Algoritma Data Science dalam Analisis Polusi Udara

Data science memiliki perspektif yang sangat beragam dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu isu yang belakangan ini menjadi hangat dibicarakan adalah polusi udara. Polusi udara sudah menjangkiti beberapa kota di Indonesia, salah satunya di Jakarta. Hal ini dibuktikan dengan adanya kabar di beberapa media online yang menginformasikan bahwa kondisi udara Kota Jakarta sudah mulai mengarah ke kondisi yang tidak sehat.

Berdasarkan data IQAir pada hari Jumat (25/8/2023) pukul 06.00 WIB pagi, kualitas udara di Jakarta kembali ke status tidak sehat dengan indeks kualitas udara AQI US 155 dan polutan utama PM2.5. Konsentrasi PM2.5 di Jakarta saat ini 12.8 kali nilai panduan kualitas udara tahunan WHO. Angka ini lebih menurun dibandingkan AQI US hari sebelumnya dimana AQI US berada di angka 162. Cuaca Jakarta pagi ini masih berkabut dengan suhu 24 derajat celcius, kelembapan 94%, angin 7,4 hm/h dan tekanan 1.011 mbar.

Lalu, bagaimana peran algoritma data science dalam penanganan polusi udara? Algoritma dalam ilmu data (data science) digunakan untuk menganalisis, memodelkan, dan mengatasi masalah polusi udara. Polusi udara adalah isu serius yang memerlukan pemahaman yang mendalam tentang data untuk mengidentifikasi sumber polusi, memprediksi tingkat polusi, dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk menguranginya.

Melihat urgensitas polusi udara yang sangat membahayakan masyarakat jika tidak segera ditangani lebih lanjut maka dibutuhkan suatu terobosan baru agar permasalahan serius ini bisa diatasi dengan prinsip data science. Berikut adalah rekomendasi algoritma data science yang bisa digunakan dalam mengatasi polusi udara. Simak selengkapnya yuk sahabat DQLab!

1. Regresi Linier

Regresi linier adalah salah satu alat statistik yang berguna dalam analisis polusi udara untuk memahami dan memodelkan hubungan antara berbagai faktor atau variabel dengan tingkat polusi udara. Ini dapat membantu kita dalam mengidentifikasi dan memahami bagaimana faktor-faktor tertentu mempengaruhi polusi udara, serta meramalkan tingkat polusi di masa depan.

Variabel Respon (Dependent Variable): Dalam regresi linier, variabel respon atau dependent variable adalah tingkat polusi udara yang ingin kita prediksi atau pahami. Ini bisa berupa parameter seperti konsentrasi partikel PM2.5, konsentrasi ozon, atau indeks kualitas udara.

Sumber Gambar: The Jakarta Post

Variabel Prediktor (Independent Variables): Variabel prediktor atau independent variables adalah faktor-faktor yang diyakini mempengaruhi tingkat polusi udara. Ini bisa termasuk:

Cuaca: Variabel seperti suhu, kelembaban, kecepatan angin, dan arah angin dapat berpengaruh pada tingkat polusi udara. Regresi linier dapat digunakan untuk menilai hubungan antara variabel-variabel cuaca ini dan polusi udara.

Lalu Lintas: Volume lalu lintas dan polusi kendaraan bermotor sering kali berkorelasi. Regresi linier dapat membantu memahami sejauh mana lalu lintas berkontribusi terhadap polusi udara.

Faktor Industri: Regresi linier dapat digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara aktivitas industri di suatu wilayah dan polusi udara. Variabel seperti emisi industri atau lokasi pabrik dapat digunakan sebagai prediktor.

Waktu: Variabel waktu dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren jangka panjang dalam polusi udara. Ini dapat berupa musim, waktu hari, atau tahun.

Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science

2. Random Forest

Random Forest adalah salah satu algoritma machine learning yang dapat digunakan dalam analisis polusi udara untuk mengatasi masalah pemodelan yang lebih kompleks. Ini adalah metode ensemble yang menggabungkan beberapa pohon keputusan (decision trees) untuk membuat prediksi yang lebih akurat.

Namun, seperti halnya dengan semua metode machine learning, penting untuk memahami bahwa Random Forest juga memerlukan pemahaman yang baik tentang data yang digunakan dan parameter-parameter yang dikonfigurasi dengan benar. Selain itu, hasil dari Random Forest mungkin sulit untuk diinterpretasikan secara langsung, sehingga interpretasi yang lebih mendalam tentang faktor apa saja yang mempengaruhi polusi udara mungkin memerlukan analisis tambahan.

3. K-Means Clustering

K-Means Clustering adalah salah satu metode analisis yang dapat digunakan dalam analisis polusi udara untuk mengelompokkan lokasi atau waktu berdasarkan tingkat polusi yang serupa. Ini dapat membantu dalam mengidentifikasi pola atau daerah yang memiliki karakteristik polusi udara yang sama.

Pertama-tama, Anda perlu mengumpulkan data polusi udara dari berbagai lokasi atau waktu yang berbeda. Data ini harus mencakup tingkat polusi udara, seperti konsentrasi partikel PM2.5 atau tingkat ozon, pada setiap lokasi atau waktu yang diamati. Selain itu, Anda dapat mempertimbangkan untuk menyertakan atribut lain yang mungkin mempengaruhi polusi udara, seperti data cuaca, lalu lintas, atau informasi geospasial.

Sumber Gambar: ResearchGate

Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. SVM (Support Vector Machines)

Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang dapat digunakan dalam analisis polusi udara untuk berbagai tujuan, termasuk klasifikasi tingkat polusi atau pemodelan prediksi. SVM dapat membantu Anda dalam menganalisis faktor-faktor apa yang paling berpengaruh terhadap tingkat polusi udara. Ini dapat melibatkan atribut seperti kecepatan angin, suhu, lalu lintas, emisi industri, dan lain-lain. SVM akan membantu Anda mengidentifikasi variabel-variabel yang paling signifikan dalam menjelaskan variasi tingkat polusi.

Ternyata seru juga ya, mengidentifikasi dan menganalisis polusi udara dengan menggunakan algoritma data science. Apalagi sesuai juga dengan isu yang terjadi sekarang. Wah ternyata kompleks juga ya algoritma data science yang digunakan dalam mengatasi polusi udara. 

Sebagai perusahaan idaman banyak orang, tentu Sahabat DQ ingin kan bisa bekerja disana? Kalau kamu ingin mengejar karir sebagai praktisi data, kalian perlu mempersiapkan diri nih! Semua materi bisa kalian pelajari di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan live code editor dan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian! 

Penulis: Reyvan Maulid