ABSTRAK
Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Tirta Musi Palembang

membantu masyarakat kota Palembang dalam mengalirkan air bersih ke rumah-
rumah untuk kebutuhan sehari-hari. PDAM menggunakan meteran air untuk

pembagian air bersih, Meteran air merupakan alat pengukur aliran air dari PDAM
ke rumah-rumah masyarakat.Alat ini juga bisa di gunakan untuk mengukur
volume air yang di gunakan dan mengetahui biaya pengeluaran air itu sendiri.dan
selalu di lakukan pergantian yang berkala agar tidak terjadi kendala dalam proses
pengaliran air bersih. Untuk permasalahan yang ada sekarang ialah, saat ini
dikarenakan untuk air bersih sendiri di Kota Palembang terutama di daerah
pinggiran kota masih banyak masyarakat yang kesulitan dan belum bisa
merasakan pelayanan air bersih di sana, untuk sementara ini mereka kebanyakan
membeli air bersih ke depot air bersih, ada juga masyarakat yang menampung air
hujan dan membuat sumur untuk kebutuhan airnya. Jadi, bila nantinya Perumda
Tirta Musi akan mendistribusikan air lalu menambahkkan jumlah produksi air nya
ke daerah tersebut, maka akan ada prediksi untuk jumlah pengeluaran pemakaian
air bersih untuk tahun yang akan datang. Manfaat dilakukannya prediksi ini ialah
untuk mengetahui jumlah pengeluaran produksi debit air secara bijak dan tepat.
Long Short Term Memory (LSTM).forget gate, input gate, dan output gate.forget
gate :Forget gate adalah komponen yang sangat penting dalam LSTM karena
berfungsi untuk menentukan informasi mana yang harus dihapus dari sel memori
Input gate, di sisi lain, mengatur seberapa banyak informasi baru yang akan
ditambahkan ke sel memori. Dengan demikian, input gate memungkinkan model
untuk terus memperbarui sel memori dengan data terbaru yang relevan Output
gate adalah komponen terakhir yang menentukan informasi mana yang akan
digunakan untuk membuat prediksi selanjutnyajadi,Ketepatan Prediksi: Metode
LSTM mampu memberikan prediksi tren umum pemakaian air berdasarkan tarif
dengan cukup baik. Meskipun demikian, terdapat keterbatasan dalam menangkap
fluktuasi bulanan yang tajam, terutama pada tarif dengan pola fluktuasi yang
kompleks.
Kata Kunci : Long Short Term Memory (LSTM), Google colab, PDAM.