Analisis dan Prediksi Ketersediaan Air Bersih di 38 Provinsi Indonesia Menggunakan Metode Multilayer Perceptron (MLP)

Abstract

Penelitian ini mengkaji analisis dan prediksi ketersediaan air bersih di 38 provinsi Indonesia dengan menerapkan model Multilayer Perceptron (MLP), yakni sebuah arsitektur jaringan syaraf tiruan yang efektif untuk menangkap pola non-linier pada data spasial-temporal. Data historis yang digunakan mencakup parameter-parameter relevan seperti jumlah penduduk, distribusi sumber air, curah hujan, dan penggunaan air bersih di masing-masing provinsi. Tahapan penelitian meliputi pengolahan data (preprocessing) untuk menyiapkan dataset, pelatihan model MLP menggunakan subset data, serta evaluasi performa model menggunakan metrik error statistik. Hasil model menunjukkan kemampuan MLP dalam memprediksi tren ketersediaan air bersih dengan akurasi yang baik, menyediakan wawasan penting bagi perencanaan pemberdayaan sumber daya air yang berkelanjutan di setiap wilayah Indonesia. Temuan ini diharapkan dapat membantu pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan dalam mengantisipasi potensi kekurangan air bersih serta merumuskan strategi alokasi sumber daya berdasarkan prediksi yang dihasilkan oleh model.
Kata Kunci : Ketersediaan air bersih, Prediksi, Multilayer Perceptron (MLP), Jaringan Syaraf Tiruan (ANN)