## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.2, Desember 2022, pp. 113~119 e-ISSN: 2548-6861

## Pemetaan UMKM dalam Upaya Pengentasan Kemiskinan dan Penyerapan Tenaga Kerja Menggunakan Algoritma K-Means
Herwinda Kurniadewi 1 *, Rijal Abdul Hakim 2 *, Mohamad Jajuli 3 *, Jajam Haerul Jaman 4* * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang herwinda.kurniadewi18188@student.unsika.ac.id 1 , rijal.16182@student.unsika.ac.id 2 , mohamad.jajuli@unsika.ac.id 3 , jajam.haeruljaman@staff.unsika.ac.id 4 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2022-07-04 Revised 2022-08-20 Accepted 2022-08-27 Covid  pandemic  created  an  economic  crisis.  Increase  the  poverty  rate  by  double digits  in  one  year  in  Indonesia.  Covid  pandemic  has  also  had  an  impact  on Indonesia's  employment  conditions,  such  as  finding  it  difficult  to  find  work. Absorption  of  labor  has  a  close  correlation  with  poverty.  The  workforce  has  a significant influence on the poverty level. One of the regencies in West Java which has a high poverty rate and job seekers is increasing compared to the previous year, Purwakarta Regency. Poverty alleviation by developing MSMEs has good potential. The  development  of  MSMEs  will  be  able  to  absorb  more  workers  and  increase people's income so that it can encourage the rate of economic growth. In this study using the CRISP-DM methodology. In this study, MSMEs in Purwakarta Regency were  grouped based on location, number of MSMEs, number of poor people  and number of job seekers by using the k-means algorithm and mapping using python.
The results of the grouping obtained 3 clusters, namely clusters as many as 6 districts, clusters as many as 8 districts and clusters as many as 3 districts. To determine the performance of the model, an evaluation of the silhouette coefficient which obtained a value of 0.45.
Keyword: Algoritma K-Means,
Clustering,
Python,
Silhouette coefficient.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Pada  Tahun  2020  telah  terjadi  Pandemi  Covid  19  yang menciptakan krisis ekonomi dimana salah satu parameternya yaitu meningkatnya angka kemiskinan [1]. Kemiskinan dapat diartikan  yaitu  jika  sebuah  rumah  tangga  tidak  mempunyai cukup  kemampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup. Kemiskinan  adalah  perkara  multi  dimensi  dan  juga merupakan  permasalahan  umum  yang  dihadapi  negara berkembang [2]. Warga miskin di indonesia mencapai 74 juta penduduk.  Jumlah  ini  bertambah  per  Maret  2021  sebanyak 37,54  juta  warga  miskin  sesuai  dengan  data  yang  telah diverifikasi Kemensos [3]. Jawa Barat, Jawa Timur, dan Jawa Tengah  adalah  provinsi    dengan  jumlah  penduduk  miskin ekstrem  pada  Maret  2021,  meskipun  memiliki  persentase penduduk  miskin  ekstrem  yang  rendah.  Jumlah  penduduk ekstrim  di  jawa  Barat  menyentuh  angka  1,8  juta  orang  dan persentase dengan nilai 3,6% dari jumlah penduduknya[4].
Salah satu Kabupaten di Jawa Barat yang memiliki angka kemiskinan yang cukup tinggi adalah Kabupaten Purwakarta atau  dikenal  sebagai  kota  Istimewa.  Angka  kemiskinan  di
Kabupaten  Purwakarta  Tahun  2020  meningkat  dibanding tahun sebelumnya. Jumlah masyarakat masuk kategori miskin di  Kabupaten  Purwakarta  per  Maret  2019  yaitu  71.86  ribu orang,  terus  menaik  hingga  tahun  2021  meningkat  kembali menjadi 84.27 ribu orang.
Gambar 1. Kemiskinan Kabupaten Purwakarta
Pandemi  Covid-19  juga  berdampak  terhadap  kondisi ketenagakerjaan  Indonesia  seperti  mulai  sulit  mencari pekerjaan.  Pencarian  kerja  di  tengah  pandemi  mengalami peningkatan hingga tahun 2021. Persaingan ini lebih sulit lagi karena  adanya  angkatan  kerja  baru  dan  pekerja  yang kehilangan  posisi  di  perusahaan  akibat  terkena  dampak pandemi [5][6]. Angka  pelamar kerja  juga  turut  mengalami kenaikan  sebesar  37%  dibandingkan  tahun  lalu  [7].  Akan tetapi, lowongan kerja terus menurun [8].
Ancaman  utama  untuk  angkatan  kerja  baru  dalam  masa pandemi ini juga adalah semakin sempitnya lapangan kerja. Pekerja yang dirumahkan turut menyumbangkan peningkatan angka  pengangguran  di  Purwakarta.  Selain  itu  terjadi penurunan serapan tenaga kerja sektor industri pengolahan di masa pandemi Covid-19 [9] [10].
Penyerapan  tenaga  kerja  memiliki  kolerasi  yang  erat dengan kemiskinan. Tenaga kerja mempunyai pengaruh yang signifikan  terhadap  tingkat  kemiskinan  [11],  dengan  terus adanya  peningkatan  penyerapan  tenaga  kerja  maka  akan mengakibatkan jumlah kemiskinan yang menurun [12][13].
Usaha dalam menanggulangi pengentasan kemiskinan ini harus  melihat  akar permasalahan  kemiskinan, salah satunya yaitu tidak adanya pekerjaan yang menyebabkan rendahnya pendapatan  penduduk  miskin.  Upaya  penanggulangan kemiskinan  dan  pengangguran  (ketenagakerjaan)  juga merupakan  salah  satu  pokok  strategis  dalam  Rencana Pembangunan  Jangka  Menengah  Daerah  (RPJMD) Kabupaten Purwakarta 2018-2023.
Pengentasan  kemiskinan  melalui  pengembangan  UMKM memiliki  potensi  yang  cukup  baik  karena  dapat  menyerap lebih  banyak  tenaga  kerja  dan  meningkatkan  pendapatan masyarakat  sehingga  dapat  mendorong  laju  pertumbuhan ekonomi  [14].  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi Purwakarta juga mencoba untuk memulihkan perekonomian warga  melalui  penciptaan  wirausaha  baru  agar  dapat menyerap lebih banyak tenaga kerja.
Pelaku  utama  ekonomi di Indonesia dikuasai  oleh  Usaha Mikro,  Kecil  dan  Menengah  (UMKM).  Dalam  UUD  1994 Pasal  33  ayat  4,  UMKM  adalah  elemen  dari  perekonomian nasional  yang  berwawasan  kemandirian  dan  mempunyai peluang  yang  besar  guna  mencapainya  peningkatan kesejahteraan masyarakat. Peran UMKM dalam pertumbuhan ekonomi sangat signifikan. UMKM di Indonesia hingga tahun 2012  mampu  mendapatkan  85-107  juta  tenaga  kerja  [15]. UMKM  memiliki  peran  dalam  pertumbuhan  pembangunan dan  ekonomi.  Pengelompokan  UMKM  di  Kabupaten Purwakarta harus dilakukan untuk mempermudah pemerintah dalam upaya pengembangan dan pemberdayaan UMKM yang terdapat  di  Kabupaten  Purwakarta  agar  bisa  tepat  sasaran. Selain itu juga dapat membantu pemerintah pemerintah dalam hal terkait peminjaman modal, penentuan peluang usaha dan penerapan  rencana  pemasaran  yang  sesuai  untuk mengembangkan pasar sebagai prioritas utama.
Clustering adalah salah satu bidang penelitian dalam data mining dan  mempunyai  fungsi untuk pengelompokkan data atau  pemetaan  data  berdasarkan      keunikannya  [16].
Algoritma  K-Means  merupakan  metode clustering data mining  dengan  proses  modelling  tanpa  pengawasan.  Data dikelompokkan  dengan  metode  k-means  kedalam  beberapa golongan dan masing-masing golongan mempunyai keunikan yang  serupa  dengan  lainnya  tetapi  berbeda  dari  golongan yang  lain.  Tujuanya  adalah  meminimalkan  perbedaan masing-masing  data  di  dalam cluster dan  memaksimalkan perbedaan cluster lainya [17] [18].
Pada  penelitian  analisis clustering k-means  dengan memakai data kemiskinan di Jawa Barat melakukan pemetaan karakteristik berdasarkan rata-rata nilai yang paling tinggi dan nilai yang paling rendah dari setiap parameter kemiskinan dan mendapatkan  hasil  5 cluster [19].  Pada  tahun  selanjutnya dilakukan  analisis  persebaran  UMKM  kota  Malang  dengan cluster k-means menggunakan data dari Dinas Koperasi dan UMKM Kota Malang [20].
Pada  Penelitian  ini  akan  dilakukan  pemetaan  UMKM  di Kabupaten Purwakarta berdasarkan lokasi/kecamatan, jumlah UMKM, jumlah penduduk miskin dan jumlah pencari kerja. Adapun  hasil  yang  diharapkan  yaitu  berupa  visualisasi pemetaan  yang  memuat  hasil cluster pada  setiap lokasi/kecamatan. Diharapkan pemetaan ini dapat membantu pemerintah dalam pengentasan kemiskinan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  CRISP-DM. Metode  CRISP-DM  ( Cross  Industry  Standard  for  Data Mining )  adalah  standarisasi  teknik  pengelolaan  data  dan cukup  umum  digunakan  oleh  ahli  untuk  pemecahan  kasus [21].  CRISP-DM  diciptakan  oleh  Daimler  Chrysler,  SPSS, NCR  sebagai  standarisasi data  mining .  Kemudian dikembangkan  pada  berbagai  workshop  [22].  Penelitian  ini menggunakan algoritma K-Means dengan metode clustering . Penelitian  ini  akan  dilakukan  dalam  6  tahapan  sebagai berikut.
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## A. Business Understanding
Fase  ini  merupakan  fase  awal  dari  model  CRISP-DM. Dalam fase ini akan dilakukan studi pustaka mengenai objek penelitian yang akan diteliti. Beberapa kasus clustering dan pemetaan  yang  berkaitan  dengan  UMKM,  kemiskinan ataupun pengangguran juga akan dikaji sehingga solusi yang ditawarkan  diharapkan  menjadi  efektif.  Proses  data  mining ditawarkan sebagai solusi dengan tujuan untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  telah  dikemukakan. Beberapa kriteria keberhasilan juga ditentukan dalam di tahap ini.
B. Data Understanding Pada  fase  kedua  yaitu data  understanding .  Pada  fase  ini dilakukan  pengumpulan  data  awal  sebagai  tolak  ukur  dari kualitas data. Data tersebut akan dipelajari dan dipahami lebih lanjut. Selain itu, pada tahap ini juga dilakukan deskripsi data termasuk atribut, tipe data dan keterangan atribut.

## C. Data Preparation
Pada  tahap  ini  dilakukan  preprocessing,  yaitu  fase mempersiapkan  data  yang  digunakan  sebelum  memasuki tahap modeling . Pada fase ini terdapat beberapa tahapan:
1) Data  selection, proses  ini  mengidentifikasi  atribut yang akan dipakai dan menghapus atribut yang tidak mempunyai korelasi dengan penelitian ini.
2) Data  preprocessing ,  proses  ini  mengidentifikasi  dan membersihkan missing  values dan  memeriksa  data yang tidak konsisten.
3) Transformation ,  yaitu  proses  pengelompokan  atribut ke dalam data yang baru, lalu mengintegrasikan data hasil data  preprocessing ,  dan  mentransformasikan data untuk kemudian diproses lebih lanjut
D. Modeling Fase modeling bertujuan untuk memilih model dan teknik data mining yang sesuai  dan akan digunakan. Pada  fase  ini diterapkan  metode clustering dengan  algoritma  yang  akan digunakan yaitu algoritma k-means.
Algoritma  K-means  adalah  salah  satu  bentuk pengelompokkan  data  yang  sederhana.  K-Means  adalah algoritma  yang  dipakai  untuk clustering dan  berjenis non- hierarchical dengan  mempunyai  waktu  komputasi  cukup cepat  [23].  K-Means  merupakan  metode clustering  data mining dengan  proses  modeling  tanpa  pengawasan  dan mengelompokkan  data  secara  partisi.  Data  dikelompokkan dengan  metode  k-means  kedalam  beberapa  golongan  dan masing-masing golongan mempunyai keunikan yang serupa dengan  lainnya  tetapi  berbeda  dari  golongan  yang  lain. Tujuanya  adalah  meminimalkan  perbedaan  masing-masing data di dalam cluster dan memaksimalkan perbedaan cluster lainya [17].
E. Evaluation Pada  fase evaluation akan  menganalisis  hasil  pemodelan data  mining yang  digunakan.  Metode  evaluasi  yang digunakan  yaitu  metode silhouette  coefficient . Silhouette Coefficient adalah  teknik  dengan  tujuan  untuk  melihat
kualitas cluster .  Metode  ini  adalah  metode  kombinasi  dari metode cohesion dan metode separation.  Fungsi dari metode ini adalah digunakan untuk menghitung dekatnya objek-objek suatu cluster, dan metode separation yang mempunyai fungsi menghitung  jarak  sebuah cluster terhadap cluster lainnya [24].
Metode  ini  digunakan  untuk  melakukan  uji  kualitas  dari model. Pada fase evaluation ini dilakukan untuk dapat menilai apakah  model  yang  dibangun  sudah  sesuai  dengan  tujuan yang telah ditentukan. Jika hasil yang didapatkan sudah sesuai dengan kriteria, maka dapat dilakukan fase terakhir.
F. Deployment
Pada  fase  terakhir  yaitu  fase deployment. Fase  ini merupakan tahap penyebaran terhadap hasil dari seluruh fase yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Pada  fase deployment dilakukan  dengan  membuat  laporan  presentasi dari  pengetahuan  yang  didapatkan  berdasarkan  hasil pemodelan  dan  evaluasi.  Hasil  yang  didapatkan  dapat digunakan  pemerintah  dalam  upaya  pengembangan  dan pembinaan UMKM di Kabupaten Purwakarta.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah melakukan pengelompokan UMKM dalam Upaya Pengentasan  Kemiskinan  dan  Penyerapan  Tenaga  Kerja  di Kabupaten  Purwakarta  dengan  menggunakan  algoritma  k- means clustering .  Hasil  pengelompokkan  mendapatkan  3 cluster  yaitu  prioritas  tinggi,  prioritas  rendah,  dan  prioritas sedang.  Selanjutnya  hasil  dari  pengelompokkan  tersebut dievaluasi menggunakan silhouette coefficient dengan library sklearn dan divisualisasikan menggunakan library matplotlib.pyplot dan geopandas. Seluruh tahapan menggunakan bahasa pemrograman python.
A. Business Understanding Pada  tahapan business  understanding dilakukan pemahaman  tujuan  kebutuhan  berdasarkan  penilaian  bisnis. Kemudian  diubah  menjadi  sebuah  rencana  awal  yang dirancang  untuk  mencapai  tujuan  Berikut  langkah  dalam pemahaman bisnis, yaitu

## 1) Determine Business Objectives
Dalam penelitian ini, yang menjadi target pengguna yaitu Pemerintah  Daerah  Kabupaten  Purwakarta.  Adapun  dari perspektif  bisnis,  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna  untuk membantu  dalam  pengentasan  kemiskinan  melalui  UMKM adalah  pemetaan  UMKM  berdasarkan  jumlah  penduduk miskin  dan  jumlah  pencari  kerja  tahun  2021  di  Kabupaten Purwakarta.

## 2) Assess Situation
Adapun  kondisi  saat  ini  dilihat  dari  fakta  di  lapangan menunjukan  bahwa  Instansi-instansi  Pemerintah  Daerah Kabupaten  Purwakarta  terkait  belum  memiliki  visualisasi pemetaan  wilayah  yang  berdasarkan  mengenai  kemiskinan dan  UMKM  yang  informatif  dan  dikhususkan  dalam permasalahan ini.  Adapun kondisi data  pada Dinas UMKM yaitu  memiliki  data  lengkap  mengenai  data  UMKM  untuk
semua kecamatan di Kabupaten Purwakarta. Sedangkan data- data penduduk miskin dan pencari kerja bersifat rahasia dan hanya didapatkan atribut-atribut yang dibutuhkan.
3) Determine Data Mining Goals
Tujuan  data  mining  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini yaitu
melakukan
pengklasteran UMKM dengan menggunakan  metode clustering dengan  menerapkan algoritma  k-means  yang  akan  divisualisasikan  kemudian untuk  mempermudah  pemerintah  dalam  mengetahui penyebaran penduduk miskin, pencari kerja dan UMKM.

## 4) Plan Activities
Guna  mencapai  tujuan  data  mining  dalam  pengklasteran UMKM di Kabupaten Purwakarta, tools yang akan digunakan yaitu  menggunakan  jupyter  notebook  dengan  bahasa pemrograman python.

## B. Data Understanding
Fase  berikutnya  adalah  fase  pemahaman  data  awal, mengenal, dan memahami data yang dimiliki serta melakukan analisis  yang  bisa  dilakukan  pada  data  tersebut.  Data  yang yang digunakan dalam penelitian adalah Data UMKM yang bersumber  dari  Dinas  Koperasi  UKM,  Perdagangan,  dan Perindustrian  di  Kabupaten  Purwakarta,  Data  Penduduk Miskin  Tahun  yang  bersumber  dari  Dinas  Sosial Pemberdayaan  Perempuan  dan  Perlindungan  Anak  di Kabupaten  Purwakarta,  dan  Data  Pencari  Kerja  yang bersumber dari Dinas Ketenagakerjaan dan Transmigrasi di Kabupaten Purwakarta. Data yang digunakan untuk dianalisis yaitu data pada tahun 2021. Contoh Data awal dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2 dan Tabel 3 berikut:
T ABEL 1 D ATA U MKM P URWAKARTA No Nama Bidang Usaha Alamat 1 Sukaenah Jual Bubur  Purnawarman  Selatan  Rt 42 Rw 08 Kel. Sindangkasih Kec. Purwakarta 2 Asep Saripudin Wrung Sembako Gg. Aster Iii No. 118 Rt009 Rw002  Kel.  Nagrikaler Kec. Purwakarta 3 Ujang Hadibyo Jualan Tempe Mendoan Gg  Aster  I  Rt  12  Rw  02 Kel. Nagrikaler Kec. Purwakarta 4 Oktavianis Safarina Jualan Sosis Bongas  Rt  34  Rw  04  Kel. Sindangkasih Kec. Purwakarta 5 Sri Hasanah  Kreditan Perabot Rumah Tangga Purnawarman  Selatan  Rt 42 Rw 08 Kel. Sindangkasih Kec.
Purwakarta
T ABEL 2 D ATA P ENDUDUK M ISKIN No Kecamatan Desa/Kelurahan Jenis Kelamin Alamat 1. Babakancikao Babakancikao L Kp. Karajan 2. Babakancikao Babakancikao L Kp. Tabrik 3. Babakancikao Babakancikao P Kp. Karajan 4. Babakancikao Babakancikao P Kp.Tabrik 5. Babakancikao Babakancikao P Kp. Karajan
T ABEL 3 D ATA P ENCARI K ERJA P URWAKARTA No Kabupaten Kecamatan Jenis kelamin Tingkat Pendidikan 1 Purwakarta Purwakarta L SD 2 Purwakarta Purwakarta L SD 3 Purwakarta Purwakarta L SD 4 Purwakarta Purwakarta L SD 5 Purwakarta Purwakarta L SD
Untuk memahami data yang akan diolah dalam penelitian ini lebih dalam, dilakukan Describe the data. Dalam tahap ini data  akan  dideskripsikan  mengenai  atribut,  tipe  data,  dan keterangan data.  Data ini  memiliki beberapa  atribut dengan penjelasan atribut seperti pada Tabel 4, Tabel 5 dan Tabel 6.

## T ABEL 4 D ESKRIPSI D ATA U MKM P URWAKARTA
Atribut Tipe Data Keterangan No Nominal No urut daftar UMKM di Kabupaten Purwakarta Nama Nominal Nama Pemilik Usaha Bidang Usaha Nominal Jenis Usaha Alamat Nominal Alamat Usaha
T ABEL 5

## D ESKRIPSI D ATA P ENDUDUK M ISKIN P URWAKARTA
Atribut Tipe Data Keterangan No Nominal No urut penduduk miskin Kecamatan Nominal Nama Kecamatan di Kabupaten Purwakarta Desa/ Kelurahan Nominal Nama Desa/Kelurahan di Kabupaten Purwakarta Jenis Kelamin Nominal Jenis Kelamin Penduduk Alamat Nominal Alamat Penduduk
117
T ABEL 6 D ESKRIPSI D ATA P ENCARI K ERJA Atribut Tipe Data Keterangan No Nominal No urut pencari kerja Kecamatan Nominal Nama Kecamatan di Kabupaten Purwakarta Jenis Kelamin Nominal Jenis Kelamin Penduduk Tingkat Pendidikan Nominal Tingkat Pendidikan

## C. Data Preparation
Pada tahap data preparation dilakukan kegiatan persiapan data  dengan  membangun  suatu  data  untuk  menyesuaikan dengan kebutuhan pada pemodelan dari data mentah.

## 1) Data Selection
Data yang diambil  yaitu data  UMKM, penduduk  miskin, dan pencari kerja di Kabupaten Purwakarta. Data ini disimpan dalam  bentuk  excel.  Lalu  dibersihkan  dengan  menghapus atribut-atribut yang tidak diperlukan pada penelitian ini. Data yang dipilih yaitu pada tahun 2021. Dalam data umkm akan dilakukan penambahan atribut kecamatan pada data UMKM. Proses penambahan atribut kecamatan ini dilakukan mengacu kepada  atribut  alamat.  Dalam  data  penduduk  miskin dilakukan  penghapusan  kolom  Desa/kelurahan.  Sedangkan pada data pencari kerja akan dilakukan penghapusan kolom kabupaten.

## 2) Data Preprocessing
Berdasarkan  tahap data  understanding dan  verifikasi kualitas data menunjukan bahwa adanya data dengan kualitas tidak  baik  dan  perlu  diperbaiki.  Kemudian  langkah selanjutnya yaitu menghapus missing value atau nilai kosong pada ketiga data.
data1.isna(). sum () No 0 NAMA 0 BIDANG USAHA 0 ALAMAT 0 KECAMATAN 0 dtype: int64 Data2.isna(). sum () No 0 KECAMATAN 0 JENIS KELAMIN 0 ALAMAT 0 dtype: int64
Data3.isna(). sum () No 0 KECAMATAN 0 JENIS KELAMIN 0 TINGKAT PENDIDIKAN 0
Selanjutnya  akan  dilakukan  pengelompokkan  data.  Data akan  dikelompokkan  berdasarkan  kecamatan  guna mendapatkan atribut yang akan digunakan untuk pemodelan yaitu  jumlah  UMKM,  jumlah  penduduk  miskin,  jumlah
pencari kerja menggunakan fungsi agregasi count sesuai pada tahap business  understanding dan  memastikan  data  sudah siap untuk digunakan pada tahap modeling.
T ABEL 7 D ATA I NTEGRATION No Kecamatan Jumlah UMKM Jumlah Penduduk Miskin Jumlah Pencari Kerja 1. Bababakancikao 163 19433 1481 2. Bojong 102 37369 716 3. Bungursari 299 19710 1447 4. Campaka 335 21239 1998 5. Cibatu 342 17294 1297

## 3) Transformation
Data yang digunakan dalam penelitian ini mempunyai tipe data kategorik dan numerik. Sedangkan dalam menggunakan pemodelan  data  yang  digunakan  harus  memiliki  tipe  data numerik atau angka. Dalam data ini yang memiliki tipe data kategorik yaitu atribut kecamatan. Oleh sebab itu data harus ditransformasikan  dari  kategorik menjadi  numerik menggunakan label encoder . Selanjutnya adalah melakukan penanganan data numerik agar mempunyai rentang nilai yang sama dan agar tidak terdapat data yang terlalu besar sampai terlalu  kecil  dan  juga  melakukan  normalisasi  data menggunakan min-max scaler dan normalize .

## D. Modeling
Tahap selanjutnya adalah modeling yang merupakan fase penerapan data mining yang digunakan sesuai dengan tujuan. Pada penelitian ini teknik data mining yang digunakan yaitu clustering dengan menggunakan algoritma K-Means. Tahap pertama  dalam  fase  ini  yaitu  menentukan  jumlah cluster . Untuk menentukan jumlah cluster akan menggunakan metode elbow  seperti  pada  Gambar  3  terlihat  garis  mengalami patahan yang membentuk elbow atau siku pada saat K = 3. Setelah  mengetahui  K  optimal  dilakukan  proses clustering dengan algoritma k-means. Seperti pada Gambar 4.
Gambar 3. Metode Elbow
kmeans = KMeans(n_clusters =3, init=’k-means++’, random_state=42) model  = kmeans.fit(normalized_df) label  = kmeans.predict(normalized_df)
T ABEL 8 H ASIL C LUSTERING D ATA P ENDUDUK P URWAKARTA Kecamatan Jumlah UMKM Jumlah Penduduk Miskin Jumlah Pencari Kerja cluster Babakancikao 163 19433 1481 1 Bojong 102 37369 716 0 Bungursari 299 19710 1447 1 Campaka 335 21239 1998 1 Cibatu 342 17294 1297 1 Darangdan 210 43782 1130 0 Jatiluhur 257 33890 2013 1 Kiarapedes 361 20740 452 2 Maniis 110 29847 415 2 Pasawahan 171 28829 1477 2 Plered 187 59090 1477 0 Pondok Salam 82 21222 818 2 Purwakarta 861 54088 4448 1 Sukasari 70 12171 178 2 Sukatani 97 41156 1452 2 Tegal Waru 122 39274 653 2 Wanayawa 210 29970 702 2
Pada  Tabel  8  diatas  menunjukan  hasil  clustering  data penduduk  Purwakarta,  dimana  cluster  0  terdapat  3  anggota yaitu bojong, darangdan, plered, cluster 1 terdapat 6 anggota yaitu  babakancikao,  bungursari,  campaka,  cibatu,  jatiluhur, purwakarta, dan cluster 2 terdapat 8 anggota yaitu kiarapedes, maniis,  pasawahan,  pondok  salam,  sukasari,  sukatani,  tegal waru,  dan  wanayasa.  Kemudian  untuk  membedakan  hasil pengelompokan  yang  terbentuk  maka  dilakukan  profilisasi dengan mencari nilai rata-rata dari setiap variabel. Penamaan cluster  akan  ditentukan  dari  atribut  yang  digunakan  dalam modeling yaitu  jumlah  pencari  kerja  lalu  jumlah  penduduk miskin dan jumlah UMKM.

## Gambar 4. Karakteristik cluster
Pada  Gambar  4  dapat  diketahui  karakteristik  dari  setiap cluster  yang  terbentuk.  Pada  Cluster  0  terdapat  rata-rata dengan  jumlah  pencari  kerja  sebesar  1107.67,  jumlah penduduk  miskin  4647.000,  dan  jumlah  umkm  sebesar 166.34.  Cluster  0  memiliki  karakteristik  dengan  jumlah pencari  kerja  sedang,  jumlah  penduduk  miskin  tinggi  dan jumlah umkm sedang. Berdasarkan hal tersebut, maka cluster 0 sebagai prioritas sedang.
Pada  cluster  1  memiliki  jumlah  pencari  kerja  sebesar 2114.00,  jumlah  penduduk  miskin  27609.000  dan  rata-rata dengan  jumlah  umkm  sebesar  376,167.  Pada  cluster  1 memiliki  karakteristik  dengan  jumlah  pencari  kerja  tinggi, jumlah penduduk miskin rendah, dan jumlah UMKM tinggi. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  cluster  1  sebagai  prioritas tinggi.  Sedangkan  pada  cluster  2  memiliki  rata-rata  jumlah pencari  kerja  sebesar  768.375,  jumlah  penduduk  miskin 27901.125 dan jumlah umkm sebesar 152.875. Pada cluster 2 memiliki  karakteristik  dengan  jumlah  pencari  kerja  rendah, jumlah penduduk miskin rendah, dan jumlah UMKM rendah. Berdasarkan  hal  tersebut,  maka  cluster  2  sebagai  prioritas rendah.

## E. Evaluation
Setelah  melakukan  tahapan modeling maka  perlu dilakukan  evaluasi  guna  mengetahui  tingkat  keberhasilan pemodelan  yang  diterapkan  apakah  sudah  sesuai  dengan tujuan  yang  sudah  dirancang  pada  tahap  business understanding.

## 1) Evaluate Result
Hasil  clustering  dengan  algoritma  k-means  akan dilakukan menggunakan silhouette coefficient dengan library sklearn.  Hasil  evaluasi  performa  yang  didapatkan  dengan cluster terbaik  adalah  pada  3 cluster yaitu  0.45  yang mendekati nilai 1.

## Gambar 5. Evaluasi silhouette coefficient

## 2) Determine Next Step
Pada tahapan ini dilakukan penentuan langkah selanjutnya yang  akan  diambil.  Terdapat  dua  pilihan  yaitu  kembali  ke tahap business  understanding atau  melanjutkan  ke  tahap deployment. Dari  hasil  evaluasi  menunjukan  bahwa melakukan penyelesaian tahap akhir proses CRISP-DM yaitu deployment.

## F. Deployment
Setelah proses pemodelan dengan menerapkan teknik data mining  clustering ,  selanjutnya  adalah  tahapan  penyusunan laporan  agar  Pemerintah  Kabupaten  Purwakarta  dapat menentukan  keputusan  yang  tepat  dalam  pengentasan kemiskinan  dan  penyerapan  tenaga  kerja  melalui  UMKM. Hasil  dari clustering tersebut  kemudian  akan  dilakukan visualisasi  berupa  pemetaan  [25]  menggunakan  bahasa pemrograman  python  agar  lebih  mudah  memahami  dalam pemetaan ini.

## Gambar 6. Pemetaan hasil clustering

## V. K ESIMPULAN
Penerapan  algoritma  k-means  dapat  mengetahui pengelompokan  UMKM  di  Kabupaten  Purwakarta  dalam upaya pengentasan kemiskinan dan penyerapan tenaga kerja tahun  2021  berdasarkan  lokasi,  jumlah  UMKM,  jumlah penduduk  miskin,  dan  jumlah  pencari  kerja.  Pada pengelompokan didapatkan sebanyak cluster prioritas tinggi yaitu sebanyak 6 kecamatan yaitu babakancikao, bungursari, campaka,  cibatu,  jatiluhur,  purwakarta, cluster prioritas sedang  sebanyak  8  kecamatan  yaitu  kiarapedes,  maniis, pasawahan, pondok salam, sukasari, sukatani, tegal waru, dan wanayasa dan cluster prioritas rendah sebanyak 3 kecamatan yaitu;  bojong,  darangdan,  plered.  Hasil  evaluasi  performa pengelompokan  UMKM  di  Kabupaten  Purwakarta  dalam upaya pengentasan kemiskinan dan penyerapan tenaga kerja tahun  2021  menggunakan  algoritma  k-means  menggunakan silhouette coefficient pada penelitian ini pada 3 cluster yaitu dengan nilai index 0.45. Visualisasi pemetaan menggunakan library matplotlib.pyplot dan geopandas, bahasa pemrograman  python  didapatkan  hasil  pemetaan  untuk memudahkan  dalam  memahami  hasil  pengelompokkan algoritma k-means.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Fitriani,  F.F.  Setahun  Covid-19  di  Indonesia:  2,76  Juta  Orang  Jadi Warga Miskin. Bisnis.com akses 2021, 02 Maret.
[2] X. Che, B. Zhu, and P. Wang, ‘Assessing global energy poverty: An integrated approach’, Energy Policy, vol. 149, no. C, 2021, Accessed: Aug. 30, 2022. [Online]. Available: https://ideas.repec.org/a/eee/enepol/v149y2021ics030142152030810 7.html.
[3] M. Putri, Warga Miskin Bertambah Jadi 74 Juta Orang per September
2021. Tirto.id . Akses 16 September 2021
[4] L.J. Sembiring, RI Dilanda Kemiskinan Ekstrim, Terbanyak Jabar & Jatim! CNBC Indonesia . Akses 01 September 2021
[5] D.  H.  Jayani,  Iklan  Lowongan  Kerja  Menurun  pada  Agustus  2021. databoks.
[6] I. Wibowo, Efek Pandemi, Pencari Kerja Makin Banyak. Medcom.id.
[7] I.  N.  Jelita,  Pelamar  Kerja  di  Jobstreet  Naik  37%  selama  Pandemi. Media Indonesia.
[8] V. F. Thomas, Susahnya Mencari Kerja saat Pandemi COVID-19 & Pengangguran Naik. Tirto.id.
[9] A.  Rahma,  Gara-Gara  Covid-19,  Serapan  Tenaga  Kerja  Industri Pengolahan Turun. Liputan6.
[10] N.Azizah, Nasib angkatan kerja baru di pusaran resesi. Alinea.id.
[11] A.  E.  Pamuji,  Pengaruh  pendidikan,  pertumbuhan  ekonomi, penyerapan tenaga kerja, serta kemiskinan di kabupaten kota provinsi jawa timur tahun 2008-2012. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Islam.
[12] Ansori, and J. Priyono, “Analisis Pengaruh Penyerapan Tenaga Kerja dan. Upah Minimum Pekerja terhadap Kemiskinan di  Provinsi Jawa Timur  Tahun  2009-2015”,  Jurnal  Ekonomi  dan  Bisnis,  vol.1  no.3, 2018.
[13] F.  Rozi,  Y.  Yulmardi,  and  E.  Umiyati,  “Pengaruh  pertumbuhan ekonomi,  upah  minimum  dan  jumlah  tenaga  kerja  terhadap kemiskinan di Kota Jambi Tahun 2000 – 2017”, JELS, vol. 8, no. 1, pp. 12-25, Mar. 2019.
[14] N.  H.  Bustam,  ‘Pengaruh  Jumlah  Unit,  PDB  dan  Investasi  UMKM Terhadap Penyerapan Tenaga Kerja di Indonesia Periode 2009-2013’, Kutubkhanah,  vol.  19,  no.  2,  Art.  no.  2,  Jan.  2017,  doi: 10.24014/kutubkhanah.v19i2.2555.
[15] Y.  R.  Suci,  “Perkembangan  Umkm  (Usaha  Mikro  Kecil  Dan Menengah) Di Indonesia”, cano, vol. 6, no. 1, pp. 51–58, Mar. 2017.
[16] H.  Y.  Heraldi,  N.  C.  Aprilia,  and  H.  Pratiwi,  ‘Analisis  Cluster Intensitas  Kebencanaan  di  Indonesia  Menggunakan  Metode  K- Means’, Indones. J. Appl. Stat., vol. 2, no. 2, Art. no. 2, Dec. 2019, doi: 10.13057/ijas.v2i2.34911.
[17] P.  Sari,  B.  Pramono,  and  L.  O.  H.  S.  Sagala,  ‘Improve  K-Means Terhadap Status Nilai Gizi Pada Balita’, semanTIK, vol. 3, no. 1, Art. no. 1, Jun. 2017, doi: 10.55679/semantik.v3i1.2653.
[18] D. E. Kurniawan and A. Fatulloh, ‘Clustering of Social Conditions in Batam,  Indonesia  Using  K-Means  Algorithm  and  Geographic Information System’, Int. J. Earth Sci. Eng. IJEE, vol. 10, no. 5, pp. 1076–1080, 2017.
[19] N.  I.  Febianto  and  N.  Palasara,  ‘Analisa  Clustering  K-Means  Pada Data Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018’, J. Sisfokom Sist.  Inf.  Dan  Komput.,  vol.  8,  no.  2,  Art.  no.  2,  Aug.  2019,  doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.653.
[20] P.  Puntoriza  and  C.  Fibriani,  ‘Analisis  Persebaran  UMKM  Kota Malang Menggunakan Cluster K-means’, JOINS J. Inf. Syst., vol. 5, no. 1, Art. no. 1, May 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3469.
[21] D.  Astuti,  “Penentuan  Strategi  Promosi  Usaha  Mikro  Kecil  Dan Menengah  (UMKM)  Menggunakan  Metode  CRISP-DM  dengan Algoritma  K-Means  Clustering”,  INISTA,  vol.  1,  no.  2,  pp.  60-72, May 2019.
[22] I. Sutoyo, “Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik”, pilar, vol. 14, no. 2, pp. 217-224, 1.
[23] M. R. Ridlo, S. Defiyanti, A. Primajaya, M. R. Ridlo, S. Defiyanti, and A.  Primajaya,  ‘Implementasi  Algoritme  K-Means  Untuk  Pemetaan Produktivitas Panen Padi Di Kabupaten Karawang’, CITEE 2017, pp. 426–433, 2017.
[24] B. Wira, A. E. Budianto, And A. S. Wiguna, “Implementasi Metode K-Medoids  Clustering  Untuk  Mengetahui  Pola  Pemilihan  Program Studi  Mahasiwa  Baru  Tahun  2018  Di  Universitas  Kanjuruhan Malang”, Rainstek , Vol. 1, No. 3, Pp. 53 - 68, Sep. 2019.
[25] A.  Ariyanto,  D.  E.  Kurniawan,  and  A.  Fatulloh,  ‘Rancang  Bangun Aplikasi  WebGIS  untuk  Pemetaan  Kondisi  Sosial  Ekonomi  Kota Batam’, J. Appl. Inform. Comput. JAIC, vol. 2, no. 1, Art. no. 1, 2018, doi: 10.30871/jaic.v2i1.904.