p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989
Aplikasi Food Sharing Menggunakan Metode Haversine dan Algoritma K-means
Sri Intan Maharani a1 , Fauziah a2 , Agus Iskandar a3
a Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Jalan Sawo Manila No. 61, Jakarta
1 srintanmaharani@gmail.com
2 fauziah@civitas.unas.ac.id
3 iskandaragus1005@gmail.com

## Abstrak
Limbah makanan saat ini merupakan masalah besar yang terjadi secara nasional maupun global. Berdasarkan data pada Food  Sustainability  Index,  Indonesia  menghasilkan  sampah  makanan  sebanyak  4.86  persen  dari  total produksi pangan dan 77 kapita per tahun dari limbah rumah tangga. Masalah sampah makanan ini berhubungan dengan kemiskinan dan kelaparan. Pada data Global Hunger Indonesia menyatakan, tingkat kelaparan Indonesia berada  pada  level  moderat  dimana  masih  banyak  masyarakat  Indonesia  yang  membutuhkan  makanan.  Dalam upaya penangangan masalah ini penulis membangun sistem donasi makanan berbasis web menggunakan metode haversine dan algoritma k-means. Metode Haversine menghasilkan jarak lokasi pemberi makanan dan konsumen makanan sedangkan algoritma k-means menghasilkan pemetaan wilayah berdasarkan tinggi, sedang, dan rendah persentase penduduk  miskin.  Pengujian metode haversine mengahasilkan tingkat keakurasian sebesar 98,97% dengan menggunakan data uji sebanyak 300 data sedangkan pada algoritma k-means menghasilkan 3 cluster yaitu cluster rendah berjumlah 285 anggota, cluster sedang berjumlah 182 anggota, dan cluster tinggi berjumlah 46 anggota dengan dataset 513 kabupaten dan kota di Indonesia. Hasil dari cluster ini diharapkan dapat membantu pemerintah dan masyarakat untuk lebih membantu wilayah dengan tingkat persentase penduduk miskin yang tinggi.
Kata kunci: Limbah Makanan, Haversine, K-means, Pemetaan

## Developing Food Sharing Application Using The Haversine

## Method and The K-means Algorithm

## Abstract
Food  waste  is  currently  a  big  problem  that  occurs  both  nationally  and  globally.  Based  on  data  on  the  Food Sustainability Index, Indonesia produces food waste as much as 4.86 percent of total food production and 77 capita per  year  from  household  waste.  This  food  waste  problem  is  related  to  poverty  and  hunger.  Global  Hunger Indonesia data states, Indonesia's hunger level is at a moderate level where there are still many Indonesian people who need food. In an effort to solve this problem, the author builds a web-based food donation system using the haversine method and the k-means algorithm. The Haversine method produces a distance between the location of the food provider and the food consumer, while the k-means algorithm produces a regional mapping based on high, medium, and low percentages of poor people. Testing the haversine method produces an accuracy rate of 98.97% using 300 test data while the k-means algorithm produces 3 clusters, namely the low cluster with 285 members, the medium cluster with 182 members, and the high cluster with 46 members with a dataset of 513 districts. and cities in Indonesia. The results of this cluster are expected to help the government and the community to better assist areas with a high percentage of poor people.
Keywords: Food Waste, Haversine, K-means, Mapping

## I. P ENDAHULUAN
Limbah  makanan  saat  ini  merupakan  masalah  besar yang  terjadi  secara  nasional  maupun  global.  Berdasarkan data pada Food Sustainability Index , Indonesia menghasilkan sampah makanan sebanyak 4.86 persen dari
total produksi pangan dan 77 kapita per tahun dari limbah rumah  tangga.  Indonesia  berada  pada  tujuh  besar menghasilkan  sampah  rumah  tangga.  Masalah  sampah makanan  ini  berhubungan  dengan  kemiskinan  dan kelaparan. Pada data Global Hunger Indonesia menyatakan, tingkat  kelaparan  Indonesia  berada  pada  level  moderat
dimana  masih  banyak  masyarakat  Indonesia  yang membutuhkan  makanan.  Adanya  pandemi  ini  bisa memperburuk situasi ini karena melemahnya perekonomian, pemutusan hubungan kerja dan berkurangnya pendapatan yang mana bisa mengakibatkan menurunnya daya beli masyarakat untuk kebutuhan pangan. Perlu  adanya  kepedulian  masyarakat  untuk  mengatasi kelaparan yang terjadi di Indonesia. Salah satunya adalah memanfaatkan sisa makanan yang layak untuk dikonsumsi. Dimana  setiap  individu  atau  produsen  makanan  dapat memberikan  makanan  sisa  yang  berlebih  kepada  orang yang membutuhkan sehingga dapat meminimalisir sampah makanan dan tingkat kelaparan di Indonesia.  Dalam upaya penangangan  masalah  ini  penulis  membangun  sistem donasi  makanan  berbasis  web  menggunakan  metode haversine dan algoritma k-means . Beberapa penelitian sudah dilakukan untuk menagani permasalahan  sampah  makanan  dan  kelaparan.  Penelitian dilakukan  di  India  yang  mengembangkan  Aahar  yaitu aplikasi donasi makanan berbasis android yang mempertemukan  antara  pemberi  makanan  dan  relawan untuk  menyumbang  dan  menyalurkan  makanan.  Aplikasi yang  diusulkan  ini  yaitu  mengurangi  sisa  makanan  dari donatur  dan  relawan  tanpa  pembiayaan[1].  Penelitian selanjutnya  yaitu  di  Amerika  yang  mengembangankan SeVa yaitu aplikasi donasi makanan berbasis android yang digunakan  sebagai  platform  berbagi  makanan  di  lokal area[2].  Aplikasi  serupa  juga  dikembangkan  di  Indonesia yaitu mengahasilkan KSAM aplikasi berbasis android yang mempertemukan  antara  pemberi  makanan  dengan  yang membutuhkan  makanan[3].  Selain  itu,  ada  FoodX  dan FAWless aplikasi berbasis website dan android yang mana aplikasi  ini  sebagai  wadah  untuk  pemberi  makanan mendistribusikan makanan dan relawan akan membagikan makanan  tersebut  kepada  yang  membutuhkan[4][5]. Sebagai  referensi  utama  desain  aplikasi  yang  penulis kembangkan adalah aplikasi berbasis web yang mana akan mempertemukan pemberi makanan dengan konsumen yang membutuhkan. Aplikasi yang dikembangkan menggunakan  metode haversine formula  dan  teknologi gmaps [6].
Dalam  penelitian  ini  mengusulkan  aplikasi  berbagi makanan berbasis web ini untuk membantu para produsen atau pemberi sisa makanan yang masih layak menyalurkan makanan  tersebut  kepada  masyarakat  pra-sejahtera. Masyarakat  pra-sejahtera  atau  relawan  akan  menemukan makanan  yang  diinginkan  berdasarkan  lokasi  terdekat dengan  menggunakan  metode haversine formula  dan teknologi Google  Maps .  Selain  itu,  pada  aplikasi ini  juga terdapat  fitur  pengelompokkan  persentase  penduduk miskin  berdasarkan  kabupaten  dan  kota  di  Indonesia menggunakan metode algoritma K-means Clustering [7][8]. Adanya  fitur ini  adalah  untuk  mengetahui  tinggi,  sedang, dan  rendahnya  persentase  penduduk  miskin  di  kabupaten dan kota di Indonesia sehingga diharapkan dengan adanya fitur ini membantu  pemerintah ataupun masyarakat  untuk lebih  memperhatikan  masyarakat  dengan  kelompok persentase penduduk miskin yang tinggi.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  mengembangkan  aplikasi  berbagi makanan  berbasis  web  dengan  menggunakan  metode heversine formula dan algoritma k-means .

## Gambar 1 Alur metode penelitian
Pada Gambar 1 merupakan alur metode penelitan pada aplikasi yang dikembangkan yaitu :
a. Penelitian  diawali  dengan  pengumpulan  data  yaitu data  persentase  penduduk  miskin  berdasarkan kabupaten  dan  kota  untuk  perhitungan  algoritma k- means dan data lokasi  pemberi makanan yang di dapat dari pengisian formulir donasi
b. Selanjutnya  data  yang  dihasilkan  diolah  berdasarkan perhitungan masing masing
c. Proses  terakhir  menghasilkan  jarak  lokasi  pemberi makanan  dan  konsumen  makanan  dengan metode haversine dan  menghasilkan  pemetaan  wilayah berdasarkan  tinggi,  sedang,  dan  rendah  persentase penduduk  miskin

## A. Metode Haversine
Metode haversine merupakan  metode  untuk  mencari jarak  antara  dua  titik  di  bumi  berdasarkan  garis  lurus, namun  tidak  mengabaikan  bentuk  bumi  yang  memiliki derajat  kelengkungan[9][10].  Berikut  adalah  persamaan haversine formula pada persamaan 1:
a = sin 2 ( ∆lat 2 ) + cos (lat1). Cos (lat2).sin 2 ( ∆long 2 ) d =  2. R.arcsin( √𝑎 ) (1)
Keterangan :
∆lat   = besaran perubahan latitude ∆long = besaran perubahan longitude R = jari – jari bumi  sebesar 6371 km
d = jarak (km)
Proses  menentukan  jarak  denga  metode haversine pada aplikasi ini adalah :
a. Donatur mengisi formulir untuk berbagi makanan yang terdapat data alamat. Data tersebut disimpan ke  dalam database berupa  koordinat  lokasi makanan.
b. Sistem  mendeteksi  koordinat  lokasi  terkini konsumen dengan menggunakan fitur geolocation dari google maps
c. Sistem  menghitung  jarak  dari  koordinat  lokasi produsen dengan
koordinat konsumen
menggunakan metode haversine
d. Simpan hasil perhitungan jarak ke database
e. Jarak  akan  ditampilkan  pada  aplikasi  diurutkan berdasarkan jarak terdekat dengan lokasi konsumen
Perhitungan  metode haversine menggunakan  lokasi makanan  dan  konsumen.  Pada  penelitian  ini  tersimpan beberapa  data  koordinat  lokasi  makanan  pada database . Berikut  adalah  data  koordinat  lokasi  makanan  yang  akan digunakan untuk melakukan perhitungan metode haversine pada tabel  I
TABEL I D ATA K OORDINAT L OKASI D ONATUR
Untuk  mendapatkan  lokasi  konsumen  menggunakan fitur Geolocation dari Google  Maps yang  dapat menentukan  latitude  dan  longtitude    sehingga  dapat menentukan  lokasi[11].    Pada  penilitian  ini,  koordinat lokasi konsumen menggunakan lokasi peneliti yaitu berada pada  koordinat latitude -6.3531483  dan longitude 106.9133396.
B. Algoritma K-means
Algoritma K-means adalah  metode  pengelompokan sekumpulan data secara iteratif yang melakukan partisi data ke beberapa cluster yang telah ditentukan dari awal. Setiap cluster dari beberapa cluster yang telah ditentukan tersebut diwakili oleh titik pusat atau centroid [12][13].
Pada penelitian ini algoritma k-means digunakan untuk pengelompokan  persentase  penduduk  miskin  tahun  2020 dan  2021  berdasarkan  kabupaten  dan  kota  di  Indonesia. Sumber data ini diperoleh dari situs Badan Pusat Statistik tentang  kemiskinan  dan  ketimpangan.  Tahapan  dalam pengelompokan data dengan algoritma K-means yaitu :
a. Menentukan  jumlah cluster K,  pada  penelitian  ini jumlah cluster yang  di  bentuk  berjumlah  tiga  yaitu, cluster tinggi, sedang, dan rendah.
b. Pilih pusat cluster centroid awal secara acak sebanyak k.
c. Menghitung  jarak  antara  data  dan  dan  pusat cluster menggunakan rumus Euclidean Distance , yaitu:
d( 𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑗 ,) = √∑ (𝑥 𝑗 − 𝑐 𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan: d = Jarak 𝑥 𝑗 = Data ke j 𝑐 𝑗 = Centroid ke j
d. Mengelompokan setiap data berdasarkan kedekatannya  dengan centroid atau  mencari  jarak terkecil. Hitung kembali ke centroid berdasarkan rata- rata data setiap cluster tersebut dengan rumus:
𝐶 = ∑ 𝑚 𝑛 (3)
Keterangan : C = Centroid data m = data yang ada pada centroid tertentu n = jumlah data yan menjadi anggota
centroid tertentu
e. Ulangi  langkah  2  sampai  5  apabila  data  setiap kelompok  berubah  sampai  anggota  tiap  kelompok tidak ada perpindahan.

## III. HASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Perhitungan Metode Haversine
Proses  selanjutnya  setelah  mendapat  koordinat  kedua lokasi  maka  dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan formula haversine pada  persamaan  1.  Berikut  adalah perhitungan  jarak  pada  data  koordinat  lokasi  makanan pertama dengan koordinat konsumen :
a = sin 2 ( −6,35137018−(−6.3531483)
2 ) + cos (-6,35137018).
Cos ( −6.3531483 ). sin 2 ( 106,90978−106.9133396 2 )
= -0.00080
d = 2. 6371.arcsin( √−0.00080 ) = 0.4 km.
Berdasarkan hasil perhitungan dengan rumus haversine maka  hasil  jarak  pada  setiap  lokasi  donasi  dengan  lokasi peniliti dapat dilihat pada tabel II.
TABEL III H ASIL P ERHITUNGAN M ETODE H AVERSINE No Makanan Latitude Longitude 1 Thai tea -6,35137 106,9098 2 Teh sariwangi -6,34786 106,9066 3 Mentai -6,34970 106,9249 4 permen fox -6,32818 106,8360 5 sayur lodeh -6,27277 106,8574 6 Mie Goreng Indomie -6,28015 106,8426 7 keripik pisang -6,26733 106,8288 …. Kentang Balado -6,26013 106,8136 99 Gem rose -6,83791 107,9261 800 kimchi -6,83855 107,9262
No Makanan Latitude Langitude Jarak(km) 1 Thai tea -6,35137 106,9098 0,4 2 Teh sariwangi -6,34786 106,9066 1,0 3 Mentai -6,34970 106,9249 1,3 4 permen fox -6,32818 106,8360 9,0 5 sayur lodeh -6,27277 106,8574 10,9 6 Mie Goreng Indomie -6,28015 106,8426 11,3 7 keripik pisang -6,26733 106,8288 13,4 … Kentang Balado -6,26013 106,8136 15,1 99 Gem rose -6,83791 107,9261 124,2 800 kimchi -6,83855 107,9262 124,2

## B. Algoritma K-means
Pengolahan data untuk proses pengelompokan wilayah pra-sejahtera  menggunakan  data  persentase  penduduk miskin dengan algoritma k-means . Dataset terdiri dari 513 wilayah  per  kabupaten  dan  kota  di  Indonesia  yang  berisi persentase  penduduk  miskin  tahun  2020  dan  2021  dapat dilihat pada tabel III
TABEL IIIII
D ATASET P ERSENTASE P ENDUDUK M ISKIN No wilayah Persentase penduduk miskin (%) 2020 2021 1 Simeulue 18,49 18,98 2 Aceh Singkil 20,20 20,36 3 Aceh Selatan 12,87 13,18 4 Aceh Tenggara 13,21 13,41 5 Aceh Timur 14,08 14,45 6 Aceh Tengah 15,08 15,26 7 Aceh Barat 18,34 18,81 8 Aceh Besar 13,84 14,05 9 Pidie 19,23 19,59 10 Bireuen 13,06 13,25 11 Aceh Utara 17,02 17,43 12 Aceh Barat Daya 15,93 16,34 13 Gayo Lues 19,32 19,64 14 Aceh Tamiang 13,08 13,34 15 Nagan Raya 17,70 18,23 …  Bener Meriah 18,89 19,16 512 Deiyai 41,76 40,59 513 Kota Jayapura 11,16 11,39
Selanjutnya  penentuan  jumlah cluster yaitu cluster tinggi,  sedang  dan  rendah  dan  penentuan centroid secara acak dapat dilihat pada tabel IV berikut ini:
TABEL IVV C ENTROID A WAL T IAP C LUSTER Centroid 1 (%) 2.02 2.62 Centroid 2 (%) 19.32 19.64 Centroid 3 (%) 41.76 40.59
Selanjutnya adalah menghitung jarak antara setiap data dengan centroid menggunakan  rumus Euclidean pada persamaan  2.  Hasil  perhitungan  dapat  dilihat  pada  tabel  V berikut ini:
TABEL V H ASIL P ERHITUNGAN J ARAK T ERDEKAT I TERASI 1 No C1 (%) C2 (%) C3 (%) Jarak min Cluster 1 32,83 1,49 44,88 1,49 2 2 35,92 1,60 41,79 1,60 2 3 21,41 12,91 56,30 12,91 2 4 21,98 12,34 55,73 12,34 2 5 23,89 10,43 53,82 10,43 2 6 25,70 8,62 52,01 8,62 2 7 32,51 1,81 45,20 1,81 2 8 23,25 11,07 54,46 11,07 2 9 34,18 0,14 43,53 0,14 2 10 21,67 12,65 56,04 12,65 2 11 29,81 4,51 47,90 4,51 2 12 27,63 6,69 50,08 6,69 2 13 34,32 0,00 43,39 0,00 2 14 21,78 12,54 55,93 12,54 2 15 31,29 3,03 46,42 3,03 2 … 33,41 0,91 44,30 0,91 2 512 77,71 43,39 0,00 77,71 3 513 17,91 16,41 59,80 17,91 2
Tabel V merupakan proses dari iterasi pertama yang menghasilkan cluster 1  berjumlah  274  anggota, cluster 2 berjumlah 222 anggota, dan cluster 3 berjumlah 17 anggota. Proses selanjutnya menghitung kembali nilai centroid baru dengan menggunakan persamaan 3 yaitu menghitung rata- rata dari setiap anggota cluster yang sama. Hasil centroid baru dapat dilihat pada tabel VI berikut ini :
TABEL VI C ENTROID B ARU Centroid 1 (%) 6,8 7,17 Centroid 2 (%) 16,36 16,65 Centroid 3 (%) 35,56 35,94
Selanjutnya  melakukan  proses  iterasi  kembali menggunakan centroid baru. Proses perhitungan menghasilkan  iterasi  dua  dapat  dilihat  pada  tabel  VII berikut ini:
TABEL VII H ASIL P ERHITUNGAN J ARAK T ERDEKAT I TERASI 2 No C1 (%) C2 (%) C3 (%) Jarak min Cluster 1 23,50 4,46 34,03 23,50 2 2 26,59 7,55 30,94 26,59 2 3 12,08 6,96 45,45 12,08 2 4 12,65 6,39 44,88 12,65 2 5 14,56 4,48 42,97 14,56 2 6 16,37 2,67 41,16 16,37 2 7 23,18 4,14 34,35 23,18 2 8 13,92 5,12 43,61 13,92 2 9 24,85 5,81 32,68 24,85 2 10 12,34 6,70 45,19 12,34 2 11 20,48 1,44 37,05 20,48 2 12 18,30 0,74 39,23 18,30 2 13 24,99 5,95 32,54 24,99 2 14 12,45 6,59 45,08 12,45 2 15 21,96 2,92 35,57 21,96 2 … 24,08 5,04 33,45 24,08 2 512 68,38 49,34 10,85 68,38 3 513 8,58 10,46 48,95 8,58 1
Tabel  VII merupakan proses dari  iterasi  kedua yang menghasilkan cluster 1  berjumlah  293  anggota, cluster 2 berjumlah 184 anggota, dan cluster 3 berjumlah 37 anggota. Iterasi  akan  terus  dilakukan  secara  berulang  dari  tahap mencari centroid baru  sampai  pengelompokan  data  tidak berubah  dengan  hasil  iterasi  data  sebelumnya.  Pada penelitian  ini  proses  perhitungan  iterasi  dilakukan sebanyak  5  kali,  proses  berhenti  pada  iterasi  ke  5  karena pada iterasi ke 5 hasilnya sama seperti sebelumnya. Hasil Akhir iterasi dapat dilihat pada tabel VIII berikut ini:
TABEL VIII H ASIL A KHIR P ERHITUNGAN I TERASI 6 No C1 (%) C2 (%) C3 (%) Jarak min Cluster 1 23,50 8,31 21,26 8,31 2 2 26,59 11,40 18,17 11,40 2 3 12,08 3,11 32,68 3,11 2 4 12,65 2,54 32,11 2,54 2 5 14,56 0,63 30,20 0,63 2 6 16,37 1,18 28,39 1,18 2 7 23,18 7,99 21,58 7,99 2 8 13,92 1,27 30,84 1,27 2 9 24,85 9,66 19,91 9,66 2 10 12,34 2,85 32,42 2,85 2 11 20,48 5,29 24,28 5,29 2 12 18,30 3,11 26,46 3,11 2 13 24,99 9,80 19,77 9,80 2 14 12,45 2,74 32,31 2,74 2 15 21,96 6,77 22,80 6,77 2 … 24,08 8,89 20,68 8,89 2 512 68,38 53,19 23,62 23,62 3 513 8,58 6,61 36,18 6,61 1
Tabel VIII merupakan proses dari iterasi terakhir yang menghasilkan cluster 1  berjumlah  285  anggota, cluster 2 berjumlah 182 anggota, dan cluster 3 berjumlah 46 anggota.

## C. Implementasi Sistem

## Gambar 2 Halaman utama aplikasi
Gambar 2 merupakan tampilan awal  dari sistem food sharing berbasis website. Pada halaman beranda terdapat menu pada aplikasi dan tombol link untuk berdonasi

## Gambar 3 Halaman formulir berbagi makanan
Gambar 3 merupakan halaman formulir untuk berbagi makanan yang akan diisi oleh donatur. Formulir berisikan gambar  makanan,  nama  makanan,  jenis  makanan,  stok, tanggal kaluarsa, deskripsi makanan, tanggal pengambilan makanan,  dan  lokasi  makanan.  Data  formulir  akan disimpan ke dalam database

## Gambar 4 Halaman login
Gambar 4 merupakan halaman login yang dapat diakses oleh pengguna jika ingin berdonasi dan mendapatkan makanan.

## Gambar 5 Halaman makanan tersedia
Gambar  5 merupakan  menu  makanan  tersedia.  Pada halaman  ini  menampilkan  berbagai  makanan  yang disumbangkan  oleh  donatur.  Lokasi  makanan  diurutkan dari  yang terdekat  dari lokasi  konsumen yang merupakan penerapan  dari  metode  haversine.  Pada  menu  ini  jika terdapat  penyaringan  makanan  berdasarkan  jenis  dan radius lokasi.

## Gambar 6 Halaman detail makanan
Gambar 6 merupakan menu detail dari makanan yang tersedia.  Pada  halaman  ini  berisikan  detail  makanan  dan lokasi  makanan  serta  tombol  untuk  memesan  makanan. Halaman  ini  juga  menyediakan  informasi  tambahan  yang akan disampaikan ke donatur melalui email

## Gambar 7 Halaman persebaran wilayah
Pada  gambar  7  merupakan  halaman  dari  pemetaaan hasil  algoritma k-means yaitu  pengelompokan  persentase penduduk  miskin  berdasarkan  kabupaten  dan  kota  di Indonesia.  Pengelompokan  divisualisasikan  dengan  peta. menu  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  pemerintah ataupun masyarakat untuk lebih memperhatikan masyarakat dengan kelompok persentase penduduk miskin yang tingg

## D. Hasil Pengujian
1. Pengujian Metode Haversine
Pengujian  metode  haversine  dilakukan  dengan menghitung  keakurasian  jarak  dengan  membandingkan jarak menggunakan perhitungan Google Maps Api dengan jarak  pada  aplikasi.  Data  yang  digunakan  sebanyak  150 data.  Perbandingan  hasil  perhitungan  dapat  dilihat  pada tabel IX.
TABEL IX P ERBANDINGAN H ASIL J ARAK G OOGLE M APS API DENGAN S ISTEM No Google Maps Api (km) Haversine (km) 1 0.95 0.946 2 11.28 11.3 3 124.22 124.2 4 124.18 124.2 5 99.91 99.91 6 15.91 15.9 7 440.54 0.435 8 8.98 9 9 101.61 101.6 10 20.38 20.4 11 21.30 21.3 12 10.60 10.9 13 19.90 20.2 14 13.20 13.3 15 17.30 17.4 16 1.30 1.3 17 0.95 0.946 … 0.02 0.015 299 19.98 20.1 300 19.95 20.1 Rata-rata selisih 0.331
Selanjutnya  perbandingan  pada  Tabel  IX,  dilakukan perhitungan  persentase  error  untuk  setiap  hasil  dengan persamaan 4 berikut ini :
𝑒 = |𝑎−𝑎 ∗ | 𝑎 × 100% (4)
Keterangan :
𝑎 = nilai jarak sebenernya 𝑎 ∗ = nilai jarak hasil perhitungan aplikasi e = persentase error
Berdasarkan pada persamaan 4 maka persentase error pada aplikasi  sebesar  1,07%.    Selanjutnya  menghitung persentase  keakurasian  dari  hasil  perhitungan  dengan persamaan 5 berikut ini:
𝑘𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖𝑎𝑛 = 100% − 𝑒 (5) Keterangan : e =  persentase error
Berdasarkan  persamaan  5  maka  persentase  keakurasian jarak  pada  pengujian  yang  dihasilkan  metode  haversine adalah  sebesar  98,93%  dengan  rata-rata  selisih  jarak sebesar 0,331 meter.

## 2. Pengujian Sistem
Proses pengujian sistem menggunakan GTMetrix dan LoadImpact. GTMetrix digunakan mengukur kinerja situs web  sedangkan  LoadImpact  digunakan  untuk  mengukur ketahanan aplikasi[14][15].
Pengujian pada GTMetrix dilakukan dengan memasukan  alamat  situs  pada  aplikasi  tersebut.  Berikut adalah hasil pengujian dengan GTMetrix pada gambar 8.

## Gambar 8 Hasil pengujian dengan GTMetrix
Pada  gambar  8  menunjukan  skor  untuk  aplikasi berdasarkan  performa  dan  struktur  pada  aplikasi  yang dibuat. Skor performa yang dihasilkan yaitu 95%, struktur aplikasi  yaitu  90%,  kecepatan  untuk  menampilan  seluruh halaman yaitu 1.2s.
Selanjutnya  pengujian  menggunakan  LoadImpact untuk  menguji  ketahanan  aplikasi  dapat  dilihat  pada gambar 9 berikut ini:

## Gambar 9 Pengujian dengan LoadImpact
Pada  gambar  9  menunjukan  pengujian  dengan loadimpact dimana pengujian menggunakan variable lima puluh  pengguna  dengan  batas  waktu  selama  1  menit  30 detik. Hasil pengujian menghasilkan bahwa waktu  respon rata-rata  dari  sistem  yang  telah  diuji  adalah  308ms,  dan 1156 request berhasil dibuat dengan 31 request gagal, dan tingkat request rata – rata 17 request /detik
IV. K

## ESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan diatas maka dapat disimpulkan  bahwa  pengembangan  aplikasi food  sharing dengan menggunakan metode haversine dapat memudahkan  konsumen  untuk  mencari  makanan  yang terdekat  dengan  tingkat  kekuarasian  sebesar  98,93% dengan  menggunakan  data  uji  sebanyak  300  data  dan menggunakan algoritma K-Means menghasilkan  3 cluster yaitu cluster 1 berjumlah 285 anggota, cluster 2 berjumlah 182  anggota,  dan cluster 3  berjumlah  46  anggota  dengan data sebanyak 513 kabupaten dan kota di Indonesia. Hasil dari cluster ini diharapkan dapat membantu pemerintah dan masyarakat untuk lebih membantu wilayah dengan tingkat persentase penduduk miskin yang tinggi.
D AFTAR P USTAKA
[1] M. Mathur, I. Srivastava, V. Rai, and A. P. S. Kalidass, “Aahar
- Food Donation App,” vol. 7, no. 3, pp. 1256–1260, 2021. [2]
C.  Varghese,  D.  Pathak,  and  A.  S.  Varde,  “SeVa:  A  Food
Donation  App  for  Smart  Living,” 2021  IEEE  11th  Annu.
Comput.  Commun.  Work.  Conf.  CCWC  2021 ,  pp.  408–413, 2021, doi: 10.1109/CCWC51732.2021.9375945. [3] K.  G.  Ayu  and  D.  W.  Sari,  “Developing  KSAM  (Kenyang Bersama) Application Using Extreme Programming Methodology,”  vol.  8,  no.  2,  pp.  273–279,  2021,  [Online]. Available: http://www.ijctjournal.org/volume8/issue2/ijct- v8i2p40.pdf. [4] R.  Shinta  Oktaviana,  D.  A.  Febriani,  I.  Yoshana,  and  L.  R. Payanta, “FoodX, a System to Reduce Food Waste,” 2020 3rd
Int. Conf. Comput. Informatics Eng. IC2IE 2020 , pp. 361–365, 2020, doi: 10.1109/IC2IE50715.2020.9274576.
[5] P.  Melati,  S.  Putri,  R.  Putri,  and  L.  Rusyati,  “Android  Based Application  Fawless  (Food  Assist  Wasteless)  As  Innovative Solution On Reducing Food Waste,” no. December, 2020, doi: 10.4108/eai.12-10-2019.2296470.
[6] D.  E.  Prastowo,  “Pengembangan  Aplikasi  Berbagi  Makanan (Food  Sharing)  Berbasis  Web  Untuk  Membantu  Mengurangi Makanan  Sisa,”  p.  115,  2017,  [Online].  Available: http://repository.its.ac.id/2865/.
[7]
K.  Aprilia  and  F.  Sembiring,  “Analisis  Garis  Kemiskinan Makanan Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering,” 2021. [8]
S. Ramadani, I. Ambarita, and A. M. H. Pardede, “Metode K- Means  Untuk  Pengelompokan  Masyarakat  Miskin  Dengan Menggunakan Jarak Kedekatan Manhattan City Dan Euclidean ( Studi Kasus Kota Binjai ),” Inf. Syst. Dev. , vol. 04, no. 2, pp.
15–29, 2019.
[9] Y.  Miftahuddin,  S.  Umaroh,  and  F.  R. Karim,  “Perbandingan Metode  Perhitungan  Jarak  Euclidean,  Haversine,  Dan Manhattan  Dalam  Penentuan  Posisi  Karyawan,” J.  Tekno
Insentif , vol. 14, no. 2, pp. 69–77, 2020, doi: 10.36787/jti.v14i2.270.
[10] Y. Yulianto, R. Ramadiani, and A. H. Kridalaksana, “Penerapan Formula Haversine Pada Sistem Informasi Geografis Pencarian Jarak Terdekat Lokasi Lapangan Futsal,” Inform. Mulawarman J.  Ilm.  Ilmu  Komput. ,  vol.  13,  no.  1,  p.  14,  2018,  doi: 10.30872/jim.v13i1.1027.
[11] R. H. D. Putra, H. Sujiani, and N. Safriadi, “Penerapan Metode Haversine  Formula  Pada  Sistem  Informasi  Geografis Pengukuran Luas Tanah,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 1262–1270, 2015.
[12] Athifaturrofifah, R. Goejantoro, and D. Yuniarti, “Perbandingan Pengelompokan  K-Means  dan  K-Medoids  Pada  Data  Potensi Kebakaran  Hutan/Lahan  Berdasarkan  Persebaran  Titik  Panas (Studi  Kasus :  Data  Titik  Panas  Di  Indonesia  Pada  28  April 2018),” J. EKSPONENSIAL , vol. 10, no. 2, pp. 143–152, 2019.
[13] R.  K.  Dinata,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  and  N.  Azizah, “Analisis  K-Means  Clustering  pada  Data  Sepeda  Motor,” INFORMAL  Informatics  J. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  10,  2020,  doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
[14] H.  Fryonanda  and  T.  Ahmad,  “Analisis  Website  Perguruan Tinggi  Berdasarkan  Keinginan  Search  Engine  Menggunakan Automated  Software  Testing  GTmetrix,” Anal.  Website Perguru. Tinggi Berdasarkan , vol. 4, no. 2, pp. 179–183, 2017.
[15] A.  Suprapto  and  D.  Sasongko,  “Evaluasi  Performa  Website
Berdasarkan  Pengujian  Beban  Dan  Stress  Menggunakan Loadimpact (Studi Kasus Website Iain Salatiga),” Netw.  Eng. Res. Oper. , vol. 6, no. 1, p. 31, 2021, doi: 10.21107/nero.v6i1.198.