Implementasi Metode Backpropagation pada Prediksi Pemakaian Air Perbulan (Studi Kasus: PDAM Kabupaten Malang Unit Pakisaji)

Abstract

Abstrak—Air merupakan kebutuhan dasar yang tidak dapat dilepaskan dari makhluk hidup. Seiring dengan meningkatnya pertumbuhan penduduk, kebutuhan air bersih menjadi meningkat, maka jumlah air yang disediakan oleh penyedia pelayanan air bersih akan terus meningkat sejalan dengan peningkatan kebutuhan air bersih di masyarakat. PDAM Unit Pakisaji untuk memperkirakan produksi air sangat penting, karena tanpa adanya perkiraan tersebut kemungkinan akan dapat mengakibatkan beberapa pelanggan tidak terlayani dan kebutuhan air yang disediakan di masa depan berkurang. Maka, dengan mempertimbangkan beberapa hal yang telah terjadi dibutuhkan suatu sistem untuk prediksi pemakaian air yang dibutuhkan di masa depan berdasarkan faktor sambungan air yang dapat memudahkan perusahaan dalam memutuskan hasil persediaan kebutuhan produksi air di masa yang akan datang dengan melakukan penelitian menggunakan metode Backpropagation untuk prediksi pemakaian air di PDAM Unit Pakisaji. Berdasarkan pengujian yang dilakukan menggunakan data sambungan air PDAM Unit Pakisaji dari tahun 2013 sampai 2018, dalam kurun waktu perbulan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 89.72% yang menggunakan parameter hidden neuron 2, learning rate 0.1, nilai minimum error 0.0001 dan iterasi sebanyak 2000. Pengujian tersebut menggunakan rasio data training sebesar 90% (64 data) dan data testing 10% (8 data). Dari hasil akurasi yang didapatkan menunjukkan bahwa metode Backpropagation baik digunakan dalam prediksi pemakaian air.

Kata kunci— PDAM; Peramalan; Jaringan Syaraf Tiruan; Backpropagation