Prediksi Data Inflow Waduk Das Citarum Untuk Perencanaan Pengelolaan Air Menggunakan Metode SARIMA-ANN - Sudarno; Tukiyat; Ferhat Aziz (Prosiding Seminar Kecerdasan Artifisial, Sains Data, dan Pendidikan Masa Depan, 2025)
Prediksi inflow yang akurat sangat krusial untuk perencanaan pengelolaan air waduk secara efektif, termasuk optimalisasi operasi Pembangkit Listrik Tenaga Air (PLTA), mitigasi banjir dan kekeringan, serta pemenuhan kebutuhan air masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi debit aliran masuk (inflow) air di Daerah Aliran Sungai (DAS) Citarum dengan menggunakan metode hibrida SARIMA-Artificial Neural Network (SARIMAANN). Model SARIMA, yang merupakan model linier, memiliki kemampuan untuk menangkap pola musiman dan tren dalam data deret waktu, namun memiliki keterbatasan dalam memodelkan pola non-linier yang kompleks. Untuk mengatasi kelemahan tersebut, model SARIMA digabungkan dengan ANN, yang dikenal efektif dalam mengidentifikasi pola non-linier dari residual atau kesalahan prediksi SARIMA. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa SARIMA-ANN secara signifikan lebih unggul dibandingkan model SARIMA tunggal, dengan nilai Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error (RMSE) yang jauh lebih rendah. Peningkatan akurasi ini menegaskan efektivitas pendekatan hibrida dalam memprediksi data inflow yang kompleks.