Penambahan Parameter PM2.5 dalam Prediksi Kualitas Udara : Long Short Term Memory - KRISTIANA, LISA; MIYANTO, DIAN (Institut Teknologi Nasional, Bandung, 2023)
AbstrakKualitas udara yang buruk menjadi masalah serius yang mempengaruhi kesehatan manusia dan lingkungan. Penyebabnya bervariasi, termasuk polusi udara, emisi industri, dan aktivitas manusia. Masalah yang dibahas adalah bagaimana menggunakan metode Long Short-Term Memory untuk memprediksi kualitas udara. Data kualitas udara yang mencakup parameter yang digunakan yaitu Partikel Kasar (PM10), Sulfur dioksida (SO), Karbon monoksida (CO), Ozon (O3) Nitrogen dioksida (NO2) serta penambahan Partikel Halus (PM2.5) yang belum terdapat pada penelitian sebelumnya. Penggunaan metode LSTM jenis khusus dari model Recurrent Neural Network (RNN), yang dirancang untuk mengatasi masalah