Implementasi Sistem Prediksi Laporan Sampah dan Banjir di Jakarta dengan Metode Holt-Winters Berbasis Website

Abstract

Masalah pengelolaan sampah dan banjir di DKI Jakarta memerlukan sistem prediksi yang efektif untuk meningkatkan kecepatan respons dari rata-rata sembilan hari menjadi lebih singkat. Penelitian ini mengembangkan sistem prediksi laporan sampah dan banjir berbasis website menggunakan metode Holt-Winters Exponential Smoothing dengan pendekatan Prototype. Data historis laporan periode 2019-2024 dianalisis untuk memprediksi jumlah laporan tahun 2025. Hasil penelitian menunjukkan rata-rata tingkat akurasi prediksi 30,44% untuk laporan sampah dan 30,95 untuk laporan banjir. Analisis data mengungkapkan tidak terdapat hubungan langsung antara laporan sampah dengan kejadian banjir. Sistem berhasil menyediakan dashboard interaktif untuk visualisasi prediksi dan pemetaan titik rawan banjir yang mendukung pengambilan keputusan dan alokasi sumber daya yang lebih efektif.

Waste and flood management problems in DKI Jakarta require an effective prediction system to improve response time from an average of nine days to shorter periods. This study develops a website-based waste and flood report prediction system using the Holt-Winters Exponential Smoothing method with a Prototype approach. Historical report data from 2019 to 2024 were analyzed to predict the number of reports in 2025. The results show an average prediction accuracy rate of 30,44% for waste reports and 30,95 for flood reports. Data analysis reveals no direct relationship between waste reports and flood incidents. The system successfully provides an interactive dashboard for prediction visualization and flood-prone area mapping that supports more effective decision-making and resource allocation.