Aplikasi Food Sharing Menggunakan Metode Haversine dan Algoritma K-means - Sri Intan Maharani; Fauziah Fauziah; Agus Iskandar (JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi), 2022)
Limbah makanan saat ini merupakan masalah besar yang terjadi secara nasional maupun global. Berdasarkan data pada Food Sustainability Index, Indonesia menghasilkan sampah makanan sebanyak 4.86 persen dari total produksi pangan dan 77 kapita per tahun dari limbah rumah tangga. Masalah sampah makanan ini berhubungan dengan kemiskinan dan kelaparan. Pada data Global Hunger Indonesia menyatakan, tingkat kelaparan Indonesia berada pada level moderat dimana masih banyak masyarakat Indonesia yang membutuhkan makanan. Dalam upaya penangangan masalah ini penulis membangun sistem donasi makanan berbasis web menggunakan metode haversine dan algoritma k-means. Metode Haversine menghasilkan jarak lokasi pemberi makanan dan konsumen makanan sedangkan algoritma k-means menghasilkan pemetaan wilayah berdasarkan tinggi, sedang, dan rendah persentase pendudukÂ  miskin.Â  Pengujian metode haversine mengahasilkan tingkat keakurasian sebesar 98,97% dengan menggunakan data uji sebanyak 300 data sedangkan pada algoritma k-means menghasilkan 3 cluster yaitu cluster rendah berjumlah 285 anggota, cluster sedang berjumlah 182 anggota, dan cluster tinggi berjumlah 46 anggota dengan dataset 513 kabupaten dan kota di Indonesia. Hasil dari cluster ini diharapkan dapat membantu pemerintah dan masyarakat untuk lebih membantu wilayah dengan tingkat persentase penduduk miskin yang tinggi.