Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No.1 (2023) 146-153
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Sistem Klasterisasi Volume Sampah Organik di Kota Magelang
menggunakan K-Means
Clustering System of Organic Waste Volume in Magelang City using K-Means
Muhamad Nurrohman 1 , Maimunah 2 , Pristi Sukmasetya 3 1,2,3 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Magelang
1 mnurrohman2020@gmail.com, 2 maimunah@unimma.ac.id * , 3 pristi.sukmasetya@ummgl.ac.id

## Abstract
Waste is one of the most serious problems faced by many regions. In Magelang City alone, 70 tons of waste is generated per day, and 60% of it is organic waste. Business sectors such as restaurants, culinary tours, markets, and hotels are high producers of organic waste. Organic waste can be utilized and sorted to be useful for maggot farmers, compost and biogas makers, but the  lack  of  information  about  the  source  and  availability  of  this  waste  is  an  obstacle  for  organic  waste  users  and  the Environmental Service. The purpose of this research is to assist the Environmental Agency in planning waste transportation, as well as making it easier for organic waste users to get information about the waste. In this study, the data used is waste volume data and data on the number of visitors and traders in hotels, markets, and street vendors in Magelang City, the data is then processed using the K-Means clustering algorithm. The data that has been processed produces the optimal number of clusters is 2, cluster 1 is a low waste volume producing category, while cluster 2 is a high waste volume producing category. After  obtaining  the  clustering  results  using  the  K-Means  algorithm,  an  evaluation  of  the  results  was  carried  out  using  the silhouette  score  method  which  resulted  in  a  score  value  of  0.66,  from  the  evaluation  results  it  can  be  concluded  that  the application of the K-Means algorithm in clustering the volume of organic waste in Magelang City is quite good. With these results, it is hoped that it can help the Magelang City government, especially the Magelang City Environmental Agency, maggot cultivators, and other organic waste users to more easily obtain information about the availability of organic waste, which is expected to help reduce the volume of organic waste.
Keywords: organic waste; k-means; clustering; data mining

## Abstrak
Permasalahan sampah merupakan salah satu masalah serius yang dihadapi berbagai daerah. Di Kota Magelang sendiri sampah yang dihasilkan per-hari mencapai 70 ton, dan 60% di antara itu merupakan sampah organik. Sektor usaha seperti restoran, wisata  kuliner,  pasar,  dan  hotel  merupakan  penghasil  sampah  organik  dengan  kapasitas  tinggi.  Sampah  organik  dapat dimanfaatkan  dan  dipilah  agar  menjadi  bermanfaat  bagi  peternak  maggot,  pembuat  pupuk  kompos  dan  biogas,  akan  tetapi kurangnya informasi mengenai sumber dan ketersediaan sampah tersebut menjadi kendala tersendiri bagi pemanfaat sampah organik, serta Dinas Lingkungan Hidup. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu Dinas Lingkungan Hidup dalam perencanaan pengangkutan sampah, serta memudahkan pemanfaat sampah organik untuk mendapatkan informasi  mengenai sampah  tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah data  volume  sampah  dan data  jumlah  pengunjung  serta pedagang  di  Hotel,  Pasar,  maupun  Pedagang  Kaki  Lima  yang  ada  di  Kota  Magelang,  data  kemudian  diolah  menggunakan algoritma  klasterisasi  K-Means.  Data  yang  sudah  diolah  menghasilkan  jumlah  klaster  optimal  sebanyak  2,  klaster  1  adalah kategori  penghasil  volume  sampah  rendah,  sedangkan  klaster  2  adalah  kategori  penghasil  volume  sampah  tinggi.  Setelah didapatkan  hasil  klasterisasi  menggunakan  algoritma  K-Means,  dilakukan  evaluasi  terhadap  hasil  tersebut  menggunakan metode silhouette score yang menghasilkan nilai score sebesar 0.66, dari hasil evaluasi dapat disimpulkan bahwa penerapan algoritma  K-Means  dalam  klasterisasi  volume  sampah  organik  di  Kota  Magelang  sudah  cukup  baik.  Dengan  hasil  tersebut diharapkan dapat membantu pemerintah Kota Magelang, khususnya Dinas Lingkungan Hidup Kota Magelang, pembudidaya maggot,  serta  pemanfaat  sampah  organik  lainnya  supaya  lebih  mudah  mendapatkan  informasi  mengenai  sumber  dan ketersediaan sampah organik, yang diharapkan dapat membantu mengurangi volume sampah organik.
Kata kunci: sampah organik; k-means; clustering; data mining

## Muhamad Nurrohman, Maimunah, Pristi Sukmasetya
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
1. Pendahuluan
Permasalahan  sampah  menjadi  salah  satu  masalah serius  yang  dihadapi  di  berbagai  daerah.  Salah  satu penyebabnya  adalah  kurangnya  kesadaran  masyarakat mengenai pentingnya  mengelola sampah dengan baik, sehingga  lingkungan  dapat  terjaga  kebersihannya  dan tetap  sehat.  Banyak  masyarakat  masih  beranggapan bahwa  menjaga  lingkungan  yang  bersih,  sehat,  dan nyaman  merupakan  tanggung  jawab  dari  pemerintah saja,  padahal  masyarakat  seharusnya  juga  ikut  aktif dalam menjaga dan mengelola sampah supaya tercipta lingkungan  yang  sehat.  Lingkungan  adalah  tempat hidup  semua  makhluk  yang  ada  di  bumi,  khususnya manusia.
Kota Magelang merupakan salah satu kota yang ada di provinsi  Jawa  Tengah  dengan  luas  18,12  km²  yang terdiri  dari  3  kecamatan,  17  kelurahan,  dan  jumlah penduduk  yang  terus  mengalami  peningkatan  setiap tahunnya, sehingga pada tahun 2020  jumlah penduduknya  mencapai  122.539  jiwa  [1].  Dengan bertambahnya  jumlah  penduduk  maka  jumlah  sampah yang  dihasilkan  juga  akan  semakin  bertambah.  Rata- rata  setiap  penduduk  menghasilkan  0,7  kg  sampah  di setiap  hari,  sehingga  perlu  dilakukan  penanganan khusus  untuk  mengatasi  masalah  sampah  di  Kota Magelang.
Di  Kota  Magelang  sendiri,  sampah  yang  dapat dihasilkan  per-harinya  sebanyak  70  ton  dan  60%  di antara itu merupakan sampah organik. Sampah organik sendiri memiliki dampak buruk bagi lingkungan seperti pencemaran  udara  dan  dapat  mendatangkan  wabah penyakit [2]. Sampah organik dapat menghasilkan gas metana  yang  bisa  menyebabkan  menipisnya  lapisan ozon.  Volume  sampah  organik  yang  kian  menumpuk dapat diatasi dengan cara memilah dan memanfaatkannya  menjadi  pakan  maggot,  pupuk kompos dan biogas [3]. Sampah organik sendiri banyak ditemukan  di  beberapa  sektor  usaha  seperti  Rumah Makan,  Wisata  Kuliner,  Pasar  dan  Hotel/Resto  [4], akan  tetapi  akses  untuk  mendapatkan  informasi mengenai  sampah  organik  di  tempat-tempat  tersebut masih  minim,  sehingga  dikhawatirkan  terjadinya penumpukan  sampah  organik  di  tempat-tempat tersebut.
Salah satu solusi untuk menangani minimnya informasi tentang  sampah  organik  yaitu  dengan  cara  membuat sistem  klasterisasi  terhadap  volume  sampah.  Sistem klasterisasi  sampah  organik  merupakan  suatu  langkah awal  dalam  membuat  strategi  pengelolaan  sampah organik agar dapat dimanfaatkan oleh peternak maggot sebagai  sumber  pakan,  pembuat  pupuk  kompos  dan biogas serta membantu proses perencanaaaan pengangkutan sampah yang dilakukan oleh pihak Dinas Lingkungan Hidup Kota Magelang.
Dalam  menemukan  penyebaran  volume  sampah  pada sektor  usaha  seperti  Rumah  Makan,  Wisata  Kuliner, Pasar  dan  Hotel/Resto  di  Kota  Magelang  ini  dapat menggunakan  metode  Data  Mining.  Data  Mining adalah  proses  menganalisis  dan  mengekstraksi pengetahuan  secara  otomatis  menggunakan  satu  atau lebih teknik pembelajaran komputer. Salah satu fungsi dari  data  mining  adalah clustering . Clustering adalah pengelompokan  item  data  ke  dalam  kelompok- kelompok  yang  lebih  kecil  sehingga  setiap  kelompok memiliki  kemiripan  yang  signifikan  [5].  Algoritma yang dapat digunakan dalam clustering yaitu K-Means, K-Medoids,  DBSCAN, dan Fuzzy  CMeans .  Pada penelitian ini algoritma yang digunakan adalah dengan metode K-Means.
Beberapa penelitian pada bidang informatika sebelumnya sudah dilaksanankan untuk menyelesaikan permasalahan  sampah,  seperti  pada  penelitian  [2], dengan  membuat  game  edukasi  yang  interaktif  dan menarik  masyarakat,  khususnya  anak  usia  dini,  dapat memberikan  materi  bahaya  dan  praktik  membuang sampah  kepada  anak-anak  menggunakan  model  game berbasis Multimedia Development Live Cycle (MDLC). Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6],  data  mining digunakan untuk menyelesaikan permasalahan sampah dengan cara memprediksi volume sampah yang masuk ke  Tempat  Pengelolaan  Sampah  Akhir  (TPSA)  setiap harinya,  proses  prediksi  volume  sampah  dilakukan menggunakan  metode backpropagation  Artificial Neural Network ( ANN ), tujuan dari penelitian tersebut adalah  untuk  memberikan  informasi  bagi  pihak Pemerintah  Kota  melalui  Dinas  Lingkungan  Hidup (DLH) dalam rangka mengatasi permasalahan pengelolaan  sampah,  seperti  persiapan  penyediaan lahan  TPSA,  penyediaan  Tempat  Pembuangan Sementara  (TPS),  kendaraan  pengangkut,  dan  petugas pengangkutan sampah. Penelitian berikutnya dilakukan oleh  [5],  yang  menerapkan  salah  satu  algoritma  data mining  yaitu  K-Means,  untuk  mengelompokkan distribusi  sampah  dengan  kategori  sampah  tinggi, sedang dan rendah di Kota Bekasi, agar dapat diketahui daerah  mana  saja  yang  memiliki  timbulan  sampah tinggi dan penanganan yang tepat sehingga permasalahan sampah di Kota Bekasi dapat teratasi.
Algoritma  klasterisasi  K-Means  merupakan  salah  satu dari  algoritma  data mining yang  popular  di  kalangan peneliti  [7].  Jika  dibandingkan  dengan  algoritma klasterisasi  lainnya,  K-Means  juga  masih  cukup tangguh  di  berbagai  jenis  data  [8].  K-Means  adalah teknik  pengelompokan  non-hierarki  yang  bertujuan untuk  memisahkan  data  yang  ada  ke  dalam  satu  atau lebih  klaster  atau  kelompok,  dengan  data  yang  mirip ditempatkan ke dalam klaster yang sama dan data yang berbeda dibagi ke dalam kelompok yang berbeda [5].
Beberapa penelitian memanfaatkan algoritma klasterisasi K-Means untuk berbagai keperluan, antara

## Muhamad Nurrohman, Maimunah, Pristi Sukmasetya
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i1.1338 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
lain untuk melakukan Pengelompokan atau Klasterisasi Kasus Covid-19 di DKI Jakarta yang dilakukan oleh [9] pada penelitian tersebut menyebutkan bahwa algoritma K-Means dapat bekerja dengan baik untuk menyelesaikan permasalahan kasus Covid-19 di tingkat wilayah Provinsi DKI Jakarta dan memiliki kontribusi praktis  dalam  membantu  penyajian  data  kasus  Covid- 19  secara  lebih  baik.  K-Means  juga  dapat  digunakan secara efektif untuk mengklasifikasikan daerah-daerah di Indonesia yang menyumbangkan sampah berdasarkan  sampah  masuk,  sampah  organik  yang diolah,  sampah  anorganik  yang  diolah,  jumlah pemulung, dan jumlah penduduk [10].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [11]  K-Means dapat  digunakan  sebagai  data  model  dalam  aplikasi yang  dapat  membantu  dalam  pengolahan  data  untuk identifikasi segmen dalam pasar, agar dapat mengetahui segmen  dalam  data  calon  pelanggan  serta  dataset  lain sehingga mampu menganalisa atribut yang membentuk segmen  tersebut.  Kemudian  penelitian  oleh  [12]  K- Means  digunakan  untuk  menganalisis  data  kasus Covid-19 agar dapat mengetahui pengelompokkan pada masalah kasus Covid-19 di Provinsi Lampung.
Metode  klasterisasi  K-Means  dapat  dioptimalkan menggunakan metode local outlier factor seperti pada penelitian yang dilakukan oleh [13],  dengan menggunakan  metode local  outlier  factor dapat memberikan hasil yang lebih optimal pada pengelompokan data dengan metode K-Means baik dari jumlah iterasi,  waktu pemrosesan dan  kualitas  klaster. Pada  penelitian  [14]  dilakukan  perbandingan  antara algoritma K-Means dan K-Medoids untuk pengelompokkan data obat dengan silhouette coefficient ,  sehingga  didapatkan  hasil score untuk  K- Means  sebesar  0.627  dan  K-Medoids  sebesar  0.536, dari hasil tersebut dapat disimpulkan hasil klaster pada K-Means lebih tinggi daripada K-Medoids dan  masuk ke  dalam  kategori medium  structure atau  dapat dikatakan cukup baik.
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  pada  penelitian  ini akan  dilakukan  klasterisasi  atau  pengelompokan terhadap  data  volume  sampah  organik  di  Kota Magelang,  khususnya  pada  sektor  perdagangan  dan perhotelan  yang  memiliki  jumlah  kepadatan  interaksi manusia tinggi, yaitu antara pengunjung dan pedagang. Dengan  data  volume  sampah  organik  yang  sudah dikelompokan  menggunakan  Algoritma K-Means Clustering ini diharapkan dapat membantu pengambilan  keputusan  yang  tepat  dalam  menangani persebaran sampah organik dan meminimalisir jumlah sampah organik di Kota Magelang.

## 2. Metode Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini disajikan dalam  bentuk  alur  metode  penelitian  seperti  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Pada  gambar  1  terdapat  5  tahapan  dalam  penelitian terhadap  klasterisasi  volume  sampah  organik  di  Kota Magelang  terutama  pada  sektor  perdagangan  dan perhotelan  yang  meliputi  pengumpulan  data, pre- processing data, klasterisasi K-Means, hasil klasterisasi K-Means,  dan  Evaluasi.  Penjelasan  tiap  alur  yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  tahapan  yang  penting sebelum  melakukan  sebuah  penelitian  [15].  Dengan data  yang  memenuhi  kriteria  dan  berkualitas  akan membuat  hasil  penelitian  yang  maksimal,  sehingga hasil  penelitian  dapat  membawa  informasi  yang bermanfaat.
Penelitian  Klasterisasi  Volume  Sampah  Organik  di Kota Magelang dilakukan menggunakan dataset jumlah pengunjung  Hotel  Resto,  jumlah  pedagang  Pasar  dan jumlah  Pedagang  Kaki  Lima  yang  berada  di  Wisata Kuliner serta volume sampah pada Hotel, Resto, Pasar dan Wisata Kuliner Tahun 2022 Semester Satu di Kota Magelang.  Data  ini  diperoleh  dari  situs  Datago Magelang  Kota  yang  dikelola  oleh  Pemerintah  Kota Magelang dan data dari TPSA Banyuurip.
2.2. Pre-Processing Data
Pre-processing data adalah proses membersihkan data mentah  dan  mengubahnya  menjadi  bentuk  yang  dapat diproses  oleh  algoritma  pembelajaran  mesin  atau analisis  data.  Proses pre-processing data  meliputi beberapa  tahapan  seperti  penghapusan  nilai  kosong ( missing  value ),  normalisasi  data,  penyatuan  data  dari beberapa  sumber,  dan  transformasi  variable  seperti pengujian outlier [16]. Tujuan dari pre-processing data adalah  untuk  memastikan  data  yang  digunakan  dalam analisis atau model machine learning adalah data yang akurat, konsisten, dan terstruktur dengan baik [17].
Pengujian outlier dilakukan  untuk  melakukan  filter pada  data–data  yang  memiliki  karakteristik  yang berbeda dari data lainnya. Normalisasi bertujuan untuk menskalakan  nilai  dari  fitur  yang  digunakan  pada penelitian ini memiliki rentang yang sama dari 0-1 [13].

## 2.3. Klasterisasi K-Means
Clustering merupakan  aktivitas  yang  bertujuan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan antara satu  data  dengan  data  lainnya  ke  dalam  klaster  atau kelompok  sehingga  data  dalam  satu  klaster  memiliki tingkat  kemiripan  yang  maksimum  dan  data  antar klaster  memiliki  kemiripan  yang  minimum  [18].  K-

## Muhamad Nurrohman, Maimunah, Pristi Sukmasetya
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
Means  merupakan  algoritma  heuristik  yang  memisah kumpulan data ke dalam klaster k dengan meminimalkan  jumlah  jarak  kuadrat  di  setiap  klaster [19].  Algoritma K-Means adalah salah satu algoritma clustering yang masuk ke dalam kelompok unsupervised learning dan digunakan untuk mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok dengan sistem partisi [5]. Unsupervised learning adalah teknik tanpa fase pembelajaran dan tanpa memberi label pada setiap kelompok atau klaster [20].
Secara  umum  terdapat  langkah-langkah  dari K-Means clustering , yaitu menentukan nilai k atau jumlah klaster pada  data  set,  menentukan  nilai  titik  pusat (centroid) , menghitung  jarak  terhadap  masing-masing centroid menggunakan rumus jarak euclidean distance sehingga ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data dengan centroid , melakukan klasifikasi data berdasarkan  kedekatannya  dengan centroid (jarak terkecil), memperbaharui nilai centroid , dan kemudian melakukan perulangan dari langkah penentuan centroid hingga  didapatkan  nilai centroid baru  sampai  anggota tiap  klaster  tidak  ada  yang  berubah.  Jika  langkah perulangan  terpenuhi,  nilai  pusat  klaster  digunakan sebagai  parameter  iterasi  terakhir  untuk  menentukan klasifikasi  data  [10].  Berikut  persamaan  rumus  1 euclidean distance .
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=0 (1)
Dimana  jarak  antara  data  pada  titik 𝑥 dan 𝑦 adalah 𝑑(𝑥, 𝑦) , 𝑥 adalah  titik  data  objek, 𝑦 adalah  titik  data centroid dan 𝑖 adalah jumlah atribut data. Nilai centroid baru diperoleh dari rata-rata klaster yang bersangkutan dengan menggunakan persamaan rumus 2 berikut.
𝐶 𝑘 = ( 1 𝑛𝑘 ) ∑ 𝑑 𝑖 (2)
Dimana 𝐶 𝑘 adalah centroid klaster, 𝑛 𝑘 adalah  jumlah data  dalam cluster k  dan 𝑑 𝑖 adalah  jumlah  dari  nilai jarak yang masuk dalam masing masing cluster .
2.4. Hasil Klasterisasi K-Means
Pada penelitian ini dilakukan pengujian terhadap hasil dari klasterisasi volume sampah organik menggunakan Metode  Elbow.  Metode  Elbow  merupakan  salah  satu metode yang dapat digunakan untuk menguji efektifitas jumlah klaster yang digunakan pada proses klasterisasi. Metode ini bekerja dengan cara melihat persentase hasil perbandingan  antara  jumlah  klaster  yang  akan membentuk siku pada suatu titik [21].
Teknik  data  mining  dengan  metode clustering menggunakan  algoritma  K-Means  dikombinasikan dengan metode Elbow agar jumlah klaster mendapatkan hasil  yang  optimal.  Jika  nilai  klaster  pertama  dengan nilai  klaster  kedua  nilainya  mengalami  penurunan paling besar maka nilai klaster tersebut yang terbaik.
2.5. Evaluasi
Ada  beberapa  metode  untuk  mengevaluasi  hasil pengelompokan, seperti indeks rand , indeks rand yang disesuaikan,  skor  distorsi,  dan silhouette  score . Meskipun  sebagian  besar  metode  evaluasi  kinerja membutuhkan  set  pelatihan, silhouette  score tidak membutuhkan  set  pelatihan  untuk  mengevaluasi  hasil pengelompokan. Hal ini membuat silhouette score lebih sesuai  untuk  tugas  pengelompokan  atau  klasterisasi. Berikut  rumus  3 silhouette  score dengan  lebar silhouette 𝑠(𝑥 𝑖 ) [22].
𝑠(𝑥 𝑖 ) = 𝑏(𝑥𝑖)−𝑎(𝑥𝑖) 𝑚𝑎𝑥⁡{𝑏(𝑥𝑖),𝑎(𝑥𝑖)} (3)
Dimana 𝑥 𝑖 adalah elemen dalam cluster k, 𝑎(𝑥 𝑖 ) adalah jarak  rata-rata  dari 𝑥 𝑖 ke  semua  elemen  lain  dalam cluster k  (dalam  ketidaksamaan),  dan 𝑏(𝑥 𝑖 ) = 𝑚𝑖𝑛⁡{𝑑 𝑙 (𝑥 𝑖 )} diantara semua cluster 𝑙 ≠ 𝑘 . Dimana 𝑑 𝑙 𝑥 𝑖 adalah  jarak  rata-rata  dari 𝑥 𝑖 ke  semua  titik  dalam cluster 𝑙 untuk 𝑙 ≠ 𝑘 (di antara ketidaksamaan) [22].
Silhouette  score dinilai  berdasarkan score yang didapatkan,  dari  rentang  nilai  -1  sampai  1.  Jika  nilai rata-rata  mendekati  nilai  1,  maka clustering dianggap semakin  baik.  Jika  nilai  rata-rata  mendekati  -1,  maka clustering dianggap  tidak  baik  [11].  Tabel  1  adalah kriteria silhouette coefficient [14] .
Tabel  1.Tabel Kriteria Silhouette Coefficient
Silhouette Coefficient (SC) Kriteria Penilaian 0.7 < SC <= 1.0 Strong Structure 0.5 < SC <= 0.7 Medium Structure 0.25 < SC <= 0.5 Weak Structure SC <= 0.25 No Structure

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Pengumpulan Data
Sumber  data  yang  digunakan  sebagai  variabel  untuk membangun  metode K-Means  Clustering adalah  data dari situs Datago Magelang Kota Tahun 2022 Semester Satu  yang  dikombinasikan  dengan  data  dari  TPSA Banyuurip dengan format excel.
Data  yang  digunakan  adalah  data  volume  sampah organik pada pasar, hotel dan resto, serta pedagang kaki lima (PKL) per-hari. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini disajikan pada tabel 2.
Tabel  2.Tabel Data Volume Sampah Organik
No Nama Usaha Volume Sampah (kg) Jumlah 1 Pasar Kebon Polo 326 467 2 Pasar Cacaban 91 130 3 Pasar Gotong Royong 583 833 4 Pasar Rejowinangun 2057 2939 ………. 43 Hotel Ahava 6 9 44 Hotel Wisma Sejahtera 5 8 45 Hotel Educitra 1 1 46 Villa Grand Artos 3 4

## Muhamad Nurrohman, Maimunah, Pristi Sukmasetya
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
3.2. Pre-Processing Data
Pre-processing adalah  langkah  berikutnya  setelah melakukan  pengumpulan  data.  Setelah  data  diperoleh kemudian  diseleksi  berdasarkan  volume  sampah  pada sektor usaha tersebut dan jumlah pengunjung hotel serta resto maupun jumlah pedagang yang ada di pasar, dan wisata kuliner.
Langkah  selanjutnya  setelah  melakukan  seleksi  data adalah dengan pengujian outlier dan  normalisasi data. Pengujian outlier bertujuan  untuk  memisahkan  data dengan karakter yang berbeda. Gambar 2 dan 3 berikut adalah visualisasi dari data outlier .
Kemudian  setelah  menghapus  data outlier langkah selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi  data menggunakan min-max normalization , normalisasi data ditujukan  untuk  menskalakan  nilai  variabel  yang memiliki rentang fitur 0-1 sehingga dapat menghasilkan klaster yang lebih optimal.
Gambar 2. Data outlier dari variabel volume sampah (kg)
Gambar 3. Data outlier dari variabel jumlah
3.3. Proses dan Hasil Klasterisasi K-Means ( Modelling )
Setelah  tahap pre-processing langkah  selanjutnya adalah  menerapkan  metode  untuk  menentukan  jumlah klaster terbaik menggunakan elbow method . Hasil dari penggunaan  metode  elbow  pada  penelitian  ini menghasilkan jumlah klaster terbaik sebanyak 2 klaster. Pada  gambar  4  berikut  dapat  dilihat  visualisasi  hasil dari metode elbow dimana menunjukkan nilai k sebagai klaster  mengalami  penurunan  yang  signifikan  pada angka  2,  sehingga  menjadikan  2  klaster  sebagai  hasil yang paling optimal.
Gambar 4. Visualisasi Elbow Method
Selanjutnya  setelah  tahap pre-processing dan  mencari nilai  klaster  terbaik  menggunakan elbow  method , kemudian  dilanjutkan  pada  tahap  berikutnya  yaitu modelling atau penerapan algoritma K-Means Clustering .  Pada  tahap modelling langkah  pertama adalah  memasukkan  jumlah  klaster  yang  sudah didapatkan  dari  penerapan elbow  method yaitu sebanyak  2  klaster  agar  dapat  menghasilkan  2 pengelompokan  atau  penyebaran  klaster  volume sampah organik. Gambar 5 adalah visualisasi dari hasil klaster volume sampah organik.

## Gambar 5. Visualisasi Penyebaran Klaster Volume Sampah
Berdasarkan  visualisasi  gambar  5,  titik  warna  kuning adalah klaster 1 yang dapat diartikan sebagai penghasil sampah organik kategori rendah, kemudian warna ungu adalah  klaster  2  yang  menunjukkan  sebagai  kategori penghasil  sampah  organik  tinggi,  masing-masing klaster ditandai titik tengah (centroid) , centroid adalah nilai rata-rata klaster atau titik tengah dari klaster yang bersangkutan, dengan simbol bintang berwarna oranye adalah centroid dari  klaster  1,  bintang  berwarna  biru adalah centroid dari klaster 2.
Tabel  3.Tabel Jumlah nama usaha dan rata-rata volume sampah setiap klaster Klaster Jumlah Nama Usaha Jumlah Pengunjung/Pedagang Rata-Rata Volume Sampah (Kg) Klaster 1 27 252 6.25 Klaster 2 10 355 24.5
Pada tabel 3 dijelaskan bahwa klaster 1 dengan kategori penghasil  sampah  rendah  memiliki  rata-rata  volume sampah yang lebih rendah apabila dibandingkan dengan rata-rata dari klaster 2 meskipun pada klaster 1 memiliki jumlah data yang lebih banyak dari klaster 2, akan tetapi

## Muhamad Nurrohman, Maimunah, Pristi Sukmasetya
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
jumlah  pengunjung/pedagang  pada  klaster  2  lebih dominan.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  data  jumlah pengunjung/pedagang  memiliki  pengaruh  yang  sangat penting  terhadap  volume  sampah  yang  dihasilkan. Tabel 4 dan 5 adalah data dari jumlah data dan jumlah seluruh  volume  sampah  berdasarkan  kategori  tempat penyebarannya pada tiap klaster.
Tabel  4.Tabel Data jumlah dan rata-rata volume sampah klaster 1
Klaster 1 Jumlah Nama Usaha Jumlah Pengunjung/Pedagang Jumlah Volume Sampah (Kg) Pasar/PKL 9 124 83 Hotel/Resto 18 128 86
Tabel  5.Tabel Data jumlah dan rata-rata volume sampah klaster 2
Klaster 2 Jumlah Nama Usaha Jumlah Pengunjung/Pedagang Jumlah Volume Sampah (Kg) Pasar/PKL 8 281 193 Hotel/Resto 2 74 52
Hasil dari klasterisasi ini dapat digunakan oleh pencari sampah  organik  yang  memanfaatkan  sampah  tersebut sebagai ladang penghasilan sehari-hari, seperti peternak maggot, pembuat pupuk kompos, dan biogas. Dari hasil tersebut para pemanfaat sampah organik dapat dengan mudah  mencari  informasi  dan  lokasi  mengenai ketersediaan  sampah  organik  di  Kota  Magelang.  Data tersebut juga dapat membantu Dinas Lingkungan Hidup Kota Magelang dalam merencanakan proses pengangkutan sampah di tempat-tempat yang ada pada hasil  klaster  tersebut.  Pada  tabel  6  9ditampilkan  data nama usaha pada setiap klaster.
Tabel  6.Tabel Data Jumlah nama usaha setiap klaster
Klaster Jumlah Nama Usaha Klaster 1 PKL Sari Boga Kencana, PKL Sejuta Bunga, PKL Daha, PKL Jendralan, PKL Jl. Pajajaran, PKL Rejomulyo, PKL Kauman, PKL Kalingga, PKL S. Parman, Hotel Puri
Asri, Hotel Borobudur Indah, Hotel Sriti, Hotel Oxalis, Hotel Wisata, Hotel Safari, Hotel Bharata, Hotel Pringgading, Hotel
Sumber Waras, Hotel Lokasari, Hotel Mutiara, Hotel Ardiva, Hotel Wijaya, Hotel Safira, Hotel Ahava, Hotel Wisma Sejahtera, Hotel Educitra, Villa Grand Artos. Klaster 2 PKL Sigaluh, PKL Armada Estate, PKL Kartika Sari, PKL Jenggolo, PKL Badaan,
PKL Jl. Sriwijaya, PKL Jl. Alibasah, PKL Lembah Tidar, Hotel Trio, Hotel City Hub.
Berdasarkan  persebaran  dari  hasil  klaster  tersebut, dikembangkan  sebuah website.  Website tersebut digunakan untuk menampilkan data hasil klaster supaya dapat  dimanfaatkan  oleh  pemanfaat  sampah  organik, agar  lebih  mudah  lagi  dalam  mencari  informasi mengenai  ketersediaan  sampah  tersebut  di  tempat- tempat tertentu, dengan hanya bermodalkan ponsel dan internet.  Gambar  6  adalah  tampilan  dari website informasi klasterisasi sampah organik.
Gambar 6. Tampilan website informasi klasterisasi sampah organik
Gambar 7. Tampilan menu grafik pada website
Pada website tersebut  juga  ditampilan  grafik  dari  data sampah  organik  yang  telah  dimasukkan.  Gambar  7 adalah tampilan dari menu grafik.
3.4. Evaluasi
Pada  tahap  terakhir,  dilakukan  evaluasi  hasil  dari klasterisasi  volume  sampah  organik  menggunakan metode silhouette  score .  Metode  ini  adalah  salah  satu cara  untuk  mengukur  seberapa  efektif  algoritma  K- Means  bekerja  dalam  menghasilkan  pengelompokan atau klasterisasi.
Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  [14],  dilakukan perbandingan  klasterisasi  menggunakan  algoritma  K- Means  dan  K-Medoids  dalam  kasus  pengelompokan obat  di  Puskesmas  dengan  menggunakan  metode silhouette  score, didapatkan  hasil score sebesar  0.627 pada algoritma K-Means, sedangkan pada algoritma K- Medoids menghasilkan score sebesar 0.536. Berdasarkan hasil nilai score tersebut dapat dinyatakan bahwa  hasil  dari  algoritma  K-Means  lebih  baik dibandingkan K-Medoids. Pada penelitian [10], dalam pengelompokan  atau  klasterisasi  daerah  penyumbang sampah, algoritma K-Means  dapat bekerja lebih cepat dan efisien dalam mengelompokkan data dibandingkan dengan algoritma Fuzzy C-Means.
Berdasarkan ulasan tersebut, penulis memilih algoritma K-Means  dalam  kasus  klasterisasi  volume  sampah organik.  Pada  penelitian  ini  hasil  dari  klasterisasi mendapatkan  nilai score sebesar  0.66,  dan  dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma  K-Means dalam pengelompokan atau klasterisasi pada penelitian ini sudah cukup baik (Medium Structure) , karena nilai silhouette score lebih mendekati angka 1 dibandingkan dengan -1.

## Muhamad Nurrohman, Maimunah, Pristi Sukmasetya
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil penerapan algoritma K-Means dalam klasterisasi volume sampah organik di Kota Magelang, dapat  disimpulkan  bahwa  metode  K-Means  bekerja dengan  cukup  baik.  Hasil  klasterisasi  dengan  nilai klaster  sebanyak  2  didapatkan  menggunakan  metode elbow, sehingga hasil tersebut merupakan nilai klaster optimal  atau  terbaik.  Klaster  1  adalah  kategori penghasil  volume  sampah  rendah  dengan  jumlah anggota  27  dan  rata-rata  volume  sampah  per-hari sebesar  6.25  kg,  sedangkan  klaster  2  yaitu  kategori penghasil  sampah  tinggi  memiliki  10  anggota  dengan rata-rata volume sampah per-hari sebesar 24.5 kg.
Dari  analisis  hasil  data  klasterisasi  dapat  diketahui jumlah anggota pada klaster 1 kategori Pasar/PKL tidak lebih  banyak  dari  Hotel/Resto,  akan  tetapi  Pasar/PKL memiliki  jumlah  pengunjung/pedagang  yang  lebih banyak,  hal  itu  membuat  volume  sampah  per-hari menjadi  tinggi,  pada  klaster  2  volume  sampah  juga tinggi  apabila  total  pengunjung/pedagang  per-harinya tinggi.
Hasil tersebut akan membantu pengambilan keputusan yang  tepat  dalam  menangani  permasalahan  sampah organik, khususnya bagi Dinas Lingkungan Hidup Kota Magelang, pembudidaya maggot di Kota Magelang dan sekitarnya,  serta  pemanfaat  sampah  organik  lainnya supaya  mendapatkan  informasi  mengenai  lokasi ketersediaan  sampah  organik,  yang  diharapkan  dapat membantu mengurangi volume sampah organik.
Pada penelitian selanjutnya diharapkan bisa menambahkan  data  penghasil  sampah  khususnya organik dari sektor lainnya yang memungkinkan untuk dilakukan klasterisasi terhadap volume sampah organik dan dengan menerapkan lebih dari satu algoritma, agar dapat  membandingkan  hasil  penerapan  K-Means dengan penerapan algoritma clustering yang lain.

## Ucapan Terimakasih
Terima  kasih  kepada  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kota Magelang yang telah memberikan pendampingan serta masukan  dalam  penelitian  ini,  dan  juga  kepada  pihak PHRI  (Persatuan  Hotel  dan  Restoran  Indonesia) Magelang  yang  telah  mendampingi  dalam  proses pengumpulan data.

## Daftar Rujukan
[1] N. F. Muto’in and A. Utami, “Analisis Tingkat Kecelakaan Lalu  Lintas  Menggunakan  Metode  Accident  Rate  Dan Equivalent Accident Number (EAN) Di Kota Magelang,” J. Rekayasa Sipil JRS-Unand , vol. 18, no. 1, p. 60, May 2022, doi: 10.25077/jrs.18.1.60-67.2022.
[2] R. I. Borman and Y. Purwanto, “Impelementasi Multimedia Development Live Cycle pada Pengembangan Game Edukasi Pengenalan Bahaya Sampah pada Anak,” vol. 5, no. 2, 2019, doi: http://dx.doi.org/10.26418/jp.v5i2.25997.
[3] R.  Mulyani,  D.  I.  Anwar,  and  N.  Nurbaeti,  “Pemanfaatan Sampah Organik untuk Pupuk Kompos dan Budidaya Maggot
Sebagai Pakan Ternak,” JPM J. Pemberdaya. Masy. , vol. 6, no. 1, pp. 568–573, May 2021, doi: 10.21067/jpm.v6i1.4911.
[4] N. Salman, E. Nofiyanti, and T. Nurfadhilah, “Pengaruh dan Efektivitas  Maggot  Sebagai  Proses  Alternatif  Penguraian Sampah Organik Kota di Indonesia,” J. Serambi Eng. , vol. 5, no. 1, Dec. 2019, doi: 10.32672/jse.v5i1.1655.
[5] D. Ruwandara, M. Jajuli, and A. Rizal, “Analisis Algoritma K-Means  Clustering  Untuk  Daerah  Penyebaran  Sampah  di Kota  Bekasi,” JOINS  J.  Inf.  Syst. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  56–63, May 2021, doi: 10.33633/joins.v6i1.4085.
[6] W. Santoso and P. Sukmasetya, “Prediksi Volume Sampah di TPSA  Banyuurip  Menggunakan  Metode  Backpropagation Neural
Network,”
vol. 7, 2023, doi: http://dx.doi.org/10.30865/mib.v7i1.5499.
[7] M.  Ahmed,  R.  Seraj,  and  S.  M.  S.  Islam,  “The  k-means Algorithm:  A  Comprehensive  Survey  and  Performance Evaluation,” Electronics ,  vol.  9,  no.  8,  p.  1295,  Aug.  2020, doi: 10.3390/electronics9081295.
[8] M.  Z.  Rodriguez et  al. ,  “Clustering  algorithms:  A comparative  approach,” PLOS  ONE ,  vol.  14,  no.  1,  p. e0210236, Jan. 2019, doi: 10.1371/journal.pone.0210236.
[9] A.  Solichin  and  K.  Khairunnisa,  “Klasterisasi  Persebaran Virus  Corona  (Covid-19)  Di  DKI  Jakarta  Menggunakan Metode K-Means,” Fountain Inform. J. , vol. 5, no. 2, p. 52, Oct. 2020, doi: 10.21111/fij.v5i2.4905.
[10] B.  N.  S.  Desi  Kristina  Sitinjak,  “Clustering  Daerah Penyumbang  Sampah  Berdasarkan  Provinsi  di  Indonesia Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  Sep.  2022,  doi: 10.5281/ZENODO.7059032.
[11] Y. Christian and K. O. Y. R. Qi, “Penerapan K-Means pada Segmentasi Pasar untuk Riset Pemasaran pada Startup Early Stage dengan Menggunakan CRISP-DM,” JURIKOM J. Ris. Komput. ,  vol.  9,  no.  4,  p.  966,  Aug.  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4486.
[12] Z. Nabila, A. R. Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  di  Povinsi  Lampung Dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, doi: https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i2.868.
[13] P. A. Ariawan, “Optimasi Pengelompokan Data Pada Metode K-means dengan Analisis Outlier,” J. Nas. Teknol. Dan Sist. Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  88–95,  Sep.  2019,  doi: 10.25077/TEKNOSI.v5i2.2019.88-95.
[14] R. A. Farissa, R. Mayasari, and Y. Umaidah, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient,” vol. 5, no. 2, doi: https://doi.org/10.30871/jaic.v5i1.3237.
[15] A.  Handayanto,  K.  Latifa,  N.  D.  Saputro,  and  R.  R. Waliansyah,  “Analisis  dan  Penerapan  Algoritma  Support Vector Machine (SVM) dalam Data Mining untuk Menunjang Strategi Promosi,” JUITA J. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 71, Nov. 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.4378.
[16] L. Karlina and O. Nurdiawan, “Penerapan K- Medoids Dalam Klasifikasi  Persebaran  Lahan  Kritis  di  Jawa  Barat Berdasarkan  Kabupaten/Kota,”  vol.  7,  no.  1,  2023,  doi: https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6348.
[17] P. Mishra, A. Biancolillo, J. M. Roger, F. Marini, and D. N. Rutledge, “New data preprocessing trends based on ensemble of  multiple  preprocessing  techniques,” TrAC  Trends  Anal. Chem. , vol. 132, p. 116045, Nov. 2020, doi:
10.1016/j.trac.2020.116045.
[18] N.  T.  S.  Saptadi  and  V.  P.  Taga,  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Dalam  Mengatasi  Permasalahan  Sampah  (Studi Kasus:  Pola  Perilaku  Masyarakat  Dalam  Membuang Sampah),” vol. 10, no. 1, 2022, doi: https://doi.org/10.56963/tematika.v10i1.134.
[19] M.  Nishom,  “Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance, Minkowski  Distance,  dan  Manhattan  Distance  pada Algoritma  K-Means  Clustering  berbasis  Chi-Square,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 4, no. 1, pp. 20–24, Jan. 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[20] H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 1 (2023)
Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,” J. Edukasi Dan Penelit. Inform. JEPIN , vol. 5, no. 1, p. 62, Apr. 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
[21] V. A. Ekasetya and A. Jananto, “Klusterisasi Optimal Dengan Elbow Method Untuk Pengelompokan Data Kecelakaan Lalu
Lintas di Kota Semarang,” J. Din. Inform. , vol. 12, no. 1, pp.
20–28, Aug. 2020, doi: 10.35315/informatika.v12i1.8159.
[22] M.  Shutaywi  and  N.  N.  Kachouie,  “Silhouette  Analysis  for Performance  Evaluation  in  Machine  Learning  with Applications to Clustering,” Entropy , vol. 23, no. 6, p. 759, Jun. 2021, doi: 10.3390/e23060759.