MANAJEMEN PRAKIRAAN PRODUKSI AIR MINUM INDONESIA PASCA COVID-19
Air Bersih, PDAM, Debit, Forecasting, Exponential Smoothing
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan produksi air bersih di Indonesia untuk tahun 2023 setelah pandemi Covid-19, dengan fokus pada aspek debit air. Produksi air bersih memiliki peran penting dalam menjaga stabilitas ekonomi, sosial, dan keamanan nasional. Selama 5 tahun terakhir, produksi air bersih di Indonesia mengalami fluktuasi yang mungkin dipengaruhi oleh pandemi Covid-19 pada tahun 2019. Data time series produksi air bersih dari tahun 2017 hingga 2021 digunakan dalam penelitian ini. Kami menerapkan metode Exponential Smoothing untuk meramalkan produksi air bersih. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa pola produksi air bersih di Indonesia menunjukkan tren yang signifikan dan cenderung tidak stabil. Proyeksi produksi air bersih di Indonesia untuk tahun 2023 menggunakan model peramalan Exponential Smoothing diperkirakan mencapai 4,305,924 meter kubik. Penelitian ini penting untuk memahami kemampuan produksi air bersih di masa depan dan memastikan pemenuhan kebutuhan air bersih nasional.
Downloads
References
Badan Pusat Statistik. 2022. Statistik Air Bersih 2017-2021. Badan Pusat Statistik.
Indonesia, S. N. (2002). Penyusunan neraca sumber daya Bagian 1: Sumber daya air spasial. Badan Standardisasi Nasional. Jakarta (ID): SNI, 19-6728.
Hendriyani, I., Kencanawati, M., & Salam, A. N. (2019). Analisis Kebutuhan Air Bersih IPA PDAM Samboja Kutai Kartanegara: Analysis of IPA Clean Water Needs at PDAM Samboja Kutai Kartanegara. Media Ilmiah Teknik Sipil, 7(2), 87-97.
Ika Wahyu Pradipta. (2022, Desember 21). Statistik Air Bersih 2017-2021. Retrieved dari https://www.bps.go.id/publication/2022/12/21/87c1eff74c1c05c909e1af78/statistik-air-bersih-2017-2021.html
Jurnal Sipil Statik Vol.1 No.6, Mei 2013 (444-451) ISSN: 2337-6732
Junianto, M. B. S. (2017). Fuzzy Inference System Mamdani dan the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk Prediksi Permintaan Dompet Pulsa pada XL Axiata Depok. Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 2(2), 97–102.
Khair, U., Fahmi, H., Al Hakim, S., & Rahim, R. (2017, December). Forecasting error calculation with mean absolute deviation and mean absolute percentage error. In journal of physics: conference series (Vol. 930, No. 1, p. 012002). IOP Publishing.
Kodoatie, R. J., & Sjarief, R. (2008). Pengelolaan Sumber Daya Air Terpadu Edisi Revisi. Penerbit Andi. Yogyakarta.
Kusumawati, I. (2018). Analisis Kebutuhan Air Bersih Di Kecamatan Selat Nasik Kabupaten Belitung Provinsi Bangka Belitung Tahun 2017. Journal of Environmental Engineering and Waste Management, 3(1), 30-35.
Maricar, M. A. (2019). Analisa perbandingan nilai akurasi moving average dan exponential smoothing untuk sistem peramalan pendapatan pada perusahaan xyz. Jurnal Sistem dan Informatika (JSI), 13(2), 36-45.
Oktariani, K., & Markum, M. E. (2018). Perbedaan Perilaku Konservasi Air Bersih Antara Negara Berkembang dan Negara Maju Ditinjau Dari Perspektif Waktu. Psibernetika, 10(1).
Putri, A. A. W. (2021). ADAPTASI MASYARAKAT KAWASAN LUMPUR LAPINDO DALAM MEMENUHI KEBUTUHAN DAN KETERSEDIAAN AIR BERSIH. ABDIKEMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 3(2 Desember), 222-228.
Santiari, N. P. L., & Rahayuda, I. G. S. (2020). Penerapan Metode Exponential Smoothing Untuk Peramalan Penjualan Pada Toko Gitar. JOINTECS (Journal of Information Technology and Computer Science), 5(3), 203-210.
Sihotang, K. (2013). Analisa Deret Waktu Konsumsi Kalori di Provinsi Sumatera Utara pada Tahun 2002-2012 (Doctoral dissertation, Universitas Sumatera Utara).
Zhang, N., Shen, S. L., Zhou, A., & Xu, Y. S. (2019). Investigation on performance of neural networks using quadratic relative error cost function. IEEE access, 7, 106642-106652.
Zhang, Y., Han, J., Pan, G., Xu, Y., & Wang, F. (2021). A multi-stage predicting methodology based on data decomposition and error correction for ultra-short-term wind energy prediction. Journal of Cleaner Production, 292, 125981.
