## Evaluasi Pendampingan Branding berbasis Platform Digital bagi UMKM se-Malang Raya

## Evaluation of Digital Platform-based Branding Assisting for MSMEs in Malang Raya
Tubagus Mohammad Akhriza 1* Evy Sophia 2
Weda Adistianaya Dewa 3
1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Pradnya Paramita (STIMATA) Malang, Indonesia
1 Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII) DPW Jawa Timur
1 akhriza@stimata.ac.id, 2 evy@stimata.ac.id, 3 wedadewa25@gmail.com
*Penulis Korespondensi:
Tubagus Mohammad Akhriza akhriza@stimata.ac.id Riwayat Artikel: Diterima : 11 Oktober 2022 Direview : 7 Desember 2022 Disetujui : 8 Desember 2022 Terbit : 14 Desember 2022

## Abstrak
IAII-Jatim telah menyelenggarakan kegiatan asistensi branding usaha berbasis platform digital, bagi UMKM di Malang Raya. Materi yang diberikan adalah konsep dan desain logo, kemasan dan ad copy yang merupakan elemen dari sebuah merek. Evaluasi hasil asistensi sudah dilaksanakan, dan laporan mengenai kegiatan ini dan hasil evaluasi disajikan di dalam artikel ini. Salah satu metode evaluasi yang diterapkan adalah klasterisasi unit usaha dan responsnya terhadap materi dan kegiatan asitensi ini. Menggunakan metode K-means diperoleh empat klaster yang menjelaskan bahwa ada sebagian unit usaha yang tidak mau menggunakan platform digital untuk branding , beberapa unit yang sudah menggunakan beberapa media sosial untuk branding namun tidak mau menerapkan desain elemen branding yang diusulkan, sedangkan unit lainnya mau menerapkan desain yang diusulkan di platform digital yang sudah mereka gunakan selama ini.
Kata Kunci : branding, platform digital, clustering, K-means, UMKM

## Abstract
IAII-Jatim has organized a digital platform-based business branding assistance activity for MSMEs in Malang Raya. The material provided is the concept and design of logos, packaging and ad copy which are elements of a brand. The evaluation of the results of the assistance has been carried out, and a report on this activity and the results of the evaluation is presented in this article. One of the evaluation methods applied is the clustering of business units and their responses to the materials and activities of this assistance. Using K-means, four clusters were obtained which explained that there are some business units that do not want to use digital platforms for branding, some units that have used several social media for branding but do not want to apply the proposed branding element design, while other units want to apply the proposed design on the digital platform they have been using so far.
Keywords: branding, digital platform,clustering, K-means, MSME

## 1. Pendahuluan
Artikel ini melaporkan hasil dari kegiatan pendampingan branding usaha bagi pengusaha Unit Mikro Kecil dan Menengah (UMKM)se-Malang Raya, yaitu meliputi Kota Malang, Kabupaten Malang dan Kota Batu [1], [2].Kegiatan dimaksud merupakan bagian dari programCamelia( COVID-19 Recovery for Women-led Small Businesses in Greater Malang ) yang diselenggarakan oleh Mercy Corps Indonesia (MCI), dimana Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII) Wilayah Jawa Timur (IAII-Jatim) menjadi mitra untuk kegiatan tersebut.Kegiatan Camelia
yang dilakukan oleh IAII-Jatim ini secara resmi berlangsung selama sekitar dua bulan, dari awal Januari s.d. akhir Februari 2022, termasuk pelaporan kegiatan.
Sasaran Camelia adalah perempuan pemilik usaha (pengusaha) mikro di Malang Raya, khususnya yang terdampak Covid-19. Tujuan dari Camelia adalah meningkatkan pengetahuan dan kemampuan branding usaha para pengusahaberbasis platform digital, khususnya pada elemen merek logo, kemasan dan ad copy. Menurut MCI, unit mikro yang mengikuti program Camelia ini telah melalui tahap seleksi, yaitu unit usaha mikro yang sudah berjalan minimal satu tahun, memiliki minimal lima staf sebelum masa pandemi, dan pernah memasarkan produk melalui platform digital (minimal Whatsapp)[3].Tujuan penerapan persyaratan ini adalah mendapatkan pengusaha yang memiliki kesungguhan untuk meningkatan kapasitas kemampuan branding berbasis platform digital dan kesungguhan untuk mengikuti semua mata acara yang disediakan sampai program ini selesai.
Perguruan tinggi afiliasi IAII-Jatim yang berpartisipasi adalah STMIK Pradnya Paramita (STIMATA) Malang yang juga berperan sebagai host kegiatan luring,Universitas Merdeka Pasuruan (Unmerpas), dan Politeknik NSC Surabaya. Total unit usaha mikro yang ditangani adalah 43 unit yang didampingi oleh STIMATA Malang sebanyak 22 unit di Kecamatan Tumpang, Jabung dan Poncokusumo di wilayah Kabupaten Malang, serta satu unit di Kecamatan Blimbing, Kota Malang. Unmerpas dan Politeknik NSC masing-masing menangani 10 unit di Pakis.
Metode pendampingan dibagi menjadi dua macam. Pertama, pembekalan yang dilakukan secara luring dan diikuti oleh semua pengusaha. Pembekalan diselenggarakan sebanyak tiga kali dalam tiga minggu, dan masing-masing disampaikan oleh beberapa pemateri yang berasal dari tiga perguruan tinggi afiliasi secara bergantian. Pembekalan luring ini dijadikan ajang untuk bertatap muka dan berkonsultasi langsung dengan pemateri dan sesama pengusaha usaha. Kedua, bimbingan teknis yang diterapkan kepada kelompok kecil unit usaha (2–3 unit) dengan pendamping sebuah tim kecil dosen dan mahasiswa (2-3 dosen dan 1-3 mahasiswa). Bimbingan teknis yang sudah dilakukan adalah secara on-site, yaitu mendatangi lokasi unit usaha, atau menggunakan kampus STIMATA sebagai lokasi bimbingan teknis. Tugas tim pendamping adalah memberikan masukan dalam bentuk konsep dan praktik mendesain logo dan kemasan produk sebagai alternatif bagi logo dan kemasan yang sedang digunakan;Masukan mengenai ad copy untuk branding di platform digital juga disampaikan. Namun sesuai arahan MCI, pendampingan dimaksud hanya bersifat memberikan saran, sedangkan untuk penerapan logo, kemasan dan ad copy pada kegiatan branding produk sepenuhnya diserahkan pada kebutuhan pengusaha.
Untuk mengetahui efektifitas pembekalan dan pendampinganterhadap tujuan yang hendak dicapai, IAII-Jatim melakukan evaluasi terhadap proses dan hasil pembekalan dan pendampingan melalui kuesioner yang dibagikan kepada para pengusaha. Secara khusus, author melakukan evaluasi melalui metodologi penelitian yang dijelaskan di Bagian 2. Di bagian akhir artikel ini, author juga mengemukakankegiatan pasca Camelia yang sudah dilakukan oleh tim- tim pendamping dari STIMATA Malang.

## 2. Metode Penelitian
Metodologi penelitian disusun bersamaan dengan rancangan acara pendampingan. Artinya, bukan hanya data isian kuesioner, namun interaksi yang terjadi antara pengusaha dengan pemateri dan tim pendamping, juga direkam sebagai bagian dari kegiatan penelitian. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dan kualitatif[4], [5]. Pendekatan kuantitatif diterapkan dengan cara mengkuantifikasi dan merekap data hasil kuesioner. Hasil rekapan data dimaksud diklasterisasi menggunakan K-means, guna mengungkapkan klaster unit usaha dan respons mereka terhadap kegiatan pendampingan ini. Pendekatan kualitatif juga diterapkan dalam bentuk wawancara, dalam rangka menggali lebih mendalam kebutuhan dan tantangan yang dihadapi oleh pengusaha dalam pemanfaatan platform digital untuk
memasarkan produknya. Namun sebelum konten kuesioner dan wawancara dijelaskan, materi- materi pendampingan yang disampaikan kepada para pengusaha dijelaskan secara ringkas terlebih dulu.
Pemahaman mengenai brand dan branding diberikan kepada para pengusaha, dalam rangka meningkatkan pengetahuan dan kesadaran mereka mengenai peranan kedua istilah ini dalam kegiatan branding , khususnya pada elemen sebuah brand yaitu logo, kemasan dan ad copy.
Menurut Keller (2003) [6], istilah “brand” yang didefinisikan oleh American Marketing Association (AMA) mengacu pada nama, istilah, tanda, simbol, atau desain, atau kombinasi dari mereka yang dimaksudkan untuk mengidentifikasi sebuah produk dan layanan dari penjual atau sekelompok penjual dan untuk membedakan mereka dari kompetitornya. Istilah ini semakna dengan istilah yang didefinisikan di dalam portal web Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual – Kemenkumham RI. Merek adalah tanda yang dapat ditampilkan secara grafis berupa gambar, logo, nama, kata, huruf, angka, susunan warna, dalam bentuk 2 (dua) dimensi dan/atau 3 (tiga) dimensi, suara, hologram, atau kombinasi dari 2 (dua) atau lebih unsur tersebut untuk membedakan barang dan/atau jasa yang diproduksi oleh orang atau badan hukum dalam kegiatan perdagangan barang dan/atau jasa [7].
Keller lebih lanjut menjelaskan bahwa ada selisih pendefinisian antara brand (merek) dan Brand (Merek) (dengan inisialnya huruf kapital) [6]. Istilah “brand” cenderung bermakna identitas suatu unit usaha, sedangkan “Brand” bermakna lebih praktis dan fungsional yang diterapkan di industri, dan dilihat dari sudut pandang konsumen dan produsen. Misalnya, dari sudut pandang konsumen, merek adalah identitias sumber produk, penurun risiko salah membeli, penurun biaya pencarian produk, dan pengenal kualitas. Dari sudut pandang produsen, merek adalah sarana untuk melindungi fitur unik secara hukum, sumber keunggulan kompetitif dan sumber penghasil keuntungan.
Dari materi yang disiapkan oleh Pemateri dan MCI, disimpulkan bahwa brand bukan (sekedar) gambar logo atau merek, tapi kesan yang membekas, terpatri di pikiran, perasaan dan/atau kenangan seseorang setelah mengkonsumsi suatu produk. Kesimpulan ini juga senada dengan yang dijelaskan di dalam [5], [6], [8]. Branding dimaknai sebagai kegiatan untuk menciptakan kesan dimaksud. Dalam pendampingan, yang ditanamkan kepada pengusaha adalah penggunaan pl atform digital sebagai sebuah usaha branding, dengan tujuan untuk menunjukkan identitas produk dan unit usaha, membedakan kualitas dengan produk kompetitor, meningkatkan keyakinan (calon) pembeli mengenai kualitas, yang semuanya bermuara pada peningkatan volume penjualan dan keuntungan.Dalam branding , unit usaha bisa memunculkan elemen merek seperti logo, simbol, kemasan, slogan, jingle, karakter, juru bicara atau duta merek, yang disebut sebagai komponen permulaan untuk menciptakan kesan [6], [9]. Di komponen tingkat lanjut, branding bisa berhubungan dengan pemberian harga ( pricing ), strategi distribusi dan komunikasi, dan wilayah geografis. Branding tingkat lanjut lebih dinamis dari tingkat permulaan, dimana elemen merek cenderung melekat di suatu produk dalam jangka waktu yang cukup lama [6], [8].
Materi lain yang disampaikan dalam pembekalan adalah ad copy , yaitu suatu istilah yang sering ditemukan di periklanan berbasis Facebook. Ad copy dapat dianggap sebagai metode branding tingkat lanjut, karena berubah sesuai kebutuhan promosi. Ad copy berbentuk naratif, menjelaskan gambar produk yang diposting di suatu media sosial. Narasi ini menjadi cara unit usaha untuk mengkomunikasikan gambar produk kepada pemirsa iklan [10], sehingga dibuat dengan gaya bahasa yang persuasif.
Kuesioner berbasis Google Form yang diedarkan kepada pengusaha mengandung pertanyaan berikut ini. (a) Saran mengenai kegiatan yang diharapkan setelah pendampingan, dengan opsi: i) Pameran produk online, ii) Pameran produk offline, iii) Pembekalan komposisi makanan dan
gizi, iv) pendampingan manfaat media sosial untuk perluasan pasar, v) pendampingan pemanfaatan e-commerce untuk perluasan pasar, dan vi) pendampingan tentang HKI, serta sebuah opsi untuk menuliskan hal lainnya. (b)Rating performa tim pendamping (1 sd. 5), dengan nilai 5 berarti performa tinggi (sangat perhatian, sangat kompeten, dan sangat intens dalam mendampingi). (c)Kendala yang dihadapi selama masa pendampingan
Selain menjawab pertanyaan, responden juga diminta untuk mengunggah gambar postingan di media sosial yaitu Facebook (FB), Instagram (IG), Tiktok (TT) dan/atau e-marketplace (EM) yang digunakan untuk branding , sebelum dan sesudah pendampingan. Postingan harus mengandung elemen merek yaitu logo (LG), kemasan (KM) dan ad copy (AC) produk.Namun demikian, branding berbasis Whatsapp itdak diikutsertakan di dalam kuesioner karena semua unit usaha sudah menggunakan aplikasi ini. Dari unggahan ini dianalisis keinginanpara pengusahauntuk menggunakan logo, kemasan dan ad copy yang diusulkan tim pendamping dalam branding produk mereka.
Pendekatan wawancara diterapkan kepada para pengusahadan juga tim pendampingnya, dalam rangka menemu-kenali permasalahan aktual yang dihadapi oleh pengusaha dalam branding produk, khususnya setelah terpapar dampak pandemi Covid-19. Metode wawancara yang digunakan adalah dengan berdiskusi dengan tujuan agar pengusaha bisa secara bebas mengutarakan keluhan dan hambatannya dalam kegiatan pemasaran digital, serta ide dan saran bagi peningkatan kualitas materi di kegiatan-kegiatan yang diadakan di masa mendatang. Oleh karena itu, pertanyaan yang diajukan oleh tim pendamping seringkali bersifat spontan dan situasional.
Beberapa pertanyaan yang diajukan misalnya terkait dengan motivasi mengikuti pembekalan dan pendampingan, volume dan diversitas produksi, kesulitan di masa pandemi, alasan tidak/belum digunakannya platform digital dalam branding produk, cara meningkatkan atau mempertahankan kualitas produk dan kepercayaan pelanggan, kesan terhadap materi dan pemateri, serta rencana dan harapan ke depan.
Klasterisasi data adalah proses mengelompokkan titik-titik data ke dalam klaster-klaster, sehingga sebuah klaster berisi titik-titik data yang saling mirip, dan klaster satu dan lainnya berisi titik data yang tidak mirip [11], [12]. Klasterisasi bertujuan untuk mempersempit ruang pengamatan yang luas, menjadi lebih sempit melalui klaster-klaster.Klasterisasi adalah metode pembelajaran tanpa pembimbingan ( unsupervised learning ), karena label atau ciri dari klaster tidak diketahui sebelumnya; sebaliknya, klasterisasi akan membantu analis menemukan insight atau pengetahuan yang menjadi ciri tiap klaster [13].
Sebelum diproses, data yang diperoleh dari kuesioner disusun sebagai vektor fitur sebagai berikut:
(wilayah, jenis) = [IG, FB, TT, EM, LG, KM, AC]
Satu vektor mewakili sebuah unit usaha di wilayah tertentu dengan jenis usaha tertentu, dikodekan sebagai (wilayah, jenis). Untuk pengkodean wilayah, jika di satu wilayah kecamatan terdapat beberapa unit usaha, maka tiap unit diberikan kode nama_kecamatan-nomor_urut , dengan nomor diberikan berdasarkan urutan alfabet dari nama unit; misalnya Pakis-1, Pakis-2, dst.Jenis usaha bernilai 1 = pakaian, sepatu dan/atau akesesorisnya, bernilai 2 = makanan/minuman. Yang dimaksud dengan fitur adalah nama platform digital dan elemen merek yang digunakan dalam branding di platform digital dimaksud. Nama platform digital dikuantifikasi dengan ketentuan sebagai berikut: IG, FB, TT dan EM bernilai1jikaunit usaha menggunakannya untuk branding , dan 0jika tidak menggunakannya.Nilai LG, KM dan AC bernilai 1 jika elemen-elemen merek ini berubah setelah mendapatkan pendampingan, dan 0jika tidak berubah setelah mendapatkan pendampingan. Contoh vektor fitur dari sebuah unit usaha adalah � = (Pakis-1, 1) = [1, 0, 0, 0, 0, 0, 1]. Sebuah dataset unit usaha dibentuk, yang tiap
recordnya mengandung vektor-vektor fitur � � , � = 1. . � , dimana n adalah jumlah unit usaha yang diamati.
Metode pengklaster data K-means diterapkan untuk mendapatkan klaster unit usaha dan respon mereka terhadap materi dan kegiatan pendampingan yang mereka peroleh. K-means menempatkan titik-titik data � � , � = 1. . � dengan cara, pertama, menentukan jumlah klaster yang diinginkan, yaitu sebanyak K. Kedua, memilihK buah titik data awal � � ∈ � � , � = 1. . � , yang berperan sebagai sampel dari tiap klaster � � yang akan dibentuk. Titik � � disebut centroid dari � � , � = 1. . �. Ketiga, hitung jarak antara semua � � , � = 1. . � dengan semua � � , � = 1. . � . Sebuah titik � 1 ditempatkan di suatu klaster � � jika jarak � 1 ke � � terdekat dibandingkan ke centroid lainnya. Setelah semua titik ditempatkan di klaster-klaster, centroid � � di � � baru dibentuk dari rerata nilai � ∈ � � . Langkah ketiga diulang, sampai anggota-anggota tiap klaster di iterasi saat ini tidak berubah dibandingkan dengan klaster di iterasi sebelumnya [11], [13], [14].
Program KMeans dari pustaka program sklearn.cluster untuk Python 3[15],digunakan untuk melakukan klasterisasi. Parameter yang diterapkan adalah KMeans(init='k-means++', n_clusters = i, n_init = 50) Parameter ini memiliki makna bahwa pemilihan centroid tidak dilakukan secara acak, namun berdasarkan pendekatan k-means++ [14]. Parameter n_cluster diisi nilai K atau jumlah kluster yang diinginkan, yaitu bernilai i dari 2 sampai 10. Parameter n_init = 50 menentukan bahwa program KMeans diiterasi sebanyak 50 kali dengan nilai centroid (berjumlah K ) yang berbeda- beda untuk tiap iterasi. Nilai ini didapat melalui observasi terhadap beberapa nilai lainnya.
Metode Silhouette dan Within-Cluster-Sum of Square (WCSS) digunakan untuk menganalisis hasil klasterisasi, dan sekaligus menunjukkan kualitas hasil klasterisasi, dimana titik-titik data di dalam sebuah klaster harusnya saling mirip, namun dengan titik-titik data di klaster lainnya saling tidak mirip.
Silhouette diperkenalkan di dalam[16], sebagai metode untuk mengintrpretasi dan memvalidasi konsistensi dalam suatu klaster[17]. Di dalam metriks ini terdapat perhitungan kohesi antar titik data di dalam sebuah klaster, dan membandingkan nilai separasi suatu klaster dengan klaster lain. Metriks ini memiliki nilai kisaran -1 sampai dengan 1, dimana nilai Silhouette = 1 di suatu klaster menunjukan kualitas klaster terbaik yaitu ketika semua titik data di dalam sebuah klaster sama persis, dan berbeda secara signifikan dengan klaster lainnya.
WCSS adalah pendekatan lain untuk menghitung kualitas klaster. Dalam konsep WCSS, sebuah klaster � � dikatakan berkualitas jika jarakantar titik � ∈ � � minimal, dan berkontribusi pada total jarak titik di semua klaster yang juga minimal. Formulasi WCSS didiskusikan dalam literatur mengenai K-means[11], termasuk K-means++ yang merupakan versi pengembangan dari algoritma asalnya, dimana pemilihan centroid tidak dilakukan secara acak, namun menggunakan fungsi jarak antara centroid satu dengan lainnya[14].Referensi praktis mengenai penerapan Silhouette dan WCSS yang digunakan dalam artikel ini, diperoleh dari dokumentasi Scikit-Learn [15]. Penjelasan mengenai penggunaan nilai Silhouette dan WSS untuk menentukan K yang paling efektif diberikan pada Sub-bagian 3.3.
Nilai WCSS dan Silhouette di tiap K (berjalan dari 2 sd. 10) divisualisasikan menjadi kurva elbow (siku) yang membantu analis untuk menentukan nilai K yang paling efektif untuk membentuk klaster-klaster [11], [13].

## 3. Hasil dan Pembahasan Hasil Klasterisasi Unit Usaha
Hasil pengklasteran dibahas terlebih dulu, dan dari hasil analisis Silhouette dan WSS, diperoleh K =4 sebagai jumlah klaster paling efektif untuk mempelajari respon unit usaha terhadap materi dan kegiatan pendampingan yang diberikan. Tabel 1 sampai dengan 4 berturut-turut menayangkan unit usaha yang ada di klaster nomer 1 sampai dengan 4.
Di klaster ke-1, terdapat tujuh unit usaha yang memiliki ciri sejenis, yaitu tidak menggunakan IG maupun FB untuk branding (Tabel 1). Ada tiga unit menggunakan e-marketplace untuk berjualan dan branding , namun bukan mereka sendiri yang menjalankannya, melainkan asisten atau anak dari pengusaha. Dua dari tiga unit usaha dimaksud menggunakan Tiktok untuk branding , meskipun ad copy yang diterapkanmasih belum efektif dan atraktif untuk menarik pengguna aplikasi untuk berinteraksi dengan para pengusaha atau operator Tiktok. Postingan di Tiktok juga masih bercampur dengan postingan personal, bukan difokuskan untuk bisnis. Mereka menggunakan aplikasi Whatsapp untuk melakukan komunikasi dan transaksi dengan pelanggan.
Dari hasil wawancara dengan Tim pendamping, diketahui bahwa para pengusaha sudah cukup sadar mengenai fungsi dan manfaat dari platform digital untuk media branding secara luas; namun demikian, justru fungsi ini yang dikuatirkan akan mendatangkan pesaing-pesaing baru. Mereka memilih untuk fokus ke produksi dan melakukan pemasaran secara langsung ke pasar- pasar tradisional. Atas alasan ini juga, para pengusaha belum memiliki keinginan untuk mengubah logo dan kemasan karena produk dan logo perusahaan mereka yang sudah dikenal di masyarakat. Pemikiran yang konvensional ini sudah berlangsung cukup lama, dan salah satu jalan keluar agar mereka juga memanfaatkan platform digital untuk branding adalah dengan mengangkat asisten sebagai operator aplikasi platform dimaksud.
Tabel 1 . 7 Unit usaha di klaster ke-1 Wilayah Jenis Ciri pakis-2 1  Tidak menggunakan IG dan FB  3 Unit memasarkan di E-marketplace, 2 di antaranya menggunakan Tiktok.
 Hampir tidak ada yang mengubah logo dan kemasan namun ada dua unit mengubah ad copy. pakis-3 1 pakis-6 2 pakis-11 2 pakis-15 2 pakis-16 2 tumpang-1 2
Di klaster ke-2 (Tabel 2), semua 17 unit usaha yang menjadi anggota klaster menggunakan IG, dan hampir tidak ada yang menggunakan FB, dan juga Tiktok dan E-marketplace. Tim Pendamping menganggap situasi ini masih lebih “baik” dari Klaster ke-1 karena para pengusaha sudah memahami pentingnya platform digital, dan memanfaatkannyauntuk branding produk.
Tabel 2. 17 unit usaha di klaster ke-2 Wilayah Jenis Ciri pakis-1 1  Semua menggunakan IG
 Hampir semua tidak menggunakan FB, Tiktok dan E-marketplace
 Hanya satu yang menggunakan logo dan kemasan yang diusulkan,
 Hanya satu yang menerapkan ad copy yang diusulkan pakis-5 1 pakis-7 2 pakis-8 2 pakis-9 2 pakis-10 2 pakis-12 1
Wilayah Jenis Ciri pakis-13 1 pakis-14 1 p. kusumo-1 1 p. kusumo-2 1 tumpang-2 1 tumpang-3 2 tumpang-4 2 tumpang-5 2 tumpang-6 1 tumpang-7 2
Pemeriksaan lebih lanjut menemukan bahwa IG yang digunakan sebagian besar bukan IG bisnis; artinya, postingan tidak dapat ditinjau ‘insight’-nya, seperti jumlah impresi, jangkauan, dan kategori pemirsa, apakah termasuk pengikut atau bukan pengikut akun IG. Tim pendamping bisa melakukan persuasi agar IG diubah ke jenis bisnis dalam rangka mengukur kualitas postingan, dan menjangkau area promosi yang lebih luas lagi dengan cara biaya yang dapat dikendalikan. Namun demikian, sikap mereka terhadap logo dan kemasan yang diusulkan masih ‘pikir-pikir’, karena logo dan kemasan mereka saat program Camelia diselenggarakan sudah dikenal oleh masyarakat dan tidak ingin kehilanggan pelanggan karena penggantian logo. FB dan IG dapat saling terkoneksi dan FB memiliki fitur periklanan yang lebih lengkap dibandingkan IG; namun tidak ada satupun yang menggunakan FB untuk branding . Alasan untuk hal ini adalah pada kepraktisan cara pengoperasian IG, dibandingkan dengan FB dan platform media sosial dan pemasaran lainnya.
Klaster ke-3 ditempati dua unit usaha di Jabung yang bergerak di bidang makanan dan minuman (Tabel 3). Kedua unit ini menggunakan semua media sosial dan e-marketplace yang ditanyakan, dan mau menggunakan logo, kemasan dan ad copy yang diusulkan oleh Tim Pendamping. Wawancara terhadap kedua pengusaha diperoleh keterangan bahwa keduanya sudah memiliki saluran distribusi yang baik, namun memang membutuhkan logo baru untuk produk makanan, dan terbuka terhadap masukan mengenai kemasan produk.
Tabel 3 . 2 unit usaha di klaster ke-3 Wilayah Jenis Ciri jabung-1 2  Menggunakan semua IG, FB, Tiktok dan E-marketplace  Menerapkan semua logo, kemasan dan ad copy yang diusulkan jabung-2 2
Klaster ke-4 ditempati oleh enam unit usaha yang sebagian besar sudah menggunakan IG, FB, Tiktok dan E-marketplace, namun hampir tidak ada satu pun yang menerapkan logo dan kemasan serta ad copy yang diusulkan. Ada dua unit menerapkan ad copy , meskipun masih sebatas pada penjelasan mengenai produk sehingga kurang atraktif dan interaktif dengan netizen yang mungkin sedang melihat-lihat postingan produk mereka.
Tabel 4 . 6 unit usaha di klaster ke-4 Wilayah Jenis Ciri blimbing 1  Sebagian besar menggunakan IG, FB, dan E-marketplace  Sebagian kecil menerapkan ad copy yang diusulkan jabung-3 1 jabung-4 2 jabung-5 2 jabung-6 2 pakis-4 1
Observasi lapangan menemukan bahwa sebagian besar dari unit usaha di sini sudah mapan dalam aspek saluran distribusi serta pelanggan, sehingga mengubah logo tidak mungkin dilakukan dalam waktu dekat karena dikuatirkan akan mempengaruhi transaksi penjualan yang sudah berlangsung dengan baik. Unit usaha Jabung-3 (IG: gloeshoes.leather ), misalnya, yang bergerak di produksi hand-made sepatu kulit dimana produk mereka dapat dikustomisasi desain bentuk dan komposisi bahannya. Harga yang ditawarkan juga tidak murah untuk ukuran warga Malang Raya. Namun demikian produk-produknya sudah dipasarkan se-Indonesia bahkan beberapa negara di Asia.

## Hasil Kuisioner dan Wawancara
Gambar 1 menayangkan hasil rekapitulasi dari data kuesioner, yangmenghasilkan kesimpulan bahwa 64% responden merasa bahwa tim Pendamping berperforma sangat baik di dalam pelaksanaan pendampingan, khususnya yang berbasis on-site. Kualitas ini diukur dari tingkat perhatian, kompetensi teknis dan wawasan, serta kesungguhan ketika mendampingi.
Gambar 1 . Rekap Rating Performa Tim Pendamping
Sebanyak 29% merasa tim Pendamping berperforma baik, sedangkan 6.5% menjawab biasa saja. Wawancara lebih lanjut dengan para pengusaha dan tim pendamping diperoleh keterangan bahwa pendekatan yang diterapkan tim pendamping tidak sama. Beberapa tim melakukan pendalaman yang lebih intens dan personal, yaitu berkunjung ke toko/gerai offline milik unit usaha, sehingga sedikit-banyak meningkatkan penilaian mengenai kesungguhan tim ini dalam kegiatan pendampingan di lapangan. Sebagian tim lainnya berfokus pada pendekatan teknis seperti membuatkan foto dan video produk, dan hal ini meningkatkan penilaitan teknis dari para pengusaha.
Aspirasi para pengusaha disampaikan melalui pertanyaan mengenai kegiatan yang diinginkan pasca pendampingan ini, seperti ditunjukkan dalam Gambar 2. Sebagian besar jawaban adalah menginginkan dilaksanakannya pameran produk secara offline, disusul oleh pendampingan pemanfaatan E-marketplace dan media social untuk periklanan, baik secara berbayar maupun organik. Selanjutnya, tidak sedikit juga yang mengusulkan pameran produk secara online, mengingat pada saat itu, Pandemi Covid-19 di Malang Raya belum reda. Beberapa pengusaha menginginkan pendampingan pengurusan Hak atas Kekayaan Intelektual, dimana materi ini sempat disampaikan oleh salah satu tim afiliasi. Produsen makanan/minuman juga menyatakan akan senang jika ada pembekalan mengenai pengaturan dan perhitungan komposisi gizi dalam makanan/minuman. Bagi IAII-Jatim, dan juga kampus afiliasinya, hasil kuesioner ini tentu bisa menjadi acuan bagi pengembangan kegiatan-kegiatan di masa mendatang.
Gambar 2 . Rekap Saran Kegiatan Pasca Pendampingan
Hasil klasterisasi ini dikaitkan dengan hasil diskusi dengan para pengusaha dan tim pendamping dan menemukan kondisi aktual dari pengusaha dan unit usahanya sebagai berikut:
a. Hanya 32 dari total 43 unit usaha mikro yang terus mengikuti kegiatan pendampingan sampai selesai. Selebihnya, tidak mengikuti dengan alasan bervariasi, antara lain karena keterbatasan waktu dan situasi.
b. Pengusaha yang tidak melakukan branding berbasis platform digital memiliki alasan sudah memiliki pasar yang stabil dan berkembang meskipun branding dilakukan secara konvensional
c. Pemanfaatan platform digital untuk branding belum dilakukan secara terstruktur dan terencana. Salah satu penyebabnya adalah kurangnya SDM yang dapat membantu mereka untuk melakukan branding berbasis platform digital. Jika sebelum pandemi mereka memiliki setidaknya lima staf asisten, maka setelah pandemi hanya tersisa satu atau dua orang saja.
d. Penggunaan platform digital untuk branding , baik secara organik maupun berbayar memerlukan “jam terbang” yang tidak sedikit untuk bisa mencapai target yang diinginkan. Menurut pengamatan yang seksama oleh semua tim Pendamping, belum ada satu pun unit usaha yang mumpuni dalam hal ini.
e. Di sini lain, beberapa pengusaha menunjukkan sikap ingin cepat menuai sukses dari penggunaan platform digital untuk branding produk, tapi tidak diimbangi dengan konsistensi melakukan branding, dan meningkatkan pendekatan branding dari hanya sekedar posting foto dan caption -nya, menjadi lebih terencana, misalnya untuk brand awareness , interaksi dengan masyarakat sampai mendapatkan pembeli. f. Kendala lainnya adalah waktu pendampingan yang terbatas sehingga beberapa target seperti logo dan kemasan belum rampung, sementara waktu pendampingan sudah selesai. Hal ini masih dapat ditangani oleh tim afiliasi yang berada di area Malang Raya (STIMATA) yaitu dengan melanjutkan pendampingan menjadi kegiatan pengabdian kepada masyarakat; sedangkan bagi tim afiliasi yang berasal dari luar Malang Raya, pendampinagn cukup sulit untuk bisa dilanjutkan pasca program Camelia.

## Performa Metode K-Means
Beberapa catatan mengenai performa metode K-means dijelaskan di sub-bagian ini, sehingga dapat menjadi acuan bagi kegiatan penelitian selanjutnya. Seperti dijelaskan sebelumnya, K diiterasi dari nilai 2 sampai dengan 10, dan untuk tiap K , program KMeans dijalankan sebanyak 50iterasi untuk memantapkan posisi titik-titik data di klaster-klaster. Nilai Silhouette dan WCSS untuk tiap K di tiap iterasi dihitung dan dibandingkan mengingat nilai kedua metriks ini untuk tiap K , dan tiap iterasi berubah-ubah, seperti dijelaskan melalui Gambar 3 bagian atas (Silhouette) dan bawah (WCSS).
Gambar 3 sekaligus menunjukkan kurva elbow dari nilai Silhouette dan WCSS, dengan acuan bahwa untuk Silhouette, nilai K terbaik adalah K terkecil dengan siku yang bernilai tinggi (mendekati 1); sedangkan untuk WCSS, nilai K terbaik adalah K terkecil dengan siku yang bernilai rendah (mendekati 0). Nilai K terkecil diasumsikan terbaik karena menunjukkan jumlah klaster yang juga minimal sehingga pengamatan terhadap unit usaha dapat dilakukan secara lebih efektif. Namun demikian hasil eksperimen ini menunjukkan bahwa penggunaan kurva elbow tidak serta-merta memecahkan masalah penentuan K terbaik. Nilai Sihouette cenderung liner dan fluktuatif seiring bertambahnya K , dan nilai WCSS yang juga cenderung liner, sehingga kurva elbow untuk kedua nilai ini tidak menampakkan sudut elbow (siku) nya dengan tegas; padahalsudut ini harusnya menunjukkan posisi K terbaik[13].

## Gambar 3 . K-Klaster vs Silhouette dan WSS
Salah satu pendekatan yang dilakukan untuk mengatasi kondisi ini adalah dengan menghitung rata-rata Silhouette dan WCSS dari hasil 50 iterasi, dan garis rata-rata ini digambarkan sebagai garis putus-putus hitam di Gambar 3. Dari kurva elbow ini terlihat bahwa K = 4 dan 6 adalah yang paling efektif, karena terlihat membuat siku baik di kurva Silhouette maupun WCSS. Pendekatan berikutnya adalah mengkonfirmasi nilai-nilai K tersebut dengan melihat sebaran titik data di tiap klaster, menggunakan plot pada Gambar 4 dan 5, dimana garis vertikal merah putus-putus merupakan nilai rerata Silhoute di nilai K yang diamati. Gambar 4 menunjukkan bahwa nilai Silhouette pada K = 4 dikonfirmasi sebagai yang paling efektif karena tiap klaster memiliki jumlah titik data yang relatif seimbang, dan 3/4 klaster memiliki nilai Silhouette lebih dari rerata Silhouette. Klaster ke-3 bahkan menunjukkan nilai Silhouette = 1 atau sangat baik; ini karena dua anggota Klaster ke-3 memiliki nilai-nilai fitur yang sama persis (lihat Tabel 3). Namun demikian, Klaster ke-1 memiliki nilai Silhouette lebih rendah dari rerata Silhouette, dan
ini berarti bahwa masih ada beberapa titik data yang tidak sesuai penempatannya di Klaster ke- 1 ini.

## Gambar 4 . Plot Silhouette untuk K = 4
Membandingkan dengan Gambar 5, pada K = 3 terlihat 2/3 klaster yang memiliki nilai Silhoutte yang lebih rendah dari rerate Silhouette; sedangkan pada K = 5, di Klaster ke-5 ada titik data yang memiliki nilai Sihouette kurang dari 0 yang diakibatkan hasil pengklasteran yang buruk. Pemeriksaan untuk K = 6 juga mendapati bahwa ada klaster dengan titik data bernilai Silhouette kurang dari nol.
Gambar 5 .Plot Silhouette untuk K = 3 dan 5

## Kegiatan Pasca Camelia di STIMATA Malang
Program Camelia yang diselenggarakan di STIMATA sebagai host menjadi inspirasi bagi civitas STIMATA untuk mengembangkan program-program lanjutan pasca Camelia selesai dilaksanakan. Setelah program ini berakhir, komunikasi antara dosen-dosen tim pendamping dan pengusaha terus berlangsung. Komunikasi ini berlanjut pada penyusunan beberapa proposal hibah pengabdian kepada masyarakat dengan tema yang mengangkat produk dari unit
usaha mikro. Dua di antara proposal yang diajukan berhasil memperoleh hibah Program Kemitraan Masyarakat tahun 2022 dari Kemendikbudristek untuk judul Rebranding dan digital marketing UMKM“Dua Nada” menjadi raja nimuman botanikal di negeri sendiri dan PKMS pemanfaatan social media branding pada UMKM Anugrah Jaya untuk meningkatan pemasaran digital produk aneka keripik “ExtraDelicious” di Dusun Pandansari Lor KecamatanJabung .

## 4. Penutup
Dari hasil kuesioner dan wawancara, sebanyak 64.5% dari 32 unit usaha memberi rating 5 kepada tim pendamping, sebuah indikasi bahwa performa tim sangat baik dalam perhatian, kompetensi dan kesungguhan). Pasca pendampingan ini, kegiatan yang paling diharapkan oleh para pengusaha adalah pameran produk offline, pameran online dan pendampingan pemanfaatan e-marketplace dan media sosial untuk branding.Hasil klastering terhadap unit usaha menghasilkan empat klaster, dimana klaster ke-1, 2, 3, dan 4 masing-masing berisi 7, 17, 2 dan 6 unit usaha, dan beragam respons mereka terhadap materi dan pendampingan branding yang diberikan.

## 5. Referensi
[1] C. Novia, I. Santoso, S. Soemarno, and R. Astuti, “The strategy for improving the competitiveness of SMEs apple chips in Malang Raya by using the concept of the house model,” Food Res. , vol. 4, no. 5, 2020, doi: 10.26656/fr.2017.4(5).207.
[2] A. S. Pranata, U. D. Rosiani, and M. Mentari, “Sistem Pengambil Keputusan Rekomendasi Lokasi Wisata Malang Raya Dengan Metode MOORA,” POSITIF J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, 2021, doi: 10.31961/positif.v7i1.1091.
[3] MCI, “Pendampingan Branding Usaha: CAMELIA.” Mercy Corps Indonesia, 2021.
[4] A. S. Hands, “Integrating quantitative and qualitative data in mixed methods research: An illustration,” Can. J. Inf. Libr. Sci. , vol. 45, no. 1, 2022, doi: 10.5206/cjilsrcsib.v45i1.10645.
[5] A. Bryman, “Social Research Methods (4th Edition) by Alan Bryman,” Abhigyan VO - 32 , no. 4, 2015.
[6] K. L. Keller, “Understanding brands, branding and brand equity,” Interact. Mark. , vol. 5, no.
1, pp. 7–20, Jul. 2003, doi: 10.1057/palgrave.im.4340213. [7] DJKI, “Pengenalan Merek,” 2022. https://www.dgip.go.id/menu- utama/merek/pengenalan (accessed Sep. 01, 2022). [8] J. E. Schroeder, “Brands and Branding,” SSRN Electron. J. , Nov. 2013, doi: 10.2139/ssrn.2352294.
[9] K. L. Keller and D. R. Lehmann, “Brands and branding: Research findings and future priorities,” Mark. Sci. , vol. 25, no. 6, pp. 740–759, Nov. 2006, doi: 10.1287/mksc.1050.0153. [10] Metaverse, “The Ad Copy Cheat Sheet,” 2015. https://www.facebook.com/business/news/ad-copy-cheat-sheet (accessed Sep. 01, 2022).
[11] F. Marisa, S. Shakinah Syed Ahmad, Z. Izzah Mohd Yusof, and T. Mohammad Akhriza, “Segmentation Model of Customer Lifetime Value in Small and Medium Enterprise (SMEs) using K-Means Clustering and LRFM Model,” Int. J. Integr. Eng. , vol. 11, no. 3, pp. 169–180, 2019, doi: 10.30880/ijie.2019.11.03.018.
[12] T. M. Akhriza, Y. Ma, and J. Li, “Text clustering using frequent contextual termset,” in Proceedings - 2011 4th International Conference on Information Management, Innovation Management and Industrial Engineering, ICIII 2011 , 2011, vol. 1, doi: 10.1109/ICIII.2011.86.
[13] M. Cui, “Introduction to the K-Means Clustering Algorithm Based on the Elbow Method,” Accounting, Audit. Financ. , vol. 1, no. 1, 2020.
[14] D. Arthur and S. Vassilvitskii, “K-means++: The advantages of careful seeding,” in Proceedings of the Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms , 2007, vol. 07-09- January-2007.
[15] F. Pedregosa et al. , “Scikit-learn: Machine learning in Python,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 12,
2011.
[16] P. J. Rousseeuw, “Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis,” J. Comput. Appl. Math. , vol. 20, no. C, 1987, doi: 10.1016/0377-0427(87)90125-7. [17] A. Lengyel and Z. Botta-Dukát, “Silhouette width using generalized mean—A flexible method for assessing clustering efficiency,” Ecol. Evol. , vol. 9, no. 23, 2019, doi: 10.1002/ece3.5774.