## PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKAN JUMLAH UMKM BERDASARKAN KABUPATEN KOTA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING
Iin 1 , Rizal Fadila 2 , Ade Rizki Rinaldi 3 , Fathurrohman 4 1, 3, 4 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon
2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10 B Majasem Kec. Kesambi, Kota Cirebon Indonesia iin@gmail.com

## ABSTRAK
Jumlah UMKM di indonesia mengalami permasalahan setiap tahun yakni jumlah pertumbuhannya, jumlah tersebut  menunjukan  bahwa  adanya  perkembangan  ekonomi.  Di  pulau  jawa,  Jawa  Barat  menjadi  salah  satu provinsi dengan jumlah unit UMKM terbanyak. Tersebar dari berbagai kabupaten atau kota dengan berbagai jenis usahanya, jumlahnya belum mengalami pemerataan bisa dipengaruhi oleh letak geografis dan demografis wilayah kabupaten atau kota. Maka perlu adanya pengelompokan kabupaten atau kota berdasarkan jumlah UMKM untuk mengetahui  berapa  jumlah  pengelompokan  yang  terbentuk.  Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  untuk mengelompokan  kabupaten  atau  kota  di  provinsi  Jawa  Barat  berdasarkan  tahun  dan  jumlah  usaha  mikro  kecil menengah  (UMKM)    menerapkan  teknik  data  mining  menggunakan  Algoritma K-Means  clustering .  Data penelitian  ini  berasal  dari  opendata.jabarprov.go.id  dengan  jumlah  data  sebanyak  216  dan  bersumber  dari  27 kabupaten atau kota, dari tahun 2016 hingga 2023 di Jawa Barat. Penelitian ini bisa memberikan pemahamam bagi  para  pelaku  UMKM,  masyakarat  dan  pemerintah  berkontribusi  dalam  pengambilan  keputusan  di  lingkup provinsi Jawa Barat. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa cluster terbaik terdapat pada nilai K=2 dengan nilai DBI 0.619 dari percobaan sebanyak 20 kali, yang membagi data menjadi 2 cluster yaitu cluster 0 sebanyak 112 items  sebagai  cluster  dengan  jumlah  UMKM  tinggi  dan cluster 1  sebanyak  104  items  dengan  jumlah  UMKM sedang dari total data sebanyak 216 items jumlah data UMKM. Proses dilakukan menggunakan Rapidminer versi 10.2.
Kata kunci : UMKM, Data Mining, K-Means clustering, Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  sekarang  mempunyai peran  yang  sangat  penting  dalam  terciptanya kemudahan informasi dan dapat dirasakan manfaatnya oleh  semua  sektor.  Perusahaan  industri  adalah  suatu badan yang melakukan kegiatan ekonomi, mempunyai tujuan yang menghasilkan  barang  dan  jasa, berkedudukan  pada  suatu  bangunan  atau  lokasi tertentu mempunyai catatan pengelolaan produksi dan stuktur  biayanya  sendiri,  serta  mempunyai  seorang atau  lebih  pekerja.  Sebuah  badan  usaha  yang tertanggung  jawab  ats  bisnis  ini  [1].  Banyak  sekali jumlah  UMKM  di  provinsi  Jawa  Barat  tersebar  di setiap kota atau kabupaten, salah satu jenis usaha yang bergerak  yaitu di bidang kuliner, fashion, kreatif dan kerajinan,  kelompok  budidaya,  pedagang  dan  lainya. Dari proyeksi jumlah yang ada di provinsi Jawa Barat perlu  adanya  pengelompokan  kabupaten  atau  kota berdasarkan  jumlah  UMKM  yang  ada.  Karena jumlahnya belum mengalami pemerataan, hal ini bisa dipengaruhi oleh letak geografis dan demografis. Pada penelitian terdahulu yang dibuat oleh Wahyu Sudrajat, Idahm  Cholid  dan  Johannes  Petrus  “Penerapan Algoritma K-Means  Clustering pada  UMKM kelompok menggunakan Rapidminer” tentang pengelompokan dan pendampingan UMKM menjadi 3 kelompok  yaitu  mikro,  kecil  dan  menengah berdasarkan omset dan aset menghasilkan kesimpulkan  berhenti  pada  iterasi  kedua  dan
menghasilkan  3  (tiga)  cluster.  Terbit  pada  jurnal JUPITER, Vol. 14 No. 2 [2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Herwinda Kurnaedi,  Rijal  Abdul  Hakim,  Mohamad  Jajuli  dan Jajam  Haeruman  Jaman  “  Pemetaan  UMKM  dalam Upaya  Pengentasan  Kemiskinan  dan  Penyerapan Tenga  Kerja  Menggunakan  Algorima  K-Means berdasarkan lokasi, jumlah UMKM, penduduk miskin, dan  jumlah  pencari  kerja”  .  Menghasilkan  cluster tinggi ditemukan terdiri dari enam kecamatan, sedang 8  kecamatan  dan  rendah  3  kecamatan  algoritma  K- Means dapat diterapkan untuk mengetahui pengelompokan  UMKM  di  Kabupaten  Purwakarta. Terbit pada jurnal Journal of Applied Informatics and Computing(JAIC) Vol.6, No.2[3] .
Penelitian  yang dilakukan oleh Elly Muningsih, Ina Maryani dan Vembria Rose Handayani pada tahun 2021  pengujian  dilakukan  menggunakan  aplikasi rapidminer  dengan  judul  “Penerapan  K-Means  dan Optimasi  Jumlah  Cluster  dengan  Index  Davies Bouldin  untuk  Clustering  Provinsi  berdasarkan Potensi Desa”, dan setelah dilakukan pengolahan data DBI  dicari  nilai  minimumnya.  Jumlah  minimum cluster  0,175  di  jumlah  cluster  3  Terbit  pada  jurnal Sains dan manajemen Vol.9, No.1[4].
Tujuan  pada  penelitian  ini  adalah  untuk mengelompokan kabupaten atau kota di provinsi Jawa Barat berdasarkan tahun dan jumlah usaha mikro kecil menengah  (UMKM)  dengan  menerapkan  teknik  data mining menggunakan Algoritma K-Means clustering .
mengevaluasi hasil dari proses clustering dengan nilai index  davies  bouldin .    Implikasi  hasil  dari  penelitian ini  memiliki  potensi  yang  baik  bagi  para  pelaku UMKM  untuk  mengetahui  analisis  wilayah  mereka masuk  kedalam  kategori  kelompok  yang  mana, terhadap masyarakat umum bisa menambah wawasan atau penegetahuan baru mengenai hasil pengelompokan,  dan  bagi  pemerintahan  baik  daerah atau  pusat  bisa  memberikan  kontribusi  dalam pengambilan  keputusan  terhadap  sektor  UMKM. Penelitian  ini  bisa  menjadi  referensi  pemahaman terhadap  proses  penerapan  data  mining  dengan algoritma K-Means menggunakan software Rapidminer 10.2. RapidMiner adalah  perangkat lunak terbuka  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan analisis  pada  data  mining,  text  mining,  dan  analisis prediktif [5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Metode  tinjaun  pustaka  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  dengan  meninjau  pada  jurnal yang terkait dengan data mining dengan algoritma K- Means  Clustering bagi  proyeksi  jumlah  umkm  di provinsi Jawa Barat.

## 2.1. Data Mining
Data mining ialah proses menemukan informasi yang  bermanfaat  pada  repositori  data  yang  besar secara  otomatis  [6].  Serta  memanipulasi  suatu  data untuk mendapatkan informasi yang berharga [7].

## 2.2. Clustering
Salah  satu  teknik  yang  termasuk  dalam  data mining  adalah  teknik  clustering. Data yang dikelompokkan  berdasarkan  teknik  clustering  dapat mengekstraksi  informasi  yang  tersembunyi  dengan lebih baik untuk kebutuhan analisis dan prediksi data daripada  data  dibandingkan  dengan  data  yang  tidak dikelompokkan [8].

## 2.3. Algortima K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma  yang mengelompokan  data  dengan  mencoba  memisahkan data  menjadi beberapa kelompok sehingga data  yang memiliki  beberapa  kemiripan  dalam  kelompok  yang sama [9].

## 2.4. UMKM
Usaha  Mikro  Kecil  Menengah  (UMKM) merupakan  usaha  yang  potensial  bagi  perkembangan ekonomi  di  indonesia  [10],melakukan  kegiatan ekonomi  serta  bertujuan  menghasilkan  barang  atau jasa[11] .

## 2.5. Rapidminer
Rapidminer yang merupakan software independen  untuk  menganalisa  data  dan  mesin  data yang terintegrasi dengan berbagai bahasa pemrograman secara mudah [12].

## 2.6. Hasil literature
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal dapat dijabarkan sebagai berikut :
1) Paper  1  penelitian  yang  dilakukan  oleh membahas  mengenai  “Data  mining  Klastering Pada  Perusahaan  Industri  Mikro  di  Indonesia”. Menggunakan  metode  clustering  dengan  hasil penelitian  yang  diperoleh  dari  pengelompokan dari 34 provinsi adalah cluster jumlah perusahaan industrinya besar (C1) yaitu terbagi di jawa barat, jawa  tengah  dan  jawa  timur.  Dan  31  provinsi lainnya  dengan  perusahaan  industri  yang  relatif sedikit (C2) [11].
2) Paper  2  membahas  perlunya  pengelompokan jumlah  UKM  agar  potensi  penyerapan  tenaga kerja  yang  dimiliki  kelompok  industri  ini  dapat terus dikembangkan dan dioptimalkan. pengelompokkan  mengungkapkan  tiga  cluster prioritas  tinggi,  prioritas  rendah,  dan  prioritas menengah. Hasil pengelompokkan menggunakan silhouette  coefficient  kemudian  dievaluasi menggunakan perpustakaan Sklearn dan divisualisasikan menggunakan library matplotlib.pyplot dan geopandas, mengguanakan bahasa pemrograman python [13].
3) Paper  3  membahas  cara  meggunakan  K-Means untuk mengelompokan kecamatan di pematangsiantar  dengan  usaha  kecil/mikro berdasarkan  industri.  Data  penelitian  yang digunakan  di  peroleh  dari  BPS  dan  dibagi menjadi  dua  kelompok  kecil  dan  mikro.  Hasil (C1)  Cluster  Tertinggi  dengan  jumlah  8 kelompok UMKM , (C2) Cluster Sedang dengan jumlah  6  kelompok  UMKM,  (C3)  Cluster Terendah  dengan  jumlah  39  kelompok  UMKM pada tahun 2021 [14].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Knowledge Discovery in Database
Adapun untuk menganalisis data sebagai bagian dari  aplikasi  data  mining,  gunakan  proses  langkah knowledge discovery in databases (KDD) [15].
Sumber : Penulis (2023) Gambar 1.  Metode Penelitian
Berikut  merupakan  penjelasan    tahapanya  yang akan dilakukan dalam penelitian ini :
Table 1. Penjelasan Tahapan Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas Perumusan masalah Melakukan perumusan masalah Merumuskan masalah berdasarkan pada latar belakang, kemudian menentukan Batasan masalah sehingga penelitian lebih terfokus pada satu masalah, setelah itu mencari studi- studi literatur terkait topik yang akan diteliti. Studi Literature Melakukan Melakukan pengumpulan data dari sumber terpercaya yakni dari website open data jabar provinsi jawa barat Pencarian dan pengumpulan data Melakukan pengumpulan data Data proyeksi jumlah UMKM diambil dari tahun 2016 sampai 2023. Data yang digunakan sebanyak 216 record. Data Selection Melakukan Seleksi Data Menyeleksi data yang akan digunakan untuk menganalisis atribut pada data proyeksi jumlah UMKM yang sesuai dan relevan untuk dilakukan metode data mining. Transformasi Melakukan Transformasi data Mengubah data kedalam sebuah format yang tepat dalam penelitian ini mengubah data menjadi numeric dari teks untuk untuk dilakukan proses data mining. Data Mining Melakukan pengimplementasian algoritma k-Means Clustering Menerapkan system pengelompokan yaitu clustering dan algoritma K-Means, dengan  menggunakan tools Rapidminer 10.2. Dimana hasil  data yang telah dibersihkan dianalisis untuk mengungkap pola atau informasi yang berguna. Evaluasi Melakukan evaluasi dari analisis data Mengetahui hasil evaluasi penerapan K -Means tersebut berupa nilai dari index Davies Bouldin untuk menentukan apakah hasil tersebut  dapat dicapai.

## 3.2. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari situs opendata jabar Provinsi Jawa  Barat  tahun  2023.  Berikut  link  sumber https://opendata.jabarprov.go.id/.

## 3.3. Teknik pengumpulan
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini melakukan pencarian dataset mengunjungi situs resmi Open Data Jawa Barat. Sedangkan pencarian literature dilakukan  dengan  cara  mencari referensi  penelitian melalui  buku,  jurnal,  internet  dan  lain-lain,  yaitu dengan  mengambil  dari  ferefensi  jurnal  penelitian terdahulu dan proses penelitian [15].

## 3.4. Teknik analisis
Pada  tahap  data  selection  dilakukan  pemilihan atribut  mencakup  nama  kabupaten  atau  kota,  jumlah proyeksi,  dan  tahun.  Analisis  dengan  algoritma  K- Means  terhadap  pengelompokan  jumlah  usaha  mikro kecil  menengah  di  provinsi  Jawa  Barat  tahun  2023. Langkah  untuk  melakukan  analisis  pertama  yaitu membersihkan  data  yang  tidak  valid,  menghapus outlier  dan  mengubah  format  jika  di  perlukan. Langkah  berikutnya  memiilih  fitur-fitur  yang  paling relevan  untuk  digunakan,  mentukan  jumlah  (K) Cluster,  selanjutnya  memasukan  data  pada  aplikasi Rapidminer,  Gunakan  algoritma  K-Means  untuk melakukan  clustering  pada  jumlah  usaha  mikro  kecil menengah.  K-Means  clustering  digunakan  dalam mengelompokan  kabupaten  atau  kota  di  Jawa  Barat berdasarkan fitur yang telah dipilih. Hasil akhir yaitu memperoleh nilai Index Davied Bouldin.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Dataset
Data  yang  digunakan  peneliti  ialah  proyeksi jumlah UMKM di Provinsi Jawa Barat dari tahun 2016 sampai 2023.  Data sebanyak 216 items.
Table 2. Variabel dataset Variabel Tipe Data kode_provinsi Numerik nama_provinsi Teks kode_kabupaten_kota Numerik nama_kabupaten_kota Teks proyeksi_jumlah_umkm Numerik Satuan Teks Tahun Numerik

## 4.2. Data selection
Operator digunakan untuk memasukan data yang berbentuk file excel dari perangkat komputer kedalam Rapidminer. Setelah menemukan operator Read Excel tarik  operator  kedalam  halaman  desain  dan  cari  data penelitian.
Sumber : Penulis (2023) Gambar 2. Data Selection

## 4.3. Data preprocessing
Tahap  yang  kedua  setelah  membaca  file  exel, yaitu  dengan  memilih  attribute  yang  paling  relevan untuk di analisis. Setelah itu pilih menu a subset.
Sumber : Penulis (2023) Gambar 3. Preprocessing
Attribute  yang  dipilih  dalam  analisis  proyeksi jumlah UMKM di provinsi Jawa Barat di dalam menu select a subset yaitu terdapat 8 atribut maka yang akan di proses yaitu atribut nama kabupaten kota, proyeksi jumlah umkm, dan tahun.
Sumber : Penulis (2023) Gambar 4. Pemilihan Atribut

## 4.4. Data transformasi
Langkah transformasi mengubah data polinominal menjadi angka sehingga dapat mengolah data  berdasarkan  jarak.  Untuk  mengolah  data polinominal  menjadi  data  numerik  menggunakan operatoe Nominal to Numerical [16].
Sumber : Penulis (2023) Gambar 5. Transformasi
Parameter  transformasi  nominal  to  numerical menggunakan atribut filter type : subset, atribut yang di pindahkan yaitu nama kabupaten/kota ,coding type :  unique.  Setelah  proses  tersebut  maka  akan  muncul hasil  transformasi  pada  atribut  nama  kabupaten  kota menjadi numeric dari 0-26.
Sumber : Penulis (2023) Gambar 6. Hasil transformasi

## 4.5. Data mining
Memasukan  Algoritma K-Means yang  tersedia pada  menu  Operator  di Rapidminer Kemudian  Pada Parameters  terdapat  K  artinya Clustering akan dikelompokan  ke  beberapa cluster yang  di  inginkan yakni kluster tinggi dan kluster sedang dari semua data dengan  proses  max  runs  10  kali  putaran  dengan measure types Numerical Divergences dan menggunakan Euclidean  Distance dengan max optimization steps nya yang berjumlah 100. Grouping adalah  salah  satu  teknik  dalam  data  mining  yang digunakan  untuk  menganalisis  data  dengan  tujuan memecahkan  masalah  dalam  pengelompokan  data, dan lebih khusus lagi membagi kumpulan data menjadi beberapa subset [17]. Penentuan K terbaik ialah K=2 mengacu  kepada  hasil  dari  nilai  Davies  Bouldin setelah melakukan percobaan sebanyak 20 kali. Maka nilai  0,619  ditentukan    sebagai  nilai  terbaik  di percoban K=2.
Sumber : Penulis (2023) Gambar 7. Proses Mining

## 4.6. Evaluasi
Pada  tahapan  Evaluation  ini  pada tolls
Rapidminner dapat
menggunakan Operator
Performance[18].
Dalam cluster model ini memiliki 2 cluster yaitu cluster 0 dengan 1. Untuk cluster 1 ditentukan sebagai kategori  yang  memiliki  jumlah  tertinggi  dan  untuk cluster 2  ditetapkan sebagai cluster dengan ketentuan jumlah sedang dari hasil semua data jumlah sebanayak 216 items teridentifikasi sebanyak 112 items di cluster 0  dan  104  items  pada  cluster  1.  Untuk  hasil performamceVektornya seperti gambar berikut :
Sumber : Penulis (2023) Gambar 9. performace Vector
Dari  hasil  pengklasteran  yang  dilakukan mendapat  nilai  Davies  Bouldin  index  0.619  rata-rata pada jarak pusat : 20.417 rata-rata pada jarak pusat  0 : 21.500 dan rata-rata pada jarak pusat 1 : 19.250.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dijelaskanm sebelumnya,  bisa  disimpulkan  yakni  proses  data mining  proyeksi  jumlah  UMKM  di  provinsi  Jawa Barat dengan data yang bersumber dari website open data  jabar  jumlah  data  sebanyak  216  item  dan terbentuk  Cluster  1  memiliki  jumlah  items  sebanyak 112  sedangkan  cluster  2  memiliki  jumlah  items sebanyak 104.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  Muningsih,  I.  Maryani,  and  ...,  “Penerapan Metode  K-Means  dan  Optimasi  Jumlah  Cluster dengan  Index  Davies  Bouldin  untuk  Clustering Propinsi  Berdasarkan  Potensi  Desa,” Evolusi  J. Sains dan … , 2021.
[2]  I. Cholid and J. Petrus, “Penerapan Algoritma K- Means Clustering untuk Pengelompokan UMKM Menggunakan  Rapidminer,” JUPITER  (Jurnal Penelit. Ilmu dan Tek. … , 2022.
[3]  H.  Kurniadewi,  R.  A.  Hakim,  M. Jajuli,  and  ..., “Pemetaan  UMKM  dalam  Upaya  Pengentasan Kemiskinan  dan  Penyerapan  Tenaga  Kerja Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Appl. … , 2022.
[4]  E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani, “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi Jumlah  Cluster  dengan  Index  Davies  Bouldin untuk  Clustering  Propinsi  Berdasarkan  Potensi Desa,” J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 1, pp. 95– 100, 2021.
[5]  F.  Firmansyah  and  O.  Nurdiawan,  “Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma Frequent Pattern  -  Growth  Untuk  Menentukan  Pola
Pembelian  Produk  Chemicals,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  547–551,
2023.
[6]  M. K. Hidayat and R. Fitriana, “Implementasi K- Means  dan  K-Medoids  dalam  Pengelompokan Wilayah  Potensial  Produksi  Daging  Ayam,” J. Teknol. Ind. Pertan. , 2022.
[7]  D.  Astuti,  “Penentuan  Strategi  Promosi  Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan  Metode  CRISP-DM  dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, pp. 60– 72, 2019.
[8]  M.  Murdiaty,  A.  Angela,  and  C.  Sylvia,
“Pengelompokkan Data Bencana Alam
Berdasarkan  Wilayah,  Waktu,  Jumlah  Korban dan  Kerusakan  Fasilitas  Dengan  Algoritma  K- Means,” J. Media … , 2020.
[9]  T. Hardiani, “Analisis Clustering Kasus Covid 19 di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. … , 2022.
[10]  P.  Puntoriza  and  C.  Fibriani,  “Analisis Persebaran UMKM Kota Malang Menggunakan Cluster K-means,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, pp. 86–94, 2020.
[11]  D. N. Batubara, A. P. Windarto, A. Wanto, and ...,  “Penerapan  Datamining  Klastering  Pada Perusahaan  Industri  Mikro  di  Indonesia,” … Komput. &Sains … , 2020.
[12]  M. Nasution and A. A. Ritonga,
“IMPLEMENTASI  RAPIDMINER  DALAM
MENGKLASIFIKASIKAN INDEKS
DEMOKRASI,” J. Comput. Sci. … , 2022.
[13]  F. Fania, A. P. Windarto, and ..., “Penerapan K- Means Clustering
Dalam Menentukan Banyaknya Desa/Kelurahan Menurut
Keberadaan  dan  Jenis  Industri  Kecil  dan  Mikro (Desa),” Bull. Inf. … , 2022.
[14]  M.  Arifullah,  J.  T.  Hardinata,  and  Y.  P.  Purba, “Implementasi Metode K-Means Dalam Klasifikasi  Desa/Kelurahan  Menurut  Jenis Industri Kecil Mikro,” J. Informatics … , 2022.
[15]  O. Nurdiawan, A. Irma Purnamasari, and I. Ali, “Analisa Penjualan Mobil Dengan Menggunakan Algoritma  K-Means  Di  PT.  Mulya  Putra Kencana,” J. Data Sci. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 32–35, 2021.
[16]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  ...,  “Analisa Penerapan  Metode  Clustering  X-Means  Dalam Pengelompokan Penjualan Barang,” J. … , 2023.
[17]  R.  R.  Khaerullah,  N.  Suarna,  and  ...,  “Analisa Pengelompokan Dataset
Komputer
Menggunakan Algoritma X-Means,” J. … , 2023.
[18]  I.  Ali,  D.  A.  Kurnia,  M.  A.  Pratama,  and  ..., “Klasifikasi  Status  Stunting  Balita  Di  Desa Slangit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” … Sci. J. … , 2021.