Ilustrasi Real SIPSN Prediction
Tentang Sistem
SIPANTAU

SIPANTAU adalah platform prediksi timbulan sampah di Indonesia yang memanfaatkan data dari Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional (SIPSN KLHK) dan teknologi modern seperti ARIMA dan Global Machine Learning untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data yang akurat, efektif, dan berkelanjutan.

Tujuan Aplikasi

Aplikasi ini dikembangkan untuk membantu pemerintah, akademisi, dan pemangku kepentingan dalam memprediksi timbulan sampah secara akurat, merencanakan pengelolaan sampah yang lebih efektif, serta mendukung keberlanjutan lingkungan di Indonesia.

Memprediksi timbulan sampah secara akurat
Merencanakan pengelolaan sampah yang lebih efektif
Mendukung keberlanjutan lingkungan di Indonesia
Menyediakan perbandingan performa model (ARIMA & Global ML)
Fitur Utama Platform
Prediksi ARIMA

Prediksi time series menggunakan model ARIMA untuk melihat tren timbulan sampah di masa depan.

Prediksi Global ML

Prediksi menggunakan model Machine Learning berbasis data global untuk hasil yang lebih akurat.

Perbandingan Model

Bandingkan performa model ARIMA dan Global ML berdasarkan nilai MAPE untuk evaluasi yang relevan.

Sumber Data Historis

Data analisis komparatif dalam sistem ini sepenuhnya bersumber dari otoritas resmi:

Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional (SIPSN) - KLHK
https://sipsn.menlhk.go.id

Integrasi mencakup rekaman total timbulan sampah tahunan skala regional/nasional di Indonesia.

Metodologi Komparasi

Aplikasi ini membandingkan akurasi estimasi lewat dua pendekatan ilmiah:

  • ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): Pemodelan statistik berbasis nilai historis untuk menangkap trend linear.
  • Global Machine Learning: Pendekatan non-linear kelompok yang melatih bobot multi-wilayah secara simultan.

Metrik evaluasi mutlak menggunakan pengujian nilai MAPE.