Penerapan Metode K-Means Clustering Dalam Pengelolaan Limbah Kelapa Sawit
DOI:
https://doi.org/10.53513/jursi.v5i3.10314Keywords:
K-Means Clustering, Pengelolaan Limbah, Limbah Kelapa Sawit, Pengolahan Limbah, Analisis Data, Pengelompokan Data, Efisiensi OperasionalAbstract
Pengelolaan limbah kelapa sawit pada PT. Langkat Nusantara Kepong menghadapi tantangan signifikan akibat volume limbah yang tinggi dan variasi dalam karakteristik limbah. Masalah utama yang dihadapi adalah kesulitan dalam mengelompokkan limbah berdasarkan jenis dan potensi dampaknya terhadap lingkungan, yang dapat menghambat efektivitas proses pengolahan dan meningkatkan biaya operasional.Untuk mengatasi masalah tersebut, diterapkan metode K-Means Clustering dalam pengelolaan limbah. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan limbah kelapa sawit berdasarkan parameter karakteristiknya, seperti komposisi kimia, ukuran partikel, dan kandungan air. Dengan menerapkan algoritma K-Means, limbah dapat dikelompokkan ke dalam beberapa klaster yang serupa, memungkinkan pengelolaan yang lebih terstruktur dan efisien.Penerapan metode K-Means Clustering berhasil mengidentifikasi dan mengelompokkan limbah kelapa sawit ke dalam kategori yang berbeda berdasarkan karakteristiknya. Hasil ini meningkatkan efisiensi proses pengolahan limbah, mengurangi biaya operasional, dan meminimalkan dampak lingkungan. Dengan pemisahan yang lebih jelas dan pengelolaan yang lebih baik, PT. Langkat Nusantara Kepong dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan memenuhi standar lingkungan yang lebih ketat.
References
K. Khaerunnisa, "Optimalisasi Pemanfaatan Lahan untuk Kelapa Sawit Berbasis Ekonomi Hijau (Studi Kasus Kecamatan Angkona Kabupaten Luwu Timur)," Doctoral dissertation, Institut Agama Islam Negeri Palopo, 2023.
B. Dharma, A. I. Pratiwi, and M. Melati, "Analisis Laporan Keuangan Pengelolaan Limbah Kelapa Sawit pada PT. Perkebunan Nusantara III Persero Labuhanbatu Selatan," Jurnal Manajemen Akuntansi (JUMSI), vol. 3, no. 1, pp. 64-71, 2023.
A. M. A. A. Fajrin, "Penerapan Data Mining untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen dengan Algoritma FP-Growth pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor," Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), vol. 5, 2020.
K. Andesa, "Integrasi Pemrograman Web pada Pemrograman Desktop sebagai Alternatif Fasilitas Laporan dalam Pengembangan Program Aplikasi," unpublished, 2019.
R. Komala and S. Aziz, "Pengaruh Proses Aerasi terhadap Pengolahan Limbah Cair Pabrik Kelapa Sawit di PTPN VII secara Aerobik," Jurnal Redoks, vol. 4, no. 2, pp. 7-16, 2019.
N. Afiasari, N. Suarna, and N. Rahaningsi, "Implementasi Data Mining Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Clustering dengan Metode K-Means," Jurnal Saintekom: Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen, vol. 13, no. 1, pp. 100–110, 2023.
A. N. Khormarudin, "Teknik Data Mining: Algoritma K-Means Clustering," Jurnal Ilmu Komputer, pp. 1–12, 2019. [Online]. Available: https://ilmukomputer.org/category/datamining/.
P. Purwadi, P. S. Ramadhan, and N. Safitri, "Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang," Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer), vol. 18, no. 1, p. 55, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
Y. Mardi, "Data Mining: Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5," Jurnal Edik Informatika, vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.
T. N. Padilah and R. I. Adam, "Analisis Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Produktivitas Tanaman Padi di Kabupaten Karawang," FIBONACCI: Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika, vol. 5, no. 2, p. 117, 2019, doi: 10.24853/fbc.5.2.117-128.
A. Solichin and K. Khairunnisa, "Klasterisasi Persebaran Virus Corona (Covid-19) di DKI Jakarta Menggunakan Metode K-Means," Fountain of Informatics Journal, vol. 5, no. 2, pp. 52–59, 2020.
J. Hutagalung and F. Sonata, "Penerapan Metode K-Means untuk Menganalisis Minat Nasabah," Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 5, no. 3, pp. 1187–1194, 2021.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
