PREDIKSI INDEKS STANDAR PENCEMAR UDARA MENGGUNAKAN METODE LONG SHORT-TERM MEMORY BERBASIS WEB (STUDI KASUS PADA KOTA JAKARTA)

Udara adalah unsur yang dibutuhkan seluruh makhluk hidup di seluruh dunia. Udara yang selama dibutuhkan belum tentu digunakan sebagaimana mestinya, termasuk terkena pencemaran zat-zat yang merusak unsur udara itu sendiri. Zat-zat ini dihasilkan dari pola hidup manusia yang tidak sadar akan bahayanya seperti industri, kendaraan bermotor bahkan merokok. Prediksi dilakukan pada penelitian ini menggunakan long short-term memory dengan menggunakan data indeks standar pencemaran udara (ISPU) yang didapatkan dari portal website Jakarta Open Data yang didistribusikan oleh Dinas Lingkungan Hidup DKI Jakarta dengan 5 parameter zat yang diprediksikan. Dengan adanya prediksi ISPU membuat masyarakat dapat mengetahui dan antisipasi lebih awal akan pencemaran udara. Metode long short-term memory digunakan karena metode tersebut menghasilkan prediksi angka sangat baik untuk data time series. prediksi yang telah dilakukan lalu diimplementasikan ke dalam website menggunakan kerangka Flask. Penelitian ini menggunakan 5 parameter zat yang terdapat dalam ISPU sehingga mendapatkan hasil pengujian berbeda di setiap parameter zat. Hasil pengujian partisi data tiap zat adalah PM10 80% data latih 20% data uji, SO2 50% data latih 50% data uji, CO 80% data latih 20% data uji, O3 80% data latih 20% data uji, dan NO2 50% data latih 50% data uji. Dari hasil pengujian partisi data ditemukan pemodelan terbaik dari PM10 dengan epoch = 100, hidden layer = 1, neuron = 128, optimizer = Rmsprop, RMSE sebesar 0.007237, SO2 dengan epoch = 50, hidden layer = 1, neuron = 64, optimizer = Adamax, RMSE sebesar 0.05841, CO dengan epoch = 100, hidden layer = 1, neuron = 64, optimizer = Adamax, RMSE sebesar 0.05474, O3 dengan epoch = 50, hidden layer = 1, neuron = 64, optimizer = Adam, RMSE sebesar 0.04465, dan NO2 dengan epoch = 50, hidden layer = 1, neuron = 64, optimizer = Adam, RMSE sebesar 0.0431. berdasarkan usability testing yang telah dilakukan, website yang dirancang dapat membantu dalam memprediksikan ISPU dengan persentase kuesioner usability testing sebesar 80.7%.