## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 587 − 594 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4158

## Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Daerah Penyebaran Sampah Kelurahan
Yantria Gusta Nugraha, Maimunah * , Pristi Sukmasetya
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Indonesia Email: 1 yantria.gusta@gmail.com, 2,* maimunah@unimma.ac.id, 3 pristi.sukmasetya@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: maimunah@unimma.ac.id Submitted: 21/08/2023 ; Accepted: 30/09/2023 ; Published : 30/09/2023
Abstrak− Sampah di Indonesia, terutama di Kota Magelang, menjadi masalah serius akibat pertumbuhan penduduk yang pesat. Masalah  pengelolaan  sampah,  termasuk  tempat  pembuangan  akhir  dan  pengumpulan,  perlu  penanganan  efektif.  Metode  Data Mining,  seperti  klasterisasi  K- Means ,  dapat  membantu  mengidentifikasi  daerah  dengan  tingkat  timbulan  sampah  tertinggi. Pendekatan ini memberikan wawasan untuk pengembangan strategi manajemen sampah yang lebih fokus dan efisien, kontribusi yang  signifikan  untuk  peningkatan  kondisi  Kota  Magelang.  Dengan  mengidentifikasi  daerah-daerah  dengan  timbulan  sampah tertinggi,  langkah-langkah  penanganan  sampah  dapat  diarahkan  dengan  lebih  efisien  dan  efektif.  Ini  termasuk  peningkatan transparansi, kapasitas, dan peran bank sampah, serta upaya-upaya lainnya untuk mengurangi dampak negatif sampah terhadap lingkungan dan kesehatan manusia. Setelah dilakukannya klasterisasi sampah yang ada di Kota Magelang dikelompokkan menjadi 3 cluster menurut wilayah suplier serta jumlah volume sampahnya. Kemudian setelah dilakukan tahapan evaluasi dengan silhouette score menampilkan nilai 0,79 yang notabene merupakan nilai yang sudah baik dikarenakan mendekati nilai 1,0. Dengan metode ini diharapkan pemerintah kota dalam penanganan sampah di Kota Magelang dapat dilakukan secara optimal, efisien, dan tepat sasaran.
Kata Kunci: Sampah; K-Means Cluster; TPA; TPSA; Data Mining
Abstract− Waste in Indonesia, especially in Magelang City, has become a serious problem due to rapid population growth. Waste management issues, including landfills and collection, need effective handling. Data mining methods, such as K-Means clustering, can help identify areas with the highest levels of waste generation. This approach provides insights for the development of a more focused and efficient waste management strategy, a significant contribution to the improvement of Magelang City. By identifying the areas with the highest waste generation, waste management measures can be directed more efficiently and effectively. This includes increasing the transparency, capacity, and role of waste banks, as well as other efforts to reduce the negative impact of waste on the environment and human health. After clustering, the waste in Magelang City was grouped into 3 clusters according to the supplier area and the volume of waste. Then after the evaluation stage with the silhouette score displays a value of 0.79 which is a good value because it is close to the value of 1.0. With this method, it is expected that the city government in handling waste in Magelang city can be done optimally, efficiently, and on target.
Keywords : Waste; K-Means Cluster; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  menjadi  negara  yang  mempunyai  permasalahan  sampah  yang  cukup  kompleks  sebagai  akibat  dari banyaknya jumlah penduduk [1]. Sampah di Indonesia menjadi permasalahan serius yang sudah harus diperhatikan oleh  pemerintah  dan  masyarakat.  Kementerian  Lingkungan  Hidup  mencatat  bahwa  jumlah  timbulan  sampah  di Indonesia pada Tahun 2020 mencapai 26,6 juta ton dengan capaian sampah terkelola 79,9% dan sampah tidak terkelola 20,1% . Walaupun sejak 2008, pemerintah telah mengesahkan UU No 18 tentang Pengelolaan Sampah, namun belum semua kota dapat  menerapkannya dengan baik [2]. Arahan dari UU 18/2008 tersebut adalah  menitikberatkan pada kegiatan pengurangan dan penanganan sampah sehingga didapatkan sistem pengelolaan sampah yang berkelanjutan.
Salah satu faktor yang mempengaruhi bertambahnya penumpukan sampah yaitu meningkatnya angka kelahiran yang berakibat pada semakin padatnya pertumbuhan penduduk [3]. Seiring berkembangnya pertumbuhan penduduk yang pesat secara langsung memberikan kontribusi negatif yang mengakibatkan daerah pemukiman semakin luas dan padat juga peningkatan tajam terhadap produksi sampah. Saat ini, berbagai masalah terkait pengelolaan sampah masih dihadapi oleh hampir semua kota besar di Indonesia [4], salah satunya di Kota Magelang. Kota Magelang yang berada di provinsi Jawa Tengah memiliki tiga kecamatan dan tujuh belas kelurahan tercatat pada tahun 2021 menurut data BPS (Badan Pusat Statistik) Kota Magelang memiliki jumlah penduduk mencapai 121.610 jiwa, dengan jumlah yang sekian  banyak  dan  juga  kegiatan  sehari-hari  dalam  masyarakat  tentu  tidak  pernah  lepas  dari  sampah,  Hal  ini ditunjukkan  dengan  jumlah  sampah  yang  ditimbulkan  dalam  suatu  wilayah  yang  meningkat  seiring  dengan pertumbuhan  penduduk  dan  pendapatan  perkapita  di  suatu  negara  [5].  Sampah-sampah  tersebut  dapat  berupa makanan,  minuman  kemasan,  barang-barang  bekas,  limbah  perkebunan,  pertanian,  industri,  perumahan,  dan  lain sebagainya.  Disisi  lain  dengan  meningkatnya  pertumbuhan  penduduk  yang  mempengaruhi  kuantitas  dan  kualitas sampah yang dihasilkan, maka perlu ada penanganan yang dilakukan untuk meminimalisir dampak negatif terhadap kesehatan  dan  gangguan  kelestarian  fungsi  lingkungan  akibat  sampah  [6].  Banyak  wilayah  yang  ada  di  indonesia belum dapat menjaga kebersihan lingkungan, sehingga masalah sampah saat ini belum bisa ditangani dengan baik sehingga banyak kerugian yang dirasakan mulai dari kesehatan manusia atau makhluk lainnya dan dapat mencemari lingkungan [7].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 587 − 594 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4158
Di Kota Magelang sendiri terdapat Tempat Pembuangan Akhir (TPA) yang berada di Dusun Plumbon, Desa Banyuurip,  Kecamatan  Tegalrejo,  Kota  Magelang.  TPA  merupakan  salah  satu  bagian  terpenting  dalam  sistem pengelolaan sampah [8]. TPA merupakan salah satu bagian terpenting dalam sistem pengelolaan sampah [9], di TPA tersebut banyak berdatangan sampah-sampah yang diangkut dengan berbagai macam kendaraan setiap harinya yang diambil  dari  berbagai  tempat  seperti  depo-depo,  TPS,  pabrik,  umkm,  rumah  tangga,  dan  instansi.  Pada  data  yang terdapat di TPA Banyuurip tempat-tempat penghasil sampah tersebut memiliki tiga pensuplai yang berwenang dan bertanggung jawab dalam pengangkutan sampah, tiga pensuplai tersebut yaitu, DLH, Kelurahan, dan Swasta. Pada sektor DLH sampah-sampah yang diambil berfokus pada daerah TPSA dan Depo-depo di sudut kota, dsb. Sementara untuk sektor kelurahan berfokus pada sampah-sampah rumah tangga di tiap-tiap kelurahan. Dan yang terakhir sektor swasta berfokus pada sampah-sampah di instansi, industri, umkm, dll.
Dari  permasalahan  yang  telah  dijabarkan  tersebut  diperlukan  adanya  solusi  yang  efektif  dalam  membantu penanganan dengan suatu metode untuk mengetahui daerah di Kota Magelang yang menjadi daerah dengan timbulan sampah terbanyak berdasarkan faktor utama ketersediaan sarana dan prasarana yang ada saat ini. Maka dari itu solusi yang diperlukan untuk mengurangi sampah yang nantinya akan berakhir di tempat pembuangan akhir (TPA) salah satu  langkahnya  dengan  meningkatkan  efektivitas  pengumpulan  sampah  dengan  meningkatkan  transparansi, kapasitas, dan peran bank sampah [10]. Untuk menemukan daerah penyebaran sampah terbanyak yang berfokus di 17 kelurahan  yang  ada  di  Kota  Magelang  dapat  menggunakan  Data  Mining.  Data  Mining  adalah  suatu  proses  yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan secara  otomatis.  Berdasarkan  fungsinya,  data  mining  terbagi  menjadi  enam  bagian  yaitu,  deskripsi,  prediksi, estimasimasi,  klasifikasi, clustering, dan  asosiasi.  Salah  satu  fungsi  data  mining  yaitu clustering,  clustering merupakan  aktivitas  (task)  yang  bertujuan  mengelompokkan  data  yang  menunjukkan  kemiripan  antara  dua  data dikelompokkan ke dalam cluster atau kelompok [11]. Ada berbagai algoritma yang biasa digunakan dalam clustering salah satunya algoritma K-Means. Algoritma klasterisasi K-Means merupakan salah satu dari algoritma data mining yang populer di kalangan peneliti [12], yang juga akan digunakan dalam penelitian ini.
Beberapa artikel yang membahas topik yang mendukung dan membantu dalam penelitian ini telah tersedia, salah satunya adalah literatur mengenai “Analisis Algoritma K-Means Clustering Untuk Daerah Penyebaran Sampah di Kota Bekasi” [1]. Analisis K-Means Cluster untuk Identifikasi Kawasan Pengelolaan Sampah di Kabupaten Tapin Provinsi  Kalimantan  Selatan  [5].  Analisis  Pengelolaan  Sampah  di  Tempat  Pembuangan  Akhir  (TPA)  Desa  Sido Makmur  Kecamatan  Sipora Utara  [9].  Clustering  Daerah Penyumbang  Sampah  Berdasarkan  Provinsi di  Indonesia Menggunakan  Algoritma  K-Means  [11].  Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Clustering  Untuk  Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kota Medan (Studi Kasus: Kantor Dinas Kesehatan Kota Medan) [13].
Penelitian  tersebut  digunakan  sebagai  acuan  oleh  penulis  dalam  penelitian  ini  untuk  dilakukan  penelitian penyebaran sampah berdasarkan tujuh belas kelurahan yang ada di Kota Magelang dengan menggunakan klasterisasi K-Means  agar  nantinya  dapat  diketahui  kelurahan  yang  memiliki  timbulan  sampah  tertinggi  supaya  dalam penanganannya dapat dilakukan dengan tepat, efisien, dan mampu menyesuaikan jumlah sampah pada penyuplai yang bertanggung jawab pada tiap sektor tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan metode yang dilakukan pada penelitian ini  melalui serangkaian alur yang tertera pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Dataset Timbangan Sampah
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif [14]. Pada tahap ini data yang didapat melalui TPSA Banyuurip berupa  data  pengangkutan  volume  sampah  setiap  hari  yang  dihasilkan  di  Kota  Magelang.  Data  ini  menggunakan metode kuantitatif. Metode kuantitatif adalah suatu proses penelitian dengan menggunakan angka  sebagai   alat   untuk   menganalisis [15].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 587 − 594 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4158

## 2.3 Algoritma K-Means
K-Means  merupakan  salah  satu  teknik  pengelompokan  yang  bekerja  berdasarkan  partitioned  clustering  [16]. Algoritma K-means juga salah satu metode clustering non hirarki yang berusaha membagi data yang ada ke dalam bentuk  satu  atau  lebih  cluster  atau  kelompok  [17].  Sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lainnya [18]. Secara umum terdapat langkah-langkah dari K-Means clustering, yaitu:
a. Menentukan k sebagai jumlah cluster.
b. Membangkitkan nilai random untuk pusat cluster awal (centroid) sebanyak k.
c. Menghitung  jarak  setiap  data  input  terhadap  masing-masing  centroid  menggunakan  rumus  jarak  Euclidean (Euclidean  Distance)  sehingga  ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap  data  dengan  centroid.  Berikut persamaan 1 rumus Euclidean Distance:
𝐷(𝑥 𝑖 , 𝜋 𝑖, ) = √∑(𝑥 𝑖 −   𝜋 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana: 𝐷 ( 𝑥 𝑖 , 𝜋 𝑖 ) = Jarak antara clustering x dengan pusat cluster pada data ke-i 𝑥 𝑖 = Bobot dari data ke-I pada cluster yang ingin dicari jaraknya 𝜋 𝑖 = Bobot data ke-I pada pusat cluster
n = Jumlah data
d. Mengklasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil)
e. Memperbaharui nilai centroid. Nilai centroid ini baru diperoleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan persamaan 2 berikut:
∁ 𝑘 = 1 𝑛 𝑘 ∑ 𝑑 𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
Dimana:
𝑛 𝑘 = jumlah data dalam cluster k 𝑑 𝑖 = jumlah nilai jarak yang masuk dalam masing-masing cluster

## 2.4 Evaluation
Pada  tahap  terakhir  yaitu  evaluasi  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  model  yang  digunakan  menggunakan  metode Silhouette Score . Metode ini adalah salah satu cara untuk mengukur seberapa efektif algoritma K-Means bekerja dalam menghasilkan pengelompokan atau klasterisasi yaitu data dikelompokkan ke dalam satu klaster berdasarkan kemiripan atribut yang dimiliki [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Preprocessing
Tahapan ini merupakan proses penting dalam melakukan proses analisis, dimana data yang awalnya masih mentah diubah  menjadi  data  yang  lebih  terorganisir.  Tujuan  utama  dari  tahap  ini  yaitu  untuk  melakukan  perbaikan  pada kualitas data dan tentunya mempersiapkan agar data dapat untuk dianalisis [20]. Terdapat beberapa tahapan dalam proses preprocessing, antara lain:

## 3.1.1 Data Understanding
Pada tahap ini data yang diambil mengenai data sampah yang terangkut dan timbulan sampah di Kota Magelang. Data disimpan dalam bentuk excel atau *.csv. Atribut yang digunakan pada data meliputi no, tanggal, no.polisi, barang, supplier, netto(kg), jam, sopir, dan admin. Data yang dipilih dalam rentan tahun 2019-2022.

## 3.1.2 Data Cleaning
Pada  tahap  ini  melakukan pengecekan pada data  untuk  mengidentifikasi  ataupun  menghilangkan  data yang  belum lengkap,  tidak  valid,  tidak  relevan,  dsb.  Dalam  pengecekan  data  menggunakan missing  value (mengisi  nilai  yang hilang). Pada data sampah tahun 2019 hingga 2022 tidak ditemukan adanya missing value atau data yang hilang.

## 3.1.3 Data Visualization
Tahapan ini menampilkan data dalam bentuk diagram agar lebih mudah untuk dipahami serta nantinya mempermudah dalam perhitungan menggunakan data mining. Gambar 2 merupakan contoh data visualisasi yang ditampilkan berupa total volume sampah berdasarkan penanggung jawab pengambilan sampah yang terdapat di Kota Magelang.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 587 − 594 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4158
Gambar 2. Visualisasi volume sampah pada pensuplai di Kota Magelang
3.2 Modeling

## 3.1.1 Elbow Method
Setelah dataset melalui tahapan data preprocessing selanjutnya akan dilakukan tahap modeling. Pertama-tama yang dilakukan yaitu mencari nilai cluster optimum dengan menggunakan elbow method. Dari hasil elbow method pada Gambar  3.  ditemukan  bahwa  cluster  optimum  dapat  dengan  menggunakan  2 cluster dan  3 cluster .  Namun  ketika dilakukan perbandingan untuk nilai cluster 2 dan cluster 3 nilai akurasinya lebih tinggi untuk cluster 3 dengan score 0,79 sementara untuk cluster 2 hanya sebesar 0,77 . Sehingga untuk penelitian ini mengunakan 3 cluster agar mencapai hasil paling optimal.  Pada Gambar 3. merupakan hasil dari tampilan elbow method. .
Gambar 3. Hasil elbow method

## 3.1.2 Klasterisasi K-Means
Langkah berikutnya setelah melalui tahapan data preprocessing dan juga mencari nilai optimal, yaitu selanjutnya tahap modeling  k-means.  Proses  K-Means  clustering  menjadi  proses  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  wilayah- wilayah kelurahan di Kota Magelang  berdasarkan pol penyebaran sampah. Untuk awal memulai analisis K-Means clustering  perlu  dipilih  jumlah  cluster  (k)  yang  sesuai  karena  jumlah  cluster  akan  mencerminkan  berapa  banyak kelompok  wilayah  yang  akan  dibentuk  untuk  analisis  penyebaran  sampah.  Pertama-tama  yang  dilakukan  yaitu memasukan  jumlah  cluster  yang  berjumlah  3  (tiga)  sebagai  nilai  k,  yang  akan  menampilkan  penyebaran  volume sampah  di  tiap  kelurahan  periode  tahun  2019-2022.  Berikut  Pada  Gambar  4  merupakan  plot  penyebaran  cluster sampah di kelurahan Kota Magelang.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 587 − 594 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4158
Berdasarkan dari Gambar 4 warna merah adalah cluster 1, warna hijau adalah cluster 2, dan warna biru adalah cluster  3.  Pada  klasterisasi  data  tersebut  warna  merah  merupakan  klaster  dengan  jumlah  volume  sampah  rendah, sementara  warna hijau  merupakan  klaster dengan  jumlah  volume  sampah  sedang,  dan  biru  klaster  dengan  volume sampah  tinggi.  Dimana  periode  tahun  selama  2019-2022  dengan  total  keseluruhan  yang  ada  di  kelurahan  di  Kota Magelang. Pada Tabel 1. Di bawah ini adalah jumlah data dan rata-rata setiap cluster. Pada Tabel  1, Tabel  2, dan Tabel 3. Di bawah ini adalah spesifikasi volume suplier penyumbang sampah yang ada di Kelurahan beserta pensuplai yang bertanggung jawab pada tiap suplier berdasarkan dari cluster 1. Pada suplier DLH terdapat 16 data hasil cluster, 21 data hasil cluster dari Kelurahan dan terdapat 15 data hasil cluster pada Swasta.
Tabel 1. Kelurahan dan supplier pada cluster 1 pensuplai DLH
No. Suplier Kelurahan Pensuplai Cluster Volume(kg) 1 Pasar Rejowinangun Kel. Rejowinangun Selatan DLH Kota Magelang 1 2620.032 2 Dlh Kota Magelang Kel. Kedungsari DLH Kota Magelang 1 7297.878 3 Depo Cacaban Kel. Cacaban DLH Kota Magelang 1 6747.94 ….. 15 Kec. Mgl Utara Kel. Kramat Selatan DLH Kota Magelang 1 283.19 16 Tpst Tidar Campur Kel. Tidar Selatan DLH Kota Magelang 1 1.65 Tabel  2. Kelurahan dan supplier pada cluster 1 pensuplai Kelurahan No. Suplier Kelurahan Pensuplai Cluster Volume(kg) 1 Perum Depkes Magelang Kel. Kramat Utara Kelurahan 1 783.445 2 Depo Tidar Selatan Kel. Magersari Kelurahan 1 1127.998 3 Kel. Gelangan Kel. Gelangan Kelurahan 1 1276.01 ….. 20 Tpst Potrobangsan Kel. Potrobangsan Kelurahan 1 8.245 21 Smkn 1 Magelang Kel. Jurangombo Selatan Kelurahan 1 259.56 Tabel 3. Kelurahan dan supplier pada cluster 1 pensuplai Swasta No. Suplier Kelurahan Pensuplai Cluster Volume(kg) 1 Catering Sari Kel. Jurangombo Selatan Swasta 1 437.295 2 Lidah Buaya Kel. Tidar Utara Swasta 1 632.28 3 Taman Kyai Langgeng Kel. Kemirirejo Swasta 1 436.6 ….. 14 Rsu Magelang Kel. Kemirirejo Swasta 1 44.725 15 Rst Magelang Kel. Wates Swasta 1 35.145
Pada Tabel 4, Tabel 5, dan Tabel 6. Di bawah ini adalah spesifikasi volume suplier penyumbang sampah yang ada di Kelurahan beserta pensuplai yang bertanggung jawab pada tiap suplier berdasarkan dari cluster 2.
Tabel 3. Kelurahan dan suplier pada cluster 2 pensuplai DLH
No. Suplier Kelurahan Pensuplai Cluster Volume(kg) 1 Dlh Kota Magelang Kel. Kedungsari DLH Kota Magelang 2 795257 2 Tpst Dumpoh Kel. Potrobangsan DLH Kota Magelang 2 52570 ….. 13 Tpst Tidar Campur Kel. Tidar Selatan DLH Kota Magelang 2 124680 14 Disperindag Magelang Kel. Magersari DLH Kota Magelang 2 1930 Tabel 4. Kelurahan dan suplier pada cluster 2 pensuplai Kelurahan No. Suplier Kelurahan Pesnsuplai cluster Volume(kg) 1 Kel. Potrobangsan Kel. Potrobangsan Kelurahan 2 49235 2 Tpst Potrobangsan Kel. Potrobangsan Kelurahan 2 206740 3 Kel. Kramat Utara Kel. Kramat Utara Kelurahan 2 15065 ….. 19 Depo Maluku Kel. Potrobangsan Kelurahan 2 5110 20 Alun-Alun, Pecinan Kel. Kemirirejo Kelurahan 2 48120 Tabel  5. Kelurahan dan suplier pada cluster 2 pensuplai Swasta No. Suplier Kelurahan Pensuplai cluster Volume(kg) 1 Lidah Buaya Kel. Tidar Utara Swasta 2 71070 2 Taman Kyai Langgeng Kel. Kemirirejo Swasta 2 28795

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 587 − 594 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4158
3 Sumber Jaya Kel. Kramat Utara Swasta 2 17325 ….. 12 PLN Magelang Kel. Potrobangsan Swasta 2 4395 13 RSU Magelang Kel. Kemirirejo Swasta 2 535
Pada Tabel 7, Tabel 8, dan Tabel 9. Di bawah ini adalah spesifikasi volume suplier penyumbang sampah yang ada di Kelurahan beserta pensuplai yang bertanggung jawab pada tiap suplier berdasarkan dari cluster 3.
Tabel 6. Kelurahan dan suplier pada cluster 3 pensuplai DLH
No. Suplier Kelurahan Pensuplai cluster Volume(kg) 1 Dlh Kota Magelang Kel. Kedungsari DLH Kota Magelang 3 890945 2 Pasar Rejowinangun Kel.Rejowinangun Selatan DLH Kota Magelang 3 74100 3 Depo Sanden Kuncen Kel. Kramat Selatan DLH Kota Magelang 3 1650 ….. 13 Kec. Mgl Utara Kel. Kramat Selatan DLH Kota Magelang 3 825 14 Dishub Magelang Kel. Tidar Selatan DLH Kota Magelang 3 875 Tabel 7. Kelurahan dan suplier pada cluster 3 pensuplai Kelurahan No. Suplier Kelurahan Pensuplai cluster Volume(kg) 1 Kel. Potrobangsan Kel. Potrobangsan Kelurahan 3 139850 2 Kel. Tidar Selatan Kel. Tidar Selatan Kelurahan 3 5760 3 Perum Depkes Magelang Kel. Kramat Utara Kelurahan 3 101290 ….. 21 Terminal S Hatta Kel. Tidar Utara Kelurahan 3 4275 22 SMK N 1 Magelang Kel. Jurangombo Selatan Kelurahan 3 6695 Tabel 8. Kelurahan dan suplier pada cluster 3 pensuplai Swasta No. Suplier Kelurahan Pensuplai cluster Volume(kg) 1 RSJ Magelang Kel. Kramat Utara Swasta 3 108465 2 UNTID Magelang Kel. Potrobangsan Swasta 3 3295 3 Lidah Buaya Kel. Tidar Utara Swasta 3 46995 ….. 12 Hotel Trio Magelang Kel. Magersari Swasta 3 17565 13 RSU Magelang Kel. Kemirirejo Swasta 3 2535
Setelah itu dilihat Pada Tabel 10 di bawah ini bahwa pada cluster 3 merupakan cluster dengan jumlah volume terbanyak, sedangkan cluster 1 merupakan cluster dengan jumlah volume tersedikit . Sedangkan untuk data terbanyak ada pada cluster 1 dan untuk data tersedikit ada pada cluster 3.
Tabel 9. Jumlah data dan rata-rata setiap cluster
CLUSTER JUMLAH DATA RATA-RATA CLUSTER 1 CLUSTER 2 CLUSTER 3 28258 3687 2573 200,8 kg 498 kg 835 kg
Kemudian untuk tampilan  Pada Tabel 11 menunjukan nilai rata-rata volume pada kelurahan di tiap cluster. Dapat  dilihat  bahwa  pada cluster  1 rata-rata  terbanyak  pada  Kel.  Tidar  Selatan  dengan  nilai  rata-rata  12.86886, sementara tersedikit pada Kel.Gelangan dengan nilai rata-rata 1.528156. Untuk cluster 2 rata-rata terbanyak pada Kel. Gelangan  dengan  nilai  rata-rata  512.91667,  sementara  tersedikit  pada  Kel.  Tidar  Selatan  dengan  nilai  rata-rata 490.22525.  Dan  terakhir  pada cluster  3 rata-rata  terbanyak  pada  Kel.  Panjang  dengan  nilai  rata-rata  842.30000, sementara tersedikit pada Kel.Cacaban dengan nilai rata-rata 795.00000.
Tabel 10. Rata-rata volume sampah terbanyak dan tersedikit pada setiap cluster
KELURAHAN CLUSTER 1 CLUSTER 2 CLUSTER 3 Rata-rata Terbanyak Kel. Tidar Selatan Kel. Gelangan Kel.Panjang Nilai Rata-rata 12.86886 512.91667 842.30000 Rata-rata tersedikit Kel. Gelangan Kel. Tidar Selatan Kel. Cacaban Nilai Rata-rata 1.528156 490.22525 795.00000 Jumlah Data Terbanyak Kel. Kedungsari Kel. Kedungsari Kel. Kedungsari Jumlah Data Tersedikit Kel. Tidar Selatan Kel. Cacaban Kel. Tidar Selatan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 587 − 594 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4158

## 3.3 Evaluation
Pada  tahap  terakhir  yaitu  evaluasi  dengan  menggunakan Silhoutte  Score untuk  mencari  hasil  terbaik  dari pengelompokan  yang  telah  dilakukan  dengan  algoritma  K-Means.  Nilai  yang  didapat  dari  perhitungan  dengan menggunakan Silhoutte  Score yaitu  0,79.  Nilai  tersebut  terbilang  cukup  tinggi  dikarenakan  nilai  yang  hampir mendekati 1,0.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil cluster yang telah dilakukan dengan menggunakan k-3 menjadi klaster dengan hasil paling optimal yang diketahui melalui metode elbow dengan data timbangan sampah periode tahun 2019-2022 di Kota Magelang yang ada di TPSA Banyuurip. Pada cluster 1 dikategorikan sebagai daerah dengan penyebaran sampah dalam tingkatan yang relatif rendah dengan rata-rata volume sampah sebanyak 200,8 kg, sementara untuk cluster 2 dikategorikan sebagai daerah dengan penyebaran sampah relatif sedang dengan rata-rata volume sampah sebanyak 498 kg, kemudian untuk cluster  3 dikategorikan  sebagai  daerah  dengan  penyebaran  sampah  relatif  tinggi  dengan  rata-rata  volume  sampah sebanyak  835  kg.  Kemudian  untuk  kelurahan  dengan  rata-rata  terbanyak  pada cluster  1 yaitu  Kel.  Tidar  Selatan sementara  kelurahan  dengan  jumlah  rata-rata  tersedikit  pada cluster  1 yaitu  Kel.  Gelangan,  lalu  untuk  kelurahan dengan rata-rata terbanyak pada cluster 2 yaitu Kel. Gelangan sementara kelurahan dengan jumlah rata-rata tersedikit pada cluster 2 yaitu Kel. Tidar Selatan, terakhir untuk kelurahan dengan rata-rata terbanyak pada cluster 3 yaitu Kel. Panjang dan untuk kelurahan dengan jumlah rata-rata tersedikit pada cluster 3 yaitu Kel. Cacaban. Kemudian dari setiap  cluster  pada  kelurahan  dengan  jumlah  data  dan  rata-rata  tertinggi  dilakukan  spesifikasi  kembali  untuk menampilkan sektor dengan timbulan sampah terbanyak juga pensuplai yang bertanggung jawab pada sektor tersebut. Hasil dari klastering menggunakan algoritma K-Means tersebut setelahnya dilakukan evaluasi dengan menggunakan silhouette score yang kemudian menghasilkan score 0,79 yang hampir mendekati angka 1 juga merupakan nilai yang terpaut optimal.

## REFERENCES
[1] 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.
[2] H.  P.  Putra,  E.  Damanhuri,  and  E.  Sembiring,  “Sektor  Baru  Pengelolaan  Sampah  di  Indonesia  (Studi  Kasus  di  Kota Yogyakarta,  Kabupaten  Sleman  Dan  Bantul)  ,” J.  Sains  Teknol.  Lingkung. ,  vol.  11,  no.  1,  2019,  doi: 10.20885/jstl.vol11.iss1.art2.
[3] E. Hardipurnomo, “Pengaruh Kinerja Supir Truk Sampah Dalam Mengurangi Penumpukan Sampah Di Kota Kupang (Studi Kasus Pada Wilayah IV Kecamatan Alak Kota Kupang),” Jurnam Manaj. , vol. Vol 6 (2) Oktober 2022, 2022.
[4] M. Chaerul and S. A. Rahayu, “Cost Benefit Analysis dalam Pengembangan Fasilitas Pengolahan Sampah: Studi Kasus Kota Pekanbaru,” J. Pengelolaan Sumberd. Alam Dan Lingkung. J. Nat. Resour. Environ. Manag. , vol. 9, no. 3, pp. 710–722, Oct. 2019, doi: 10.29244/jpsl.9.3.710-722.
[5] R. Magriaty, K. Murtilaksono, and S. Anwar, “Analisis K-Means Cluster untuk Identifikasi Kawasan Pengelolaan Sampah di  Kabupaten  Tapin  Provinsi  Kalimantan  Selatan,” J.  Reg.  Rural  Dev.  Plan. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  79–90,  Feb.  2023,  doi: 10.29244/jp2wd.2023.7.1.79-90.
[6] Program Studi Rekayasa Infrastruktur Lingkungan Fakultas Teknik Sipil dan Lingkungan, Institut Teknologi Bandung, I. M. W. Widyarsana, and A. D. Zafira, “Kajian Pengembangan Sistem Pengelolaan Sampah di Kabupaten Tangerang,” J. Teh. Lingkung. , vol. 21, no. 1, pp. 87–97, May 2015, doi: 10.5614/jtl.2015.21.1.10.
[7] D. A. Silitonga, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Metode K-Medoid pada Pengelompokan Rumah Tangga Dalam Perlakuan Memilah Sampah Menurut Provinsi,” 2019.
[8] W. Santoso and P. Sukmasetya, “Prediksi Volume Sampah di  TPSA Banyuurip Menggunakan Metode Backpropagation Neural Network,” vol. 7, 2023.
[9] K. Agung, E. Juita, and E. Zuriyani, “Analisis Pengelolaan Sampah di Tempat Pembuangan Akhir (TPA) Desa Sido Makmur Kecamatan  Sipora  Utara,” JPIG  J.  Pendidik.  Dan  Ilmu  Geogr. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  115–124,  Sep.  2021,  doi: 10.21067/jpig.v6i2.5936.
[10]  Y.  Rusdiana,  “Analisis  Klaster  Untuk  Pengelompokan  Bank  Sampah  Berdasarkan  Jenis  Data  Sampah  Anorganik  di Kecamatan Pamulang”.
[11]  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.
[12]  M.  Nurrohman,  M.  Maimunah,  and  P.  Sukmasetya,  “Sistem  Klasterisasi  Volume  Sampah  Organik  di  Kota  Magelang menggunakan K-Means,” TEMATIK , vol. 10, no. 1, pp. 146–153, Jun. 2023, doi: 10.38204/tematik.v10i1.1338.
[13]  B. Riyanto, “Penerapan Algoritma K-Medoids Clustering untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare di Kota Medan (Studi Kasus: Kantor Dinas Kesehatan Kota Medan),” KOMIK Konf. Nas. Teknol. Inf. Dan Komput. , vol. 3, no. 1, Dec. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1659.
[14]  T. Yusari and J. Purwohandoyo, “Potensi timbulan sampah plastik di Kota Yogyakarta tahun 2035,” J. Pendidik. Geogr. , vol. 25, no. 2, pp. 88–101, Jun. 2020, doi: 10.17977/um017v25i22020p088.
[15]  Y. Ferdianto, “Analisis Kesalahan Siswa dalam Menyelesaikan Soal Pada Materi SPLDV...,” vol. 3, no. 1.
[16]  K. Fatmawati and A. P. Windarto, “Data Mining: Penerapan Rapidminer dengan K-Means Cluster pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Provinsi,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 3, no. 2, p. 173, Aug. 2018, doi: 10.24114/cess.v3i2.9661.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 587 − 594 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4158
[17]  A. N. B. Prasetyo, M. Maimunah, and P. Sukmasetya, “K-Means Clustering Method for Determining Waste Transportation Routes to Landfill,” J. Ris. Inform. , vol. 5, no. 3, pp. 547–556, Jun. 2023, doi: 10.34288/jri.v5i3.540.
[18]  F. Yunita, “Penerapan Data Mining Menggunkan Algoritma K-Means Clustring pada Penerimaan Mahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas Islam Indragiri),” vol. 7, 2018.
[19]  R. Hidayati, A. Zubair, A. H. Pratama, and L. Indana, “Analisis Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering,” Techno.Com , vol. 20, no. 2, pp. 186–197, May 2021, doi: 10.33633/tc.v20i2.4556.
[20]  M.  Mustangin,  M.  Iqbal,  and  M.  R.  Buhari,  “Proses  Perencanaan  Pendidikan  Nonformal  untuk  Peningkatan  Kapasitas Teknologi  Pelaku  UMKM,” J.  Penelit.  Dan  Pengemb.  Pendidik. ,  vol.  5,  no.  3,  p.  414,  Nov.  2021,  doi: 10.23887/jppp.v5i3.38927.