INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 6 Tahun 2023 Page 6739-6747 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Pengelompokan Jenis Usaha UMKM Berdasarkan Bidang Usaha Pada Kecamatan Tondano Selatan Kabupaten Minahasa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus: Dinas UMKM dan Koperasi Kab. Minahasa)
Rima Ramba’ 1 ✉ , Vivi Pinggie Rantung 2
Teknik Informatika Universitas Negeri Manado
Email: rimaramba14@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
UMKM adalah singkatan dari Usaha Mikro, Kecil dan Menengah. Pada dasarnya UKM adalah usaha atau badan  usaha  yang  dikendalikan  oleh  perorangan,  kelompok,  usaha  kecil  atau  rumah  tangga.  Oleh karena itu, sangat penting bagi calon UKM atau seluruh pengusaha UMKM untuk memiliki pemahaman yang baik Perkembangan UMKM di Indonesia terus meningkat dari segi kualitasnya, hal ini dikarenakan dukungan  kuat  dari  pemerintah  dalam  pengembangan  yang  dilakukan  kepada  para  pegiat  usaha UMKM, yang mana hal tersebut sangat penting dalam mengantisipasi kondisi perekonomian ke depan serta menjaga dan memperkuat struktur perekonomian nasional. Hasil keluaran dari simulasi ini yaitu menunjukkan beberapa informasi yang meliputi jumlah klaster, jumlah anggota di setiap klaster, data mana saja yang menjadi anggota setiap klasternya serta titik pusat (centroid) setiap klasternya dimana dari  6988  umkm  sebulum  normalisasi  data  terdapat  32  umkm  berdasarkan  Hasil  Cluster  dengan Algoritma K-means terdapat 5  kelompok jumlah jenis usaha.Yaitu Cluster 1 (13.733),Cluster 2(19),Cluster 3(18.500),Cluster 4(16.700) dan Cluster 5(0.500).
Kata Kunci: Pengelompokan, UMKM, Clustering, K-Means

## Abstract
MSMEs  is an abbreviation for Micro, Small and Medium Enterprises. Basically, SMEs are businesses or business entities controlled by individuals, groups, small businesses or households. Therefore, it is very important  for  prospective  SMEs  or  all  SME  entrepreneurs  to  have  a  good  understanding.  The development of MSMEs in Indonesia continues to increase in terms of quality, this  is because the government's  strong  support  for  the  development  carried  out  by  MSME  business  activists  is  very important.  important  in  anticipating  future  economic  conditions  as  well  as  maintaining  and strengthening the structure of the national economy. The output results from this simulation show some information which includes the number of clusters, the number of members of each cluster, member data for each cluster and the center point (centroid) of each cluster where out of 6988 MSMEs before  data  normalization  there  are  32  MSMEs  based  on  the  cluster  results  using  the  K-means algorithm. contains 5 groups of business  types. Namely Cluster 1 (13,733), Cluster 2 (19), Cluster 3 (18,500), Cluster 4 (16,700) and Cluster 5 (0.500).
Keywords: Grouping, MSMEs, Clustering, K-Means

## PENDAHULUAN
UMKM adalah singkatan dari Usaha Mikro, Kecil dan Menengah. Pada dasarnya UKM adalah usaha atau badan usaha yang dikendalikan oleh perorangan, kelompok, usaha kecil atau rumah tangga. Perkembangan UMKM di Indonesia terus meningkat kualitasnya karena kuatnya dukungan pemerintah dalam pengembangan para penggiat usaha UMKM, hal ini sangat penting untuk mengantisipasi situasi perekonomian ke depan serta menjaga dan memperkuat  strukturnya.  Oleh  karena  itu,  sangat  penting  bagi  calon  UKM  atau  seluruh pengusaha  UMKM  untuk  memiliki  pemahaman  yang  baik  Perkembangan  UMKM  di Indonesia terus meningkat dari  segi kualitasnya, hal ini  dikarenakan  dukungan kuat  dari pemerintah dalam pengembangan yang dilakukan kepada para pegiat usaha UMKM, yang mana hal tersebut sangat penting dalam mengantisipasi kondisi perekonomian ke depan serta  menjaga  dan  memperkuat  struktur  perekonomian  nasional.  Menurut  Tan,  2006 clustering adalah sebuah proses untuk mengelompokan data ke dalam beberapa cluster atau  kelompok  sehingga  data  dalam  satu  cluster  memiliki  tingkat  kemiripan  yang maksimum  dan  data  antar  cluster  memiliki  kemiripan  yang  minimum.  Penelitian  Ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma K-Means clustering dalam  mengelompokan jumlah jenis usaha UMKM berdasarkan Bidang Usaha, sehingga pihak dinas serta kecamatan dapat  melihat  jumlah  jenis  usaha  yang  ada  dikecamatan  tersebut.  Dengan  banyaknya pertambahan  jumlah  usaha  UMKM  di  Kecamatan  Tondano  selatan,  diperlukan  adanya pengelompokan jumlah jenis usaha berdasarkan bidang Usaha agar data umkm yang bisa
dikelompokan  dengan  baik.  Oleh  karena  itu,  dibuatlah  pengolahan  data  yang  dapat menyelesaikan permasalahan tersebut yaitu menerapkan teknik data mining menggunakan algoritma  KMeans  terhadap  data  jumlah  jenis  UMKM  berdasarkan  bidang  usaha  di kecamatan Tondano selatan.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## Identifikasi Masalah
Merupakan proses awal dari pengenalan suatu masalah yang terjadi dimana suatu objek  tertentu  dalam  situasi  yang  terpilih  dapat  dikenali  sebagai  suatu  masalah. Permasalahan yang ada didalam penelitian adalah Pengelompokan jumlah jenis usaha yang ada pada kecamatan tondano selatan.

## Teknik Pengumpulan
Data Pengumpulan data dilakukan dengan cara mencari cluster yang tertinggi dalam menentukan  jumlah  jenis  usaha  yang  ada  pdi  Kecamatan  tondano  selatan.setelah melakukan indetifikasi masalah selanjutnya pengumpulan data UMKM kecamatan tondano selatan  yang terdaftar di Dinas UMKM dan Koperasi ,terdapat sekitar 6890 data umkm yang ada di kecamatan tersebut,namum tidak semua data tersebut lengkap sesuai adribut yang ada  pada  tabel  data  yang  seharusnya,data  yang  tidak  lengkap  akan  di  perbaiki  melalui cleaning  data,yaitu  data  yang  kosong  atau  kurang  lengkap  seperti  kesalahan  penulisan kemudian data yang sangat tidak lengkap akan di hapus dengan jumlah yang relatif sedikit.

## Pengolahan Data
Pada tahap pengolahan data menggunkan perhitungan statistik, data diolah untuk mendapatkan hasil yang kemudian dapat digunakan dalam pengambilan keputusan dan data dioleh sehingga mendapatkan informasi yang jelas.
Transformasi dengan Metode K-Means Clustering
Data yang berupa alfabet seperti nama,kelurahan,kecamatan, dan kabupaten,provinsi,dan bidang usaha yang harus dilakukan proses inisialisasi data terlebih dahulu kedalam bentuk angka. Kemudian mengelompokkan data yang sudah ada dalam 2 kelompok  yaitu  kelompok  tertinggi  dan  kelompok  terendah  dengan  Metode  K-means Clustering.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Implementasi Dengan Rapid Miner
Untuk  mengimplementasikan  proses  K-Means  Clustering  digunakan  aplikasi Rapidminer  untuk  memudahkan    proses  simulasi  perubahan  data  yang  terjadi  dalam mengelompokkan data jumlah jenis umkm yang ada. Seperti jumlah jumlah anggota cluste, nilai centroid, dan daftar data tiap cluster yang dihasilkan untuk dijadikan referensi validitas data yang akan diolah. Langkah-langkahnya dalam implementasi tersebut sebagai berikut : K-means :
a. Tentukan jumlah klaster
b. Alokasikan data ke dalam klaster secara random
c. Hitung centroid/rata-rata dari data yang ada di masing-masing cluster
d. Alokasikan masing-masing data ke centroid/rata-rata terdekat
e. Kembali  ke  Step  c,  apabila  masih  ada  data  yang  berpindah  klaster  atau  apabila perubahan nilai centroid, ada yang di atas nilai threshold yang ditentukan atau apabila perubahan nilai pada objective function yang digunakan di atas nilai threshold yang ditentukan.

## 2. Input Data
Pada  Input  data,adribut  pada  tabel  awal  tidak  akan  dimasukan  semua    data  yang sudah di seleksi akan dimasukan ke aplikasi rapid miner dengan cara meng-import data yang telah diseleksi dan dibuat dalam dokumen excel seperti data pada berikut ini:
Table 1. Data yang akan Input
3. Sesudah data di input pengklasteran tidak lansung dilakukan karena kita akan set data jenis  umkm  yang  sifatnya  nominal  akan  di  ubah  menjadi  numerikal  menggunakan operator “nominal to numerical” agar data dapat dikelompok karena sifat data yang nominal tidak dapat diclusteringkan menggunakan algoritma k-means.

## Gambar 1. Mengubah Nominal ke Numerical

## 4. Proses Pengklasteran
Dalam pemrosesan data diawali dengan memasukkan fungsi operator K-Means dan diatur jumlah klaster yang diinginkan, dalam kasus ini diatur 3 klaster. Hubungkan semua operator yang akan digunakan, kemudian jalankan proses.
Gambar 2. Proses Cluster Data

## 5. Hasil Output Hasil
Keluaran dari simulasi ini yaitu menunjukkan beberapa informasi yang meliputi jumlah klaster,  jumlah  anggota  di  setiap  klaster,  data  mana  saja  yang  menjadi  anggota  setiap klasternya serta titik pusat (centroid) setiap klasternya dimana dari 6988 umkm sebulum
normalisasi data terdapat 32 umkm berdasarkan Hasil Cluster dengan Algoritma K-means terdapat  5    kelompok  jumlah  jenis  usaha  Yaitu:  Cluster  1  (13.733),Cluster  2(19),Cluster 3(18.500),Cluster 4(16.700) dan Cluster 5(0.500):
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5 1) Peternakan (10) 2)
2) Bengkel (40)
3) foto copy (21)
4) ternak babi
(10)
5) gunting rambut (6)
6) catering(12)
7) bengkel (15)
8) Las jasa
trasportasi  (7)
9) Pembuatan
kue basa(7)
10) Jual beras (4)
11) Loundry (19)
12) Tibo-tibo (34)
13) barito(18)
14) wiraswasta
(16)
15) tukang
ojek(39) 1) Warung Umum (764) 1) Jual Makanan (263) 2) Warung
(765) 3) Ojek (189)
4) Jual  Pulsa (197) 1) Petani (64) 2) pertanian (102) 3) nelayan (85) 4) jual online (88) 5) sembako (112) 6) ternak  ayam
(86) 7) bertani (82)
8) kuliner (56) 9) jualan kue (83) 1) Warung Makan (313)
2) Warung Sembako (345)
Gambar 3. Hasil Cluster Model
Gambar 4. Avg.Centroid Distance
Gambar 5. Hasil Clustering Dalam Bentuk Tabel
Tabel 2. Centroid
Gambar 6. Visualisasi Graph Data
Gambar 7. Visualization Scatter data Clustering

## SIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  Penerapan  clustering menggunakan algoritma K-Means bisa untuk mengelompokkan Jenis usaha umkm yang ada di kecamatan Tondano Selatan berdasarkan bidang usaha. Hasil penghitungan K- Means clustering dapat diterapkan untuk pembagian class pada jenis umkm mengenai pemberian yang ada dengan melakukan pendekatan jarak terdekat masing-masing data terhadap centroid cluster lain dengan Menghasilkan 5cluster/kelompok.

## DAFTAR PUSTAKA
Jurnal,  H.,  Ali,  I.,  Rinaldi  Dikananda,  A.,  Ali  Ma,  F.,  &  Abdurohman,  M.  (2021).  JURNAL

## MANAJEMEN INFORMATIKA PENGELOMPOKAN JUMLAH PENDUDUK
BERDASARKAN  KATEGORI  USIA  0-18  TAHUN  DENGAN  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS  UNTUK MENENTUKAN  PENGEMBANGAN  POTENSI  DESA WISATA DI KABUPATEN CIREBON. JUMIKA, 8(1)
Ratna Sari, Y., Sudewa, A., Ayu Lestari, D., & Ika Jaya, T. (2020). PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS  UNTUK  CLUSTERING  DATA  KEMISKINAN  PROVINSI  BANTEN MENGGUNAKAN RAPIDMINER (Vol. 5, Issue 2).
Sarita Novie Damayanti, Rimadewi Suprihardjo (2016). Pembentukan Cluster Objek Daya Tarik  Wisata  (ODTW)  di  Kota  Yogyakarta,  Jurnal  Teknik  ITS,  Institut  Teknologi Surabaya.
Yulianti, Y., Utami, D. Y., Hikmah, N., & Hasan, F. N. (2019). PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGETAHUI MINAT CUSTOMER DI TOKO HIJAB. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 15(2), 241 – 246. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.650