## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 293-301 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Cluster Analysis of Small Medium Enterprise Performance with K-Means Clustering Algorithm
Analisis Klaster Kinerja Usaha Kecil dan Menengah Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Dona Marcelina 1* , Annisa Kurnia 2 , Terttiaavini 3
1,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Indo Global Mandiri
2 Program Studi Survei dan Pemetaan, Universitas Indo Global Mandiri
E-Mail: 1 donamarcelina@uigm.ac.id, 2 annisaks@uigm.ac.id, 3 avini.saputra@uigm.ac.id
Received Sep 06th 2023; Revised Oct 25th 2023; Accepted Nov 5th 2023 Corresponding Author: Dona Marcelina

## Abstract
The focus of this research is to solve the problems faced by the cooperative and SMEs office of South Sumatra Province, namely the difficulty in implementing business development programs for SMEs. So far, the Cooperatives and SMEs Office of South Sumatra Province has conducted various activities related to improving the quality of SME management. However the data collection of SMEs is incomplete, it is difficult to determine the best program for SMEs that can accelerate business development in SMEs. The purpose of this study is to complete the SME data through the distribution of questionnaires and  group  SMEs  based  on  SME  performance.  This  grouping  will  be  used  to  develop  appropriate  and  targeted  SME development strategies.This research uses the K-Means Clustering method with indicators, namely financial performance, product sales, and marketing strategies.The KNIME application is used as a tool for easy and accurate data analysis, data processing, data modelling, and model visualization.  This research produced three clusters, namely independent SMEs, developing  SMEs  and  assisted  SMEs.  It  is  hoped  that  the  results  of  this  grouping  will  provide  useful  input  for  the Department  of  Cooperatives  and  SMEs  to  implement  more  specific  strategy  development  programs  that  suit  the characteristics of each cluster.
Keyword: Algorithm, Clustering, K-Means Clustering, Knime application, Small and Medium Enterprises (SMEs)

## Abstrak
Fokus penelitian ini adalah untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi oleh dinas koperasi dan UKM Provinsi Sumatera Selatan, yaitu kesulitan dalam menerapkan program pengembangan usaha bagi UKM. Selama ini dinas koperasi dan UKM Provinsi Sumatera selatan telah melakukan berbagai kegiatan yang berhubungan dengan peningkatan kualitas pengelolaan UKM. Namun karena pendataan UKM kurang lengkap, maka sulit untuk menentukan program terbaik bagi UKM yang dapat mempercepat pengembangan usaha di UKM.  Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melengkapi data UKM melalui penyebaran  kuesioner  dan  melakukan  mengelompokkan  UKM  berdasarkan  kinerja  UKM.  Pengelompokan  ini  nantinya akan digunakan  untuk menyusun strategi pengembangan UKM yang sesuai dan tepat sasaran. Penelitian ini, menggunakan metode K-Means Clustering dengan indikator, yaitu kinerja keuangan, penjualan produk, dan strategi pemasaran sebagai dasar pengelompokkan. Aplikasi KNIME digunakan sebagai alat untuk analisis data, pemrosesan data, pemodelan data, dan visualisasi model yang mudah dan akurat. Hasil analisis data menunjukkan  UMKM terbagi menjadi  tiga kelompok atau  klaster,  yaitu  UKM  mandiri,  UKM  berkembang,  dan  UKM  binaan.  Hasil  pengelompokkan  ini  diharapkan  dapat memberikan masukkan yang berguna bagi Dinas Koperasi dan UKM untuk menerapkan program pengembangan strategi yang lebih spesifik yang sesuai dengan karakteristik dari masing-masing klaster.
Kata Kunci: Algoritma, Klasterisasi, K-Means Clustering, Knime, Usaha Kecil dan Menengah (UKM)

## 1. PENDAHULUAN
Usaha  Kecil  dan  Menengah (UKM)  memegang  peran  penting  dalam  perekonomian  nasional  dengan potensi besar untuk menciptakan lapangan kerja dan memperkuat pertumbuhan ekonomi di daerah. Meskipun memiliki potensi yang signifikan, banyak UKM masih menghadapi berbagai kendala dalam mengembangkan bisnis  mereka,  seperti  masalah  terkait  pengembangan  produk,  pemasaran,  dan  persaingan  di  pasar  yang
semakin ketat. Oleh karena itu, diperlukan strategi yang tepat untuk mengembangkan produk unggulan UKM agar mampu bersaing [1]. Berdasarkan data dari Dinas Koperasi dan UKM Kota Palembang disingkat DinKop- UKM  mencatat,  bahwa  saat  ini  hanya  ada  1.103  UKM  terdaftar,  padahal  jumlah  sebenarnya  diperkirakan mencapai 1,6 juta UKM. Pendataan yang belum optimal menciptakan kesenjangan antara data yang tercatat dengan  jumlah  UKM  yang  sebenarnya  [2],  [3].  Data  yang  belum  lengkap  ini  tidak  dapat  digunakan  untuk pengambilan keputusan.
Dalam  hal  ini,  rendahnya  kesadaran  UKM  untuk  memberikan  data  dan  proses  pendataan  kurang maskimal menjadi penyebab permasalahan ini. Data yang tidak terintegrasi dengan baik akan sulit digunakan untuk  menentukan  kebutuhan  UKM.  Dampak  dari  kondisi  ini  adalah  efektivitas  dari  program  yang dicanangkan oleh DinKop-UKM tidak tercapai dengan maksimal, sehingga tidak memberikan manfaat yang signifikan  bagi  UKM  [3],  [4].  DinKop-UKM  telah  berupaya  mengundang  UKM  di  kota  tersebut  untuk berpartisipasi dalam berbagai kegiatan yang diadakan setiap tahun. Namun, sayangnya, upaya ini tidak selalu berhasil dan hanya diikuti oleh sebagian kecil UMK di Kota Palembang [5].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  di  hadapi  oleh  DinKop-UKM  yaitu melengkapi data UKM melalui penyebaran kuesioner dengan indikator yang dapat digunakan untuk menetukan program  yang  tepat  bagi  UKM  dengan  melakukan  mengelompokkan  UKM  berdasarkan  kinerja  UKM. Pengelompokan ini nantinya akan digunakan  untuk menyusun strategi pengembangan UKM yang sesuai dan tepat sasaran.
Teknik pengelompokan menggunakan metode K-Means Clustering [6]–[8] . K-Means Clustering dapat digunakan  dengan  berbagai  jenis  data,  termasuk  data  numerik  dan  data  kategorikal  [9].  Hal  ini  dapat mempermudah  dalam  menganalisis  data  UKM  yang  mungkin  memiliki  beragam  jenis  data.  Selain  itu penelitian  ini  juga  menggunakan  KNIME  sebagai  alat  analisis  data,  pemrosesan  data,  pemodelan  data,  dan visualisasi model yang mudah dan akurat. KNIME dapat mentransformasi, menggabungkan dan membersikan data dengan mudah, selain itu hasil pengelompokan K-Means dapat divisualisasikan dengan baik sehinga dapat memberikan wawasan yang lebih komprehensif.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  penting  dalam  mengatasi  masalah pendataan dan pengembangan UKM di Kota Palembang. Klasterisasi UKM berdasarkan kinerja UKM dapat ditindaklanjuti  untuk  pengembangan  strategi  pengelolaan  UKM  yang  efektif  sehingga  dapat  meningkatkan kesuksesan  usaha  UKM  [10] .  Selain  itu  juga  diharapkan  dapat  membantu  Dinas  Koperasi  dan  UKM  Kota Palembang  dalam  pengambilan  keputusan  yang  lebih  efektif  dan  berdampak  positif  pada  pertumbuhan ekonomi dan peningkatan kesejahteraan masyarakat di Kota Palembang [3], [11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menerapkan pendekatan analisis klaster dengan tujuan mengelompokkan sejumlah UKM di  Kota  Palembang  [12].  Data  primer  dikumpulkan dari  UKM  di  kota  Palembang  dan  akan  diolah  menjadi informasi yang memiliki nilai signifikan [13]. Penelitian ini terdiri dari empat tahap, dijelaskan pada gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan penelitian
Pengumpulan data (1) Pengolahan Data (2) Klasterisasi (3) Penyajian Hasil (4)
https://bit.ly/2023DataUKM_KotaPalembang
1. Menentukan indikator penilaian
2. Menentukan pengelompokkan (variable)
3. Uji Validitas dan reliabilitas kuesioner
1. Import Data
2. Data Partitioning
3. Penerapan algoritma K-Means Clustering
4. Evaluasi model

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengolahan Data merupakan tahap awal dalam proses penelitian yang sangat kritis. Pada tahap ini, data dikumpulkan  melalui  distribusi  kuesioner  secara  online  yang  dapat  diakses  melalui  URL: https://bit.ly/2023DataUKM_KotaPalembang.  Pengumpulan  data  berlangsung  mulai  bulan  Juni  hingga Agustus 2023 dan mencakup berbagai aspek kinerja UKM yang memiliki signifikansi penting.
Untuk memastikan keandalan dan kualitas data, uji validitas dan reliabilitas kuesioner penilaian kinerja melibatkan partisipasi dari 100 responden yang merupakan pemilik atau pengelola UKM. Data yang diperoleh dalam  penelitian  ini  sangat  berharga,  karena  akan  menjadi  dasar  analisis  klasterisasi  yang  akan  dilakukan. Proses pengumpulan data yang cermat dan melibatkan berbagai elemen kunci merupakan fondasi kuat untuk penelitian ini dan memungkinkan hasil yang akurat dan bermakna dalam mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif bagi UKM di Kota Palembang [6].
Dari  total  360 kuesioner  yang  terisi,  ditemukan bahwa  10 di  antaranya  tidak  lengkap,  sehingga data tersebut harus dihapus dari analisis. Pemilik atau pengelola UKM yang telah mengisi kuesioner ini berperan penting dalam memberikan wawasan yang diperlukan untuk mengevaluasi kinerja UKM di Kota Palembang [14].
Untuk mengevaluasi kinerja UKM, digunakan kriteria yang tercantum dalam Tabel 1. Tabel ini berisi indikator-indikator  penilaian  yang  digunakan  untuk  menilai  kinerja  UKM  [15].  Indikator-indikator  ini mencakup berbagai aspek yang relevan untuk menganalisis kinerja UKM di berbagai bidang [16].
Tabel 1 . Indikator Penilaian UKM No Indikator Kriteria 1. Tingkat Pendidikan S2 / S3; S1 / K4; D3; D1 / SMA; SMP/ SD 2. Status Kepemilikan Usaha Individu; Kelompok
3. Status tempat usaha Sewa; Milik Sendiri; Pinjam Gratis 4. Alamat tempat Usaha Alamat tempat usaha 5. Skala Usaha Usaha Mikro; Usaha Kecil; Usaha Menengah 6. Jenis Usaha Berbagai jenis usaha di UKM 7. Jumlah Karyawan Orang 8. Omset Penjualan Perbulan Jumlah total pendapatan yang dihasilkan 9. Biaya Operasional Biaya yang dikeluarkan untuk keperluan operasional sehari-hari. 10. Laba / keuntungan Kotor Jumlah pendapatan bersih setelah dikurangin biaya 11. Rata Jumlah Produksi / per Bulan Angka rata-rata jumlah barang yang dihasilkan. 12. Jumlah produk terjual Total unit produk yang terjual. 13. Katagori Pembeli Anak-anak; Remaja Putri; Remaja Laki-laki; Orang Dewasa 14. Jenis Usaha Individu; Kelompok 15. Jumlah Karyawan Usaha Mikro;Usaha Kecil; Usaha menengah 16. Metode Penjualan Total jumlah orang yang bekerja
Berdasarkan data kriteria UKM, data tersebut telah dikelompokkan menjadi tiga variabel utama, yaitu:
1. Kinerja Keuangan, yaitu Variabel ini mencakup atribut Omset (OM), Biaya Operasional (BO), dan Laba (LB).
2. Penjualan Produk, yaitu Variabel ini mencakup atribut Rata Jumlah Produksi (RJP) dan Jumlah Produk Terjual (JPT).
3. Strategi Pemasaran, yaitu Variabel ini mencakup atribut Status Kepemilikan Usaha (SKU), Jenis Usaha (JU), Jumlah Karyawan (JK), dan Metode Penjualan (MP).
Pengelompokan  data  ini  memungkinkan  analisis  yang  lebih  terfokus  terhadap  faktor-faktor  yang memengaruhi produktivitas UKM. Dengan memisahkan variabel-variabel ini ke dalam tiga kelompok utama, penelitian dapat menganalisis masing-masing aspek secara terpisah, mengeksplorasi hubungan antar variabel, dan mengidentifikasi pola atau tren yang mungkin muncul [17], [18]. Dengan demikian, penelitian ini dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi kinerja UKM di Kota Palembang.

## 2.2 Pengolahan Data
Pengolahan data merupakan serangkaian langkah yang dilakukan untuk membersihkan, merapikan, dan mengorganisasi  data  mentah  menjadi  format  yang  dapat  digunakan  untuk  analisis  [19].  Dalam  konteks penelitian ini, pengolahan data mencakup proses mempersiapkan data kinerja UKM dan kualitas produk untuk analisis klasterisasi menggunakan algoritma K-Means Clustering [20]. Adapun tahapan pengolahan data adalah
1. Uji Validitas dan Reliabilitas Kuesioner.
Tahap awal melibatkan uji validitas dan reliabilitas kuesioner penilaian. Hal ini melibatkan partisipasi dari 100 responden. Uji validitas bertujuan untuk memastikan bahwa kuesioner benar-benar mengukur apa yang seharusnya diukur. Sementara uji reliabilitas digunakan untuk memeriksa konsistensi dalam kuesioner. Hasil dari uji ini akan memberikan keyakinan bahwa kuesioner yang digunakan adalah alat yang valid dan dapat diandalkan dalam mengumpulkan data.
2. Proses Analisis Klaster.
Setelah mendapatkan data yang valid dan terpercaya, tahap berikutnya adalah analisis klaster. Proses ini  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  KNIME,  yang  merupakan  alat  analisis  data  yang  kuat. Dengan algoritma K-Means Clustering, data kinerja UKM dan kualitas produk akan dikelompokkan ke dalam klaster-klaster yang sesuai.
Dengan menjalani tahapan Pengolahan Data ini, penelitian ini memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis selanjutnya adalah data yang valid, terorganisir, dan memiliki dasar yang kuat untuk diproses. Hasil analisis klaster nantinya akan menjadi landasan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi produktivitas UKM berdasarkan kinerja.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini akan menguraikan temuan utama dari penelitian ini dan membahas implikasinya terhadap tujuan penelitian serta literatur yang relevan serta mengeksplorasi hasil dari analisis klaster UKM berdasarkan kinerja dan kualitas produk menggunakan algoritma K-Means Clustering.

## 3.1 Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji  Validitas  dan  Reliabilitas  dilakukan  agar  dapat  memastikan  bahwa  instrumen  pengukuran  atau kuesioner yang digunakan dalam penelitian benar-benar valid. Tujuan dari uji validitas dan reliabilitas adalah untuk mengukur dan memastikan bahwa kuesioner atau instrumen yang digunakan dalam penelitian memiliki tingkat validitas (mengukur apa yang seharusnya diukur) dan reliabilitas (konsistensi dalam mengukur) yang memadai.  Uji  validitas  membantu  menilai  apakah  instrumen  benar-benar  mengukur  konstruk  atau  variabel yang dimaksud dalam penelitian, sementara uji reliabilitas menilai apakah instrumen tersebut konsisten dalam memberikan hasil yang sama jika digunakan secara berulang. Pengujian ini menggunakan app SPPS. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak SPSS ( Statistical Package for the Social Sciences ). SPSS merupakan  salah  satu  alat  analisis  data  yang  umum  digunakan  dalam  penelitian  ilmiah  untuk  melakukan berbagai jenis analisis statistik. Pemilihan SPSS sebagai alat analisis data yang diperlukan dalam penelitian ini didasarkan  pada  kehandalan  dan  kemampuannya  dalam  mengolah  data  secara  statistik.  Adapun  Hasil  uji validitas kuesioner ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2 . Hasil Uji Validitas Variabel R-Hitung R-Tabel Keterangan Kinerja Keuangan 0,676 0,463 Valid Penjualan Produk 0,952 0,463 Valid Strategi Pemasaran 0,927 0,463 Valid
Sumber : Data diolah (2023)
Hasil uji validitas menunjukkan bahwa nilai R-hitung lebih besar dari R-tabel, mengindikasikan bahwa kuesioner yang digunakan untuk menilai kualitas produk  berdasarkan empat dimensi kualitas sudah terbukti valid  [21]. Dalam hal ini, nilai R-tabel diperoleh dengan menggunakan rumus korelasi product moment dengan jumlah responden sebanyak 100 orang dan tingkat signifikansi sebesar 1%, yang menghasilkan nilai sebesar 0,1654. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa semua pernyataan dalam kuesioner dinilai layak dan dapat diandalkan untuk keperluan penelitian ini. Langkah selanjutnya adalah uji reliabilitas, yang akan dijelaskan lebih lanjut dalam Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Uji Reliabilitas Variabel Cronbach Alpha R-Tabel Keterangan Kinerja Keuangan 0,710 0,1654 Reliabel Penjualan Produk 0,888 0,1654 Reliabel Strategi Pemasaran 0,827 0,1654 Reliabel
Berdasarkan dari hasil uji reliable dapat ditunjukkan bahwa kuesioner kualitas produk berdasarkan 3 dimensi kualitas memiliki nilai cronbach alpha ≥ 0,1654. Dengan demikian, alat ukur yang digunakan dalam
penelitian ini telah memenuhi persyaratan reliabilitas yang diperlukan untuk mendapatkan data yang konsisten dan dapat dipercaya. Ini membantu memastikan bahwa analisis yang dilakukan lebih akurat dan valid.

## 3.2 Penerapan algoritma K-Means Clustering
Pada  tahap  ini  menjelaskan  penerapan  algoritma  K-Means  Clustering.  Penerapan  algoritma  ini merupakan langkah kunci dalam analisis data, di mana kegiatan ini berfokus pada pengelompokan data terkait kinerja  UKM  [22].  Metode  ini  dapat  menggolongkan  data  ke  dalam  kelompok  yang  saling  berhubungan, mengidentifikasi pola yang mungkin tidak terlihat pada iterasi pertama, dan menghasilkan wawasan yang kuat yang dapat mendukung pengambilan keputusan yang lebih cerdas dalam pengembangan strategi pemasaran yang lebih efektif [9].
Penelitian  ini  memanfaatkan aplikasi  KNIME  sebagai  alat utama  untuk melakukan  analisis  data  dan menerapkan algoritma K-Means Clustering [23]. KNIME adalah platform analisis data yang bersifat sumber terbuka dan telah terbukti efektif dalam  mengelola, mengolah, dan menganalisis data secara komprehensif . Pemanfaatan KNIME dalam penelitian ini memberikan keunggulan dalam merapikan, mengintegrasikan, serta memodelkan data kinerja UKM dan kualitas produk dengan cara yang sistematis dan terstruktur. Penggunaan KNIME memberikan pendekatan yang lebih terorganisir untuk menganalisis data yang relevan.
Untuk pembuatan model klastering dengan aplikasi KNIME, dimplementasikan serangkaian node yang masing-masing memiliki peran dan fungsi khusus. Prosesnya dimulai dengan pengumpulan dan persiapan data kinerja  UKM  dan  kualitas  produk.  Data  tersebut  kemudian  diimpor  ke  dalam  lingkungan  KNIME.  Proses pengolahan  data  dimulai  dengan  langkah  awal  yaitu  pengumpulan  data  UKM  yang  telah  dijelaskan sebelumnya.  Tahapannya  dalam  penggunaan  aplikasi  KNIME  dengan  algoritma  K-Means  adalah  sebagai berikut:
1. Import Data
Data kinerja UKM yang telah dikumpulkan dari Kota Palembang diimpor ke dalam lingkungan KNIME menggunakan node CSV Reader.

## 2. Data Partitioning
Dataset  akan  dibagi  menjadi  dua  subset  utama,yaitu  set  pelatihan  ( training  set )  dan  set  pengujian ( testing set ) [24]. Pembagian ini bertujuan untuk menguji dan mengevaluasi sejauh mana model yang telah dibangun mampu memprediksi dengan baik. Rasio tipikal adalah 85-15, di mana 85% data digunakan untuk pelatihan model, dan 15% data digunakan untuk pengujian.

## 3. Penerapan algoritma K-Means Clustering
Algoritma K-Means  Clustering digunakan  untuk  mengelompokkan  UKM  berdasarkan  karakteristik tertentu yang memungkinkan identifikasi pola dan relasi antar UKM. Adapun tahpan algoritma yang digunakan adalah sebagai berikut:
1) Inisialisasi
Pilih jumlah kluster (K) yang akan dibentuk. Pada penelitian ini Jumlah kluster = 3. Tentukan secara acak K titik sebagai pusat awal kluster (centroid). Pusat ini mewakili titik awal setiap kluster.
2) Pengelompokan
Setiap data point (pengamatan) diberikan kepada kluster yang memiliki pusat terdekat. Perhitungan setiap data point dengan klaster terdekat menggunakan rumus euclidean distance yaitu:
𝑑(𝑥, 𝑦) = ∑|𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1
Dimana:
d   = jarak antara titik pada data training x dan titik data testing y yang akan diklasifikasi, dimana x = x 1 ,x 2 ,…,x i dan y = y 1 ,y 2 ,…,y i d   = Jarak antara x dan y x   = data pusat cluster y   = data pada atribut i    = setiap data n   = banyaknya objek 𝑥 𝑖 = data pada pusat cluster ke i 𝑦 𝑖 = data pada setiap data ke i
3) Pembaruan Pusat Kluster.
Hitung rata-rata (centroid) dari semua data point yang termasuk dalam kluster tersebut.
(1)
4) Iterasi:
Langkah  2  dan  3  diulangi  hingga  tidak  ada  perubahan  dalam  pengelompokan  data  atau  hingga batasan  iterasi  yang ditentukan  tercapai.  Dalam  setiap  iterasi,  data  mungkin berpindah  ke  kluster yang berbeda, dan pusat kluster dihitung ulang.
5) Hasil Akhir.
Setelah  konvergensi  (ketika  tidak  ada  lagi  perubahan  dalam  pengelompokan),  algoritma  akan menghasilkan kluster yang stabil. Setiap data point akan termasuk dalam satu kluster yang sesuai dengan pusat kluster terdekat.
6) Evaluasi.
Hasil pengelompokan dapat dievaluasi menggunakan berbagai metrik, seperti SSE ( Sum of Squared Errors )  atau  indeks  validitas  kluster,  untuk  mengukur  kualitas  kluster  yang  dihasilkan.  Proses klasterisasi  dengan  Algoritma K-Means  Clustering ini  dilakukan  dengan  menggunakan  node  K- Means pada KNIME.
4. Evaluasi model
Evaluasi  model  dilakukan  untuk  menilai  performa  model  klastering  UKM  yang  telah  dibentuk  oleh node Regression Predictor , dengan tujuan menganalisis dan mengukur sejauh mana model klastering ini dapat memberikan prediksi atau estimasi yang akurat terhadap karakteristik UKM. Selain itu, pengujian model juga melibatkan penggunaan indeks validitas kluster untuk mengukur kualitas dari klaster yang dihasilkan. Tabel 4 menampilkan hasil indeks validitas kluster menggunakan node Numeric Score .
Tabel 4. Analisa Node Numeric Score Name Value Cohen’s kappa 0.8756246812850586 #False 8 #Correct 47 Error 0.14545454545454545 Accuracy 0.8545454545454545
Berdasarkan  analisis  menggunakan node  score ,  diperoleh  nilai  Cohen's  Kappa  sebesar  0.87.  Hal  ini menunjukkan bahwa hasil prediksi model sesuai dengan hasil pengukuran aktual. Nilai Cohen's Kappa berkisar antara -1 hingga 1. Semakin mendekati 1, semakin baik konsistensi antara prediksi dan hasil aktual. Nilai positif menunjukkan  kesesuaian  antara  prediksi  dan  data  aktual,  sedangkan  nilai  negatif  menunjukkan ketidaksesuaian. Nilai Error sebesar 0.145 mengindikasikan bahwa rata-rata selisih antara nilai prediksi dan nilai aktual adalah sekitar 0.145. Nilai Error diukur dalam bentuk persentase.
Dalam persentase, nilai Error 0.145 setara dengan 14.5%. Ini berarti model memiliki tingkat kesalahan sekitar  14.5%  dalam  memprediksi  data  uji  yang  digunakan.  Sedangkan  nilai  Accuracy  sebesar  0.85 mengindikasikan bahwa model mampu memprediksi dengan benar dalam sekitar 85% dari total kasus yang diuji.  Nilai  ini  menggambarkan  sejauh  mana  model  berhasil  memisahkan  kelas  atau  kategori  dengan  benar dalam prediksi.
5. Visualisasi Hasil.
Visualisasi data yang dihasilkan dalam KNIME bertujuan untuk memberikan gambaran yang lebih jelas tentang pola kluster yang dihasilkan dari data setelah menjalankan algoritma K-Means Clustering . Hasil dari workflow data ini dapat ditemukan pada Gambar 2, yang akan memperlihatkan dengan lebih terperinci klaster- klaster yang terbentuk serta distribusi data dalam masing-masing klaster.
Node yang digunakan untuk melihat hasil dalam bentuk pola atau visualisasi adalah Scatter Plot . Node ini memungkinkan untuk memvisualisasikan data dalam bentuk grafik titik yang dapat membantu melihat pola- pola  dalam  data  dan  hubungan  antar  variabel  dengan  lebih  jelas.  Dengan  menggunakan Scatter  Plot ,  dapat dengan  mudah  mengidentifikasi  kelompok  data  atau  klaster  yang  terbentuk  setelah  proses  analisis  klaster, seperti yang dihasilkan dari algoritma K-Means Clustering pada gambar 3 berikut.
Gambar 3. Visualisasi dengan menggunakan Scatter Plot
Dalam visualisasi Scatter Plot pada gambar 3 di atas, hubungan antara tiga variabel kunci dalam konteks UKM, yaitu Kinerja Keuangan, Penjualan Produk, dan Strategi Pemasaran menggunakan warna berbeda untuk tiga  kelompok  kluster,  yaitu  UKM  Mandiri,  UKM  Berkembang  dan  UKM  Binaan.  Setiap  titik  pada  plot mewakili satu UKM. Pada sebaran data pada plot. UKM Mandiri, diwakilkan oleh titik-titik berwarna merah, terletak  di  sepanjang  sumbu  X  (Kinerja  Keuangan)  dengan  penjualan  produk  yang  bervariasi.  Hal  ini menunjukkan  kecenderungan  UKM  tersebut  memiliki  strategi  pemasaran  yang  beragam,  tercermin  dari sebaran data yang lebih luas di sumbu Y (Penjualan Produk).
Sementara  itu,  UKM  Berkembang,  yang  ditunjukkan  dengan  titik-titik  berwarna  biru,  cenderung memiliki kinerja keuangan yang lebih kuat, terutama di sepanjang sumbu X, dengan penjualan produk yang meningkat  secara  konsisten.  Hal  ini  kecenderungan  UKM  tersebut  memiliki  strategi  pemasaran  yang  lebih fokus, ditunjukkan dengan sebaran data yang lebih terkonsentrasi di sepanjang sumbu Y.
UKM Binaan, yang diwakili oleh titik-titik berwarna hijau, cenderung memiliki kinerja keuangan yang bervariasi, dengan sebaran data di sepanjang sumbu X yang lebih luas. Penjualan produk mereka bervariasi, dan  mereka  memiliki  variasi  dalam  strategi  pemasaran  mereka,  seperti  yang  tercermin  dari  sebaran  data  di sepanjang sumbu Y.
Dengan  menggunakan  visualisasi  ini,  kita  dapat  melihat  perbedaan  dalam  perilaku  dan  karakteristik antara tiga kelompok UKM, yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan dan perencanaan strategi lebih  lanjut  dalam  mendukung  pertumbuhan  dan  keberlanjutan  UKM.  Penelitian  ini  menyajikan  sebuah pendekatan  yang  komprehensif  dalam  menganalisis  UKM  dan  memberikan  wawasan  berharga  untuk pengembangan lebih lanjut.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  ini  dapat  membantu  dalam  mengelompokkan UKM berdasarkan karakteristik tertentu. Beberapa temuan utama dari penelitian ini  yang dapat disimpulkan adalah  Penerapan  algoritma K-Means  Clustering menggunakan  aplikasi  KNIME  memberikan  pendekatan terstruktur  dalam  mengelola  data.  Hal  ini  memungkinkan  pengelompokan  data  kinerja  UKM  menjadi kelompok yang saling berhubungan dan identifikasi pola yang mungkin tidak terlihat sebelumnya. Evaluasi model  dengan  menggunakan node  Regression  Predictor dan node  Numeric  Score memberikan  gambaran tentang sejauh mana model klastering UKM  dapat memprediksi secara akurat. Visualisasi data menggunakan Scatter  Plot memungkinkan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pola  klaster  yang  dihasilkan.    Hasil  dari klasterisasi ini menghasilkan 3 (tiga) kelompok data yang saling berdekatan dengan inisialisasi, yaitu UKM mandiri,  UKM  berkembang  dan  UKM  binaan.  Pengelompokkan  ini  menjadi  masukan  bagi  DinKop-UKM untuk menerapkan program pengembangan strategi yang lebih tepat sasaran.
Berdasarkan hasil penelitian ini, beberapa saran dapat diajukan diantaranya adalah Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar untuk pengembangan strategi pemasaran yang lebih efektif bagi UKM di Kota Palembang.  Analisis  klastering  memungkinkan  untuk  menyesuaikan  strategi  sesuai  dengan  karakteristik
masing-masing kelompok  UKM.  UKM  perlu  lebih  memanfaatkan  teknologi  informasi  untuk  meningkatkan efisiensi operasional dan meningkatkan visibilitas produk mereka. DinKop-UKM dapat memberikan dukungan dalam hal ini. Diperlukan upaya untuk memastikan bahwa seluruh UKM di Kota Palembang terlibat dalam berbagai  program  dan  kegiatan  yang  diselenggarakan  oleh  DinKop-UKM.  Kolaborasi  yang  kuat  dapat membantu dalam pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini memberikan kontribusi yang signifikan dalam mengatasi masalah pendataan dan pengembangan UKM di Kota Palembang. Semoga temuan  dan  rekomendasi  dari  penelitian  ini  memberikan  manfaat  yang  nyata  bagi  UKM  dan  pertumbuhan ekonomi daerah.

## REFERENSI
[1] Terttiaavini,  L.  Marnisah,  Y.  Yulius,  and  T.  Setiawan  Saputra,  “Pengembangan  Kewirausahaan ‘Kemplang Tunu’ Sebagai Produk Cemilan Khas Kota Palembang,” Abdimas Mandiri , vol. 3, no. 1, pp. 63–72, 2019.
[2] A. Perdana, H. H. Lee, S. K. Koh, and D. Arisandi, “Data analytics in small and mid-size enterprises: Enablers and inhibitors for business value and firm performance,” Int. J. Account. Inf. Syst. , vol. 44, no. November 2021, p. 100547, 2022, doi: 10.1016/j.accinf.2021.100547.
[3] T. Terttiaavini, F. Zamzam, M. Ramadhan, and T. S. Saputra, “Design a Decision Support System to Evaluate  The  Performance  of  Indonesian  Lecturers  by  Developing  a  Simple  Additive  Weighting Method,” Test  Eng.  Manag. ,  vol.  28,  no.  11,  pp.  36–41,  2019,  [Online].  Available: http://sersc.org/journals/index.php/IJAST/article/view/1038/903
[4] A.  F.  Sari,  R.  H.  Sampurna,  and  D.  Meigawati,  “Strategi  Dinas  Koperasi,  Ukm,  Perdagangan  Dan Perindustrian Dalam Pemberdayaan Umkm Di Kota Sukabumi,” J. Inov. Penelit. , vol. 2, no. 10, pp. 3353–3360, 2022.
[5] Y. Abdullah and I. Gultom, “Dinas Koperasi dan UMKM Palembang bentuk tim data  usaha  kecil,” Antara  News .  https://sumsel.antaranews.com/berita/643913/dinas-koperasi-dan-umkm-palembang- bentuk-tim-data-usaha-kecil (accessed Apr. 12, 2023).
[6] Terttiaavini et al. , “Clustering Analysis of Premier Research Fields,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 4.44, p. 43, 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i4.44.26860.
[7] Y. T. Chen and D. M. Witten, “Selective inference for k-means clustering,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 24, pp. 1–20, 2022, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/2203.15267
[8] A.  Heryati  and  M. I.  Herdiansyah,  “The  Application  of  Data  Mining  by using  K  Means  Clustering Method in Determining New Students’ Admission Promotion Strategy,” Int. J. Eng. Adv. Technol. , vol. 9, no. 3, pp. 824–833, 2020, doi: 10.35940/ijeat.c5414.029320.
[9] D. Abdullah, S. Susilo, A. S. Ahmar, R. Rusli, and R. Hidayat, “The application of K-means clustering for province clustering in Indonesia of the risk of the COVID-19 pandemic based on COVID-19 data,” Qual. Quant. , vol. 56, no. 3, pp. 1283–1291, 2022, doi: 10.1007/s11135-021-01176-w.
[10] E. N. Wahyudi, A. P. Utomo, and N. Mariana, “Pengelompokan Jenis Usaha Umkm Kota Semarang Dalam  Rangka  Proses  Pembinaan  Dan  Pendampingan  Untuk  Pengembangan  Usaha  Dengan  Teknik Data Mining,” Dinamik , vol. 24, no. 1, pp. 13–20, 2019, doi: 10.35315/dinamik.v24i1.7840.
[11] S. A. Waqas and I. Khan, “Development Of A Sustainable Business Model For Small Businesses Using Data Mining,” J. Islam Econ. Financ. Islam Ekon. Ve Finans. Derg. , vol. 7, no. 1, pp. 111–144, 2021.
[12] E.  Rouza,  Basorudin,  and  Efrida,  “Identifikasi  dan  Klasifikasi  UMKM  di  Kabupaten  Rokan  Hulu Menggunakan Metode K-Means,” J. Ilm. Univ. Pengaraian , vol. 7, no. 01, pp. 32–40, 2021.
[13] Hartatik et  al. , Data  Science  -  Data  Science ,  no.  September  2016.  2023.  [Online].  Available: https://www.data-science.ruhr/about_us/
[14] Terttiaavini, L. Marnisah, Y. Yulius, and T. S. Saputra, “Evaluating the Kemplang Tunu Production Training for Low Income and Education Communities Using the Kirkpatrick Model,” in Atlantis Press , Fakultas Ekonomi Trisakti, 2020, pp. 238–242. doi: 10.2991/aebmr.k.200915.055.
[15] Terttiaaviani et  al., “Data  Profil di Desa  Pemulutan Ilir  Organ Ilir Sumatera  Selatan,” JMM  (Jurnal Masy. Mandiri) , vol. 5, no. 6, pp. 3–11, 2021, [Online]. Available: http://journal.ummat.ac.id/index.php/jmm/article/view/5608
[16] T. Terttiaavini, Sofian, and T. S. Saputra, “Pendampingan Penyusunan Program Rencana Kerja Badan Usaha  Milik  Desa  Dalam  Rangka  Optimalisasi  Potensi  Desa  Serjabo  Organ  Ilir  Sumatera  Selatan,” JMM  (Jurnal  Masy.  Mandiri) ,  vol.  5,  no.  6,  pp.  3–11,  2022,  [Online].  Available: http://journal.ummat.ac.id/index.php/jmm/article/view/5608
[17] T. M. Ghazal et al. , “Performances of k-means clustering algorithm with different distance metrics,” Intell. Autom. Soft Comput. , vol. 30, no. 2, pp. 735–742, 2021, doi: 10.32604/iasc.2021.019067.
[18] M.  Ahmed,  R.  Seraj,  and  S.  M.  S.  Islam,  “The  k-means  algorithm:  A  comprehensive  survey  and performance evaluation,” Electron. , vol. 9, no. 8, pp. 1–12, 2020, doi: 10.3390/electronics9081295.
[19] S. A. N. Alexandropoulos, S. B. Kotsiantis, and M. N. Vrahatis, Data preprocessing in predictive data
mining , vol. 34, no. April 2020. 2019. doi: 10.1017/S026988891800036X.
[20] S. P. Tamba, M. D. Batubara, W. Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J. Banjarnahor, “Book data grouping in libraries using the k-means clustering method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1230/1/012074.
[21] H. K. Mohajan, “Two Criteria  for Good Measurements in Research: Validity and Reliability,” Ann. Spiru Haret Univ. Econ. Ser. , vol. 17, no. 4, pp. 59–82, 2017, doi: 10.26458/1746.
[22] E.  G.  Unus,  “Teknologi  Data  Mining  Berbasis  Metode  Clustering  Sebagai  Ujung  Tombak Perkembangan Umkm Di Indonesia Dalam Era Revolusi Industri 4.0,” J. Repos. , vol. 3, no. 3, pp. 315– 320, 2021, doi: 10.22219/repositor.v2i3.1266.
[23] S. O’Hagan and D. B. Kell, “Software review: the KNIME workflow environment and its applications in genetic programming and machine learning,” Genet. Program. Evolvable Mach. , vol. 16, no. 3, pp. 387–391, 2015, doi: 10.1007/s10710-015-9247-3.
[24] K. P. Sinaga and M. S. Yang, “Unsupervised K-means clustering algorithm,” IEEE Access , vol. 8, pp. 80716–80727, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.