## EXPLORER

## Pengelompokan Bidang Usaha Terhadap Bantuan Produktif Usaha Mikro (BPUM) Berdasarkan Wilayah Deli Serdang Menggunakan
Metode Clustering K-Means
(Studi Kasus: Dinas Koperasi Dan UMKM Kabupaten Deli Serdang)
Tiara Jelita 1 , Relita Buaton 2 , Magdalena Simajuntak 3* 1,2,3 STMIK Kaputama, Binjai, Indonesia
1 tiarajelita1110@gmail.com, 2 bbcbuaton@gmail.com, 3 magdalena.simajuntak84@gmail.com
Abstrak- Bantuan  Produktif  Usaha  Mikro  adalah  program  yang  merupakan  bantuan  dari  pemerintah  kepada pekerja  UMKM  di  seluruh  Indonesia.  Setiap  tahun,  pelaku  UMKM  bisa  menerima  bantuan  tersebut,  tanpa terkecuali  bagi  mereka  yang  telah  menerimanya  di  tahun-tahun  sebelumnya.  Dinas  Koperasi  dan  UMKM Kabupaten Deli Serdang merupakan perangkat daerah di Provinsi Sumatera Utara yang mempunyai tugas pokok melaksanakan  urusan  pemerintahan  bidang  koperasi  dan  usaha  kecil  meliputi  izin  usaha  simpan  pinjam, pemberdayaan  dan  pengembangan  usaha  kecil.Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  merupakan  badan usaha perorangan yang memberikan kontribusi yang cukup besar terhadap peningkatan ekspor, peningkatan dan pemerataan  pendapatan,  pembentukan  produk  nasional  serta  perluasan  kesempatan  kerja.  Berdasarkan  kondisi tersebut perlu diberikan solusi sebuah pengklasteran yang dapat mengelompokan bidang di masing-masing usaha yang  dimiliki  masyarakat,  karena  tidak  semua  jenis  bidang  usaha  yang  ada  di  masyarakat  akan  mendapatkan bantuan tersebut, diantaranya seperti pertanian dan perternakan. Pengelompokan data dapat menerapkan proses data mining dengan metode clustering algoritma K-Means yang merupakan proses pengolahan data dalam jumlah yang sangat besar dengan menggunakan metode statistika, matematika, hingga memanfaatkan teknologi artificial intelligence sehingga  menghasilkan  sebuah  kelompok  data.  Dengan  memanfaatkan  proses data  mining menggunakan metode clustering pengklusteran dapat menyelesaikan masalah pengelompokkan bidang usaha yang dimiliki masyarakat. Berdasarkan hasil uji coba sebanyak 1004 data, yang dilakukan dengan MATLAB diperoleh grup 1 terdapat 383 data, grup 2 terdapat 261 data dan grup 3 terdapat 360 data. Sedangkan berdasarkan hasil uji coba dengan RapidMiner diperoleh grup 1 terdapat 371 data, grup 2 terdapat 281 data dan grup 3 terdapat 352 data.
Kata Kunci: BPUM, UMKM, Clustering , K-Means
Abstract− Micro  Business  Productive  Assistance  is  a  program  that  is  assistance  from  the  government  to  MSME  workers throughout  Indonesia.  Every  year, MSMEs  can receive  this  assistance,  without  exception  for  those  who  have  received  it in previous years. The Office of Cooperatives and MSMEs of Deli Serdang Regency is a regional apparatus in North Sumatra Province which has the main task of carrying out government affairs in the field of cooperatives and small businesses including saving and loan business permits, empowerment and development of small businesses. Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs)  are  individual  business  entities  which  contributed  significantly  to  increasing  exports,  increasing  and  equalizing income, forming national products and expanding employment opportunities. Based on these conditions, the authors provide a solution that needs to be built a clustering that can classify fields in each business owned by the community, because not all types of business fields in the community will receive this assistance, including agriculture and animal husbandry. Grouping data can apply the data mining process with the K-Means Algorithm clustering method which is a process of processing very large  amounts  of  data  using  statistical  methods,  mathematics,  and  utilizing  Artificial  Intelligence  technology  to  produce  a group of data. By utilizing the data mining process using the clustering method, it is hoped that clustering can solve the problem of grouping business fields owned by the community. From the test results with 1004 data, which was carried out with MATLAB, it was found that group 1 had 383 data, group 2 had 261 data and group 3 had 360 data. Meanwhile, based on the results of the trial with RapidMiner, it was found that group 1 had 371 data, group 2 had 281 data and group 3 had 352 data.
Keywords : MBPA, MSMEs, Clustering, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Bantuan Produktif Usaha Mikro adalah program yang merupakan bantuan dari pemerintah kepada pekerja UMKM di  seluruh  Indonesia.  Setiap  tahunnya,  pelaku  UMKM  bisa  menerima  bantuan  tersebut,  tanpa  terkecuali  bagi mereka yang telah menerimanya di tahun-tahun sebelumnya. Pada tahun 2021, bantuan ini tersedia bagi sekitar 12,8 juta pemilik UMKM dengan nominal sebesar Rp. 1.200.000,00 untuk masing-masing usaha yang dimiliki oleh masyarakat. Pemerintah berharap dengan adanya bantuan tersebut, setiap pelaku usaha dapat menjalankan bisnisnya dengan baik serta menambah modal pemasaran [1].
Dinas Koperasi dan UMKM Kabupaten Deli Serdang merupakan perangkat daerah di Provinsi Sumatera Utara yang mempunyai tugas pokok melaksanakan urusan pemerintahan bidang koperasi dan usaha kecil meliputi

## EXPLORER
izin  usaha  simpan  pinjam,  pemberdayaan  dan  pengembangan  usaha  kecil.Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah (UMKM)  merupakan  badan  usaha  perorangan  yang  memberikan  kontribusi  yang  cukup  besar terhadappeningkatan  ekspor,  peningkatan  dan  pemerataan  pendapatan,  pembentukan  produk  nasional  serta perluasan  kesempatan kerja  [2].  Wujud  kehidupan  ekonomi  di  Indonesia  karena  usaha  kecil,  sehingga  UMKM tidak dapat dipisahkan dari pertumbuhan ekonomi secara nasional. Salah satu tugas penting yang dijalankan oleh Dinas Koperasi dan UMKM adalah mengetahui kelompok dari setiap bidang usaha.
Kelompok usaha yang dimiliki oleh masyarakat Indonesia menjadi suatu bentuk informasi yang diperlukan oleh Dinas Koperasi dan UMKM Kabupaten Deli Serdang dalam menentukan kelayakan dalam pemberian BPUM. Setiap bidang usaha yang dilimiki oleh masyarakat Indonesia memiliki perbedaan disetiap usahanya. Ada usaha yang  sudah  cukup  berkembang, namun masih  perlu  dorongan  bantuan dari  pemerintah,  ada  juga  bentuk  usaha kecil  dari  masyarakat  yang  sudah  cukup  berkembang  sehingga  tidak  membutuhkan  bantuan  dari  pemerintah. Kondisi-kondisi  tersebut  yang  mengakibatkan  perlunya  ketelitian  dalam  mengatasi  perbedaan  disetiap  bidang usaha  yang  dimiliki  masyarakat  Indonesia.  Perbedaan  yang  dimiliki  setiap  bidang  usaha  dapat  mempengaruhi faktor yang dapat membuat usaha yang dimiliki masyarakat tersebut tepat untuk mendapatkan BPUM atau tidak.
Berdasarkan kondisi tersebut perlu diberikan solusi dengan membangun sebuah pengklasteran yang dapat mengelompokan bidang di masing-masing usaha yang dimiliki masyarakat, karena tidak semua jenis bidang usaha yang  ada  di  masyarakat  akan  mendapatkan  bantuan  tersebut,  diantaranya  seperti  pertanian  dan  perternakan. Pengelompokan data dapat menerapkan proses data mining dengan metode clustering algoritma K- Means yang merupakan  proses  pengolahan  data  dalam  jumlah  yang  sangat  besar  dengan  menggunakan  metode  statistika, matematika, hingga memanfaatkan teknologi artificial intelligence sehingga menghasilkan sebuah kelompok data [3],  [4].  Dengan  memanfaatkan  proses data  mining menggunakan  metode clustering pengklusteran  dapat menyelesaikan masalah pengelompokan bidang usaha yang dimiliki masyarakat.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang pengklasteran data mining dalam pengelompokan data bidang usaha masyarakat dan untuk menghasilkan data cluster dari hasil implementasi metode clustering K- Means pada pengklasteran data bidang usaha masyarakat sebagai pertimbangan pemberian BPUM pada Dinas Koperasi dan UMKM Kabupaten Deli Serdang.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database [5], [6], [7], [8]. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan yang terakit dari berbagai database besar [3], [9].

## 2.2 Metode Clustering
Metode clustering merupakan suatu metode untuk mencari danmengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteriktik ( similarity ) antara satudata dengan data yang lain [10], [11], [12]. Clustering merupakan salah satu metode data  mining yangbersifat  tanpa  arahan  ( unsupervised ),  maksudnya  metode  ini  diterapkan  tanpa adanyalatihan ( training ) dan tanpa ada guru ( teacher ) serta tidak memerlukan target output [13]. Clustering adalah salah satu alat bantu pada data mining yang membantu mengelompokan obyek-obyek yang di dasarkan hanya pada informasi yang di tentukan dalam data yang menggambarkan obyek dan hubungan diantaranya [5]. Cluster adalah sekelompok obyek-obyek data yang memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan ketidak miripan dengan record-record dalam cluster [3].
Terdapat  berbagai metode  yang  dapat  digunakan  untuk mengukur nilai kesamaan  antar  objek-objek  yang dibandingkan, diantaranya :
1. Euclidean Distance . Euclidean distance merupakan salah satu metode perhitungan jarak yang digunakan untuk mengukur jarak dari 2 (dua) buah titik dalam Euclidean space . Untuk mengukur tingkat kemiripan data dengan rumus euclidean distance digunakan rumus berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = |𝑥 − 𝑦| =   √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1
(1)
Dimana  d  = jarak antara x dan y; x = data pusat klaster; y  = data pada atribut;i = setiap data; n = jumlah data; xi = data pada pusat klaster ke i dan  yi = data pada setiap data ke i.
2. ManhattanDistance
Manhattan distance digunakan untuk menghitung perbedaan absolut (mutlak) antara koordinat sepasang objek. Rumus yangdigunakan adalah sebagai berikut: 𝑑(𝑥, 𝑦) = ∑ |𝑥𝑖 − 𝑦𝑖| 𝑛 𝑖=1 (2)

## EXPLORER
Dimana d = jarak antara x dan y; x = data pusat klaster; y = data pada atribut; i = setiap data; n = jumlah data; xi = data pada pusat klaster ke i dan yi = data pada setiap data ke i.
3. Minkowski Distance
Minkowski distance merupakan sebuah metrik dalam ruangvektor di mana suatu norma didefinisikan ( normed vector space ) sekaligus dianggap sebagai generalisasi dari Euclidean distance dan Manhattan distance . Berikut rumus yang digunakanmenghitung jarak dalam metode ini: 𝑑(𝑥, 𝑦) =  (∑ |𝑥𝑖 − 𝑦𝑖|𝑝 𝑛 𝑖=1 ) 1/𝑝
(3)
Dimana d = jarak antara x dan y; x = data pusat klaster; y = data pada atribut; i = setiap data; n  =jumlah  data, xi = data pada pusat klaster ke i; yi = data pada setiap data ke i dan p = power.

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan algoritma yang sangat sederhana untuk mengklasifikasikan atau mengelompokan sejumlah besar objek dengan atribut tertentu kedalam kelompok–kelompok ( cluster ) sebanyak K, pada algoritma k-means . Jumlah cluster K sudah ditentukan terlebih dahulu, K-Means adalah salah satu metode clustering non hirarki yang berusaha mepartisi data kedalam cluster / kelompok sehingga data memiliki karakteristik yang sama akan  di  kelompokan  kedalam  satu cluster yang  sama  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  di kelompokan kedalam kelompok lain [6], [14].
Tahapan dari algoritma K- Means sebagai proses dari metode clustering adalah sebagai berikut [7]:
1. Pilih jumlah cluster K.
2. Inisialisasi k pusat cluster ini bisa dilakukan dengan berbagai cara. Namun yang paling sering dilakukan adalah dengan cara random. Pusat-pusat cluster diberi nilai awal dengan angka-angka random.
3. Alokasikan semua data/ objek ke cluster terdekat. Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan jarak kedua objek  tersebut.  Demikian  juga  kedekatan  suatu data  ke cluster tertentu  ditentukan  jarak antara  data  dengan pusat cluster . Dalam tahap ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat cluster . Jarak paling antara satu data dengan satu cluster tertentu akan menentukan suatu data masuk dalam cluster mana. Untuk menghiutng jarak semua data ke setiap tiitk pusat cluster dapat menggunakan teori jarak.
4. Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata-rata dari semua data/ objek dalam cluster tertentu. Jika dikehendaki bisa juga menggunakan median dari cluster tersebut. Jadi rata-rata ( mean ) bukan satusatunya ukuran yang bisa dipakai.
5. Tugaskan lagi setiap objek memakai pusat cluster yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi.

## 2.4 Bidang Usaha
Bidang usaha adalah sebuah bisnis yang menghasilkan keuntungan tertentu yang dijalankan dengan modal yang digunakan  untuk  membuat  usaha  [15].  Di  dalam  sebuah  usaha  terdapat  beberapa  faktor  penting  salah  satunya adalah  potensi  dan  peluang  usaha.  Dengan  memahami  hal  tersebut  kita  juga  bisa  paham  bagaimana  cara menjalankan  usaha  yang  benar  dan  memahami  keinginan  konsumen  yang  dinamis  serta  menyikapi  persaingan usaha  dengan  bijak.  Di  dalam  sebuah  usaha terdapat  beberapa  faktor penting  salah  satunya  adalah potensi  dan peluang  usaha.  Dengan  memahami hal tersebut  kita  juga  bisa  paham  bagaimana  cara menjalankan  usaha  yang benar  dan  memahami  keinginan  konsumen  yang  dinamis  serta  menyikapi  persaingan  usaha  dengan  bijak.  Hal tersebut penting karena potensi dan peluang usaha adalah kombinasi yang baik dalam memulai sebuah usaha yang menarik [16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  proses  atau  cara  ilmiah  untuk  mendapatkan  data  yang  akan  digunakan  untuk keperluan penelitian. Dalam melakukan penelitian pada penelitian ini, kami mengikuti tahapan metodologi dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:

## EXPLORER
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Berikut keterangan dari gambar 1:
1. Identifikasi Masalah
Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  masalah  dengan  tujuan  untuk mengamati dan mencari permasalahan yang sedang dihadapi pada objek penelitian yaitu Dinas Koperasi dan UMKM Kabupaten Deli Serdang, dalam tahap ini peneliti melakukan riset yang bertujuan untuk mendapatkan sebuah permasalahan yang dihadapi oleh sebuah instansi.
2. Mengumpulkan Teori
Pengumpulan teori-teori yang berhubungan dengan pokok permasalahan seperti teori tentang data mining , teori bantuan UMKM, metode yang digunakan dan aplikasi perancangan dari sistem yang diperluan. Dalam tahap ini, teori dikumpulkan dari beberapa sumber seperti buku-buku, jurnal, artikel dan referensi lainnya.
3. Pengujian Metode
Pada tahap ini peneliti menguji metode yang digunakan dalam proses pengelompokan data yang tepat, dengan panduan  yang  sudah  ada  pada  teori-teori  pendukung  dari  buku-buku  maupun  jurnal  terkait  dengan  pokok permasalahan.
4. Perancangan Sistem
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem terhadap masalah yang sedang diteliti, bisa berupa tahap untuk merancang alur kerja dari sistem dan juga merancang desain dari tampilan tatap muka ( interface ) dari sistem yang  dibuat.  Rancangan  sistem  dibuat  untuk  mempermudah  pengguna  dalam  memahami  sistem  yang dibangun.
5. Implementasi Metode
Mengimplementasikan metode yang sudah diuji sebelumnya dengan rancangan sistem yang telah dibuat serta melakukan pengkodean ( coding ) sesuai dengan bahasa pemrograman yang digunakan untuk membuat sistem tersebut.
6. Pengujian Sistem
Pada  tahap  akhir,  dilakukan  serangkaian  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah  dibuat,  pengujian-pengujian dilakukan  agar  dapat  menemukan  kesalahan-kesalahan  ( error )  pada  sistem  dan  melakukan  perbaikan- perbaikan yang diperlukan.

## 3.2 Data Input
Data input pada sistem berupa data yang didapatkan di  Dinas Koperasi dan UMKM Kabupaten Deli Serdang. Data  input  sistem  telah  disimpan  pada microsoft office  Excel sebagai  penampung  data,  kemudian  data  akan ditransformasikan berdasarkan nilai transformasi dari masing-masing variabel yang digunakan, untuk penjelasan data yang dapat dimasukkan dan variabel serta nilai transformasi yang digunakan pada sistem dapat dilihat sebagai berikut:
1. Data Input
a. Nama file
: Data Penelitian.xlsx
b. Jumlah data : 1004 data c. Variabel : - X = Lama Usaha
- Y = Desa Tempat Usaha
- Z = Jenis Usaha
2. Cluster Pengelompokan : 3 cluster
3. Nilai Tranformasi Data Pada Variabel:
Berikut ini adalah nilai yang digunakan untuk transformasi nilai dari data usaha yang didapatkan dari Kantor Dinas Koperasi dan UMKM Kabupaten Deli Serdang sebagai data penelitian:

## EXPLORER
Tabel 1. Nilai transformasi data pada variabel
No Variabel Transformasi Nilai Transformasi 1 Lama Usaha <5 Tahun 1 5 – 10 Tahun 2 11 – 15 Tahun 3 16 – 20 Tahun 4 21 – 25 Tahun 5 26 – 30 Tahun 6 >30 Tahun 7 2 Desa Tempat Usaha Bandar Dolok 1 Bandar Meriah 2 Bangun Purba 3 Bangun Sari 4 Bintang Meriah 5 Buntu Bedimbar 6 Cinta Damai 7 Dalu Sepuluh A 8 Dalu Sepuluh B 9 Kampung Lama 10 Kampung Selamat 11 Kampung Tengah 12 3 Jenis Usaha Fashion 1 Kuliner 2 Otomotif 3 Perdagangan 4 Pertanian 5 Peternakan 6 Sektor Jasa 7

## 3.3 Implementasi
Implementasi merupakan tahap  penerapan  sekaligus  pengujian  bagi  sistem  baru  serta  merupakan tahap dimana aplikasi akan dioperasikan pada keadaan yang sebenarnya. Implementasi pada tahap ini merupakan proses tahap akhir dari penerapan metode clustering pada sistem pengelompokan data sesuai dengan perancangan yang telah dilakukan. Implementasi dilakukan pada aplikasi pemrograman MATLAB dengan menerapkan metode clustering pada coding program sehingga sistem dapat melakukan proses pengelompokan data dengan memanfaatkan sesuai dengan tahap-tahap pengelompokan data dan pengujian selanjunya menggunakan aplikasi RapidMiner. Dari hasil perancangan yang telah dilakukan, proses berhasil menerapkan metode clustering dengan algoritma K- Means.

## 3.3.1 Pengujian dengan MATLAB
Setelah melakukan implementasi metode pada rancangan sistem terhadap sistem pengelompokan data, maka untuk mengetahui hasil dari implementasi sistem tersebut, perlu dilakukan uji coba terhadap sistem yang telah selesai dirancang.  Pengujian akan  dilakukan dengan  memproses  data  input  sistem, Tampilan ini adalah  tampilan hasil proses pengelompokan data yang telah dilakukan pada pengelompokan data dengan metode clustering yang telah di proses, grafik data hasil pengelompokan yang memberikan keterangan berupa titik koordinat pengelompokkan data serta pusat cluster data, tampilan hasil sebagai pengelompokan data seperti gambar 2.
Gambar 2. Grafik hasil proses pengelompokan

## EXPLORER
Dapat dilihat pada gambar 2 hasil clustring menggunakan MATLAB, centroid pada hasil cluster ditampilan dalam bentuk silang (X) dengan masing-masing diberi penada dari centroid tersebut. Selanjutnya untuk nilai dari data diwakilkan masing-masing dengan warna merah untuk cluster 1 dengan jumlah data 383, warna biru cluster 2 dengan jumlah data 261 dan warna hijau untuk cluster 3 dengan jumlah data 360. Centroid hasil proses diatas dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Centroid hasil proses pengelompokan data
Dapat dilihat pada gambar 3 hasil clustring MATLAB, nilai centroid pada cluster 1 adalah 4,2533; 8,9426; 2,5431; nilai centroid pada cluster 2 adalah 4,4713; 7,4751; 5,2950 dan nilai dari centroid pada cluster 3 adalah 4,3611; 2,6361; 3,3667.

## 3.3.2 Pengujian dengan RapidMiner
Pengujian akan dilakukan dengan memproses data input sistem, proses pengelompokan data menggunakan aplikasi rapidminer, yaitu sebagai berikut:
Gambar 4. Grafik hasil clustering RapidMiner
Dapat  dilihat  pada  gambar  4  hasil clustring menggunakan  RapidMiner,  centroid  pada  hasil cluster ditampilan  dalam  bentuk  grafik  garis  dengan  masing-masing  diberi  penada  dari  centroid  tersebut.  Selanjutnya untuk nilai dari data diwakilkan masing-masing dengan warna merah untuk cluster 1, warna biru cluster 2 dan warna hijau untuk cluster 3. Berikut ini centroid hasil proses clustering menggunakan rapidminer dari data yang telah diproses.
Gambar 5. Centroid cluster pada rapidminer
Dapat dilihat pada gambar 5 hasil clustring RapidMiner, nilai centroid pada cluster 1 adalah 4,353; 2,704; 3,434; nilai centroid pada cluster 2 adalah 4,253; 8,509; 1,954 dan nilai dari centroid pada cluster 3 adalah 4,420; 8,327; 4,957.
3.4 Analisa Hasil Pengelompokan Berdasarkan hasil proses clustering menggunakan MATLAB dan RapidMiner untuk melihat perbedaan pada hasil data,  maka  dapat  dilihat  pada  tabel  berikut  perbandingan  hasil  proses  antara  kedua  aplikasi  tersebut  untuk menadapatkan hasil dari 3 cluster :

## EXPLORER
Tabel 2. Perbandingan hasil proses clustering No Analisa Hasil Hasil MATLAB Hasil RapidMiner 1 CentroId cluster CentroId 1: X = 4,2533 Y = 8,9426 Z = 2,5431 CentroId 2: X = 4,4713 Y = 7,4751 Z  = 5,2950 CentroId 3: X = 4,3611 Y = 2,6361 Z  = 3,3667 CentroId 1: X = 4,3530 Y = 4,2526 Z = 4,4204
CentroId 2: X = 2,7035 Y = 8,5088 Z  = 8,3267
CentroId 3: X = 3,4339 Y = 1,9537 Z  = 4,9573 2 Jumlah data setiap cluster cluster 1 = 383 cluster 2 = 261 cluster 3 = 360 cluster 1 = 371 cluster 2 = 281
cluster 3 = 352 3 Pengelompokan berdasarkan data Kelompok 1: a. Lama usaha = 16-20 Tahun b. Desa  tempat  usaha  =  Dalu Sepuluh B c. Jenis Usaha = Fashion Kelompok 2: a. Lama usaha = 16-20 Tahun b. Desa  tempat  usaha  =  Cinta Damai c. Jenis Usaha = Pertanian Kelompok 3: a. Lama usaha = 16-20 Tahun b. Desa  tempat  usaha  =  Bangun Purba c. Jenis Usaha = Otomotif Kelompok 1: a. Lama usaha = 16-20 Tahun
b. Desa tempat usaha = Bangun Sari
c. Jenis Usaha = Perdagangan
Kelompok 2:
a. Lama usaha = 11-15 Tahun
b. Desa tempat usaha = Dalu Sepuluh A
c. Jenis Usaha = Sektor Jasa
Kelompok 3:
a. Lama usaha = 11-15 Tahun
b. Desa tempat usaha = Bandar Meriah
c. Jenis Usaha = Pertanian
Berdasarkan hasil perbandingan pada tabel 2, dapat dilihat bahwa setiap sistem atau aplikasi yang digunakan untuk proses memiliki hasil yang berbeda-beda, tetapi untuk setiap proses masih mengarah kepada tujuan dan hasil yang saling berkaitan.

## 4. KESIMPULAN
Pengelompokan data bidang usaha masyarakat dengan menggunakan metode clustering K- Means diproses dengan menghitung  jarak menggunakan Euclidean  Distance pada  analisa  dengan  variabel  yang  digunakan  yaitu: lama usaha sebagai variabel X, desa tempat usaha sebagai variabel Y dan jenis usaha sebagai variabel Z, perancangan sistem dengan menerapankan metode clustering dan algoritma K- Means dilakukan pada script program dengan aplikasi  pemrograman  MATLAB  R2014a  dan  Aplikasi  Rapidminer.  Proses  menggunakan  MATLAB  R2014a diperoleh grup 1 terdapat 383 data, grup 2 terdapat 261 data dan grup 3 terdapat 360 data. Sedangkan berdasarkan hasil uji coba dengan RapidMiner diperoleh grup 1 terdapat 371 data, grup 2 terdapat 281 data dan grup 3 terdapat 352 data.dengan total data yang dikelompokan sebanyak 1004 data usaha masyarakat.

## REFERENCES
[1] I. R. Gumilar, L. Hakim, and K. Febriantin, “Penyaluran Bantuan Produktif Usaha Mikro Dalam Menjaga Ketahanan Produk Umkm Kabupaten Karawang Saat Pandemi Covid-19,” Nusant. J. Ilmu Pengetah. Sos. , vol. 9, no. 2, pp. 696– 699, 2022.
[2] M. Joko, Y. Leli, E. Ahlma, and M. Ilham, “Efektivitas Penyaluran Dana Banpres Produktif Usaha Mikro (BPUM) Untuk Modal Kerja Dalam Meningkatkan Kesejahteraan Pelaku UMKM,” Ekon. Syariah Dan Huk. Ekon. Islam , vol. 2, 2020.
[3] S. Ramadani, I. Ambarita, and A. M. H. P. Pardede, “Metode K-Means Untuk Pengelompokan Masyarakat Miskin Dengan Menggunakan Jarak Kedekatan Manhattan City Dan Euclidean (Studi Kasus Kota Binjai),” Inf. Syst. Dev. , vol. 4, no. 2, Jul. 2019.
[4] E. N. Wahyudi, A. P. Utomo, and N. Mariana, “Pengelompokan Jenis Usaha UMKM Kota Semarang Dalam Rangka

## EXPLORER
Proses Pembinaan Dan Pendampingan Untuk Pengembangan Usaha Dengan Teknik data mining,” Dinamik , vol. 24, no. 1, 2019, doi: 10.35315/dinamik.v24i1.7840.
[5] P. W. Kesuma, A. Risalah, and B. P. Purba, “Penerapan data mining Dalam Proses Pengelompokkan Data Masyarakat Kurang Mampu di Kota Deli Serdang Menggunakan Metode clustering,” J. Masy. Inform. Sumatera Utara , vol. 10, no. 5, 2020, doi: 10.14710/jmasif.v7i1.10794.
[6] A. Ali and L. Musyfufah, “Klasterisasi Pasien BPJS Dengan Metode K-Means clustering Guna Menunjang Program Jaminan Kesehatan Nasional Di Rumah Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo,” J. WIYATA  Stikes Yayasan Rumah Sakit Dr.Soetomo , vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.47292/joint.v2i2.30.
[7] S.  Oktarian, S.  Defit,  and Sumijan,  “Klasterisasi  Penentuan Minat  Siswa  dalam  Pemilihan  Sekolah Menggunakan Metode Algoritma K-Means clustering,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 2, no. 3, 2020, doi: http://www.jidt.org.
[8] S. Butsianto and N. T. Mayangwulan, “Penerapan data mining Untuk Prediksi Penjualan Mobil Menggunakan Metode K-Means clustering,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 3, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2428.
[9] P. Asep, “Penerapan data mining Menggunakan Algoritma C4 . 5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Pasien BPJS,” Pros. Semin. Ris. dan Inf. sains , vol. 2, 2020.
[10] D.  A.  Fakhri,  S.  Defit,  and  Sumijan,  “Optimalisasi  Pelayanan  Perpustakaan  terhadap  Minat  Baca  Menggunakan Metode K-Means clustering,” J. Inf. dan Teknol. , 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.137.
[11] F.  N.  Dhewayani,  D.  Amelia,  D.  N.  Alifah,  B.  N.  Sari,  and  M.  Jajuli,  “Implementasi  K-Means  clustering  untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 64–77, 2022.
[12] A. F. Ayutrisula and A. Fanani, “Customer Profiling dengan Menggunakan Metode K-Means Euclidean Distance di BPJS Ketenagakerjaan Tanjung Perak,” J. Mhs. Mat. Algebr. , vol. 1, no. 1, 2020.
[13] K.  A.  Ginting,  R.  Buaton,  and  M.  A.  Syari,  “Penerapan  data  mining  Dalam  Pengelompokan  Penerimaan  Bantuan Untuk UMKM dengan Metode clustering (Studi Kasus: Kec. Salapian),” J. Inform. Kaputama , vol. 6, no. SEMINAR NASIONAL INFORMATIKA (SENATIKA), pp. 729–738, 2022.
[14] R. Kurniawan, S. Suhada, and R. Dewi, “Penerapan Algoritma K-Means clustering Dalam Persentase Merokok Pada Penduduk Umur Di Atas 15 Tahun Menurut Provinsi,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, 2021.
[15] I. Anggraeni and D. Romdoni, “Sistem Informasi Pengelolaan Data Cutomer di CV.Inovindo Bandung,” J. Komput. Bisnis , vol. 13, no. 1, 2020.
[16] B. S. Praja, P. D. Kusuma, and C. Setianingsih, “Penerapan Metode K-Means clustering Dalam Pengelompokan Data Penumpang Dan Kapal Angkutan Laut Di Indonesia,” e-Proceeding Eng. , vol. 06, no. 1, 2019.