## IMPLEMENTASI ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM) UNTUK MEMPEREDIKSI VOLUME SAMPAH
Salsa Loni Manikari 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil Muhammad Basysyar 3 , Agusbaciar 4
1,4 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135
Lonimanikari06@gmail.com

## ABSTRAK
Permasalahan sampah telah menjadi isu penting di berbagai kota dan kabupaten di Indonesia, termasuk di kabupaten  Cirebon.  Pertumbuhan  penduduk  dan  gaya  hidup  masyarakat  menjadi  faktor  utama  dalam meningkatkan  volume  sampah.  Pada  tahun  2022,  volume  sampah  di  Provinsi  Jawa  Barat  meningkat  5,4%, menyebabkan  masalah  ketersediaan  Tempat  Pembuangan  Akhir  (TPA)  yang  hampir  overload.  Hal  Ini  dapat mengakibatkan berkurangnya lahan tempat pembuangan sampah akhir Oleh karena itu dibutuhkanya prediksi volume  sampah  adalah  cara  untuk  mengantisipasi  lonjakan  volume  sampah  yang  berlebihan  di  lokasi pembuangan  sampah  akhir.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  meliputi  data  time  series  yang  terdiri dari  tanggal  dan  jumlah  volume  sampah  dari  tahun  2021-2023  dengan  metode  Long  Short  Term  Memory (LSTM).  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  LSTM  dengan  jumlah  neuron  sebanyak  128,  input  layer sebanyak 30, dan pelatihan model sebanyak 500 epoch berhasil memberikan tingkat akurasi yang cukup baik dengan nilai MSE 0.02207 dalam memprediksi volume sampah.
Kata Kunci : Prediksi ,Volume sampah, TPAS, LSTM

## 1. PENDAHULUAN
Sampah  merupakan    salah  satu  permsalahan kompleks  yang  harus  dihadapi  baik  negara  maju maupun  negara  berkembang.  pada  daerah-daerah  di Indonesia,permasalahan  sampah  kini  telah  menjadi sebuah  fenomena  penting  bahkan  menjadi  fenomena social,  hal  ini  terjadi  karena  banyak  permasalahan sampah  yang  harus  segera  ditangani  [1],temasuk daerah  kab.  cirebon.  Faktor  mempengaruhi  volume smapah  yaitu  meningkatnya  jumlah  penduduk, tingginya  tingkat  konsumsi  dan  perubahan  gaya hidup  masyarakat  menjadi  penyebab    meningkatnya volume  sampah  [2].  Jika  jumlah  sampah  terus meningkat  setiap  tahun,  maka  lahan  TPA  akan semakin  berkurang.  Perbandingan  jumlah  sampah yang  dihasilkan  dengan  jumlah  sampah  yang  diolah tidak  sebanding[3].  Sampah  yang  tidak  dikelola dengan benar akan merusak lingkungan, menimbulkan  bau  dan  resiko  penyakit  disekitar TPAS.
TPAS  adalah  bagian  yang  sangat  penting  dari sistem  pengelolaan  sampah.  Pemerintah  kabupaten Cirebon  memiliki    salah  satu  tempat  pembuangan akhir.  TPAS  Gunung  santri  terletak  di  desa  kepuk, kecamatan Palimanan, dengan luas lahan 47.000 m3. Untuk menangani masalah sampah, dinas lingkungan hidup  (DLH)  kabupaten  Cirebon  mengumpulkan sampah,  menampungnya  di  tempat  pembuangan sampah  sementara  yang  disediakan  oleh  DLH,  dan kemudian  membawanya  ke  TPAS  Gunung  Santri. Hal  Ini  dapat  mengakibatkan  berkurangnya  lahan tempat  pembuangan  sampah  akhir.  Jika  terus dibiarkan  maka  masa  umur  pakai  TPAS  akan berakhir dalam beberapa tahun ke depan. Oleh karena
itu dibutuhkanya prediksi volume sampah adalah cara untuk  mengantisipasi  lonjakan  volume  sampah  yang berlebihan  di  lokasi  pembuangan  sampah  akhir. Langkah  awal  yang  sangat  penting  dalam  membuat strategi pengelolaan sampah adalah  memprediksi atau meramalkan  jumlah  sampah  yang  masuk  ke  tpas gunung santri.
Studi  terkait  prediksi  deret  waktu  dalam  bidang data  mining  dan  kecerdasan  buatan  telah  dilakukan secara  luas  menggunakan  metode  regresi  linier  untuk pediksi  volume  dan  ritasi  sampah[4],  penelitian selanjutnya  menerapkan  metode  backpropagation untuk  memprediksi  volume  sampah[5].  Meskipun demikian,  metode  regresi  linier  cenderung  kurang efektif  dalam  menangkap  pola  non-linear  dalam  deret waktu.  Di  sisi  lain,  metode  backpropagation  sering mengalami  kesulitan  dalam  menangkap  pola  jangka panjang  karena  masalah  hilangnya  gradien.  Oleh karena  itu,  peneliti  bertujuan  untuk  menggunakan metode  Long  Short  Term  Memory  (LSTM)  dalam menangani masalah ini. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi  volume  sampah  yang  akan  masuk  ke Tempat  Pemrosesan  Akhir  Sampah  (TPAS)  Gunung Santri setiap harinya, serta menganalisis kinerja model LSTM  untuk  menemukan  pola  tersembunyi  dalam data volume sampah. Fokus penelitian ini adalah pada evaluasi kinerja model LSTM, yang diukur menggunakan  Mean  Squared  Error  (MSE),  dengan variasi  parameter  seperti  jumlah  epoch  dan  lapisan LSTM.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  prediksi volume sampah  yang akan  masuk ke TPAS pada hari berikutnya.
Penelitian ini menerapkan pendekatan eksperimen  dengan  metode  kuantitatif.  Data  yang
diperlukan  diambil  dari  instansi  terkait  seperti  dinas lingkungan  hidup  dan  TPAS  Gunung  Santri.  Proses pengolahan data meliputi tahapan pengumpulan data, prediksi,  dan  evaluasi  hasil  prediksi.  Data  volume sampah yang diperoleh dari TPAS Gunung Santri dan Dinas  Lingkungan  Hidup  mencakup  informasi tanggal  dan  volume  sampah  yang  dibuang  ke  TPAS Gunung  Santri.  Proses  pengolahan  data  melibatkan normalisasi  dan  pembagian  data  untuk  uji  dan pengujian.  Langkah  selanjutnya  melibatkan  proses prediksi  menggunakan  metode LSTM untuk  menguji keefektifan  metode  tersebut.  Hasil  penelitian  ini mencakup prediksi volume sampah yang diperkirakan akan  dihasilkan  pada  hari  berikutnya.  Analisis  data dilakukan dengan menerapkan teknik Proses Knowledge Discovery in Databases (KDD).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Algoritma Long  Short-Term  Memory (LSTM) adalah  sebuah  jenis  arsitektur  jaringan  neural  yang dirancang khusus untuk menangani masalah pembelajaran  berbasis  urutan  (sequential  learning) dalam  domain  seperti  pemrosesan  bahasa  alami, pemodelan waktuan, dan prediksi deret waktu. LSTM dirancang  untuk  mengatasi  masalah  memori  jangka panjang  ( long-term  memory )  dan  pendek  ( short-term memory )  dalam  pembelajaran  urutan,  sehingga memungkinkan model untuk menjaga informasi yang relevan  dari  masa  lalu  dan  mengabaikan  informasi yang tidak perlu.
Mean  Squared  Error  (MSE )  adalah  nilai  rata- rata  dari  kuadrat  kesalahan  (error)  yang  digunakan untuk  mengukur  tingkat  kesalahan  antara  nilai  yang diprediksi  oleh  model  dan  nilai  yang  sebenarnya dalam sampel data[6].
Knowledge      Discovery      in      Databases (KDD) adalah    Proses  KDD  merupakan  sebuah  elemen utama dalam domain ilmu data yang bertujuan untuk mengeksplorasi, menggali, dan menemukan pola atau pengetahuan  yang  bermanfaat  dari  kumpulan  data yang  besar  dan  kompleks.  Proses  KDD  melibatkan langkah-langkah seperti pemahaman terhadap masalah  yang  dihadapi,  persiapan  dan  pembersihan data, serta tahap penambangan data untuk mengidentifikasi pola atau informasi yang bermanfaat. Seiring dengan itu, KDD Cup menambah dimensi  kompetitif  ke  dalam  ranah  penambangan data dengan menyelenggarakan serangkaian kompetisi  tahunan  di  mana  para  peserta  diberikan kumpulan  data  untuk  menyelesaikan  tantangan spesifik.Di  sisi  lain,  dalam  konteks  sistem  operasi Windows,  istilah  KDD  juga  merujuk  pada  Kernel Data  Deduplication,  sebuah  fitur  yang  dirancang untuk  mengurangi  penggunaan  ruang  penyimpanan dengan  menghapus  salinan  data  identik  pada  tingkat blok.  Oleh  karena  itu,  KDD  mencakup  spektrum konsep  yang  luas,  mencakup  dari  metode  analisis data hingga kompetisi dalam ilmu data dan teknologi penyimpanan  data  dalam  konteks  perangkat  lunak sistem operasi.
Paper  [7]  membahas  mengenai  prediksi  volume pengangkutan  sampah  di  sungai  DKI  Jakarta menggunakan  metode  Long  Short  Term  Memory (LSTM). Dalam penelitian tersebut, terdapat dua tahap yang  dilakukan,  yaitu  tahap  pelatihan  (training)  dan pengujian  (testing)  untuk  mengembangkan  dan mengevaluasi  model.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE)  memiliki nilai  sebesar  54,711  untuk  rata-rata  volume  sampah yang  dapat  diangkut  setiap  bulannya.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari 43 sampel.
Paper  [8]  membahas  mengenai  prediksi  tingkat tempelatur kota. Dalam penelitian tersebut, digunakan data  iklim  yang  meliputi  periode  tahun  2019  hingga 2021  dengan  total  1096  data.  Data  tersebut  dibagi menjadi  data  latih  sebanyak  70%  dan  data  uji sebanyak  30%.  Parameter  yang  dievaluasi  meliputi learning  rate,  jumlah  unit  LSTM,  epoch,  dan  ukuran batch. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konfigurasi  terbaik,  dengan  learning  rate  sebesar 0,009,  128  unit  LSTM,  ukuran  batch  16,  dan  100 epoch,  menghasilkan  prediksi  paling  akurat  dengan nilai  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) terendah  sebesar  1,896016% dan  Root  Mean  Squared Error (RMSE) sebesar 0,725.
Paper  [9]membahas  mengenai  memprediksi harga  bahan  pokok  nasional.  Dalam  penelitian tersebut, dilakukan segmentasi atau pembagian jendela dengan  jumlah  timestep  sebanyak  7.  Proses  ini dilakukan  untuk  membagi  data  input  dan  target berdasarkan  jumlah  timestep  yang  ditetapkan.  Data awal dari timestep 1 hingga 6 digunakan sebagai data input, sedangkan timestep ke-7 dijadikan target.
Paper[10]  membahas  mengenai  prediksi  harga komoditas pangan. Dalam penelitian tersebut, dilakukan  prediksi  harga  komoditas  di  Banyumas menggunakan  data  time  series.  Proses  penelitian terdiri  dari  beberapa  tahap,  yaitu  (1)  pengumpulan data,  (2)  pra-pemrosesan  data,  (3)  pelatihan  dan pengujian,  (4)  pengembangan  model  LSTM,  (5) evaluasi model, dan (6) visualisasi.
Paper[11]  membahas  mengenai  prediksi  curah hujan  di  KAB.Magelang.  Dalam  penelitian  ini, diperoleh  nilai  Mean  Absolute  Error  (MAE)  sebesar 7.90,  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE)  sebesar 10.16,  dan  Mean  Squared  Error  (MSE)  sebesar 103.37.  Penelitian  ini  menguji  dua  skenario  berbeda: skenario  pertama  menggunakan  4  lapisan  LSTM, sedangkan  skenario  kedua  menggunakan  2  lapisan LSTM  dengan  masing-masing  memiliki  50-100 neuron.
Paper[12] membahas mengenai Studi ini menggambarkan  upaya  untuk  meramalkan  penjualan obat  "X"  dari  PT.  Metiska  Farma  menggunakan  data penjualan  harian  selama  tiga  tahun  (2017,  2018,  dan 2019),  yang  terdiri  dari  603  entri.  Data  ini  mencatat tanggal  penjualan  dan  nilai  dalam  jumlah  rupiah. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan model prediksi menggunakan teknik Machine Learning  dan  metode  Regresi  Long  Short  Term
Memory  (LSTM).  Dalam  eksperimen  ke-15,  model terbaik menghasilkan nilai RMSE sebesar 286.465.424  untuk  data  latih  dan  187.013.430  untuk data uji. Metode ini juga memberikan MAPE sebesar 787%  untuk  data  latih  dan  309%  untuk  data  uji, menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  baik  dalam memprediksi  penjualan.  Dataset  asli  terdiri  dari  603 entri, yang kemudian dibagi menjadi data latih (90%) dan data uji (10%).
Paper  [13]  membahas  mengenai  Langkah- langkah dalam penelitian ini mencakup pengumpulan data saham BBCA dari tahun 2011 hingga 2022, pra- pemrosesan  data  untuk  memisahkan  data  latih  dan data  uji,  serta  penerapan  teknik  data  mining menggunakan  algoritma  LSTM.  Evaluasi  dilakukan menggunakan  metode  Mean  Absolute  Error  (MAE), Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error  (RMSE)  untuk  menentukan  model  yang  paling optimal  dalam  memprediksi  harga  saham.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  kombinasi  parameter terbaik  adalah  dengan  jumlah  epoch  5,  batch  size  1, dan  jumlah  unit  50  yang  dioptimalkan  menggunakan adam  optimizer.  Model  ini  menghasilkan  MAE sebesar  96.924,  MSE  sebesar  16185.226,  dan  RMSE sebesar  127.221.  Meskipun  model  ini  mampu mengikuti  tren  harga  saham  aktual,  terdapat perbedaan  yang  cukup  signifikan  antara  harga  aktual dan  harga  yang  diprediksi  pada  beberapa  parameter epoch.

## 3. METODE PENELITIAN
Pendekatan  metodologi  yang  digunakan  adalah eksperimental dengan pendekatan kuantitatif. Langkah-langkah penelitian akan meliputi pengumpulan  data,  pra-pemrosesan  data,  proses prediksi, normalisasi, dan analisis hasil prediksi.

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data ini diperoleh melalui petugas yang  bertanggung  dalam  menginput  data  volume sampah.  Data  volume  yang  diunduh  dalam  format xlsx  mencakup  periode  dari  Januari  2021-November 2023. Dengan jumlah data sebanyak 1065 data.

## 3.2. Normalisasi Data
Gambar 1. Metode Penelitian
Normalisasi  data  adalah  sebuah  proses  yang dimanfaatkan untuk  mengubah nilai-nilai dalam suatu kumpulan  data  yang  secara  relatif  memiliki  rentang nilai  yang  sangat  berbeda  menjadi  rentang  nilai  yang seragam  atau  seimbang.[14]  pada  tahapan  ini bertujuan untuk menghilangkan otensi bias yang akan ditimbulkan oleh perbedaan skala rentang nialai 0 dan 1. Rumus Min-max :
𝑋 ′ = 𝑋−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑖𝑛 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑎𝑥−𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑀𝑖𝑛 (1)
Pada  tahapan  ini  juga  akan  dilakukan  input windows size yang akan diterapkan  sebanyak 30.

## 3.3. Pembagian Data
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pembagian data  menjadai  data  testing  dan  traning  dengan  rasio 70%  dan  30%.  Data  pelatihan  digunakan  untuk mengajar  dan  merancang  model  atau  membangun analisis  di  mana  model  akan  belajar  pola  dari  data pelatihan.  Data  pengujian  digunakan  untuk  mengukur kinerja model atau mengevaluasi hasil analisis.

## 3.4. Prosess Prediksi
Pada  proses  ini  akan  menggunkan  algoritma Dalam  proses  analisis  data  ini,  akan  diterapkan algoritma Long Short Term  Memory (LSTM). LSTM merupakan  sebuah  metode  pengembangan  dari jaringan  saraf  tiruan.  Dalam  LSTM,  terdapat  suatu keadaan  yang  disebut  sebagai  cell  state  yang  mampu menyimpan  informasi  baik  dalam  jangka  waktu  yang pendek maupun panjang.
Gambar 2. Alur Algoritma LSTM
Parameter yang digunkan dalam penelitian ini:
Tabel 1. Parameter Parameter Input Layer LSTM Dense Output Layer Optimizer Epoch Learning Rate 30,1 8,16,32,64,128 8 1 Adam 100,300,500,700,900 0,01

## 3.5. Algoritma Long Short Memory
LSTM memiliki struktur utama yang terdiri dari empat bagian, yaitu Forget Gate (Ft), Input Gate (It), Hidden  State  (Hi),  dan  Output  Gate  (Ot),  di  mana setiap  bagian  memiliki  fungsinya  masing-masing. Penelitian  ini  akan  memilih  model  yang  cocok  dan mengestimasi  parameter  yang  akan  digunakan, kemudian  melatih  model  yang  telah  dibuat  untuk melakukan prediks.
a. Input gate 𝑖𝑡  =  𝜎(𝑊𝒾  ×  𝑋𝒾  +  𝑈𝒾  ×  ℎ𝑡 − 1  +  𝑏𝒾 ) (3)
b. Forgate gate 𝑓𝑡  =  𝜎(𝑊𝑓  ×  𝑋𝑡  +  𝑈𝑓  ×  ℎ𝑡 − 1  +  𝑏𝑓) (4)
c. Hiden State ℎ𝑡  =  𝑜𝑡  ⊙  𝜎(𝑐𝑡 )
(5)
d. Output gate ot  =  σ(Wo  ×  X𝒾  +  Uo  ×  ht − 1  +  bo ) (6)

## 3.6. Denormalisasi
Proses denormalisasi dilakukan untuk mengubah  data  prediksi  yang  masih  terkandung dalam interval 1 dan 0 menjadi nilai prediksi semula.
𝑑 = 𝑦(𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛) + 𝑚𝑖𝑛 (7)
Keterangan :
d  = hasil nilai denormalisasi y  = hasil nilai prediksi sebelum denormalisasi Min  = nilai minimal
Max = nilai maximal

## 3.7. Hasil Prediksi
Pada langkah ini,  model  yang telah dibuat akan disusun  dan  dinilai  untuk  mengevaluasi  tingkat kesalahan  rata-rata  antara  nilai  sebenarnya  dan  nilai prediksi.  Metode  evaluasi  yang  digunakan  adalah Mean  Squared  Error  (MSE),  yang  umumnya  dipakai untuk  mengevaluasi  ketepatan  prediksi  kesalahan dalam  suatu  proses  prediksi.  Nilai  MSE  yang  kecil atau  mendekati  nol  menunjukkan  bahwa  model memiliki  kemampuan  untuk  menghasilkan  prediksi yang  akurat  berdasarkan  data  aktual,  yang  berguna untuk peramalan masa depan[14].
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑦 1 − 𝑦 𝑡 ) 2 𝑛 𝑘=0 (8)
Keterangan : y   = Nilai Aktual Y t = Nilai Prediksi
n   = Jumlah Data

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  yang terdiri  dari  catatan  historis  tentang  pengangkutan sampah  ke  Tempat  Pembuangan  Akhir  Sampah (TPAS)  Gunung  Santri  di  Kabupaten  Cirebon. Pengumpulan  data  dilakukan  secara  langsung  melalui komunikasi  dengan  petugas  yang  bertanggung  jawab atas  pencatatan  data  pengangkutan  sampah,  yaitu petugas  pengawas  lingkungan  hidup  di  Dinas Lingkungan  Hidup.  Data  yang  diperoleh  mencakup volume  sampah  yang  masuk  ke  TPAS  Gunung  Santri pada  periode  Januari  2021  hingga  November  2023 dalam  format  file  xlsx,  dengan  total  1065  rekaman data.
Tabel 2. Data Volume Sampah No. Tanggal Jumlah Volume Sampah (ton) 1 2 3 4 5 6 7 8 … 753 754 01/01/2021 02/01/2021 03/01/2021 04/01/2021 05/01/2021 06/01/2021 07/01/2021 08/01/2021 ………….. 22/01/2023 23/01/2023 321 366 286 362 367 353 322 315 …. 367 489

## 4.2. Pre-procesing
Berdasarkan  hasil  analisis,  diketahui  bahwa rentang  nilai  minimum  dan  maksimum  pada  jumlah volume  sampah  memiliki  perbedaan  yang  signifikan, yaitu  antara  245  hingga  512.  Oleh  karena  itu, normalisasi data diperlukan untuk menyatukan rentang nilai.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  feature  scaling dengan  rentang  nilai  antara  0  dan  1,  sehingga  semua data akan disesuaikan ke dalam rentang 0 hingga 1.
Gambar 3. Sebelum Normalisasi
Gambar 4. Sesudah Normalisasi
Berikut ini perhitungan Normalisasi :
Nilai Min = 245 Nilai Max = 512 X1=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin) = (321-245)/(512-245) = 76 / 267 = 0.284644 X2=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin) =(366-245)/( 512-245)  = 121/267 = 0.453184 X3=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin) = (286-245)/( 512-245) = 41/267 = 0.153558 X4=(X-Xmin)/(Xmax-Xmin) =(362-245)/( 512-245)  = 117/267 = 0.438202 Setelah
normalisasi dilakukan, untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal,  digunakan  metode jendela  geser  (sliding  windows)  dengan  ukuran jendela  sebesar  30.  Langkah  ini  bertujuan  untuk memfasilitasi  model  dalam  mengakses  informasi historis  dalam  periode  waktu  tertentu,  yang  penting untuk  analisis  data  deret  waktu.  Dan  kemudian  data akan dibagi menjadi 70% untuk data traning dan 30% untuk data testing.
Tabel 3 . Setelah Seading Windows X1 X2 … X30 T 0.2719 0.5526 …. 0.4517 0.4912 0.5526 0.3201 …. 0.4912 0.4517 0.3201 0.5214 …. 0.4517 0.6798 …. …. …. …. …. 0.1000 0.4912 ….. 0.6359 0.5482 0.4912 0.6315 …. 0.5482 0.4912

## 4.3. Prediksi
Selanjutnya akan dilakukan pengujian pada data testing,  model  yang  sudah  dibuat  sebelumya  akan  di uji  dengan  dataset  yang  tidak  pernah  dilihat sebelumnya  oleh  model  selama  proses  pelatihan. Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja model  dalam  menggeneralisasai  dan  memberikan prediksi  yang  lebih  akurat  pada  data  baru.  Hasil pengujian  ini  akan  membantu  menilai  sejauh  mana model dapat diandalkan dan efektif dalam memperediksi volume sampah berdasarkan pola pola yang telah dipelajari selama pelatihan.
Berdasarkan  percobaan  yang  telah  dilakukan menggunkan barbagai parameter. Berikut ini merupakan hasil dari uji coba hiden layer LSTM dan epoch hasil dapat dilihat dalam Tabel 4.
Tabel 4 . Hasil Pengujian Parameter Unit LSTM Epoch Traning MSE Testing MSE 128 100 0.040273 0.065360 300 0.032474 0.073107 500 0.010641 0.220207 700 0.045155 0.067466 900 0.036070 0.079930 64 100 0.019537 0.056968 300 0.031394 0.081822 500 0.048721 0.069821 700 0.043739 0.066524 900 0.039238 0.077878 32 100 0.022680 0.063652 300 0.040173 0.064401 500 0.037127 0.074858 700 0.033158 0.086420 900 0.039973 0.074740 16 100 0.040053 0.056968 300 0.029446 0.063829 500 0.032466 0.077328 700 0.050230 0.093856 900 0.032860 0.079285 8 100 0.020249 0.060255 300 0.025993 0.065560 500 0.033460 0.059739 700 0.017513 0.060101 900 0.034725 0.071883
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  nilai  epoch 500  seperti  yang  tercatat  dalam  tabel  4,  dapat disimpulkan bahwa arsitektur terbaik adalah menggunakan  satu  lapisan  tersembunyi  dan  128 lapisan  LSTM.  Model  ini  menghasilkan  MSE pelatihan  sebesar  0.010641  dan  MSE  pengujian sebesar  0.220207.  Di  sisi  lain,  pada  nilai  epoch  100, arsitektur terbaik kedua adalah dengan konfigurasi 30- 64-1,  yang  memberikan  MSE  pelatihan  sebesar 0.019537  dan  MSE  pengujian  sebesar  0.056968. Selain  mempertimbangkan nilai MSE, evaluasi  model juga  harus  memperhatikan  jumlah  epoch,  yang memberikan  informasi  tentang  seberapa  baik  model LSTM dibangun selama proses pelatihan.
Dari  Tabel  4  hasil  eksperimen,  menggunakan parameter  yang  telah  ditentukan  menghasilkan  MSE terkecil sebesar 0.220207 dengan menggunakan model arsitektur  30-128-1  dengan  epoch  500.  Arsitektur  ini terdiri dari 30 lapisan masukan, 1 lapisan tersembunyi dengan  128  lapisan  LSTM,  dan  1  lapisan  keluaran. Hasil  perbandingan  ini  akan  digunakan  untuk memprediksi  volume  sampah.  Walaupun  hasil pemodelan  berada  dalam  rentang  0,1-1,  namun  perlu dilakukan denormalisasi pada data tersebut.

## 4.4. Denormalisasi
Setelah  model  LSTM  memberikan  prediksi volume sampah dalam bentuk data yang dinormalisasi, langkah selanjutnya adalah melakukan proses denormalisasi  untuk  mengembalikan  hasil  prediksi  ke dalam skala nilai sebenarnya.
X=X ( Xmax – Xmin) + Xmin X= 0,4972419 ( 512 – 245 ) + 245
X= 0,4972419 ( 267 ) + 245 X= 132,76358 + 245 = 377,7636
Pada tabel  3 dibawah ini  menunjukan  hasil dari data  prediksi  yang  didapatkan  dari  model  pelatihan terbaik.
Tabel 5. Hasil Denormalisasi data
Sebelum Denormalisasi Sesudah Denormalisasi 0,4972419 0,4841313 0,4712943 ……… 0,3297196 0,6211281 0,3947958 ……… 0,6211219 0,0915504 377,7636 374,2631 370,8356 …….. 333,03515 410,84121 350,41049 …… 410,83956 269,44396
Pada  tabel  5  menunjukan  hasil  prediksi menggunkan  data  traning  dan  testing  dan  telah dilakukan  proses  denormalisasi.  Plot  data  prediksi menggunkan  parameter  tersebut  dapat  dilihat  pada gambar    8.  pada  plot  tersebut  dapat  dilihat  bahwa nilai prediksi mendekati nilai actual.
Gambar 8. hasil perbandingan data
Dari  plot  data  tersebut,  terlihat  bahwa  hasil prediksi  tidak  memiliki  perbedaan  yang  signifikan terhadap  data  actual.  Terlihat  pada  rentang  waktu antara  bulan  juli  2023    hingga    November  2023, model  lstm  menunjukan  kinerja  yag  baik  dengan garfik  yg  relative  stabil.  Meskipun  demikian,  setelah rentang waktu tersebut. teramati pola berulang dalam model.

## 4.5. Hasil Prediksi
Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  variasi jumlah  LSTM  mempengaruhi  tingkat  kemampuan model  dalam  menangkap  pola  pada  data  volume sampah.  Dapat  dilihat  pada  gambar    8  menunjukan bahwa  model  yang  menggunkan  layer  LSTM  128 dengan epoch memiliki nilai MSE yang cukup rendah dengan nilai rata-rata 0.01 pada data traning dan data aktual  0.2.
Gambar 9. hasil nilai data actual dan prediksi
Hasil  pengujian  tersebut  akan  diterapkan  pada data  pengujian  untuk  memprediksi  volume  sampah dari bulan Desember 2023 hingga bulan Januari 2024. Dengan menggunakan parameter input layer sejumlah 30, hidden layer berjumlah 1 dengan 128 layer LSTM, dan  output  layer  sejumlah  1  dengan  epoch  500.  Pada Gambar  10  berikut,  terdapat  hasil  prediksi  volume sampah  yang  diantisipasi  untuk  periode  Desember 2023 hingga Januari 2024.
Gambar 10. hasil prediksi sampah bulan januarai 2024
Berdasarkan  hasil  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa pada  tanggal  26  Desember  2023,  terjadi  peningkatan sekitar  432  ton  sampah  dalam  satu  hari,  sementara pada  tanggal  25  Desember  terjadi  penurunan  volume sampah  sekitar  350  ton  per  hari.  Rata-rata  jumlah sampah  yang  masuk  ke  TPAS  Gunung  Santri mencapai 354 ton per hari pada bulan Desember 2023. Prediksi  untuk  bulan  Januari  2024  menunjukkan peningkatan  pada  tanggal  4  Januari  2024,  dengan jumlah sampah  sebanyak 386 ton per hari. Sementara itu,  rata-rata  prediksi  sampah  yang  masuk  ke  TPAS pada tahun 2024 diperkirakan mencapai 355 ton.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  prediksi  volume sampah  menggunakan  algoritma  LSTM  dengan konfigurasi  parameter  yang  telah  ditentukan,  dapat diambil beberapa kesimpulan penting sebagai berikut : Penggunaan  algoritma  LSTM  dengan  jumlah  neuron sebanyak  128,  input  layer  sebanyak  30,  dan  pelatihan model  sebanyak  500  epoch  berhasil  memberikan tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  dengan  nilai  MSE 0.02207 dalam memprediksi volume sampah. Berdasarkan  hasil  uji  yang  telah  dilakukan  oleh
Tanggal Data Aktual Data Prediksi Loss 20-Feb-23 21-Feb-23 21-Feb-23 ……….. 16-Juni-23 17-Juni-23 18-Juni-23 ………… 29-Nov-23 30-Nov-23 379 380 371 …….. 338 413 329 …….. 405 276 377,7636 374,2631 370,8356 …….. 333,03515 410,84121 350,41049 …… 410,8395691 269,4439697 0,004631 0,021486 0,000616 …… 0,018594 0,008085 0,080189 ….. 0,0218710 0,0245543
peneliti yang menggunakan epoch 500 dan menambaahkan parameter adam sangat mempengaruhi  pada  tingkat  loss.  Loss  yang dihasilkan pada epoch memberikan nilai MSE terbaik yaitu  0.02207.  Berdarkan  hasil  pengujian  dilakukan volume sampah  bulan desember 2023- januari 2024. Hasil  prediksi  menunjukan  volume  sampah  pada tanggal  26  desember  2023  mengalami  kenaiakn sampah  tertinggi  di  bulan  desember.  Memuat kesimpulan  yang  diperoleh  dan  saran-saran  untuk penelitian selanjutnya (jika ada). Tuliskan Kesimpulan dan saran dalam 1 paragraf.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Kristanti,  “Hubungan  Pengetahuan  Dan  Sikap Tentang  Pengelolaan  Sampah  Dengan  Perilaku Pembuangan Sampah,” J. Kesehat. , vol. 8, no. 2, pp. 991–997, 2020, doi: 10.38165/jk.v8i2.108.
[2]  S.  Hardiatmi,  “The  supporting  factors  of  city waste  management,” INNOFARM  J.  Inov. Pertan. , vol. 10, no. 1, pp. 50–66, 2019.
[3]  R.  Arisandi,  H.  Nariyah,  and  N.  Nursahidin, “IMPLEMENTASI KEBIJAKAN PENGELOLAAN SAMPAH DI DINAS LINGKUNGAN HIDUP KABUPATEN CIREBON  (Studi  Kasus  Tempat  Penampungan Sampah  Sementara  Terminal  Weru),” J.  Ilm. Publika ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  107–113,  2020,  doi: 10.33603/publika.v7i2.4030.
[4]  .  G.,  R.  H.  Laluma,  and  A.  Prasetya,  “Prediksi Volume  Dan  Ritasi  Pengelolaan  Sampah  Di Kota Bandung Dengan Metode Regresi Linear,” Techno-Socio Ekon. , vol. 15, no. 1, p. 49, 2022, doi: 10.32897/techno.2022.15.1.1195.
[5]  I.  S.  Purba et  al. ,  “Implementasi  Algoritma Backpropagation  dalam  Memprediksi  Jumlah Mahasiswa  Baru  pada  AMIK-STIKOM  Tunas Bangsa  Pematangsiantar,” Ilm.  Ilmu  Komput. , vol.  2,  no.  1,  pp.  46–50,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.86.
[6]  A.  S.  B.  Karno,  “Prediksi  Data  Time  Series Saham  Bank  BRI  Dengan  Mesin  Belajar  LSTM (Long  ShortTerm  Memory),” J.  Inform.  Inf. Secur. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–8,  2020,  doi: 10.31599/jiforty.v1i1.133.
[7]  G.  W.  Apandi  Agung  Ikbal,  “PREDIKSI VOLUME  PENGANGKUTAN  SAMPAH  DI SUNGAI  DKI  JAKARTA  MENGGUNAKAN METODE
LSTM,” repository.mercubuana.ac.id ,  2023,  [Online].
Available: https://repository.mercubuana.ac.id/76326/2/02 ABSTRAK.pdf
[8]  R.  Akbar,  R.  Santoso,  and  B.  Warsito,  “Prediksi Tingkat Temperatur Kota Semarang Menggunakan Metode Long Short-Term Memory (Lstm),” J. Gaussian , vol. 11, no. 4, pp. 572–579, 2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.572-579.
[9]  J.  Cahyani,  S.  Mujahidin,  and  T.  P.  Fiqar, “Implementasi Metode Long Short Term Memory (LSTM) untuk Memprediksi Harga Bahan Pokok Nasional,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 11, no. 2, p. 346, 2023, doi: 10.26418/justin.v11i2.57395.
[10]  R.  M.  S.  Adi  and  S.  Sudianto,  “Prediksi  Harga Komoditas  Pangan  Menggunakan  Algoritma Long  Short-Term  Memory  (LSTM),” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 1137– 1145, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2229.
[11]  H.  F.  Freecenta,  E.  Yulia  Puspaningrum,  and  H. Maulan,  “Prediksi  Curah  Hujan  Di  Kab.  Malang Menggunakan LSTM (Long Short Term Memory),” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 51–55, 2022, doi: 10.33005/jifosi.v3i1.448.
[12]  M.  L.  Ashari  and  M.  Sadikin,  “Prediksi  Data Transaksi  Penjualan  Time  Series  Menggunakan Regresi  Lstm,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. , vol. 9, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.23887/janapati.v9i1.19140.
[13]  M.  N.  Wathani,  K.  Kusrini,  and  K.  Kusnawi, “Prediksi Tren Pergerakan Harga Saham PT Bank Central Asia Tbk, Dengan Menggunakan Algoritma  Long  Shot  Term  Memory  (LSTM),” Infotek   J.  Inform.  dan  Teknol. ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 502–512, 2023, doi: 10.29408/jit.v6i2.19824.
[14]  T.  B.  Sianturi,  I.  Cholissodin,  and  N.  Yudistira, “Penerapan Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) berbasis Multi Fungsi Aktivasi Terbobot dalam  Prediksi  Harga  Ethereum,” J.  Pengemb. Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  3,  pp. 1101–1107,  2023,  [Online].  Available:  https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/12384%0Ahttps://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-
ptiik/article/download/12384/5640
[15]  G.  Budiprasetyo,  M.  Hani’ah,  and  D.  Z.  Aflah, “Prediksi  Harga  Saham  Syariah  Menggunakan Algoritma  Long  Short-Term  Memory  (LSTM),” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  8,  no.  3,  pp. 164–172,
2023, doi: 10.25077/teknosi.v8i3.2022.164-172.