## Penerapan Data Mining Untuk Clustering Kualitas Udara
Ahmad Rifqi 1 , Rima Tamara Aldisa 2*
1 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 ahmadrifqi1508@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Koresponding: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 13/12/2023 ; Accepted: 25/12/2023 ; Published: 26/12/2023
Abstrak− Kesehatan manusia pada saat ini merupakan kunci terhadap keberlangsungan kehidupan. Kesehatan manusia sangat diperlukan  dalam  proses  perkembangan  hidup  manusia.  Kesehatan  lingkungan  merupakan  terkait  dengan  keadaan  ataupun kondisi yang tersedia pada daerah sekitar dikawasan tempat tinggal baik lingkungan yang kecil ataupun lingkungan yang besar. Kualitas udara merupakan kondisi terhadap udara disekitar. Kualitas udara merupakan hal yang sangat penting bagi kehidupan manusia dikarenakan udaralah yang membantu manusia untuk hidup dengan bernafas. Dengan tersedianya kualitas udara yang baik, maka tentu akan menjadi faktor penting terhadap suatu daerah tersebut, bukan saja terhadap kesehatan tetapi juga terhadap dengan sektor lainnya yang berinteraksi langsung pada area terbuka. Peran pentingnya kualitas udara bagi manusia, maka perlu dilakukan perhatian yang lebih dan diberikan penanganan khusus bagi daerah yang terpapar udara buruk. Hal diatas merupakan sebuah masalah yang sangat penting untuk segera diselesaikan, jika masalah tersebut tidak segera diselesaikan akan berdampak bagi kesehatan. Proses penyelesaiaan permasalahan diperlukan sebuah cara untuk penyelesaian. Dimana proses pengukuran kualitas udara dapat dilihat berdasarkan dengan kondisi ataupun kriteria tertentu yang terjadi pada suatau daerah. Data mining merupakan  sebuah  cara  yang  dilakukan  untuk  melakukan  proses  pemecahan  masalah  dengan  melakukan  pengolahan  data. Dalam  proses  yang  dilakukan  pada  data  mining,  terdapat  berbagai  macam  cara  penyelesaian.  Salah  satu  yang  dapat dipergunakan adalah clustering. Pada clustering sendiri terdapat bebergai macam algoritma seperti DBSCAN, K-Means dan K-Medoids. Pada penelitian ini proses penyelesaian akan menggunakan ketiga algoritma tersebut K-Means, K-Medoids dan DBSCAN. Tujuan penggunaan dari ketiga algoritma tersebut sebagai proses perbandingan hasil yang didapatkan. Dalam proses yang dilakukan pada penyelesaian data mining digunakan teknik clustering dengan menggunakan 3 (tiga) algoritma yaitu K- Means, K-Medoids dan DBSCAN. Adapun hasil yang didapatkan bahwa algoritma K-Means nilai akurasi tertinggi didapatkan pada K=4 dengan nilai 0,843, untuk algoritma K-Medoids nilai tertinggi didapatkan pada K=5 dengan nilai 0,896 dan untuk algoritma DBSCAN nilai tertinggi didapatkan pada K=2 dengan nilai 0,885.
Kata Kunci: Data Mining; Klasterisasi; K-Means; K-Medoids; DBSCAN
Abstract− Human  health  at  this  time  is  the  key  to  the  continuity  of  life.  Human  health  is  very  necessary  in  the  process  of development of human life. Environmental health is related to the circumstances or conditions that exist in the surrounding area where you live, whether in a small environment or a large environment. Air quality is the condition of the surrounding air. Air quality is very important for human life because air is what helps humans to live by breathing. With the availability of good air quality, it will certainly be an important factor for an area, not only for health but also for other sectors that interact directly in open areas. The important role of air quality for humans means that more attention needs to be paid and special treatment is given to areas exposed to bad air. The above is a very important problem that must be resolved immediately, if the problem is not resolved immediately it will have an impact on health. The process of solving problems requires a way to resolve them. Where the process of measuring air quality can be seen based on certain conditions or criteria that occur in an area. Data mining is a method used to carry out the problem solving process by processing data. In the process carried out in data mining, ther e are various ways of solving it. One thing that can be used is clustering. In clustering itself there are various kinds of algorithms such as DBSCAN, K-Means and K-Medoids. In this research, the solution process will use the three algorithms K-Means, K- Medoids and DBSCAN. The purpose of using these three algorithms is to compare the results obtained. In the process carried out in completing data mining, clustering techniques are used using 3 (three) algorithms, namely K-Means, K-Medoids and DBSCAN. The results obtained were that the K-Means algorithm had the highest accuracy value obtained at K=4 with a value of 0.843, for the  K-Medoids algorithm the highest value  was obtained at  K=5  with a  value of 0.896 and for the DBSCAN algorithm the highest value was obtained at K=2 with a value of 0.885.
Keywords: Data Mining; Clustering; K-Means; K-Medoids; DBSCAN

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  manusia  pada  saat  ini  merupakan  kunci  terhadap  keberlangsungan  kehidupan.  Kesehatan  manusia sangat  diperlukan  dalam  proses  perkembangan  hidup  manusia.  Dengan  kesehatan  yang  dimiliki  maka  manusia akan terjamin terhadap keberlangsung hidup dari manusia tersebut baik untuk orang yang sudah lanjut usia ataupun juga anak bayi. Salah satu yang menjadi dari kesehatan manusia adalah kesehatan dari lingkungan[1], [2].
Kesehatan lingkungan merupakan terkait dengan keadaan ataupun kondisi yang tersedia pada daerah sekitar dikawasan  tempat  tinggal  baik  lingkungan  yang  kecil  ataupun  lingkungan  yang  besar.  Banyak  faktor  yang mempengaruhi  terhadap  kesehatan  lingkungan  seperti  manusia  itu  sendiri  ataupun  terkait  dengan  industri  yang berlangsung didaerah tersebut. Salah satu kesehatan lingkungan yang sangat penting adalah kualitas udara[3], [4].
Kualitas  udara  merupakan  kondisi  terhadap  udara  disekitar.  Kualitas  udara  merupakan  hal  yang  sangat penting  bagi  kehidupan  manusia  dikarenakan  udaralah  yang  membantu  manusia  untuk  hidup  dengan  bernafas. Udara  yang bersih tentu saja akan berguna dan bermanfaat bagi tubuh  manusia. Berlaku sebaliknya, jika udara yang kotor dihirup oleh manusia dikernakan terpapar polusi maka akan menimbulkan penyakit bagi manusia baik terhadap penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) ataupun penyakit yang fatal lainnya[5], [6].
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7145
Dengan tersedianya kualitas udara yang baik, maka tentu akan menjadi faktor penting terhadap suatu daerah tersebut,  bukan  saja  terhadap  kesehatan  tetapi  juga  terhadap  dengan  sektor  lainnya  yang  berinteraksi  langsung pada area terbuka. Kualitas udara yang baik bukan saja bermanfaat bagi manusia saja, tetapi  juga bagi makhluk hidup lainnya seperti hewan dan tumbuhan yang menjadi pendukung terhadap ekosistem dikehidupan manusia. Maka dari itu sudah sepatutnya untuk diberikan perhatian lebih ataupun penanganan lebih terhadap kualitas udara disuatu daerah agar kiranya dapat membantu dalam menjamin kesehatan manusia[7], [8].
Peran pentingnya kualitas udara bagi manusia, maka perlu dilakukan perhatian yang lebih dan diberikan penanganan khusus bagi daerah yang terpapar udara buruk. Namun permasalahan yang terjadi masih minimnya informasi  terkait  dengan  kondisi  dimana  suatu  daerah  memiliki  kualitas  udara  yang  buruk.  Dengan  tidak terdapatnya informasi tersebut maka akan sangat sulit terhadap penanganan yang akan dilakukan. Sehingga proses penyelesaian yang dilakukan tidak berdampak berarti bagi mansuia.
Hal diatas merupakan sebuah masalah yang sangat penting untuk segera diselesaikan, jika masalah tersebut tidak  segera  diselesaikan  akan  berdampak  bagi  kesehatan  terhadap  manusia  dan  juga  akan  berdampak  pada tumbuhan juga hewan. Dampak yang dihasilkan bisa sampai dengan penyakit akut yang diderita hingga memiliki dampak  cukup  fatal  dalam  keberlangsungan  hidup.  Proses  penyelesaiaan  permasalahan  diperlukan  sebuah  cara untuk penyelesaian. Dimana proses pengukuran kualitas udara dapat dilihat berdasarkan dengan kondisi ataupun kriteria tertentu yang terjadi pada suatau daerah. Dimana dalam proses pengambilan keputusan terhadap penentuan kualitas udara tersebut nantinya harus melihat terhadap kondisi yang terjadi sebenarnya dan juga memperhatikan terhadap data – data kualitas udara sebelumnya. Maka dari itu cara yang tepat untuk menyelesaikan permasalahan tersebut dengan menggunakan data mining. Data mining merupakan sebuah cara yang dilakukan untuk melakukan proses pemecahan masalah dengan melakukan pengolahan data. Pengolahan data yang dilakukan pada data mining berdasarkan  dengan  data  –  data  yang  terjadi  pada  masa  lampau  dan  tersimpan  pada  gudang  data  kemudian dilakukan pencocokan kembali dengan data dimasa sekarang untuk nantinya dilakukan proses pengolahan data dan mendapatkan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan. Informasi yang dihasilkan berdasarkan dengan penggalian informasi tersebut berbagai macam bentuk dan hasilnya sesuai dengan kebutuhan data yang diinginkan[9]–[11]. Dalam proses yang dilakukan pada data mining, terdapat berbagai macam cara penyelesaian. Salah satu yang dapat  dipergunakan adalah clustering. Clustering  merupakan proses pengelompokan dari objek baru terhadap beberapa kelompok bagian yang ditentukan. Proses pembentukan kelompok clustering berdasarkan dengan  objek  –  objek  yang  dimiliki  terhadap  data[12]–[14].  Pada  clustering  sendiri  terdapat  bebergai  macam algoritma seperti DBSCAN, K-Means dan K-Medoids.
Pada penelitian ini proses penyelesaian akan menggunakan ketiga algoritma tersebut K-Means, K-Medoids dan  DBSCAN.  Tujuan  penggunaan  dari  ketiga  algoritma  tersebut  sebagai  proses  perbandingan  hasil  yang didapatkan.  Perbandingan  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  sangat  layak  dan  dapat dipercaya serta dipergunakan untuk proses pengambilan keputusan.
Beberapa penelitian terdahulu sebagai referensi pendukung dari penelitian seperti yang dilakukan oleh Asri Samsiar  Ilmananda  dan  Habel  David  Ranglalin  pada  tahun  2023  dengan  judul  penelitian  “Klasterisasi  Negara Pengekspor  Beras  ke  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering”  dimana  hasil  penelitian  yang didapatkan bahwasannya algoritma K-Means Clustering dapat diterapkan untuk mengelompokkan negara-negara pengekspor beras ke Indonesia. Klasterisasi dilakukan dalam tiga cluster, yaitu cluster impor tingkat tinggi (C1), cluster impor tingkat sedang (C2) dan cluster impor tingkat rendah (C3)[15].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Ahzril Pria Adistya, dkk pada tahun 2023 dengan judul penelitian “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mata  Kuliah Mahasiswa”  didpatkan  hasil  bahwasannya  Dalam  penelitian  menggunakan  tiga  kategori  kelulusan  yaitu  nilai bagus, cukup , dan tidak lulus. Hasil perhitungan dataset dengan metode K-Means didapatkan hasil Accuracy 81%, hal ini menunjukkan bahwa sistem dapat mengklasifikasikan data secara benar[16]. Selain terhadap K-Means juga terdapat  penelitian  terdahulu  dari  metode  K-Medoids  seperti  yang  dilakukan  oleh  Yusvi  Diana  dan  Febri  Hadi pada  tahun  2023  dengan  judul  penelitian  “Analisa  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids  Untuk Mengoptimalkan Penjualan Barang” maka hasil yang didaptkan dari penelitian Hasil penelitian ini menggunakan algoritma K-Medoids dengan 21 data latih. Hasil akurasi pengelompokan algortima K- Medoids adalah 97%. Dari hasil  yang  didapatkan  diperoleh  data  penjualan  yang  minat  dibeli  konsumen  yaitu  :  Pantofel  Casual  Pria  dan Pantofel Mary Jane Pria[17]. Penelitian lainnya terhadap algoritma K-Medoids yaitu seperti dilakukan oleh Eka Prasetyaningrum dan Puji Susanti pada tahun 2023 dengan judul penelitian yang diangkat adalah “Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Pemetaan Hasil Produksi Buah-Buahan” dimana pada penelitian yang dilakukan didapatkan hasil Hasil yang didapatkan pada algoritma K-Means mendapatan hasil nilai DBI (Davies Bouldin  Index)  yang  lebih  kecil  dengan  nilai  0,296  sedangkan  hasil  algoritma  K-Medoids  dengan  nilai  DBI (Davies Bouldin Index) sebesar 0,507. Algoritma terbaik untuk klasterisasi hasil produksi buah-buahan yang ada di  kabupaten  Kotawaringin  Timur  adalah  algoritma  K-Means  berdasarkan  hasil  nilai  DBI  yang  diperoleh[18]. Penelitian terdahulu lainnya sebagai acuan terhadap algoritma DBSCAN seperti yang dilakukan oleh Ipa Rezky Cahyani Pata, dkk pada tahun 2023 dengan  judul  penelitian  yang dilakukan  “Segmentasi Pemetaan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma Dbscan Dengan Rfm Model Berbasis Web” dimana hasil dari penelitian yaitu Berdasarkan  pengujian  nilai  silhoutte  coefficient  yang  ditunjukkan  menunjukkan  bahwa  hasil  cluster  yang terbentuk  dapat  dikatakan  sebagai  hasil  cluster  dengan  struktur  baik  dikarenakan  nilai  silhoutte  coefficient
keseluruhan  memenuhi  berdasarkan  interval  nilai  struktur  baik  yakni  0,51  –  0,70[19].  Peneltian  terakhir  yang digunakan pada penelitian yaitu dilakukan oleh Andri Syafrianto dan Eko Riswanto ditahun 2023 dengan judul penelitian “Pengelompokkan Jumlah Kunjungan Mahasiswa ke Perpustakaan Kampus Menggunakan Algoritma DBSCAN”  dengan  hasil  penelitian  yang  didapatkan  bahwa  Berdasarkan  hasil  analisa  terhadap  75  mahasiswa dengan nilai epsilon 0,4 dan MinPts 2 maka metode DBSCAN mampu membentuk cluster sebanyak 7 dengan 5 data noise[20].
Berdasarkan dengan penelitian terdahulu diatas  maka dari  itu, pada penelitian  ini akan dilakukan proses perbandingan hasil terhadap clustering kualitas udara. Tujuan dilakukan perbandingan untuk mendapaktan hasil yang lebih  baik dipergunakan dalam proses pengambilan keputusannya. Dimana hasil berdasarkan dengan nilai terbaik dari kinerja yang dilakukan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian merupakan proses atau alur yang dilakukan pada penelitian dimulai dari proses identifikasi masalah hingga proses penarikan kesimpulan. Adapun metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  statistic,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi yang bermanfaat. Data mining didefinisikan sebagai proses penemuan pola dalam data. Berdasarkan tugasnya, data mining dikelompokkan menjadi deskripsi, estiminasi prediksi, klasifikasi, klastering, dan asosiasi. Suatu proses penambangan informasi penting dari suatu data. Informasi penting ini didapat dari suatu proses yang amat rumit seperti menggunakan artificial intelligence, teknik statistik, ilmu matematika, machine learning dan lain sebagainya[21], [22]. Jadi, berdasarkan penjelasan diatas dapat disimpulkan bahwa data mining  merupakan suatu proses penambangan data dalam  jumlah data yang sangat besar dengan  menggunakan metode statistika,  matematika, hingga  memanfaatkan teknologi artificial  intelligence terkini.  Menurut para ahli tujuan dari penambangan data ini untuk mengekstraksi serta mengidentifikasi suatu data demi informasi tertentu yang berhubungan dengan suatu database besar atau big data[23], [24].

## 2.3 Algoritma K-Means
K-Means adalah  salah satu algoritma clustering  yang sangat popular karenakesederhanaan dan kemampuannya dalam menangani data dengan skala besar. Namun demikian algoritma ini sangat sensitif terhadap centroid awal. Perbedaan centroid awal akan memberikan perbedaan hasil clustering dan apabila centroid awal yang diberikan adalah centroid yang tidak baik maka dapat dipastikan hasil clusteringnya juga tidak baik.
Dengan  metode  pengelompokan  berdasarkan  jarak,  teknik  K-means  yang  dianggap  sebagai  metode pengelompokan  klasik.  Salah  satu  fitur  utama  yang  membuat  K-means  berguna  dalam  penelitian  ini  adalah kemungkinan  menentukan terlebih dahulu  berapa  banyak cluster yang sedang dicari. Jumlah  ini  mengacu pada parameter  K.  Dari  jumlah  ini,  poin  K  dipilih  dalam  cluster  random  sebagai  pusat  cluster.  Semua  variabel
Pembuatan Laporan hasil penelitian Mula Identifikasi Ruang Lingkup Masalah Pengumpulan DataSet Mempelajari Literatur Analisa Data Penerapan Algoritma Pengujian Perbandingan Hasil Selesa
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7145
ditugaskan ke pusat cluster terdekat mereka sesuai dengan metrik jarak Euclidean. Dengan rumus jarak Eucludean Distance sebagai berikut[25]–[28]:
d(x, y) = | x − y | =   √∑ (x i −   y i ) 2 n i=1 (1)
Dimana: d = Jarak (Ecludean Distance) x = data
y = centroid

## 2.4 Algoritma K-Medoids
Algoritma K-Medoids atau Partitioning Around Medoids (PAM) adalah algoritma clustering yang mirip dengan K-Means. Perbedaan dari kedua algoritma ini yaitu algoritma K-Medoids atau PAM menggunakan objek sebagai perwakilan (medoid) sebagai pusat cluster untuk setiap cluster, sedangkan K-Means menggunakan nilai rata-rata (mean) sebagai pusat cluster. Algoritma  K-Medoids  memiliki kelebihan untuk mengatasi kelemahan pada pada algoritma  K-Means  yang  sensitive  terhadap  noise  dan  outlier,  dimana  objek  dengan  nilai  yang  besar  yang memungkinkan  menyimpang  pada  dari  distribusi  data.  Kelebihan  lainnya  yaitu  hasil  proses  clustering  tidak bergantung pada urutan masuk dataset. Langkah-langkah algoritma K-Medoids[29]–[32]:
1. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster)
2. Alokasikan setiap data (objek) ke  cluster terdekat  menggunakan persamaan ukuran jarak Euclidian Distance dengan persamaan:
dij = √(x 1i − x 1j ) 2 + (x 2i − x 2j ) 2 + ⋯ + (x ki − x kj ) 2 (2)
3. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru
4. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoi dbaru.
5. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru – total distancelama. Jika S< 0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan objek baru sebagai medoid.
6. Ulangi langkah 3 sampai 5 hingga tidak terjadi perubahan medoid, sehingga didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing.

## 2.5 Algoritma DBSCAN
DBSCAN merupakan algoritma clustering yang dapat menemukan area berdasarkan kerapatan yang tinggi untuk membentuk cluster. Cluster pada algoritma DBSCAN didefinisikan sebagai area yang mempunyai sampel yang padat  atau  kerapatan  yang  tinggi  dan  dibedakan  dari  area  kerapatan  yang  rendah  (noise).  Urutan  algoritma DBSCAN memiliki 5 langkah secara umum yaitu[33]–[36]: 1. Tentukan parameter Eps dan MinPts
2. Tetapkan titik awal (p) secara random.
3. Hitung jarak p dengan seluruh titik yang lain. Perhitungan jarak dengan rumus Euclidean Distance.
Jarak = √(𝑥 − 𝑥𝑝) 2 + (𝑦 − 𝑦𝑝) 2 (3)
4. Ambil semua titik  yang density reachable dari p  yang  memenuhi Eps dan  MinPts. Jika p  adalah core point maka cluster terpenuhi.
5. Ulangi langkai 3 sampai 6 sampai semua poin telah diproses. Jika p merupakan border point dan tidak terdapat titik  yang  memilik  hubungan  density-reachable  dengan  titik  awal  maka  selanjutnya  akan  memasuki  poin lainnya.
2.6 Pengumpulan Data
Sebelum  dilakukan  proses  penelitian  terlebih  dahulu  dilakukan  pengumpulan  data,  dimana  pada  penelitian  ini menggunakan dataset terhadap kualitas udara. Dataset penelitian dapat diakses melalui UCI Repository Machine Learning https://archive.ics.uci.edu/dataset/360/air+quality dimana dataset tersebut sudah diakui untuk digunakan oleh banyak penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hal  yang  utama  dalam  hidup  manusia  adalah  kesehatan,  dimana  jika  manusia  sehat  maka  dapat  melakukan berbagai  macam  aktifitas.  Salah  satu  pengaruh  terhadap  kesehatan  manusia  adalah  kesehatan  lingkungan. Kesehatan  lingkungan  merupakan  suatu  keadaan  sekitar  didaerah  ataupun  tempat  tinggal.  Dimana  jika  suatu tempat  memiliki  lingkungan  yang  sehat  maka  akan  terjadi  juga  kehidupan  yang  sehat.  Salah  satu  contoh lingkungan  yang sehat adalah kualitas udara. Kualitas udara  merupakan hal  yang sangat penting  bagi  manusia, dimana  udara  sangat  penting  digunakan  untuk  bernafas.  Kualitas  udara  juga  sangat  mempengaruhi  terhadap
kesehatan  manusia,  jika kualitas udara baik  maka akan  jauh dari penyakit  bagi  manusia terkhususnya penyakit pernafasan,  namun  sebaliknya  jika  kualitas  udara  buruk  maka  akan  mudah  terkena  penyakit  terhadap  saluran pernafasan.  Permasalahan  tersebut  sangatlah  penting  dan  harus  segera  dilakukan,  dimana  harus  dilakukan pengukuran  dan  mengetahui  keadaan  sekitar  terhadap  kualitas  udara.  Kualitas  udara  dapat  dilihat  berdasarkan dengan  kondisi  dan  kriteria  tertentu.  Dimana  dengan  melihat  kondisi  dari  suatu  daerah  maka  nantinya  dapat menentukan apakah kualitas udara sudah baik atau belum agar kiranya dapat dilakukan penanganan. Permasalahan tersebut  harus  segera  diselesaikan,  jika  terlalu  lama  didiamkan  akan  memiliki  dampak  yang  cukup  fatal. Penyelesaian permasalahan dapat diselesaikan dengan melakukan pengolahan data, dengan melakukan pengolahan data  maka  didapatkan  informasi  untuk  proses  pengambilan  keputusan.  Data  mining  merupakan  salah  satu  cara yang tepat dipergunakan untuk melakukan proses pengolahan data tersebut. Dimana pada data mining nantinya akan melakukan pengolahan data dan mendapatkan kembali informasi – informasi yang dapat dipergunakan untuk pengambilan  keputusan.  Pada  data  mining  terdapat  salah  satu  teknik  yang  dapat  dipergunakan  untuk menyelesaikan masalah yaitu clustering. Clustering merupakan sebuah proses untuk mengelompokan data pada kelompok  tertentu.  Pada  clustering  terdapat  berbagai  macam  algoritma  seperti  K-Means,  K-Medoids  dan DBSCAN.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses  perbandingan  dari  ketiga  algoritma  tersebut.  Tujuan dilakukan perbandingan untuk mendapatkan algoritma dengan kinerja lebih baik dan dipergunakan untuk proses pengambilan keptuusan.

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Sebelum dilakukan proses penelitian terlebih dahulu harus diketahui terhadap data yang akan digunakan nantinya. Pada penelitian ini data merupakan sebuah dataset yang diperoleh dari UCI Repositroy Machine Learning, pada data  tersebut  terdapat  13  atribut  data  dengan  jumlah  data  sebanyak  9357.  Ataupun  data  tersebut  dapat  dilihat berikut:
Tabel 1. Sampel Data No CO(GT)  PT08.S1(CO)  NMHC(GT)  C6H6(GT)  PT08.S2(NMHC)  NOx(GT) 1 2,6 1360 150 11,9 1046 166 2 2 1292 112 9,4 955 103 3 2,2 1402 88 9,0 939 131 4 2,2 1376 80 9,2 948 172 5 1,6 1272 51 6,5 836 131 6 1,2 1197 38 4,7 750 89 7 1,2 1185 31 3,6 690 62 8 1 1136 31 3,3 672 62 9 0,9 1094 24 2,3 609 45 10 0,6 1010 19 1,7 561 -200 … … … … … … … … … … … … … … 9357 2,2 1071 -200 11,9 1047 265 Lanjutan Tabel 1. Sampel Data No PT08.S3(NOx)  NO2(GT)  PT08.S4(NO2)  PT08.S5(O3) T RH AH 1 1056 113 1692 1268 13,6  48,9  0,7578 2 1174 92 1559 972 13,3  47,7  0,7255 3 1140 114 1555 1074 11,9  54,0  0,7502 4 1092 122 1584 1203 11,0  60,0  0,7867 5 1205 116 1490 1110 11,2  59,6  0,7888 6 1337 96 1393 949 11,2  59,2  0,7848 7 1462 77 1333 733 11,3  56,8  0,7603 8 1453 76 1333 730 10,7  60,0  0,7702 9 1579 60 1276 620 10,7  59,7  0,7648 10 1705 -200 1235 501 10,3  60,2  0,7517 … … … … … … … … … … … … … … … … 9357 654 168 1129 816 28,5  13,1  0,5028

## 3.2 Pengujian Algoritma K-Means
Setelah dilakukan proses pengumpulan data, maka selanjutnya proses yang dilakukan adalah proses pengujian atau pengolahan  data.  Proses  pengujian  pertama  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Proses  yang dilakukan terhadap algoritma K-Means dengan menggunakan tools pengujian rapid miner. Proses pengujian pada
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7145
rapid K-Means dengan membentuk terhadap beberapa cluster K=2, K=3, K=4 dan K=5. Dan hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Hasil Pengujian Algoritma K-Means No  Jumlah Klaster  Nilai Akurasi 1 K=2 0,778 2 K=3 0,676 3 K=4 0,843 4 K=5 0,654
Gambar 2 merupakan hasil pengujian K-Means dalam bentuk grafik.
Gambar 2. Hasil Pengujian K-Means

## 3.3 Pengujian Algoritma K-Medoids
Setelah dilakukan pengujian terhadap algoritma K-Means, maka selanjutnya proses pengujian dilakukan dengan menggunakan K-Medoids dengan terdapat beberapa cluster K=2, K=3, K=4 dan K=5. Dan hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Pengujian Algoritma K- Medoids No  Jumlah Klaster  Nilai Akurasi 1 K=2 0,852 2 K=3 0,778 3 K=4 0,653 4 K=5 0,896
Gambar 3 merupakan hasil pengujian K-Medoids dalam bentuk grafik.

## 3.4 Pengujian Algoritma DBSCAN
Pengujian  terakhir  yang  dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  algoritma  DBSCAN.  Pada  proses  pengujian dengan algoritma DBSCAN juga terdapat beberapa cluster yang terbentuk K=2, K=3, K=4 dan K=5. Dan hasil pengujian dapat dilihat pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Hasil Pengujian Algoritma DBSCAN No  Jumlah Klaster  Nilai Akurasi 1 K=2 0,885 2 K=3 0,786 3 K=4 0,564 4 K=5 0,781
Gambar 4 merupakan hasil pengujian DBScan dalam bentuk grafik.
Gambar 4. Hasil Pengujian DBSCAN

## 3.5 Pembahasan
Pembahasan  merupakan  proses  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  dari  pengujian,  dimana  setelah  selesai proses pengujian dengan algoritma K-Means, K-Medoids dan DBSCAN. Dalam memudahkan membaca terhadap hasil pengujian dapat dilihat pada tabel berikut

## Tabel 5. Hasil Pengujian
No  Jumlah Cluster  Algoritma K-Means  Algoritma K-Medoids  Algoritma DBSCAN 1 K=2 0,778 0,852 0,885 2 K=3 0,676 0,778 0,786 3 K=4 0,843 0,653 0,564 4 K=5 0,654 0,896 0,781
Gambar 5 merupakan hasil perbandingan dari 3 metode yang digunakan.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7145
Dari gambar 4. Dapat dilihat bahwasannya  hasil  dari pengujian  bahwasannya untuk algoritma  K-Means nilai  akurasi  tertinggi  didapatkan  pada  K=4  dengan  nilai  0,843,  untuk  algoritma  K-Medoids  nilai  tertinggi didapatkan  pada  K=5  dengan  nilai  0,896  dan  untuk  algoritma  DBSCAN  nilai  tertinggi  didapatkan  pada  K=2 dengan nilai 0,885

## 4. KESIMPULAN
Tahapan terakhir setelah dilakukan proses penelitian yaitu pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan dapat disusun dalam bentuk kesimpulan adapun hasil – hasil yang didapatkan pada penelitian bahwasannya peran data mining  sudah  sangat  baik  untuk  membantu  penyelesaian  permasalahan  terhadap  kualitas  udara,  dimana  data mining dapat membantu melakukan proses pengolahan data dan mendapatkan informasi baru untuk pengambilan keputusan.  Dalam  proses  yang  dilakukan  pada  penyelesaian  data  mining  digunakan  teknik  clustering  dengan menggunakan 3 (tiga) algoritma yaitu K-Means, K-Medoids dan DBSCAN. Adapun hasil yang didapatkan bahwa algoritma K-Means nilai akurasi tertinggi didapatkan pada K=4 dengan nilai 0,843, untuk algoritma K-Medoids nilai tertinggi didapatkan pada K=5 dengan nilai 0,896 dan untuk algoritma DBSCAN nilai tertinggi didapatkan pada K=2 dengan nilai 0,885.

## REFERENCES
[1] A.  A.  H.  Kirono,  I.  Asror,  and  Y.  F.  A.  Wibowo,  “Klasifikasi  Tingkat  Kualitas  Udara  Dki  Jakarta  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” e-Proceeding Eng. , vol. 9, no. 3, p. 1962, 2022.
[2] I. I. Ridho and G. Mahalisa, “Analisis Klasifikasi Dataset Indeks Standar Pencemaran Udara (Ispu) Di Masa Pandemi Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  (Svm),” Technol.    J.  Ilm. ,  vol.  14,  no.  1,  p.  38,  2023,  doi: 10.31602/tji.v14i1.8005.
[3] S. S. A. Umri et al. , “Analysis and Comparison of Classification Algorithm in Air,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 4, no. 2, pp. 98–104, 2021, doi: 10.33387/jiko.
[4] A.  Nugroho,  I.  Asror,  and  Y.  F.  A.  Wibowo,  “Klasifikasi  Tingkat  Kualitas  Udara  DKI  Jakarta  Berdasarkan  Open Government Data Menggunakan Algoritma Random Forest,” eProceedings Eng. , vol. 10, No. 2, no. 2, pp. 1824–1834, 2023,
[Online]. Available:
https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/20030%0Ahttps://openlibrary publications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/20030/19395.
[5] M. Astriyani, I. N. Laela, D. P. Lestari, L. Anggraeni, and T. Astuti, “Analisis Klasifikasi Data Kualitas Udara Dki Jakarta Menggunakan  Algoritma  C.45,” JuSiTik    J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf.  Komun. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  36–41,  2023,  doi: 10.32524/jusitik.v6i1.790.
[6] A. Khumaidi, R. Raafi, I. Permana Solihin, and J. Rs Fatmawati, “Pengujian Algoritma Long Short Term Memory untuk Prediksi Kualitas Udara dan Suhu Kota Bandung,” J. Telemat. , vol. 15, no. 1, pp. 13–18, 2020.
[7] S. Syihabuddin Azmil Umri, “Analisis Dan Komparasi Algoritma Klasifikasi Dalam Indeks Pencemaran Udara Di Dki Jakarta,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 4, no. 2, pp. 98–104, 2021, doi: 10.33387/jiko.v4i2.2871.
[8] A. D. Wiranata, S. Soleman, I. Irwansyah, I. K. Sudaryana, and R. Rizal, “Klasifikasi Data Mining Untuk Menentukan Kualitas Udara  Di Provinsi Dki Jakarta Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbors (K-Nn),” Infotech J. Technol. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 95–100, 2023, doi: 10.37365/jti.v9i1.164.
[9] C. Nas, “Data Mining Prediksi Minat Calon Mahasiswa Memilih Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Manaj. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 131–145, 2021, doi: 10.34010/jamika.v11i2.5506.
[10]  Y. A. Suwitono and F. J. Kaunang, “Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Daun Dengan Metode Data Mining SEMMA Menggunakan Keras,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 109–121, 2022, doi: 10.31603/komtika.v6i2.8054.
[11]  N. R. S. Purba and F. Riandari, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Analisis Keranjang Belanja Pada Transaksi Penjualan Pada PT Madu Kembang Joyo,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 69–74, 2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i1.2745.
[12]  P. Apriyani, A. R. Dikananda, and I. Ali, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Klasterisasi Kasus Stunting Balita Desa Tegalwangi,” Hello World J. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 20–33, 2023, doi: 10.56211/helloworld.v2i1.230.
[13]  A. Wibowo and R. Sasongko, “PENERAPAN DATA MINING PADA SUKU BUNGA INVESTASI DEPOSITO DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN PROFITABILITAS (Application of Data Mining on Deposit Investment Rate in Indonesia Using K-Means Clustering Method for Profitab,” Ascarya , vol. 2, no. 1, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.53754/iscs.v2i1.369.
[14]  Dewi Eka Putri and Eka Praja Wiyata Mandala, “Hybrid Data Mining berdasarkan Klasterisasi Produk untuk Klasifikasi Penjualan,” J. KomtekInfo , vol. 9, pp. 68–73, 2022, doi: 10.35134/komtekinfo.v9i2.279.
[15]  A. S. Ilmananda and H. D. Ranglalin, “Klasterisasi Negara Pengekspor Beras ke Indonesia Menggunakan Algoritma K- Means  Clustering,” J.  SISFOTENIKA , vol.  13,  no.  2,  pp.  139–150,  2023,  [Online]. Available: http://sisfotenika.stmikpontianak.ac.id/index.php/ST.
[16]  A. P. Adistya, N. Lutfiyani, P. Tara, Rifaldi, R. Adriyan, and P. Rosyani, “Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Memprediksi Kelulusan Mata Kuliah Mahasiswa,” OKTAL  J. Ilmu Komput. dan Sci. , vol. 2, no. 8, pp. 2301–2306, 2023.
[17]  Y.  Diana  and  F.  Hadi,  “Analisa  Penjualan  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids  Untuk  Mengoptimalkan  Penjualan Barang,” J. Inf. Syst. Informatics Eng. Vol. , vol. 7, no. 1, pp. 97–103, 2023.
[18]  E. Prasetyaningrum and P. Susanti, “Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Pemetaan Hasil Produksi Buah-Buahan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 4, pp. 1775–1783, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6477.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7145
[19]  I. R. C. Pata, Statiswaty, and N. Ransi, “SEGMENTASI PEMETAAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA DBSCAN DENGAN RFM MODEL BERBASIS WEB,” ANIMATOR , vol. 1, no. 2, pp. 63–71, 2023, [Online].
Available:
http://animator.uho.ac.id/index.php/journal/article/view/25%0Ahttp://animator.uho.ac.id/index.php/journal/article/dow nload/25/16.
[20]  A.  Syafrianto  and  E.  Riswanto,  “Pengelompokkan  Jumlah  Kunjungan  Mahasiswa  ke  Perpustakaan  Kampus Menggunakan  Algoritma  DBSCAN,” G-Tech  J.  Teknol.  Terap. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  75–81,  2023,  doi: 10.33379/gtech.v7i1.1925.
[21]  S.  Widaningsih  and  S.  Yusuf,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Memprediksi  Siswa  Berprestasi  dengan  Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 3, pp. 2598–2611, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i3.859.
[22]  R. R. Andarista and A. Jananto, “Penerapan Data Mining Algoritma C4 . 5 Untuk Klasifikasi Hasil Pengujian Kendaraan Bermotor,” vol. 16, no. 2, pp. 29–43.
[23]  M. A.  Wiratama and W. M. Pradnya, “Optimasi Algoritma Data Mining Menggunakan Backward  Elimination  untuk Klasifikasi  Penyakit  Diabetes,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  1,  2022,  doi: 10.23887/janapati.v11i1.45282.
[24]  I. Maryani, O. Revianti, H. M. Nur, and S. Sunanto, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Di Toko GOC Kosmetik Dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori,” Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  92–98,  2022,  doi: 10.31294/ijse.v8i1.13017.
[25]  N. N. Hasanah and A. S. Purnomo, “Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokan Buku Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus : Perpustakaan Politeknik LPP Yogyakarta),” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 2, pp. 300–311, 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i2.499.
[26]  V.  Ramadhan  and  A.  Voutama,  “Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Pada  Penyakit  ISPA  di  Puskesmas Kabupaten Karawang,” J. Pendidik. dan Konseling , vol. 4, pp. 462–473, 2022.
[27]  Reza  Gustrianda  and  D.  I.  Mulyana,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pemilihan  Produk  Unggulan  dengan  Metode Algoritma  K-Means  Dan  K-Medoids,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  27–34,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[28]  N. L. P. P. Dewi, I. N. Purnama, and N. W. Utami, “Penerapan Data Mining Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: STMIK Primakara),” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia , vol. 16, no. 2, p. 105, 2022, doi: 10.32815/jitika.v16i2.761.
[29]  Luth Fimawahib,  Imam Rangga Bakti, and  Asep Supriyanto, “Algoritma  K-Medoids untuk Pengelompokan Produksi Padi dan Beras sebagai Upaya Optimalisasi Ketahanan Pangan di Provinsi Riau,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 13–24, 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.877.
[30]  N.  Arminarahmah,  A. G.  Daengs, J. Tata Hardinata, and  I.  Kalimantan Muhammad Arsyad  Al Banjari, “Klusterisasi Impor Beras Di Indonesia Menurut Negara Asal Utama Menggunakan Algoritma K-Medoids,” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 793–801, 2023, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik.
[31]  R. N. H. Hutasuhut, H. Okprana, and B. E. Damanik, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Penerima Program Bidikmisi Menggunakan Algoritma  K-Medoids,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 11, pp. 667–672, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i11.1516.
[32]  T. Ramayanti, E. Haerani, J. Jasril, and L. Oktavia, “Penerapan Algoritma K-Medoids Pada Clustering Penerima Bantuan Pangan  Non  Tunai  (BPNT),” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1287–1296,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i3.6475.
[33]  R.  Anggara  and  A.  Rahman,  “Implementasi  Algoritma  DBSCAN  Dalam  Mengelompokan  Data  Pasien  Terdiagnosa Penyakit Ginjal Kronis(PGK),” J. Algoritm. , vol. 3, no. 1, pp. 114–123, 2022, doi: 10.35957/algoritme.v3i1.3593.
[34]  D. P. Indini, S. R. Siburian, Nurhasanah, and D. P. Utomo, “Implementasi Algoritma DBSCAN untuk Clustering Seleksi Penentuan Mahasiswa yang Berhak Menerima Beasiswa Yayasan,” in Prosiding Seminar Nasional Sosial, Humaniora, dan Teknologi , 2022, pp. 325–331.
[35]  I. W. Septiani, A. C. Fauzan, and M. M. Huda, “Implementasi Algoritma K-Medoids Dengan Evaluasi Davies-Bouldin- Index Untuk Klasterisasi Harapan Hidup Pasca Operasi Pada Pasien Penderita Kanker Paru-Paru,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 4, p. 556, 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4055.
[36]  N. A. Putri, T. W. Utami, and R. Wasono, “Spatial Temporal Density-Based Spatial Clustering Applications With Noise ( ST-DBSCAN ) Untuk Pengelompokan Titik Kebakaran Hutan dan Lahan di Provinsi Riau Pada Tahun 2021,” pp. 436– 445, 2021.