Spaces:
Runtime error
Runtime error
| title: Predictive Waste Analytics | |
| emoji: 🚛 | |
| colorFrom: green | |
| colorTo: blue | |
| sdk: docker | |
| app_file: app.py | |
| pinned: false | |
| # 🚛 Aeterna AI: Next-Gen Waste Intelligence Platform DKI Jakarta | |
| <p align="center"> | |
| <a href="https://www.aeternaai.biz.id/"><img src="https://img.shields.io/badge/Official%20Portal-aeternaai.biz.id-00f2fe?style=for-the-badge&logo=googlechrome" alt="Official Website" /></a> | |
| <a href="https://www.linkedin.com/in/faril-putra-pratama-81561a280/"><img src="https://img.shields.io/badge/LinkedIn-Faril%20Putra%20Pratama-0a66c2?style=for-the-badge&logo=linkedin" alt="LinkedIn Profile" /></a> | |
| <a href="https://github.com/FARILtau72/Aeterna-Ai"><img src="https://img.shields.io/badge/GitHub-FARILtau72-181717?style=for-the-badge&logo=github" alt="GitHub Badge" /></a> | |
| <a href="https://github.com/FARILtau72/Aeterna-Ai/stargazers"><img src="https://img.shields.io/github/stars/FARILtau72/Aeterna-Ai?style=for-the-badge&color=gold" alt="GitHub Stars" /></a> | |
| </p> | |
| > ⭐ **If you find Aeterna AI useful, please give this repository a Star on GitHub! Your support helps boost open-source smart city innovation!** | |
| --- | |
| ### 👨💻 Lead Developer: Faril Putra Pratama | |
| * **Official Website Portal**: [https://www.aeternaai.biz.id/](https://www.aeternaai.biz.id/) | |
| * **LinkedIn Profile**: [https://www.linkedin.com/in/faril-putra-pratama-81561a280/](https://www.linkedin.com/in/faril-putra-pratama-81561a280/) | |
| * **GitHub Repository**: [https://github.com/FARILtau72/Aeterna-Ai](https://github.com/FARILtau72/Aeterna-Ai) | |
| * **Live HF Deployment**: [https://huggingface.co/spaces/ALAMDIENG/waste-prediction-api](https://huggingface.co/spaces/ALAMDIENG/waste-prediction-api) | |
| **Platform Sistem Peringatan Dini & Peramalan Sampah Real-Time 44 Kecamatan DKI Jakarta berbasis BPS Jumlah Jiwa, Open-Meteo, & AI Chronos T5.** | |
| --- | |
| ## 📖 Overview | |
| **Aeterna AI** adalah platform analitik kecerdasan buatan (*Waste Intelligence System*) yang dirancang dan dikembangkan oleh **Faril Putra Pratama (@FARILtau72)**. Platform ini dirancang untuk memantau, memprediksi, dan mengoptimalkan manajemen logistik armada truk sampah DKI Jakarta secara spasial-temporal harian untuk seluruh **44 Kecamatan**. | |
| Platform ini mengubah paradigma pengelolaan sampah dari **reaktif** (menangani setelah terjadi penumpukan) menjadi **prediktif** (memprediksi surge sebelum terjadi) guna mengoptimalkan penyebaran armada truk pengangkut ke 44 kecamatan DKI Jakarta. | |
| > [!NOTE] | |
| > **📖 DOKUMENTASI SISTEM BACKEND MENDALAM**: | |
| > Untuk rincian mendalam mengenai arsitektur backend, model machine learning (GBR R²=98.28% & Chronos T5), metrik akurasi, formula rekayasa fitur cuaca/event, dan deployment Docker, silakan merujuk ke **[BACKEND_DOC.md](BACKEND_DOC.md)**. | |
| --- | |
| ## 🌟 Fitur Unggulan (Key Features) | |
| 1. **BPS Jumlah Jiwa Headcount Scaling Engine**: Mengintegrasikan data populasi resmi BPS DKI Jakarta 2023/2024 untuk seluruh 44 Kecamatan (Cengkareng 592rb, Cakung 559rb, Menteng 88rb, dll.) untuk mengukur lonjakan tonase sampah secara fisik. | |
| 2. **AI Autopilot Forecaster**: Sistem otonom yang mengevaluasi seluruh **44 Kecamatan DKI Jakarta** secara paralel berdasarkan curah hujan koordinat presisi (Open-Meteo) dan kalender event aktif 2026. | |
| 3. **6-Kategori Komposisi Sampah**: Memprediksi rincian tonase sampah secara proporsional sesuai statistik riil DLH DKI Jakarta: *Sisa Makanan (~50.2%), Plastik (~22.8%), Kertas (~11.5%), Tekstil (~4.2%), Kaca (~3.2%), dan Logam/Lainnya (~8.1%)*. | |
| 4. **Armada Truk Compactor (8-Ton Divisor)**: Menghitung alokasi armada truk sampah secara presisi berdasarkan standar armada DLH DKI Jakarta (8 Ton per truk). | |
| 5. **Interactive Cyber HUD UI**: Antarmuka bertema *Dark Glassmorphism* dengan kursor delay kustom, visualisasi progress bar kategori neon glow, rincian logistik armada truk, dan rute logistik ke TPST Bantargebang. | |
| --- | |
| ## 🏗️ Arsitektur Sistem (Single-Container Full-Stack Architecture) | |
| Sistem ini didesain menggunakan arsitektur full-stack terpadu berbasis **Python FastAPI & Vanilla JavaScript** yang ringan, cepat, dan hemat memori: | |
| ``` | |
| +---------------------------------------------------------------------------------------------------+ | |
| | AETERNA AI PLATFORM CONTAINER | | |
| | (Hosted on Hugging Face Spaces & Docker) | | |
| | | | |
| | +---------------------------------------+ +---------------------------------------------+ | | |
| | | CYBER HUD DASHBOARD UI | | FASTAPI BACKEND ENGINE | | | |
| | | (HTML5, Vanilla CSS3, Leaflet.js Map) | <-> | (Async REST Endpoints & Web Controller) | | | |
| | +---------------------------------------+ +---------------------------------------------+ | | |
| | | | | |
| | +----------------------+----------------------+ | | |
| | | | | | |
| | v v | | |
| | +-------------------------------+ +-------------------------------+ | |
| | | AMAZON CHRONOS-T5 (TINY) | | GRADIENT BOOSTING REGRESSOR | | |
| | | (Time-Series Neural Network) | | (Spatial GBR R²=88.45%, MAPE=6.12%) | | |
| | +-------------------------------+ +-------------------------------+ | |
| | | | | | |
| | +----------------------+----------------------+ | | |
| | | | | |
| | v | | |
| | +-------------------------------------+ | | |
| | | EXTERNAL DATA SYNC | | | |
| | | - BPS Jakarta 2024 (Jumlah Jiwa) | | | |
| | | - Open-Meteo Realtime Rainfall API | | | |
| | +-------------------------------------+ | | |
| +---------------------------------------------------------------------------------------------------+ | |
| ``` | |
| ### Component Stack: | |
| * **Frontend Layer**: HTML5, Vanilla CSS3 (*Dark Glassmorphism Theme*), Vanilla JavaScript ES6+, dan **Leaflet.js** untuk visualisasi peta spasial 44 Kecamatan DKI Jakarta. | |
| * **Backend Layer**: **Python 3.9+** & **FastAPI** dengan Uvicorn ASGI Server untuk eksekusi peramalan REST API berkecepatan tinggi. | |
| * **AI & Machine Learning Engine**: **Amazon Chronos-T5 (Tiny)** (PyTorch) & **Gradient Boosting Regressor** (Scikit-Learn, fine-tuned dengan GridSearchCV). | |
| * **Data Providers**: Data Populasi **BPS DKI Jakarta 2023/2024** (Jumlah Jiwa), **Open-Meteo Weather API** (Curah Hujan Real-Time), dan **Dinas Lingkungan Hidup DKI Jakarta**. | |
| --- | |
| ## 📊 Hasil Evaluasi & Akurasi Model Spatial GBR (Real 44-Kecamatan Dataset) | |
| Model Spatial Gradient Boosting Regressor (GBR) dilatih menggunakan **GridSearchCV** di atas dataset Spasial 44 Kecamatan DKI Jakarta (2024–2025) berbasis data **SIPSN & DLH DKI Jakarta** (~32.000+ sampel data harian). Pengujian dilakukan secara kronologis pada *unseen out-of-sample test set* (Juli – Desember 2025) untuk menjamin validitas prediksi di dunia nyata. | |
| | Metrik Evaluasi | Model Baseline | Model Upgraded (Real Spatial ML) | Keterangan & Interpretasi | | |
| | :--- | :---: | :---: | :--- | | |
| | **Mean Absolute Error (MAE)** | `149.13 Ton` | **`11.85 Ton`** | Rata-rata selisih tebakan vs realita per kecamatan | | |
| | **Root Mean Squared Error (RMSE)** | `188.46 Ton` | **`15.42 Ton`** | Penalti deviasi ekstrem pada lonjakan event/cuaca | | |
| | **R-Squared ($R^2$ Score)** | `76.02%` | **`88.45%`** | Varian riil timbulan sampah yang berhasil diprediksi ML | | |
| | **Mean Absolute Percentage Error (MAPE)** | `1.78%` | **`6.12%`** | **Presisi Riil Dunia Nyata (< 10% Highly Accurate)** | | |
| --- | |
| ## 📡 Referensi Endpoint API Utama | |
| Semua endpoint didukung dengan dokumentasi interaktif Swagger UI di `/docs`. | |
| ### 1. Predict Waste Volume (Forecasting) | |
| * **Method**: `POST` | |
| * **Endpoint**: `/api/v1/predict` | |
| * **Request Payload**: | |
| ```json | |
| { | |
| "forecast_days": 7, | |
| "rainfall_mm": 0.0, | |
| "jumlah_jiwa": 120000, | |
| "location": "Menteng", | |
| "model_type": "gradient_boosting", | |
| "granularity": "daily" | |
| } | |
| ``` | |
| ### 2. Autopilot Live DKI (Today) | |
| * **Method**: `GET` | |
| * **Endpoint**: `/api/v1/autopilot` | |
| * **Description**: Mengembalikan kalkulasi prediksi otonom hari ini untuk seluruh 44 kecamatan DKI Jakarta secara paralel lengkap dengan data koordinat lokasi. | |
| ### 3. SEO & GEO Endpoints | |
| * `GET /robots.txt`: Izin crawler AI (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot). | |
| * `GET /sitemap.xml`: XML Sitemap untuk indeks Googlebot. | |
| * `GET /llms.txt` & `/llms-full.txt`: Spesifikasi RAG citation untuk AI LLM. | |
| --- | |
| ## 🛠️ Panduan Instalasi & Pengembangan Lokal | |
| ```bash | |
| # Clone repository | |
| git clone https://github.com/FARILtau72/Aeterna-Ai.git | |
| cd Aeterna-Ai | |
| # Install dependencies | |
| pip install -r requirements.txt | |
| # Jalankan server FastAPI lokal | |
| python -m uvicorn app:app --port 8001 --host 127.0.0.1 | |
| ``` | |
| * Akses UI di: `http://localhost:8001` | |
| * Akses Swagger UI di: `http://localhost:8001/docs` | |
| --- | |
| ## 👤 Developer & Legal License | |
| Developed & Engineered with ⚡ by **[Faril Putra Pratama (@FARILtau72)](https://github.com/FARILtau72)**. | |
| Distributed under the **MIT License**. | |
| * **FARIL PUTRA PRATAMA** (Lead Full-Stack AI Engineer) — *SMK Taruna Bangsa* | |
| * *Portofolio Kontribusi*: Merancang dan melatih model GBR (MAPE 1.59%), mengintegrasikan API Open-Meteo, merancang arsitektur backend, dan membangun antarmuka visual Cyber HUD interaktif. | |