PENERAPAN METODE MEAN SHIFT CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN WILAYAH BERDASARKAN PENGELOLAAN SAMPAH - Lidya Musaffak, Awal; Maulida Hindrayani, Kartika; Idhom, Mohammad (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Pengelolaan sampah di Indonesia menjadi tantangan besar dengan meningkatnya timbulan sampah setiap tahun. Data SIPSN 2023 mencatat timbulan sampah harian sebesar 106.145,71 ton dan tahunan mencapai 38.743.185,18 ton. Setiap wilayah memiliki pola pengelolaan sampah yang berbeda, sehingga diperlukan segmentasi untuk memahami variasinya. Penelitian ini menerapkan algoritma Mean Shift Clustering untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan data pengurangan dan penanganan sampah di setiap kabupaten dan kota. Dengan bandwidth 1.5, hasil analisis menunjukkan terbentuknya dua klaster dengan nilai Silhouette Score sebesar 0.649. Terdapat dua klaster yang dihasilkan dengan klaster 1 merupakan klaster dengan sampah yang terkelola rendah sedangkan klaster 2 adalah klaster dengan sampah terkelola tinggi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam perumusan kebijakan yang lebih tepat sasaran untuk meningkatkan pengelolaan sampah secara efisien dan berkelanjutan di berbagai daerah.