ZUBAIDARI, REHAN (2026) FORECASTING KONSUMSI AIR BERSIH PADA PELANGGAN PERUSAHAAN UMUM DAERAH (PERUMDA) AIR MINUM TIRTA TAMIANG MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) BERBASIS WEBSITE. S1 thesis, UNIVERSITAS MALIKUSSALEH.

	Text COVER SKRIPSI_REHAN ZUBAIDARI_210180037.pdf Download (215kB)
	Text ABSTRAK SKRIPSI_REHAN ZUBAIDARI_210180037.pdf Download (278kB)
	Text BAB I SKRIPSI_REHAN ZUBAIDARI_210180037.pdf Download (293kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA SKRIPSI_REHAN ZUBAIDARI_210180037.pdf Download (254kB)
	Text FULL SKRIPSI_REHAN ZUBAIDARI_210180037.pdf Restricted to Registered users only Download (28MB)

Abstract

Pengelolaan distribusi air bersih yang efektif menjadi tantangan utama bagi perusahaan daerah air minum, khususnya dalam memprediksi kebutuhan pelanggan secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan konsumsi air bersih pada pelanggan PERUMDA Air Minum Tirta Tamiang menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) serta mengimplementasikannya dalam bentuk sistem berbasis website. Data yang digunakan berupa historis konsumsi air pelanggan di Kecamatan Karang Baru pada periode Januari 2022 hingga Desember 2024. Proses analisis ini juga dilakukan melalui beberapa tahap, yaitu pembersihan data, identifikasi model ARIMA, estimasi parameter, uji diagnostik, dan pembuatan model peramalan. Pemodelan dilakukan menggunakan Python melalui platform Google Colaboratory, dengan dukungan pustaka seperti pandas, matplotlib, dan statsmodels. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA mampu memberikan hasil peramalan yang cukup akurat untuk memprediksi jumlah konsumsi air bersih berdasarkan pola historis setiap kategori pelanggan. Hasil evaluasi pemodelan pada 51 rute menghasilkan rata-rata MAPE 22,61% (akurasi 77,39%), dengan RMSE 1.470,35 dan MAE 568,93 MW. Pada 17 jenis bangunan, rata-rata MAPE lebih baik yaitu 18,46% (akurasi 81,54%) dengan RMSE 717,26 dan MAE 697,93, meski terdapat variasi skala konsumsi yang ekstrem antar kategori. Sementara pada 3 golongan pelanggan, diperoleh rata-rata MAPE terbaik yaitu 13,76% (akurasi 86,24%) dengan RMSE 4.722,23 dan MAE 3.436,26. Terdapat 5 rute dan 1 jenis bangunan yang tidak dapat dimodelkan karena keterbatasan data (<24 bulan), sehingga diperlukan pengumpulan data berkelanjutan untuk evaluasi di masa mendatang. Model tersebut kemudian digunakan untuk memprediksi konsumsi air selama 72 bulan ke depan, dari Januari 2025 hingga Desember 2030. Hal ini divisualisasikan ke dalam sistem berbasis website yang dikembangkan sehingga dapat menampilkan hasil peramalan dalam bentuk tabel dan grafik interaktif, sehingga memudahkan pihak perusahaan dalam memantau serta menganalisis kebutuhan air bersih pada periode berikutnya. Dengan adanya sistem ini, proses pengambilan keputusan dalam pengelolaan pasokan air dapat dilakukan secara lebih cepat, efisien, dan berbasis data.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General) T Technology > TD Environmental technology. Sanitary engineering
Divisions:	Fakultas Teknik > 57201 - Jurusan Sistem Informasi
Depositing User:	Rehan Zubaidari
Date Deposited:	13 Mar 2026 08:00
Last Modified:	13 Mar 2026 08:00
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/19029

Actions (login required)

View Item