## ANALISIS TINGKAT PENANGANAN SAMPAH DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN REGRESI LINIER
Alfian Nur Alam 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem, Kec.Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135, Indonesia alfiannuralam68@gmail.com

## ABSTRAK
Sampah merupakan masalah besar bagi masyarakat dan lingkungan di Jawa Barat. Volume sampah yang meningkat  setiap  tahunnya  menyebabkan  penumpukan  di  tempat  penampungan  sementara  (TPS).  Hal  ini disebabkan oleh berbagai faktor, seperti kepadatan penduduk, karakteristik lingkungan, kondisi sosial ekonomi, norma budaya, dan sikap masyarakat Dalam penelitian ini menerapkan proses Knowledge Discovery InDatabases (KDD) , data mining digunakan untuk memprediksi volume dan mengidentifikasi faktor yang paling berpengaruh pada timbunan sampah yang tidak tertangani di Jawa Barat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah produksi sampah  dan  jumlah  sampah  terkelola  dapat  mempengaruhi  tingkat  timbunan  sampah  dan,  jumlah  timbunan sampah di Jawa Barat pada tahun 2023 sebesar 38615 ton per hari . Jumlah ini menurun sebesar 300169 ton per hari dari jumlah timbunan 5 tahun sebelumnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa diperlukan upaya yang lebih komprehensif dari berbagai pihak untuk mengatasi masalah sampah di Jawa Barat. Pemerintah daerah perlu menyusun tindakan yang tepat, baik dari segi prasarana dan sarana, maupun dari segi sumber daya manusia. Selain itu, diperlukan juga kesadaran dan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan sampah.
Kata kunci: Prediksi, Linear Regression, Pengelolaan Sampah, Sampah

## 1. PENDAHULUAN
Penanganan  sampah  merupakan  isu  serius  yang berdampak  pada  lingkungan  dan  kehidupan  rumah tangga.  Solusi  untuk  mengatasi  hal  ini  harus merangkul  semua  pihak  dan  dilakukan  secara menyeluruh.  Berbagai  faktor  seperti  kepadatan penduduk,  karakteristik  lingkungan,  aspek  sosial ekonomi,  budaya,  sikap,  dan  perilaku  masyarakat menjadi penghambat utama dalam upaya pengelolaan sampah.  Meskipun  begitu,  sampah  tetap  menjadi masalah kompleks dan berkelanjutan yang memerlukan keterlibatan berbagai pemangku kepentingan dengan mempertimbangkan karakteristik sampah serta aspek sosial-budaya masyarakat lokal[1]. Volume sampah yang terus meningkat dan menumpuk di Tempat Penampungan Sementara (TPS) perumahan dan  pemukiman  adalah  faktor  utama.  Pengelolaan yang  kurang  optimal,  fasilitas  yang  tidak  memadai, transportasi sampah, produksi, dan akumulasi sampah turut berperan. Dalam ranah Informatika, data mining menjadi  solusi  penting  yang  berdampak  signifikan pada berbagai aspek.
Metode  ini  memproses  data  untuk  mendukung pengambilan  keputusan,  terutama  dalam  menangani akumulasi  sampah  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Melalui Algoritma Linear Regression, penelitian ini bertujuan memprediksi akumulasi sampah berdasarkan wilayah kabupaten dan kota serta volume harian dan tahunan di Provinsi  Jawa  Barat. Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi faktor dan timbunan sampah berdasarkan tahun, wilayah dan volume pada sampah. Penelitian ini juga  memiliki  potensi  untuk  memberikan  kontribusi pada bidang Informatika dan lingkungan hidup, dalam
penanganan  kasus  akumulasi  sampah,  penelitian  ini dapat menjadi pendukung keputusan dalam penanganan kasus sampah untuk pemerintah setempat. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi untuk  penelitian  lebih  lanjut  yang  berfokus  pada penggunaan  teknologi  informasi  untuk  memecahkan masalah  lingkungan.  Hasil  ini  juga  dapat  berfungsi sebagai dasar untuk desain metodologi dan algoritma yang lebih baik serta pemilihan algoritma yang tepat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Upaya  Memasyarakatkan  Bank  Sampah  untuk Meningkatkan  Pendapatan  dan  Memberdayakan Perempuan di Margasari. Mendiskusikan inisiatif bank sampah  dalam  meningkatkan  kesadaran  masyarakat, terutama  perempuan,  dalam  mengelola  sampah  dan menjaga lingkungan. Selain itu, program ini bertujuan untuk  mendorong  pemerintah  dan  masyarakat  dalam mengatasi permasalahan sampah, sambil juga menjadi solusi ekonomi bagi para ibu rumah tangga[2] .
Penerapan  Algoritme  Linear  Regression  untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi. Dalam penelitian ini, metode regresi linear digunakan untuk memprediksi  hasil  panen  tanaman  padi  berdasarkan data  petani  Lamongan.  Langkah-langkah  yang digunakan  meliputi  pra-pemrosesan  data,  penerapan regresi  linear,  dan  validasi  hasil.  Selain  itu, pembahasan  mencakup  penggunaan  uji  korelasi parsial dan koefisien determinasi untuk mengevaluasi bagaimana variabel independen mempengaruhi variabel dependen dalam model regresi linear[3].
Segmentasi  dan  Pembentukan  Model  Regresi Nasabah  Berbasis  Analisis  Recency,  Frequency  dan Monetary.  Studi  ini  mengeksplorasi  cara  perusahaan sekuritas  dapat  memanfaatkan  analisis  data  untuk membagi nasabah ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda  dan  memprediksi  bagaimana  mereka  akan bertransaksi. Dengan memahami kelompok-kelompok dan  kebiasaan  transaksi  nasabah,  perusahaan  dapat meningkatkan layanan dan nilai bisnisnya[4].
Analisis  kinerja  karyawan  dilakukan  untuk menentukan  target  dan  menilai  kinerja  karyawan. Penilaian kinerja karyawan digunakan untuk menentukan  kenaikan  golongan  atau  promosi pegawai. Metode klasifikasi decision tree dan regresi logistik  digunakan  untuk  memprediksi  kinerja karyawan[5].

## 2.1. Algoritma Regresi Linear
Algoritma  regresi  linear  adalah  satu  algoritma machine learning yang digunakan untuk memprediksi nilai dari sebuah variabel target berdasarkan nilai dari beberapa  variabel  input  (atau  fitur).  Algoritma  ini mengasumsikan  bahwa  hubungan  antara  variabel target  dan  variabel  input  adalah  linier.  Regresi  linier digunakan  untukmencari  informasi  tentang  variabel bebas  yang  memiliki  korelasi  dengan  variabel terikat[6][7][8].

## 2.2. Data Mining
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah metode yang digunakan untuk menemukan informasi yang  berharga  dari  database  yang  ada.  Hasil pengetahuan  yang  diperoleh  dapat  digunakan  untuk membangun basis pengetahuan (knowledge base) yang digunkan  dalam  keperluan  mengambil  keputusan. Proses  KDD  melibatkan  beberapa  tahapan,  seperti pembersihan data, transformasi data, data mining, dan interpretasi  dan  evaluasi[9][10],  proses  KDD  seperti pada gambar berikut:
Gambar 1. Tahapan proses KDD (Sumber: https://dosbing.id/wp- content/uploads/2019/11/Annotation-2019-11-26- 192902.png )
2.2.1. Selection
Pada  tahap selection dalam  data  mining, variabel  yang  akan  digunakan  untuk  analisis  perlu dipilih secara hati-hati agar tidak ada data yang sama dan terjadi perulangan.

## 2.2.2. Prepocessing
Pada  prepocessing  terdapat  dua  tahap,  yaitu data cleaning, langkah untuk membersihkan data dari data  yang  tidak  relevan.  Data  yang  tidak  relevan tersebut  dapat  berupa  data  yang  hilang,  data  yang berisi noise, dan data yang tidak konsisten, dan tahap data Integration adalah  proses  menggabungkan  data dari  berbagai  sumber  yang  berbeda  menjadi  satu kumpulan data.

## 2.2.3. Transformation
Tahap  ini  bertujuan  untuk  mengubah  format data  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  analisis.  Data transformation dapat dilakukan dengan berbagai cara, seperti  mengubah  tipe  data,  mengubah  ukuran  data, atau mengubah struktur data.

## 2.2.4. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  mengekstrak  pola atau  pattern  dari  data  menggunakan  berbagai  teknik seperti  statistik,  machine  learning,  dan  artificial intelligence.

## 2.2.5. Interpretation/evaluation
Tahapan  ini  bertujuan  untuk  memahami  dan mengevaluasi pola atau pattern yang telah ditemukan. Tahapan  ini  penting  untuk  memastikan  bahwa  pola atau pattern yang ditemukan adalah pola atau pattern yang  valid  dan  dapat  digunakan  untuk  tujuan penelitian
2.3. Root Mean Squared Error (RMSE)
Root  Mean  Squared  Error  (RMSE) merupakan metode  evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur akurasi  model  regresi  linear.  RMSE  dihitung  dengan melakukan pengkuadratan terhadap selisih antara nilai prediksi  dengan  nilai  observasi,  kemudian  hasilnya dibagi  dengan  jumlah  data  dan  diambil  akar kuadratnya. RMSE tidak memiliki satuan tertentu dan sering  digunakan  sebagai  standar  untuk  mengukur tingkat  kesalahan  model  dalam  melakukan  prediksi terhadap  data[11].  Secara  matematis,  rumus  RMSE dapat dijabarkan sebagai berikut:
RMSE = √∑𝑦𝑡−𝑦𝑡 2
𝑛
RMSE = Root Mean Square Error n   = Jumlah Sampel yt  = Nilai Aktual Indeks yt 2 = Nilai Prediksi Ind

## 2.4. R2-Score
R2 score, atau koefisien determinasi, merupakan metrik yang digunakan untuk mengukur besar kecilnya sumbangan  atau  kontribusi perubahan variabel  bebas dalam  model  regresi  linier.  Persamaan  regresi  linier dapat ditulis sebagai berikut:
𝑅 2 =
(𝑦 − 𝑦) 2
(𝑌 − 𝑦) 2 + (𝑋 − 𝑋) 2
Y   = Variabel dependen n   = Variabel independen yt  = Nilai rata-rata dari variabel dependen yt 2 = Nilai rata-rata dari variabel dependen

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Data penelitian ini diperoleh dari situs web Open Data  Jabar  yang  berisi  informasi  mengenai  faktor- faktor  kasus  permasalahan  sampah  berdasarkan kota/kabupaten  di  provinsi  jawa  barat.  Data  ini mencakup  atribut-atribut  seperti  id,  kode_provinsi, nama_kabupaten/kota, jumlah_timbunan, jumlah_terkelola,  satuan,  dan  tahun.  Dataset  yang digunakan terdapat beberapa atribut yang berbeda dari 3  dataset  yang  akan  digunakan,  berkut  detail  atribut pada masing-masing dataset yang digunakan.

## Tabel 3.  Dataset Penelitian
No Nama Dataset 1 Sampah Yang Ditangani 2 Timbunan Sampah 3 Produksi Sampah
1. Sampah Yang Ditangani dataset  ini  meliputi  atribut  id,  kode  provinsi, nama  provinsi,  kode  kabupaten  kota,  nama kabupaten  kota,  jumlah  sampah,  satuan  dan tahun,  data  ini  berdasarkan  wilayah  perumahan dan permukiman di provinsi jawa barat.
2. Timbunan Sampah dataset  ini  meliputi  atribut  id,  kode  provinsi, nama  provinsi,  kode  kabupaten  kota,  nama kabupaten  kota,  jumlah  sampah,  satuan  dan tahun,  data  ini  berdasarkan  wilayah  perumahan dan permukiman di provinsi jawa barat.
3. Produksi Sampah dataset  ini  meliputi  atribut  id,  kode  provinsi, nama  provinsi,  kode  kabupaten  kota,  nama kabupaten  kota,  jumlah  sampah,  satuan  dan tahun,  data  ini  berdasarkan  wilayah  perumahan dan permukiman di provinsi jawa barat.

## 3.2. Metode Penelitian
1. Data Selection
Melakukan  pengambilan  data  yang  relevan  dari kumpulan  data  yang  lebih  besar,  dan  akan digunakan  sebagai  sampel  dalam  langkah- langkah berikutnya.
2. Data Integration proses  menggabungkan  data  dari  berbagai sumber menjadi  satu set  data yang  koheren dan terpadu.
Gambar 2. Diagram metode penelitian
3. Data Transformation Melakukan transformasi data untuk menyederhanakan  dan  meningkatkannya  agar cocok  dengan  metode  data  mining  yang  akan digunakan.
4. Data Mining
Melakukan pembangunan model menggunakan Algoritma Linear Regression pada tools google colab untuk prediksi timbunan sampah .
5. Data Mining informasi yang berguna dan berharga yang dapat diperoleh dari data. Knowledge ini dapat berupa pola, trend, atau hubungan antar data yang dapat digunakan untuk analisis permasalahan .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  linear regression  dapat  digunakan  untuk  memprediksi volume  akumulasi  sampah  berdasarkan  korelasi  dari faktor  tertentu.  Pada  penelitian  ini  menggunakan dataset  jumlah  akumulasi  sampah  berdasarkan faktor tertentu  di  wilayah  Provinsi  Jawabarat  sebanyak  136 data dari tahun 2018 – 2022.

## 4.1. Data Selction
Pada tahap ini di lakukan data selection tahapan ini bertujuan untuk memilih  data beberapa data yang akan  digunakan  dalam  proses  prediksi  yaitu  dataset, Sampah  Yang  ditangani,  Timbunan  Sampah,  dan Produksi  Sampah  Berdasarkan  Kabupaten/Kota  di Jawa  Barat.  tahapan  seleksi  dilakukan  menggunakan Microsoft Excel, pada proses penelitian menggunakan data  tahun  2018-2022.  Hasil  dari  seleksi  tiga  dataset diketahui  pada  masing-masing  dataset  terdapat  4 atribut  yang  dapat  dijadikan  atribut  dalam  penelitian diantaranya.
a. Atribut dataset sampah yang ditangani yaitu,  Kode,  Nama  Kabupaten/Kota,  Jumlah Sampah dan Tahun.
b. Atribut dataset timbunan sampah yaitu,  Kode,  Nama  Kabupaten/Kota,  Jumlah Sampah dan Tahun.
c. Atribut dataset produksi sampah yaitu,  Kode,  Nama  Kabupaten/Kota,  Jumlah Sampah dan Tahun.
4.2. Data Integration
Pada  tahap  ini  di  lakukan  data integration tahapan ini bertujuan untuk menggabungkan beberapa data yang akan digunakan. Proses penggabungan data melalui  tools  Micrososft  Excel,  hasil  penggabungan data dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 4. Data Integration Nama_Kabupaten_Kota Kode Jml_produksi Jml_terkelola Jml_timbunan Tahun KABUPATEN BOGOR 3201 1511,15 878169,85 3874,75 2018 KABUPATEN SUKABUMI 3202 419,01 209863,15 1074,39 2018 KABUPATEN CIANJUR 3203 981,41 364065,95 251,44 2018 KABUPATEN BANDUNG 3204 1895,94 1177662,73 4861,38 2018 KABUPATEN GARUT 3205 464,74 242110,63 1191,63 2018 KABUPATEN TASIKMALAYA 3206 464,52 298488,65 1191,08 2018 KABUPATEN CIAMIS 3207 260,91 96562,73 669 2018 KABUPATEN KUNINGAN 3208 251,7 124431,17 645,39 2018 KABUPATEN CIREBON 3209 465,75 327501,54 1194,23 2018 KABUPATEN MAJALENGKA 3210 254,63 137589,95 652,9 2018 … … … … … … KOTA CIMAHI 3277 193,36 173,8 193,36 2022 KOTA TASIKMALAYA 3278 295,87 194,29 295,87 2022 KOTA BANJAR 3279 60,29 44 60,29 2022
Hasil  dari  penggabungan  tiga  dataset  diketahui pada masing-masing dataset Dari hasil penggabungan dataset terdapat 6 atribut yaitu, Nama Kabupaten/Kota, Kode,  Jumlah  Produksi,  Jumlah  Terkelola,  Jumlah Timbunan, dan Tahun.

## 4.3. Data Transformation
Pada  tahap  transformasi  data,  data  yang  telah dikumpulkan  diubah  ke  dalam  format  yang  dapat dibaca oleh algoritma data mining. Hal ini dilakukan untuk  memudahkan  proses  analisis  data.  Data  yang telah  diubah  kemudian  disesuaikan  dengan  masalah dan tujuan penelitian, yaitu prediksi akumulasi sampah di  wilayah  permukiman  dan  perumahan  di  Provinsi Jawa  Barat  untuk  tahun  2023.  Data  ini  terdiri  dari  5 atribut yaitu, kode, jumlah produksi, jumlah terkelola, jumlah timbunan, dan tahun. Transformasi data dapat dilihat pada gambar 3 berikut.
Gambar 3. Data Transformation

## 4.4. Data Mining
Proses  data  mining  yang  diterapkan  dalam penelitian ini adalah menggunakan regresi linear untuk memprediksi timbunan sampah pada permukiman dan perumahan  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Evaluasi  hasil prediksi  dilakukan  dengan  mengukur Root  Means Squared  Error  (RMSE) dan  Nilai R-squared  (R2). Pada  tahap  ini,  fokus  utama  adalah  pada  identifikasi korelasi pada masing-masing variabel untuk mengetahui  faktor  yang  mempengaruhi  timbunan sampah  dan  jumlah  tmbunan  sampah.  Proses  data mining  menggunakan  algoritma Linear  Regression pada Google  Colab untuk  memodelkan  prediksi timbunan sampah tahun 2023 berdasarkan Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat. Langkah  pertama import library yang  di  digunakan . Bisa  dilihat  pada gambar 4 sebagai berikut:
Gambar 4. Import Library
a. Import pandas as pd Digunakan  untuk mengimport  modul  pandas  ke dalam skrip Python, sehingga dapat menggunakan fungsi dan kelasnya.
b. Import numpy as np Untuk  mengimpor library  NumPy ke  dalam program  Python.  Library NumPy  adalah  library yang memiliki fungsi untuk melakukan komputasi numerik.

## c. Import seaborn as sns
Digunakan untuk mengimpor library Seaborn ke dalam  program Python.  Library Seaborn dibangun  di  atas  library  Matplotlib  dan  Pandas dan  berfokus  pada  membuat  visualisasi  data statistik.
d. Import matplotlib pyplot as plt
Digunakan untuk mengimpor library Matplotlib ke  dalam  program Python.  Library  Matplotlib memiliki  fungsi  visualisasi  data  seperti plot, histogram , dan s catter plot . e. From sklearn import linear model Digunakan untuk mengimpor modul linear_model  ke  dalam  program  Python  dari library scikit-learn.
Selanjutnya  membuat  data frame baru  yaitu akumulasi1  yang  berisi  data  jml_produksi  dan jml_timbunan  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  5 sebagai berikut:
Gambar 5. Data Frame
Selanjutnya  mengambil  variabel input yaitu kolom  ke  1  dan  2  pada dataframe akumulasi1  yaitu kolom jml_produksi dan jml_timbunan, perintah yang di input ke  dalam  program  yang  dapat  dilihat  pada gambar 6 sebagai berikut:
Gambar 6. Input variabel x dan y
Langkah  berikutnya  melakukan  proses  training pada data frame akumulasi1, pada proses ini dilakukan split pada data yang di bagi menjadi data testing, untuk data  testing  menggunakan  10%  dan  selebihnya digunakan  untuk  data  training. Kemudian  untuk mengetahui  data  yang  digunakan  untuk  training  dan testing  penulis  memeriksa  jumlah  data training dan data testing yang dapat dilihat pada gambar 7 sebagai berikut:
Gambar 7. Memeriksa data training dan testing
Langkah  berikutnya  membuat  model  prediksi menggunakan Linear  Regression ,  dalam  hal  penulis membuat  objek linear  regression dengan  nama  reg . Dapat dilihat pada gambar 8 sebagai berikut:
Gambar 8. Model Linear Regression Selanjutnya melakukan proses prediksi menggunakan  model linear  regression dengan perintah yang di input kedalam program. Bisa dilihat pada gambar 9 sebagai berikut:

## Gambar 9. Hasil prediksi
Dari  hasil  pemodelan  menggunakan  regresi linear  pada  gambar  9  terdapat  hasil  prediksi  namun bentuk  pada  data  masih  dalam  format  acak,  untuk memudahkan agar data dapat dibaca dengan baik maka proses selanjutnya merubah bentuk data hasil prediksi kedalam  data  frame.  Bisa  dilihat  pada  gambar  10 sebagai berikut:
Gambar 10. Data hasil prediksi
Langkah  selanjutnya  menghitung  data  prediksi pada  data frame dan  dijumlahkan  untuk  mengetahui data keseluruhan dari data prediksi untuk tahun 2023 dengan perintah yang di input kedalam program. Bisa dilihat pada gambar 11. sebagai berikut:
Gambar 11. Menjumlahkan data hasil prediksi
Setelah proses penjumlahan selanjutnya melihat hasil dari penjumlahan pada data hasil prediksi tahun 2023 yaitu 38615. Bisa dilihat pada gambar 12 sebagai berikut:
Gambar 12. Hasil prediksi tahun 2023
Selanjutnya,  cari  nilai coefficient dan  nilai intercept. Kemiringan  garis  regresi  yang  positif menunjukkan  hubungan  positif  antara  variabel independen  dan  variabel  dependen,  sedangkan  nilai intercept  menunjukkan  titik  potong  garis  regresi dengan sumbu y. Titik potong garis regresi adalah titik di  mana  variabel  independen  bernilai  nol.  Hasil  bisa dilihat pada gambar 13 sebagai berikut:
Gambar 13. Nilai Coefficient dan Intercept
Mencari nilai akurasi yang dihasilkan dari proses pemodelan untuk mengetahui tingkat akurasi prediksi pada  model  yang  dibuat.  Penulis  mencari  akurasi RMSE  dan  nilai  R-squared  (R2).  Hasilnya  adalah 1,586,55 untuk  akurasi  RMSE  dan  0,38  untuk  nilai R2-Score. Bisa dilihat pada gambar 14 sebagai berikut:
Gambar 14. Akurasi Root Means Squared Error (RMSE) dan nilai R-squared (R2)
Setelah  diketahui  akurasi  pada  model  yang dibuat,  langkah  selanjutnya  mencari  nilai  korelasi
antar variabel, hasil korelasi di visualisasi menggunakan heatmap .  Bisa  dilihat  pada  gambar  15 sebagai berikut:
Gambar 15. Mencari korelasi antar variabel
Hasil  evaluasi  pada  model  prediksi  di  ukur dengan nilai RMSE (Root Squared Mean Error) untuk hasil RMSE mendapat nilai 1,586,55 sedangkan untuk nilai R2-Score mendapat  nilai  0,38 . bisa  dikatakan sangat baik jika hasil RMSE dan R2-Score mendekati 0 atau prediksi yang mendekati nilai aktual. Selain itu untuk nilai Koefisien sebesar 1.36997586 menunjukkan  bahwa  variabel  bebas  memberikan dampak  positif  pada  variabel  terikat.  Ini  berarti  jika nilai  variabel  bebas  naik,  nilai  variabel  terikat  juga akan  naik.  Sementara  nilai  intercept  sebesar  1488.12 mengindikasikan nilai variabel terikat ketika variabel bebas  bernilai  nol.  Untuk  hasil  prediksi  timbunan sampah menunjukan hasil 38615 pada tahun 2023.

## 4.5. Knowledge
Pada langkah yang telah dilakukan, hasil prediksi timbunan  sampah  di  tahun  2023  sebesar  38615  telah diperoleh  menggunakan  algoritma  regresi  linear proses KDD dalam pembuatan model, tingkat kualitas data  pelatihan  dan  pengujian  juga  divisualisasikan. Dapat dilihat pada gambar 16 dan 17 sebagai berikut:
Gambar 16. Visualisasi akurasi data testing
Pada  gambar  16  diatas,  pola  garis  lurus menunjukkan  hubungan  positif  nilai  y  (jumlah timbunan) cenderung meningkat seiring dengan nilai x (jumlah  produksi).  Secara  keseluruhan,  grafik scatterplot  ini  menunjukkan  bahwa  data  train  masih dapat digunakan untuk meramalkan jumlah timbunan
berdasarkan  jumlah  produksi  yang  telah  dicatat sebelumnya.
Gambar 17. Visualisasi akurasi data training
Pada  gambar  17  di  atas,  pola  garis  lurus menunjukkan  hubungan  positif  antara  nilai  y,  yang merupakan  jumlah  timbunan,  dan  nilai  x,  yang merupakan  jumlah  produksi.  Secara  keseluruhan, grafik  scatterplot  ini  menunjukkan  bahwa  data  test dapat  digunakan  namun  masih  bisa  untuk  diperbaiki untuk meramalkan jumlah timbunan dengan menggunakan  jumlah  produksi  yang  telah  dicatat sebelumnya.  Berdasarkan  hasil  identifikasi faktor terdapat  variabel  yang  paling  berpengaruh  dalam timbunan  berdasarkan  hasil  korelasi,  variabel  yang paling berpengaruh yaitu, jml_produksi dan jml_terkelola, hasil  bisa  dilhat  pada  gambar plot heatmap 18 sebagai berikut:
Gambar 18. Plot Heatmap korelasi

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasi  prediksi  timbunan  sampah  di wilayah Provinsi Jawa Barat menggunakan algoritma Regresi  Linear ,  diperoleh  hasil  prediksi  untuk  tahun 2023.  Prediksi  ini  didasarkan  pada  data  akumulasi sampah  berdasarkan  permukiman  dan  perumahan, analisis  data  menggunakan Knowledge  Discovery  in Database dan algoritma Linear Regression memproyeksikan jumlah timbunan sampah tahun 2023 sebesar  memprediksi  jumlah  timbunan  sampah  pada tahun  2023  dengan  jumlah  timbunan  38615  ton  per hari,  setelah  dilakukan  analisis  dari  hasil  prediksi dimana pada data 5 tahun terakhir 2018-2022 jumlah
timbunan  sampah  sebanyak  338784  ton  per  hari  dan mengalami penurunan sebesar 300169 ton per hari di tahun  2023,  variabel  utama  yang  memengaruhi akumulasi  sampah  adalah  jumlah  produksi  sampah. Evaluasi  model  melalui  RMSE  menghasilkan  nilai 1,586.55, menandakan tingkat akurasi yang relatif baik dengan  nilai  1,586.55,  memperlihatkan  potensi peningkatan  akurasi  yang  dapat  dilakukan.  Meski demikian,  model  perlu  diperbaiki  untuk  menjelaskan variasi  data  lebih  baik  karena  nilai  R2-Score-nya masih  rendah,  mencapai  0.38.  Kenaikan  nilai  R2- Score  akan  mengindikasikan  kemampuan  model dalam menjelaskan variasi data secara lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. Pasande and E. Tari, “Daur Ulang Sampah di Desa  Paisbuloli  Sulawesi  Tenggara,” Din.    J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 5, no. 1, pp. 147–153, 2020, doi: 10.31849/dinamisia.v5i1.4380.
[2]  Kusuma  Wardany,  Reni  Permata  Sari,  and  Erni Mariana,  “Sosialisasi  Pendirian  ‘Bank Sampah’ Bagi
Peningkatan Pendapatan Dan Pemberdayaan  Perempuan  Di  Margasari,” Din. J. Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 4, no. 2, pp. 364– 372, 2020, doi: 10.31849/dinamisia.v4i2.4348.
[3]  H.  W.  Herwanto,  T.  Widiyaningtyas,  and  P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear
Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” Natl. J. Electr. Eng. Inf. Technol. , vol. 8, no.  4,  p.  364,  2019,  [Online].  Available: https://journal.ugm.ac.id/v3/JNTETI/article/vie w/2563
[4]  R.  Cristover,  H.  Toba,  and  B.  R.  Suteja, “Segmentation  and  Formation  of  Customer Regression Model Based on Recency, Frequency and Monetary Analysis,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  474–484,  2022,  doi: 10.28932/jutisi.v8i2.5075.
[5]  E.  D.  Anggara,  A.  Widjaja,  and  B.  R.  Suteja, “Prediksi Kinerja Pegawai sebagai Rekomendasi Kenaikan  Golongan  dengan  Metode  Decision Tree dan Regresi Logistik,” J. Tek. Inform. dan Sist.  Inf. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  218–234,  2022,  doi: 10.28932/jutisi.v8i1.4479.
[6]  B.  Pradito  and  D.  S.  Purnia,  “Komparasi Algoritma  Linear  Regression  dan  Neural Network  Untuk  Memprediksi  Nilai  Kurs  Mata Uang,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 10, no. 2, pp. 64–71, 2022, doi: 10.31294/evolusi.v10i2.13284.
[7]  H.  K.  Prakosa  and  N.  Rokhman,  “Anomaly Detection  in  Hospital  Claims  Using  K-Means and  Linear  Regression,” IJCCS  (Indonesian  J. Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  15,  no.  4,  pp.  391– 402, 2021, [Online].
Available:
https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/6816 0
[8]  F. F. A. Fetrus Jari Harianto, “Linear Regression Algorithm  Analysis  to  Predict  the  Effect  of Inflation  on  the  Indonesian  Economy  Fetrus,”
Indones. J. Comput. Sci. , vol. 12, no. 1, pp. 1673– 1681, 2023, [Online]. Available: http://3.8.6.95/ijcs/index.php/ijcs/article/view/32 24
[9]  Gustiendina,  Mh.  Adiya,  and  Y.  Desnelita,
“Penerapan Algoritma K-Means Untuk
Clustering  Data  Obat-Obatan  Pada  RSUD Pekanbaru,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no.  1,  pp.  17–24,  2019,  [Online].  Available: https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/ article/view/773
[10]  I.  Priyadi,  J.  Santony,  and  J.  Na,  “Data  Mining Predictive  Modeling  for  Prediction  of  Gold
Prices Based on Dollar Exchange Rates , Bi Rates and World Crude Oil Prices,” vol. 2, no. 2, pp.
93–100, 2019, [Online].
Available:
https://ejournal.uin-
suska.ac.id/index.php/IJAIDM/article/view/686 4
[11]  R.  Kurniawan,  A.  Halim,  and  H.  Melisa, “Prediksi Hasil Panen Pertanian Salak di Daerah Tapanuli Selatan Menggunakan Algoritma SVM (Support  Vector  Machine),” KLIK  Kaji.  Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 903–912, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i2.1246.