Skripsi

PREDIKSI POLUSI UDARA DI KOTA PALEMBANG MENGGUNAKAN METODE LONG-SHORT TERM MEMORY

---

Penilaian

---

Polusi udara merupakan masalah lingkungan yang signifikan di kota Palembang, memengaruhi kesehatan masyarakat dan kualitas hidup. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kualitas udara menggunakan metode Long ShortTerm Memory (LSTM), suatu jaringan saraf tiruan yang mampu mempelajari pola data time series dengan akurasi yang lebih tinggi. Data yang digunakan terdiri dari parameter polutan utama, yaitu PM10, PM2.5, SO2, NO2, dan CO, yang dikumpulkan dalam rentang waktu 2018 hingga 2024. Proses penelitian mencakup pengumpulan data, pre-processing, pembangunan model, dan evaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM yang dikembangkan mampu memprediksi data kualitas udara dengan tingkat akurasi yang baik, dengan nilai RMSE sebesar 15,54, MAE sebesar 9,92, dan MAPE sebesar 24,86%. Penelitian ini diharapkan menjadi landasan bagi pengembangan sistem peringatan dini dan kebijakan berbasis data untuk pengelolaan kualitas udara di Palembang.

---

Availability

Inventory Code	Barcode	Call Number	Location	Status
2507001667	T168557	T1685572025	Central Library (Reference)	Available but not for loan - Not for Loan

Detail Information

Series Title

-

Call Number

T1685572025

Publisher

Indralaya : Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya., 2025

Collation

xviii, 119 hlm.; ilus.; tab.; 29 cm.

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

363.730 7

Content Type

Text

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

Polusi Udara

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

MI

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment