Text

Prediksi Kualitas Udara di Kota Semarang Menggunakan Algoritma Long Short-Term Memory

---

Kota Semarang sebagai pusat ekonomi di Jawa Tengah, menghadapi
masalah pencemaran udara yang signifikan akibat peningkatan jumlah penduduk,
kendaraan, dan aktivitas industri. Paparan polusi udara meningkatkan risiko
gangguan pernapasan, memperburuk kondisi kardiovaskular, dan mempercepat
penurunan fungsi tubuh hingga kematian dini. Pemantauan kualitas udara secara
teratur sangat penting untuk mengidentifikasi polutan udara yang berpotensi
membahayakan kesehatan dan lingkungan sehingga kita dapat mengetahui tingkat
pencemaran udara yang terjadi dan mengambil langkah pengendalian yang tepat
untuk mengurangi dampak negatifnya. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan
kualitas udara di Kota Semarang dengan fokus pada parameter PM10, PM2.5, O3,
SO2, NO2, dan CO, serta menghitung Indeks Standar Pencemar Udara (ISPU).
Peramalan ini dilakukan menggunakan model Long Short-Term Memory (LSTM)
untuk memprediksi kualitas udara karena LSTM dapat menangani data time-series
dengan kemampuan mengingat informasi jangka panjang dan mengatasi masalah
hilangnya gradien. Data yang digunakan adalah data kualitas dalam rentang waktu
tiap jam selama satu tahun (1 November 2023 – 31 Oktober 2024). Hasil penelitian
menunjukkan bahwa model LSTM dapat memprediksi parameter kualitas udara
dengan akurasi yang baik. PM10 dan PM2.5 mempunyai nilai MAPE mencapai
22,52% dan 22,56%, sementara O3, SO2, NO2, dan CO mempunyai nilai MAPE
masing-masing adalah 5,94%, 4,67%, 7,14%, dan 6,01%. Prediksi kualitas udara
selama 24 jam menunjukkan bahwa model LSTM sangat akurat, terutama untuk
parameter O3, SO2, NO2, dan CO. Perhitungan ISPU dari data prediksi 24 jam pada
1 November 2024 menunjukkan bahwa PM2.5 dan SO2 sebagai parameter
pencemar kritis dan diprediksi kualitas udara tiap jam di Kota Semarang berada
dalam kategori sedang.

Kata Kunci: Semarang, Kualitas Udara, Peramalan, Long Short-Term Memory

---

Ketersediaan

1385E2025

1385 E 2025

Perpustakaan FSM Undip

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

1385 E 2025

Penerbit

: .,

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Bayu Firmansyah

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar