## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISIS PERSEBARAN UMKM DI JAWA BARAT
Ahmad Azzam Arrosyad 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon Azzamar27@gmail.com

## ABSTRAK
Usaha Mikro Kecil dan Menengah, atau dikenal sebagai UMKM, adalah usaha produktif yang telah terbukti menciptakan dan memberikan lapangan pekerjaan dan memiliki kontribusi yang besar pada roda perekonomian di  Indonesia.  Pengembangan  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM)  memainkan  peran  penting  dalam pertumbuhan  ekonomi  regional,  termasuk  di  Jawa  Barat.  Namun,  tantangan  utama  yang  dihadapi  adalah kurangnya pemahaman  yang  mendalam tentang pola persebaran dan karakteristik UMKM di wilayah tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengisi kesenjangan pengetahuan ini dengan menerapkan Metode Algoritma  K-Means  Clustering  untuk  mengidentifikasi  variabel-variabel  penting  yang  dapat  digunakan  dalam mengelompokkan  UMKM,  serta  untuk  menganalisis  pola-pola  persebarannya,  sehingga  penelitian  ini  dapat menjadi perhatian bagi pemerintah ataupun lembaga yang terkait dalam meningkatkan perekonomian UMKM di Jawa  Barat.  Ini  karena  diperlukan  pengembangan  potensi  dalam  pelaksanaan  UMKM  melalui  analisis  strategi persebaran  UMKM  dan  peningkatan  jumlah  UMKM  di  Jawa  Barat.  Pada  metode  Clustering  UMKM  ini  akan dibagi menjadi 3 bagian berdasarkan tingkat persebaran UMKM yaitu cluster 0 atau  rendah yang  memperoleh hasil 11 Kabupaten/Kota, cluster 1 atau sedang  memperoleh hasil 3 Kabupaten/Kota, dan cluster 2 atau tinggi memperoleh hasil 12 Kabupaten/Kota. Hasil evaluasi clustering akan menggunakan metode davies bouldin index (DBI) menghasilkan nilai sebesar -0,471. Dari hasil  evaluasi cluster tersebut menunjukkan bahwa hasil cluster yang  terbentuk  adalah  cluster  yang  terbaik.  Hasil  yang  diperoleh  itu  dapat  memberikan  pemahaman  yang mendalam  tentang  pola  persebaran  UMKM  di  Jawa  Barat.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai pendukung rumusan kebijakan ekonomi regional yang lebih terarah serta strategi pengembangan UMKM yang lebih efektif.
Kata kunci : Davies Bouldin Index, Jawa Barat, K-Means Clustering, UMKM.

## 1. PENDAHULUAN
Definisi  dari  UMKM  berdasarkan  Undang- Undang  No  20  Tahun  2008  tentang  UMKM, menggariskan  sebagai  berikut,  Usaha  Mikro  adalah usaha  produktif  milik  orang  perorangan  dan/atau badan  usaha  perorangan  yang  memenuhi  kriteria Usaha  Mikro  sebagaimana  diatur  dalam  undang- undang. Usaha Kecil adalah usaha ekonomi produktif yang  berdiri  sendiri,  yang  dilakukan  oleh  orang perorangan atau badan usaha  yang bukan  merupakan anak perusahaan atau bukan cabang perusahaan yang dimiliki, dikuasai, atau menjadi bagian baik langsung maupun  tidak  langsung  dari  Usaha  Menengah  atau Usaha  Besar  yang  memenuhi  kriteria  Usaha  Kecil sebagaimana dimaksud dalam undang undang. Usaha Menengah  adalah  usaha  ekonomi  produktif  yang berdiri sendiri, yang dilakukan oleh orang perorangan atau  badan  usaha  yang  bukan  merupakan  anak perusahaan  atau  cabang  perusahaan  yang  dimiliki, dikuasai, atau  menjadi bagian baik langsung  maupun tidak langsung dengan Usaha Kecil atau Usaha Besar dengan  jumlah  kekayaan  bersih  atau  hasil  penjualan tahunan  sebagaimana  diatur  dalam  undang-undang [1], [2].
Kesejahteraan  masyarakat  suatu  negara  salah satunya bergantung kepada kestabilan perekonomiannya.  Ada  beberapa  hal  suatu  negara
dikatakan stabil dalam ekonominya, diantaranya nilai mata  uang  rupiah  stabil,  laju  pertumbuhan  ekonomi yang  naik,  meratanya  pendapatan  masyarakat,  tidak terjadi inflasi maupun deflasi dan lain-lain Contohnya di  Jawa  Barat,  laju  ekonominya  berada  di  kuartal  I tahun  2021.  Dalam  hal  ini  stabilitas  keuangan  Jawa Barat  ini  dapat  dikatakan  masih  dalam  kondisi  baik. Namun,  dilihat  dari  Tingkat  Pengangguran  Terbuka (TPT)  di  Jawa  Barat  ini  terbilang  cukup  tinggi  yaitu sebanyak 8,92%.
Hal  ini  berkaitan  dengaan  keesejahteraan masyarakaat  yang  beluum  pulih  seutuhnya.  Pada september  2020,  tingkat  kemiskinan  mengalami peningkatan  diibandingkan  tahun  2019  menjadi 8,43%. Namun, angka tersebut belum memperlihatkan adaanya  perbaikan  kondisi  ekonomi  yang  terjadi  di Jawa Barat sejak tahun 2020 sampai triwulan I 2021. Perekonomian  Jawa  Barat  diprediksi  di  tahunn  2021 ini akan kembali tumbuh positif sesudah terkontraksi dalam  akibat  dari  pandemi  covid-19.  Untuk  dapat mewujudkan prediksi dan meningkatkan laju ekonomi di Jawa Barat salah satunya  yaitu dengan  melakukan upaya pemerataan pendapatan masyarakat. Upaya ini dapat  dilakukan  dengan  meningkatkan  jumlah  dan persebaran UMKM di Jawa Barat [1].
Banyak  kebijakan,  bantuan,  pelatihan  kegiatan lainya telah diarahkan untuk mendukung
pengembangan  dan  peningkatan  daya  saing  dan kapasiatas  UMKM.  Namun  terkadang  kegiatan  ini masih belum optimal antara lain dikarenakan redunsi kegaiatan,  tidak  tepat  sasaran  program,  masih  belum berkesinambungannya program sampai dengan kegaiatan  yang  terkadang  kurang  efektif.  Salah  satu faktor  yang  menyebabkan  hal  ini  adalah  belum terdatanya dengan baik serta belum adanya pemetaan yang komprehensif terhadap UMKM yang ada. Selain itu,  database  yang  mumpuni  terhadap  kegiatan  dan kebijakan  kepada  sasaran  UMKM  juga  belum  ada. Untuk  itulah  perlu  dilakukan  pembuatan  kelompok- kelompok  UMKM  berdasarkan  karakteristik  yang dimiliki  oleh  masing-masing  unit  usaha.  Diharapkan dengan  pengelompokan  (clusterisasi)  ini,  maka pengambil  kebijakan  dalam  hal  ini  pemerintah  atau lembaga-lembaga  yang  kompeten  dapat  memetakan karakteristik  ataupun  kebutuhan  UMKM.  Informasi pengelompokan  UMKM  ini  menjadi  salah  satu informasi  yang  sangat  penting  dan  solusi  untuk mendapatkan informasi ini adalah dengan menggunakan konsep data mining.
Studi-studi sebelumnya dalam analisis persebaran  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah (UMKM) menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering telah memberikan wawasan yang berharga, namun masih menyisakan beberapa aspek yang belum tergarap sepenuhnya. Sebagai contoh, penelitian yang dilakukan oleh [3] di wilayah Sumatera Utara berhasil mengidentifikasi  pola  persebaran  UMKM  dengan menggunakan  pendekatan  K-Means  Clustering. Temuan  tersebut  menunjukkan  bahwa  UMKM cenderung  berkumpul  dalam  klaster  tertentu,  namun penelitian  tersebut  belum  mendalami  faktor-faktor eksternal  yang  memengaruhi  pola  tersebut,  seperti kondisi  sosial-ekonomi  lokal  atau  infrastruktur pendukung.  Perhitungan  algoritma  K-Means  yang dilakukan  menghasilkan  3  cluster.  Sedangkan  pada penelitian yang dilakukan oleh [4].
Penggunaan  algoritma  K-Means  digunakan untuk  pengelompokan  koperasi  di  Jawa  barat. Pengelompokan yang dilakukan didasarkan atas aspek modal sendiri, modal luar dan volume usaha, dimana hasil perhitungan yang diperoleh adalah 3 (tiga) cluster yaitu  cluster  tinggi,sedang  dan  rendah  [6].  Pada penelitian  yang  dilakukan  pengelompokan  UMKM dilihat dari aspek asset dan omset  yang dimiliki oleh UMKM. Hal ini dipilih mengacu pada undang-undang RI Nomor 20 Tahun 2008 tentang Usaha Mikro, Kecil, dan  Menengah.  Hasil  dari  perhitungan  algoritma  K- Means  Clustering  dapat  dijadikan  inputan  bagi  para pemangku  kepentingan  terhadap  pendampingan, pengembangan  dan  pengelolaan  UMKM  yang  ada, seperti Dinas Koperasi dan UMKM atau instansi yang lain  yang  berkenaan  dengan  hal  ini.  Dengan  harapan UMKM yang ada dapat berkembang lebih baik.
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  Metode Algoritma  K-Means  Clustering  sebagai  pendekatan utama  untuk  menganalisis  persebaran  Usaha  Mikro, Kecil,  dan  Menengah  (UMKM)  di  Jawa  Barat.
Pendekatan  ini  akan  melibatkan  pengolahan  data geografis  dan  karakteristik  bisnis  dari  UMKM menggunakan teknik analisis cluster untuk mengidentifikasi pola-pola persebaran yang ada. Data akan dikumpulkan dari sumber-sumber yang terpercaya,  seperti  lembaga  pemerintah  terkait  dan basis  data  industri,  kemudian  akan  diolah  dan dianalisis menggunakan perangkat lunak statistik dan komputasi data.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi penting pada pemahaman tentang pola dan faktor-faktor  yang  memengaruhi  persebaran  Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Jawa Barat dalam konteks Informatika. Temuan dari penelitian ini dapat memberikan wawasan yang lebih dalam tentang dinamika  UMKM  dan  bagaimana  faktor-faktor tertentu  memengaruhi  distribusi  geografis  mereka. Implikasi  dari  hasil  penelitian  ini  mungkin  sangat berharga bagi para praktisi dan pengambil kebijakan di bidang ekonomi dan pengembangan wilayah. Mereka dapat  menggunakan  informasi  yang  diperoleh  untuk merancang strategi pengembangan UMKM yang lebih efektif,  menyesuaikan  alokasi  sumber  daya,  dan merumuskan kebijakan yang lebih tepat.
Selain itu, hasil penelitian ini juga dapat menjadi landasan bagi penelitian lebih lanjut dalam mengembangkan model-model prediktif atau integratif yang lebih kompleks dalam analisis UMKM. Para  peneliti  di  bidang  Informatika  dan  analisis  data juga  dapat  menggunakan  temuan  ini  sebagai  dasar untuk melanjutkan penelitian mereka dalam mengembangkan  teknik-teknik  analisis  yang  lebih canggih  dan  terarah.  Potensi  penggunaan  algoritma- algoritma  baru  atau  kombinasi  metode  analisis  data yang  inovatif  dapat  dijelajahi  untuk  meningkatkan pemahaman tentang UMKM dan aplikasi Informatika dalam  konteks  ini.  Hal  ini  dapat  menghasilkan kemajuan  signifikan  dalam  penggunaan  teknologi informasi  untuk  mendukung  pertumbuhan  sektor UMKM secara lebih efektif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut Nursyifa dan  Resti  Noor Fahmi Usaha Mikro Kecil dan Menengah atau UMKM ialah usaha produktif  yang  sudah teruji  membuka lapangan kerja dan  menjadi  penggerak  roda  perekonomian  di Indonesia. Perlu adanya pengembangan potensi dalam melaksanakan  UMKM  dengan  menganalisis  strategi persebaran UMKM dan peningkatan jumlah UMKM. Penelitian ini menjelaskan cara mengimplementasikan Metode  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk menganalisis persebaran UMKM sehingga diharapkan dapat menjadi perhatian bagi pemerintah atau institusi terkait dalam meningkatkan perekonomian UMKM di Jawa Barat. Clustering UMKM akan dibagi menjadi 3 bagian  berdasarkan  tingkat  persebaran  UMKM  yaitu cluster  0  atau  rendah  memperoleh  hasil  9 Kabupaten/Kota,  cluster  1  atau  sedang  memperoleh hasil  15  Kabupaten/Kota,  dan  cluster  2  atau  tinggi
memperoleh  hasil  3  Kabupaten/Kota.  Hasil  evaluasi clustering  akan  dibandingkan  dengan  2  metode evaluasi yaitu silhouette coefficient yang menghasilkan  nilai  sebesar  0,73,  sedangkan  metode davies bouldin index (DBI) menghasilkan nilai sebesar 0,29.  Dari  hasil  perbandingan  kedua  evaluasi  cluster tersebut menunjukkan hasil cluster dengan menerapkan algoritma kmeans yang terbentuk adalah klaster yang terbaik .
Penelitian  oleh  Feni  Dwi  Anggraeni,  Imam Hardjanto  dan  Ainul  Hayat  membahas  tentang Pengembangan  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah (UMKM)  Melalui  Fasilitasi  Pihak  Eksternal  dan Potensi Internal di Kelurahan Pandanwangi, Kecamatan  Blimbing,  Kota  Malang).  Pengembangan secara  internal  dari  kelompok  usaha  menggunakan modal  awal  dengan  tabungan  sendiri,  melakukan inovasi untuk hasil produksinya, memperluas jaringan pemasaran,  dan  melengkapi  sarana  dan  prasarana usahanya.  Selain  itu,  fasilitasi  dari  pihak  eksternal yaitu  Dinas  Koperasi  dan  UKM  Kota  Malang  telah memberikan  akses  UMKM  terhadap  sumber-sumber permodalan,  mengadakan  pembinaan  dan  pelatihan, kegiatan  promosi  produk,  memperluas  pemasaran produk,  serta  menyediakan  sarana  dan  prasarana. Namun  beberapa  pengusaha  terkendala  dengan meningkatnya harga bahan baku, keterbatasan sumber daya manusia, memiliki permasalahan dalam permodalan,  kurangnya  sarana  dan  prasarana  serta kurangnya akses pemasaran produk
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Saputra  Sejauh ini  usaha  kecil  dan  menengah  (UMKM)  telah menunjukkan kontribusi sebesar 61,7% terhadap PDB atau  Rp  8.573,89  triliun.  Selain  itu,  UMKM  mampu menyerap  sekitar  97%  tenaga  kerja  nasional.  Namun pada  kenyataannya,  UMKM  menghadapi  banyak permasalahan,  salah  satu  permasalahan  yang  paling umum  adalah  kurangnya  modal  usaha.  Salah  satu faktor  penyebab  lambatnya  pertumbuhan  UMKM  di Indonesia  adalah  kebijakan  pembangunan  yang  tidak tepat sasaran. Hal ini terutama berlaku pada penelitian di  Kabupaten  Aceh  Barat.  Setiap  UMKM  memiliki keunikan  sehingga  menyulitkan  lembaga  perbankan untuk  menetapkan  kebijakan  pembiayaan  yang konsisten [7].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan karakteristik  UMKM  dalam  bentuk  kelompok  untuk memudahkan  dalam  menentukan  pola  pengambilan kebijakan. Metode Hierarchical Data Mining Clustering dinilai tepat karena memiliki bias yang jauh lebih  rendah  dibandingkan  K-means.  Selain  itu,  cara ini dapat mengurangi kompleksitas data. Berdasarkan hasil  pendistribusian  data  UMKM  sektor  perikanan dengan menggunakan software Matlab 2016b terdapat 6 cluster, dan hasil pendistribusian data UMKM sektor perdagangan  dengan  menggunakan  software  Matlab 2016b  terdapat  7  cluster.  Setiap  klaster  memiliki parameter  utama  yang  menjadikan  UMKM  unggul, seperti  lama  usaha,  kepemilikan  modal,  proyeksi
penjualan,  dan  rata-rata  penjualan.  Untuk  parameter terakhir.
Penelitian (Sudrajat, Cholid dan Petrus) membahas  tentang  pendampingan  UMKM  secara tepat  dapat  meningkatkan  kualitas  UMKM,  namun demikian  untuk  memberikan  pendampingan  secara tepat  kepada  setiap  UMKM  di  perlukan  identifikasi dan pengelompokan usaha UMKM tersebut. Pengelompokkan usaha di Indonesia dibagi dalam tiga kelompok, yaitu Mikro, Kecil dan Menengah, dimana setiap  kelompok  didasarkan  atas  omset  dan  aset. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  pengelompokan UMKM  yang  ada  di  Kabupaten  di  Sumatera  Selatan dengan  menerapkan  alogitma  K-Means  Clustering. Tahapan penelitian yang dilakukan diantaranya adalah business  understanding  phase,  data  understanding phase,  data  processing  phase,  Modeling  Phase, evaluation  phase  dan  desimination  phase.  Pada pengujian  15  data  usaha,  penelitian  ini  berhasil menerapkan  algoritma  K-Means  Clustering  untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasi UMKM dengan hasil pengujian sebesar 53% data ke cluster 1 sebanyak 8 data, 40% data ke cluster 2 sebanyak 6 data dan 7% data ke cluster 3 sebanyak 1 data. Hasil perhitungan ini juga  telah  diuji  coba  menggunakan  software rapidminer dan menghasilkan data yang sama [8].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  di  mana pengolahan  data,  proses  mencari  pola  atau  informasi berdasarkan  metode  ataupun  teknik  yang  akan digunakan.  Pada  pemilihan  metode  yang  sesuai digunakan sangat bergantung kepada tujuan dan proses KDD keseluruhan. [9]

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means , bagian dari jenis pembelajaran  tanpa  supervisi,  difungsikan  untuk mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  klaster dengan  metode  pemisahan  tertentu.  Pembelajaran tanpa supervisi adalah metode dalam data mining yang bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola  dari  berbagai variabel  (atribut),  tanpa  menentukan  variabel  mana yang akan menjadi label.
K-Means merupakan salah satu teknik dalam data mining yang  melakukan  proses  analisis  data  tanpa supervisi,  di  mana  pendekatannya  terfokus  pada pengelompokan berdasarkan kesamaan atau pola yang ada.  Data-data  yang  memiliki  sifat  yang  mirip  akan dikelompokkan  dalam  satu cluster ,  sedangkan  data yang memiliki perbedaan karakteristik akan ditempatkan dalam cluster yang berbeda [10] .
2.4. Clustering
Clustering adalah  teknik  yang  mencari  dan mengelompokkan  data  yang  memiliki  kesamaan karakteristik.  Fokus  utama  dari clustering adalah mengelompokkan  data  atau  objek  ke  dalam  cluster sehingga  setiap cluster memuat  data  yang  serupa. Dalam  proses  ini,  clustering  berupaya  menyatukan objek  yang  serupa  ke  dalam  satu cluster sambil menjaga jarak yang jauh antar cluster sebisa mungkin. Hasilnya,  objek  dalam  satu cluster saling  mirip  satu sama  lain  dan  berbeda  dengan  objek  dalam cluster lainnya [11]. Metode c lustering juga digunakan untuk mengelompokkan  berbagai  entri  data  ke  dalam kategori  yang  mirip,  membentuk  kelas  objek  yang berisi  data  serupa  dan  membedakan  kelompok  satu dari yang lain.

## 2.5. Rapid Miner
RapidMiner , sebuah perangkat lunak yang dapat diakses  oleh  siapa  saja  dan  memiliki  sifat  terbuka ( open  source ),  telah  diadopsi  sebagai  solusi  dalam analisis  data.  Dalam platform  RapidMiner ,  beragam teknik  diterapkan,  termasuk  teknik  deskriptif  dan prediksi,  yang  digunakan  untuk  proses  analisis  data. Pengoperasian RapidMiner menggunakan  bahasa pemrograman Java [12].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menerapkan  jenis  penelitian deskriptif  menggunakan  pendekatan  kuantitatif. Deskriptif  kuantitatif  berfungsi  untuk  menentukan jumlah setiap variabel dimana satu atau lebih variabel bebas, tanpa membentuk suatu ikatan atau perbedaan dengan variabel yang lain dengan tujuan memberikan penjelasan  yang  objektif  tentang  suatu  kondisi. Gambar  1  menunjukkan  alur  metodologi  penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 2. Metode penelitian
Dari  Gambar  alur  metode  penelitian  dapat dijelaskan sebagai berikut;
a. Identifikasi masalah Mengidentifikasi tujuan dan manfaat dari implementasi data mining dalam analisis persebaran UMKM yang ada di Jawa Barat.
b. Studi literature review Membaca  dan  menganalisis  literatur  atau  tulisan yang  berkaitan  dengan  topik  tertentu  dan memfokuskan pada pembacaan jurnal jurnal ilmiah yang relevan dengan topik penelitian yang sedang diambil.
c. Pengumpulan data
Pada  tahap  ini,  proses  pemilihan,  pencarian,  dan pengambilan  data  dilakukan  untuk  menghasilkan sekumpulan data operasional yang akan digunakan.  Dinas  Perindustrian  dan  Perdagangan menerima data dari opendata.jabarprov.go.id, yang dipublikasikan setahun sekali. Data yang digunakan  adalah  jumlah  unit  industri  kecil, menengah, dan besar yang ada di Jawa Barat dari tahun  2015  hingga  2019.  Data  ini  dikumpulkan berdasarkan Kabupaten/Kota.
d. Preprocessing Proses  pembersihan  dan  penyederhanaan  dengan tujuan  dari  untuk  menghilangkan  suara  yang  ada karena  data  yang  diambil  selama  proses pengambilan  data  pasti  berupa  data  yang  tidak terstruktur,  di  mana  suara  masih  ada  [13].  Selain itu,  proses  pembersihan  data  lainnya  termasuk menghilangkan duplikat data, mengoreksi kesalahan, dan meninjau data yang tidak konsisten.
e. Proses Clustering /Data Mining
Merupakan tahap dimana pola atau informasi yang menarik  dicari  dari  data  yang  telah  terpilih menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu. Pemilihan  metode  dan  algoritma  harus  dilakukan dengan tepat sesuai dengan tujuan dari Knowledge Data Discovery (KDD) secara keseluruhan. Proses KDD divisualisasikan pada gambar dibawah.
Gambar 3. Metode Knowledge Data Discovery (KDD)
f. Evaluation
Pola  informasi  yang  diperoleh  dari  data mining harus disampaikan secara jelas kepada pihak yang berkepentingan agar mudah dipahami. Langkah ini merupakan  bagian  dari  proses Knowledge  Data Discovery (KDD) , di mana pengecekan dilakukan untuk memastikan kesesuaian atau ketidaksesuaian pola  informasi  dengan  fakta  dan  hipotesis  yang telah ada sebelumnya [14].

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  pada  penelitian  implementasi metode K-Means Clustering dalam analisis persebaran Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Jawa Barat menggunakan Data Sekunder, Data ini diambil dari data public melalui situs opendata.jabarprov.go.id diperoleh Dinas Perindustrian dan Perdagangan  yang dipublikasikan tiap periode setahun sekali. Data yang digunakan  adalah  data  jumlah  unit  industri  kecil, menengah  dan  besar  yang  ada  di  Jawa  Barat berdasarkan Kabupaten/Kota  dari tahun 2016 sampai dengan 2023.

## 3.3. Populasi dan Sampel
Populasi  UMKM  yang  terdapat  di  Jawa  Barat terdapat sekitar 2 juta UMKM yang beroperasi di Jawa Barat,  termasuk  dalam  berbagai  sektor  seperti pertanian, perdagangan, manufaktur, jasa, dan lainnya. Ini mencakup berbagai skala usaha mulai dari mikro, kecil,  hingga  menengah.  Sampel  ini  menggunakan metode Stratified random sampling , yaitu teknik yang digunakan  untuk  pengambilan  sampel  dengan memperhatikan  suatu  tingkatan  (strata)  pada  elemen populasi.  Elemen  populasi  dibagi  menjadi  beberapa tingkatan  (stratifikasi)  berdasarkan  karakter  yang melekat  padanya.  Dalam  stratified  random  sampling elemen  populasi  dikelompokkan  pada  tingkatan- tingkatan tertentu dengan tujuan pengambilan sampel akan  merata  pada  seluruh  tingkatan  dan  sampel mewakili  karakter  seluruh  elemen  populasi  yang heterogen. di mana peneliti membagi UMKM menjadi beberapa kelompok berdasarkan proyeksi jumlah unit usaha mikro kecil menengah.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Setelah mendapatkan data sampel UMKM yang mewakili  variasi  yang  ada  dalam  populasi  di  Jawa
Barat,  berikut  adalah  teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan menggunakan teknik analisis data sekunder dengan memanfaatkan data yang tersedia dari dari data public melalui situs opendata.jabarprov.go.id diperoleh Dinas Perindustrian dan Perdagangan. Data sekunder  ini  memberikan  informasi  tentang  jumlah unit  UMKM  di  Jawa  Barat.  Data  yang  akurat  dan bermanfaat  untuk  dilakukan  analisis  persebaran UMKM menggunakan metode K-Means Clustering.
. 3.5. Teknik Analisis Data
Teknik analisa data untuk penelitian menggunakan  proses  Knowledge  Discovery  In Database  (KDD)  dan  menggunakan  algoritma  K- means dalam pengelompokkannya. Pengunaan proses KDD berfungsi agar tahapan yang dilakukan berjalan secara  sistematis.  Proses  ini  untuk  mencari  secara sistematis suatu ikatan baru di dalam hubungan antara setiap  variabel.  Data  mining  serta  KDD  sering digunakan secara bergantian berfungsi untuk menggambarkan  proses  menggali  data  tersembunyi dari  dasar  informasi  yang  besar.  Salah  satu  tahapan dalam proses KDD merupakan data mining. Kedua hal itu  memiliki  konsep  yang  berbeda,  tetapi  memiliki kaitan satu sama lain. Tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) terdiri dari Selection, Preprocessing, Transformation, Data mining, Evaluation, dan Knowledge.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian 4.1.1. Data Selection
Pada  tahap  data  selection  dilakukan  proses pencarian  data  dan  pengambilan  data  yang  akan digunakan. Pengambilan data diambil dari data public melalui situs opendata.jabarprov.go.id diperoleh Dinas Perindustrian  dan  Perdagangan  yang  dipublikasikan tiap  periode  setahun  sekali.  Data  yang  digunakan adalah data jumlah unit industri kecil, menengah, dan besar  yang  ada  di  Jawa  Barat  berdasarkan Kabupaten/Kota dari tahun 2016 sampai dengan 2023.

## 4.1.2. Preprocessing (Data Cleaning)
Tabel 1. Dataset
Preprocessing  adalah  proses  pembersihan  dan perubahan  data  mentah  menjadi  data  yang  siap digunakan  pada  tahap  berikutnya.  Dataset  yang didapatkan  berupa  data  yang  terdiri  dari  216  record. Pada  data  di  bawah  terdapat  data  id,  kode  provinsi, nama provinsi, kode kabupaten kota , nama kabupaten kota,  jumlah  unit,  satuan  serta  tahun.  Kode  provinsi
untuk  wilayah  Provinsi  Jawa  Barat  ialah  32.  Berikut detail isi dataset awal yang terdapat pada tabel 1.
Tabel 1 memperlihatkan dataset jumlah UMKM yang  ada  di  Jawa  Barat  dengan  terdapat  beberapa atribut data. Pada penelitian ini atribut yang digunakan hanya  nama  kabupaten  kota,  jumlah  unit,  dan  tahun. Maka  dari  itu  pada  proses preprocessing akan dilakukan penghapusan atribut yang tidak dibutuhkan, dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. hasil penghapusan atribut
Proses menghapus atribut yang tidak dibutuhkan sehingga
hanya
terdapat
atribut
id, nama_kabupaten_kota,  jumlah_unit,  dan  tahun.  Di mana  data  tersebut  digunakan  untuk  proses selanjutnya.  Perubahan  data  dilakukan  dengan mengubah  yang  tadinya  data  dalam  satu  kolom menunjukkan  jumlah  UMKM  tiap  tahunnya,  pada tahap ini mengubah jumlah UMKM tersebut menjadi beberapa  kolom  yang  dikelompokan  berdasarkan tahun.  Kemudian  menambahkan  atribut  jumlah  yang menunjukkan jumlah UMKM selama tahun 2019 s.d. 2023.

## 4.1.3. Transformasi
Pada  proses  ini  menghasilkan  27  data  yang berisi  nama  kabupaten/kota  di  Jawa  Barat  yang terdapat  pada  kolom  Kabupaten/Kota.  Pada  setiap kabupaten/kota  terdapat  data  jumlah  UMKM  sesuai tahunnya  dari  tahun  2019  hingga  2023  yang  terletak pada kolom 2019, 2020, 2021, 2022 dan 2023.
Tabel 3. Transformasi data

## 4.1.4. Data Mining
Tahapan  ini  yaitu  proses  pengolahan  data dengan  metode  yang  digunakan  algoritma k-means. Data  diolah  menggunakan  software  Rapid  Miner,  Di mana  tahapan  awal  pada  proses clustering  k-means yaitu menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk. Langkah awal yaitu dengan Import data. Pada gambar data dari file Excel di masukan ke dalam aliran kerja (workflow)  Rapid  Miner  untuk  diolah  lebih  lanjut dalam proses data mining.
Gambar 4. Import data
Pada gambar diatas menampilkan proses setelah data  di  masukan  kedalam  rapid  miner  untuk  di  pilih cell range nya. Kemudian langkah selanjutnya adalah menambahan oprator retrive untuk membaca data set yang  telah  kita  masukan  sebelumnya,  terlihat  pada gambar  4  tampilan  oprator  setelah  masuk  kedalam lembar kerja rapid miner.
Gambar 5. Retrieve
Pada  gambar  operator  selanjutnya  yang  akan  di masukan  kedalam  lembar  kerja  rapid  miner  adalah multiply  untuk  mengambil  objek  dari port  input  atau objek  dari  operator  Read  Excel  dan  mengirimkan salinannya.
Gambar 6. Multiply
Setelah  itu  kemudian  operator  selanjutnya  yang akan  kita  panggil  adalah  K-Means  yang  akan mengelompokan atau membuat cluster.
Gambar 7. Clustering
Pada  gambar  ini  terlihat  operator  performance untuk melihat hasil akhir cluster.
Gambar 8. Cluster distance performance
Setelah  menjalankan  projek  maka  akan  tampil hasil dari rapid miner seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Project Rapid Miner
Setelah  semua  oprator  di  masukan  kedalam lembar kerja rapid miner, langkah selanjutnya adalah menjalankan projek yang telah kita susun opratornya. Pada  gambar  menampilkan  gambar  runing  atau menjalankan projek yang kita buat
Gambar 10. Run
Setelah  proyek  di  jalankan  maka  rapid  miner akan menunjukan hasil seperti pada gambar
Gambar 11. Cluster Model
Gambar 12 . Hasil Cluster
Penentuan  jumlah cluster yang  dilakukan menggunakan  operator  cluster  distance  performance untuk  menghasilkan  nilai  perbandingan  dari  nilai Davis  Bouldin.  Hasil  operasi  tersebut  menghasilkan nilai -0.571 untuk kelompok 2 klaster dan -0.437 untuk kelompok  3  klaster  sehingga Cluster yang  dibentuk yaitu 3 cluster, diantaranya cluster rendah (C0)  yang menunjukkan sebaran UMKM rendah. Cluster sedang (C1)  menunjukkan  sebaran  UMKM  sedang,  dan cluster tinggi  (C2)  menunjukkan  sebaran  UMKM tinggi. Langkah selanjutnya dalam proses clustering k- means yaitu  menentukan  centroid  awal  yang ditentukan  berdasarkan  nilai  terkecil  untuk  C0,  nilai rata  rata  untuk  C1,  dan  nilai  maksimum  untuk  C2. Atribut    yang  menjadi  acuan  dalam  pengklasteran yaitu  hanya  atribut  jumlah.  Tabel  berikut  ini merupakan centroid data pada dataset.
Tabel 4. Centroid
Centroid data Min (C0) 175440 Average (C1) 1162956,259 Max (C2) 2540869
Nilai terkecil atau min (C0) adalah 175440, nilai rata-rata  atau  average  (C1)  adalah  1162956,259,  dan nilai  maksimum  atau  max  (C2)  adalah  2540869, semuanya  ditunjukkan  dalam  tabel  diatas.  Clustering data  dapat  dilakukan  setelah  menentukan  centroid awal. Ini dilakukan dengan mengambil jarak terdekat dari  setiap  data.  Tabel  berikut  menunjukkan  hasil clustering yang didapatkan dengan alat Rapid Miner.
Gambar 13. Visualisasi Cluster Pada Rapid Miner
Tabel 5. Hasil Cluster UMKM Pada Rapid Miner
Pengelompokan  data  yang  didapatkan  hasil bahwa  yang  masuk  ke  dalam cluster rendah  (C0) dengan penyebaran UMKM yang rendah diantaranya Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten  Kuningan,  Kabupaten Sumedang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Pangandaran,  Kota  Bogor,  Kota  Sukabumi,  Kota Cirebon,  Kota  Cimahi,  Kota  Tasikmalaya,  Kota Banjar. Untuk cluster sedang (C1) dengan penyebaran UMKM  yang  sedang  diantaranya  Kabupaten  Bogor, Kabupaten Bandung dan Kota Bandung. Untuk cluster tinggi  (C2)  dengan  penyebaran  UMKM  yang  tinggi diantaranya Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Indramayu, Kabupaten Subang, Kabupaten Karawang, Kabupaten  Bekasi,  Kabupaten  Bandung  Barat,  Kota Bekasi Kota Depok.

## 4.1.5. Evaluasi
Untuk menguji hasil klasterisasi guna mengevaluasi  sejauh  mana  kualitas  klaster  yang dihasilkan.  Davies  Bouldin  Index  (DBI).  Tujuan utamanya  adalah  untuk  menentukan  keefektifan metode  evaluasi  tersebut  dalam  menilai  hasil
klasterisasi  dari  data  mining.  Nilai  dari  perhitungan Davis Bouldin adalah sebagai berikut.
Gambar 14. hasil cluster distance performance 2 klaster
Gambar 13. hasil cluster distance performance 3 klaster Tabel 6. perbandingan nilai DBI Percobaan Jumlah Cluster Nilai Davies Bouldin Index 1 2 -0,571 2 3 -0,437 4.2. Pembahasan 4.2.1. Penerapan K-Means clustering pada UMKM di Jawa Barat
Usaha  mikro  kecil  menengah  di  Jawa  Barat mengalami  Peningkatan  yang  signifikan,  Hasil  dari pengelompokan dengan algoritma K-Means Clustering berdasarkan  proyeksi jumlah unit UMKM yang  terdapat  di  Jawa  Barat  menghasilkan  3  (tiga) cluster. Dimana Pengelompokan data yang didapatkan hasil  bahwa  yang  masuk  ke  dalam cluster rendah diantaranya Kabupaten Ciamis, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Pangandaran, Kota Bogor, Kota Sukabumi, Kota Cirebon, Kota Cimahi, Kota Tasikmalaya, Kota Banjar.  Untuk  yang  tergolong cluster dengan penyebaran  UMKM  yang  sedang  diantaranya Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Bandung  dan  Kota Bandung. Sedangkan untuk cluster dengan penyebaran UMKM yang tinggi diantaranya Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Garut,  Kabupaten  Tasikmalaya,  Kabupaten  Cirebon, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Indramayu, Kabupaten Subang, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bandung Barat, Kota Bekasi Kota Depok.

## 4.2.2. Hasil evaluasi Davis Bouldin Index
Pada  hasil  perhitungan  menunjukan  hasil evaluasi  dengan  menggunakan  DBI  yang  di  mana  di dapatkan nilai sebesar -0,571 dan -0,431. Dimana jika nilai  semakin  mendekati  nol  maka  klister  yang  di bentuk  dapat  dikatakan  baik.  Sehingga  hal  tersebut
menyatakan  bahwa  evaluasi  klaster  k-means  dengan DBI termasuk dalam kategori baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Temuan dari penelitian ini  menunjukkan bahwa penerapan  teknik  pengklasteran  K-Means  mampu membagi UMKM di Jawa Barat  menjadi tiga  kluster berbeda.  Dari  hasil  klastering  tersebut,  ditemukan bahwa 11 Kabupaten/Kota termasuk ke dalam kluster 0  dengan  tingkat  penyebaran  UMKM  yang  rendah, sementara  3  Kabupaten/Kota  masuk  ke  kluster  1 dengan tingkat penyebaran UMKM yang sedang, dan 12  Kabupaten/Kota  termasuk  ke  dalam  kluster  2 dengan  tingkat  penyebaran  UMKM  yang  tinggi.  Hal ini  menyoroti  pentingnya  perhatian  khusus  dari pemerintah  atau  lembaga  terkait  terhadap  strategi penyebaran  dan  peningkatan  jumlah  UMKM  di wilayah Jawa Barat.
Dalam  penelitian  ini,  evaluasi  klastering dilakukan metode Bouldin Index (DBI). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa nilai Davies Bouldin Index (DBI) sebesar  -0,437  menunjukkan  kategori  evaluasi  yang baik dibandingkan dengan -0,571. Pengimplementasian  algoritma k-means ini  sudah menunjukkan hasil yang cukup baik untuk pengelompokan data ke dalam cluster Pada penelitian ini  masih  memiliki  banyak  kekurangan  sehingga diperlukan  rencana  pengembangan  di  penelitian selanjutnya.  Penelitian  ini  perlu  dilakukan  beberapa metode  evaluasi  lainnya  guna  mengetahui  apakah masih menghasilkan hasil cukup baik atau tidak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. Syifa and R. N. Fahmi, “Implementasi Metode K-Means  Clustering  dalam  Analisis  Persebaran UMKM  di  Jawa  Barat,” JOINS  (Journal  of Information System) , vol. 6, no. 2, pp. 211–220, Dec. 2021, doi: 10.33633/joins.v6i2.5310.
[2]  J.  Administrasi  Publik,  “Kecamatan  Blimbing, Kota  Malang)  Feni  Dwi  Anggraeni,  Imam Hardjanto, Ainul Hayat,” UMKM.
[3]  P.  Puntoriza  and  C.  Fibriani,  “Analisis Persebaran UMKM Kota Malang Menggunakan Cluster K-means,” JOINS (Journal of Information  System) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  86–94, May 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.3469.
[4]  L. Magdalena and R. Fahrudin, “Penerapan Data Mining Untuk Koperasi Se-Jawa Barat Menggunakan Metode Clustering pada
Kementerian Koperasi dan UKM,” 2019.
[5]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin, “ANALISIS DATA MINING UNTUK
CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA  K-MEANS,” Jurnal  Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 2, p. 100,
2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[6]  J.  Administrasi  Publik,  “Kecamatan  Blimbing, Kota  Malang)  Feni  Dwi  Anggraeni,  Imam Hardjanto, Ainul Hayat,” UMKM.
[7]  A.  Saputra  and  R.  A.  Sahputra,  “Penentuan Kluster  UMKM  Sektor  Perdagangan  dan Perikanan Melalui Pendekatan Metode Clustering  Data  Mining  di  Kabupaten  Aceh Barat,” 2023.
[8]  W.  Sudrajat,  I.  Cholid,  and  J.  Petrus,  “Wahyu Sudrajat  et  al,  Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk.”
[9]  L. Magdalena and R. Fahrudin, “Penerapan Data Mining Untuk Koperasi Se-Jawa Barat Menggunakan Metode Clustering pada Kementerian Koperasi dan UKM,” 2019.
[10]  L. Darwan Ali, A. Maulana, and K. Nur Akbar, “Penerapan Clustering Menggunakan Algoritma K-Means  Sebagai  Analisis  Produksi  Komoditas Perikanan  Provinsi  di  Indonesia,” EJECTS :  E- Journal Computer, Technology and Informations System , vol. 01, no. 01, pp. 1–6, 2021.
[11]  M.  Anjelita,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  I. Sudahri, “Pengembangan Datamining Klastering Pada  Kasus  Pencemaran  Lingkungan  Hidup,” Seminar Nasional Teknologi Komputer  & Sains (SAINTEKS) , pp. 309–313, 2020.
[12]  Y.  R.  Sari,  A.  Sudewa,  D.  A.  Lestari,  and  T.  I. Jaya,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten Menggunakan  Rapidminer,” CESS  (Journal  of Computer  Engineering,  System  and  Science) , vol. 5, no. 2, p. 192, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
[13]  R. R. Putra and C. Wadisman, “IMPLEMENTASI DATA MINING
PEMILIHAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS IMPLEMENTATION OF DATA MINING FOR POTENTIAL CUSTOMER SELECTION USING K-MEANS  ALGORITHM,” Journal of Information  Technology  and  Computer  Science (INTECOMS) , vol. 1, no. 1, 2018.
[14]  P. R. Wulandhari, N. Rahaningsih, I. Ali, and C. L. Rohmat, “IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM  PERENCANAAN  PERSEDIAAN OBAT,” vol. 7, no. 1, 2023