e-ISSN : 2715-5064

## IMPLEMENTASI FUZZY C-MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN UMKM DI KELURAHAN PANGONGANGAN KOTA MADIUN
R.Akbar Nur Apriyanto 1*) , Alwan Candra Fadila 2 , Daniel Meihendra Widyananda 3 , Dhika Putri Nur Laely 4 , Fikri Ar Rafi 5 , Iqbal Saputro 6 , Lorensa Firda Saskya 7 , Widya Sekar Arum 8 1,2,3,4,5,6,7,8 Jurusan Teknik, Program Studi Perkeretaapian, Politeknik Negeri Madiun, Madiun 1,2,3,4,5,6,7,8 Jl. Serayu No.84, Pandean, Taman, Kota Madiun, Jawa Timur, 63133, Indonesia email: 1 akbar@pnm.ac.id, 2 alwncndr@gmail.com, 3 danielmeihendra3501@gmail.com, 4 dhikaputri.dp@gmail.com,
5 fikriarrafi2@gmail.com, 6 iqbalsaputro670@gmail.com, 7 lorensafirdasaskya@gmail.com, 8 widyasekar2001@gmail.com
Abstract   Fuzzy  logic  is  one  of  the  components  that  make  up soft  computing, which  is an  easy way  to  map  the  input  space  to the  output  space.  In  many  cases,  fuzzy  logic  is  used  to  solve problems  from  input  to  output.  In  this  case,  Fuzzy  C-Means Clustering  is  a  fuzzy  that  will  be  used  in  this  journal.  Fuzzy  C- Means Clustering (FCM) or known as fuzzy ISODATA is part of the  K-Means  method.  The  level  of  data  in  a  class  or  cluster  is determined by its membership level. In this journal fuzzy logic is used  for  clustering  UMKM  in  Pangongangan  District  Madiun Town. Based on the results of the implementation and testing of the  system,  the  application  of  the  Fuzzy  C-Means  Clustering method  is  able  to  group  UMKM  using  variables  such  as turnover, assets and workload and test results from a number of input  data  indicate  that  UMKM  in  Pangongangan  District Madiun Town most include at Cluster 1.
Keywords − Fuzzy C-Mean Clustering,  UMKM, Pangongangan
Abstrak Logika  fuzzy  adalah  salah  satu  komponen  yang membentuk  komputasi  lunak,  yang  merupakan  cara  mudah untuk  memetakan  ruang  input  ke  ruang  output.  Dalam  banyak kasus,  logika  fuzzy  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah dari  input  hingga  output. Logika  fuzzy  sering  digunakan  untuk menyelesaikan masalah dari input hingga output. Dalam hal ini Fuzzy  C-Means  Clustering  merupakan  fuzzy  yang  akan digunakan  dalam  jurnal  ini.  Fuzzy  CMeans  Clustering  (FCM) atau  dikenal  dengan  Fuzzy  ISODATA  merupakan  bagian  dari metode  KMeans.  Derajat  keberadaan  data  dalam  suatu  kelas atau  kelompok ditentukan oleh derajat  keanggotaannya. Dalam jurnal  ini  logika  fuzzy  digunakan  untuk  clustering  UMKM  di Kelurahan Pangongangan Kota Madiun . Berdasarkan hasil implementasi  dan  pengujian  sistem,  penerapan  metode  fuzzy CMeans  clustering  mampu  mengidentifikasi  UMKM  dengan menggunakan  variabel  berupa  penggajian,  aset  dan  jumlah pegawai serta hasil pengujian sekumpulan data group. terdaftar menunjukkan bahwa  mayoritas UMKM di Desa Pangongangan Kota Madiun termasuk dalam Golongan 1.
Kata Kunci − Fuzzy C-Mean Clustering,  UMKM, Pangongangan

## I. PENDAHULUAN
Kelebihan  Fuzzy  C-means  (FCM)  adalah  metode  ini  tidak terawasi dan dapat menjangkau pusat cluster yang konvergen. Namun  pada  kondisi  tertentu,  FCM  merupakan  model clustering, dan ditinjau dari nilai fungsi tujuan, jumlah iterasi, dan  waktu  penyelesaian,  FCM  lebih  robust  dibandingkan dengan  FCM  dengan  penambahan  fungsi  optimasi.  Selain kelebihan  tersebut,  FCM  juga  memiliki  keterbatasan. Beberapa dari mereka cenderung jatuh ke dalam optima lokal dan sensitif terhadap pusat cluster awal [1].
Di era Revolusi 4.0, proses tradisional penjualan dan promosi produk,  barang  dan  jasa  kepada  UMKM  sudah  tidak  efektif lagi  dan  sudah  dimulai,  sehingga  usaha  mikro  dan  kecil (UMKM)  harus  mampu  beradaptasi  dengan  teknologi berbasis  digital.  memiliki.  Ditinggalkan  oleh  ekonomi, terutama  di  masa  pandemi  Corona-Virus.  Pangongangan merupakan salah satu desa di Madian, Jawa Timur yang telah mengalami  banyak  perubahan  tata  kota,  ekonomi  bahkan budaya.  Investasi  semakin  meningkat,  terutama  di  sektor UMKM [2].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  jenis-jenis UKM di Pangongangan menggunakan metode Fuzzy Cmeans Clustering.
*) penulis korespondensi : R.Akbar Nur A
Email: akbar@pnm.ac.id
II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Dalam  makalah  penelitian  yang  berjudul  “Implementasi Fuzzy  C-Means  Clustering Dalam  Pengelompokan  UKM  di Kabupaten  Rokan  Hulu”,  penelitian  ini  menganalisis penggunaan  Fuzzy  CMeans  Clustering  dalam  pendataan distribusi  UKM  di  Kabupaten  Rokan  Hulu  sebagai  industri kreatif dan inovatif. , pendataan sebaran UKM harus mutakhir dan  valid  agar  pemerintah  dapat  menawarkan  langkah  atau dukungan  kepada    pelaku  ekonomi  dalam  pengembangan usahanya,  terutama  dalam  situasi  pandemi  saat  ini.  Dalam penelitian  ini  digunakan  3  variabel  berdasarkan  omzet,  aset dan  jumlah  tenaga  kerja  serta  pengelompokan  jenis  UMKM dibedakan menjadi tiga kategori yaitu usaha menengah, usaha kecil  dan  usaha  mikro.  Berdasarkan  hasil  pengujian  metode fuzzy  CMeans  clustering,  usaha  kecil  dan  menengah  dapat dibagi  menjadi  tiga  kelompok  yaitu  usaha  menengah,  usaha kecil  dan  usaha  mikro,  dan  nilai  validasi  rata-rata  hampir  1, menunjukkan  akurasi  dari Fuzzy  Cmeans  Clustering adalah 80-90%. [2].
Pada  penelitian  yang  berjudul  Pendekatan  Fuzzy  Clustering untuk  Mengetahui  Potensi  Usaha  Mikro  di  Surabaya  yang membahas  tentang  pengelompokkan  objek  –  objek  dari  ciri diantara  objek  –  objek  tadi,  menjadi  hasilnya  akan  terbentuk grup  –  grup  menggunakan  karakteristik  spesial  tiap  grup. Pada  penelitian  ini  memakai  metode  clustering  hierarki (single  linkage,  complete  linkage,  average  linkage)  &  non hierarki  (fuzzy  c-means).  Pada  penelitian  ini  didapatkan  dari nilai  SSE  &  icdrate  dalam  masing  –  masing  didapat  bahwa metode  fuzzy  c-means  mempunyai  nilai  icdrate  kesalahan
e-ISSN : 2715-5064
paling  mini  daripada  metode  lainnya,  sebagai  akibatnya metode  fuzzy  c-means  merupakan  metode  terbaik  pada penelitian yg mempunyai taraf homogenitas inter – cluster yg lebih  tinggi  dibandingkan  menggunakan  output  klasterisasi. Berdasarkan data  yg  sudah didapatkan, jumlah pajak  yg  bisa diperoleh  UMKM  yg  terdaftar  pada  SIUP  Mikro  Dinas Perindustrian  &  Perdagangan  Kota  Surabaya  merupakan  RP. 28.519.500  &  energi  kerja  yg  bisa  diserap  menurut  aktivitas 115 UMKM yg berada pada kecamatan Tegalsari merupakan sebesar 258 orang.

## III. METODE PENELITIAN
Data mining adalah proses menemukan pola dan pengetahuan yang  menarik  dari  sejumlah  besar  data.  Sumber  data  dapat mencakup  database,  gudang  data,  web,  repositori  lain,  atau mentransfer data  ke sistem dinamis [5].
Gambar. 1 Proses standar industri sintesis pemodelan 1 siklus untuk penambangan data [10]
Langkah yang dilakukan yaitu : 1. Fase Pemahaman Bisnis
Ini termasuk mendefinisikan tujuan penelitian, mendefinisikan  dan  menganalisis,  bahkan  menilai  situasi saat  ini,  mendefinisikan  penambangan  data  dan  tujuan pengembangan  proyek  [6].  Tujuan  bisnis  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  adalah  pengelompokkan  jenis UMKM  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  C-Means Clustering.
2. Tahap Penyelidikan Data
Setelah  tujuan  bisnis  dan  rencana  proyek  diidentifikasi, langkah  selanjutnya  adalah  mengumpulkan  data  awal, mengkarakterisasi data, mengeksplorasi data, dan memeriksa  kualitas  data.  Data  tersebut  berasal  dari instansi  terkait,  jurnal-jurnal,  buku-buku,  baik  itu  berupa data  primer  maupun  data  sekunder.  Adapun  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  dari  data  UMKM Kelurahan  Pangongangan  yang  berjumlah  930  UMKM dan dibatasi hanya 20 data yang diambil secara acak.
3. Tahap persiapan data Pada  tahap  ini,  identifikasi  dan  pengembangan  jawaban dari  data  yang  terkumpul  dilakukan  sehingga  dapat dikelompokkan  dan  disortir  ke  dalam  kelompok  yang telah  ditentukan.  Identifikasi  data  variable  dan  cluster
dapat terdapat pada tabel I.
TABEL I.
DATA VARIABEL DAN DATA CLUSTER Variabel Cluster X i Aset Usaha Cluster 1 Usaha Menengah X 2 Omset Usaha Cluster 2 Usaha Kecil X 3 Tenaga Kerja Cluster 3
Usaha Mikro
4. Tahap Modeling
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  model  yang  akan digunakan  untuk  mengelompokkan  jenis  UMKM,  pada penelitian  ini  model  yang  dipilih  adalah  Fuzzy  CMeans Clustering untuk mengetahui sebaran UMKM.
5. Tahap Evaluasi
Pengujian  akan  dilakukan  dengan  membandingkan clustering  yang  dilakukan  oleh  algoritma  Fuzzy  CMeans Clustering dengan clustering oleh bagian terkait.
Diagram Alir (Flowchart)
Start Load data Plot data Plot grafik perbandingan data Sinteks Fungsi FCM Clustering interface End Gambar. 2 Diagram alir program Fuzzy C-Means (FCM)
1. Load Data
Data-data  mentahan  dari  data  UMKM  Kelurahan Pangongangan  yang  berjumlah  930  UMKM  dan  dibatasi hanya  20  data  yang  diambil  secara  acak.  Data-data tersebut  dimasukkan  dan  kedalam  matlab  dengan format .dat.
2. Plot Data Data  yang    dimasukkan  ke  dalam  program  ditampilkan secara  grafis  dengan  membandingkan    data  aset  dan tenaga kerja, data penjualan dan aset, serta data penjualan dan  tenaga kerja.
3. Plot Grafik Perbandingan Data
e-ISSN : 2715-5064
Setelah    membandingkan    variabel  dan  mengkodekan grafik,  Anda  akan  mendapatkan  grafik  dalam  bentuk lingkaran  kecil.  Anda  dapat  menggunakan  data  ini  untuk melakukan pengelompokan.
4. Sintaks Fungsi FCM
Selain  itu,  sintaks  untuk  fungsi  FCM  telah  ditambahkan untuk  mengambil  data  numerik  dari  program  yang  telah dikompilasi sebelumnya  [9]. Dari data numerik, digambar dalam  bentuk  diagram  lingkaran  kecil,  dan  Anda  dapat mengubah perbandingan data sumbu x dan sumbu y. 5. Cluster ing Interface
Fitur  antarmuka  clustering    menampilkan  data  yang dibuat  dalam  format  elevasi  yang    sebelumnya  diubah menjadi  lingkaran  kecil.  Antarmuka  ini  memungkinkan pengguna untuk memodifikasi bagan dengan memodifikasi  variabel  sumbu  x  dan  sumbu  y.  Selain  itu, pengguna dapat memasukkan metode data, jumlah cluster, iterasi  maksimum,  minimum,  dan  eksponen  untuk menentukan bentuk grafik . [7]
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Command Window
Hasil  yang  didapatkan  berdasarkan  percobaan sebagai berikut:
1. Center  adalah  pusat  cluster  yang  dihasilkan,  dan  setiap baris  memiliki    pusat  cluster.  Pertama,  pusat  cluster berubah    dan  selalu  diperbaiki  di  tempat  yang  tepat. Perulangan  berakhir  ketika  nilai  fungsi  tujuan  tidak berubah. Untuk kelompok UMKM, pusatnya adalah:
Center =
22.4505   26.9225    2.1952 460.9000   64.9759    2.0550 103.3711  815.5987   10.0288
Baris dalam matriks pusat di atas mewakili variabel  yang digunakan  dalam  pengelompokan:  pendapatan,  aset,  dan tenaga  kerja.  Kolom  menunjukkan  cluster.  Dalam  format tabel lengkap sebagai berikut :

## TABEL II
DATA PEMBAGIAN CLUSTER PADA VARIABEL OMSET. ASET, DAN TENAGA KERJA Variable Omset Aset Tenaga Kerja Cluster 1 22.4505     26.9225 2.1952 Cluster 2 460.9000 64.9759 2.0550 Cluster 3 103.3711 815.5987     10.0288
Pada  tabel  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  untuk  variabel omset, pusat cluster 1 pada nilai = 22.4505, pusat cluster 2 ada pada nilai = 460.9000, dan pusat cluster 3 pada nilai =  103.3711  dari  nilai  pada  pusat cluster tersebut  kita mendapat gambaran kelompok cluster yaitu : a. Cluster 1 adalah cluster dengan omset = rendah, aset = rendah, dan tenaga kerja = sedikit. b. Cluster 2 adalah cluster dengan omset = sedang , aset = sedang, dan tenaga kerja = sedikit.
c. Cluster 3 adalah cluster dengan omset = tinggi, aset = tinggi, dan tenaga kerja = banyak. Berikut  merupakan  tabel  derajat  keanggotaan  hasil cluster ing :
TABEL III DERAJAT KEANGGOTAAN PADA CLUSTER 1, 2, DAN 3
Data ke - Derajat Keanggotaan Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 1 0.0185 0.9762 0.0053 2 0.0185 0.9762 0.0053 3 0.9965 0.0027 0.0009 4 0.9976          0.0018 0.0006 5 0.9945 0.0042 0.0013 6 0.0912 0.1038 0.8049 7 0.0216 0.0182 0.9602 8 0.9990 0.0007 0.0002 9 0.8482 0.1028 0.0490 10 0.9994 0.0004 0.0001 11 0.1083          0.8517 0.0400 12 0.9960 0.0031 0.0009 13 0.6683 0.2993 0.0324 14 0.9980 0.0015 0.0005 15 0.9960 0.0030 0.0010 16 0.0018 0.0016 0.9966 17 0.9974 0.0019 0.0006 18 0.9924 0.0060 0.0016 19 0.9976 0.0018 0.0006 20 0.9992 0.0006 0.0002
Nilai derajat keanggotaan data pada masing- masing cluster dapat  digunakan  untuk  menentukan  keanggotaan data  pada cluster yaitu  dengan  melihat  nilai  derajat keanggotaannya  lebih  besar[10].  Hasil  keanggotaan cluster dari 6 data diatas sebagai berikut.
TABEL IV HASIL DERAJAT KEANGGOTAAN CLUSTER Data ke - Cluster ke - 1 2 2 2 3 1 4 1 5 1 6 3 7 3 8 1 9
1
10 1
11 2 12 1
13
1 14 1 15 1 16 3 17
1
18
1
19 1 20
1
B. Hasil running dari program clustering
e-ISSN : 2715-5064
Gambar. 3 Cluster Berdasarkan Aset vs Tenaga Kerja
Pada gambar Cluster ing berdasarkan Aset vs Tenaga Kerja dapat  kita  lihat  bahwa  dapat  dibentuk  3 cluster (Kuning, Merah, Hijau) yaitu :
 Kuning  adalah  daerah  dengan Aset  tinggi  (400-500  juta) dan Tenaga Kerja sedikit (0-3)
 Merah  adalah  daerah  dengan Aset  rendah  (100-250  juta) dan Tenaga Kerja banyak (14)
 Hijau adalah daerah dengan Aset rendah (0 - 200 juta) dan Tenaga Kerja sedikit (1- 6)
Gambar. 4 Cluster Berdasarkan Aset vs Omset
Pada gambar Cluster ing berdasarkan Aset vs Omset dapat kita  lihat  bahwa  dapat  dibentuk  3 cluster (Biru,  Kuning, Hitam) yaitu :
 Biru  adalah  daerah  dengan Aset  rendah  (0-200  juta)  dan Omset rendah (0-200 juta)
 Kuning  adalah  daerah  dengan  Aset  rendah  (0-250  juta) dan Omset tinggi  (≥ 600 juta)
 Hitam  adalah daerah dengan Aset  tinggi (≥  400  juta) dan Omset rendah (0 -300 juta)
Gambar. 5 Cluster Berdasarkan Omset vs Tenaga Kerja
Pada  gambar Cluster ing  berdasarkan  Omset  vs  Tenaga Kerja  dapat  kita  lihat  bahwa  dapat  dibentuk  3 cluster (Biru, Merah, Hitam) yaitu :
 Biru adalah daerah dengan Tenaga Kerja banyak (14) dan Omset tinggi (700-900 juta)
 Merah  adalah  daerah  dengan  Tenaga  Keja  sedikit  (0-6) dan Omset rendah (≤100 juta)
 Hitam  adalah  daerah  dengan  Tenaga  Kerja  banyak  (0-4) dan Omset sedang-tinggi (190-900 juta)

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  pembahasan  yang  telah  diuraikan,  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada hasil running program cluster ing :
 Aset  vs  Tenaga  kerja  memiliki  nilai  yang  lebih banyak  yaitu  dengan  Aset  rendah  (0  -  200  juta) dan Tenaga Kerja sedikit (1- 6).
 Omset  vs Aset  memiliki nilai  yang lebih banyak yaitu dengan Aset rendah (0-200 juta) dan Omset rendah (0-200 juta)
 Omset vs Tenaga Kerja memiliki nilai yang lebih banyak  yaitu  dengan  Tenaga  Keja  sedikit  (0-6) dan Omset rendah (≤100 juta)
2. Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian  sistem yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan  metode Fuzzy  C-Means  Clustering mampu mengelompokkan  UMKM  dengan  menggunakan  variabel berupa  omset,  aset  dan  jumlah  tenaga  kerja  dan  hasil  uji coba  dari  sejumlah  data  yang  diinputkan  menunjukkan bahwa Cluster ke- 1 memiliki anggota yang lebih banyak dengan  melihat  nilai  derajat  keanggotaannya  lebih  besar. Cluster 1  adalah cluster dengan  beromset  rendah, memiliki aset yang rendah, dan tenaga kerja yang sedikit
UCAPAN TERIMA KASIH Terima  kasih  banyak  kepada  semua  pihak  yang  telah berkontribusi  dalam  pembuatan  log  Aplikasi  Fuzzy Clustering, sehingga dapat bermanfaat bagi yang membacanya.
e-ISSN : 2715-5064

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   R.  a.  E.  P.  Kurniawan,  "Optimasi  Algoritma  Fuzzy Clustering  dengan  Menggunakan  Algoritma  Forest Optimization," Journal Information System Development (ISD), vol. 4, p. 6, 2019.
[2]   E.  &.  F.  L.  Rouza,  "Implementasi  Fuzzy  C-Means
Clustering  dalam  Pengelompokan  UKM  Di  Kabupaten Rokan Hulu," Techno. Com, vol. 19, pp. 481-495, 2020.
[3]   A.  S.  P.  I.  K.  G.  D.  &.  S.  I.  M.  Devi,  "Implementasi
Metode  Clustering  DBSCAN  pada  Proses  Pengambilan Keputusan," Lontar  Komputer:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi, pp. 185-19, 2015.
[4]   A.  E.  Z.  &.  M.  M.  Ramadhan,  "Perbandingan  K-Means dan  Fuzzy  C-Means  untuk  Pengelompokan  Data  User Knowledge Modeling," . In Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri, pp. 219-226, 2017.
[5]   B.  Budiman,  "Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Data
Mining  untuk  Penelusuran  Minat  Calon  Mahasiswa Baru," NUANSA  INFORMATIKA, vol.  15,  pp.  37-52, 2021.
[6]   C.  &.  B.  S.  Prianto,  "Pembuatan  aplikasi  clustering gangguan  jaringan  menggunakan  metode  K-Means Clustering," Kreatif, vol. 1, 2020.
[7]   J.  O.  K.  &.  T.  H.  Nurkholis,  "CLUSTERING  DATA
KENAIKAN KELAS SISWA MADRASAH TSANAWIYAH  (MTs)  MENGGUNAKAN  METODE FUZZY  C-MEANS  (STUDI  KASUS  MTs  PLUS  AL AMIN BANJAREJO).,"
MathVision:
Jurnal Matematika, vol. 4, pp. 11-18, 2022. [8]   M. M. Faris, "PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI
BANTEN MENURUT  INDIKATOR  INDEKS  PEMBANGUNAN MANUSIA  DENGAN  FUZZY  C-MEANS  DAN  K- MEDOIDS (Studi Kasus: Indikator Indeks Pembangunan Manusia  menurut  Kabupaten/Kota  Provinsi  Banten Tahun 2012-2015)," 2017.
[9]   N.  W.  A.  P.  H.  D.  &.  S.  S.  Butarbutar,  "Komparasi
Kinerja Algoritma Fuzzy C-Means Dan K-Means Dalam Pengelompokan  Data  Siswa  Berdasarkan  Prestasi  Nilai Akademik  Siswa," Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem Informasi  dan  Teknik  Informatika), vol.  1,  pp.  46-55, 2017.
[10]  W.  Y.  Ayele,  "Adapting  CRISP-DM  for  idea  mining:  a data mining process for  generating ideas using a textual dataset.," International  Journal  of  Advanced  Computer Sciences and Applications, vol. 11, pp. 20-32, 2020.