MODEL PREDIKSI TEMPORAL KARBON DIOKSIDA MENGGUNAKAN ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK - Hartanto Tantriawan (Jurnal Online Sekolah Tinggi Teknologi Mandala, 2019)
Kebakaran lahan gambut di Indonesia adalah bencana regional yang terjadis secara berkala. Dampak negatif, terutama pada bidang kesehatan, terus mengancam masyarakat di seluruh wilayah Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah model temporal untuk prediksi konsentrasi polutan dari kebakaran lahan gambut menggunakan Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Data kabut dari kebakaran lahan gambut dihasilkan dengan menggunakan model HYSPLIT dengan input dari sekuens hotspot dan data meteorologi dari NOAA. Tahapan pengembangan model adalah preprocessing data, menghasilkan konsentrasi polutan menggunakan HYSPLIT, analisis konsentrasi polutan, membentuk arsitektur jaringan, penentuan bobot, pelatihan model, dan evaluasi model prediksi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa perhitungan ISPU (indeks pencemaran udara standar) polutan karbon dioksida menggunakan data GDAS diperoleh nilai ISPU 221. Nilai ini menunjukkan bahwa udara di Provinsi Sumatera Selatan tidak sehat.