2020 : Prediksi Kadar Polutan dan Cuaca di Kota Surabaya Akibat Penyebaran Covid-19 dengan Menggunakan Logika Fuzzy

Ir. Syamsul Arifin MT.

Year

2020

Published in

-

External link

Type

RESEARCH

Keywords

-


Abstract

Kondisi merebaknya covid-19, berdampak pada penuruan aktifitas transportasi, industri, dimana selama ini sebelum adanya kejadian covid-19 cuaca di atmosfir tercemari oleh polusi akibat kegiatan industri dan transportasi. Lebih dari 90% populasi di dunia, menghirup udara yang melebihi ambang batas yang ditetapkan oleh WHO. Surabaya, sebagai salah satu kota terbesar di Indonesia juga tidak lepas dari permasalahan ini. Tingkat pencemaran udara diukur ber¬dasarkan beberapa parameter pencemar udara seperti karbon monoksida (CO), nitrogen dioksida (NO2), sulfur dioksida (SO2), partikulat (PM10) dan ozon (O3). Pada penelitian ini akan dilakukan sebuah kajian keterkaitan pengurangan aktifitas transportasi dan industri akibat kondisi merebaknya Covid-19, serta laju pertambahan COVID-19 (yang dihitung adalah jumlah pasien terdampak ODP dan jumlah pasien positive) dengan kondisi cuaca dan kadar polutan di kota Surabaya. Selanjutnya akan dikembangkan sebuah model prediksi untuk cuaca dan kadar polutan akibat kondisi COVID-19. Sistem akan dirancang dalam dua tahap, yaitu Tahap 1: sistem yang akan menentukan korelasi antara variabel cuaca (dikatakan sebagai sistem identifikasi), variabel polutan dengan laju pertambahan COVID-19, dan tahap kedua adalah sistem prediksi untuk cuaca dan kadar polutan pada saat wabah COVIF-19 di Kota surabaya.Tahap-2 adalah melakukan: Identifikasi dan Prediksi dengan menggunakan sebuah sistem dengan penalaran logika fuzzy, yang mempunyai kelebihan mampu menalar akibat: (1) berubahnya sifat data, (2) berkurang nya data / losses data, (3) hilangnya satu atau lebih variabel, akibat kegagalan sensor. Sistem logika fuzzy (SLF) yang digunakan adalah tipe-2, yang terdiri dari unit-unit di dalam SLF tersebut: (1) Fuzzifier, (2) Inference engine – mesin penalar, (3) Reducer tipe, dan (4) defuzzifier. Sistem prediktor akan dilatih dengan menggunakan data, yang mempunyai sifat: lengkap dan tidak lengkap. Dan berdasarkan hasil latih, akan diuji untuk kondisi riil, serta akan divalidasi. Data diperoleh dari Badan Lingkungan Hidup (BLH) dan Badan Meteorologi , Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Suarabaya, dan data laju pertambahan penyebaran COVID-19 dari Gugus tugas COVID-19 di Pemkot Surabaya dan Pemprov Jatim. Hasil dari penelitian tentang model prediktor dapat digunakan dalam membuat kebijakan untuk pengendalian penyebaran pandemi