baru yang berisikan atribut  tanggal  dan  rata-rata  dari  ISPU  DKI Jakarta.  Atribut  tanggal  didapat  dari dataset ISPU,  sedangkan  atribut  rata-rata  merupakan variabel  baru  yang  didapat  dari  rata-rata  zat pencemar udara yaitu PM 10 , SO 2 , CO, O 3 , dan NO 2 pada  setiap  SPKU,  kemudian  hasil  rata- rata  setiap  SPKU  di  rata-rata  kembali sehingga  menghasilkan  nilai  rata-rata  dari lima  SPKU  di  DKI  Jakarta.  Pada  Tabel  3 terdapat rincian df1 yang merupakan dataframe yang baru saja dibuat.

## Visualiasai Data
Dataframe df1 selanjutnya divisualisasi dengan  tujuan  untuk  memberi  gambaran
berbentuk grafik . Visualisasi yang ditampilkan  yaitu  grafik  rata-rata  ISPU  DKI Jakarta dari periode Januari 2017 – Juli 2020. Keluaran  yang  dihasilkan  berupa  grafik  rata- rata ISPU yang terlampir pada Gambar 2.

## Pembagian Dataset
Dataframe df1 yang telah di visualilasi selanjutnya  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu training dan testing . Data  training adalah data yang digunakan untuk melatih algoritma, agar  mencapai  model  yang  diinginkan. Data testing adalah  data  yang  digunakan  untuk mengetahui  performa  dan  kebenaran  dari algoritma  yang  telah  dilatih  dalam  model. Pembagian dataset diatur  dengan  persentase 80%  untuk training dan  20%  untuk testing yang tertera pada Tabel 4.
Tabel 3. Dataframe Tanggal Average 0 2017-1-1 30 1 2017-1-2 20 2 2017-1-3 22 …. …. …. 1274 2020-6-28 32 1276 2020-6-29 36 1277 2020-6-30 38
Gambar 2. Visualisasi Nilai Rata-rata ISPU DKI Jakarta
Tabel 4. Pembagian Dataset Dataframe Data Training (80%) Data Testing (20%) Rata-rata ISPU DKI Jakarta 1022 256
Gambar 3. Visualisasi Pembagian Dataframe
Dataframe df1  yang  sebelumnya  telah diatur  persentase  pembagiannya,  meng- hasilkan  data  yang  terdiri  dari  1022  untuk data  training dan  256  untuk data  testing.
Pembagian data yang telah berhasil diimpelementasikan, kemudian
akan
divisualisasi dalam bentuk grafik. Visualisasi dalam bentuk grafik bertujuan untuk mengkomunikasikan  data  secara  jelas  dan efesien.  Visualisasi dataframe df1  terdapat pada Gambar 3.

## Normalisasi Data
Pembagian  dataframe  menghasilkan data yang terdiri dari 1022 untuk data training dan  256  untuk  data  testing.  Tahapan selanjutnya menyamaratakan perbedaan
rentang  nilai  pada  numerical  data  yang  dapat menimbulkan  masalah  dalam  model  machine learning.
Oleh  karena  itu, feature  scaling bertujuan  untuk  menyamaratakan  numerical data  pada  dataset  sehingga  memiliki  rentang nilai  (scale)  yang  sama.  Pada  Gambar  4 terdapat  hasil  dari  normalisasi  data.  Setelah melakukan normalisasi data, tahap
selanjutnya  yaitu  membuat  struktur  data untuk memvalidasi.
Struktur data
menghasilkan variabel baru yaitu X_train dan y_train  dengan  data  yang  digunakan  untuk validasi sebanyak 60 data. Setelah pembuatan struktur data, selanjutnya melakukan perubahan  urutan  data  atau  reshape  data  dari 0 – 1.
Gambar 4. Hasil Normalisasi Data

## Gambar 5. Alur Model LSTM
Pembuatan Model LSTM Pembuatan
model merupakan representasi  dari  bentuk  matematis  algoritma LSTM.  Proses  pembuatan  model  diawali dengan memasukkan data ISPU yang didapat dari  website  Satu  Data  Indonesia,  data
tersebut telah dilakukan proses pre-processing yang  terdiri  dari  pembuatan  dataframe, pembagian  dataframe  menjadi  data  testing dan  data  training,  normalisasi  data,  dan membangun struktur data. Setelah melakukan pre-processing  data  akan  masuk  ke  lapisan
LSTM,  lapisan  pada  LSTM  dapat terdiri  dari beberapa layer dengan tujuan untuk menghasilkan  model  yang  akurat.  Tahap terakhir  adalah  lapisan  Dense  Output  yang bertujuan  untuk  menghasilkan  prediksi.  Pada Gambar  5  terdapat  gambaran  dari  alur pembuatan  model  LSTM.    Pada  tahap  awal dalam  membuat  model LSTM adalah pembuatan  class  sequential  sebagai  continer agar  lapisan  LSTM  dapat  ditambah  secara berurut  dan  saling  terhubung.  Model  yang dibangun terdiri dari 5 lapisan yaitu 4 lapisan LSTM  dan  1  lapisan  Dense  Output.  Lapisan LSTM  menggunakan  64  unit  neuron  dan dropout  sebesar  0.2.  Jumlah  lapisan  LSTM tersebut  dipilih  karena  menghasilkan  nilai evaluasi  paling  optimal.  Berikut  pada  tabel 4.1  terdapat  rincian  dari  jumlah  layer  LSTM dan hasil evaluasi yang diperoleh. Pada Tabel 5 terdapat rincian angka yang digunakan.
Dari  tabel  5  dapat  diketahui  bahwa layer  LSTM  dengan  64  neuron  dan  0.1 dropout  menghasilkan  nilai  MAPE  paling optimal.  Oleh  karena  itu,  layer  tersebut diterapkan  pada  pembuatan  model  LSTM prediksi rata-rata indeks pencemar udara.
Lapisan LSTM disertai dengan argumen  return_sequences  bernilai  true  yang dapat  di  artikan  sebagai  argumen  yang mengeluarkan  urutan  agar  lapisan  LSTM berikutnya memilik input 3D.  Lapisan  Dense Output  memiliki  1  unit  neuron.  Complie model menggunakan fungsi optimasi RMSprop dengan learning rate 0.001 dan loss yang digunakan adalah mean squared error.

## Pelatihan Model LSTM
Model  LSTM  yang  telah  dibangun, selanjutnya  akan  masuk  ke  tahap  pelatihan. Pelatihan  model  bertujuan  untuk  mengetahui hasil dari nilai loss dari data. Model pelatihan menggunakan layer  epoch dan batch  size. Jumlah epoch yang digunakan sebanyak 8 dan jumlah batch_size sebanyak 4.
Implementasi  pada  tahap  pelatihan model  LSTM  dengan layer epoch yang digunakan sebanyak  8  dan  jumlah batch_size sebanyak  4  menghasilkan  nilai  loss  sebesar 0.0109.  Pada  Gambar  6  terdapat  tampilan hasil dari pelatihan model.
Tabel 5. Percobaan Jumlah Layer LSTM
Neuron Dropout MAPE 64 0.1 12.49% 164 0.2 12.28% 128 0.1 12.35% 128 0.2 12.76%
Gambar 6. Hasil Pelatihan Model
Gambar 7. Hasil Prediksi Model
Tabel 6. Tingkat Akurasi MAPE Nilai MAPE Akurasi < 10% Sangat Akurat 11% - 20% Akurat 21% - 50% Cukup Akurat >50% Tidak Akurat (Sumber : Lewis (1982, p. 40 [16])) Prediksi Model LSTM Tahap yang dilakukan setelah melakukan  proses  training  pada  model  yaitu prediksi  model  LSTM.  Prediksi  dilakukan pada data testing. Hasil dari prediksi tersebut dapat dilihat pada Gambar 7.

## Evaluasi Model LSTM
Hasil prediksi yang dihasilkan, selanjutnya  akan  di  evaluasi.  Evaluasi  model menggunakan  LSTM  dengan  metode Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  dengan
mencari  nilai  kesalahan  absolut  disetiap periode  dibagi  dengan  nilai  observasi  yang aktual  pada  periode  tersebut  dan  dibuat  rata- rata  dari absolute  percentage  error. Pada Tabel  6  terdapat  penjelasan  mengenai  nilai MAPE  untuk  data  industri  dan  bisnis  serta interpretasinya[15]. Perhitungan MAPE dapat ditulis dengan rumus seperti persamaan 1.
𝑀𝐴𝑃𝐸  = 1 𝑛 ∑ |𝑌 𝑡 − 𝑌 𝑡 ̂ | 𝑌 𝑡 𝑛 𝑡=1 (1)
Keterangan :
𝑌 𝑡 = Nilai aktual pada periode t
𝑌 𝑡 ̂ = Nilai forecast pada periode t
Evaluasi  diterapkan  pada  perbadingan antara  data  prediksi  dengan data test .  Pada
Gambar  8  terdapat  nilai  evaluasi  kesalahan dari prediksi data training . Nilai MAPE yang dihasilkan  pada  prediksi data  training yaitu 12.28%.
Hasil prediksi tersebut masuk ke dalam kategori MAPE tingkatan akurat.  Visualisasi Model  LSTM  Evaluasi  model  LSTM  yang dibangun mendapat kategori MAPE tingkatan akurat. Tahapan selanjutnya setelah
melakukan  evaluasi  model  yaitu  melakukan visualisasi.
Hasil  dari  prediksi  rata-rata  ISPU  DKI Jakarta menggunakan pemodelan LSTM akan di  visualisasi  dalam  bentuk plot  diagram.
Diagram  tersebut  membandingkan  data  rata- rata  asli  yang  diwakilkan  garis  berwarna merah dengan data rata-rata hasil prediksi dari model yang diwakilkan dengan garis berwarna  biru.  Visualisasi  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 8. Nilai MAPE pada Prediksi Data Training
Gambar 9. Hasil Visualiasi Prediksi Data

## KESIMPULAN DAN SARAN
Prediksi rata-rata ISPU (Indeks Standar Pencemar Udara) dilakukan pada lima SPKU (Stasiun  Pemantau  Kualitas  Udara)  di  DKI Jakarta dari periode Januari 2017 – Juni 2020. Data  yang  digunakan  dalam  membuat  model prediksi adalah dari Dinas Lingkungan Hidup Provinsi  DKI  Jakarta  yang  didapat  dari website  data.jakarta.go.id.  Prediksi  rata-rata ISPU  menggunakan  metode long  short-term memory .  Pemodelan  LSTM  menggunakan layer neuron sebanyak  64  dan dropout 0.2. Hasil  evaluasi  model  prediksi  rata-rata  ISPU di  DKI  Jakarta  menggunakan  metode  LSTM dilakukan  pada  data  test,  menghasilkan  nilai MAPE  12.28%  dan  masuk  kedalam  kategori model  yang  akurat.  Berdasarkan  hasil penelitian  prediksi  rata-rata  ISPU  di  DKI Jakarta  yang  dilakukan maka  untuk  evaluasi lebih lanjut sebaiknya dilakukan penambahan data ISPU untuk dapat menghasilkan performa  model  yang  semakin  baik.  Selain itu, hasil penelitian dapat dikembangkan lebih lanjut  oleh  pihak  Dinas  Lingkungan  Hidup DKI  Jakarta  dalam  meningkatkan  informasi yang  terdapat  dalam  website  resmi  instansi tersebut,  sehingga  dapat  mempermudah pengguna  yang  ingin  melihat  informasi mengenai ISPU berserta rata-ratanya di setiap SPKU wilayah DKI Jakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Ahmad,  “Mengenal  Artificial
Intelligence, Machine Learning, Neural Network,  dan  Deep  Learning,”  in Academia,  2017.  [Online]  Available: https://www.academia.edu  [Accessed: Nov 26, 2020].
[2] IQAir,  “World  Air  Quality,” 2019
World  Air  Qual.  Rep. ,  pp.  1–22,  2019, [Online]. Available: https://www.iqair.com/world-most- polluted-cities/world-air-quality-report-
2019-en.pdf. [Accessed: Nov 26,
2020].
[3] AQIAir,  “AQIAir  Website.”  [Online] Available: https://www.iqair.com.
[Accessed: Nov 26, 2020].
[4] L. Arumingtyas, “Jakarta Air Quality,” mongabay.com, para. 8, Apr. 25, 2020.
[Online]
https://www.mongabay.co.id/2020/04/2
5/polusi-udara-pembunuh-senyap-di- jabodetabek/.  [Accessed:  Nov  26, 2020].
[5] C. T. Yang, L. Y. Lin, Y. T. Tsan, P. Y.
Liu,  and  W.  C.  Chan,  “The Implementation of a Real-time Monitoring  and  Prediction  System  of PM2.5  and  Influenza-Like  Illness Using  Deep  Learning,” J.  Internet Technol. ,  vol.  20,  no.  7,  pp.  2237– 2245, 2019, doi: 10.3966/160792642019122007020. [Online Serial]. Available: https://jit.ndhu.edu.tw/article/view/221 0. [Accessed: Dec. 1, 2020]
[6] V.  Chaudhary,  A.  Deshbhratar,  V.
Kumar,  and  D.  Paul,  “Time  Series Based  LSTM  Model  to  Predict  Air Pollutant ’  s  Concentration  for Prominent  Cities  in  India,” Udm’18 , 2018. [Online Serial]. Available:
http://philippe-fournier-
viger.com/utility_mining_workshop_20 18/PAPER1.pdf.  [Accessed:  Dec.  1,
2020].
[7] Y.  Sudriani,  I.  Ridwansyah,  and  H.  A
Rustini,  “Long  short  term  memory (LSTM)  recurrent  neural  network (RNN)  for  discharge  level  prediction and  forecast  in  Cimandiri  river, Indonesia,” IOP  Conf.  Ser.  Earth
Environ.  Sci. ,  vol.  299,  no.  1,  2019,
doi:  10.1088/1755-1315/299/1/012037. [Online Serial]. Available: https://iopscience.iop.org/article/10.108 8/1755-1315/299/1/012037.  [Accessed Dec. 5, 2020].
[8] T.  Li,  M.  Hua,  and  X.  U.  Wu,  “A
Hybrid CNN-LSTM Model for Forecasting,”IEEE Access, vol. 8, Feb,
2020. [Online serial]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/doc ument/8979420.  [Accessed  Dec.  2, 2020].
[9] V.  Reddy,  P.  Yedavalli,  S.  Mohanty,
and U. Nakhat, “Deep Air: Forecasting Air Pollution in Beijing, China,” 2017. [Online Serial] Available: https://www.semanticscholar.org/paper /Deep-Air-%3A-Forecasting-Air-
Pollution-in-Beijing-%2C-Reddy-
Mohanty/271279939e545be172f7b754 b67d6811c11c8fae.  [Accessed  Dec.  7,
2020]. [10]  K. S. Rao, G. L. Devi, and N. Ramesh, “Air Quality Prediction in
Visakhapatnam  with  LSTM  based
Recurrent  Neural  Networks,” Int.  J. Intell.  Syst.  Appl. ,  vol.  11,  no.  2,  pp. 18–24, 2019, doi: 10.5815/ijisa.2019.02.03. [Online Serial] Available: https://www.semanticscholar.org/paper
/Air-Quality-Prediction-in-
Visakhapatnam-with-LSTM-Rao- Devi/f34d77e3375bd512d14abe3cbacc 29e31a2f83aa.  [Accessed  Dec.  7, 2020].
[11]  Y.  A.  Ayturan et  al. ,  “Short-term prediction of pm2.5 pollution with deep learning  methods,” Glob.  Nest  J. ,  vol.
22,  no.  1,  pp.  126–131,  2020,  doi:
10.30955/gnj.003208.  [Online  Serial] Available:
https://journal.gnest.org/publication/gn est_03208 [Accessed Dec. 10, 2020].
[12]  J. Lu, P. Bu, X. Xia, L. Yao, Z. Zhang, and  Y.  Tan,  “A  New  Deep  Learning Algorithm for Detecting the Lag Effect of Fine Particles on Hospital
Emergency  Visits  for  Respiratory
Diseases,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp. 145593–145600, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3013543. [Online Serial] Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/91
53761 [Accessed Dec. 10, 2020].
[13]  T.  Xayasouk,  H.  M.  Lee,  and  G.  Lee,
“Air  pollution  prediction  using  long short-term  memory  (LSTM)  and  deep autoencoder  (DAE)  models,” Sustain. , vol. 12, no. 6, 2020, doi: 10.3390/su12062570.  [Online  Serial] Available:
https://www.mdpi.com/2071- 1050/12/6/2570  [Accessed  Dec.  10, 2020].
[14]  Y. Zhu and X. Zhou, “Prediction of Air
Quality  Index  Based  on  Wavelet Transform Combination Model,” Proc.
-  2019  11th  Int.  Conf.  Intell.  Human- Machine  Syst.  Cybern.  IHMSC  2019 ,
vol.  1,  no.  Itaic,  pp.  157–160,  2019,
doi: 10.1109/IHMSC.2019.00044.
[Online Serial] Available: https://ieeexplore.ieee.org/document/89 41558 [Accessed Dec. 13, 2020].
[15]  J.  J.  Montaño  Moreno,  A.  Palmer  Pol,
A. Sesé Abad, and B. Cajal Blasco, “El
índice R-MAPE como medida resistente  del  ajuste  en  la  previsiońn,” Psicothema ,  vol.  25,  no.  4,  pp.  500– 506, 2013, doi: 10.7334/psicothema2013.23. [Online Serial] Available: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articul o?codigo=4655890  [Accessed  Dec.  13, 2020].
[16]  C.Lewis, Industrial  and  Business Forecasting Methods . London: Butterworth-Heinemann, 1982.