## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7278

## Prediksi Jumlah Sampah di TPSA Menggunakan Pendekatan Machine Learning
Venia Almira, Maimunah * , Pristi Sukmasetya
Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email: 1 veniaalmira3@gmail.com, 2,* maimunah@unimma.ac.id, 3 pristi.sukmasetya@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: maimunah@unimma.ac.id
Abstrak− Jumlah sampah di TPSA semakin meningkat seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk dan aktifitas manusia. Prediksi  jumlah  sampah  menjadi  salah  satu  cara  dalam  menangani  permasalahan  sampah.  Melalui  prediksi  sampah  dapat diketahui jumlah sampah yang akan datang sehingga dapat menjadi informasi dasar untuk menentukan penyelesaian masalah sampah.  Penelitian  ini  melakukan  pemodelan  prediksi  sampah  harian  menggunakan  tiga  algoritma  machine  learning  yaitu Linear Regression, Support Vector Regression dan Random Forest Regressor. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  sampah  di  TPSA  Banyuurip  Kota  Magelang  dengan  periode  tahun  2019  sampai  2022.  Pada  tahap  pemrosesan  data dilakukan dengan pemilihan atribut data yang digunakan, melakukan penjumlahan sampah per hari, penanganan missing value dan  normalisasi  menggunakan  min-max  normalization.  Pada  tahap  pemodelan  prediksi  dilakukan  menggunakan  ketiga algoritma Machine Learning tersebut untuk mendapatkan parameter yang optimal. Evaluasi model prediksi dilakukan dengan perhitungan MSE. Hasil dari tiga model prediksi jumlah sampah menggunakan Linear Regression adalah model dengan nilai MSE-train sebesar 0.0086 dan MSE-test sebesar 0.0083, sedangkan  RMSE-train 0.0930 dan RMSE-test 0.0915. Pada prediksi dengan model SVR paling optimal didapatkan dengan kombinasi hyperparameter C = 1, gamma = 1, dan epsilon = 0.05 dengan MSE-train  0.0030  dan  MSE-test  0.0089  dengan  RMSE-train  sebesar  0.0556  dan  RMSE-test  sebesar  0.0943.  Untuk  model dengan Random Forest Regressor menghasilkan model dengan nilai n_estimators sebesar 500, random_state sebesar 1 tanpa hyperparameter max_depth  dengan nilai Mean Squared Error (MSE) train-sebesar 0.0012 dan MSE-test sebesar 0.0081 serta RMSE-train sebesar 0.0353 dan RMSE-test sebesar 0.0901. Berdasarkan ketiga model tersebut diperoleh bahwa model terbaik adalah Random Forest Regressor dengan nilai MSE dan RMSE yang paling kecil.
Kata Kunci: Machine Learning; Prediksi; Linear Regression; Support Vector Regression; Random Forest
Abstract− The amount of waste at landfills is increasing along with the growing population and human activities. Predicting the amount of waste has become one of the ways to address waste management issues. The quantity of upcoming waste can be determined  through  waste  prediction,  providing  essential  information  for  solving  waste-related  problems.  This  research involves  modeling  daily  waste  predictions  using  three  machine  learning  algorithms:  Linear  Regression,  Support  Vector Regression, and Random Forest Regressor. The data used in this study is the waste data at Banyuurip landfill, Magelang City, covering  the  period  from  2019  to  2022.  In  the  data  processing  stage,  attributes  for  data  usage  are  selected,  daily  waste summation is performed, missing values are handled, and normalization is carried out using min-max normalization. The three machine learning algorithms are employed in the prediction modeling stage to obtain optimal parameters. The prediction model is evaluated by calculating the MSE. The results of the three waste prediction models using Linear Regression show a model with an MSE-train of 0.0086 and an MSE-test of 0.0083, while the RMSE-train is 0.0930 and the RMSE-test is 0.0915. The optimal SVR prediction model is obtained with hyperparameter combination C = 1, gamma = 1, and epsilon = 0.05, yielding MSE-train  of  0.0030  and  MSE-test  of  0.0089,  with  RMSE-train  at  0.0556  and  RMSE-test  at  0.0943.  The  Random  Forest Regressor model results in a model with n_estimators of 500, random_state of 1, without the hyp erparameter max_depth, and has MSE-train of 0.0012 and MSE-test of 0.0081, along with RMSE-train at 0.0353 and RMSE-test at 0.0901. Based on these three models, it is concluded that the best model is the Random Forest Regressor with the smallest MSE and RMSE values.
Keywords : Machine Learning; Prediction; Linear Regression; Support Vector Regression; Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Sampah adalah  limbah atau barang  material sisa dari aktivitas sehari-hari  manusia  yang sudah tidak  digunakan lagi [1]. Terdapat beberapa tahapan dalam pengelolaan sampah. Tahapan terakhir dalam pengelolaan sampah yaitu pemrosesan sampah yang dilakukan di Tempat Pemrosesan Akhir (TPSA) [2]. TPSA Kota Magelang terletak di Dusun Plumbon, Desa Banyuurip, Kecamatan Tegalrejo, Kabupaten Magelang. Setiap harinya TPSA Banyuurip melakukan  pencatatan  harian  terhadap  jumlah  sampah  yang  berasal  dari  berbagai  sumber  sampah  di  Kota Magelang. Jumlah sampah di TPSA Banyuurip semakin meningkat seiring dengan pertambahan jumlah penduduk dan aktivitas manusia. Oleh karena itu perlu penanganan dan pengelolaan sampah sehingga masalah sampah dapat teratasi.
Pencatatan data sampah tidak akan berarti jika tanpa dilakukan analisis. Salah satu cara untuk analisis data sampah adalah melakukan prediksi jumlah sampah sehingga dapat memperkirakan jumlah sampah di masa yang akan  datang.  Prediksi  ini  dilakukan  sebagai  langkah  awal  untuk  merancang  strategi  pengelolaan  sampah  yang efektif. Data jumlah sampah TPSA Banyuurip merupakan data time series harian.Penggunaan teknik data mining pada data time series  harian dapat membantu dalam memprediksi jumlah sampah yang akan masuk setiap hari. Prediksi jumlah sampah dilakukan dengan meramalkan jumlah sampah yang akan datang berdasarkan data historis atau data jumlah sampah di masa lampau berupa jumlah sampah 2019 hingga 2022 yang kemudian diproyeksikan ke masa depan melalui pemodelan yang matematis [3]. Model prediksi yang dihasilkan dapat digunakan sebagai informasi dasar bagi pemerintah dalam penanganan dan pengelolaan sampah seperti penyediaan atau perluasan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7278
lahan  TPSA,  mengelola  transportasi  pengangkutan  sampah  dan  meningkatkan  pelayanan  petugas  dalam menangani pengangkutan sampah.
Beberapa  penelitian  tentang  prediksi  jumlah  sampah  telah  dilakukan  melalui  penggunaan  algoritma Machine Learning. Prediksi jumlah sampah di TPSA Banyuurip kota Magelang menggunakan Backpropagation Neural Network dilakukan untuk mendapatkan parameter terbaik dengan nilai MSE sebesar 0,018870 [4]. Regresi Linier digunakan untuk prediksi volume dan ritasi pengelolaan sampah di Kota Bandung yang dapat memberikan gambaran perkiraan  volume sampah pada tahun 2021 sebanyak 489.148 ton dan 506.709 ton pada tahun 2022. Regresi  linear  berhasil  memprediksi  volume  sampah  dan  ritasi  pengangkutannya  untuk  tahun  2021  dan  2022 dengan cukup akurat [5].
Beberapa  penelitian  lain  yang  relevan  yang  membahas  topik  mengenai  prediksi  data  time  series  dan Machine  Learning  telah  dilakukan,  diantaranya  adalah  penelitian  yang  membandingkan  prediksi  harga  saham menggunakan metode Support Vector Regression (SVR), Random Forest Regression (RFR), dan Decision Tree Regression (DTR). Penelitian tersebut  membandingkan ketiga  metode regresi untuk memprediksi  harga saham. Penelitian  ini  menggunakan  data  time  series  dan  menghasilkan  prediksi  dengan  performa  terbaik  ditunjukkan dengan  nilai  MSE-test  sebesar  13443,61  dan  nilai  R2  score-test  sebesar  0,19  pada  algoritma  Random  Forest Regression  [6].  Penelitian  lain  terkait  perbandingan  algoritma  yaitu  adalah  penelitian  yang  membandingkan algoritma Regresi Linier dan Regresi Random Forest untuk memprediksi kasus positif COVID-19. Pada penelitian ini,  algoritma  Random  Forest  menghasilkan  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan  algoritma  Regresi  Linier berdasarkan nilai RMSE, MAPE dan tingkat akurasi yang dihasilkan. Algoritma Regresi Linier menghasilkan nilai RMSE  sebesar  3031,127,  nilai  MAPE  sebesar  47,66%  dan  tingkat  akurasi  sebesar  94%  dalam  memprediksi volume  sampah.  Sementara  itu,  algoritma  Random  Forest  menghasilkan  nilai  RMSE  yang  lebih  kecil  yaitu 1886,555, MAPE juga lebih rendah 14,85% dan tingkat akurasi yang lebih tinggi 97,7% [7]. Penelitian lain yang dilakukan  adalah  penelitian  untuk  memprediksi  penjualan  roti  dengan  menggunakan  metode  Support  Vector Regression (SVR). Penelitian tersebut dilakukan menggunakan data time series dengan model terbaik didapatkan dengan parameter nilai lambda = 5, sigma = 1,5, cLR = 0,015, complexity = 0,0008, epsilon = 0,000005 dan jumlah iterasi sebanyak 50. Penelitian itu menghasilkan model prediksi yang sangat baik, ditunjukkan dengan nilai RMSE (Root Mean Square Error) sebesar 0,0017 [3]. Penelitian lain tentang prediksi menggunakan  Machine Learning dalam memprediksi jumlah kendaraan bermotor yang dilakukan menggunakan metode regresi linear. Penelitian tersebut menghasilkan prediksi dengan nilai akurasi R2 sebesar 0,98 [8].
Penelitian  ini  bertujuan untuk  memprediksi  jumlah sampah di TPSA Banyuurip  menggunakan  beberapa algoritma  Machine  Learning.  Dalam  penelitian  ini  difokuskan  untuk  membandingkan  hasil  prediksi  jumlah sampah yang paling optimal dengan menerapkan beberapa algoritma Machine Learning, yaitu Linear Regression, Support  Vector  Regression,  dan  Random  Forest  Regressor.  Penelitian  ini    mengembangkan  dari  penelitian sebelumnya  [4]  dengan  mengkombinasikan  berbagai  hyperparameter  dari  masing-masing  metode  untuk menentukan kombinasi  hyperparameter yang paling optimal untuk membangun model prediksi. Model prediksi dengan  akurasi  prediksi  tertinggi  dipilih  sebagai  model  terbaik  untuk  memprediksi  jumlah  sampah  di  TPSA Banyuurip.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini dilakukan  melalui  beberapa tahapan yang disajikan dalam  bentuk diagram alur  metode penelitian seperti ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Gambar 1 menunjukkan 5 tahapan dalam penelitian prediksi jumlah sampah di TPSA Banyuurip yang terdiri  dari  pengumpulan  data,  pemrosesan  data,  pemodelan  prediksi,  evaluasi  model    dan  pada  tahap  akhir diperoleh hasil pemodelan prediksi. Berikut merupakan penjelasan alur  metode yang dilakukan pada penelitian ini.

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  data  yang  digunakan  didapat  dari  TPSA  Banyuurip  Kota  Magelang  yang  terletak  di  Dusun Plumbon, Desa Banyuurip, Kecamatan Tegalrejo, Kota Magelang. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7278
adalah data jumlah sampah yang diangkut setiap hari dari Kota Magelang pada periode waktu tahun 2019 hingga 2022.

## 2.2 Pemrosesan Data
Tahap  pemrosesan  data  diperlukan  sebelum  membangun  model  prediksi.  Pemrosesan  data  merupakan  tahap persiapan data agar data yang akan diolah menjadi lebih terorganisir [9]. Terdapat beberapa tahap pemrosesan data yang  dilakukan  pada  penelitian  ini,  yaitu  mengisi  missing  value  menggunakan  nilai  modus,  sliding  window, pembagian data  training  dan  testing, serta normalisasi data.  Missing  value adalah suatu keadaan dimana dalam suatu data terdapat nilai yang tidak lengkap atau kosong pada satu atau beberapa kriteria [10].
Sliding  Window  adalah  proses  pembentukan  pola/struktur  data  deret  waktu.  Pola  data  dapat  dibentuk dengan berbagai variasi ukuran window dan segmen sehingga dapat dipilih pola data yang menghasilkan kesalahan prediksi paling minimal. Penelitian ini menggunakan sliding window size 30. Pada pembentukan pola data dengan teknik sliding window, window pertama dimulai dari hari ke-1 hingga hari ke-30. Pola data window pertama ini digunakan untuk memprediksi jumlah sampah pada hari berikutnya. Kemudian window ke-2 dimulai dari hari ke- 2  hingga  hari  ke-31  untuk  memprediksi  jumlah  sampah  hari  berikutnya.  Proses  tersebut  terus  berjalan  hingga semua data telah tersegmentasi [11].
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  memiliki  rentang  data  luas, terdapat  data  dengan  jumlah  sampah yang  rendah  dan  terdapat  jumlah  sampah  yang  tinggi.  Dalam  menangani  variasi  data  yang  luas,  diperlukan normalisasi data untuk menghindari dimensi data yang jauh. Normalisasi data merupakan proses penyesuaian nilai- nilai  atribut  pada  suatu  dataset  sehingga  nilainya  dapat  berada  dalam  rentang  skala  tertentu  [12].  Setelah pengumpulan  data,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi  menggunakan  metode  min-max normalization.  Min-max  normalization    merupakan  teknik  yang  dilakukan  untuk  menyesuaikan  data  ke  dalam rentang  nilai  batas  minimum  dan  maksimum  yang telah  ditentukan  [13].  Rumus  min-max  normalization  dapat dilihat pada persamaan 1.
normalized(x) = minRange+(x−minValue)(maxValue−minRange) maxValue−minValue
(1)

## 2.3 Pemodelan Prediksi
Pada  tahap  pemodelan  prediksi  ini,  akan  digunakan  3  jenis  model  Machine  Learning  yang  berbeda.  Machine Learning  merupakan  rangkaian  dari  algoritma  komputer  yang  dipakai  untuk  meningkatkan  kinerja  sistem  atau komputer dengan memanfaatkan data sampel yang tersedia [14]. Berikut ini merupakan model Machine Learning yang digunakan pada penelitian ini.

## 2.3.1 Linear Regression
Metode regresi adalah sebuah pendekatan statistik yang memproyeksikan prediksi dengan memperluas keterkaitan matematis antara 2 variabel, yaitu variabel dependen (Y) dengan variabel yang independen (X). Variabel dependen merupakan variabel yang dipengaruhi oleh beberapa faktor, sementara variabel independen adalah faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan nilai pada variabel lain. Pada tahap regresi linier menggunakan persamaan sebagai berikut [15].
a = (∑ y)(∑ x 2 )−(∑ x)(∑ xy) n(∑ x 2 )−(∑ x) 2 (2)
b = n(∑ xy)−(∑ x)(∑ y) n(∑ x 2 )−(∑ x) 2 (3)
y = a + b. x (4)
Variabel y menunjukkan variabel terikat dan x adalah variabel bebas. Nilai a  mewakili nilai dari y disaat nilai x adalah 0 (intercept), sedangkan b menggambarkan perubahan dalam nilai y ketika satu unit x mengalami perubahan dan n merupakan jumlah total data yang digunakan dalam analisis regresi [7] .

## 2.3.2 Support Vector Regression
SVR  (Support  Vector  Regression)  adalah  penerapan  dari  algoritma  SVM  (Support  Vector  Machine)  yang digunakan  dalam  konteks  regresi.  Pada  metode  SVM,  algoritma  Machine  Learning  diterapkan  pada  kasus klasifikasi dengan  menghasilkan  nilai  bulat, sedangkan SVR diterapkan pada kasus regresi  yang  menghasilkan nilai dengan bilangan riil  [3].  SVR mempunyai rumus persamaan  yang  menjelaskan  nilai prediksi  deret  waktu. Rumus persamaan prediksi pada SVR dijabarkan dalam Persamaan 5 sebagai berikut [16].
Yt = ωt∅(x t ) + b
(5)
Dimana: Yt  ∈  R merupakan nilai prediksi time series, xt  ∈   R D merupakan adalah vektor input yang berisi data historis, xt = {y t−D , y t−D+1 , … , y t−1 } T ,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7278
b  ∈  R merupakan bias, ω  ∈   R M merupakan vektor bobot dari xt , dan ∅(x t ) → R M (M > D) merupakan fungsi pemetaan fitur yang mengubah vektor input xt  ∈   R D ke dalam ruang dengan dimensi yang lebih tinggi ∅(x t ) → R M .
Persamaan regresi pada SVR dirumuskan sesuai dengan Persamaan 6 sebagai berikut:
Yt = ∑ (i=1,N) α i (x t − x i ) + b (6)
Dimana: α i (i = 1, … , N) merupakan parameter Lagrange yang bernilai non-negatif, K(x t − x i ) merupakan fungsi kernel.

## 2.3.2 Random Forest Regression
Random Forest Regressor merupakan suatu algoritma pembelajaran mesin yang memadukan pendekatan bagging dengan pohon keputusan ganda untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Bagging adalah teknik pelatihan model di mana beberapa model pelatihan dibangun menggunakan subset data acak yang diambil dari dataset pelatihan. Dalam metode bagging, model prediksi akhir diperoleh dari hasil voting dari prediksi tiap model dasarnya [17] . Random Forest Regressor bekerja dengan membentuk sekumpulan pohon keputusan dengan data latih acak, lalu menggabungkan  prediksi  dari  tiap  pohon  untuk  mendapatkan  hasil  akhir  yang  lebih  akurat.  Rumus  persamaan Random Forest  Regressor dapat dilihat pada Persamaan 7.
l(y) = argmax C (∑ I h n (y)=c N n ) (7)

## 2.4 Evaluasi Model

## 2.4.1 Mean Squared Error (MSE)
Mean Squared Error (MSE) merupakan nilai rata-rata selisih kuadrat antara nilai yang diprediksi dengan nilai yang diamati [18]. Semakin rendah nilai MSE, maka semakin tinggi tingkat akurasi dari hasil prediksi yang dihasilkan [4]. Rumus nilai MSE dapat dilihat pada persamaan 8.
MSE = ∑(kesalahan peramalan) 2
n (8)

## 2.4.2 Root Mean Square Error (RMSE)
Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  merupakan  teknik  evaluasi  yang  sering  digunakan  untuk  menilai  kesalahan model dalam memprediksi data kuantitatif. RMSE bekerja dengan mengukur seberapa jauh titik data tersebar dari garis regresi linear, sehingga memberikan informasi tentang seberapa dekat data berkumpul di sekitar garis regresi tersebut  [19].  Semakin  kecil  nilai  RMSE  maka  tingkat  akurasi  model  dalam  prediksi  data  semakin  baik  [20]. Perhitungan nilai RMSE dapat dilihat pada persamaan 9.
RMSE = ( ∑(Y i −Ȳ i ) n ) 1 2 (9)

## 2.5 Hasil Pemodelan Prediksi
Hasil  dari  prediksi  menampilkan  jumlah  perkiraan  jumlah  sampah  pada  bulan  berikutnya.  Penelitian  ini  akan berfokus pada perbandingan dari hasil prediksi menggunakan model dari Machine Learning dalam memprediksi jumlah sampah di TPSA Banyuurip. Perbandingan akan disajikan dalam bentuk diagram grafis. Diagram grafis akan  menampilkan  kombinasi  dari  data  aktual,  data  train,  dan  data  test  dari  masing-masing  metode  untuk mempermudah pemahaman mengenai hasil prediksi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  jumlah  sampah  yang  terkumpul  di  TPSA  Banyuurip Magelang dari bulan Januari 2019 sampai dengan Desember 2022. Tabel 1 menunjukkan  data harian mengenai jumlah sampah  yang digunakan  dalam penelitian ini.
Tabel 1. Data Jumlah Sampah TPSA Banyuurip
No. Tanggal No. Polisi Barang Suplier Netto (kg) Jam Sopir Admin 1 12/31/2022 AA 1902 WD Sampah Sorobayan Banyuurip 1,43 18:29 Hari Kurniawan BW 2 12/31/2022 AB 9699 WE Sampah Perum Depkes Magelang 1,215 18:26  Jatmiko Kurniawan BW

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7278
No. Tanggal No. Polisi Barang Suplier Netto (kg) Jam Sopir Admin 3 12/31/2022 AA 8013 XA Sampah Pasar Rejowinangun 840 18:24 Soleh Kurniawan BW … … … … … … … … … 62193  01/03/2019 AA 9577 FA Sampah DLH Kota Magelang 1,53 11:06 X Kurniawan 62194  01/03/2019 AA 9539 HA Sampah DLH Kota Magelang 4,6 10:58 Harto Kurniawan 62195  01/03/2019 AA 9530 HA Sampah DLH Kota Magelang 2,31 10:51 X Kurniawan
Tabel 1 menunjukkan data harian jumlah sampah yang masuk ke TPSA Banyuurip dari berbagai wilayah di  Kota  Magelang.  Data  jumlah  sampah  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  TPSA  Banyuurip dalam  format file excel  dengan beberapa atribut informasi  berupa no, tanggal pengangkutan sampah, no. polisi kendaraan  pengangkutan,  jenis  barang,  supplier,  netto  jumlah  sampah  dalam  satuan  kilogram,  jam,  sopir,  dan admin input data.

## 3.2 Pemrosesan Data
Setelah mengumpulkan data, langkah berikutnya adalah pemilihan atribut data yang digunakan dalam penelitian berupa atribut tanggal, supplier, dan netto jumlah sampah. Pemilihan data dilakukan dengan menghapus atribut yang tidak digunakan pada penelitian, seperti  no, no. polisi,  barang, netto(kg), jam, sopir, dan admin.  Tahapan selanjutnya  yang  dilakukan  yaitu  pemrosesan  data  dengan  mengisi  missing  value  menggunakan  nilai  modus, normalisasi data, pembagian data training dan testing. Dalam penelitian ini, penanganan missing value dilakukan dengan mengisi nilai kosong pada data jumlah sampah menggunakan modus (nilai yang paling sering muncul). Penanganan  ini  dilakukan  sesuai  dengan  ketentuan  yang  dilakukan  di  TPSA  Banyuurip  dalam  menangani pencatatan  jumlah  sampah  yang  kosong  dengan  menggunakan  nilai  modus  pada  setiap  bulan  dan  tiap  wilayah pengangkutan.
Pada  penelitian  ini,  normalisasi  dilakukan  menggunakan  metode  min-max  normalization  karena  karena terdapat  perbedaan  besar  antara  nilai  minimum  dan  maksimum  dalam  data.  Selain  normalisasi  dan  pembagian data, dilakukan juga variasi jumlah variabel input dengan teknik  sliding window untuk mendapatkan hasil yang optimal.  Teknik  sliding  window  dilakukan  dengan  window  size  sebanyak  30.  Teknik  ini  bertujuan  untuk mendapatkan kombinasi jumlah variabel input yang dapat digunakan untuk melatih model prediksi dengan kinerja terbaik.
Setelah proses normalisasi, dilakukan pembagian data menjadi dua bagian  yaitu data latih (training) dan data  uji  (testing).  Pembagian  ini  dilakukan  untuk  melatih  model  dan  mengukur  akurasi  dari  model  yang dikembangkan. Pada penelitian ini, splitting data dilakukan dengan membagi 1461 data menjadi 20% untuk testing sejumlah 293 data dan 80% data training  sejumlah 1168 data.

## 3.3 Pemodelan Prediksi
Dalam  penelitian  ini  menerapkan  metode  Linear  Regression,  Support  Vector  Regression,  dan  Random  Forest Regressor sebagai perbandingan dalam menentukan model prediksi untuk memprediksi jumlah sampah di TPSA Banyuurip. Pada metode Linear Regression, dilakukan kombinasi parameter seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Kombinasi Parameter Linear Regression
fit_intercept  copy_X  Nilai MSE  Nilai RMSE True True 0.0086 0.0930 False True 0.0087 0.0935
Tabel 2 menunjukkan hasil evaluasi dari parameter yang digunakan pada Linear Regression. Pada metode Linear Regression akurasi paling baik didapatkan pada kombinasi fit_intercept=True dan copy_X=True dengan nilai  MSE  sebesar  0.0086,  sedangkan  akurasi  menggunakan  RMSE,  didapatkan  RMSE  0.0930.  Pada  metode Support Vector Regression, dilakukan beberapa kombinasi hyperparameter SVR pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pengujian Kombinasi HyperParameter SVR
Nilai gamma Nilai C  Nilai epsilon Nilai MSE Nilai RMSE 0.1 1 0.05 0.0077 0.0879 1 1 0.05 0.0030 0.0556 10 0.1 0.05 0.0057 0.0758
Pada Tabel 3 menunjukkan akurasi yang dihasilkan dari beberapa kombinasi hyperparameter SVR. Model SVR  terbaik  didapatkan  dari  model  dengan  kombinasi  gamma=1,  C=1,  dan  epsilon=0.05.  Model  SVR  terbaik menghasilkan nilai MSE yang paling kecil yaitu 0.0030 dan RMSE sebesar 0.0556. Pada penelitian ini, prediksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7278
dengan  metode  Random Forest Regressor  dibangun dengan  menggunakan beberapa kombinasi  hyperparameter pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Pengujian Kombinasi HyperParameter Random Forest Regressor
Nilai n_estimators  Nilai max_depth  Nilai random_state  Nilai MSE  Nilai RMSE 500 - 1 0.0012 0.0353 500 10 1 0.0022 0.0479 100 10 1 0.0023 0.0483 100 100 1 0.0013 0.0358
Berdasarkan Tabel 4  dapat disimpulkan bahwa  model  Random Forest Regressor terbaik didapatkan dari model dengan kombinasi hyperparameter n_estimators sebesar 500, random_state sebesar 1 tanpa hyperparameter max_depth. Model terbaik menunjukkan hasil nilai MSE sebesar 0.0012 dan nilai RMSE sebesar 0.0353.

## 3.4 Evaluasi Model
Tabel 5 merupakan perbandingan nilai akurasi prediksi menggunakan metode Linear Regression, Support Vector Regression, dan Random Forest Regressor.
Tabel 5. Tabel Perbandingan Akurasi Tiga Metode
PERBANDINGAN 3 METODE MACHINE LEARNING Algoritma Linear Regression  Support Vector Regression  Random Forest Regressor MSE Train 0.0086 0.0030 0.0012 Test 0.0083 0.0089 0.0081 RMSE Train 0.0930 0.0556 0.0353 Test 0.0915 0.0943 0.0901
Model terbaik merupakan model dengan nilai MSE dan RMSE terkecil. Berdasarkan Tabel 4 maka model terbaik dalam prediksi jumlah sampah di TPSA adalah Random Forest Regressor dengan akurasi nilai MSE-train sebesar  0.0012,  MSE-test  sebesar  0.0081  dan  nilai  RMSE-train  sebesar  0.0353,  RMSE-test  sebesar  0.0901. Gambar 2 menunjukkan perbandingan antara data jumlah sampah aktual di TPSA Banyuurip dengan data hasil prediksi jumlah sampah untuk periode Januari 2019 hingga Desember 2022.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7278
Pada Gambar 2 terlihat perbedaan antara masing-masing garis data. Garis berwarna biru menampilkan plot data  aktual,  garis  merah  merupakan  prediksi  dari  data  train  dengan  1461  data,  dan  garis  hijau  menunjukkan prediksi dari data test dengan 293 data. Jika dibandingkan dengan garis berwarna biru yang merupakan data aktual, garis merah memiliki perbedaan yang lebih tipis daripada garis hijau.
Berdasarkan  grafik  secara  keseluruhan,  pada  ketiga  metode  terlihat  bahwa  prediksi  memiliki  data  yang tidak  jauh  berbeda  dengan  data  aktual.  Namun  pada  prediksi  menggunakan  metode  Linear  Regression menunjukkan perbedaan garis paling berbeda antara data aktual dan prediksi  jika dibandingkan dengan  metode lainnya. Sedangkan prediksi menggunakan Random Forest Regressor menunjukkan garis antara data aktual dan prediksi memiliki grafik yang mirip sehingga metode ini dinilai paling baik untuk digunakan dalam prediksi kasus ini dengan nilai  akurasi  yang didapatkan rendah, yaitu MSE-train  sebesar 0.0012 dan MSE-test  sebesar 0.0081 dengan RMSE-train sebesar 0.0353 dan RMSE-test sebesar 0.0901.

## 3.5 Hasil Pemodelan Prediksi
Gambar 3 menunjukkan perbandingan jumlah sampah 30 hari sebelumnya dan prediksi jumlah sampah untuk 30 hari berikutnya.
Gambar 3. Perbandingan Hasil Prediksi Jumlah Sampah Harian
Pada sumbu X, hari 0 hingga 30 menampilkan plot diagram jumlah sampah pada 30 hari sebelumnya dan hari 31 hingga 60 menunjukkan hasil prediksi sampah untuk 30 hari kedepan. Hasil prediksi menggunakan ketiga metode  memiliki  pola  masing-masing.  Metode  SVR  menampilkan  grafik  dengan  jumlah  sampah  yang  paling tinggi diantara  metode lainnya dalam  memprediksi  jumlah sampah 30  hari kedepan. Sedangkan  metode  Linear Regression dan Random Forest Regressor menghasilkan grafik dengan prediksi jumlah sampah yang lebih rendah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7278
untuk 30 hari kedepan. Perbandingan hasil prediksi jumlah sampah untuk 30 hari kedepan menggunakan Machine Learning seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Hasil Prediksi Jumlah Sampah Menggunakan Machine Learning
Tanggal Prediksi Linear Regression(ton) Prediksi Support Vector Regression(ton) Prediksi Random Forest(ton) 1 Januari 2023 72.69 67.16 71.65 2 Januari 2023 87.20 95.28 83.90 3 Januari 2023 87.48 97.37 85.33 …… 15 Januari 2023 69.70 65.72 73.02 16 Januari 2023 82.68 92.05 83.22 17 Januari 2023 81.27 88.56 82.52 …… 28 Januari 2023 71.36 74.84 73.50 29 Januari 2023 68.87 63.95 72.59 30 Januari 2023 79.56 93.68 82.43
Hasil prediksi menggunakan  Linear Regression dengan nilai akurasi pada nilai MSE-test sebesar 0.0083 menghasilkan  prediksi  rata-rata  jumlah  sampah  di  bulan  Januari  2023  sebanyak  76.64  ton.  Pada  metode  SVR dengan nilai MSE-test paling tinggi diantara ketiga metode sebesar 0.0089 menghasilkan prediksi rata-rata jumlah sampah  paling  tinggi  pada  Januari  2023  mencapai  79.58 ton.  Prediksi  rata-rata  sampah  menggunakan  Random Forest Regressor memberikan hasil nilai MSE paling rendah, yaitu 0.0081 dengan hasil prediksi rata-rata jumlah sampah sebesar 77.32 ton. Nilai MSE yang diperoleh dalam penelitian ini lebih optimal dibandingkan dengan nilai MSE  yang  menggunakan  Backpropagation  Neural  Network  sebesar  0.018870  dengan  hasil  prediksi  rata-rata jumlah sampah pada Januari 2023 sebesar 71 ton [4].
Berdasarkan metode prediksi yang telah dilakukan pada jumlah sampah TPSA Banyuurip, metode terbaik didapatkan pada prediksi menggunakan model Random Forest Regressor dengan nilai MSE-test yang paling baik, yaitu sebesar 0.0081. Prediksi menggunakan Random Forest Regressor meramalkan rata-rata jumlah sampah bulan Januari sebanyak 77.32 ton.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  membandingkan  kinerja  metode  Linear  Regression,  SVR,  dan  Random  Forest  Regressor  dalam memprediksi  jumlah  sampah  dengan  menggunakan  data  time  series.  Prediksi  pada  ketiga  algoritma  Machine Learning dengan data time series dan data train sejumlah 1461  menunjukkan bahwa semakin banyaknya data yang digunakan cenderung menghasilkan akurasi yang makin baik jika dibandingkan dengan data test dengan jumlah yang lebih sedikit sejumlah 293 data. Pada penelitian ini, prediksi dengan  Linear Regression menunjukkan hasil akurasi yang cukup baik dengan nilai MSE-train sebesar 0.0086 dan MSE-test sebesar 0.0083 dengan nilai RMSE- train 0.0930 dan RMSE-test 0.0915. Pada prediksi dengan model SVR paling baik didapatkan dengan kombinasi hyperparameter C = 1, gamma = 1, dan epsilon = 0.05 dengan akurasi MSE-train 0.0030 dan MSE-test  0.0089 dengan RMSE-train sebesar 0.0556 dan RMSE-test sebesar 0.0943. Sedangkan kombinasi hyperparameter terbaik pada Random Forest Regressor didapatkan dengan nilai n_estimators sebesar 500, random_state sebesar 1 tanpa hyperparameter  max_depth  dengan  akurasi  yang  didapatkan  MSE-train  0.0012  dan  MSE-test  0.0081  dengan RMSE-train sebesar 0.0353 dan RMSE-test sebesar 0.0901. Pada penelitian ini diperoleh bahwa prediksi jumlah sampah di TPSA Banyuurip  menggunakan Random Forest Regressor menunjukkan kinerja terbaik dengan nilai MSE dan RMSE yang optimal.

## REFERENCES
[1] D. Fauzaan, B. N. Sari, dan I. Maulana, “Komparasi Algoritma Regresi Linear Klasik Dan Bayes Dalam Mengestimasi Lahan Tempat Pembuangan Sampah,” J. Lentera, vol. 21, no. 2, 2022.
[2] Y. Ruslinda, I. K. Asyura, dan R. Aziz, “Pengaruh Pandemi Covid-19 Terhadap Jumlah Sampah di Tempat Pemrosesan Akhir Regional Kota Payakumbuh,” Serambi Eng., vol. 6, no. 4, hal. 2430–2440, 2021, doi: 10.32672/jse.v6i4.3519.
[3] N.  D.  Maulana,  B.  D.  Setiawan,  dan  C.  Dewi,  “Implementasi  Metode  Support  Vector  Regression  (SVR)  Dalam Peramalan Penjualan Roti (Studi Kasus : Harum Bakery),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 3, hal. 2986–2995, 2019.
[4] W.  Santoso,  Maimunah,  dan  P.  Sukmasetya,  “Prediksi  Volume  Sampah  di  TPSA  Banyuurip  Menggunakan  Metode Backpropagation  Neural  Network,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  7,  no.  1,  hal.  464–472,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i1.5499.
[5] Gunawansyah, R. H. Laluma, dan A. Prasetya, “Prediksi Volume Dan Ritasi Pengelolaan Sampah Di  Kota Bandung Dengan  Metode  Regresi  Linear,”  Techno-Socio  Ekon.,  vol.  15,  no.  1,  hal.  49,  2022,  doi: 10.32897/techno.2022.15.1.1195.
[6] S. Rahmawati, R. A. Nugroho, dan D. K. Eni A, “Perbandingan Prediksi Harga Saham menggunakan Metode SVR, RFR,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7278
dan DTR,” Pros. Semin. Pendidik. Mat. dan Mat., vol. 6, 2022, doi: 10.21831/pspmm.v6i2.250.
[7] S. Fachid dan A. Triayudi, “Perbandingan Algoritma Regresi Linier dan Regresi Random Forest Dalam Memprediksi Kasus Positif Covid-19,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, hal. 68, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3492.
[8] A. D. Sidik dan A. Ansawarman, “Prediksi Jumlah Kendaraan Bermotor Menggunakan Machine Learning,” Formosa J. Multidiscip. Res., vol. 1, no. 3, hal. 559–568, 2022, doi: 10.55927/fjmr.v1i3.745.
[9] D. A. I. C. Dewi dan D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform., vol. 9, no. 3, hal. 102–109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[10]  W. Sudrajat dan I. Cholid, “K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PENANGANAN MISSING VALUE PADA DATA UMKM,” vol. 1, no. 2, hal. 54–63, 2023.
[11]  R.  E.  Wahyuni,  “Optimasi  Prediksi  Inflasi  Dengan  Neural  Network  Pada  Tahap  Windowing:  Adakah  Pengaruh Perbedaan Window Size?,” Technologia, vol. 12, no. 3, hal. 176, 2021, doi: 10.31602/tji.v12i3.5181.
[12]  S. Wulandari, “Clustering Kecamatan Di Kota Bandung Berdasarkan Indikator Jumlah Penduduk Dengan Menggunakan Algoritma  K-Means,”  Semnas  Ristek  (Seminar  Nas.  Ris.  dan  Teknol.,  hal.  128–132,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.proceeding.unindra.ac.id/index.php/semnasristek/article/view/1688%0Ahttps://www.proceeding.unindra.a c.id/index.php/semnasristek/article/download/1688/235.
[13]  C.  Hung,  J.  F.  Wijaya,  V.  Victor,  I.  A.  Pardosi,  dan  F.  M.  Sinaga,  “Prediksi  Fluktuasi  Harga  Bitcoin  Dengan Menggunakan  Random  Forest  Classifier,”  J.  Sifo  Mikroskil,  vol.  24,  no.  2,  hal.  95–108,  2023,  doi: 10.55601/jsm.v24i2.1024.
[14]  H.  K.  Pambudi,  P.  G.  A.  Kusuma,  F.  Yulianti,  dan  K.  A.  Julian,  “Prediksi  Status  Pengiriman  Barang  Menggunakan Metode  Machine  Learning,”  J.  Ilm.  Teknol.  Infomasi  Terap.,  vol.  6,  no.  2,  hal.  100–109,  2020,  doi: 10.33197/jitter.vol6.iss2.2020.396.
[15]  G. N. Ayuni dan D. Fitrianah, “Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ,” J. Telemat., vol. 14, no. 2, hal. 79–86, 2019, [Daring]. Tersedia pada: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/321.
[16]  A. B. Raharjo, Z. Z. Dinanto, D. Sunaryono, dan D. Purwitasari, “Prediksi Akumulasi Kasus Terkonfirmasi Covid-19 Di Indonesia  Menggunakan  Support  Vector  Regression,”  Techno.COM,  vol.  20,  no.  3,  hal.  372–381,  2021,  doi: 10.33633/tc.v20i3.5062.
[17]  M.  E.  Bastian,  B.  Rahayudi,  dan  D.  E.  Ratnawati,  “Prediksi  Trend  Harga  Saham  Jangka  Pendek  berdasarkan  Fitur Technical Analysis dengan menggunakan Algoritma Random Forest,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 5, no. 10, hal. 4536–4542, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[18]  Hernadewita, Y. K. Hadi, M. J. Syaputra, dan D. Setiawan, “Peramalan Penjualan Obat Generik Melalui Time Series Forecasting Model Pada Perusahaan Farmasi di Tangerang: Studi Kasus,” J. Ind. Eng. Manag. Res. ( Jiemar), vol. 1, no. 2, hal. 35–49, 2020, [Daring]. Tersedia pada: https://jiemar.org/index.php/jiemar/article/view/38.
[19]  A. S. B. Karno, “Prediksi Data Time Series Saham Bank BRI Dengan Mesin Belajar LSTM (Long Short Term Memory),” J. Inform. Inf. Secur., vol. 1, no. 1, hal. 1–8, 2020, doi: 10.31599/jiforty.v1i1.133.
[20]  A. A. A. Purnamaswari, I. K. G. D. Putra, dan I. M. S. Putra, “Komparasi Metode Neural Network Backpropagation dan Support Vector Machines dalam Prediksi Volume Sampah TPA Suwung,” JITTER J. Ilm. Teknol. dan Komput., vol. 3, no. 1, hal. 853–861, 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://ojs.unud.ac.id/index.php/jitter/article/view/83024/43066.