AETERNAAI v4.1.0
OVERVIEW
PROTOTYPE
RESEARCH PROTOTYPE OPEN-METEO LIVE 44 KECAMATAN

AI Waste Forecasting & Decision Intelligence

Menggabungkan data publik, kondisi cuaca, pemodelan prediktif, dan simulasi logistik operasional untuk membantu perencanaan pengelolaan persampahan DKI Jakarta yang proaktif dan akuntabel.

JAKARTA WASTE CONTEXT

MACRO STATS
DAILY WASTE BASELINE 9,059 Tons/Day ESTIMATED BASELINE
SPATIAL COVERAGE 44 Kecamatan BPS BOUNDARIES
⚡ 15T Heavy Compactor Fleet Model 📍 Destination: TPST Bantargebang (Bekasi)

PILAR SISTEM AETERNA AI

4 Fondasi Arsitektur Prediksi Cerdas, Simulasi Fisika, dan Akuntabilitas Ilmiah

01 FORECAST ENGINE

Pemodelan Prediktif Spasial

Arsitektur Stacking Regressor (DecisionTree + RandomForest + GBR → Ridge) yang mengevaluasi tren temporal, kepadatan zona, dan kalender aktivitas publik.

02 LIVE OBSERVED

Integrasi Cuaca Real-Time

Penarikan data curah hujan live tingkat kecamatan dari Open-Meteo API untuk memperhitungkan dampak penyerapan air hujan terhadap bobot sampah basah.

03 SIMULATION

Simulasi Logistik Terpadu

Simulasi deterministik berbasis kapasitas armada 15T compactor, throughput pengangkutan, dan rasio personel untuk membantu perencanaan alokasi sumber daya.

04 DATA PROVENANCE

Transparansi Data & Provenance

Pemisahan eksplisit antara data observasi langsung, data estimasi, prediksi AI, dan simulasi skenario guna memastikan akuntabilitas ilmiah penuh.

DAILY ACCUMULATION TOWER

3D PHYSICS HUD
CRITICAL (9,000T+)
WARNING (5,000T)
NORMAL (2,000T)
Simulated Daily Accumulation 9,059 Tons
STAGE 01: 09:00 WIB ~2,264 TON SAMPAH

Morning Generation & TPS Dispatch

Memasuki jam operasional awal, sampah dari kawasan pasar dan pemukiman mulai mengalir ke Tempat Penampungan Sementara (TPS). Perencanaan armada yang tepat mencegah bottleneck sejak awal hari.

STAGE 02: 15:00 WIB ~4,982 TON SAMPAH

Mid-Day Transit & Highway Haulage

Aktivitas pengangkutan lintas wilayah menuju TPST Bantargebang mencapai puncaknya. Kepadatan lalu lintas dan cuaca hujan menjadi variabel penting dalam menjaga ritme pengangkutan.

STAGE 03: 23:59 WIB ~9,059 TON TOTAL

EOD Total Capital Accumulation

Volume timbulan harian ibukota mencapai titik akumulasi penuh. Melalui pendekatan prediktif, AETERNA AI membantu pemangku kepentingan mengantisipasi kebutuhan logistik sebelum penumpukan terjadi.

Student R&D Project · DKI Jakarta Decision Intelligence

FARIL PUTRA PRATAMA

Pengembang independen yang merancang arsitektur AETERNA AI sebagai prototipe riset sistem pendukung keputusan persampahan berbasis AI dan pemodelan prediktif spasial-temporal untuk 44 kecamatan di DKI Jakarta.

GitHub Repository LinkedIn Profile

CITY-WIDE FORECAST OVERVIEW (TODAY)

Prakiraan timbulan sampah harian seluruh 44 kecamatan DKI Jakarta secara simultan berbasis model spasial-temporal dan curah hujan Open-Meteo.

MODEL: STACKING V1.0 OPEN-METEO LIVE

LIVE CITY-WIDE SUMMARY

TOTAL FORECAST VOLUME (DKI) Calculating... 44-KECAMATAN SUM
SUGGESTED FLEET CAPACITY Calculating... 15T COMPACTOR BASE

Top 5 High-Volume Kecamatan Today:

SYSTEM EXECUTION LOG

Waste Forecast Intelligence

Forecast waste generation and explore operational scenarios across Jakarta.

Menteng · Jakarta Pusat | 7-Day Horizon | Stacking Regressor
7 Days
Forecast Volume FORECAST
0.00 Tons Next 7 days
Risk Level DERIVED
SAFE Menteng · Baseline: 135.5 T/D
Suggested Fleet SIMULATION
0 Trucks 15T compactor basis
Forecast Readiness MODEL INDICATOR
--% Model & data health score

JAKARTA SPATIAL INTELLIGENCE

Geospatial waste routing & dispatch radius across 44 sub-districts
44 KECAMATAN ZONES LIVE ROUTING
TRANSIT ROUTE Menteng → TPST Bantargebang
EST. DISTANCE 33.3 km
EST. TRANSIT 1.2 Hours

CONTEXT INTELLIGENCE

Live meteorological & local crowd activity
METEOROLOGICAL CONDITIONS LIVE OBSERVED
Fetching Live... Jakarta, Indonesia
Precipitation: 0.0 mm
Weather Impact: Normal
Source: Open-Meteo Forecast API (Realtime)
EVENT & CROWD SCHEDULE LOCAL SCHEDULE

No major public events scheduled for this location in the forecast window.

Source: Manually Curated Event Schedule (2026)

7-DAY WASTE FORECAST TIMELINE

Daily projected tonnage trend with model confidence intervals
MULTI-DAY HORIZON
Total Forecast 0.00 Tons
Daily Average 0.00 Tons/Day
Peak Forecast Day --
Minimum Day --

OPERATIONAL SCENARIO

Prototype logistics simulation based on configurable operational assumptions.
SIMULATION
Suggested Fleet -- Trucks 15 ton capacity / truck
Vehicle Capacity 15.0 Tons Gross standard compactor
Crew Requirement -- Personnel 3 crew per truck
Estimated Collection Time -- Hours Throughput adjusted
Required Loads ~-- Loads Volume ÷ 15T gross
Scenario Score --% Multi-factor operational index
Assumptions: 15T Compactor Capacity · Traffic Factor · Weather Adjustment · Event Buffer ⚠️ SIMULATION — NOT OFFICIAL DLH OPERATIONAL INSTRUCTION

ESTIMATED WASTE COMPOSITION

Municipal solid waste characterization proportions
DERIVED PROPORTIONS
Organic / Sisa Makanan (~50.2%) 0.00 Ton
Plastic / Plastik (~22.8%) 0.00 Ton
Paper & Cardboard (~11.5%) 0.00 Ton
Glass & Ceramics (~3.2%) 0.00 Ton
Textile & Leather (~4.2%) 0.00 Ton
Metals & Others (~8.1%) 0.00 Ton

HOURLY DISPATCH RISK PROFILE

24-hour diurnal operational pressure & congestion index
24-HR DIURNAL PROFILE
Low Moderate High Risk
Factors: Diurnal Activity (60%) + Traffic Delay (25%) + Weather Factor (15%)

DATA PROVENANCE & METHODOLOGY

Transparent source classification & scientific audit
Open-Meteo Weather API LIVE OBSERVED
BPS DKI Demographic Reference REFERENCE
Spatial Baseline Waste Statistics ESTIMATED
AETERNA Stacking ML Model FORECAST
DLH DKI Ground Truth Data MODE B PENDING
ℹ️

Research Prototype Notice: Forecasts and operational outputs are decision-support estimates. Real-world validation requires authoritative observed data from DLH DKI Jakarta.

AETERNA AI METHODOLOGY & ARCHITECTURE

Penjelasan transparan alur kerja sistem dari penarikan data publik, rekayasa fitur, pemodelan prediktif machine learning, hingga simulasi keputusan logistik.

END-TO-END DATA & DECISION PIPELINE

01

DATA INGESTION

Mengambil data curah hujan live (Open-Meteo) dan data demografi kecamatan (BPS DKI).

OBSERVED / REF
→
02

PROVENANCE & NORMALIZATION

Mengklasifikasikan tipe data secara ketat dan melakukan standardisasi skala spasial.

DATA LAYER
→
03

FEATURE ENGINEERING

Mengekstraksi fitur lag curah hujan, indikator weekend, zona spasial, dan window mudik.

FEATURE LAYER
→
04

ML FORECAST ENGINE

Stacking Regressor (DT + RF + GBR → Ridge) memproyeksikan estimasi volume sampah.

AI FORECAST
05

FORECAST OUTPUT

Estimasi tonase sampah harian dan estimasi proporsi 6 kategori komposisi material.

MODEL OUTPUT
→
06

OPERATIONAL SIMULATION

Perhitungan deterministik kebutuhan armada compactor 15T, durasi, dan staf pengangkut.

SIMULATION
→
07

UNCERTAINTY ESTIMATION

Evaluasi indeks keandalan estimasi berdasarkan horizonte waktu dan kelengkapan data.

CONFIDENCE
→
08

DECISION SUPPORT DASHBOARD

Visualisasi spasial dan rincian logistik untuk eksplorasi perencanaan dinas kebersihan.

UI / UX

1. Pemodelan Machine Learning vs Simulasi Logistik

AETERNA AI memisahkan secara tegas dua komponen arsitektur:

  • AI Forecasting Layer: Bertanggung jawab memprediksi timbulan volume sampah (Ton) per kecamatan dengan mempertimbangkan interaksi non-linear antara cuaca, demografi, dan temporalitas.
  • Deterministic Logistics Layer: Menghitung rekomendasi alokasi armada truk dan kru menggunakan formula operasional berbasis throughput dan kapasitas truk 15 Ton. Rekomendasi armada bukan hasil black-box AI melainkan kalkulasi matematis yang dapat diverifikasi secara transparan.

2. Status Validasi & Peta Jalan R&D

Transparansi ilmiah mengenai status pengujian model:

  • Mode A (Development Benchmark): Model saat ini diuji di atas dataset simulasi spasial 44 kecamatan untuk memverifikasi fungsionalitas pipeline end-to-end.
  • Mode B (Real-World Validation): Validasi akurasi lapangan tingkat kecamatan memerlukan dataset historis timbulan sampah harian terukur dari Dinas Lingkungan Hidup DKI Jakarta. Saat ini adapter pipeline telah siap menerima data tersebut.

DATA PROVENANCE & TRANSPARENCY

Klasifikasi formal seluruh variabel data yang digunakan dalam AETERNA AI guna memastikan transparansi sumber dan akuntabilitas analitik.

SISTEM KLASIFIKASI 5 TIER DATA PROVENANCE

OBSERVED

Data Observasi

Data yang diperoleh langsung dari pengukuran sensor atau API otoritatif eksternal (contoh: curah hujan live Open-Meteo).

DERIVED

Data Turunan

Data yang dihitung secara matematis atau ditransformasikan dari satu atau lebih dataset terverifikasi (contoh: lag cuaca, kalender kerja).

ESTIMATED

Data Estimasi

Nilai baseline yang diestimasi karena pengukuran sensor harian langsung di tingkat kecamatan belum tersedia secara publik.

FORECAST

Output Prediksi

Nilai masa depan yang diproyeksikan oleh model Machine Learning AETERNA berbasis pola historis dan variabel input.

SIMULATION

Output Simulasi

Hasil skenario perencanaan operasional berbasis formula deterministik dan asumsi parameter yang dapat dikonfigurasi.

KATALOG SUMBER DATA

Sumber Data Variabel Klasifikasi Status Integrasi Batasan / Catatan
Open-Meteo API Curah Hujan (Rainfall mm), Suhu OBSERVED LIVE ACTIVE Prakiraan titik koordinat geografis kecamatan; akurasi menurun setelah horizon 7 hari.
BPS DKI Jakarta Jumlah Jiwa (Populasi Kecamatan) REFERENCE DATA ADAPTER READY Data publikasi tahunan; adapter API resmi telah disiapkan menunggu kredensial BPS API key.
Spatial Baselines Normal Avg Waste Tonnage ESTIMATED ACTIVE PROTOTYPE Estimasi baseline timbulan normal per kecamatan untuk keperluan kalibrasi model spasial.
DLH DKI / SIPSN Timbulan Sampah Harian Kecamatan OBSERVED TARGET MODE B PENDING Data observasi harian per kecamatan belum tersedia via API publik; diperlukan untuk validasi Mode B.

INSIGHTS & MONITORING BERITA PERSAMPAHAN

Kompilasi artikel referensi terkurasi seputar isu persampahan, regulasi pilah sampah, dan operasional TPST Bantargebang DKI Jakarta.

CURATED STATIC REFERENCE
Loading curated waste management articles...

REGIONAL THRESHOLD MONITORING

Daftar wilayah kecamatan dengan prakiraan volume timbulan sampah yang mendekati atau melampaui ambang batas operasional harian.

ACTIVE OPERATIONAL THRESHOLD WARNINGS

Evaluating regional threshold status...

WASTE EDUCATION HUB

Pelajari dampak penumpukan sampah di DKI Jakarta, durasi dekomposisi material, dan uji ketangkasan pilah sampah Anda secara interaktif.

INTERACTIVE GAME

ECO-SORTER SIMULATOR

Pilah item sampah ke tempat sampah yang benar untuk mendapatkan skor dan mempelajari fakta daur ulang!

🍼

Botol Plastik Bekas

Botol air mineral kosong berbahan PET.

Skor: 0 Ayo mulai pilah!

DURASI DEKOMPOSISI MATERIAL

Berapa lama alam membutuhkan waktu untuk mengurai barang-barang yang dibuang ke lingkungan?

🍎

Sisa Makanan / Organik

1 - 2 Minggu
📦

Kertas & Kardus

2 - 6 Minggu
🍼

Botol Plastik PET

450 Tahun
🔋

Baterai & Logam

100 Tahun (Logam) / Berabad-abad (Kimia B3)
🫙

Botol Kaca

1 Juta Tahun / Tidak Hancur