## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050

## Implementasi Metode CRISP DM dan Algoritma Decision Tree Untuk Strategi Produksi Kerajinan Tangan pada UMKM A
Haekal Asyraf, Machmudin Eka Prasetya *
Departemen Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Indonesia, Jakarta, Indonesia Email: 1 haekal.asyraf11@ui.ac.id, 2,* machmudin@ui.ac.id Email Penulis Korespondensi: machmudin@ui.ac.id
Abstrak− Pada  industri  4.0,  pemanfaatan  teknologi  informasi  dan  analisis  data  menjadi  sangat  penting  dalam  membantu pengambilan  keputusan  bisnis.  penggunaan  data  mining  dan  algoritma  decision  tree  dalam  melakukan  analisa  data  dapat membantu untuk mengklasifikasikan produk yang paling sesuai dengan preferensi pelanggan untuk produk kerajinan tangan usaha  Mikro,  Kecil,  Menengah  (UMKM).  Dalam  penelitian  ini  kami  menggunakan  metodologi  Cross  Industry  Standard Process  for  Data  Mining  untuk  menganalisa  data  dalam  mengklasifikasikan  jenis  produk  kerajinan  yang  dihasilkan  oleh UMKM  A  untuk  menentukan  strategi  produksi  yang  sesuai  dengan  permintaan  pasar  pasca  pandemi  Covid-19.  Covid-19 mempengaruhi UMKM A sebagai produsen kerajinan tangan untuk menghentikan sementara produksinya karena permintaan yang  menurun  dan hanya  memproduksi barang apabila ada  pesanan khusus. Perubahan perilaku  konsumen akibat pandemi Covid-19  membuat  UMKM  A  harus  menentukan  strategi  produksi  yang  tepat  agar  produknya  terjual  dan  bisa  memutar modalnya  kembali.  Kami berhasil  membangun  model  yang  cukup  efektif dengan CRISP-DM dan algoritma  Decision Tree yang  memiliki tingkat akurasi 74,2%. Model ini  menemukan sebanyak 21 jenis produk  yang  masih laku terjual pada  masa pandemi sehingga bermanfaat bagi UMKM A untuk pengambilan keputusan produksi berdasarkan kondisi pasar saat pandemi covid-19.
Kata Kunci: CRISP DM; Decision Tree; Produk Kerajinan Tangan; UMKM
Abstract− In industry 4.0, the  utilization of  information technology and data analysis  is very  important in helping business decision making. The use of data mining and the Decision Tree algorithm in analyzing data can help to classify products that best suit customer preferences for Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) handicraft products. In this research we use the Cross Industry Standard Process for Data Mining methodology to analyze data in classifying the types of craft products produced  by  MSME  A  to  determine  production  strategy  that  suits  market  demand  after  the  Covid-19  pandemic.  Covid-19 influenced MSME A as a handicraft producer to temporarily stop production due to decreased demand and produce a special order  only.  Changes  in  consumer  behavior  due  to  the  Covid-19  pandemic  mean  that  MSME  A  must  determine  the  right production strategy so that products are sold and can reuse the capital. We succeeded in building a fairly effective model with CRISP-DM and the Decision Tree algorithm which has an accuracy rate of 74.2%. This model found as many as 21 types of products that were still selling well during the pandemic, making it useful for MSME A for making production decisions based on market conditions during the Covid-19 pandemic.
Keywords : CRISP DM; Decision Tree; Handicrafts; MSMEs

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  bisnis  saat  ini,  penting  bagi  Perusahaan  dan  Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah(UMKM)  untuk mengamati  tren  pasar  dan  memahami  preferensi  pelanggan[1].  Menghadapi  tantangan  di  era  industri  4.0  dan pandemi  Covid-19,  Perusahaan  dan  UMKM  perlu  menggunakan  pendekatan  analisis  data  dalam  mengambil keputusan yang tepat untuk mengoptimalkan strategi pemasaran dan produksi [2]. Terutama akibat dari pandemi Covid-19 banyak UMKM yang terpengaruh dampak perubahan perilaku konsumen [3]. Akibatnya banyak UMKM yang memutuskan perubahan strategi dengan mengurangi bahkan menghentikan produksinya karena menurunnya permintaan  pasar  [4].  Setelah  pandemi  dinyatakan  selesai  oleh  pemerintah,  UMKM  tentunya  melakukan perubahan  strategi  kembali  untuk  keberlangsungan  usahanya.  UMKM  A  merupakan  salah  satu  UMKM  yang bertahan dengan perubahan strategi produksi yang hanya memproduksi pesanan saja pada saat pandemi. Meskipun sudah melakukan pencatatan pada proses bisnis nya, UMKM belum menggunakan teknologi informasi dan analisis data untuk menentukan strategi bisnisnya dan mendapatkan hasil yang optimal. Salah satu pendekatan yang efektif dalam membantu UMKM A menentukan strategi produksinya adalah metode Cross Industry Standard Process for Data  Mining  (CRISP-Data  Mining),  yang  telah  terbukti  bermanfaat  di  berbagai  industri  seperti  pariwisata, pendidikan, perbankan, dan e-commerce [5]–[8]. Singgalen menunjukan bahwa metode CRISP-DM dan Decision Tree  dapat  digunakan  untuk  mengoptimalkan  pemasaran  layanan  akomodasi  hotel,  homestay,  dan  resort  [9]. Singgalen dalam penelitiannya yang lain juga melakukan analisis menggunakan CRISP-DM dan Decision Tree dan  berhasil  menemukan  lima kata populer dalam data  ulasan pengunjung Danau Toba  menekanan pentingnya pelayanan prima (SDM berkualitas) dan infrastruktur pendukung (sarana dan prasarana pariwisata)  [5].  Metode CRISP-Data Mining  dan Decision Tree  juga  dapat dimanfaatkan sebagai  metode klasifikasi untuk menentukan jenis produk kerajinan tangan yang paling sesuai berdasarkan preferensi pelanggan di masa pandemi COVID-19 pada UMKM A. Pandemi COVID-19 yang terjadi pada tahun sebelumnya telah menyebabkan tertundanya bahkan terhentinya  produksi  barang-barang  kerajinan  tangan[10].  Dengan  mengimplementasi  metode  ini,  diharapkan UMKM  A  yang  menjadi  obyek  penelitian  ini  bisa  lebih  tepat  sasaran  dalam  memproduksi  dan  memasarkan produk,  sehingga  dapat  meningkatkan  penjualan  dan  profitabilitas  pasca  pandemi.  Selain  itu,  perencanaan  dan pengendalian  persediaan  juga  menjadi  tantangan  bagi  UMKM  dalam  menghadapi  kondisi  pasar  yang  tidak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050
menentu di masa pandemi. sejauh ini banyak penelitian yang menunjukkan penggunaan metode klasifikasi seperti Naive Bayes, Decision Tree, dan Gradient Boosting untuk mengatasi masalah ini[11], [12]. Melalui penggunaan framework CRISP-DM dan algoritma pohon keputusan, penelitian ini bertujuan membantu para UMKM tersebut dalam memahami data yang dimilikinya untuk menentukan strategi produksi yang tepat berdasarkan analisis data penjualan dan preferensi konsumen[3], [7], [13]. Penggunaan algoritma decision tree pada pemodelan data mining ini dapat membantu usaha mikro, kecil, dan menengah di sektor kerajinan tangan dalam menentukan jenis produk yang diklasifikasikan sebagai  laku terjual  sehingga dapat memaksimalkan penjualan  pada jenis produk tersebut dengan menggunakan data produk yang terjual sehingga UMKM dapat mengoptimalkan produksi untuk kondisi pasca pandemi Covid-19.
Analisis data adalah proses membaca, mengolah, dan mentransformasikan data yang ada menjadi wawasan atau pengetahuan yang berguna bagi suatu organisasi atau perusahaan[14]. Dalam proses ini, data yang diperoleh dari berbagai sumber dapat diolah dan diubah menjadi informasi atau wawasan yang berguna untuk mengambil keputusan  (strategis)  atau  mengidentifikasi  pola  atau  tren  untuk  membantu  organisasi  dan  perusahaan meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan[15].
Data mining sebagai salah satu metode dalam analisis data berperan penting dalam mengungkap informasi yang tersembunyi dan tidak terdeteksi di dalam data[16], [17]. Metode ini membantu dalam mengidentifikasi pola, hubungan,  dan  tren  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  keputusan  bisnis  yang  lebih  efektif.  Misalnya,  data mining  telah  digunakan  dalam  berbagai  penelitian  untuk  memperkirakan  hasil  di  berbagai  bidang,  mulai  dari penjualan di toko serba ada hingga durasi studi siswa[18], [19]
Penerapan digitalisasi dan metode analitik dalam pemasaran kerajinan tangan dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas upaya pemasaran, serta mengoptimalkan pengambilan keputusan strategis. Berdasarkan beberapa sumber yang telah dijelaskan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa analisis data dengan metode penelitian CRISP dan machine learning terbukti efektif membantu UMKM mengoptimalkan produksi dan pemasaran produknya[6], [12]. Metode ini memungkinkan UMKM mengidentifikasi pola dari data penjualannya dan mengambil keputusan yang lebih cerdas dalam mengembangkan strategi pemasaran dan produksi[9], [20]. Cara ini juga memungkinkan UMKM memahami preferensi pelanggan dan lebih cepat merespon perubahan tren pasar pada industri kerajinan tangan.
Metode CRISP-DM merupakan framework yang banyak digunakan untuk menganalisis data dalam proses data mining. Kerangka kerja ini terdiri dari enam tahapan yaitu pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data,  pemodelan,  evaluasi,  dan  implementasi[21],  [22].  Metode  CRISP-DM  adalah  pendekatan  sistematis  dan holistik  dalam  penambangan  data.  Metodologi  ini  dapat  membantu  usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah  secara efektif  mengatur  dan  menganalisis  data  sekaligus  menghasilkan  wawasan  berharga  untuk  membuat  keputusan bisnis yang akurat dan strategis karena  merupakan metodologi yang dapat diterapkan pada banyak industri[23]. Seperti pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Ansori et al., penerapan CRISP-DM dalam memproses data UMKM mampu menghasilkan wawasan tentang pertumbuhan usaha menggunakan algortima K-Means Clustering [6]. Namun alat bantu perangkat  lunak  yang digunakan pada penelitiannya  menggunakan RapidMiner dan unit analisis penelitian adalah multi-unit atau banyak obyek.
Metode  CRISP-Data  Mining  dan  algoritma  pohon  keputusan  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai penelitian  untuk  mengklasifikasikan  dan  mengkategorikan  data[7],  [24]–[26].  Metode  ini  dapat  berguna  untuk mengidentifikasi  pola  pada  data  penjualan  UMKM  kerajinan  tangan.  Metode  decision  tree  bekerja  dengan menggambarkan aturan keputusan dalam bentuk pohon, dimana setiap node mewakili suatu keputusan berdasarkan kondisi  dan  atribut  tertentu.  Cara  ini  akan  membantu  UMKM  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi penjualan  produk  kerajinan  tangannya,  seperti  jenis  produk,  harga,  warna,  dan  faktor  terkait  lainnya.  Pada penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  CRISP-DM  dan  algoritma  pohon  keputusan  untuk  menganalisis  data jenis produk kerajinan tangan

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Seperti  terlihat  pada  Gambar  1,  Metodologi  CRISP-Data  Mining  terdiri  dari  enam  tahap:  pemahaman  bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi dan penerapan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050
Dalam penelitian ini, kami akan menggunakan metodologi penelitian Cross-Industry Standard Process for Data  Mining(CRISP-Data  Mining)  dengan  bantuan  algoritma  Decision  Tree  untuk  pemodelan  data.  Metode penelitian menggunakan CRISP-Data Mining merupakan gabungan antara metode kualitatif dan kuantitatif untuk mendeskripsikan  data  dari  subjek  penelitian  kemudian  memberikan  arahan  rekomendasi(preskriptif).  Sebagai metode penelitian, siklus proses CRISP-Data Mining dapat dijelaskan pada tiap tahapnya seperti berikut ini:
a. Pemahaman Bisnis
Tahap  ini  berfokus  pada  pemahaman  menyeluruh  tentang  tujuan  bisnis  yang  ingin  dicapai  melalui  proses penambangan  data.  Pemahaman  bisnis  yang  mendalam  sangat  penting  untuk  mengarahkan  seluruh  proses penambangan data sehingga hasilnya dapat relevan dan bermanfaat bagi organisasi[17], [27], [28]. Salah satu cara  untuk  mendapatkan  pemahaman  bisnis  yang  tepat  sesuai  dengan  tujuan  penelitian,  dapat  dilakukan pembuatan pemetaan konsep  [15]. Pembuatan pemetaan konsep dilakukan  berdasarkan data, informasi, dan proses bisnis  yang didapatkan dengan  melakukan wawancara serta konfirmasi dari pihak-pihak  yang terkait pada bisnis yang diteliti.
b. Pemahaman Data
Lalu pada tahap pemahaman data, analis melakukan eksplorasi awal terhadap data yang tersedia untuk proses penambangan data [29]. Dengan memahami data secara mendalam pada tahap awal, analis dapat memastikan bahwa  data  yang  digunakan  untuk  proses  selanjutnya  telah  terverifikasi  dan  sesuai  dengan  tujuan  bisnis, sehingga hasil penambangan data menjadi lebih akurat dan dapat diandalkan [17] Untuk dapat memahami data dan  melakukan  eksplorasi  awal,  analis  khususnya  yang  memiliki  latar  belakang  ilmu  teknologi  informasi biasanya akan membuat struktur basis data yang mempermudah proses pada tahapan ini. Struktur dari basis data tersebut dapat digambarkan melalui diagram hubungan entitas [15]. Pembuatan diagram hubungan entitas ini  dilakukan  berdasarkan  data  hasil  pemetaan  konsep  serta  wawancara  kepada  pihak  yang  menjadi  obyek penelitian untuk mengklarifikasi kembali ketepatan data dan informasi.
c. Persiapan Data
Selanjutnya  pada  tahap  persiapan  data,  data  yang  telah  dipahami  pada  tahap  sebelumnya  disiapkan  untuk digunakan dalam proses penambangan data. Data akan diinput ke dalam bentuk digital, kemudian data yang terkumpul akan dibersihkan dan diolah agar siap digunakan dalam proses pemodelan dengan algoritma pohon keputusan  [30].  Dengan  tahap  persiapan  data  yang  teliti  dan  cermat,  analis  dapat  memastikan  data  yang digunakan untuk proses penambangan data telah  siap digunakan dan dapat  menghasilkan hasil analisa  yang akurat dan bermakna bagi kepentingan bisnis [17]. Hasil dari tahap persiapan data ini dapat berbentuk laporan yang disajikan pada lembar digital(spreadsheet) dalam penelitian ini analis menggunakan Microsoft Excel [15].
d. Pemodelan
Setelah  itu  tahap  pemodelan,  berdasarkan  data  yang  telah  dipersiapkan  sebelumnya,  analis  melakukan penerapan teknik penambangan data yang sesuai untuk mengembangkan model deskriptif dan prediktif. Tahap pemodelan  ini  merupakan  inti  dari  proses  penambangan  data,  di  mana  wawasan  dan  pengetahuan  berharga ditemukan  dari  data,  yang  kemudian  akan  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  cerdas  dan strategis bagi Perusahaan [17]. Terdapat beberapa alat bantu perangkat lunak untuk penambangan data, analisa data, dan visualisasi data seperti SPSS, dan Dataminer, serta yang terbaru seperti Tableau, Power Query, Power BI, dan KNIME. Penggunaan alat bantu perangkat lunak ini dapat dikombinasikan sesuai dengan kebutuhan dari penelitiaan dan kemudahan dalam penggunaan [31]Pada penelitian ini alat bantu penambangan data dan visualisasi yang digunakan adalah KNIME.  Pada perangkat lunak yang digunakan sudah terdapat alat bantu proses algoritma yang dipilih yaitu node decision tree learner.
e. Evaluasi
Kemudian tahap evaluasi,  model dan  hasil penambangan data dievaluasi  secara  mendalam untuk  mengukur kualitas dan relevansinya terhadap tujuan bisnis yang telah ditetapkan sebelumnya. Tahap evaluasi memastikan bahwa  hasil  penambangan  data  yang  dihasilkan  adalah  bermanfaat,  dapat  diandalkan,  dan  sesuai  dengan kebutuhan bisnis, sehingga memastikan kesuksesan implementasi dan pengambilan keputusan yang berbasis data yang lebih baik [17]. Hasil model dan penambangan data serta analisa data bisnis dapat disajikan dalam bentuk laporan dengan wawasan yang didapatkan. Tahap evaluasi melihat secara lebih luas model mana yang paling  sesuai  dengan  bisnis  dan  apa  yang  harus  dilakukan  selanjutnya  baik  bagi  bisnis  maupun  proyek penelitian ini [29].
f. Penyebaran
Pada  tahap  ini,  hasil  dari  model  dan  analisis  penambangan  data  diterapkan  dalam  lingkungan  bisnis  yang sebenarnya. Analis berkolaborasi dengan tim bisnis untuk memastikan bahwa model atau wawasan diterapkan dengan  efektif  dan  terintegrasi  dengan  proses  operasional  perusahaan  [17]  Pengambilan  keputusan  setelah tahap  penyebaran  ini  dapat  dilakukan  oleh  pemilik  bisnis  berdasarkan  dari  hasil  analisa  dalam  menentukan jenis barang yang diproduksi agar barang dapat terus terjual dengan menggunakan model teknik penambangan data yang telah dievaluasi pada tahap sebelumnya. Namun sebagai siklus hidup, hasil dari penyebaran model atau wawasan ini dapat digunakan kembali untuk perencanaan mengembangkan bisnis dalam jangka panjang dan tujuan penambangan data di masa depan [23]
Algoritma decision tree yang digunakan pada metode penelitian ini merupakan salah satu model algoritma klasifikasi yang banyak digunakan dalam penambangan data untuk memprediksi kelas atau label dari suatu obyek

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050
berdasarkan atribut atau fitur yang ada. Model ini  mewakili struktur berbentuk pohon dengan simpul atau node sebagai  representasi  dari  keputusan  atau  kondisi,  dan  cabang-cabangnya  sebagai  hasil  dari  keputusan  tersebut. Gorunescu menjelaskan, "Decision Tree adalah teknik supervised learning yang memprediksi nilai variabel target berdasarkan beberapa variabel pemasukan."[32]. Pada setiap simpul, model decision tree memilih atribut tertentu dari data dan membagi dataset menjadi subset-subset yang lebih kecil berdasarkan nilai atribut tersebut. Proses ini berlanjut hingga mencapai simpul daun atau leaf node, di mana prediksi atau kelas target dari model diberikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  disajikan  dalam  6  fase  metodologi  penelitian  CRISP-Data  Mining.  Untuk  setiap  tahapan, hasilnya tergantung pada wawancara, pengumpulan sumber data, dan konfirmasi data manual yang dicatat oleh objek penelitian.

## 3.1 Pemahaman Bisnis
UMKM  A  merupakan  usaha  yang  menghasilkan  produk  kerajinan  tangan  dengan  mengolah  bahan  bakunya. Setelah melakukan proses produksi, UMKM A menjual hasil kerajinannya secara langsung dan ke luar jaringan melalui  showroom  atau  galeri,  serta  mengikuti  pameran  atau  bazaar  yang  diselenggarakan  oleh  berbagai  event organizer khususnya pameran kerajinan tangan.
Proses  kerajinan  tangan  yang  dilakukan  oleh  UMKM  A  dimulai  dari  pemilik  usaha  yang  melakukan pemesanan produksi kepada kepala asisten produksi atau langsung kepada manajer lokasi produksi untuk memesan produk  kerajinan  kategori  tertentu.  Kemudian  kepala  asisten  produksi/manajer  lokasi  produksi  memeriksa persediaan  bahan  baku  yang  dimilikinya.  Apabila  bahan  baku  yang  dibutuhkan  pengrajin  untuk  memproduksi kerajinannya tidak tersedia, kepala asisten produksi/manajer lokasi produksi meminta bahan baku kepada pemilik usaha  atau  melakukan  pemesanan  langsung  ke  pemasok  dengan  persetujuan  pemilik  usaha.  Kemudian  setelah pemesanan  dilakukan,  pemilik  usaha  atau  manajer  lokasi  produksi  melakukan  pembelian  bahan  baku.  Setelah dibeli,  bahan  baku  dikirim  dengan  koordinasi  oleh  kepala  asisten  produksi  kepada  pengelola  lokasi  produksi. Pencatatan bahan  baku  yang diterima dilakukan oleh  manajer  lokasi produksi. Setelah semua  bahan baku  yang diterima mencukupi untuk membuat kerajinan yang dipesan, maka para pengrajin melakukan proses pengolahan bahan baku tersebut menjadi produk kerajinan. Hasil kerajinan tangan yang telah diolah oleh pengrajin kemudian dicatat dan dikirim oleh manajer lokasi produksi kepada pemilik usaha di showroom/pusat galeri yang berada di kota Padang. Pada akhirnya proses produksi selesai setelah barang diterima oleh pemilik usaha yang diwakili oleh kepala  asisten  produksi  untuk  dicatat  dan  diserahkan  ke  bagian  penjualan  dan  administrasi.  Proses  produksi kerajinan tangan oleh UMKM A dapat digambarkan dalam bentuk pemetaan konsep seperti pada Gambar 2.
Gambar 2 . Pemetaan konsep proses bisnis produksi pada UMKM A
Kemudian  setelah  produk  kerajinan  diserahkan  ke  bagian  penjualan  dan  administrasi,  produk  tersebut ditempatkan  di  showroom/galeri  untuk  siap  dijual  kepada  pelanggan.  Sejak  adanya  pandemi  Covid-19,  proses penjualan  mulai  menggunakan teknologi untuk menginformasikan kepada pelanggan  melalui upload video dan gambar  produk  yang  tersedia.  Meski  proses  penjualannya  menggunakan  teknologi,  namun  masih  banyak pelanggan  yang  memilih  datang  langsung  untuk  melihat  produk  kerajinan  tersebut  karena  kualitas  warna  yang ditangkap dalam video atau gambar dapat berubah-ubah tergantung perangkat yang digunakan pelanggan.
Oleh  karena  itu,  pemilik  usaha  memutuskan  untuk  melanjutkan  proses  penjualan  langsung  melalui showroom/galeri dan pameran produk kerajinan tangan yang diadakan di berbagai lokasi di Jakarta. Dalam proses penjualan produk kerajinan tangan ini, pemilik usaha juga ikut andil dalam proses penjualannya dengan dibantu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050
oleh  dua  orang  anak  pemilik  usaha  dengan  menghubungi  pelanggan  yang  sudah  menjadi  pelanggan  tetap. Pelanggan juga dapat melakukan pemesanan khusus untuk jenis produk kerajinan tertentu yang disukainya, apabila stok  produk  jenis  tersebut  tidak  ada.  Pada  proses  bisnis  penjualan,  pelanggan  mendatangi  showroom/galeri, pameran produk kerajinan tangan, atau menghubungi langsung pemilik usaha atau staff penjualan untuk membeli produk yang diinginkan. Apabila produk yang diinginkan tersedia,  maka  staff penjualan  melakukan pencatatan data  penjualan  pada  buku  faktur  penjualan.  Pemetaan  konsep  proses  bisnis  penjualan  produk  kerajinan  pada UMKM A dapat digambarkan seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pemetaan konsep proses bisnis penjualan UMKM A

## 3.2 Pemahaman Data
Pada tahap pemahaman data dapat dihasilkan dua jenis data yang dapat digunakan untuk melakukan analisis data dan penggalian data dalam penelitian ini. Data yang dicatat secara konsisten adalah data persediaan produk jadi dan data penjualan.  Terdapat 3 pengelompokan data hasil dari pemahaman proses bisnis dengan  menggunakan pemetaan konsep yang ada. Data pelanggan(Customers) terdiri dari nama pelanggan dan kontak pelanggan. Data ini  terhubung  langsung  dengan  data  penjualan  yang  terdiri  dari  variabel  tanggal  penjualan,  nama/jenis  produk, kategori  produk,warna,  harga  jual,  jumlah,  dan  lokasi.  Sementara  itu  data  persediaan  memiliki  variabel  status, estimasi harga dasar produksi, harga jual, tanggal produksi, warna, nama/jenis produk, kategori produk, jumlah, dan  lokasi.  Hasil  analisis  peneliti  terhadap  pemahaman  data  yang  dimiliki  UMKM  A  juga  dapat  digambarkan dalam bentuk Entity Relationship Diagram (ERD) seperti pada Gambar 4
Gambar 4 . ERD Proses Bisnis pada UMKM A.
Berdasarkan hasil wawancara dengan pemilik usaha, secara kategori terdapat 4 kategori produk kerajinan yang dihasilkan UMKM A yaitu Tenun Songket, Bordir Karancang, Sulaman Tangan, dan Batik. Dari keempat kategori produk kerajinan tersebut, pemilik usaha menciptakan jenis produk tertentu dengan menggabungkan dua hingga  3  kategori  produk  kerajinan  yang  dihasilkan  oleh  UMKM  A.  Misalnya  Batik  dibuat  dengan  Bordir Karancang dan Sulaman Tangan atau salah satunya sebagai nilai tambah. Selain itu ada pula Tenun Songket yang dikreasikan dengan motif bunga sulaman tangan sehingga menjadi salah satu jenis produk baru di kategori Tenun Songket.  Pada  Kategori  Produk  Bordir  Karancang,  Karancang  juga  dibuat  dengan  Sulaman  Tangan  untuk memberikan  nilai  tambah.  Total  terdapat  59  jenis  produk  dari  seluruh  kategori  produk  yang  dihasilkan  oleh UMKM  A.  Pada  kategori  produk  Batik  Bordir  hanya  ada  satu  jenis  produk  yang  masih  diproduksi  yaitu  Batik Bordir Karancang Sutra seperti pada tabel 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050
Tabel 1. Kategori produk kerajinan tangan batik
No.  Nama/JenisProduk Kategori Produk 1 Batik Bordir Karancang Sutera Batik Bordir
Sedangkan pada kategori produk Bordir Karancang terdapat 18 jenis produk yang dihasilkan oleh UMKM A yang dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Kategori produk kerajinan tangan Bordir Karancang
No Nama/JenisProduk Kategori Produk 1 Bordir Karancang Bahan Baju Gamis stelan Bordir Karancang 2 Bordir Karancang Bahan Baju Kebaya Bordir Karancang 3 Bordir Karancang Bahan Baju Kebaya Bordir Karancang 4 Bordir Karancang Bahan Baju Kebaya stelan Bordir Karancang 5 Bordir Karancang Bahan Baju Kebaya Sutra Bordir Karancang 6 Bordir Karancang Bahan Baju Kebaya Sutra stelan Bordir Karancang
7 Bordir Karancang Bahan Baju Kurung Satin atasan  Bordir Karancang
8 Bordir Karancang Bahan Baju Kurung Satin stelan Bordir Karancang
9 Bordir Karancang Bahan Baju Kurung stelan Bordir Karancang 10 Bordir Karancang Bahan Baju Kurung Sutra stelan Bordir Karancang 11 Bordir Karancang Bahan Baju Sutera Itali stelan Bordir Karancang 12 Bordir Karancang Bahan Rok Sutra Bordir Karancang 13 Bordir Karancang Baju Kebaya Bordir Karancang 14 Bordir Karancang Dress Halter Bordir Karancang 15 Bordir Karancang Mukena Sutra stelan Bordir Karancang 16 Bordir Karancang Selendang Full Bordir Karancang 17 Bordir Karancang Selendang simple Bordir Karancang 18 Bordir Karancang Selendang Sulam Kepala Peniti Bordir Karancang
Lalu untuk kategori produk Sulaman Tangan, UMKM A saat ini masih memproduksi 20 jenis produk seperti dijelaskan pada tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Kategori produk kerajinan tangan Sulaman Tangan
No. Nama/JenisProduk Kategori Produk 1 Sulaman Tangan Bahan Baju Kebaya stelan Sulaman Tangan 2 Sulaman Tangan Bahan Baju Koko Pria Sulaman Tangan 3 Sulaman Tangan Baju Koko Pria Sulaman Tangan 4 Sulaman Tangan Baju Koko Pria stelan Sulaman Tangan 5 Sulaman Tangan Benang Emas Bahan Baju Kurung Basiba Sulaman Tangan 6 Sulaman Tangan Benang Emas Bahan Baju Kurung Basiba Sutra Sulaman Tangan
7 Sulaman Tangan Benang Emas Kepala Peniti Bahan Baju Kurung Semi Sutra Sulaman Tangan
8 Sulaman Tangan Benang Emas Kepala Peniti Bahan Baju Kurung Sutra Sulaman Tangan 9 Sulaman Tangan Benang Emas Selendang Sulaman Tangan 10 Sulaman Tangan Benang Emas Selendang simpel Sulaman Tangan 11 Sulaman Tangan Selendang Bajaik Sulaman Tangan 12 Sulaman Tangan Selendang Bajaik Sutra Sulaman Tangan 13 Sulaman Tangan Selendang Bayang Sulaman Tangan 14 Sulaman Tangan Selendang Jilbab Sulaman Tangan 15 Sulaman Tangan Selendang Kepala Peniti Sulaman Tangan 16 Sulaman Tangan Selendang Kepala Peniti Sulaman Tangan 17 Sulaman Tangan Selendang Kepala Peniti Sutra Sulaman Tangan 18 Sulaman Tangan Selendang Suji Cair Sulaman Tangan 19 Sulaman Tangan Selendang Suji Cair Sutra Sulaman Tangan 20 Sulaman Tangan Selendang Terawang Sulaman Tangan
Kemudian pada kategori produk Tenun Songket juga terdapat 20 jenis produk yang masih diproduksi oleh UMKM A yang dijelaskan pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Kategori produk kerajinan tangan Tenun Songket No Nama/JenisProduk Kategori Produk 1 Tenun Songket Bacatua Motif Bunga stelan Tenun Songket 2 Tenun Songket Bacatua Motif Bunga Sutra stelan Tenun Songket 3 Tenun Songket Bacatua Semi Sutra stelan Tenun Songket

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050
No Nama/JenisProduk Kategori Produk 4 Tenun Songket Bacatua stelan Tenun Songket 5 Tenun Songket Bacatua Sutra stelan Tenun Songket 6 Tenun Songket Bahan Baju Pria Atasan Tenun Songket 7 Tenun Songket Bahan Baju Pria Atasan Semi Sutra Tenun Songket 8 Tenun Songket Bahan Baju Pria Atasan Sutra Tenun Songket 9 Tenun Songket Pandai Sikek  Benang 1 stelan Tenun Songket 10 Tenun Songket Pandai Sikek Motif Penuh stelan Tenun Songket 11 Tenun Songket Pandai Sikek Semi Sutra Motif Penuh stelan  Tenun Songket 12 Tenun Songket Pandai Sikek Semi Sutra stelan Tenun Songket 13 Tenun Songket Pandai Sikek stelan Tenun Songket 14 Tenun Songket Pandai Sikek Sutra Benang 1 stelan Tenun Songket 15 Tenun Songket Pandai Sikek Sutra Benang 2 stelan Tenun Songket 16 Tenun Songket Pandai Sikek Sutra Motif Penuh stelan Tenun Songket 17 Tenun Songket Saluak Tenun Songket 18 Tenun Songket Sesamping Sutra Motif Bunga Tenun Songket 19 Tenun Songket Sesamping Sutra Motif Penuh Tenun Songket 20 Tenun Songket Silungkang Semi Sutra Tenun Songket

## 3.3 Persiapan Data
Setelah diperoleh data-data yang ada pada  buku catatan produksi tertulis dan  buku  faktur penjualan, kemudian diubah menjadi data digital dengan cara memasukkan data tersebut ke dalam file Microsoft Excel. Data Penjualan yang dapat dipersiapkan dari buku faktur penjualan manual menjadi data digital terdiri dari 9 variabel/kolom data yaitu Tanggal penjualan, nomor faktur, nama pelanggan, kontak pelanggan, nama/jenis produk, kategori produk, warna,  harga  jual,  dan  lokasi.  Variabel/kolom  data  nama  pelanggan  dan  kontak  pelanggan  tidak  dilakukan perekaman kedalam bentuk digital karena merupakan data pribadi yang rahasia sehingga tidak ditampilkan pada penelitian ini. Contoh hasil pemasukan data persediaan produk dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini:
Tabel 5. Contoh Data Penjualan No Tanggal Penjualan Nomor Faktur Nama/ Jenis Produk Kategori Produk Warna Harga Jual Lokasi 1 19 Mei 2020 754 Bordir Karancang Selendang Full Bordir Karancang Hitam Rp12.500.000,00 Jakarta 2 19 Mei 2020 754 Bordir Karancang Selendang Full Bordir Karancang Abu- Abu Rp12.500.000,00 Jakarta 3 19 Mei 2020 754 Bordir Karancang Selendang Full Bordir Karancang Putih Rp12.500.000,00 Jakarta 4 28 Mei 2020 751 Sulaman Tangan Baju Koko Pria stelan Sulaman Tangan Biru Rp7.500.000,00 Jakarta 5 28 Mei 2020 751 Sulaman Tangan Baju Koko Pria stelan Sulaman Tangan Biru Toska Rp7.500.000,00 Jakarta 6 28 Mei 2020 751 Sulaman Tangan Baju Koko Pria stelan Sulaman Tangan Hijau Rp7.500.000,00 Jakarta 7 28 Mei 2020 751 Bordir Karancang Bahan Baju Gamis stelan Bordir Karancang Hijau Rp15.000.000,00 Jakarta 8 28 Mei 2020 751 Bordir Karancang Bahan Baju Gamis stelan Bordir Karancang Putih Rp15.000.000,00 Jakarta 9 28 Mei 2020 751 Bordir Karancang Bahan Baju Gamis stelan Bordir Karancang Putih Rp12.500.000,00 Jakarta 10 29 Mei 2020 752 Tenun Songket Pandai Sikek Sutra Benang 1 stelan Tenun Songket Dusty Pink Rp25.000.000,00 Jakarta 11 29 Mei 2020 752 Tenun Songket Bacatua Motif Bunga stelan Tenun Songket Dusty Pink Rp20.000.000,00 Jakarta 12 29 Mei 2020 752 Tenun Songket Bacatua Motif Bunga stelan Tenun Songket Peach Rp20.000.000,00 Jakarta

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050
No Tanggal Penjualan Nomor Faktur Nama/ Jenis Produk Kategori Produk Warna Harga Jual Lokasi 13 29 Mei 2020 753 Tenun Songket Bacatua Motif Bunga stelan Tenun Songket Peach Rp25.000.000,00 Jakarta 14 29 Mei 2020 753 Tenun Songket Bacatua Motif Bunga stelan Tenun Songket Peach Rp25.000.000,00 Jakarta 15 27 Juli 2020 757 Bordir Karancang Selendang Full Bordir Karancang Hijau Rp17.500.000,00 Jakarta 16 27 Juli 2020 758 Bordir Karancang Selendang Full Bordir Karancang Merah Rp17.500.000,00 Jakarta 17 27 Juli 2020 759 Bordir Karancang Bahan Baju Kurung Sutra stelan Bordir Karancang Merah Rp15.000.000,00 Jakarta 18 02 Agustus 2020 761 Bordir Karancang Bahan Baju Kebaya stelan Bordir Karancang Hijau Rp2.000.000,00 Jakarta 19 02 Agustus 2020 761 Tenun Songket Bahan Baju Pria Atasan Semi Sutra Tenun Songket Hijau Rp1.000.000,00 Jakarta 20 24 September 2020 766 Sulaman Tangan Selendang Suji Cair Sulaman Tangan Biru Dongker Rp7.500.000,00 Jakarta
Sedangkan data persediaan produk pada proses entri data berasal dari kumpulan data produksi yang dimiliki oleh pengelola lokasi produksi akibat tidak lengkapnya data rekapitulasi produksi yang dimiliki oleh kepala asisten produksi. Pada data persediaan ini dapat dipersiapkan dalam bentuk digital, variabel/kolom data tanggal produksi, nama/jenis  produk,  kategori  produk,  warna,  estimasi  harga  dasar  produksi,  Lokasi,  dan  status  produk  saat  ini. Adapun contoh hasil rekapitulasi data persediaan produk dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Contoh data persediaan
No Tanggal Produksi Nama/ JenisProduk Kategori Produk Warna Estimasi Harga Dasar Produksi Lokasi Status Produk 1 11 Januari 2020 Sulaman Tangan Baju Koko Pria stelan Sulaman Tangan Hitam Rp6.000.000,00 Jakarta Tersedia 2 14 Januari 2020 Sulaman Tangan Benang Emas Bahan Baju Kurung Basiba Sulaman Tangan Putih Rp3.600.000,00 Jakarta Tersedia 3 15 Januari 2020 Tenun Songket Bacatua Motif Bunga stelan Tenun Songket Terakota Rp12.000.000,0 0 Jakarta Tersedia 4 16 Januari 2020 Sulaman Tangan Baju Koko Pria stelan Sulaman Tangan Emas Rp6.000.000,00 Jakarta Tersedia 5 16 Januari 2020 Tenun Songket Bacatua Semi Sutra stelan Tenun Songket Merah Fanta Rp2.800.000,00 Padang Tersedia 6 16 Januari 2020 Tenun Songket Sesamping Sutra Motif Penuh Tenun Songket Coklat Tua Rp7.500.000,00 Jakarta Tersedia 7 18 Januari 2020 Tenun Songket Bahan Baju Pria Atasan Tenun Songket Hijau Lemon Rp1.600.000,00 Padang Tersedia 8 24 Januari 2020 Bordir Karancang Selendang Full Bordir Karancan g Hijau Telur Asin Rp10.500.000,0 0 Jakarta Tersedia 9 24 Januari 2020 Tenun Songket Pandai Sikek stelan Tenun Songket Orange Rp4.000.000,00 Jakarta Tersedia 10 26 Januari 2020 Tenun Songket Bahan Baju Pria Atasan Sutra Tenun Songket Dusty Pink Rp4.000.000,00 Padang Tersedia

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050
Data pelanggan pada data penjualan tidak dimasukkan karena merupakan data rahasia, sehingga diputuskan untuk tidak memasukkan data pelanggan sebagai variabel independen dalam pemodelan data.

## 3.4 Pemodelan
Pemodelan  data  yang  dipilih  adalah  pohon  keputusan  dengan  data  persediaan  produk  yang  sebelumnya dikonsolidasikan  dengan  data  penjualan.  Kemudian  diolah  menggunakan  peralatan  aplikasi  KNIME.  Decision Tree  Learner  di  KNIME  dapat  menghasilkan  model  algoritma  yang  dapat  membantu  dalam  menentukan keputusan. Berikut hasil pemodelan data yang dilakukan menggunakan alur kerja KNIME pada gambar 5:
Gambar 5 . Proses pemodelan algoritma decision tree menggunakan aplikasi perangkat lunak KNIME.
untuk setiap pilihan jenis produk. Hasil pelatihan model algoritma pohon keputusan ini dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini:
Gambar 6 . Decision tree hasil proses model algoritma.
Terlihat  pada  pohon  keputusan  hasil  proses  model  algoritma,  root  node  merupakan  salah  satu  variabel target. Pada simpul keputusan terdapat masing-masing jenis produk sebagai pilihan yang dapat dipilih. Kemudian pada  setiap  node  keputusan  terdapat  kelas  'Tersedia'  atau  'Terjual'  yang  merupakan  hasil  klasifikasi  pohon keputusan berdasarkan data variabel pendapatan. Produk yang termasuk dalam kelas 'Available' dapat dikatakan masih dalam stok dan tidak perlu diproduksi ulang. Namun jika jenis produk tersebut termasuk dalam golongan 'Terjual',  maka  pemilik  usaha  dapat  memproduksi  jenis  produk  tersebut.  Untuk  jenis  produk  tertentu  yang mempunyai harga jual berbeda, terdapat kriteria harga jenis produk tersebut yang dapat mempengaruhi keputusan. Pada penelitian ini juga dilakukan penghitungan tingkat akurasi model yang dihasilkan ketika memprediksi pada node Decision Tree Predictor dengan menggunakan node Scorer. Kami menemukan bahwa akurasi model yang dibangun dari data yang tersedia adalah 74,2% seperti yang terlihat pada gambar 7.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050

## 3.5 Evaluasi
Berdasarkan  hasil  model  pohon  keputusan  pada  masa  pandemi  Covid-19,  UMKM  A  dapat  direkomendasikan untuk  memproduksi  kembali  sebanyak  21  jenis  produk  kerajinan  tangannya.  Terdapat  10  Jenis  produk  pada kategori  Tenun  Songket  dan  6  jenis  produk  pada  kategori  sulaman  tangan  yang  masih  laku  terjual  dan  dapat diproduksi kembali. Sementara itu, ada 3 dari 5 dari jenis produk yang sebaiknya diproduksi dengan harga jual tertentu  pada  kategori  Bordir  Karancang.  Detail  dari  jenis  produk  yang  menjadi  laporan  evaluasi  hasil  model decision tree ini dapat dilihat pada tabel 7 berikut:
Tabel 7. Laporan evaluasi hasil model decision tree.
No Nama/Jenis Produk Kategori Produk Harga Jual Bisa diproduksi kembali 1 Tenun Songket Bacatua Motif Bunga Sutra stelan Tenun Songket Ya 2 Tenun Songket Bacatua stelan Tenun Songket Ya 3 Tenun Songket Bahan Baju Pria Atasan Semi Sutra Tenun Songket Ya 4 Tenun Songket Bahan Baju Pria Atasan Sutra Tenun Songket Ya 5 Tenun Songket Pandai Sikek Motif Penuh stelan Tenun Songket Ya 6 Tenun Songket Pandai Sikek Semi Sutra Motif Penuh stelan Tenun Songket Ya 7 Tenun Songket Pandai Sikek Semi Sutra stelan Tenun Songket Ya 8 Tenun Songket Pandai Sikek stelan Tenun Songket Ya 9 Tenun Songket Pandai Sikek Sutra Benang 1 stelan Tenun Songket Ya 10 Tenun Songket Pandai Sikek Sutra Benang 2 stelan Tenun Songket Ya 11 Bordir Karancang Bahan Baju Kebaya stelan Bordir Karancang Rp.4.000.000,- Ya 12 Bordir Karancang Bahan Baju Kebaya Bordir Karancang Rp.4.500.000,- Ya 13 Bordir Karancang Selendang Full Bordir Karancang Rp.16.500.000,- Ya 14 Bordir Karancang Bahan Baju Kurung stelan Bordir Karancang Ya 15 Bordir Karancang Bahan Baju Kebaya Sutra stelan Bordir Karancang Ya 16 Sulaman Tangan Bahan Baju Baju Koko Pria Sulaman Tangan Ya 17 Sulaman Tangan Selendang Bayang Sulaman Tangan Ya 18 Sulaman Tangan Baju Koko Pria Sulaman Tangan Ya 19 Sulaman Tangan Benang Emas Kepala Peniti Bahan Baju Kurung Sutra Sulaman Tangan Ya 20 Sulaman Tangan Benang Emas Bahan Baju Kurung Basiba Sutra Sulaman Tangan Ya 21 Sulaman Tangan Selendang Bajaik Sulaman Tangan Ya
Setelah  melakukan  evaluasi  bersama  dengan  pemilik  usaha,  maka  keputusan  jenis  produk  yang  akan diproduksi  kembali  diserahkan  kepada  pemilik  usaha.  Sebab,  proses  penelitian  ini  hanya  melakukan  analisis deskriptif untuk menggambarkan kondisi data yang dimiliki.

## 3.6 Penyebaran
Setelah evaluasi dan persetujuan,  laporan didistribusikan dan dihasilkan untuk  memantau data produksi  barang dan data penjualan. Penyusunan laporan pendistribusian ini akan diberikan dalam bentuk file KNIME (.knwf) dan diletakkan  pada  laptop  PC  anak  pemilik  usaha  yang  akan  mengupdate  data  data  persediaan  produk  dan  data penjualan sehingga dapat dilakukan pengolahan data. pemodelan untuk mengetahui produk mana yang laris manis, laris, dan dapat diproduksi kembali di kemudian hari.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  dilakukan  klasifikasi  data  persediaan  produk  menggunakan  metode  algoritma  pohon keputusan dengan metodologi penelitian teknik data mining CRISP-DM. Metode algoritma yang dirancang dengan menggunakan algoritma pohon keputusan ini dapat mempelajari pola dari sekumpulan dataset yang dimiliki oleh UMKM A. Dataset tersebut terdiri dari 8 atribut yaitu Tanggal Produksi, Nama/Jenis Produk, Kategori Produk, Harga  Jual,  Warna,  Jumlah  dan  lokasi.  Dari  59  dataset  Tipe  Produk,  hanya  21  tipe  produk  yang  dapat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050
diklasifikasikan sebagai tipe produk yang masih laris manis dan masih diminati pelanggan di masa pandemi Covid- 19.  berdasarkan  hasil  laporan  proses  CRISP-DM  dan  pengklasifikasian  jenis  produk  kerajinan  dengan menggunakan  algoritma  pohon  keputusan,  pemilik  usaha  juga  bisa  terbantu  dalam  mengambil  keputusan  jenis produk apa yang bisa diproduksi kembali pasca pandemi Covid-19 di tahun 2023 sebagai strategi produksi. Model decision tree yang dibangun dalam perangkat lunak KNIME dapat digunakan kembali dengan data terkini di masa mendatang.  Setelah  dilakukan  penerapan  maka  UMKM  A  dapat  memperbaharui  sumber  datanya.  Karena keterbatasan penelitian ini, data penjualan dan data produksi hanya berasal dari tahun 2020 sampai dengan tahun 2022.  Model  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  produk  mana  yang  akan  dijual  dari  data  persediaan produk sebagai sumbernya.

## REFERENCES
[1] B. Marr, “How To Understand Your Customers And Their Needs With The Right Data,” Forbes. Accessed: Nov. 15, 2023.  [Online].  Available:  https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2022/02/03/how-to-understand-your-customers- and-their-needs-with-the-right-data/?sh=4a2d9bed2f68
[2] A. Phillips, “How the creative manufacturing and handmade sector can craft a post-COVID-19 future,” World Economic Forum.  Accessed:  Nov.  15,  2023.  [Online].  Available:  https://www.weforum.org/agenda/2021/06/creative- manufacturing-handmade-sector-growth/
[3] C. P. A. Rabbi, “Pandemi Covid-19 Memicu Empat Perubahan Besar Perilaku Konsumen  ,” katadata. Accessed: Oct. 14,  2023.  [Online].  Available:  https://katadata.co.id/happyfajrian/brand/605a31cf8e81f/pandemi-covid-19-memicu- empat-perubahan-besar-perilaku-konsumen
[4] Y. Pusparisa, “Perbedaan Strategi Bertahan UMKM Saat Diterpa Krisis,” Databoks Katadata. Accessed: Oct. 16, 2023. [Online].  Available:  https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/09/26/perbedaan-strategi-bertahan-umkm-saat- diterpa-krisis
[5] Y. A. Singgalen, “Penerapan Metode CRISP-DM dalam Klasifikasi Data Ulasan Pengunjung Destinasi Danau Toba Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Decision Tree (DT),” 2023, doi: 10.30865/mib.v7i3.6461.
[6] Y. Ansori and C. Wulandari, “CRISP-DM Method On Indonesian Micro Industries (UMKM) Using K-Means Clustering Algorithm,” MATICS: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology), vol. 14, no. 2, pp. 35–40, Oct. 2022, doi: 10.18860/mat.v14i2.13760.
[7] G.  Gunawan,  “DATA  MINING  USING  CRISP-DM  PROCESS  FRAMEWORK  ON  OFFICIAL  STATISTICS:  A CASE STUDY OF EAST JAVA PROVINCE,” Jurnal Ekonomi dan Pembangunan, vol. 29, no. 2, pp. 183–198, Dec. 2021, doi: 10.14203/jep.29.2.2021.183-198.
[8] V. Plotnikova, M. Dumas, and F. Milani, “Adapting the CRISP-DM data mining process: A case study in the financial services domain,” in International Conference on Research Challenges in Information Science, 2021, pp. 55–71.
[9] Y. A. Singgalen, “Penerapan Metode CRISP-DM untuk Optimalisasi Strategi Pemasaran STP (Segmenting, Targeting, Positioning) Layanan Akomodasi Hotel, Homestay, dan Resort,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, pp. 1980–1993, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6896.
[10]  A. Winarni, “Dampak Pandemi Covid-19, Aktivitas Produksi Menurun,” Kumparan. Accessed: Nov. 15, 2023. [Online]. Available: https://kumparan.com/ayu-winarni/dampak-pandemi-covid-19-aktivitas-produksi-menurun- 1urqmt7yGGC/full
[11]  H. Dhika, H. Veris, J. Raya Tengah No, K. Gedong, P. Rebo, and J. Timur, “PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE DALAM PENJUALAN HANDPHONE,” 2021.
[12]  N.  L.  W.  S.  Telagawathi,  N.  M.  Suci,  and  K.  K.  Heryanda,  “STRATEGI  TRANSFORMASI  DIGITAL  UMKM KERAJINAN TANGAN PADA MASA PANDEMI COVID-19 DI  KABUPATEN GIANYAR, BALI,”  Jurnal  Ilmu Sosial dan Humaniora, vol. 11, no. 2, pp. 204–212, Aug. 2022, doi: 10.23887/jish.v11i2.39734.
[13]  Y. Christian and K. O. Y. R. Qi, “Penerapan K-Means pada Segmentasi Pasar untuk Riset Pemasaran pada Startup Early Stage dengan Menggunakan CRISP-DM,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 4, p. 966, Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4486.
[14]  M. Lewrick, P. Link, and L. Leifer, The DESIGN THINKING PLAYBOOK mindful digital transformation of teams, products, services, ... businesses and ecosystems, 1st ed. JOHN WILEY & Sons, 2018.
[15]  T.  Frisendal,  Design  Thinking  Business  Analysis.  Berlin,  Heidelberg:  Springer  Berlin  Heidelberg,  2012.  doi: 10.1007/978-3-642-32844-2.
[16]  C.  Stedman,  “DEFINITION  data  mining,”  techtarget  network.  Accessed:  Oct.  27,  2023.  [Online].  Available: https://www.techtarget.com/searchbusinessanalytics/definition/data-mining
[17]  M. North, Data mining for the masses, vol. 615684378. Global Text Project Athens, 2012.
[18]  I. Sutoyo, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 14, no. 2, pp. 217–224, 2018.
[19]  M.  Afdhal  and  V.  Ariandi,  “MEMPREDIKSI  PENJUALAN  PADA  TOKO  HANIFAH  METODE  C.45,”  Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis-JTEKSIS, vol. 4, no. 2, p. 248, 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i2.460.
[20]  R.  Wahyudi,  “Aplikasi  Pendukung  Penetapan  Harga  Produk  Untuk  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM) Berbasis Web Responsive,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 3, no. 2, p. 105, Apr. 2019, doi: 10.30865/mib.v3i2.1107.
[21]  N.  HOTZ,  “What  is  CRISP  DM?,”  Data  Science  Process  Alliance.  Accessed:  Oct.  27,  2023.  [Online].  Available: https://www.datascience-pm.com/crisp-dm-2/
[22]  R.  Wirth  and  J.  Hipp,  “CRISP-DM:  Towards  a  standard  process  model  for  data  mining,”  in  Proceedings  of  the  4th international conference on the practical applications of knowledge discovery and data mining, 2000, pp. 29–39.
[23]  IBM Corporation, “IBM SPSS Modeler CRISP-DM Guide Product Information,” IBM Corporation. IBM Corporation, 2016.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.7050
[24]  E.  Damayanti  and  S.  Kuswayati,  “ANALISIS  DAN  IMPLEMENTASI  FRAMEWORK  CRISP-DM  (CROSS INDUSTRY  STANDARD  PROCESS  FOR  DATA  MINING)  UNTUK  CLUSTERING  PERGURUAN  TINGGI
SWASTA,” Jurnal STT Bandung, 2006, Accessed: Dec. 14, 2023. [Online]. Available: https://ejournal.sttbandung.ac.id/assets/file/SRI%20ERINA%20DAMAYANTI.pdf
[25]  N. Ratama, “Analisa Dan Perbandingan Sistem Aplikasi Diagnosa Penyakit Asma Dengan Algoritma Certainty Factor Dan Algoritma Decision Tree Berbasis Android,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol. 3, no. 2, pp. 177– 183, May 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i2.848.
[26]  M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan  Algoritma  CART  untuk  Prediksi  Curah  Hujan  Berpotensi  Banjir,”  2021.  [Online].  Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[27]  E. D. Zamani, A. Griva, and K. Conboy, “Using Business Analytics for SME Business Model Transformation under Pandemic  Time  Pressure,”  Information  Systems  Frontiers,  vol.  24,  no.  4,  pp.  1145–1166,  Aug.  2022,  doi: 10.1007/s10796-022-10255-8.
[28]  Efraim. Turban, D. DELEN, and R. SHARDA, Business intelligence and analytics : systems for decision support, 3rd ed. Pearson, 2019.
[29]  N.  Hotz,  “What  is  CRISP  DM?,”  Data  Science  Process  Alliance.  Accessed:  Nov.  14,  2023.  [Online].  Available: https://www.datascience-pm.com/crisp-dm-2/
[30]  N.  H.  Purnomo,  B.  Pamungkas,  and  C.  Juliane,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Tren  Pelanggaran Kendaraan Angkutan Barang dengan Metode CRISP-DM,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5247.
[31]  V. J. Richardson, R. A. Teeter, and K. L. Terrell, “Data Analytics for Accounting,” 2022.
[32]  F. Gorunescu, Data Mining : Concepts, Models and Techniques. Springer, 2011.