INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 12157-12168 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Perancangan Aplikasi Manajemen dan Pengelolaan Data Koperasi dan UMKM Kota Kotamobagu Berbasis Website Menggunakan
Metode Extreme Programming
Kurniawan Bonenehu 1 ✉ , Audy A. Kenap 2 , Gladly C. Rorimpandey 3
Universitas Negeri Manado
Email: kurniawanbonenehu78@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Manajemen  dan  pengelolaan  data  Koperasi  serta  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM) merupakan  aspek  penting  dalam  upaya  memajukan  sektor  ekonomi  di  Kota  Kotamobagu.  Namun, proses  tersebut  sering  kali  terhambat  oleh  kurangnya  sistem  yang  terintegrasi  dan  mudah  diakses. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi berbasis web yang dapat membantu pegawai dalam  manajemen  dan  pengelolaan  data  koperasi  dan  UMKM  dengan  lebih  mudah.  Metode  yang digunakan adalah Extreme Programming (XP), yang dipilih karena kemampuannya dalam menyesuaikan diri dengan perubahan  kebutuhan pengguna yang  mungkin  terjadi  selama pengembangan  aplikasi. Dalam tahap pengujian, algoritma Naive Bayes diterapkan untuk membantu dalam proses klasifikasi kelayakan UMKM menerima bantuan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan berhasil  memenuhi  kebutuhan  pegawai  dalam  mengelola  data  koperasi  dan  UMKM  dengan  baik. Implementasi algoritma Naive Bayes juga memberikan hasil yang baik dalam memprediksi kelayakan UMKM menerima bantuan. Hal ini dapat dilihat dari tingkat akurasi klasifikasi yang mencapai 96%. Kata Kunci: Aplikasi Web, Algoritma Naive Bayes, Extreme Programming (XP), Koperasi, UMKM

## Abstract
The management and administration of Cooperative and Micro Small,  and   Medium   Enterprises (MSMEs)  data  are critical aspects in advancing the economic sector in Kotamobagu City. However,  this process  is  often  hindered  by  the  lack  of  an integrated  and  easily accessible system. This research aims to design   a   web-based application   to   assist   employees    in managing and administering cooperative and MSME data more efficiently.  The  methodology  used  is  Extreme  Programming (XP), chosen   for   its   ability   to   adapt   to  changing    user requirements   during  the   application development   process. During  the  testing  phase,  the  Naive   Bayes   algorithm   was applied  to assist  in   the   classification   process   of   MSME eligibility   for   aid.  The   research   results  indicate that   the  developed   application   successfully   meets   t he    needs    of employees    in    managing cooperative    and   MSME     data effectively.  The  implementation o f the Naïve  Bayes algorithm also yielded    favorable    results    in    predicting    MSME  eligibility  for  aid,  as  evidenced  by  a  classification accuracy rate of 96%.
Keywords: Web Application, Naïve Bayes Algorithm, Extreme Programming (XP), Cooperative, MSMEs

## PENDAHULUAN
Teknologi membawa laju digitalisasi di segala aspek kehidupan, seperti pendidikan, kesehatan,  transportasi,  dunia  kerja  bahkan  pemerintahan.  Hadirnya  teknologi  dapat mempermudah  segala  kegiatan  karena  tidak  lagi  menggunakan  cara-cara  manual melainkan sistem yang bekerja di dalamnya yang akan memproses hal tersebut secara cepat dan lebih mudah. Adopsi teknologi seperti internet membantu dan merubah cara pandang seseorang terhadap suatu pekerjaan menjadi lebih mudah dan terstruktur (Toruan, 2022). Digitalisasi  dapat  menjadi  katalisator  untuk  inovasi  yang  lebih  baik,  termasuk  sektor pemerintahan  khususnya  di  bidang  koperasi  dan  UMKM  (Usaha  Mikro,  Kecil  dan Menengah).
Dinas  Perdagangan  Koperasi  dan  Usaha  Kecil  Menengah  (UKM)  Kota  Kotamobagu dalam menjalankan tugasnya memerlukan sistem manajemen pengelolaan data yang baik dan tepat. Diketahui bahwa pangkalan data dan pengelolaan data yang ada pada bidang ini  sudah  menggunakan  perangkat  lunak  seperti  Microsoft  Word  dan  Microsoft  Excel, namun hal tersebut kurang optimal mengingat data pelaku UMKM dan Koperasi yang terus berkembang. Data pelaku UMKM dan Koperasi yang bersumber dari dinas ini pada tahun 2022 sudah mencapai 6.592 data sehingga dalam pengelolaannya memakan waktu karena disimpan dalam banyak file.
Penggunaan digital juga dapat mendorong aktivitas dan produktivitas sehingga dapat meningkatkan kinerja agar lebih optimal. Bahkan lebih daripada itu, dengan sistem yang lebih  terstruktur  dan  memadai,  dinas  dapat  menganalisis  data  menjadi  lebih  mendalam
sehingga  kemampuan  dalam  pengambilan  keputusan  menjadi  lebih  baik  (Gandhi, Megawaty, dan Alita, 2021). Seperti pengklasifikasian data dan prediksi pelaku usaha UMKM yang  layak  dan  tidak  layak  menerima  bantuan  menjadi  lebih  terukur  dan  tepat  sasaran melalui algoritma yang bekerja di dalam sistem. Bagi para pelaku UMKM, dukungan ini bisa jadi dapat membuat industri mereka dapat terus bertahan.
Dinas Perdagangan Koperasi dan UKM Kota Kotamobagu khususnya bidang Koperasi dan  UMKM  belum  memiliki  sistem  yang  dapat  mencapai  hal  tersebut.  Untuk  mengatasi keterbatasan dalam pengelolaan data koperasi dan UMKM di Kota Kotamobagu, peneliti bertujuan  untuk  mengembangkan  Aplikasi  Sistem  Manajemen  dan  Pengelolaan  Data Koperasi dan UMKM Kota Kotamobagu Berbasis Web. Aplikasi ini akan dirancang untuk digunakan oleh internal dinas, memungkinkan pegawai untuk dengan mudah melakukan penginputan,  penyimpanan,  pengolahan,  dan  penyajian  data  yang  diperlukan.  Dengan demikian,  diharapkan  aplikasi  ini  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  dalam pengelolaan  data,  serta  memudahkan  akses  informasi  bagi  pegawai  dinas  terkait  dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat dan berbasis data.

## METODE PENELITIAN
Pada  tahap  awal,  penulis  mengidentifikasi  masalah  yang  ada  di  lingkungan  Dinas Perdagangan,  Koperasi  dan  UMKM  khususnya  bidang  koperasi  dan  umkm  melalui observasi,  penelitan,  dan  analisis  (Rimbing,  C.,  Rorimpandey,  G.,  &  Rantung,  V.,  2023). Langkah ini bertujuan untuk menentukan permasalahan yang akan diatasi dalam penelitian. Setelah itu, analisis masalah dilakukan berdasarkan hasil identifikasi untuk membentuk dasar dalam merancang solusi sistem, memastikan  perancangan yang terstruktur.  Penulis juga menetapkan  tujuan  penelitian  dan  menjelaskan  bagaimana  perancangan  sistem  akan menyelesaikan masalah / kendala terkait manajemen dan pengelolaan data pelaku koperasi dan umkm yang  ada  di dinas, dilanjutkan dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara,  dan  studi  pustaka,  untuk  mendapatkan  data  yang  valid  guna  analisis  dan perancangan yang tepat universal  (Saknohsiwy, L. J. H.,  & Santa, K.,  2023).  Selanjutnya, penulis  menganalisis  sistem  berdasarkan  data  yang  terkumpul  untuk  memahami permasalahan yang ada dan membentuk rancangan sistem.
Setelah  itu,  penulis  merancang  sistem  dengan  panduan  metode  pengembangan sistem Extreme Programming yang terbagi dalam empat tahapan yaitu planning, design, coding, dan testing (Borman et al., 2020). Analisis datanya akan menggunakan salah satu algoritma  pengklasifikasian  probabilistik  langsung  yang  disebut  Naïve  Bayes (Huriah  & Nuris, 2023). Selain sebagai tempat pengelolaan data, setelah diakukan studi literatur terkait
pengelolaan data pelaku UMKM yang massif ditemukanlah algoritma klasifikasi yang tepat dalam  mengelola  data  tersebut  yaitu  Naïve  Bayes  (Ridwan  &  Sari,  2021).  Algoritma  ini digunakan  dalam  mengklasifikasian  /  memprediksi  UMKM  yang  layak  dan  tidak  layak menerima bantuan berdasarkan variabel dan pola data latih yang ada.
Penambahan algoritma ini juga merupakan bagian dari inovasi terhadap sistem yang dibuat.  A lgoritma  Naïve  Bayes dipilih  karena  algoritma  ini  cocok  untuk  mengolah  data UMKM. Dalam sebagian besar situasi dunia nyata yang kompleks, Naïve Bayes Classifier menunjukkan  performa  yang  lebih  unggul  dari  yang  diharapkan  (Afriansyah,  Saputra, Ardhana, & Sa'adati, 2024). Keberhasilan ini didorong oleh asumsi yang kuat (naif) tentang independensi dari setiap kondisi atau kejadian, yang menjadi karakteristik khas dari Naïve Bayes Classifier (Rayuwati, Gemasih, & Nizar, 2022).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Planning
Pada tahap ini dilakukan wawancara terhadap penelitian yang akan  dilakukan. Setelah permasalahan  dan  informasi  di  dapat  langkah  selanjutnya  adalah  analisis  terhadap kebutuhan untuk sistem nantinya. Untuk bidang ini Koperasi dan UKM analisis kebutuhan yang diperlukan adalah sistem yang dapat menampung dan mengelola data mereka yang sebelumnya masih dilakukan secara manual. Berikut adalah Proses Bisnis dari Website yang akan dibuat untuk mengelola data Koperasi dan UMKM.

## Gambar 1 Proses Bisnis Aplikasi
Design
Pada  tahapan  Design  (Perancangan)  penulis  membuat  pemodelan  sistem menggunakan UML (Unified Modelling Language). Pada proses ini dilakukan perancangan atau pemodelan sistem seperti use case diagram, scenario diagram, dan class diagram.

## 1. Use Case Diagram
Aktor yang ada pada sistem/aplikasi ini hanya terdiri dari satu pengguna yakni Admin. Admin  bertugas  menginput,  mengelola,  dan  mengupdate  data.  Use  case  dari  admin digambarkan pada gambar 2 use case dibawah ini.

## Website Aplkasi

## Gambar 2 Use Case Website Manajemen dan Pengelolaan Data Koperasi dan UMKM Kotamobagu

## 2. Scenario Diagram
Scenario  diagramm  merupakan  penjelasan  terperinci  dari  use  case  yang menggambarkan berbagai kejadian yang dialami pengguna saat berinteraksi dengan sistem serta respons yang diberikan oleh sistem.
Tabel 1 Definisi Aktor No  Aktor Deskripsi 1 Admin Admin  ini  merupakan  staf  atau  pegawai  bidang  koperasi  dan  umkm  yang bertanggung jawab atas manajemen dan pengelolaan data terkait UMKM (Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah) serta koperasi di Dinas Perdagangan, Koperasi, dan UKM Kota Kotamobagu. Admin bertugas untuk mengelola informasi yang terkait dengan UMKM dan koperasi, termasuk penginputan dan pengecekan kelayakan, serta pengelolaan berdasarkan data yang terkumpul.

## 3. Class Diagram
Class diagram merupakan suatu struktur diagram pada UML yang menggambarkan dengan  jelas  struktur  deskripsi  class,  atribut,  method  dan  hubungan  antara  objek  untuk memberikan  suatu  gambaran  pada  sistem  atau  perangkat  lunak  serta  relasi – relasinya. Gambar 3 dibawah iniNmerupakan class diagram dari aplikasi ini.
Gambar 3 Class Diagram We Website Manajemen dan Pengelolaan Data Koperasi dan UMKM Kotamobagu

## Coding
Penerjemahan  desain  ke  dalam  bahasa  pemrograman  yang  dapat  dikenali  oleh komputer  dilakukan  melalui  proses  yang  disebut  pengkodean.  Untuk  membantu pemahaman pengguna terhadap fitur-fitur dan operasi sistem, penulis akan memberikan penjelasan mengenai antarmuka Aplikasi Manajemen dan Pengelolaan Data Koperasi dan UMKM Kota Kotamobagu yang berbasis Web.

## 1. Tampilan Login
Gambar  4.20  merupakan  halaman  login  dari  Admin.  Admin  Harus  memasukan username dan password untuk bisa masuk ke halaman utama.

## Gambar 4 Halaman Login

## 2. Tampilan Data Koperasi
Gambar 5 merupakan tampilan dari halaman data koperasi. Pada halaman ini admin bisa menambah, mengubah, dan menghapus serta mencetak data koperasi.

## Gambar 5 Tampilan Halaman Koperasi

## 3. Tampilan Data UMKM
Gambar 6 merupakan tampilan dari halaman UMKM. Pada halaman ini admin bisa menambah  data  pada  form  tambah  data,  mengubah,  dan  menghapus  serta  mencetak laporan data UMKM.

## Gambar 6 Tampilan Halaman UMKM

## 4. Tampilan Halaman Cek Kelayakan UMKM
Dalam  aplikasi  website  ini  terdapat  fitur  untuk  mengecek  kelayakan  UMKM  dalam menerima bantuan, Tampilan tersebut dapat dilihat pada gambar 6. Gambar 6 merupakan Hasil dari Klasifikasi / Prediksi yang dilakukan pada salah satu pelaku UMKM pada halaman Cek Kelayakan UMKM.

## Gambar 7 Hasil Klasifikasi pada Tampilan Halaman Cek Kelayakan UMKM
Testing
1. Pengujian perangkat lunak menggunakan Black Box
Pengujian perangkat lunak aplikasi menggunakan Black Box, hal ini bertujuan untuk menguji fungsionalitas dari sistem yang dibuat. Berikut adalah hasil pengujian nya.
Tabel 2 Pengujian Black Box

## 2. Pengujian Algoritma Menggunakan Confusion Matrix
Pengujian menggunakan confusion matrix ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi dengan membandingkan nilai prediksi model dengan nilai sebenarnya dari data uji. Matriks ini berisi empat kombinasi kemungkinan: true positive (TP), false positive (FP), true negative (TN), dan false negative (FN). Dengan informasi ini, kita bisa menghitung berbagai  metrik  evaluasi  seperti  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Dalam  hal  ini  penulis menggunakan alat bantu untuk menghitung confusion matrix yakni aplikasi Rapid Miner. Gambar 8 berikut merupakan hasil evaluasi akurasi yang ada pada sistem

## Gambar 8 Hasil Klasifikasi / Prediksi Naïve Bayes
Akurasi  sebesar  96%  di  dapatkan  dari  hasil  klasifikasi  metode  naive  bayes  pada Gambar  4.30.  Secara  spesifik,  terdapat  23  True  Positive,  1  True  Negative,  1,  dan  0  False Positive. Kelas asli atau nilai sebenarnya didefinisikan sebagai Benar LAYAK dan Benar TIDAK LAYAK. Kelas prediktif atau nilai prediktif adalah Pred. LAYAK dan Pred. TIDAK LAYAK. Class Recall adalah kelas yang mengevaluasi hasil dari prediksi informasi sistem. Rumus di bawah ini dapat digunakan untuk menghitung algoritma Naïve Bayes:
No Halaman Uji Input Kesimpulan / Hasil 1 Login Username, Password Valid 2 Data Koperasi NIK, Nama Koperasi, Masa Berlaku, Nomor Ijin, Kecamatan, Kelurahan, Alamat, Status Ijin, Tipe Koperasi, Status Valid 3 Data UMKM Nama UMKM, NIK, Kecamatan, Kelurahan, RT / RW, Alamat, Nomor Telepon, Bidang Bisnis, Dokumen Resmi, Aset, Omset Bulanan, Omset Tahunan, Tahun Berdiri, Total Pekerja, Kategori Bisnis, Tipe Subsidi / Bantuan, Status Valid 4 Cek Kelayakan UMKM Pilih Aturan Cleansing, Pilih data UMKM, Masukan ke data training Valid
a. Accuracy

## accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100%
accuracy = 23 + 1 23 + 1 +1 +0 𝑥 100%
accuracy = 96%
Perhitungan    diatas  menunjukan  bahwa  hasil  Algoritma  Naïve  Bayes    untuk  uji klasifikasi memiliki akurasi 96%.
b. Precision
precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ 𝐹𝑃 𝑥 100% precision = 23 23 + 1 𝑥 100%
precision = 95.83%
Perhitungan diatas menunjukan bahwa hasil Algotima Naive Bayes untuk uji klasifikasi memiliki presisi sebesar 95.83% .
c. Recall
Recall = TP/(TP+FN)  x 100%
Recall = 23/23  x 100% Recall = 100%
Perhitungan diatas menunjukan bahwa hasil Algotima Naive Bayes untuk uji klasifikasi memiliki nilai recall sebesar 100%.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang ada peneliti dapat menyimpulkan bahwa metode  Extreme  Programming  berhasil  diterapkan  dalam  pengembangan  aplikasi  ini. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  sejumlah  tantangan  dalam  manajemen  dan pengelolaan data koperasi dan UMKM. Dengan merancang sebuah  aplikasi web yang menyediakan  wadah  penyimpanan  data  yang  efisien  dan  aman,  meningkatkan aksesibilitas informasi, mengoptimalkan pengelolaan data melalui sistem yang terpusat, tidak ada lagi pembatasan akses terhadap layanan dan informasi yang hanya tersedia pada waktu dan lokasi tertentu, sehingga data yang disimpan dapat lebih terstruktur dan tidak lagi disimpan dalam banyak file excel sebab volume data yang besar dan kompleks. serta memperkuat kapasitas pengambilan keputusan berbasis data.
DAFTAR PUSTAKA
Toruan, E. P. L. (2022). Literature review faktor-faktor yang mempengaruhi e-commerce: bisnis, internet dan teknologi (literature review perilaku konsumen). Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi, 3(6), 621-628.
Gandhi,  B.  S.,  Megawaty,  D.  A.,  &  Alita,  D.  (2021).  Aplikasi  Monitoring  Dan  Penentuan Peringkat  Kelas  Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier.  Jurnal  Informatika  Dan Rekayasa Perangkat Lunak, 2(1), 54-63.
Rimbing,  C.,  Rorimpandey,  G.,  &  Rantung,  V.  (2023).  PENGEMBANGAN  SISTEM REPOSITORI  SKRIPSI  DI  TEKNIK  INFORMATIKA  UNIVERSITAS  NEGERI  MANADO BERBASIS WEB. JOINTER: Journal of Informatics Engineering, 4(02), 39-48.
Saknohsiwy, L. J. H., & Santa, K. (2023). APLIKASI PENGELOLAHAN DOKUMEN PIDANA PENGADILAN  NEGERI  TONDANO  KELAS  IB  BERBASIS  WEB.  JOINTER:  Journal  of Informatics Engineering, 4(02), 24-32.
R. I. Borman, A. T.  Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming (XP) pada Aplikasi Investasi Peternakan,” Jurnal Sistem dan  Teknologi  Informasi  (Justin),  vol.  8,  no.  3,  p.  272,  Jul.  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i3.40273.
Huriah,  D.  A.,  &  Nuris,  N.  D.  (2023).  Klasifikasi  Penerima  Bantuan  Sosial  Umkm Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1), 360-365
Ridwan, A., & Sari, T. N. (2021, February). The comparison of accuracy between naïve bayes clasifier  and  c4.  5  algorithm  in  classifying  toddler  nutrition  status  based  on anthropometry index. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1764, No. 1, p. 012047). IOP Publishing.
Afriansyah, M., Saputra, J., Ardhana, V. Y. P., & Sa'adati, Y. (2024). ALGORITMA NAIVE BAYES  YANG  EFISIEN  UNTUK  KLASIFIKASI  BUAH  PISANG  RAJA  BERDASARKAN FITUR WARNA. Journal of Information Systems Management and Digital Business, 1(2), 236-248.
Gemasih,  H.,  &  Nizar,  I.  (2022).  IMPLEMENTASI  AlGORITMA  NAIVE  BAYES  UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENYEBARAN COVID: IMPLEMENTATION OF NAIVE BAYES ALGORITHM FOR PREDICTING THE RATE OF THE SPREAD OF COVID. JURAL RISET RUMPUN ILMU TEKNIK, 1(1), 38-46.
Hamdallah,  F.,  Husain,  A.,  Wijaya,  L.  A.,  &  Widianto,  S.  R.  (2020,  February).  Sistem Manajemen Basis Data pada Sistem Perpustakaan (Studi Kasus: SMK Al-Wafa). In Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) (Vol. 1, No. 1, pp. 30-32).
Sumigar,  A.,  Kumajas,  S.,  &  Kainde,  Q.  (2022).  E-Commerce  for  MSME  Products  in Ranoyapo  District  Using  the  Extreme  Programming  Method.  JOINTER:  Journal  of Informatics Engineering, 3(02), 10-17.
Sofianto, A. (2019). Inovasi Manajemen Pemerintahan Berbasis Aplikasi Digital di Provinsi Jawa Tengah. Matra Pembaruan: Jurnal Inovasi Kebijakan, 3(2), 99-108.
Profesi,  D.  E.,  &  Henderi,  H.  (2018).  Analisis  Dan  Perancangan  Sistem  Informasi Kepegawaian Menggunakan Unified Modeling Language (UML). E-JURNAL JUSITI: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, 7(1), 22-33.