Memprediksi Indeks Kualitas Udara menggunakan Data Science

Kualitas udara di Jakarta yang semakin memburuk merupakan topik yang banyak diperbincangkan oleh masyarakat belakangan ini. Penurunan kualitas udara di Jakarta mengundang banyak perhatian lantaran dampaknya yang semakin terasa. Salah satu faktor yang memegang peranan penting dalam penurunan kualitas udara di Jakarta adalah tingkat polusi yang dihasilkan oleh berbagai sumber yang beroperasi di wilayah tersebut.

Kualitas udara di suatu daerah dapat diukur menggunakan Indeks Kualitas Udara (AQI). Indeks Kualitas Udara (AQI) memainkan peranan penting dalam menilai dan memahami sejauh mana tingkat polusi udara di suatu wilayah tertentu. Dilansir dari IQAir, Indeks Kualitas Udara (AQI) di Jakarta saat ini berada di angka 166 yang termasuk dalam kategori “Tidak Sehat”.

Tahukah anda bahwa melalui data science, kita dapat melakukan prediksi terhadap AQI di masa depan? Dengan memanfaatkan data yang tersedia, kita dapat mengembangkan model untuk memproyeksikan perkiraan AQI di masa depan.

Metode Memprediksi Indeks Kualitas Udara

Untuk membuat model dan memprediksi AQI, maka kita memerlukan data mengenai cuaca. Hal ini karena kualitas udara sangat berkaitan secara intrinsik dengan cuaca. Model yang digunakan untuk memprediksi AQI merupakan simulasi matematis yang menggambarkan perpindahan polutan dari satu lokasi ke lokasi lainnya, yang sangat bergantung pada arah angin. Dalam konteks ini, metode statistik menjadi salah satu pendekatan yang paling umum digunakan dalam pembuatan model ini.

Berikut merupakan metode statistik yang paling sering digunakan.

-Classification and Regression Tree (CART)

Proses prediksi dimulai dengan mengidentifikasi dan memilih variabel yang memiliki korelasi tinggi terhadap tingkat polusi udara. Data kemudian dibagi menjadi kelompok-kelompok yang semakin homogen berdasarkan nilai variabel tersebut. Prediksi AQI untuk setiap kelompok dihitung berdasarkan data historis yang relevan.

CART menghasilkan model yang mudah diinterpretasi dan memungkinkan pengguna untuk memahami kontribusi masing-masing variabel terhadap prediksi kualitas udara. Dengan menggunakan model ini, kita dapat memperoleh gambaran tentang bagaimana perubahan cuaca dapat mempengaruhi tingkat polusi udara, dan dengan demikian, memprediksi AQI di masa mendatang.

-Regression Analysis

Metode ini melakukan estimasi terhadap relasi antar variabel dalam data. Dengan menganalisis kumpulan data historis, hubungan antara tingkat polusi dan variabel data cuaca dapat diidentifikasi. Dalam metode ini, model matematika dibentuk untuk menggambarkan hubungan linear atau non-linear antara variabel input seperti suhu udara, kelembaban, kecepatan angin, dan variabel-variabel lain dengan variabel target, yaitu AQI. Hasil dari metode ini merupakan persamaan yang dapat digunakan untuk memprediksi AQI di masa depan.

Setelah model regresi terbentuk, kita dapat menggunakan variabel-variabel cuaca pada suatu waktu tertentu untuk memprediksi nilai AQI pada masa depan. Dengan memahami bagaimana perubahan cuaca berdampak pada polusi udara, metode analisis regresi membantu kita memprediksi dan mengantisipasi fluktuasi tingkat polusi udara sehingga dapat diambil tindakan pencegahan atau mitigasi yang tepat.

-Artificial Neural Networks

Metode ini menggunakan pembelajaran adaptif dan teknik pengenalan pola. Algoritma berbasis komputer dirancang untuk mensimulasikan kemampuan otak manusia dalam mengenali pola. Neural networks mungkin merupakan yang metode yang paling sesuai untuk memprediksi AQI karena pendekatannya yang multidimensional.

Proses prediksi dimulai dengan memasukkan data input, seperti suhu udara, kelembapan, dan lain-lain serta data target, yaitu AQI ke dalam jaringan. Model kemudian akan melakukan pelatihan dengan cara mencari pola dan hubungan kompleks di antara variabel-variabel tersebut untuk menghasilkan prediksi yang akurat.

Manfaat Melakukan Prediksi Kualitas Udara

Membantu Regulasi Mitigasi Efektif oleh Pemerintah

Dengan melakukan prediksi kualitas udara, kita dapat mengetahui variabel mana yang berpengaruh secara signifikan terhadap kualitas udara. Dengan informasi ini, pemerintah dapat merencanakan serta melaksanakan langkah-langkah mitigasi yang lebih efektif. Dengan memahami tren polusi udara di masa mendatang, pemerintah dapat mengambil langkah-langkah proaktif, seperti mengurangi penggunaan bahan bakar fosil, mengatur aturan emisi industri, dan mengembangkan transportasi berkelanjutan.

Meningkatkan Kesadaran Sosial untuk Lingkungan Bersih

Ketika masyarakat memiliki kesadaran yang mendalam mengenai kualitas udara yang mereka hirup sehari-hari dan dampak polutan terhadap kesehatan mereka, maka dorongan untuk melakukan perubahan signifikan dalam perilaku individu semakin besar. Perubahan perilaku individu dapat berupa mengurangi penggunaan kendaraan pribadi dan menggunakan energi secukupnya.

Kesimpulan

Pentingnya melakukan prediksi kualitas udara tidak dapat diabaikan, mengingat dampaknya yang sangat luas. Data science membawa kontribusi yang sangat besar terhadap proses prediksi ini. Data historis yang telah dikumpulkan akan dianalisis dengan metode statistikal yang memungkinkan kita untuk memahami pola, tren dan hubungan yang mendalam mengenai faktor yang mempengaruhi kualitas udara secara keseluruhan. Pendekatan ini memberikan dasar yang kuat untuk mengembangkan model-model prediksi yang lebih akurat dan relevan.

Jika Anda tertarik untuk menggali lebih dalam mengenai data science dan penerapannya dalam kehidupan sehari-hari serta menjadikannya sebagai karir yang gemilang hingga menjadi #JadiTalentaData, maka Anda dapat bergabung ke dalam Bootcamp Algoritma Data Science. Bootcamp ini menawarkan rangkaian program yang memandu Anda untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!

MICHELLE INTAN HANDA