## ANALISIS  TINGKAT  PENCEMARAN  LINGKUNGAN
PADA
KOTA/KABUPATEN DI

## JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Achmad Resnu Maulana 1 1,2 Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya
Riwayat artikel: Received: 15 Juni 2023 Accepted: 10 Juli 2023 Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Clustering, K-Means, Pencemaran Lingkungan
Corespondent Email: resnum96@gmail.com
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Kegiatan  penambangan  dapat  menimbulkan  dampak  pencemaran lingkungan,  seperti  yang  terjadi  di  desa  Wadas  dan  Kendeng,  Jawa  tengah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan tingkat pencemaran lingkungan  yang  berada  di  Jawa  Tengah  berdasarkan  sejumlah  parameter yaitu,  jumlah  desa  yang  terdampak  pencemaran  air,  pencemaran  udara  dan tanah.  Metode  clustering  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K- Means. Didapatkan cluster terbaik  0.51 dengan 2 cluster. Berdasarkan tingkat pencemaran lingkungan, temuan mengungkapkan bahwa Jawa Tengah terbagi menjadi  dua cluster kota/kabupaten: cluster 1  (dengan  tingkat  pencemaran rendah) dengan 14 anggota, dan cluster 2 (dengan tingkat pencemaran rendah) dengan 24 anggota.
Abstract. Mining activities can cause environmental pollution, as happened in the villages of Wadas and Kendeng, Central Java. The aim of this research is to classify the level of environmental pollution in Central Java based on a number  of  parameters,  namely,  the  number  of  villages  affected  by  water pollution, air pollution and soil pollution. The clustering method in this study uses the K-Means algorithm. The best cluster is 0.51 with 2 clusters. Based on the level of environmental pollution, the findings reveal that Central Java is divided  into  two  city/district  clusters:  cluster  1  (with  a  low  pollution  level) with 14 members, and cluster 2 (with a low pollution level) with 24 members.

## 1. PENDAHULUAN
Pertambangan adalah rangkaian kegiatan  dalam  rangka  upaya  pencarian, penambangan (penggalian), pengolahan, pemanfaatan dan penjualan bahan galian(mineral, batubara, panas bumi, migas)[1]. Akan dampak ekologis yang timbul akibat pertambangan juga sangat nampak, dari pencemaran  air,  penurunan  muka  tanah,  erosi dan lain-lain.  Seperti  halnya  yang  terjadi  pada desa  Wadas  dan  Kendeng.  Terdapat  proyek pembangunan  pabrik  semen  di  Kenden.g  dan Penambangan  Batu  Andesit  di  Wadas  yang menyebabkan pencemaran lingkungan[2], [3].
Dari  contoh  di  atas  peneliti  ingin mengelompokkan  tingkat  pencemaran  di  Jawa Tengah.Oleh  karena  itu  diperlukan  analisis pengelompokan( clustering )  untuk  mengetahui kota/kabupaten  mana  saja  yang  tingkat pencemarannya  tinggi  dan  rendah.  Proses clustering kualitas  pendidikan  dibutuhkan sebuah  metode  yaitu  salah  satunya  K-Means Clustering .  K  -  Means  merupakan  metode analisis clustering yang  memakai  data  mining pada  proses  pengelompokannya[4].  Algoritma K  –  Means  Clustering  memiliki  cara  kerja mengelompokkan  data  berdasarkan  jarak  data dengan  pusat  cluster  yang  didapat  dari  iterasi
berulang[5].  Adapun  kelebihan  K-Means
clustering dengan dibandingkan dengan Hierarchy  Clustering adalah  seperti  relatif sederhana,  mudah  melakukan  analisis  sampel dalam ukuran besar dengan lebih efektif[6], [7]. Beberapa penelitian terdahulu menggunakan K- Means,  seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh Andreas, Angraini, Heri, dkk mengelompokkan data  kasus  COVID-19  berdasarkan  provinsi yang  menghasilkan  nilai silhouette 0.8572. Gede  dan  Agung  mengelompokkan  data kualitas  pembelajaran  di  sekolah  dengan  nilai silhouette 0.534. Penelitian terdahulu menunjukkan  bahwa  K-Means  menghasilkan struktur cluster yang baik.
Dari penyampaian di atas, peneliti bermaksud  untuk  membuat  pengelompokkan kota/kabupaten berdasarkan tingkat pencemaran  lingkungan  menggunakan  metode K-Means.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan  daerah-daerah  di  Jawa Tengah  mana  saja  yang  tergolong  dalam pencemaran lingkunan tinggi dan rendah. Dari hasil clustering tersebut  maka  akan  diketahui kota/kabupaten manakah di Jawa Tengah yang harus mendapat perhatian dan proritas lebih dari dinas lingkungan hidup.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Silhouette Coefficient
Silhouette  Coefficient  adalah  matriks yang  digunakan  untuk  menghitung  baik atau  tidaknya  sebuah  teknik  clustering[8]. Kualitas  cluster  dapat  dievaluasi  dengan menggunakan rata-rata Silhouette Coefficient dengan range nilai antara -1 dan 1.  Menurut  tabe  Kaufman  dan  Rousseeuw struktur cluser dikategorikan kuat jika nilai silhouette berada pada 0.71 – 1.00. Struktur baik/sesuai jika nilai silhouette antara 0,51 dan 0,7. Struktur dikatakan lemah jika nilai silhouette  antara  0.26  –  0.50.  Jika  nilai silhouette dibawah 0.25 maka tidak terdapat struktur cluster[9].
Berikut adalah persamaan dari Silhouette  Coefficient yang  ditunjukkan pada persamaan (1):
𝑆 𝑖 = 𝑏 𝑖 −   𝑎 𝑖 max (𝑏 𝑖 , 𝑎 𝑖 ) (1)
Dimana : 𝑆 𝑖 = Silhouette Score 𝑏 𝑖 =  Jarak  rata-rata  minimum  antara  objek dalam cluster yang berbeda 𝑎 𝑖 =  Jarak  rata-rata  minimum  antara  objek dalam cluster yang sama

## 2.2. K-Mean Cluster
Analisis  cluster  adalah  suatu  metode  yang digunakan untuk mengklasifikasi objek kedalam kelompok yang karakteristiknya relatif sama. Metode cluster memperlihatkan keunggulan dalam hal konsistensi, keakuratan, dan  waktu  komputasi[10],  [11].  Tujuan  utama dari  metode  pengelompokan  K-Means  adalah untuk mengurangi jumlah kuadrat jarak antara titik data dan pusat klaster yang sesuai dengan setiap  data.  [12].  Langkah  pertama  dalam proses K-Means clustering adalah menetapkan sembarang  pusat  cluster.  Kedua  menghitung jarak  setiap  data  pada  setiap  pusat  cluster. Perhitungan  jarak  menggunakan  Euclidean distance ditunjukkan pada persamaan(2):
𝐷(𝑥 𝑝 , 𝑍 𝑗 ) =   √∑(𝑥 𝑝 − 𝑍 𝑗 ) 2 𝑑 𝑖=1 (2)
Dimana :
D = Euclidean Distance d = Jumlah atribut dari tiap cluster 𝑍 𝑗 = titip pusat cluster ke-j 𝑋 𝑝 = titik data ke-p
Suatu data akan menjadi anggota dari suatu cluster  yang memiliki jarak  terkecil  dari  pusat cluster.  Ketiga,  menghitung  pusat  cluster  baru dengan menggunakan persamaan (3) :
𝑍 𝑗 = 1 𝑛 𝑗 ∑ ∀ 𝑥 𝑝 𝜖 𝑐 𝑗 𝑥 𝑝 (3)
Dimana : Z j = titik pusat cluster ke-j
N j = Jumlah titik data dalam cluster k C j = himpunan titik data dalam cluster k X p = titik data ke-p
Ulangi  proses  iterasi  pada  tahap  kedua  dan ketiga  hingga  data  tidak  lagi  mengalami perubahan.
3. METODE PENELITIAN
Metode yang dipakai pada penelitian berikut adalah Algoritma K-Means. K-Means
merupakan salah satu algoritma clustering non- hirarki  yang  menggolongkan  data  dalam konstruksi  satu  atau  lebih  cluster.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah desa  yang  terdampak  pencemaran  air,  tanah, dan udara di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2021 yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Jumlah Desa yang terdampak
Pencemaran di Jawa Tengah Kota/ kabupaten Pencemara n Air Penecemara n Tanah Pencemara n Udara Cilacap 22 3 15 Banyumas 68 6 39 Purbalingg a 45 5 25 … … … … Kota Tegal 3 0 0
Berikut  ini  adalah  flowchart  yang  dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian :
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Silhouette Coefficient
Tabel 2. Nilai Silhouette untuk setiap jumlah
cluster
Dari  hasil  pengujian  jumlah  k  clustering pada  Tabel  2,  didapat  nilai  silhouette    terbaik pada cluster 2 yakni 0.541. Didasari pada Tabel 1  Kaufman  dapat  dikatakan  bahwa  cluster  2 dengan nilai silhouette 0.514 merupakan cluster dengan struktur yang baik.

## Gambar 2. Silhoette Coefficient
Dari Gambar 2 terlihat bahwa tidak terdapat nilai  negatif,  yang  artinya  semua  anggota cluster tepat masuk pada cluster. Pada label X mempresentasikan  nilai  cluster  pada  setiap anggota, sedangkan label Y mempresentasikan tiap anggota pada cluster.

## 4.2. Analisis K-Means Clustering
Tabel 3. Tabel Cluster Center
Jumlah K- Cluster Nilai Silhouette 2 0.514 3 0.372 4 0.353 5 0.329 Pencemaran Air Pencemaran Tanah Pencemaran Udara Cluster 1 23.75 3.46 15.38 Cluster 2 67.27 12.82 37.45
Tabel 4. Tabel Cluster Membership
Setelah dilakukan proses clustering didapat nilai  final  cluster  seperti  pada  Tabel  4.  Pada variabel  Pencemaran  Air,  nilai  cluster  2 (67.27) > cluster 1 (23.75), hal tersebut berarti bahwa  cluster  2  merupakan  daerah    tingkat pencemaran  air  yang  lebih  tingi  dari  pada cluster  1.  Pada  variabel  Pencemaran  Air,  nilai cluster 2 (12.82) > cluster 1 (3.46), hal tersebut berarti  bahwa  cluster  2  merupakan  daerah tingkat pencemaran tanah yang lebih tingi dari pada  cluster  1.  Pada  variabel  Pencemaran Udara, nilai cluster 2 (37.45) > cluster 1 (15.38), hal tersebut berarti bahwa cluster 2 merupakan daerah    tingkat  pencemaran  udara  yang  lebih ting i
Gambar 3. Gambar 3.Visualisasi K-Means Clustering Dari Analisa diatas terlihat bahwa cluster 2 merupakan  kelompok  dengan  Kota/Kabupaten dengan  tingkat  pendemaran  tinggi.  Anggota cluster dapat dilihat pada tabel 5. yang dimana cluster  1  dengan  24  cluster  membership merupakan  kota/kabupaten  dengan  tingkat
pencemaran lingkungan yang rendah. Sedangkan  cluster  2  dengan  12  cluster membership merupakan kota/kabupaten dengan tingkat pencemaran tinggi.
Dari  hasil  visualisasi  gambar  2,  didapat interpretasi  bahwa  cluster  dengan  pencemaran lingkungan yang tinggi masih berkutat di Jawa Tengah  bagian  barat(Kab.  Brebes,  Kab. Banyumas,  Tegal,  dll)  dan  bagian  pusat (Magelang, Semarang, Boyolali, dll).

## 5. KESIMPULAN
a. Metode  Kmeans  dapat  digunakan  dengan baik  pada  kota/kabupaten  di  Jawa  Tengah dengan ditunjukkannya hasil plot silhouette yang  tidak  terdapat  nilai  yang  negative. Hasil  uji  Silhouette  menunjukkan  bahwa nilai 0.54 dengan struktur yang baik dengan jumlah cluster 2.
b. Cluster  1  (tingkat  pencemaran  rendah) sebanyak 14 anggota dan Cluster 2 (tingkat pencemaran tinggi) dengan 24 anggota.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  L.  H.  dan  Kehutanan,  “Kerusakan Lingkungan Akibat Usaha / Kegiatan Pertambangan.”
https://dlhk.bantenprov.go.id/upload/article/K erusakan Lingkungan Akibat Pertambangan.
[2]  B. I. News, “Ganjar Pranowo jadi capres PDIP, rekam jejaknya terkait lingkungan ‘masih jauh dari harapan,’”
24 April , 2023. https://www.bbc.com/indonesia/articles/cn01z nvd15no [3]  Farisa, “https://nasional.kompas.com/read/2022/02/09 /18264541/duduk-perkara-konflik-di-desa- wadas-yang-sebabkan-warga-dikepung-dan,” 24 April , 2021. https://nasional.kompas.com/read/2022/02/09/ 18264541/duduk-perkara-konflik-di-desa- wadas-yang-sebabkan-warga-dikepung-dan
[4]  A.  BASTIAN,  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Clustering  Analysis  Pada  Penyakit Menular  Manusia  (Studi  Kasus  Kabupaten Majalengka),” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  14,  no.  1,  pp. 28–34, 2018, doi: 10.21609/jsi.v14i1.566.
[5]  Ediyanto,  N.  Mara,  and  N.  Satyahadewi, “Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis,” Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter. , vol. 02, no. 2, pp. 133–136, 2013.
[6]  M.  Misdiyanto,  Y.  S.  T,  and  I.  Aprilia, “Identifikasi  Jenis-Jenis  Burung  Lovebird Menggunakan Pengolahan Citra Digital Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Sains
Cluster Anggota 1 Cilacap, Purbalingga, Purworejo, Wonosobo, Kudus, Batang, Karang Anyar, Pemalang, Wonogiri, Kota
Semarang, Sragen, Temanggung, Kendal, Kota Pekalongan, Kota Salatiga, Demak,
Grobogan, Sukoharjo, Jepara, Kota
Magelang, Blora, Kota Surakarta,
Rembang, Tegal.
2 Banyumas, Banjarnegara, Kebumen, Kab. Magelang, Boyolali, Klaten, Pati, Kab.
Semarang, Kab. Pekalongan, Kab, Tegal,
Brebes,
Komput.  Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  445–456, 2020.
[7]  I.  Rahma,  P.  Prima  Arhandi,  and  A.  Tufika Firdausi,  “Penerapa  Metode  Hierarchical Clustering  Dan  K-Means  Clustering  Untuk Mengelompokkan  Potensi  Lokasi  Penjualan Linkaja,” J. Inform. Polinema , vol. 6, no. 1, pp. 15–22, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i1.287.
[8]  S.  Paembonan  and  H.  Abduh,  “Penerapan Metode  Silhouette  Coefficient  untuk  Evaluasi Clustering Obat,” PENA Tek. J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  48,  2021,  doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[9]  A. Supandi, A. Saefuddin, and I. D. Sulvianti,
“Two  step  Cluster  Application  to  Classify Villages  in  Kabupaten  Madiun  Based  on Village Potential Data,” Xplore J. Stat. , vol. 10, no. 1, pp. 12–26, 2020, doi: 10.29244/xplore.v10i1.272.
[10]  H.  Sulistiani,  K.  Muludi,  and  A.  Syarif, “Implementation of Dynamic Mutual
Information  and  Support  Vector  Machine  for Customer  Loyalty  Classification,” J.  Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1338,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1338/1/012050.
[11]  D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan  Algoritma  Svm  Untuk  Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi
Pemberantasan  Korupsi  Republik  Indonesia,” Edutic - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 1,
pp.
1–11, 2020, doi:
10.21107/edutic.v7i1.8779.
[12]  S.  Naeem  and  A.  Wumaier,  “Study  and Implementing  K-mean  Clustering  Algorithm on  English  Text  and  Techniques  to  Find  the Optimal  Value  of  K,” Int.  J.  Comput.  Appl. , vol.  182,  no.  31,  pp.  7–14,  2018,  doi: 10.5120/ijca2018918234.