DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v9i2.574

## Metode K-Means Untuk Pemetaan Persebaran Usaha Mikro Kecil Dan Menengah
Dicky Jordan Aji Putra 1) ; Dwi Remawati 2) ; Tri Irawati 3)
1) Program Studi S1 Informatika, STMIK Sinar Nusantara;
2) Program Studi D3 Teknologi Informasi , STMIK Sinar Nusantara
3) Program Studi D3 Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Sinar Nusantara
1) 17500115.dicky@sinus.ac.id; 2) dwirema@sinus.ac.id; 3) 3irawati@sinus.ac.id

## ABSTRACT
Developments  in  the  current  era  of  globalization  are  very  dependent  on  the  economic sector which is the benchmark of success carried out by the government. The role of the community in  national  development  in  the  economic  field  is  the  existence  of  Micro,  Small  and  Medium Enterprises  (MSMEs).  To  increase  the  role  of  MSMEs  as  a  benchmark  for  the  success  of  the economic sector, there must be support from  the  government, such as assistance for business owners with limited costs. The purpose of this study is to determine community business groups as a measure of the level of business, making it easier for the government to provide assistance. The  K-Means  Clustering  method  is  a  method  used  for  grouping  business  levels  based  on  the income that exists in today's society. The result of this research is a website-based business-level grouping system used by the Cooperatives and SMEs Office by grouping them into micro, small and medium-sized businesses based on income/assets.
Keywords : K-Means Clustering, MSMEs, Mapping

## I. PENDAHULUAN
Beragam informasi  sekarang dapat diperoleh  dengan  cepat,  mudah,  dan  efektif. Berkembangnya teknologi mempengaruhi beragam  media  informasi.  Banyaknya  sistem informasi  yang  dapat  digunakan  dalam menunjang dan menyelesaikan suatu permasalahan  yang  biasanya  timbul  dalam suatu organisasi, perusahaan ataupun instansi pemerintahan.
Kecamatan  Karangmalang  memiliki  luas wilayah  yaitu  4.297,82  Ha,  terdiri  dari  8  Desa dan  2  Kelurahan.  Tidak  sedikit  masyarakat Karangmalang yang bergerak dibidang peternakan, wiraswasta dan sebagian bergerak di bidang bahan primer kebutuhan sehari-hari. Karakteristik  utama  UMKM  yaitu  dapat mengembangkan  proses  bisnis  yang  fleksibel dengan menanggung biaya yang relatif rendah. Dengan  menggunakan  metode  K-means tingkatan usaha akan dibagi menjadi 3 klaster yaitu  mikro,  kecil,  dan  menengah.  K-means merupakan  metode  pengelompokan  data nonhierarki  (sekatan)  yang  dapat  mempartisi sebuah data dalam bentuk dua kelompok atau lebih.  Metode  ini  akan  mempartisi  data  ke dalam  suatu  kelompok  dimana  data  yang memiliki  kesamaan  akan  dimasukkan  dalam satu kelompok yang sama [1].
Pada  penelitian  ini  akan  dibuat  sistem klasterisasi  dan  pemetaan  UMKM  yang diharapkan dapat meringankan kegiatan Dinas
Koperasi  dan  UKM  dalam  mengelompokan data  UMKM  yang  akan  digunakan  dalam pendataan maupun mengelompokan penyaluran bantuan pelaku UMKM mikro.

## II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1  Metode K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  suatu algoritma  klasterisasi  yang  mengelompokkan suatu  data  berdasarkan  titik  pusat  klaster ( centroid )  terdekat  dengan  data.  Cluster merupakan  sekelompok  atau  sekumpulan objek  data  yang  similar  satu  sama  lain  dalam cluster yang sama. Objek akan dikelompokkan ke dalam satu atau lebih cluster sehingga objek yang  berada  dalam  satu  cluster  akan mempunyai kesamaan yang tinggi antara objek satu dengan yang lainnya. Tujuan dari K-Means adalah  pengelompokkan  data  dengan  cara memaksimalkan  kemiripan  data  dalam  satu klaster dan meminimalkan kemiripan data antar klaster.  Sebelum  melakukan  perhitungan  data yang  akan  diolah  harus  disetarakan  terlebih dahulu dengan rumus sebagai berikut :[2]
Nilai  Normalisasi  =  (((data  -  data min) * (newmax - newmin) / (data max - data min)) + newmin)
Clustering menggunakan metode K-Means secara  umum  dilakukan  dengan  algoritma sebagai berikut [3] :
(1)
1.  Menentukan k sebagai jumlah cluster yang akan dibentuk.
2.  Membangkitkan  nilai  random  untuk  pusat cluster awal ( centroid ) sebanyak k.
3. Menghitung  jarak  data  input  terhadap setiap centroid menggunakan rumus jarak. Untuk  menghitung  jarak  setiap centroid menggunakan rumus Euclidean (Euclidean Distance) yaitu: 𝑑(𝑥𝑖, 𝜇) =   ∑(𝑥𝑖 − 𝜇𝑗) ( 2 )
Dimana: Xi = data kriteria 𝜇𝑗 = centroid pada cluster ke- j
4. Mengelompokan setiap  data berdasarkan kedekatannya  dengan centroid jarak terkecil.
5. Memperbaharui  nilai centroid baru.  Nilai centroid baru  diperoleh  dari  rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan rumus:
𝜇𝑗(𝑡 + 1) = ∑ 𝑥𝑗 ∈ (3)
Dimana: 𝜇𝑗(𝑡 + 1) = centroid baru  pada  iterasi  ke (t+1) N sj = banyak data pada cluster Sj . 6. Lakukan perulangan dari langkah 2 hingga 5, sampai  anggota cluster tidak  ada  yang berubah.
Jika langkah 6 terpenuhi, maka nilai pusat cluster ( 𝜇𝑗 ) pada iterasi terakhir akan digunakan sebagai parameter untuk menentukan pengelompokan data. Algoritma k-means dapat digambarkan  dalam  bentuk flowchart seperti Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart K-means

## 2.2  Penelitian terdahulu
Berikut  adalah  sumber-sumber  penelitian terdahulu  yang  terkait  pengelompokan  data menggunakan metode k-means clustering.
Pengelompokan  Minat  Baca  Mahasiswa Menggunakan  Metode  K-Means  [4].  Dalam penelitian  ini  membahas  tentang  kurangnya minat  baca  dikarenakan  pihak  perpustakaan menjadikan  statistik  peminjaman  buku  terlaris sebagai  acuan  dalam  peningkatan  jumlah koleksi  buku  yang  telah  ada,  tanpa mempertimbangkan  buku  mana  yang  menjadi prioritas utama untuk ditingkatkan koleksinya.
Selanjutnya  penelitian  tentang  Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Prediksi Prestasi Nilai Akademik Mahasiswa [5]. Dalam penelitian ini meningkatnya jumlah mahasiswa baru  tidak  menutup  kemungkinan  bahwa mahasiswa  lama  akan  lulus  tepat  waktu sehingga  mengakibatkan  jumlah  mahasiswa semakin  banyak  banyak.  Metode  k-means dapat mengelompokan mahasiswa berdasarkan  IPK  dengan  variabel  yang digunakan yaitu nilai dari setiap mata kuliah.
Selanjutnya  penelitian  tentang  Teknologi Geolocation  Berbasis Android dengan  Metode K-Means untuk Pemetaan UMKM di Kabupaten Jepara [6]. Dalam penelitian ini perkembangan teknologi  berbasis  mobile  lebih  disukai  dan dapat  memenuhi  kebutuhan  informasi  yang cepat  sehingga  mempermudah  wisatawan dalam  pencarian  sentra  industri  yang  dituju dikarenakan banyaknya sentra industri kerajinan  yang  ada.  Dengan  menggunakan metode  k-means  akan  dikelompokan  industry dalam  tiga  klaster  yaitu  mikro,  kecil,  dan menengah.
Selanjutnya  penelitian  tentang  Analisis Persebaran UMKM Kota Malang Menggunakan
Cluster K-means  [7].  Dalam  penelitian  ini
UMKM Kota Malang memiliki potensi penyerapan  tenaga  kerja  yang  tinggi,  tetapi masih  terdapat  permasalahan  yaitu  sulitnya mendapatkan  modal,  keterbatasan  sumber daya manusia dan terbatasnya akses informasi peluang pasar.
Selanjutnya  penelitian  tentang  Penerapan
Clustering K-Means Untuk Menentukan
Pengaruh  Media  Sosial  Facebook  Terhadap Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah [8]. Dalam penelitia  ini metode  k-means  digunakan  untuk menentukan  pengaruh  facebook  terhadap UMKM  di  Pekanbaru  dengan  menggunakan beberapa  variabel  dan  metode  kuantitatif berupa  kuisioner,  hasil  kuisioner  akan  diolah dengan menggunakan metode k-means.

## III. METODE PENELITIAN
Perancangan sistem aplikasi pengelompokan UMKM Kecamatan
Karangmalang  ini  dilakukan  dengan  metode Waterfall,  metode  pengumpulan  data  dan perancangan sistem.

## 3.1  Metode Pengumpulan Data
Pada tahap ini digunakan untuk mendapatkan  informasi  yang  akurat.  Penulis menggunakan data primer yang diperoleh dari Dinas  Koperasi  dan  UKM  Kabupaten  Sragen dan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  buku, jurnal maupun internet. Sumber data primer dan sekunder  diperoleh  dengan  cara  observasi, wawancara, dan studi pustaka.

## 3.2  Langkah Penelitian
Langkah  pada  penelitian  ini  dengan menggunakan tahap analisa data, tahap desain ( system  design ),  tahap  implementasi  sistem, tahap pengujian sistem. 1.  Tahap analisa data Pada tahap analisis data dilakukan dengan metode k-means clustering, dimana data akan dikelompokan  ke  dalam  tiga  kelompok  yaitu mikro, kecil, dan menengah. Hasil pengelompokan  data  tersebut  akan  dipetakan dengan menggunakan titik koordinat yang telah didapat dari google maps .
2.  Tahap analisa kebutuhan sistem
Tahap  analisa  kebutuhan  sistem  ini meliputi  perangkat  keras  ( hardware )  dan perangkat  lunak  (software).  Tahap  ini digunakan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dalam pembuatan sistem serta kebutuhan lainnya. 3.  Tahap perancangan sistem Tahap  ini  merupakan  suatu  fase  dimana diperlukan  sebuah  keahlian  untuk  elemen- elemen  komputer  yang  akan  menggunakan sistem  baru  dengan  memberikan  gambaran tentang  apa  yang  akan  dikerjakan  dan bagaimana  hasil  yang  akan  ditampilkan. Membuat desain sistem memerlukan beberapa tahapan  yaitu  diagram  konteks,  HIPO,  DAD, desain database, desain input dan output. 4.  Tahap implementasi sistem Pada  tahap  implementasi  dilakukan penggambaran program sesuai dengan analisa dan  perancangan  sistem.  Disusun  dan dirancang  dengan  menggunakan  metode K- Means Clustering dalam proses pemetaan data UMKM  kemudian  akan  dilakukan  penerapan Geographic Information System (GIS). 5.  Tahap pengujian sistem Tahap pengujian sistem aplikasi menggunakan  dua  pengujian  yaitu  pengujian
fungsional  dengan  Black  Box  untuk  menguji alur sistem aplikasi apakah sudah sesuai atau masih  ada  kesalahan  dan  pengujian  validasi dengan silhouette coefficient .

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1  Perhitungan K-Means
Metode  K-Means  Clustering  digunakan untuk mengelompokan data UMKM Kecamatan Karangmalang  yang  terbagi  menjadi  tiga cluster. Ada 40 data UMKM yang akan dihitung menggunakan  metode  k-means  dapat  dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data UMKM
No Nama Usaha Omset Aset Tenaga Kerja 1 Usaha 1 144.000.000 50.000.000 1 2 Usaha 2 120.000.000 50.000.000 1 3 Usaha 3 96.000.000 20.000.000 1 4 Usaha 4 120.000.000 50.000.000 1 5 Usaha 5 72.000.000 5.000.000 2 6 Usaha 6 2.400.000.000 100.000.000 3 7 Usaha 7 48.000.000 3.000.000 2 8 Usaha 8 72.000.000 5.000.000 2 9 Usaha 9 31.200.000 10.000.000 1 10 Usaha 10 62.400.000 50.000.000 4 11 Usaha 11 62.400.000 20.000.000 3 12 Usaha 12 46.800.000 15.000.000 2 13 Usaha 13 109.200.000 2.000.000 1 14 Usaha 14 93.600.000 2.000.000 1 15 Usaha 15 109.200.000 15.000.000 1 16 Usaha 16 78.000.000 1.000.000 1 17 Usaha 17 81.600.000 10.000.000 1 18 Usaha 18 1.440.000.000 100.000.000 4 19 Usaha 19 192.000.000 25.000.000 2 20 Usaha 20 192.000.000 25.000.000 2 21 Usaha 21 31.200.000 3.000.000 2 22 Usaha 22 31.200.000 17.500.000 2 23 Usaha 23 31.200.000 1.000.000 1 24 Usaha 24 31.200.000 10.000.000 2 25 Usaha 25 218.000.000 3.000.000 1 26 Usaha 26 156.000.000 2.000.000 1 27 Usaha 27 280.800.000 10.000.000 1 28 Usaha 28 218.400.000 5.000.000 2 29 Usaha 29 240.000.000 30.000.000 2 30 Usaha 30 240.000.000 20.000.000 1 31 Usaha 31 156.000.000 25.000.000 2 32 Usaha 32 2.400.000.000 600.000.000 7 33 Usaha 33 720.000.000 500.000.000 2 34 Usaha 34 180.000.000 200.000.000 2 35 Usaha 35 120.000.000 7.000.000 2 36 Usaha 36 300.000.000 20.000.000 2 37 Usaha 37 60.000.000 25.000.000 2 38 Usaha 38 60.000.000 30.000.000 2 39 Usaha 39 36.000.000 40.000.000 2 40 Usaha 40 60.000.000 25.000.000 2
Dari  Tabel  1  data  UMKM  maka  akan dilakukan  normalisasi  data  yang  bertujuan untuk  menyetarakan  nilai  rupiah  dari  kriteria- kriteria yang ada dengan skala antara 1 sampai 10  agar  data  dapat  dihitung  menggunakan metode K-Means Clustering. Metode normalisasi  yang  digunakan  yaitu max-min dengan rumus excel seperti persamaan 1.

## Normalisasi data 1 omset
(144,000,000 − 31,200,000) ∗ (10 − 1)/ (31,200,000 − 2,400,000,000) + 1)   =  1,43 Normalisasi data 1 aset (50,000,000 − 31,200,000) ∗ (10 − 1)/
(31,200,000 − 2,400,000,000) + 1)   =  1,74 Normalisasi data 1 tenaga kerja
(1 − 31,200,000) ∗ (10 − 1)/(31,200,000 − 2,400,000,000) + 1)   =  1
Adapun hasil dari normalisasi data dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Normalisasi Data
Normalisasi Data No Nama Usaha Omset Aset Tenaga Kerja 1 Usaha 1 1,43 1,74 1 2 Usaha 2 1,34 1,74 1 3 Usaha 3 1,25 1,29 1 4 Usaha 4 1,34 1,74 1 5 Usaha 5 1,16 1,06 2,5 6 Usaha 6 10 2,49 4,00 7 Usaha 7 1,06 1,03 2,50 8 Usaha 8 1,16 1,03 2,50 9 Usaha 9 1 1,14 1 10 Usaha 10 1,12 1,74 5,50 11 Usaha 11 1,12 1,29 4,00 12 Usaha 12 1,06 1,21 2,50 13 Usaha 13 1,30 1,02 1 14 Usaha 14 1,24 1,02 1 15 Usaha 15 1,30 1,21 1 16 Usaha 16 1,18 1 1 17 Usaha 17 1,19 1,14 1 18 Usaha 18 6,35 2,49 5,50 19 Usaha 19 1,61 1,36 2,50 20 Usaha 20 1,61 1,36 2,50 21 Usaha 21 1 1,03 2,50 22 Usaha 22 1 1,25 2,50 23 Usaha 23 1 1 1 24 Usaha 24 1 1,14 2,50 25 Usaha 25 1,71 1,03 1 26 Usaha 26 1,47 1,02 1,00 27 Usaha 27 1,95 1,14 1 28 Usaha 28 1,71 1,06 2,5 29 Usaha 29 1,79 1,44 2,50 30 Usaha 30 1,79 1,29 1 31 Usaha 31 1,47 1,36 2,50 32 Usaha 32 10 10 10 33 Usaha 33 3,62 8,50 2,50 34 Usaha 34 1,57 3,99 2,50 35 Usaha 35 1,34 1,09 2,50 36 Usaha 36 2,02 1,29 2,50 37 Usaha 37 1,11 1,36 2,50 38 Usaha 38 1,11 1,44 2,50 39 Usaha 39 1,02 1,59 2,50 40 Usaha 40 1,11 1,36 2,50
Kemudian  untuk  proses clustering akan dilakukan  dengan  menggunakan  data  hasil normalisasi  pada  Tabel  2.  Menentukan  pusat cluster ( centroid )  awal  untuk  memulai  proses perhitungan  k-means  yang  diperoleh  secara acak/random.  Pada  penelitian  ini  digunakan data ke 23 sebagai pusat cluster C1, data ke 18 sebapai  pusat  cluster  C2,  dan  data  ke  32 sebagai pusat cluster C3.
 Tentukan centroid awal secara acak C1 = (1, 1, 1) C2 = (6.35, 2.49, 5.50) C3 = (10, 10, 10)
 Menghitung  jarak  terpendek  dengan rumus 1 Jarak pusat cluster 1
𝐶1 =   (1,43 − 1) + (1,74 − 1) + (1 − 1) = 0,851882463
Jarak pusat cluster 2
C2 =   (1,43 − 6,35) + (1,74 − 2,49) + (1 − 5,50) = 6,711082837
Jarak pusat cluster 3
𝐶3 =   (1,43 − 10) + (1,74 − 10) + (1 − 10) = 14,92512416
Hasil  perhitungan  di  atas  menghasilkan nilai cluster 1 yaitu 0,851882463 cluster 2 yaitu 6,711082837 dan cluster 3 yaitu 14,92512416. Hasil  perhitungan  di  atas  akan  ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil perhitungan iterasi ke 1
No Nama C1 C2 C3 Jarak terdekat 1 Usaha 1 0,85188 2463 6,7110 82837 14,9251 2416 0,851882 463 2 Usaha 2 0,80985 1583 6,7782 35213 14,9776 7754 0,809851 583 3 Usaha 3 0,37697 6349 6,9101 11924 15,2830 6042 0,376976 349 4 Usaha 4 0,80985 1583 6,7782 35213 14,9776 7754 0,809851 583 5 Usaha 5 1,50918 5788 6,1670 47967 14,6425 9421 1,509185 788 6 Usaha 6 9,60273 8889 3,9462 0151 9,61446 6693 3,946201 51 7 Usaha 7 1,50165 8167 6,2510 03862 14,7161 5234 1,501658 167 8 Usaha 8 1,50828 8009 6,1740 84617 14,6609 6033 1,508288 009 9 Usaha 9 0,13522 5376 7,1209 48973 15,5107 7784 0,135225 376 10 Usaha 10 4,56136 8461 5,2854 83572 12,9390 9799 4,561368 461 11 Usaha 11 3,01588 2691 5,5739 61023 13,8138 7873 3,015882 691 12 Usaha 12 1,51583 6522 6,2152 49077 14,6097 4266 1,515836 522 13 Usaha 13 0,29673 3223 6,9256 69884 15,4104 9166 0,296733 223 14 Usaha 14 0,23755 7695 6,9690 37302 15,4440 4434 0,237557 695 15 Usaha 15 0,36341 7421 6,8867 15824 15,2974 3165 0,363417 421 16 Usaha 16 0,17781 155 7,0158 13093 15,4864 7826 0,177811 55 17 Usaha 17 0,23442 2861 6,9782 26586 15,4004 5742 0,234422 861 18 Usaha 18 7.14984 2729 0 9,03291 7023 0 19 Usaha 19 1,65930 2117 5,7213 81867 14,1868 0743 1,659302 117 20 Usaha 20 1,65930 2117 5,7213 81867 14,1868 0743 1,659302 117 21 Usaha 21 1,50030 0972 6,3050 73652 14,7549 992 1,500300 972 22 Usaha 22 1,52034 8956 6,2582 1697 14,6235 7766 1,520348 956
No Nama C1 C2 C3 Jarak terdekat 23 Usaha 23 0 7,1479 08785 15,5884 5727 0 24 Usaha 24 1,50608 2967 6,2815 53493 14,6912 9774 1,506082 967 25 Usaha 25 0,71036 2325 6,6267 33165 15,1719 688 0,710362 325 26 Usaha 26 0,47440 2126 6,7970 08645 15,3107 6916 0,474402 126 27 Usaha 27 0,95792 0876 6,4389 53977 14,9804 4214 0,957920 876 28 Usaha 28 1,66116 9223 5,7063 69279 14,3134 6389 1,661169 223 29 Usaha 29 1,75191 4084 5,5565 17705 14,0337 6271 1,751914 084 30 Usaha 30 0,84311 4497 6,5164 61796 14,9764 0286 0,843114 497 31 Usaha 31 1,61395 9327 5,8351 79302 14,2681 1453 1,613959 327 32 Usaha 32 12,8160 0562 3,9462 0151 0 0 33 Usaha 33 8,08153 7232 7,2497 70949 9,96242 6219 7,249770 949 34 Usaha 34 3,39258 3127 5,8431 86622 12,7872 4478 3,392583 127 35 Usaha 35 1,54011 5708 6,0071 52258 14,5146 9268 1,540115 708 36 Usaha 36 1,83698 1849 5,4026 59056 13,9947 4756 1,836981 849 37 Usaha 37 1,54661 1252 6,1432 23479 14,4890 1596 1,546611 252 38 Usaha 38 1,56583 2243 6,1298 56918 14,4443 4678 1,565832 243 39 Usaha 39 1,61049 719 6,1842 50486 14,4124 2014 1,610497 19 40 Usaha 40 1,54661 1252 6,1432 23479 14,4890 1596 1,546611 252
Seletah  mendapat  hasil  perhitungan  dari iterasi  pertama,  hitung  kembali  titik  pusat ( centroid )  untuk  setiap cluster dengan menggunakan  rumus  persamaan  (2).  Berikut perhitungan menentukan centroid dari Tabel 3 dengan menggunakan persamaan 2.
Cluster pertama  (C1)  iterasi2  memiliki  36 data:
C1 = Jumlah nilai atribut cluster 1 Jumlah data anggota cluster 1 = 47,64 36 = 1,322653 C1 = Jumlah nilai atribut cluster 1 Jumlah data anggota cluster 1 = 47,92 36 = 1,331177 C1 = Jumlah nilai atribut cluster 1 Jumlah data anggota cluster 1 = 72
36 = 2
Cluster ke dua (C2) iterasi2 memiliki 3 data:
C2 = Jumlah nilai atribut cluster 2 Jumlah data anggota cluster 2 = 19,97 3 = 6,656535 C2 = Jumlah nilai atribut cluster 2 Jumlah data anggota cluster 2 = 13.48 3 = 4,49 C2 = Jumlah nilai atribut cluster 2 Jumlah data anggota cluster 2 = 12 3 = 4
Cluster ke tiga (C3) iterasi2 memiliki 1 data:
C3 = Jumlah nilai atribut cluster 3 Jumlah data anggota cluster 3 = 10
1 = 10 C3 = Jumlah nilai atribut cluster 3 Jumlah data anggota cluster 3 = 10
1 = 10
C3 = Jumlah nilai atribut cluster 3
Jumlah data anggota cluster 3 = 10 1 = 10
Setelah mendapatkan centroid ke 2, ulangi perhitungan  untuk  menentukan  nilai cluster setiap  data  pada  iterasi  ke  2.  Iterasi  ke  2 ditunjukkan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil perhitungan iterasi ke 2
No Nama C1 C2 C3 Jarak terdekat 1 Usaha 1 1,05356 8074 6,62716 939 14,925 12416 1,05356 8074 2 Usaha 2 1,06340 544 6,69933 7049 14,977 67754 1,06340 544 3 Usaha 3 1,03871 3632 6,96749 1414 15,283 06042 1,03871 3632 4 Usaha 4 1,06340 544 6,69933 7049 14,977 67754 1,06340 544 5 Usaha 5 0,70050 912 6,65481 3648 14,642 59421 0,70050 912 6 Usaha 6 8,80087 1103 3,89770 7692 9,6144 66693 3,89770 7692 7 Usaha 7 0,76384 7521 6,74575 9102 14,716 15234 0,76384 7521 8 Usaha 8 0,71606 4885 6,67035 4894 14,660 96033 0,71606 4885 9 Usaha 9 1,15049 259 7,22885 8122 15,510 77784 1,15049 259 10 Usaha 10 3,53534 4507 6,36452 2619 12,939 09799 3,53534 4507 11 Usaha 11 2,03943 636 6,39871 8272 13,813 87873 2,03943 636 12 Usaha 12 0,69448 5523 6,65889 1488 14,609 74266 0,69448 5523 13 Usaha 13 1,09439 5452 7,05781 0705 15,410 49166 1,09439 5452 14 Usaha 14 1,10680 6075 7,10292 9431 15,444 04434 1,10680 6075 15 Usaha 15 1,03965 4307 6,96369 3109 15,297 43165 1,03965 4307 16 Usaha 16 1,12761 2817 7,15557 27 15,486 47826 1,12761 2817 17 Usaha 17 1,08161 6958 7,08002 298 15,400 45742 1,08161 6958 18 Usaha 18 9,36377 7316 2,52106 1914 9,4863 9111 2,52106 1914 19 Usaha 19 0,51532 2934 6,12423 5821 14,186 80743 0,51532 2934 20 Usaha 20 0,51532 2934 6,12423 5821 14,186 80743 0,51532 2934 21 Usaha 21 0,80178 3951 6,79877 213 14,754 9992 0,80178 3951 22 Usaha 22 0,72388 8677 6,69050 2186 14,623 57766 0,72388 8677 23 Usaha 23 1,19025 1827 7,29261 2578 15,588 45727 1,19025 1827 24 Usaha 24 0,75738 5766 6,74584 2405 14,691 29774 0,75738 5766 25 Usaha 25 1,09126 4183 6,74150 0517 15,171 9688 1,09126 4183 26 Usaha 26 1,07605 8773 6,92373 4846 15,310 76916 1,07605 8773 27 Usaha 27 1,13136 9085 6,51361 7449 14,980 44214 1,13136 9085 28 Usaha 28 0,64766 5036 6,20287 8841 14,313 46389 0,64766 5036 29 Usaha 29 0,58161 4745 5,93586 667 14,033 76271 0,58161 4745 30 Usaha 30 1,05054 2422 6,55172 8471 14,976 40286 1,05054 2422 31 Usaha 31 0,50313 3481 6,23740 5387 14,268 11453 0,50313 3481 32 Usaha 32 12,0957 2277 8,80510 3321 0 0 33 Usaha 33 7,41295 2866 5,24805 777 9,9624 26219 5,24805 777
No Nama C1 C2 C3 Jarak terdekat 34 Usaha 34 2,62717 5152 5,33113 5367 12,787 24478 2,62717 5152 35 Usaha 35 0,61558 3944 6,48905 9004 14,514 69268 0,61558 3944 36 Usaha 36 0,73527 2517 5,83179 5513 13,994 74756 0,73527 2517 37 Usaha 37 0,63479 3904 6,54360 1097 14,489 01596 0,63479 3904 38 Usaha 38 0,63318 6593 6,50799 8363 14,444 34678 0,63318 6593 39 Usaha 39 0,71396 1388 6,51755 3718 14,412 42014 0,71396 1388 40 Usaha 40 0,63479 3904 6,54360 1097 14,489 01596 0,63479 3904
Hasil  perhitungan yang diperoleh  berhenti pada  iterasi  ke  2  dengan  pusat cluster C1  :  ( 1.322653,  1.331177  2)  ,  pusat cluster C2  :  ( 6.656535, 4.49, 4 ) dan pusat cluster C3 : (10, 10, 10).

## 4.2  Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  pada  penelitian  ini menggunakan  sistem  aplikasi  berbasis  web. Sistem  yang  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan  MySQL.  Hasil  dari implementasi  program  dapat  dilihat  seperti tampilan sebagai berikut :
1.
Halaman
user digunakan untuk pengguna  aplikasi  yang  tidak  memiliki username  dan  password.  Dapat  dilihat  pada Gambar 2.

## Gambar 2. Halaman User
2. Halaman  admin  digunakan  oleh  admin untuk mengelola aplikasi seperti memasukan data dan lain-lain. Dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman Admin
3. Halaman  about  berisikan  penjelasan tentang  UMKM  yang  berada  di  Kecamatan Karangmalang dan kriteria dari UMKM. Dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman About
4. Halaman centroid disini digunakan oleh admin untuk memasukan centroid baru untuk perhitungan algoritma k-means. Dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Centroid
5. Halaman cluster digunakan oleh admin untuk  memasukan  data  UMKM  yang  akan dihitung  dengan  algoritma  k-means.  Dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman cluster
6. Halaman  hasil clustering berisikan perhitungan  dari  algoritma  k-means  berupa pengelompokan  data  yang  sudah  selesai diolah. Dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Hasil Clustering
7. Halaman map digunakan untuk menampilkan  lokasi  dari  UMKM  dan menampilkan  tingkatan  dari  UMKM  tersebut. Dari  200  data  yang  dimasukan  ke  dalam program, diperoleh 176 data UMKM termasuk mikro,  22  data  UMKM  termasuk  kecil,  dan  2 data  UMKM  termasuk  menengah  sesuai dengan  peraturan  UU  No  20  Tahun  2008 tentang UMKM. Dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Halaman map
4.3  Hasil Uji Sistem
Sistem  pengelompokan  UMKM  ini  telah diuji  dengan  melakukan  pengujian  fungsional dan pengujian validasi. Pengujian ini dilakukan untuk menemukan kesalahan maupun kekurangan pada sistem. Pengujian fungsional dengan menggunakan Black  Box dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Uji Fungsional ( Black Box )
No Kompu nen sistem yang diuji Scenario uji Hasil yang diharapkan Hasil penguji an 1 Halama n Login Masukan user dan password dengan benar Tampil masuk ke menu home Sesuai Masukan user dan password dengan salah Muncul notif kesalahan Sesuai 2 Halama n data centroi d Melakukan edit data centroid yang ada Data berubah berdasarkan masukan baru Sesuai
3 Halama n data UMKM Menambahkan data UMKM Tersimpan dengan lengkap di database Sesuai Kosongkan masukan jumlah omset lalu simpan Muncul pesan “Silahkan isi kolom ini” Sesuai Kosongkan masukan jumlah aset lalu simpan Muncul pesan “Silahkan isi kolom ini” Sesuai Kosongkan masukan jumlah tenaga kerja lalu simpan Muncul pesan “Silahkan isi kolom ini” Sesuai Melakukan edit data UMKM Data berubah berdasarkan masukan baru Sesuai Melakukan hapus data UMKM Data yang terpilih telah berhasil dihapus Sesuai 4 Halama n hasil clusteri ng Hasil yang akurat dengan hasil perhitungan manual seimbang Terlihat hitungan manual dan program sesuai dengan baik dan akurat Sesuai Peta dapat menampilkan lokasi obyek Data obyek dapat ditampilkan Sesuai
Berdasarkan hasil dari uji fungsional Black Box menunjukkan  sistem  yang  telah  dibuat tidak  terdapat  kesalahan  dan  menghasilkan hasil yang sesuai harapan. Kemudian dilakukan pengujian  validasi  dengan  menggunakan Shilhoute Coeficient seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Uji Validasi ( Shilhoute Coeficient ) No Nama a (i) b (i) s (i) Keteranga n 1 Usaha 1 1,3721 4952 9,6587 043 0.85722 8653 Strong Structure 2 Usaha 2 1,3657 104 9,7145 029 0.85874 2059 Strong Structure 3 Usaha 3 1,2487 1679 9,9675 208 0.87447 8073 Strong Structure 4 Usaha 4 1,3657 104 9,7145 029 0.85874 2059 Strong Structure 5 Usaha 5 1,0682 6938 9,6610 944 0.88865 2975 Strong Structure 6 Usaha 6 7,9781 3137 9,0106 376 0.27010 3541 Weak Structure 7 Usaha 7 1,0962 6272 9,7338 501 0.88737 6248 Strong Structure 8 Usaha 8 1,1081 027 9,6753 326 0.88547 1358 Strong Structure 9 Usaha 9 1,3118 1194 10,187 252 0.87123 0043 Strong Structure 10 Usaha 10 3,6793 2199 9,0613 446 0.59395 4082 Medium Structure 11 Usaha 11 2,2318 4155 9,3121 778 0.76033 087 Strong Structure 12 Usaha 12 1,0608 5465 9,6526 978 0.89009 76 Strong Structure 13 Usaha 13 1,2682 8987 10,061 682 0.87394 8518 Strong Structure 14 Usaha 14 1,2703 5454 10,097 409 0.87419 0044 Strong Structure 15 Usaha 15 1,2416 487 9,9711 553 0.87547 5945 Strong Structure 16 Usaha 16 1,2836 2137 10,140 371 0.87341 4756 Strong Structure 17 Usaha 17 1,2540 6491 10,069 329 0.87545 695 Strong Structure 18 Usaha 18 8,7617 3611 9,5771 165 0.26508 4042 Weak Structure 19 Usaha 19 1,1062 3229 9,2332 797 0.88019 0752 Strong Structure 20 Usaha 20 1,1062 3229 9,2332 797 0.88019 0752 Strong Structure 21 Usaha 21 1,1181 0932 9,7750 992 0.88561 6576 Strong Structure 22 Usaha 22 1,0810 1821 9,6740 857 0.88825 6292 Strong Structure 23 Usaha 23 1,3428 6279 10,249 382 0.86898 1097 Strong Structure 24 Usaha 24 1,0902 326 9,7259 363 0.88790 4612 Strong Structure 25 Usaha 25 1,3504 0397 9,8716 577 0.86320 393 Strong Structure 26 Usaha 26 1,2886 8812 10,025 513 0.87145 914 Strong Structure 27 Usaha 27 1,4588 532 9,7402 442 0.85022 4165 Strong Structure 28 Usaha 28 1,1788 6732 9,3532 241 0.87396 1394 Strong Structure 29 Usaha 29 1,2001 4811 9,0864 758 0.86791 9297 Strong Structure 30 Usaha 30 1,3664 0666 9,6429 983 0.85830 0642 Strong Structure 31 Usaha 31 1,0701 6204 9,3185 7 0.88515 8127 Strong Structure
No Nama a (i) b (i) s (i) Keteranga n 32 Usaha 32 8,6529 7401 12,321 033 0.37052 6075 Weak Structure 33 Usaha 33 9,6781 3778 7,5839 265 0.03976 4869 No Structure 34 Usaha 34 2,9781 641 8,2964 15 0.64102 9997 Medium Structure 35 Usaha 35 1,3107 3285 9,5310 821 0.86247 8065 Strong Structure 36 Usaha 36 1,5275 3535 9,0203 46 0.83065 668 Strong Structure 37 Usaha 37 1,3062 9087 9,5516 314 0.86323 8978 Strong Structure 38 Usaha 38 1,0753 0373 9,5179 169 0.88702 3207 Strong Structure 39 Usaha 39 1,1547 7866 9,6923 479 0.88085 6664 Strong Structure 40 Usaha 40 1,0562 1387 9,5516 314 0.88942 0579 Strong Structure
Dari  Tabel  6  dapat  disimpulkan  dengan perhitungan Shilhoute Coeficient menghasilkan nilai  SC  pada  setiap cluster ,  terdapat  34  data Strong  Structure artinya  data  UMKM  yang masuk ke dalam cluster mikro terstruktur kuat , 2  data Medium  Structure artinya  data  UMKM yang  digunakan  terstruktur  baik , 3  data Weak Structure artinya  data  UMKM  yang  digunakan terstruktur lemah , 1 data No Structure artinya data UMKM yang digunakan terstruktur buruk.

## V. PENUTUP
5.1  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah peneliti  kerjakan  dengan  judul  Pemetaan Persebaran UMKM di
Kecamatan Karangmalang dengan Metode K-Means (Studi kasus: Dinas Koperasi dan UKM Sragen), maka dapat diambil kesimpulan bahwa dari 200 data yang  dimasukan  ke  dalam program,  diperoleh 176  data  UMKM  termasuk  mikro,  22  data UMKM  termasuk  kecil,  dan  2  data  UMKM termasuk menengah  sesuai  dengan  peraturan UU No 20 Tahun 2008 tentang UMKM. Dari 200 data UMKM diambil 40 data untuk diuji dengan metode Shilhoute Coeficient dengan 90% data UMKM  yang  terstruktur  dengan  baik.  Hal  ini menunjukan  bahwa  dengan  menggunakan metode K-Means dapat  mengelompokan tingkatan usaha maupun pemerataan bantuan UMKM  mikro  karena  hasil  perhitungan  akan dipetakan ke dalam map Kecamatan Karangmalang sesuai cluster masing-masing.
5.2  Saran
1. Dengan  adanya  sistem  klasterisasi UMKM  di  Kecamatan  Karangmalang Kabupaten Sragen, dapat dikembangkan untuk kecamatan atau kabupaten daerah lain.
2. Sistem  ini  dapat  dikembangkan  dengan memberikan tambahan fitur print out data peta  dan  data  hasil  klasterisasi  sebagai keluaran cetak data, sehingga sistem ini bisa menyediakan rekapitulasi data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Clustering  Data  Obat- Obatan,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019.
[2] B.  M.  Metisen  and  H.  L.  Sari,  “Analisis clustering  menggunakan  metode  K- Means dalam
pengelompokkan penjualan  produk  pada  Swalayan Fadhila,” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.
[3] mohamad  jajuli  nurul  rohmawati,  sofi defiyanti,  “Implementasi  Algoritma  K- Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar  Beasiswa,” Jitter  2015 ,  vol.  I, no. 2, pp. 62–68, 2015.
[4] W. Safira Azis and  dan Dedy Atmajaya, “Pengelompokan Minat Baca Mahasiswa Menggunakan  Metode  K-Means,” Ilk.  J.
Ilm. , vol. 8, no. 2, pp. 89–94, 2016.
[5] R.  A.  Asroni,  “Penerapan  Metode  K- Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa Berdasarkan  Nilai  Akademik  Dengan Weka  Interface  Studi  Kasus  Pada Jurusan  Teknik  Informatika  UMM Magelang,” Ilm.  Semesta  Tek. ,  vol.  18, no. 1, pp. 76–82, 2015.
[6] N.  A.  Widiastuti  and  N.  A.  Azizah Widiastuti, “Teknologi
Geolocation
Berbasis  Android  dengan  Metode  K- Means  untuk  Pemetaan  UMKM  di Kabupaten  Jepara,” J.  Sist.  Inf.  Bisnis ,
vol. 8, no. 2, p. 218, 2018.
[7] P.  Puntoriza  and  C.  Fibriani,  “Analisis Persebaran UMKM Kota Malang
Menggunakan Cluster K-means,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, pp. 86– 94, 2020.
[8] W.  Aristika  and  W.  J.  Hartono, “Penerapan  Clustering  K-Means  untuk Menentukan  Pengaruh  Media  Sosial Facebook  terhadap  Usaha  Mikro,  Kecil dan  Menengah  (UMKM)  di  Kecamatan Pekanbaru  Kota,” J.  Ilmu  Komput.  dan Bisnis ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  2389–2395, 2020.