## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.200
E-ISSN : 2620-5181

## DATA VISUALISASI TINGKAT KENAIKAN LIMBAH SAMPAH DI INDONESIA
Evaristus Didik Madyatmadja 1 , Samuel Axel Widjaja 2, , Joseph Priadi Haryo Pangukir 3 , Matthew Budiharjo 4 , Rianky 5 , Oktavian Heryanda 6
1,2,3,4,5,6 Information Systems 1,2,3,4,5,6 Universitas Bina Nusantara, Jakarta, Indonesia. Correspondence email : emadyatmadja@binus.edu
Article history: Submission date: November-11-2023     Revised date: November-26-2023    Published date: November-28-2023

## ABSTRACT
Waste or garbage is a leftover material that has no use or is disposed of after daily activities by humans. The purpose of this research is to know whether waste in Indonesia has increased or not in the last three years and to find out what type of waste is the most in the last three years, and finally, what province has the largest pile of waste in the last three years. This research uses the method that has some procedures. They are acquired, parse, filter, mine, represent, refine, and interact. The visualization data used is using Microsoft Excel. There are two pieces of data, data on waste generation per year and data on the most types of waste from 2020 to 2022 in Indonesia based on SIPSN data. Data from SIPSN already in Microsoft Excel is inserted into Power BI by selecting "Get data ''; The data is processed into a table and started to be able to filter the data that has appeared. Data is then filtered to remove unwanted data. Waste accumulation in Indonesia has tended to decrease in the last three years. Various provinces in Indonesia have different figures depending on the population and advancement of infrastructure in the province. Last three years, food waste has become the highest number of waste. People aren't aware that the food scraps they consume can affect the total amount of waste/garbage. DKI Jakarta Province is the province that has the most waste pile. It is because DKI Jakarta province is a province that has a large population.
Keywords: Garbage, Data Visualization, Population.

## ABSTRAK
Sampah  merupakan bahan-bahan  yang tidak lagi digunakan atau dibuang oleh  manusia sebagai hasil dari aktivitas sehari-hari. Tujuan dari penelitian ini ingin mengetahui apakah sampah di Indonesia mengalami kenaikan atau tidak dalam 3 tahun terakhir, lalu penelitian ini juga ingin mengetahui tipe sampah apakah yang paling banyak dalam kurun waktu 3 tahun terakhir, dan yang terakhir ingin mengetahui provinsi apakah yang memiliki timbunan sampah terbesar dalam  3  tahun  terakhir.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  metode  yang  beberapa prosedur, seperti acquire, parse, filter, mine, represent, refine, dan interact. Data visualisasi yang dipakai merupakan data  yang  menggunakan Microsoft  Excel .  Terdapat  dua  data,  yaitu  data  timbulan  sampah  per-tahun  dan  data  tipe sampah terbanyak untuk tahun 2020 sampai tahun 2022 di Indonesia berdasarkan dari data SIPSN. Data dari SIPSN yang sudah di Microsoft Excel dimasukan ke dalam Power BI dengan memilih “Get data” . Kemudian data tersebut akan diolah menjadi tabel dan sudah mulai dapat memfilter data-data yang sudah muncul. Data kemudian dilakukan filter  untuk  menghilangkan  data  yang  tidak  diinginkan.  Timbunan  sampah  di  Indonesia  cenderung  mengalami penurunan  dalam  waktu  3  tahun  terakhir.  Berbagai  provinsi  di  Indonesia  memiliki  angka  yang  berbeda-beda tergantung  populasi  masyarakat  dan  kemajuan  infrastruktur  pada  provinsi  tersebut.  Dalam  kurun  waktu  3  tahun terakhir,  sampah  sisa  makanan  menjadi  tipe  sampah  yang  memiliki  angka  paling  besar.  Hal  tersebut  dikarenakan masyarakat masih belum sadar bahwa sisa makanan yang mereka konsumsi dapat mempengaruhi jumlah total sampah. Provinsi DKI Jakarta menjadi provinsi yang memiliki timbunan sampah terbesar. Hal tersebut karena provinsi DKI Jakarta menjadi provinsi yang memiliki jumlah populasi masyarakat sangat besar.
Kata Kunci: Sampah, Visualisasi Data, Populasi.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## PENDAHULUAN
Sampah  merupakan  sebuah  bagian  esensial  di kehidupan  manusia.  Sampah  merupakan  bahan-bahan yang  tidak  lagi  digunakan  atau  dibuang  oleh  manusia sebagai  hasil  dari  aktivitas  sehari-hari  (A  Putri,  FD Lengkong,  2018).  Sampah  dapat  berasal  dari  rumah tangga,  perkantoran,  industri,  rumah  sakit,  dan  sektor lainnya.  Sampah  merupakan  sebuah  masalah  yang sering  dihadapi  dalam  kehidupan  sehari-hari  seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk.
Terdapat berbagai macam sampah yaitu sampah organik dan anorganik. Sampah organik adalah sampah yang  dapat  terurai  sehingga  dapat  menjadi  kompos, contohnya  adalah  sisa  makanan.  Sampah  anorganik adalah  sampah  tidak  dapat  terurai  seperti  plastik, kaleng, dan lain-lain.
Klasifikasi sampah berdasarkan wujudnya dapat dilihat  dari  bentuk  fisik  material  sisa.  Ada  tiga  jenis sampah jika dilihat dari wujudnya, yaitu padat, cair, dan gas.  Sampah  padat  adalah  semua  material  sisa  yang berbentuk  padatan  dan  sudah  dibuang  oleh  manusia. Ada  banyak  sekali  contoh  sampah  ini  seperti  sampah dapur,  pecahan  gelas,  kaleng  bekas,  botol,  plastik, sampai kemasan makanan. Sampah cair adalah material sisa  yang  berbentuk  cairan.  Sampah  jenis  ini  sering sekali  menimbulkan  pencemaran  pada  aliran  sungai, selokan,  hingga  laut.  Beberapa  contohnya  adalah  air sabun,  air  cucian,  dan  minyak  goreng.  Sampah  gas adalah  material  sisa  berbentuk  gas  yang  sudah  tidak dibutuhkan  manusia.  Jenis  sampah  ini  termasuk  gas karbon  dioksida  (CO2)  sebagai  hasil  pembuangan pernapasan  dan  karbon  monoksida  (CO)  sebagai  sisa pembakaran.
Mengenai  situasi  sampah  di  Indonesia,  sebuah studi menunjukkan bahwa diperkirakan setiap individu membuang sekitar 0,52 kg sampah per hari. Studi tahun 2015  juga  menemukan  bahwa  Indonesia  merupakan penyumbang  sampah  plastik  terbesar  kedua  yang dibuang ke laut setelah China, dengan volume berkisar antara  0,48  hingga  1,29  juta  ton  per  tahun  (R  Sufia, 2021).
Setelah pandemi global Covid-19 sampah yang dihasilkan  oleh  dunia  makin  bertambah  dikarenakan sampah  yang  terbuang  adalah  sampah  jenis  plastik (Tapati  Roy,  2023).  Bahkan  disaat  pandemi  Covid-19 data  sampah  di  indonesia  meningkat  drastis  dari  22% hingga 36% itu hanya menghitung peningkatan sampah tipe makanan. Jadi setelah pandemi Covid-19 sampah- sampah yang ada di indonesia akan semakin meningkat pesat dari sampah makanan hingga sampah medis.
Dalam  upaya  untuk  melakukan  pengelolaan terhadap  sampah  di  Indonesia,  pemerintah  telah melakukan beberapa inovasi yaitu:
1. Menerapkan  sistem  3R (reduce,  reuse,  recycle). Sistem 3R sendiri mendorong konsep pendekatan perancangan pembangunan berkelanjutan. Contoh dari penerapan sistem 3R ini dapat dilihat dari  adanya  konsep Green  City yang  telah diterapkan  oleh  pemerintah  Kota  Surabaya (Prasetyo , D. A., 2020)..
2. Pengembangan terhadap infrastruktur
pengelolaan sampah dengan melakukan perbaikan  terhadap    pengelolaan  TPA  (Tempat Pembuangan Akhir) dengan melakukan pengembangan landfilling, pengembangan teknologi pengolah sampah dan melakukan kerja sama dengan pihak luar (Risaldi, K. Y. N., 2023). Sampah-sampah yang  ada di TPA nantinya akan dikelola  oleh  pemerintah.  Salah  satu  contohnya adalah sampah-sampah tersebut akan dimanfaatkan  menjadi  kompos  melalui  fasilitas pemerintah  yaitu  rumah  kompos.  Selain  itu sampah-sampah  tersebut  juga  dimanfaatkan sebagai sumber energi listrik.
Pertanyaan Penelitian:
1. Apakah  sampah  di  Indonesia  mengalami kenaikan dalam 3 tahun terakhir?
2. Tipe  sampah  apakah  yang  memiliki  jumlah terbanyak dalam kurun waktu 3 tahun terakhir?
3. Provinsi  apakah  yang  dalam  3  tahun  terakhir memiliki timbunan sampah terbanyak?
Tujuan  dari  penelitian  ini  ingin  mengetahui apakah  sampah  di  Indonesia  mengalami  kenaikan  atau tidak dalam 3 tahun terakhir, lalu penelitian ini juga ingin mengetahui  tipe  sampah  apakah  yang  paling  banyak dalam  kurun  waktu  3  tahun  terakhir,  dan  yang  terakhir ingin  mengetahui  provinsi  apakah  yang  memiliki timbunan sampah terbesar dalam 3 tahun terakhir.
Jadi sampah  adalah sebuah efek samping  yang dihasilkan oleh pekerjaan manusia dari pekerjaan sehari hari  maupun  pekerjaan  yang  melibatkan  alat  berat. Sampah  bukan  hanya  menjadi  masalah  di  bidang penempatannya  melainkan  sampah  juga  menjadi  salah satu sumber utama polusi yang ada di dunia. Sampah itu tersendiri  di  buang  dikarenakan  berbagai  hal  termasuk sudah rusak, sudah tidak terpakai, dan lain-lain.

## METODE PENELITIAN
Penelitian yang dilakukan dalam kurun waktu 2 bulan  ini  menggunakan  beberapa  metode  penelitian khusus  untuk  mendapatkan  data-data  dan  hasil penelitian  dalam  riset  ini.  Metode  penelitian  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  sangatlah  beragam, mulai  dari  metode  visualisasi  data  hingga  metode pengambilan data. Beberapa metode tersebut adalah:

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.200

## A. Metode Visualisasi menggunakan Power BI
Power BI merupakan suatu aplikasi analisis untuk keperluan  bisnis  dari microsoft yang  menyediakan layanan visualisasi dan memiliki kemampuan intelijen bisnis  dengan  tampilan  yang  mudah  dimengerti  bagi pengguna  untuk  membuat  laporan  dan  dashboard. Aplikasi  ini  juga  terhubung  dengan  berbagai  sumber data,  dapat  membuat  laporan  dan  dasbor  yang berwawasan,  dapat  berkolaborasi  dengan  anggota  tim lebih  mudah,  dan  membuat  keputusan  berdasarkan analisis data secara real time. ( powerbi.microsoft.com . What Is Power BI? Definition and Features ., 2023). Disini penggunaan Power BI adalah sebagai alat pendukung untuk melakukan visualisasi data. Data yang divisualisasikan  merupakan  data  sampah  yang  ada  di Indonesia. Data ini  merupakan data yang diperoleh dari tahun  2018  -  2022  berikut  total  data  yang  telah didapatkan:
Sumber: (Madyatmadja et all., 2023) Gambar 1. Sampah kaca terbanyak di indonesia Data di atas merupakan hasil extract raw data yang  di  lakukan  di  dalam  Power  Bi.  Dari  data  diatas, dapat  dilihat  bahwa  provinsi  Jawa  Tengah  merupakan provinsi  yang  paling  banyak  membuang  sampah  di indonesia.  Hasil  ini  akan  dibahas  lebih  dalam  bab berikutnya.
A. Visualisasi Data
Visualisasi  data  akan  menyampaikan  data  yang semakin  kompleks.  Dengan  memilih  jenis  visualisasi data  yang  tepat,  maka  dapat  mengungkapkan  informasi yang benar melalui data visualisasi dengan keterampilan yang  diperlukan  (David  Donohoe,  2020).  Cara memvisualisasikan data dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor,  antara  lain  pendidikan,  politik  dan  pengalaman, kegunaan,  keterampilan,  dan  kecenderungan  kognitif (David Donohoe, 2020).
Visualisasi data adalah sebuah proses representasi data menggunakan representasi secara visual. Visualisasi data  sering  dipakai  oleh  perusahaan  untuk  membantu mereka  dalam  menganalisis  data.  Analisis  ini  berupa analisis data yang berjumlah besar dengan menggunakan grafik  dan  chart  untuk  membantu  perusahaan  dalam membuat  sebuah  keputusan  (Prakash,  K.  B.,  2022 ).
Dengan  kata  lain,  visualisasi  data  mengubah  kumpulan data menjadi hal yang lebih sederhana dan teratur untuk ditampilkan.  Teknik  visualisasi  data  yang  efektif  akan memberikan  dampak  signifikan  pada  keberhasilan komunikasi  dengan  target  audiens.  Tidak  hanya mempermudah  pengenalan  pola  pada  data,  visualisasi data  juga  dapat  memperkuat  pesan  yang  ingin disampaikan.  Adapun  manfaat  dari  visualisasi  data adalah  membantu untuk  memahami cerita atau  masalah dengan lebih baik (Kurniawan, J. et al., 2023).
Software visualisasi  data  membantu  pemahaman data  yang  banyak  dan  rumit.  Data  dan  statistik  dapat divisualisasikan dalam bentuk grafik dengan menggunakan software visualisasi data (Ramasamy, D., 2023). Pola data menjadi lebih mudah untuk ditemukan dan  membantu analisis yang digunakan untuk membuat keputusan.
Metode  visualisasi  data  yang  baik  menurut (fry, 2008) sebagai berikut:
1. Acquire, dalam prosedur ini dari berbagai sumber, termasuk internet dan file penyimpanan.
2. Parse,  yaitu  mengubah  pesan  dan  struktur  data menjadi data olahan.
3. Filter,  pada  prosedur  ini  tujuan  awal  dari  data dilakukan dengan cara menghapus data yang tidak relevan.
4. Mine, dalam prosedur ini, penambangan dilakukan sesuai dengan tujuan awal. Prosedur ini bersifat  opsional.  Pada  penelitian  ini  langkah mine dilakukan karena ada kebutuhan pengetahuan  yang  tidak  bisa  disajikan  tanpa melalui pengolahan terlebih dahulu menggunakan algoritma data mining, mine ini bersifat pilihan.
5. Represent, selama langkah ini, data diubah menjadi elemen grafik seperti peta, grafik, dan bagan.
6.  Refine,  Selama  langkah  ini,  bagan  dasar  dengan pengkodean  visual  yang  berbeda  diberikan  ke elemen visual, refine ini bersifat pilihan.
7.  Interact,  dalam  langkah  ini  grafik  statis  diubah menjadi  grafik  dinamis.  langkah  ini  bersifat opsional  (Madyatmadja,  E.  D,  2022).  Pada  fase ini,  disertakan  teknik  manipulasi  data,  atau pengguna dapat memilih untuk menampilkan data yang  diinginkan,  interact  ini  bersifat  pilihan. (Finandhita, A., Wibowo, O.M., 2018).
Sumber: (Madyatmadja et all., 2023) Gambar 2. Langkah Visualisasi Data Menurut Fry
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  visualisasi  yang  dipakai  merupakan  data yang  menggunakan Microsoft Excel . Terdapat dua data, yaitu  data  timbulan  sampah  per-tahun  dan  data  tipe sampah terbanyak untuk tahun 2020 sampai tahun 2022 di  Indonesia  berdasarkan  dari  data  SIPSN.  Gambar  1.0 menunjukkan data tentang tipe-tipe sampah terbanyak di Indonesia.  Gambar  4.0,  5.0,  dan  6.0  menunjukan  data tentang total timbulan sampah untuk tahun 2020 sampai 2022.  Data  ini  akan  dimasukan  ke  Power  BI  yang nantinya akan diubah menjadi visualisasi data.
Data dari SIPSN yang sudah di Microsoft Excel dimasukan  ke  dalam  Power  BI  dengan  memilih  “Get data”. Kemudian data tersebut akan diolah menjadi tabel dan  sudah  mulai  dapat  memfilter  data-data  yang  sudah muncul, dapat dilihat dari gambar 1.0.
Data kemudian dilakukan filter untuk menghilangkan  data  yang  tidak  diinginkan.  Untuk  itu memfilter  data  berdasarkan  tahun  untuk  mendapatkan masing-masing  data  per-tahunnya.  Dapat  dilihat  pada gambar  4.0  sampai  6.0  dimana  data  hanya  menunjukan hasil  timbulan  sampah  terbanyak  untuk  masing-masing tahun dan menunjukan kabupaten/ kotanya juga.
Sumber: (Madyatmadja et all., 2023) Gambar 3. Tipe sampah  tahun 2020 sampai tahun 2022
Untuk represent data tipe sampah pada tahun 2020  sampai  2022    yang  diubah  menjadi  stacked column untuk lebih jelas lagi sampah mana yang paling banyak  dan  kabupaten/  kota  mana  yang  memiliki sampah terbanyak.
Setelah semua data  visualisasi sampah sudah divisualisasikan,  dapat  ditentukan  total  timbulan sampah  per  tahun  dan  tipe  sampah  terbanyak  dengan cara  slicer.  Slicer  yang  memfilter  data  untuk penyaringan  data  sehingga  lebih  mudah  dan  sesuai dengan apa yang ingin ditampilkan. (learn.microsoft.com.  Pemotong  Dalam  Layanan Power BI., 2023).
Visualisasi gambar 3.0 tersebut menggunakan data sampah total di indonesia pada tahun 2020 sampai tahun  2022.  Bisa  di  lihat  di  atas  bahwa  total  sampah kaca  adalah  sebesar  (1.114,93%),  total  sampah  kain adalah  sebesar  (1.308,41%),  total  sampah  karet-kulit adalah  sebesar  (861,78%),  total  sampah  kayu-ranting sebesar  (6.891,71%),  total  sampah  kertas-karton (6.209,44%),  total  sampah  logam  (1.614,03%),  total sampah  plastik  (9.435,92%),  total  sampah  sisa makanan (20.865,04%) total sampah lainnya (3.426,20%).  Bisa  dilihat  total  jumlah  sampah  di indonesia adalah sebesar (48.301,26%) dan jumlah tipe sampah terbanyak adalah sisa makanan.
Sumber: (Madyatmadja et all., 2023) Gambar 4. Data timbulan sampah tahunan dan harian pada tahun 2020
Gambar  di  atas  adalah  hasil  visualisasi  data yang telah dibuat  menggunakan Power BI. Data di atas menampilkan  provinsi  dan  kabupaten  yang  memiliki timbulan  sampah  terbanyak  pada  tahun  2020. Provinsinya  adalah  DKI  Jakarta  dan  Kabupaten/  Kota nya adalah Kota Adm. Jakarta Timur. Timbulan sampah per  tahunnya  adalah  829.738,03(ton)  dan  per  harinya adalah 2.273,25(ton).
Sumber: (Madyatmadja et all., 2023) Gambar 5. Data timbulan sampah tahunan dan harian pada tahun 2021

## INFOTECH: JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v9i2.200
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Gambar  di  atas  adalah  hasil  visualisasi  data  yang  telah dibuat  menggunakan  Power  BI.  Data  di  atas menampilkan  provinsi  dan  kabupaten  yang  memiliki timbulan  sampah  terbanyak  pada  tahun  2021. Provinsinya adalah Jawa Barat dan Kabupaten/ Kota nya adalah  Kota  Bekasi.  Timbulan  sampah  per  tahunnya adalah  867.236,75(ton)  dan  per  harinya  adalah 2.375,99(ton).
Sumber: (Madyatmadja et all., 2023) Gambar 6. Data timbulan sampah tahunan dan harian pada tahun 2022
Gambar  di  atas  adalah  hasil  visualisasi  data yang telah dibuat menggunakan Power BI. Data di atas menampilkan  provinsi  dan  kabupaten  yang  memiliki timbulan  sampah  terbanyak  pada  tahun  2022. Provinsinya adalah DKI Jakarta dan  Kabupaten/ Kota nya  adalah  Kota  Adm.  Jakarta  Timur.  Timbulan sampah  per  tahunnya  adalah  844.252,43(ton)  dan  per harinya adalah 2.313,02(ton).
Sumber: (Madyatmadja et all., 2023) Gambar 7. Data timbulan sampah tahunan dan harian pada tahun 2020 sampai tahun 2022
Gambar  di  atas  adalah  hasil  visualisasi  data yang telah dibuat menggunakan Power BI. Data di atas menampilkan  timbulan  sampah  per  tahun.  Timbulan sampah tersebut berada di tahun 2020, 2021, 2022. Dari data  di  atas  kita  mengetahui  bahwa  timbulan  sampah pada tahun 2020 adalah 33.270.415,94(ton). Timbulan sampah  pada  tahun  2021  adalah  31.092.543,35(ton). Timbulan sampah pada tahun 2022 adalah 23.409.238,99(ton).
Dari data tersebut kita mengetahui bahwa pada tahun 2020 merupakan tahun dimana memiliki timbulan sampah terbanyak dan setelah tahun 2020 kita dapat lihat timbulan sampah semakin menurun.

## KESIMPULAN
Jumlah timbulan sampah yang ada di Indonesia cenderung  mengalami  penurunan  yang  signifikan  pada periode 2020 - 2022. Penurunan jumlah timbulan sampah di Indonesia ini menunjukan bahwa strategi pengelolaan sampah di Indonesia selama 3 tahun terakhir mengalami perkembangan.  Hal  ini  juga  menunjukan  adanya kesadaran  masyarakat  Indonesia  akan  pentingnya menerapkan pola hidup 3R ( reduce, reuse, recycle). Tipe sampah sisa makanan menjadi tipe sampah yang paling banyak dalam kurun waktu 3 tahun terakhir. Hal  tersebut  terjadi  karena  masyarakat  masih  kurang sadar bahwa sisa makanan yang mereka konsumsi dapat diolah menjadi kompos sehingga hal ini  mempengaruhi jumlah  total  timbunan  sampah.  Dalam  3  tahun  terakhir yang memiliki timbunan sampah terbesar, yaitu provinsi DKI Jakarta. Populasi masyarakat provinsi DKI Jakarta termasuk  yang  paling  banyak,  sehingga  timbunan sampah yang dihasilkan juga sangat besar.
Hal ini dapat menunjukan bahwa setiap provinsi memiliki jumlah sampah yang berbeda-beda tergantung dari jumlah populasi dan kemajuan infrastruktur di setiap provinsinya.  Berdasarkan  data  yang  dikumpulkan, timbunan  sampah  tahunan  masih  mencapai  angka  yang besar,  maka  penerapan data  visualization yang  dibuat, pihak  pemerintah  dapat  lebih  mudah  dalam  meneliti, menganalisis, dan mengambil keputusan untuk menanggulangi  timbunan  sampah  di  setiap  provinsinya agar  terjadi  penurunan  total  timbunan  sampah  di  setiap provinsi tersebut. Dan juga untuk membantu pemerintah dalam  menanggulangi  peningkatan  jumlah  timbulan sampah  di  indonesia,  dianjurkan  bagi  pemerintah indonesia  untuk  mempertegas  regulasi  mengenai larangan  maupun  peraturan  baru  mengenai  limbah sampah  makanan  serta  memberikan  penyuluhan mengenai  bagaimana  menerapkan  konsep  3R( reduce, reuse,  recycle) .  Hal  ini  dikarenakan  sesuai  data  di  atas bahwa  masih banyak  masyarakat indonesia  masih tidak mengetahui bahwa penyebab utama sampah merajalela di indonesia adalah mereka sendiri.
Akreditasi Peringkat 4 (Sinta 4) Berdasarkan Keputusan Dirjen Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi Kemendikbud No.105/E/KPT/2022, 7 April 2022. Diterbitkan oleh LPPM STMIK Widuri
Sumber: (Madyatmadja et all., 2023) Gambar 8.0 dashboard statistik tipe sampah di Indonesia

## DAFTAR PUSTAKA
A Putri, FD Lengkong (2018). Efektivitas pelaksanaan program ayo nabung sampah dalam menjaga dan memelihara kebersihan lingkungan di kecamatan. E_Journal Universitas Sam Ratulangi.
Cui, G., & Bhat, S. A. B. b. (2023, January 27). Solid waste  management  during  the  COVID-19 pandemic .  Fate  of  Biological  Contaminants During Recycling of Organic Wastes. https://www.sciencedirect.com/science/article/ab s/pii/B978032395998800008X
David  Donohoe,  Eamon  Costello.  Data  Visualisation Literacy  in  Higher  Education:  An  Exploratory Study of Understanding of a Learning Dashboard Tool. Volume 15, Number 17, Sep 11, 2020 ISSN 1863-0383  Publisher:  International  Journal  of Emerging  Technology  in  Learning,  Kassel, Germany.
Finandhita, A., Wibowo, O.M. (2018). Visualisasi Data Harga Komoditas Pangan (Studi Kasus : Website Dinas  Tanaman  Pangan  Dan  Hortikultura Provinsi  Jawa  Barat.  KOMPUTA:  JURNAL ILMIAH  KOMPUTER  DAN  INFORMATIKA.
Vol. 7 No. 2, DOI 10.34010/KOMPUTA.V7I2.3038
Kurniawan,  J.  et  al.  (2023).  Analisis  dan  Visualisasi Data. CV Widina Media Utama
Kurniawan,  T.  A.,  Meidiana,  C.,  Othman,  M.  H.  D., Goh, H. H., & Chew, K. W. (2022, November 23). Strengthening waste recycling industry in Malang (Indonesia): Lessons from waste management in the  era  of  industry  4.0 .  Journal  of  Cleaner Production. https://www.sciencedirect.com/science/article/ab
s/pii/S0959652622048703.
Learn.microsoft.com.  Pemotong  Dalam  Layanan Power BI. (2023). https://learn.microsoft.com/id- id/power-bi/consumer/end-user
Madyatmadja,  E.  D.,  Ridho,  M.N.,  Pratama,  A.  R.,
Fajri,  M.,  Novianto,  L.  (2022).  Penerapan Visualisasi  Data  Terhadap  Klasifikasi  Tindak Kriminal Di Indonesia. https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.127 Powerbi.microsoft.com. What Is Power BI? Definition and Features. (2023). https://powerbi.microsoft.com/en-us/what-is- power-bi/. Prakash, K. B. (2022). Data Visualization. Data Science Handbook , 23–55. https://doi.org/10.1002/9781119858010.ch2
Prasetyo  ,  D.  A.  (2020). Strategi  Pemerintah Menanggulangi  Pencemaran  Sampah  Di  Kota Surabaya .
R Sufia and R D Arisona (2021). IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 747 012030.
Ramasamy,  D.,  Sarasua,  C.,  Bacchelli,  A.,  &amp; Bernstein,  A.  (2023).  Visualising  data  science workflows  to  support  third-party  notebook comprehension:  An  empirical  study.  Empirical Software
Engineering, 28(3). https://doi.org/10.1007/s10664-023-10289-9 Risaldi,  K.  Y.  N.  (2023).  Studi  evaluasi  dan pengembangan  tempat  pembuangan  sampah metode sanitary landfill di tpa kota Probolinggo. Skripsi UNISMA.
SIPSN  -  Sistem  Informasi  Pengolahan  Sampah Nasional.
(2022). https://sipsn.menlhk.go.id/sipsn/.
SIPSN  -  Sistem  Informasi  Pengolahan  Sampah Nasional. (2022). data komposisi.
https://sipsn.menlhk.go.id/sipsn/public/data/kom posisi. SIPSN  -  Sistem  Informasi  Pengolahan  Sampah Nasional. (2022). data
timbulan. https://sipsn.menlhk.go.id/sipsn/public/data/timb ulan
Thuhin  K.  Dey,  Md.  Rasel,  Tapati  Roy,  Md.  Elias Uddin, Biplob K. Pramanik, Mamun Jamal, Post- pandemic  micro/nanoplastic pollution: Toward a sustainable  management,  Science  of  The  Total Environment, Volume 867,2023,161390. (2023). ISSN 0048-9697,
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.161390.