• Hari ini: March 20, 2025

Mahasiswa UPI Kembangkan Program Prediksi Kualitas Udara Berbasis Python dengan Algoritma Backpropagation

06 February, 2025
85

Bandung – Mahasiswa Pendidikan Teknik Otomasi Industri dan Robotika, Universitas Pendidikan Indonesia (UPI), kembali menghadirkan inovasi di bidang teknologi dan lingkungan dengan mengembangkan program berbasis Python untuk memprediksi Air Quality Index menggunakan algoritma AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA). Dengan di ketuai oleh Hadfina Azra Syahidah, dibantu oleh Mohammad Gemilang Ramadhan sebagai programmer, dan dibimbing oleh  Resa Pramudita, S.Pd., M.T. sebagai dosen pembimbing.

Program ini dirancang untuk menganalisis dan memprediksi Air Quality Index (AQI) berdasarkan data historis yang mencakup parameter utama seperti PM2.5, PM10, dan CO. Dengan model ini, diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih akurat terhadap tren kualitas udara di masa depan, sehingga dapat mendukung kebijakan mitigasi polusi dan meningkatkan kesiapsiagaan masyarakat terhadap perubahan kondisi udara.

Analisis Data dan Penerapan Model ARIMA

Pengembangan program ini dimulai dengan pengolahan data yang diambil dari repositori publik data in brief Mendeley, diubah menjadi format time series, dan distabilkan melalui proses differencing untuk menghilangkan tren dan memastikan kestasioneran data. Model ARIMA dengan parameter (4,1,0) kemudian diterapkan untuk menganalisis pola temporal dalam dataset dan menghasilkan prediksi kualitas udara hingga lima bulan ke depan. Pelatihan model dilakukan menggunakan pustaka statsmodels, sementara visualisasi hasil prediksi dilakukan menggunakan pustaka Matplotlib. Grafik yang dihasilkan memberikan gambaran tentang tren perubahan AQI, memungkinkan pengguna untuk memahami pola kenaikan atau penurunan polusi udara di masa mendatang. Dengan demikian, program ini dapat menjadi alat yang efektif untuk pengambilan keputusan dalam mitigasi dampak polusi udara.

Keunggulan Program dan Potensi Pengembangan

Dibandingkan metode konvensional, program berbasis ARIMA ini menunjukkan keunggulan dalam akurasi prediksi dan kemudahan pengembangan. Program ini juga dapat diintegrasikan lebih lanjut dengan teknik machine learning untuk meningkatkan presisi dalam analisis kualitas udara. Dalam jangka panjang, pengembang berharap inovasi ini dapat diperluas dengan memasukkan lebih banyak parameter lingkungan seperti suhu, kelembapan, dan emisi industri, serta mengintegrasikan model dengan Internet of Things (IoT) untuk pemantauan real-time kualitas udara. Dengan adanya program ini, mahasiswa UPI berharap dapat berkontribusi dalam pemantauan lingkungan berbasis teknologi, sekaligus mendorong kesadaran akan pentingnya kualitas udara yang sehat bagi masyarakat.