## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5499

## Prediksi Volume Sampah di TPSA Banyuurip Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network
Wahyu Santoso, Maimunah * , Pristi Sukmasetya
Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1 wahyupedia111099@gmail.com, 2 maimunah@unimma.ac.id, 2 pristi.sukmasetya@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: maimunah@unimma.ac.id
Abstrak− Permasalahan sampah yang terjadi saat ini menjadi isu penting diberbagai kota besar termasuk Kota Magelang. Laju pertumbuhan penduduk yang semakin meningkat dan semakin berkurangnya lahan TPSA Banyuurip juga cukup menyulitkan pemerintah dalam penanganan sampah sehingga menimbulkan dampak buruk bagi lingkungan sekitar TPSA. Oleh karena itu diperlukan adanya sebuah prediksi volume sampah yang masuk ke TPSA tiap hari menggunakan metode Backpropagation Neural Network  sehingga dapat membantu pemerintah dalam menyusun anggaran, persiapan petugas kebersihan dan estimasi daya tampung TPSA dimasa mendatang . Data yang digunakan data deret waktu (time series) berupa volume sampah di TPSA banyuurip tahun 2019 sampai 2022. Dari hasil penelitian metode  Backpropagation Neural Network  dengan parameter 30-7-1 dan jumlah epoch 1000 menghasilkan nilai MSE terbaik sebesar 0,018870. Hasil pelatihan kemudian akan digunakan untuk prediksi volume sampah di hari berikutnya.
Kata Kunci: Prediksi; Volume Sampah ; TPSA; Backpropagation;Time Series
Abstract− The current waste problem is an important issue in many big cities, including Magelang City. The increasing rate of population growth and the decreasing land area for Banyuurip TPSA also makes it difficult for the government to handle waste, causing a negative impact on the environment around the TPSA. Therefore it is necessary to have a prediction of the volume of waste that enters TPSA every day using the Backpropagation Neural Network method so that it can assist the government in preparing budgets, preparing cleaners and estimating the capacity of TPSA in the future. The data used is time series data in the form of waste volume at Banyuurip TPSA from 2019 to 2022. From the results of the Backpropagation Neural Network method with parameters 30-7-1 and 1000 epochs, the best MSE value is 0.018870. The results of the training will then be used to predict the volume of waste the next day.
Keywords : Predict; Garbage Volumes; TPSA; Backpropagation; Time Series

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan  sampah  yang  terjadi  saat  ini  menjadi  isu  penting  bagi  hampir  seluruh  daerah  perkotaan  seiring pertambahan penduduk yang harus dihadapi setiap saat, termasuk Kota Magelang. Saat ini kondisi Kota Magelang dikatakan  sebagai  “darurat  sampah”  mengingat  laju  produksi  sampah  (volume  sampah)  yang  terus  bertambah setiap  tahun  berbanding  terbalik  dengan  laju  program  pengurangan  sampah  dan  kapasitas  Tempat Pengelolaan Sampah Akhir (TPSA)  yang semakin berkurang[1]. Karena lokasi  pembuangan yang di daerah perkotaan yang terbatas, maka cukup menyulitkan pemerintah dalam pengelolaan sampah dan juga menimbulkan dampak negatif bagi lingkungan sekitar[2]. Jika tidak dikelola dengan baik sampah dapat menjadi penyebab rusaknya lingkungan dan kesehatan masyarakat sekitar[3].
TPSA  merupakan  salah  satu  bagian  terpenting  dalam  sistem  pengelolaan  sampah.  Pemerintah  Kota Magelang memiliki TPSA Banyuurip sebagai tempat pembuangan sampah akhir yang terletak di Desa Banyuurip Kecamatan Tegalrejo dengan luas lahan 61.000m 3 . Dalam mengatasi persoalan sampah, Dinas Lingkungan Hidup (DLH)  Kota  Magelang  melakukan  pengambilan,  penampungan  di  Tempat  Pembuangan  Sementara  (TPS),  dan membawanya ke TPSA Banyuurip. Hal ini dapat mengakibatkan kendala salah satunya tidak tercukupinya tempat penampungan sampah dan berbagai persoalan lainya yang dapat di alami seperti waktu pengangkutan jika volume sampah  tinggi  dan  lokasi  antara  TPS  dan  TPSA  yang  berjauhan[4].  TPSA  Banyuurip  memiliki  58  ribu  data pengangkutan sampah dari tahun 2019 sampai 2022 yang berasal dari seluruh Kota Magelang setiap harinya.
Volume  sampah  yang  kian  menumpuk  di  TPSA  Banyuurip  menimbulkan  bau  yang  menyengat  disaat tertentu seperti disaat hujan akan berdampak negatif bagi kesehatan masyarakat sekitar TPSA. Jika volume sampah terus bertambah maka masa umur pakai TPSA akan berakhir dalam kurun waktu beberapa tahun kedepan. Lokasi TPSA Banyuurip yang tidak sesuai dengan wilayah kota Magelang dan lokasi yang berdekatan dengan pemukiman warga menyebabkan lokasi TPSA tidak dapat diperluas lagi . Salah satu solusi untuk mengantisipasi dampak akibat volume  sampah  yaitu  dengan  cara  membuat  suatu  prediksi  terhadap  volume  sampah.  Prediksi  atau  peramalan volume  sampah  merupakan  suatu  langkah  awal  yang  penting  dalam  membuat  strategi  pengelolaan  sampah[5]. Hasil peramalan yang akurat berdasarkan dari data historis volume sampah di TPSA Banyuurip dapat menciptakan strategi  awal  penanganan  sampah  yang  terstruktur  serta  menciptakan  sebuah  infrastruktur  pengelolaan  sampah yang memadai dimasa mendatang. Data historis deret waktu(time series) harian dapat menjadi sebuah pengetahuan menggunakan teknik data mining untuk memprediksi volume sampah yang masuk tiap hari[6]. Jika langkah awal tidak  dilakukan  terhadap  persiapan  dalam  menghadapi  volume  sampah  dimasa  mendatang  maka  dapat memperburuk permasalahan volume sampah yang sudah ada.
Terdapat beberapa metode dalam data mining dan kecerdasan buatan yang sering digunakan dalam prediksi time series diantaranya metode regresi linear yang digunakan dalam memprediksi volume dan ritasi sampah[4],

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5499
metode  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dalam  memprediksi  pertumbuhan  jumlah  penduduk[7],  metode  Support Vector Machine (SVM) dalam prediksi harga saham [8], metode Model Autoregresif Integrated Moving Average ( ARIMA) dalam memprediksi saham perusahaan ditengah pandemi covid[9], metode Long Short-Term Memory (LSTM)  dalam  memprediksi  harga  beras  berdasarkan  kualitas[10]  dan  metode  backpropagation  dalam memprediksi harga minyak mentah[11].
Prediksi mengenai volume sampah dilakukan oleh beberapa peneliti, antaranya dalam memprediksi volume sampah di TPAS Talangagung menggunakan pendekatan sistem dinamik. Hasil penelitian menunjukkan volume sampah naik dua kali lipat pada tahun 2025 dan tahun 2035 diperkirakan mancapai 341 ribu m 3 [12]. Penelitian lain terkait prediksi volume sampah yaitu dalam memprediksi volume sampah di TPA Winongo dengan data uji sebanyak 12 data dan mendapatkan nilai MAPE sebesar 6,19% dan termasuk hasil prediksi yang sangat baik[13]. Penelitian terdahulu  tentang prediksi  volume sampah juga dilakukan dalam memprediksi  volume sampah yang ada di TPA Suwung . Penelitian ini mengkomparasikan  metode neural network dengan SVM dalam memprediksi volume sampah di TPA Suwung. Hasil dari peramalan volume sampah menggunakan  metode Backpropagation mencapai  tingkat  kesalahan terkecil RMSE 0.048 sedangkan peramalan volume sampah menggunakan Metode SVM mencapai tingkat kesalahan yaitu RMSE 0.108[5].
Penelitian  lain  tentang  penggunaan  metode  backpropagation  dalam  memprediksi  jumlah  nilai  impor Sumatera Utara menurut negara asal. Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2009-2014. Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa arsitektur 4-19-1 merupakan arsitektur terbaik dengan nilai MSE 0,00099930653[14]. Penelitian lain yang menggunakan  metode backpropagation salah satunya dalam  memprediksi  inflasi.  Penelitian  ini  melakukan  perbandingan  akurasi  dengan  teknik  windowing  dengan jumlah  window  size  6,1,  dan  18.  Hasil  penelitian  didapatkan  nilai  akurasi  terbaik  dengan  RMSE  0,435  pada window size 6[15].
Dalam penelitian ini dilakukan prediksi volume sampah yang ada di TPSA Banyuurip. Tujuan penelitian ini  adalah  untuk  mengetahui  kinerja  dari  metode  backpropagation  Artificial  Neural  Network  (ANN)  untuk mengenali pola dalam memprediksi volume sampah yang masuk ke TPSA Banyuurip setiap harinya. Penelitian ini akan berfokus pada menganalisis kinerja terbaik metode ANN  dengan  mengkombinasikan nilai neuron dan epoch dalam memprediksi volume sampah dengan hasil berupa hasil prediksi volume sampah dimasa mendatang. Metode  ini  dipilih  karena  metode  ini  dapat  melakukan  training  data  volume  sampah  yang  besar  dan  memiliki kemampuan untuk  mentoleransi  kesalahan sehingga prediksi  yang dihasilkan menjadi  optimal[16]. Diharapkan dengan hasil penelitian ini dapat memberikan informasi bagi pihak Pemerintah Kota melalui Dinas Lingkungan Hidup  (DLH)  dalam  rangka  mengatasi  permasalahan  pengelolaan  sampah  seperti  persiapan  penyediaan  lahan TPSA,  penyediaan  Tempat  Pembuangan  Sementara  (TPS),  kendaraan  pengangkut,  dan  petugas  pengangkutan sampah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini disajikan dalam bentuk alur metode penelitian seperti disajikan pada Gambar 1.
Pengumpulan Data Preprocessing Data Proses Prediksi Hasil Prediksi
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Pada  gambar 1  terdapat 4 tahap dalam penelitian terhadap prediksi  volume sampah di TPSA Banyuurip yang meliputi pengumpulan data, preprocessing data, proses rediksi dan hasil prediksi.  Penjelasan mengenai tiap alur yang dilakukan adalah sebagai berikut.

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada tahap ini pengumpulan data volume sampah yang diperoleh dari TPSA Banyuurip berupa data pengangkutan volume sampah yang dihasilkan di Kota Magelang. Data dalam penelitian ini merupakan data yang bersifat deret waktu (Time Series)  yaitu data yang berisikan nilai-nilai variabel berdasarkan interval waktu harian dan bersifat numerik[17].

## 2.2 Pre-Processing Data
Pre-processing  data dilakukan untuk  menghasilkan data yang siap digunakan untuk  tahap selanjutnya[17]. Ada beberapa tahapan dalam pre-processing yaitu sliding window, membagi data training dan testing dan normalisasi data. Normalisasi merupakan langkah mengubah data aktual menjadi nilai range dengan interval [0,1] dengan cara menentukan data yang akan dinormalkan, lalu mencari nilai minimum dan maksimum dari data[18]. Normalisasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5499
sangat  penting  dalam  pre-processing  data  karena  dapat  meminimalisir  error  dan  meningkatkan  akurasi. Perhitungan normalisasi menggunakan persamaan (1).
X′   = (x − Xmin) (Xmax − Xmin) (1) Keterangan : X’ = Data hasil normalisasi x
= Data aktual
Xmin = Minimum data x Xmax   = Maksimum data x
Sliding  window  merupakan  pembentukan  struktur  data  time  series  untuk  mengurangi  error  jarak aproksimasi[15]. Pada penelitian ini akan dilakukan dengan window size 30 dengan merepresentasikan pola data 1 adalah data input yang merupakan data volume sampah hari pertama sampai hari ke 30 dan dan variabel target merupakan  volume  sampah  hari  berikutnya.  Kemudian  pola  data  2  adalah  hari  ke  2  sampai  hari  ke  31  dan seterusnya. Sliding window yang diuji seperti pada gambar 2.

## Gambar 2 . Tahapan Sliding Window

## 2.3 Proses Prediksi
Setelah  dilakukan  pre-processing  data  yang  menghasilkan  data  training  dan  data  testing,  selanjutnya  dilakukan pelatihan  dan  pengujian  menggunakan  metode  backpropagation.  Alur  pelatihan  prediksi  menggunakan  metode backpropagation ANN seperti disajikan pada gambar 3.
Start
END Input data training, testing, parameter Data Training Data
Testing
Model Backpropagation Pengujian Backpropagation Hasil Prediksi, MSE

## Gambar 3 Alur prediksi volume sampah dengan Backpropagation ANN
Pada alur prediksi pada gambar 3 dilakukan perancangan arsitektur algoritma backpropagation ANN yang dimulai  dengan  menginputkan  parameter,  data  latih  dan  data  uji.  Untuk  merancang  arsitektur  metode Backpropagation  ANN  yang menghasilkan prediksi  yang optimal, maka dilakukan penentuan atau penginputan jumlah nilai parameter-parameter yang digunakan, seperti jumlah hidden layer, laju pemahaman (learning  rate) dan  maksimum  iterasi  (epoch). Setelah menentukan jenis data dan parameter, lalu  dilakukan  pelatihan dengan metode  Backpropagation  (ANN)  sehingga  menghasilkan  model  pelatihan  terbaik.  Parameter  yang  digunakan dalam penelitian ini disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Parameter Yang Di uji Parameter Input Layer 30 Hidden Layer 1 Hidden Neuron 7,10,14,30

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5499
Parameter Output Layer 1 Epoch 100, 300,500,1000 Learning Rate 0,01
Pada  tabel    1  menunjukkan  parameter  yang  diuji pada  penelitian  ini  agar  mendapatkan  model  pelatihan yang terbaik. Model pelatihan tersebut nantinya akan diuji menggunakan data testing sehingga mendapatkan hasil prediksi.

## 2.3.1 Backpropagation Artificial Neural Network
Backpropagation ANN adalah sebuah algoritma supervised learning yang dikembangkan dari aturan perceptron yang memiliki banyak lapisan untuk mengubah bobot-bobot terhubung dengan neuron yang ada pada hidden layer (lapisan tersembunyi) [19].  Pada umumnya backpropagation ANN memiliki banyak lapisan (multilayer) paling tidak  memiliki  input,  output  dan  beberapa lapisan  pada  hidden  layer.  Algoritma  backpropagation  ANN  sendiri terdiri  atas  3  tahap,  yakni  feedforward,  backpropagation  dan  perubahan  nilai  bobot[20].  Algoritma backpropagation ANN memiliki langkah-langkah dalam proses perhitungan sebagai berikut[21]: a. Inisiasi semua bobot dengan nilai acak kecil
b. Jika kondisi penghentian belum terpenuhi, lakukan langkah 2-9
c. Untuk setiap data pelatihan, lakukan langkah 3-8
d. Tiap unit input menerima sinyal dan meneruskannya ke unit hidden diatasnya
e. Hitung semua keluaran dari unit tersembunyi (Zj = =1,2,3,...,p)
z_net j =   v jo + ∑ x i v ji n i=1 (2)
z j = f(z netj ) = 2 1+e −znetj − 1 (3)
f. Semua unit output (y k ,k=1,2,3,…,m) menjumlahkan bobot sinyal input, lalu menghitung sinyal output y net k =   w ko +   ∑ z j w kj p j=1 (4)
y k = f(y net k ) = 1 1+e −y_netk (5)
g. Setiap unit output (yk , k=1,2,3,…,m) menerima suatu target (output yang diharapkan) yang akan dibandingkan dengan output yang dihasilkan
δk  =   (t k −  y k )f′(y net k )   =   (t k −  y k ) y k (1  −   y k ) (6)
Faktor 𝛿𝑘 digunakan untuk menghitung koreksi error ( 𝛥𝑤𝑘𝑗 ) yang dipakai untuk memperbarui 𝑤𝑘𝑗 , dimana:
∆w kj = αδ k z j (7)
h. Hitung faktor 𝛿𝑘 unit tersembunyi berdasarkan kesalahan disetiap unit tersembunyi (Zj = =1,2,3,...,p)
δ _net j =    ∑ δ k w kj m k=1 (8)
Faktor 𝛿 unit tersembunyi:
δ j = δ net j f ′ (z net j ) =   δ net j z j (1 − z j ) (9)
Faktor 𝛿𝑗 digunakan untuk menghitung koreksi eror (Δvji) yang akan dipakai untuk memperbarui vik, dimana :
∆V ji =  αδ j x i (10)
i. Perbarui semua bobot pada unit output.
w kj (baru) = w kj (lama) + ∆w kj (11)
Perbarui bobot pada setiap unit input
v ji (baru) = v ji (lama) + ∆v ji
(12)

## 2.4 Hasil Prediksi
Hasil prediksi berupa volume sampah  pada hari berikutnya, kemudian dibandingkan dengan data sesungguhnya. Pada tahap ini dapat dilihat error pada data prediksi dengan data aktual berupa nilai Mean Squared Error (MSE) yaitu rata-rata error yang dikuadratkan[21].  MSE digunakan untuk  mengevaluasi  hasil prediksi  yang dilakukan oleh sistem. Semakin kecil nilai MSE maka semakin bagus hasil prediksi. Hasil prediksi dengan nilai MSE terkecil kemudian digunakan sebagai model prediksi volume sampah dihari berikutnya. Perhitungan MSE menggunakan persamaan 13.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5499
MSE = ∑|kesalahan peramalan| 2
n
(13)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  pembuatan  variabel  untuk  membangun  struktur  jaringan  backpropagation ANN adalah data pengolahan sampah  untuk periode Januari tahun 2019 sampai Desember 2022 yang berasal dari TPSA  Banyuurip  dengan  format  excel.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  volume  sampah  yang  masuk  ke TPSA setiap harinya. Contoh data volume sampah harian yang digunakan disajikan pada tabel 2.
Tabel 2 . Data Volume Sampah di TPSA Banyuurip No Tanggal Volume Sampah (ton) 1 3 Januari 2019 21.53 2 4 Januari 2019 52.41 3 5 Januari 2019 59.41 4 6 Januari 2019 52.08 5 7 Januari 2019 85.57 6 8 Januari 2019 114.94 7 9 Januari 2019 99.64 8 12 Januari 2019 86.47 ....... 1411  30 Desember 2022 75.55 1412  31 Desember 2022 70.51

## 3.2 Pre-processing Data
Setelah dilakukan pengumpulan data maka selanjutnya dilakukan pre-processing  data yaitu dengan normalisasi data dan split data uji dan data latih. Normalisasi pada penelitian ini menggunakan min-max normalization karena data minimal dan maksimal memliki range yang cukup tinggi.  Untuk melakukan perhitungan normalisasi terlebih dahulu mengetahui nilai maximum dan juga minimum dari data sehingga diperoleh perhitungan sebagai berikut: Nilai Maksimum :117,274 Nilai Minimum : 1,22 Maka proses normalisasi data dilakukan sebagai berikut: x1  =   (x-x min )/(x max -x min ) =  (21,53-1,22)/(117,274-1,22) = 0.175005 x2  =   (x-x min )/(x max -x min ) =  (52,414-1,22)/(117,274-1,22) = 0.441122 x3  =   (x-x min )/(x max -x min ) =  (59,41-1,22)/(117,274-1,22) = 0.501405
Selain itu untuk mendapatkan hasil yang optimal dilakukan beberapa variasi jumlah variabel input dengan sliding window dengan window size sebanyak 30. Data hasil normalisasi dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 . Data hasil Normalisasi X1 X2 X3 X4 X5 X30 T 0.175005  0.441122  0.501405  0.438244  0.726834 ...... 0.706464 0.573009 0.441122  0.501405  0.438244  0.726834  0.979906 ...... 0.573009 0.510711 0.501405  0.438244  0.726834  0.979906  0.848071 ...... 0.510711 0.853930 0.438244  0.726834  0.979906  0.848071  0.868234 ...... 0.853930 0.563703 0.726834  0.979906  0.848071  0.868234  0.544057 ...... 0.563703 0.896445 0.979906  0.848071  0.868234  0.544057  0.734572 ...... 0.896445 0.769711 0.848071  0.868234  0.544057  0.734572  0.491668 ...... 0.769711 0.618540 0.868234  0.544057  0.734572  0.491668  0.862305 ...... 0.618540 0.741121 0.544057  0.734572  0.491668  0.862305  0.917952 ...... 0.741121 0.268668 0.734572  0.491668  0.862305  0.917952  0.632033  .......  0.268668 0.768177
Setelah  dilakukan  normalisasi  data  selanjutnya  akan  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji.  Persentase pembagian data yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu 20% untuk  data uji sejumlah  252 data dan 80% untuk data latih sejumlah 1099 data. Pembagian data latih dan data uji pada penelitian ini sesuai urutan, karena akan digunakan untuk prediksi untuk hari  kedepan.

## 3.3 Proses Prediksi
Setelah dilakukan normalisasi selanjutnya akan dilakukan proses prediksi dengan metode backpropagation ANN untuk  mencari hasil prediksi  yang terbaik. Nilai parameter yang ditentukan pada penelitian ini tidak ada aturan pasti, melainkan percobaan yang dilakukan oleh peneliti secara berulang dan merupakan parameter yang optimal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5499
Submitted: 09/01/2023 ; Accepted: 30/01/2023 ; Published: 31/01/2023
pada penelitian ini. Parameter tersebut digunakan untuk mencari parameter yang paling optimal dalam setiap nilai epoch. Percobaan dilakukan dengan mencoba semua parameter yang ditentukan untuk  mendapatkan nilai  error yang  kecil.  Hasil  eksperimen  yang telah  dilakukan  dengan  penentuan  jumlah  hidden  neuron  dan  jumlah  epoch terdapat pada tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Pengujian Dengan Parameter Yang Ditentukan
Learning Rate  Epoch  Hidden Neuron  MSE Train  MSE Test
7 0.023056 0.019968 10 0.025255 0.021205 100 14 0.022056 0.018968 30 0.023988 0.020330 7 0.021834 0.018940 10 0.025497 0.021435 300 14 0.021841 0.019128 0.01 30 0.021875 0.019250 7 0.023548 0.019035 10 0.022007 0.019300 500 14 0.021930 0.019348 30 0.022578 0.018935 7 0.021787 0.018870 10 0.022314 0.019808 1000 14 0.022930 0.019848 30 0.021990 0.018958
Dari  hasil  percobaan  dengan  nilai  epoch  100  pada  tabel  4  dapat  disimpulkan  bahwa  arsitektur  dengan hidden  layer  sebanyak  1  dan    hidden  neuron  sebesar  14  merupakan  arsitektur  terbaik  dengan  nilai  MSE  train sebesar  0.022056  dan  nilai  0.018968  pada  MSE  test.  Sedangkan  pada  epoch  300  arsitektur  30-7-1  merupakan arsitektur terbaik dengan nilai 0.021834 pada MSE train dan 0.018940 pada test. Arsitektur 30-7-1  merupakan arsitektur dengan nilai MSE terbaik dengan nilai 0.018870 dari semua hasil percobaan dengan nilai epoch sebesar 1000 dan arsitektur 30-30-1 menjadi arsitektur terbaik kedua dengan nilai epoch sebesar 500.

## Gambar 4. Pengaruh Nilai Epoch Terhadap MSE
Berdasarkan hasil grafik percobaan yang ditunjukan pada gambar 4 diperoleh bahwa pengaruh nilai epoch terhadap nilai MSE pada arsitektur terbaik pada setiap epoch. Hal ini dapat dinyatakan bahwa semakin banyaknya nilai iterasi(epoch) maka semakin kecil nilai error yang dihasilkan. Nilai epoch mempengaruhi nilai MSE, hal ini dapat terjadi karena semakin banyak nilai epoch maka semakin banyak pula mesin melakukan pelatihan sehingga tingkat error yang dihasilkan dapat menjadi lebih kecil.
Dari  hasil  tabel  eksperimen  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  parameter  yang  ditentukan memberikan nilai MSE yang paling kecil, yaitu 0.018870 dengan model arsitektur terbaik 30-7-1 dengan epoch sebesar 1000 . Arsitektur ini terdiri atas 30 input layer, 1 layer hidden dengan 7 neuron dan 1 output layer. Hasil dari  perbandingan model terbaik  ini nantinya akan digunakan untuk prediksi volume sampah.  Hasil dari model masih bernilai 0,1 sampai 0,9 maka data tersebut perlu dilakukan denormalisasi. Proses ini disebut dengan post- processing, dimana nilai output yang bernilai rata-rata sama dengan nol, maka akan dikembalikan nilainya sesuai data yang asli[16]. Berikut ini contoh perhitungan denormalisasi. X= x(X max -X min )+X min X= 0,55631804(117,274-1,22)+1,22 X= 0,55631804 (116,054)+1,22 X= 0,55631804 (116,054)+1,22 = 65,78293 Contoh sampel data hasil denormalisasi dapat dilihat pada tabel 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5499
Submitted: 09/01/2023 ; Accepted: 30/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Tabel 5. Proses Denormalisasi Data Data Sebelum Denormalisasi  Data Sesudah Denormalisasi 0.55631804 65.78293 0.51773775 61.30554 0.48895746 57.96547 0.36296973 43.34409 0.57975787 68.50322
Pada  tabel  5  menunjukkan  hasil  dari  denormalisasi  data  prediksi  yang  didapatkan  dari  model  pelatihan terbaik. Berdasarkan hasil denormalisasi data maka didapatkan grafik perbandingan data aktual volume sampah di TPSA Banyuurip dengan data hasil prediksi harian yang dicapai pada bulan  April  2022 sampai bulan Desember 2022 menggunakan metode backpropagation ANN dengan prediksi volume sampah seperti yang ditujukan gambar 5.

## Gambar 5 . Plot Grafik perbandingan Hasil Aktual dan Prediksi
Gambar  5  menunjukkan  hasil  plotting  dari  hasil  percobaan  ke  13  yang  dilakukan  menggunakan  metode backpropagation ANN. Melalui plot yang disajikan menunjukkan hasil percobaan ini merupakan yang paling baik. Hal ini ditunjukan dengan nilai rata-rata error yang lebih sedikit dibandingkan percobaan yang lain.
Melalui  gambar  5  juga  diperoleh  bahwa  pada  hari-hari  tertentu  volume  sampah  tidak  dapat  terprediksi dengan baik, hal ini disebabkan oleh tidak terangkutnya sampah secara rutin pada tiap supplier (sumber sampah) pada hari itu sehingga volume sampah yang masuk ke TPSA cukup kecil. Oleh karena itu volume sampah yang dihasilkan memiliki selisih yang cukup tinggi dibanding rata-rata sampah yang masuk atau biasa disebut dengan oulier atau pencilan.

## 3.4 Hasil Prediksi
Hasil prediksi merupakan hasil data aktual dan data prediksi dengan menggunakan metode backpropagation ANN dengan  nilai  MSE  terendah 0.018870 .  Data  test  yang  digunakan  dalam  hasil  prediksi  merupakan  data  volume sampah harian dari tanggal 20 April 2022  sampai 31 Desember 2022 . Data hasil prediksi dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Hasil Aktual dengan Hasil Prediksi Tanggal Data Aktual(ton)  Data Prediksi(ton) error 20-Apr-22 70.42 72.08 0.0230299 21-Apr-22 79.68 72.86 0.0855923 22-Apr-22 65.43 59.17 0.0956747 ........................... 16 Agustus 2022 80.66 73.25 0.0918670 17 Agustus 2022 64.07 74.47 0.1396535 18 Agustus 2022 78.17 66.28 0.1521043 ........................... 29  Desember 2022 59.89 67.21 0.1089123 30  Desember 2022 79.80 62.17 0.2208759 31 Desember 2022 64.19 71.56 0.1029904
Tabel 6 menunjukkan hasil data prediksi yang dihasilkan dari model prediksi yang sudah dibuat. Pada tabel ini juga dilakukan perbandingan data aktual dan data prediksi. Hasil menunjukkan error pada prediksi yang cukup

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5499
Submitted: 09/01/2023 ; Accepted: 30/01/2023 ; Published: 31/01/2023
rendah  yang  artinya  model  prediksi  yang  dihasilkan  cukup  baik.  Pada  model  prediksi  juga  dilakukan  prediksi volume sampah pada tiap harinya di bulan januari 2023 dengan menggunakan arsitektur dan model terbaik yang telah  dilakukan  pelatihan  dan  pengujian  dengan  menggunakan  metode  backpropagation  ANN.  Hasil  prediksi volume sampah seperti pada gambar 6.
Gambar 6 . Hasil Prediksi Volume Sampah Harian di Bulan Januari 2023
Berdasarkan  hasil  prediksi  volume  sampah  harian  pada  bulan  januari  2023  di  gambar  6  dapat  diketahui bahwa terdapat kenaikan volume sampah  pada tanggal 2 Januari yaitu sekitar 86 ton dalam sehari sedangkan di tanggal 1 Januari sampah justru mengalami penurunan volume dengan prediksi volume sampah sebesar 51 ton. Rata-rata  prediksi  volume  sampah  yang  diangkut  ke  TPSA  perhari  pada  bulan  januari  2023  mencapai  71  ton perhari.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan hasil prediksi volume sampah di TPSA Banyuurip menggunakan backpropagation ANN didapatkan nilai MSE terbaik 0.018870 , dengan rincian parameter jumlah input layer 30, hidden  layer  berjumlah  1  dengan  neuron  hidden  sejumlah  7  dan  1  output  layer  dengan  epoch  sebesar  1000. Berdasarkan  hasil pengujian dilakukan prediksi  volume sampah  harian  pada bulan januari  2023.  Hasil prediksi menunjukkan volume sampah pada tanggal 2 januari 2023 mengalami kenaikkan sampah tertinggi di bulan januari. Berdasarkan hasil prediksi diharapkan dari penelitian selanjutnya dapat memaksimalkan hasil pre-processing dan memodifikasi parameter backpropagation ANN agar mendapatkan nilai MSE yang lebih kecil dan akurasi prediksi yang tinggi untuk memprediksi volume sampah kedepannya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  peneliti  sampaikan  kepada  pihak  DLH  Kota  Magelang  dan  TPSA  Banyuurip  yang  telah memberikan perizinan, konsultasi dan diskusi serta dalam pengambilan data.

## REFERENCES
[1] E. Boedi Orbawati et al., “Peningkatan Kesadaran Masyarakat Untuk Pengelola Sampah Mandiri Melalui Implementasi Teknologi Tepat Guna,” J. Jendela Inov. Drh., vol. 4, no. 2, pp. 66–78, 2021, doi: 10.56354/jendelainovasi.v4i2.107.
[2] L. Priatna, W. Hariadi, and E. K. Purwendah, “Pengelolaan sampah di tempat pembuangan akhir (tpa) Gunung Tugel, Desa Kedungrandu, Kecamatan Patrikaja, Kabupaten Banyumas,” Pros. Semin. Nas. dan Call Pap., vol. 6, no. November, pp. 494–501, 2019.
[3] N.  Asiyah,  “Kebijakan  Pemerintah  Kota  Langsa  Terhadap  Pengelolaan  Sampah  Dalam  Memenuhi  Prinsip  Good Environmental  Governance,”  J.  Huk.  Samudra  Keadilan,  vol.  14,  no.  2,  pp.  316–327,  2019,  doi: 10.33059/jhsk.v14i2.1920.
[4] R. H. Laluma and A. Prasetya, “Prediksi Volume Dan Ritasi Pengelolaan Sampah Di Kota Bandung Dengan Metode Regresi Linear,” vol. D, no. 1, pp. 49–60, 2022.
[5] A. A. A. Purnamaswari, I. K. G. D. Putra, and I. M. S. Putra, “Komparasi Metode Neural Network Backpropagation dan Support Vector Machines dalam Prediksi Volume Sampah TPA Suwung,” JITTER J. Ilm. Teknol. dan Komput., vol. 3, no. 1, pp. 853–861, 2022, [Online]. Available: https://ojs.unud.ac.id/index.php/jitter/article/view/83024/43066.
[6] R. Sistem, D. Kartini, F. Abadi, and T. H. Saragih, “Prediksi Tinggi Permukaan Air Waduk Menggunakan Artificial Neural,” vol. 1, no. 10, pp. 39–44, 2021.
[7] D.  S.  Seruni,  M.  T.  Furqon,  and  R.  C.  Wihandika,  “Sistem  Prediksi  Pertumbuhan  Jumlah  Penduduk  Kota  Malang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5499
menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Regression,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 4, no. 4, pp. 1075–1082, 2020.
[8] Y. Ramdhani and A. Mubarok, “Analisis Time Series Prediksi Penutupan Harga Saham Antm.Jk Dengan Algoritma SVM Model Regresi,” vol. 1, no. 1, pp. 77–82, 2019.
[9] W. Y. Rusyida and V. Y. Pratama, “Prediksi Harga Saham Garuda Indonesia di Tengah Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode ARIMA,” Sq.  J. Math. Math. Educ., vol. 2, no. 1, p. 73, 2020, doi: 10.21580/square.2020.2.1.5626.
[10]  N.  Nafi  and  P.  A.  Wulandari,  “Prediksi  Harga  Beras  Berdasarkan  Kualitas  Beras  dengan  Metode  Long  Short  Term Memory,” pp. 278–288, 2022.
[11]  J.  Veri,  “Prediksi  Harga  Minyak  Mentah  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Crude  Oil  Price  Prediction  Using Artificial Neural Network,” vol. 21, no. 3, pp. 503–512, 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i3.1382.
[12]  P. F. E. Adipraja and M. Islamiyah, “Prediksi Volume Sampah TPAS Talangagung dengan Pendekatan Sistem Dinamik,” smantika, vol. 07, no. 01, pp. 24–28, 2017.
[13]  Iqbal Imani Khoirul Akbar, B. Rahmat, and F. Anggraeny, “Implementasi Algoritma Fuzzy Time Series Average-Based Untuk Memprediksi Intensitas Sampah Tempat Pemrosesan Akhir,” J. Inform. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 403–412, 2021, doi: 10.33005/jifosi.v2i2.315.
[14]  I. S. Purba and A. Wanto, “Prediksi Jumlah Nilai Impor Sumatera Utara Menurut Negara Asal Menggunakan Algoritma Backpropagation,” vol. 17, no. 3, pp. 302–311, 2018.
[15]  R.  E.  Wahyuni,  “Optimasi  Prediksi  Inflasi  Dengan  Neural  Network  Pada  Tahap  Windowing:  Adakah  Pengaruh Perbedaan Window Size?,” vol. 12, no. 3, pp. 176–181, 2021.
[16]  H.  Putra  and  N.  Ulfa,  “Penerapan  Prediksi  Produksi  Padi  Menggunakan  Artificial  Neural  Network  Algoritma Backpropagation,” vol. 02, pp. 100–107, 2020.
[17]  A. Fitriadini et al., “Penerapan Backpropagation Neural Network Dalam Prediksi Harga Saham,” 2020.
[18]  Guntoro,  L.  Costaner,  and  Lisnawita,  “Prediksi  Jumlah  Kendaraan  di  Provinsi  Riau  Menggunakan  Metode Backpropagation,” vol. 14, no. 1, 2019.
[19]  A. Santoso and S. Hansun, “Prediksi IHSG dengan Backpropagation Neural Network,” vol. 1, no. 10, pp. 2–5, 2021.
[20]  F.  Halawa,  “Penerapan  Algoritma  Genetika  Dan  Backpropagation  Neural  Network  Untuk  Memprediksi  Jumlah Penduduk Kota Medan,” Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 7, no. 3, pp. 203–207, 2020, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/inti/article/view/2388.
[21]  N. P. Sakinah, I. Cholissodin, and A. W. Widodo, “Prediksi Jumlah Permintaan Koran Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 7, pp. 2612–2618, 2018.