## Analisis K-Means Cluster untuk Identifikasi Kawasan Pengelolaan Sampah di Kabupaten Tapin Provinsi Kalimantan Selatan
K-Means Cluster Analysis for Identifying Waste Management Zone at Tapin District South Kalimantan Province
Riry Magriaty 1* , Kukuh Murtilaksono 2 , & Syaiful Anwar 2
1 Badan Perencanaan Pembangunan Penelitian dan Pengembangan Kabupaten Tapin, Kalimantan Selatan, Indonesia * ; 2 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Institut Pertanian Bogor, Kampus IPB Dramaga, Bogor 16680, Indonesia; * Penulis Korespondensi. e-mail : rieriepwl18@gmail.com (Diterima: 16 Maret 2022; Disetujui: 27 Juni 2022)

## ABSTRACT
Population growth of Tapin Regency is projected to grow until it reaches more than 200,000 in 2025. In current conditions, the government can only manage a small amount of solid waste in certain urban settlement areas. Limited service coverage of waste management systems causing a serious threat for environmental quality. The research was intended to determine and identify zone for planning and developing the waste management system in a larger scale area to improve waste management  services  in  Tapin  Regency.  The  research  methods  using  PCA  (principal  component analysis)  then  K-Means  cluster  to  obtain  waste  management  zone  in  that  area.  The  results  have shown that waste management zones can be classified into 3 types zone. Zone type 1 consisted of 25 villages located in a urban area that has the highest vulnerability of solid waste generation. Zone type 2 consisted of 36 villages and located relatively close to the rural-urban area which has the highest population growth rate. Zone type 3 consisted of 36 villages located very far from the urban area which has the lowest vulnerability of solid waste generation. Zone type 1 and 2 were determined as  priority clusters for developing  waste management services  which have 73.3% coverage of all area. Waste management systems coverage in zone type 3 implemented by the addition of community participation programs.
Keywords: K-Means Cluster, Principal Component Analysis, Waste Management Zone

## ABSTRAK
Pertumbuhan  penduduk  Kabupaten  Tapin  diproyeksikan  akan  terus  bertambah  hingga mencapai lebih dari 200,000 jiwa pada tahun 2025.  Pertambahan penduduk berpengaruh terhadap peningkatan timbulan sampah domestik. Dalam kondisi aktual, pemerintah hanya dapat mengelola sejumlah kecil limbah domestik di daerah pemukiman perkotaan tertentu. Cakupan layanan sistem pengelolaan  limbah  yang  terbatas  menyebabkan  ancaman  serius  terhadap  kualitas  lingkungan. Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  menentukan  dan  mengidentifikasi  perencanaan  kawasan  untuk mengembangkan  sistem  pengelolaan  sampah  pada  cakupan  yang  lebih  luas,  sehingga  layanan pengelolaan sampah dapat ditingkatkan. Metode penelitian yang digunakan adalah PCA ( principal component  analysis )  dan K-Means  cluster untuk  mendapatkan  zona  pengelolaan  sampah.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  zona  pengelolaan  sampah  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  3  jenis zona.  Zona  tipe  1  terdiri  dari  25  desa  yang  terletak  di  daerah  perkotaan  yang  memiliki  timbulan sampah dengan kerentanan tertinggi. Zona tipe 2 terdiri dari 36 desa dan terletak relatif dekat dengan daerah  pedesaan-perkotaan  yang  memiliki  tingkat  pertumbuhan  penduduk  tertinggi.  Zona  tipe  3 terdiri dari 36 desa yang terletak sangat jauh dari daerah perkotaan yang memiliki timbunan sampah
Februari 2023, 7 (1): 79-90
dengan  kerentanan  terendah.  Pengembangan  zona  pengelolaan  persampahan  di  Kabupaten  Tapin akan dilakukan pada kawasan prioritas yaitu Zona Tipe 1 dan Tipe 2 dengan cakupan 73.33% dari seluruh  desa/kelurahan  yang  ada  di  Kabupaten  Tapin  untuk  perluasan  cakupan  pelayanan. Pengelolaan  sampah  secara  mandiri  oleh  masyarakat  dilakukan  pada  Zona  Tipe  3  yang  memiliki cakupan 26.67% dari wilayah di Kabupaten Tapin.
Kata kunci: K Means Cluster Analysis, Principal Component Analysis, Zona Pengelolaan Sampah

## PENDAHULUAN
Pengelolaan  sampah  masih  menjadi  isu lingkungan berbagai negara di dunia hingga saat ini.  Permasalahan  pengelolaan  sampah  ini dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  penduduk, urbanisasi,  industrialisasi  dan  pertumbuhan ekonomi  di  suatu  negara  (Prajati et  al .,  2015). Indonesia  menjadi  negara  yang  mempunyai permasalahan  sampah  yang  cukup  kompleks sebagai akibat dari banyaknya jumlah penduduk (Widyarsana  &  Zafira,  2015).  Kementerian Lingkungan  Hidup  mencatat  bahwa  jumlah timbulan sampah di Indonesia pada Tahun 2020 mencapai 26.6 juta ton dengan capaian sampah terkelola 79.9% dan sampah yang tidak terkelola 20.1% (KemenLHK, 2022).
Pertumbuhan  penduduk  adalah  faktor yang  paling  signifikan  mempengaruhi  volume timbulan sampah di Indonesia. Wahyono (2014) menyatakan  bahwa  terdapat  hubungan  antara timbulan  sampah  dengan  faktor  demografi  dan kondisi  sosio  ekonomi  masyarakat.  Hal  ini ditunjukkan  dengan  jumlah  sampah  yang ditimbulkan dalam suatu wilayah yang
meningkat seiring dengan pertumbuhan penduduk  dan  pendapatan  perkapita  di  suatu negara.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten Tapin  pada  tahun  2017  mencatat  laju pertumbuhan  penduduk  di  Kabupaten  Tapin mencapai  1.34%  per  tahun.  Jumlah  penduduk pada  kondisi  aktual  sebanyak  186,672  jiwa. Pertumbuhan  penduduk  Kabupaten  Tapin diproyeksikan  akan  terus  bertambah  hingga mencapai  lebih  dari  200,000  jiwa  pada  tahun 2025 (BPS Kab Tapin, 2018).
Luas wilayah Kabupaten Tapin mencapai 2,174.95 km 2 ,  kabupaten  ini  memiliki  12 kecamatan,  126  desa  dan  9  kelurahan  dimana
daerahnya didominasi oleh kawasan perdesaan. Tipologi  pemukiman perkotaan sebagian besar berada di tepian Sungai Tapin. Hal ini tentunya akan  berpotensi  dalam  pencemaran  air  sungai sebagai  akibat  dari  pembuangan  sampah  dari aktivitas penduduk.
Laju pertumbuhan penduduk dan luasnya wilayah  yang  belum  terlayani  menimbulkan potensi pencemaran. Indeks Kualitas Air (IKA) di Kabupaten Tapin pada Tahun 2021 mencapai 52.80  atau  mengalami  penurunan  4.98  poin dibanding Tahun 2020 (DLH Kab Tapin, 2021). Nilai  indeks  ini  menunjukkan  kualitas  air tercemar  sedang.  Hal  ini  dikarenakan  perilaku masyarakat  yang  membuang  sampah  di  sungai atau  di  areal  lain  berdampak  buruk  pada lingkungan.
Sejak  ditetapkannya  Peraturan  Daerah Nomor  06  Tahun  2015  tentang  Pengelolaan Sampah,  hingga  kini  Kabupaten  Tapin  hanya mampu melakukan pengelolaan timbulan sampah. Pada tahun 2017 armada pengangkutan sampah  domestik  hanya  dapat  melayani penduduk  pada  kawasan  perkotaan  di  3 kecamatan  yaitu  Kecamatan  Tapin  Utara, Kecamatan  Tapin  Selatan  dan  Kecamatan Binuang pada area pemukiman tertentu. Dengan demikian  terdapat  9  kecamatan  di  Kabupaten Tapin masih belum terjangkau armada pengangkutan sampah.
Data  Dinas  Lingkungan  Hidup  (DLH) Kabupaten Tapin pada tahun 2021 menunjukkan cakupan pelayanan sampah meningkat menjadi 66.67% (DLH Kab Tapin, 2021). Dalam kondisi aktual,  area  yang  terlayani  meliputi  8  dari  12 kecamatan  yang  ada  yaitu  Kecamatan  Tapin Utara, Binuang Lokpaikat, Tapin Selatan, Tapin Tengah, Bungur, Salam Babaris dan Hatungun. Pelayanan ini terkendala dari kurangnya armada angkutan  sampah  dan  belum  terbentuknya  unit
pengelolaan  sampah  di  tingkat  desa  sehingga diperlukan perencanaan dalam mengidentifikasi pembentukan kelompok pengelola sampah.
Penelitian  Magriaty et  al .  (2020) menjelaskan  bahwa  Kabupaten  Tapin  telah menerapkan  aspek  dasar  pengelolaan  sampah secara  umum  telah  selaras  dan  diatur  di  dalam Peraturan  Daerah  Nomor  06  Tahun  2015 sebagai  regulasi  turunan  dari  Undang-Undang Nomor  18  Tahun  2008  yang  menjadi  dasar dalam  pengambilan  kebijakan  di  daerah  dan implementasi dalam penyelenggaraan pengelolaan sampah di Kabupaten Tapin.
Pemerintah Kabupaten Tapin telah melaksanakan penanganan sampah yang dilakukan  dengan  sistem  pelayanan  individual secara  langsung  dan  komunal  pada  kawasan perkotaan  dengan  tingkat  pelayanan  sebesar 27.2%  atau  25.4  ton/hari  dari  93.3  ton/hari sampah  yang  dihasilkan.  Upaya  pengurangan sampah dengan penyediaan fasilitas pendukung berupa  tempat  pengolahan  sampah- reduce , reuse , recycle (TPS3R) dan bank sampah untuk mengurangi  sampah  organik  dan  anorganik mampu  mereduksi  sebanyak  0.69  ton/hari sampah  organik  dan  anorganik  yang  dikelola pada  fasilitas  pengurangan  sampah  setiap harinya  sedangkan  sisanya  69.25  ton  ditangani sendiri  oleh  masyarakat.  Keterbatasan  daya dukung  sosial  dan  prasarana  menyebabkan usaha  pengurangan  sampah  di  tingkat  sumber
belum berjalan dengan baik sehingga diperlukan perencanaan strategis untuk kawasan pengelolaan persampahan.
Pengelolaan  lingkungan  hidup  yang berkelanjutan secara komprehensif dapat dilakukan dengan membuat perencanaan kawasan  untuk  pengembangan  implementasi sistem  pengelolaan  sampah  yang  baik  dan terarah  sehingga  dapat  mencegah  dampak pencemaran  yang  ditimbulkan  dari  timbulan sampah rumah tangga yang tidak tertangani.
Berdasarkan  hal  tersebut,  dibuatlah pengelompokkan kawasan untuk zona pengelolaan  sampah  skala  kabupaten.  Hasil pengelompokkan  zona  kemudian  diidentifikasi sebagai  kawasan  prioritas  yang  menjadi referensi  dalam  menentukan  implementasi kebijakan yang tepat terkait penanganan sampah rumah tangga.

## METODOLOGI

## Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan di Kabupaten Tapin Provinsi Kalimantan Selatan yang terletak pada koordinat 2° 11’ 40’- 3° 11’ 50’’ LS dan 114°  04’  27”-115°  03’  20’’  BT.  Wilayah  ini meliputi  12  kecamatan  9  kelurahan  dan  126 desa.  Peta  lokasi  penelitian  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Februari 2023, 7 (1): 79-90

## Jenis dan Sumber Data
Jenis data dalam penelitian ini menggunakan data sekunder yang dikumpulkan dari  sumber  instansi  terkait  yaitu  Badan  Pusat Statistik,  Dinas  Lingkungan  Hidup,    Dinas Permukiman,  dan  Dinas  Pekerjaan  Umum  dan Penataan Ruang di Kabupaten Tapin.
Data sekunder yang digunakan merupakan  data  tahun  2017  yang  berkaitan dengan  sumber,  jenis  sampah  dan  variabel lainnya.  Zona  yang  dibentuk  didasarkan  pada variabel yang dapat berpengaruh terhadap skala kepentingan  daerah  pelayanan  dalam  suatu wilayah.  Variabel  yang  digunakan  ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel penelitian Kode variabel Keterangan JRT Jumlah rumah tangga (kk) SO Timbulan  sampah  organik  variabel (ton/tahun) SAO Timbulan sampah anorganik (ton/tahun) KPDT Kepadatan penduduk (jiwa/km2) PJ Panjang jalan (m) JDK Jarak desa kota (m) LPP Laju pertumbuhan penduduk (persen/tahun)

## Teknik Analisis Data
Perwilayahan atau zonasi wilayah adalah pengelompokan  unit  geografis  berdasarkan kedekatan,  kemiripan,  dan  intensitas  hubungan fungsional  antara  bagian  satu  dengan  bagian lainnya  yang  bertujuan  meningkatkan  efisiensi pengelolaan  suatu  wilayah  serta  menjadi pertimbangan dalam membangun suatu kebijakan tertentu (Wulandari, 2018).
Dalam  beberapa  penelitian  sebelumnya, zonasi  wilayah  dibentuk  dengan  menggunakan metode  analisis cluster .  Rizki  dan  &  Setiawan (2013) menentukan penanganan sampah dengan mengelompokkan  kawasan  berdasarkan  luas lahan permukiman, jumlah penduduk, kepadatan  penduduk,  rata-rata  pendapatan penduduk,  sampah  organik  dan  sampah anorganik. Kurniawan et al. (2017)
mengelompokkan  bank  sampah  pada  beberapa kawasan  untuk  kebijakan  DLH  Kabupaten
Pasuruan  dalam  penentuan  jumlah  peralatan pengolah sampah. McAllister (2015) menggunakan variabel laju pertumbuhan penduduk  untuk  membentuk  tipe  kawasan, begitu  pula  dengan  penelitian  Ristanto  (2013) yang mengelompokkan kota sedang dan kecil di Kalimantan  berdasarkan  karakteristik  kualitas lingkungan.
Dalam penelitian  ini klasifikasi dibentuk menjadi  3  kawasan  dengan  pertimbangan luasnya wilayah menggunakan analisis k-means cluster .  Alogaritma k-means pertama  kali diperkenalkan  oleh  J.B.  MacQueen. K-means adalah  salah  satu  alogaritma  sederhana  yang dapat  mengklasifikasikan  kumpulan  data  dari titik pusat cluster ( centroid ) (MacQueen, 1967). Menurut Ediyanto et al. (2013), k-means cluster digunakan  dengan  alasan  tidak terpengaruh  terhadap  urutan  objek  selanjutnya dengan  alogaritma  yang  lebih  terukur  dan ketelitian  yang  cukup  tinggi  terhadap  ukuran objek,  sehingga  alogaritma  ini  relatif  lebih terukur  dan  efisien  untuk  pengolahan  objek dalam jumlah besar.
Perencanaan kawasan pengelolaan sampah  skala  kabupaten  dilakukan  dengan menggunakan  analisis cluster .  Pribadi et  al .
(2017)  memaparkan  tahapan  dalam  membuat tipologi wilayah yang terdiri atas:
1. Memastikan  bahwa  variabel  yang  akan digunakan  untuk  membuat cluster bersifat saling  bebas  dengan  menggunakan  analisis principal component analysis (PCA).
2. Menggunakan  data factor  score yang dihasilkan dari analisis PCA untuk dijadikan variabel  baru  dalam  melakukan  analisis cluster .
3. Menentukan  jumlah cluster yang  akan dibentuk.
4. Melakukan pengelompokan wilayah dengan menggunakan analisis K-Means cluster
5. Interpretasi  terhadap  hasil cluster untuk memberikan  gambaran  karakteristik  dari setiap kawasan yang terbentuk.

## Principal Component Analysis
Ide  utama  dari principal  component analysis  (PCA) adalah  untuk  mengurangi dimensi  kumpulan  data  yang  terdiri  dari sejumlah  besar  variabel  yang  saling  terkait,
dengan  mempertahankan  sebanyak  mungkin variasi yang ada dalam kumpulan data (Jolliffe, 2010). Menurut Dunteman (1989) dalam Umar (2009),  PCA  adalah  suatu  teknik  statistik  yang secara  linier  mengubah  bentuk  sekumpulan variabel  yang  lebih  kecil  yang  tidak  memiliki korelasi  dan  dapat  mewakili  informasi  dari kumpulan  variabel  aslinya.  PCA  dilakukan untuk mengelompokkan sejumlah variabel yang memiliki  korelasi  yang  cukup  tinggi  dengan variabel lain sehingga terbentuk faktor baru atau variabel  yang  bersifat  saling  bebas.  Sementara itu,  variabel  dengan  nilai  korelasi  yang  lemah cenderung  tidak  akan  mengelompok  dalam faktor tertentu (Santoso, 2002).
Menurut  Pribadi et  al .,  (2017)  PCA menghasilkan  variabel  baru  yang  berjumlah lebih  sedikit,  saling  bebas  dan  teranking berdasarkan  kemampuannya  sebagai  pembeda antar unit data. PCA menghasilkan eigen value yang  menunjukkan  varians  data  bagi  variabel baru yang terbentuk. Variabel baru yang terpilih memiliki  eigen  value  ≥  1,  sedangkan  factor loading sebagai variabel penciri yang menunjukkan korelasi antara variabel baru yang terbentuk  dengan  variabel  asal. Factor  score yang  dihasilkan  dari  PCA  dijadikan  variabel baru dalam melakukan analisis cluster . Selanjutnya, analisis k-means cluster digunakan untuk mengelompokkan desa/kelurahan berdasarkan  kemiripan  atas  karakteristik  yang masing-masing  dimiliki  sehingga  terbentuk cluster atau Kawasan.
Dalam analisis
PCA dihasilkan
eigenvalue , factor  loading  dan  factor  score . Eigenvalue menunjukkan  varians  dari  tiap-tiap faktor  sedangkan factor  loading menunjukkan variabel-variabel yang saling berkorelasi dalam suatu  faktor.  Nilai  % variance menyatakan persentase  total  variansi  yang  diperoleh berdasarkan proses ekstraksi variasi oleh faktor. Total variance dalam  suatu  matriks  sama dengan jumlah variabel yang saling berkorelasi. Selanjutnya  nilai  % cumulative menunjukkan gabungan  dari  %  total variance dari  setiap faktor. Apabila hasil % cumulative adalah lebih dari  70%  maka  dapat  dikatakan  analisis  PCA valid  untuk  digunakan  (Wulandari,  2018).
Dengan  demikian, factor  score yang  sudah terstandarisasi  dalam  tahap  analisis  PCA  dapat digunakan untuk tahap selanjutnya yaitu analisis K-Means cluster .

## K-Means Cluster
Menurut Ediyanto et al . (2013), K-Means cluster dapat digunakan untuk meringkas objek dari  jumlah  besar  sehingga  lebih  memudahkan untuk mendeskripsikan sifat-sifat atau karakteristik  dari  masing-masing  kelompok. Metode  ini  pernah  digunakan  oleh  Shi et  al . (2014),  dalam  membuat  kawasan  atau  zona kerentanan resiko lingkungan dengan menggunakan  variabel  indeks  pencemaran  air dan  udara  pada  kawasan  industri  di  Nanjing Chemical  Provinsi  Jiangsu  China.  Rizki  & Setiawan (2013)  menggunakan  analisis cluster berhirarki untuk mengidentifikasi tipe kawasan berdasarkan  karakteristik  timbulan  sampah rumah  tangga  digunakan  oleh  di  perkotaan Kabupaten Jember.  Begitu pula dengan Song et al . (2014), yang menggunakan metode K-Means cluster untuk  menganalisis  keragaman  spasial pada  lokasi  fasilitas  pengelolaan  limbah  padat perkotaan pada Provinsi Guangdong China.
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah K-Means  cluster dengan menggunakan  bantuan software  Statistica  8. Secara umum metode K-means cluster dilakukan  menggunakan  alogaritma  sebagai berikut (Ediyanto et al ., 2013):
1. Menentukan  k  sebagai  jumlah cluster yang akan dibentuk.
2. Membangkitkan  k centroid (sebagai  titik pusat cluster ) awal secara random.
3. Menghitung jarak euclidean distance terhadap  titik centroid yang  tadi  telah ditentukan dengan persamaan umum sebagai berikut:
𝐷 (𝑖,𝑘) =   √ 1 𝑀 . ∑(𝑋 𝑖,𝑗 − 𝑋̅ 𝑗 (𝑘) ) 2 𝑀 𝑗=1

## Dimana:
𝐷 (𝑖,𝑘) :  Jarak  antara  titik  data  ke- i dengan centroid ke- k
Februari 2023, 7 (1): 79-90
𝑋 𝑖,𝑗 :  Ukuran  individu  ke- 𝑖 dalam karakteristik/kategori/penciri  utama ke- 𝑗 𝑀
: Jumlah variabel
𝑋̅ 𝑗 (𝑘) : Nilai mean dari variabel j dan cluster
k
4. Mengalokasikan  masing-masing  objek  ke masing-masing centroid yang paling dekat.
5. Melakukan  iterasi,  kemudian  menentukan posisi  centroid  baru  dengan  menggunakan persamaan pada langkah 2.
6. Mengulangi  langkah  3  sampai  dengan alogaritma K-means konvergen.
Setelah cluster terbentuk, langkah selanjutnya  melakukan  identifikasi  kawasan yang  terbentuk  berdasarkan  nilai means yang dihasilkan dari setiap cluster dan membuat peta cluster untuk  zona  pengelolaan  persampahan dengan  memasukkan  hasil  analisis cluster ke dalam peta menggunakan software ArcGis 10.2 .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  PCA  pada  Tabel  2  menunjukkan eigen  values >  1  membentuk  2  faktor  yang diekstraksi  dari  7  variabel  penelitian.  Faktor  1 mampu menjelaskan 48.27% varians sedangkan faktor  2  mampu  menjelaskan  22.21% varians sehingga  didapatkan  nilai cumulative 70.48%. Dengan  nilai cumulative >  70%  dapat menggambarkan  keragaman  data  secara  baik dari 2 faktor yang terbentuk. Selanjutnya dapat diambil  kesimpulan  bahwa  model  ini  valid untuk digunakan.
Tabel 2. Eigenvalue berdasarkan hasil PCA Valu e Eige n valu e % Total varianc e Cumulativ e eigenvalu e Cumulativ e % 1 3.37 48.27 3.37 48.27 2 1.55 22.21 4.93 70.48
Eigenvalue pada  faktor  1  mampu menjelaskan 48.27% variansi sedangkan faktor 2  mampu  menjelaskan  22.21%  variansi sehingga  didapatkan  nilai cumulative 70.48%.
Dengan  nilai  kumulatif  >70%  dapat  dijelaskan varians dari 7 variabel dapat ditunjukkan secara baik  dari  kedua  faktor  yang  terbentuk.  Dapat
diambil  kesimpulan  bahwa  model  ini  valid untuk  digunakan  dan factor  score yang dihasilkan dari analisis PCA dijadikan variabel baru dalam tahapan selanjutnya.
Nilai factor loadings menjadi penciri dari kedua  faktor  yang  terbentuk.    Penciri  faktor dapat  dilihat  dari  variabel  yang  memiliki hubungan atau korelasi tinggi pada setiap faktor. Nilai  variabel  dengan  korelasi  tinggi  memiliki batas nilai cut off point > 0.7. Dengan demikian factor loading yang menjadi penciri dari faktor yang  terbentuk  adalah  jumlah  rumah  tangga sebesar  0.96,  jumlah  timbulan  sampah  organik sebesar  0.97  dan  jumlah  timbulan  sampah anorganik 0.97 sedangkan nilai laju
pertumbuhan penduduk 0.77 dan jarak desa dan kota -0,77. Hasil PCA ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai factor loadings berdasarkan hasil PCA Variabel Faktor 1 Faktor 2 JRT 0.963342 0.069159 SO 0.966997 0.103027 SAO 0.966997 0.103027 KPDT 0.267420 0.655413 LPP 0.120649 0.769256 PJ 0.607351 0.009596 JDK 0.203143 -0.769365 Nilai factor score dari hasil analisis PCA selanjutnya digunakan untuk melakukan
tahapan  analisis k-means  cluster dengan  hasil cluster yang  terbentuk  sebanyak  3. Graph  of means menunjukkan  nilai  tengah  dari  variabel penciri cluster (Pribadi et al ., 2017). Gambar 2 menunjukkan plot of means karakteristik setiap variabel baru yang terbentuk pada faktor 1 dan faktor 2.
Ciri setiap kelas ditunjukkan pada graph of  means yang  mana  sumbu y merupakan  nilai tengah  dari  variabel  penciri cluster ,  sedangkan sumbu x menunjukkan  variabel  penciri cluster itu  sendiri.  Variabel  penciri cluster (sumbu y ) adalah  variabel  penciri  utama  yang  dihasilkan dari  analisis  PCA.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  variabel  penciri  utama setiap cluster yang  terbentuk  adalah  JRT,  SO dan SAO yang berkorelasi positif pada faktor 1 sedangkan variabel penciri pada faktor 2 terdiri atas JDK dan LPP.
Hasil analisis k-means cluster
menunjukkan  nilai means dari  setiap cluster yang  terbentuk  ditunjukkan  pada  Tabel  4. Berdasarkan graphs of means terlihat perbedaan signifikan pada jarak means antar variabel. Dari hasil  uji F didapatkan  nilai F pada  faktor  1 menunjukkan  109.43  dengan  nilai  signifikansi p =0.000,  sementara  itu  nilai F pada  faktor  2 menunjukkan  nilai F 83.26  dengan  nilai signifikansi p =0.000. Semakin besar nilai F dan signifikansi,  maka  semakin  besar  perbedaan variabel  pada cluster yang  terbentuk.  Dengan nilai  signifikansi  p<0.05  dapat  disimpulkan bahwa  variabel  tersebut  secara  signifikan mempengaruhi perbedaan antar cluster .
Interpretasi  perbandingan  nilai means faktor  1  terlihat  pada cluster 1  yang  memiliki nilai 1.46 adalah lebih tinggi bila dibandingkan dengan cluster 2  dan cluster 3.  Begitu  pula dengan  nilai means pada  faktor  2  yang menunjukkan  nilai means 0.49  pada cluster 2 adalah  lebih  tinggi  bila  dibandingkan  dengan cluster lainnya.
Tabel 4. Nilai signifikansi antar variabel Varia bel Between SS Within SS F Df Signif .p Faktor 1 83.59 50.41 109. 43 13 2 0.000 0 Faktor 2 74.75 59.25 83.2 6 13 2 0.000 0
Tabel  4  menunjukkan  nilai  signifikansi perbedaan  pada  variabel  baru  yang  terbentuk. Semakin  besar  nilai  F  dan  Signifikansi,  maka semakin  besar  perbedaan  variabel  pada  cluster yang  terbentuk.  Dengan  nilai  signifikansi  p  < 0.05 dapat disimpulkan bahwa variabel tersebut secara  signifikan  mempengaruhi  perbedaan antar cluster.
Sementara itu, interpretasi terhadap hasil cluster atau kawasan yang terbentuk didasarkan dari  nilai graph  of  means yang  menunjukkan nilai tengah dari variabel penciri cluster (Pribadi et al., 2017).
Plot of Means for Each Cluster Cluster  1 Cluster  2 Cluster  3 Faktor 1 Faktor 2 Variables -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
Gambar 2. Graph of means untuk identifikasi zona pengelolaan sampah
Dengan  mengacu  pada graphs  of  means maka  sudah  dapat  dilakukan  interpretasi  dari nilai mean dari  variabel  penciri cluster yang ditunjukkan  pada  Tabel  5.  Angka  negatif menunjukkan bahwa data berada di bawah rata- rata  total  dan  berkorelasi  negatif,  sedangkan nilai  positif  menunjukkan  data  berada  di  atas rata-rata total dan berkorelasi positif.
Tabel 5. Nilai means setiap cluster untuk identifikasi zona pengelolaan sampah
Variabel Nilai means dari hasil k-means cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Faktor 1 1.458358 -0.555305 -0.09503 Faktor 2 0.336898 0.492917 -1.22984
Santoso  (2002)  mengemukakan  bahwa cluster memiliki tujuan utama untuk mengelompokkan objek berdasarkan
karakteristik yang dimilikinya. Interpretasi dari objek  atau  hasil cluster kemudian  digunakan untuk  membentuk  perwilayahan  dari  kawasan sehingga  terbentuklah  zona.  Zona  dapat diartikan sebagai sekelompok kawasan atau area yang memiliki fungsi dan karakteristik lingkungan yang spesifik dan memiliki identitas atau ciri yang berbeda dari area lain yang ada di sekitarnya  dengan  tujuan  untuk  efektivitas pengelolaan.  Gambar  3  merupakan  peta  zona pengelolaan  sampah  skala  kabupaten  yang terbentuk dari hasil k-means cluster .
Gambar 3. Peta zona pengelolaan persampahan di Kabupaten Tapin
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, variabel  penciri cluster merupakan  variabel penciri utama yang diperoleh dari hasil analisis PCA.  Dari  grafik  tersebut  dapat  dirumuskan tipologi dari tiap
cluster dengan
membandingkan nilai tengah antar cluster untuk setiap variabel penciri cluster tersebut.
Tabel 6. Interpretasi perbandingan nilai means setiap cluster
Variabel Zona Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Faktor 1 Tinggi Rendah Sedang Faktor 2 Sedang Tinggi Rendah Dengan  demikian  berdasarkan  variabel penciri yang terbentuk pada faktor 1 dan 2 dalam Tabel  5  dan  Tabel  6,  dapat  diidentifikasi karakteristik setiap zona sebagai berikut:
1. Zona Tipe 1 adalah kawasan yang memiliki jumlah  rumah  tangga  paling  tinggi  dan terletak di kawasan relatif dekat dengan pusat perkotaan.  Jumlah  timbulan  sampah  terdiri dari  tingkat  kerawanan  sangat  tinggi,  tinggi dan  sedang  dengan  laju  pertumbuhan penduduk yang tidak terlalu tinggi.
2. Zona Tipe 2 adalah kawasan yang memiliki tingkat  laju  pertumbuhan  dibandingkan dengan  kawasan  lainnya  dan  berada  di sekitar  kawasan  perkotaan  dengan  jumlah timbulan  sampah  yang  terdiri  dari  tingkat kerawanan  sampah  sedang,  rendah  dan sangat rendah.
3. Zona Tipe 3 adalah kawasan perdesaan yang memiliki  jumlah  timbulan  sampah  dengan tingkat kerawanan sedang dan jumlah rumah tangga  yang  lebih  tinggi  bila  dibandingkan dengan Zona Tipe 2 akan tetapi kawasan ini memiliki laju pertumbuhan penduduk rendah dan berlokasi jauh dari pusat perkotaan.

## Zona Tipe 1
Hasil  analisis  menunjukkan anggota cluster 1 terdiri atas 29 wilayah desa/kelurahan atau  21.48%  dari  cakupan  wilayah  kabupaten. Beberapa  anggota  dari  wilayah  ini  merupakan kawasan perkotaan dengan wilayah yang sudah terlayani  armada  pengangkutan  sampah.  Jika dilihat dari kelas timbulan sampah, kawasan ini didominasi  kelas  timbulan  sampah  pada  kelas sangat  tinggi  antara  825-1350  ton/hari,  tinggi
antara 517-825 ton/tahun dan sedang antara 300- 517 ton/tahun.
Cluster ini  bercirikan  sebagai  kawasan yang  memiliki  jumlah  rumah  tangga,  timbulan sampah organik dan anorganik yang tinggi yang berlokasi relatif dekat dengan ibukota kabupaten sedangkan  laju  pertumbuhan  penduduknya adalah  sedang.  Dengan  demikian  dapat diinterpretasikan  bahwa cluster 1  merupakan kawasan  yang  dijadikan  sebagai  Zona  Tipe  1. Anggota Zona Tipe 1 ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Anggota Zona Tipe 1
Tipe Kawasan Kecamatan Desa/Kelurahan Zona Tipe 1 Binuang Desa  A  Yani  Pura, Kelurahan  Binuang, Kelurahan  Karangan Putih,  Desa  Pualam Sari,  Pulau  Pinang, Pulau  Pinang  Utara, Kelurahan Raya Belanti, dan Tungkap. Salam Babaris Desa Kambang Habang Lama, Kambang Kuning, Pantai  Cabe,  Salam Babaris Tapin Utara Kelurahan  Kupang, Rangda Malingkung, Rantau  Kanan  dan Rantau Kiwa Desa Pematang Karangan  Hilir  dan Desa Shabah Lokpaikat Desa Binderang, Kelurahan  Bitahan, Bitahan  Baru  dan Lokpaikat Tapin Selatan Desa Rumintin, Suato  Lama,  Suato Tatakan,  Kelurahan Tambarangan dan Tatakan Hatungun Desa  Batu  Hapu, Hatungun Zona Tipe 2
Anggota cluster 2  merupakan  wilayah desa  yang  berlokasi  dekat  ibukota  kabupaten. Laju pertumbuhan penduduk pada desa-desa di kawasan ini adalah paling tinggi bila dibandingkan dengan cluster lainnya. Cluster ini bercirikan  jumlah  rumah  tangga  lebih  rendah
bila dibandingkan dengan cluster 1 dan cluster
3.  Timbulan  sampah  organik  dan  anorganik didominasi oleh kelas timbulan sampah rendah dan  sangat  rendah. Cluster 2  merupakan kawasan yang berada dekat dengan daerah yang sudah  terlayani  pengelolaan  sampah.  Pada kondisi eksisting kawasan ini sama sekali belum memiliki  daya  dukung  prasarana  pengelolaan sampah. Dengan demikian dapat diinterpretasikan bahwa dengan adanya karakteristik  tersebut  dan  faktor  kedekatan dengan  wilayah  yang  sudah  terlayani  maka cluster 2  merupakan  kawasan  yang  dijadikan sebagai  Zona  Tipe  2.    Anggota  Zona  Tipe  2 terdiri  atas  70  desa  yang  tersebar  di  beberapa kecamatan atau mencakup 51.85% dari wilayah kabupaten.  Anggota  Zona  Tipe  2  ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Anggota Zona Tipe 2 Tipe Kawa san Kecamat an Desa/Kelurahan Zona Tipe 2 Tapin Utara Desa Antasari Hilir, Antasari,  Badaun,  Banua Halat  Kanan,  Banua  Halat Kiri, Banua Hanyar, Banua Hanyar Hulu, Jingah Babaris, Kakaran, Keramat, Lumbu Raya, Perintis Raya. Pada Kecamatan Tapin Tengah  anggotanya  terdiri atas  Desa  Batang  Lantik, Hiyung, Kepayang, Labung, Mandurian, Mandurian Hilir, Pandulangan, Papagan Makmur, Pematang Karangan  Hulu,  Serawi, dan Tirik Tapin Selatan Desa  Cempaka,  Harapan Masa,  Hatiwin,  Lawahan, Sawang, Tandui, Timbaan Salam Babaris Desa Suato Baru Piani Desa Baramban, Batu Ampar,  Buni'in  Jaya,  dan Miawa,Desa Asam Randah, Bagak,  Burakai,  Kaladan dan Tarungin Lokpaik at Desa Ayunan Papan, Bataratat, Budi Mulya, Parandakan,  dan  Puncak Harapan
Februari 2023, 7 (1): 79-90
Tipe Kawa san Kecamat an Desa/Kelurahan Bungur Banua Padang, Banua Padang Hilir, Bungur, Bungur Baru, Hangui, Kambang  Habang  Baru, Linuh, Paring Guling, Purut,  Rantau  Bujur,  dan Timbung Binuang Desa  Mekar  Sari,  dan Padang Sari Bakaran gan Desa Bakarangan, Bundung, Gadung, Gadung Karamat,  Ketapang,  Parigi, Parigi Kacil, Paul, Tangkawang,  Tangkawang Baru, dan Waringin

## Zona Tipe 3
Anggota cluster 3  merupakan  kawasan yang terdiri atas 36 desa atau mencakup 26.67% dari  seluruh  wilayah  kabupaten. Cluster ini bercirikan kawasan perdesaan yang terletak jauh dari  ibukota  kabupaten  dan  memiliki  laju pertumbuhan  penduduk  sangat  rendah.  Namun demikian cluster ini  memiliki  jumlah  rumah tangga  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan cluster 2. Jumlah timbulan sampah organik dan anorganik  didominasi  oleh  kelas  timbulan sampah  sedang  dan  rendah.  Kawasan  ini  sama sekali  belum  terlayani  sistem  pengelolaan sampah dan berada jauh dari daerah pengelolaan yang  sudah  terlayani.    Dengan  demikian  dapat diinterpretasikan  bahwa cluster 3  merupakan kawasan yang akan dijadikan sebagai Zona Tipe 3.  Anggota Zona Tipe 3 ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Anggota Zona Tipe 3 Tipe Kawa san Kecamatan Desa/Kelurahan Zona Tipe 3 Candi  Laras Selatan Desa  Baringin,  Baringin B,  Baulin,  Candi  Laras, Marampiau,  Marampiau Hilir, Margasari Ilir, Pabaungan Hilir, Pabaungan Hulu, Pabaungan Pantai, Sungai  Rutas,  Sungai Rutas Hulu Candi  Laras Utara Desa Batalas, Buas- Buas,  Buas-Buas  Hilir, Kalumpang,  Margasari Tipe Kawa san Kecamatan Desa/Kelurahan Hulu,  Pariok,  Rawana, Rawana  Hulu,  Sawaja, Sungai  Puting,  Sungai Salai,  Sungai  Salai  Hilir Dan Teluk Haur Hatungun Desa Matang Batas Piani Desa Belawaian, Batung, Harakit, dan Pipitak Jaya Tapin Tengah  Desa Pandahan, Pematang Karangan, Sukaramai,  dan  Sungai Bahalang Bakarangan Desa Masta Binuang Desa Gunung Batu
Menurut  Damanhuri  &  Padmi  (2019) pelayanan terhadap sumber sampah di Indonesia tidak  dapat  dilakukan  100%.  Tidak  semua penghasil  sampah  dapat  dilayani  oleh  karena faktor jarak atau aksesibilitas jalan yang cukup jauh sehingga kondisi rencana pelayanan dapat dilakukan  berdasarkan  kemampuan  sistem daerah itu sendiri dikarenakan adanya keterbatasan  dalam  sumberdaya.  Implementasi kebijakan pengurangan dan penanganan sampah rumah tangga dapat diterapkan dengan “model rumah tumbuh” pada wilayah yang berdekatan atau berbatasan langsung dengan wilayah yang telah  mendapatkan  pelayanan  (Damanhuri  & Padmi, 2019).
Berdasarkan hasil analisis yang diperoleh, arahan  pengembangan  cakupan  pelayanan sampah  untuk  menangani  timbulan  sampah rumah  tangga  dilakukan  pada  zona  prioritas. Zona Tipe 1 dan Zona Tipe 2 ditentukan sebagai zona prioritas yang akan dilakukan pengembangan.  Penentuan  zona  ini  nantinya diharapkan menjadi referensi pemerintah daerah untuk melakukan implementasi langsung program  dan  kegiatan  untuk  pengembangan cakupan  pelayanan  sampah.  Selanjutnya  Zona Tipe  3  merupakan  kawasan  perdesaan  dengan jumlah  timbulan  sampah  yang  didominasi  oleh kelas rendah dan sangat rendah. Sebagai daerah hulu, kawasan ini belum memiliki daya dukung prasarana  pengelolaan  sampah.  Meskipun demikian  penanganan  sampah  diharapkan kedepannya  dapat  dilakukan  dengan  sistem
pengelolaan  secara  mandiri  oleh  masyarakat terutama untuk daerah permukiman yang berada di  kawasan  perdesaan  di  sepanjang  aliran sungai.  Grafik  jumlah  desa/kelurahan  pada setiap  kecamatan  berdasarkan  hasil  analisis ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik jumlah desa/kelurahan setiap zona pada setiap kecamatan

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis
dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa berdasarkan  metode  analisis K-Means  cluster dapat dikelompokkan desa/kelurahan menjadi 3 zona  pengelolaan  sampah.  Pengembangan cakupan pelayanan sampah di Kabupaten Tapin dilakukan  pada  kawasan  prioritas  yaitu  Zona Tipe 1 dan Tipe 2 dengan cakupan 73.33% dari seluruh  desa/kelurahan  yang  ada  di  Kabupaten Tapin.  Implementasi  program  dan  kegiatan pelayanan  sampah  oleh  Pemerintah  Daerah Kabupaten Tapin dilakukan pada zona prioritas. Pengelolaan  sampah  secara  mandiri  oleh masyarakat  dilakukan  pada  Zona  Tipe  3  yang memiliki  cakupan  26.67%  dari  wilayah  di Kabupaten Tapin.

## DAFTAR PUSTAKA
[BPS]  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Tapin. (2018). Kabupaten Tapin Dalam Angka 2018 . Badan Pusat Statistik Kabupaten Tapin.
Damanhuri,  E.,  &  Padmi,  T.  (2019). Pengelolaan Sampah Terpadu (Edisi Kedua). ITB Press.
[DLH]  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kabupaten  Tapin. (2021). Laporan Kinerja Instansi Pemerintah . Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Tapin.
Ediyanto,  Mara,  N.,  &  Satyahadewi,  N.  (2013).
Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode  K-Means  Cluster  Analysis. Buletin Ilmiah Mat. Stat. Dan Terapannya (Bimaster) , 02 (2), 133–136. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.26418/bbi mst.v2i02.3033
Jolliffe, I. T. (2010). Principal components analysis.
International  Encyclopedia  of  Education , 374–377.  https://doi.org/10.1016/B978-0-08- 044894-7.01358-0
Kementerian Lingkungan Hidup Kehutanan. (2022).
Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional-Capaian Kinerja Pengelolaan
Sampah .  https://Sipsn.Menlhk.Go.Id/Sipsn/. https://sipsn.menlhk.go.id/sipsn/
Kurniawan, A., Mumpuni, I. D., & As’ad, M. (2017). Pengklasteran  Bank  Sampah  Menggunakan Metode  K-Means  Pada  Dinas  Lingkungan
Hidup Kabupaten Pasuruan. Seminar Nasional  Sistem  Informasi  2017 ,  687–698.
https://doi.org/ISSN : 2302-3805
MacQueen, J. (1967). Some Methods for Classification  and  Analysis  of  Multivariate
Observations. Proceedings  of  the  Fifth
Berkeley
Symposium on Mathematical Statistics  and  Probability,  Volume  1:
Statistics , 281–297.
Magriaty, R., Murtilaksono, K., & Anwar, S. (2020).
The Impact of Government Policy Regarding Waste Management in  Tapin Districts South Kalimantan  Province. Jurnal  Bina  Praja , 1 (21),
91–101. https://doi.org/10.21787/jbp.12.2020.89-99
McAllister,  J.  (2015).  Factors  Influencing  Solid- Waste Management in the Developing World.
In Utah  State  University (Vol.  299).  Utah State University.
Prajati,  G.,  Damanhuri,  T.  P.,  &  Rahardyan,  B. (2015).  Pengaruh  Faktor-Faktor  Ekonomi Dan  Kependudukan  Terhadap  Timbulan Sampah  Di  Ibu  Kota  Provinsi  Jawa  Dan Sumatera. Jurnal  Teknik  Lingkungan , 21 (1), 39–47. https://doi.org/10.5614/jtl.2015.21.1.5 Pribadi, D. O., Rustiadi, E., & Pravita, A. E. (2017). Permodelan  Perencanaan  Pengembangan Wilayah:  Konsep,  Metode,  Aplikasi  dan Teknik  Komputasi .  :  Crestpent  Press.  Pusat Pengkajian  Perencanaan  dan  Pengembangan Wilayah (P4W).
Ristanto,  A.  (2013). Analisis  Kualitas  Lingkungan Hidup Kota Sedang dan Kecil di Kalimantan . Institut Pertanian Bogor.
0 5 10 15 20 Tapin Selatan Tapin Utara Tapin Tengah Salam Babaris Piani Lokpaikat Hatungun Candi Laras Selatan Candi Laras Utara Bungur Binuang Bakarangan Zona Tipe 1 Zona Tipe 2 Zona Tipe 3
Rizki,  M.  R.,  &  Setiawan,  R.  P.  (2013).  Analisis Cluster dalam Mengidentifikasi Tipe Kawasan Berdasarkan Karakteristik Timbulan  Sampah  Rumah  Tangga  di Perkotaan  Kabupaten  Jember. Jurnal  Teknik
Pomits , 2 (1), 1–5. Santoso,  S.  (2002). Buku  latihan  SPSS  multivariat . PT Gramedia.
Shi, W., & Zeng, W. (2014). Application of K-Means Clustering  to  Environmental  Risk  Zoning  of the  Chemical  Industrial  Area. Frontiers  of
Environmental  Science  and  Engineering , 8 (1), 117–127. https://doi.org/10.1007/s11783-013-0581-5
Song,  J.,  Liao,  Y.,  He,  J.,  Yang,  J.,  &  Xiang,  B. (2014).  Analyzing  Complexity  of  Municipal Solid  Waste  Stations  Using  Approximate Entropy  and  Spatial  Clustering. Journal  of Applied  Science  and  Engineering , 17 ,  185–
192.
https://doi.org/10.6180/jase.2014.17.2.09
Umar, H. B. (2009). Principal Component Analysis (PCA) dan Aplikasinya Dengan SPSS. Jurnal Kesehatan  Masyarakat , 03 (2),  97–101. https://doi.org/doi.org/10.24893/jkma.v3i2.6 8 Wahyono,  S.  (2014).  Epilog:  Pengelolaan  Sampah Berkelanjutan. In Pengelolaan dan
Pemanfaatan Sampah di Perkotaan (Edisi ke-
, pp. 83–93). Plantaxia.
Widyarsana, I. M. W., & Zafira, A. D. (2015). Study On  The  Development  Of  Solid  Waste Management  In  Tangerang. Jurnal  Teknik Lingkungan , 21 , 87–97. https://doi.org/doi.org/10.5614/jtl.2015.21.1. 10
Wulandari,  S.  (2018). Pola  Spasial  Inkonsistensi
Pemanfaatan  Ruang  Dengan  Keterkaitan
Status  Kepemilikan-Penguasaan  Lahannya di Sub DAS Ciliwung Hulu . Institut Pertanian Bogor.