## JPPI Vol 7 No 2 (2017) 97-108

## Jurnal Penelitian Pos dan Informatika
771/AU1/P2MI-LIPI/08/2017 32a/E/KPT/2017
e-ISSN 2476-9266 p-ISSN: 2088-9402
KLASIFIKASI UKM BERDASARKAN TINGKAT KESIAPAN TEKNOLOGI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## CLUSTERING SMEs BASED ON TECHNOLOGY READINESS USING K-MEANS ALGORITM
Naskah Diterima: 28 September 2017; Direvisi : 7 Desember 2017; Disetujui : 8 Desember 2017

## Abstrak
Potensi  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIK)  dapat  mendorong  peran  strategis  Usaha  Kecil  Menengah (UKM)  sebagai  penggerak  ekonomi  yang  nyata.  Namun,  pemanfaatan  TIK  di  UKM  masih  rendah  khususnya  di Kota Tangerang Selatan yang menjadi basis objek penelitian. Penelitian ini bertujuan memetakan kelompok UKM berdasarkan tingkat kesiapan pemanfaatan TIK. Pengumpulan data menggunakan metode survei berbasis kuesioner, yang terdiri dari pernyataan-pernyataan untuk menilai tingkat kesiapan teknologi  UKM dengan persepsi kesiapan pemanfaatan  TIK.  Model  kesiapan  teknologi  dikenal  dengan  Technology  Readiness  Index  (TRI).  Sebanyak  250 kuesioner telah didistribusikan ke UKM sebagai responden dan yang kembali sebanyak 107. Setelah dilakukan uji reliabilitas, data primer ditabulasi dan dianalisis menggunakan SPSS dengan algoritma K-Means untuk klasifikasi kesiapan  UKM.  Hasil  penelitian  menunjukkan  klasifikasi  pionir  19.62%,  skeptis  30.84%,  penjelajah  20.56%, lamban  18.69%,  dan  paranoid  10.28%.  Tipe  penjelajah  merupakan  tipe  UKM  yang  paling  siap  dalam memanfaatkan  TIK.    Tipe  penjelajah  ini  selanjutnya  dipilih  menjadi pilot  study pengembangan  TIK  di  UKM  di Kota Tangerang Selatan.
Kata kunci : UKM, TRI, K-Means , Klasifikasi, TIK.

## Abstract
The potential of ICTs can push the strategic role of SMEs as a real economic driver, but the utilization of ICT in SMEs  is  still  low,  especially  in  South  Tangerang  which  became  the  base  of  research  object.  The  purpose  of  the research is  to  map the  SME  group  based  on the level  of preparedness  of  ICT  utilization.  Data  collection in  this study  used  questionnaire-based  survey  method,  which  consists  of  statements  to  assess  the  level  of  technological readiness  (TRI)  of  small  and  medium  enterprises  (SMEs)  with  perceptions  of  the  readiness  of  Information  and Communication  Technology  (ICT)  utilization.  250  questionnaires  have  been  distributed  to  SMEs  as  respondents and returning as many as 107. After the reliability test, the primary data is tabulated and analyzed using SPSS with K-Means  algorithm  for  SME  readiness  classification.  The  results  showed  that  the  pioneers  classification  was 19.62%,  skeptics  30.84%,  explorers  20.56%,  laggards  18.69%  and  paranoids  10.28%.  Type  of  explorers  is  the most ready type of SME in utilizing ICT. Thus, it was chosen to be a pilot study of ICT development in SMEs in South Tangerang city.
Keywords : SME, TRI, K-Means, Classification, ICT
DOI: 10.17933/jppi.2017.070202
123 Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia 123 Kawasan Puspiptek Gedung 417, Setu, Tangerang Selatan
1 Darwan.na70@gmail.com
Jimmy Abdel Kadar 1 , Darmawan Napitupulu 2 , Rahmi Kartika Jati 3

## PENDAHULUAN
UKM  merupakan  penggerak  terbesar  di golongan  ekonomi  menengah  ke  bawah.  UKM mampu menyerap tenaga kerja di sekitarnya, walau tidak  sebesar  industri.  Peran  strategis  UKM  sangat diharapkan  oleh  pemerintah  sebagai  penggerak ekonomi  yang  nyata.  Karena  jumlah  UKM  yang banyak  tidak  bisa  dipungkiri  akan  melahirkan kompetisi di antara mereka, selain itu memungkinkan terjadinya kompetisi terbuka dengan perusahaan besar di bidang yang sama.
Bantuan  dari  pemda  sekitar  telah  banyak dilakukan termasuk pelatihan-pelatihan yang menunjang aktifvtas para penggiat UKM. Perlatihan lebih banyak menekankan pada pengaturan  manajemen  dan  keuangan  agar  posisi UKM yang sehat semakin banyak. Umumnya Dinas Koperasi  yang  menjadi  penggerak  utama  di  tiap pemda    selain  sentuhan  TIK  yang  menjadi  mutlak ada  pada  masa  sekarang.  TIK  menjadi  perhatian penting  yang  dapat  memajukan  kegiatan  dan memudahkan  proses  bisnis  UKM.  Kegiatan  UKM dengan  TIK  yang  benar  akan  menjadikannya  lebih efektif  dan  efisien.  Penggunaan  TIK  terutama  di media  sosial  untuk  pemasaran  menjadikan  wilayah pemasaran  menjadi  lebih  luas.  Sejalan  dengan  itu, UKM  yang  bergerak  di  bidang  jasa  pengantaran menjadi tumbuh. Jejaring media sosial memudahkan  UKM  dalam  berkomunikasi  dari  sisi perkembangan komunitas sesama UKM.
Kesiapan  UKM  dalam  menyongsong  era digital  perlu  mendapat  perhatian  dari  semua kalangan  baik  pemerintah  daerah,  institusi  riset, akademisi,  maupun  perusahaan  besar.  Kesiapan pemilik  UKM dalam  menggunakan teknologi perlu dibantu  agar perkembangan  TIK  yang  begitu  cepat dapat  diikuti.  Kesiapan  akan  teknologi  menjadi
penting  dilakukan  agar  pemilihan  teknologi  tidak menjadi beban bagi para pemilik UKM.

## Hubungan UKM dan TIK
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  pada dasawarsa  terakhir  memaksa  para  penggiat  UKM untuk  bersaing  dalam  menempatkan  produk/jasa- nya.  Penggunaan  TIK  merupakan  pendekatan positif  dalam  memajukan  UKM  serta  strategi manajemen  untuk  mempermudah  operasional  yang dijalankan oleh UKM. Pimpinan sangat berpengaruh besar dalam menjalankan regulasi TIK di  UKM  (Dahnil  &  et  al.,  2014),  dengan  demikian proses  bisnis  dari  organisasi  akan  mudah  dipahami oleh  semua  anggota.  Singkatnya  TIK  dapat dijadikan sebagai penghubung  dalam semua proses (Rahayu, R., Day, 2015), termasuk proses produksi, keuangan, kontrol gudang, pengambilan keputusan, dan  lain-lain.  Dengan  demikian  mengadopsi teknologi  dapat  mendatangkan  manfaat  pada efisiensi,  efektivitas,  inovasi  perkembangan  UKM, dan kompetitif (León O. A., 2016)
Pengaruh  TIK  sebagai  pembelajaran  terhadap kemajuan  UKM,  mudah  diterapkan  bagi  yang memahami  TIK  lebih  dari  sekedar  komunikasi. Knowledge  Management (KM)  merupakan  metode dalam merangkul semua informasi yang diperlukan sebagai  referensi  pengetahuan  (C.  &  Soto-Acosta, 2010).  Penggunaan  TIK  terbagi  menjadi  3  (tiga) orientasi  yaitu  informatif,  komunikatif,  dan  alur kerja. Pada gilirannya KM dapat memadukan antara konsep  pengetahuan  dan  strategi  yang  akan dijalankan (Rahayu, 2015). Koherensi ini berdampak signifikan untuk kemajuan UKM.
Kemapanan  UKM  tidak  lepas  dari  pengaruh manajemen. Selain menjalankan strategi yang tepat, kepatuhan karyawan terhadap aturan UKM menjadi salah satu kunci bahwa UKM tersebut telah berhasil
menjadikan  tempat  kerja  yang  positif  (León  O.  A., 2016)Keberpihakan  manajemen  pada  peningkatan pengetahuan  bagi  karyawan  juga  mendorong maturitas UKM tersebut.
Perlunya penetrasi pemasaran dengan menggunakan jejaring media sosial dapat menguntungkan  (Penz  &  et  al.,  2016).  Jejaring media sosial mempermudah UKM dalam memasarkan  produk/jasa  yang  menjadi  andalan UKM. Kemudahan lainnya yaitu menggunakan jasa pengiriman  yang  mudah  dijangkau  dari  segi  biaya maupun lokasi untuk pengiriman barang.
Menghubungkan kebutuhan pengiriman dan mempermudah  komunikasi  dengan  pelanggan merupakan keuntungan tersendiri. Kesiapan teknologi  dalam  pemasaran  merupakan  hal  penting dalam mengadopsi e-commerce (Rahayu, 2015).

## Kesiapan Teknologi (Technology Readiness)
Potensi  perkembangan  teknologi  yang  cepat menguntungkan  konsumen,  dan  sejalan  dengan  itu terdapat  juga  kekhawatiran  akan  frustasinya konsumen  dengan  sistem  teknologi  tersebut (Parasuraman,  2000).  Perkembangan  teknologi memaksa pengguna untuk mempelajari lebih dalam perangkat  teknologi  yang  digunakan,  dari  yang sederhana  hingga  yang  rumit.  Pengguna  disuguhi kemajuan  teknologi  yang  relatif  memudahkan dalam efisiensi dan efektivitas proses di organisasinya.
Kesiapan pengguna dalam menerima teknologi  sangat  penting  untuk  dipahami,  dengan mengadopsi  sistem  teknologi  tersebut  pengguna akan  merasakan  kemudahan  dan  kesulitan  yang dihadapi. Proses ini akan melahirkan opini beragam dari  pengguna  dan  sejalan  dengan  ini  pengguna akan  mengenal  produl  layanan.  Opini  pengguna selanjutnya  akan  diperiksa  dalam  empat  faktor
yaitu Optimis ( optimism ), Inovatif ( innovativeness ), ketidaknyamanan  ( discomfort ),  dan  ketidakamanan ( insecurity ).  Faktor  optimis  didefinisikan  sebagai visi  positif  dengan  keyakinan  mudah  menguasai, fleksibel, dan efisinsi dalam memahami pengetahuan.  Faktor  berikutnya  adalah  inovatif dengan  kecenderungan  menjadi  pionir  dalam penggunaan  teknologi,  faktor  ketidaknyamanan dengan  persepsi  kecemasan  pengguna  terhadap teknologi,  dan  ketidakamanan  merupakan  persepsi pengguna  akan  tidak  aman  penggunaan  teknologi (Parasuraman & Colby, 2001)
TRI  merupakan  model  perangkat  dalam mengukur  keyakinan  pengguna  dalam  mengadopsi teknologi namun bukan menjadi indikator kompetensi  dari  penggunanya.  Pengaruh  TIK  pada UKM  sangat  berpengaruh  terutama  pada  indikator kontributor  ( contributors )  dengan  optimis  dan inovatif  yang  tinggi  dapat  membantu  UKM  dalam mengembangan usahanya.
Terkait  dengan  kesiapan  teknologi,  pengguna dikelompokkan menjadi lima segmen yaitu penjelajah,  pionir,  skeptis,  paranoid,  dan  lamban (Parasuraman  &  Colby,  2001).    Tipe  penjelajah memiliki  nilai  tertinggi  dalam  faktor  kontributor (optimis,  inovatif)  dan  nilai  terendah  dalam  faktor penghambat  ( inhibitors )  yaitu  ketidaknyamanan dan  ketidakamanan.  Segmen  penjelajah  cepat merespon  adanya  teknologi  baru  untuk  mencoba dan mempelajari serta umumnya tergolong kelompok  pertama  yang  mencoba  teknologi  baru. Sebaliknya,  segmen  lamban  adalah  kelompok terakhir  yang  tertarik  dengan  teknologi  baru  dan memiliki  skor  tertinggi  dalam  faktor  penghambat serta  skor  terendah  dalam  faktor  kontributor.  Tiga segmen lainnya (pionir, skeptis, paranoid) memiliki cara  pandang  terhadap  teknologi  yang  lebih  rumit. Segmen  perintis  memiliki  nilai  faktor  optimis  dan
inovasi  yang  tinggi,  akan  tetapi  di  saat  yang bersamaan  mudah  berhenti  mencoba  jika  mereka pada kondisi tidak nyaman dan tidak aman. Segmen skeptis  memiliki  nilai  motivasi  rendah  untuk merespon  teknologi  tetapi  juga  memiliki  tingkat penghambat  kecil  yang  perlu  diyakinkan  terlebih dahulu  mengenai  manfaat  menggunakan  teknologi. Segmen  paranoid  merespon  teknologi  cukup menarik  perhatian  dan  di  saat  yang  sama mempertimbangkan faktor risiko,  dengan  demikian ditunjukkan  oleh  tingkat  ketidaknyamanan  dan ketidakamanan yang tinggi.
Algoritma K-means merupakan  klasifikasi berbasis  prototipe  yang  mencoba  mencari  nilai klasifikasi  K  yang  tidak  tumpang  tindih  (Wu, 2012). K-Means merupakan  algoritma  yang beratribut numerik yang pada proses penghitungannya  setiap  data  akan  dimasukkan  ke klasifikasi  yang  telah  ditentukan  oleh  teori (Parasuraman  &  Colby,  2001). K-Means juga merupakan algoritma non heirarki, dengan pengklasifikasiannya; centroid awal dipilih, nilai K
ditentukan oleh pengguna dan menunjukkan jumlah klasifikasi  yang  akan  dihitung.  Setiap  data  dipilih dan dipilah dari centroid terdekat, dengan demikian kumpulan  data  tersebut  akan  membentuk  sebuah klasifikasi.  Proses  berulang  hingga  semua  data terklasifikasikan  (Wu,  2012).  Algoritma K-Means sudah  banyak  diimplementasikan  di  lapangan misalnya pada tingkat perguruan tinggi yakni dalam rangka  menentukan  strategi  marketing  universitas (Johan,  2013).  Penelitian lainnya  di level masyarakat yakni pengelompokan kelompok swadaya  masyarakat  (KSM)  untuk  mengeluarkan kebijakan  bantuan  pemberdayaan  masyarakat  di Kota  Surabaya  (Cahyo  A.,  et  al  2012).  Penelitian spesifik  di  level    Industri  Kecil  Menengah  (IKM) juga  dilakukan  oleh  Hidayat  (2014)  untuk klasifikasi  IKM  berdasarkan  kinerja supply  chain.
Namun,  pemanfaatan  algoritma K-Means untuk bidang  UKM  masih  sangat  jarang  dilakukan khususnya  pemetaan  tingkat  kesiapan  UKM terhadap TIK.
Tabel 1. Karakteristik Segmentasi Teknologi Segmen Teknologi Optimis Innvatif Ketidaknyamanan Ketidakamanan Penjelajah Tinggi Tinggi Rendah Rendah Pionir Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Skeptis Rendah Rendah Rendah Rendah Paranoid Tinggi Rendah Tinggi Tinggi Lamban Rendah Rendah Tinggi Tinggi Sumber : (Parasuraman & Colby , 2001)
Tabel 1 menerangkan bahwa segmen penjelajah  dan  pionir  mempunyai  kecenderungan untuk  mencoba  teknologi  baru  dibandingkan segmen lainnya (Parasuraman & Colby, 2001).

## METODE
Pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan metode survei yang berbasis kuesioner. Kuesioner tersebut terdiri dari
pernyataan-pernyataan untuk menilai tingkat kesiapan  teknologi  UKM,  dalam  hal  ini  kesiapan pemanfaatan  TIK.  Sebanyak  250  kuesioner  telah didistribusikan ke UKM di Kota Tangerang Selatan Provinsi  Banten.  Namun,  kuesioner  yang  kembali hanya  sebanyak  107  ( response  rate 42.80  %). Periode pengumpulan data yaitu bulan April – Juni 2017. Gambaran kuesioner  ditampilkan pada Tabel 2.
Mengacu  pada  penelitian  sebelumnya  maka penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan UKM  berdasarkan  4  faktor  yang  digunakan  yaitu optimis, inovatif, ketidaknyamanan, dan ketidakamanan  (Parasuraman,  2000  ;  Parasuraman &  Colby,  2001).  Gambar  1  merupakan  model penelitan yang digunakan:
Gambar 1. Model TRI Sumber : Parasuraman (2000)
Keempat  faktor  tersebut  diturunkan  menjadi 34  indikator  yang  menjadi  dasar  pembuatan kuesioner. Kuesioner dibagi menjadi 2 bagian, yang pertama  berisi  data  profil  responden  dan  kondisi penggunaan TIK pada UKM untuk saat ini. Bagian kedua  merupakan  respon  atau  tingkat  persetujuan responden  atas  pernyataan-pernyataan  terkait  4 faktor  penelitian.  Tingkat  kesetujuan  responden terhadap  setiap  pernyataan  diukur  dengan  4  skala likert yaitu STS= “sangat tidak setuju”, TS= “tidak setuju”,  S=  “setuju”,  dan  SS=  “sangat  setuju”. Pengujian  reliabilitas  instrumen  dilakukan  untuk menguji  apakah  instrumen  layak  digunakan  atau tidak. Setelah  dilakukan uji reliabilitas, data primer ditabulasi  dan  dianalisis  menggunakan  SPSS  untuk mendapatkan  data statistik  deskriptif dan salah satu metode  dalam  data mining yaitu analisis  klasifikasi dengan K-Means.
Dasar  dari  algorima K-Means adalah data mining. Data mining merupakan proses pengolahan data dari sudut pandang yang berbeda (Berry, M. J., & Linoff, 1997). Dalam data mining , data dianalisis
dan  disimpulkan  menjadi  informasi  penting  yang dapat  digunakan  dalam  peningkatan  keuntungan, penurunan  biaya,  atau  keduanya. Data  mining juga dapat  dinyatakan  sebagai  proses  mempertemukan korelasi  atau  pola  ratusan  atau  ribuan field dari sebuah basis data relasional yang besar.
Pada  prinsipnya  ada  beberapa  metode  dalam data  mining salah  satunya  yaitu  klasifikasi  data yang  bersifat tanpa arahan ( unsupervised). (Agusta Y,  2007).  Klasifikasi  data  adalah      suatu      metode untuk      mencari  dan  mengelompokkan  data  yang memiliki  kemiripan  karakteristik  antara  satu  data dengan  data  yang  lain  (Santosa,  2007)  Dalam klasifikasi  data  ada  dua  jenis  data  yang  sering dipergunakan  dalam  proses  pengelompokan  yaitu klasifikasi data hierarki ( hierarchical data clustering) dan  non  klasifikasi  data  hierarki (non- hierarchical data clustering) .
Sedangkan  klasifikasi  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah K-Means . K-Means adalah salah satu metode klasifikasi data nonhierarki  yang  mengelompokkan  data  ke  dalam
satu  atau  lebih  klasifikasi (cluster) .  (Agusta  Y, 2007).  Dalam  metode  ini,  data  yang  memiliki karakteristik  yang  sama  akan  dikelompokkan  ke dalam  satu  klasifikasi  yang  sama  dan  data  yang mempunyai karakteristik yang berbeda
dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang  lain. Tujuan  dari  klasifikasi  data  ini  adalah  untuk meminimalkan variasi di dalam suatu kelompok dan memaksimalkan variasi antar klasifikasi.

## Tabel 2. Kuisioner Kesiapan Teknologi Informasi UKM
Kesiapan Teknologi Informasi UKM Optimis ( OPTIMISM ) Inovatif ( INNOVATIVENESS )
1. Teknologi membuat orang dapat lebih mengontrol kehidupan mereka sehari-hari
2. Produk maupun jasa yang menggunakan teknologi terbaru lebih nyaman digunakan
3. Anda menyukai melakukan bisnis dengan menggunakan komputer karena Anda tidak dibatasi jam kerja
4. Anda memilih untuk menggunakan teknologi paling canggih yang tersedia
5. Anda menyukai program komputer yang memungkinkan untuk menyesuaikan sesuatu dengan kebutuhan Anda sendiri
6. Teknologi membuat Anda bekerja lebih efisien
7. Menurut anda teknologi baru dapat merangsang mental
8. Teknologi memberi Anda lebih banyak kebebasan bergerak
9. Anda merasa yakin bahwa komputer akan mengikuti apa yang Anda perintahkan
1. Orang  lain  meminta  saran  Anda  tentang  teknologi baru
2. Tampaknya teman Anda belajar lebih banyak tentang teknologi terbaru daripada Anda
3. Secara  umum,  Anda  merupakan  orang  yang  pertama menggunakan  teknologi  baru  di  lingkungan  teman- teman Anda
4. Anda  biasanya  mengetahui  produk  dan  jasa  baru berteknologi tinggi tanpa bantuan orang lain
5. Anda  selalu  mengikuti  perkembangan  teknologi terbaru di bidang yang Anda minati
6. Anda  menikmati  tantangan  mencaritahu gadget berteknologi tinggi
7. Anda merasa lebih sedikit masalah dalam menggunakan teknologi dari pada orang lain
Ketidaknyamanan ( DISCOMFORT ) Ketidakamanan ( INSECURITY ) 1. Unit  dukungan  teknis  ( technical  support )  tidak  dapat menjelaskan hal-hal yang bisa Anda mengerti
2. Kadang-kadang, Anda berpikir bahwa teknologi tidak dirancang untuk digunakan oleh orang biasa
3. Tidak  ada  panduan  dalam  penggunaan  produk berteknologi  tinggi  yang  ditulis  dalam  bahasa sederhana
4. Ketika  Anda  mendapatkan  dukungan  teknis  dari penyedia  produk  atau  layanan  berteknologi  tinggi, Anda  merasa  bahwa  Anda  sedang  dimanfaatkan  oleh mereka
5. Jika Anda membeli produk berteknologi tinggi, Anda lebih memilih untuk memiliki paket dasar dibandingkan paket dengan banyak fitur tambahan
6. Anda  merasa  malu  ketika  orang  melihat  Anda memiliki  masalah  dengan gadget berteknologi  tinggi
1. Anda  tidak  menganggap  aman  memberikan  nomor kartu kredit melalui komputer
2. Anda  merasa  tidak  aman  untuk  melakukan  transaksi keuangan secara online
3. Anda  khawatir  bahwa  informasi  yang  Anda  kirim melalui Internet akan dilihat oleh orang lain
4. Anda  merasa  tidak  percaya  diri  melakukan  bisnis  di lokasi yang hanya dapat dicapai secara online
5. Setiap  transaksi  bisnis  yang  anda  lakukan  secara elektronik  harus  dikonfirmasikan  lagi  secara  tertulis
6. Ketika  sesuatu  hal  bersifat  otomatis,  Anda  perlu memeriksa  dengan  seksama  bahwa  mesin  atau komputer tidak membuat kesalahan
7. Sentuhan  manusia  sangat  penting  ketika  melakukan bisnis dengan perusahaan

## Kesiapan Teknologi Informasi UKM
7. Harus  berhati-hati  dalam  menggantikan  tugas  orang dengan  teknologi  karena  teknologi  baru  dapat merusak atau menghambat pekerjaan berikutnya
8. Banyak  teknologi  baru  berisiko  terhadap  kesehatan atau  keselamatan  yang  tidak  diketahui  sebelumnya sampai orang lain menggunakannya
9. Teknologi baru memudahkan pemerintah dan perusahaan untuk memata-matai orang
8. Ketika Anda menjalankan bisnis, Anda lebih memilih untuk berbicara dengan orang daripada mesin
9. Jika  Anda  memberikan  informasi  melaui  komputer atau  internet,  Anda  tidak  yakin  informasi  itu  benar- benar sampai ke tempat yang benar

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Statistik Deskriptif
Sebelum  dilakukan  analisis  klasifikasi  untuk mengelompokkan UKM berdasarkan tingkat kesiapan  pemanfaatan  TIK,    terlebih  dahulu  diuji reliabilitas dari instrumen yang digunakan.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh  besarnya koefisien  reliabilitas  adalah  0.716  untuk  seluruh dimensi  yang  ada.  Hal  ini  menunjukkan  instrumen yang  digunakan  dapat  dikatakan  reliabel  karena telah  memenuhi  persyaratan Cronbach  Alpha (>0.6).    Pada  bagian  berikutnya,  disajikan  analisis statistik  deskriptif  untuk  mengetahui  gambaran umum  terkait  sebaran  nilai  seluruh  variabel
kesiapan  TIK  pada  UKM  yang  meliputi  faktor optimis, inovatif, ketidaknyamanan ,dan ketidakamanan.  Selanjutnya,  analisis  klasifikasi dilakukan  untuk  memetakan  keseluruhan  UKM  ke dalam  5  kelompok  kesiapan  teknologi  ( technology readiness )  yaitu  penjelajah  ( explorers), pionir (pioneers), s keptis (skeptics), paranoid (paranoids), dan  lamban  ( laggards) .  Dengan  demikian  dapat diketahui  kelompok  UKM  yang  memiliki  tingkat kesiapan  pemanfaatan  TIK  yang  paling  tinggi (penjelajah)  khususnya  di Kota Tangerang Selatan. UKM  yang  masuk  pada  segmen  penjelajah selanjutnya  akan  dipilih  menjadi pilot  study pengembangan TIK di UKM.
Tabel 3. Statistik Deskriptif N Min Maks Rata-rata Optimis 107 1.56 4.00 3.0553 Inovatif 107 1.43 3.43 2.5782 Ketidaknyamanan 107 1.78 3.11 2.4399 Ketidakamanan 107 1.00 3.11 2.2216 Valid N ( listwise ) 107
Berdasarkan hasil perhitungan statistik deskriptif yang  dapat disajikan pada Tabel 3, dapat dilihat sebaran nilai  dan rerata ( mean ) untuk setiap faktor penelitian.  Untuk  faktor  optimis  mempunyai sebaran  nilai  dari  1.56  hingga  4.0  dengan  nilai rerata  ( mean )  adalah  3.0553.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  secara  umum  UKM  mempunyai  keyakinan yang  positif  terhadap  pemanfaatan  TIK  dapat meningkatkan  produktivitas  penggunanya  karena
nilai  rerata  cukup  tinggi  (>3).    Sedangkan  faktor inovatif  memiliki  sebaran  nilai  dengan  rentang antara  1.43  hingga  3.43  namun  nilai  rata-rata ( mean )  agak  rendah  yakni  2.5782  (<3).  Dengan demikian  dapat  dikatakan  secara  umum  UKM memiliki  keyakinan  yang  rendah  untuk  menjadi yang  pertama  atau  terdepan  ( leading )  dalam pemanfaatan TIK.
Untuk  faktor  ketidaknyamanan memiliki rentang  nilai  antara  1.78  hingga  3.11  dengan  nilai rerata  ( mean )  adalah  2.4399  (<3).  Hal  ini menunjukkan bahwa secara umum UKM mempunyai  tingkat  ketidaknyamanan  yang  rendah terhadap  TIK  atau  dengan  kata  lain  tidak  ada hambatan yang berarti bagi UKM dalam memanfaatkan TIK. Sedangkan faktor ketidakamanan  mempunyai  rentang  nilai  antara 1.00  hingga  3.11  dengan  nilai  rerata  ( mean )  yaitu 2.2216  (<3).  Hal  ini  juga  menunjukkan  secara umum  UKM  memiliki  keyakinan  yang  tinggi terhadap  keamanan  TIK  atau  dengan  kata  lain mereka  percaya  akan  keamanan  dalam  melakukan transaksi dengan TIK.

## Klasifikasi Analisis (Analisis Cluster)
Seperti  yang  disebutkan  bahwa  klasifikasi analisis  digunakan  untuk  mengelompokkan  UKM
berdasarkan  tingkat  kesiapan  teknologi  dalam  hal ini  TIK  sehingga  dapat  diketahui  klasifikasi terhadap  kompleksitas  keyakinan  UKM  terhadap pemanfaatan  TIK.  Pada  penelitian  ini  klasifikasi analisis  dilakukan  menggunakan  algoritma K- Means untuk  memperoleh  beberapa  kelompok UKM  yang  berbeda  dengan  karakteristik  yang homogen.  Dengan  kata  lain,  klasifikasi  analisis pada  penelitian  ini  secara  khusus  bertujuan  untuk membentuk  5  (lima)  kelompok  kesiapan  UKM dalam  pemanfaatan  TIK  yaitu  segmen  penjelajah, pionir,  skeptis,  paranoid,  dan  segmen  lamban. Kelima  kelompok  tersebut  ditentukan  berdasarkan empat  faktor  TRI  yang  diusulkan  (Parasuraman, 2000) yakni faktor optimis, inovatif, ketidaknyamanan, dan ketidakamanan. Hasil klasifikasi  analisis  dengan  algoritma K-Means dapat dlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Final Cluster Centers Klasifikasi 1 2 3 4 5 Zscore (optimis) 0.4881 -0.32417 0.7591 -1.12402 0.56615 Zscore (inovatif) 0.73441 -0.46425 0.98388 -0.34433 -1.35102 Zscore (ketidaknyamanan) 1.03782 -0.48187 -1.02384 0.70825 0.22426 Zscore (ketidakamanan) 0.4704 -0.89026 -0.01899 0.54426 0.82116
Standardisasi  atau  transformasi  dilakukan untuk  setiap  faktor  TRI  ke  dalam  bentuk Zscore .
Hasil  transformasi  ini  digunakan  untuk  klasifikasi analisis dengan metode algoritma K-Means . Tabel 4 juga menunjukkan hasil akhir dari proses klasifikasi  dengan  interpretasi  jika  nilai  variabel positif  maka  data  berarti  di  atas  rerata  “Tinggi”
( high )  dari  UKM  yang  diteliti  sedangkan  jika  nilai variabelnya  negatif  maka  dikatakan  data  berada  di bawah  rerata  “Rendah”  ( low )  dari  populasi  UKM yang  diteliti.  Dengan  demikian,  interpretasi  hasil klasifikasi  analisis  dapat  ditampilkan  seperti  pada Tabel 5 di bawah:
Tabel 5. Interpretasi Hasil Analisis Cluster Klasifikasi 1 2 3 4 5 Zscore (optimis) Tinggi  Rendah Tinggi Rendah Tinggi Zscore (inovatif) Tinggi  Rendah Tinggi Rendah Rendah Zscore (ketidaknyamanan) Tinggi  Rendah Rendah Tinggi Tinggi Zscore (ketidakamanan) Tinggi  Rendah Rendah Tinggi Tinggi
Hasil  intepretasi  analisis cluster lalu dibandingkan  dengan  lima  klasifikasi  dari kesiapan teknologi (Parasuraman & Colby, 2001)
yang  dapat  disajikan  pada  Tabel  6  sebagai berikut:
Tabel 6. Klasifikasi Kesiapan Teknologi Optimis Inovatif  Ketidaknyamanan Ketidakamanan Penjelajah Tinggi Tinggi Rendah Rendah Pionir Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Skeptis Rendah Rendah Rendah Rendah Paranoid Tinggi Rendah Tinggi Tinggi Lamban Rendah Rendah Tinggi Tinggi
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa klasifikasi  1  adalah  kelompok  pionir  ( pioneers ), yang  memiliki  keyakinan  akan  manfaat  teknologi namun  memiliki  hambatan  atau  resistensi  berupa ketidakamanan  ( insecure )  dan  ketidaknyamanan ( discomfort )  terhadap  teknologi.  Klasifikasi  2 merupakan  kelompok  skeptis  yang  terdiri  dari individu  yang  tidak  termotivasi  ataupun  tidak resisten  dalam  menggunakan  teknologi.  Klasifikasi 3  dari  hasil  klasifikasi  analisis  adalah  kelompok penjelajah  ( explorers )  yang  merupakan  pengguna yang  memiiki  keyakinan  tinggi  terhadap  manfaat teknologi  dan  menjadi  yang  pertama  dalam pemanfaatan  teknologi  karena  mereka  tidak memiliki  resistensi  apapun  terhadap  teknologi. Klasifikasi  4  yaitu  kelompok  lamban  ( laggards ) yang  memiliki  tingkat  resistensi  yang  tinggi terhadap  teknologi  karenanya  kelompok  ini  paling lambat  dalam  mengadopsi  suatu  teknologi  kecuali ada unsur keharusan.
Sedangkan  klasifikasi  5  dari  hasil  klasifikasi analisis merupakan kelompok paranoid ( paranoids ) yang  mempunyai  optimisme  terhadap  manfaat teknologi  namun  merasa  terhambat  karena  rasa takut  akan  risiko  keamanan  dan  ketidakcocokan teknologi.
Sebaran total 107 responden  (UKM) ke  dalam kelima  kelompok  kesiapan  teknologi  (TIK)  dapat
dilihat  pada  Gambar  2  di  bawah  Responden  yang termasuk  dalam  kelompok  pionir  berjumlah  21 responden (19.62%), kelompok skeptis memiliki 33 responden  (30.84%),  kelompok  penjelajah  terdapat 22  responden  (20.56%),  jumlah  responden  dalam kelompok lamban mencapai 20 responden (18.69%),  sedangkan  kelompok  paranoid  terdiri dari 11 responden (10.28%).
Jika  diamati  pada  Gambar  2  dapat  dilihat bahwa  persentase  responden  paling  banyak  masuk pada kelompok skeptis (30.84%) yang menggambarkan  bahwa  secara  umum  UKM  tidak resisten  terhadap  pemanfaatan  TIK  tetapi  belum yakin  akan  manfaat  dari  TIK  sepenuhnya.  Oleh karena  itu,  UKM  yang  berada  pada  kelompok  ini perlu  diyakinkan  bahwa  pemanfaatan  TIK  akan memberikan  berbagai  keuntungan  ( benefit )  bagi usahanya,  memberikan  nilai  tambah  produknya, meningkatkan layanan kepada pelanggan (customer) ,  membantu  pemasaran  dan  penjualan, dan  sebagainya.  Namun,  hasil  analisis  ini  adalah sebagai basis penelitian selanjutnya yakni penerapan  TIK  pada  UKM.  Oleh  karena  itu,  UKM yang berada pada kelompok penjelajah akan dipilih sebagai pilot  study dalam  penerapan  TIK  karena dianggap  yang  paling  siap  dalam  mengadopsi teknologi.
Gambar 2. Sebaran Responden dalam Lima Kelompok TRI

## PENUTUP
Kesiapan  pengguna  dalam  mengadopsi  sistem teknologi  diukur dalam  empat faktor yaitu  optimis, inovatif,  ketidaknyamanan,  dan  ketidakamanan (Parasuraman,  2001).  Terkait  dengan  kesiapan teknologi,  pengguna  dikelompokkan  menjadi  lima segmen  yaitu  penjelajah,  pionir,  skeptis,  paranoid, dan lamban (Parasuraman & Colby, 2001). Dengan pendekatan  dua  penelitian  tersebut  sebagai  acuan dan  dengan  menggunakan  algoritma K-Means sebagai pengelompokan data.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diperoleh besarnya  koefisien  reliabilitas  adalah  0.716  dan dinyatakan reliabel karena telah memenuhi persyaratan Cronbach Alpha (>0.6). Selain itu hasil perhitungan  statistik  deskriptif  sebaran  nilai  dan rerata  ( mean )  untuk  variabel  optimis  mempunyai sebaran  nilai  dari  1.56  hingga  4.0  dengan  nilai rerata  ( mean )  adalah  3.0553.  Secara  umum  UKM mempunyai  keyakinan  yang  positif  terhadap pemanfaatan  TIK  karena  nilai  rerata  cukup  tinggi (>3).  Variabel  inovatif  memiliki  sebaran  nilai  1.43 hingga  3.43,  tetapi  nilai  rerata  ( mean )  agak  rendah yakni  2.5782  (<3).  Secara  umum  UKM  memiliki keyakinan  yang  rendah  untuk  menjadi  yang pertama atau terdepan ( leading ) dalam pemanfaatan TIK. Variabel ketidaknyamanan ( discomfort )
dengan rentang  nilai 1.78 hingga 3.11 dengan  nilai rerata  ( mean )  adalah  2.4399  (<3).  Secara  umum UKM  mempunyai  tingkat  ketidaknyamanan  yang rendah  terhadap  TIK  dengan  kata  lain  tidak  ada hambatan  bagi  UKM  dalam  memanfaatkan  TIK. Variabel  ketidakamanan  ( insecure )  dengan  rentang nilai  antara  1.00  hingga  3.11  dengan  nilai  rerata ( mean )  yaitu  2.2216  (<3).  Secara  umum  UKM memiliki keyakinan yang tinggi terhadap keamanan TIK.
Hasil  dari  perhitungan  statistik  deskriptif diolah  lagi  dengan  menerapkan  perhitungan  pada standardisasi  atau  transformasi  dilakukan  untuk setiap  faktor  TRI  ke  dalam  bentuk Zscore yang hasilnya  digunakan  untuk  klasifikasi  analisis dengan  metode  algoritma K-Means .  Jika  nilai variabel  positif  maka  data  berarti  di  atas  rerata “Tinggi”  ( high )  dari  UKM  yang  diteliti  sedangkan jika  nilai  variabelnya  negatif  maka  dikatakan  data berada  di  bawah  rerata  “Rendah”  ( low )  dari populasi  UKM  yang  diteliti. Dengan  demikian  dari sebaran total 107 responden (UKM) dan dikelompokkan  ke  dalam  lima  kelompok  kesiapan teknologi (TIK) dengan hasil perhitungan klasifikasi pioneers 19.62%,  skeptis  30.84%, explorers 20.56%, laggards 18.69%, dan paranoids 10.28%.
Pemilihan segmen klasifikasi penjelajah ( explorers ) dalam penelitian ini dengan pemahaman bahwa faktor optimis bernilai tinggi, faktor inovatif bernilai  tinggi,  faktor  ketidaknyamanan  bernilai rendah,  dan  faktor  ketidakamanan  bernilai  rendah. Dengan  data  ini  dapat  diketahui  kelompok  UKM yang  memiliki  tingkat  kesiapan  pemanfaatan  TIK yang  paling  tinggi  yaitu  klasifikasi  penjelajah ( explorers 20.56%)  yang  selanjutnya  dipilih menjadi pilot  study pengembangan  TIK  di  UKM khususnya di Kota Tangerang Selatan.
Saran  penelitian  teoritis  yang  dapat  dilakukan adalah  komparasi  dengan  metode  klasifikasi  yang lain untuk  membandingkan kinerja klasifikasi yang diperoleh.  Penelitian  lanjutan  yang  lain  yaitu mengkaji  lebih  jauh  faktor  penyebab  segmen skeptis masih tinggi untuk penerapan TIK di UKM dan  perlunya  kerjasama  lanjutan  dengan  Dinas Koperasi  Kota  Tangerang  Selatan  terkait  sebaran UKM  yang  menjadi  target  pembinaan  lebih  lanjut berdasarkan hasil penelitian ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  pada manajemen  dan  sivitas  P2SMTP  LIPI  pada umumnya  dan  Keltian  Teknologi  Mutu  khususnya atas  dukungan  yang  selama  ini  diberikan.  Kepada Dinas Koperasi Tangerang Selatan, kami memberikan  apresiasi  atas  dukungannya  dengan memberikan jalan pembuka antara peneliti dan para UKM sehingga penelitian ini dapat berjalan dengan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Agusta
Y. (2007). K-Means-Penerapan,
Permasalahan  dan  Metode  Terkait. Jurnal Sistem Dan Informatika , Vol 3 (No 1), 47–60. Berry,  M.  J.,  &  Linoff,  G.  (1997). Data  mining
techniques: for marketing, sales, and customer support . John Wiley & Sons, Inc.
C., L.-N., & Soto-Acosta, P. (2010). Analyzing ICT adoption  and  use  effects  on  knowledge creation: An empirical investigation in SMEs.
International Journal of Information
Management , Vol 30 , 521–528.
Cahyo  A,  A,  R.,  Hendrawan,  &  H,  I.  (2012). Clustering  Kelompok  Swadaya  Masyarakat (KSM)  dalam  menentukan  kebijakan  bantuan badan  pemberdayaan  masyarakat  di  kota Surabaya  dengan  menggunakan  metode  self- organizing  map  (SOM)  dan  K-Means. Jurnal Teknik ITS , No 1 , 368–373.
Dahnil,  M.,  &  et  al.  (2014).  Factors  Influencing SMEs  Adoption  of  Social  Media  Marketing. In Procedia - Social and Behavioral Sciences . Elsevier Ltd.
Johan,  O.  (2013).  Implementasi  Algoritma  K- Means  Clustering  untuk  Menentukan  Strategi Marketing. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri, President University , Vol 12 (No 1), 10–20.
León O. A.,  et al. (2016). Relationship between the use  of  ICT  and  the  degree  and  type  of diversification. Elsevier  Procedia  Computer Science , Vol 100 , 1191–1199.
Parasuraman.  (2000).  Technology  Readiness  Index (Tri)  A  Multiple-Item  Scale  to  Measure Readiness  to  Embrace  New  Technologies. Journal  of  Service  Research , Vol  2 (No  4),
307–320.
Parasuraman,  &  C.L,  C.  (2001). Techno-Ready Marketing:  How  and  Why  Your  Customers Adopt Technology . New York: Free Press.
Penz,  D.,  &  et  al.  (2016).  The  Influence  of
Technology Readiness Index in Entrepreneurial  Orientation:  A  Study  with
Brazilian  Entrepreneurs  in  The  United  States of America. International Journal of Innovation , Vol 5 (No 1), 66–76.
Rahayu, R., Day, J. (2015). Determinant Factors of E-commerce Adoption by SMEs in Developing
Country: Evidence from
Indonesia. Procedia  -  Social  and  Behavioral Sciences, Vol 195 , 142–150.
Santosa, B. (2007). Data mining teknik pemanfaatan  data  untuk  keperluan  bisnis.
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Wu,  J.  (2012). Advances  in  K-means  Clustering  a Data Mining Thinking Springer-Verlag . Tsinghua University.