Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062                      http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4226

## ANALISA
VOLUME

## PENYEBARAN SAMPAH DI

## KARAWANG  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS CLUSTERING
Farras Salsabila 1* , Taufik Ridwan 2 , Hannie 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Telp. (0267) 641177
Riwayat artikel:
Received: 23  Maret  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Sampah, Clustering, K- Means, KDD.
Corespondent Email: 2010631250012@student.uns ika.ac.id
Abstrak. Pada tahun 2022, Indonesia berada pada urutan ke-4 teratas sebagai negara yang memiliki jumlah populasi tinggi. Dengan jumlah populasi yang tinggi  ini,  telah  memunculkan  sejumlah  permasalahan  sosial,  ekonomi,  dan lingkungan. Salah satu isu yang sangat terkait dengan tren ini adalah persoalan sampah.  Karawang  sendiri,  yang  merupakan  salah  satu  kota  di  Jawa  Barat menempati urutan ke-7 sebagai kota yang memiliki volume sampah terbanyak. Oleh karena itu, implementasi algoritma K-Means Clustering dapat membantu dalam membagi wilayah Kecamatan berdasarkan volume penyebaran sampah. Hasil penelitian ini, didapatkan hasil 2 cluster dengan cluster 0 dengan kriteria wilayah  yang  memiliki  volume  penyebaran  sampah  tinggi  berjumlah  6 Kecamatan,  sedangkan  cluster  1  yang  berjumlah  24  Kecamatan  memiliki kriteria  wilayah  dengan  volume  penyebaran  sampah  rendah.  Hasil  evaluasi cluster menggunakan DBI didapatkan nilai sebesar 0.869, sementara itu hasil evaluasi  menggunakan  Silhouette  didapatkan  nilai  sebesar  0.591.  Hal  ini mengindikasikan bahwa cluster yang dihasilkan memiliki kualitas yang cukup kuat.
Abstract. In the year 2022, Indonesia ranks as the 4th most populous country in the world. This high population has led to a number of social, economic and environmental  problems.  One  issue  that  is  closely  related  to  this  trend  is waste. Karawang alone, which is one of the cities in West Java, ranks 7th as the city with the highest volume of waste. Therefore, the implementation of the K-Means Clustering algorithm can help in dividing the sub-district area based on  the  volume  of  waste  distribution.  The  results  of  this  study,  obtained  the results  of  2  clusters  with  cluster  0  with  criteria  for  areas  that  have  a  high volume  of  waste  distribution  totaling  6  sub-districts,  while  cluster  1  which totals  24  sub-districts  has  criteria  for  areas  with  low  waste  distribution volume. The results of cluster evaluation using DBI obtained a value of 0.869, while the evaluation results using Silhouette obtained a value of 0.591. This indicates that the resulting cluster has a fairly strong quality.

## 1. PENDAHULUAN
Penanganan  sampah  menjadi  salah  satu tantangan utama dalam pengelolaan lingkungan di  banyak  wilayah.  Indonesia,  sebagai  salah satu negara dengan populasi terbesar di dunia, juga dikenal sebagai salah satu negara penghasil sampah  terbesar  di  dunia.  Dalam  laporan menurut World  Bank ,  Indonesia  menempati
peringkat  ke-5  sebagai  negara  penghasil sampah terbanyak di dunia.
Dampak dari fenomena ini sangat dirasakan di  banyak  wilayah  perkotaan  di  Indonesia. Salah satunya adalah Karawang, sebagai salah satu  kota  industri  terbesar  yang  berkembang pesat  di  Indonesia,  tidak  terkecuali  dalam menghadapi  masalah  ini.  Menurut  informasi
yang  diperoleh  dari  situs website resmi Kementerian  Perindustrian  Indonesia  pada tahun  2023,  Karawang  telah  mengembangkan total  17  kawasan  industri  yang  mencakup  luas lahan  seluas  7.657,34  hektar.  Pertumbuhan  ini tidak  hanya  berdampak  pada  perkembangan ekonomi dan industri, tetapi juga meningkatkan masalah  lingkungan,  termasuk  peningkatan volume  sampah  dan  penyebarannya  di  sekitar kawasan industri tersebut.
Seiring  dengan  pertumbuhan  ekonomi  dan industri  yang  pesat,  terdapat  peningkatan volume  sampah  yang  tidak  terelakkan.  Pada tahun  2022,  Karawang  menjadi  kota  dengan urutan  ke-7  tertinggi  dalam  jumlah  timbulan sampah terbanyak di provinsi Jawa Barat, yaitu sebesar  366.436  ton  sampah.  Data  ini  diambil dari website resmi  Kementerian  Lingkungan Hidup dan Kehutanan.
Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan wilayah kecamatan berdasarkan volume sampah  menggunakan  algoritma K-Means Clustering . Clustering merupakan  salah  satu metode Data Mining yang menggunakan teknik unsupervised  Learning [1]. Unsupervised learning tidak  memerlukan  data  yang  telah diberi label, sehingga algoritma dapat menemukan  pola  yang  tersembunyi  atau mengelompokkan data tanpa intervensi manusia [2].
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang relevan adalah penelitian mengenai pengelompokkan  daerah  penyumbang  sampah di  Surabaya  yang  dilakukan  oleh  Sylvia  dan Lukamndono.  Data  yang  diambil  adalah  Data sampah masuk, sampah terkelola, sampah daur ulang,  dan  sampah up-cycle .  Hasil  yang diperoleh  adalah  jumlah  kluster  adalah  2, dengan nilai DBI sebesar 0.268,
mengelompokkan  11  wilayah  kedalam cluster tinggi [3].
Penelitian mengenai pengelompokkan kecamatan  di  Yogyakarta  berdasarkan  jenis sampah  dilakukan  oleh  Meimunan,  dkk.  Data yang  diambil  diantaranya  Jumlah  sampah plastik,  jumlah  sampah  kertas,  jumlah  sampah kaca,  dan  jumlah  sampah  logam.  Dengan menggunakan  5  metode  gabungan,  metode paling baik adalah Average Linkage dengan nilai tertinggi. Kluster  yang  dihasilkan  berjumlah  3 kluster,  dimana  kluster  1  terdiri  dari  6
kecamatan,  kluster  2  terdiri  dari  5  kecamatan, dan kluster 3 terdiri dari 1 kecamatan [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tyas  & Purnamasari mengenai pengelompokkan kasus DBD  berdasarkan  Kabupaten,  menghasilkan jumlah  kluster  optimal  adalah  3.  Data  yang diolah  adalah  Nama  Kabupaten/Kota,  jumlah kasus, tahun. Nilai DBI yang dihasilkan sebesar 0,359. Jumlah wilayah dalam cluster 0 (rendah) adalah 100, dalam cluster 1 (tinggi) adalah 20, dan dalam cluster 2 (sedang) adalah 96 [5].
Dalam  penelitian  mengenai  pengelolaan sampah ini, penerapan algoritma Clustering K- Means ini  dapat  mendukung  analisis  pola distribusi  sampah  di  Kabupaten  Karawang. Adapun metodologi penelitian yang digunakan adalah  KDD  ( Knowledge  Discovery  on Databases ),  yang  berguna  sebagai  metodologi dalam  rancangan  penelitian.  Dengan  metode Elbow  untuk  menentukan  jumlah  optimal cluster dan  metode  evaluasi cluster yang digunakan adalah DBI ( Davies Boouldin-Index ) dan  diperkuat  dengan  metode Silhouette Coefficient .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Clustering
Data  mining  adalah  suatu  proses  yang dimaksudkan  untuk  menghasilkan  informasi yang  berguna  dari  sekumpulan  data  besar. Proses  ini  melibatkan  berbagai  teknik  dan algoritma untuk mengeksplorasi, menganalisis, dan  mengekstrak  pola  atau  pengetahuan  yang tersembunyi  dalam  data,  dengan  tujuan  untuk membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dan memperoleh wawasan yang berharga dari data yang  ada  [6].  Salah  satu  metode  dalam  data mining  adalah Clustering .  Dalam  prosesnya, clustering memiliki fungsi untuk mengelompokkan  dataset  menjadi  sejumlah kelompok  di  mana  entitas  atau  objek  yang memiliki kesamaan atau ciri yang serupa akan dikelompokkan bersama [7].

## 2.2 K-Means
Algoritma K-means menggunakan teknik  pengelompokan  data  non-hirarkisasi untuk memisahkan data ke dalam satu atau lebih kelompok atau kluster [8] . Tujuan dari K-means sendiri adalah dipergunakan untuk mengelompokkan  data  yang  menunjukkan kesamaan  atau  pola  yang  serupa  ke  dalam
kelompok-kelompok tertentu [9]. Dalam langkah awalnya, metode ini menginisiasi titik- titik  awal  untuk  setiap  klaster  yang  disebut sebagai Centroid, yang dipilih secara acak dari data  yang  ada.  Kemudian,  prosesnya  berlanjut dengan mengulangi perhitungan untuk menemukan posisi optimal dari setiap Centroid [2].
2.3 Cluster Validation Index Cluster  Validation  Index merupakan metrik  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi seberapa  baik  sebuah  partisi  data  telah dikelompokkan menjadi klaster atau kelompok. Tujuan  dari  indeks  validitas  adalah  untuk mendapatkan  jumlah  klaster  optimal,  dan metode  yang  digunakan  oleh  indeks  validitas adalah  dengan  mengevaluasi  hasil  dari algoritma  pengelompokan  [10].  Metode  yang termasuk  dalam cluster  validation  index , diantaranya  ada  DBI  ( Davies  Bouldin-Index ) dan Silhouette Coefficient . 2.3.1 DBI Indeks  Davies-Bouldin (DBI)  adalah alat  evaluasi  yang  dapat  digunakan  sebagai salah  satu  faktor  untuk  memilih  model  atau konfigurasi terbaik dalam algoritma pengelompokan  [7].  Nilai  DBI  yang  semakin rendah,  atau  mendekati  nilai  0,  maka  kualitas kluster yang dihasilkan semakin baik pula [11].
2.3.2 Silhouette Coefficient
Silhouette  coefficient berperan  sebagai indikator  untuk  mengevaluasi  kualitas  klaster yang  terbentuk,  sambil  juga  menunjukkan seberapa baik setiap objek cocok dengan kluster tempat mereka ditempatkan [12]. Rentang nilai silhouette  berkisar  dari  1  hingga  -1.  Semakin kecil  jarak  antara  objek  dalam  satu  kelompok dan  semakin  besar  jarak  antara  objek  dengan objek  di  kelompok  lain,  maka  semakin  baik kualitas klaster tersebut [13].
Table 1. Rentang Nilai Silhouette dan Interpretasi [12] Rentang Nilai Interpretasi 0.71 – 1.00 Kuat 0.51 – 0.70 Beralasan/Cukup Kuat 0.26 – 0.50 Lemah ≤ 0.25 Tidak ditemukannya perbedaan antar kluster 3. METODE PENELITIAN
KDD ( Knowledge Discovery in Database s)  adalah  suatu  metodologi  untuk menemukan pengetahuan dalam dataset . KDD dapat diartikan sebagai langkah-langkah dalam mengekstraksi  atau  mengidentifikasi  pola, pengetahuan,  dan  informasi  dari  dataset  yang besar.  Pengetahuan  dan  informasi  yang dihasilkan  melalui  proses  KDD  bersifat inovatif,  dapat  dipahami  dengan  mudah,  dan memberikan  manfaat  bagi  para  pengguna informasi[14].

## Gambar 1. Tahapan Metodologi KDD [15]
Secara  umum,  metodologi  KDD  ini terdiri  dari  5  proses  atau  tahapan  didalamnya, yang  dilakukan  secara  berurutan  [16]  sebagai berikut.

## 3.1. Data Selection
Pada  tahap  awal  ini  memfokuskan  kepada pemilihan  dataset  yang  cocok  atau  relevan digunakan yang sesuai dengan tujuan penelitian.

## 3.2. Preprocessing Data
Dalam  pengertian  lain,  preprocessing  data sama  dengan  cleaning  data  bertujuan  untuk mengatasi nilai yang hilang dalam rekaman data dan  menghapus  gangguan  atau  ketidakpastian yang ada dalam data [16]. Biasanya dalam tahap ini,  data  akan  dibersihkan  dari noise,  outlier maupun duplikasi atau redudansi data.

## 3.3. Data Transformation
Tahap  transformasi  data  ini  melibatkan modifikasi  dan  penggabungan  data  ke  dalam format  yang  cocok  untuk  langkah  analisis berikutnya.  Tipe  data  diubah  dan  disesuaikan dengan value yang ada dalam dataset .

## 3.4. Data Mining
Tahap  ini  merupakan  tahap  yang  paling krusial yang merujuk pada fase spesifik dalam proses KDD yang bertumpu pada pemanfaatan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062    Farras dkk
teknik  dan  algoritma  data  mining  untuk mengurai pola, relasi, dan informasi tersembunyi dalam kumpulan data.

## 3.5. Evaluation
Pada  tahap  ini,  juga  diperiksa  kecocokan pola atau data yang telah dianalisis dengan fakta atau  asumsi  yang  telah  ada  sebelumnya  [17]. Metodeo evaluasi dalam penelitian ini memakai 2 metode yakni DBI, dan Silhouette Coefficient.

## 3.6. Knowledge
Tahap  ini  melibatkan  analisis  mendalam terhadap  pola,  hubungan,  atau  tren  yang teridentifikasi  dari  data  untuk  membuat kesimpulan  yang  relevan  dan  mengambil keputusan yang informasinya didukung berdasarkan hasil analisa yang didapatkan pada beberapa tahap sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  penelitian  ini  mengacu  pada metodologi  yang  digunakan,  yaitu  metodologi KDD ( Knowledge Discovery in Databases ).

## 4.1 Data Selection
Dataset yang  akan  diolah  merupakan data pengelolaan sampah Kabupaten Karawang pada tahun 2021 dan 2022. Data ini merupakan data  primer  yang  diambil  langsung  dari  Dinas Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan  (DLHK) Karawang.  Dalam  tahap  ini,  dataset  akan diseleksi  berdasarkan  atribut.  Atribut  yang sesuai  dan  relevan  dengan  tujuan  penelitian akan  diolah  lebih  lanjut.  Adapun  hasil  akhir data  selection  dapat  dilihat  pada Gambar  2 . Atribut  yang  dipakai  disini  menggunakan  5 atribut, yaitu nama kecamatan, volume sampah, volume sampah tertangani, pengurangan sampah, dan jumlah armada.
Gambar 2. Hasil Data Selection

## 4.2 Preprocessing Data
Pengecekkan missing  value dan  duplikasi data  dilakukan  pada  tahap  ini.  Sesuai  dengan tujuannya, nantinya data yang tidak normal atau tidak  sesuai  akan  ditindak  lanjut,  ini  bisa  data tersebut dihilangkan atau diperbaiki.

## 4.3 Data Transformation
Pada  tahap  ini,  nilai  atau  isi  dalam  dataset akan  diubah  kedalam  format  yang  sesuai, sehingga data dapat diolah dengan baik.
data_select[ 'KECAMATAN' ] = data_select[ 'KECAMATAN' ].astype( 'strin g' )
data_select[ 'VOLUME SAMPAH 2021' ] = data_select[ 'VOLUME SAMPAH 2021' ].astype( 'int' ) data_select[ 'VOLUME SAMPAH 2022' ] = data_select[ 'VOLUME SAMPAH 2022' ].astype( 'int' ) data_select[ 'VOLUME SAMPAH TERTANGANI
2021' ] = data_select[ 'VOLUME SAMPAH TERTANGANI 2021' ].astype( 'int' ) data_select[ 'VOLUME SAMPAH TERTANGANI
2022' ] = data_select[ 'VOLUME SAMPAH TERTANGANI 2022' ].astype( 'int' ) data_select[ 'PENGURANGAN SAMPAH 2021' ] = data_select[ 'PENGURANGAN SAMPAH
2021' ].astype( 'int' ) data_select[ 'PENGURANGAN SAMPAH 2022' ] = data_select[ 'PENGURANGAN SAMPAH
2022' ].astype( 'int' ) data_select[ 'JUMLAH ARMADA 2021' ] = data_select[ 'JUMLAH ARMADA
2021' ].astype( 'int' )
data_select[ 'JUMLAH ARMADA 2022' ] = data_select[ 'JUMLAH ARMADA 2022' ].astype( 'int' )
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  bersifat numerik akan diubah ke dalam bentuk integer, sedangkan  data  non-numerik  akan  diubah kedalam tipe data string. Maka, hasil yang dapat dilihat sebagai berikut.
Gambar 3. Hasil Data Transformation

## 4.4 Data Mining
Pada  tahap  ini,  dataset  akan  diolah  lebih lanjut  menggunakan  Algoritma K-Means Clustering , yang bertujuan untuk mengelompokkan wilayah Kecamatan
berdasarkan  volume  penyebaran  sampah. Langkah  awal  dalam  algoritma K-Means Clustering ini  adalah  menentukan  jumlah cluster terlebih  dahulu.  Penentuan  jumlah cluster ini  bisa  menggunakan  macan-macam metode,  salah  satunya  yang  paling  banyak digunakan adalah Metode Elbow.
Metode Elbow melibatkan plot SSE ( Sum of Square  Errors )  terhadap  jumlah  klaster  yang berbeda.  Jumlah  klusteer  yang  optimal membentuk lengkungan yang menyerupai siku pada  grafik  plot.  Metode  Elbow  mendapat namanya karena kurva plot yang dihasilkannya menunjukkan  lengkungan  yang  menyerupai siku pada bagian siku [18]. #Menghitung Nilai SSE clusters = [] for i in range ( 1 , 11 ): kmeans=KMeans(n_clusters=i, init= 'k- means++' ,random_state= 42 , n_init= 10 ) kmeans.fit(df_transform) clusters.append(kmeans.inertia_)
print ( 'K :' + str (i) + ', SSE :' + str (kmeans.inertia_))
Nilai SSE dihitung untuk nilai kluster 1 – 10, dan didapatkan hasil sebagai berikut.

## Gambar 4. Perhitungan SSE
Setelah  diketahui  nilai  SSE,  selanjutnya dibuat  grafik  Elbow  untuk  memvisualisasikan hubungan  antara  jumlah  klaster  yang  berbeda dengan nilai SSE.

## Gambar 5. Grafik Elbow
Pada Gambar 5., titik yang membentuk siku ada  pada cluster 2.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa jumlah optimal cluster adalah 2 cluster . Selanjutnya,  masuk  kedalam  proses K-Means Clustering . Langkah awalnya adalah menghitung nilai centroid untuk masing-masing klaster berdasarkan data yang tersedia.

## Gambar 6. Hasil Centroid
Dalam Gambar 6., 2 baris awal adalah nilai centroid , sementara baris terakhir menampilkan label  klaster  untuk  setiap  sampel  data.  Angka dalam label klaster (0 dan 1)  mengindikasikan klaster  mana  setiap  sampel  data  termasuk  di dalamnya.
Untuk dapat memahami lebih mudah, maka dari hasil proses K-Means Clustering , dibuatlah visualisasi grafiknya.
Gambar 7. Grafik Visualisasi K-Means Clustering
Dalam  visualisasi  tersebut, cluster  0
memiliki posisi yang paling tinggi dibandingkan cluster 1.  Oleh  karena  itu,  ini membuktikan  bahwa  wilayah  dengan  volume penyebaran  sampah  tinggi  adalah  wilayah kecamatan yang termasuk anggota dari cluster 0.  Sementara  itu,  wilayah  dengan  penyebaran volume sampah rendah merupakan anggota dari cluster 1.

## 4.5 Evaluation
Pada tahap evaluasi ini, kluster yang sudah dihasilkan  akan  dicek  bagaimana  kualitasnya.
Metode  DBI  ini  dapat  mengetahui  seberapa baik atau kuatnya suatu kluster dihasilkan.

## Gambar 8. Perhitungan Nilai DBI
Dari  perhitungan  DBI  diatas,  nilai  yang didapat  sebesar  0.869.  Dalam  aturan  DBI, semakin  nilai  DBI  mendekati  0  atau  semakin rendah  nilainya,  maka  semakin  baik  pula cluster yang dihasilkan [11]. Untuk memperkuat  hasil  evaluasi  ini,  maka  dalam penelitin  ini  juga  memakai  metode Silhouette
Coefficient .
Nilai Silhouette yang  didapat  adalah 0.591.,  nilai  tersebut  masuk  kedalam  rentang nilai Silhouette  Coefficient ,  yakni  berkisar antara -1 sampai dengan 1.

## 4.6 Knowledge
Tahap terakhir ini adalah tahap dimana informasi  diperoleh  dari  data  yang  sudah diekstrak sebelumnya. Telah diketahui sebelumnya,  bahwa  jumlah  kluster  yang optimal  adalah  2 cluster .  Dimana, cluster 0 merupakan wilayah dengan jumlah penyebaran sampah tinggi, sedangkan cluster 1 merupakan wilayah  dengan  jumlah  penyebaran  sampah tinggi.  Untuk  memudahkan  dalam  memahami dan  melihat  hasil  pengelompokkan,  maka dibuatlah  suatu  tabel  sebagai  berikut  dengan memasukkan  kolom  Kecamatan, cluster ,  dan kriteria.
Table 2. Hasil Pengelompokkan Cluster
No Nama Kecamatan Cluster Kriteria 1 Pangkalan 1 Rendah 2 Tegalwaru 1 Rendah
Gambar 9. Perhitungan Nilai Silhouette
3 Ciampel 1 Rendah 4 Telukjambe Timur 0 Tinggi 5 Telukjambe Barat 1 Rendah 6 Klari 0 Tinggi 7 Cikampek 0 Tinggi 8 Purwasari 1 Rendah 9 Tirtamulya 1 Rendah 10  Jatisari 1 Rendah 11  Banyusari 1 Rendah 12  Kotabaru 0 Tinggi 13 Cilamaya Wetan 1 Rendah 14  Cilamaya Kulon 1 Rendah 15  Lemah Abang 1 Rendah 16  Telagasari 1 Rendah 17  Majalaya 1 Rendah 18 Karawang Timur 1 Rendah 19  Karawang Barat 0 Tinggi 20  Rawamerta 1 Rendah 21  Tempuran 1 Rendah 22  Kutawaluya 1 Rendah 23  Rengasdengklok 0 Tinggi 24  Jayakerta 1 Rendah 25  Pedes 1 Rendah 26  Cilebar 1 Rendah 27  Cibuaya 1 Rendah 28  Tirtajaya 1 Rendah 29  Batujaya 1 Rendah 30  Pakisjaya 1 Rendah Jumlah  anggota cluster 0  adalah  6 anggota, sementara itu jumlah anggota cluster 1 adalah  24  anggota.  Dari  hasil  evaluasi cluster , didapatkan  nilai  DBI  dan  Silhouette,  masing- masing nilai tersebut dapat dilihat pada Table 3.
Table 3. Nilai Hasil Evaluasi DBI 0,86 Silhouette 0,591
Berdasarkan  pada  Table  1,  nilai evaluasi cluster yang  dihasilkan  dalam penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  kualitas cluster yang  dihasilkan  cukup  kuat.  Dalam artian,  nilai  yang  terdapat  dalam dataset menunjukkan  kecenderungan  mirip  satu  sama lain  dan  berbeda  secara  signifikan  dari  objek dalam cluster lain.
5. KESIMPULAN
a. Perhitungan  jumlah cluster optimal menggunakan metode Elbow didapatkan jumlah optimal adalah 2
cluster .
b. Hasil evaluasi menggunakan metode  DBI  mendapatkan  nilai sebesar  0.86  dan  diperkuat  dengan hasil metode silhouette sebesar 0.59, yang mana angka tersebut menigindikasikan  bahwa cluster yang  dihasilkan  memiliki  kualitas yang cukup kuat.
c. Anggota cluster 1  yang  memiliki kriteria wilayah dengan penyebaran sampah  tinggi  terdiri  dari  6 Kecamatan, yaitu Telukjambe Timur,  Klari,  Cikampek,  Kotabaru, Karawang Barat, dan Rengasdengklok. Sedangkan cluster
1  dengan  kriteria  wilayah  yang memiliki penyebaran sampah rendah  terdiri  dari  24  Kecamatan yaitu Pangkalan, Tegalwaru, Ciampel, Telukjambe Barat, Purwasari, Tirtamulya, Jatisari, Banyusari,Cilamaya Wetan, Cilamaya  Kulon,  Lemah  Abang, Telagasari,  Majalaya,  Karawang Timur, Rawamerta, Tempuran, Kutawaluya, Jayakerta, Pedes, Cilebar, Cibuaya, Tirtajaya,
Batujaya, dan Pakisjaya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Frigui, Clustering:  Algorithms  and applications . 2008. doi: 10.1109/IPTA.2008.4743793. [2] A. Wanto et al. , Data Mining Algoritma & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[3] S. E. Wardhani and Lukmandono, “Clustering Sampah Yang Dihasilkan Oleh
Masyarakat Kota Surabaya Dengan Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi Kasus: Kota Surabaya),” J. SENOPATI , vol. 3, pp. 1–10, 2021.
[4] Meimunah, I. Prawesti, S. Al Akhsan, and E.
Widodo,  “Analisis  Clustering  Sampah Yogyakarta.pdf.” 2019.
[5] T.  M.  M.  Tyas  and  A.  I.  Purnamasari,
“Penerapan  Algoritma  K-means  dalam Mengelompokkan Demam Berdarah
Dengue  Berdasarkan  Kabupaten,” Blend Sains  J.  Tek. ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  277–283, 2023, doi: 10.56211/blendsains.v1i4.231.
[6] R.  R.  Rerung,  “Penerapan  Data  Mining dengan Memanfaatkan  Metode Association Rule  untuk  Promosi  Produk,” J.  Teknol. Rekayasa ,  vol.  3,  no.  1,  p.  89,  2018,  doi: 10.31544/jtera.v3.i1.2018.89-98.
[7] E.  Muningsih,  I.  Maryani,  and  V.  R. Handayani,  “Penerapan  Metode  K-Means dan Optimasi Jumlah Cluster dengan Index Davies  Bouldin  untuk  Clustering  Propinsi Berdasarkan  Potensi  Desa,” J.  Sains  dan
Manaj. , vol. 9, no. 1, p. 96, 2021, [Online]. Available: www.bps.go.id
[8] F. Khoirunnisa and Y. Rahmawati,
“Komparasi  2  Metode  Cluster  Dalam Pengelompokan  Intensitas  Bencana  Alam Di  Indonesia,” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro Terap. , vol. 12, no. 1, pp. 68–79, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i1.3619.
[9] H. Kurniawan, S. Defit, and Sumijan, “Data Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Besaran Uang  Kuliah  Tunggal,” J.  Appl.  Comput.
Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 80–89, 2020.
[10] A.  Aditya,  I.  Jovian,  and  B.  N.  Sari, “Implementasi  K-Means  Clustering  Ujian
Nasional  Sekolah  Menengah  Pertama  di
Indonesia  Tahun  2018/2019,” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  1,  p.  51,
2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[11] Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering Kasus  Covid-19  Di  Provinsi  Lampung Dengan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol. dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021, [Online].
Available:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[12] T.  A.  Novia,  D.  Swanjaya,  and  R. Wulaningrum, “Analisis Clustering Aplikasi Laporan  Kasus  Kekerasan,” J.  Borneo Inform. Tek. Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 17– 30, 2022.
[13] K.  P.  Simanjuntak  and  U.  Khaira, “Pengelompokkan  Titik  Api  di  Provinsi
Jambi  dengan  Algoritma  Agglomerative Hierarchical
Clustering,”
MALCOM
Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol.
1, no. 1, pp. 7–16, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.6.
[14] A. Yudhistira and R. Andika, “Pengelompokan Data Nilai Siswa Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J.  Artif.  Intell.  Technol.  Inf. ,
vol.  1,  no.  1,  pp.  20–28,  2023,  doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.
[15] S.  Oktarian,  S.  Defit,  and  Sumijan, “Clustering Students’ Interest
Determination in School Selection Using the K-Means Clustering Algorithm Method,” J.
Inf. dan Teknol. , vol. 2, pp. 68–75, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i3.65.
[16] M.  A.  Muslim et  al. , DATA  MINING ALGORITMA C4.5 . 2019.
[17] S.  Fathuroh,  “Metode  K-Means  Clustering Dalam Optimalisasi Kinerja Dosen
Pendamping  Akademik  Pada  Program Kampus  Merdeka,” J.  Sistim  Inf.  dan Teknol. ,  vol.  5,  pp.  5–9,  2022,  doi: 10.37034/jsisfotek.v5i2.172.
[18] A.  R.  Lashiyanti,  I.  Rasyid  Munthe,  F.  A. Nasution,  and  E.  P.  Korespondensi, “Optimisasi  Klasterisasi  Nilai  Ujian Nasional  dengan  Pendekatan  Algoritma  K- Means,  Elbow,  dan  Silhouette,” J.  Ilmu Komput. dan Sist. Inf. (JIKOMSI , vol. 6, no.
1, pp. 14–20, 2023.