Jakarta Menggunakan CNN-LSTM Billy Aufa Alfarisy ( 221911058 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Robert Kurniawan , SST , M.Si Ringkasan— Jakarta sebagai kota metropolitan dan ibukota dari Indonesia memiliki permasalahan polusi udara yang pelik. Jakarta pernah menjadi kota dengan kualitas udara terburuk di dunia. Salah satu indikator untuk mengukur kualitas udara di suatu tempat adalah Air Quality Index ( AQI ) . AQI adalah sebuah indeks yang menyatakan tingkat risiko kesehatan yang terkait dengan polusi udara. Penelitian ini berfokus pada pembuatan model peramalan AQI di DKI Jakarta menggunakan CNN- LSTM. Data AQI yang dibutuhkan dikumpulkan dengan teknik web scraping menggunakan bahasa pemrograman Python. Model CNN-LSTM yang telah dibuat selanjutnya akan dievaluasi menggunakan RMSE , MAPE , dan MAE serta dibandingkan dengan model CNN-LSTM lainnya , LSTM , SVR , dan ARIMA. Model terbaik yang mampu meramalkan AQI di DKI Jakarta adalah model CNN-LSTM yang diajukan dengan nilai RMSE , MAPE , dan MAE terkecil jika dibandingkan dengan model lainnya. Kata Kunci— AQI , LSTM , CNN , Polusi , Jakarta [SEP] Berdasarkan hasil dan pembahasan , kesimpulan yang berhasil didapatkan adalah : 1. Model CNN-LSTM telah berhasil dibangun untuk melakukan peramalan AQI di DKI Jakarta untuk satu jam ke depan. Model ini mampu meramalkan nilai AQI di DKI Jakarta dengan baik jika dilihat berdasarkan RMSE , MAPE , dan MAE. Hyperparameter tuning menggunakan Bayesian optimization dapat memberikan kombinasi set hyperparameter terbaik untuk model. Selain itu , dropout regularization dan early stopping yang diterapkan mampu mencegah model untuk mengalami overfitting. 2. Model CNN-LSTM yang diajukan menjadi model terbaik dalam melakukan peramalan AQI. Model 7 / 8 tersebut mengungguli kelima model lainnya , termasuk dua model dasar yang digunakan untuk pengembangan model. Oleh karena itu , model ini menjadi model yang direkomendasikan untuk melakukan peramalan AQI di DKI Jakarta karena memiliki kesalahan prediksi terkecil. Lalu , saran yang dapat diberikan oleh peneliti untuk penelitian-penelitian selanjutnya adalah : 1. Menggunakan nilai timesteps selain 6 jam untuk membentuk data input. 2. Melakukan peramalan nilai