Peramalan Kualitas Udara di Semarang Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) - Nida Faoziatun Khusna; Syifa Aulia; Shinta Amaria; Alfidha Rahmah; Safril Ahmadi Sanmas; Fatkhurokhman Fauzi (Prosiding Seminar Nasional Unimus, 2023)
Pencemaran udara menjadi suatu permasalahan yang dialami oleh seluruh wilayah di Indonesia. KotaSemarang menjadi salah satu kota dengan polusi udara terburuk ke-10 di Indonesia. Untuk meminimalisirdampak dari pencemaran udara, perlu dilakukan peramalan nilai PM2.5 yaitu partikel udara super kecil yangapabila terhirup dapat membahayakan kesehatan. Metode ARIMA adalah salah satu metode yangdigunakan untuk memodelkan data time series dan bertujuan untuk meramalkan data pada waktu yang akandatang. Data pengamatan yang digunakan adalah data harian PM2.5 di Semarang mulai tanggal 3 Januarisampai 22 September 2023. Hasil analisis pada penelitian ini mendapatkan model yang sesuai untuk dataharian PM2.5 yaitu model ARIMA (1,1,1) dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar13.71377 atau 13.714%. Hasil peramalan menunjukkan terjadinya peningkatan nilai PM2.5 dari waktusebelumnya. Dengan demikian, nilai kualitas udara di Semarang untuk waktu yang akan datang beradadalam tahap tidak sehat dan terjadi peningkatan pencemaran udara.Kata Kunci : ARIMA, Kualitas udara, Peramalan.