Prediksi Kadar Particulate Matter (PM10) untuk Pemantauan Kualitas Udara Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Studi Kasus Kota Pontianak

Abstract

Pada penelitian ini telah dilakukan prediksi Particulate Matter (PM10) menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik. Prediksi pencemaran Particulate Matter (PM10) ini dilakukan sebagai langkah antisipatif untuk mendeteksi pencemaran udara terutama jika alat ukur mengalami kerusakan. Data yang digunakan yaitu parameter cuaca seperti curah hujan, penyinaran matahari, kelembaban udara, kecepatan angin dan suhu udara sebagai masukan jaringan sedangkan target jaringan ialah kadar PM10. Arsitektur jaringan syaraf tiruan (JST) yang digunakan tersusun dari neuron sebanyak 20-20-15-15-10-1 dan menggunakan fungsi tansig-logsig-tansig-logsig-tansig-purelin pada setiap lapisan jaringan. Pelatihan jaringan menghasilkan koefisien korelasi 0,9999 dengan MSE 0,00003, sedangkan pengujian jaringan menghasilkan koefisien korelasi 0,9673 dengan MSE 0,491 dan koefisien determinasi 0,9334. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sebesar 93,34% parameter cuaca dapat digunakan sebagai parameter masukan pada JST untuk memprediksi kadar PM10 di Kota Pontianak.