Forecasting Timbulan Sampah Kota Surabaya Menggunakan Time Series Analysis

Abstract

Pengembangan sistem pengelolaan sampah kota yang efektif dan environmentally sustainable selalu menjadi tantangan bagi kota-kota di negara berkembang, termasuk bagi Kota Surabaya. Situasi ini diperburuk oleh tingginya angka sampah yang dihasilkan sebagai hasil meningkatnya angka urbanisasi, pertumbuhan penduduk, dan peningkatan ekonomi. Perencanaan manajemen pengelolaan sampah yang efisien memerlukan peramalan yang akurat, khususnya perkiraan jumlah sampah yang harus dikelola. Forecasting timbulan sampah dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa pendekatan. Penelitian ini akan menggunakan model Seasonal ARIMA dan Decomposition baik untuk Additive dan Multiplicative untuk melakukan forecasting timbulan sampah DKRTH Kota Surabaya. Dari analisis yang dilakukan model Seasonal ARIMA memberikan performa yang terbaik sehingga dapat digunakan untuk melakukan forecasting deployment. Data histori yang digunakan adalah data Tahun 2017-2019 untuk forecasting Tahun 2020.

CC Licencing

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).