Perbandingan Metode BPNN dan LSTM dalam Peramalan Timbunan Sampah TPA - Anggelika Royinda; Rahmatina Hidayati; Hudan Eka Rosyadi (UPT P2M State Polytechnic of Malang, 2025)
Permasalahan sampah merupakan isu lingkungan yang terus diupayakan pengelolaannya oleh pemerintah, termasuk Kabupaten Malang. TPA Talangagung merupakan TPA yang terletak di Kecamatan Kepanjen dan bertugas melayani penanganan sampah wilayah Kabupaten Malang bagian selatan. Jumlah sampah masuk ke TPA Talangagung yang terus meningkat pada beberapa periode terakhir mendorong perumusan strategi pengelolaan sampah berbasis data melalui peramalan. Metode peramalan yang dibandingkan dalam upaya memprediksi sampah masuk di TPA Talangagung ini adalah Backpropagation Neural Network (BPNN) dan Long-Short Term Memory (LSTM). Kedua model tersebut memiliki pendekatan yang berbeda, namun tahapan peramalannya pada dasarnya sama yaitu meliputi normalisasi data, pembentukan sliding windows, perancangan arsitektur, proses pelatihan, proses pengujian, denormalisasi, hingga perhitungan akurasi. Berdasarkan serangkaian tahapan penelitian tersebut, dihasilkan bahwa metode Backpropagation Neural Network (BPNN) lebih optimal digunakan dalam kasus peramalan volume sampah TPA Talangagung dibandingkan dengan model Long-Short Term Memory (LSTM). Hal ini dibuktikan dengan nilai MSE dan MAPE dari BPNN sebesar 0,0060 dan 6,88% yang dihasilkan dari parameter terbaik 6 input layer, 8 neuron hidden, 1 output, serta 200 epoch. Nilai tersebut lebih kecil dibandingkan dengan hasil MSE dan MAPE dari metode LSTM yaitu sebesar 0,0079 dan 7,44% dengan arsitektur terbaiknya meliputi 11 input layer, 16 neuron hidden, 1 output layer, serta 50 epoch.