OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 1, N O .2, PP .060-072, MAY 2019
ISSN : 2622-8106 DOI: 10.20895/ INISTA . V 1 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering
Dwi Astuti #1 , Ade Rahmat Iskandar *2 , Atik Febrianti #3

## # Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Jl. D.I. Panjaitan 128, Purwokerto, Indonesia
1 15102094@ittelkom-pwt.ac.id
2 Ade.rahmat@ittelkom-pwt.ac.id
3 atik@ittelkom-pwt.ac.id
Accepted on April 11, 2019

## Abstract
Terjadinya  penurunan  jumlah  UMKM sebesar 0,003% menyebabkan  pertumbuhan  ekonomi  lesu  pada  kuartal  II di Indonesia. Adanya  sumber  data  UMKM  yang  melimpah  disebuah  daerah  dapat  digunakan  untuk  menggali informasi. Pengelompokan data  UMKM  yang memanfaatkan proses data  mining dengan  menggunakan  teknik clustering dapat digunakan  untuk  mengolah data  yang ada. Pada  prosesnya,  metode  yang  digunakan  adalah  pemahaman  bisnis, pemahaman  data,  persiapan  data,  pemodelan, evaluasi  dan  persebaran. Dalam  pembentukan cluster, algoritma  yang digunakan adalah K-Means.  K-means  clustering merupakan  salah  satu  algoritma yang dapat  mengelompokkan data kedalam  beberapa cluster berdasarkan kemiripan data. Sehingga  UMKM yang memiliki  karakteristik sama akan dimasukkan  ke  dalam satu cluster dan  data  dengan  karakteristik yang berbeda  akan  dikelompokkan  ke dalam cluster lainnya. Dalam prosesnya, penelitian ini akan menguji data berupa jenis usaha, aset dan omset. Data UMKM akan diolah menggunakan python guna untuk menghasilkan cluster yang akurat. Cluster yang terbentuk dari proses clustering ini ada 3 (tiga) cluster dengan cluster satu sebanyak 182 UMKM, cluster dua terdiri dari 47 UMKM, dan cluster tiga terdiri dari 55  UMKM. Penelitian  ini  diharapkan  mengeluarkan output berupa  klusterisasi atau  pengelompokkan data yang  sesuai untuk dasar  pengambilan keputusan  dalam penentuan strategi promosi. Sehingga  dapat  menghasilkan informasi yang akurat bagi UMKM untuk membantu mengembangkan usahanya.
Keywords: UMKM, Data Mining, Clustering, CRISP-DM, K-Means

## I. PENDAHULUAN
U MKM  memiliki  peran  yang  sangat  penting  bagi  perkembangan  perekonomian  Indonesia. Karena pasca  krisis  ekonomi  1998  UMKM  menyumbang  Produk  Domestik  Bruto  (PDB)  nasional  sekitar 60,34% dan memiliki proporsi unit usaha sebesar 99,99% dari total keseluruhan pelaku usaha di Indonesia[1]. Namun  demikian,  berdasarkan  data  Kementrian  Koperasi  dan  UKM  tahun  2016  yang  didapat  dari  Badan Pusat Statistik (BPS) pada Tabel 1.1 menunjukkan bahwa selama tahun 2008-2013 persentase pertumbuhan
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering 61
jumlah UMKM  mengalami  fluktuasi  yang  berujung  pada  penurunan  sekitar  0,003%  di  tahun  2013[2]. Penurunan  ini  pun  terjadi  di  salah  satu  wilayah  Purwokerto  Selatan.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari Kelurahan Purwokerto Selatan, Jumlah UMKM pada tahun 2016 ada 197 unit usaha dan di tahun 2017 turun menjadi  167  unit  usaha  UMKM.  Jadi,  terdapat  penurunan  sejumlah  30  usaha  pada  tahun  2017[3].  Direktur Eksekutif Institute  for  Economic (Indef) Enny  Sri  Hartati menilai  goyahnya sektor UMKM menyebabkan pertumbuhan  ekonomi yang lesu  pada  kuartal II. Hal  ini  tentunya  berdampak  pada  pertumbuhan  ekonomi negara.  Menurut  LPPI  dan  Bank  Indonesia,  ada  banyak  kendala  penyebab  penurunan  presentase  jumlah UMKM. Salah satu faktor kendala pertumbuhan UMKM yaitu masih belum adanya strategi pemasaran yang tepat bagi para pelaku UMKM untuk memasarkan produknya[1]. Hal ini dapat dijadikan studi bagi peneliti.
Tabel 1.1 Pertumbuhan Jumlah UMKM 2008-2013[2] No Tahun Pertumbuhan Jumlah UMKM (Persen) 1 2008 2,520 2 2009 2,640 3 2010 2,010 4 2011 2,570 5 2012 2,410 6 2013 2,407
(Sumber Data : Badan Pusat Statistik Nasional (BPS) 2016)
Grafik 1.1 Pertumbuhan Jumlah UMKM Tahun 2008 – 2013[2] (Sumber Data : Badan Pusat Statistik Nasional (BPS) 2016)
Kemajuan  teknologi  informasi  saat  ini  sudah  semakin  berkembang.  Dengan  berkembangnya teknologi, kumpulan data UMKM yang melimpah di suatu daerah dapat diolah menggunakan suatu metode. Metode  yang  tepat  untuk  melakukan  tahap  penelitian  ini  adalah Data  Mining. Data  mining merupakan rangkaian  proses  yang  mengolah  sekumpulan  data  yang  berlimpah  untuk  menggali  informasi  yang  belum diketahui  dengan  mengenali  pola-pola  dari  suatu  data[4].  Tujuan  pengenalan  pola  ini  adalah  memanipulasi suatu data untuk mendapatkan informasi  yang berharga. Informasi ini dapat digunakan sebagai solusi bisnis bagi UMKM khususnya didalam penentuan strategi promosi.
Salah  satu  metode  yang  ada  didalam Data  Mining adalah  metode Clustering.  Clustering bekerja dengan  cara  mengumpulkan  data  kedalam  satu  kelompok  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama kedalam  beberapa  objek  atau  variabel  tertentu  hingga  menemukan  pola-pola  yang  diinginkan[5].  Algoritma yang  tepat  untuk  menemukan  pola-pola  tersembunyi  dari  data  ini  adalah K-Means. Algoritma K-Means merupakan metode yang mempartisi data kedalam bentuk satu atau lebih cluster yang memiliki karakteristik sama.  Metode  ini  memiliki  akurasi  atau  tingkat  ketelitian  yang  tinggi,  waktu  eksekusi  yang  relatif  cepat (tergantung  jumlah  data  yang  diolah)  karena  sifatnya  yang  linear,  dan  sudah  umum  digunakan  sehingga mudah untuk diadaptasi [6].
Berdasarkan persoalan di atas, studi ini spesifik meneliti tentang algoritma K-Means Clustering yang dapat digunakan sebagai salah satu cara untuk menenentukan strategi promosi yang tepat bagi UMKM dalam persaingan  bisnis  global. Pada  algoritma  ini  data  akan  dibagi  menjadi  3  variabel  yang  akan  dikelompokan kedalam cluster tertentu sesuai dengan karakteristiknya.
Studi literatur yang sudah ada, dapat dijadikan landasan untuk melaksanakan penelitian ini. Studi ini akan  dilakukan  di  wilayah  Purwokerto. Penelitian  ini diharapkan dapat dijadikan  referensi  bagi  pemerintah
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering 62
khususnya UMKM  dalam  menentukan  strategi  promosi yang  tepat guna  menunjang  produktivitas  UMKM yang akan berimbas pada peningkatan kesejahteraan ekonomi nasional.

## II. KAJIAN TERKAIT
Penelitian  Aulia  Tegar  Rahman,  Wiranto  dan  Rini  Anggrainingsih  yang  berjudul “Coal  Trade  Data Clustering  Using  K- Means” membahas  tentang  strategi  untuk  meningkatkan  perdagangan  produk  melalui analisis data penjualan. Salah satu metode Data Mining yang digunakan untuk menentukan pola penggalian informasi  adalah Clustering dengan  proses  penentuan  pola  pengelompokan  menggunakan K-Means. Penelitian  ini  menghasilkan  8  cluster menggunakan  metode Elbow.  Ada  persamaan  karakteristik  di  setiap cluster. Cluster optimal digunakan sebagai penentuan srategi bisnis[6].
Penelitian  Johan  Oscar  Ong  yang  berjudul  “Implementasi  Algoritma K-Means  Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing President University” membahas mengenai pengola han data mahasiswa yang telah  lulus.  Data  diolah  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering yaitu  dengan  mengelompokkan  data mahasiswa  kedalam  beberapa cluster berdasarkan  karakteristik  data  yang  digunakan  untuk  memperoleh informasi tersembunyi. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini sudah ditentukan yaitu nama, kota asal, jurusan dan IPK mahasiswa.  Informasi yang diperoleh dari penelitian ini dapat digunakan sebagai referensi dalam menentukan strategi pemasaran yang tepat bagi departemen pemasaran President University[7].
Penelitian  Elly  Murningsih  dan  Sri  Kiswati  yang  berjudul “ Penerapan  Metode K-Means untuk Clustering Produk Online  Shop Dalam  Penentuan  Stok  Barang ” membahas  tentang  manajemen  stok  yang dilakukan secara tidak akurat menyebabkan biaya simpan yang tinggi dan tidak ekonomis. Hal ini disebabkan karena terjadinya  kekosongan dan kelebihan produk tertentu. Penelitian ini menggunakan metode clustering untuk mengetahui produk mana  yang paling diminati oleh konsumen. Variabel yang digunakan adalah kode produk,  jumlah  transaksi,  volume  penjualan  dan  rata-rata  penjualan.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  berupa suatu  program  aplikasi  yang  dapat  digunakan untuk  mengelompokkan  produk menjadi kategori jumlah stok banyak, sedang dan sedikit berdasarkan transaksi penjualan[8].
Penelitian  Annisa  Paramitha  Fadillah  yang  berjudul  “Penerapan  Metode  CRISP -DM  untuk  Prediksi Kelulusan  Studi  Mahasiswa  Menempuh  Mata  Kuliah  (Studi  Kasus  Universitas  XYZ)”  membahas  tentang penggunaan  metode  CRISP-DM  sebagai  proses  standar  penambangan  data  yang  dapat  diterapkan  pada strategi pemecahan masalah bisnis. Algoritma yang digunakan adalah C4.5 desicion tree. Hasil penelitian ini adalah prediksi pola kelulusan siswa[9].
Penelitian  Beta  Esti  Adiana,  Indah  Soesanti,  dan  Adhistya  Erna  Permanasari dengan  judul  “Analisis Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan  Kombinasi  RFM  Model  dan  Teknik Clustering ”  membahas  tentang segmentasi  pelanggan  yang  dilakukan  dengan  pendekatan data  mining dengan  metode Clustering dengan tujuan  untuk  mengukur  kesetiaan  pelanggan  terhadap  sebuah  produk UKM.  Dengan  menggunakan  CRISP- DM yang terdiri dari enam fase yaitu fase pemahaman bisnis, fase pemahaman data, fase persiapan data, fase pemodelan,  fase  evaluasi  dan  fase penerapan. Pembentukan  klaster  didasarkan  pada  analisa  RFM (Recency, Frequency,  and  Monetary).  Davies  Bouldin  Index (DBI) digunakan  untuk  menemukan  jumlah cluster (k) yang  optimal.  Hasil  dari  penelitian  ini  terbentuk  3  kelompok  pelanggan.  Kelompok  pertama  berjumlah  30 pelanggan yang masuk kedalam kategori typical customer, 8 pelanggan masuk dalam kategori superstar, dan 89 pelanggan masuk pada kategori dormant customer[10].
Berdasarkan penelitian diatas, dapat diambil kesimpulan bahwa algoritma K-Means sangat baik digunakan untuk menyelesaikan masalah tentang pengolahan data berdasarkan cluster. Pengelompokkan atau clusterisasi di sebuah UMKM menawarkan beberapa kekurangan dan kelebihan. Belum adanya data UMKM yang telah dikelompokkan dan  belum  adanya  kategori  strategi  promosi  yang  handal menjadikan tantangan  tersendiri dalam penulisan ini dengan menggunakan metode CRISP-DM melalui tahapan business understanding, data understanding,  data  preparation,  modeling,  evaluasi  dan  development untuk  membuat  penelitian  ini  lebih terarah.
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering 63

## III. R ESEARCH M ETHOD
Penelitian  ini  menggunakan  284  data  UMKM  di  sektor  industri  pengolahan  Purwokerto dengan menerapkan  metode  CRISP-DM  dan  algoritma K-Means clustering untuk  menentukan  strategi  promosi UMKM. Tahapan-tahapan yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
Gambar 1.1 Tahapan Penelitian
a. Studi Literatur
Tahapan awal yang dilakukan dalam penelitian dengan melakukan studi literatur pada jurnal, buku, dan penelitian yang berkaitan dengan data mining. Penelitian terkait yang dijadikan rujukan utama penelitian ini yaitu  penelitian  Aulia  Tegar  Rahman,  Wiranto  dan  Rini  Anggrainingsih,  penelitian  Johan  Oscar  Ong,  dan penelitian Elly Murningsih dan Sri Kiswati.
b. Wawancara Ahli
Wawancara  ahli  merupakan  proses  penggalian  informasi  mengenai  UMKM  dan  kendalanya  yang ditanyakan langsung kepada Kepala Seksi Pengembangan UMKM Kabupaten Banyumas.

## c. Penerapan Metode CRISP-DM
Pada  tahapan  ini  pendekatan  yang  digunakan  menggunakan  metode Cross  Industry  Standard  for  Data Mining (CRISP-DM). CRISP-DM merupakan metode yang menggunakan model proses pengembangan data yang  banyak  digunakan  para  ahli  untuk  memecahkan masalah.  Proses  penelitian  ini  mengacu  pada  enam tahap  CRISP-DM  yaitu  pemahaman  bisnis,  pemahaman  data,  persiapan  data,  pemodelan,  evaluasi  dan penyebaran.
Studi Literatur Penerapan metode CRISP-DM Penentuan Strategi Promosi Wawancara Ahli (Kasi Pengembangan UMKM Kabupaten Banyumas) Pengambilan
Kesimpulan Pemodelan Algoritma K-Means
Clustering Buku dan Jurnal
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering 64

## Gambar 1.2 Model CRISP-DM

## (a) Pemahaman Bisnis
Pengolahan  data  UMKM  di  daerah  Purwokerto  Selatan  yaitu  karena  terjadinya  penurunan  jumlah UMKM di Kelurahan Purwokerto Khususnya Purwokerto Selatan dengan jumlah 30 UMKM pada tahun 2016 hingga  2017  akibat  kredit  macet,  dan  memiliki  kemampuan  menghasilkan  produk  akan  tetapi  tidak  bisa memasarkan  produk  dengan  baik.  Tujuan  bisnis dari  pengolahan  data ini dapat  dijadikan  sebagai  salah satu dasar pengambilan keputusan untuk menentukan jenis promosi yang tepat sasaran agar Dinas Tenaga Kerja, Koperasi  dan  Usaha  Kecil  dan  Menengah  Kabupaten Banyumas  dapat  membantu  UMKM  supaya  tidak gulung tikar yang menyebabkan penurunan jumlah UMKM.
Strategi awal yang diterapkan adalah meminta data UMKM Purwokerto ke Dinas Tenaga Kerja, Koperasi dan  Usaha  Kecil  dan  Menengah  Kabupaten  Banyumas  dengan  cara  melakukan  pengajuan  penelitian  ke Direktorat  Jenderal  Kesatuan  Bangsa (Kesbangpol) dan  Politik  Kementerian  Dalam  Negeri yang  kemudian diteruskan ke Badan Penelitian dan Pengembangan Pertahanan Kementerian Pertahanan (Balitbang). Setelah itu, pengambilan data UMKM Purwokerto dilakukan di Dinas Tenaga Kerja, Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah Kabupaten Banyumas bagian UKM.

## (b) Pemahaman Data
Pengumpulan  data  awal berupa  dokumen excel dengan  format  .xlsx. Data  UMKM  dideskripsikan  dengan nama, alamat, desa/kelurahan, klasifikasi, tenaga kerja, jenis usaha, lokasi usaha, omset, dan aset. Setelah data didapatkan,  dilakukan  eksplorasi  data  sejumlah  350 record data  UMKM  di  sektor  industri  dan  pengolahan. Namun demikian, ada beberapa yang kosong (null) pada variabel omset dan aset.

## (c) Persiapan Data
Pada persiapan data dilakaukan preprocessing untuk menjaga kualitas data. Data cleaning dilakukan dengan menghapus missing  value pada  attribut  yang  memiliki  banyak  data  yang  kosong  atau null agar  data  yang dihitung  lebih  akurat karena  sudah  tidak  ada missing  value.  Pada  tahap  ini  data cleaning dilakukan  dengan menghapus missing  value pada  attribut  aset  dan  omset  yang  dilakukan  karena  ada  beberapa  kolom  yang kosong  dibagian  data  tersebut.  Setelah  dilakukan  seleksi,  didapatkan  data  sebanyak  284  UMKM. Setelah dilakukan data reduction, jumlah dataset terbagi menjadi tiga kolom yaitu jenis usaha, omset, dan aset. Data yang sudah bersih, memasuki tahap transformasi data, data berjenis non nominal dilakukan proses inisialisasi kedalam  bentuk  angka/numerikal seperti  Tabel  1.3. Aturan  transformasi  data  ini  didasarkan  kepada  jenis usaha yang memiliki frekuensi terbesar diberi inisial dengan angka 1 dan kedua diberi inisial angka 2, begitu seterusnya sepeti pada Tabel 1.2.
Penyebaran Pemahaman Data Persiapan Data Pemodelan Data Evaluasi Pemahaman Bisnis
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering 65
Tabel 1.2 Kriteria Transformasi Data UMKM Jenis Usaha Frekuensi Transformasi Kerajinan 124 1 Kuliner 123 2 Jasa 28 3 Perdagangan 9 4 Tabel 1.3 Sample Hasil Transformasi Data UMKM Atribut Dataset Jenis Usaha 2 4 1 ... 1 Omset 120000000 36000000 1000000 ... 1340000000 Aset 18000000 5400000 2000000 .. 201000000
(d) Pemodelan Data
Pada  penelitian  ini,  gambaran  pemrosesan  data  menggunakan  algoritma K-Means. Berikut  adalah  langkah yang digunakan dalam pemodelan ini:
Gambar 1.3 Flowchart Algoritma K-Means
1. Jumlah cluster (K) yang digunakan dalam penelitian ini adalah 3 cluster seperti pada tabel 1.4.
Tabel 1.4 Titik Pusat Awal Cluster Titik Pusat Awal Jenis Usaha Omset Aset Cluster 1 2 48000000 7200000 Cluster 2 3 120000000 18000000 Cluster 3 1 465000000 69750000
2. Hitung  jarak  setiap  data  ke  pusat cluster dengan  menggunakan  persamaan Euclidean  Distance. Berikut adalah  persamaan  yang  digunakan  dengan  3  atribut.  Pada  penelitian  ini,  jarak  akan  dihitung  dari  data UMKM pertama ke pusat cluster pertama dengan persamaan sebagai berikut: d(1,1) = = = 72805494,3 Dari hasil perhitungan jarak diatas, maka didapatkan hasil jarak antara data pertama dengan pusat cluster pertama  adalah    72805494,3.  Setelah  itu  menghitung  jarak  data  pertama  dengan  pusat cluster kedua sebagai berikut:
Hitung Kembali pusat Kluster Pusat Kluster Tidak Berubah Mulai Pilih Jumlah Kluster Hitung Jarak semua data Ke Pusat Kluster Selesai Ya
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering 66
d(1,2) = =
= 1
Dari  perhitungan  jarak  diatas,  didapatkan  hasil  data  pertama  dengan  pusat cluster kedua  adalah  1. Kemudian hitung jarak data pertama dengan pusat cluster pertama dengan persamaan:
d(1,3) = = = 345032038,6
Dari  perhitungan  tersebut  didapatkan  bahwa  hasil  jarak  data  pertama  ke cluster ketiga  adalah 345032038,6. Berdasarkan hasil ketiga perhitungan diatas, dapat diambil kesimpulan bahwa jarak data ke cluster 2 merupakan jarak yang paling dekat. Hasil perhitungan manual masing-masing data dengan tiga atribut tersebut pada iterasi pertama dapat dilihat pada Tabel 1.5.
Tabel 1.5 Contoh Hasil Iterasi Pertama Menggunakan Euclidean Distance
No Iterasi-1 Jarak Ke Jarak Terdekat C1 C2 C3 Jarak Kelas 1 72805494,3 1 345032038,6 1 2 2 27302060,36 45503433,94 391332695,4 27302060,36 1 3 13298120,17 85375640,55 431304432 13298120,17 1 4 43518846,49 116323901,2 462007165,7 43518846,49 1 5 43518846,49 116323901,2 460047173,6 43518846,49 1 6 43518846,49 116323901,2 540926992,8 43518846,49 1 7 7088018,059 72178667,21 416254734 7088018,059 1 8 702116685,5 630003174,6 285108523,3 285108523,3 3 9 102023722,7 32695565,45 315228030 32695565,45 2 10 60671245,25 12134249,05 357965230,4 12134249,05 2 11 16987948,67 55817545,63 400317410,5 16987948,67 1 12 42469871,67 115275366 459373266,3 42469871,67 1 13 53390695,82 19414798,48 364314884,4 19414798,48 2 14 53390695,82 19414798,48 364912946,5 19414798,48 2 15 24268498,1 48536996,2 393002264,9 24268498,1 1 16 37919528,28 110725022,6 455487314,3 37919528,28 1 17 12134249,05 84939743,35 429724080,4 12134249,05 1 18 31549047,53 41256446,77 386398013,8 31549047,53 1 19 42469871,67 30335622,62 375377727,3 30335622,62 2 20 33369184,89 106174679,2 450696800,2 33369184,89 1 21 42469871,67 30335622,62 375018156,2 30335622,62 2 22 27302060,36 45503433,94 390517453,9 27302060,36 1
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering
67
No
Iterasi-1 Jarak Ke Jarak Terdekat C1 C2 C3 Jarak Kelas 23 17190186,15 55615308,14 400089272,2 17190186,15 1 24 31346810,05 104152304,3 460172496,7 31346810,05 1 25 54604120,72 18201373,57 363311257,7 18201373,57 2
3. Setelah  semua  data  dimasukkan  kedalam  kelas  yang  sama  berdasarkan cluster terdekat,  lalu  hitung kembali  pusat cluster untuk  menentukan  iterasi  kedua  berdasarkan  rata-rata  anggota  yang ada  didalam cluster tersebut.
Perhitungan Centroid baru di Cluster 1, x = = 1,790849673 y = = 39786411,76 z = = 6989637,255 Perhitungan Centroid baru di Cluster 2,
x = = 1,767123288
y = = 148580821,9
z = = 24113424,66
Perhitungan Centroid baru di Cluster 3, x = = 1,5
y = = 485881034,5
z = = 73575862,07
Sehingga didapatkan centroid baru dari cluster 1, 2 dan 3 dapat seperti pada tabel 1.6.
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering 68
Tabel 1.6 Centroid baru dari perhitungan rata-rata iterasi 1
Centroid X Y Z 1 1,790849673 39786411,76 6989637,255 2 1,767123288 148580821,9 24113424,66 3 1,5 485881034,5 73575862,07
4. Setelah centroid baru dari  setiap cluster didapatkan, lakukan  iterasi  kembali  hingga  setiap cluster tidak berubah lagi dengan melihat tidak ada lagi data yang berpindah dari cluster satu ke cluster yang lainnya.
Tabel 1.7 Centroid baru dari perhitungan rata-rata iterasi 2 Centroid X Y Z 1 1,779141104 42864546,01 7309536,81 2 1,818181818 164860606,1 30050606,06 3 1,454545455 495401818,2 71314545,45 Tabel 1.8 Centroid baru dari perhitungan rata-rata iterasi 3 Centroid X Y Z 1 1,76744186 45747215,12 7695898,256 2 1,859649123 175424561,4 32475438,6 3 1,454545455 495401818,2 71314545,45 Tabel 1.9 Centroid baru dari perhitungan rata-rata iterasi 4 Centroid X Y Z 1 1,764367816 46388626,44 8131577,586 2 1,872727273 178110909,1 31998181,82 3 1,454545455 495401818,2 71314545,45 Tabel 1.10 Centroid baru dari perhitungan rata-rata iterasi 5 Centroid X Y Z 1 1,762711864 47443056,5 8557596,045 2 1,884615385 182121153,8 31925000 3 1,454545455 495401818,2 71314545,45 Tabel 1.11 Centroid baru dari perhitungan rata-rata iterasi 6 Centroid X Y Z 1 1,75419 48197882,68 8654718 2 1,92 184806000 32512000 3 1,454545 495401818,2 71314545 Tabel 1.12 Centroid baru dari perhitungan rata-rata iterasi 7 Centroid X Y Z 1 1,756906 48812271 9573450 2 1,916667 188181250 30041667 3 1,454545 495401818,2 71314545
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering 69
Tabel 1.13 Centroid baru dari perhitungan rata-rata iterasi 8
Centroid X Y Z 1 1,758241758 49203412,09 9531837,912 2 1,914893617 189631914,9 30638297,87 3 1,454545455 495401818,2 71314545,45 Tabel 1.14 Centroid baru dari perhitungan rata-rata iterasi 9 Centroid X Y Z 1 1,758241758 49203412,09 9531837,912 2 1,914893617 189631914,9 30638297,87 3 1,454545455 495401818,2 71314545,45
5. Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas,  dapat  dilihat  jika  titik centroid tidak  berubah  pada  iterasi  ke-9 (sembilan) artinya pemodelan data menggunakan K-Means selesai.
(e) Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi  ini  lebih  difokuskan  pada  model  yang  dihasilkan  sudah  sesuai  standar K-Means Clustering dan  tidak  ada  yang  dilewatkan  saat  melakukan  tahap  awal  hingga  tahap  pemodelan  selesai. langkah selanjutnya yang diplih adalah memutuskan untuk melanjutkan ke tahap akhir.
(f) Penyebaran
Dalam  tahap  penyebaran  pengetahuan  atau  informasi  yang  telah  diperoleh  akan  diimplementasikan kedalam  sebuah  laporan  dan  dilakukan  analisis  dari  masing-masing cluster yang  didapat  agar  dapat  dengan mudah dipahami oleh pihak yang memiliki kepentingan.
d. Penentuan Strategi Promosi
Penentuan strategi promosi ini didasarkan pada hasil wawancara yang didapat pada tahap wawancara ahli dan hasil studi literasi. Dimana, nantinya penulis akan memberikan rekomendasi strategi promosi berdasarkan cluster.
e. Pengambilan Kesimpulan
Tahap pengambilan kesimpulan ini merupakan tahap yang memiliki tujuan untuk mengambil intisari dari penulisan  untuk  dijadikan  sebuah  pemahaman  yang  utuh  dan  komperhensif.  Berdasarkan  kesimpulan  yang diperoleh  akan  ditemukan  alternatif solusi  yang  dapat ditawarkan  untuk  mengatasi permasalahan  yang  telah dirumuskan yaitu untuk menentukan strategi promosi bagi UMKM.

## IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION
Pada  saat  melakukan  implementasi  menggunakan  sistem  yang  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman python. Hasil  yang  didapatkan  yaitu pemrosesan  data  menggunakan K-Means berhenti  pada iterasi ke-9 (sembilan) dengan hasil akhir jarak yang didapatkan sebesar 0 pada iterasi ke-9 (sembilan). Saat dilakukan pencocokan antara hitung manual dan menggunakan program, hasil yang didapatkan sama. Hal ini menunjukan tidak ada kesalahan saat membangun program.
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering 70
Gambar 1.1 Iterasi K-Means Menggunakan Python kemudian akan dilakukan analisis dari cluster akhir yang didapatkan berdasarkan kedekatan jarak antara titik pusat (centroid) dengan data UMKM yang memiliki tiga atribut.
Tabel 1.15 Hasil Analisis Cluster 1
Hasil Cluster Satu
Cluster satu terdiri dari 182 UMKM yang memiliki jenis usaha
Kerajinan : 61 UMKM
Kuliner : 105 UMKM Jasa: 15 UMKM Perdagangan: 1 UMKM Dengan rata-rata aset sebesar Rp 49.203.412 dan rata-rata omset sebesar Rp 9.531.838
Tabel 1.16 Hasil Analisis Cluster 2
Hasil Cluster Dua
Cluster satu terdiri dari 47 UMKM yang memiliki jenis usaha Kerajinan : 23 UMKM Kuliner : 12 UMKM Jasa: 5 UMKM Perdagangan: 7 UMKM Dengan  rata-rata  aset  sebesar Rp  189.631.915 dan  rata-rata  omset  sebesar Rp 30.638.298
Tabel 1.17 Hasil Analisis Cluster 3
Hasil Cluster Tiga
Cluster satu terdiri dari 55 UMKM yang memiliki jenis usaha Kerajinan : 40 UMKM Kuliner : 6 UMKM Jasa: 8 UMKM Perdagangan: 1 UMKM Dengan  rata-rata  aset  sebesar Rp  495.401.818 dan  rata-rata  omset  sebesar Rp 71.314.545
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa cluster satu memiliki rata-rata aset dan omset sebesar Rp 49.203.412 dan Rp  9.531.838,  didominasi  oleh  jenis  usaha  kuliner  dan  kerajinan.  Kemudian cluster dua  memiliki  rata-rata aset  sebesar Rp  189.631.915 dan  rata-rata  omset  sebesar Rp  30.638.298.  Sedangkan cluster tiga  memiliki rata-rata aset sebesar Rp 495.401.818 dan rata-rata omset sebesar Rp 71.314.545. Sehingga dapat disimpulkan
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering 71
bahwa  cluster  1  merupakan cluster yang  harus  diperhatikan  karena  memiliki  rata-rata  aset  dan  omset  yang cukup rendah dibanding dua cluster lainnya.
Dari hasil analisis diatas, didapatkan persebaran data dalam bentuk ploting 3 (tiga) dimensi dengan nilai xyz dimana  x  merupakan  jenis  usaha,  y  merupakan  omset  dan  z  adalah  aset  pada  sistem  yang  dibangun menggunakan python. Persebaran data tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.2.

## Gambar 1.2 Hasil Ploting 3D
Dari  hasil  ploting  data  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  data  pada cluster 1  (satu)  merupakan  data  yang  paling banyak  muncul.  Data  dengan  cluster  1  didefinisikan  sebagai  data  dengan centroid yang  dipilih  berdasarkan omset usaha yang kecil. Artinya, sebagian besar UMKM yang diteliti memiliki omset usaha dengan rata-rata omset yang kecil.
Berdasarkan data hasil clustering yang telah diolah, maka dapat ditentukan beberapa strategi promosi yang  dapat  dilakukan  oleh  Dinas  Tenaga  Kerja,  Koperasi  dan  Usaha  Kecil  dan  Menengah  Kabupaten Banyumas pada umumnya dan UMKM pada khususnya. Penentuan strategi promosi ini didasarkan pada dua aspek  yaitu  hasil  proses  wawancara  dan  hasil  studi literasi.  Dimana  jika  dikaitkan  dengan  hasil  wawancara, maka strategi promosi yang didapat yaitu sebagai berikut:
Tabel 1.18 Strategi Promosi berdasarkan hasil wawancara No. Strategi Cluster Satu Cluster Dua Cluster Tiga 1. Mengikuti kegiatan temu usaha UMKM √ √ √ 2. Mengikuti pameran UMKM √ √ 3. Bergabung dengan pojok UMKM √ 4. Memanfaatkan  dunia  digital  sebagai  upaya pengembangan usaha √ √ √
Dikarenakan adanya masalah penurunan jumlah UMKM akibat kredit macet dan ada UMKM memiliki kemampuan menghasilkan produk akan tetapi tidak bisa memasarkan produk dengan baik sehingga tidak bisa mengembangkan usaha serta memiliki kemungkinan kredit macet maka penelitian ini difokuskan pada cluster satu mengingat jumlah UMKM yang tinggi, omset dan aset paling rendah diantara tiga cluster yaitu rata-rata aset  sebesar Rp  49.203.412 dan  rata-rata  omset  sebesar Rp  9.531.838. Maka  dilakukan  strategi  promosi dengan mengikuti kegiatan temu usaha UMKM dalam sebuah asosiasi atau komunitas yang sudah disediakan pemerintah.  Mengikuti  pameran  UMKM  dengan  membuat  produk  yang  unik  dan  memiliki  daya  saing khususnya bagi UMKM dengan jenis usaha kuliner serta kerajinan. Bagi UMKM dengan jenis usaha kuliner, dapat  bergabung  dengan  pojok  UMKM  yang  telah  disediakan  pemerintah.  Lalu,  UMKM  pada cluster ini dapat  memanfaatkan  dunia  digital  sebagai  upaya  pengembangan  usaha  dengan  melakukan  promosi  dan penjualan online.
Lalu untuk UMKM pada cluster dua dengan rata-rata jumlah aset sebesar Rp 189.631.915 dan rata-rata omset sebesar Rp 30.638.298 adalah dengan mengikuti kegiatan temu usaha UMKM untuk memperkenalkan produk dan menambah wawasan usaha, mengikuti pameran UMKM serta memanfaatkan dunia digital sebagai upaya pengembangan usaha melalui promosi dan penjualan online.
D WI A STUTI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 60-72 Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering 72
Berdasarkan hasil clustering pada cluster ketiga dengan rata-rata aset dan omset paling besar yaitu Rp 495.401.818 dan Rp 71.314.545,  disarankan  melakukan  strategi  dengan  cara  mengikuti  temu  usaha  dan memanfaatkan  dunia  digital  sebagai  upaya  pengembangan  usaha  melalui  promosi  dan  penjualan  online. Kemudian akan dilakukan analisis strategi berdasarkan promotion mix pada setiap cluster yang terbentuk. Hal ini diharapkan dapat sesuai dengan tujuan bisnis yang telah dijelaskan diawal proses CRISP-DM.
Tabel 1.19 Strategi Promosi Berdasarkan Promotion Mix No. Strategi Promosi Cluster Satu Cluster Dua Cluster Tiga 1. Periklanan √ √ 2. Penjualan Personal √ √ √ 3. Promosi Penjualan √ √ √ 4. Hubungan Masyarakat √ √ √ 5. Pemasaran Langsung √ √ √
Strategi promosi bagi UMKM berdasarkan hasil clustering untuk setiap cluster yang terbentuk adalah dengan  melakukan  penyelarasan  menggunakan promotion  mix berdasarkan  rata-rata  omset  dari  masing- masing cluster. Dimana  pada cluster 1  (satu)  dengan rata-rata  omset  sebesar Rp  9.531.838 memungkinkan UMKM pada cluster 1 (satu) melakukan penjualan personal, promosi penjualan, hubungan masyarakat, dan pemasaran langsung. Sedangkan pada cluster 2 (dua) dan cluster 3 (tiga) dilakukan semua kegiatan promotion mix.

## V. KESIMPULAN
1. Strategi  promosi  berdasarkan  wawancara  langsung  difokuskan  pada cluster pertama  dengan menyelaraskan tiga aspek yaitu jenis usaha, omset dan aset. Kemudian didapatkan empat strategi promosi yaitu  mengikuti  kegiatan  temu  usaha  UMKM  dalam  sebuah  asosiasi  atau  komunitas  yang  sudah disediakan  pemerintah.  Mengikuti  pameran  UMKM  dengan  membuat  produk  yang  unik  dan  memiliki daya saing khususnya bagi UMKM dengan jenis usaha kuliner serta kerajinan. Bagi UMKM dengan jenis usaha  kuliner,  dapat  bergabung  dengan  pojok  UMKM  yang  telah  disediakan  pemerintah.  Lalu,  UMKM pada cluster ini dapat memanfaatkan dunia digital sebagai upaya pengembangan usaha dengan melakukan promosi dan penjualan online.
2. Strategi  promosi  bagi  UMKM  berdasarkan  hasil clustering untuk  setiap cluster yang  terbentuk  adalah dengan  melakukan  penyelarasan  menggunakan promotion  mix berdasarkan  rata-rata  omset  dari  masing- masing cluster.

## A CKNOWLEDGMENT
Terimakasih kepada Dinas Tenaga Kerja, Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah Kabupaten Banyumas atas  ijin  pelaksanaan  penelitian.  Terimakasih  kepada    Kepala  Seksi  Pengembangan  UMKM  Banyumas  atas waktu  yang  diberikan  dalam  pelaksanaan  wawancara. Terimakasih  kepada  Bapak  Ade  Rahmat  Iskandar S. Kom., M.T. dan Ibu Atik Febrianti, S.T., M.T atas bimbingannya.

## R EFERENCES
[1] L. P. P. I. (LPII) Bank Indonesia, Profil Bisnis Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM). 2015.
[2] B. P. S. (BPS), “Pertumbuhan Jumlah Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) Nasional.” p. 1, 2016.
[3] S. K. P. Selatan, “Data Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) Purwokerto Selatan.” 2018.
[4] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques. 2012.
[5] P.- N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, “Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms,” Introd. to Data Min., p. Chapter 8, 2005.
[6] A.  T.  Rahman,  “Coal  Trade  Data  Clustering  Using  K -Means  (Case  Stud y  Pt.  Global  Bangkit  Utama),” ITSMART  J.  Teknol. dan Inf., vol. 6, no. 1, pp. 24 – 31, 2017.
[7] J. O. Ong, “Implementasi Algoritma K - Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing President University,” J. Ilm. Tek. Ind., vol. 12, no. April, pp. 10 – 20, 2013.
[8] E.  Muningsih  and  S.  Kiswati,  “Penerapan  Metode  K -Means  Untuk  Clustering  Produk  Online  Shop  Dalam  Penentuan  Stok Barang,” J. Bianglala Inform., vol. 3, no. 1, p. 8, 2015.
[9] A.  P.  Fadillah,  “Penerapan  Metode  CRISP -DM  untuk  Prediksi  Kelulusan  Studi  Mahasiswa  Menempuh  Mata  Kuliah  (Studi Kasus Universitas XYZ),” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 3, pp. 260 – 269, 2015.
[10] B. E. Adiana, I. Soesanti, A. E. Permanasari, J. G. No, J. G. No, and J. G. No, “Analisis Segmentasi Pelanggan Menggun akan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering,” no. 2, pp. 23– 32, 2018.