Analisis Metode Cluster ing Pada Wilayah Berdasarkan Jenis

## Pencemaran Lingkungan Hidup
Fira Fania 1 , Mustika Azzahra 2 , Agus Perdana Windarto 3
Program studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa firafania23@gmail.com 1 , mustikaazzahra37@gmail.com 2 , agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id 3

## Abstract
This  study  uses  a  grouping  model  in  determining  areas  based  on  the  type  of environmental  pollution.  This  study  is  a  special  reference  from  the  government  in improving  environmental  sustainability.  The  data  from  this  study  was  taken  from  the website  of  the  government  statistical  data  provider,  BPS  (Statistics  Indonesia) www.bps.go.id.  This  research  uses  the  K-Mens  method  and  releases  it  with  RapidMiner software to create 2 clusters, high and low level clusters and see what the contents of the cluster  are.  From  the  research  results  obtained  by  high  cluster  centroid  data  that  is ((1527), (810.4), (5865), (6655.3), (323), (315.1)) low  cluster namely ((139.25) , (122.5), (508,833),  (919,222),  (64,417),  (94,444)).  With  this  analysis,  it  is  expected  to  be able  to load and information for the government to pay more attention to regions whose income is still below average.
Keywords: Datamining, Clustering, K-Means, RapidMiner

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  model  pengelompokan  dalam  menetukan  wilayah berdasarkan    jenis  pencemaran  lingkungan.  Penelitian  ini  menjadi  referensi  khususnya bagian  pemerintah  dalam    meningkatkan  kelestarian  lingkungan.Data  dari  penelitian  ini diambil  dari  sebuah  website  penyedia  data  statistic  pemerintah  yaitu  BPS(Badan  Pusat Statistik)  www.bps.go.id.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  K-Mens  dan  diuji  dengan software  RapidMiner  untuk  membuat  2  kluster  yaitu:  kluster  tingkat  tinggi  (C1)  dan rendah (C2) dan melihat apa saja isi dari kluster  tersebut. Dari hasil penelitian diperoleh centroid data kluster tinggi yaitu ((1527), (810,4), (5865), (6655,3), (323), (315,1)) kluster rendah  yaitu  ((139,25),  (122,5),  (508,833),  (919,222),  (64,417),  (94,444)).  Dengan analisis  ini  diharapkan  menjadi  masukkan  dan  informasi  bagi  pemerintah  untuk  lebih memperhatikan daerah-daerah yang pendapatannya masih di bawah rata-rata.
Kata Kunci: Datamining, Klustering, K-Means, RapidMiner

## 1. Pendahuluan
Air  merupakan  salah  satu  yang  utama  bagi  proses  kehidupan  di  bumi,  sehingga tidak  ada  kehidupan  seandainya  di  bumi  tidak  ada  air.  Namun  demikian,  air  dapat menjadi malapetaka bilamana tidak tersedia dalam kondisi yang benar, baik kualitas maupun  kuantitasnya.  Air  yang  relative  bersih  sangat  didambakan  oleh  manusia, baik  untuk  keperluan  hidup  sehari-hari,  untuk  keperluan  industri,  untuk  kebersihan sanitasi kota, maupun untuk keperluan pertanian dan lain sebagainya [1].
Pencemaran  air  yang  terus  meningkat  telah  menurunkan  kualitas  air  di  setiap wilayah.Pencemaran  air  disebabkan  oleh  jumlah  manusia  dan  kegiatan  manusia  yang beragam.  Pencemaran  yang  mengakibatkan  penurunan  kualitas  air  dapat  berasal  dari limbah  industri,limbah  usaha  peternakan,perhotelan,rumah  sakit,limbah  pertanian,limbah perkebunan,domestik  dan  limba  tersebar.Tingkat  pemahaman  masyarakat  terhadap lingkungan  hidup  merupakan  salah  satu  hal  utama  yang  penting  bagi  berjalannya  proses
kegiatan. Upaya perbaikan pencemaran lingkungan hidup dapat dilakukan melalui dengan berbagai macam cara yaitu melakukan penyuluhan kepada masyarakat tentang pentingnya pelestarian lingkungan dan pencegahan serta penanggulan pencemaran lingkungan hidup. Secara  fisik  air  layak  dikonsumsi  jika  tidak  berbau,  berasa,  maupun  tidak  berwarna.  Di samping  itu  air  tidak  boleh  mengandung  racun  maupun  zatzat  kimia  berbahaya  (syarat kimia),  dan  tidak  mengandung  bakteri,  protozoa  ataupun  kumankuman  penyakit.  Oleh karena  itu  kebersihan  dan  terbebasnya  air  dari  polutan  menjadi  hal  yang  sangat penting. Pencemaran  air  berdampak  luas,  misalnya  dapat  meracuni  sumber  air  minum, meracuni makanan hewan, ketidakseimbangan ekosistem sungai dan danau, pengrusakan hutan akibat hujan asam, dan sebagainya.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Datamining
Data mining adalah analisa terhadap data untuk menemukan hubungan yang jelas serta menyimpulkan yang belum diketahui sebelumnya dengan cara terkini dipahami dan berguna bagi pemilik data tersebut. Secara sederhana data mining bisa dikatakan sebagai  proses  penyaring  atau“menambang”  pengetahuan  dari  sejumlah  data  yang besar.  Istilah  lain  untuk  data  mining  adalah  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Walaupun data mining sendiri adalah bagian dari tahapan proses KDD  [2].
Berikut  adalah  flowchat  dari  K-means  yang  merupakan  bagian  dari  datamining klastering seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 1 . Flowchat K-Means
Berdasarkan pada gambar 1, proses k-means secara garis besar adalah:

## a) Tahap pengumpulan data
Sumber  data  penelitian  diperoleh  dari  data  yang  dikumpulkan  berdasarkan dokumen-dokumen  yang  dihasilkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  melalui situs https://www.bps.go.id.

## b) Tahap pengolahan data
Data  diolah  menggunakan  2 cluster antara  lain: cluster daerah  pencemaran  air tinggi (C1) dan cluster daerah pencemaran air rendah (C2)sehingga pada tahapan ini
sudah diperoleh perhitungan nilai yang akan diproses pada tahap selanjutnya. Proses pengolahan menggunakan bantuan aplikasi RapidMiner.
c) Tahap Cluster ing cluster ing  merupakan  metode  pengelompokan  data  yang  dimulai  dengan mengelompokkan  dua  atau  lebih  yang  memiliki  kesamaan  paling  dekat.  Kemudian proses  diteruskan  ke  objek  lain  yang  memiliki  kedekatan  kedua.  Demikian seterusnya  sehingga cluster membentuk  semacam  pohon  dimana  ada hierarki (tingkatan)  yang  jelas  antar  objek,  dari  yang  paling  mirip  sampai  yang  paling  ti dak mirip [3][4].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  melakukan cluster ing,  data  yang  diperoleh  akan  dihitung  nilai  rata-rata terlebih  dahulu  agar  lebih  mudah  dalam  pengolahannya  seperti  yang  dapat  dilihat pada table 1.
Tabel 1 . jumlah desa/kelurahan yang memiliki pencemaran air di Indonesia
Provinsi 2017 2018 Aceh 350 729 Sumatera Utara 449 1205 Sumatera Barat 144 319 Riau 318 454 Jambi 384 614 Sumatera Selatan 279 673 Bengkulu 189 286 Lampung 222 572 Kep.Bangka Belitung 152 159 Kep.Riau 28 55 DKI Jakarta 54 126 Jawa Barat 1131 1890 Jawa Tengah 932 1900 Di Yogyakarta 44 99 Jawa Timur 759 1643 Banten 251 513 Bali 82 130 Nusa Tenggara Barat 122 282 Nusa Tenggara Timur 53 122 Kalimantan Barat 717 915 Kalimantan Tengah 523 782 Kalimantan Selatan 445 714 Kalimantan Timur 249 318 Kalimantan Utara 59 139 Sulawesi Utara 140 327 Sulawesi Tengah 125 303 Sulawesi Selatan 176 400 Sulawesi Tenggara 73 227 Gorontalo 72 111 Sulawesi Barat 22 115 Maluku 57 105 Maluku Utara 46 216 Papua Barat 31 155 Papua 108 249 Sumber: BPS Indonesia 3.1. Centroid Data
Di dalam metode K-Means adapun penentuan cluster yang diinginkan. Penentuan cluster dibagi menjadi 2 titik yakni: tingkat tinggi (C1), tingkat rendah(C2). (C1) di
dapat  dari  nilai  maksimal  suatu  kriteria  dan  (C2)  di  dapat  dari  hasil  nilai  terendah dari suatu kriteria.Nilai kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 2. Centoid Awal Centroid A= Tahun 2018 B= Tahun 2019 C1 1131 1900 C2 22 55 3.2. Clustering Data
Setelah  didapat  2  titik centroid dari  data  yang  ada  selanjutnya  akan  melakuka proses  iterasi  1  menggunakan  2 centroid data  sebelumnya  yang  sudah  ditentukan. Cluster  tingkat  tinggi  (C1)  yaitu provinsi Jawa. Clushter  tingkat  sedang(C2)  ada 18 provinsi  dan  Cluster  tingkat  rendah  ada  13  provinsi.  Hasil  dari  proses  iterasi  1  bisa dilihat pada tabel 3 dan tabel 4 berikut ini:
Tabel 3. Perhitungan jarak pusat cluster Provinsi 2017  2018    C1 C2 Jarak Terpendek Aceh 350 729    1407,551775  749,5732119 749,5732119 Sumatera Utara 449  1205    973,7294285  1226,714718 973,7294285 Sumatera Barat 144 319    1863,794517  290,8264087 290,8264087 Riau 318 454    1658,880647  496,8068035 496,8068035 Jambi 384 614    1487,213838  665,9767263 665,9767263 Sumatera Selatan 279 673    1493,798179  669,3078514 669,3078514 Bengkulu 189 286    1868,785702  285,0438563 285,0438563 Lampung 222 572    1609,305751  554,3365404 554,3365404 Kep.Bangka Belitung 152 159    1997,378782  166,4812302 166,4812302 Kep.Riau 28 55    2149,566003 6 6 DKI Jakarta 54 126    2075,332503  77,87810989 77,87810989 Jawa Barat 1131  1890 10  2144,086286 10 Jawa Tengah 932  1900 199 2057,21292 199 DI Yogyakarta 44 99    2103,608804 49,1934955 49,1934955 Jawa Timur 759  1643    452,1426766  1750,689293 452,1426766 Banten 251 513    1642,610422  512,0595668 512,0595668 Bali 82 130    2057,498724  96,04686356 96,04686356 Nusa Tenggara Barat 122 282    1906,831141  248,0503981 248,0503981 Nusa Tenggara Timur 53 122    2079,271026 73,8241153 73,8241153 Kalimantan Barat 717 915    1068,466658  1105,723745 1068,466658 Kalimantan Tengah 523 782    1272,630347  882,9099614 882,9099614 Kalimantan Selatan 445 714    1370,106565  783,0772631 783,0772631 Kalimantan Timur 249 318    1811,255918  347,4161769 347,4161769 Kalimantan Utara 59 139    2061,626785  91,78779875 91,78779875 Sulawesi Utara 140 327    1859,142275 296,492833 296,492833 Sulawesi Tengah 125 303    1887,444039  268,5386378 268,5386378 Sulawesi Selatan 176 400    1778,208368  377,8107992 377,8107992 Sulawesi Tenggara 73 227    1979,467858  179,4017837 179,4017837 Gorontalo 72 111 2078,94252  75,07329752 75,07329752 Sulawesi Barat 22 115    2101,453307 60 60 Maluku 57 105    2091,769825  61,03277808 61,03277808 Maluku Utara 46 216    2003,267581  162,7789913 162,7789913 Papua Barat 31 155    2062,771194  100,4041832 100,4041832 Papua 108 249    1942,248697  212,2074457 212,2074457
Berdasarkan  hasil  perhitungan  jarak  pusat cluster pada  tabel  3,  dapat  diambil pengelompokan untuk 1 iterasi seperti yang ditunjukan pada tabel berikut:
Tabel 4. Pengelompokan Iterasi 1
Provinsi C1  C2 Aceh 1 Sumatera Utara 1 Sumatera Barat 1 Riau 1 Jambi 1 Sumatera Selatan 1 Bengkulu 1 Lampung 1 Kep.Bangka Belitung 1 Kep.Riau 1 DKI Jakarta 1 Jawa Barat 1 Jawa Tengah 1 Di Yogyakarta 1 Jawa Timur 1 Banten 1 Bali 1 Nusa Tenggara Barat 1 Nusa Tenggara Timur 1 Kalimantan Barat 1 Kalimantan Tengah 1 Kalimantan Selatan 1 Kalimantan Timur 1 Kalimantan Utara 1 Sulawesi Utara 1 Sulawesi Tengah 1 Sulawesi Selatan 1 Sulawesi Tenggara 1 Gorontalo 1 Sulawesi Barat 1 Maluku 1 Maluku Utara 1 Papua Barat 1 Papua 1
Proses  terus  melakukan  iterasi  sampai  hasil  dari  iterasi  tersebut  sama  dengan hasil  iterasi  sebelumnya.  Pada  kasus  ini  proses  iterasi  berhenti  pada  iterasii  ke  2. Pada  iterasi  ke  -2  dilakukan  proses  pencarian centroid data  yang  dapat  dilihat  pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Centoid Akhir Centroid A B C1 797,6 1510,6 C2 165,4483  320,4828
Berikut  adalah  hasil  dari  proses  iterasi  terakhir  pada  perhitungan  jarak  pusat cluster yang dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 6. Perhitungan jarak pusat cluster iterasi ke-2
Provinsi 2017  2018    C1 C2 Jarak Terpendek Aceh 350 729 900,6910 448,2696 448,2696 Sumatera Utara 449  1205 463,5874 928,8554 463,5874 Sumatera Barat 144 319    1359,0819 21,4995 21,4995 Riau 318 454    1160,3533 202,7286 202,7286 Jambi 384 614 987,3989 365,9470 365,9470
Provinsi 2017  2018    C1 C2 Jarak Terpendek Sumatera Selatan 279 673 985,1496 370,3544 370,3544 Bengkulu 189 286    1367,4937 41,7582 41,7582 Lampung 222 572    1101,0383 257,7965 257,7965 Kep.Bangka Belitung 152 159    1497,8725 162,0418 162,0418 Kep.Riau 28 55    1646,5283 298,9534 298,9534 DKI Jakarta 54 126    1571,6419 224,1523 224,1523 Jawa Barat 1131  1890 505,0742  1842,7356 505,0742 Jawa Tengah 932  1900 411,9414  1755,6982 411,9414 Di Yogyakarta 44 99    1600,1648 252,5951 252,5951 Jawa Timur 759  1643 137,9120  1449,6053 137,9120 Banten 251 513    1137,5312 210,6703 210,6703 Bali 82 130    1555,0369 207,9598 207,9598 Nusa Tenggara Barat 122 282    1402,1032 58,0403 58,0403 Nusa Tenggara Timur 53 122    1575,6393 228,1228 228,1228 Kalimantan Barat 717 915 601,0289 810,9624 601,0289 Kalimantan Tengah 523 782 778,6290 583,8162 583,8162 Kalimantan Selatan 445 714 871,1477 482,7059 482,7059 Kalimantan Timur 249 318    1312,7287 83,5886 83,5886 Kalimantan Utara 59 139    1557,8243 210,3978 210,3978 Sulawesi Utara 140 327    1354,0113 26,2695 26,2695 Sulawesi Tengah 125 303    1382,2766 44,0648 44,0648 Sulawesi Selatan 176 400    1272,7211 80,2143 80,2143 Sulawesi Tenggara 73 227    1473,9994 131,4751 131,4751 Gorontalo 72 111    1576,5074 229,3809 229,3809 Sulawesi Barat 22 115    1596,6386 250,6004 250,6004 Maluku 57 105    1588,7730 241,2340 241,2340 Maluku Utara 46 216    1496,9608 158,6964 158,6964 Papua Barat 31 155    1557,3461 213,2156 213,2156 Papua 108 249    1437,7701 91,7065 91,7065
Berdasarkan  hasil  perhitungan  jarak  pusat cluster pada  iterasi  ke-2  sama  dengan pengelompokan pada iterasi ke -1 yang ditunjukan pada tabel berikut:
Tabel 7. Pengelompokan Iterasi 2 Provinsi C1  C2 Aceh 1 Sumatera Utara 1 Sumatera Barat 1 Riau 1 Jambi 1 Sumatera Selatan 1 Bengkulu 1 Lampung 1 Kep.Bangka Belitung 1 Kep.Riau 1 DKI Jakarta 1 Jawa Barat 1 Jawa Tengah 1 Di Yogyakarta 1 Jawa Timur 1 Banten 1 Bali 1 Nusa Tenggara Barat 1 Nusa Tenggara Timur 1 Kalimantan Barat 1
Provinsi C1  C2 Kalimantan Tengah 1 Kalimantan Selatan 1 Kalimantan Timur 1 Kalimantan Utara 1 Sulawesi Utara 1 Sulawesi Tengah 1 Sulawesi Selatan 1 Sulawesi Tenggara 1 Gorontalo 1 Sulawesi Barat 1 Maluku 1 Maluku Utara 1 Papua Barat 1 Papua 1
Hasil  perhitungan  menggunakan  2 centroid data  pada  iterasi  ke  -2  ternyata  sama dengan  hasil  perhitungan  pada  iterasi  ke  -1  dan  hal  ini  menandakan  bahwa  proses telah selesai. Dari proses tersebut didapat dari 34 provinsi bahwa terdapat 2 provinsi yang  tergolong dalam populasi  tingkat pencemaran  air  tinggi  yaitu :  Aceh,  Sumatera Utara,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur.lalu  ada  13  provinsi  yang tergolong  dalam  populasi  tingkat  pencemaran  air  yg  rendah  sedang  dan  16  provinsi lainnya tergolong pada populasi rendah.

## 4. Kesimpulan
Dalam  menentukan  tingkat  populasi  desa/kelurahan  yang  memiliki  pencemaran air  berdasarkan  provinsi  dapat  menggunakan  clushtering  dalam  penghitungannya. Data  tersebut  diolah  dengan  bantuan software Microsoft Excel dalam  proses perhitungannya.  ditetapkan  2 cluster yaitu  clushter  tingkat  tinggi  dan  rendah. Centroid untuk  tingkat  tinggi  antara  lain:  (1527),  (810,4),  (5865),  (6655,3),  (323), (315,1129,2308)  dan centroid data  tingkat  rendah  yaitu  (139,5313),  (121,4375),
(486,5938),  (818,9375),  (64,0625),  (98,1562).  Sehingga  dapat  diperoleh  hasil  dari nilai centroid tersebut  bahwa  terdapat  2  provinsi  yang  tergolong  dalam  tingkat pencemaran  air  tinggi  tinggi  yaitu  Aceh,  Sumatera  Utara,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah dan  Jawa  Timur.  Sementara  16  provinsi  lainnya  tergolong  pada  populasi  rendah. Hasil  dari  penelitian  ini  bisa  jadi  masukan  kepada  para  pemerintah  bahwa  tingkat pencemaran  air  di  indonesia  masih  sangat  tinggi  sekali  melalui  proses klastering yang telah dilakukan.

## Daftar Pustaka
[1] D.  D.  A.  N.  Penanggulangannya  and  L.  Warlina,  “Pencemaran  Air :,”  pp.  1–26, 2004.
[2] Cooper,  “No 主 観 的健康感を中心とした在宅高 齢 者における 健康 関 連指標 に 関 する共分散構造分析 Title,” pp. 5–10, 2019.
[3] A.  Bastian et  al. , “Penerapan Algoritma,” Jsi.Cs.Ui.Ac.Id ,  vol.  14,  no.  1, pp.  26– 32, 2009.
[4] D. N. Batubara, A. P. Windarto, D. Hartama, and H. Satria, “Analisis Metode K- MEANS Pada Pengelompokan Keberadaan Area Resapan Air Menurut Provinsi,” no. x, pp. 345–349, 2019.