Prediksi volume penimbunan sampah di Kabupaten Probolinggo menggunakan algoritma back propagation

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Septiani, Intan Karunia (2025) Prediksi volume penimbunan sampah di Kabupaten Probolinggo menggunakan algoritma back propagation. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

	Text Intan Karunia Septian_09020221031 OK.pdf Download (788kB)
	Text Intan Karunia Septian_09020221031 Full.pdf Restricted to Repository staff only until 9 July 2028. Download (1MB)

Abstract

Penanganan sampah merupakan isu penting yang dihadapi banyak daerah, termasuk Kabupaten Probolinggo, yang mengalami peningkatan volume timbunan sampah setiap tahunnya. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi volume sampah harian di Kabupaten Probolinggo menggunakan algoritma Jaringan Saraf Tiruan (JST) dengan metode Backpropagation. Data yang digunakan adalah volume sampah harian selama lima tahun terakhir, yang diperoleh dari Dinas Lingkungan Hidup (DLH) Kabupaten Probolinggo. Untuk meningkatkan akurasi prediksi, dilakukan hyperparameter tuning menggunakan metode Grid Search dengan mengevaluasi berbagai kombinasi nilai learning rate, momentum, dan jumlah neuron pada lapisan tersembunyi. Setelah proses tuning, model terbaik yang diperoleh memiliki arsitektur 7-20-1 (7 neuron input, 1 lapisan tersembunyi dengan 20 neuron, dan 1 neuron output), dengan learning rate sebesar 0,1 dan momentum 0,8. Model ini mampu memprediksi volume sampah dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 25,35%, yang menunjukkan performa prediksi yang cukup baik dan konsisten. Prediksi dilakukan untuk periode 30 hari ke depan, menghasilkan estimasi volume sampah harian antara 41,71 hingga 55,85 ton. Hasil ini dapat menjadi acuan dalam perencanaan pengelolaan sampah yang lebih efektif dan efisien di Kabupaten Probolinggo, serta memberikan dasar bagi pengembangan sistem prediksi yang lebih akurat di masa mendatang.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Creators:	Creators Email NIM Septiani, Intan Karunia intankarunia16@gmail.com 09020221031
Contributors:	Contribution Name Email NIDN Thesis advisor Fanani, Aris arisfa@uinsa.ac.id 2027018701 Thesis advisor Intan, Putroue Keumala putroue@uinsa.ac.id 0728058802
Subjects:	Matematika
Keywords:	Backpropagation; MAPE; Prediksi; Volume Sampah
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika
Depositing User:	Intan Karunia Septiani
Date Deposited:	09 Jul 2025 07:03
Last Modified:	09 Jul 2025 07:03
URI:	http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/82437

Actions (login required)

View Item