Vol. 04, No. 02 (2022), pp. 100-105 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Tanggal Masuk: 25-08-2022; Revisi: 26-09-2022 Diterima: 30-09-2022

## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKAN JENIS INDUSTRI DI KOTA TANGERANG SELATAN
Vira Septiana 1* , Aden 2 , Andi Nur Rahman 3 Program Studi Matematika FMIPA Universitas Pamulang 1,2,3 *viraaseptiana@gmail.com
Abstrak – Industri  adalah  sektor  atau  kegiatan ekonomi  yang  bersangkutan  dengan  penggunaan keterampilan  dan  tenaga  kerja  di  pabrik  untuk pengolahan  bahan  baku  atau  pembuatan  bahan jadi,  serta  penggunaan  alat-alat  di  bidang pengolahan hasil bumi, dan kegiatan ekonomi yang mengalokasikannya sebagai kegiatan utama. Salah satu  hal  yang  menopang  perekonomian  Indonesia adalah  sektor  industri.  Usaha  mikro,  kecil,  dan menengah  merupakan  salah  satu  sub  faktor industri  yang  berkontribusi  atas  pembangunan ekonomi  (UMKM).  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  mengetahui  berapa  banyak  cluster yang dapat dibentuk dengan menggunakan metode pengelompokan  algoritma cluster  k-means .  Dan untuk  mengetahui  kelompok  mana  saja  untuk setiap  cluster  serta  mengetahui  jenis  industri  apa yang  paling  dominan  di  Kota  Tangerang  Selatan. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  jumlah  industri  di  Kota  Tangerang  Selatan tahun 2019. Berdasarkan data tersebut diperoleh 3 cluster,  cluster 1  terdapat  2  kecamatan. Cluster 2 terdapat  4  kecamatan. Cluster 3  terdapat  1 kecamatan.
Kata  Kunci  –  Analisis  Cluster,  K-means Clustering, Industri UMKM

## I. PENDAHULUAN
Industri  memiliki  poin  penting  dalam ekonomi sosial modern dan merupakan pionir paling  penting  dalam  mengembangkan pertumbuhan, terutama di negara-negara maju. Bersamaan  dengan  itu,  di  negara-negara berkembang,  industri  sangat  menentukan untuk  pembentukan  perbaikan  dan  prasyarat masyarakat yang berkembang secara konsisten.
Perkembangan  kawasan  sektor  industri modern  mempengaruhi  eksistensi  kehidupan manusia  sehari-hari,  baik  dampak  positif maupun dampak negatifnya. Kegiatan industri memberikan  efek  positif  yaitu  dapat menurunkan angka pengangguran, memperluas perdagangan asing, dan menarik pendukung  keuangan  untuk  berkontribusi dalam penanaman modal.
Secara  umum  pembangunan  ekonomi pada  negara  berkembang  bertujuan    akan meningkatan  ekonomi  yang  efeknya  akan dapat dirasakan oleh penduduk lokal, seperti melalui  penciptaan  perkerjaan  ditujukan untuk pemerataan pendapatan dan mengurangi jumlah orang yang menganggur.
Karena  pembangunan  industri  terkait dengan kesejahteraan rakyat, maka pembangunan  industri  dapat  meningkatkan pendapatan, sehingga tujuan akhir peningkatan  kesejahteraan  rakyat  dapat dicapai melalui upaya peningkatan pendapatan.  Usaha  kecil  dan  rumah  tangga adalah  jenis  industri  yang  paling  umum tumbuh  di  daerah  pedesaan.  Industri  yang berkemang  dipedesaan  memberikan  peluang untuk bekerja di luar pertanian, baik sebagai bisnis utama maupun sebagai bisni sampingan, memungkinkan  orang  untuk  menghasikan uang di waktu luang mereka setelah bekerja di sektor lain seperti perdagangan dan jasa.
Salah  satu  hal  yang  menopang perekonomian  Indonesia  adalah  sektor industri.  Usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah merupakan salah satu sub faktor industri yang
berkontribusi  atas  pembangunan  ekonomi (UMKM).
Industri kecil menjadi sektor binis yang sedang  tumbuh  terutama  didorong  oleh  para usahawan dari latar belakang berpenghasilan rendah.  Usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah (UMKM) bercita-cita mengembangkan usahanya  sebagai  bagian  dari  perekonomian nasional  yang  berkeadilan  dan  demokrasi.
Artinya  usaha  kecil,  menengah,  dan  mikro merupakan  sarana  bagi  negara  untuk mengupayakan petumbuhan dan
perkembangan  ekonomi  nasional,  serta memungkinkan  sebanyak  mungkin  pelaku ekonomi unuk terlibat secara adil.
Saat ini kota Tangerang Selatan sedang fokus  dalam  pengembangan  usaha  kecil, menengah  dan  mikro.  Dinas  Koperasi  dan UKM  Tangerang  Selatan  sudah  cukup  baik dalam  melayani  strategi  peningkatan  usaha kecil  menengah  di  Kota  Tangerang  Selatan. Pembinaan UMKM yang diikuti oleh peserta UMKM  di  Tangerang  Selatan  dalam  bentuk pelatihan,  bimbingan  teknis  dan  workshop kewirausahaan yang memberikan efek positif bagi  sebagian  peserta  UMKM,  meskipun tidak semua UMKM cakap dalam mempraktikan  materi  selepas  diberikan selama  masa  pelatihan  yang  diberikan  oleh Dinas Koperasi dan UMKM Kota Tangerang Selatan,  namun  bimbingan  ini  teknis  dan workshop kewirausahaan diharapkan mampu memberikan  dampak  positif  bagi  sebagian peserta  UMKM.  Dengan  banyaknya  usaha kecil,  menengah  dan  mikro  maka  nilai persaingan akan semakin ketat, untuk itu para pemilik  UMKM  harus  lebih  kreatif  dalam mengembangkan  usahanya.  [1]  Dengan dilakukannya pengelompokan UMKM di kota Malang  dapat  memudahkan  pemerintah terkait dalam hal memilih peminjaman modal, menentukan  potensi  usaha  dan  menetapkan strategi pemasaran [2]. Dalam hal ini penulis melakukan  pengelompokan  menggunakan analis  cluster  untuk  mengetahui  bagaimana pengelompokan  UMKM  di  Kota  Tangerang Selatan.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  dalam  penelitian ini  dilakukan  secara  tidak  langsung  yaitu diperoleh dari Dinas Industri dan Perdagangan  tahun  2019.  Data  yang digunakan  adalah  data  jenis  industri  yaitu kerajinan,  konveksi,  kuliner,  pengolahan pangan, dan tekstil.

## Proses Pengelompokan Dengan Metode Non Hierarki
Semua  data  bersifat  komprehensif, seperti  yang  ditunjukan  dalam  statistik deskriptif di bawah ini.
Tabel 1.  Proses Pengelompokan Dengan Metode Non Hierarki
Penelitian  ini  dilakukan  untuk clustering  jenis  industri  di  Kota  Tangerang Selatan dengan data dari Dinas Perindustrian dan  Perdagangan  Kota  Tangerang  Selatan, pada  tahun  2019.  Data  7  Kecamatan  dan  5 Jenis Industri yang akan diklasterkan menjadi tiga  klaster.  Output  tabel  diatas  digunakan untuk  mengelompokan  klaster  menggunakan Zscore  yang  dihasilkan  dalam  pengujian ini. Sehingga  dapat  menggunakan  Zscore  untuk memeriksa klaster yang terbentuk setelahnya.
Kecamatan  Kerajinan  Konveksi  Kuliner Pengolahan Pangan Tekstil Ciputat 2 2 22 8 2 Ciputat Timur 0 2 6 19 4 Pamulang 3 1 42 23 1 Pondok Aren 4 32 15 14 8 Serpong 1 2 13 10 0 Serpong Utara 0 6 6 8 2 Setu 5 3 5 9 7 Kerajinan  Konveksi Kuliner Pengolahan Pangan Tekstil N 7 7 7 7 7 Minimum 0 1 5 8 0 Maximum 5 32 42 23 8 Means 2,14 6,86 15,57 13 3,43 Std. Deviation 1,952 11,202 13,176 5,944 3,047

## Data Quick Cluster
Tabel 2. Initial Cluster Centers
Sebelum menjalankan iterasi, keluaran tersebut  adalah  mewakili  perspektif  pertama dari proses pengelompokan data. Karena akan dihasilkan  proses clustering setelah  iterasi yang  merupakan  hasil  akhir cluster ,  maka output ini tidak akan dianalisis.

## Proses Iterasi
Karena  nilai  centroid  tidak  signifikan pada  iterasi  1,  prosedur  iterasi  diulang  dua kali;  namun,  karena  nilai  centroid  semuanya signifikan  pada  iterasi  2,  cluter  dibuat  dan iterasi  dihentikan.  Proses  ini  diikuti  untuk memilih cluster terbaik dalam mengelompokkan  7  kecamatan.  Dengan klaster yang ditentukan sebanyak tiga klaster dan  prosedur  iterasi  sebanyak  2  kali  dengan jarak antar pusat cluster minimal 3,866.

## Tafsiran Setiap Cluster
Tabel 3. Final Cluster Centers
Clusters 1 2 3 Kerajinan 1,20768 -,71363 ,43916 Konveksi ,95012 -,34434 -,52288 Kuliner -,42283 -,29002 2,00574 Pengolahan Pangan -,25235 -,29441 1,68232 Tekstil 1,33610 -,46881 -,79697
Pada data diatas masih terikat dengan prosedur standarisasi yang menunjuk pada z- score dengan  persyaratan  sebagai  berikut, seperti yang ditunjukan oleh output pada tabel diatas.
1) Angka  negatif  (−)  menunjukan  bahwa data telah dirata-rata ke nilai totalnya. 2) Angka  positif  (+)  menunjukan  bahwa nilainya lebih tinggi dari rata-rata keseluruhan.
Ini  dapat  didefinisikan  sebagai berikut,  berdasarkan  tabel Output  Final Cluster Centers maka akhir dan kondisi yang dijelaskan:
Cluster 1 : Dalam cluster 1 ini jumlah industri kuliner dan pengolahan pangan yang rendah, jumlah industri konveksi yang sedang serta  jumlah  industri  tekstil  dan  kerajinan yang tinggi.
Cluster 2 : Dalam cluster 2 ini jumlah industri  kerajinan  dan  tekstil  yang  rendah, jumlah  industri  konveksi  yang  sedang  serta jumlah  industri  pengolahan  pangan  dan kuliner  yang  tinggi  namun  nilai  jumlah industri  di cluster berada  dibawah  rata-rata total.
Cluster 3 : Dalam cluster 3 ini jumlah industri  tekstil  dan  konveksi  yang  rendah, jumlah  industri  kerajinan  yang  sedang  serta jumlah  industri  pengolahan  pangan  dan kuliner yang tinggi.
Setelah  terbentuk  3  cluster,  prosedur berikutnya  adalah  melihat  apakah  variabel- variabel yang menghasilkan cluster mempunyai variasi lain pada setiap cluster. F dan nilai probalitas (sig > 0,05) untuk setiap variabel.  Hal  ini  bisa  dilakukan  dengan mengamati keluaran Anova berikut:
Tabel 3. Ouput Anova
ANOVA Cluster Error
F Sig.
Mean Square Df Mean Square df Zscore(Kerajinan) 2,573 2 ,213 4  12,066 ,020 Zscore(Konveksi) Zscore(Kuliner) 1,277 2 ,862 4 1,481 ,330 2,359 2 ,321 4 7,353 ,046 Zscore(Pengolaha n_Pangan) 1,652 2 ,674 4 2,451 ,202 Zscore(Tekstil) 2,542 2 ,229 4  11,109 ,023
Cluster 1 2 3 Kerajinan ,95150 -1,09789 ,43916 Konveksi 2,24457 -,07652 -,52288 Kuliner -,04337 -,72640 2,00574 Pengolahan Pangan ,16823 -,84116 1,68232 Tekstil 1,50018 -,46881 -,79697 Iteration Change in Cluster Centers 1 2 3 1 1,445 ,842 ,000 2 ,000 ,000 ,000
a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate change for any center is ,000. The current iteration is 2. The minimum distance between initial centers is 3,866.
Pada Tabel Anova dapat dilihat bahwa kolom cluster menunjukan  besaran between Cluster means ,  sedangkan  kolom error menunjukan  besaran within  Cluster  means sehingga nilai F diperoleh dari:
betweenmeans
F withinmeans 
Semakin besar angka F suatu variabel dan  angka  signifikansinya  0,05,  maka semakin  besar  pula  perbedaan  antara  ketiga variabel  tersebut,  sesuai  dengan  angka  F. Misal,  angka  F  merupakan  nilai  terbesar (12,066) ada pada Z Kerajinan, dengan kolom SIG (<0,05)
0,020
menunjukan signifikansinya nyata.

## Jumlah Anggota Setiap Cluster
Tabel 4. Jumlah Anggota Setiap Cluster
Cluster Jumlah Kecamatan 1 2 2 4 3 1
Tabel 4 menunjukan bahwa klaster 2, yang  meliputi  4  kecamatan  memiliki  data paling besar. Data sedang ada pada klaster 1, yaitu  2  kecamatan.  Sedangkan  data  paling sedikit  ada  di  klaster  3  yaitu  mencakup  1 kecamatan.  Karena  tidak  ada  variable  yang hilang  ( missing ),  maka  seluruh  data  dari  7 kecamatan lengkap tercatat dalam tiga klaster dengan komposisi seperti pada tabel.

## Analisis Komposisi Cluster

## Tabel 4. 1 Analisis Komposisi Cluster
Kecamatan Cluster Distance Ciputat 2 1,14987 Ciputat Timur 2 1,57376 Pamulang 3 0 Pondok Aren 1 1,44535 Serpong 2 0,713 Serpong Utara 2 0,84187 Setu 1 1,44535
Penafsiran:
a. Kecamatan Ciputat termasuk pada cluster 2, dan posisi nilai cluster tersebut berjarak 1,14987 dari pusat cluster 2.
b. Kecamatan  Ciputat Timur juga  termasuk kedalam cluster 2, dan posisi nilai cluster tersebut  berjarak  1,57376  dari  pusat cluster 2.
c. Kecamatan  Pamulang  termasuk  pada cluster 3, dan posisi nilai cluster tersebut berjarak 0.
d. Kecamatan  Serpong  juga  termasuk kedalam cluster 2, dan posisi nilai cluster tersebut berjarak 0,713 dari pusat cluster 2.  Kecamatan  Serpong  memiliki  jarak terdekat dibandingkan Kecamatan Ciputat Timur.
e. Kecamatan  Pondok  Aren  dan  Setu termasuk kedalam cluster 1 dan memiliki nilai cluster berjarak sama yaitu 1,44535

## Pembahasan
Penelitian ini membentuk tiga cluster dimana hasil cluster 1 yaitu jumlah kecamatan dengan  nilai  jumlah  industri  paling  besar, cluster 2 yaitu jumlah kecamatan dengan nilai jumlah  industri  rendah,  dan  cluster  3  yaitu jumlah  kecamatan  dengan  nilai  jumlah industri sedang. Adapun hasil data cluster dari seluruh  Kecamatan  di  Kota  Tangerang Selatan.  Berikut  hasil  dan  pembahasan  yang sudah ditemukan :
Cluster Jumlah Kecamatan Kecamatan 1 2 Pondok Aren, Setu 2 4 Ciputat, Ciputat Timur, Serpong, Serpong Utara 3 1 Pamulang 1. Cluster 1 Hasil akhir pengklasteran
mendapatkan 2 kecamatan yaitu : Kecamatan Pondok  Aren  memiliki  jarak  1.44535,  dan Kecamatan  Setu  memiliki  jarak  1.44535. Kedua  kecamatan  ini  memiliki  jarak  yang sama. Pada cluster 1 jenis industri kerajinan, konveksi,  dan  tekstil  memiliki  jumlah  lebih tinggi  dari  rata-rata.  Namun  untuk  jenis industri  kuliner  dan  pengolahan  pangan industri ini memiliki jumlah lebih rendah dari rata-rata. Jenis industri yang paling dominan
pada  cluster  1  adalah  industri  tekstil  dan industri  yang  paling  rendah  adalah  industri kuliner.
2. Cluster 2 Hasil akhir pengklasteran mendapatkann  4  kecamatan  yaitu :
Kecamatan  Ciputat  memiliki  jarak  1.14987, Kecamatan    Ciputat  Timur  memiliki  jarak 1.57376, Kecamatan Serpong memiliki jarak 0.713,  dan  Kecamatan  Serpong  Utara memiliki jarak  0.84187.  Pada  cluster  2 jenis industri kerajinan, konveksi, kuliner, pengolahan  pangan,  dan  tekstil  memiliki jumlah  lebih rendah dibawah rata-rata. Jenis industri  yang  paling  dominan  pada  cluster  2 adalah  industri  kuliner  dan  industri  yang paling rendah adalah industri kerajinan.
3. Cluster 3 Hasil
akhir pengklasteran
mendapatkan  1  kecamatan  yaitu  Kecamatan Pamulang dengan jarak 0. Pada cluster 3 jenis industri    kerajinan,  kuliner  dan  pengolahan pangan memilki jumlah lebih tinggi dari rata- rata.  Dan    industri  konveksi  serta  tekstil memiliki  jumlah  lebih  rendah  dari  rata-rata. Jenis  industri  yang  paling  dominan  pada cluster 3 adalah industri kuliner dan industri yang paling rendah adalah industri tekstil.

## III. KESIMPULAN
Berdasarkan pada hasil dan pembahasan,  maka  dapat  peneliti  simpulkan bahwa pengelompokan jenis industri berdasarkan  kecamatan  di  kota  Tangerang Selatan pada tahun 2019 dengan menggunakaan  analisis clustering metode k- means. Maka  peneliti  dapat  menyimpulkan bahwa :
1. Terdapat 3 cluster n atau 3
kelompok n yaitu: Pada Cluster n 1 terdapat 2 kecamatan yaitu Pondok Aren dan Setu. Pada  cluster  ini  nilai  jumlah  kerajinan sangat  tinggi,  sedangkan  jumlah  industri kuliner  dan  pengolahan  pangan  rendah. Pada Cluster 2 terdapat 4 kecamatan yaitu Ciputat,  Ciputat  Timur,  Serpong  dan Serpong  Utara  dengan  jumlah  industri
kerajinan dan tekstil yang rendah, jumlah industri  konveksi  yang  sedang  serta jumlah  industri  pengolahan  pangan  dan kuliner  yang  tinggi  namun  nilai  jumlah industri di cluster ini berada dibawah rata- rata total. Pada Cluster 3 hanya terdapat 1 kecamatan yaitu Pamulang dengan jumlah industri tekstil dan konveksi yang rendah, jumlah  industri  kerajinan  yang  sedang serta  jumlah  industri  pengolahan  pangan dan  kuliner  yang  tinggi.  Pada cluster ini nilai jumlah kuliner adalah yang tertinggi.
2. Jenis  industri  yang  paling  dominan  pada cluster  1  adalah  industri  tekstil  dan industri  yang  paling  rendah  adalah industri kuliner. Jenis industri yang paling dominan  pada  cluster  2  adalah  industri kuliner  dan  industri  yang  paling  rendah adalah  industri  kerajinan.  Jenis  industri yang paling dominan pada cluster 3 adalah industri  kuliner  dan  industri  yang  paling rendah adalah industri tekstil.

## REFERENSI
[1]  N. A. Selamat, F. S. Daud, H. I. Jaafar dan N. H. Shamsudin,  “Comparison  of  LQR  and  PID Controller  Tuning  Using  PSO  for  Coupled  Tank System,”  dalam 2015  IEEE  11th  International Colloqium  on  Signal  Processing  &  its Applications (CSPA2015) , Kuala Lumpur, 2015.
[2]  U.  Khalid,  Y.  A.  Shah,  S.  Qamar,  W.  Gohar,  R. Riaz dan W. A. Shah, “Flow and Level Control of Copled  Four  Tanks  System  Using  Artificial Neural  Network,” American  Journal  of Computation, Communication and Control, vol. 1, no. 2, pp. 30-35, 2014.
[3]  F.  Salem  dan  M.  I.  Mosaad,  “A  Comparison between MPC and Optimal PID Controllers: Case Studies,” dalam Michael Faraday IET International  Summit:  MFIIS-2015 ,  Kolkata, 2015.
[4]  M. H. Marzaki, M. H. A. Jalil, H. M. Shariff dan R. Adnan, “Compertive Study of Model Predictive Controller  (MPC)  and  PID  COntroller  on Regulation Temperature for SSISD Plant,” dalam 2014  IEEE  5th  Control  and  System  Graduate Research  Colloquium ,  Shah  Alam,  Malaysia, 2014.
[5]  J.  M.  Maciejowski,  Predictive  Control  with Constraints, London: Prentice-Hall, 2002.
[6]  A. N. Venkat, I. A. Hiskens, J. B. Rawlings dan S. J.  Wright,  “Distributed  MPC  Strategies  With Application  to  Power  System  Automatic Generation Control,” IEEE TRANSACTIONS ON CONTROL  SYSTEMS  TECHNOLOGY, vol.  16, no. 6, pp. 1192-1206, 2008.
[7]  A.  Z.  &.  D.  M.  B.  Abidin,  “Strategi Pengembangan  Usaha  Mikro  Kecil  Menengah Dinas  Koperasi  dan  UKM  Kota  Tangerang Selatan.,” Prosiding  Seminar  Ilmiah  Nasional: Membangun  Paradigman  Kehidupan  Melalui Multidisiplin Ilmu, 2017.
[8]  P. Puntoriza dan C. Fibrani, “Analisis Persebaran UMKM  Kota  Malang  Menggunakan  Cluster  K- means,” JOINS  (Journal  of  Information  System,
2020.