Peramalan Kualitas Udara di Kota Jakarta Pusat dengan Metode Long Short-Term Memory dan Support-Vector Regression

Authors:

Mohammad Ernico Suryo Wicaksono, Gusti Made Arya Sasmita, I Putu Agus Eka Pratama

Abstract:

“Kualitas udara merupakan masalah serius di kota-kota besar di seluruh dunia, karena memiliki dampak yang signifikan terhadap kesehatan masyarakat dan lingkungan. Penelitian ini membahas mengenai peramalan kualitas udara di Kota Jakarta Pusat menggunakan Metode Long Short-Term Memory (LSTM) dan Support-Vector Regression (SVR). Tujuan dari penelitian ini untuk membantu para pembuat kebijakan dalam membuat keputusan tentang pengelolaan dan penanggulangan kualitas udara serta dalam mengambil tindakan yang sesuai ke depannya untuk melindungi kesehatan masyarakat dan lingkungan. Parameter yang diramalkan dengan Metode LSTM dan SVR adalah nilai konsentrasi polutan Particulate Matter 10 (PM10), Sulfur Dioksida (SO2), Karbon Monoksida (CO), Ozon Permukaan (O3), dan Nitrogen Dioksida (NO2) dengan evaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root-Mean-Square Error (RMSE). Hasil yang didapat dari Metode LSTM adalah rata-rata nilai MAPE sebesar 12,15% dan rata-rata nilai RMSE sebesar 0,0941, sedangkan Metode SVR memiliki hasil rata-rata nilai MAPE sebesar 16,19% dan rata-rata nilai RMSE sebesar 0,1666.”

Keywords

Keyword Not Available

Downloads:

Download data is not yet available.

References

References Not Available

PDF:

https://jurnal.harianregional.com/jitter/full-96886

Published

2023-01-17

How To Cite

WICAKSONO, Mohammad Ernico Suryo; ARYA SASMITA, Gusti Made; EKA PRATAMA, I Putu Agus. Peramalan Kualitas Udara di Kota Jakarta Pusat dengan Metode Long Short-Term Memory dan Support-Vector Regression.JITTER : Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer, [S.l.], v. 4, n. 1, p. 1576-1588, jan. 2023. ISSN 2747-1233. Available at: https://jurnal.harianregional.com/jitter/id-96886. Date accessed: 28 Aug. 2025. doi:https://doi.org/10.24843/JTRTI.2023.v04.i01.p03.

Citation Format

ABNT, APA, BibTeX, CBE, EndNote - EndNote format (Macintosh & Windows), MLA, ProCite - RIS format (Macintosh & Windows), RefWorks, Reference Manager - RIS format (Windows only), Turabian

Issue

Vol 4 No 1 (2023): JITTER, Vol.4, No.1, April 2023

Section

Articles

Copyright

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License