## Perkiraan Kebutuhan Air Bersih Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Muhammad Thoriq 1 , Aldo Eko Syaputra 2 , Yofhanda Septi Eirlangga 3
1 Prodi Informatika, Universitas Adzkia, Padang
2,3 Prodi Sistem Informasi, Universitas Adzkia, Padang
1 thoriq.if@adzkia.ac.id * , 2 aldo@adzkia.ac.id, 3 yofhanda_se@adzkia.ac.id

## Abstract
To  meet  the  need  for  clean  water,  the  PDAM  carries  out  as  much  processing  as  possible,  without  knowing  the  amount  of clean  water  needed  for  the  next  month  or  year.  As  a  result,  it  causes  high  production  costs,  such  as  the  use  of  a  lot  of chemicals and excessive electricity consumption. Therefore, an estimate is needed to meet the clean water needs of PDAM Padang City. So researchers conducted this research with the aim of providing accurate information regarding predictions of clean water needs using artificial neural network methods. The data processed in this research is data for the last 5 years with a frequency from January to December. The main objective of this research is to develop an artificial neural network model that can reflect clean water needs based on relevant factors. These factors include population, rainfall, domestic water use,  industrial  demand  and  other  factors  that  can  influence  drinking  water  demand.  Research  results  from  training  and testing  data  show  that  this  third  area  does  not  always  provide  good  results.  Indeed,  the  amount  of  salt  required  in  each region always varies.
Keywords: Backpropagation, Clean Water, Prediction, Neural Networks, Processing.

## Abstrak
Untuk  memenuhi  kebutuhan  air  bersih  pihak  PDAM  melakukan  pengolahan  sebanyak  mungkin,  tanpa  mengetahui  akan jumlah  kebutuhan  air  bersih  untuk  bulan  atau  tahun  berikutnya.  Akibatnya  menimbulkan  biaya  produksi  tinggi  seperti pemakaian  bahan  kimia  yang  banyak  dan  beban  pemakaian  listrik  yang  berlebihan.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu perkiraan  untuk  memenuhi  kebutuhan  air  bersih  di  PDAM  Kota  Padang.  Maka  peneliti  melakukan  penelitian  ini  dengan tujuan  untuk  memberikan  informasi  yang  akurat  mengenai  prediksi  kebutuhan  air  bersih  menggunakan  metode  jaringan syaraf tiruan. Data yang diolah dalam penelitian ini adalah data 5 tahun terakhir dengan frekuensi dari bulan Januari sampai Desember. Tujuan utama dari penelitian ini adalah mengembangkan model jaringan syaraf tiruan yang dapat memperkirakan kebutuhan air bersih berdasarkan faktor-faktor yang relevan. Faktor-faktor tersebut antara lain jumlah penduduk, curah hujan, penggunaan air domestik, permintaan industri dan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi permintaan air minum. Hasil penelitian dari data pelatihan dan pengujian menunjukkan bahwa ketiga wilayah tersebut tidak selalu memberikan hasil yang baik. Memang jumlah kebutuhan garam di setiap daerah selalu berbeda-beda.
Kata kunci: Backpropagation, Air Bersih, Prediksi, Jaringan Syaraf Tiruan, Pengolahan
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Air adalah salah satu SDA dengan fungsi penting yang tidak  terlepas  dari  kehidupan  manusia,  hewan,  dan tumbuhan  bahkan  untuk  keberlangsungan  bumi  yang kita  tempati  saat  ini.  Air  merupakan  sumber kebutuhan  manusia  untuk  kelangsungan  hidup  dan kehidupan  [1].  Air  memiliki  banyak  sekali  manfaat untuk  layanan  fasilitas  serta  kebutuhan  pribadi, perusahaan,  keluarga  dan  kebutuhan  utama  lainnya [2]. Seiring dengan kecepatan pertumbuhan penduduk, kemajuan  pembangunan  dan  peningkatan  taraf  hidup yang  semakin  hari  semakin  bertambah  dengan  sangat cepat,  demikian  pula  dengan  kebutuhan  terhadap  air bersih  yang  juga  meningkat.  Maka  dari  itu, masyarakat,  pemerintah  serta  perusahaan  harus konsisten  dalam  kualitas  pengelolaan  perusahaan  dan pelayanan air bersih [3]. Air adalah salah satu sumber daya  alam  yang  sangat  penting  bagi  kehidupan makhluk  hidup,  termasuk  manusia,  hewan,  dan
tumbuhan.  Ketersediaan  air  bersih  berperan  krusial dalam  memenuhi  kebutuhan  dasar  manusia  untuk kelangsungan  hidupnya,  sekaligus  menjadi  faktor utama dalam layanan fasilitas dan kebutuhan keluarga. Sejalan  dengan  pertumbuhan  populasi  yang  cepat, progres  pembangunan,  dan  peningkatan  taraf  hidup, permintaan  akan  air  bersih  terus  meningkat.  Oleh karena itu, penting bagi masyarakat untuk memprioritaskan kualitas pengelolaan perusahaan dan pelayanan  air  bersih  guna  mengatasi  tantangan ketersediaan  air  yang  semakin  terbatas.  Keberadaan air  bersih  menjadi  hal  yang  sangat  kritis  dalam konteks  kehidupan,  terutama  mengingat  pertumbuhan populasi  yang  pesat  dan  perubahan  iklim  yang signifikan. Sementara kebutuhan akan air bersih terus bertambah,  ketersediaannya  justru  semakin  terbatas. Kondisi  ini  telah  menjadikan  krisis  kekurangan  air bersih  sebagai  isu  global  yang  memerlukan  perhatian serius. Dalam beberapa dekade terakhir, permasalahan
ini menjadi bagian integral dari diskusi global tentang bagaimana  kita  dapat  mengelola  sumber  daya  air dengan  lebih  efisien  dan  efektif.  Memahami kompleksitas situasi ini, prediksi kebutuhan air bersih di  suatu  wilayah  menjadi  langkah  esensial.  Dengan perkiraan  yang  akurat,  pemerintah  dan  organisasi terkait  dapat  mengambil  langkah-langkah  strategis untuk  memenuhi  kebutuhan  yang  semakin  meningkat ini.
Kebutuhan manusia terhadap air bersih mencerminkan aspek  esensial  dari  kehidupan  sehari-hari.  Seiring dengan  pertumbuhan  populasi  dan  perubahan  gaya hidup,  permintaan  akan  air  bersih  telah  mencapai tingkat  yang  signifikan.  Manusia  mengandalkan  air bersih  untuk  berbagai  keperluan,  termasuk  konsumsi langsung,  sanitasi,  dan  kegiatan  industri.  Kebutuhan domestik, seperti mencuci, memasak, dan kebersihan, menjadi  sangat  tergantung  pada  ketersediaan  air bersih.  Di  samping  itu,  sektor  industri  juga membutuhkan  pasokan  air  yang  besar  untuk  proses produksi  dan  operasionalnya.  Oleh  karena  itu, menjaga  ketersediaan  dan  kualitas  air  bersih  menjadi prasyarat  penting  bagi  keberlanjutan  kehidupan manusia.  Melibatkan  lebih  dari  sekadar  kebutuhan fisik,  penggunaan  air  bersih  oleh  manusia  juga memiliki  dampak  besar  pada  lingkungan.  Aktivitas manusia yang intensif terhadap sumber daya air dapat mempengaruhi ekosistem dan keanekaragaman hayati. Oleh karena itu, penting untuk menjaga keseimbangan antara  memenuhi  kebutuhan  manusia  akan  air  bersih dan  melindungi  ekosistem  air.  Kesadaran  akan dampak ekologis ini semakin mendorong upaya untuk menerapkan praktek pengelolaan air yang berkelanjutan dan efisien. Dengan demikian, kebutuhan  manusia  terhadap  air  bersih  tidak  hanya menjadi  isu  esensial  untuk  kesejahteraan  manusia, tetapi  juga  untuk  pelestarian  lingkungan  yang  lebih luas.
Kebutuhan  manusia  terkait  air  bersih  merupakan  hal yang  esensial  untuk  keberlangsungan  kehidupan manusia  itu  sendiri.  Namun,  dengan  pertumbuhan populasi  yang  cepat  dan  perubahan  iklim  yang signifikan, dengan luar biasanya peningkatan kebutuhan air bersih yang terus bertambah tersebut di setiap  waktunya  sementara  ketersediaannya  semakin terbatas. Dalam beberapa dekade terakhir ini, masalah kekurangan  terhadap  pasokan  air  bersih  merupakan salah satu isu yang termasuk kedalam isu global yang memerlukan  penanganan  serius  dan  cepat.  Kondisi yang  seperti  ini  mengharuskan  kita  untuk  mengelola sumber  daya  air  dengan  lebih  bijak,  lebih  efisien  dan efektif  dan  hemat  air.  Salah  satu  langkah  penting dalam pengelolaan sumber daya air adalah memperkirakan  atau menghemat  kebutuhan air bersih di  suatu  wilayah.  Dengan  memiliki  perkiraan  yang akurat  tentang  kebutuhan  air  bersih  ini  akan mempermudah  pemerintah  dan  organisasi  terkait dalam  merencanakan  dan  mengambil  tindakan  yang tepat  dalam  memenuhi  kebutuhan  pasokan  air  bersih
untuk daerah atau wilayah tersebut. Dalam menunjang kebutuhan  akan  air  bersih  pada  suatu  wilayah diperlukan  peran  dari  pihak  perusahaan  daerah  harus bisa  memprediksi  kebutuan  air  bersih  dimasa mendatang,  agar  tidak  terjadinya  kekurangan  air bersih pada wilayah nya masing-masing.
Prediksi,  atau  ramalan,  adalah  pernyataan  tentang peristiwa atau data di masa depan [4]. Prediksi banyak digunakan  untuk  menentukan  sesuatu  yang  terjadi dimasa  mendatang  untuk  menentukan  keuntungan dalam  hal  apapun  [5].  Prediksi  banyak  digunakan dalam  kegiatana  yang  berhubungan  dengan  data dimasa  lalu  yang  akan  menjadi  sumber  data  untuk memprediksi  kejadian  dimasa  depan.  Salah  satu contoh  manfaat  prediksi  adalah  menentukan  tingkat penjualan  dimasa  mendatang  yang  sangat  berguna bagi  perusahaan  agar  efisien  gudang  [6].  lebih  baik agar stok tidak banyak menumpuk dalam Gudang dan produk  lebih  terdistribusi  dengan  baik,  hal  ini  juga menciptakan  sebuah  peluang  agar  dapat  melihat produk  mana  yg  lebih  laku  dagar  produksi  bias  lebih ditekankan pada 1 produk agar permintaan dan produk sealu terpenuhi.
Banyak  sekali  metode/teknik  yang  dapat  digunakan dalam  melakukan  prediksi,  salah  satunya  adalah metode/teknik  jaringan  syaraf  tiruan (JST)  yang  telah berkembang  pesat  dan  digunakan  di  berbagai  bidang, termasuk  termasuk  peramalan.  [7].  Jaringan  saraf tiruan  ini  dapat  digunakan  dalam  keperluan  yang berkaitan  dengan  memprediksi  terkait  yang  belum diketahui  atau  yang  akan  terjadi  pada  masa-masa mendatang  berdasarkan  data  tentang  peristiwa  masa lalu dan faktor-faktor terkait [8]. Jaringan saraf tiruan merupakan  metode  yang  cocok  untuk  permasalahan peramalan  deret  waktu,  terutama  jika  asumsi stasioneritas dan linearitas tidak terpenuhi [9].
Ada  dua  penggunaan  dalam  melatih  jaringan  saraf tiruan:  pembelajaran  yang  diawasi  dan  tanpa pengawasan.  Pada  unsupervised  learning,  jaringan syaraf tiruan hanya menerima data masukan dan tidak menentukan  keluarannya  [10].  Dalam  pembelajaran terawasi,  jaringan  saraf  tiruan  dilengkapi  dengan sepasang  data  pelatihan  termasuk  data  masukan  dan data  target  [11].  Ada  banyak  variasi  jaringan  syaraf tiruan  yang  dilatih  menggunakan  supervisored learning, antara lain pembelajaran perceptron, jaringan Hamming,  jaringan  Hopfield,  neuron  linier  adaptif, backpropagation,  dan  lain-lain  [12].  Backpropagation merupakan  generalisasi  dari  berbagai  JST,  lebih fleksibel,  secara  umum  relatif  lebih  baik  dan backpropagation ini paling banyak penerapannya [13]. Backpropagation  adalah  proses  iteratif  yang  proses awalanya dimulai dari lapisan terakhir dan pergerakannya mundur melalui lapisan hingga lapisan pertama tercapat atau mendapatkan hasil. Backpropagation  memberi  cara  untuk  menentukan kesalahan  dalam  output  dari  lapisan  sebelumnya dengan  memberikan  output  dari  lapisan  saat  ini sebagai umpan balik [14], [15].
Untuk mendukung pemahaman terhadap metode yang digunakan  peneliti  juga  merujuk  kepada  penelitian terdahulu  yang  telah  dilakukan  dengan  metode  yang sama  dimulai  dari  Penelitian  dengan  judul  Prediksi Distribusi  Air  Perusahaan  Daerah  Air  Minum (PDAM)  Tirta  Dharma  Kota  Pasuruan  Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation.
Artikel ini merupakan hasil penelitian yang dilakukan oleh  Dwi  Agustina  dan  tim  pada  tahun  2023,  fokus pada  prediksi  distribusi  air  oleh  Perusahaan  Daerah Air Minum (PDAM) Tirta Dharma di Kota Pasuruan. Dengan menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menyusun  prediksi  distribusi  air  bersih  yang  akurat untuk pelanggan di masa mendatang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur JST tertentu, seperti 4- 2-1,  memberikan  tingkat  akurasi  mencapai  100%, dengan  parameter  pembelajaran  seperti  learning  rate sebesar  0.1,  target  error  0.001,  dan  maksimum  epoch 1000.  Temuan  dari  penelitian  ini  memberikan pandangan  yang  sangat  berharga  dalam  perencanaan dan  manajemen  kebutuhan  air  bersih  di  Kota Pasuruan.  Informasi  prediksi  distribusi  air  untuk beberapa  tahun  ke  depan  memberikan  landasan  yang solid  bagi  pihak  PDAM  Tirta  Dharma  untuk mengoptimalkan  sumber  daya  dan  memastikan pasokan air yang memadai sesuai dengan pertumbuhan  populasi  dan  kebutuhan  masyarakat. Dengan menggunakan metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,  penelitian  ini  menggambarkan sebuah  pendekatan  yang  efektif  dalam  mengatasi kompleksitas  peramalan  distribusi  air,  memberikan kontribusi  positif  terhadap  pengelolaan  air  bersih  di tingkat local [16].
Berikutnya  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wiwin Windihastuty  pada  tahun  2023  berjudul  "Deteksi Angka Meteran Air dengan Membandingkan Algoritma  Backpropagation  dan  Single  Perceptron." Fokus utama penelitian ini adalah pada pengembangan metode deteksi angka meteran air dengan membandingkan dua algoritma utama, yaitu Backpropagation  dan  Single  Perceptron.  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  efektivitas dan  keunggulan  relatif  dari  kedua  algoritma  dalam mendeteksi  angka-angka  pada  meteran  air.  Dengan membandingkan  kinerja  algoritma  Backpropagation dan  Single  Perceptron,  penelitian  ini  memberikan kontribusi penting terhadap pemahaman teknik-teknik deteksi  dalam  konteks  meteran  air.  Dari  hasil pengujian,  maka  didapatkan variasi  parameter  terbaik dari  backpropagation.  Pengenalan  citra  angka  pada alat  pencatat  meter  air  dengan  metode  jaringan  saraf tiruan  backpropagation,  tingkat  akurasi  terbaik  yaitu 92% hasil uji coba dengan jumlah training 15x dengan ukuran  image  25x25  piksel.  Sehingga  penelitian  ini bisa  menjadi  bahan  rujukan  dalam  pengembangan metode  backpropagation  dalam  melakukan  prediksi kebutuhan  air  bersih  pada  penelitian  yang  dilakuakan [17].
Penelitian  terakhir  dan  Penelitian  terbaru  yang dilakukan oleh Wahyu Santoso dan timnya pada tahun 2023  membahas  prediksi  volume  sampah  di  Tempat Pemrosesan  Sampah  Akhir  (TPSA)  Banyuurip. Dengan  judul  "Prediksi  Volume  Sampah  di  TPSA Banyuurip  Menggunakan  Metode  Backpropagation Neural  Network,"  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengukur  dan  memprediksi  volume  sampah  di  masa mendatang.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  Backpropagation  Neural  Network,  sebuah teknik  yang  telah  terbukti  efektif  dalam  memodelkan dan  meramalkan  pola  kompleks  dalam  data  time series.  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. Penelitian ini berkontribusi dalam melakukan prediksi jumlah  kebutuhan  air  bersih  dimasa  mendatang dengan  melihat  langkah  penyelesaian  penelitian terkait prediksi volume sampah [18].
Dari  Penelitian  yang  dijadikan  sebagai  rujukan ditemukan  bahwa  metode  atau  teknik  jaringan  syaraf tiruan  dengan  algoritma  backpropagation  dapat memberikan  hasil  yang  akurat  dalam  memperkirakan permasalah yang komplek. Namun, penelitian ini akan fokus pada pengembangan dan pengujian model yang lebih  canggih  dengan  tujuan  meningkatkan  tingkat akurasi perkiraan.
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  pengembangan model jaringan syaraf tiruan yang mampu memproyeksikan  kebutuhan  air  bersih,  dengan mempertimbangkan  faktor-faktor  penting  seperti populasi,  curah  hujan,  penggunaan  air  domestik, kebutuhan  industri,  dan  variabel  lain  yang  dapat memengaruhi kebutuhan air bersih. Dengan menyatukan  berbagai  elemen  ini,  penelitian  ini bertujuan  untuk  memberikan  landasan  yang  kokoh bagi  peramalan  kebutuhan  air  bersih  di  masa  depan. Hasil  dari  pengembangan  model  ini  diharapkan dapat memberikan pandangan yang lebih akurat dan holistik terhadap  dinamika  kebutuhan  air,  memungkinkan pihak berkepentingan untuk merancang kebijakan dan strategi  pengelolaan  air  yang  lebih  efektif  dan berkelanjutan.

## 2. Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  alur  secara  ilmiah dalam  sebuah  penelitian  yang  akan  dilakukan  oleh peneliti  dalam  tahap  menemukan  data  hingga  proses pengolahan  data  dalam  menemukan  pencapaian  dari tujuan  awal  penelitian  [19].  Metodologi  penelitian juga  sebagai  syarat  dalam  sebuah  penelitian  sehingga penelitian tidak keluar dari tujuan awal atau jalur yang telah ditentukan terhadap pencapaian penelitian.
2.1. Alur Kerja Penelitian
Proses  penelitian  merupakan  suatu  diagram  yang membahas  tentang  ketergantungan  antara  satu  nilai
dengan  nilai  lainnya  yang  dianggap  perlu  untuk berpindah dari satu konsep ke konsep lainnya dengan tujuan  menyempurnakan  dinamika  situasi  dan  subjek implementasi  atau  melaksanakan  subjek  penelitian. [20].  Berikut  bentuk  dari  alur  kerja  penelitian  yang divisualisasikan dalam bentuk gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Alur Kerja Penlitian
2.2. Uraian Kerangka Kerja Penelitian
Uraian  dari  Gambar  1  diatas  akan  dijelaskan  secara terperinci dibawah ini:
1. Analisa Masalah
Analisa  masalah  merupakan  tahapan  paling  awal sebelum melakukan  sebuah penelitian,  dalam tahapan ini  akan  ditentukan  masalah  dan  solusi  dari permasalah  yang  ada  [21],  [22].  Masalah  yang ditemukan  adalah  terjadinya  lonjakan  penggunaan  air bersih  yang  singnifikan  sehingga  menyebabkan kekurangan  air  bersih  dalam  beberapa  hari,  yang menyebabkan  beberapa  wilayah  harus  mengalami kekurangan  pasokan  air  bersih.  Sehingga  dibutukan sebuah  prediksi  dalam  menentukan  kebutuhan  air bersih.
2. Mampelajari Literatur
Melalui  penelitian  yang  dilakukan  ini  pembelajaran literatur  diperoleh  berdasarkan  teori-teori  terkait dengan  jaringan  syaraf  tiruan,  matematika  dasar,  dan khususnya  estimasi  atau  peramalan  yang  berkaitan dengan  air  bersih  dan  jaringan  syaaf  tiruan. Sumbernya  berupa  buku,  majalah,  artikel,  jurnal  dan website  yang  berhubungan  dengan  jaringan  syaraf tiruan.
3. Mangumpulkan Data
Dalam  proses  terhadap  pengumpulan  sebuah  data yang berkaitan dengan  penelitian ini maka, data yang dikumpulkan  dan  nantinya  diproses  adalah  data  yang berkaitan  dengan  pemakaian  air  bersih  di  perusahaan daerah  air  minum  yang  ada  pada  masa  lalu  dengan rentang waktu 5 (lima) tahun terakhir.
4. Mengolah Data Dengan bantuan Algoritma Backpropagation
Setelah  data  5  (lima)  tahun  terakhir  dari  perusahaan air  minum  tersebut  didapatkan  selanjutnya  data  5 (lima)  tahun  tersebut  diolah  tersebut  menggunakan jarigan syaraf tiruan agoritma backpropagation.
5. Pengolahan Data
Menggunakan Software MATLAB
Pengolahan data pada tahap ini dibantu oleh salah satu Software  pengolahan  data  Neural  Network  yaitu MATLAB  yang  nantinya  data  hasil  dari  matlab  ini akan  diuji  ulang  dengan  pencarian  manual  sehingga didapati hasil yang valid.
6. Pengujian Hasil Pengolahan Data
Langkah  dalam  tahapan  ini  meliputi  setiap  pengujian secara  manual  menggunakan  persamaan  atau  rumus. Dimana  untuk  mencari  nilai  variabel  masukan dilakukan  proses  konversi  data  ke  dalam  bentuk matriks  atau  numerik  untuk  setiap  kriteria  masukan dan akan dibandingkan dengan pengujian menggunakan  software  MATLAB  untuk  jaringan saraf  tiruan  dan  akan  dibandingkan  dengan  prediksi. hasil  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  rumus. Langkah  terakhir  adalah  mengecek  dengan  software MATLAB  dan  membandingkan  dengan  rata-rata sistem.  Oleh  karena  itu,  kita  dapat  menarik kesimpulan  tentang  hasil  prediksi  yang  paling mendekati atau yang kesalahannya paling kecil.
7. Menarik Hasil dan Kesimpulan
Tahapan  ini  adalah  bagian  akhir  dari  penelitian  ini dimana hasil dari penelitian yang data mentah didapat dari  perusahaan  air  minum  diolah  menggunakan metode  jaringan  syaraf  tiruan  metode  backprpagation dan  menggunakan  bantuan  dari  software  matlab kemudian diambil, diuji dan disimpulkan berdasarkan proses  penelitian  yang  dilakukan  dari  proses  awal hingga diperoleh tercapaiannya hasil.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Data  diambil  dari  bulan  Januari  2018  sampai  bulan Desember  2022  untuk  memperkiraan  kebutuhan  air bersih  pada  bulan  Januari  2023,  dengan  melihat  3 input  diambil  PDAM  yang  terbagi  atas  3  wilayah. Data  Selama  60  bulan  ini  akan  manjadi  data  utama yang  akan  diolah,  data  tersebut  akan  dipisahkan menjadi  dua  bagian  utama  yaitu  40  data  digunakan sebagai  masukan  untuk  proses  pelatihan  atau pembelajaran data agar alogoritma bisa menyesuaikan dan  20  data  lainnya  akan  digunakan  untuk  mengecek
keakuratan  sistem  dalam  mengidentifikasi  data  lain yang masuk ke dalam mesin.
Dalam  proses  pengenalan  hingga  data  dapat  dikenali oleh  jaringan  dan  juga  perangkat  lunak,  maka  data tersebut  harus  diubah  menjadi  bentuk  raster  atau digital. Ketiga variabel yang mempengaruhi kebutuhan  air  minum  berbasis  PDAM  Kota  Padang terbagi  menjadi  tiga  wilayah  berupa  X1  (Utara),  X2 (Tengah) dan X3 (Selatan).
Hasil  keluaran  ( target )  yang  diinginkan  berupa perkiraan  kebutuhan  air  bersih  PDAM  Kota  Padang yang  terbagi  menjadi  2  pola,  yaitu  kebutuhan  air bersih  turun  (0)  dengan  jumlah  total  lebih  kecil  dari jumlah  total  bulan  sebelumnya  dan  kebutuhan  air bersih  naik  (1)  dengan  jumlah  total  lebih  besar  dari jumlah total bulan sebelumnya. Pada pola (0) taksiran antara  0,001  sampai  dengan  0,499  dan  pola  (1) taksiran antara 0,500 sampai dengan 1,000.
Data  kebutuhan  air  bersih  yang  akan  disertakan sebagai  data  yang  akan  dilatihkan  dapat  dilihat  pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Kebutuhan Air Bersih
No Data Input Pelatihan Target X1 X2 X3 1 755948 306659 369130 1 2 777861 322510 383105 1 3 731679 314721 362526 0 4 742041 311619 358417 1 5 772499 332851 378822 1 6 762562 320403 378876 0
7 781423 328343 390042 1
8 793181 329177 390792 1 9 743883 322873 380840 0 10 784741 347045 404385 1 11 743439 328329 384347 0 12 755898 319645 412713 1 13 814016 334989 414680 1 14 781664 334964 404064 0
15 797409 319415 391199 0 16 806004 352829 426049 1 17 814040 348773 419829 0 18 854946 362515 457775 1 19 816147 353195 443731 0 20 807488 367243 449297 1 21 770731 356814 421204 0 22 620249 375365 421742 0
23 373589 282912 353809 0
24 527574 311050 380523 1
25 644193 347363 421283 1 26 603626 342545 402930 0 27 612243 334566 386915 0 28 687456 357081 423797 1 29 664992 354009 421905 0 30 704357 373305 446643 1 31 721647 366863 457516 1 32 681006 348677 455849 0 33 692963 391065 445249 1 34 692159 354816 429152 0 35 713007 366016 445182 1 36 705885 364506 428355 0 37 712738 376281 443830 1 38 723974 380952 444481 1 39 676480 346626 404336 0 40 752372 398846 463944 1
Dalam algoritma backpropagation dengan menggunakan  fungsi  pengaktifan  sigmoid,  rentang data yang dihasilkan berkisar antara 0 hingga 1. Oleh karena  itu,  diperlukan  tahap  transformasi  pada  data masukan  sebelumnya  untuk  memastikan  bahwa  data berada  dalam  rentang  yang  sesuai.  Setelah  melalui proses  transformasi,  data  hasil  konversi  akan dipresentasikan secara terperinci pada Tabel 2. Tahap ini  menjadi  kritis  dalam  memastikan  kesesuaian  dan interpretabilitas  data  yang  dihasilkan  oleh  algoritma, memungkinkan  pemahaman  yang  lebih  baik  terkait dengan  dampak  fungsi  pengaktifan  sigmoid  pada proses backpropagation.
Tabel 2. Hasil Transformasi Data
No Data Input Pelatihan Target X1 X2 X3 1 0,220577 0,761549 0,133211 1 2 0,240122 0,792195 0,155379 1 3 0,211342 0,727609 0,144485 0 4 0,205595 0,742100 0,140147 1 5 0,234132 0,784696 0,169841 1 6 0,234207 0,770799 0,152432 0 7 0,249823 0,797177 0,163536 1 8 0,250872 0,813621 0,164702 1 9 0,236954 0,744676 0,155886 0 10 0,269882 0,801817 0,189691 1 11 0,241859 0,744055 0,163517 0 12 0,281529 0,761480 0,151372 1 13 0,284280 0,842759 0,172831 1 14 0,269433 0,797514 0,172796 0
15 0,251441 0,819533 0,151050 0 16 0,300180 0,831554 0,197780 1 17 0,291481 0,842792 0,192108 0 18 0,344549 0,900000 0,211326 1 19 0,324908 0,845739 0,198292 0 20 0,332692 0,833629 0,217938 1 21 0,293404 0,782224 0,203353 0 22 0,294156 0,571772 0,229297 0 23 0,199151 0,226813 0,100000 0 24 0,236511 0,442164 0,139352 1 25 0,293514 0,605258 0,190136 1 26 0,267847 0,548524 0,183398 0 27 0,245450 0,560575 0,172239 0 28 0,297030 0,665762 0,203727 1 29 0,294384 0,634346 0,199430 0 30 0,328981 0,689399 0,226416 1 31 0,344187 0,713579 0,217407 1 32 0,341856 0,656742 0,191974 0 33 0,327031 0,673464 0,251254 1 34 0,304519 0,672339 0,200559 0 35 0,326938 0,701496 0,216222 1 36 0,303405 0,691535 0,214111 0 37 0,325047 0,701120 0,230578 1 38 0,325957 0,716833 0,237111 1 39 0,269814 0,650412 0,189105 0 40 0,353177 0,756548 0,262136 1
Pada  perkiraan  kebutuhan  air  bersih  menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan algoritma backpropagation ini, nilai rata – rata dari setiap jumlah kebutuhan  air  bersih  berdasarkan  3  wilayah  yang sering  muncul  tersebut  dijadikan  sebagai  nilai  input (X1,X2,X3)  dalam  menguji  pembelajaran  untuk pengkoreksian kesalahan ( error correcting ).
Berdasarkan n hasil uji perkiraan kebutuhan air bersih yang  telah  dilakukan,  dari  hasil  proses  pelatihan, bahwa  iterasi  dihentikan  pada  epoch  yang  sesuai  dari arsitektur  jaringan  yang  digunakan  dan  dapat  dilihat iterasi dihentikan sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Proses Pelatihan Arsitektur Jaringan 3-9-1 3-10-1 3-11-1 3-12-1 3-13-1 Epoch 838 714 2364 1073 1091 MSE/E rror 0.099879 8/0.1 0.099867 3/0.1 0.099999 6/0.1 0.099942 3/0.1 0.099964 9/0.1 Gradie nt 0.021846 1 0.020987 8 0.012755 7 0.017083 2 0.012090 7
Dapat  juga  disimpulkan  keakurasian  dan  tingkat errornya dengan kebutuhan air bersih pada bulan yang
akan  diprediksi  yaitu  bulan  Januari  2023,  di  mana kebutuhan  air  bersih  bulan  Januari  2023  adalah sebagai berikut.
Tabel 4. Kebutuhan Air Bersih Bulan Januari 2023
No. Wilayah Jumlah 1. Wilayah Utara 526384 2. Wilayah Pusat 826718 3. Wilayah Selatan 438210
Pada  hasil  uji  jaringan  saraf  tiruan  menggunakan arsitektur  3-9-1  dengan  40  data  pelatihan  terlihat bahwa  data  ke-40  menunjukkan  hasil  prediksi  yang sangat  baik  yaitu  1,00  dengan  tingkat  error  hanya 0.00, dan 20 data pengujian terlihat bahwa data ke-14 menunjukkan  hasil  prediksi  yang  sangat  baik  yaitu 0.92 dengan tingkat error hanya 0.08. Data ke-40 pada tahap  pelatihan  menunjukkan  data  bulan  april  2021, dan  data  ke-14  pada  tahap  pengujian  menunjukkan data  bulan  Juni  2022  pengujian  datanya  adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Kebutuhan Air Bersih Bulan April 2021
No. Wilayah Jumlah 1. Wilayah Utara 498196 2. Wilayah Pusat 749928 3. Wilayah Selatan 417658 Tabel 6. Kebutuhan Air Bersih Bulan April 2022 No. Wilayah Jumlah 1. Wilayah Utara 550903 2. Wilayah Pusat 859208 3. Wilayah Selatan 471023
Dari  perbandingan  tabel  4  dengan  tabel  5  terlihat bahwa  perkiraan  untuk  kebutuhan  air  bersih  bulan Januari  2023  lebih  besar  dari  kebutuhan  air  bersih pada  bulan  April  2021  dan  tabel  4  dengan  tabel  6 terlihat  bahwa  perkiraan  untuk  kebutuhan  air  bersih bulan  Januari  2023  lebih  kecil  dari  kebutuhan  air bersih pada bulan Juni 2022.

## 4.   Kesimpulan
Setelah melakukan implementasi dan pengujian, dapat disimpulkan  bahwa  arsitektur  jaringan  yang  paling sesuai digunakan untuk memperkirakan kebutuhan air bersih  yang  optimal  dengan  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan algoritma backpropagation menggunakan  arsitektur  3  -9-1  dengan  40  data  latih. didapatkan data ke 40 memberikan hasil prediksi yang sangat baik yaitu 1,00 dengan tingkat kesalahan hanya 0,00,  dan  data  uji  ke  20  menunjukkan  data  ke  14 memberikan  hasil  prediksi  sangat  baik  yaitu  0,92 dengan tingkat kesalahan hanya 0,08. Hasil penelitian dari data pelatihan dan pengujian menunjukkan bahwa ketiga wilayah tersebut tidak selalu memberikan hasil yang baik. Memang jumlah kebutuhan garam di setiap daerah selalu berbeda-beda.

## Ucapan Terimakasih
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar- besarnya  kepada  Universitas  Adzkia  yang  telah memberikan  dukungannya  kepada  kami  baik  berupa materil  dan  non  materil  sehingga  penelitian  ini  dapat terlaksana  sehingga  diperoleh  hasil  yang  sesuai dengan tujuan peneliti dengan nomor Sk:149/Uadz.1.2/PT/2023.

## Daftar Rujukan
[1] B.  Satria,  “Prediksi  Volume  Penggunaan  Air  PDAM Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  674–684,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i3.575.
[2] Bahar  and  S.  A.  Yahya,  “Penerapan  Algoritma Backpropagation Untuk Prediksi Kebutuhan Air Bersih pada PDAM Intan Banjar,” Progresif J. Ilm. Komput. , vol. 15, no. 1, p. 51, 2019, doi: 10.35889/progresif.v15i1.326.
[3] W. G. S. Parwita and N. P. P. Sukraeni, “Peramalan Jumlah Kunjungan  Wisatawan  Mancanegara  Ke  Bali  dengan Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation,” J.  Sains  Komput. Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  507–517,  2022,  doi:  10.30645/j- sakti.v6i1.464.
[4] A.  E.  Syaputra,  “Akumulasi  Metode  Monte  Carlo  dalam Memperkirakan  Tingkat  Penjualan  Keripik  Sanjai,” J. Inform.  Ekon.  Bisnis ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  209–216,  2023,  doi: 10.37034/infeb.v5i1.222.
[5] A.  E.  Syaputra  and  Y.  S.  Eirlangga,  “Prediksi  Tingkat Kunjungan  Pasien  dengan  Menggunakan  Metode  Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 2, pp. 1–5, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i2.202.
[6] M.  Toriq,  A.  E.  Syaputra,  and  Y.  S.  Eirlangga,  “Model Simulasi  untuk  Memperkirakan  Tingkat  Penjualan  Garam Menggunakan Metode Monte Carlo,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 4, no. 4, pp. 242–246, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i4.244.
[7] T. Hardoyo and E. H. P. Eko, “Klasifikasi Usaha Mikro Kecil Menengah Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Backpropagation,” KONSTELASI  Konvergensi  Teknol.  dan Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  111–123,  2022,  doi: 10.24002/konstelasi.v2i1.5625.
[8] B.  S.  Laili,  D.  T.  Utomo,  and  D.  Wijanarko,  “Implementasi Metode Backpropagation Neural Network Dalam
Memprediksi  Hasil  Produksi  Kedelai,” J.  Teknol.  Inf.  dan Terap. , vol. 10, no. 1, pp. 1–6, 2023, doi: 10.25047/jtit.v10i1.145.
[9] Supriyanto,  Sunardi,  and  I.  Riadi,  “PENGARUH  NILAI HIDDEN  LAYER  DAN  LEARNING  RATE  TERHADAP KECEPATAN PELATIHAN JARINGAN SYARAF TIRUAN  BACKPROPAGATION,” JIKO  (Jurnal  Inform. dan  Komputer) ,  vol.  6,  no.  1,  p.  27,  2022,  doi: 10.26798/jiko.v6i1.508.
[10]  I. I. Ridho, C. F. Ramadhani, and A. P. Windarto, “Penerapan Artificial  Neural  Network  dengan  Metode  Backpropagation Dalam  Memprediksi  Harga  Saham  (Kasus:  PT.  Bank  BCA, Tbk),” J.  Ris.  Sist.  Inf.  Dan  Tek.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp. 295–303, 2022, doi: 10.30645/jurasik.v8i1.612.
[11]  R.  Setiana,  R.  A.  Siregar,  F.  Husaini,  and  A.  P.  Windarto, “Analisis  Metode  Backpropagation  Dalam  Memprediksi Jumlah  Produksi  Daging  Kambing  di  Indonesia,” J. Informatics,  Electr.  Electron.  Eng. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  113– 123, 2023, doi: 10.47065/jieee.v2i4.1177.
[12]  N.  Afrida,  S.  Ramadani,  and  I.  Ambarita,  “Prediksi Pemakaian  Air  Menggunakan  Metode  Backpropagation (Studi  Kasus  Pdam  Tirta  Wampu),” BIMASATI  (Bulletin Multi-Disciplinary Sci. Appl. Technol. , vol. 1, no. 3, pp. 105– 110,  2022,  [Online].  Available:  http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/bimasati/article/view/1571
[13]  K. F. Irnanda, A. P. Windarto, and I. S. Damanik, “Optimasi Particle  Swarm  Optimization  Pada  Peningkatan  Prediksi dengan  Metode  Backpropagation  Menggunakan  Software RapidMiner,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 1, p. 122, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i1.3836.
[14]  F.  Rohman,  M.  S.  Al  Amin,  and  Emidiana,  “Prediksi Beban Listrik Dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation,” J. Surya Energy , vol. 5, no. 2, pp. 55–60, 2022, doi: 10.32502/jse.v5i2.3092.
[15]  A. M. Indrawan and A. Pandu Kusuma, “Analisis Algoritma Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dengan  Metode  Backpropagation Dalam  Mendeteksi  Keahlian  Mahasiswa  Program  Studi Teknik  Informatika  Universitas  Islam  Balitar,” J.  Mnemon. , vol.
5, no. 1, pp. 9–13, 2021,
doi:
10.36040/mnemonic.v5i1.4272.
[16]  D.  Agustina,  M.  Hafiyusholeh,  A.  Fanani,  and  D.  Prasetijo, “Prediksi  Distribusi  Air  Perusahaan  Daerah  Air  Minum (PDAM) Tirta Dharma Kota Pasuruan Menggunakan Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation,” Process.  J.  Imiah Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Sist. Komput. , vol. 18, no. 1, pp. 8–16, 2023, doi: 10.33998/processor.2023.18.1.697.
[17]  W.  Windihastuty,  R.  Wulandari,  and  Mulyati,  “DETEKSI ANGKA  METER  AIR  DENGAN  MEMBANDINGKAN ALGORITMA  BACKPROPAGATION  DAN  SINGLE PERCEPTION,” Sebatik ,  vol.  27,  no.  1,  pp.  103–111,  2023, doi: 10.46984/sebatik.v27i1.2294.
[18]  W.  Santoso,  Maimunah,  and  P.  Sukmasetya,  “Prediksi Volume  Sampah  di  TPSA  Banyuurip  Menggunakan  Metode Backpropagation  Neural  Network,” J.  Media  Inform. Budidarma ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  464–472,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i1.5499.
[19]  A.  E.  Syaputra  and  Y.  S.  Eirlangga,  “Implentasi  Metode Simple Additive Weighting dalam Memberikan Rekomendasi  Smartphone  Terbaik  Kepada  Pelanggan,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 5, no. 2, pp. 103–109, 2023, doi: 10.37034/jsisfotek.v5i1.215.
[20]  A.  E.  Syaputra,  “Implementasi  Metode  SAW  dalam Menunjang  Pengambilan  Keputusan  Penerimaan  Tenaga Kependidikan  Baru,” J.  Sist.  Inf.  DAN  Teknol.  Inf. ,  vol.  12, no. 1, pp. 65–76, 2023, doi: 10.36774/jusiti.v12i1.1280.
[21]  R.  Firdaus,  H.  Mukhtar,  and  Awaluddin,  “Prediksi  Indeks Harga Produsen Pertanian Karet Di Indonesia Menggunakan Metode  LSTM,” J.  Fasilkom ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  1–6,  2023, doi: 10.37859/jf.v13i01.4851.
[22]  Sunanto,  R.  M.  Taufiq,  and  R.  Febri,  “Implementasi  Logika Fuzzy  Inferensi  Tsukamoto  Pada  Preventive  dan  Predictive Maintenance  Sluge  Separator  Berbasis  Smart  Meter,” J. Fasilkom ,  vol.  13,  no.  01,  pp.  81–87,  2023,  doi: 10.37859/jf.v13i01.5359.