Abstract:Abstract: Schools become educational institutions in supporting the teaching and learning process to increase student potential. In the world of education, determining the best students is still an obstacle that is often…
faced such as subjectivity assessment resulting in diverse mindsets. SMP Negeri 3 Kisaran which is located at Jalan Madong Lubis, Selawan, East Kisaran District, Asahan Regency. The process of determining the overall champion students still relies on conventional assessments by manual means so that it requires a long assessment time, assessment is also subjective, this tends to limit recognition of diverse student potential. The purpose of this study is to design a decision support system application in determining the overall champion students at SMP Negeri 3 Kisaran with specified criteria. The SAW method is used as a weighted summation method of the performance of each alternative across all attributes. The best alternative decision result as the General Champion Student of class IX in the Odd Semester of 2023/2024 at SMP Negeri 3 Kisaran is Naurah Ghaisani Lubis with a score of 0.906. Based on these results, it can help SMP Negeri 3 Kisaran in determining the overall champion students and become a reference in decision making.
Keywords: decision support system; simple addictive weighting; general champion students
Abstrak: Sekolah menjadi institusi pendidikan dalam mendukung proses belajar mengajar untuk meningkatkan potensi siswa. Dalam dunia pendidikan menentukan siswa terbaik masih menjadi kendala yang sering dihadapi seperti penilaian secara subjektivitas mengakibatkan pola pikir yang beragam. SMP Negeri 3 Kisaran yang beralamatkan di Jalan Madong Lubis, Selawan, Kecamatan Kisaran Timur, Kabupaten Asahan. Proses penentuan siswa juara umum masih mengandalkan penilaian konvensional dengan cara manual sehingga membutuhkan waktu penilaian yang cukup lama, penilaian juga bersifat subjektif, hal ini cenderung membatasi pengakuan atas potensi siswa yang beragam. Tujuan penelitian ini untuk merancang aplikasi sistem pendukung keputusan dalam menentukan siswa juara umum di SMP Negeri 3 Kisaran dengan kriteria yang ditentukan. Metode SAW digunakan sebagai metode penjumlahan terbobot dari kinerja setiap alternatif di semua atribut. Hasil keputusan alternatif terbaik sebagai Siswa Juara Umum kelas IX pada Semester Ganjil Tahun 2023/2024 di SMP Negeri 3 Kisaran adalah Naurah Ghaisani Lubis dengan nilai 0.906. Berdasarkan hasil tersebut dapat membantu pihak SMP Negeri 3 Kisaran dalam menentukan siswa juara umum dan menjadi acuan dalam pengambilan keputusan.
Kata Kunci: sistem pendukung keputusan; simple addictive weighting; siswa juara umum
Abstract:Abstract: The development of information technology has significantly impacted the efficiency and effectiveness of information system management, including inventory management. This research aims to implement the Features…
es from Accelerated Segment Test (FAST) method in a web-based Inventory Information System to increase the speed of object detection and recognition in the stock monitoring process. The system development method in this research uses the Framework for the Application of System Thinking (FAST) which consists of 7 development phases. The FAST method helps ensure that the objectives are clear, specific, and achievable, ultimately leading to a more efficient and effective system. Implementing of this method in the web-based Inventory Information System is expected to provide faster and more accurate results in identifying stock changes, thereby minimizing the risk of shortages or excess inventory. Users can easily access real-time stock information via a responsive web interface. The system performance evaluation’s findings demonstrate that the FAST approach can speed up object detection, which benefits inventory management. Implementing the FAST method in a web-based inventory information system can bring many strategic and operational benefits and is expected to significantly increase the efficiency and accuracy of inventory management in an increasingly competitive market.
Keywords: FAST method; inventory; UML;website
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi telah memberikan dampak besar terhadap efisiensi dan efektivitas pengelolaan sistem informasi, termasuk dalam hal manajemen persediaan barang. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode FAST pada Sistem Informasi inventaris berbasis web guna meningkatkan kecepatan deteksi dan pengenalan objek pada proses monitoring stok barang. Metode pengembangan sistem menggunakan Framework for the Application of System Thinking (FAST) yang terdiri dari 7 fase pengembangan. Metode FAST membantu memastikan bahwa tujuan jelas, spesifik, dan dapat dicapai, yang pada akhirnya menghasilkan sistem yang efisien dan efektif. Implementasi metode ini pada aplikasi inventaris berbasis web diharapkan bisa membagikan hasil lebih cepat dan akurat mengidentifikasi perubahan stok barang, sehingga meminimalkan risiko kekurangan atau kelebihan persediaan. Pengguna dapat dengan mudah mengakses informasi stok barang secara real-time melalui antarmuka web yang responsif.Hasil evaluasi performa sistem menunjukkan bahwa metode FAST mampu meningkatkan kecepatan deteksi objek, sehingga memberikan kontribusi positif terhadap manajemen persediaan barang. Dengan adanya implementasi metode FAST pada Sistem Informasi inventaris berbasis web, dapat membawa banyak manfaat strategis dan operasional dan diharapkan bisa memberikan kontribusi signifikan dalam menaikkan efisiensi dan kecermatan pengelolaan persediaan barang di pasar yang semakin kompetitif.
Kata Kunci: metode FAST; persediaan barang; UML; website
Abstract:Abstract: Guntur Store is located on Jl. Sisingamangaraja, Kisaran, Asahan Regency. It focuses on selling basic needs, but the store faces a problem in its sales. The main issue encountered is the uncertainty in forecasting…
ing the stock of basic needs, which can lead to imbalance between supply and demand, due to Guntur Store still relying on manual ledger entries for reporting and inputting data into Microsoft Excel. This research aims to predict the demand for basic needs at Guntur Store using the Single Exponential Smoothing Method and to enhance prediction accuracy through the application of time series analysis techniques on historical sales data. The Single Exponential Smoothing Method will be employed to model and forecast patterns of demand for staple goods. The findings of this research can provide insights into future demand for goods, thereby improving supply chain optimization and ensuring adequate stock levels to effectively meet customer demands. The conclusion of this study is to obtain more accurate estimates in anticipating the evolving data patterns of basic needs at Guntur Store, thus providing valuable information for the store and policymakers involved in the distribution of basic needs.
Keywords: basic food needs; forecasting; single exponential smoothing
Abstrak : Toko Guntur terletak di Jl. Sisingamangaraja, Kisaran, Kabupaten Asahan. Berfokus pada penjualan kebutuhan sembako, namun dalam penjualan toko tersebut mengalami sebuah permasalahan. Permasalahan utama yang dihadapi adalah ketidakpastian dalam meramalkan kebutuhan stok Sembako yang dapat mengakibatkan ketidakseimbangan antara pasokan dan permintaan, dikarenkan Toko Guntur masih menggunakan buku besar dalam pembuatan laporan dan di input ke dalam microsoft excel. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi permintaan Sembako di Toko Guntur menggunakan Metode Single Exponential Smoothing serta meningkatkan akurasi prediksi melalui penerapan teknik analisis deret waktu terhadap data penjualan historis. Metode Single Exponential Smoothing akan digunakan untuk memodelkan dan memprediksi pola permintaan barang pokok. Hasil penelitian ini dapat memberikan jumlah permintaan barang di masa mendatang sehingga optimalisasi rantai pasok menjadi g lebih baik dan memastikan tingkat stok yang memadai untuk memenuhi permintaan pelanggan secara efektif. Kesimpulan penelitian ini untuk mendapatkan perkiraan yang lebih akurat dalam mengantisipasi pola data yang sedang berkembang kebutuhan sembako pada Toko Guntur sehingga menghasilkan informasi yang akurat dapat menjadi sumber informasi berharga bagi Toko Guntur, dan pembuat kebijakan yang terlibat dalam distribusi Sembako.
Kata Kunci: kebutuhan sembako; single exponential smoothing; peramalan
Abstract:Abstract: Rohingya refugees continue to arrive in Aceh by sea by boat. Based on data from the United Nations High Commissioner for Refugees (UNCHR), as of December 10 2023, 1,543 Rohingya refugees had landed in Aceh since…
e mid-November 2023. The increasing number of refugees arriving has caused resistance from local residents. This rejection was the result of the bad experiences of Acehnese people with Rohingya refugees. The main problem of this research is that analyzing public opinion on Rohingya ethnicity in Indonesia is still done manually by looking at tweets one by one. The solution to overcome this is to analyze opinions using data crawling with the Naïve Bayes algorithm. The purpose of this research is to determine public opinion on Twitter media regarding refugee refugees. The method used in this research is the Naïve Bayes algorithm method. The results of the research show that the Naïve Bayes algorithm can classify public opinion sentiment on Twitter social media towards the Rohingya Ethnic in Indonesia into positive sentiment. and negative with a total accuracy of 70%. So, the words "Rohingya Ethnicity in Indonesia" tend to be accepted by the X community with the arrival of Rohingya refugees in Indonesia.
Keywords: rohingya; twitter; naïve bayes; opinion
Abstrak: Pengungsi Rohingya terus berdatangan ke Aceh melalui jalur laut dengan menggunakan perahu. Berdasarkan hasil data United Nations High Commissioner for Refugees (UNCHR), per 10 Desember 2023 sebanyak 1.543 pengungsi Rohingya datang ke dalam wilayah Aceh. Meningkatnya jumlah pengungsi yang datang menimbulkan perlawanan dari warga setempat. Penolakan ini imbas dari pengalaman buruk warga Aceh terhadap pengungsi Rohingya. Permasalahan utama penelitian ini yaitu menganalisis opini publik terhadap Etnis Rohingya di Indonesia masih secara manual dengan melihat tweet satu persatu. Solusi mengatasi hal tersebut maka analisis opini menggunakan crawling data dengan algoritma Naïve Bayes. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui opini publik pada media twitter terkait pengungsi Rohingya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode algoritma Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukan bahwa pada algoritma Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan sentimen dengan total akurasi 70%. Maka “Etnis Rohingya di Indonesia†cenderung dapat diterima oleh masyarakat X dengan datangnya pengungsi Rohingya di Indonesia.
Kata kunci: rohingnya; twitter; naïve bayes; opini
Abstract:Abstract: Pulau Kopung Sentajo Village Government in determining communities recipients of Direct Cash Assistance (BLT) has not used a computerized system so that in decision making errors will often occur in the suitability…
lity criteria for potential BLT recipients. So things like this will increase the possibility that poor or underprivileged people will lose out to people who live better lives and also take a lot of time because they still use manual systems. In terms of the report produced, it does not display the criteria for potential recipients clearly and in detail. In solving the problem, a decision support system will be used using the simple additive weighting method. So this research produces a computerized system to support decision making that determines people's suitability as recipients of direct cash assistance. With this computerized system, it will make it easier to determine the eligibility of people receiving Direct Cash Assistance and produce effective reports with calculations that comply with existing criteria. By implementing this computerized decision support system, 7 people are recommended who are eligible to receive direct cash assistance with the highest score of 2,875 and the lowest score of 2,750 so that these results can assist the village head in determining the community's suitability as recipients of direct cash assistance.
Keywords: assistance; BLT; SAW; FMADM;
Abstrak: Pemerintah Desa Pulau Kopung Sentajo dalam menentukan masyarakat sebagai penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) belum menggunakan sistem yang terkomputerisasi sehingga dalam pengambilan keputusan akan sering terjadi kesalahan dalam perbandingan kriteria kesesuaian calon penerima BLT. Sehingga hal seperti ini akan memperbesar kemungkinan masyarakat miskin atau kurang mampu akan kalah dengan masyarakat yang kehidupannya lebih baik dan juga memakan banyak waktu karena masih menggunakan sistem manual. Dari segi laporan yang dihasilkan, tidak menampilkan kriteria calon penerima secara jelas dan rinci. Dalam penyelesaian masalah akan digunakan sistem penunjang keputusan dengan metode simple additive weighting. Maka dengan penelitian ini menghasilkan sistem yang terkomputerisasi untuk mendukung pengambilan keputusan menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan langsung tunai. Dengan sistem yang terkomputerisasi ini, maka akan memberikan kemudahan dalam menentukan kelayakan masyarakat penerima Bantuan Langsung Tunai dan menghasilkan laporan yang efektif dengan perhitungan yang sesuai dengan kriteria yang ada. Dengan penerapan sistem pendukung keputusan yang terkomputerisasi ini maka direkomendasikan 7 orang yang layak menerima bantuan langsung tunai dengan skor tertinggi 2,875 dan skor terendah 2,750 sehingga hasil tersebut dapat membantu kepala desa dalam menentukan kelayakan masyarakat sebagai penerima bantuan tunai langsung.
Kata Kunci: bantuan; BLT; SAW; FMADM
Abstract:Abstract: Technological developments open up opportunities to improve health services, especially in the diagnosis of female reproductive health problems. This research discusses the development of an expert system at Utama…
ama General Hospital in Kisaran to assist in the early diagnosis of female reproductive diseases. The problems that occur in this article are the absence of knowledge about dangerous diseases, lack of awareness of reproductive health diseases, remote and hard-to-reach locations of health facilities, high costs for consultations and drugs, and long time to get diagnostic results. The method used in solving these problems is Case Based Reasoning (CBR), where the system uses the experience of previous cases to handle new cases. The process involves collecting patient data, building a knowledge base, and developing an expert system using the CBR approach. Test results show the system is able to provide accurate diagnosis based on the symptoms inputted by the user. Solutions for each disease are displayed, providing useful information for further treatment. In conclusion, the development of this expert system is expected to improve the accessibility and quality of women's reproductive health services by providing fast and appropriate solutions.
Keywords: case based reasoning (CBR) method; expert system; main public hospital kisaran; women's reproduction.
Abstrak: Perkembangan teknologi membuka peluang untuk meningkatkan layanan kesehatan, terutama dalam diagnosis masalah kesehatan reproduksi wanita. Artikel ini membahas pengembangan sistem pakar di Rumah Sakit Umum Utama Kisaran untuk membantu diagnosis dini penyakit reproduksi wanita. Masalah yang terjadi pada penelitian ini yaitu Tidak adanya pengetahuan tentang penyakit berbahaya, kurangnya kesadaran akan penyakit kesehatan reproduksi, lokasi fasilitas kesehatan yang terpencil dan sulit dijangkau, biaya tinggi untuk konsultasi dan obat, serta waktu yang lama untuk mendapatkan hasil diagnosa. Adapun metode yang digunakan dalam menyelesaikan masalah tersebut adalah Case Based Reasoning (CBR), di mana sistem menggunakan pengalaman kasus sebelumnya untuk menangani kasus baru. Proses melibatkan pengumpulan data pasien, pembentukan basis pengetahuan, dan pengembangan sistem pakar menggunakan pendekatan CBR. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu memberikan diagnosis akurat berdasarkan gejala yang diinputkan oleh pengguna. Solusi untuk setiap penyakit ditampilkan, memberikan informasi yang berguna untuk penanganan lebih lanjut. Kesimpulannya, pengembangan sistem pakar ini diharapkan meningkatkan aksesibilitas dan kualitas layanan kesehatan reproduksi wanita dengan memberikan solusi yang cepat dan tepat.
Kata kunci: metode case based reasoning (CBR); reproduksi wanita; rumah sakit umum utama kisaran; sistem pakar.
Abstract:Abstract: Gross Regional Domestic Product (GRDP) is one of the most important socio-economic indicators. In order to gain a more comprehensive understanding of the current economic situation and regional differences, estimating…
imating GRDP using integration of satellite imagery and official statistics data can provide valuable information. This research estimates the GRDP value in 2022 by using data in 2019 to 2021 related to two aspects, agriculture and non-agriculture. Soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), and land cover (LC) used as agriculture aspect, while nighttime light (NTL), human settlement index (HSI), land area, and population per regency/city used as non-agriculture aspect. GRDP estimation are produced with machine learning approach using support vector machine (SVM) and random forest (RF) method. Correlation test on each variable shows only land area that does not have a significant correlation with GRDP. RF model then chosen as the best model with RMSE, MSE, MAE, and R2 value of 0.2549; 0.5049; 0.7727; and 0.2543, respectively. The estimated values acquired in several regencies/cities have rather near, some even very close to the official statistics values.
Keywords: GRDP; satellite imagery; machine learning; random forest; support vector machine
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator sosio-ekonomi yang penting. Penghitungan nilai PDRB dengan pendekatan yang melibatkan kombinasi data citra satelit dan statistik resmi dapat memberikan informasi serta pemahaman yang lebih komprehensif. Penelitian ini melakukan estimasi nilai PDRB pada tahun 2022 menggunakan data tahun 2019 hingga 2021 dengan melibatkan dua aspek, agrikultur dan non-agrikultur. Data soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), dan tutupan lahan (land cover/LC) digunakan sebagai aspek agrikultur, sementara data citra cahaya malam (NTL), human settlement indeks (HSI), luas wilayah kabupaten/kota, dan jumlah populasi per kabupaten/kota digunakan sebagai aspek non-agrikultur. Estimasi PDRB dihasilkan dengan menggunakan pendekatan machine learning berupa support vector machine (SVM) dan random forest (RF). Pengecekan korelasi antarvariabel menunjukkan bahwa hanya variabel luas wilayah tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai PDRB. Model random forest kemudian dipilih sebagai model terbaik dengan nilai evaluasi RMSE, MSE, MAE, dan berturut-turut sebesar 0.2549, 0.5049, 0.7727, dan 0.2543. Nilai estimasi yang diperoleh di beberapa kabupaten/kota cukup mendekati, bahkan ada yang sangat dekat dengan nilai statistik resmi.
Kata kunci: PDRB; citra satelit; machine learning; random forest; support vector machine
Abstract:Abstract: This research highlights the significance of information technology in producing relevant, accurate, and timely information as the foundation for strategic knowledge in decision-making. Applications, as software,…
e, play a vital role in presenting information tailored to user needs, based on provided input data. Flutter, serving as an SDK for mobile app development, brings superior capabilities in cross-platform application development. The development of a mobile application for Fruit Garden Tourism Information System in Sidoarjo using Flutter aims to facilitate the search for fruit garden tourism spots based on user preferences and provide detailed information about those locations. The objective is to assist the community in discovering and enjoying fruit garden tourism in Sidoarjo. In the testing process, the black-box method is utilized to identify system weaknesses, validate the congruence of executed data with inputs, and prevent potential deficiencies and errors in the application before user deployment. In the testing process, the application has successfully passed tests for its interface and all provided features with success.
Keywords: application; flutter; fruit garden tourism; information technology.
Abstrak: Penelitian ini menggambarkan pentingnya teknologi informasi dalam menghasilkan informasi yang relevan, akurat, dan waktu tepat sebagai dasar pengetahuan strategis untuk pengambilan keputusan. Aplikasi, sebagai perangkat lunak, memiliki peran vital dalam menyajikan informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna, berlandaskan pada data masukan yang diberikan. Flutter, sebagai SDK untuk pembuatan aplikasi mobile, menghadirkan kemampuan unggul dalam pengembangan aplikasi lintas platform. Pengembangan aplikasi mobile untuk Sistem Informasi Wisata Kebun Buah di Sidoarjo menggunakan Flutter bertujuan memudahkan pencarian tempat wisata kebun buah sesuai preferensi pengguna dan menyediakan informasi yang terperinci tentang lokasi tersebut. Tujuannya adalah memfasilitasi masyarakat dalam menemukan dan menikmati wisata kebun buah di Sidoarjo. Dalam proses pengujian, metode black box digunakan untuk mengidentifikasi kelemahan sistem, memvalidasi kesesuaian data yang dieksekusi dengan yang dimasukkan, serta mencegah potensi kekurangan dan kesalahan dalam aplikasi sebelum digunakan oleh pengguna. Pada proses pengujian, aplikasi telah berhasil melewati pengujian untuk aspek tampilan dan seluruh fitur yang disediakan dengan sukses.
Kata kunci: aplikasi; flutter; teknologi informasi; wisata kebun buah.
Abstract:Abstract: There are a great number of academics that are now conducting research on sentiment analysis by employing supervised and machine learning techniques. The research can be carried out with the assistance of a variety…
iety of sources, including reviews of movies, reviews of Twitter, reviews of online products, blogs, discussion forums, and other social networks. With the progress of technology, individuals may now effortlessly utilize social media platforms to access and share information, as well as express their viewpoints to the general public, without any constraints of distance or time. Twitter is a social media network that serves as a repository for opinions. Diverse techniques are employed to provide optimal and realistically precise pressure detection. The analysis and discussion affirm that the Support Vector Machine (SVM) was effectively employed in this study, utilizing public opinion data on television program reviews in Indonesia. An SVM classifier is employed to examine the Twitter data set by utilizing various parameters. The study successfully completed the preprocessing process by collecting a total of 400 data points, consisting of 320 reviews from 4 television shows for training data and 80 reviews for testing. The data was filtered and classified using SVM, with 200 positive and 200 negative data points for comparison. The experiment utilized the SVM method using TF-IDF to achieve the most accurate test results. The test accuracy was 80%, while the training data accuracy reached 100%.
Keywords: Sentiment Analysis; Support Vector Machine; Television Shows Review, TF-IDF,
Abstrak: Saat ini, banyak akademisi sedang menyelidiki analisis sentimen melalui pemanfaatan teknik yang diawasi dan pembelajaran mesin. Kajian dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa sumber seperti review film, review Twitter, review produk online, blog, forum diskusi, atau jejaring sosial lainnya. Dengan kemajuan teknologi, masyarakat kini dapat dengan mudah memanfaatkan platform media sosial untuk mengakses dan berbagi informasi, serta menyampaikan pandangan mereka kepada masyarakat umum, tanpa batasan jarak dan waktu. Twitter adalah jaringan media sosial yang berfungsi sebagai gudang opini. Beragam teknik digunakan untuk menghasilkan deteksi tekanan yang optimal dan presisi secara realistis. Analisis dan pembahasan menegaskan bahwa Support Vector Machine (SVM) efektif digunakan dalam penelitian ini, memanfaatkan data opini publik tentang review program televisi di Indonesia. Pengklasifikasi SVM digunakan untuk memeriksa kumpulan data Twitter dengan memanfaatkan berbagai parameter. Penelitian berhasil menyelesaikan proses preprocessing dengan mengumpulkan total 400 titik data yang terdiri dari 320 review dari 4 acara televisi untuk data pelatihan dan 80 review untuk pengujian. Data disaring dan diklasifikasikan menggunakan SVM, dengan 200 titik data positif dan 200 titik data negatif sebagai perbandingan. Percobaan ini menggunakan metode SVM dengan menggunakan TF-IDF untuk mencapai hasil pengujian yang paling akurat. Akurasi pengujiannya mencapai 80%, sedangkan akurasi data pelatihan mencapai 100%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Review Tayangan Televisi, TF-IDF, Support Vector Machine
Abstract:Abstract: Increasing living standards cause an increase in the need for drinking water. However, current water supply estimates are still not optimal, with water production sometimes being more or less than requirements.…
To estimate the amount of water, an appropriate method is needed. The method used in this research is the back propagation algorithm artificial neural network method. When developing forecasts, past data is necessary to produce accurate results. This research aims to develop a predictive model that can estimate the volume of water that will be used by PDAM Tirtauli in the future. It is hoped that this predictive model can help PDAMs in planning more efficient water supply management and can reduce the potential for water supply shortages in the future. This research uses water distribution data for the 2015-2022 period. Training data starts in 2015-2021, testing data starts in 2016-2022. In this research, results were obtained using the Matlab R2011a application. In this research, the 5 architectures used are architecture 6-53-1, 6-58-1, 6-61-1, 6-81-1, 6-87-1. Based on these five architectures, the best architecture was obtained, namely architecture 6-87-1 with a root mean square error test value of 0.00010031 and an accuracy of 92%. The results achieved in 2023 are the total water volume of PDAM Tirtauli Pematangsiantar of 189,610,426.
Keywords: backpropagation; distribution; PDAM; prediction; water
Abstrak: Meningkatnya taraf hidup menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan air minum. Namun, perkiraan pasokan air saat ini masih belum optimal, dengan produksi air kadang-kadang lebih atau kurang dari kebutuhan. Untuk memperkirakan jumlah air diperlukan suatu metode yang sesuai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode jaringan syaraf tiruan algoritma back propagation. Saat mengembangkan perkiraan, data masa lalu diperlukan untuk menghasilkan hasil yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediktif yang dapat memperkirakan volume air yang akan digunakan oleh PDAM Tirtauli di masa mendatang. Model prediktif ini diharapkan dapat membantu PDAM dalam perencanaan pengelolaan pasokan air yang lebih efisien dan dapat mengurangi potensi kekurangan pasokan air pada masa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan data sebaran air periode 2015-2022. Data pelatihan dimulai pada tahun 2015-2021, data pengujian dimulai pada tahun 2016-2022. Pada penelitian ini diperoleh hasil dengan menggunakan aplikasi Matlab R2011a. Pada penelitian ini 5 arsitektur yang digunakan adalah arsitektur 6-53-1, 6-58-1, 6-61-1, 6-81-1, 6-87-1. Berdasarkan kelima arsitektur tersebut diperoleh arsitektur terbaik yaitu arsitektur 6-87-1 dengan nilai uji root mean square error sebesar 0,00010031 dan mendapatkan akurasi sebesar 92%. Hasil yang dicapai pada tahun 2023 adalah total volume air PDAM Tirtauli Pematangsiantar sebesar 189.610.426.
Kata Kunci: air; backpropagation; distribusi; PDAM; prediksi