## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 2, Tahun 2023, pp. 317-326 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i2.47800

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received June 06, 2022 Revised June11,2022 Accepted April 23,202 Available online July25, 2023
Kata Kunci: Artificial Neural Network, Convolutional Neural Network, Distribusi Air
Keywords: Artificial Neural Network, Convolutional Neural Network, Water Distributio
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 20223 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
Perbandingan  Metode Artificial    Neural    Network dan Convolutional Neural  Network untuk  Memprediksi  Jumlah Distribusi  Air  di PDAM Kota Denpasar
I Putu Agung Bayupati 1 *, Anak Agung Ayu Sintya Dewi 2 * , Ni Kadek Ayu Wirdiani 3
1,2,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Udayana, Badung, Bali, Indonesia

## A B S T R A K
Kelangsungan  hidup  di  dunia  pasti  tidak  akan  bisa  terlepas  dari penggunaan  air.  Seiring  dengan  berkembangnya  zaman  tentu  akan diikuti  dengan  bertambahnya  jumlah  penduduk  yang  juga  akan berdampak terhadap meningkatnya kebutuhan air bersih, salah satunya di  Kota  Denpasar.  PDAM  merupakan  salah  satu  instansi  yang  melayani ketersediaan  air  bersih.  Tujuan  diadakannya  penelitian  ini  untuk melakukan  peramalan  terhadap  jumlah  distribusi  air  di  PDAM  Kota Denpasar  dengan  membandingkan  metode  ANN  (Artificial  Neural Network)  serta  CNN  (    Neural  Network)  yang  juga  melibatkan  proses seleksi  fitur  menggunakan  metode  SFS  (Sequential  Forward  Selection). Pendekatan  kuantitatif  digunakan  untuk  melakukan  proses  peramalan terhadap  jumlah  distribusi  air  (Y)  dengan  melibatkan  fitur  jumlah produksi (X1), kebocoran (X2), pembelian (X3), dan pelanggan air (x4). Hasil  seleksi  fitur  dengan  metode  SFS  menujukkan  bahwa  jumlah produksi  air  (X1)  dan  kebocoran  air  (X2)  dengan  tingkat  kesalahan sebesar 0.031069 tepat digunakan untuk membentuk model peramalan jumlah distribusi air dengan metode ANN yang menghasilkan nilai MSE dan MAPE berturut-turut sebesar 0.040 serta 2.02%. Berdasarkan hasil yang  diperoleh,  model  yang  dikembangkan  termasuk  model  peramalan yang  sangat  baik,  sehingga  tepat  digunakan  untuk  melakukan  proses peramalan jumlah distribusi air .

## A B S T R A C T
One  of  the  most  essential  part  in  human’s  life  sustainability  is  the  existence  of  water.  The  population  of  human  is gradually increasing time to time that it will affect the demand of clean water, as one of the case happens in Denpasar city. PDAM (Perusahaan Daerah Air Minum) is one of the institution that provides the distribution and accessibility for clean  water.  The  purpose  of  this  study  is  to  forecast  the  amount  of  water  distribution  in  PDAM  Denpasar  City  by comparing the ANN (Artificial Neural Network) method with CNN (Convolutional Neural Network) which also involves a feature  selection  process  using  the  SFS  (Sequential  Forward  Selection)  method.  A  quantitative  approach  is  used  to forecast the amount of water distribution (Y) by involving the features of the amount of  water production (X1), water leakage (X2), water purchases (X3), and water customers (x4). The results of feature selection using the SFS method show that the amount of water production (X1) and water leakage (X2) with an error rate of 0.031069 is accurate to form a forecasting model for the amount of water distribution using the ANN method which produces MSE and MAPE values  of 0.040 and 2.02% respectively. Based on the results obtained, the developed model includes a very good forecasting model, so it is appropriated to use the process of forecasting the amount of water distribution.

## 1. PENDAHULUAN
Air  merupakan  kebutuhan  dasar  bagi  kelangsungan  hidup  manusia.  Air  bersih  digunakan oleh  penduduk    untuk    menunjang    berbagai    kegiatan    sehari-hari    dalam    lingkungan    masyarakat ( Kurniawan    et  al.,  2021;  Lestari  et  al.,  2021) .  Salah  satu  cara  untuk  mendapatkan  air  bersih  adalah melalui layanan yang disediakan oleh pemerintah, yaitu PDAM (Perusahaan Daerah Air Minum). Jumlah distribusi air di PDAM Kota  Denpasar  pada  Desember  2020  telah  mencapai  3.139.097  liter  dengan jumlah  pelanggan  sebanyak 88.820  unit.  Terhitung  pada  tahun  2020  penduduk  di  Kota  Denpasar telah  mencapai  725.314  jiwa berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi Bali.    Seiring    dengan    berjalannya  waktu,      tidak      menutup      kemungkinan      terjadinya      peningkatan
jumlah   penduduk   yang   tentunya   akan berdampak  terhadap  meningkatnya  jumlah  pelanggan  di PDAM  Kota  Denpasar.  Oleh  karena  itu,  untuk mengetahui  jumlah  kebutuhan  air  bersih  di  masa mendatang    maka    dapat    dilakukan    proses    peramalan.  Seiring    dengan    meningkatnya    jumlah pelanggan,  tentu  pihak  PDAM  harus  mampu  untuk  memenuhi kebutuhan air   bersih  yang  dibutuhkan oleh  para   pelanggannya.  Oleh  sebab  itu,  diperlukan  proses peramalan  mengenai  jumlah  distribusi air    yang    akan    disalurkan    ke    depannya.    Proses    peramalan    ini  bertujuan      untuk      memberikan gambaran   kepada   pihak   PDAM   guna   mengambil   keputusan   di   masa mendatang berdasarkan hasil peramalan  yang  diperoleh.  Proses  peramalan  dilakukan  dengan  melibatkan  data    historis    yang    sudah ada  dari  tahun  sebelumnya (Rachman,  2018;  Sagheer  &  Kotb,  2019) .  Salah  satu metode  peramalan yang  kini  populer  digunakan  adalah neural  network seperti  ANN  ( Artificial  Neural Network ) dan CNN ( Convolutional  Neural  Network ). Neural  network bekerja  seperti  jaringan  saraf  manusia  dan  mampu mengolah informasi untuk menghasilkan output yang diharapkan (Abiodun et al., 2018; Xu et al.,  2020) . Berdasarkan  penelitian  terdahulu  mengenai  peramalan  jumlah  distribusi  air  menggunakan metode ANFIS    ( Adaptive    Neuro    Fuzzy    Inference    System ) (Oktafiansyah    &    Uperiati,    2021) masih    terdapat kekurangan, di  mana variabel data yang diteliti masih  bersifat individu tanpa melibatkan variabel terkait lainnya.    Oleh    karena    itu,    dalam    penelitian    ini    dikembangkan    kembali    model    analisis    dengan melibatkan variabel  independen  (X)  untuk  memprediksi  variabel  dependen  (Y).  Variabel  independen (X)    dipilih  melalui  proses  seleksi  fitur  dengan  metode  SFS  (Sequential  Forward  Selection).  Variabel terpilih kemudian diolah  dengan  metode  ANN  dan  CNN  yang  nantinya  hasil  yang  diperoleh  akan dibandingkan  untuk menentukan metode peramalan mana yang terbaik digunakan untuk memprediksi jumlah distribusi  air  di  masa  mendatang. Kombinasi       metode      seleksi       fitur       SFS       dengan  neural networkini    diharapkan    mampu memaksimalkan   kinerja   dari   model   peramalan   yang   dibentuk, sehingga   dapat   menghasilkan   nilai peramalan yang akurat. Metode SFS telah banyak digunakan untuk menentukan  kombinasi  antarvariabel  yang    memiliki    hubungan    kuat    untuk    meminimalisir dilibatkannya  variabel  independen  yang  minim kaitannya dengan variabel dependen (Martín-Vázquez et  al.,  2018;  Shafiee  et  al.,  2021) .  Beragam  masalah  peramalan  di  berbagai  bidang  juga  sudah  banyak diselesaikan dengan melibatkan metode ANN (Attoue et al., 2018; Ozoegwu, 2019; Toğa et al., 2021)serta CNN  (Huang  et  al.,  2020;  Pan  &  Zhou,  2020; Yazici  et  al.,  2022) . Keuntungan   dari   metode   ANN   yaitu dapat  mengolah  data  linier  maupun  non  linier,  memiliki kemampuan   untuk   mengenali   interaksi yang      terjadi      antara      variabel      yang      diteliti,      serta      mampu  memecahkan    masalah    yang    sulit dilakukan  dengan  menggunakan  metode  peramalan  tradisional (Bhakti, 2019;  Trach  et  al.,  2021) . Metode  peramalan CNN sendiri memiliki  keuntungan  untuk  mengekstrak  fitur secara  otomatis  selama proses  pembentukan  model  sehingga  dapat  mempersingkat  waktu  selama  proses berlangsung ( Pan  & Zhou,  2020;  Zhao  et  al.,  2019) . Hasil  peramalan  dengan  ANN  mampu  menghasilkan model  yang dapat  memecahkan  masalah  dengan  nilai  MPE  ( Mean  Percentage  Error )  sebesar  5.67% (Ozoegwu, 2019) .  Untuk  pemecahan  masalah  peramalan  dengan  metode  CNN  mampu  menghasilkan  nilai  MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar 2.21% (Yazici et al., 2022) . Berdasarkan kajian tersebut, maka kemudian  metode  SFS,  ANN,  serta  CNN  dapat  diterapkan  pada  kasus  peramalan  jumlah  distribusi air.  Implementasi  kombinasi  metode  yang  digunakan  pada  penelitianinimenjadi  keterbaharuan  yang dapat  memberikan  perbedaan  dari  kajian  sebelumnya (Oktafiansyah  &  Uperiati,  2021) yang  hanya memaparkankinerja  dari  satu  metode  yang  masih  sederhana  tanpa  melibatkan  keberadaan  variabel independen.  Selain  itu,  akurasi  hasil  peramalan  yang  dicantumkan  kajian  terdahulu  hanya  berupa nilai RMSE sebesar 0.07991 yang tentunya kurang bisa dipahami oleh khalayak umum. Dengan minimnya kajian  mengenai  peramalan  jumlah  distribusi  air,  tentu  diperlukan  kembali  pembaharuan  mengenai kajian  terkait  sebagai    pembanding    dengan    mengembangkan    model    analisis    dari    penelitian    yang sebelumnya. Tujuan dilakukan  penelitian  ini  yaitu  untuk  memprediksi  jumlah  distribusi  air  di  PDAM Kota    Denpasar    dengan  membandingkan      metode      peramalan      ANN      dengan      CNN      berdasarkan metode      seleksi      fitur      SFS.      Nilai  peramalan    yang    diperoleh    diharapkan    mampu    memberikan gambaran   bagi  pihak  PDAM  Kota  Denpasar dalam   mempertimbangkan    jumlah   air     yang    akan didistribusikan   kepada   para   pelanggan   di   masa

## 2. METODE
Penelitian ini menerapkan pendekatan kuantitatif yang melibatkan perhitungan matematis. Data penelitian  didapat  dari  PDAM  Kota  Denpasar  yang  bersifat  bulanan  sejak  Bulan  Januari  2015  hingga Desember 2020 berjumlah 72 baris data. Variabel data penelitian yang diperoleh yaitu jumlah produksi air  (X1),  kebocoran  air  (X2),  pembelian  air  (X3),  pelanggan  air  (X4),  dan  distribusi  air  (Y).  Satuan  yang digunakan untuk jumlah distribusi, produksi, kebocoran, dan pembelian air adalah kubik (m 3 ) . Sementara
itu untuk jumlah pelanggan memiliki satuan unit. Proses peramalan jumlah distribusi air pada penelitian ini digambarkan melalui model analisis yang dapat dilihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Model Analisis Peramalan Jumlah Distribusi Air
Gambar  1 merupakan  model  analisis  dalam  melakukan  proses  peramalan  jumlah  distribusi  air yang  tentunya  melalui  berbagai  tahapan.  Proses  dimulai  dari  melakukan  pengumpulan  data  yang kemudian diperoleh lima variabel penelitian, yaitu jumlah distribusi, produksi, kebocoran, pembelian, dan pelanggan  air  .  Data  penelitan  yang  diperoleh  kemudian  dibagi  menjadi  data training dan  data testing . Data training yang  digunakan  yaitu  dari  Bulan  Januari  2015  hingga  Desember  2019  sebanyak  60  baris data. Data testing yang digunakan yaitu dari Bulan Januari 2020 hingga Desember 2020 sebanyak 12 baris data. Proses yang dilakukan selanjutnya adalah melakukan normalisasi data menggunakan metode Min- Max Normalization. Data training kemudian melalui tahap seleksi fitur menggunakan metode SFS untuk selanjutnya melalui tahap training model dengan pengujian menggunakan metode ANN serta CNN. Model yang  didapat  kemudian  digunakan  untuk  melakukan  proses  peramalan  jumlah  distribusi  air.  Hasil peramalan yang diperoleh kemudian didenormalisasi untuk mengembalikan nilai jumlah distribusi air ke dalam  rentang  semula.  Proses  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  mengukur  tingkat  akurasi  model peramalan dengan MSE dan MAPE guna mengetahui model peramalan jumlah distribusi air terbaik dan akurat.  Proses  terakhir  yang  dilakukan  adalah  visualisasi  data  hasil  peramalan  berdasarkan  metode peramalan jumlah distribusi air terbaik.

## Min-Max Normalization
Proses  normalisasi  data  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Min-Max.  Proses  normalisasi data ditujukan untuk mengubah rentang nilai setiap variabel data penelitian agar berada pada skala atau rentang nilai 0 hingga 1. Persamaan dari Min-Max Normalization dapat dilihat pada Persamaan 1.
𝑣 ′ = 𝑣 − 𝑚𝑖𝑛 𝐴 𝑚𝑎𝑥 𝐴 − 𝑚𝑖𝑛 𝐴 (𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒. 𝑚𝑎𝑥 − 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒. 𝑚𝑖𝑛) + 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒. 𝑚𝑖𝑛 (1)
Persamaan 1 merupakan formula yang digunakan untuk mengubah rentang nilai aktual menjadi skala  0  hingga  1.  Variabel  v’  merupakan  nilai  setelah  dilakukannya  proses  normalisasi.  Proses kalkulasinya yaitu nilai aktual (v) dikurangi dengan nilai terendah (min A ) pada variabel penelitian yang dimaksud lalu dibagi dengan selisih nilai antara nilai tertinggi (max A ) dengan nilai terendah (min A ) pada variabel penelitian yang dimaksud. Hasil tersebut kemudian dikalikan dengan selisih skala tertinggi yaitu bernilai 1 (range.max) dikurangi skala terendah yaitu bernilai 0 (range.min). Proses terakhir yaitu hasil tersebut kemudian dijumlahkan dengan nilai 0 (range.min) (Altan et al., 2019; Zhu et al., 2020) . Hasil dari proses peramalan yang masih berada pada rentang nilai 0 hingga 1, nantinya akan dikembalikan ke dalam rentang  nilai  semula.  Proses  mengubah  nilai  ke  dalam  rentang  semula  dikenal  dengan  proses denormalisasi data. Proses denormalisasi data dilakukan dengan mengikuti formula pada Persamaan 2.
𝑣 = 𝑣 ′ ∗ (𝑚𝑎𝑥 𝑣 − 𝑚𝑖𝑛 𝑣 ) + 𝑚𝑖𝑛 𝑣 (2)
Persamaan  2  merupakan  formula  yang  digunakan  untuk  mengubah  rentang  nilai  normalisasi  0 hingga  1  kembali  menjadi  ke  rentang  nilai  semula.  Proses  perhitungan  yang  dilakukan  yaitu  perkalian antara  nilai  hasil  peramalan  dengan  nilai  selisih  nilai  aktual  tertinggi  (max v )  dikurangi  nilai  aktual terendah  (min v ).  Hasil  tersebut  kemudian  dikurangi  dengan  nilai  data  aktual  terendah  (min v )  untuk mengembalikan nilai hasil peramalan ke dalam rentang semula (Priliani et al., 2018) .
SFS (Sequential Forward Selection) Metode  seleksi  fitur  yang  digunakan  adalah  SFS  ( Sequential  Forward  Selection ).  Kombinasi  fitur dengan  tingkat  kesalahan  terendah  nantinya  digunakan  sebagai  prediktor  pada  proses training model. Algoritma dari metode SFS dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Algoritma Sequential Forward Selection
Algoritma SFS (Sequential Forward Selection)
1 Y ← {}; F ← features 2 while size ( F ) > 0
3 f = argmin f ∈ F [J(Y + f)] 4 Y ← Y + f 5 F ← F − f
Tabel  1 merupakan  algoritma  dari  metode  seleksi  fitur  SFS  (Sequential  Forward  Selection). Pemodelan dimulai dari nol fitur yang kemudian secara bertahap ditambahkan satu fitur sampai jumlah fitur terakhir terpenuhi. Setiap iterasi yang terjadi merupakan lanjutan dari kombinasi fitur sebelumnya dengan tingkat kesalahan terendah (Castangia et al., 2021) .

## ANN (Artificial Neural Network)
ANN (Artificial Neural Network) atau JST (Jaringan Saraf Tiruan) merupakan sistem yang serupa dengan  jaringan  saraf  manusia  untuk  mengolah  informasi  agar  menghasilkan output yang  diinginkan (Freire  et  al.,  2019) .    ANN  merupakan  model  nonlinier  sehingga  dapat  menghasilkan  solusi  yang  lebih realistis untuk membantu mengatasi masalah di kehidupan nyata (Güven & Şimşir, 2020) . ANN termasuk ke  dalam  bagian  dari artificial  intelligence ,  yang  di  mana  topologi  paling  umum  dari  ANN  yaitu  MLP ( Multilayer Perceptron ). MLP disusun atas beberapa layer diantaranya yaitu input layer , hidden layer , dan output layer. Pada setiap layer tersusun atas nodes yang saling dihubungkan oleh weight.
Gambar 2. Arsitektur Umum ANN (Multilayer Perceptron)
Gambar 2 merupakan gambaran dari arsitektur umum metode ANN (Artificial Neural Network) yang terdiri dari atas tiga layer . Input layer merupakan lapisan yang digunakan sebagai masukan informasi pada jaringan. Setiap layer dihubungkan oleh weight atau himpunan bobot. Weight diperoleh selama proses training model yang nilainya selalu berubah. Hidden layer ini bisa berjumlah lebih dari satu. Setelah melalui hidden  layer, informasi  kemudian  diteruskan  menuju output  layer sebagai  tempat  keluaran  informasi (Suryadibrata & Chandra, 2020) .
CNN (Convolutional Neural Network) CNN (Convolutional Neural Network) merupakan perkembangan lebih lanjut dari MLP (Multilayer Perceptron).  Secara  umum  terdapat  dua  buah layer pada  CNN,  yaitu feature  extraction  layer dan fully
connected layer (Agga et al., 2021) . Feature extraction layer terletak setelah input layer . Feature extraction layer disusun  oleh  dua  jenis layer ,  yaitu convolutional  layer dan pooling  layer (Yan  et  al.,  2021) .  Dalam berbagai  penelitian,  metode  CNN  banyak  digunakan  untuk  mengolah  data  berupa  citra  atau  gambar menggunakan  2D convolutional  layer .  Di  samping  itu,  metode  CNN  juga  bisa  digunakan  untuk  mengolah data berupa vektor seperti sinyal serta data time series menggunakan 1D convolutional layer (Syarifudin et al., 2021) .
Gambar 3. Arsitektur Umum CNN 1D
Gambar 3 merupakan gambaran dari arsitektur umum CNN (Convolutional Neural Network) 1D yang  terdiri  dari  beberapa layer . Input  layer merupakan  lapisan  yang  digunakan  sebagai  masukan  dari informasi  yang  akan  diolah.  Pada convolutional  layer diterapkan filter pada  fitur  yang  dimasukkan  untuk membentuk feature map. Pooling layer kemudian digunakan untuk mengurangi dimensi dari feature map yang dihasilkan. Flatten layer digunakan untuk mengubah feature map menjadi 1D vektor yang kemudian diteruskan  pada fully  connected  layer . Fully  connected  layer menggunakan  MLP  untuk  mengolah  data sehingga didapat hasil yang diinginkan.
MSE (Mean Squared Error) MSE (Mean Squared Error) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat  kesalahan  model  peramalan  yang  dibentuk.  Cara  kerja  MSE  yaitu dengan mencari  nilai  rata-rata kuadrat kesalahan dari peramalan yang dilakukan (Prayudani et al., 2019) . Formula yang digunakan untuk menghitung nilai MSE dapat dilihat pada Persamaan 3.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ |𝑎−𝑏| 2 𝑛 (3)
Persamaan 3 merupakan formula yang digunakan untuk menghitung nilai MSE. Nilai MSE didapat dengan  melakukan  kalkulasi  yaitu  total  jumlah  selisih  absolut  nilai  aktual  (a)  dikurangi  dengan  nilai peramalan (b) yang  dikuadratkan. Hasil yang didapat kemudian dibagi dengan jumlah data (n) dalam satu periode peramalan.

## MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
MAPE  (Mean  Absolute  Percentage  Error)  juga  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan untuk mengukur tingkat kesalahan model peramalan yang dibentuk dalam bentuk yang lebih mudah  dipahami,  yaitu  persentase.  Cara  kerja  MAPE  yaitu  dengan  mencari  nilai  rata-rata  persentase kesalahan mutlak (Prayudani et al., 2019) . Formula yang digunakan untuk menghitung nilai MAPE dapat dilihat pada Persamaan 4.
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ | 𝑎−𝑏 𝑎 | 𝑛 𝑥 100% (4)
Persamaan  4  merupakan  formula  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  MAPE.  Nilai  MAPE didapat  dengan  melakukan  kalkulasi  yaitu  total  jumlah  selisih  absolut  nilai  data  aktual  (a)  dikurangi dengan nilai peramalan (b) lalu dibagi dengan nilai data aktual (a). Hasil tersebut kemudian dibagi dengan jumlah data (n) dalam satu periode peramalan. Langkah terakhir, hasil kalkulasi tersebut kemudian dikali
dengan  nilai  100%.  Nilai  MAPE  yang  diperoleh  dapat  dikategorikan  sesuai  dengan  yang  disajikan  pada Tabel 2.

## Tabel 2. Kriteria Nilai MAPE
Retang Nilai MAPE Kriteria < 10% Model peramalan sangat baik 10% - 20% Model peramalan baik 20% - 50% Model peramalan wajar > 50% Model peramalan buruk dan tidak akurat
Tabel  2 menunjukkan  rentang  nilai  MAPE  dan  kriterianya  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi model peramalan.  Nilai  MAPE  yang  kurang  dari  10%  termasuk  ke  dalam model  peramalan yang  sangat baik. Nilai MAPE sebesar 10%-20% termasuk ke dalam model peramalan yang baik. Nilai MAPE sebesar 20%-50%  termasuk  ke  dalam  model  peramalan  yang  wajar.  Nilai  MAPE  yang  lebih  besar  dari  50% termasuk ke dalam model peramalan yang buruk dan tidak akurat (La Foucade et al., 2019) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Proses  peramalan  jumlah  distribusi  air  dimulai  dengan  tahap  pembagian dataset menjadi  data training dan data testing . Proses dilanjutkan dengan melakukan normalisasi data training dan data testing menggunakan  metode  Min-Max  Normalization.  Selain  ditujukan  untuk  menyamakan  rentang  nilai antarvariabel penelitian, proses normalisasi juga digunakan untuk mempercepat pemrosesan data selama masa training dan testing (Li et al., 2020) . Contoh hasil normalisasi data untuk variabel jumlah distribusi, produksi, kebocoran, pembelian, dan pelanggan air disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Contoh Hasil Normalisasi Data No Bulan Produksi Air (X1) Kebocoran Air (X2) Pembelian Air (X3) Pelanggan (X4) Distribusi Air (Y) 1 Jan-15 0.69135 0.655458 0.192486 0 0.723547 2 Feb-15 0.824515 0.44343 0.03821 0.045431 0.811536 3 Mar-15 0.502044 0.360774 0.167455 0.062008 0.505789 4 Apr-15 0.811304 0.72155 0.127171 0.081347 0.834108 5 Mei-15 0.748367 0.37257 0.069323 0.10662 0.742929 6 Jun-15 0.8123 0.503395 0 0.123504 0.786972 7 Jul-15 0.661308 0.417937 0.124678 0.141922 0.668145 8 Agu-15 0.774706 0.575222 0.225128 0.156247 0.771536 9 Sep-15 0.814971 0.545855 0.180325 0.176302 0.79884 10 Okt-15 0.760879 0.46676 0.244711 0.198506 0.707158
Tabel  3  merupakan  contoh  hasil  proses  normalisasi  data  pada  variabel  jumlah  distribusi, produksi, kebocoran, pembelian, dan pelanggan air yang sudah berada pada rentang 0 hingga 1. Variabel data penelitian yang sudah berada pada rentang 0 hingga 1 kini akan melalui proses seleksi fitur untuk mengetahui variabel mana yang memiliki korelasi tertinggi untuk memprediksi jumlah distribusi air.

## Seleksi Fitur dengan SFS
Proses  seleksi  fitur  dilakukan  untuk  mengetahui  korelasi  antarvariabel  yang  berperan  sebagai prediktor  (X)  dengan  variabel  yang  diprediksi  (Y).  Hasil  dari  proses  seleksi  fitur  dengan  menggunakan metode SFS disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Seleksi Fitur dengan SFS
Tingkat Kesalahan Kombinasi Fitur 0.036225 Kebocoran air
Tingkat Kesalahan Kombinasi Fitur 0.031069 Kebocoran air, produksi air 0.035123 Kebocoran air, produksi air, pembelian air 0.037305 Pelanggan, kebocoran air, produksi air, pembelian air
Tabel  4  merupakan  hasil  seleksi  fitur  dengan  metode  SFS  yang  mampu  menunjukkan  tingkat kesalahan  dari  kombinasi  seluruh  variabel  (X)  untuk  memprediksi  jumlah  distribusi  air  (Y).  Tingkat kesalahan terendah yang dihasilkan melalui kombinasi variabel produksi air (X1) dan kebocoran air (X2) sebesar 0.031069 kemudian dijadikan sebagai  prediktor untuk memprediksi jumlah distribusi air (Y) di masa mendatang.

## Training dan Testing Model dengan ANN serta CNN
Prediktor  yang  telah  didapat  berdasarkan  metode  SFS  kemudian  digunakan  untuk  membentuk model  peramalan  yang  dibuat  dengan  menggunakan  metode  ANN  serta  CNN.  Model  peramalan  jumlah distribusi air dibentuk melalui beberapa skenario training model yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Skenario Pengujian Hyperparameter Hyperparameter Nilai yang Diuji Epochs 50, 100, 150 Learning Rate 0.01, 0.001, 0.0001 Tabel  5  menunjukkan hyperparameter berupa  nilai epochs dan learning rate yang  berbeda  diuji dalam  proses  pembentukan  model  peramalan.  Arsitektur  model  peramalan  yang  digunakan  dengan metode ANN dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Arsitektur Model Peramalan dengan ANN
Gambar 4 merupakan kombinasi layer yang digunakan pada metode ANN, yaitu terdiri dari 64-32- 16-6 nodes . Nodes terakhir yang berjumlah enam ditujukan untuk memprediksi jumlah distribusi air pada masa  enam  bulan  mendatang.  Arsitektur  model  peramalan  yang  digunakan  dengan  metode  CNN  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Arsitektur Model Peramalan dengan CNN
Gambar 5 merupakan kombinasi layer yang digunakan pada metode CNN, yaitu Conv1D  64 - Max Pooling (2) - Conv1D 32 - Max Pooling (2) - flatten layer - 16 nodes - 6 nodes . Hasil proses training dan testing model peramalan ANN serta CNN dengan skenario pengujian yang telah ditentukan disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Training dan Testing Model Peramalan Jumlah Distribusi Air
Metode Epochs Learning Rate MSE MAPE ANN 50 0.01 0.067 2.71% ANN 100 0.01 0.079 3.03% ANN 150 0.01 0.109 3.23% ANN 50 0.001 0.044 2.07% ANN 100 0.001 0.040 2.02% ANN 150 0.001 0.050 2.20% ANN 50 0.0001 0.108 3.33% ANN 100 0.0001 0.057 2.40% ANN 150 0.0001 0.042 2.06% CNN 50 0.01 0.087 3.26% CNN 100 0.01 0.080 3.06% CNN 150 0.01 0.098 3.50% CNN 50 0.001 0.044 2.09% CNN 100 0.001 0.042 2.07% CNN 150 0.001 0.048 2.12% CNN 50 0.0001 0.103 3.29% CNN 100 0.0001 0.083 3.00% CNN 150 0.0001 0.049 2.23%
Tabel 6 merupakan hasil proses training dan testing model peramalan dengan metode ANN dan CNN. Model peramalan paling optimal untuk memprediksi jumlah distribusi air yaitu model yang dibentuk dengan metode ANN menggunakan epochs 100 dan learning rate 0.001. Model peramalan tersebut mampu menghasilkan  nilai  MSE  dan  MAPE  secara  berurutan  sebesar  0.040  serta  2.02%.  Hasil  proses testing model peramalan paling optimal disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Data Aktual dan Hasil Testing Jumlah Distribusi Air
Bulan Data Aktual (m 3 ) Hasil Testing (m 3 ) Mar-20 3309363 3317699 Apr-20 3143540 3202537 May-20 3371670 3269068 Jun-20 3247492 3259598 Jul-20 3349754 3308300 Aug-20 3251974 3267207 Sep-20 3247168 3274087 Oct-20 3192423 3289475 Nov-20 3199915 3294772 Dec-20 3139097 3269902
Tabel  7  menunjukkan  perbandingan  data  aktual  dan  hasil testing jumlah  distribusi  air  dengan menggunakan model peramalan yang  paling optimal. Data tersebut kemudian divisualisasikan ke dalam bentuk grafik seperti yang terlihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Grafik Perbandingan Data Aktual dan Hasil Testing
Gambar  6  menunjukkan  bahwa  pola  data  hasil testing jumlah  distribusi  air  relatif  mampu mengikuti  pola  data  aktual  jumlah  distribusi  air.  Berdasarkan  grafik  yang  dihasilkan,  model  peramalan yang dibentuk serta diuji mampu memberikan hasil peramalan yang tepat dan akurat. Model peramalan paling  optimal  kemudian  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  distribusi  air  pada  Bulan  Januari  2021 hingga Juni 2021 yang hasil peramalannya dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik Hasil Peramalan Enam Bulan Mendatang
Gambar 7 menunjukkan hasil peramalan jumlah distribusi air pada enam bulan mendatang secara berturut-turut  dari  Bulan  Januari  2021  hingga  Juni  2021  yang  didapat  berdasarkan  model  peramalan paling optimal.

## Pembahasan
Air  merupakan  hal  vital  yang  diperlukan  dalam  memenuhi  kehidupan  makhluk  hidup  setiap harinya.  PDAM  merupakan  salah  satu  layanan  pemerintah  yang  bertugas  untuk  menyediakan  serta mendistribusikan air bersih bagi para pelanggannya. Jumlah ketersediaan air bersih bagi pelanggan tentu merupakan hal yang harus dipenuhi oleh pihak PDAM, khususnya di Kota Denpasar. Maka dari itu, salah satu  cara  untuk  membantu  mengetahui  nilai  jumlah  distribusi  air  di  masa  mendatang  adalah  dengan memanfaatkan teknik peramalan menggunakan data historis yang sudah ada (Rachman, 2018; Sagheer & Kotb,  2019) .  Proses  peramalan  dilakukan  dengan  membandingkan  metode  ANN  serta  CNN  yang  juga memanfaatkan  metode  seleksi  fitur  SFS.  Proses  peramalan  diawali  dengan  melakukan  normalisasi  data terhadap  data training dan  data testing yang  ditujukan  untuk  menyamakan  rentang  nilai  antarvariabel data penelitian dengan metode Min-Max Normalization (Altan et al., 2019; Zhu et al., 2020) . Data training yang sudah melalui proses normalisasi kemudian digunakan untuk melakukan proses seleksi fitur guna menetukan fitur yang berpengaruh terhadap hal yang diteliti dengan menggunakan metode SFS (Haq et al.,  2021) .  Hasil  dari  proses  seleksi  fitur  kemudian  digunakan  pada  proses training dan testing model peramalan  dengan  menggunakan  metode  ANN  serta  CNN.  Model  peramalan  yang  dihasilkan  kemudian melalui proses evaluasi menggunakan metode MSE dan MAPE untuk meyakini bahwa hasil prediksi yang dihasilkan  relevan  dengan  data  aktual  yang  ada (Prayudani  et  al.,  2019) .  Hasil  evaluasi  MSE dan  MAPE yang didapat menunjukkan bahwa model peramalan jumlah distribusi yang dibentuk termasuk ke dalam kategori  model  peramalan  yang  sangat  baik,  sehingga  tepat  digunakan  untuk  melakukan  proses
peramalan  terhadap  jumlah  distribusi  air (La  Foucade  et  al.,  2019) .  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh, kombinasi  antara  metode  seleksi  fitur  SFS  dengan  metode  ANN  menghasilkan  nilai error yang  lebih rendah jika dibandingkan dengan kombinasi metode SFS dengan CNN. Hal ini menujukkan bawah metode ANN lebih baik digunakan pada dataset penelitian karena mampu mengenali interaksi yang terjadi antara variabel  yang  diteliti menggunakan  fitur  yang diperoleh  berdasarkan  proses seleksi  fitur  dengan metode SFS (Bhakti,  2019;  Trach  et  al.,  2021) .  Kelebihan  penelitian  ini  jika  dibandingkan  dengan  penelitian (Oktafiansyah & Uperiati, 2021) terletak pada proses yang melibatkan variabel data (X) untuk meprediksi variabel  data  (Y)  dan  juga  hasil  yang  dipaparkan  lebih  mudah  dipahami  oleh  khalayak  umum  dengan mencantumkan  persentase error dari  model  peramalan  yang  dihasilkan.  Adapun  anjuran  yang  dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya, yaitu data yang digunakan perlu diperbaharui  guna mendapatkan hasil peramalan yang lebih akurat serta  dapat menggunakan metode seleksi fitur dan metode peramalan lainnya sebagai pembanding dengan penelitian yang telah dilakukan.

## 4. SIMPULAN
Model    peramalan    jumlah    distribusi    air    yang    dibentuk    melalui    model    analisis    yang dikembangkan menggunakan  metode SFS  serta  ANN  termasuk ke  dalam  kategori  model  peramalan yang  sangat    baik.    Hal  tersebut  didukung  dengan  hasil  pengukuran  tingkat  kesalahan  menggunakan metode MSE dan MAPE yang bernilai  relatif  rendah.  Melalui  hasil  analisis  yang  diperoleh,  tentu  mampu membuktikan  bahwa  model peramalan  tepat  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  distribusi  air  di PDAM   Kota    Denpasar    pada   masa  mendatang.  Hasil peramalan  yang didapat secara menyeluruh  tentu dapat  memberikan  manfaat  bagi  pihak  PDAM    Kota    Denpasar    dalam    mempertimbangkan    jumlah    air yang  akan  disalurkan  atau  didistribusikan kepada para pelanggannya di masa mendatang.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abiodun, O. I., Jantan, A., Omolara, A. E., Dada, K. V., Mohamed, N. A. E., & Arshad, H. (2018). State-of-the-art in artificial neural network applications: A survey. Heliyon , 4 (11), e00938. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2018.e00938
Agga,  A.,  Abbou,  A.,  Labbadi,  M.,  &  El  Houm,  Y.  (2021).  Short-term  self  consumption  PV  plant  power production forecasts based on hybrid CNN-LSTM, ConvLSTM models. Renewable Energy , 177 , 101 – 112. https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.05.095
Altan,  A.,  Karasu,  S.,  &  Bekiros,  S.  (2019).  Digital  currency  forecasting  with  chaotic  meta-heuristic  bio- inspired  signal  processing  techniques. Chaos,  Solitons  and  Fractals , 126 ,  325 – 336. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2019.07.011
Attoue, N., Shahrour, I., & Younes, R. (2018). Smart building: Use of the Artificial Neural Network Approach for Indoor Temperature Forecasting. Energies , 11 (2), 1 – 12. https://doi.org/10.3390/en11020395 Bhakti, H. D. (2019). Aplikasi Artificial Neural Network (ANN) untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Program  Studi  Teknik  Informatika  Universitas  Muhammadiyah  Gresik. Eksplora  Informatika , 9 (1), 88 – 95. https://doi.org/10.30864/eksplora.v9i1.234
Castangia,  M.,  Aliberti,  A.,  Bottaccioli,  L.,  Macii,  E.,  &  Patti,  E.  (2021).  A  Compound  of  Feature  Selection Techniques  to  Improve  Solar  Radiation  Forecasting. Expert  Systems  with  Applications , 178 . https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114979
Freire, P. K. de M. M., Santos, C. A. G., & Silva,  G. B. L. da. (2019). Analysis of the use of discrete wavelet transforms coupled with ANN for short-term streamflow forecasting. Applied Soft Computing Journal , 80 , 494 – 505. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.04.024
Güven, İ., & Şimşir, F. (2020). Demand forecasting with color parameter in retail apparel industry using artificial  neural  networks  (ANN)  and  support  vector  machines  (SVM)  methods. Computers  and Industrial Engineering , 147 . https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106678
Halimi,  I.,  Marthasari,  G.  I.,  &  Azhar,  Y.  (2019).  Prediksi  Harga  Emas  Menggunakan  Univariate
Convolutional Neural Network. Jurnal Repositor , 1 (2), 105. https://doi.org/10.22219/repositor.v1i2.612
Haq,  A.  U.,  Zeb,  A.,  Lei, Z.,  &  Zhang,  D.  (2021).  Forecasting  Daily  Stock  Trend  Using  Multi-Filter  Feature
Selection and Deep Learning. Expert Systems with Applications , 168 , 114444. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114444
Harmoko,  H.,  Triyanti,  M.,  &  Aziz,  L.  (2018).  Eksplorasi  Mikroalga  di  Sungai  Mesat  Kota  Lubuklinggau. Biodidaktika: Jurnal Biologi Dan Pembelajarannya , 13 (2), 19 – 23.
https://doi.org/10.30870/biodidaktika.v13i2.3366
Huang, C. J., Chen, Y. H., Ma, Y., & Kuo, Huan, P. (2020). Multiple-Input Deep Convolutional Neural Network
Model for COVID-19 Forecasting in China. MedRxiv . https://doi.org/10.1101/2020.03.23.20041608 La  Foucade,  A.  D.,  Gabriel,  S.,  Scott,  E.,  Theodore,  K.,  &  Metivier,  C.  (2019).  A  Survey  of  Selected  Grey Forecasting Models with Application to Medical Tourism Forecasting. Theoretical Economics Letters , 09 (04), 1079 – 1092. https://doi.org/10.4236/tel.2019.94070
Li,  H.,  Zhao,  W.,  Zhang,  Y.,  &  Zio,  E.  (2020).  Remaining  Useful  Life  Prediction  Using  Multi-Scale  Deep
Convolutional Neural Network. Applied Soft Computing Journal , 89 , 106113. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106113
Martín-Vázquez, R., Aler, R., & Galván, I. M. (2018). Wind Energy Forecasting at Different Time Horizons with  Individual  and  Global  Models. IFIP  Advances  in  Information  and  Communication  Technology , 519 , 240 – 248. https://doi.org/10.1007/978-3-319-92007-8_21
Oktafiansyah,  E.,  &  Uperiati,  A.  (2021).  Prediksi  Pendistribusian  Air  di  Perusahaan  Daerah  Air  Minum  ( PDAM ) dengan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( ANFIS ) ( Studi Kasus : PDAM Tirta Kepri  Tanjungpinang  ). Jurnal  Hasil  Penelitian  Dan  Industri  Terapan , 10 (01),  32 – 36. https://doi.org/10.31629/sustainable.v10i1.1404 Ozoegwu, C. G. (2019). Artificial Neural Network Forecast of Monthly Mean Daily Global Solar Radiation of Selected Locations Based on Time Series and Month Number. Journal of Cleaner Production , 216 , 1 – 13. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.01.096
Pan, H., & Zhou, H. (2020). Study on Convolutional Neural Network and Its Application in Data Mining and Sales  Forecasting  for  E-Commerce. Electronic  Commerce  Research , 20 (2),  297 – 320. https://doi.org/10.1007/s10660-020-09409-0
Prayudani, S., Hizriadi, A., Lase, Y. Y., Fatmi, Y., & Al-Khowarizmi. (2019). Analysis Accuracy of Forecasting Measurement Technique on Random K-Nearest Neighbor (RKNN) Using MAPE and MSE. Journal of Physics: Conference Series , 1361 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1361/1/012089
Priliani,  E.  M.,  Putra,  A.  T.,  &  Muslim,  M.  A.  (2018).  Forecasting  Inflation  Rate  Using  Support  Vector Regression (SVR) Based Weight Attribute Particle Swarm Optimization (WAPSO). Scientific Journal of Informatics , 5 (2), 118 – 127. https://doi.org/10.15294/sji.v5i2.14613
Rachman,  R.  (2018).  Penerapan  Metode  Moving  Average  Dan  Exponential  Smoothing  Pada  Peramalan
Produksi Industri Garment. Jurnal Informatika , 5 (2), 211 – 220. https://doi.org/10.31311/ji.v5i2.3309
Sagheer,  A.,  &  Kotb,  M.  (2019).  Time  Series  Forecasting  of  Petroleum  Production  using  Deep  LSTM
Recurrent Networks. Neurocomputing , 323 , 203 – 213. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.09.082 Sarminah, S., Pasaribu, M. B. J., & Aipassa, M. I. (2019). Pendugaan Evapotranspirasi di Lahan Agroforestri dan Lahan Terbuka Hutan Pendidikan Fakultas Kehutanan Unmul. Agrifor: Jurnal Ilmu Pertanian Dan Kehutanan , XVIII , 325 – 338. https://doi.org/10.31293/af.v18i2.4349
Shafiee,  S.,  Lied,  L.  M.,  Burud,  I.,  Dieseth,  J.  A.,  Alsheikh,  M.,  &  Lillemo,  M.  (2021).  Sequential  forward selection and support vector regression in comparison to LASSO regression for spring wheat yield prediction  based  on  UAV  imagery. Computers  and  Electronics  in  Agriculture , 183 (1432),  106036. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106036
Suryadibrata,  A.,  &  Chandra,  D.  P.  (2020).  Implementasi  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  untuk Pengenalan  Karakter  pada  Dokumen  Tercetak. Ultima  Computing :  Jurnal  Sistem  Komputer , 11 (2), 81 – 89. https://doi.org/10.31937/sk.v11i2.1456
Syarifudin, M. A., Rini Novitasari, D. C., Marpaung, F., Wahyudi, N., Hapsari, D. P., Supriyati, E., Farida, Y., Amin, F. M., Nugraheni, R. D., Ilham, Nariswari, R., & Setiawan, F. (2021). Hotspot Prediction Using 1D  Convolutional  Neural  Network. Procedia  Computer  Science , 179 (2019),  845 – 853. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.073 Toğa,  G.,  Atalay,  B.,  &  Toksari,  M.  D.  (2021).  COVID -19  prevalence  forecasting  using  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Artificial Neural Networks (ANN): Case of Turkey. Journal of Infection and Public Health , 14 (7), 811 – 816. https://doi.org/10.1016/j.jiph.2021.04.015 Trach,  R.,  Trach,  Y.,  &  Lendo‐siwicka,  M.  (2021).  Using  ANN  to  Predict  the  Impact  of  Communication Factors  on  the  Rework  Cost  in  Construction  Projects. Energies , 14 (14),  1 – 15. https://doi.org/10.3390/en14144376
Xu, X., Cao, D., Zhou, Y., & Gao, J. (2020). Application of Neural Network Algorithm in Fault Diagnosis of Mechanical  Intelligence. Mechanical  Systems  and  Signal  Processing , 141 ,  106625. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2020.106625
Yan,  R.,  Liao,  J.,  Yang,  J.,  Sun,  W.,  Nong,  M.,  &  Li,  F.  (2021).  Multi-Hour  and  Multi-Site  Air  Quality  Index Forecasting in Beijing Using CNN, LSTM, CNN-LSTM, and Spatiotemporal Clustering. Expert Systems with Applications , 169 (November 2020), 114513. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114513 Zhao, X., Wei, H., Wang, H., Zhu, T., & Zhang, K. (2019). 3D-CNN-based feature extraction of ground-based
cloud images for direct normal irradiance prediction. Solar Energy , 181 (September 2018), 510 – 518. https://doi.org/10.1016/j.solener.2019.01.096
Zhu,  R.,  Liao,  W.,  &  Wang,  Y.  (2020).  Short-term  prediction  for  wind  power  based  on  temporal convolutional network. Energy Reports , 6 , 424 – 429. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2020.11.219