## MANAJEMEN PRAKIRAAN PRODUKSI AIR MINUM INDONESIA PASCA COVID-19
Budi Purnomo Saputro, Rolan Mart Sasongko Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta budi.purnomosaputro@upnyk.ac.id,  rolan.mart@upnyk.ac.id

## ABSTRAK
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.
Kata Kunci :  Air Bersih, PDAM, Debit, Forecasting, Exponential Smoothing

## ABSTRACT
This research aims to forecast clean water production in Indonesia for the year 2023 following the Covid- 19 pandemic, with a focus on the aspect of water flow. Clean water production plays a crucial role in maintaining  economic,  social,  and  national  security  stability.  Over  the  past  5  years,  clean  water production in Indonesia has experienced fluctuations, potentially influenced by the Covid-19 pandemic in 2019. Time series data of clean water production from 2017 to 2021 were utilized in this study. We employed the Exponential Smoothing method to forecast clean water production. The research results reveal that the pattern of clean water production in Indonesia shows a significant and inherently unstable trend. The projection of clean water production in Indonesia for the year 2023 using the Exponential Smoothing forecasting model is estimated to be 4,305,924 cubic meters. This research is essential for understanding the future capacity of clean water production and ensuring the fulfillment of national clean water needs.
Keywords : Clean Water, PDAM, Debt, Forecasting, Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Air bersih merupakan kebutuhan yang terus meningkat seiring dengan pertumbuhan jumlah penduduk  yang  cepat.  Ketersediaan  air  bersih menjadi  krusial  dalam  menjaga  kesehatan  dan keberlanjutan  sumber  daya  yang  produktif. Selain  itu,  air  bersih  juga  memiliki  peran strategis sebagai komoditas ekonomi dan politik dalam menjaga stabilitas nasional.
Studi sebelumnya telah menyoroti pentingnya air bersih dalam konteks keberlanjutan dan stabilitas nasional, penelitian oleh (Oktariani, et al. ,2018) Perbedaan Perilaku Konservasi Air Bersih Antara Negara Berkembang  dan  Negara  Maju  Ditinjau  Dari Perspektif  Waktu .  Mereka  mengidentifikasi bahwa pertumbuhan populasi yang cepat adalah salah  satu  faktor  utama  dalam  peningkatan permintaan  akan  air  bersih.  Studi  ini  juga mencatat  bahwa,  meskipun  adanya  pandemi Covid-19  pada  tahun  2019,  dampaknya terhadap produksi air bersih di  Indonesia tidak terlalu signifikan.
Namun, meskipun ada peningkatan produksi air bersih, tantangan-tantangan tertentu  masih  ada.  Sebagai  contoh,  penelitian oleh  (Putri,  et  al.  ,2021)  adaptasi  masyarakat kawasan  lumpur  lapindo  dalam  memenuhi kebutuhan dan ketersediaan air bersih. Mereka menggarisbawahi pentingnya upaya pemerintah dan  pemangku  kepentingan  lainnya  dalam meningkatkan  ketersediaan  air  bersih  di wilayah-wilayah yang masih kurang terlayani.
Penelitian kami bertujuan untuk melanjutkan  pemahaman  tentang  produksi  air bersih  di  Indonesia,  dengan  fokus  pada peramalan  untuk  tahun  2023  pasca  pandemi Covid-19.  Kami  akan  memanfaatkan  metode Smoothing,  yang  telah  terbukti  efektif  dalam mengatasi fluktuasi produksi air bersih. Dengan demikian,  penelitian  ini  akan  memberikan kontribusi penting dalam merencanakan strategi untuk  menjaga  ketersediaan  air  bersih  yang memadai dan berkelanjutan di masa depan.
Kebutuhan akan air bersih terus meningkat seiring  dengan  pertumbuhan  jumlah  penduduk yang  cepat.  Ketersediaan  air  bersih  menjadi sangat  penting  dalam  menjaga  kesehatan  dan keberlanjutan  sumber  daya  yang  produktif. Selain  itu,  air  bersih  juga  memiliki  peran strategis sebagai komoditas ekonomi dan politik dalam menjaga stabilitas nasional. Isu
pemberian air bersih saat ini menjadi perhatian utama  bagi  negara-negara  maju  dan  negara- negara  dalam  tahap  pembangunan.  Indonesia, sebagai  salah  satu  negara  yang  sedang mengalami  perkembangan,  juga  menghadapi tantangan dalam menyediakan air bersih untuk warganya  oleh  ( Hendriyani,  I.,  Kencanawati, M., & Salam, A. N. ,2019) .
Dalam  konteks  Indonesia,  produksi  air bersih  mengalami  peningkatan  dalam  lima tahun terakhir, menunjukkan bahwa permintaan akan air bersih terus meningkat sejalan dengan pertumbuhan populasi. Meskipun terjadi pandemi Covid-19 pada tahun 2019, dampaknya  tidak  signifikan  terhadap  produksi air bersih di Indonesia.
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  produksi air bersih di Indonesia mengalami peningkatan yang  signifikan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa permintaan  akan  air  bersih  terus  meningkat sejalan dengan pertumbuhan jumlah penduduk. Meskipun negara ini juga menghadapi pandemi Covid-19  pada  tahun  2019,  dampaknya terhadap  produksi  air  bersih  tidak  begitu signifikan. Meskipun terdapat beberapa tantangan  dalam  memenuhi  kebutuhan  air bersih  di  Indonesia,  pemerintah  dan  berbagai pihak terus berupaya meningkatkan ketersediaan  air  bersih  agar  dapat  memenuhi kebutuhan  masyarakat  dan  menjaga  stabilitas nasional.  Sampai  tahun  2023,  belum  dapat memenuhi kebutuhan air bersih untuk penduduknya oleh (Kusumawati,I, 2018).
Dalam penelitian ini, kami bertujuan untuk meramalkan  produksi  air  bersih  di  Indonesia pada  tahun  2023  setelah  pandemi  Covid-19. Kami menggunakan data seri waktu produksi air bersih  dari  tahun  2017  hingga  2021  untuk menganalisis  peramalan.  Metode  peramalan yang kami gunakan adalah metode Smoothing, yang  dapat  mengatasi  tren  peningkatan  yang tidak stabil dalam data tersebut. Hasil peramalan menunjukkan  bahwa  produksi  air  bersih  di Indonesia  pada  tahun  2023  diperkirakan mencapai 4.305.924 meter kubik menggunakan model peramalan exponential smoothing.
Penelitian ini memberikan wawasan penting  dalam  menghadapi  tantangan  produksi air  bersih  di  masa  depan.  Hasil  peramalan  ini dapat  digunakan  sebagai  dasar  perencanaan strategis  untuk  memastikan  ketersediaan  air bersih  yang  mencukupi  bagi  kebutuhan
nasional. Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan untuk  memperdalam  pemahaman  tentang faktor-faktor  yang  mempengaruhi  fluktuasi produksi  air  bersih  dan  mengembangkan metode peramalan yang lebih akurat dan efektif.
Dengan pemahaman yang lebih mendalam tentang faktor-faktor ini, kita dapat mengidentifikasi  langkah-langkah  yang  tepat untuk  meningkatkan  produksi  air  bersih  dan memenuhi  kebutuhan  masyarakat.  Selain  itu, pengembangan  metode  peramalan  yang  lebih akurat  dan  efektif  akan  membantu  dalam merencanakan  pengelolaan  sumber  daya  air
yang  lebih  efisien  dan  berkelanjutan  di  masa depan.
Produksi air bersih di Indonesia mengalami trend  kenaikan  dari  5  tahun  terakhir,  hal  ini menandakan bahwa manusia membutuhkan air bersih  dan  dimana  bertambahnya  populasi jumlah penduduk Indonesia. Dapat dilihat pada Tabel  1,  terdapat  peningkatan  produksi  air bersih dari tahun ketahun. Hal  ini menunjukan tidak  berpengaruhnya  adanya  efek  pandemic Covid-19 yang melanda pada tahun 2019. Data jumlah  air  bersih  Indonesia  di  salurkan kepelanggan secara rinci dapat dilihat pada table 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Volume Air Bersih yang Disalurkan Perusahaan Air Bersih Menurut Provinsi, 2017-2021
(ribu  m 3 / In  thousand  m 3 ) Provinsi/Province 2017 2018 2019 2020 2021 x (1) (2) (3) (4) (5) (6) 11 Aceh 34  769 38  398 47  756 55  892 54  456 12 Sumatera  Utara 304  665 316  639 252  098 325  447 321  041 13 Sumatera  Barat 84  375 91  365 101  036 109  266 105  405 14 Riau 12  590 16  430 20  710 18  467 18  547 15 Jambi 34  508 41  755 40  393 49  133 49  333 16 Sumatera  Selatan 162  051 146  106 153  784 197  242 197  289 17 Bengkulu 15  525 19  056 25  690 24  721 24  848 18 Lampung 16  536 16  297 18  181 17  520 18  232 19 Kepulauan  Bangka  Belitung 5 798 5 701 8 377 8 725 8 211 21 Kepulauan  Riau 88  198 93  872 116  252 94  092 95  069 31 DKI  Jakarta 494  295 499  301 511  855 494  518 495  417 32 Jawa  Barat 367  688 395  581 384  202 419  502 413  526 33 Jawa  Tengah 351  272 398  425 451  564 485  528 511  207 34 D.I  Yogyakarta 34  673 37  224 41  421 47  823 48  303 35 Jawa  Timur 628  422 656  903 731  229 721  847 737  083 36 Banten 202  021 226  883 225  860 240  019 236  878 51 Bali 98  736 123  642 152  415 159  537 145  650 52 Nusa  Tenggara  Barat 59  442 59  663 82  440 80  591 83  671 53 Nusa  Tenggara  Timur 26  806 26  959 34  586 34  586 34  016 61 Kalimantan  Barat 60  001 63  860 66  686 76  056 75  795 62 Kalimantan  Tengah 27  812 30  373 39  983 42  652 45  902 63 Kalimantan  Selatan 89  357 93  903 112  036 113  124 115  242 64 Kalimantan  Timur 137  308 175  295 186  859 199  261 200  771 65 Kalimantan  Utara 17  490 19  012 21  798 24  251 28  384 71 Sulawesi  Utara 17  143 24  949 31  208 29  760 32  054 72 Sulawesi  Tengah 11  252 17  837 19  389 23  269 21  051 73 Sulawesi  Selatan 107  706 124  796 147  945 146  838 149  500 74 Sulawesi  Tenggara 14  755 12  417 14  642 15  439 17  519 75 Gorontalo 15  390 18  880 18  984 21  923 20  553 76 Sulawesi  Barat 7 672 7 905 9 874 9 465 9 292 81 Maluku 9 781 10  756 10  207 9 618 10  034 82 Maluku  Utara 21  693 24  289 24  977 28  191 25  824 91 Papua  Barat 4 726 4 757 5 964 5 724 5 464 94 Papua 19  068 17  206 19  872 20  698 20  127 INDONESIA 3 583  525 3 856  435 4 130  273 4 350  726 4 375  697
Sumber : Survei Tahunan Perusahaan Air Bersih/Annual Survey of Water Supply Establishment.

## 2. METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif dengan  pendekatan  deret  waktu  (Time  Series Model). Penelitian ini bertujuan untuk melakukan  peramalan  produksi  air  bersih  di Indonesia  pada  tahun  2023  setelah  pandemi Covid-19. Data times series tentang penggunaan air  bersih  di  Indonesia  dari  tahun  2017  hingga 2021  digunakan  untuk  analisis  deret  waktu. Data  produksi  air  bersih  diperoleh  dari  Badan Pusat  Statistik  (BPS).  Peramalan  produksi  air bersih di tahun 2023 diperkirakan menggunakan metode  peramalan  exponential  smoothing. Penelitian ini memiliki implikasi penting dalam manajemen  operasi  dan  perencanaan  strategis untuk memastikan ketersediaan air bersih yang mencukupi.  Penelitian  lebih  lanjut  dapat dilakukan  untuk  memperdalam  pemahaman tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi fluktuasi  produksi  air  bersih  dan  untuk mengembangkan metode peramalan yang lebih akurat dan efektif.

## Gambar  1.  Trend  Pemakaian  Air  Bersih Nasional
Berdasarkan  Gambar  1  di  atas,  data  yang diperoleh  menunjukkan  tren  peningkatan  yang teratur  dari  tahun  ke  tahun,  sehingga  kami menggunakan metode Smoothing untuk memprediksi  produksi  air  minum  di  seluruh Indonesia (Sihotang, Tahun 2013).

## 2.1. Single Exponential Smoothing (SES)
Model  pemulusan  eksponensial  tunggal (Single
Exponential Smoothing/SES)
digunakan  untuk  meramalkan  pola  data  yang tidak  stabil  atau  menunjukkan  perubahan  yang besar dan tidak terduga. Model ini lebih cocok untuk  memprediksi  fenomena  yang  cenderung berubah  secara  acak.  Dalam  peramalan menggunakan  SES,  rumus  yang  digunakan
adalah: 𝐹𝑡 +1 = 𝛼 𝑋𝑡 + (1 − 𝛼 ) 𝐹𝑡 −1, dengan Ft+1 yang merupakan prediksi untuk periode t+1, Xt sebagai  nilai  aktual  pada  periode  t, 𝛼 sebagai faktor  smoothing  yang  merupakan  konstanta dalam  rentang  0  <  α  <  1,  dan  Ft-1  sebagai prediksi untuk periode t-1. Dalam metode SES (Single Exponential Smoothing), penting untuk menetapkan  nilai  alpha  ( 𝛼 )  sebagai  parameter smoothing. Pengaturan bobot yang lebih tinggi pada  data  terbaru  penting  untuk  memastikan bahwa  parameter  yang  sesuai  menghasilkan tingkat  kesalahan  terendah  dan  prediksi  yang akurat. Untuk menemukan nilai kesalahan yang minimal  (Santiari  &  Rahayuda,  2020),  proses dilakukan melalui uji coba dan koreksi. Dengan membandingkan  interval  smoothing  di  antara rentang 0 < 𝛼 < 1, yang mencakup nilai seperti (0.1  -  0.9),  maka  dapat  ditemukan  nilai kesalahan  terkecil. Metode  perbandingan interval smoothing ini berguna untuk menghasilkan perkiraan data pada satu periode ke  depan  dan  dapat  digunakan  pada  data-data yang memiliki sifat stationer.
2.2. Mengukur Akurasi Peramalan
Dalam mengukur akurasi peramalan, model prediktif  yang  telah  dibuat  perlu  divalidasi dengan menggunakan sekumpulan metrik. Tiga metrik  yang  umum  digunakan  adalah  Mean Absolute  Deviation  (MAD),  Mean  Squared Error  (MSE),  dan  Mean  Absolute  Percentage Error  (MAPE).  MAD  mengukur  rata-rata kesalahan  absolut  antara  nilai  aktual  dan  nilai peramalan. MSE mengukur rata-rata kesalahan kuadrat antara nilai aktual dan nilai peramalan.
Sedangkan
MAPE mengukur rata-rata persentase kesalahan absolut antara nilai aktual dan nilai peramalan. Dalam konteks manajemen operasional,  penggunaan  metrik-metrik  ini membantu  dalam  mengevaluasi  keakuratan peramalan dan mengidentifikasi tingkat ketepatan  model  prediktif  yang  digunakan. Dengan  memahami  dan  menginterpretasikan metrik-metrik  ini,  para  akademisi  dan  praktisi dapat  mengambil  keputusan  yang  lebih  tepat dalam mengoptimalkan perencanaan dan pengendalian operasional.

## 2.3. Mean Absolute Deviation (MAD)
Mean  Absolute  Deviation  (MAD)  adalah metode  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi akurasi  peramalan  dengan  menghitung  jumlah kesalahan  absolut  antara  nilai  aktual  dan  nilai
peramalan.  Dalam  praktik  peramalan,  terdapat berbagai  metode  peramalan  yang  tersedia. Namun,  tidak  semua  metode  cocok  digunakan dalam  setiap  situasi,  dan  pemilihan  metode harus didasarkan pada karakteristik khusus dari masalah yang dihadapi dan konteks kasus yang ada  (Aditya,  Devianto,  &  Maiyastri,  2019). Dalam  penelitian  ini  menggunakan  tiga  jenis perhitungan  untuk  melihat  akurasi  tingkat kesalahan dalam peramalan yaitu pertama MAD (Mean  Absolute  Deviation)  (Khair,  Fahmi,  Al Hakim,  &  Rahim,  2017).Metrik  ini  berguna ketika kesalahan peramalan diukur dalam satuan yang sama dengan seri data asli. MAD dihitung dengan merata-ratakan nilai  absolut  dari setiap kesalahan  peramalan.  Semakin  rendah  nilai MAD,  semakin akurat peramalan  yang dilakukan. Dalam konteks manajemen operasional, MAD membantu dalam mengukur tingkat ketepatan model prediktif yang digunakan dalam perencanaan dan pengendalian operasional. Dengan memahami dan menggunakan  MAD,  para  praktisi  dapat mengidentifikasi  dan  memperbaiki  kelemahan dalam  peramalan  yang  digunakan,  sehingga meningkatkan  efektivitas  dan  junefisiensi operasional perusahaan. Rumus yang digunakan untuk menghitung MAD adalah:
MAD = ∑( 𝑎𝑏𝑠𝑜𝑙𝑢𝑡𝑑𝑎𝑟 if 𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟𝑠 ) 𝑛

## 2.4. Mean Square Error (MSE)
Mean Squared Error (MSE) adalah metode alternatif untuk mengevaluasi teknik peramalan dalam  manajemen  operasional.  Dalam  MSE, kesalahan  atau  selisih  antara  nilai  aktual  dan nilai  peramalan  dikuadratkan.  Setelah  itu, kesalahan-kesalahan dikuadratkan tersebut dijumlahkan  dan  ditambahkan  dengan  jumlah pengamatan yang ada. Pendekatan ini memungkinkan  adanya  toleransi  terhadap kesalahan prediksi yang besar, karena kesalahan-kesalahan  tersebut dikuadratkan. Meskipun  MSE  menghasilkan  kesalahan  yang sedang,  metode  ini  lebih  cocok  untuk menangani  kesalahan  kecil.  Namun,  perlu diingat bahwa dalam beberapa kasus, kesalahan prediksi  yang  besar  dapat  memiliki  dampak yang signifikan. Oleh karena itu, MSE menjadi penting  dalam  mengukur  dan  memperbaiki akurasi  peramalan  dalam  perencanaan  dan
pengendalian  operasional.  Proses  berlanjut dengan perhitungan Mean Square Error (MSE) sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (N.  Zhang,  Shen,  Zhou,  &  Xu,2019).  MSE digunakan untuk mengestimasi rata-rata kesalahan  yang  dihitung  dengan  metode berpangkat, mirip dengan rumus yang digunakan.  Rumus  yang  digunakan  untuk menghitung MSE adalah:
Total dari kuadrat selisih antara nilai aktual dan nilai forecast, dengan selisih tersebut telah dikuadratkan,  sementara  n  mengacu  pada jumlah periode yang digunakan dalam perhitungan  ini.  Hal  ini  dijelaskan  oleh (Nguyen,  Shafieezadeh-Abadeh,  Kuhn,  & Esfahani,2019).
2.5.Mean Absolute Percentage Error

## (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) adalah  metode  evaluasi  peramalan  yang digunakan  dalam  manajemen  operasional. Penghitungan  ketiga  yang  digunakan  adalah MAPE (Mean Absolute Percent Error) menurut (Junianto,2017).  MAPE  digunakan  untuk mengestimasi  persentase  rata-rata  kesalahan absolut,  sebagaimana  tercantum  dalam  rumus. MAPE  dihitung  dengan  membagi  kesalahan absolut  pada  setiap  periode  dengan  nilai observasi aktual pada  periode  tersebut, kemudian  menghitung  rata-rata  persentase kesalahan  absolut.  Pendekatan  ini  berguna ketika  ukuran  atau  besarnya  variabel  prediktor memiliki  pengaruh  signifikan  dalam  menilai akurasi prediksi. MAPE memberikan gambaran seberapa besar kesalahan prediksi dibandingkan dengan  nilai  sebenarnya.  Dalam  konteks manajemen operasional, MAPE dapat digunakan  untuk  mengukur  akurasi  peramalan dan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan terkait perencanaan dan pengendalian operasional. Dengan memahami MAPE, manajer operasional dapat mengidentifikasi dan memperbaiki kesalahan prediksi yang signifikan,  sehingga  meningkatkan  efektivitas dan  efisiensi  operasional  perusahaan.  Rumus yang  digunakan  untuk  menghitung  MAPE
adalah:
Penghitungan  ∑  (|  Aktual  -  Forecast  |  / Aktual)  2  melibatkan  pengurangan  nilai  aktual dengan nilai forecast, dengan n sebagai jumlah periode  yang  digunakan  untuk  perhitungan. Semakin  rendah  nilai  MAPE,  maka  semakin baik  kemampuan  dari  model  peramalan  yang digunakan, dan sebaliknya, semakin tinggi nilai MAPE  menunjukkan kurangnya akurasi  dalam peramalan.  Ini  disampaikan  (Y.  Zhang,  Han, Pan, Xu, & Wang,2021).
Selanjutnya, setelah melakukan perhitungan  menggunakan  tiga  metode  yaitu MAD, MAPE, dan MSE, hasil perlu diinterpretasikan  dan  kesimpulan  dapat  ditarik dari hasil perhitungan tersebut. Hasil ini berupa tingkat  akurasi  dari  peramalan  yang  telah dilakukan, sebagaimana dijelaskan (Maricar,2019).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data produksi air bersih di Indonesia dari tahun 2017 hingga 2021 menunjukkan adanya peningkatan yang  signifikan.  Hal  ini  terlihat  dari  grafik  yang menampilkan kapasitas produksi efektif perusahaan air  bersih  Indonesia  dalam  periode  tersebut.  Data yang  digunakan  dalam  analisis  ini  bersumber  dari Survei  Tahunan  Perusahaan  Air  Bersih  yang dilakukan oleh BPS.

## Gambar 2. Kapasitas Produksi Efektif Perusahaan Air Bersih Indonesia (2017-2021)
Berdasarkan Gambar 2 di atas, dalam lima tahun  terakhir  produksi  air  bersih  di  Indonesia mencapai puncaknya  pada  tahun  2021. Kenaikan  ini  dapat  diatribusikan  kepada meningkatnya  kebutuhan  akan  air  bersih  yang sejalan  dengan  pertumbuhan  penduduk  yang semakin tinggi. Namun, terdapat kendala dalam memenuhi  permintaan  dan  kebutuhan  nasional
akan  air  bersih  akibat  terbatasnya  alat  dan teknologi dalam pemrosesan air bersih.
Tahun 2021 merupakan tahun produksi air bersih  tertinggi  di  Indonesia  dalam  5  tahun terakhir  dan  tiap  tahunya  mengalami  kenaikan kebutuhan  akan  air  bersih.  Hal  ini  disebabkan pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia  yang semakin meningkat, sehingga pada saat itu tidak mungkin  untuk  memenuhi  permintaan  atau kebutuhan nasional dikarenakan terbatasnya alat dan  teknologi  dalam  pemerosesan  air  bersih. keadaan  ini  dapat  dijelaskan  dengan  fakta bahwa  pertumbuhan  penduduk  merupakan perkembangan  geometris  sedangkan  produksi merupakan  perkembangan  aritmatika  Perilaku konsumsi  manusia  juga  ada,  dimana  konsumsi air  bersih  yang  terus  meningkat  mencapai 4.375.697 m3 pertahun di tahun 2021.
Selanjutnya, seperti yang dapat dilihat pada Gambar 2 di atas, data time series menunjukkan peningkatan data produksi tahunan. Artinya ada tren, musiman, atau efek siklis yang signifikan, jadi  kami  menggunakan  metode  pemulusan untuk mengurangi deret waktu. Oleh karena itu, peramalan dilakukan dengan metode pemulusan yang benar, yaitu pemulusan eksponensial.

## 3.1. Peramalan Produksi Air Bersih
Menggunakan  data  5  tahun  terakhir  yang menunjukkan  tren  yang  jelas,  prakiraan produksi air bersih dibuat dengan menggunakan pemulusan  eksponensial.  Hasil  analisis  dengan menggunakan  metode  ini  ditunjukkan  pada Tabel 2 di bawah ini. Tabel 2. Model Peramalan Single Exponential  Smoothing  Pemakaian  Air Bersih Indonesia Tahun 2023 Tabel 3. Model Peramalan Single Exponential Smoothing Produksi Air Bersih Indonesia Tahun 2023 Measure Value Measure Valu e Error Measures Bias (Mean Error) 300999.6 MAD (Mean Absolute Deviation) 300999.6 MSE (Mean Squared Error) 97803560000 Standard Error (denom=n-2=2) 442274.9 MAPE (Mean Absolute Percent Error) 7.231% Forecast next period 4305924

## Error Measures
Bias (Mean Error) 8952.242 MAD (Mean Absolute Deviation) 8952.242 MSE (Mean Squared Error) 83194470 Standard Error (denom=n-2=2) 12899.18 MAPE (Mean Absolute Percent Error) 4.61%

## Forecast
next period 198581.4
Berdasarkan  hasil  perhitungan  peramalan dengan menggunakan model single exponential smoothing  pada  Tabel  2  di  atas,  pada  kasus alpha  0.6  produksi  beras    tahun  2023  sebesar 198,581.4  Liter  /  Detik  lebih  rendah  dari produksi beras nasional  tahun sebelumnya. itu. 201,982  Liter/Detik  pada  tahun  2021,  keadaan ini dapat disebabkan oleh berbagai faktor antara lain  sumber  air  dan  konversi  lahan  yang merupakan  salah  satu  variabel  yang  dapat menyebabkan  penurunan  produksi  air  bersih dalam  negeri.  Hasil  ramalan  produksi  padi lainnya secara grafis ditunjukkan pada Gambar 2 dan 3 di bawah ini.
Gambar 3. Grafik Data forecasting dan Data pemakaian air bersih nasional
Gambar 4. Grafik Data forecasting dan Data produksi air bersih nasional
Gambar 2 dan 3 menunjukkan bahwa hasil ramalan berasal dari model pemulusan
eksponensial tunggal. Penggunaan alpha sebesar  0,6  memberikan  hasil  ramalan  yang mendekati  data  sebenarnya,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  ramalan  cenderung lebih akurat. Meningkatnya produksi air bersih di  Indonesia  tidak  menutup  kemungkinan  bagi Indonesia  untuk  menjadikan  air  bersih  yang cukup didunia.

## 4. PENUTUP 4.1. Kesimpulan
Terdapat  peningkatan  signifikan  dalam produksi air bersih di Indonesia dari tahun 2017 hingga  2021.  Hal  ini  disebabkan  oleh pertumbuhan  penduduk  yang  semakin  tinggi dan meningkatnya kebutuhan akan air bersih.
Meskipun  terjadi  peningkatan  produksi, masih  terdapat  kendala  dalam  memenuhi permintaan  dan  kebutuhan  nasional  akan  air bersih.  Terbatasnya  alat  dan  teknologi  dalam pemrosesan  air  bersih  menjadi  faktor  utama dalam hal ini.
Pola data produksi air bersih menunjukkan adanya  tren,  musiman,  dan  efek  siklis  yang signifikan. Oleh karena itu, metode pemulusan eksponensial  dapat  digunakan  sebagai  metode peramalan  yang  tepat  untuk  mengurangi fluktuasi dalam deret waktu.
Proyeksi  produksi  air  bersih  Indonesia untuk  tahun  2023,  berdasarkan  model  forecast exponential  smoothing,  diperkirakan  mencapai 4,305,924 meter kubik. Namun, perlu diperhatikan bahwa proyeksi ini dapat berubah tergantung  pada  faktor-faktor  eksternal  seperti perubahan kebijakan dan kondisi ekonomi.
Informasi mengenai pola data produksi air bersih ini dapat menjadi dasar bagi para manajer operasional  dalam  pengambilan  keputusan terkait perencanaan dan pengendalian produksi air  bersih.  Dengan  memahami  pola  data  ini, mereka dapat mengoptimalkan sumber daya dan memenuhi  kebutuhan  masyarakat  akan  air bersih dengan lebih efisien dan efektif.

## 4.2. Saran
Berdasarkan  kesimpulan  di  atas,  penulis mengusulkan  saran  kepada  pemerintah  agar mengembangkan  teknologi  pemrosesan  air bersih:  Terbatasnya  alat  dan  teknologi  dalam pemrosesan  air  bersih  menjadi  kendala  dalam memenuhi  permintaan  dan  kebutuhan  nasional akan air bersih. Oleh karena itu, perlu dilakukan upaya  untuk  mengembangkan  teknologi  yang
lebih  efisien  dan  efektif  dalam  pemrosesan  air bersih.  Hal  ini  dapat  dilakukan  melalui penelitian  dan  kolaborasi  antara  perguruan tinggi, industri, dan pemerintah.
Dilanjutkan dengan meningkatkan kapasitas produksi air bersih: Meskipun terjadi peningkatan produksi air bersih, masih terdapat kendala  dalam  memenuhi  permintaan  dan kebutuhan  nasional.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan  peningkatan  kapasitas  produksi  air bersih untuk mengimbangi pertumbuhan penduduk dan meningkatnya kebutuhan akan air bersih.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan memperluas infrastruktur pemrosesan air bersih, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengoptimalkan sumber daya yang ada.
Kemudian  dengan  melakukan  pemantauan dan evaluasi secara berkala: Pola data produksi air bersih menunjukkan adanya tren, musiman, dan efek siklis yang signifikan. Oleh karena itu, penting  untuk  melakukan  pemantauan  dan evaluasi  secara  berkala  terhadap  produksi  air bersih.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  metode  pemulusan  eksponensial sebagai  metode  peramalan  yang  tepat.  Dengan pemantauan  dan  evaluasi  yang  baik,  dapat diidentifikasi perubahan tren dan pola produksi air  bersih,  sehingga  dapat  diambil  langkah- langkah  yang  tepat  untuk  mengoptimalkan produksi air bersih.
Dengan menerapkan saran-saran ini, diharapkan  produksi  air  bersih  di  Indonesia dapat  terus  meningkat  dan  dapat  memenuhi kebutuhan masyarakat dengan lebih efisien dan efektif.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Aditya,  F.,  Devianto,  D.,  &  Maiyastri,  M.
(2019).  Peramalan  Harga  Emas  Indonesia Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time  Series Klasik. Jurnal  Matematika  UNAND , 8 (2),
45-52.
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.