OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 4, N O . 1, PP .071-080, NOV 2021 ISSN : 2622-8106 (ONLINE) DOI: 10.20895/ INISTA . V 4 I 1
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Penerapan X Means Clustering Pada UMKM Kab Banyumas Yang Mendukung Mega Shifting Consumer Behavior Akibat Covid-
19
Rifki Adhitama #1 , Auliya Burhanuddin *2 , Atik Febriani #3
1 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak , 2 Program Studi Teknik Informatika , 3 Program Studi Teknik Industri
Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. D.I Panjaitan No. 128 Purwokerto
1 rifki@ittelkom-pwt.ac.id
2 auliya@ittelkom-pwt.ac.id
3 atik@ittelkom-pwt.ac.id
accepted on 09-02-2022

## Abstract
The Covid-19 has become a epidemic that is troubling the public because of the extent and speed of the virus spreading. The Covid-19 has resulted in people being unable to move outside their homes freely so that household consumption has decreased.  This  condition  is  similar  to  the  crisis  in  1997-1998,  where  MSMEs  and  small  traders  could  survive.  In Banyumas  district,  the  percentage  of  MSMEs  are  in the  large,  medium,  and  small groups  that  can  support  the  habit  of Mega Shifting, or  businesses that can be done at home so that they can be an economic savior in the covid-19. Clustering is a method of grouping similar objects which are taken from several criteria. X-Means is a grouping method that can be used to effectively calculate the value of K. As for testing the quality of a cluster using the Purity test method, it is said to be "Good" if the results of this Purity are close to 1. The total of MSMEs in the Banyumas district which be grouped is 27,574 MSMEs. The purity  based on the results of the cluster is 0.9892 (3 groups), 0.9894 (4 groups), 0.9928 (5 groups), and 0.9677 (6 groups). In 3 groups, the results of grouping are 58 MSMEs belong to large groups, 381 MSMEs belong to medium groups, and 26,602 MSMEs belong to small groups. The recommended MSMEs sectors to face mega shifting are food stalls, culinary, agriculture, snacks, traders, craftsmen, workshops, furniture, constructions, and grocery stores.
Keywords: covid-19, MSMEs, Banyumas District, X means, clustering, mega shifting
I. I NTRODUCTION
A wal tahun 2020 muncul wabah virus Corona Covid-19 yang berawal dari Kota Wuhan dan menyebar ke seluruh dunia. Wabah Covid-19 menjadi wabah penyakit yang membuat masyarakat khawatir karena luas dan cepatnya virus tersebut menyebar. Untuk memutus rantai penyebaran virus maka pemerintah memberlakukan kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) dan mewajibkan  isolasi  mandiri selama 14 hari, akibat banyak sekolah dan perusahaan membuat kebijakan bekerja dari rumah. Tidak hanya perusahaan, banyak juga usaha-usaha yang terpaksa dilakukan dari rumah atau dikenal dengan istilah Work From Home ( WFH ) [1]. Akibat  dari  wabah  yang  menyebar  menyebabkan  perubahan  lanskap  bisnis  di  berbagai  bidang,  terutama dengan  diberlakukannya  WFH.  Perubahan  isnis  yang  muncul  adalah  perubahan  gaya  hidup  masyarakat megashift yang membuat perusahaan tidak dapat lagi melakukan bisnis seperti biasanya. Perubahan lanskap bisnis  tersebut  menuntut  pelaku  usaha  untuk  selalu  waspada  dan  mencari  solusi  trategis  agar usahanya  dapat  bertahan.  Dengan  adanya  WFH  maka  peran  penting  dari  pemasaran  memegang peranan  penting.  Perusahaan  kecil  seperti  UMKM  harus  memberdayakan  kewirausahaan  dengan senantiasa  waspada  dan  pro-aktif  terhadap  perubahan  lingkungan  bisnis.  UMKM  memiliki keunggulan  dalam  hal  fleksibilitas  dan  kemampuan  beradaptasi  terhadap  perubahan  lingkungan bisnis yang cepat [2].
Kabupaten  Banyumas  merupakan  daerah  yang  berada  di  provinsi  Jawa  Tengah,  yang  juga terdampak  dengan  adanya  wabah  covid-19. Di  Kabupaten  ini  terdapat  banyak UMKM yang  perlu dikelompokkan  ada berapa  persen  UMKM  yang  masuk kelompok  besar,  sedang,  kecil  yang dapat mendukung kebiasaan Mega Shifting, atau usaha UMKM yang dapat dikerjakan di rumah sehingga dapat menjadi penyelamat ekonomi di wabah covid-19 ini.

## II. L ITERATURE R EVIEW
Pada saat krisis tahun 1997-1998 UMKM menjadi penyelamat ekonomi. Tetapi pada wabah ini, empat  bidang  yang  terkena  imbasnya,  antara  lain  bidang  rumah  tangga,  UMKM,  Korporasi,  dan Sektor  Keuangan.  Dengan  adanya  wabah  Covid-19  mengakibatkan  masyarakat  tidak  dapat beraktivitas  di  luar  rumah  secara  bebas,  sehingga  konsumsi  rumah  tangga  mengalami  penurunan. Selain  itu  dengan  berkurangnya  aktivitas  di  luar  rumah,  maka  banyak  orang  yang  tidak  bekerja sehingga  daya  beli  masyarakat  berkurang.  UMKM  dan  Pedagang  kecil  dapat  bertahan  jika  ada dukungan  dari  semua  steakholder  bisnis,  yaitu  pelaku  usaha,  investor,  kreditut,  masyarakat,  dan pemerintah [3].
X-Means  Clustering  merupakan  salah  satu  metode  pengelompokkan  yang  dikembangkan  dari metode  pengelompokkan  K-Means  Clustering.  Algoritma  X-Means  Clustering  dilakukan  dengan membandingkan nilai Davis Buldin Index (DBI) X-Means dengan nilai DBI K-Means pada variasi ukuran  kelompok.  Hasil  dari  pengelompokkan  tersebut  adalah  suatu  kelompok  data  yang dikelompokkan  berdasarkan  beberapa  variabel  yang  diinputkan  sehingga  menghasilkan  kelompok kurang, cukup, baik, dan unggul [4].
Clustering  merupakan  metode  pengelompok-kan  objek-objek  yang  mempunyai  kemiripan  yang diambil  dari  beberapa  kriteria  [5].  Contohnya  misal  ada  satu  kelompok  yang  terbagi  ke  dalam beberapa  kelompok  yang  mempunyai  kemiripan  satu  sama  lain.  Clustering/pengelompokkan mempunyai  output  kelompok  yang  mempunyai  kemiripan  dalam  satu  kelompok  dan  mempunyai kemiripan yang berbeda antar cluster [6].

## III. R ESEARCH M ETHOD

## 1) X Means Clustering
X-Means  adalah  metode  pengelompokkan  yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung  dengan efektif  nilai  dari  K.  Penggunaan  metode  blacklisting  untuk  mengidentifikasi  tiap  data  dari  pusat
cluster antara data yang ada saat ini yang dapat dipecah agar lebih cocok dengan data. Pengambilan keputusan  di  sini  dilakukan  menggunakan  kriteria  Bayesian.  Di  dalam  algoritma  ini  pusat  cluster dipilih  dengan  meng-inisialisasi  berkurangnya  pencarian  menggunakan  heuristic.  Nilai  K  untuk penelitian dipilih antara nilai batas bawah dan batas atas yang dipilih [7].
Metode  X-Means  Clustering  merupakan  algortima  dengan  beberapa  operasi  yang  berulang sampai  akhir  eksekusi.  Algoritma  X-Means  mempunyai  dasar  proses  mulai  dari  memodifikasi struktur  k-means  clustering  dengan  membagi  setiap  data  menjadi  minimal  dua  cluster  kemudian dilanjutkan  membagi  dua  cluster  untuk  setiap  cluster/kelompok  yang  terbentuk.  Sedangkan  jika menggunakan tiga cluster/ kelompok maka setiap cluster/ kelompok akan dibagi menjadi dua local cluster dari awal pusat cluster sehingga terbentuklah vektor dari local cluster terbentuk.
Gambar 1. Pembagian ke masing-masing cluster dengan arah vector searah ukuran region
Menghitung nilai Bayesian Information Criterion (BIC) dihitung setelah vector dari local cluster dibentuk dari  cluster  awal  dengan nilai  BIC setelah  dibagi  ke dalam  perhitungan dua  klaster  lokal nilai BIC (Persamaan 1).
(1)
Dimana adalah  fungsi  log  likelihood  data  berdasarkan  model  ke-j  dan  Pj  adalah  jumlah parameter pada Mj atau disebut sebagai Schwarz Criterion. Cluster akan dibagi menjadi dua cluster jika besar BIC lebih tinggi dari nilai BIC cluster awal. Tetapi jika besar BIC di cluster  awal lebih tinggi dari BIC maka cluster akan tetap besarnya atau hasilnya tidak dibagi menjadi dua cluster.
Gambar 2. Perbandingan Nilai BIC antara cluster awal dengan cluster dua cluster lokal
Perulangan  akan  berulang  hingga  besar  BIC  cluster  sebelumnya  lebih  baik  dari  besar  cluster setelahdibagi ke dua cluster lokal [8].
Gambar 3. Hasil akhir jumlah cluster setelah nilai BIC dibandingkan

## 2) Davies Buldin Index
Davies  Bouldin  index  (DBI)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  cluster  secara umum. Perhitungan besar nilai Davies Bouldin Index dihitung dari perbandingan rasio cluster ke-i dan  cluster  ke-j  atau  dari  kuantitas  dan  kedekatan  antar  anggota  cluster.  Cluster  yang  dihasilkan akan semakin baik jika Nilai Davies Bouldin Index semakin baik [9].
Untuk menghitung besar DBI dapat dihitung dengan persamaan:

## 3) Dataset
Pada  penelitian  ini  menggunakan  data  yang  digunakan  adalah  data  UMKM  Kabupaten Banyumas.  Pada  data  tersebut  variabel  yang  digunakan  untuk  pengelompokkan  antara  lain  data omset  dalam  satu  tahun,  data  asset  yang  dimiliki,  dan  data  jumlah  tenaga  kerja  yang  dimiliki  tiap UMKM  di  Kabupaten  Banyumas.  Total  jumlah  UMKM  di  kabupaten  banyumas  yang  akan dikelompokkan berjumlah 27.574 UMKM.

## 4) Pengujian Purity
Purity  suatu  cluster/kelompok  dapat  representasi  sebagai  anggota  cluster  yang  banyak sesuai/cocok pada suatu kelas. Kualitas suatu cluster menggunakan metode uji Purity dikatakan baik jika hasil dari nilai Purity ini mendekati 1. Purity dapat dihitung menggunakan rumus berikut:
(3)
Total nilai Purity dihitung menggunakan rumus berikut [10]:
(4)

## 5) Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM)
Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM)  mempunyai  potensi  besar  dan  bermanfaat  jika pelaku  UMKM  mempunyai  pemahaman  mengenai  prospektif  keuangan,  manajemen,  dan perpajakan.  Keterkaitan  antara  ketiga  perspektif  sangat  erat  secara  langsung  atau  tidak  langsung. UMKM  memeerlukan  sumber  daya  manusia  yang  baik  untuk  menopang  agar  dapat  bertahan  dan berkembang.  Rendahnya  kemampuan  sumber  daya  manusia  untuk  mengelola  usaha  menyebabkan UMKM sulit dalam berkoordinasi dan pembagian tugas. Selain itu UMKM lebih memprioritaskan Omset penjualan dibandingkan dengan urusan lainnya. UMKM yang berkembang dapat dilihat dari seberapa besar aset yang dimiliki. Tetapi ketiga faktor itu saling berkaitan, sehingga UMKM dapat menjadi besar jika dilihat dari sumber daya manusia/jumlah tenaga kerja, Omset pertahun, dan aset UMKM tersebut [11].

## 6) Mega-Shift
Mega-Shift  customer  behavior  adalah  suatu  kebiasaan  baru  dari  suatu  konsumen.  Dalam  masa pandemi  covid-19  memunculkan  ketakutan  dari  masyarakat  akan  suatu  kematian  akibat  wabah karena  wabah  covid-19  ini  menyebar  lewat  udara.  Muncul  empat  kebiasaan  mega  shifts  customer antara lain kebiasaan tinggal di rumah, kebutuhan kesehatan menjadi penting, inovasi secara digital, dan masyarakat yang penuh empati [12].

## IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION
Pada  penelitian  ini  hasil  yang  akan  didapatkan  adalah  rekomendasi  jenis  usaha  yang  dapat bertahan  dalam  masa  pandemi  covid-19.  Data  dari  UMKM  Kabupaten  Banyumas  yang  akan dilakukan  pengelompokkan  berjumlah  27.574  UMKM  di  Kabupaten  Banyumas  dengan  variabel data  jumlah  Omset  tiap  tahun,  jumlah  aset,  dan  jumlah  tenaga  kerja  dari  tiap  tiap  UMKM  di kabupaten  Banyumas.  Metode  pengelompokkan  yang  akan  digunakan  adalah  metode  X  Means clustering, karena menurut R Aditama dkk metode X Means lebih baik kualitas kelompoknya dari pada metode K Means [4].
Dari  hasil  pengelompokkan  X  Means  yang  menghasilkan  3  kelompok,  dihasilkan pengelompokkan sebagai berikut:
T ABEL 1
HASIL X M EANS 3 K ELOMPOK Kelompok Jumlah Kualitas Kelompok 1 26.602 Kel Kecil Kelompok 2 58 Kel Besar Kelompok 3 381 Kel Sedang
Dari  hasil  pengelompokkan  menggunakan  X  Means  3  kelompok  pada  kelompok  kecil  jika dilakukan  pemfilteran  berdasarkan  lokasi  usaha  yang  mendukung  mega  shifting  maka  didapatkan Tabel  4.  Dari  tabel  4  jika  diringkas  dalam  bidang  usaha,  maka  didapatkan  rekomendasi  bidang usaha yang mendukung mega shifting, yaitu:
T ABEL 2 REKOMENDASI BIDANG USAHA UMKM MENDUKUNG MEGASHIFTING Bidang Usaha Jumlah Kuliner 306 Bengkel 51 Bangunan 27 Snack dan Makanan Ringan 83 Warung Sembako 435 Toko Kelontong 25 Mabel 41 Pedagang 67 Penderes Nira 195 Pengrajin 61
Gambar 4. Grafik Bidang Usaha UMKM mendukung Mega Shifting

## PEMBAHASAN
Dengan  jumlah  data  yang  sangat  banyak,  maka  dapat  kita  lakukan  juga  penelitian  tentang perilaku X Means pada data ini jika dilakukan variasi jumlah kelompok. Variasi jumlah kelompok yang dilakukan yaitu variasi 3,4,5, dan 6 kelompok. Berikut hasil pengelompokkan X Means pada variasi kelompok tersebut:
T ABEL 3 HASIL PENGELOMPOKKAN X MEANS Jumlah Data Kel 1 Kel 2 Kel 3 Kel 4 Kel 5 Kel 6 Purity 27041 26602 58 381 0,9892 27041 26468 499 15 59 0,9894
27041 267 26556 165 38 15 0,9928 27041 24420 2246 296 15 18 46 0,9677
Besar  Purity  dari  tiap  kelompok  Jika  dilihat  dalam  bentuk  grafik  dapat  dilihat  pada  Gambar  5 berikut:

## Gambar 5. Nilai Purity dari Kelompok 3-6
Pada  Gambar  5  terlihat  kelompok  3,  4,  dan  5  mempunyai  kualitas  yang  baik  karena  besar puritynya mendekati 1, sedangkan pada 6 kelompok kualitas klasternya mulai berkurang.
T ABEL 4 HASIL FILTER UMKM MENDUKUNG MEGASHIFTING
Jenis Usaha Omset Tahun Asset Jumlah Tenaga Kerja Jumlah Usaha Kuliner 13.561.169 10.662.256 1 306 Bengkel 13.950.394 25.531.249 2 51 Air Isi Ulang 10.335.714 21.664.286 2 7 Bangunan 17.843.339 29.686.037 3 27 Pembenihan dan Paternakan 17.115.938 7.565.625 2 16 Listrik dan Gas 40.751.667 21.166.667 2 5 Apotik 18.750.000 175.000.000 2 2 Snack dan Makanan Ringan 18.800.904 16.090.482 2 83 Konter HP 27.514.167 6.947.917 2 24 Warung Sembako 18.819.888 20.344.463 2 435 Cuci Motor 26.533.333 32.333.333 2 3 Toko Kelontong 31.548.000 39.220.000 2 25 Mabel 2.692.683 5.067.927 1 41 Warung Kopi 10.333.333 16.000.000 1 3 Penjahit dan Jasa Lain 28.982.812 2 32
Jenis Usaha Omset Tahun Asset Jumlah Tenaga Kerja Jumlah Usaha 14.521.094 Pedagang 24.887.410 26.738.073 2 67 Foto Copy 1.529.167 46.166.667 2 6 Toko Mainan 29.566.667 36.670.852 2 21 Garmen 15.423.000 13.662.500 2 20 Penderes Nira 14.620.103 2.864.821 2 195 Pengrajin 14.334.303 11.426.195 3 61 Daur Ulang Rosok 51.015.000 29.520.000 4 5 Koperasi dan Simpan Pinjam 2.075.000 64.925.000 3 4 Pertanian 85.066.667 58.666.667 2 3 Servis dan Persewaan 29.100.000 27.475.000 3 8 Toko Pertanian 6.310.000 30.500.000 2 5
Gambar 6. Grafik Filter UMKM mendukung Mega Shifting

## V. Conclusion
Kesimpulan dari penelitian adalah:
1. Besar  nilai  purity  berdasarkan  hasil  cluster  yaitu  0,9892  (3  kelompok),  0,9894  (4  kelompok), 0,9928 (5 Kelompok), dan 0,9677 (6 kelompok).
2. Pada  3  Kelompok,  hasil  pengelompokkan  yaitu  kelompok  besar  ada  58  UMKM,  kelompok sedang 381 UMKM, dan kelompok kecil 26.602 UMKM.
3. Bidang  UMKM  yang  direkomendasikan  menghadapi  mega  shifting  yaitu  Warung  sembako, kuliner,  penderes  nira(  bidang  pertanian),  snack  dan  makanan  ringan,  pedagang,  pengrajin, bengkel, mabel, bangunan, dan toko kelontong.
Saran untuk penelitian kedepan adalah:
1. Untuk data yang digunakan dalam proses clustering x means ini data belum dalam keaadaan terurut  ( ascending/discanding ),  sehingga  pada  penelitian  berikutnya  dapat  dicoba  data  dalam keadaan terurut.
2. Perlu dilakukan penelitian kualitas cluster pada metode x means dengan melakukan variasi jumlah data, bagaimana kualitas hasil pengelompokkan metode x means jika data semakin banyak.

## A CKNOWLEDGMENT
Terima  kasih  kepada  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  Institut  Teknologi  Telkom Purwokerto atas dukungan dana yang telah diberikan sehingga penelitian ini dapat terlaksana.

## R EFERENCES
[1] N. R. Yunus, A. Rezki, Kebijakan Pemberlakuan  Lockdown sebagai Antisipasi Penyebaran Corona Virus Covid-19, 2020.
[2] L. Heng, Dampak Orientasi Kewirausahaan dan Keunggulan Penciptaan Nilai terhadap Kinerja Pemasaran UMKM (Studi Empiris Pada UMKM Sub Sektor Kreatif di Kota Pontianak), 2018.
[3] B.  D.  Komara,  H.C.B.Setiawan,  Jalan  Terjal  UMKM  dan  Pedagang  Kecil  Bertahan  di  Tengah  Pandemi  Covid-19  dan  Ancaman Krisis Ekonomi Global, Jurnal Manajemen Bisnis Vol 17. No. 3 Juli 2020. ISSN. 1829-8486, 2020.
[4] R.  Adhitama,  A.Burhanuddin,  R.Ananda,  Penentuan  Jumlah  Cluster  Ideal  SMK  di  Jawa  Tengah  dengan  Metode  X  Means Clustering dan K Means Clustering. Jurnal Informatika dan Ilmu Komputer (JIKO) Vol. 3. No. 1. April 2020, 2020.
[5] R.O. Duda and P. E. Hart. Pattern classification and scene analysis, 1st edition. New York: Wiley, 1973.
[6] A. Al-wakeel and J. Wu, “K-Means Based Cluster Analysis of Residential Smart Meter Measurements,” Energy Procedia, Vol. 88, pp. 754-60, 2016.
[7] C. C. Aggarwal, C. K. Reddy, Data Clustering Algorithms and Applications. CRC Press, 2014.
[8] S.  Nawrin,  M.  Rahatur,  and  S.  Akhter,  “Exploring  K-Means  With  Internal  Validity  Indexes  For  Data  Clustering  in  Traffic Management System’, Int. J Adv. Comput. Sci. Appl. Vol. 8, no.3, 2017.
[9] A. Bates and J. Kalita, “Counting Cluster in Twitter Posts” in ACM International Conference Proceeding Series, vol. 04-05- Marc, 2016.
[10] R. Handoyo, M. R. Rumaini, S.M. Nasution, Perbandingan Metode Clustering menggunakan metode Single Linkage dan K means pada Pengelompokkan Dokumen. In JSM STIMIK Mikroskil ISSN. 1412-0100 Vol. 15, No 2, 2014, pp 73-82, 2014.
[11] E. Herwiyanti, M Pinasti, N Puspasari, Riset UMKM Pendekatan Multiperspektif. Penerbit Deepublish Publisher, 2020.
[12] Yuswohadi, Hadapi Empat Mega Shifts
Consumer
Behavior, Sun Live Hadirkan Sun Connect.Website: https://mix.co.id/marcomm/brand-insight/marketing-strategy/hadapi-empat-mega-shifts-consumer-behavior-sun-life-hadirkan-sun- connect/, 2020