e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 17

## Sistem Pendukung Keputusan Mengukur Pencemaran Udara di Kabupaten Pringsewu Metode K-Means
Adi Prasetia Nanda, Ahmad Syarifuddin*, M. Islam Mahdi Sistem Informasi, Teknologi dan Ilmu Komputer, Institut Bakti Nusantara,
Lampung, Indonesia adiprasetiananda.artha@gmail.com , * syariflandbaw4@gmail.com , omiisskom@gmail.com
ABSTRACT – The  negative  impact  of  residual  combustion  of  motor  vehicles  or  carbon  dioxide  gas  on environmental  conditions  is  causing  noise  and  air  pollution.  This  study  aims  to  measure  the  level  of  air  pollution caused by the residual combustion of motorized vehicles or carbon dioxide gas. The research data is secondary data obtained from DLH (Environmental Service) data for Pringsewu Regency in 2023 by measuring emission and noise tests on each motorized vehicle and comparing them with measurements taken in 2022. The data was analyzed using the K-Means method of nine Districts in Pringsewu Regency. The results of the calculation measuring air pollution in Pringsewu Regency using the K-Means method, obtained 2 clusters of the entire data, namely: cluster A, which is an area where it is polluted while B is not polluted. The meaning of number 1 is to focus on polluted areas and 0 is an unpolluted area. The sub-districts of Sukoharjo, Adiluwih, and Banyumas are not polluted and the sub-districts of Pringsewu, Pagelaran, Pardasuka, Gadingrejo, Ambarawa, and North Pagelaran are already polluted.
Keywords: Air Pollution; DSS; K-Means; Pringsewu District.
ABSTRAK – Dampak  negatif  sisa  pembakaran  kendaraan  bermotor  atau gas  karbon  diaoksida  terhadap  kondisi lingkungan  yaitu  menyebabkan  kebisingan,  dan  pencemaran  udara.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur tingkat pencemaran  udara  yang  disebabkan  oleh  sisa  pembakaran  kendaraan  bermotor  atau gas  karbon  diaoksida. Data  penelitian  merupakan  data  sekunder  yang  didapatkan  dari  data  DLH  (Dinas  Lingkungan  Hidup)  Kabupaten Pringsewu  pada  tahun  2023  dengan  cara mengukur  uji  emisi  dan  kebisingan  pada  setiap  kendaraan  bermotor  dan membandingkan dengan pengukuran yang dilakukan pada tahun 2022. Data dianalisa dengan metode K-Means dari Sembilan  Kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Pringsewu.  Hasil  dari  perhitungan  mengukur  pencemaran  udara  di Kabupaten  Pringsewu  menggunakan  metode  K-Means,  diperoleh  2  kluster  dari  keseluruhan  data  yaitu  :  kluster  A yaitu daerah dimana yang tercemar sedangkan yang B tidak tercemar, Maksud dari angka 1 merupakan untuk tertuju pada  daerah  yang  tercemar  dan  0  merupakan  daerah  yang  tidak  tercemar.  Kecamatan  Sukoharjo,  Adiluwih,  dan Banyumas tidak tercemar dan Kecamatan Pringsewu,  Pagelaran, Pardasuka, Gadingrejo, Ambarawa, dan Pagelaran Utara sudah tercemar.
Kata Kunci: Kabupaten Pringsewu; K-Means; Pencemaran Udara; SPK.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  transportasi  memiliki  fungsi  untuk memudahkan  suatu  objek  dan  memungkinkan pergerakan  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain.    Di  era modern,  sistem  transportasi  telah  berkembang  karena kebutuhan  masyarakat  untuk  mendukung  aktivitas masyarakat  dan  memainkan  peran  penting  dalam perkembangan wilayah. Penyaluran barang dan jasa juga menjadi  lebih  mudah  dengan  transportasi  yang  lancar. Transportasi  tidak  hanya  memiliki  efek  positif,  tetapi juga  efek  negatif.    Keadaan  atau  keadaan  sistem transportasi  di  kota-kota  menunjukkan  kecenderungan yang  sangat  kompleks  dan  kemacetan,  terutama  pada jam-jam ramai.  Kondisi ini disebabkan oleh banyaknya mobil di kota.  Sekitar 60% polusi udara di dalam kota
berasal  dari  sektor  transportasi.  Karena  aktivitas transportasi,  terutama  kendaraan  bermotor  yang  tidak dikendalikan, dapat berdampak negatif pada lingkungan dan ekosistem di sekitarnya.  Salah satu efek negatif dari masalah  aktivitas  transportasi  ini  adalah  peningkatan tingkat  polutan  yang  disebabkan  oleh  pelepasan  atau emisi  asap  dari  kendaraan  bermotor.  Polusi  udara  ini sekarang  menjadi  masalah  besar  di  kota-kota  besar  di seluruh  dunia.  Selama  kurang  lebih  lima  puluh  tahun terakhir,  orang  tahu  bahwa  polusi  udara  perkotaan memiliki dampak negatif pada lingkungan dan kesehatan manusia.  Jumlah  kendaraan  di  Kabupaten  Pringsewu meningkat  setiap  tahunnya.    Gas  buang  kendaraan bermotor menimbulkan polusi udara sebesar 60% – 80%, sementara  pencemaran  industri  hanya  20% – 30%. Menurut  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Kabupaten  Pringsewu,  jumlah  kendaraan  di  Kabupaten
e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 18
Pringsewu terus meningkat dari tahun 2018 hingga 2023. Jumlah kendaraan pada tahun 2023 meningkat 7,5% dari tahun sebelumnya .
Dari  permasalahan  tersebut,  maka  merasa  perlu untuk  melakukan  penelitian  mengukur  pencemaran udara  di  Kabupaten  Pringsewu  dengan  menggunakan metode  K-Means  dengan  rumusan  masalah  tingkat pencemaran  udara  di  beberpa  kecamatan  yang  ada  di Kabupaten Pringsewu.

## 2. DASAR TEORI
Serangkaian  prosedur  atau data  mining  bertujuan untuk mendapatkan nilai tambahan dari kumpulan data yang  terdiri  dari  pengetahuan  yang  belum  diketahui secara  konvensional.  Dimana  ouput  dari  proses pengambilan tersebut akan menjadikan pola-pola dalam sekelompok data, yang sering dikatakan pengenalan pola (pattern recognition). Data mining, yang juga sering disebut Knowledge  Discovery  in  Database adalah  proses  yang meliputi  penggunaan  data  historis  untuk  mengetahui pola,  keteraturan,  atau  hubungan  dalam  set  data  yang sangat besar [1][2]. Data mining ialah proses analisis data untuk  menemukan  hubungan  yang  jelas  dan menemukan  kesimpulan  yang  belum  diketahui sebelumnya  sehingga  pemilik  data  dapat  memahaminya dengan  mudah [3][4] .  Teknik  yang  digunakan  untuk mengekstraksi  informasi  prediktif  tersembunyi  dari database  disebut  dengan  data  mining,  yang  sangat penting  untuk  suatu  perusahaan  dalam  menggunakan sebuah  data  warehouse. Data  mining  juga  diartika sebagai analisis data untuk menemukan hubungan yang jelas  serta  menghasilkan  kesimpulan  yang  belum diketahui sebelumnya dengan cara yang mudah dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data [5][6] . Algoritma  klustering (K-Means) dimulai  dengan memilih k secara acak, di mana K adalah jumlah kluster yang ingin dibentuk. Selanjutnya, tetapkan nilai K secara pasti untuk  menjadi  pusat  kluster  atau  centeroid menggunakan  rumus  yang  sudah  ada.  Nilai  ini  harus menjadi jarak yang paling dekat dari setiap data dengan centroid  dan  kemudian  masukkan  setiap  data  ke  dalam kelompok  berdasarkan  kedeketannya  dengan  centroid [1][7] .  K-Means  merupakan teknik  klustering  data  non- hierarki yang bertujuan untuk membagi data saat ini ke dalam  satu  atau  lebih  kelompok  atau  kluster.  Ini memungkinkan  data  dengan  atribut  yang  serupa dikelompokkan  ke  dalam  satu  kluster,  dan  data  dengan atribut  yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam kelompok lain [3] . K-Means adalah teknik pengelompokan data non hierarki yang bertujuan untuk membagi data ke dalam dua atau lebih kelompok [8][9] . Kluster analisis K-Means adalah metode analisis kluster non-hirarki yang bertujuan untuk membagi semua objek yang ada ke dalam satu atau lebih kluster atau kelompok objek  berdasarkan  ciri-cirinya.  Dengan  demikian,  objek dengan  ciri-ciri  yang  sama  dikelompokkan  dalam  satu kluster,  dan  objek  dengan  ciri-ciri  yang  berbeda dikelompokkan dalam kluster yang berbeda [10] .
Pencemaran  Udara – Makhluk  hidup,  zat,  energi,  dan komponen lain masuk ke dalam air atau udara dan/atau mengubah  tatanan  (komposisi)  air  atau  udara  karena kegiatan  manusia  atau  proses  alam,  sehingga  kualitas udara atau air menjadi buruk dan tidak dapat digunakan sesuai  tujuan  merupkan  pencemaran  udara [11][12] . Pencemaran  udara  ialah  ketika  zat,  energi,  serta  bahan lain  dimasukkan  ke  dalam  udara  oleh  kegiatan  manusia sehingga  melampaui  batass  ambang  udara  yang  sudah ditetapkan.  Ada  tiga  jenis  sumber  yang  memberikan kontribusi  dalam  pencemaran  udara [13][14] .  Polusi udara adalah ketika beberpa zat fisik, kimia, atau biologi terurai di udara dalam jumlah diambang batas kesehatan manusia,  mengganggu  kenyamanan,  atau  merusak properti yang ada [15] .

## 3. METODOLOGI
Klustering – Sebuah flowchart sangat  dibutuhkan dalam  menentukan  kluster  untuk  menentukan  langkah sebuah perhitungan. Tahapan Flowchart pada penelitian pada Gambar 1 .
Gambar 1. Tahapan Klustering
Analisis Data – Analisis pada data untuk mengukur pencemaraan  udara  di  Kabupaten  Pringsewu  dilakukan dengan  mengelompokan  atau  mengkluster  data pencemaran  udara  di  setiap  kecamata.  Melakukan klustering,  data  yang  didapat  akan  dihitung  terlebih dahulu  berdasarkan  banyaknya  kecamatan  untuk  upaya melihat  tingkat  pencemaran  udara.  Kriteria  yang
e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 19
digunakan  yaitu  sebanyak  4  kriteria  penilaian  yaitu Padatnya Penduduk (4), Lingkungan (3), Kendaraan (2), dan Aktivitas Rumah Tangga(1).
Menganalisis  data  menggunakan  method  deduktif dimana  di  dalamnya  ditarik  kesimpulan  berdasarkan suatu  teori  yang  diterima  sebagai  kebenaran  hukum yang  berkaitan  dengan  fakta-fakta  yang  diamati,  setelah itu penulis menarik kesimpulan untuk membuat usulan- usulan  guna  mengatasi  dan  memecahkan  masalah- masalah  yang  timbul.  agar  hasil  penelitian  terekam dengan baik sesuai maksud dan tujuannya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penghitungan  dengan  K-Means  terdapat beberapa tahapan yakni ialah (1) Mendefinisikan K agar jadi total kluster yang mau atau akan dibuat; (2) Memilih data  caranya  random  agar  menjadikan  sebagai  pusat pertama  atau  centroid  yakni  banyaknya  K.  (3)  Merinci jangka  tiap  input  data  pada  tiap-tiap  pusat  yang memanfaatkan  rumus Eucledian  Distance pada Rumus  1 sehingga  sampai  pada  adanya  jarak  dimana  lebih  rapat pada  tiap  data  sama  pusat.  Dimana xi adalah  nilai kriteria, dan 𝜇𝑗 adalah centhroid atau klusterke – j.
𝑑(𝑥𝑖, 𝜇𝑗 = √(𝑥𝑖 − 𝜇𝑗) 2 (Rumus 1)
1. Dalam pengelompokkan tiap-tiap data kedekatannya bersumber dari pusat atau jangka yang paling rendah.
2. Hasil  dari  pusat  diulangi.  Dimana  rata-rata  pada kluster  dimana  bertaut  mendapaatkan  nilai centroid yang  baru  yaitu  persamaan Rumus  2 ,  dimana 𝜇𝑗 (𝑡 + 1) adalah  pusat  terbaru  oleh  putaran  keh (t+1);  dan Nsj adalah  yaitu  banyaknya  bahan  di kluster Sj .
𝜇𝑗 (𝑡 + 1) = 1 𝑁𝑠𝑗 ∑ 𝑗 ∈ 𝑆𝑗 𝑥𝑗 (Rumus 2)
3. Melaksanakan  diulangnya  yang  dimulai  tahap  2 sampai 5 dan tak bergantinya komponen di kluster.
Penentuan  Alternatif  dan  kriteria – Alternatif  yang digunakan  dalam  mengukur  pencemaran  udara  dapat lihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Data Alternatif Alternatif Keterangan 1 Pringsewu 2 Pagelaran 3 Pardasuka 4 Gading rejo 5 Sukoharjo 6 Ambarawa 7 Adiluwih 8 Banyumas 9 Pagelaran Utara
Kriteria  yang  digunakan  dalam  mengukur pencemaran udara dapat lihat pada Tabel 2 .
Tabel 2. Data kriteria Kriteria Keterangain C1 Padatnya penduduk C2 Lingkungan C3 Kendaraan C4 Aktifitas rumah tangga
Untuk setiap  masing-masing kriteria diberikan nilai seperti pada Tabel 3 untuk penilaian, Tabel 4 untuk sub kriteria kepadatan penduduk, Tabel 5 untuk sub kriteria lingkungan, Tabel  6 untuk  sub  kriteria  kendaraan,  dan Tabel 7 untuk sub kriteria aktifitas rumah tangga.
Tabel 3. Penilaian Keterangan Nilai Sangat kurang 1 Kurang 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baiki 5 Tabel 4. Sub Kriteria Padatnya Penduduk Keterangan Nilai <100.000 jiwa 1 100.000-200.00 jiwa 2 200.000-300.000 jiwa 3 300.000-400.000 jiwa 4 >400.000 jiwa 5 Tabel 5. Sub Kriteria Lingkungan Keterangan Range Asap rokok 1 Penumpukan Sampah 2 <5 Pabrik/instansi 3 10-5 Pabrik/Instansi 4 >12 Pabrik/Instansi 5 Tabel 6 . Sub Kriteria  Kendaraan Keterangan Range Warna asap Kendaraan 1 Bahan bakar kendaraan 2 Penyakit yang ditimbulkan 3 Dampak pada lingkungan 4 Kandungan zat pada asap kendaraan 5 Tabel 7. Sub Kriteria Aktivitas Rumah Tangga Keterangan Range Pengecatan rumah 1 Penggunaan kompor gas 2 Memasak dengan kayu bakar 3 Penggunaan ac 4 Pembakaran sampah sembarangan 5
e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 20
Perhitungan  Metode  K-means  -  Penyelesaian perhitungan  menggunakan  metode  K-Means  bisa  lihat pada  tahap-tahap  berikut.  Adapun  data  pada  alternatif dan kriteria pencemaran udara di Kabupaten Pringsewu bisa lihat di Tabel 8 .
Tabel 8. Nilai Pencemaran Udara Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 1 4 4 4 5 2 3 4 4 4 3 3 3 4 5 4 3 3 4 5 5 3 3 3 2 6 3 2 4 5 7 4 2 5 1 8 5 4 3 2 9 3 5 3 5
Pusat Kluster A:
𝑑1 = √(4 − 4) 2 + (4 - 4) 2 + (4 - 4) 2 + (5 - 5) 2 = √0 + 0 + 0 + 0 = √0 = 0

## Pusat Kluster B:
𝑑1 =   √(4 − 3) 2 +(4 − 3) 2 +(4 − 3) 2 +(5 − 2) 2 = √1 + 1 + 1 + 9 = √12 = 3,46
Hasil yang diperoleh penghitungan yang diperoleh di keseluruhan  data  pada  tiap  kluster  awal  terdapat  pada Tabel 9 .
Tabel 9. Hasil Penghitungan Jarak di Kluster Awal A B Jarak Terendah 0,00 3,46 0,00 1,41 2,44 1,41 1,41 3,16 1,41 1,41 3,16 1,41 3,46 0,00 0,00 2,23 3,31 2,23 4,58 2,64 2,46 3,31 2,23 2,23 1,73 3,60 1,73 Tabel 10. Hasil Perhitungan Iterasi 1 No. A B A B 1. 0,00 3,46 1 0 2. 1,41 2,44 1 0 3. 1,41 3,16 1 0 4. 1,41 3,16 1 0 5. 3,46 0 0 1 6. 2,23 3,31 1 0 7. 4,58 2,64 0 1 8. 3,31 2,23 0 1 9. 1,73 3,60 1 0
𝐴 = 4 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 6 = 19 5 = 3,16
adalah nilai dari C1 𝐵 = 3 + 4 + 5 3 = 12 3 = 4 adalah nilai dari C1
Sementara Tabel 11 adalah Pusat Kluster Baru.
Tabel 11. Pusat Kluster Baru A 3,16 3,5 3,8 4,83 B 4 3 3,6 1,6 Tabel 12. Hasil Perhitungan Iterasi 2 No. A B A B 1. 1,00 5,11 1 0 2. 0,99 2,81 1 0 3. 0,57 2,13 1 0 4. 0,57 2,13 1 0 5. 2,98 1,23 0 1 6. 1,03 3,70 1 0 7. 4,21 1,82 0 1 8. 3,50 1,58 0 1 9. 1,81 4,11 1 0
Perhitungan  dari  iterasi  1 Tabel  10 dan  iterasi  2 Tabel 12 mendapatkan nilai dan pola yang sama, seperti pada Tabel 13 .
Tabel 13. Hasil Perhitungan Iterasi 1 dan Iterasi 2 No. A B A B 1. 1 0 1 0 2. 1 0 1 0 3. 1 0 1 0 4. 1 0 1 0 5. 0 1 0 1 6. 1 0 1 0 7. 0 1 0 1 8. 0 1 0 1 9. 1 0 1 0 Tabel 14. Hasil Akhir Perhitungan Metode K-Means No. Alternatif A B Kluster 1. 1 1,00 5,11 A 2. 2 0,99 2,81 A 3. 3 0,57 2,13 A 4. 4 0,57 2,13 A 5. 5 2,98 1,23 B 6. 6 1,03 3,70 A 7. 7 4,21 1,82 B 8. 8 3,50 1,58 B 9. 9 1,81 4,11 A
e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 21
Berdasarkan dari perhitungan mengukur pencemaran udara  di  Kabupaten  Pringsewu  menggunakan  metode K-Means,  maka  diperoleh  hasil  perhitungan  Kluster  A terdapat  6  Kecamatan  yang  tercemar  dan  Kluster  B terdapat 3 Kecamatan tidak tercemar, Tabel 14 . Hasil  dari  perhitungan  menggunakan  metode  K- means untuk mengukur pencemaran udara di kabupaten Pringsewu ada di Table 15 .
Tabel 15. Hasil Akhir No. Alternatif A B Kluster 1. 1 1 0 A 2. 2 1 0 A 3. 3 1 0 A 4. 4 1 0 A 5. 5 0 1 B 6. 6 1 0 A 7. 7 0 1 B 8. 8 0 1 B 9. 9 1 0 A

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  mengukur  pencemaran udara  di  Kabupaten  Pringsewu  menggunakan  metode K-Means, diperoleh 2 kluster dari keseluruhan data yaitu kluster A yaitu daerah dimana yang tercemar sedangkan yang B tidak tercemar, Maksud dari angka 1 merupakan untuk  tertuju  pada  daerah  yang  tercemar  dan  0 merupakan  daerah  yang  tidak  tercemar.  Kecamatan Sukoharjo,  Adiluwih,  dan  Banyumas  tidak  tercemar  (0) dan  Kecamatan  Pringsewu,  Pagelaran,  Pardasuka, Gadingrejo,  Ambarawa,  dan  Pagelaran  Utara  sudah tercemar (1).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  D.  C.  Nugraha,  Z.  Naimah,  M.  Fahmi,  and N.  Setiani,  “Klasterisasi  Judul  Buku  dengan Menggunakan  Metode  K- Means,” Semin.  Nas. Apl.  Teknol.  Inf.  Yogyakarta ,  vol.  21,  no.  1,  pp.
1907 – 5022, 2014.
[2] F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor Menggunakan  Metode  K- Means,” JUITA    J. Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  p.  109,  2019,  doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[3] M.  Benri,  H.  Metisen,  and  S.  Latipa,  “Analisis Clustering  Menggunakan  Metode  K-Means Dalam  Pengelompokkan  Penjualan  Produk Pada  Swalayan  Fadhila,” J.  Media  Infotama ,  vol. 11,  no.  2,  pp.  110 – 118,  2015,  [Online]. Available:
https://core.ac.uk/download/pdf/287160954.pdf
[4]
M.  N.  V.  Waworuntu  and  M.  Faisal  Amin, “Penerapan Metode K -Means  Untuk Pemetaan Calon  Penerima  Jam kesda,” Klik  -  Kumpul.  J. Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  190,  2018,  doi: 10.20527/klik.v5i2.157.
[5] Y.  D.  Darmi  and  A.  Setiawan,  “Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan  Penjualan  Produk,” J.  Media Infotama , vol. 12, no. 2, pp. 148 – 157, 2017, doi: 10.37676/jmi.v12i2.418.
[6] I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  and  M.  Mustakim, “Perbandingan  Algoritma  K -Means  dan  K- Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan  Manaj. Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  119,  2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[7] A. L. Dewi, A. Firmansyah, E. S. Hirma, M. B. A.  Briliyanto,  M.  N.  Fitri,  and  R.  Nooraeni, “Pengelompokkan  Titik  Wilayah  di  Provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta  Berdasarkan Kualitas  Udara  Menggunakan  Algoritma  Fuzzy C- Means,” J.  MSA  (  Mat.  dan  Stat.  serta  Apl.  ) , vol.  8,  no.  2,  p.  99,  2020,  doi: 10.24252/msa.v8i2.16745.
[8] J.  Hutagalung  and  F.  Sonata,  “Penerapan Metode  K-Means  Untuk  Menganalisis  Minat Nasabah,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1187, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.
[9] F.  Yazid  and  M.  Affandes,  “Clustering  Data Polutan  Udara  Kota  Pekanbaru  dengan Menggunakan  Metode  K- Means  Clustering,” J. CoreIT  J.  Has.  Penelit.  Ilmu  Komput.  dan  Teknol. Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  76,  2018,  doi: 10.24014/coreit.v3i2.4419.
[10] 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.
[11] Y. Primasanti and E. Indriastiningsih, “Analisis dampak pencemaran udara pt delta dunia textile terhadap  kondisi  masyarakat,” Jiki ,  vol.  14,  no. 1, pp. 20 – 29, 2021.
[12] N.  Yanti  and  M.  Ulfah,  “Aplikasi  Jaringan Syaraf  Tiruan  Untuk  Clustering  Polutan  Kimia Penyebab  Pencemaran  Udara,” JTT  (Jurnal Teknol. Terpadu) , vol. 3, no. 2,  pp. 68 – 74, 2015, doi: 10.32487/jtt.v3i2.82.
e-ISSN 2745-7265p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol.13 No.1 June 30, 2023 – Hal. 22
[13] J.  Abidin  and  F.  Artauli  Hasibuan,  “Pengaruh Dampak Pencemaran Udara Terhadap Kesehatan  Untuk  Menambah  Pemahaman Masyarakat  Awam  Tentang  Bahaya  Dari  Polusi
Udara,” Pros. Semin. Nas. Fis. Univ. Riau IV , no. September, pp. 1 – 7, 2019. [14] N.  Rachmani,  “Di  Kebun  Bibit  Bratang Surabaya  Air  Pollution  Effect  on  Plant  in
Bratang,” pp. 55– 60, 1992.
[15] A.  Sugianto,  “Purwarupa  Sistem  Pemantauan Kualitas  Udara,”  vol.  6,  no.  2,  pp.  248– 257, 2014.