Analisis ini dilakukan untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja tiga metode peramalan, yaitu ARIMA, Naïve, dan Neural Network (NN), dalam memprediksi tingkat kekeruhan air di Sungai Johnstone, Northern Queensland, Australia. Data kekeruhan yang digunakan merupakan data deret waktu yang mencerminkan dinamika perubahan kualitas air dari waktu ke waktu. Setiap metode dianalisis berdasarkan tiga metrik evaluasi utama, yaitu RMSE (Root Mean Squared Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error), dan MSE (Mean Squared Error), baik untuk data in sample (pelatihan) maupun out sample (pengujian). Hasil analisis ini bertujuan untuk mengidentifikasi metode yang paling akurat dan andal dalam menghasilkan prediksi jangka pendek terhadap perubahan kekeruhan air.