Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics
Diaz Perdana
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Machine Learning untuk Peramalan Kualitas Indeks Standar Pencemar Udara DKI Jakarta dengan Metode Hibrid ARIMAX-LSTM Diaz Perdana; Ahmad Muklason
ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Vol 5 No 3 (2023): Volume 5, Nomor 3, Desember 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/ilkomnika.v5i3.588

Abstract

Polusi udara merupakan tantangan lingkungan global yang signifikan, menyebabkan dampak serius terhadap kesehatan masyarakat tidak terkecuali di Jakarta. Dengan Indeks Standar Pencemaran Udara (ISPU) sebagai parameter utama untuk memantau kualitas udara. Meskipun ISPU memberikan informasi saat ini, informasi yang diberikan untuk kualitas udara di masa mendatang masih terbatas. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang lebih canggih, dan salah satu metode yang menjanjikan adalah menggunakan teknik machine learning (ML). Metode ML telah terbukti efektif dalam pemantauan dan peramalan kualitas udara. Namun, untuk meningkatkan akurasi peramalan, pendekatan hibridisasi, seperti menggabungkan dua model telah diusulkan. Pendekatan ini dapat memberikan deteksi pola yang lebih komprehensif dan meningkatkan akurasi hasil peramalan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi ISPU di DKI Jakarta menggunakan model hibrid ARIMAX-LSTM. Data polusi udara dari tahun 2012 hingga 2022 akan digunakan, bersama dengan variabel eksternal seperti volume kendaraan, temperatur, kelembapan, dan kecepatan angin. Model ini mampu menghasilkan model prediksi dengan RMSE 13.00; 20.51; dan 17.10 untuk masing-masing polutan PM10, PM2.5, dan O3. Sedangkan metriks MAPE yang dihasilkan dari model hibrid adalah 0.1916; 0.1917; dan 0.2869 untuk masing-masing polutan PM10, PM2.5, dan O3. Model hibrid mampu menghasilkan model prediksi yang lebih baik dari model ARIMAX itu sendiri.
Co-Authors Ahmad Muklason