Prediksi Kebutuhan Konsumsi Air Minum Pelanggan di PDAM Tirta Aji Wonosobo Cabang Leksono Menggunakan Algoritma LSTM - Muhammad Assegaf; Muhammad Fuat Asnawi; Alif Muwafiq Baihaqy (CV. Science Tech Group, 2026)
Kebutuhan air bersih di Kabupaten Wonosobo terus meningkat, namun distribusinya masih menghadapi kendala akibat kondisi geografis dan sistem perencanaan yang bersifat reaktif sehingga sering terjadi ketidakseimbangan antara suplai dan permintaan. Selain itu, data historis konsumsi air dan jumlah pelanggan belum dimanfaatkan secara optimal untuk melakukan prediksi dini kebutuhan air. Penelitian ini bertujuan memprediksi kebutuhan air bersih harian menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM). Penelitian ini menggunakan data historis harian volume air dan jumlah pelanggan yang diproses melalui tahapan preprocessing, pembentukan sequence, serta pembagian data latih dan uji. Model LSTM kemudian dievaluasi menggunakan MAE, MSE, RMSE, dan MAPE serta diintegrasikan ke dalam sistem berbasis website. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model LSTM menghasilkan Nilai evaluasi yaitu MAE sebesar 86.84, MSE sebesar 14417, RMSE sebesar 119.67, dan MAPE sebesar 2.94%. Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa metode Long Short-Term Memory (LSTM) efektif dalam memprediksi kebutuhan air bersih harian dengan tingkat akurasi yang baik. Model yang dikembangkan berpotensi diterapkan sebagai sistem pendukung keputusan untuk membantu PDAM dalam merencanakan distribusi air, mengoptimalkan operasional pompa, serta mengurangi risiko ketidakseimbangan suplai dan permintaan secara lebih berbasis data.