INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 6 Tahun 2023 Page 7672-7686 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Pola Lapangan Usaha Per Daerah Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Kabupaten Minahasa Selatan
Meisela Renata Ondang 1 ✉ , Olivia Kembuan 2
Universitas Negeri Manado Email: meyselaondang@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian Studi Kasus : Analisis Pola Lapangan Usaha Per Daerah Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Kabupaten Minahasa Selatan. Perkembangan teknologi di era yang modern saat ini, penggunaan  teknologi  menjadi  semakin  luas,  efisien,  dan  efektif.  Terlebih  dalam  bidang  usaha  dan bisnis  kehadiran  teknologi  sangat  membantu  dalam  menyediakan  informasi  untuk  bisa  menunjnag kelancaran suatu usaha. Hal ini sangat penting untuk membantu individu, kelompok, atau masyarakat secara  lebih  efisien  dalam  mengatasi  berbagai  tantangan  yang  dihadapi  dalam  memulai  atau menjalankan  bisnis  atau  usaha.  Perencanaan  hingga  penyesuaian  bisnis  berdasarkan  kondisi  usaha tentunya membutuhkan informasi yang akurat. Oleh karena itu, perlu dilakukan suatu analisis usaha berdasarkan data yang relevan serta akurat.  penelitian ini dilakukan bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan yang ada dengan cara mengolah data usaha yang ada di Kabupaten Minahasa Selatan dengan menggunakan metode Clustering untuk  mengetahui pola usaha dengan cluster per daerah yang ada di Kabupaten Minahasa Selatan. Metode Penelitian yang digunakan untuk pengolahan data adalah  algoritma  K-Means.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  berdasarkan  atribut  jenis  perusahaan terbentuk 4 cluster, berdasarkan resiko proyek terbentuk 4 cluster, berdasarkan skala usaha terbentuk 5 cluster, berdasarkan golongan KBLI terbentuk 5 cluster.
Kata Kunci: Clustering, K-Means, Analisis, Usaha

## Abstract
Case  Study  Research:  Analysis  of  business  field  patterns  per  region  using  the  K-Means  Clustering algorithm in South Minahasa district. Technological developments in today's modern era, the use of technology  has  become  increasingly  widespread,  efficient  and  effective.Moreover,  in  the  business sector, the presence of technology is very helpful in providing information to support the smooth running of a business.This is very important to help individuals, groups or communities more efficiently overcome the various challenges faced in starting or running a business or enterprise.Planning and business adjustments based on business conditions certainly require accurate information. Therefore, it is necessary to carry out a business analysis based on relevant and accurate data.Therefore, it is necessary  to  carry  out  a  business  analysis  based  on  relevant and  accurate data.This  research  was carried out with the aim of solving existing problems by processing existing business data in South Minahasa  Regency  using  the  Clustering  method  to  determine  business  patterns  with  clusters  per region in South Minahasa Regency.The research method used for data processing is the K-Means algorithm.The results of this research are that based on the attributes of the company type, 4 clusters were formed, based on project risk, 4 clusters were formed, based on business scale, 5 clusters were formed, based on the KBLI group, 5 clusters were formed.
Keywords: Clustering, K-Means, Analysis, Business

## PENDAHULUAN
Dengan  perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat  di  era  yang  modern  saat  ini, penggunaan teknologi menjadi  semakin luas, efisien,  dan efektif. Terlebih  dalam bidang usaha  dan  bisnis  kehadiran  teknologi  sangat  membantu  dalam  menyediakan  informasi untuk bisa menunjnag kelancaran suatu usaha (Huda dan Priyatna, 2019).
Faktor  penting  untuk  mendukung  keberlangsungan  bisnis  termasuk  usaha  UMKM salah  satunya  yaitu  riset  kompetitor  atau  melakukan  pengenalan  terhadap  lawan  bisnis dalam suatu daerah, ini dilakukan untuk mengenal kelebihan dan kekurangan kompetitor dan  kemudian  melakukan  penyesuaian  terhadap  bisnis  yang  dijalankan.  Perencanaan hingga  penyesuaian  bisnis  berdasarkan  kondisi  usaha  tentunya  membutuhkan  informasi yang akurat. Oleh karena itu, perlu dilakukan suatu analisis usaha berdasarkan data yang relevan serta akurat. Metode dalam menganalisis usaha dapat dilakukan dengan berbagai cara,  salah  satunya  yaitu  dengan  menerapkan  algoritma  K-Means  Clustering  untuk menggali  informasi  dari  data  yang  relevan.  Hasil  analisis  tersebut  kemudian  dapat digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  menyusun  strategi  pengelolaan  bisnis, mendukung cara operasional serta cara beradaptasi terhadap usaha.
Faktor  penting  untuk  mendukung  keberlangsungan  bisnis  termasuk  usaha  UMKM salah  satunya  yaitu  riset  kompetitor  atau  melakukan  pengenalan  terhadap  lawan  bisnis dalam suatu daerah, ini dilakukan untuk mengenal kelebihan dan kekurangan kompetitor dan  kemudian  melakukan  penyesuaian  terhadap  bisnis  yang  dijalankan.  Perencanaan hingga  penyesuaian  bisnis  berdasarkan  kondisi  usaha  tentunya  membutuhkan  informasi yang akurat. Oleh karena itu, perlu dilakukan suatu analisis usaha berdasarkan data yang relevan serta akurat. Metode dalam menganalisis usaha dapat dilakukan dengan berbagai cara,  salah  satunya  yaitu  dengan  menerapkan  algoritma  K-Means  Clustering  untuk menggali  informasi  dari  data  yang  relevan.  Hasil  analisis  tersebut  kemudian  dapat digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  menyusun  strategi  pengelolaan  bisnis, mendukung cara operasional serta cara beradaptasi terhadap usaha. Menurut Nugraha et al., (2022) ini adalah mendapatkan informasi atau pola dari penerapan algoritma K-Means dengan data penjualan terdapat sebanyak 99 item barang yang laris terjual dan terdapat 23 item barang yang tidak terjual sehingga pemilik dapat melakukan strategi penjualan dan pembelian ulang berdasarkan barang yang laris terjual. Menurut Prasetyo, Musyaffa, dan Sastra (2022) adalah melakukan analisi data transaksi menggunakan data mining dengan algoritma apriori sehinggan dapat mengetahui produk kudapan yang paling banyak terjual, sehingga  dapat  menyiapkan  persediaan  bahan  baku  yang  diprioritaskan  dan  menyusun strategi memasarkan produk dengan jenis kudapan yang lain dengan mengkaji keunggulan produk  kudapan  satu  dengan  lainnya  yang  sering  banyak  terjual.  Menurut  Prasetya, Salkiawati, dan Alexander (2023) menggunakan algoritma K-Means untuk menganalisis pola penjualan produk di toko ritel fashion vintage "Traffic Room". Terdapat 4 cluster produk yang diidentifikasi, yaitu sangat laris, laris, cukup laris, dan kurang laris. Evaluasi penelitian menunjukkan kinerja algoritma K-Means sudah baik, dengan nilai Sum of Square Error (SSE) optimal  sebesar 594.366,733 atau 65,5%. Hasil  ini dapat membantu toko "Traffic Room" dalam mengelola persediaan produk mereka dengan lebih efisien, memastikan produk yang sangat laris tersedia dalam jumlah cukup, dan mengurangi produk yang kurang laris.
Berdasarkan  dari  uraian  diatas,  maka  penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  dengan  cara  mengolah  data  usaha  yang  ada  di Kabupaten Minahasa Selatan dengan menggunakan metode Clustering untuk mengetahui pola usaha dengan cluster per daerah yang ada di Kabupaten Minahasa Selatan, dimana pengolahan data menggunakan algoritma K-Means.

## METODE PENELITIAN

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan data yang penulis gunakan didalam melakukan  penelitian ini adalah  dokumentasi  dimana  dilakukan  pengambilan  informasi  dengan  mengumpulkan data dari Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu Kabupaten Minahasa Selatan.

## Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan tahapan penelitian sebagai berikut :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 1. Identifikasi Data
Berdasarkan dari data awal memiliki 5.741 record data dan didalamnya ada atribut Nib, NPWP Perusahaan, Nama Perusahaan, Uraian Status Penanaman Modal, Uraian Jenis Perusahaan,  Uraian  Risiko  Proyek,  Nama  Proyek,  Uraian  Skala  Usaha,  Alamat  Usaha, Kecamatan Usaha, Kelurahan Usaha, Kbli,  Judul Kbli, Nama User, Nomor Identitas User, Nomor Telp.
2. Preprocessing Data
Berdasarkan data awal dilakukan prepocessing berupa data cleaning dan mengubah format data agar sesuai untuk analisis lebih lanjut.
3. Clustering
Dalam tahap ini, data dibagi menjadi kelompok-kelompok atau cluster berdasarkan kesamaan karakteristik. Ini membantu dalam mengidentifikasi pola atau hubungan yang ada di dalam data.

## 4. Identifikasi Cluster
Setelah  pembentukan  cluster  langkah  ini  melibatkan  analisis  lebih  lanjut  untuk memahami karakteristik masing-masing cluster dari yang lain.

## 5. Penarikan Kesimpulan
Tahap terakhir adalah penarikan kesimpulan dari hasil clustering. Ini dapat digunakan untuk membuat keputusan atau tindakan berdasarkan wawasan yang diperoleh dari data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Identifikas Data
Berdasarkan dari data awal memiliki 5.741 record data dan didalamnya ada atribut Nib, NPWP Perusahaan, Nama Perusahaan, Uraian Status Penanaman Modal, Uraian Jenis Perusahaan,  Uraian  Risiko  Proyek,  Nama  Proyek,  Uraian  Skala  Usaha,  Alamat  Usaha, Kecamatan Usaha, Kelurahan Usaha, Kbli,  Judul Kbli, Nama User, Nomor Identitas User, Nomor Telp.
Dari dataset dibuat dataset baru berdasarkan atribut uraian jenis perusahaan, uraian risiko proyek, skala usaha, kecamatan usaha, kbli yang akan digunakan untuk clustering.

## Preprocessing Data
Setelah  proses  pengumpulan  data,  kemudian  data  diolah  dengan  tahapan preprocessing  data  diantaranya  dilakukan  cleaning  data  untuk  membersihkan  data  dari data  yang  kosong  dan  data  yang  duplikat  kemudia  dilakukan  transformasi  data  untuk mengubah data setiap kolom menjadi data numerik.
1. Data Cleaning
Setelah proses pengumpulan data, kemudian data diolah dengan tahapan cleaning data.  Tahapan  ini  dilakukan  pengecekan  data  kosong,  dari  dataset  awal  diperoleh  data kosong seperti pada gambar berikut :
Pada dataset cluster informasi data kosong dapat dilihat seperti pada gambar berikut:

## Gambar 3. Hasil Data Cluster Kosong
Data  yang  sudah  melalui  tahapan  cleaning  kemudian  dilakukan  pengecekkan duplikasi data, dengan jumlah data duplikat 3070 data pada dataset cluster.
Dalam tahapan cleaning data yang kosong dan data yang duplikat kemudian dihapus sehingga jumlah data pada dataset cluster berjumlah 2663 data.
2. Transformasi Data
Dalam  transformasi data dibuat kolom atau atribut  golongan KBLI dimana data di ambil dari dua digit pertama dari atribut kode KBLI. Data transformasi dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 1. Hasil Transformasi Membuat Kolom Baru
Data kemudian di filter sehingga dataset yang diambil hanya kode golongan KBLI yang terdaftar pada dataset yang memiliki lebih dari 50 data.
Data cluster dilakukan transformasi sehingga tipe dari dataset menjadi numerik. Dataset baru hasil transformasi dibuat dengan menghitung jumlah label pada setiap atribut atau kolom dan melakukan pengelompokkan per kecamatan. Hasil tranformasi data adalah sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil Transformasi Uraian Jenis Perusahaan

## Gambar 6. Hasil Transformasi Golongan KBLI
Gambar 7. Hasil Transformasi Skala Usaha
Gambar 8. Hasil Transformasi Uraian Resiko Proyek
Clustering
Dalam tahap ini dilakukan beberapa proses yaitu diantaranya menentukan jumlah cluster terlebih dahulu menggunakan metode elbow dan silhouette kemudian melakukan clustering dengan metode K-Means.

## 1. Menentukan Jumlah Cluster
Dari data yang telah di transformasi tahapan selanjutnya adalah menentukan jumlah clustering masing-masing atribut atau kolom
a) Uraian Jenis Perusahaan
• Elbow Method
Gambar 9. Hasil dan Grafik Elbow Method Jenis Perusahaan
Setelah menganalisis grafik dari metode Elbow yang dihasilkan dari metode elbow terlihat bahwa cluster 3,4,6 memiliki sudut yang lancip.
b) Skala Usaha
• Elbow Method
Gambar 10. Hasil dan Grafik Elbow Method Skala Usaha
Setelah menganalisis grafik dari metode Elbow yang dihasilkan dari metode elbow terlihat bahwa cluster 2,3,4,6 memiliki sudut yang lancip.

## c) Uraian Resiko Proyek
• Elbow Method
Gambar 11. Hasil dan Grafik Elbow Method Resiko Proyek
Setelah menganalisis grafik dari metode Elbow yang dihasilkan dari metode elbow terlihat bahwa cluster 2,3,4,6 memiliki sudut yang lancip.

## d) Golongan KBLI
• Elbow Method
Gambar 12. Hasil dan Grafiik Elbow Method Golongan KBLI
Setelah menganalisis grafik dari metode Elbow yang dihasilkan dari metode elbow terlihat bahwa cluster 2,3,4,6 memiliki sudut yang lancip.

## e) Penerapan Clustering
Dalam tahap ini dilakukan pengelompokkan menggunakan algoritma K-Means. Hasil pengelompokkan dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 13.  Hasil Cluster Jenis Perusahaan per Kecamatan
Gambar 14. Hasil Cluster Uraian Resiko Proyek per Kecamatan
Gambar 2. Hasil Cluster Skala Usaha per Kecamatan
Gambar 16. Hasil Cluster Golongan KBLI per Kecamatan
Identifikasi Cluster
Berdasarkan hasil clustering untuk atribut jenis perusahaan, resiko proyek, skala usaha dan golongan kbli, terbentuk cluster dengan distribusi  masing – masing atribut adalah sebagai berikut:
Seperti terlihat pada gambar distribusi cluster jenis perusahaan dibawah ini, terbentuk 4 cluster dari setiap daerah, dengan distribusi terbesar adalah cluster C2  dan C3, kemudian cluster C1 adalah cluster yang hanya mencakup 1 daerah.
Gambar 17.  Dsitribusi Cluster Jenis Perusahaan
Selanjutnya untuk atribut resiko proyek, seperti terlihat pada gambar distribusi cluster resiko  proyek,  terbentuk  4  cluster  untuk  dari  setiap  daerah,  dengan  distribusi  terbesar adalah cluster C3 dan distribusi paling kecil yaitu cluster C1 dan C2 yang hanya mencakup masing – masing 1 daerah.
Gambar 18. Distribusi Cluster Resiko Proyek
Selanjutnya untuk atribut skala usaha, seperti terlihat pada gambar distribusi cluster skala usaha, terbentuk cluster 5 dari setiap daerah, dengan distribusi terbesar adalah cluster C2 dan C4, dan distribusi terkecil yaitu cluster C0 dan C3.
Gambar 19. Distribusi Cluster Skala Usaha
Selanjutnya untuk atribut golongan kbli, seperti terlihat pada gambar distribusi cluster golongan KBLI, terbentuk cluster 5 dari setiap daerah, dengan distribusi terbesar  adalah cluster C2 dan C4, dan distribusi terkecil yaitu cluster C0 dan C3.
Gambar 20. Distribusi Cluster Golongan KBLI
Penarikan Kesimpulan
Berikut adalah hasil cluster dari semua atribut uraian jenis perusahaan, uraian resiko proyek, skala usaha dan golongan KBLI.
Gambar 21. Hasil Cluster Semua Atribut atau Kolom

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil clustering terhadap data lapangan usaha di Kabupaten Minahasa Selatan diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan jenis perusahaan, terbentuk 4 cluster yaitu sebagai berikut: Cluster C0 beranggotakan  kecamatan  Suluun  Tareran,  Motoling,  Modoinding,  Ranoyapo Motoling Barat dan Tatapa, cluster C1 beranggotakan kecamatan Amurang, cluster C2  beranggotakan  kecamatan  Tenga,  Maesaan,  Motoling  Timur,  Tompaso  Baru, Tareran,  Sinonsayang  dan  Kumelembuai.  Cluster  C3  beranggotakan  kecamatan Amurang Barat, Tumpaan dan Amurang Timur.
2. Berdasarkan  risiko  proyek,  terbentuk  4  cluster  yaitu  sebagai  berikut:  Cluster  C0 beranggotakan kecamatan Amurang Barat, Tumpaan, Amurang Timur, Cluster C1 beranggotakan  kecamatan  Modoinding,  Cluster  C2  beranggotakan  kecamatan Amurang, Cluster C3 beranggotakan kecamatan Suluun Tareran, Tenga, Maesaan, Motoling,  Motoling  Timur,  Tompaso  Baru,  Ranoyapo,  Tareran,  Motoling  Barat, Sinonsayang, Kumelembuai, Tatapaan.
3. Berdasarkan  Skala  Usaha,  terbentuk  5  cluster  yaitu  sebagai  berikut:  Cluster  C0 beranggotakan  kecamatan  Amurang,  Cluster  C1  beranggotakan  kecamatan Amurang Barat, Tumpaan, Cluster C2 beranggotakan kecamatan Suluun Tareran, Tenga,  Motoling,  Modoinding,  Tareran,  Sinonsayang,  Tatapaan,  Cluster  C3 beranggotakan kecamatan Amurang Timur, Cluster C4 beranggotakan kecamatan Maesaan, Motoling Tmur, Tompaso Baru, Ranoyapo, Motoling Barat, Kumelembuai.
4. Berdasarkan Golongan KBLI, terbentuk 5 cluster yaitu sebagai berikut: Clsuter C0 beranggotkan  kecamatan  Suluun  Tareran,  Motoling,  Ranoyapo,  Motoling  Barat, Tatapaan.  Cluster  C1  beranggotakan  kecamatan  Amurang  Barat,  Tumpaan, Amurang Timur. Cluster C2 beranggotakan kecamatan Tenga, Maesaan, Motoling Timur,  Tompaso  Baru,  Tareran,  Sinonsayang,  Kumelembuai.  Cluster  C3 beranggotakan  kecamatan  Amurang.  Cluster  C4  beranggotkan  kecamatan Modoinding.

## DAFTAR PUSTAKA
A. Nugraha et al., “PENERAPAN DATA MINING METODE K -MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO YANA SPORT,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 849 – 855, 2022.
A. Prasetya, R. Salkiawati, and A. D. Alexander, “Analisis Cluster K -Means dengan Metode
Elbow untuk Menentukan Pola  Penjualan Produk  Traffic Room Summarecon  Mal Bekasi,”  J.  Students‘  Res.  Comput.  Sci.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  105– 118,  2023,  doi: 10.31599/jsrcs.v4i1.2480.
A. Prasetyo, N. Musyaffa, and R. Sastra, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK ANALISIS DATA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI ( STUDI KASUS DAPOERIN ’ S ),” J. KHATULISTIWA Inform., vol. VIII, no. 2, pp. 94– 96, 2020.
B. Huda and B. Priyatna, “Penggunaan Aplikasi Content Management System (CMS) Untuk Pengembangan Bisnis Berbasis E- commerce,” Systematics, vol. 1, no. 2, pp. 81– 88, 2019, doi: 10.35706/sys.v1i2.2076.