Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E- ISSN 2503-2933 590

## Memprediksi Volume Sampah Di Jawa Barat Dengan Metode Regresi Linier
Arief Hidayat 1 , M. T. Ziyad 2 , Christina Juliane 3 1,2,3 Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen Informatika (STMIK) LIKMI Jl. Ir H. Djuanda No. 96 Bandung, Indonesia - 40132 e-mail: 1 arieflandy@gmail.com, 2 alg70597@gmail.com, 3 chirtina.juliane@likmi.ac.id

## Abstrak
Sampah  sudah  menjadi  masalah  di  setiap  negara  dibelahan  dunia,  ini  menjadi  suatu ancaman  yang  serius  terhadap  lingkungan  sekitar,  pengolahan  sampah  yang  kurang  baik mengakibatkan  lingkungan  sekitar  mengalami  kerusakan  yang  serius.  Masalah  sampah  ini terkait  erat  dengan  pertumbuhan  populasi,  pertumbuhan  ekonomi  dan  perubahan  pola konsumsi  dikarenakan  manusia  memiliki  kebutuhan  yang  beragam  dan  menghasilkan  sesuatu yang  harus  dibuang  pada  akhirnya  dan  menjadi  sampah.  Berdasarkan  data  yang  dipublikasi oleh  website  open  data  Provinsi  Jawa  Barat  dengan  jumlah  penduduk  di  Jawa  Barat  sampai dengan  Tahun  2021  mencapai  48.220.094  jiwa,  dengan  jumlah  penduduk  tersebut menghasilkan  sampah  sebanyak  15.735,36  Ton  perhari.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksikan volume sampah yang dihasilkan di Jawa Barat dengan menggunakan metode regresi linier, sehingga prediksi yang dihasilkan dapat digunakan untuk memutuskan berbagai kebijakan  jangka  pendek  maupun  jangka  panjang  oleh  pihak  terkait  sehingga  dalam penyusunan perencanaan anggaran pengelolaan sampah lebih efektif dan efisien di samping itu hasil prediksi dapat digunakan menyusun perencanaan ketersediaan dan daya tampung Tempat Pembuangan Sementara (TPS), dan Tempat pembuangan Akhir (TPA), menghitung daya angkut sampah,  kebutuhan  petugas  kebersihan,  serta  hasil  prediksi  dapat  pula  digunakan  untuk penunjang  dalam  membuat  strategi,  target  dan  program  yang  lebih  inovasi  dalam penanggulangan masalah sampah di Jawa Barat.
Kata kunci - sampah, data mining, regresi linier, jawa barat.

## 1. PENDAHULUAN
ermasalahan sampah sudah menjadi masalah serius di berbagai Provinsi seluruh indonesia, termasuk di Provinsi Jawa Barat. Pertumbuhan penduduk dan pola hidup masyarakat di Jawa Barat  menjadi  salah  satu  faktor  terbesar  dalam  menyumbang  volume  sampah.  Sampah merupakan sisa-sisa kegiatan yang dihasilkan manusia dalam berbagai bentuk. Sumber sampah berasal  dari  kegiatan  manusia  diantaranya  sampah  limbah  ternak,  perkebunan,  peternakan, perumahan,  kantor,  industri,  tempat  umum  dan  rumah  tangga.  sampah  selalu  ada  dalam kehidupan  kita  sehari-hari.  Berbagai  masalah  timbul  karena  sampah  seperti  banjir,  tanah longsor,  pencemaran  (air,  tanah,  udara),  kemacetan  lalu  lintas  hingga  kebakaran  dapat  terjadi akibat  sampah  [1].  Dari  berbagai  sampah  yang  dihasilkan  butuh  peran  pemerintah  dan masyarakat  menjadi  sangat  penting  dalam  menjaga  lingkungan,  sebab  baik  pemerintah  dan masyarakat  dituntut  harus  mampu  menyelesaikan  permasalahan  menyangkut  pengelolaan sampah.  Pengelolaan  sampah  merupakan  suatu  proses  pengelolaan  yang  harus  saling
P
591 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
mendukung  dan  berinteraksi  serta  tidak  dapat  berdiri  sendiri  untuk  mencapai  tujuan.  Sistem tersebut meliputi aspek teknis operasional, aspek organisasi dan administrasi, aspek hukum dan peraturan, aspek keuangan dan aspek partisipasi masyarakat [2].
Pada  tahun  2017  jumlah  sampah  di  Jawa  Barat  kurang  lebih  20.969  ton  per  hari  dan akan  terus  bertambah  menjadi  25.333  ton  per  hari  pada  tahun  2020,  atau  bertambah  sebanyak 21% per ton perhari dalam rentang waktu 4 tahun, peningkatan sampah tersebut mempengaruhi besarnya  anggaran  pengelolaan  sampah.  Memprediksikan  volume  sampah  menjadi  hal  yang penting  agar  pengelolaan  sampah  tidak  menimbulkan  potensi  masalah  dan  permasalahan tersebut  dapat  diantisipasi sedini  mungkin.  Terdapat  berbagai  pendekatan  metode  statistik  dan heuristik yang bisa digunakan untuk melakukan prediksi beberapa waktu ke depan diantaranya jaringan syaraf buatan [3] dan regresi linear [4]. Dari kedua metode tersebut, yang paling mudah untuk diterapkan dan sesuai dengan dataset yang dipublikasi oleh open data Jawa Barat adalah metode  regresi  linear  yaitu  sebuah  analisis  regresi  yang  melibatkan  hubungan  antara  satu variabel tak bebas dihubungkan dengan satu variabel bebas [5].
Dataset yang dipakai dalam memprediksi jumlah volume sampah di provinsi Jawa Barat ini  memiliki  2  unsur  variable  tak  bebas  yaitu  variable  tahun,  dimana  varibabel  tak  bebas  ini yaitu  tahun  2017-2021,  sedangkan  unsur  variabel  bebas  yaitu  variabel jumlah volume  sampah yang  dihasilkan  perhari  dalam  satuan  ton.  Metode  regresi  linier  telah  banyak  dilakukan pembahasan  tentang  penggunaan  metode  tersebut  pada  berbagai  aplikasi,  aplikasi  yang mengintegrasikan  pendekatan  ini,  salah  satunya  adalah  aplikasi  rapidminer.  Metode  regresi linier  dengan  aplikasi  rapidminer  sering  digunakan  dalam  penelitian  peramalan  atau  prediksi, pada kesempatan kali ini pun peneliti menggunakan aplikasi rapidminer selain memprediksikan dengan menggunakan rumus untuk memprediksi jumlah sampah di Jawa Barat mulai dari tahun 2022-2025.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1.   Penelitian Terdahulu
Penelitian  sedelumnya  membahas  tentang  regresi  linier  dilakukan  oleh  Harsiti,  Zaenal muttaqin dan Ela Srihartini yang berjudul “Penerapan Metode Regresi Linier Sederhana untuk Prediksi  Persediaan  Obat  Jenis  Tablet”  pada  tahun  2021.  Ketiga  peneliti  tersebut  melakukan penelitian  di  sebuah  klinik  Teluk  Banten  di Kabupaten  Serang  Provinsi  Banten  dengan  tujuan memprediksikan  kebutuhan  obat  pada  klinik  tersebut,  hasil  dari  penelitian  ini  didapat  akurasi sebesar 98,505% dan perhitungan persamaan regresi sebesar y = 10.389 + 5,325(x) [6].
Regresi  liner  dilakukan  juga  oleh  peneliti  dari  Universitas  Islam  Negeri  Sunan Ampel Surabaya bernama N. Almumtazah, N. Azizah, Y.L.  Putri dan D. C. R. Novitasari pada tahun 2021  dengan  judul  “Prediksi  Jumlah  Mahsasiswa  Baru  Menggunakan  metode  regresi  linier Sederhana”.  Penelitian  ini  untuk  mengetahui  rasio  dosen  dengan  jumlah  mahasiswa  baru fakultas sains dan teknologi, penelitian ini memiliki hasil akurasi 7,98% untuk prodi arsitektur, 7,52%  prodi  Teknik  lingkungan,  6,46%  prodi  system  informasi,  5,84%  prodi  biologi,  8,76% prodi kelautan, dan 7,25% prodi matematika [7].
Selanjutnya  peneliti  yang  kegita  pada  tahun  2019  bernama  Wiga  Maulana  Baihaqi, Melia  Dianingrum,  dan  Kurnia  Aswin  Nuzul  Ramadhan  mengangkat  tema  “Regresi  Linier Sederhana  Untuk  Memprediksi  Kunjungan  Pasien  di  Rumah  Sakit  berdasarkan  Jenis  Layanan dan  Umur  Pasien”,  penelitian  ini  dilakukan  pada  RSUD  Cilacap  dengan  tujuan  untuk mengetahui  jumlah  prediksi  kunjungan  pasien  rawat  jalan  dan  rawat  inap,  hasil  penelitian  ini
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E- ISSN 2503-2933 592
Arief, et., al [Memprediksi Volume Sampah di Jawa Barat Dengan Metode Regresi Linier]
juga memiliki tingkat akurasu 80% dan perhitungan persamaan regresi sebesar y = 3574,549 + 0,502(x) [8].

## 2.2   Metode Penelitian
Metode  penelitian ini  mengunakan  teknik  data  mining  menggunakan  algoritma regresi linier,  regresi  linier  merupakan  metode  prediksi  yang  menggunakan  garis  lurus  untuk menggambarkan hubungan antara dua variabel atau lebih. Variabel adalah besaran yang nilainya berubah.  Selain  itu,  variabel  ini  dibagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  variabel  yang  mempengaruhi dan  variabel  yang  dipengaruhi.  Variabel  yang  mempengaruhi  dapat  dianalogikan  dengan penyebab,  sedangkan  variabel  yang  dipengaruhi  adalah  akibat,  apalagi  prediksi  ini  didasarkan pada  asumsi  bahwa  pola  pertumbuhan  data  historis  adalah  linier,  padahal  sebenarnya  tidak linier 100% [9].
Tahapan yang dilakukan metode algoritma regresi linier pada penelitian ini, tahapannya sebagai berikut seperti dalam gambar 1.
Gambar 1. Alur Regresi Linier

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Regresi linier dapat digunakan untuk menguji hubungan antara satu atau lebih variabel yang mempengaruhi dengan variabel yang mempengaruhi. Regresi linier sederhana atau sering disingkat SLR (Simple Linear Regression) juga merupakan salah satu metode yang digunakan untuk  memprediksi  dengan  menggunakan  data  sebelumnya.  Perhitungan  ini  menggunakan rumus persamaan regresi linier adalah
=  + (1)
Dimana : y : Variabel Akibat x : Variabel Penyebab a : Konstanta b : Koefisien regresi
Pengolahan Data Perhitungan Parameter Menghitung Nilai Konstanta Menghitung Nilai Koefisien Regresi
Menghitung Persamaan Identifikasi Prediksi
593 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 3.1.    Prediksi Jumlah Sampah
Jumlah  sampah  tahun  sebelumnya  merupakan  titik  awal  untuk  menghasilkan  prediksi jumlah volume sampah tahun ke depan, studi ini melakukan prediksi dari jumlah sampah tahun 2017-2021  seperti  pada  table  1.  Tahapan  menghitung  parameter,  menghitung  nilai  konstanta, menghitung  koefisien  regresi,  dan  menghitung  persamaan  linier  merupakan  tahapan  dalam menerapkan  metode  regresi  linier.  Tahapan-tahapan  tersebut  digunakan  untuk  mencari perhitungan pada dalam proses memprediksi jumlah volume sampah tahun 2022 di Jawa Barat, tahapan ini akan dijelaskan pada bagian hasil dan pembahasan penelitian ini.
Tabel 1. Data Jumlah Produksi Sampah Kabupaten/Kota Tahun 2017 s.d. 2021
NO KAB/KOTA TAHUN 2017 2018 2019 2020 2021 1 KAB. BOGOR 1511,15 1716,8 2914,65 2977 971,59 2 KAB. SUKABUMI 419,01 415,5 1003,64 1006 356,02 3 KAB. CIANJUR 981,41 965,19 1115,81 1117 355,69 4 KAB. BANDUNG 1895,94 2068,06 1334,12 1355 1489,04 5 KABUPATEN GARUT 464,74 473,89 1144,01 1151 321,17 6 KAB. TASIKMALAYA 464,52 458,45 753,06 754 172,26 7 KAB. CIAMIS 260,91 263,01 560,57 564 159,41 8 KAB. KUNINGAN 251,7 248,52 537,25 540 405,76 9 KAB. CIREBON 465,75 466,25 3,15 1096 242,52 10 KAB. MAJALENGKA 254,63 249,26 515,7 518 546,54 11 KAB. SUMEDANG 237,96 236,12 436,96 438 707,75 12 KAB. INDRAMAYU 613,18 603,11 1071,05 1077 792,48 13 KAB. SUBANG 487,26 498,7 1012,45 1023 739,6 14 KAB. PURWAKARTA 308,96 323,87 384,43 388 239,72 15 KAB. KARAWANG 869,86 896,85 934,4 942 614,61 16 KAB. BEKASI 1228,6 1600,71 2590 2258 1193,76 17 KAB. BANDUNG BARAT 616,08 663,54 1124,5 1135 201,09 18 KAB. PANGANDARAN 185,83 171,21 250,23 252 46,62 19 KOTA BOGOR 991,93 1069,41 620,55 567 719,72 20 KOTA SUKABUMI 309,91 318,12 172,82 181 232,06 21 KOTA BANDUNG 2448,63 2441,12 1575,73 1630 1529,04 22 KOTA CIREBON 304,15 308,37 245 192 229,75 23 KOTA BEKASI 2387,08 2858,6 2060,7 1923 1500,77 24 KOTA DEPOK 1844,3 2272,07 1469,77 1516 1418,87 25 KOTA CIMAHI 563,21 592,62 267,74 369 193,36 26 KOTA TASIKMALAYA 472,36 465,23 291,6 285 295,87 27 KOTA BANJAR 130,21 128,34 100,67 79 60,29 JUMLAH 20.969,27  22.772,92  24.490,56 25.333 15.735,36
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E- ISSN 2503-2933 594
dari tabel  1  kemudian  dilakukan  identifikasi  variable  faktor  penyebab  (X)  yaitu  jumlah  tahun, sedangkan variabel akibatnya (Y) yaitu volume sampah, didapat bahwa variable x dan y seperti tabel 2.
Tabel 2. Data Variabel X dan Y x y 2017 20969 2018 22773 2019 24491 2020 25333 2021 15735 10095 109301

## 3.1.1. Perhitungan Parameter
Data  volume  sampah  perhari  setiap  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  dilakukan perhitungan  penjumlahan  pada  setiap  tahunnya  mulai  dari  tahun  2017-2021  dalam  hal  jumlah volume  sampah.  Untuk  memudahkan  perhitungan  koefisien  regresi  dan  konstanta  dari persamaan regresi linier, kumpulan data volume sampah tahunan dihitung secara terpisah untuk setiap  nilai  parameter  ini.  Perhitungan  parameter  memiliki  variabel  data  tahunan  (x),  volume sampah (y), x2, y2 dan data perkalian anatar x dan y atau data x.y. Tabel 3 berisi hasil informasi yang diperoleh dari perhitungan parameter tersebut.
Tabel 3. Perhitungan Parameter Prediksi Tahunan
x (tahun) y (volume) x 2 y 2 x.y 2017 20969 4068289 439698961 42294473 2018 22773 4072324 518609529 45955914 2019 24491 4076361 599809081 49447329 2020 25333 4080400 641760889 51172660 2021 15735 4084441 247590225 31800435 10095 109301 20381815 2447468685 220670811

## 3.1.2.  Menghitung Nilai Konstanta
Hasil  nilai  x2  dan  xy  pada  tabel  3  akan  dilakukan  perhitung  untuk  mendapatkan  nilai konstanta. Rumus berikut digunakan untuk menghitung persamaan ini:
= Σy. Σ x −  Σx. Σxy n. Σx −    Σx (2)
= 109.30120.381.815   −   10.095220.670.811
520.381.815   −    10.095
= 2.227.752.761.315   −   2.227.671.837.045
101.909.075   −    101.909.025
= 80.924.270 50
595 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E-ISSN 2503-2933
Arief, et., al [Memprediksi Volume Sampah di Jawa Barat Dengan Metode Regresi Linier]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
= 1.618.485
berdasarkan perhitungan didapat nilai konstantanya sebesar 1.618.485.

## 3.1.3. Menghitung Nilai Koefisien Regresi
Setelah  mendapatkan  nilai  konstanta  selanjutnya,  saatnya  menentukan  nilai  koefisien regresi  yang  merupakan  salah  satu  komponen  utama  dari  pendekatan  regresi  linier.  Nilai koefisien  regresi  linier  untuk  memperkirakan  ini  dihitung  dengan  mengguakan  rumus  sebagai berikut:
= n. Σxy  −  Σx. Σy
n. Σx −    Σx
(2)
= 5220.670.811   −   10.095109.301 520.381.815   −    10.095 = 1.103.354.055   −   1.103.393.595 103.909.075   −    101.909.025
= −39.540 50
=   − 791
setelah melakukan perhitungan di atas dapat diketahui bahwa koefisien regresi tersebut sebesar –  791.  Perhitungan  nilai  konstanta  dan  nilai  koefisien  regresi  ini  mempunyai  nilai  yang  sama dengan  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  aplikasi  rapidminer  seperti  gambar  2.  Seperti  hasil yang  di  tampilkan  oleh  aplikasi  rapidminer  di  dapat  bahwa  nilai  konstanta  sebesar 1.618.485,398  dibulatkan  menjadi  1.618.485  dan  sedangkan  nilai  koefisiennya  sebesar  -790,8 dibulatkan menjadi -791.
Gambar 2. Perhitungan Rapidminer Konstanta dan Koefisien

## 3.1.4. Menghitung Persamaan Regresi
Seperti  yang  disampaikan  di  atas  bahwa  persamaan  regresi  dihitung  menggunakan rumus sebagai berikut:
=  + (1)
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E- ISSN 2503-2933 596
Dimana : y = Variabel Akibat. x = Variabel Penyebab. a = Konstanta. b = Koefisien regresi
perhitungan ini diambil berdasarkan pada perhitungan nilai konstanta dan nilai koefisien di atas pada point 3.1.2 dan point 3.1.3, sehingga nilai konstanta sebesar 1.618.485 dan nilai koefisien (- 791) di masukan kedalam rumus menghasilkan perhitungan sebagai berikut:
y = 1.618.485 + (- 791)x
setelah mengetahui perhitungan persamaan ini, kita dapat mengetahui atau memprediksi berapa banyak sampah yang akan dihasilkan pada tahun 2022 dengan perhitungan sebagai berikut:
y = 1.618.485 + (- 791) 2022 y = 1.618.485 + (- 1.598.998) y =  19.488
sehingga  dari  perhitungan  ini  dapat  dihasilkan  bahwa  prediksi  jumlah  volume  sampah  tahun 2022  mempunyai  volume  sampah  sebanyak  19.488  ton  perhari.  Setelah  mendapatkan  nilai prediksi sampah tahun 2022 kemudian dimasukan kedalam grafik untuk mendapatkan gambaran visualisasi  volume  sampah  dari  tahun  2017-2022,  Hasil  identifikasi  prediksi  tersebut  jika melihat grafik gambar 3 adanya peningkatan dari tahun 2021 volume sampah sebanyak 15735 ton perhari menjadi 19488 ton perhari pada tahaun 2022.
Gambar 3. Grafik Prediksi Volume Sampah dari Tahun 2017-2022

## 3.2.    Prediksi Menggunakan Rapidminer
Sebuah  perangkat  lunak  rapidminer  adalah  sebuah  aplikasi  yang  berfungsi  untuk mempelajari  ilmu  data  mining.  Aplikasi  ini  dibuat  oleh  perusahaan  yang  memfokuskan  dalam proses  pengolahan  data  skala  besar  dalam  bidang  komersial,  bisnis,  penelitian,  pendidikan, pelatihan,  dan  pembelajaran.  Perangkat  lunak  rapidminer  memiliki  sekitar  100  pembahasan untuk  pengelompokan,  klasifikasi,  dan  analisis  regresi  [10].  Rapidminer  tersebut  dapat menghadirkan  kecangihan  kepada  penggunannya  dengan  menyediakan  beberapa  modul
20969 22773 24491 25333 15735 19488 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 2017 2018 2019 2020 2021 2022 Prediksi Volume Sampah Per Hari di Jawa Barat dari Tahun 2017 s.d. 2022
597 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E-ISSN 2503-2933
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
pengolahan  data  terbuka  yang  dapat  diskalakan.  Rapidminer  mengintegrasikan  seluruh  siklus ilmu  data,  mulai  dari  persiapan  data  hingga  penerapan  model  prediktif  yang  seluruh  model dirancang untuk tim analitik. Lebih dari 625.000 analis menggunakan produk RapidMiner untuk meningkatkan penjualan, mengurangi biaya, dan meminimalkan risiko [11].
Rapidminer  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  versi  10.0,  dalam  pencarian  prediksi sampah  pada  proses  penggunaan  rapidminer  terdapat  dua  tahapan  dalam  penggunaannya, tahapan tersebut yaitu tahapan pembentukan model dan tahapan proses uji coba.

## 3.2.1.  Tahap Pembentukan Model
Tahapan ini mengolah data sampah menjadi dua kolom yaitu tahun dan volume sampah di Jawa Barat seperti dalam tabel 1, kemudian file excel tersebut yang isinya data berupa kolom tahun dan volume sampah dilakukan proses impor pada modul repositori.
Tabel 4. Data Jumlah Volume Sampah Pertahun Tahun Volume 2017 20969 2018 22773 2019 24491 2020 25333 2021 15735
tahapan  pembetukan  model  ini  dimulai  dengan  mengimpor  data excel ke  dalam  rapidminer, dengan tahapan sebagai berikut:
1. Pastikan perangkat lunak rapidminer telah diinstal pada masing-masing pengguna.
2. Setelah  rapidminer  terbuka,  klik  Blank  Process  gambar  4  dan  selanjutnya  masuk  ke tampilan main proses gambar 5.
Gambar 4. Blank Process Gambar 5. Tampilan Utama
3. Klik impor data gambar 6 kemudian cari file excel yang akan di import, kemudian klik next masuk ke tampilan gambar 7.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E- ISSN 2503-2933 598
Gambar 6. Impor Data Gambar 7. Data Volume Sampah
4. Merubah  type  data  integer  gambar  7  menjadi  integer  label  gambar  8,  klik  tanda  petunjuk lalu change role pilih label, kemudiaan klik next
Gambar 7. Volume Type Integer Gambar 8. Kolom Type Integer label
5. Berikan  nama  data,  gambar  9,  kemudian  klik  finish  selanjutnya  akan  menampilkan  data model volume sampah gambar 10.
Gambar 9. Menyimpan Data Gambar 10. Model Volume Sampah
6. Ulangi  langkah  point  3  sampai  dengan  point  8  untuk  file excel yang  isinya  data  prediksi sampah pertahun, data tersebut seperti dalam table 5.
Table 5. Data Prediksi Sampah Tahun 2022-2025 Tahun Volume 2022 ? 2023 ? 2024 ? 2025 ?
599 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E-ISSN 2503-2933
7. Setelah selesai melakukan impor, akan didapat model data prediksi sampah pertahun seperti gambar 11.
Gambar 11. Data Model Prediksi
3.2.2. Tahapan Proses Uji Coba
Pada tahapan proses uji coba ini menggunakan aplikasi rapidminer, seluruh data model volume  sampah  dan  model  prediksi  sampah  pertahun  dilakukan  penggabungan  dengan menjalankan  operasi linear  regression dan apply  model .  Data  model  volume  sampah dihubungkan  dengan  garis  ke  operasi linear  regression ,  data  model  prediksi  sampah  pertahun dihubungkan ke apply model, dari operasi linear regression dihubungkan juga ke apply model , selanjutnya  dari  apply  model  dihubungkan  ke  akhir  proses,  tahapan  ini  dapat  dilihat  pada gambar 12.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E- ISSN 2503-2933 600
Arief, et., al [Memprediksi Volume Sampah di Jawa Barat Dengan Metode Regresi Linier]
Gambar 12. Proses Uji Coba
proses  pengabungan  ini  akan  menghasilkan  perhitungan  prediksi  volume  sampah  dari  tahun 2022-2025 pada halaman EampleSet(Apply Model) sebagaimana dalam gambar 13.
Gambar 13 Data Prediksi Volume Sampah 2022-2025 pada Rapidminer
sehingga  jika  dibuatkan  grafik  dari  penggabungan  volume  sampah  tahun  2017-2021  dengan hasil prediksi volume sampah dari tahun 2022-2025 akan terlihat pada grafik gambar 13.
601 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E-ISSN 2503-2933
Gambar 13. Grafik Volume Sampah Tahun 2017-2025
melihat  grafik  di  atas  gambar  12  hasil  perhitungan  menggunakan  aplikasi  rapidminer mempunyai  hasil  prediksi  adanya  peningkatan  volume  sampah  pada  tahun  2022  dari  tahun sebelumnya  yaitu  tahun  2021,  kemudian  prediksi  mulai  dari  tahun  2023  sampai  dengan  2025 prediksi  volume  sampah  akan  mengalami  penurunan  sampah  tetapi  volume  sampah  tersebut tetap mengalami peningkatan jika dibandingkan dengan volume sampah dengan tahun 2021.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat dikatakan bahwa dengan metode regresi linier dapat memberikan perhitungan prediksi volume sampah di Jawa Barat pada tahun 2022. Berdasarkan prediksi  baik  secara  manual  pengunaan  rumus  maupun  menggunakan  aplikasi  rapidminer, bahwa pada tahun 2022 dari kedua cara tersebut mempunyai nilai yang sama dimana sampah di Jawa  Barat  akan  mencapai  19.488  ton  sampah  per  hari.  Hasil  prediksi  ini  diharapkan  dapat dijadikan  acuan  dalam  merancang  strategi,  tujuan  dan  program  pengelolaan  sampah  di  Jawa Barat, misalnya dapat menghitung perencanaan anggaran operasional jangka pendek dan jangka panjang dalam  membuat penganggaran lebih realistis, dan hasil prediksi dapat pula digunakan untuk  memantau  kapasitas  Tempat  Pembuangan  Sementara  (TPS)  sampah  dan  Tempat Pembuangan  Akhir  (TPA)  sehingga  dapat  segera  ditutup  dan  mencari  alternatif  daerah  lain untuk  dijadikan  Tempat  Pembuangan  Akhir  (TPA)  dan  banyak  hal  lain  yang  dapat  dijadikan keputusan kedepan untuk memperbaiki pengelolaan sampah di Jawa Barat.

## 5. SARAN
Penelitian  ini  menganalisi  menggunakan  pendekatan  rumus  manual  dan  pendekatan aplikasi rapidminer dari kedua pendekatan motede prediksi ini peneliti telah menjelaskan secara detail setiap tahapan yang dilakukan, tahapan-tahapan tersebut dengan mudah dapat diikuti oleh peneliti  lainya  ataupun  dapat  diikuti  oleh  pemangku  yang  berkepentingan.  Begitu  pun  dengan hasil analisa yang dihasilkan dapat dipergunakan menjadi suatu informasi untuk merencanakan strategi, tujuan dan program pengelolaan sampah di Jawa Barat.
20969 22773 24491 25333 15735 19488 18697 17906 17115 0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 Prediksi Volume Sampah Per Hari di Jawa Barat dari Tahun 2017 s.d. 2022 Volume
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E- ISSN 2503-2933 602

## UCAPAN TERIMA KASIH
Saya  panjatkan  puji  syukur  kehadirat Tuhan  Yang  Maha  Esa  yang  selalu  memberikan rahmat dan hidayah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini. Tak luput pula saya ucapkan terima kasih sebesar-besarnya kepada kedua orang tua, keluarga khususnya Istri, kemudian  sahabat  seperjuangan  mahasiswa  S2  angkatan  2022  dan  dosen  mata  kuliah manajemen data yang telah bersedia membantu dalam penyusunan artikel ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Dan et al. , “Desain dan Perancangan Aplikasi Jemput Sampah Online Desa Rejosari Menggunakan  Agile  Development,” JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi) , Vol. 7, No. 3, pp. 531–545, Dec. 2020, doi: 10.35957/JATISI.V7I3.529.
[2] Gunawansyah,  T.  H.  Liong,  and  Adiwijaya ,  “Prediction  and  Anomaly  Detection  of Rainfall  Using  Evolving  Neural  Network  To  Support  Planting  Calender  In  Soreang (Bandung),” 2017  5th  International  Conference  on  Information  and  Communication Technology, ICoIC7 2017 , Oct. 2017, doi: 10.1109/ICOICT.2017.8074671.
[3] R.  Yanto ,  “Implementasi  Data  Mining  Estimasi  Ketersediaan  Lahan  Pembuangan Sampah  Menggunakan  Algoritma  Simple  Linear  Regression,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  Vol.  2,  No.  1,  pp.  361–366,  Apr.  2018,  doi: 10.29207/RESTI.V2I1.282.
[4] “Panduan  Lengkap  Uji  Analisis  Regresi  Linear  Sederhana  Dengan  SPSS  -  SPSS Indonesia.” http://www.spssindonesia.com/2017/03/uji-analisis-regresi-linear- sederhana.html (accessed Dec. 03, 2022).
[5] S. ANGRA and S. AHUJA, “Analysis of Student’s Data Using Rapid Miner,” Journal on Today’s  Ideas  -  Tomorrow’s  Technologies ,  Vol.  4,  No.  1,  pp.  49–58,  Jun.  2016,  doi: 10.15415/JOTITT.2016.41004.
[6] Harsiti,  Z.  Muttaqin,  and  E.  Srihartini ,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linier  Sederhana Untuk  Prediksi  Persediaan  Obat  Jenis  Tablet,”  JSiI  (Jurnal  Sistem  Informasi) ,  Vol.  9, No. 1, pp. 12–16, Mar. 2022, doi: 10.30656/JSII.V9I1.4426.
[7] N. Almumtazah et al ., “Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Regresi Linier  Sederhana,” Jurnal  Ilmiah  Matematika  dan  Terapan ,  Vol.  18,  No.  1,  pp.  31–40, Jun. 2021, doi: 10.22487/2540766X.2021.V18.I1.15465.
[8] W. M. Baihaqi, M. Dianingrum, K. Aswin, and N. Ramadhan, “Regresi Linier Sederhana Untuk Memprediksi Kunjungan Pasien di Rumah Sakit Berdasarkan Jenis Layanan dan Umur Pasien,” Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer , Vol. 10, No. 2, pp. 671–680, Nov. 2019, doi: 10.24176/SIMET.V10I2.3484.
[9] Y.  Hendra,  P.  “Perbandingan  Sistem  Pengelolaan  Sampah  di  Indonesia  dan  Korea Selatan:  Kajian  5  Aspek  Pengelolaan  Sampah,” Aspirasi:  Jurnal  Masalah-masalah Sosial , Vol. 7, No. 1, pp. 77–91, Jun. 2016, doi: 10.46807/ASPIRASI.V7I1.1281.
603 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 590-603 E-ISSN 2503-2933
[10] “Why  Choose  Us?  |  RapidMiner.” https://rapidminer.com/why-rapidminer/  (accessed Dec. 03, 2022).
[11]  D. C. Aprilla Donny Aji Baskoro Lia Ambarwati I Wayan Simri Wicaksana Editor and R. Sanjaya, “Identitas Belajar Data Mining dengan RapidMiner Hak Cipta © pada Penulis Hak Guna mengikuti Open Content Model Desain sampul: Dennis Aprilla C”.