## PENGELOMPOKAN JENIS  USAHA UMKM  KOTA  SEMARANG DALAM RANGKA  PROSES  PEMBINAAN  DAN PENDAMPINGAN UNTUK PENGEMBANGAN USAHA DENGAN TEKNIK DATA MINING
Eko  Nur Wahyudi 1 , Agus Prasetyo Utomo 2 ,  Novita Mariana 3 1,2,3 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Semarang Email : 1 eko@edu.unisbank.ac.id, 2 mustagus@edu.unisbank.ac.id,
3 novita_mariana@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Semarang sebagai ibu kota Jawa Tengah merupakan kota pusat perdagangan dan industri dengan  sektor  unggulan  di  bidang  manufaktur,  agrikultur  dan  pariwisata.  Dari  sisi  laju pertumbuhan ekonomi (LPE), kota Semarang mengalami peningkatan cukup signifikan yaitu 5,7  di  tahun  2015  menjadi  5,8  di  tahun  2016.  Artinya  laju  pertumbuhan  ekonomi masyarakatnya  sangat  tinggi,  khususnya  di  sektor  pariwisata.  Banyak  industri  kecil  tumbuh yang menopang laju pertumbuhan ekonomi menjadi meningkat, seperti di bidang makanan dan minuman olahan dan kerajinan. Beberapa wilayah dikhususkan dalam pengembangan industri tersebut, namun demikian tidak  semua dapat menjadi sentra dari  setiap bidang industri tetapi bisa disesuaikan dengan kondisi masing-masing wilayah, seperti contoh dalam usaha kerajinan batik ada di beberapa lokasi demikian juga dengan industri olahan pangan.
Pola pertumbuhan industri mikro, kecil dan menengah tersebut agar dapat dimonitor dan dikembangkan  sesuai  dengan  potensi  masing-masing  wilayah  industri  dengan  metode  K- Means untuk  bisa memetakan pembinaan dan pendampingan  pengembangan yang  tepat sesuai dengan  bidang  usaha  para  pelaku  industri  mikro,  kecil  menengah  dan  potensi  wilayah kecamatan.
Kata Kunci : metode K-Means, UKM Kota Semarang, Jenis Usaha  UKM, Potensi Wilayah.

## 1. PENDAHULUAN
Septo  Indarto  Team  Double  S  menyatakan  bahwa  dalam  persaingan  global  dimana perdagangan bebas merupakan sebuah indikator dari kemajuan ekonomi sebuah Negara yang akan menciptakan sebuah kemakmuran dan kemajuan ekonomi, maka wirausaha adalah jalan terbaik  untuk  mewujudkan  hal  itu  semua.  Masyarakat  yang  tadinya  pasif  (mencari  kerja) diubah menjadi masyarakat yang proaktif (menciptakan lapangan kerja) intinya adalah sebuah perubahan  mindset  (cara  berpikir).  Karena  maju  mundurnya  sebuah  bangsa  ditentukan  oleh daya saing disemua bidang, antara lain daya  saing  ekonominya.
Dalam  rangka  menumbuhkan  perekonomian  masyarakat  tersebut  maka  pemerintah membuat  kebijakan  untuk  mengembangkan  kewirausahaan  diseluruh  wilayah  Indonesia. Melalui  kementerian  terkait  pemerintah  menekankan  pentingnya  mengembangkan kewirausahaan pada masyarakat luas, tujuannya agar pertumbuhan perekonomian  di  tingkat masyarakat  bawah  juga  berkembang  dan  pada  akhirnya akan mendukung perekonomian nasional.
Perlu  dipahami  bersama  bahwa  perekonomian  industri  kecil  dan  menengah  akan menopang secara kuat perekonomian negara apabila program kewirausahaan ini berhasil. Agar program  kewirausahaan  dapat  tumbuh  dengan  cepat  maka  tidak  hanya  pemerintah  yang membuat  kebijakan  dengan  kementerian  terkait  sebagai  pelaksananya,  namun  juga  perlu dukungan instansi swasta dan peran masyarakat itu sendiri menuju keberhasilan.
Untuk saat ini jumlah wirausaha di Indonesia baru mencapai 3% dari populasi penduduk Indonesia  yang  berjumlah  265  juta  orang  pada  2018.  Hal  tersebut  menunjukkan  perlunya pertumbuhan  yang  pesat  guna  memiliki  daya  saing  di  tingkat  regional  dan  internasional. Perekonomian negara akan stabil dengan memiliki jumlah wirausaha sebesar 5% dari jumlah penduduknya.  Sebagai  pembanding  7  negara  dengan  jumlah  wirausaha  terbanyak  yaitu, Vietnam  (3,3%),  Thailand  (4,5%),  Malaysia  (5%),  Singapura  (7%),  Tiongkok  (10%), Jepang  (11%),  Amerika  (12%).  Hal  itu  menyimpulkan  bahwa  negara-negara  maju  pun ditopang  oleh  jumlah  wirausaha  yang  tinggi.  Untuk  mengejar  ketertinggalan  tersebut  maka Indonesia harus dengan kerja keras dan segala usaha mengupayakan capaian 5%.
Semarang sebagai ibu kota Jawa Tengah merupakan kota pusat perdagangan dan industri dengan  sektor  unggulan  di  bidang  manufaktur,  agrikultur  dan  pariwisata.  Dari  sisi  laju pertumbuhan ekonomi (LPE), kota Semarang mengalami peningkatan cukup signifikan yaitu 5,7  di  tahun  2015  menjadi  5,8  di  tahun  2016.  Artinya  laju  pertumbuhan  ekonomi masyarakatnya  sangat  tinggi,  khususnya  di  sektor  pariwisata.  Banyak  industri  kecil  tumbuh yang menopang laju pertumbuhan ekonomi menjadi meningkat, seperti di bidang makanan dan minuman olahan dan kerajinan, Beberapa wilayah dikhususkan dalam pengembangan industri tersebut, namun demikian tidak semua dapat menjadi sentral dari setiap bidang industri tetapi bisa disesuaikan dengan kondisi masing-masing wilayah, seperti contoh dalam usaha kerajinan batik ada di beberapa lokasi demikian juga dengan industri kulinernya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  mengambil  data  UMKM  di  semua kecamatan yang tersedia di pemerintah kota Semarang. Terdapat sekitar sepuluh ribu lebih data yang ada, namun tidak semuanya lengkap sesuai dengan isian yang seharusnya. Data tersebut kemudian diperbaiki melalui proses cleaning  data,  yaitu data yang kosong atau kurang dilengkapi, data yang salah tulis diperbaiki, sedangkan data yang sangat kurang lengkap dihapus dengan jumlah yang relatif sangat sedikit, seperti pada gambar 1.
SMA/SMK/MA  2015  Chifon cake Olahan Pangan Milik Sendiri SMA/SMK/MA  2012  Mie ayam Olahan Pangan Sewa Lain-lain Akademi 2013  Jasa Lainnya Milik Sendiri SMA/SMK/MA  2014  Soto & elektronik Lainnya, Olahan Pangan  Milik Sendiri SMA/SMK/MA  2015  - Lainnya Milik Sendiri SMA/SMK/MA  2006  Sembako Lainnya Milik Sendiri SMA/SMK/MA  2003  Makanan Olahan Pangan Milik Sendiri SMA/SMK/MA  1993  Sembako Lainnya Milik Sendiri  Lain-lain Akademi 2016  Sambal kemasan Olahan Pangan Sewa SMA/SMK/MA  2001  Kue kering Olahan Pangan Milik Sendiri  Lain-lain SD/MI 2013  Sembako Lainnya Milik Sendiri  Pinjaman Bank SMA/SMK/MA  2014  Jasa Lainnya Sewa Lain-lain SMP/MTs 2008  Rosok Lainnya Milik Sendiri  Pinjaman Bank SMA/SMK/MA  2015  Air dalam kemasan  Lainnya Milik Sendiri SMA/SMK/MA  2002  Roti dan souvenir Olahan Pangan Milik Sendiri  Lain-lain SMP/MTs 1999  Kecantikan Lainnya Milik Sendiri  Lain-lain
Gambar 1. Data awal yang mengalami proses Cleaning Data
Proses  selanjutnya  adalah  memilih  judul  kolom  yang  sesuai  untuk  diolah.  Kolom  yang dipilih harus sesuai dengan proses yang akan dilakukan dan hasil tujuan akhir yang diharapkan. Adapun atribut/kolom yang dipilih yaitu : id, namausaha, pemilik, wilayah kecamatan, wilayah kelurahan, jenis usaha, sarana usaha dan omset.

## 3. Pengolahan Data  dengan  Rumus  Matematika/Statistik
Berdasarkan  judul  kolom  tersebut  kemudian  dilakukan  proses  pengolahan  data dengan rumus  matematika  dan  statistik  antara  lain  menghitung  jumlah,  nilai  minimum,  nilai maksimum dan nilai rata-rata, seperti terlihat pada gambar berikut :
Gambar 2. Jumlah UMKM per wilayah kecamatan
Terdapat 23 jenis usaha yang tersebar di semua wilayah kecamatan, yaitu : a. olahan pangan, 4.282
b. air mineral, 98
c. bandeng, 124
d. handycraft, 409
e. batik, 131
f. jamu, 83
g. pariwisata, 30
h. kelontong, 291
i. bengkel, 187
j. warung makan, 104
k. bahan pangan, 181
l. sembako, 878
m. pakaian, 338
n. kos-kosan, 171
o. lunpia, 60
p. logam, 136
q. perikanan, 28
r. peternakan, 59
s. angkot, 11
t. meubel, 95
u. pertanian, 73
v. farmasi, 2
w. lainnya, 3.222
Gambar 3. Jumlah Jenis Usaha

## Gambar 4. Jenis Usaha Olahan Pangan per Kecamatan
Gambar 5. Jenis Usaha Air Mineral per Kecamatan
Gambar 6. Jenis Usaha Bandeng per Kecamatan

## Gambar 7. Jenis Usaha Handycraft per Kecamatan
Gambar 8. Jenis Usaha Batik per Kecamatan
Berdasarkan  proses  pengolahan  data dengan  rumus matematika/statistik  maka diperoleh hasil sebagai berikut:
a. Jumlah  UMKM  berdasarkan  wilayah  kecamatan  cukup  bervariasi  antara yang terendah di  kecamatan  Mijen  sebanyak  241  hingga  yang  terbanyak  di  kecamatan  Pedurungan sebanyak 2.170.
b. Jenis  usaha  olahan  pangan  merupakan  jenis  usaha  terbanyak  dengan  jumlah  4.282, didominasi  oleh  kecamatan  Pedurungan  dengan  jumlah  sebanyak  661,  diikuti  berikutnya oleh kecamatan Tembalang dengan jumlah sebanyak 443 dan kecamatan Semarang Utara dengan jumlah sebanyak 378.
c. Peringkat  jenis  usaha  terbanyak  berikutnya  adalah  lainnya,  yaitu  sebanyak  3.222,  yang terdiri atas jenis usaha antara lain buruh cuci, pertukangan, usaha sablon, pelukis, reparasi jam,  dll.  Untuk  jenis  usaha  ini  didominasi  oleh  kecamatan  Pedurungan  sebanyak  808, kemudian  kecamatan  Tembalang  sebanyak  312,  dan  berikutnya  adalah  kecamatan Semarang Timur sebanyak 243.
d. Jenis usaha ketiga terbanyak adalah sembako dengan jumlah 878. Kecamatan Pedurungan dengan  285  menduduki  jumlah  paling  banyak,  berikutnya  adalah  kecamatan  Tembalang dengan jumlah 83, dan selanjutnya kecamatan Genuk dengan jumlah 61.
e. Jenis usaha lain jumlahnya sangat  bervariasi  tergantung dari wilayah kecamatan  masing- masing,  misalnya  seperti  kecamatan  Tembalang  dengan  jumlah  jenis  usaha  kos-kosan terbanyak  yaitu  38  karena  lokasinya  terdapat  beberapa  kampus  besar.  Selanjutnya kecamatan  Pedurungan  dengan  jumlah  31  mengingat  banyak  tempat  industri  di  wilayah tersebut. Jumlah jenis usaha kos-kosan sendiri mencapai 171.
f. Jenis  usaha  pakaian  dan  handycraft  termasuk  banyak,  yaitu  409  dan  338,  tersebar  di berbagai wilayah kecamatan, mengingat kedua jenis usaha ini merupakan kebutuhan akan sandang dan peminatan terhadap barang kerajinan tangan.

## 4. PEMBAHASAN
Tidak semua data ditampilkan dalam grafik. Selanjutnya dengan menggunakan rumus K- means  data jumlah jenis usaha diproses untuk mendapatkan beberapa kluster  menurut  jenis usaha yang mereka miliki. Data jenis usaha akan diklaster menjadi 3 (tiga) kelompok dengan penilaian dari yang terendah hingga tertinggi sebagai berikut :
K-means : a. Tentukan jumlah klaster
b. Alokasikan data ke dalam klaster secara random
c. Hitung centroid/rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster
d. Alokasikan masing-masing data ke centroid/rata-rata terdekat
e. Kembali  ke Step 3, apabila masih  ada data yang  berpindah  klaster atau apabila perubahan nilai centroid, ada yang di atas nilai threshold yang ditentukan atau apabila perubahan nilai pada objective function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan
Hasil dari proses tersebut seperti tampak pada gambar 9 di bawah ini :

## 9. Klaster UMKM berdasarkan Jenis Usaha
Kemudian jika disusun dalam bentuk tabel sesuai dengan hasil klaster yang dihasilkan akan tampak seperti pada gambar 10.

## 4.1. Hasil  Pengolahan Data  Dengan  Rumus  K-Means
Data  yang  diolah  dengan  rumus  K-means  adalah  jenis  usaha.  Hal  tersebut  bertujuan untuk  mengetahui  sejauh  mana  jenis  usaha  terkelompok  menurut  jumlah  dan  sebaran  di masing-masing wilayah kecamatan. Berdasarkan hasil klaster terbentuk 3  kelompok  jumlah, yaitu Klaster 1 (3.222-4282), Klaster 2 (291-878), dan Klaster 3 (2-187) :
a. Klaster 1
1) Olahan Pangan (4.282)
2) Lainnya (3.222)
b. Klaster 2
1) Handycraft (409)
2) Kelontong (291)
3) Sembako (878)
4) Pakaian (338)
c. Klaster 3
1) Air Mineral 98
2) Bandeng (124)
3) Batik (131)
4) Jamu (83)
5) Pariwisata (30)
6) Bengkel (187)
7) Warung Makan (104)
8) Bahan Pangan (181)
9) Kos-kosan (171)
10) Lunpia (60)
11) Logam (136)
12) Perikanan (28)
13) Peternakan (59)
14) Angkot (11)
15) Meubel (95)
16) Farmasi (2)
17) Pertanian (73)

## 5. SIMPULAN
a. Data  UMKM  kota  Semarang  yang  diolah  dengan  rumus  matematika  dan  statistik sederhana  dapat  menghasilkan  informasi  yang  sangat  bermanfaat  sebagai  bahan  dasar pengambilan  keputusan  manajemen  dalam  penyusunan  rencana  strategis  dalam  upaya pengembangan kewirausahaan di wilayah kota Semarang pada khususnya.
b. Hasil pengolahan data dengan rumus matematika dan statistik menunjukkan informasi  pola pertumbuhan jenis usaha yang dipilih oleh pelaku  usaha lebih banyak ke jenis usaha olahan makanan,  produk  sembako  dan  kebutuhan  pokok  masyarakat  lainnya  daripada  memilih produk dengan karakteristik khusus, bahkan yang bertema kearifan lokal.
c. Jenis  usaha  UMKM  masih  sangat  didominasi  oleh  jenis  olahan  pangan  dan  lainnya (diantaranya  meliputi  usaha  bidang  khusus  seperti  jual  beli  pulsa,  keahlian  memijat, melukis, dll)
d. Jenis usaha yang kedua meliputi handycraft, kelontong, sembako dan pakaian
e. Jenis  usaha  terakhir  meliputi  banyak  jenis  usaha  yang  menyebar  tidak  merata  di  semua kecamatan,  bahkan  ada  yang  hanya  ada  di  beberapa  kecamatan  tertentu,  seperti  logam, pertanian, perikanan dan peternakan

## 6. SARAN
a. Data  yang  ada  sebaiknya  disimpan  dengan  format  database  standar  agar dapat diolah dengan  lebih mudah untuk  menghasilkan informasi  yang  lebih lengkap  sesuai kebutuhan manajemen pemangku pengambil kebijakan dan masyarakat.
b. Update atau pembaharuan data perlu dilakukan dengan jangkauan waktu antara 3 hingga 6 bulan  sekali  mengingat  usaha  kecil  dan  menengah  cenderung  cepat  berubah  seiring perjalanan waktu.
c. Data  yang  diolah  bisa  dikembangkan  dengan  jangkauan  lebih  luas yaitu pada seluruh kecamatan di wilayah kota Semarang, dan data terbaru  yang digunakan hingga satu tahun terakhir.
d. Perlunya program pemerataan jenis usaha di semua kecamatan
e. Perlunya pembinaan khusus bagi jenis usaha yang mencirikan kota semarang
f. Perlunya  fokus pengembangan jenis usaha tertentu sesuai dengan kondisi masing-masing wilayah kecamatan
g. Perlunya  pengolahan  data  yang  lebih  lengkap,  lebih  baik  dan  terintegrasi  guna monitoring dan evaluasi setiap UMKM

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] Berry, M., J., A., & Linoff, G., S., (2000). Mastering Data  Mining. New York: Wiley.
[2] Chong Ho Yu, Samuel Digangi, Angel Kay Jannasch-Pennell & Charles Kaprolet (2008). Profiling  Students Who Take Online Courses Using Data Mining Methods, Arizona State University
[3] Han,  J.,  Kamber,  M.  (2000).  Data  mining:  Concepts  and  Techniques.  New  York: Morgan-Kaufman
[4] Intan Andriani, Nina Widowati (2017). Pengembangan Industri Kecil  Dan Menengah Di Kota  Semarang  (Studi  Kasus  Pada  Dinas  Perindustrian  Dan  Perdagangan  Kota Semarang  Di  Bidang  Perindustrian), Journal of Public Policy and Management Review, Universitas Diponegoro
[5] James  Otto,  Douglas  Sanford  &  William  Wagner  (2005).  Analisys Of  Online Student Ratings Of University Faculty, Towson University & Villanova University
[6] Lynda  Rahmawati,  Sari  Widya  Sihwi,  Esti  Suryani  (2014),  Analisa  Clustering Menggunakan  Metode  K-Means  Dan Hierarchical Clustering (Studi Kasus  :  Dokumen Skripsi Jurusan Kimia, Fmipa,  Universitas  Sebelas Maret), ITSMART: Jurnal Teknologi dan Informasi, Universitas Sebelas Maret
[7] Qasem  A. Al-Radaideh, Emad  M. Al-Shawakfa  dan  Mustafa I. Al-Najjar (2006). Mining Student Data Using Decision Trees, Yarmouk University
[8] Sarita Novie Damayanti, Rimadewi Suprihardjo (2016). Pembentukan Cluster Objek Daya Tarik  Wisata  (ODTW)  di  Kota  Yogyakarta,  Jurnal  Teknik  ITS,  Institut  Teknologi Surabaya
[9] Senol Zafer Erdogan & Mehpare Timor (2005). A Data  Mining Application In A Student Database,  Maltepe University & Istambul University.
[10] Witten, I. H., & Frank, E. (2000). Data  Mining. New York: Morgan-Kaufmann.