## Sebaran Tempat Pembuangan Sampah Dan Klasterisasi Daerah Produksi Sampah Di Aceh Utara Berbasis Android
Mulyadi 1 , Muhammad Kausar 2* , Muhammad Rizka 3
1,2,3 Jurusan Tekniknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe
1 mulyadi@pnl.ac.id
2* muhammadkausar01@gmail.com
3 rizka@pnl.ac.id
Abstrak — Sampah  merupakan  masalah  serius  yang  terus  berkembang  di  Kabupaten  Aceh  Utara.  Kenaikan  jumlah  produksi sampah  yang  tidak  seimbang  dengan  kapasitas  pengelolaan  dan  juga  penempatan  posisi  tempat  pembuangan  sampah  yang  tidak sesuai  dengan  kondisi  produksi  sampah  di  kecamatan  tersebut  menyebabkan  tempat  pembuangan  sampah  yang  ditemukan  oleh masyarakat  sering  penuh  sehingga  masyarakat  melakukan  pembungan  sampah  secara  ilegal  menyebabkan  permasalahan  yang mengancam lingkungan dan kesehatan. Hasil penelitian ini memudahkan masyarakat dalam menemukan lokasi tempat pembuangan sampah  dan  membantu  Dinas  Lingkungan  Hidup  dan  Kebersihan  Aceh  Utara  dalam  menentukan  posisi  tempat  pembuangan sampah  yang  lebih  sesuai  dengan  kondisi  tingkat  produksi  sampah,  dengan  cara  melakukan  pengembangan  Aplikasi  Sebaran Tempat  Pembuangan  Sampah  berbasis  Android  menggunakan  React  native  dan  menerapkan  metode  K-Means.  Metode  K-Means merupakan salah satu algoritma klasterisasi, untuk mengelompokkan kecamatan berdasarkan tingkat produksi sampah menjadi dua klaster  yaitu  rendah  dan  tinggi.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  metode  K-Means  berhasil  membagi  daerah  produksi  sampah menjadi  dua  klaster  yang  berbeda,  berdasarkan  penurunan  signifikan  nilai  Sum  of  Squared  Errors  dari  1679583.3277832593 menjadi 537719.6618359736 dan peningkatan nilai Silhouette Score sebesar 0.6037.
Kata Kunci : Sampah , Klasterisasi , Android , K - Means.
Abstract — Waste  is a  serious  and growing problem  in  North  Aceh  District.  The  increase  in  the  amount of  waste  production  that  is  not balanced  with  management  capacity  and  also  the  positioning  of  landfills  that  are  not  in  accordance  with  the  conditions  of  waste production  in  the  sub-district  causes  landfills  found  by  the  community  to  be  often  full  so  that  people  carry  out  illegal  waste  disposal causing  problems  that  threaten  the  environment  and  health.  The  results  of  this  study  make  it  easier  for  people  to  find  the  location  of landfills and assist the North Aceh Environment and Hygiene Office in determining the position of landfills that are more in  accordance with the conditions of waste production levels, by developing an Android-based Waste Disposal Site Distribution Application using React native and applying  the  K-Means  method. The  K-Means  method  is one  of  the  clustering algorithms,  to group  sub-districts based on  the level of waste production into two clusters, namely low and high. The analysis results show that the K-Means method successfully divides the  waste  production  area  into  two  different  clusters,  based  on  a  significant  decrease  in  the  Sum  of  Squared  Errors  value  from 1679583.3277832593 to 537719.6618359736 and an increase in the Silhouette Score value of 0.6037.
Keywords: Waste, Clustering, Android, K-Means .

## I. P ENDAHULUAN
Sampah  merupakan  salah  satu  permasalahan lingkungan yang  terus  meningkat  setiap  tahunnya. Kenaikan  produksi  sampah  yang  tidak  seimbang  dengan kapasitas  pengelolaan  menyebabkan  akumulasi  sampah  yang tidak  terkendali.  Sampah  yang  terbengkalai  dapat  mencemari lingkungan,  dalam  bentuk  pencemaran  udara,  air,  maupun tanah, serta dapat menjadi sumber penyakit [1].
Pada  tahun  2022,  Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan Kehutanan  mencatat  bahwa  Indonesia  menghasilkan  sekitar 18,8  juta  ton  sampah  setiap  tahunnya  [2].  Kabupaten  Aceh Utara,  seperti  kota-kota  lain  di  Indonesia,  juga  menghadapi permasalahan  serupa.  Data  dari  Badan  Pusat  Statistik  tahun 2022  menunjukkan  bahwa  kabupaten  ini  memiliki  populasi sekitar  614,640  jiwa.  Tingkat  pertumbuhan  penduduk  yang tinggi  di  Aceh  Utara  menjadi  penyebab  utama  peningkatan volume sampah harian [3].
Pengelolaan  sampah  menjadi  faktor  penting  dalam peningkatan  produksi  sampah  di  Aceh  Utara.  Berdasarkan hasil  observasi  dengan  melakukan  wawancara  dengan  pihak Dinas  Lingkungan  Hidup  Kabupaten  Aceh  Utara  yang menjadi  permasalahan  terkini  adalah  kesulitan  masyarakat dalam  menemukan  Tempat  Pembuangan  Sampah  yang
tersedia. Tempat pembuangan sampah yang ada sering penuh, menyebabkan  masyarakat  membuang  sampah  di  sekitar  area tempat pembuangan sampah tersebut, menciptakan lingkungan kotor dan tidak sehat [4].
Selain  itu,  lokasi  tempat  pembuangan  sampah  di Kabupaten  Aceh  Utara  belum  ditempatkan  dengan  benar berdasarkan  tingkat  produksi  sampah  di  tiap  kecamatan, sehingga beberapa kecamatan mengalami overload pada TPS- nya.  Hal  ini  menyebabkan  ketidakseimbangan  dalam pengelolaan  sampah  di  wilayah  tersebut  dan  menimbulkan masalah lingkungan yang lebih kompleks. Dengan penempatan  yang  tidak  efisien,  beberapa  daerah  mengalami kesulitan  dalam  menangani  volume  sampah  yang  meningkat, sementara  daerah  lain  memiliki  kapasitas  yang  tidak  terpakai secara optimal [4].
Dalam  konteks  ini,  dibutuhkan  sebuah  aplikasi  Android yang user-friendly yang dapat membagi kecamatan bersarkan tingkat  produksi  sampah,  pada  kajian  sebelumnya K-Means adalah  salah  satu  metode  clustering  non  hierarki  yang berusaha  membagi  data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau lebih  cluster  atau  kelompok  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 [5].
Berdasarkan referensi diatas, aplikasi ini mengimplementasikan metode K-Means
untuk mengelompokkan  kecamatan  berdasarkan  produksi  sampah menjadi  dua  kategori  rendah  dan  tinggi  berdasarkan parameternya  yaitu  sampah,  jumlah  penduduk,  kepadatan penduduk, dan luas kecamatan. Hal ini akan membantu Dinas Lingkungan  Hidup  dan  Kebersihan  dalam  menentukan  posisi Tempat  Pembuangan  Sampah  yang  lebih  sesuai  dengan kondisi  lapangan.  Aplikasi  ini  juga  akan  memberikan informasi lokasi serta kondisi muatan TPS di Kabupaten Aceh Utara.  Masyarakat  dapat  membuat  laporan  mengenai  kondisi muatan  tempat  pembuangan  sampah,  dengan  kode  warna, hijau  kondisi  masih  bisa  menampung  sampah,  kuning  untuk hampir  penuh,  dan  merah  untuk  yang  sudah  penuh.  Dengan demikian,  masyarakat  akan  lebih  mudah  memilih  TPS  yang sesuai dan menghindari pembuangan sampah secara ilegal.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Rancangan Alur Penelitian
Rancangan alur penelitian digunakan untuk merencanakan  dengan  cermat,  menghindari  kesalahan yang  tidak  diperlukan,  dan  memastikan  bahwa  hasil penelitian  dapat  diandalkan  dan  relevan.  Terdapat beberapa  tahapan  dalam  proses  perancangan  yaitu  berupa rancangan input, proses, dan output.

## Gambar 1 Rancangan Alur Penelitian
B. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  menjelaskan  beberapa  hal  terkait fitur-fitur  yang  digunakan  dalam  perancangan  sistem sebaran  tempat  pembuangan  sampah  dan  klasterisasi daerah  produksi  sampah  di  aceh  utara  berbasis  Android. Berikut ini adalah proses yang terdapat pada sistem:
1. Login
Pada  proses  ini  user  dengan  semua  level  atau  role bisa  login  pada  aplikasi  menggunakan  NIK  dan password, kemudian untuk petugas atau pejabat dinas bisa login menggunakan NIP atau NIK yang telah di daftarkan pada sistem.
2. Tindak Lanjut
Pada  proses  ini  petugas  menginputkan  data  sampah berdasarkan laporan masyarakat yang telah diverifikasi  oleh  admin  dan  kemudian  admin mengirimkan  laporan  tersebut  sesuai  untuk  di kerjakan  oleh  grup  piket  atau  tugas  masing-masing grup,  kemudian  data  sampah  juga  bisa  diinputkan walaupun tidak ada laporan dari masyarakat.
3. Data Wilayah Pada  menu  atau  proses  ini,  admin  dapat  melakukan panambahan  atau perubahan data  wilyah  terkait  data yang  diperlukan  untuk  parameter  yang  di  masukkan dalam klastering, data wilayah tersebut meliputi: data luas  kecamatan,  kepadatan  penduduk,  dan  data jumlah penduduk.
4. Maps Klasterisasi / Peta Klasterisasi
Pada  menu  ini  dapat  diakses  oleh  semua  user  pada saat  pertama  kali  membuka  aplikasi,  menu  ini menampilkan  pin  atau  marker  kecamatan  yang termasuk  dalam  klaster  rendah  atau  pin  hijau  dan tinggi dengan pin merah.
5. Tempat Pembuangan Sampah (TPS) Pada proses atau menu ini, admin dapat menambahkan  lokasi  tempat  pembuangan  sampah baru  atau  mengganti  posisi  tempat  pembuangan sampah yang dipindahkan, tempat sampah yang telah diinputkan  koordinat,  jenis,  dan  ukuran  kapasitasnya dapat  digunakan  oleh  masyarakat  untuk  melihat lokasi dan petunjuk arah menuju tempat pembuangan sampah tersebut.
6. Maps Tempat Pembuangan Sampah Pada halaman ini, pengguna dapat melihat peta lokasi tempat  pembuangan  sampah  yang  ada  di  Kabupaten Aceh  Utara.  Peta  ini  menunjukkan  lokasi  tempat pembuangan  sampah,  serta  informasi  dasar  tentang tempat  pembuangan  sampah  tersebut,  seperti  nama, alamat,  dan  koordinat  GPS.  Pengguna  dengan  role masyarakat dapat membuat laporan mengenai kondisi tempat pembuangan sampah. Laporan ini dapat berisi informasi tentang kondisi sampah, kondisi lingkungan, dan kondisi fasilitas di tempat pembuangan  sampah.  Laporan  ini  dapat  membantu Dinas  Lingkungan  Hidup  dan  Kebersihan  (DLHK) Kabupaten  Aceh  Utara  untuk  menganalisis  kondisi tempat pembuangan sampah dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk perbaikan.
7. Grafik Produksi Sampah & Daerah Klasterisasi Pada  proses  atau  menu  ini  berfungsi  untuk menampilkan grafik atau chart dengan tampilan atau posisi  chart  horizontal  terdapat  di  ujung  chart  ada jumlah  produksi  sampah  di  samping  kiri  ada  nama kecamatan  dan  di  bawah  merupakan  angka  produksi sampah,  inti  dari  menu  ini  adalah  produksi  sampah setiap kecamatan yang ada di Kabupaten Aceh Utara dan  di  bawah  grafik  terdapat  list  kecamatan  yang termasuk  ke  dalam  klaster  produksi  sampah  tinggi dan  rendah  berdasarkan  hasil  klasterisasi  yang dilakukan  oleh  metode  k-means,  hasil  klasterisasi tersebut akan terus terbarui berdasarkan hasil inputan data  sampah  dan  paramater  lainnya  pada  menu  data wilayah.
C. Perancangan Context Diagram
Context  Diagram pada  aplikasi  ini  terdapat  empat  entitas yaitu  pengguna,  petugas,  admin,  dan  kabid  atau  kadis  serta sembilan  proses  yaitu  daftar  akun,  data  tempat  pembuangan sampah  (TPS),  membuat  laporan,  verifikasi  laporan,  tambah data  populasi,  luas  wilayah,  kepadatan  tiap  kecamatan, mengatur  wilayah  kerja,  menindak  lanjut  laporan,  statistik produksi  sampah  tiap  kecamatan,  dan  mengunduh  data. Entitas-entitas  utama  dan  proses-proses  yang  tergambar  di dalamnya  memberikan  gambaran  awal  yang  penting  dalam pemahaman  kerja  sistem.  Hal  ini  akan  menjadi  dasar  yang kuat  untuk  analisis,  sehingga  memungkinkan  kami  untuk menggali  secara  mendalam  aspek-aspek yang  relevan  dengan penelitian ini.
Gambar 2 Context Diagram
D. Perancangan Metode
Proses  Klasterisasi  daerah  produksi  sampah  pada penelitian  ini  menggunakan  metode K-Means  Clustering, seperti pada Gambar 3.
Gambar 3 Tahapan Clustering
Berikut  adalah  langkah-langkah K-Means  clustering pada aplikasi sebaran tempat pembuangan sampah berbasis android:
1. Tahapan  pertama  adalah  penginputan  data  sampah dan  parameternya  yaitu  data  jumlah  penduduk,  luas wilayah, dan kepadatan penduduk.
2. Inisialisasi  /  penetuan  jumlah  klaster  yang  dibuat, pada  kasus  ini  memulai  dengan  2  klaster, berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan elbow method dan shilloute score . 3. Memilih  data  dua  kecamatan  sebagai  centroid  awal untuk  masing-masing  klaster,  yaitu  data  sampah, jumlah  penduduk,  kepadatan  penduduk  dan  luas wilayah.
• Centroid  Klaster  :  (Sawang,  19735,  39470, 98.00, 384.65)
4. Melakukan  iterasi  langkah-langkah  berikut  sampai tidak  ada  perubahan  dalam  penempatan  kecamatan ke dalam klaster:
• Menghitung Jarak Euclidean antara Kecamatan  dan  Centroid  menggunakan rumus berikut:
𝐷 𝑥 𝑖 , 𝜋 𝑖 = 𝑥 𝑖 − 𝜋 𝑖 2 𝑛 𝑖 =1
• Hitung  jarak  antara  setiap  kecamatan dengan kedua centroid awal.
• Menentukan  klaster  mana  yang  memiliki jarak  Euclidean  terdekat  untuk  setiap kecamatan.
• Perbarui  centroid  untuk  setiap  klaster berdasarkan data kecamatan.
• Jika  sudah  tidak  ada  perubahan  dalam penempatan  kecamatan  ke  dalam  klaster pada Iterasi selanjutnya, maka telah mencapai konvergensi.
Hasil  akhir  dalah  kecamatan  yang  telah  dikelompokkan dalam  klaster  berdasarkan  tingkat  produksi  sampah  yaitu rendah dan tinggi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Implementasi Sistem 1. Welcome Screen
Menampilkan  halaman  welcome  screen  setelah halaman  splash  screen  siap  di  render,  pada  halaman  ini terdapat  kata  sambutan  dari  aplikasi,  kemudian  terdapat informasi  terkait  Tempat  Pembuangan  Sampah  (TPS) dengan  marker  daerah  klasterisasi  sesuai  dengan kecamatan,  dan  juga  terdapat  informasi  mengenai keterangan daerah  cluster  dengan  warna  hijau,  dan  merah yang  menjelaskan  keadaan  klaster  atau  tingkat  produksi pada daerah tersebut
Gambar 4 Welcome Screen
2. Halaman Login
Menampilkan  form  untuk  melakukan  login  yang akan  mengarahkan  user  menuju  halaman  menu  jika berhasil  login.  Untuk  melakukan  login  pengguna  bisa menggunakan  nik  dan  password,    jika  pengguna  adalah
petugas,  maka  bisa  melakukan  login  dengan  id_karyawan atau dengan nik, begitu juga dengan admin dan petinggi.
Gambar 5 Halaman Login
3. Tampilan Menu Menampikan menu apa  saja  yang  bisa  diakses  oleh masing-masing level, jika yang login ada user dengan role masyarakat,  maka  akan  muncul menu pemetaan, menu laporan  dan menu profile ,  jika  yang  login  adalah  user dengan role petugas menu yang muncul adalah, pemetaan, tugas  ,  dan profile ,  kemudian  jika  yang login adalah  bos maka  akan  muncul menu statistik  dan  data  tindakan,  dan yang  terakhir  adalah  admin  yang  bisa  mengakses  semua menu
Gambar 6 Halaman Menu Dashboard
4. Menu Pemetaan
Menampilkan  informasi  mengenai  lokasi  Tempat Pembuangan  Sampah  yang  di  kelola  oleh  Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan Kabupaten Aceh Utara, user  atau  masyarakat  dapat  melihat  lokasi  dan  membuat laporan  pada  saat  menekan  pada  tps  tersebut,  kemudian
laporan tersebut akan di verifikasi dengan di kirimkan oleh admin ke petugas untuk dilakukan tindak lanjut.

## Gambar 7 Halaman Pemetaan
5. Menu Laporan Level Masyarakat
Merupakan  tampilan  dari  menu  laporan,  pada  menu laporan  tersebut  pengguna  atau  masyarakat  dapat  melihat list laporan yang sudah dibuat, dapat melihat detail terkait laporan  tersebut,  dan  terkait  status  tindakan  sudah  sejauh mana proses tindakan di lakukan.

## Gambar 8 Halaman Laporan Masyarakat
6. Menu Tempat Sampah
Admin  dapat melihat  tampilan  menu  tempat  sampah yang berisi  informasi  atau  list  tempat  sampah  yang  sudah di  tambahkan,  kemudian  admin  juga  dapat  menambahkan tempat sampah baru dengan menekan tombol tambah pada menu  tersebut  yang  akan  di  alihkan  pada  form  untuk menambahkan tempat sampah baru.

## Gambar 9 Menu Tempat Sampah
7. Menu Laporan Warga
Admin  dapat  melihat  menu  laporan  warga,  pada menu ini terdapat semua list laporan warga yang membuat laporan terkait kondisi tps, kemudian admin dapat melihat deskripsi  dan  detail  lainnya  dari  pelapor,  laporan  tersebut akan di kirimkan oleh admin ke grup petugas tertentu yang akan muncul melalui pop-up jika tombol kirim petugas di tekan,  setelah  admin  mengirim  petugas,  maka  laporan tersebut  akan  terupdate  statusnya  menjadi  di  proses,  dari sebelumnya laporan tersebut dengan status terlapor.

## Gambar 10 Menu Laporan Warga
8. Menu Data Wilayah
Admin  dapat  melihat  data  wilayah  terkait,  data wilayah yang di tampilkan adalah: jumlah penduduk, luas wilayah,  dan  kepadatan  pada  tiap  kecamatan,  kemudian admin  dapat  menambahkan  data  wilayah  dan  juga  dapat mengedit  jika  suatu  saat  data  tersebut  tidak  relevan  atau sudah  berubah  untuk  mendapatkan  hasil  klaster  yang
sesuai  berdasarkan  data  tersebut  untuk  parameter  pada metode yang dijalankan.

## Gambar 11 Menu Data Wilayah
9. Menu Data Tindakan
Admin  dan  petinggi  dapat  mengakses  menu  data tindakan, pada menu tersebut terdapat list tindakan sampah yang sudah diangkut dan detail klaster yang di hasilkan di daerah  tersebut,  kemudian  dapat  melakukan  filter  data sesuai  kebutuhan  dengan  memilih  tanggal-awal  dan tanggal-akhir, setalah melakukan filter, admin dan petinggi juga dapat melakukan unduh data sesuai dengan hasil filter dan  bisa  di  simpan  dalam  bentuk  pdf  atau  di  kirim  ke platform lainnya.

## Gambar 12 Data Tindakan
10. Menu Statistik
Admin  dan  petinggi  dapat  melihat  visualisasi  data sampah  hasil  tindakan  berdasarkan  kecamatan,  dan  juga dapat  melakukan  filter  sesuai  dengan  kebutuhan  dengan cara  memilih  tanggal-awal  dan  tanggal-akhir  untuk menampilakn  filter  yang  sesuai  dengan  yang  diharapkan dalam bentuk chart visualisasi.
Gambar 13 Halaman Statistik
11. Form Tambah Data Wilayah
Merupakan  tampilan  dari form modal  data  wilayah, dan  terdapat field yang  semuanya  wajib  diisi, form data wilayah  ini  hanya  bisa  diakses  oleh  admin  atau  user dengan role admin, setiap field pada form ini berguna pada proses  klastering  saat  petugas  menginputkan  data  sampah pada  suatu  tps,  kemudian  dari  data  tps  tersebut  terdapat nama  kecamatan,  yang  menjadi  acuan  pengambilan  data wilayah  seperti  yang  terlihat  pada field,  form ini  hanya berlaku  sekali  input  untuk  wilayah  atau  setiap  kecamatan yang ada di Kabupaten Aceh Utara, jika sudah melakukan input hanya bisa melakukan edit dan hapus saja yang bisa dilakukan oleh admin.
Gambar 14 Form Data Wilayah
12. Form Data Tindakan Merupakan form untuk membuat data tindakan baru, menu  atau  halaman  data  tindakan  ini  hanya  bisa  diakses oleh  admin  dan  petugas.  Petugas  hanya  bisa  menambah data  sampah  saja,  tidak  bisa  melakukan  edit  data  dan hapus  data,  admin  dapat  melakukan  edit  data  dan  hapus data yang sudah diinputkan oleh petugas jika ada kesalah, kemudian  petinggi  hanya  bisa  melihat list tindakan  dari
data yang sudah diinput tersebut dan bisa memperoleh data tersebut dengan cara mengunduh sesuai dengan filter yang dilakukan  sesuai  kebutuhan,  pada form ini  petugas  wajib menginputkan  semua field yang  ada  dan  jika  salah  satu field tidak  terinput  maka  akan  terjadi error dengan munculnya alert pada layer dengan pesan error .
Gambar 15 Form Tindakan
B. Perhitungan Manual
Berikut  ini  adalah  proses  melakukan  perhitungan  manual menggunakan  metode  k-means  dengan  menerapkannya menggunakan data yang relevan untuk menghitung klasterisasi daerah produksi sampah di Kabupaten Aceh Utara. Sepeti  yang  terlihat  pada  Tabel  1  merupakan  nilai  atau  data untuk inisialisasi centroid awal.
Tabel  1 Inisialisasi centroid awal K 2 C0 22289  44578  272.00  162.98 C1 4456 8912  179.00 67.70
Selanjutnya  pada  Tabel  2  yang  ditampilkan  adalah  proses perhitungan  pada  iterasi  Ke-1,  menghitung  setiap  jarak  data dengan  centroid  dengan  menggunakan  rumus Euclidean distance.

## Tabel  2 Iterasi pertama
SAMPAH PENDUDUK KEPADATAN LUAS C1 C2 MIN C 19735 39470 98.00 384.65 5718 34166 5718 1 13998 27996 827.00 33.34 18548 21346 18548 1 22976 45951 1.25 39.47 1564 41411 1564 1 9927 19853 98.00 114.74 27644 12233 12233 0 13371 26742 162.00 151.32 19942 19935 19935 0 5025 10049 121.00 79.78 38605 1273 1273 0
Proses  iterasi  dilakukan  sampai  hasil  klaster  tidak  berubah dengan iterasi sebelumnya.
C. Pengujian Metode
Pada Gambar  berikut ini merupakan code penerapan elbow method untuk melihat jumlah klaster yang optimal.

## Gambar 16 Code Elbow Method
Kode di atas mengimplementasikan metode whitebox testing  menggunakan  metode  "Elbow"  (siku)  untuk menentukan  jumlah  klaster  yang  optimal  dalam  algoritma K-Means.  Tujuan  dari  whitebox  testing  adalah  untuk menguji  dan  memastikan  bahwa  kode  program  bekerja dengan  benar,  dan  metode  Elbow  yang  digunakan  di  sini membantu  memverifikasi  kinerja  algoritma  K-Means dengan  berbagai  jumlah  klaster.  Pertama,  mengimport library  yang  diperlukan,  yaitu  matplotlib.pyplot  untuk membuat  visualisasi  grafik  dan  sklearn.metrics  untuk menghitung  nilai  silhouette  (suatu  metrik  evaluasi)  dari klaster yang dihasilkan.
Kemudian,  dilakukan  perulangan  untuk  mencoba berbagai  jumlah  klaster  dari  1  hingga  10.  Pada  setiap iterasi,  K-Means  dijalankan  dengan  jumlah  klaster  yang berbeda sesuai nilai variabel i. Data yang sudah di-scaling, yaitu  scaled_data,  digunakan  sebagai  data  yang  akan  di- klaster oleh K-Means. Setelah setiap iterasi, nilai "Sum of Squares  Error"  (SSE)  yang  merupakan  ukuran  kualitas klaster dihitung dan disimpan dalam list sse.

## Gambar 17 Elbow Method
Setelah  proses  perulangan  selesai,  nilai  SSE  untuk setiap jumlah klaster dari 1 hingga 10 ditampilkan dengan menggunakan  perintah  print("SSE")  dan  print(elemen).
Selanjutnya,  data  SSE  yang  sudah  dihitung  akan divisualisasikan  dengan  grafik  menggunakan  perintah plt.plot().  Grafik  tersebut  menunjukkan  hubungan  antara jumlah klaster (sumbu x) dan nilai SSE (sumbu y). Tujuan dari  grafik  ini  adalah  untuk  mencari  "siku"  pada  grafik, yaitu  titik  di  mana  penurunan  nilai  SSE  menjadi  lebih landai. Jumlah klaster di titik tersebut akan dipilih sebagai jumlah  klaster  yang  optimal  untuk  algoritma  K-Means. Dapat  dilihat  pada  Gambar  17  adalah  hasil  plot  dari penerapan codingan tersebut.
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  18  dalam pengujian  white  box  metode  k-means,  langkah  pertama yang  dilakukan  adalah  perhitungan  SSE  dari  hasil klastering  yang  dihasilkan  oleh  model  k-means.  SSE mengukur  jumlah  jarak  kuadrat  dari  setiap  data  ke  pusat klusternya.  Semakin  kecil  nilai  SSE,  semakin  baik klastering  yang  dihasilkan  oleh  model.  Nilai  SSE  ini memberikan  gambaran  tentang  sejauh  mana  data  tersebar dari  pusat  kluster,  dan  nilai  SSE  yang  rendah menunjukkan bahwa kluster-kluster tersebut lebih kompak dan homogen.
Melakukan  perhitungan  Silhouette  Score  untuk menentukan jumlah kluster yang optimal. Silhouette Score mengukur  seberapa  baik  data  dikelompokkan  dalam kluster dengan membandingkan seberapa mirip data dalam kluster  yang  sama  dengan  data  dalam  kluster  lain. Silhouette  Score  berkisar  dari  -1  hingga  1,  dengan  nilai lebih tinggi menunjukkan klastering yang lebih baik.
Hasil  evaluasi  dari  pengujian  white  box  metode  k- means ini akan memberikan informasi yang penting dalam analisis  klastering  data  sampah  di  daerah  penyebaran. Dengan  melihat  nilai  SSE,  grafik  Elbow  Plot,  dan menganalisis  hasil  klastering,  dapat  diambil  kesimpulan tentang jumlah kluster yang optimal dan pemahaman yang lebih baik tentang pola penyebaran sampah dalam daerah- daerah tertentu.
Gambar 18 Nilai SSE & Silhoutte Score
Kemudian  "siku"  atau  " elbow "  pada  grafik  Elbow Plot  berfungsi  untuk  menentukan  jumlah  kluster  yang optimal.  Pada  titik  "elbow"  tersebut,  penurunan nilai  SSE mulai  melambat  secara  signifikan,  dan  itulah  jumlah kluster  yang  sesuai  untuk  model  k-means.  Dalam  deretan nilai  SSE  tersebut,  terdapat  penurunan  nilai  SSE  yang cukup  tajam  dari  k=1  hingga  k=2  (yaitu  dari 1679583.3277 menjadi 537719.661835), yang menunjukkan bahwa penambahan kluster dari k=1 ke k=2 memberikan  penurunan  SSE  yang  signifikan.  Namun, setelah  k=2,  penurunan  nilai  SSE  tidak  lagi  terlalu  tajam hingga  k=3,  dan  setelah  itu  penurunan  cenderung  lebih lambat.  Dengan  demikian,  berdasarkan  nilai  SSE,  jumlah kluster  yang  paling  sesuai  atau  optimal  untuk  model  k- means  adalah  2  kluster.  Pilihan  jumlah  kluster  2  akan
memberikan hasil klastering yang lebih baik dibandingkan dengan  jumlah  kluster  lainnya,  karena  nilai  SSE menunjukkan  bahwa  k=2  memiliki  penurunan  SSE  yang signifikan,  menandakan  adanya  "elbow"  pada  grafik Elbow  Plot.  Oleh  karena  itu,  k=2  cocok  menjadi  jumlah kluster yang optimal untuk model k-means
Kemudian  hasil  Silhouette  Score  yang  diberikan, dapat  disimpulkan  bahwa  model  k-means  menghasilkan klastering  yang  paling  baik  atau  paling  terpisah  dengan baik  ketika  jumlah  kluster  (k)  adalah  2.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  nilai  Silhouette  Score  yang  paling  tinggi  pada jumlah  kluster  2  dengan  nilai  0.6037803550089924.  Saat jumlah kluster meningkat dari 2 hingga 5, nilai Silhouette Score  menurun  secara  bertahap,  yang  menandakan  bahwa klastering cenderung menjadi kurang baik. Namun, setelah jumlah kluster mencapai 6 hingga 8, nilai Silhouette Score kembali  meningkat  sedikit.  Meskipun  nilai  Silhouette Score  pada  jumlah  kluster  6  dan  8  mendekati  nilai  pada jumlah  kluster  2,  tetapi  masih  lebih  rendah  daripada  nilai pada jumlah kluster 2.
Kemudian,  setelah  jumlah  kluster  melebihi  8  hingga 10,  nilai  Silhouette  Score  kembali  menurun.  Nilai Silhouette Score pada jumlah kluster 9 dan 10 lebih rendah dibandingkan dengan nilai pada jumlah kluster 2 hingga 8. Dengan  demikian,  berdasarkan  nilai  Silhouette  Score, dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  kluster  optimal  untuk klastering data sampah pada analisis ini adalah 2.

## IV. KESIMPULAN
Aplikasi sebaran Tempat Pembuangan Sampah (TPS) berbasis  Android  menggunakan  React  Native  telah dirancang  dan  dibangun  dengan  tahapan  yang  melibatkan pengumpulan data lokasi dan informasi TPS seperti alamat dan koordinat GPS.
Selanjutnya,  aplikasi  ini  telah  dirancang  dengan menggambarkan  diagram  alur  data,  desain  antarmuka pengguna,  dan  fitur-fitur  yang  diperlukan.  Dalam implementasinya,  aplikasi  ini  menggunakan  React  Native framework  dengan  integrasi  Google  Maps  API  yang memanfaatkan penanda berwarna hijau untuk TPS kosong dan merah untuk TPS yang penuh, yang sangat bermanfaat bagi masyarakat dalam mencari informasi tentang kondisi TPS.
Selain  itu,  berdasarkan  analisis  klasterisasi  daerah produksi  sampah  dengan  metode  K-Means,  telah  berhasil membagi daerah  produksi  sampah  menjadi  2  klaster  yang berbeda dengan penurunan yang signifikan pada nilai Sum of  Squared  Errors  dari  1679583.33  menjadi  537719.66, serta  meningkatnya  nilai  Silhouette  Score  sebesar  0.6037. Hasil  ini  dapat  mendukung  Dinas  Lingkungan  Hidup  dan Kebersihan dalam pengambilan keputusan terkait penempatan  TPS  yang  sesuai  dengan  tingkat  produksi sampah di setiap kecamatan.

## V. REFERENSI
[1]   Suwerda,  I.W.  (2012).  Pengelolaan  Sampah  Rumah  Tangga  di Kabupaten Gianyar, Bali. Jurnal Ilmu Lingkungan, 10(2), 116-125.
[2]   Kementerian  Lingkungan  Hidup  dan  Kehutanan,  “Sistem  Informasi Pengelolaan  Sampah  Nasional  (SIPSN),”  2022,  Feb.  16,  2022. https://sipsn.menlhk.go.id/ (accessed Feb. 12, 2023).
[3]   Y.  Atmadja,  “Bab  2  Kajian  Pustaka,”  ANZDOC,  Jan.  18,  2019. https://adoc.pub/bab-2-kajian pustakae0da3e0f04695ddecfae8333e40d2d3d91718.html  (accessed Feb. 21, 2023).
[4]   Zulfikar.  (2022).  Peranan  Pemerintah Kabupaten  Aceh  Utara dalam Pengelolaan Sampah. Syiah Kuala Law Journal, 1(1), 1-11.
[5]   D.  Ruwandara,  M.  Jajuli,  and  A.  Rizal,  “Analisis  Algoritma  K- Means  Clustering  Untuk  Daerah  Penyebaran  Sampah  di  Kota Bekasi,” JOINS (Journal of Information System), vol. 6, no. 1, pp. 56–63, May 2021, doi: 10.33633/joins.v6i1.4085.