ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN LOKASI SUMUR BERDASARKAN TINGKAT KONTAMINASI BAKTERI COLIFORM DI KOTA CIMAHI - Ade Rizki As; Novita Lestari Anggreini (IPSIKOM, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan lokasi sumur di Kota Cimahi berdasarkan tingkat kontaminasi bakteri coliform dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Kualitas air merupakan isu krusial dalam pembangunan kota terutama di daerah padat penduduk seperti Cimahi. Melalui teknik pengelompokan data (clustering), penelitian ini mengklasifikasikan data sumur ke dalam empat kategori yaitu tingkat kontaminasi rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi. Dataset yang digunakan bersumber dari Dinas Lingkungan Hidup Kota Cimahi tahun 2018–2022 yang tersedia di open data Cimahi. Data dianalisis menggunakan Google Colab dan dilakukan normalisasi sebelum dilakukan proses clustering. Hasil pengelompokan menunjukkan pemisahan cluster yang cukup baik dengan nilai silhouette score sebesar 0,82. Temuan ini diharapkan dapat membantu pemerintah daerah dalam mengidentifikasi wilayah yang berisiko tinggi terhadap pencemaran air tanah dan mengambil langkah-langkah mitigasi yang tepat.