Jurnal informasi dan Komputer Vol: 13 No:2 2025
P-ISSN: 2337-8344
E-ISSN: 2623-1247
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGUKUR PENCEMARAN UDARA
DENGAN METODE K-MEANS
Islam Mahdi 1.
Adi Prasetia Nanda2 Institut Bakti Nusantara Lampung12 Jl.
Wisma Rini No.
09 pringsewu Lampung Telp.
22240 website: w.
E-mail : omiisskom@gmail.
com1, adiprasetiananda.
artha@gmail.
ABSTRAK
Dalam penelitian ini juga dapat mengetahui kecamatan mana yang tercemar dan tidak tercemar dari pencemaran udara yang ada di Kabupaten Pringsewu.
Hasil penelitian ini menunjukan dari mana sisi atau pengaruh Pencemaran udara tersebut berasal.
Dampak pencemaran udara sangat tidak baik untuk kesehatan yang dapat memicu terjadinya gangguan pernapasan yaitu seperti asma,Ispa, bahkan kanker paru-paru.
Pemerintah Indonesia sendiri sudah melakukan upaya untuk menurunkan indeks pencemaran udara sendiri yakni pengurangan jumlah kendaraan yaitu dengan diterapkan ganjil genap, menyediakan transportasi yang ramah lingkung seperti bus serta juga pembukaan lahan hijau yang ada di tengah kota.
Pada penelitian ini akan mengukur pencemaran udara yang ada di Kabupaten Pringsewu menggunakan sistem Pendukung keputusan dengan metode K-Means yang dimana akan terlihat kecamatan mana yang paling mengalami pencemaran udara di kabupaten Pringsewu sehingga bisa di lakukan tindakan untuk mengurangi pencemaran udara di Kabupaten Pringsewu.
Kata Kunci : SI.
E-Arsip.
Dokumen.
Website ABSTRACTS This research itself aims to find out the sources of air pollution in Pringsewu Regency which can find which sub-districts in Pringsewu Regency have the most polluted air.
In this study, it was also possible to find out which sub-districts were polluted and not polluted by air pollution in Pringsewu Regency.
The results of this study show where the side or influence of air pollution comes from.
The impact of air pollution is very bad for health which can trigger respiratory problems, such as asthma, respiratory infections, and even lung cancer.
The Indonesian government itself has made efforts to reduce its own air pollution index, namely by reducing the number of vehicles by applying an odd-even number, providing environmentally friendly transportation such as buses and also opening green fields in the middle of the This study will measure air pollution in Pringsewu Regency using a decision support system with the K-Means method which will show which sub-districts experience the most air pollution in Pringsewu Regency so that actions can be taken to reduce air pollution in Pringsewu Regency.
Keywords : IS.
E-Archive.
Document.
Website PENDAHULUAN Teknologi saat pada di zaman yang sudah modern ini amat bertumbuh denga laju cepat serta maju seperti hal nya ada pada kendaraan bermotor serta roda 4 atau bisa disebut mobil yang saat ini dimana kendaraan bermotor serta mobil jumlahnya makin banyak dan meningkat serta penjualan sepeda motor dan mobil saat ini sudah dengan harga yang terjangkau.
Sehingga perusaan penyedia kendaraan banyak yang mendapatkan untung yang banyak dan masyarakat banyak yang bisa membelinya.
Dan dampak dari banyaknya atau padatnya kendaraan bermotor maupun mobil yang mengeluarkan asap yang dapat menyebabkan polusi udara yang sangat berbahaya untuk kesehatan serta Serta juga padatnya penduduk membuat ketersediaan udara yang bersih semakin berkurang dikarenakan banyaknya udara 133 | L P P M I T B A D i a n C i p t a C e n d i k i a Jurnal informasi dan Komputer Vol: 13 No:2 2025 yang terpakai serta dengan padatnya penduduk ketersediaan lahan hijau yang dimana dijadikan sebagai sumber udara bersih menjadi berkurang yang diakibatkan lahan hijau dengan jumlah banyak dialihkan menjadi pemukiman penduduk yang bisa dikatakan bahwasannya peningkatan atau padatnya penduduk ini bisa menjadi sebab berkurangnya ketersediaan udara yang bersih.
serta aktivitas rumah tangga yang dengan pembakaran sampah serta memasak dengan kayu bakar juga bisa membuat berkurangnya udara bersih dan kualitas lingkungan yang menurun yang bisa dihasilkan oleh banyaknya sampah yang dibakar sembarangan yang bisa membuat asap yang timbul menjadi sangat potensial untuk timbulnya gangguan bagi lingkungan yang ada disekitarnya, atau bisa juga limbah dan bahan pencemar lainnya.
Tercemarnya udara ialah yakni situasi dimana keberadaan lebih dari satu substansi kimiah juga bilogi pada lapisan udara pada angka yang berbahaia bagi kebugaran fisik, binatang, orang atau manusia serta tanaman serta juga merusak kenyamanan juga property dan pencemaran udara yakni penghancuran khualitas udara yang disebabkan dari asal biologis serta non biologis juga kontaminasi udara ini bisa dari berbagai sumber atau muasal dari berbagai factor yaitu asap dari pabrik, limbah rumaha tangga, serta asap kendaraan juga yang lain-lain.
Decission Support Sistem atau Dss dimana mengetahui ambang risiko dari pencemaran udara yang ada diKabupaten Pringsewu yang menggunakan metode K-Means yang dimana metode ini sendiri ialah bakal melacak alternatif yang pas yang dimana menggunakan kriteria yang tertentu.
Dan dalam hal ini semoga bisa memberi manfaat untuk masyarakat yang terkhusus di kabupaten pringsewu.
P-ISSN: 2337-8344
E-ISSN: 2623-1247
Penyakit apakah atau apa saja yang di akibatkan dari tercemar nya udara? Mengapa udara yang tercemar itu Apa yang menyebabkan udara menjadi Bagaimanakah Studi Pustaka Yakni merupakan dengan cara mencari referensi dari mana berikut :
- Internet - Kamus yang berkaitan sama hal pencemaran udara - Ruang baca.
2 Model Perancangan Pengumpulan Kriteria & Alternatif Nilai Acak Cluster Hasil Memperbarui Jarak terkecil dari nilai *Pengumpulan data,dalam hal ini dikerjakan wawancara,investigasi,dan studi bacaan yaitu dengan Mencari referensi lewat internet.
METODE PENELITIAN
1 Pengumpulan Data Dalam pengumpulan data yng akaan dipakai ialah berikut :
Investigasi Untuk melaksanakan penelitian atau mencari tahu betapa berbahayanya itu dari pencemaran udara yang ada di kabupaten Pringsewu.
Wawancara *Kriteria dan Alternatif.
Kriteria dalam sistem pencemaran udara dengan metode K-Means di daerah Pringsewu ini meliputi kepadatan kendaraan, dan aktivitas di rumah tangga.
Sedangkan Kecamatan Pringsewu.
Pagelaran.
Pardasuka.
Gading Rejo.
Sukoharjo.
Ambarawa.
Adiluwih.
Banyumas, dan Pagelaran Utara.
*Nilai Acak Kluster,dalam nilai acak cluster
dalam perhitungan K-Means ini terdapat dari 134 | L P P M I T B A D i a n C i p t a C e n d i k i a Jurnal informasi dan Komputer Vol: 13 No:2 2025
P-ISSN: 2337-8344
E-ISSN: 2623-1247
Nilai atau data yang di ambil secara acak atau *Jarak terkecil dari data,dalam jarak terkecil dari data ini jarak terendah dari hasil perhitungan jarak yang dimana untuk menentukan kelompok tercemar dan kelompok tidak tercemar menggunakan pola 0 dan 1.
*Memperbarui centroid,dalam hal ini centroid baru dilakukan yakni menjumlahkan rataan dimana datanya didapat dari cluster yang ada.
Mengupgrade nilai pusat yang baru menggunakann rumus rerata.
Hasil 2 Impelementasi K-Means *Hasil, setelah mendapat centroid baru dan melakukan perhitungan jarak kluster dan mendapatkan hasil iterasi yang lalu dimana dari perhitungan tersebut apabila anggota tiap kluster tidak berubah.
Dalam penghitungan dengan K-Means terdapat beberapa tahapan yakni ialah :
3 Analisis Data Dalam melakukan analisis data dengan pendekatan deduktif yang mana kesimpulan diambil dari teori yang dianggap benar dan relevan dengan fakta-fakta yang diperhatikan, kemudian penulis menyusun kesimpulan untuk memberikan saran-saran dalam menangani serta menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang Hal ini dilakukan agar hasil penelitian dapat tertangkap dengan baik sesuai dengan maksud dan tujuannya.
Oo Keterangan :
xi : nilai criteria
: centhroid atau clusterke Aej
HASIL DAN PEMBAHASAN
1 Perancangan Pengumpulan data Penentuan Alternatif dan Kriteria Penentuan Cluster Penentuan range Menentukan nilai acak untuk pusat awal cluster menggunakan rumus jarak Euclidean Mendefinisikan k agar jadi total kluster yang mau atau akan dibuat.
Memilih data caranya random agar menjadikan sebagai pusat pertama atau chentroid yakni banyaknya k.
Merinci atau ngitung jangka tiap input data pada tiap-tiap pusat yang memanfaatkan rumus Eucledian (Eucledian Dystanc.
sehingga sampai pada adanya jarak dimana lebih rapat pada tiap data sama pusat.
inilah Eucledian Dystance :
Dalam pengelompokkan tiap-tiap data kedekatannya bersumber dari pusat atau jangka yang paling rendah.
Hasil dari pusat diulangii.
Dimana rata-rata pada cluster dimana bertaut mendapaatkan nilai centroid yang baru.
Yaitu persamaanya Oc Keterangan :
: pusat terbaru oleh putaran keh .
Nsj : yaitu banyaknya bahan di cluster Sj.
Melaksanakan diulangnya yang dimulai tahap 2 sampai 5 dan tak bergantinya komponen di cluster.
Pengelompokkan setiap data dan mencari jangka terpendek 135 | L P P M I T B A D i a n C i p t a C e n d i k i a Jurnal informasi dan Komputer Vol: 13 No:2 2025 Penentuan Alternatif dan kriteria Alternatif dan Kriteria yang di gunakan mengacu kepada penilaian pencemaran udara dapat lihat ditabel 1 dan 2 :
Alternatif Tabel 1.
Data Alternatifi Keterangan Kc.
Pringsewu Kc.
Pagelaran Kc.
Pardasuka Kc.
Gading rejo Kc.
Sukoharjo Kc.
Ambarawa Kc.
Adiluwih Kc.
Banyumas Kc.
Pagelaran Utara Data kriteriai Kriteria Keterangain Padatnya penduduk Lingkungan Kendaraan Aktifitas rumah tangga Untuk setiap kriteria ini, masing-masing bobot menjadi lebih jelas bahwa bobot yang diberikan pada Tabel 3 dibuat :
Keterangan Range Sangat kurang Kurang Cukup Baik Sangat Baiki Sub kriteria Padatnya Penduduk Keterangan Range <100.
000 jiwa 00 jiwa 000 jiwa 000 jiwa >400.
000 jiwa
Sub kriteria Lingkungan Keterangan Range Asap rokok
Penumpukan Sampah
<5 Pabrik/instansi 10-5 Pabrik/Instansi >12 Pabrik/Instansi P-ISSN: 2337-8344
E-ISSN: 2623-1247
Sub kriteria Kendaraan Keterangan Range Warna asap Kendaraan Bahan bakar kendaraan Penyakit yang ditimbulkan Dampak pada lingkungan Kandungan zat pada asap Tabel 7.
Sub kriteria aktivitas rumah tangga Keterangan Range Pengecatan rumah Penggunaan kompor gas Memasak dengan kayu bakar Penggunaan ac Pembakaran sampah sembarangan Tabel 8.
Nilai Pencemaran Udara Alternatif Kriteria Pringsewu Pagelaran Pardasuka Gading Sukoharjo Ambarawa Adiluwih Banyumas Pagelaran Utara Perhitungan Metode K-means Penyelesaian menggunakan metode K-Means dapat dilihat pada setiap langkah berikut:
Berikut ini adalah data alternatif dan kriteria pencemaran udara di Kabupaten Pringsewu yang bisa dilihat pada tabel di bawah ini:
data alternatif juga criteria Alternatif Criteria Pringsewu Pagelaran Pardasuka Gading Sukoharjo Ambarawa Adiluwih Banyumas Pagelaran 136 | L P P M I T B A D i a n C i p t a C e n d i k i a Jurnal informasi dan Komputer Vol: 13 No:2 2025 Utara Penentuan awal cluster secara acak atau Kluster A mengambil data pertama yakni Pringsewu .
,4,4,.
Data ke-5 yaitu pusat cluster ke B Sukoharjo .
,3,3,.
Perhitungan Menggunakan data Pringsewu Eulidean Distance Pusat Cluster A :
- .
- .
- .
Pusat Cluster B :
= 3,46
Hasil yang didapat dari perhitungan seluruh data di setiap cluster awal ada pada tabel berikut:
Tabel 10.
Hasil Penghitungan jarak di cluster No.
Nama Kriteria
C3 C4
Pringsewu
Pagelaran Pardasuka
Gading rejo
Sukoharjo
Ambarawa
Adiluwih
Banyumas Pagelaran Utara
Cl A 0, 00
1, 41
1, 41
1, 41
3, 46
2, 23
Cl B
3, 46
2, 44
3, 16
3, 16
0, 00
3, 31
Jarak terdekat 0, 00
1, 41
1, 41
1, 41
0, 00
2, 23
P-ISSN: 2337-8344
E-ISSN: 2623-1247
4, 58
3, 31
1, 73
2, 64
2, 23
3, 60
2, 46
2, 23
1, 73
Selain itu, setelah mengelompokkan kelompok data dan menghitung jarak data, langkah seterusnya adalah mengelompokkan data dan tabel di bawah ini menunjukkan hasil pengelompokan data ialah :
Tabel 11.
Hasil Pengelompokan data iterasi 1 No.
0,00
3,46
1,41
2,44
1,41
3,16
1,41
3,16
3,46
2,23
3,31
4,58
2,64
3,31
2,23
1,73
3,60
Arti dari angka 1 adalah mengacu pada area yang terkontaminasi, sedangkan angka 2 merujuk pada area yang tidak terkontaminasi.
Setelah dilakukan proses penghitungan dan pembagian kelompok klaster, pusat klaster baru dapat dibentuk dengan menghitung ulang setiap kelompok klaster berdasarkan kriteria rata-rata.
Adalah nilai dari C1 Adalah nilai dari C1 Berikut adalah Pusat Cluster baru :
Tabel 12.
Pusat Cluster baru/centroid baru A 3,16 4,83 B 4 Lalu sesudah mendapatkan titik pusat baru dari tiap cluster maka hitung lagi data menggunakan pusat cluster yang baru dan ulangi sampai mendapatkan pola yang terakhir dimana sudah tidak berpindah lagi.
Dari hasil perhitungan pada cluster baru didapatkan hasil pada tabel 11 dibawah ini :
Tabel 13.
hasil perhitungan jarak cluster dengan centrioid baru iterasi ke 2.
137 | L P P M I T B A D i a n C i p t a C e n d i k i a Jurnal informasi dan Komputer Vol: 13 No:2 2025 No.
1,00
0,99
0,57
0,57
2,98
1,03
4,21
3,50
1,81
5,11
2,81
2,13
2,13
1,23
3,70
1,82
1,58
4,11
Setelah didapatkan pusat baru untuk setiap klaster, hitung ulang data dengan pusat klaster baru tersebut dan ulangi hingga didapatkan pola terakhir yang tidak bergerak pada penelitian ini.
data dihitung ulang hingga iterasi kedua, yang tidak lagi berubah di setiap cluster dan data tak berganti lagi.
Tabel 14.
hasil juga pola terahir jarak antara centroid dan pusat cluster No.
No.
Tabel 15.
Data hasil akhir Alternatif
Pringsewu
1,00
5,11
Pagelaran 0,99 2,81 Pardasuka
0,57
2,13
Gading rejo
0,57
2,13
Sukoharjo
2,98
1,23
Ambarawa
1,03
3,70
Adiluwih
4,21
1,82
Banyumas 3,50 1,58 Pagelaran 1,81 4,11 Utara Cluster Hasil analisis dengan menggunakan metode Kmeans Cluster A menunjukkan bahwa ada 6 kecamatan yang mengalami pencemaran, sedangkan di Cluster B terdapat 3 kecamatan yang tidak tercemar.
Pembahasan Hasil dari pelaksanaan atau perhitungan dengan metode K-means yang digunakan untuk menilai P-ISSN: 2337-8344
E-ISSN: 2623-1247
pencemaran udara di kabupaten Pringsewu dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Data hasil akhir No.
Alternatif Pringsewu Pagelaran Pardasuka Gading rejo Sukoharjo Ambarawa Adiluwih Banyumas Pagelaran Utara Cluster Data yang telah dikelompokkan di cluster 1 berjumlah 3 kecamatan lalu cluster 2 berjumlah 3 lalu hasil iterasi yang lalu telah persis sama hitungan terdaulu, bisa dinyatakan hasil penelitian telah selesai juga di penghitungan inhi stopi di iterasi ke 2.
KESIMPULAN DAN SARAN
Simpulan Algoritma K-Means yakni algoritma dimana terdapat didalamnya pengelompokkan data atau nilai yang mana dihitung jarak clusternya lalu membuat centroid baaru lalu dihitung rata-rata nya baru mendapatkan hasilnya apakah sudah sesuai dengan seleumnya atau tidak yang metode K-means diimpelementasikannya sehingga mudah untuk dijalankan dan digunakan untuk menghitung pencemaran udara yang ada diKabupaten Pringsewu.
Metode K-means juga banyak digunakan untuk bidang di data mining.
Metode K-Means sangat handal untuk digunakan dalam menghasilkan data yang tepat dan akurat.
Desain sistem pendukung keputusan dengan metode Kmeans untuk menentukan pencemaran udara di Kabupaten Pringsewu diharapkan bisa menjadi panduan untuk pengembangan sistem di masa Penelitian ini mempertimbangkan faktorfaktor seperti kepadatan penduduk, lingkungan, jumlah kendaraan, rumah tangga, serta beberapa daerah seperti Pringsewu.
Pagelaran.
Pardasuka.
Gading Rejo.
Sukoharjo.
Ambarawa.
Adiluwih, dan Banyumas Utara.
Dalam perhitungan ini, proses dihentikan setelah iterasi kedua, di mana setiap kelompok juga berhenti dan tidak terjadi perpindahan data.
Berdasarkan perhitungan yang 138 | L P P M I T B A D i a n C i p t a C e n d i k i a Jurnal informasi dan Komputer Vol: 13 No:2 2025
P-ISSN: 2337-8344
E-ISSN: 2623-1247
dilakukan dengan metode K, ditemukan dua kelompok dari semua data, yaitu kelompok A yang menunjukkan daerah tercemar dan kelompok B yang menunjukkan daerah tidak Angka 1 menunjukkan area yang tercemar dan angka 0 menunjukkan area yang tidak tercemar.
dari perhitungan dan langkahlangkah menggunakan perhitungan K-Means dapat menemukan daerah mana yang tercemar dan tidak tercemar agar supaya bisa ditanggulangi atau diatasi pada daerah tersebut.
Dengan demikian Hasil akhir menunjukkan bahwa semua data memiliki kedekatan yang sama satu sama lain, sehingga nilai data dikelompokkan berdasarkan kedekatannya.
Oleh karena itu, dalam pengelompokan pencemaran udara, pengelompokan yang paling optimal adalah metode K.
[Onlin.
Available:
https://snf.
id/wpcontent/uploads/2019/09/18.
OFMI-3002.
2 Saran Penulis berharap agar pengembuatan jurnal ini agar bida ditingkatkan dengan pakai methoed berbeda yaitu bisa seperti dengan menggunakan model dari dss yaitu metode AHP atau analyctical hierarcy process dan penulis berharap semoga rakyat menyadari bila penting sekali ngejaga alam serta mengurangi aktifitas yang menjadi sebab pencemaran udara.
DAFTAR PUSTAKA