## PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI PRODUK INDUSTRI KREATIF UMKM KOTA DENPASAR PASCA PANDEMI COVID 19
I Made Artana 1* , Nengah Widya Utami 2
1 Sistem Informasi, STMIK Primakara
2 Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Primakara email : artana@primakara.ac.id *
Abstrak: Di  era  pandemi  Covid19  jumlah  Usaha  Mikro,  Kecil  dan  Menengah  (UMKM)  Kota  Denpasar  mengalami peningkatan namun tidak begitu signifikan dibandingkan tahun-tahun sebelumnya. Pandemi yang masih mewabah hingga saat ini disamping memberikan dampak pada menurunnya aktivitas dan pendapatan masyarakat namun menumbuhkan wirausaha – wirasuaha baru di Kota Denpasar. Memasuki revolusi industry 4.0 dan society 5.0 menuntut para pelaku usaha lebih kreatif dan inovatif. Dalam hal ini sangat penting bagi UMKM untuk menentukan strategi yang tepat khususnya dalam hal promosi produk  agar  dapat  bersaing  dalam  mempeluas  pasar  maupun  meningkatkan  pendapatan,  sehingga  diharapkan  dapat membangkitkan kembali perekonomian Kota Denpasar.  Pemerintah kota Denpasar memiliki data UMKM dengan jumlah yang besar, namun data tersebut belum dimanfaatkan dengan baik. Teknik pemanfaatan data menjadi sebuah pengetahuan disebut dengan data mining. Salah satu metode data mining adalah K-Means clustering. Adapun tahapan data mining dalam proses penelitian ini meliput: 1) data pre-processing yang meliputi data cleaning (pembersihan data), data integration (integrasi data), data  selection  (seleksi  data)  dan  data  transformation  (transformasi  data);  2)  penerapan  metode  data  mining  menggunakan algoritma  K-Means clustering ,  dimana  dalam  tahap  ini  data  yang  memiliki  kemiripan  dan  karakteristik  yang  sama dikelompokkan  dalam  cluster  tertentu,  dan  terakhir  3)  data interpretation (interpretasi  data)  dan evaluation (pengujian) terhadap  pola  informasi  dan  pengetahuan  yang  dihasilkan  dari  proses mining .  algoritma  K-Means  mengelompokkan  setiap atribut kontinu pada Data UMKM menjadi 3 cluster , dimana cluster 0 terdiri dari jumlah UMKM yang paling banyak namun omset yang paling rendah, cluster 1 terdiri dari jumlah umkm yang paling rendah namun omset yang paling tinggi, serta cluster 2 terdiri dari jumlah UMKM dan omset yang sedang. Tingkat akurasi menggunakan teknik DBI dari algoritma ini sebesar 0.204 yang berarti memiliki hasil cluster yang dihasilkan baik. Berdasarkan hasil clustering selanjutnya dapat ditentukan beberapa strategi promosi yang dapat dilakukan oleh Dinas Koperasi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah Kota Denpasar pada umumnya dan UMKM pada khususnya mengacu pada literatur dan promotion mix .
Kata Kunci : Data Mining; K-Means; Promosi; UMKM; Denpasar.
Abstract: In the era of the Covid-19 pandemic, the number of Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) in Denpasar City has increased but not significantly compared to previous years. The pandemic, which is still endemic to this day, in addition to having an impact on decreasing people's activities and income, has also grown new entrepreneurs in Denpasar City. entering the industrial revolution 4.0 and society 5.0 requires business actors to be more creative and innovative. In this case, it is very important for MSMEs to determine the right strategy, especially in terms of product promotion so that they can compete in expanding the market and increasing income, so that it is expected to revive the economy of Denpasar City. The Denpasar City Government has a large number of MSME data, but this data has not been used properly. The technique of utilizing data into knowledge is called data mining. One of the data mining methods is K-Means clustering. The stages of data mining in this research  process  include:  1)  data  pre-processing  which  includes  data  cleaning  (data  cleaning),  data  integration  (data integration), data selection (data selection) and data transformation (data transformation); 2) the application of data mining methods using the K-Means clustering algorithm, which at this stage has the same characteristics and characteristics in certain clusters, and finally 3) data interpretation and evaluation of the information and knowledge patterns generated from the mining process. K-Means groups each continuous attribute in the UMKM data into 3 clusters, where cluster 0 consists of the largest number of SMEs but the lowest turnover, cluster 1 consists of the lowest number of SMEs but the highest turnover, and cluster 2 consists of of the number of MSMEs and moderate turnover. The level of accuracy using the DBI technique of this algorithm is 0.204 which means it has good cluster results. Based on the next grouping, several promotion strategies can be determined that can be carried out by the Department of Manpower, Cooperatives and Small and Medium Enterprises of Denpasar City in general and MSMEs in particular referring to the literature and promotion mix.
Keywords : Data Mining; K-Means; Promotion; MSMEs; Denpasar.

## PENDAHULUAN
Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) memiliki peran strategis dalam pembangunan  ekonomi  nasional  [1].  Menurut  Dwi Asuti,  dkk  (2019)  UMKM  memiliki  peran  yang sangat  penting  bagi  perkembangan  perekonomian Indonesia sebab 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  [2].  UMKM  memiliki  beberapa keunggulan diantaranya dapat mengatasi pengangguran yakni mampu menyerap tenaga kerja, menciptakan  kesempatan  kerja  baru,  membuka lapangan  kerja  baru,  dan  juga  sebagai  solusi  usaha untuk masyarakat kecil, mampu meningkatkan PDB, serta mampu bertahan pada saat krisis ekonomi [3].
Sebagai pusat pergerakan sektor ekonomi di Bali, keberadaan UMKM di Kota Denpasar menjadi
penting dalam upaya menggerakan roda perekonomian.  Perkembangan  UMKM  di  Kota Denpasar  selama  lima  tahun  terakhir  mengalami peningkatan namun tidak secara signifikan. Pandemi covid-19  yang  mewabah  saat  ini  disamping memberikan dampak pada menurunnya aktivitas dan pendapatan masyarakat namun menumbuhkan wirausaha – wirasuaha baru di Kota Denpasar.
Berdasarkan  Laporan  Kinerja  Instansi Pemerintah Dinas Koperasi Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah  Kota  Denpasar,  pada  tahun  2017  hingga 2019 peningkatkan jumlah UMKM di Kota Denpasar tertinggi  sejumlah  986,  sedangkan  peningkatan jumlah  UMKM  di  masa  pandemi  sejumlah  200  di tahun  2020  bahkan  di  tahun  2021  berjumlah  100 UMKM [4]. Untuk dapat membangkitkan perkonomian  khususnya  di  Kota  Denpasar  maka sangat  penting  produktivitas  usaha  mikro  harus menjadi target pembangunan UMKM di era pandemi Covid19  ini.  Ke  depan,  industri  kreatif  dianggap sangat  potensial  untuk  diperkuat  dan  mempunyai prospek  yang  cerah  untuk  berkontribusi  pada penyediaan lapangan kerja yang berkualitas.
Memasuki era industry 4.0 dan society 5.0, kumpulan data ( database ) UMKM yang melimpah di Kota  Denpasar  dapat  diolah  menggunakan  suatu metode  yang  disebut 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.  Pola  tersebut  dapat digunakan  sebagai  solusi  bisnis  bagi  UMKM khususnya  didalam  penentuan  strategi  promosi  [2]. Salah  satu  metode data  mining adalah  metode clustering . Clustering bekerja dengan cara mengumpulkan  data  kedalam  satu  kelompok  yang memiliki karakteristik yang sama kedalam beberapa objek  atau  variabel  tertentu  sehingga  menemukan pola-pola  yang  diinginkan.  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 [2].
Berdasarkan  pemaparan  di  atas,  studi  ini secara  spesifik  meneliti  tentang  algoritma K-Means Clustering yang  dapat digunakan  sebagai  salah  satu cara untuk menenentukan strategi promosi yang tepat bagi  UMKM  dalam  persaingan  usaha  di  masa pandemi  ini.  Pada  algoritma  ini  data  akan  dibagi menjadi  3  variabel  yang  akan  dikelompokkan kedalam cluster tertentu sesuai dengan karakteristiknya.

## TINJAUAN PUSTAKA
Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma  yang membutuhakan  parameter  input  sebanyak k dan membagi  sekumpulan n objek  ke  dalam k cluster sehingga tingkat kemiripan antar anggota dalam suatu cluster tinggi  sedangkan  tingkat  kemiripan  dengan
anggota  pada cluster lain  sangat  rendah.  Kemiripan anggota  tarhadap cluster diukur  dengan  kedekatan objek  terhadap  nilai mean pada cluster atau  dapat disebut  sebagai centroid cluster .  Pada  algoritma  K- Means, komputer mengelompokkan sendiri data-data yang menjadi masukannya tanpa mengetahui terlebih dahulu  target  kelasnya.  Masukan  yang  diterima adalah data atau objek dan k buah kelompok ( cluster ) yang  diinginkan[11].  Tahapan  algoritma  K-Means ditunjukkan pada gambar berikut.

## Gambar 1. Flowchart Algoritma K-Means Clustering
Berdasarkan  gambar  di  atas,  tahapan  algoritma  K- Means meliputi [11]:
a. Menentukan jumlah cluster k
b. Inisialisasi k pusat cluster ( centroid )  dengan cara random
c. Mengalokasikan  semua  data/objek  ke cluster paling dekat. Untuk melakukan proses pengolahan  data  pada  tiap  titik  pusat cluster menggunakan jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
𝐷 (𝑖,𝑗)
=   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 + (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ +   (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2
Keterangan:
D (i,j) = Jarak dari data ke i ke pusat cluster j X ki = Data ke i pada atribut data ke k X kj = Titik pusat ke j pada atribut ke k
d. Proses  selanjutnya  adalah  menghitung  ulang pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang terbaru.  rata-rata  dari  semua  data/objek  dalam kluster merupakan pusat cluster
e. Menugaskan  kembali  setiap  objek  dengan menggunakan  pusat cluster baru,  apakah pusat cluster berubah hingga proses clustering selesai,
ulang  kembali  proses  “c”  sampai  menemukan nilai pusat cluster tidak ada yang berubah.
Algoritma  K-Means  ini  memiliki  proses perhitungan  sederhana,  sehingga  mudah  untuk diimplementasikan. Berikut adalah beberapa penelitian  yang  telah  dilakukan  berkaitan  dengan pemanfaatan  algoritma  K-Means  khususnya  dalam penentuan strategi promosi produk.
Tabel 1. State of The Art
Pemanfaatan data  mining telah  banyak dilakukan  dalam  hal  pengambilan  keputusan  dan ekstraksi  wawasan  serta  pengetahuan  berdasarkan kumpulan data besar khususnya di bidang pemasaran. Jose Ramon Saura (2021) dalam penelitiannya yang berjudul “ Using Data Sciences in Digital Marketing: Framework,  methods,  andperformance  metrics ” menyebutkan  terdapat  beberapa  tipe  atau  jenis  ilmu dalam data  mining yang  dapat  dimanfaatkan  untuk strategi promosi seperti clustering , Association Rule Mining (ARM), Outlier  Detection/Anomaly ,  dan Prediction Patterns (PP). Clustering dapat dikatakan sebagai segmentasi dalam bisnis atau pengelompokan yang  terdiri  dari  identifikasi  perilaku,  selera,  atau kebiasaan yang mengidentifikasi kelompok konsumen yang sama [5].
Beberapa  peneliti  memanfaatkan  metode clustering ini  untuk  segmentasi  pelanggan  yang merupakan  teknik  memisahkan  konsumen  ke  dalam kategori yang  berbeda  tergantung pada  karakteristik tertentu. Patil, dkk (2021) dengan penelitiannya yang berjudul “ Study of Customer Segmentation Using K- Means  Clustering  And  RFM  Modelling ”,  Chu  Fang dan Haiming Liu (2021) yang berjudul “ Research and Application  of  Improved  Clustering  Algorithm  in Retail Customer Classification ”, dan Khamesian, dkk (2021) dengan judul “ Customer Segmentation for Life Insurance  in  Iran  Using  K-means  Clustering ” berhasil  menerapkan  algoritma  K-Means  clustering
dan memperoleh jenis-jenis pelanggan sesuai dengan cluster yang telah terbentuk. Berdasarkan hasil cluster tersebut  maka  perusahaan  dapat  menyusun  strategi promosi  yang  tepat,  meningkatkan  kualitas  produk, layanan  pelanggan,  dan  membangun  hubungan pelanggan.  Segmentasi  pelanggan  menggunakan metode K-Means clustering memungkinkan perusahaan untuk fokus pada pelanggan yang paling menguntungkan.
Penerapan algoritma K-means untuk strategi promosi  dilakukan  oleh  Herdiana,  dkk  (2021)  yang berjudul “Strategi Pemasaran Produk Industri Kreatif
Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Berbasis Particle  Swarm  Optimization ”.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  pemilihan  jumlah cluster dapat mempengaruhi hasil akurasi dan waktu pemrosesan  yang  diperoleh.  Selain  itu,  semakin sedikit  atribut  yang  terpilih  maka  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  semakin  tinggi  [9].  K-Means untuk  penentuan  strategi  promosi  juga  digunakan oleh  Rismayadi,  dkk  (2021)  yang  berjudul “Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi  Pemasaran  di  CV.  Integreet  Konstruksi”. Hasil penelitian menunjukkan Cluster yang terbentuk berjumlah  tiga  cluster,  dimana cluster 1  adalah kelompok  dengan  rata-rata  penjualan  paling  tinggi dan paling tepat untuk dijadikan sebagai dasar dalam penentuan  strategi  pemasaran,  cluster  2  adalah kelompok dengan rata-rata penjualan paling rendah, sehingga  kurang  tepat  untuk  dijadikan  dasar  dalam penentuan  strategi  penjualan,  dan cluster 3  adalah klompok  data  yang  berada  di  tengah-tengah  dan masih  bisa  dipertimbangkan  untuk  dijadikan  dasar penentuan strategi pemasaran [10].
Strategi promosi yang dapat dilakukan oleh para pelaku usaha salah satunya adalah pemanfaatan social media. Wisti  Aristika dan Wira Jaya Hartono (2020) dalam penelitiannya yang berjudul “Penerapan Clustering K-Means Untuk Menentukan Pengaruh  Media  Sosial Facebook Terhadap  Usaha Mikro,  Kecil  Dan  Menengah  (UMKM)  Di Kecamatan  Pekanbaru  Kota”  menemukan  bahwa metode Clustering  K-Means dapat  membantu mengelompokan  data  untuk  mengetahui  pengaruh media social  facebook terhadap  peningkatan pendapatan UMKM khususnya di daerah Pekanbaru. Penerapan  algoritma  K-means  membagi dataset menjadi  2  kelompok  katagori  yaitu  kurang berpengaruh dan sangat berpengaruh dimana masing- masing cluster memiliki  nilai  rata-rata  berbeda. Penelitian  yang  juga  menggunakan  data  UMKM dilakukan  oleh  Puntoriza  dan  Charitas  Fibriani (2020),  Dwi  Astuti,  dkk  (2019),  serta  Deni Triyansyah dan Devi Fitrianah (2018), dimana hasil penelitian berupa cluster jenis usaha atau jenis produk UMKM yang paling banyak diminati sampai kurang diminati  oleh  masyarakat.  Berdasarkan  hasil cluster yang  diperoleh  selanjutnya  dijadikan  acuan  dalam penentuan strategi promosi.
Berdasarkan tinjauan pustaka di atas, dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  algoritma  K-Means  baik digunakan  dalam  penentuan  strategi  promosi  dan terbukti memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Namun, penelitian  pengelompokkan  atau clustering pada UMKM  berdasarkan  literatur  di  atas  memiliki keterbatasan  yaitu  belum  adanya  data  UMKM  yang telah  dikelompokkan  dan  belum  adanya  kategori strategi  promosi  yang  handal.  Hal  tersebut menjadikan tantangan tersendiri dalam penelitian ini, dimana  algoritma  K-Means  digunakan  untuk mengelompokkan  data  UMKM  menjadi  beberapa cluster serta  menghasilkan  pola/model  yang  dapat menjadi  acuan  dalam  penentuan  strategi  promosi yang  tepat  untuk  produk  industri  kreatif  di  Kota Denpasar.

## METODE
Metode  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gambar  2 berikut.

## Gambar 2. Metode Penelitian
Berikut adalah penjelasan dari setiap tahap penelitian yang akan dilakukan.
1. Identifikasi Masalah dan Tujuan Penelitian Adapun permasalahan yang terjadi adalah pada masa pandemi ini jumah UMKM Kota Denpasar mengalami  peningkatan  yang  tidak  signifikan dibandingkan dengan tahun sebelumnya, dimana hal tersebut berdampak pada menurunnya  perekonomian  Kota  Denpasar. Selain  itu, database UMKM  Kota  Denpasar belum  termanfaatkan  dengan  baik.  Dengan demikian  dirumuskan  tujuan  penelitian  yakni untuk pengelompokkan UMKM Kota Denpasar berdasarkan karateristik jenis usaha dan omset, sehingga  berdasarkan  hasil clustering yang diperoleh nantinya dapat dijadikan acuan dalam menentukan  strategi  promosi  yang  dapat dilakukan  khususnya  oleh  Dinas  Koperasi Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  dan
umumnya  oleh  pelaku  UMKM  di  Kota Denpasar
2. Studi Literatur Studi  literatur  dilakukan  untuk  mengkaji  dan menggali  pengetahuan  mengenai  metode data mining ,  teknik clustering ,  algoritma  K-Means, UMKM Kota Denpasar, serta penelitian terkait yang  telah  dilakukan  melalui  buku,  artikel jurnal, maupun internet .
3. Pengumpulan Data
Data  utama  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah database UMKM  Kota Denpasar  yang  bersumber  dari  Pemerintah Dinas  Koperasi  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan Menengah Kota Denpasar.
4. Data Preprocessing
Tahapan data preprocessing diantaranya sebagai berikut.
a) Data Cleaning
Proses cleaning yang dilakukan antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten , dan memperbaiki kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan cetak ( tipografi ). b) Data Integration Tahap integrasi data adalah tahap penggabungan  data  dari  beberapa  sumber yang ada. c) Data Selection Data yang akan digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  UMKM  Kota Denpasar. d) Data Transformation Transformasi dilakukan dengan mengubah dan  menyesuaikan  data  yang  bertujuan agar data dapat diolah dengan menggunakan  algoritma  K-Means.  Data berjenis  non  nominal  dilakukan  proses inisialisasi kedalam bentuk angka/numerikal. 5. Penerapan Algoritma K-Means Penerapan algoritma K-Means dilakukan dengan  menggunakan tools Orange  data mining .
6. Data Interpretation/Evaluation
Tahap ini akan dilakukan analisis hasil cluster . Berdasarkan  hasil clustering data  UMKM selanjutnya  ditentukan  strategi  promosi  bagi UMKM  untuk  setiap cluster yaitu  dengan melakukan penyelarasan menggunakan promotion mix berdasarkan rata-rata omset dari masing-masing cluster .
Untuk penelitian selanjutnya, dilakukan perbandingan  algoritma  guna  mendapatkan  hasil clustering yang  lebih  akurat.  Setelah  itu  dilakukan perancangan  dan  pengembangan  sistem  informasi agar  proses  data mining dapat  dilakukan  secara praktis  serta  lebih  mudah  dalam  melakukan perubahan data maupun atribut dalam dataset .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pelaksanaan penelitian Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Strategi Promosi Produk Industri Kreatif  UMKM  Kota  Denpasar  Pasca  Pandemi Covid19  berdasarkan  tahapan  penelitian  yaitu sebagai berikut.

## 1. Pengumpulan Data
Data  utama  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah database UMKM  Kota Denpasar  yang  bersumber  dari  Pemerintah  Dinas Koperasi  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  Kota Denpasar.  Jumlah  data  yang  dikumpulkan  sebesar 332  data  UMKM  di  Kota  Denpasar  yang  meliputi nama usaha, nama pemilik, jenis usaha, no hp, dan omset per bulan. Dataset yang digunakan dan diolah dalam penelitian ini seperti pada Tabel 2 berikut.

## Tabel 2. Dataset UMKM Kota Denpasar
No Nama Usaha Jenis Usaha Omset 1 Jamu Bu Desi Herbal 2500000 2 Kedai Bersama Teman Kuliner 1666667 3 Bekas Bagus Ori Perdagangan 1666667 4 Gases Boba Kuliner 1666667 5 Bakpao Tiga Putri Kuliner 2500000 6 Warung Pan Surya Kuliner 2500000 7 Arafa Kuliner 1666667 8 Niroga Herbal 2000000 9 Brownies Mamut Kuliner 1500000 10 Bali Mahasadu Jasa 12000000 11 Tetelu Snack Kuliner 3000000 12 Edams Taylor Jasa 10000000 13 Telur Asin Meme Ngae Kuliner 3000000 14 Percetakan & Sablon Nova Jasa 1666667 15 Warung Poci Buju 66 Kuliner 3000000 16 Sayur Organik dan Lele Konsumsi Agribisnis 17 Kecambah Agribisnis 6666667 18 Warung Maha Perdagangan 9000000 19 Rumah Keladi Kuliner 1200000 20 Montai Leather Fashion 1000000 … … … … 332 Warung Bu Made Kuliner 1000000 2. Data Preprocessing
Selanjutnya dilakan data preprocessing meliputi proses  berikut  data cleaning ,  data integration ,  data selection ,  dan  data transformation [13].  Setelah dilakukan  proses preprocessing diperoleh  data sejumlah 268 data.
a) Data Cleaning
Proses cleaning yang  dilakukan  antara  lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten ,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada data, seperti kesalahan cetak ( tipografi ).
b) Data Integration Tahap integrasi data adalah tahap penggabungan data dari beberapa sumber yang ada.
c) Data Selection Data yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah  data  UMKM  Kota  Denpasar  dengan hanya menggunakan atribut id, jenis usaha, dan omset.
d) Data Transformation
Transformasi dilakukan dengan mengubah dan menyesuaikan  data  yang  bertujuan  agar  data dapat diolah dengan menggunakan algoritma K- Means.  Data  berjenis  non  nominal  dilakukan proses inisialisasi kedalam bentuk angka/numerikal.  Data  yang  sudah  bersih, memasuki tahap transformasi data, data berjenis non  nominal  dilakukan  proses  inisialisasi kedalam bentuk angka/numerikal seperti Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Transformation Atribut Jenis Usaha Jenis Usaha Frekuensi Transformasi Kuliner 165 1 Perdagangan 53 2 Jasa 28 3 Fashion 23 4 Sarana Upakara 18 5 Produk Kreatif 10 6 Peternakan 9 7 Herbal 6 8 Agribisnis 6 9 Teknologi 5 10 Pendidikan 5 11 Kecantikan 4 12
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas  menunjukkan  bahwa frekuensi  terbanyak  di  transormasi  ke  nilai  paling rendah. Adapun jenis usaha yang paling tinggi adalah jenis  usaha  kuliner  sedangkan  paling  rendah  adalah jenis usaha kecantikan. Selanjutnya data transformasi tersebut diterapkan pada dataset yang akan digunakan sehingga terlihat seperti pada Tabel 4 berikut.
Vol. 4 No. 2, 2022, hlm. 124 – 133
Tabel 4. Dataset setelah Preprocessing Id Jenis Usaha Omset 1 3 2500000 2 6 1666667 3 8 1666667 4 6 1666667 5 6 2500000 6 6 2500000 7 6 1666667 8 3 2000000 9 6 1500000 10 4 12000000 11 6 3000000 12 4 10000000 13 6 3000000 14 4 1666667 15 6 3000000 16 1 6666667 17 8 9000000 18 6 1200000 19 2 1000000 20 2 3000000 … … … 268 2 1000000

## 3. Penerapan Algoritma K-Means
Pada penelitian ini, gambaran  pemrosesan data menggunakan  algoritma  K-Means  menggunakan sampel data dapat dijabarkan seperti berikut.
Tabel 5. Sampel Data Proses Clustering Id Jenis Usaha Omset 1 3 2500000 2 6 1666667 3 8 1666667 4 6 1666667 5 6 2500000 6 6 2500000 7 6 1666667 8 3 2000000 9 6 1500000 10 4 12000000
a) Tahap  pertama  dalam  algoritma  K-Means  adalah menentukan  jumlah cluster .  Untuk  menentukan banyaknya cluster k  dapat  dilakukan  dengan beberapa  pertimbangan  seperti  pertimbangan teoritis  dan  konseptual  yang  mungkin  diusulkan untuk  menentukan  berapa  banyak cluster [14]. Penetapan  jumlah cluster k  pada  penelitian  ini yaitu berjumlah 3 cluster .
b) Selanjutnya  dilakukan  penentuan  titik  pusat cluster awal seperti pada tabel berikut.
Cluster 0 8 1666667 Cluster 1 6 2500000 Cluster 2 4 12000000
c) Menghitung  jarak  setiap  data  terhadap  masing- masing centroid .  Rumus  yang  digunakan  yaitu rumus Euclidean berikut.
𝐷(𝑥 1 , 𝑥 2 ) =   √∑ (𝑥 2 − 𝑥 1 ) 2 𝑛 𝑖=1
Dimana:
𝐷(𝑥 1 , 𝑥 2 ) : Jarak data 𝑥 1 : Posisi pusat cluster
𝑥 2
: Posisi objek data
𝐷(1,0) =   √(3 − 2) 2 +   (2500000 − 1666667) 2
=  833333 𝐷(1,1) =   √(3 − 6) 2 +   (2500000 − 2500000) 2
=  3 𝐷(1,2) =   √(3 − 4) 2 +   (2500000 − 12000000) 2

## =  9500000
Dari  perhitungan  tersebut  didapatkan  bahwa hasil jarak data pertama ke cluster 0 adalah 833333, ke cluster 1 adalah 3, dan cluster 2 adalah 9500000. Berdasarkan  hasil  ketiga  perhitungan  diatas,  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  jarak  data  ke cluster 1 merupakan jarak yang paling dekat. Hasil perhitungan manual masing-masing data dengan tiga atribut tersebut pada iterasi pertama dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Euclideance Distance
cluster 0 cluster 1 cluster 2 Jarak Terdekat cluste r 833333 3 950000 0 3 cluster 1 2 83333 3 103333 33 2 cluster 0 0 83333 3 103333 33 0 cluster 0 2 83333 3 103333 33 2 cluster 0 833333 0 950000 0 0 cluster 1 833333 0 950000 0 0 cluster 1 2 83333 3 103333 33 2 cluster 0 333333 50000 0 100000 00 333333 cluster 0 166667 10000 00 105000 00 166667 cluster 0 103333 33 95000 00 0 0 cluster 2
d) Setelah  semua  data  dimasukkan  kedalam  kelas yang  sama  berdasarkan cluster terdekat,  lalu menghitung kembali pusat cluster untuk menentukan  iterasi  kedua  berdasarkan  rata-rata anggota  yang  ada  didalam cluster tersebut menggunakan rumus berikut.
(𝑥 1 = 1 𝑛 𝑘 ∑(𝑑 𝑖 ))
Dimana 𝑛 𝑘 : jumlah data dalam cluster k. 𝑑 𝑖 : jumlah nilai jarang yang masuk dalam masing- masing cluster
𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 (0,1) = (6 + 8 + 6 + 6 + 3 + 6)
6
=  5,833333333
𝑐𝑙𝑢𝑠𝑡𝑒𝑟 (0,2)
= (1666667 + 1666667 +  1666667 + 1666667 + 2000000 + 1500000) 6 =  1694444,667
Hasil  perhitungan  manual  perhitungan  pusat cluster  baru  ( centroid )  pada  iterasi  pertama  dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Centroid Baru
cluster jenis omset cluster 0 5,833333 1694445 cluster 1 5 2500000 cluster 2 4 12000000 e) 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.

## Gambar 3. Model Penerapan Algoritma K-Means Data UMKM
Adapun  cluster  yang  dihasilkan  sebanyak  3 cluster yaitu cluster 0, cluster 1, dan cluster 2 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Hasil Cluster Algoritma K-Means No id cluster Jenis_num omset 1 1.0 cluster_0 8.0 2500000.0 2 2.0 cluster_0 1.0 1666667.0 3 3.0 cluster_0 2.0 1666667.0 4 4.0 cluster_0 1.0 1666667.0 5 5.0 cluster_0 1.0 2500000.0 6 6.0 cluster_0 1.0 2500000.0 7 7.0 cluster_0 1.0 1666667.0 8 8.0 cluster_0 8.0 2000000.0
No id cluster Jenis_num omset 9 9.0 cluster_0 1.0 1500000.0 10 10.0 cluster_2 3.0 12000000 11 11.0 cluster_0 1.0 3000000.0 12 12.0 cluster_0 3.0 3000000 13 13.0 cluster_0 1.0 3000000.0 14 14.0 cluster_0 3.0 1666667.0 15 15.0 cluster_0 1.0 3000000.0 16 16.0 cluster_0 9.0 6666667.0 17 17.0 cluster_0 2.0 9000000.0 18 18.0 cluster_0 1.0 1200000.0 19 19.0 cluster_0 4.0 1000000.0 20 20.0 cluster_0 4.0 3000000.0 … 268 268.0 cluster_0 4.0 1000000.0
Hasil  penerapan  algorimta  K-Means  menunjukkan bahwa cluster 0  berjumlah  238  data, cluster 1 berjumlah  4  data,  dan cluster 2  berjumlah  26  data. Berikut adalah penyebaran cluster yang dihasilkan.

## Gambar 4. Penyebaran Data Pada Tiap Cluster
Berdasarkan  Gambar  4  di  atas  menunjukkan  bahwa data terbanyak berada di cluster 0 dan paling sedikit berada  di cluster 1.  Dilihat  dari  jenis  dan  omset bahwa di cluster 0 terdiri dari jenis UMKM kuliner, perdagangan,  jasa,  fashion,  sarana  upakara,  produk kreatif,  peternakan,  herbal,  agribisnis,  teknologi, pendidikan,  dan  kecantikan  dengan  rata-rata  omset sebesar Rp2.527.155,47 per bulan. Di cluster 1 terdiri dari  jenis  UMKM  kuliner,  perdagangan,  dan  jasa dengan rata-rata omset sebesar Rp46.000.000,00 per bulan.  Jumlah  data  pada  setiap cluster dapat  dilihat pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Grafik Jumlah Data Pada Tiap Cluster
Vol. 4 No. 2, 2022, hlm. 124 – 133
Dari hasil analisis diatas, didapatkan persebaran data dalam  bentuk ploting 3  (tiga)  dimensi  dengan  nilai xyz, dimana x merupakan jenis usaha, y merupakan jenis  usaha,  y  merupakan  id  dan  z  adalah  omset seperti yang ditunjukkan pada Gambar 4 berikut.
Gambar 6. Persebaran Data dalam Bentuk Ploting 3D
Dari  hasil ploting data  tersebut  dapat  dilihat  bahwa data pada cluster 0 (nol) merupakan data yang paling banyak muncul. Data dengan cluster 0 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. Selanjutnya data tiap cluster dianalisis dengan melihat nilai akhir centroid yang dihasilkan pada iterasi terakhir seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.

## Gambar 7. Nilai Centroid Iterasi Akhir
Berdasarkan  data  tersebut  diatas,  pada  tiap cluster menghasilkan informasi seperti pada Tabel 8, Tabel 9, dan Tabel 10 berikut.

## Tabel 8. Hasil Analisis Cluster 0 Hasil cluster_0
Cluster_0 terdiri dari 238 UMKM yang memiliki jenis usaha
Kuliner : 126 UMKM
Perdagangan: 37 UMKM
Jasa: 14 UMKM Fashion: 14 UMKM Sarana Upakara: 10 UMKM
Produk Kreatif: 9 UMKM
Peternakan: 9 UMKM Herbal: 5 UMKM
Agribisnis: 4 UMKM Teknologi: 3 UMKM Pendidikan: 3 UMKM Kecantikan : 4 UMKM Dengan  rata-rata  omset  sebesar    Rp2.527.155,47  per bulan

## Tabel 9. Hasil Analisis Cluster 1

## Hasil cluster_1
Cluster_1  terdiri  dari  4  UMKM  yang  memiliki  jenis usaha Kuliner : 2 UMKM Perdagangan: 1 UMKM Jasa: 1 UMKM Dengan  rata-rata  omset  sebesar    Rp46.000.000,00  per bulan
Tabel 10. Hasil Analisis Cluster 2
Hasil cluster_2
Cluster_2  terdiri  dari  26  UMKM  yang  memiliki  jenis usaha Kuliner : 4 UMKM
Perdagangan: 6 UMKM Jasa: 7 UMKM Fashion: 3 UMKM Sarana Upakara: 3 UMKM Produk Kreatif: 1 UMKM Teknologi: 2 UMKM Dengan  rata-rata omset  sebesar   Rp19.423.076,92  per bulan
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa cluster 0 memiliki  rata-rata  omset  paling  rendah  sebesar Rp2.527.155,47 didominasi oleh jenis usaha kuliner dan perdagangan. Kemudian cluster 1 memiliki rata- rata  omset  paling  tinggi  sebesar  Rp46.000.000,00 yang  didominasi  oleh  kuliner.  Sedangkan cluster 2 memiliki  rata-rata  omset  sebesar  Rp19.423.076,92 didominasi  oleh  jenis  usaha  jasa  dan  perdagangan. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  cluster  0 merupakan cluster yang  harus  diperhatikan  karena memiliki  rata-rata  omset  yang  cukup  rendah dibanding dua cluster lainnya.
f) Data Interpretation/Evaluation
Tahap ini akan dilakukan pengukuran tingkat akurasi  ( performance )  hasil cluster menggunakan Davies Bouldin Index (BDI). DBI merupakan ukuran untuk mengevaluasi kinerja sebuah metode clustering yang diperkenalkan oleh David L. Davies dan  Donald  W.  Bouldin.  DBI  digunakan  untuk mengevaluasi cluster secara  umum  berdasarkan kuantitas  dan  kedekatan  antar  angota cluster [15]. Semakin kecil nilai DBI, maka semakin baik cluster yang  dihasilkan  [16].  Metode  DBI  dipilih  karena dapat  diimplementasikan  dalam  semua  data  baik ukuran  besar  dan  kecil  sehingga  sangat  cocok  dan dapat diterima untuk perhitungan akurasi clustering . Berikut adalah nilai BDI yang dihasilkan menggunakan Rapidminer .
PerformanceVector:
Avg. within centroid distance: 4664965392389.261 Avg. within centroid distance_cluster_0: 3021166589231.825 Avg. within centroid distance_cluster_1: 10250000000000.344 Avg. within centroid distance_cluster_2: 18852810650890.234 Davies Bouldin: 0.204
Gambar 6. Hasil Uji Performance dengan BDI
Berdasarkan  gambar  diatas  menunjukkan bahwa  nilai  DBI  yang  dihasilkan  sebeesar  0.204. Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  hasil cluster memiliki tingkat akurasi baik, karena nilai DBI sudah mendekati nol. Pada tahap ini selanjutnya ditentukan strategi  promosi  bagi  UMKM  untuk  setiap cluster . 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  Kota Denpasar  pada  umumnya  dan  UMKM  pada khususnya. Penentuan strategi promosi ini didasarkan pada  aspek  hasil  studi  literasi.  Menurut  Katon Nuraharto (2022) dalam penelitiannya menyebutkan untuk  pengembangan  UMKM  jangka  panjang  dan mengatasi  dampak  pandemi  covid-19  terdapat beberapa  alternative  strategi  yang  dilakukan  yakni melalui inkubasi bisnis, digitalisasi UMKM, dan Pro- UMKM yang keseluruhannya memerlukan kolaborasi  aktif  antara  pemerintah,  pelaku  UMKM dan  masyarakat/swasta  serta  merupakan  program jangka  panjang  yang  berkelanjutan  [17].  Selain  itu beberapa hal yang dapat dilakukan dalam hal strategi promosi  produk  seperti  mengikuti  kegiatan  temu usaha,  pameran,  dan  bergabung  dengan  komunitas UMKM  [18].  Sehingga  berikut  adalah  strategi promosi  yang  dapat  dilakukan  oleh  pelaku  UMKM berdasarkan hasil tiap cluster .
Tabel 11. Strategi Promosi berdasarkan Literatur
No Strategi Cluster 0
Cluster
1 Cluster 2 1 Inkubasi Bisnis ✓ 2 Digitalisasi Bisnis ✓ ✓ ✓ 3 Mengikuti kegiatan temu usaha UMKM ✓ ✓ ✓ 4 Mengikuti pameran UMKM ✓ ✓ ✓ 5 Bergabung dengan komunitas UMKM ✓
Kemudian  dilakukan  analisis  strategi  berdasarkan promotion  mix berdasarkan  rata-rata  omset  pada setiap cluster yang terbentuk seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 12. Strategi Promosi berdasarkan Promotion Mix No Strategi Promosi Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 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 0 dengan  rata-rata  omset  sebesar  Rp2.527.155,47 memungkinkan  UMKM  pada cluster 0  melakukan penjualan  personal,  promosi  penjualan,  hubungan masyarakat,  dan  pemasaran  langsung.  Sedangkan pada cluster 1 dan cluster 2 dapat melakukan semua kegiatan promotion mix .

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian, kesimpulan yang diperoleh yaitu algoritma K-Means mengelompokkan setiap  atribut  kontinu  pada  Data  UMKM  menjadi  3 cluster ,  dimana  cluster  0 terdiri dari  jumlah  umkm yang paling banyak namun omset yang paling rendah, cluster 1 terdiri dari jumlah umkm yang paling rendah namun omset yang paling tinggi, serta cluster 2 terdiri dari  jumlah  umkm  dan  omset  yang  sedang.  Tingkat akurasi  menggunakan  teknik DBI  dari  algoritma  ini sebesar 0.204 yang berarti memiliki hasil cluster yang dihasilkan  baik.  Berdasarkan  hasil  clustering selanjutnya  dapat  ditentukan  beberapa  strategi promosi  yang  dapat  dilakukan  oleh  Dinas  Koperasi Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  Kota  Denpasar pada  umumnya  dan  UMKM  pada  khususnya mengacu pada literatur dan promotion mix . Penelitian selanjutnya dapat menggunakan data yang lebih besar dan bervariatif serta metode clustering lainnya guna memperoleh  hasil  yang  lebih  baik  dan  menentukan strategi yang tepat.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi  serta  LLDIKTI  Wilayah  VIII  yang  telah mendukung penelitian ini melalui program Penelitian Dosen Pemula tahun 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  J.  H.  WISTI  ARISTIKA,  “PENERAPAN
CLUSTERING K-MEANS UNTUK MENENTUKAN PENGARUH MEDIA
SOSIAL  FACEBOOK  TERHADAP  USAHA MIKRO, KECIL DAN MENENGAH (UMKM) DI KECAMATAN PEKANBARU KOTA,” vol. 11, pp. 2389–2395, 2020.
[2] D.  Astuti,  “Penentuan  Strategi  Promosi  Usaha
Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM)
Menggunakan  Metode  CRISP-DM  dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, pp. 60– 72, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.71.
[3] G. A. P. D. V. Ningrum, A. A. K. Ayuningsasi, and  I.  W.  Wenagama,  “Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Pendapatan  Pedagang  Bidang Fashion  di  Kota  Denpasar,”  E-Jurnal  Ekon. Pembang. Univ. Udayana, vol. 9, no. 1, pp. 147– 176, 2020
[4] K.  D.  K.  U.  K.  Denpasar,  “Laporan  Kinerja
Instansi  Pemerintah  (LkjIP)  Dinas  Koperasi Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  Kota Denpasar,” 2021. [Online]. Available: https://pusatdata.denpasarkota.go.id/?page=Data
-
Detail&language=id&domian=&data_id=16068
76170.
[5] J.  R.  Saura,  “Using  Data  Sciences  in  Digital Marketing: Framework, methods, and performance  metrics,”  J.  Innov.  Knowl.,  vol.  6, no. 2, pp. 92–102, 2021, doi: 10.1016/j.jik.2020.08.001.
[6] S.  Patil,  H.  Khan,  S.  Mehta,  and  P.  U. Mandawkar, “ISSN NO : 0377-9254 STUDY OF CUSTOMER  SEGMENTATION  USING  k- MEANS CLUSTERING AND RFM
MODELLING Page No : 556,” vol. 12,  no. 06, pp. 556–559, 2021.
[7] C. F. and H. Liu, “Research and Application of Improved  Clustering  Algorithm  in  Retail Customer Classificatio,” Symmetry (Basel). , vol. 13, no. 1789, pp. 1–19, 2021.
[8] F. Khamesian, F. Khanizadeh, and A. Bahiraie, “Customer  Segmentation  for  Life  Insurance  in Iran  Using  K-means  Clustering,” Int.  J. Nonlinear Anal. Appl. , vol. 12, no. February, pp. 633–642, 2021.
[9] E.  A.  F.  Oding  Herdiana,  Shanti  Maulani, “STRATEGI PEMASARAN PRODUK INDUSTRI KREATIF MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION  Oding,” Concept  Commun. , vol.  15,  no.  23,  pp.  301–316,  2019,  doi: 10.15797/concom.2019..23.009.
[10] A. A. Rismayadi, N. N. Fatonah, and E. Junianto, “Algoritma K-Means
Clustering
Untuk Menentukan Strategi Pemasaran Di Cv. Integreet Konstruksi,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol.  3,  no.  1,  pp.  30–36,  2021,  doi: 10.51977/jti.v3i1.393.
[11] 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, doi: 10.33633/joins.v5i1.3469.
[12] D. Triyansyah and D. Fitrianah, “Analisis Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” J. Telekomun. dan Komput. , vol. 8, no. 3, p. 163, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174. [13] E.  A.  F.  Oding  Herdiana,  Shanti  Maulani, “STRATEGI PEMASARAN PRODUK INDUSTRI KREATIF MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION  Oding,” Concept  Commun. , vol.  15,  no.  23,  pp.  301–316,  2019,  doi: 10.15797/concom.2019..23.009.
[14] A. A. Rismayadi, N. N. Fatonah, and E. Junianto, “Algoritma K-Means Clustering Untuk
Menentukan Strategi Pemasaran Di Cv. Integreet Konstruksi,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol.  3,  no.  1,  pp.  30–36,  2021,  doi: 10.51977/jti.v3i1.393.
[15] S. I. Murpratiwi, I. G. Agung Indrawan, and A. Aranta,  “Analisis  Pemilihan  Cluster  Optimal Dalam  Segmentasi  Pelanggan  Toko  Retail,” J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru. , vol. 18, no. 2, p.
152, 2021, doi: 10.23887/jptk- undiksha.v18i2.37426. [16] N.  L.  P.  P.  Dewi,  I.  N.  Purnama,  and  N.  W. Utami,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus:
STMIK  Primakara),” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  Asia , vol. 16, no. 2, p. 105, 2022, doi: 10.32815/jitika.v16i2.761.
[17] A.  Kota,  M.  Provinsi,  and  J.  Timur,  “Strategi Pengembangan  Usaha  Mikro  Kecil  Dan Menengah (Umkm) Pada Masa Pandemi Covid- 19 Di Kota Madiun Provinsi Jawa Timur,” pp. 1– 18.
[18] Y.  D.  Astuti,  “Kematian  Akibat  Bencana  dan Pengaruhnya Pada Kondisi Psikologis,” J. Ilmu- Ilmu  Sos. ,  vol.  30,  no.  66,  pp.  363–376,  2007, [Online].
Available:
https://journal.uii.ac.id/Unisia/article/view/2680 /2459