PREDICT URBAN AIR POLLUTION IN SURABAYA USING RECURRENT NEURAL NETWORK – LONG SHORT TERM MEMORY

Air is one of the primary needs of living things. If the condition of air is polluted, then the lives of humans and other living things will be disrupted. So it is needed to perform special handling to maintain air quality. One way to facilitate the prevention of air pollution is to make air pollutionforecasting by utilizing past data. Through the Environmental Office, the Surabaya City Government has monitored air quality in Surabaya every 30 minutes for various air quality parameters including CO, NO, NO2, NOx, PM10, SO2 and meteorological data such as wind direction, wind direction, wind speed, wind speed, global radiation, humidity, and air temperature. These data are very useful to build a prediction model for the forecast of air pollution in the future. With the large amount and variance of data generated from monitoring air quality in Surabaya city, a qualified algorithm is needed to process it. One algorithm that can be used is Recurrent Neural Network - Long Short Term Memory (RNN-LSTM). RNN-LSTM is built for sequential data processing such as time-series data. In this study, several analyses are performed. There are trend analysis, correlation analysis of pollutant values to meteorological data, and predictions of carbon monoxide pollutants using the Recurrent Neural Network - LSTM in the city of Surabaya correlated with meteorological data. The results of this study indicate that the best prediction model using RNN-LSTM with RMSE calculation gets an error of 1,880 with the number of hidden layer 2 and epoch 50 scenarios. The predicted results built can be used as a reference in determining the policy of the city government to deal with air pollution going forward

Analisis Data Runtun Waktu Prediksi Polusi Udara di Kota Surabaya Menggunakan Deep Learning RNN-LSTM

Udara merupakan salah satu kebutuhan primer makhluk hidup. Jika udara tercemar maka kehidupan manusia dan makhluk hidup lain akan terganggu. Karena itu perlu ada penanganan khusus agar udara tetap terjaga kualitasnya. Salah satu cara untuk mempermudah pencegahan terjadinya polusi udara adalah membuat prediksi polusi udara dengan memanfaatkan data masa lalu. Melalui Dinas Lingkungan Hidup, Pemerintah Kota Surabaya telah melakukan pemantauan kualitas udara di kota Surabaya setiap 30 menit untuk berbagai parameter kualitas udara di antaranya CO, NO, NO2, NOx, PM10, SO2, dan data meteorologi seperti arah angin, arah hembusan angin, kecepatan angin, kecepatan hembusan angin, radiasi global, kelembaban, dan temperatur udara. Data tersebut sangat berguna dalam membangun sebuah model prediksi untuk prakiraan polusi udara di masa yang akan datang. Dengan besarnya jumlah dan varian data yang dihasilkan dari pemantauan kualitas udara di kota Surabaya, dibutuhkan sebuah algoritma yang mumpuni untuk mengolahnya. Salah satu algoritma yang bisa digunakan adalah Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory (RNN-LSTM). RNN-LSTM dibangun untuk pengolahan data sekuensial seperti data time series. Ada beberapa analisis yang dibuat dalam penelitian ini, yaitu analisis tren, analisis korelasi nilai polutan terhadap data meteorologi, dan prediksi polutan Karbon Monoksida menggunakan RNN-LSTM di kota Surabaya dikorelasikan dengan data meteorologi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model prediksi terbaik menggunakan RNN-LSTM dengan perhitungan RMSE mendapatkan error sebesar 1,880 dan skenario jumlah hidden layer 2 serta epoch 50. Hasil prediksi yang dibangun dapat digunakan sebagai acuan dalam menentukan kebijakan pemerintah kota untuk menangani polusi udara ke depan

Implementasi Text Mining untuk mendukung pencarian Topik pada e-Library menggunakan Mobile Device

ABSTRAK Perkembangan perpustakaan tidak pernah lepas dari perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi. Hal ini dikarenakan perpustakaan sangat berkaitan erat dengan ilmu pengetahuan dan teknologi informasi. Dengan adanya perkembangan teknologi internet dan piranti bergerak, maka dibangunlah sebuah e-library (perpustakaan digital) yang diakses lewat handphone. Dengan adanya e-library ini akan membantu para pencari informasi buku untuk memudahkan mengakses sebuah koleksi perpustakaan hanya melalui perangkat telepon genggam mereka. Penelitian ini menggunakan metode text mining yang mengimplementasikan algoritma cosine similarity untuk peringkatan dokumen (page rank). Hal ini diperlukan karena adanya jumlah koleksi dokumen yang begitu besar yang dimiliki oleh sebuah perpustakaan, maka dibutuhkan sebuah metode untuk peringkatan dokumen tersebut saat dicari. Dalam text mining ada beberapa proses yang penting, yaitu case folding, tokenizing, filtering, stemming dan analisa. Stemming yang digunakan adalah algoritma Porter untuk teks berbahasa Indonesia sedangkan analisa dalam pembobotan dokumen digunakan algoritma TF/IDF dan cosine similarity (Vector Space Model). Data uji coba diperoleh dari perpustakaan pusat Universitas Islam Negeri Malang yaitu berupa abstraksi tugas akhir. Dari hasil pengujian didapat bahwa dokumen relevan yang diterima oleh pengguna mencapai 100% dan akurasi data relevan terhadap data yang diterima pengguna mencapai rata-rata 78,2%. ABSTRACT The development library is never separated from the development of science and information technology. This is because libraries are so closely related to science and technology information. With the development of internet technology and mobile devices, then built an e-library (digital library) that is accessed via mobile phones. With the e-library will help the seekers of information books for easy access to a library collection is only through their mobile devices. This study uses text mining method that implements the cosine similarity algorithm for page rank. This is necessary because of the amount of such a large collection of documents owned by a library, it takes a method for ranking documents are now searchable. In text mining there are several important processes, namely case folding, tokenizing, filtering, stemming and analysis. Stemming algorithm used is the Porter to Indonesian-language text while the analysis of documents used in the weighting algorithm TF/IDF and cosine similarity (Vector Space Model). Trial data obtained from the central library of the State Islamic University of Malang in the form of abstraction final test. From the sample that relevant documents are received by users reached 100% and accuracy of data relevant to the data received by users at an average of 78.2%