JUMANJI
ISSN (e): 2598-8069
Data Mining Pengelompokan UMKM di Bidang Fashion dan Kerajinan Kota Yogyakarta Menggunakan AHC Average Linkage
; accepted 8 May 2015; published 13 May 2015 Muhammad Faishal 1 , Rahmat Juniardi 2 , Lisna Zahrotun 3 , Utaminingsih Linarti 4 , Anna Hendri Soleliza Jones 5
2 3 5 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan
Jl. Ringroad Selatan, Kragilan, Tamanan, Kec. Banguntapan, Kab. Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta 55191
1 4 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan
Jl. Ringroad Selatan, Kragilan, Tamanan, Kec. Banguntapan, Kab. Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta 55191
muhammad.faishal@ie.uad.ac.id ,

## ABSTRAK
UMKM di Kota Yogyakarta saat ini tumbuh sangat pesat dan menjadi salah satu penompang  ketahanan  ekonomi  dengan  tenaga  kerja  yang  mendominasi. Pemerintah  melalui  Dinas  Koperasi  dan  UMKM  DIY  sebagai  pengelola  memiliki kesulitan dalam mengolah data yang ada. Terdapat sebanyak 32.513 unit UMKM di  berbagai  bidang  dalam  database  pemerintah  yang  terinput  dari  tahun  2021 hingga  2022  dan  dalam  kondisi  masih  tercampur.  Pemerintah  berniat  untuk mengelompokkan data UMKM tersebut agar dapat dilakukan pengembangan dan pemberdayaan  kedepannya.  Diawali  dari  bidang  fashion  dan  kerajinan  sebagai salah satu komoditas penggaet wisatawan. Baru terdapat 195 unit UMKM bidang ini dari 2769 unit yang terverifikasi aktif pada database milik pemerintah. Metode yang digunakan dalam pengelompokan UMKM ini adalah AHC Average Linkage, dan  pengujian  yang  dilakukan  dari  hasil  pengelompokan  menggunakan  metode Silhouette Coefficient. Hasil penelitian ini berupa informasi pengelompokan UMKM bidang fashion dan kerajinan. Skor silhouette yang didapat pada UMKM fashion dan UMKM kerajinan sebesar 0.64 dan 0.65, didapatkan 2 cluster setiap UMKM- nya dan cluster yang dipilih untuk informasi kepada pemerintah adalah cluster 1. Kriteria  UMKM  fashion  adalah  kegiatan  usaha  penjualan  ,  pemasaran  dari  DIY hingga ekspor, pendapatan kurang dari 10 juta hingga kurang dari 25 juta dan umur usaha 6,5 tahun. Kriteria UMKM kerajinan adalah kegiatan usaha penjualan
dan produksi, pemasaran dari DIY hingga ekspor, pendapatan kurang dari 10 juta dan umur usaha 7,1 tahun.
Kata kunci : Agglomerative Hierarchical Clustering, Data Mining, Clustering UMKM

## ABSTRACT
MSMEs in the city of Yogyakarta are currently growing very rapidly and are one of the pillars of economic resilience with a dominating workforce. The government, through the DIY Cooperatives and MSMEs Service as the manager, has difficulty processing existing data. There are as many as 32.513 MSMEs units in various fields in the government database which were input from 2021 to 2022 and are still mixed. The government intends to group the MSMEs data so that development and empowerment can be carried out in the future. Starting from the fashion and crafts sector as one of the commodities that attracts tourists. There are only 195 MSMEs units in this sector out of 2769 units verified as active in the government database.  The  method  used  in  grouping  MSMEs  is  AHC  Average  Linkage,  and testing  carried  out  from  the  grouping  results  uses  the  Silhouette  Coefficient method. The results of this research are information on the grouping of MSMEs in the fashion and crafts sector. The silhouette scores obtained for fashion MSMEs and craft MSMEs were 0.64 and 0.65, 2 clusters were obtained for each MSMEs and  the  cluster  chosen  for  information  to  the  government  was  cluster  1.  The criteria for fashion MSMEs were sales and marketing business activities from DIY to export, low income from 10 million to less than 25 million and a business age of  6.5  years.  The  criteria  for  craft  MSMEs  are  sales  and  production  business activities,  marketing  from  DIY  to  export,  income  of  less  than  10  million  and business age of 7.1 years
Keywords: Agglomerative Hierarchical Clustering, Data Mining, Clustering UMKM
Data Mining Pengelompokan UMKM di Bidang Fashion dan Kerajinan Kota Yogyakarta Menggunakan AHC Average Linkage

## 1. PENDAHULUAN
UMKM adalah istilah dalam roda perekonomian Indonesia yang berarti Usaha Mikro Kecil dan Menengah adalah model bisnis berskala kecil dijalankan oleh masyarakat secara perorangan, rumah  tangga,  hingga  badan  usaha.  UMKM  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  untuk perekonomian  negara  indonesia,  karena  memiliki  dampak  baik  bagi  masyarakat  yang  ikut partisipasi,  terciptanya  lapangan  kerja  baru  (Rudjito,  2003).  Kota  Yogyakarta  merupakan wilayah dengan banyak UMKM dalam menopang pertumbuhan dan ketahanan ekonomi wilayah yang  mendominasi  jumlah  tenaga  kerja  di  Provinsi  DIY  (PERATURAN  GUBERNUR  DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA TENTANG PEDOMAN PENGELOLAAN DATA USAHA MIKRO, KECIL, DAN  MENENGAH,  2019).  Data  dari  Pemkot  Yogyakarta  di  Dinas  Koperasi  dan  Usaha  Kecil Menengah Daerah Istimewa Yogyakarta (DISKOP UMKM DIY) sebesar 32.513,00 unit UMKM di berbagai bidang pada bulan Juli tahun 2021 hingga tahun 2022, namun data ini belum banyak terverifikasi kebenaran UMKM yang masih aktif atau tidak aktif, sehingga pengelolaan data akan mengalami hasil tidak konsisten karena kurang akuratnya data yang diolah untuk kepentingan peningkatan pengelolaan data dan pemberdayaan seperti bantuan pendanaan, fasilitas, akses kredit  perbankan.  Kondisi  UMKM  di  kota  Yogyakarta  dapat  dipantau  dengan  aplikasi  yang dikembangkan  oleh  Pemkot  bernama  JSS  ( Jogja  Smart  Service).  Dalam  aplikasi  tersebut didapatkan data UMKM yang terverifikasi sebesar 2769 unit UMKM aktif dalam menjalankan usaha pada bulan juli tahun 2022. Data yang terverifikasi tersebut terdapat beberapa bidang yaitu fashion sebanyak 195 unit, kerajinan sebanyak 145 unit, kuliner sebanyak 1336 unit, jasa sebanyak 399 unit dan campuran sebanyak 694 unit(Trisna, 2022).
Bidang fashion  dan    kerajinan  menjadi  salah  satu  komoditas  untuk  menggaet  wisatawan berbelanja produk fashion dan kerajinan di kota Yogyakarta (Luthfiani, 2019). Contoh produk fashion  kerajinan  berupa  baju  batik,  tas,  baju  adat  jawa,  aksesoris,  hingga  blankon  yang ditawarkan salah satu sentra UMKM di jalan Malioboro yang bernama Teras Malioboro, menjadi fasilitas dalam mendatangkan wisatawan yang berkualitas sebagai target calon pembeli UMKM dan mengembangkan berbagai event menarik(Danar, 2022). Contoh program pelatihan yang diadakan  oleh  Dinas  Koperasi  UMKM  kota  Yogyakarta  melalui  edaran  pengumuman  No. 893/091 tentang Diseminasi dan Pelatihan UMKM Tahun 2022 membuka kesempatan bagi para pelaku  UMKM  menumbuhkan  wirausaha  baru  dalam  upaya  peningkatan  jumlah  wirausaha, menciptakan lapangan kerja, dan mendorong UMKM untuk naik kelas.
Hasil dari wawancara dengan Utaminingsih Linarti, S.T., M.T., selaku dosen Fakultas Teknik Industri  di  Universitas  Ahmad  Dahlan  menjadi  penghubung  ke  Pemkot  Yogyakarta  dalam pengumpulan data UMKM yang terverifikasi dalam bentuk data mentah yang belum dikelola, sehingga  terdapat  kelompok  UMKM  yang  masih  dalam  tahap  perkenalan  usaha  kepada pelanggan dengan UMKM yang menjalankan usaha kurun waktu yang cukup lama, diperlukan pengelolaan UMKM dengan pengelompokkan unit usahanya berdasarkan kategori tertentu agar pemerintah lebih mudah dalam melakukan pengembangan dan pemberdayaan UMKM.
Berdasarkan  persoalan  di  atas,  pengelolaan  data  UMKM fashion  dan  bidang  kerajinan diperlukan  pengelompokkan  data  menggunakan  algoritma Agglomerative  Hierarchical Clustering Average Linkage, karena algoritma ini mampu menangkap cluster dengan bentuk yang berbeda, mengakomodasi cluster yang berbentuk tidak beraturan dalam data dan juga algoritma clustering  ini  menggunakan  pendekatan  analisis  hirarki  cluster  dengan mengelompokan data yang dekat satu sama lain dan direpresentasikan secara grafis dalam bentuk dendogram (Maya et al., 2023). Hasil pengelompokan ini diharapkan dapat membantu
pemerintah kota yogyakarta dalam melakukan pengembangan dan pemberdayaan UMKM di bidang fashion dan kerajinan.

## 2. METODE

## 2.1. Agglomerative Hierarchical Clustering Average Linkage
Pengelompokkan  hirarki  ( Hierarchical  Clustering)  adalah  metode  analisis  kelompok  yang berusaha membangun sebuah hirarki kelompok data. Strategi pengelompokan umumnya ada 2  jenis  yaitu Agglomerative metode pengelompokan hirarki dengan pendekatan bawah-atas dan Divisive metode pengelompokan hirarki dengan pendekatan atas-bawah(Sadewo et al., 2021).
Metode  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  mengimplementasikan  algoritma AHC  Average Linkage, dimana jarak antara dua kelompok didefinisikan sebagai jarak rata-rata antara semua pasangan  data,  masing-masing  pasangan  terdiri  dari  object  kelompok  (Marinova–Boncheva, 2008). Sedangkan dalam penelitian ini, tools yang digunakan adalah Phyton3, Framework Flask, Library Python untuk AHC Clustering.
Langkah-langkah penggunaan AHC Average Linkage secara umum :
1.  Mencari jarak minimum dari dua objek.
2.  Gabungkan dua objek dengan jarak minimum menjadi satu cluster.
3.  Cari jarak antar cluster dengan menggunakan rata-rata.
4.  Ulangi langkah no 1 dan 2 sampai semua objek bergabung menjadi satu cluster.
Untuk menghitung jarak antar cluster menggunakan Euclidean Distance :
𝐷(𝑎, 𝑏) =   )* (𝑏 ! − 𝑎 ! ) " #
!$%
Keterangan : D(a,b)  = Kriteria bi = nilai data latih ai = nilai data uji
Berikut rumus Agglomerative Hierarchical Average Linkage:
𝑑 &' = 𝑎𝑣𝑒𝑟𝑎𝑔𝑒{𝑑 &' }, 𝑑 &' ∈ 𝐷 Keterangan :
D        = Kriteria 𝑑𝑢𝑣 = Data ∈ = Eliminasi

## 2.2. Silhouette Coefficient
Dalam  pengujian  cluster  validation  menjadi  proses  yang  dapat  menilai  tingkat  keberhasilan proses  penambangan  data  yaitu  proses  clustering.  Pengujian  ditujukan  untuk  mengetahui kualitas hasil clustering yang didapat, maka pada penelitian ini digunakan metode silhouette coefficient  untuk  menguji  kualitas  clustering  dan  sebagai  presentasi  setiap  kelompok  pada sebuah cluster.
Silhouette  coefficient  adalah  metode  pengujian  dari  penggabungan  2  (dua)  metode  yaitu metode cohesion yang memiliki fungsi dalam mengukur jarak atau relasi antara objek dalam suatu cluster, kemudian ada metode separation yang memiliki fungsi dalam mengukur seberapa jauh suatu cluster terpisah dari cluster yang lain (Paembonan & Abduh, 2021).
a. Menghitung  rata-rata  jarak  objek  dengan  semua  objek  lain  yang  berada  pada  satu cluster, ambil nilai paling minimum dengan persamaan :
𝑎(𝑖) = 1 [𝐴] − 1 + 𝑗 ∈ 𝐶𝑑(𝑖, 𝑗) Keterangan : a(i) = Perbedaan rata-rata objek (i) ke semua objek lain pada A. d(i,j)  = Jarak antara data i hingga data j A = Cluster
b.   Menghitung rata-rata jarak objek dengan objek lain yang berada pada cluster lain, ambil nilai paling minimum dengan persamaan :
𝑑(𝑖, 𝐶) = 1
[𝐴] + 𝑗 ∈ 𝐶 𝑑(𝑖, 𝑗)
Keterangan : d(i,C)  = Perbedaan rata-rata objek (i) ke semua objek lain pada C. C = Cluster lain selain cluster A atau cluster yang tidak sama dengan cluster C. c.  Menghitung nilai Silhouette dengan persamaan :
𝑆(𝑖) = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) max {𝑎(𝑖); 𝑏(𝑖)}
Keterangan : S(i) = Silhouette Coefficient a(i) = Rata-rata jarak objek dengan semua objek yang berada dalam satu cluster b(i) = Nilai minimum dari rata-rata jarak cluster pada cluster yang lain.

## 2. 3. One-Hot Encoding
Dalam proses data mining atau machine learning pemrosesan data yang diperlukan adalah data dalam bentuk angka atau integer, untuk mengatasi data dalam bentuk teks atau data jenis kategori perlu proses One-Hot-Encoding untuk mentransformasikan menjadi menjadi bentuk array 1 dimensi kemudian dipecah sebanyak class pada data teks dan memiliki nilai biner, jika data tersebut memiliki salah satu dari class yang dibuat maka akan memiliki nilai 1, sedangkan sisanya akan memiliki nilai 0 (Tamara, 2023).

## 2. 4. Rank Transformation
Teknik  dalam  data  transformasi  dengan  mengubah  data  ordinal  menjadi  angka  untuk memberikan skala nilai yang sama dan mengurutkan datanya berdasarkan nilai datanya(Han et al., 2012).

## 2. 5. Normalisasi Min-Max
Normalisasi data yang memiliki rentang nilai tertentu diubah ke bentuk yang lebih mudah untuk dipahami dengan skala 0 hingga 1 (Arhami et al., 2020).
Berikut rumus yang digunakan untuk normalisasi Min-Max :
𝑉𝑛′ = 𝑉𝑛 − 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 Keterangan : Vn’ = data Vn  = nilai data Min= nilai minimum
Max = nilai maksimum

## 2.6. Tahapan Penelitian
Tahapan data mining dalam proses penambangan data dan proses penemuan informasi baru barupa  hasil  pengelompokan  dengan  metode Agglomerative Hierarchical Clustering Average Linkage.
Gambar 1. Tahapan Pengelompokan Data

## 2.6.1. Load Data
Proses load data adalah proses memindahkan data yang berupa file Microsoft Excel ke program pengolah data mining.

## 2.6.2. Data Cleaning
Pembersihan  data  dilakukan  untuk  melakukan  pengisian  data  yang  hilang,  serta mengidentifikasi data yang akan menjadi outlier dan kemudian menghapusnya untuk mengatasi ketidakkonsistenan data yang akan diproses.

## 2.6.3. Data Selection
Proses pemilihan data atau atribut berdasarkan kebutuhan pengelompokkan untuk proses data mining.

## 2.6.4.  Data Transformation
Proses transformasi pada data yang sudah dipilih sebelumnya akan diubah dari suatu format atau struktur data ke format yang lain agar dapat diproses saat data mining.

## 2.6.5.  Pengelompokan Agglomerative Hierarchical Clustering Average Linkage
Tahap AHC adalah pengelompokan setiap objek yang suatu cluster kemudian dicari objek lain yang mirip untuk dijadikan kelompok yang sama. Kemudian penggabungan objek ke dalam satu cluster dan ulangi langkah nya hingga tersisa satu cluster.

## 2.6.6. Pengujian Silhouette Coefficient
Setelah melakukan penambangan data dan pengelompokkan cluster akan diuji berdasarkan data  cluster-nya.  Pengujian  validasi  juga  menjadi  penilaian  untuk  melihat  kualitas  hasil clustering apakah memiliki akurasi yang baik untuk dinyatakan hasil cluster memiliki kualitas yang baik.

## 2.6.7.  Representasi Pengetahuan
Pada tahapan representasi dapat divisualisasikan dengan pengelompokan hirarki pada metode AHC yang sudah diolah akan dibuat ke bentuk dendogram untuk dipresentasikan kepada pihak yang terkait sebagai pengetahuan baru.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan data
Setelah melakukan wawancara mengenai pengumpulan data dari Utaminingsih Linarti, S.T., M.T. sebagai narahubung Dinas Koperasi dan UMKM Daerah Istimewa Yogyakarta. Data yang didapat yakni data UMKM Kerajinan berjumlah 145 dan data pada UMKM Fashion berjumlah 194 pada tahun 2021 hingga 2022 yang telah diverifikasi dalam bentuk file excel.xls.
Format  yang  digunakan  untuk  Dataset  UMKM  tersebut  sudah  berupa  file  excel  yang  telah dipisah dengan nama “UKM Fashion.xlsx” dan “UKM Kerajinan.xlsx”. Variabel atau atribut di dalam file tersebut terdapat 40 atribut yaitu No., Ref. OSS, Nomor Induk Kependudukan, Nama Lengkap, Tanggal Lahir, Usia, Jenis Kelamin, Pendidikan Terakhir, No. Telepon, e-Mail, Provinsi, Kab/Kota, Kecamatan, Desa/Kel, Nama Jalan, Nama Usaha, NIB, Tanggal Terbit NIB, Tanggal Pendirian  Usaha,  Provinsi,  Kab/Kota,  Kecamatan,  Desa/Kel,  Nama  Jalan,  Koordinat,  Bidang Usaha, Sektor Usaha, Kegiatan Usaha, Produk Komoditas Ekspor, Tujuan Pemasaran, Status Kepemilikan Tanah/Bangunan, Sarana Media Elektronik, Modal Bantuan Pemerintah, Pinjaman Kredit Usaha Rakyat, Omset per-Tahun, Kepemilikan Asuransi Kesehatan, Laki-laki, Perempuan, Rerata Usia Pekerja, dan Status Formulir.

## 3.1.1. Kebutuhan data
Data sebagai objek yang akan diuji merupakan data Pendidikan Terakhir, Tanggal Pendirian Usaha, Kegiatan Usaha, Tujuan Pemasaran, Status Kepemilikan Tanah dan Bangunan,, Modal Bantuan Pemerintah, Pinjaman Kredit Usaha Rakyat, Omset per Tahun, Kepemilikan Asuransi Kesehatan, Tenaga Kerja Laki-laki, dan Tenaga Kerja Perempuan.

## 3.2. Data Mining
Berikut pengelompokan data atau pemrosesan data dengan data mining yang digunakan dalam penelitian menggunakan metode sebagai berikut :

## 3.2.1. Load Data
Berikut  data  yang  ada  di  dalam  dataset  “UKMM  Fashion”  dan  “UKMM  Kerajinan”  yang merupakan  hasil  dari  proses  Load  data  yang  berisi  atribut  dan  sampel  datanya  sebelum memasuki proses cleaning dan proses transformasi seperti pada Tabel 1.

## Tabel 1. Load Data

## 3.2.2. Data Cleaning
Pembersihan  data  dilakukan  untuk  melakukan  pengisian  data  yang  hilang,  serta mengidentifikasi data yang akan menjadi outlier dan kemudian menghapusnya untuk mengatasi ketidakkonsistenan data yang akan diproses. Pada data UMKM Fashion didapat sebanyak 187 dari 194 data, sedangkan data UMKM Kerajinan didapat sebanyak 136 dari 145 data setelah menghilangkan outlier yang ditemukan pada data yang memiliki jumlah tenaga kerja lebih dari 15 dan umur usaha yang terlalu tua lebih dari 30 tahun. Adapun hasil data cleaning seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2. Data Cleaning

## 3.2.3. Data Selection
Proses seleksi pada tahapan ini berupa memilih atribut dalam dataset yang dapat diolah pada tahapan  data  mining.  Berikut  atribut  yang  akan  digunakan  dalam  proses  data  mining  serta pemberian label gaya penulisan dengan snake_case seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Selection Nama Atribut Pelabelan Pendidikan Terakhir pendidikan Tanggal Pendirian Usaha tanggal_pendirian_usaha Kegiatan Usaha kegiatan_usaha Tujuan Pemasaran tujuan_pemasaran Status Kepemilikan Tanah/Bangunan kepemilikan_tanah Modal Bantuan Pemerintah modal_bantuan_pemerintah Pinjaman Kredit Usaha Rakyat pinjaman Omset per-Tahun omset_pertahun Kepemilikan Asuransi Kesehatan asuransi Laki-laki tenaga_kerja_laki Perempuan tenaga_kerja_perempuan

## 3.2.4. Data Transformation
Proses transformasi pada data yang sudah dipilih sebelumnya akan diubah dari suatu format atau struktur data ke format yang lain agar dapat diproses saat data mining.
Pada  penelitian  ini  data  yang  akan  diproses  memiliki  beberapa  tipe  data  yaitu  kategorikal, ordinal, dan numerik. Berikut pembahasan transformasi data berdasarkan tipe datanya :

## a.  Kategorikal
Transformasi pada tipe data kategorikal akan menggunakan metode One-Hot Encoding dengan memecah data menjadi atribut baru dan memiliki nilai biner dimana akan data yang memiliki nilai di atribut tersebut akan diberi nilai 1 sedangkan jika tidak akan bernilai 0. Berikut contoh atribut yang akan dirubah menggunakan One–Hot Encoding seperti terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Transformation - Kategorikal
Penjualan  Penjualan & Produksi Produksi Dalam wilayah DIY Dalam wilayah Kota Yogyakarta Dalam wilayah Pulau Jawa Dalam wilayah luar Pulau Jawa (tersebar) 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0
0 1 0 1 1 1 1

## b.  Ordinal
Transformasi  pada  tipe  data  ordinal  akan  menggunakan  metode  rank  transformation  dan normalisasi min-max, dimana data akan diberi nilai berdasarkan peringkatnya dan prioritasnya kemudian diubah kembali ke bentuk skala dari 0 hingga 1. Berikut Tabel 5 berisi atribut yang akan diubah dengan metode rank transformation dan normalisasi min-max.
Tabel 5. Data Transformation - Ordinal
Atribut Transformasi Pendidikan Data Rank Transformation Normalisasi Min-Max Tidak ada pendidikan Formal 0 0 SD 1 0,142 SMP 2 0,285 SMU 3 0,428 Diploma 4 0,571 S1 5 0,714 S2 6 0,857 S3 7 1 kepemilikan_tanah Lainnya 0 0 Magersari (adat) 1 0,33 Sewa 2 0,66 Milik Sendiri 3 1 modal_bantuan_pemerintah Tidak ada modal bantuan pemerintah 0 0 Pemkot Yogyakarta 1 0,33 Pemda DIY 2 0,66 Pemerintah Pusat 3 1 pinjaman Tidak ada pinjaman 0 0 Lainnya 1 0,5 Koperasi 1 0,5 Bank 1 0,5

## Data Mining Pengelompokan UMKM di Bidang Fashion dan Kerajinan Kota Yogyakarta Menggunakan AHC Average Linkage
Pemerintah 2 1 omset_pertahun Kurang dari 10 juta 0 0 10 juta s/d 25 juta 1 0,1 25 juta s/d 40 juta 2 0,2 40 juta s/d 55 juta 3 0,3 55 juta s/d 70 juta 4 0,4 70 juta s/d 85 juta 5 0,5 85 juta s/d 100 juta 6 0,6 100 juta s/d 120 juta 7 0,7 120 juta s/d 150 juta 8 0,8 Lebih dari 150 juta 10 0,9 asuransi Tidak ada asuransi 0 0 Asuransi Swasta 1 0,5 BPJS 2 1

## c.  Numerik
Data  numerik  pada  penelitian  ini  tidak  menggunakan  metode  dalam  transformasi  datanya, namun  hanya  menggunakan  perhitungan  matematik  seperti  data  umur_usaha  yang  semula berisi data tanggal pendirian namun dikurangkan dengan waktu saat ini sehingga didapat data berupa umur dalam bentuk tahun, dan pada atribut tenaga kerja laki-laki dan tenaga kerja perempuan  akan  digabungkan  menjadi  atibut  baru  bernama  tenaga_kerja.  Berikut  Tabel  6 berisi atribut yang akan diubah menggunakan perhitungan matematik.
Tabel 6. Data Transform - Numerik
Atribut Keterangan Transformasi umur_usaha ‘Tanggal Pendirian Usaha’ dikurangi waktu saat ini Tanggal Pendirian Usaha Umur_usaha 25 Juli 2019 4 12 Februari 2018 5 13 April 1975 48 tenaga_kerja Tenaga kerja ‘laki-laki’ ditambah ‘perempuan’ Tenaga kerja Laki-laki Tenaga kerja Perempuan Tenaga kerja 0 2 2
3 4 7 2 3 5

## 3.2.4. Implementasi
Dalam  mengimplementasi  Pengelompokkan  UMKM  di  bidang  fashion  dan  Kerajinan menggunakan metode Agglomerative Hierarchical Clustering Average Linkage dapat dibuatkan aplikasi  berbasis  website  dengan  bahasa  pemrograman  yang  dipakai  berupa  Python  dan Framework yang bernama Flask untuk mengimplementasikan aplikasi data mining di Python menjadi web.

## a.  Halaman Dashboard
Halaman awal pada aplikasi berupa halaman Dashboard. Pada halaman ini terdapat informasi berupa  petunjuk  penggunaan  aplikasi  data  mining,  dan  form  untuk  mengupload  file  UMKM seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Halaman Dashboard

## b.  Halaman Preprocessing
Pada halaman Preprocessing ini digunakan untuk menampilkan informasi berupa tabel ‘Raw Data’ untuk menampilkan isi tabel yang asli tanpa proses data mining dan informasi tabel ‘Data Hasil Cleaning & Seleksi’ yang merupakan tabel hasil proses data cleaning dan seleksi seperti pada Gambar 3 dan 4 berikut.
Gambar 3. Halaman Preprocessing - Raw Data
Gambar 4. Halaman Preprocessing - Cleaning & Selection
c.  Halaman Transformasi
Pada  halaman  transformasi  ini  digunakan  untuk  menampilkan  informasi  berupa  form  untuk menginput titik pusat yang digunakan dalam clustering dan informasi berikutnya berupa tabel untuk  menampilkan  hasil  proses  transformasi  setelah  dilakukannya  proses  preprocessing seperti pada Gambar 5 dan 6 berikut.
Gambar 5. Halaman Transformasi - form input titik pusat
Gambar 6. Halaman Transformasi - tabel hasil transformasi

## d.  Halaman Transformasi
Pada halaman clustering ini digunakan untuk menampilkan informasi berupa ‘Pie Chart’ seperti pada  Gambar  7  untuk  memvisualisasikan  jumlah  kelompok  yang  dimiliki  tiap  cluster  yang terbentuk dengan satuan persentase. Informasi berupa nilai ‘Silhouette Coefficient’ berdasarkan jumlah  input  titik  pusat  yang  terdapat  pada  halaman  transformasi,  dan  informasi  berupa panduan  ukuran  nilai  Silhouette  Coefficient  menurut  ‘Kaufman  &  Rousseeuw’  seperti  pada
Gambar 8. Adapun halaman Clustering – Dendogram dan hasil akhir seperti pada Gambar 9 dan 10.
1. Pie Chart
Gambar 7. Halaman Clustering - Pie Chart

## 2. Silhouette Coefficient
Gambar 8. Halaman Clustering – Silhouette Coefficient

## 3. Dendogram
Gambar 9. Halaman Clustering - Dendogram
4. Hasil Pengelompokan

## Gambar 10. Halaman Clustering - Hasil Akhir

## 3.4. Hasil Pengujian
Dalam proses pengujian dapat disimpulkan dengan melihat nilai hasil Silhouette Coefficient untuk  dapat  melihat  struktur  pola  berdasarkan  input  titik  pusat  yang  diuji  kemudian  dapat dicari  titik  pusat  dengan  nilai  yang  baik  sehingga  dapat  dirujuk  bahwa  pengelompokkan memiliki kualitas yang baik seperti pada table 7.
Tabel 7. Nilai hasil Silhouette Coefficient
Titik Pusat Silhouette Coefficient UMKM Bidang Fashion  UMKM Bidang Kerajinan 2 0.6413021516190179 0.6503084709281498 3 0.49745283451340583 0.4788899592979065 4 0.47807233034542623 0.46277141751826567 5 0.4808892383578597 0.38326005266500074
Hasil  pengelompokan  berupa  cluster  yang  akan  digunakan  sebagai  hasil  dari  penelitian  ini dapat  dilihat  pada  tabel  dibawah  ini.  Dalam  cluster  yang  didapat  bisa  digunakan  sebagai sumber informasi untuk dilakukannya layanan berupa program untuk pengembangan serta pemberdayaan untuk UMKM yang ada di Kota Yogyakarta. Pada  UMKM bidang fashion dengan umur usaha yang berjalan kurang dari 10 tahun, belum meminjam pinjaman berupa kredit maupun bantuan berupa modal dari pemerintah, omset per tahun kurang dari 10 juta, dan tenaga  kerja  yang  dimiliki  kurang  dari  2  SDM.  Sedangkan  untuk  UMKM  bidang  kerajinan dengan umur usaha yang berjalan kurang dari 10 tahun, belum meminjam pinjaman kredit maupun bantuan berupa modal dari pemerintah, omset per tahun kurang dari 10 hingga yang memiliki omset kurang dari 25 juta, dan tenaga kerja yang dimiliki kurang dari1.8 SDM.

## 4. KESIMPULAN
Hasil pengelompokkan menggunakan data UMKM bidang fashion sebanyak 187 unit dan UMKM bidang kerajinan sebanyak 136 unit, dengan cluster yang didapat pada penelitian ini sebanyak 2 cluster pada UMKM bidang fashion yang memiliki skor silhouette coefficient sebesar 0.64, cluster yang akan dipilih untuk menjadi informasi rekomendasi adalah cluster ke 1 sebanyak 165 data dengan rata-rata kriteria berupa UMKM dengan kegiatan usaha penjualan, pemasaran di wilayah DIY hingga Export, pendapatan pertahun kurang dari 10 juta hingga kurang dari 25 juta, tenaga kerja 1 SDM dan umur usaha sekitar 6,5.
Sedangkan pada UMKM bidang kerajinan yang memiliki skor silhouette coefficient sebesar 0.65, cluster yang akan dipilih untuk menjadi informasi rekomendasi adalah cluster ke 1 sebanyak 124  data  dengan  rata-rata  kriteria  berupa  UMKM  dengan  kegiatan  usaha  penjualan  dan produksi, pemasaran di wilayah DIY hingga Export, pendapatan pertahun kurang dari 10 juta, tenaga kerja 2 SDM dan umur usaha sekitar 7,1. Dengan demikian, hasil pengelompokkan data UMKM DIY sudah terselesaikan dan semoga hasil pengelompokan ini bermanfaat untuk Dinas UMKM dan Koperasi DIY.

## 5. DAFTAR RUJUKAN
Arhami,  M.,  Kom,  M.,  &  Muhammad  Nasir,  S.  T.  (2020). Data  Mining-Algoritma  dan
Implementasi. Penerbit Andi.
Danar. (2022). Teras Malioboro Jadi Etalase UMKM. Krjogja. https://www.krjogja.com/ekonomi/1242473741/teras-malioboro-jadi-etalase-umkm
PERATURAN  GUBERNUR  DAERAH  ISTIMEWA  YOGYAKARTA  TENTANG  PEDOMAN PENGELOLAAN DATA USAHA MIKRO, KECIL, DAN MENENGAH, Pub. L. No. 82, 1 (2019).
Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  (2012).  Data  Mining:  Concepts  and. Techniques,  Waltham: Morgan Kaufmann Publishers.
Luthfiani,  D.  (2019).  Dinas  Pariwisata  DIY  Berupaya  Menarik  Kunjungan  Wisatawan  Lewat Busana. TIMES Yogyakarta. https://timesindonesia.co.id/wisata/239368/dinas- pariwisata-diy-berupaya-menarik-kunjungan-wisatawan-lewat-busana.
Marinova–Boncheva, V. (2008). Using the agglomerative method of hierarchical clustering as a data mining tool in capital market.
Maya,  R.,  Lubis,  F.,  Huang,  J.,  Wang,  P.,  Khoifin,  K.,  &  Elvina,  Y.  (2023).  Agglomerative Hierarchical Clustering ( AHC ) Method for Data Mining Sales Product Clustering. Building of Informatics,
Technology and Science (BITS), 5(1), 285–294.
https://doi.org/10.47065/bits.v5i1.3569
Paembonan, S., & Abduh, H. (2021). Penerapan Metode Silhouette Coefficient untuk Evaluasi Clustering  Obat. PENA  TEKNIK:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu-Ilmu  Teknik,  6(2),  48. https://doi.org/10.51557/pt_jiit.v6i2.659
Rudjito.  (2003).  Strategi  Pengembangan  UMKM  Berbasis  SInergi  Bisnis. Makalah  Seminar Peran  Perbankan  Dalam  Memperkokoh  Ketahanan  Nasional  Kerja  Sama  Lemhanas  RI Dengan BRI.
Sadewo, T. A., Kusuma, P. D., & Casi Setianingsih. (2021). Clustering Pada Data Sentimen Bpjs Kesehatan Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering Average Linkage. E-Proceeding of Engineering, 8(5), 1–23.
Tamara,  R.  (2023).  Data  Mining  Penentuan  Jurusan  Siswa  Menggunakan  Metode Agglomerative  Hierarchical  Clustering  (AHC). Jurnal  Media  Informatika  Budidarma, 07(02), 873–880. https://doi.org/10.30865/mib.v7i2.6092
Trisna,  Y.  (2022).  PELATIHAN  UMKM  BERBASIS  DIGITAL  DARI  DINAS  KOMUNIKASI  DAN INFORMATIKA D.I.YOGYAKARTA. Kemantren Mantirejojn. https://mantrijeronkec.jogjakota.go.id/detail/index/19785.