## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2019

## Implementasi Fuzzy dan Dijkstra pada Sistem Pengangkutan Sampah
Hilal Nabil Abdillah #1 , Andrian Rakhmatsyah #2 , Aji Gautama Putrada #3
# Fakultas Teknik Informatika, Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi No. 1, Dayeuhkolot, Bandung, Indonesia
1 hilalnabila@student.telkomuniversity.ac.id
2 kangandrian@telkomuniversity.ac.id
3 ajigautama@telkomuniversity.ac.id
Abstrak — Tempat sampah tidak dapat diperkirakan kapan penuh  atau  kosong,  mengakibatkan  petugas  dalam pengangkutannya sering mengunjungi tempat sampah yang kosong  dan  terkadang  petugas  sering  kembali  ke  tempat yang  kosong  tersebut.  Tempat  sampah  yang  ada  di  daerah Perumahan  Buah  Batu  (PBB)  merupakan  tempat  sampah yang  dibuat  di  depan  rumah  dengan  bentuk  kubus berdiameter  sekitar  60cm  x  60cm  disertai  penutup  tempat sampah.  Dari  permasalahan  tersebut  dibutuhkan smart monitoring yang  dapat  menunjukan  tempat  sampah  yang isinya  dapat  diangkut  oleh  petugas.  Sistem  monitoring  ini menggunakan  sensor  ultrasonik  dengan  output  nilai ketinggian  sampah  dan  sensor loadcell dengan  ouput  nilai berat  sampah,  dimana  nilai output sensor  merupakan  nilai input  untuk Fuzzy , setelah sistem diteruskan dengan sistem Dijkstra . Fuzzy menghasilkan  nilai  keputusan  dari output sensor,  hasil fuzzy menjadi  penentu  tempat  sampah  mana yang  diangkut,  jika  hasil fuzzy lebih  dari  satu  tempat sampah  berstatus  ‘Angkut’  dengan  nilai  berkisar  dari  50  - 100,  maka node tersebut  membentuk  sebuah graph .  Dalam pengangkutannya menggunakan dijkstra untuk mendapatkan  rute  yang  paling  efisien  dari node awal  ke semua node yang  ada.  Sistem  terus  mengulangi  proses pembaruan  nilai  dan  membandingkannya  sampai  seluruh node selesai.  Sehingga  sistem  mengeluarkan  hasil  bobot semua node pada graph ,  berdasarkan  nilai  bobot  yang dihasilkan dibuat list untuk menentukan jalur pengangkutan  sampah.  Pengujian  ini  dilakukan  hanya dengan  menggunakan  5  titik  tempat  sampah  atau  disebut juga node yang ada di Perumaha Buah Batu (PBB) sebagai sampel  percobaan, node yang  dipilih  merupakan  area penduduk terbanyak di daerah perumahan tersebut. Dalam pengujian  pada  penelitian  ini  menghasilkan graph yang dibentuk  berdasarkan  hasil fuzzy yang  berstatus  ‘Angkut’ berjumlah semua node , rute yang dibentuk Gerbang – G – I – H – E – C dengan jarak sejauh 1096 meter dan hasil graph yang dibentuk hanya dengan tiga node yakni node C, node I dan node E menghasilkan rute Gerbang – C – E – H dengan jarak 961.
Kata kunci — Dijkstra, Fuzzy , Sensor Loadcell, Sensor Ultrasonic, Smart Monitoring Sampah.

## I. P ENDAHULUAN
Sampah  adalah  material  sisa  dari  aktivitas  manusia yang  sudah  tidak  terpakai  sehingga  dibuang.  Dalam penelitian [1] sampah merupakan buangan limbah dengan berbagai  sifat  seperti  organik,  anorganik  dan  B3  yang sudah  tidak  terpakai  dan  harus  dikelola  lagi.  Sampah organik  lebih  baik  dikelola  secara  ilmiah  agar menghasilkan  biogas  yang  bermanfaat  bagi  kehidupan, sedangkan untuk pengelolan sampah  yang  lain  lebih  baik dikelola  dengan  proses  pembuangan  yang  efektif, bagaimana  sampah  tersebut  bisa  diangkut  secara  efisien menujut  Tempat  Pembuangan  Akhir  (TPA).  Pengelolan sampah  masih  menjadi  salah  satu  masalah  umum  yang terjadi  dibanyak  tempat termasuk  di  kawasan  Perumahan Buah  Batu  (PBB).  Masalah  terjadi  ketika  sampah tertimbun  ditempat  sampah  masing-masing  atau  pada metode  pengangkutan  yang  dilakukan  oleh  petugas. Pengambilan  sampah  yang  dilakukan  di  kawasan Perumahan  Buah  Batu  (PBB)  menggunakan  mobil pick up terjadwal  yang  berasal  dari  pemerintahan  daerah  dan mengunjungi setiap rumah dengan petugas yang berbeda- beda  tanpa  adanya  panduan.  Isi  sampah  pada  tempat sampah  yang  bersifat  tidak  menentu  mengakibatkan pengangkutan  sampah  yang  dilakukan  menjadi  tidak efektif.
Ada  beberapa  metode  yang  dapat  diterapkan  sebagai strategi  untuk  penanggulanan  sampah  sesuai  dengan penjelasan  pada  penelitian  [2].  Sistem  monitoring pengangkutan  sampah  dengan  memasang  sensor  di tempat sampah yang dapat dipantau  menggunakan sensor loadcell dan  sensor  ultrasonik.  Hasil  dari  pembacaan sensor diolah  menggunakan sistem fuzzy .  Pada penelitian [3]  menjelaskan  logika fuzzy adalah  metodologi penyelesaian  masalah  menggunakan  sistem  kontrol  yang implementasinya  bisa  diterapkan  pada  sistem  yang sederhana  sampai  sistem  yang  lebih  rumit.  Hasil fuzzy membentuk graph ,  menggunakan  algoritma dijkstra menentukan rute untuk  pengangkutan,  sehingga  petugas mengetahui  tempat  sampah  mana  yang  dapat  diangkut. Dijkstra dapat  menyelesaikan  masalah  pencarian  jalur
dengan satu sumber pada graph yang tidak memiliki nilai negatif, dan menghasilkan pohon jalur terpendek sehingga sering  digunakan  dalam  perutean  sesuai  dengan penjelasan  pada  [4].  Dalam  penelitian  yang  dilakukan dibatasi  hanya  dengan  menggunakan  lima node yang dipasang  sensor  dan  satu node sebagai node awal. Node adalah tempat sampah yang merepresentasikan area suatu blok  yang  dipasang  sensor  untuk  membaca  tingkat ketinggian sampah dan berat sampah, node tersebut yakni di area C, E, G, H,  I dan satu node awal sebagai gerbang, seperti pada Gambar 1.
Gambar. 1 Peta komplek berdasarkan google maps

## II. T INJAUAN P USTAKA
Pada  penelitian Garbage  Management  System  For Smart  City  Using  Iot [5],  Saranya.L,  dkk.  Melakukan penelitian  untuk  memonitoring  tempat  sampah  dengan menggunakan MQ sensor, IR sensor dan DC sensor. Data yang  berhasil  dibaca  oleh  sensor  akan  dikirimkan  ke thingspeak dan ditampilkan melalui perangkat handphone pemilik  rumah,  pengiriman  data  melalui  arduino  dengan ditambah modul esp8266. Ketika sampah sudah mencapai batas  yang  ditentukan, buzzer berbunyi  sebagai  alarm. Penelitian yang dilakukan berfokus hanya pada monitoring  pemilik  tempat  sampah,  dengan  data  yang diperoleh dari thingspeak lalu dibaca melalui android dan akan  berbunyi  alarm  ketika  sudah  pada  batas  yang ditentukan, sehingga pemilik tempat sampah  bisa dengan mudah memonitoring tempat sampahnya.  Pada penelitian ini  diharapkan  tempat  sampah  dapat  secara  otomatis terbuka  dan  tertutup  ketika  membuang  sampah  dan  bisa mengeluarkan air untuk membersihkan tempat sampahnya ketika tempatnya kosong sebagai penelitian selanjutnya.
Pada  penelitian  [6],  N.  Salah  and  R.  M.,  melakukan penelitian  dengan  tempat  sampah  dipisah  berdasarkan jenis  sampahnya  yakni  jenis  botol,  jenis  kaca,  jenis biomaterial, jenis kertas dan jenis plastik. Tempat sampah tersebut masing-masing dipasang dengan sensor ultrasonic  dan  lampu  LED.  Dalam  penelitian  [7]
dijelaskan cara kerja sensor ultrasonic sebagai pembacaan tingkat  ketinggian  dengan  cara  mengirimkan  gelombang yang dipantulkan kembali ketika gelombang itu mencapai target.  Lampu  sebagai  penanda  dari  suatu  status  sampah, jika tempat sampahnya kosong maka LED berwarna hijau, jika  penuh  berwarna  merah.  Data  sensor  beserta  alamat tempat  sampah  (nama  jalan  dan  nomor  rumah)  dikirim kepada  admin  kantor  petugas  sampah  menggunakan modul  wifi  untuk  diangkut.  Pengangkutan  dilakukan berdasarkan alamat yang dikirim.
Dalam penelitian [8], Neetha, S. Sharma, V. Vaishnavi, and  V.  Bedhi,  melakukan  penelitian  membangun  sistem monitoring  sampah  dengan  membuat  tempat  sampah pintar  dengan  memasang  sensor  ultrasonic.  Data  sensor dikirim menggunakan modul wifi ke cloud untuk diproses, hasil  data  diakses  oleh  pihak  berwenang  untuk memonitoring  kota  secara realtime ,  penelitian  ini bertujuan  untuk  efisiensi  bahan  bakar,  waktu  kerja  dan biaya.  Peneliti  berharap  penggunaan  energi  solar  panel sebagai power  supply bisa  digunakan  untuk  efisiensi sumber  tenaga.  Tetapi  penelitian  ini  tidak  menjelaskan secara detail mengenai pengangkutannya hanya dijelaskan pembuatan tempat sampahnya.
Sedangkan dalam penelitian Prototipe Sistem Monitoring Distribusi Sampah Kota Bandung
Menggunakan  Multi Node Sensor  Berbasis  Machine-to- Machine [9] oleh D. Y. Pratama, M. Abdurrohman, and S. Prabowo,  pengelolaan  sampah  dibangun  dengan  sistem penanganan  sampah  (distribusi)  menggunkan  sensor ultrasonic  yang  dipasang  pada  setiap  tempat  sampah, komunikasi machine-to-machine menggunakan  openmtc dan  terhubung  dengan  andorid.  Data  dari  sensor  yang telah dikirimkan ke openmtc dan android akan mengakses openmtc  dengan  mengambil  data  untuk  diproses  dengan metode  TSP  ( traveling  salesman  problem )  sehingga petugas  dipandu  menuju  TPS  (tempat  pembuangan sementara).  Sistem  ini  dapat  menangani  sampah  hingga dua  kali  lipat  daripada  penggunaan  sistem  konvensional. Untuk penelitian selanjutnya peneliti berharap pemasangan sensor pada sopir sehingga tidak perlu secara manual memasukan nilai persen sampah.
Seperti pada penjelasan [10], penentuan jarak atau rute dengan  menggunakan  suatu  metode  tertentu  seperti dijkstra  atau  TSP  tanpa  adanya  pertimbangan  lain  dalam penentuan  jalur  memang  akan  menghasilkan  nilai  yang pasti  secara  matematis  tetapi  itu  bukan  suatu  hal  yang benar-benar  optimal  karena  ada  kondisi  lain.  Dalam penelitian  [11],  S.  Alameri  and  H.  A.  Nugroho, menggunakan  gabungan fuzzy dan  genetika  untuk pencarian jalur tercepat. Fuzzy sebagai proses mengeluarkan  nilai  dari  keadaan  yang  samar  akan digabungkan  dengan  genetika  sebagai  algoritma  evolusi yang bisa membentuk nilai dari masalah optimasi dipakai sebagai dasar dari parameter untuk pencarian jalur. Fuzzy menggunakan data panjang jalan dan data kepadatan jalan sebagai variablenya. Hasil dari penelitian ini menghasilkan pemilihan rute yang lebih sesuai karena ada parameter  yang  diperhitungkan  menggunakan  kondisi
nyata  yakni  kepadatan  jalan  dan  panjang  jalan.  Dengan adanya  parameter  ini  nilai  yang  didapat  akan  lebih dinamis dan menghasilkan jalur yang berbeda-beda setiap saat.
Pada  penelitian  [12]  juga  menjelaskan  tentang penggabungan  algoritma  untuk  pencarian  jalur  tercepat. Pada  penelitiannya  dijelasakan  penggabungan  algoritma fuzzy -dijkstra.  M.  Hannats,  H.  Ichsan,  E.  Yudaningtyas, and  M.  A.  Muslim,  menggunakan  variable  kepadatan jalan  dan  panjang  jalan  dalam  penyelesaian fuzzy .  Hasil fuzzy akan  diproses  menggunakan  dijkstra  untuk menghasilkan  jalur  tercepat  dari  satu  sumber  ke  satu tujuan. Pada penlitian [13] menjelaskan mengenai dijkstra , peningkatan dari sistem dijkstra adalah untuk mempertahankan node yang  telah  diperbarui  nilainya, sehingga node diurutkan berdasarkan nilai jarak.  Variable fuzzy dapat dimasukan parameter lain seperti volume jalan, tingkat  kerusakan  jalan  atau  kecepeatan  dari  kendaraan sebagai parameter lain untuk proses fuzzy . Dalam [14] A. Jain, U. Datta, and N. Joshi, melakukan penelitian  dengan  membandingkan  antara  algoritma dijkstra,  bellmand-ford dan johnson ,  akhirnya  penelitian ini  mempunyai  kesimpulan  bahwa  algoritma dijkstra adalah  algoritma  terbaik  untuk  memanipulasi  jalur terpendek  pada  jaringan  jalan  dengan  parameter  jarrak antar kota.
Pada  penelitian  [15]  S.  Das,  melakukan  penelitian untuk  menemukan  jalur  yang  efisien  dalam  skenario dunia  nyata,  dalam  waktu  singkat.  Heuristik  ini menggunakan  algoritma  dijkstra  untuk  menemukan  jalur yang  berbeda  antara  pasangan  tujuan  dan  kemudian menentukan  efisiensi  masing-masing  jalur.  Ini  berjalan secara rekursif sampai mencakup semua tujuan, termasuk kembali  ke  lokasi  awal.  Dengan  itu,  algoritma menciptakan  jalur  yang  efisien  melalui  semua  tujuan. Algoritma  yang  dipakai  S.  Das  menggunakan  dijkstra dengan  sedikit  modifikasi  agar  bisa  mengunjungi node tujuan  dengan  melewati node lain.  Pada  proses  pertama dari  iterasi,  tujuan  awal  adalah  tujuan  awal  yang  asli. Dalam  lintasan  berikutnya  diubah  tujuan  awal,  sehingga propagasi perbatasan dimulai dari tujuan awal  yang baru. Pada  langkah  ini,  akan  menemukan  jalur  terpendek  dari tujuan  awal  ke  semua  tujuan  lainnya.  Pada  akhir perhitungan,  akan  memiliki  banyak  jalur  alternatif  yang membawa  pengunjung  dari  tujuan  awal  ke  semua  tujuan lainnya.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAM
Sistem  yang  dibangun  didasari  dari  hasil  wawancara dari    petugas  sampah.  Petugas  sampah  yang  bertugas  di kawasan  Perumahan  Buah  Batu  (PBB)  dilakukan  oleh petugas  yang  sama  pada  setiap  harinya,  mesikpun  ada perubahan petugas yang dilakukan itu sangat jarang sekali dilakukan.  Hasil  wawancara  yaitu  pengangkutan  yang dilakukan masih terjadwal dan petugas dalam pengangkutan  masih  belum  mempunyai  panduan.    Oleh sebab itu untuk memberikan solusi dari masalah tersebut, pada  tempat  sampah  dipasang  sensor ultrasonic dan
sensor loadcell sebagai  masukan  data  yang  dibaca  oleh nodemcu ,  sensor ultrasonic untuk  membaca  ketinggian sampah  dan  loadcell  untuk  membaca  kapasitas  berat sampah.  Sensor ultrasonic dipasang  dibagian  penutup tempat  sampah  dan  sensor loadcell dipasang  didasar tempat  sampah  dengan  ditambahkan  papan  piringan sebagai  penyangga  sensor,  pada  penelitian    [16] menjelaskan  bahwa  modul  Hx711  AD  sebagai  modul tambahan  pada loadcell ,  modul  ini  berguna  untuk mengubah  nilai  yang  dihasilkan  oleh  sensor loadcell dalam bentuk tegangan yang kecil ke bentuk analog.
Pada penelitian ini sistem terdiri dari pembacaan sensor ultrasonic dan loadcell pada  setiap node yang  diteruskan dengan  pengolahan  sistem fuzzy dan  proses  sistem pencarian  rute  yang  menggunakan  dijkstra.  Seperti  pada Gambar 2 menjelaskan tentang sistem pada penelitian ini.
Gambar. 2 Blok diagram sistem
Nodemcu sebagai  mikrokontroller  membaca  data sensor  yang  didapatkan  dari  tempat  sampah,  data  yang
diterima  pada nodemcu adalah  nilai  sensor  ultrasonic yaitu  nilai  ketinggian  sampah  dan  nilai  dari  sensor loadcell yaitu  nilai  berat  sampah.    Pada nodemcu sudah dipasang  sistem fuzzy untuk  memproses  data  masukan sensor. Nodemcu merupakan  mikronkontroller  yang sudah  terpasang wifi [17].  Sistem fuzzy diawali  dengan proses fuzzy fikasi,  memasukan  variabel  numerik  ( crips input )  kedalam  fungsi  keanggotaan  menjadi variable linguistik ( fuzzy  input ).  Pada  penelitian  [18]  menjelaskan dalam  menentukan fungsi keanggotaan  yang  menunjukan posisi  titik  dari  input  sensor  ke  dalam  nilai  keanggotaan dapat  menggunakan  pendekatan  fungsi  dengan  beberapa jenis  bentuk.  Bentuknya  yakni  segitiga,  trapesium, singleton,  sigmoid,  gaussian  adalah  beberapa  bentuk fungsi  yang  dapat  dipilih  untuk  memetakan  nilai linguistik.
Gambar. 2 Himpunan linguistik sensor ultrasonic

## Gambar. 4 Himpunan linguistik sensor loadcell
Dalam penelitian ini dipakai bentuk fungsi segitiga dan trapesium.    Bentuk  segitiga  merupakan  gabungan  dari  2 garis  lurus  fungsi  linear  naik  dan  turun  yang  memiliki satu  titik  nilai  keanggotaan  1.  Pemilihan  bentuk  fungsi tidak  ada  ketentuan  dalam  memilihnya  tetapi  semakin banyak  nilai  keanggotaan  linguistik  yang  dibentuk  maka tingkat ketelitian fuzzy semakin tinggi.
Pada Gambar 3 dengan nilai linguistik yang digunakan ‘Sangat Penuh’, ‘Penuh’, ‘Sedang’, ‘Sedikit’ dan ‘Sangat Sedikit’  untuk  data  sensor  ultrasonic  dengan  bentuk trapesium  dan  segitiga  dengan  nilai  range  1-45  dengan ketinggian tempat sampah sekitar 48 cm. Pada Gambar  4 berat  sampah  hanya  terdapat  tiga  linguistik  yang digunakan  yaitu  ‘Ringan’,  ‘Normal’  dan  ‘Berat’  bentuk trapesium  dan  segitiga  dengan  nilai  range  1-2000  dalam satuan  gram.  Nilai  yang  dibaca  sensor  dan  diterima
nodemcu dimasukan  dan  dihitung  kedalam  fungsi keanggotaan  dari  masing-masing  fungsi  yang  telah dibangun.  Untuk  perhitungan  fungsi  pada fuzzy fikasi sebagai berikut :
Persamaan fungsi segitiga :
µ[ 𝑥 ]=  { x ≤ a atau x ≥ c (1) a ≤ x ≤ b ; b ≤ x ≤ c Persamaan fungsi trapesium : µ[ 𝑥 ]=  { x ≤ a atau x ≥ c (2) ; a ≤ x ≤ b b ≤ x ≤ c
; c ≤ x ≤ d
Dari  hasil  perhitungan  berdasarkan  hasil  dari  fungsi keanggotaan  maka  akan  dimasukan  pada  aturan-aturan proses impilikasi dan agregasi, proses implikasi bertujuan untuk  mendapatkan  nilai  berdasarkan  aturan  yang dibangun,  fungsi  yang  digunakan  adalah  min.  Proses agregasi  bertujuan  untuk  menghasilkan fuzzy set  tunggal dari  kombinasi  keluaran  hasil  aturan  implikasi.  Untuk aturan implikasi yang dibangun seperti berikut :
 If  (ultrasonic  is  s.sedikit/kosong)  or  (loadcell  is ringan) then (output1 is biasa) (1)
 If  (ultrasonic  is  s.sedikit/kosong)  or  (loadcell  is normal) then (output1 is biasa) (1)
 If  (ultrasonic  is  s.sedikit/kosong)  or  (loadcell  is berat) then (output1 is biasa) (1)
 If  (ultrasonic  is  sedikit)  or  (loadcell  is  ringan) then (output1 is biasa) (1)
 If  (ultrasonic  is  sedikit)  or  (loadcell  is  normal) then (output1 is biasa) (1)
 If (ultrasonic is sedikit) or (loadcell is berat) then (output1 is biasa) (1)
 If (ultrasonic is sedang) or (loadcell is berat) then (output1 is angkut) (1)
 If  (ultrasonic  is  sedang)  or  (loadcell  is  normal) then (output1 is biasa) (1)
 If  (ultrasonic  is  sedang)  or  (loadcell  is  ringan) then (output1 is biasa) (1)
 If  (ultrasonic  is  penuh)  or  (loadcell  is  ringan) then (output1 is angkut) (1)
 If  (ultrasonic  is  penuh)  or  (loadcell  is  normal) then (output1 is angkut) (1)
 If (ultrasonic is penuh) or (loadcell is berat) then (output1 is angkut) (1)
 If  (ultrasonic  is  s.penuh)  or  (loadcell  is  ringan) then (output1 is angkut) (1)
 If  (ultrasonic  is  s.penuh)  or  (loadcell  is  normal) then (output1 is angkut) (1)
 If  (ultrasonic  is  s.penuh)  or  (loadcell  is  berat) then (output1 is angkut) (1)
Proses terakhir dari fuzzy adalah untuk mengubah nilai fuzzy input  menjadi variable numerik.  Hasil  dari  proses implikasi dan agregasi diproses oleh fungsi deffuzyfikasi. Centroid atau centre  of  area digunakan  untuk memperoleh  solusi  perhitungan  pusat  gravitasi  dari daerah  agregasi.  Centroid  ini  menggabungkan  semua daerah  yang  dihasilkan  dari  proses  sebelumnya  untuk mendapatkan  bentuk  hasil  yang  optimal  dan  mengambil titik pusat daerah fuzzy .
Untuk himpunan defuzzuyfikasi terdapat pada Gambar 5.  Pada  penelitian  [19] de fuzzy fikasi  adalah  mengubah fuzzy output  menjadi  nilai pasti (crips  value) berdasarkan fungsi  keanggotaan  yang  telah  ditentukan  dengan  output suatu  himpunan fuzzy dalam  range  yang  ditentukan. Proses  ini  menggunakan  fungsi  trapesium  mempunyai nilai range 1-100 menggunakan 2 variable ‘Biasa’ kurang dari 50 dan ‘Angkut lebih dari sama dengan 50.
Gambar. 5 Himpunan linguistik defuzifikasi mamdani
Nilai fuzzy yang  dihasilkan  memiliki  sebuah  kondisi, jika  kondisi  dari node itu  ‘Biasa’  berarti  tempat  sampah pada waktu itu belum layak untuk diangkut karena masih sangat sedikit atau kosong, untuk kondisi ‘Angkut’ maka node tersebut  siap  untuk  diangkut  dikarenakan  berat  dan tinggi  sampah  yang  sudah  layak  untuk  diangkut.  Nilai fuzzy yang dikeluarkan dikirim ke google firebase dengan menggunakan  modul wifi yang  terpasang  pada nodemcu . Pengiriman  dilakukan  dengan  cara nodemcu mengakses alamat  host  dan  key project dari  akun google  firebase tujuan. Firebase menerima  nilai fuzzy dari  semua node tempat sampah, jadi pada firebase terdapat list nilai fuzzy dari node C, node G, node E, node H dan node I. Data  dari firebase yang  berupa  list  hasil fuzzy dari kelima node tempat sampah dihubungkan dengan aplikasi andorid  dengan  tujuan  list  nilai  yang  terdapat  pada firebase dapat  ditampilkan  melalui  aplikasi.  Tujuan  lain
dari  menghubungkannya  dengan  aplikasi  android  adalah untuk membentuk graph dan proses dijkstra . Pembentukan graph dihasilkan  dari  jumlah node tempat sampah fuzzy yang bernilai  lebih dari 50. Jadi fuzzy yang bernilai  lebih  dari  50  jika  berjumlah  lebih  dari  2 node tempat  sampah  maka  sistem  akan  membentuk  sebuah graph lalu  sistem  akan  mencari  jalur  pengangkutan menggunakan  proses dijkstra .  Tetapi  jika  hanya  jumlah node tempat  sampah  yang  bernilai fuzzy lebih  dari  50 hanya  1 node ,  maka  sistem  akan  langsung  mengangkut sampah dengan tujuan node tersebut.
Pencarian  jalur  dilakukan  melalui  proses shortest  path menggunakan dijkstra dengan node awal  atau root mencari  nilai  minimum edge dari  masing-masing node tetangganya. Edge pada graph ini  adalah  jarak  antara node ke node nilainya  didapat  dari  pengukuran  yang dilakukan  melalui google  maps ,  bobot  adalah  nilai  yang didapat  dari  hasil  perhitungan  pencarian  jalur  dari  proses Dijkstra dan root adalah node yang  menjadi  inisialisasi pertama  dalam  proses dijkstra .  Setelah  menemukan  nilai minimum  tersebut  maka node yang  dipilih  yang mengandung  nilai  minimum  menjadi root baru  untuk melakukan iterasi seperti sebelumnya. Iterasi perhitungan akan  terus  diulang  sampai  semua node pada graph yang dihasilkan  oleh  nilai fuzzy semuanya  terlewati,  seperti pada  penjelasan    [20]  iterasi  jarak  antara node awal  ke node yang  lainnya  dihitung  secara  bergantian  dan dibandingkan oleh algoritma dijkstra .

## IV. P ENGUJIAN DAN A NALISIS
Pada  Tabel  2  merupakan  hasil  pengujian  yang dilakukan  sesuai  dengan  rancangan  dari  sistem  yang dibangun.  Dalam  mendapatkan  nilai  sensor  dilakukan setiap  sebelum  waktu  pengangkutan  di  pagi  hari. Tujuannya  adalah  agar  pengangkutan  sampah  yang dilakukan  petugas  secara real  time dan  tempat  sampah yang dikunjungi petugas tepat sasaran.
TABEL I H ASIL P ENGUJIAN F UZZY
Perco baan Node Pembacaan Sensor Nilai Fuzzy Keteran gan Ultraso nic (cm) Loadcel l (gr) Perco baan ke - 1 Node C 9 1000 52.3 Angkut Node G 12 1500 59.2 Angkut Node E 5 1880 59.6 Angkut Node I 3 1759 61.7 Angkut Node H 10 1300 64 Angkut Perco baan ke - 2 Node C 7 1550 57.3 Angkut Node G 30 1250 36.9 Biasa
Node E 11 1340 62.6 Angkut Node I 2 1100 53.1 Angkut Node H 15 1300 46.6 Biasa
Hasil fuzzy pada  Tabel  1  didapat  dari  masukan  nilai bacaan  sensor  ultrasonic  yang  membaca  nilai  ketinggian sampah  dan loadcell yang  membaca  nilai  berat  sampah. Nilai  dari  pembacaan  data  sensor  tersebut  di  proses menggunakan fuzzy pada node mcu.  Hasil fuzzy tersebut menentukan  jumlah node yang  akan  diangkut  oleh petugas.
Pada percobaan pertama, fuzzy menghasilkan nilai dari masing-masing node berstatus  ‘Angkut’,  karena  nilai fuzzy yang dihasilkan dengan status ‘Angkut’ semua node atau berjumlah lima node , maka pencarian rute dilakukan akan  diproses  dengan graph yang  dibangun  berjumlah lima node ditambah  satu node gerbang.  Pencarian  rute dimulai dari node gerbang sebagai root . Root pada graph akan  mencari  nilai  yang  paling  minimum  diantara node tetangganya yang terhubung. Setelah sistem mendapatkan nilai  yang  minimum  maka node yang  dipilih  akan disimpan  pada  adjency  list  dan node tersebut  akan dijadikan sebagai root yang baru. Root yang baru tersebut akan  membandingkan  lagi  nilai  minimum  dari node tetangganya,  nilai  yang terkandung pada node yang telah dihitung oleh root yang paling awal akan hilang dan nilai tersebut  digantikan  dengan  nilai  yang  baru  berdasarkan iterasi  yang  dilakukan  oleh root yang  baru.  Sistem  akan terus  melakukan  pembaruan  adjency  list  sampai  semua node terlewati.
TABEL II
P ERHITUNGAN S HORTEST P ATH D IJKSTRA Root Nilai Edge Node Tetangga Node dengan nilai minimum Nilai (nilai root + nilai minimum) Adjency List Node Gerbang Node C (448) Node E (500) Node G (428) Node I (541) Node G 0+428 =428 Gerbang - G Node G Node C (254) Node I (150) Node I 428+150 =578 Gerbang – G – I Node I Node E (330) Node H (168) Node H 578+168 =746 Gerbang – G – I – H Node H Node C (167) Node E (169) Node C 746+167 =913 Gerbang – G – I – H – C Node C Node E Node E 913+183 Gerbang
(183) =1096 – G – I – H – E – C
Seperti  pada  Tabel  II, node yang  memiliki  nilai minimum  dari  perbandingan  yang  dilakukan  oleh  suatu root maka  akan  masuk  ke  list,  dan  nilai  dari edge root baru  tersebut  akan  bertambah  dengan  nilai root sebelumnya.  Pembaruan  dari  proses  tersebut  akan  terus belanjut sampai berhenti ketika semua node sudah selesai dikunjugi  sehingga  membuat  sebuah  rute  pengangkutan yang  jaraknya  paling  minimum  dengan  mengunjugi semua node yang  ada,  dari  hasil  percobaan  dengan node yang  berstatus  ‘Angkut’  berjumlah  lima node menghasilkan rute Gerbang  – G  – I  – H  – E  – C dengan jarak sejauh 1096 meter.
Gambar. 6 Graph dengan jumlah status angkut semua node
Berdasarkan  hasil  Tabel  2 graph terbentuk  dari node fuzzy yang  berstatus  ‘Angkut’  berjumlah  lima.  Gerbang menjadi root dan  membandingkan  nilai edge dari node tetangganya node C, node E, node G  dan node I menghasilkan node G sebagai root yang baru karena nilai edge pada node G  memiliki  nilai  yang  paling  minimum diantara node tetangga dari root , untuk jalur terdapat pada Gambar  6,  dengan  adanya  rute  dan  estimasi  jarak  ini, petugas  sangat  dimudahkan  dan  estimasi  waktu,  tenaga dan  jarak   bisa terlihat.  Berbeda pada sistem  sebelumnya yang dipakai dalam pengangkutan, dimana petugas hanya menggunakan  intuisinya  untuk  mengangkut  sampah- sampah  yang  tersebar  di  daerah  perumahan  tanpa mengetahui kondisi apakah tempat sampah itu berisi atau kosong  mengakibatkan  estimasi  jarak,  tenaga  dan  waktu sangat sulit untuk ditentukan.
Pada  percobaan  ke-2  menghasilkan graph dari  hasil fuzzy yang berstatus ‘Angkut’ berjumlah tiga node , graph sesuai dengan Gambar 7.
Gambar. 7 Graph dengan jumlah status angkut tiga node
Perhitungan  pencarian  rute  sama  dengan  pencarian pada proses  perhitungan graph yang berjumlah lima node yang berstatus ‘Angkut’, hasil pencarian rute dari Gambar. 8  menghasilkan  rute  Gerbang  –  C  –  E  –  H  dengan  jarak 961 meter, untuk perhitungan terdapat pada Tabel 3.
TABLE III P ERHITUNGAN S HORTEST P ATH D IJKSTRA
Root Nilai Edge Node Tetangga Node dengan nilai minimum Nilai (nilai root + nilai minimum)
Adjency
List Node Gerbang Node C (448) Node E (500) Node I (541) Node C 0+448 =448 Gerbang – C Node C Node E (183) Node E 448+183 =631 Gerbang – C – E Node E Node H (330) Node H 631+330 =961 Gerbang – C – E – H
Rute  yang  dikeluarkan  sangat  tergantung  pada graph yang  dibentuk  berdasarkan  nilai fuzzy yang  dihasilkan oleh  setiap node .  Jika  kelima node berstatus  ‘Angkut’ maka graph yang dibangun juga lebih kompleks, berbeda dengan  jika hanya ada kurang dari 3 node yang berstatus ‘Angkut’  maka graph yang  dibangun  sangat  sederhana. Ketika  pada  saat  kondisi node yang  berstatus  ‘Angkut’ hanya  ada  satu  maka node langsung  terhubung  dengan node tujuan.

## V. K ESIMPULAN
Proses fuzzy dari  pembacaan  masing-masing  sensor menghasilkan  keputusan  jumlah node yang  diangkut  dan membentuk graph untuk  pencarian  jalur  pengangkutan sampah. Jumlah node yang diputuskan untuk pembentukan graph jika  hasil fuzzy berstatus  ‘Angkut’ atau  bernilai  lebih  dari  sama  dengan  50.  Pencarian  jalur dengan  proses  shortest  path  menggunakan  dijkstra  untuk mencari  jalur  pengankutan  dengan  jarak  yang  paling
minimum  dan  menelusuri  semua node yang  layak diangkut.  Sistem  menghasilkan  jalur  yang  paling minimum dengan node sampah bersatatus ‘Angkut’. Hasil dari  penelitian  ini  menghasilkan  status  sampah  yang dinamis  karena  parameter  yang  digunakan  nilainya  bisa berubah sesuai kondisi. Jalur yang dihasilkan  juga sangat sesuai  dengan  keadaan  tempat  sampah  sehingga pengangkutan  bisa  tepat  sasaran.  Jalur  tersebut  menjadi panduan  bagi  petugas  sampah  dalam  pengangkutannya dengan mengunjungi kesemua node yang layak diangkut, dibandingkan  dengan  pengangkutan  sampah  sebelumnya yang  mengunjungi  keseluruh  tempat  sampah,  ini  akan menghemat tenaga, biaya dan waktu petugas sampah.
Sistem  ini  belum  diterapkan  sehingga  tingkat  kepuasan dari  pandangan  pemilik  rumah  belum  diketahui  karena jika  sampah  yang  statusnya  ‘biasa’  yang  belum  layak diangkut  mengandung  bau  yang  sangat  tidak  sedap  akan sangat mengaggu kenyamanan pemilik rumah.
Untuk  penelitian  kedepan  diharapkan  sistem  ini  bisa diterapkan secara nyata di kawasan Perumahan Buah Batu (PBB).  Variable  yang  digunakan  pada fuzzy juga  bisa ditambah  seperti  variable  suhu,  kelembabapan  dan indikator  bau  sampah  serta  pemakaian  GPS  sebagai pemandu ke tempat tujuan.

## A CKNOWLEDGMENT
Penulis  ingin  mengucapkan  terima  kasih  kepada segenap sivitas PBB bapak ketua RT, petugas sampah dan satpam  yang  bertugas  yang  sudah  membantu  dalam pengumpulan informasi.

## R EFERENSI
[1] D. Anggraini, M. B. Pertiwi, and D. Bahrin, “Pengaruh Jenis Sampah,  Komposisi  Masukan  dan  Waktu  Tinggal  terhadap Komposisi Biogas Dari Sampah Organik,” Tek. Kim. , vol. 18, no. 1, pp. 17–23, 2012.
[2] J. R. Riwukore and F. Habaora, “The Concept of Strategy for Garbage Management in  the  Kupang City ,  Indonesian,”  vol. 6256, pp. 395–400, 2019.
[3] P.  Harliana  and  R.  Rahim,  “Comparative  Analysis  of Membership  Function  on  Mamdani Fuzzy Inference  System for  Decision  Making,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  930,  no.  1, 2017.
[4] D.  Wahyuningsih  and  E.  Syahreza,  “Shortest  Path  Search Futsal  Field  Location  With  Dijkstra  Algorithm,” IJCCS (Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol.  12,  no.  2,  p.  161, 2018.
[5] L.  Saranya,  P.  Rajeshwari,  M.  Priyadharshini,  P.  Kumar.S.S, and  G.  Pradeep,  “GARBAGE  MANAGEMENT  SYSTEM FOR  SMART  CITY  USING  IOT,” Int.  J.  Pure  Appl.  Math. , vol. 118, no. 20, 2018.
[6] N. Salah and R. M., “Smart Recycle Bin System based on Wi- Fi and IoT,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 181, no. 4, pp. 34–37, 2018.
[7] E.  Michael,  C.  O.  Otaru,  A.  D.  Liman,  M.  I.  Bomoi,  and  B. Awotoye, “Design and Development  of a Smart Waste  Bin,” Int. J. Sci. Technol. , vol. 6, no. 10, pp. 101–105, 2017.
[8] Neetha, S.  Sharma, V. Vaishnavi, and V. Bedhi, “Smart bin- An  ‘Internet  of  Things’  approach  to  clean  and  safe  public space,” Proc. Int. Conf. IoT Soc. Mobile, Anal. Cloud, I-SMAC 2017 , pp. 652–657, 2017.
[9] D. Y. Pratama, M. Abdurrohman, and S. Prabowo, “Prototipe Sistem  Monitoring  Distribusi  Sampah  Kota  Bandung
Menggunakan  Multi Node Sensor  Berbasis  Machine-to- Machine Waste Distribution Monitoring System Prototype for Bandung  City  Using  Multi Node Sensor  Based  On  Machine- to-machine,” no. April 2013, 2008.
[10] S. S. Biswas, “ Fuzzy Real  Time  Dijkstra  ’  s  Algorithm,”  vol.
13, no. 4, pp. 631–640, 2017.
[11] S.  Alameri  and  H.  A.  Nugroho,  “Pencarian  Jalur  Tercepat Menggunakan  Algoritme  Gabungan Fuzzy Dan  Genetika,”
Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. , pp. 6–8, 2015.
[12] M.  Hannats,  H.  Ichsan,  E.  Yudaningtyas,  and  M.  A.  Muslim, “Solusi  Optimal  Pencarian  Jalur  Tercepat  dengan  Algoritma Hybrid Fuzzy -Dijkstra,” Eeccis ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  155–160, 2012.
[13] F. B.  Zhan, “Three Fastest  Shortest Path Algorithms on Real Road Networks : Data Structures and Procedures,” Geogr. Inf. Decis. Anal. , vol. 1, no. 1, pp. 70–82, 1997.
[14] A. Jain, U. Datta, and N. Joshi, “Implemented Modification in Dijkstra  ’  s  Algorithm  to  Find  the  Shortest  Path  for  ‘  N  ’ Node s with Constraint,” no. 2, 2016.
[15] S. Das, “A fast, efficient technique for finding a path through multiple  destinations,” IEEE  Int.  Conf.  Electro  Inf.  Technol. , no. September, pp. 404–409, 2017.
[16] N.  A.  Latha  and  B.  R.  Murthy,  “Arduino  based  Weighting Scale using Load Cell,” vol. 3, no. 6, pp. 704–707, 2017.
[17] S.  T.  Wilson,  T.  K.  Sebastine,  M.  Daniel,  and  V.  Martin, “Smart  trash  bin  for  waste  management  using  odor  sensor based on IoT technology,” vol. 5, no. 2, pp. 2048–2051, 2019.
[18] Yulmaini, “Penggunaan Metode Fuzzy Inference System (Fis) Mamdani  Dalam  Pemilihan  Peminatan  Mahasiswa  Untuk Tugas Akhir,” J. Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 10–23, 2016.
[19] D.  Vindensia  and  Y.  Utami,  “Penerapan Fuzzy Inference System  (  FIS  )  Metode  Mamdani  dalam  Pemilihan  Jurusan Perguruan Tinggi,” Publ. J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, 2018.
[20] L.  Kurniasari,  Mayadi,  and  Kusrini,  “Pencarian  rute  gedung menggunakan algoritma dijkstra,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2018 , pp. 43–48, 2018.