## ANALISIS DATA MINING PENGELOMPOKKAN UMKM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DI PROVINSI JAWA BARAT
Nikan Ameliana 1 , Nana Suarna 2 , Willy Prihartono 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Komputerisasi Akuntansi , STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 nikanameliana40@gmail.com

## ABSTRAK
Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peran penting dalam perekonomian Indonesia. Di Jawa Barat, terdapat banyak UMKM yang tersebar di berbagai wilayah. Mengetahui karakteristik dan persebaran UMKM menjadi penting untuk merumuskan kebijakan yang tepat dalam pengembangannya. Namun, persebaran UMKM  di  Jawa  Barat  tidak  merata.  Beberapa  wilayah  memiliki  konsentrasi  UMKM  yang  tinggi,  sementara wilayah  lain  memiliki  konsentrasi  UMKM  yang  rendah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis pengelompokan  UMKM  di  Jawa  Barat  berdasarkan  karakteristiknya  menggunakan  algoritma K-Means Clustering .  Proses  data  mining  dimulai  dengan  melakukan  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Hasil penelitian menunjukkan nilai yang baik dalam Davies Bouldin Index adalah semakin kecil atau mendekati nol, terdapat jumlah Cluster yang  memiliki  nilai DBI terbaik adalah Cluster 2  yang terbaik, dengan  nilai DBI mendekati  nol  yaitu  0.527.  Hasil  pengujian  menghasilkan  10  anggota Cluster ,  yaitu Cluster 0  dengan  hasil berjumlah 104 items, Cluster 1 dengan hasil berjumlah 24 item, Cluster 2 dengan hasil berjumlah 45 items, Cluster 3 dengan hasil berjumlah 302 items, Cluster 4 dengan hasil berjumlah 1 items, Cluster 5 dengan hasil berjumlah 50 Items, Cluster 6 dengan hasil berjumlah 282 items, Cluster 7 dengan hasil berjumlah 7 items, Cluster 8 dengan hasil berjumlah 304 items, Cluster 9 dengan hasil berjumlah 96 items .
Kata kunci :  UMKM, Jawa Barat, K-Means Clustering, Pengelompokan, Karakteristik, Davies Bouldin Index

## 1. PENDAHULUAN
UMKM  di  Indonesia  telah  berhasil  menyerap tenaga  kerja  dalam  jumlah  yang  signifikan  hingga tahun 2012, yaitu sekitar 85 juta hingga 107 juta orang. Pada  periode  yang  sama,  jumlah  pengusaha  di Indonesia  mencapai  56.539.560  unit.  Dari  jumlah tersebut, sekitar 99,99% merupakan UMKM, sedangkan sisanya sekitar 0,01% atau sebanyak 4.968 unit  merupakan  usaha  berskala  besar  [1].  Data  ini menegaskan  bahwa  Usaha  Mikro,  Kecil  dan Menengah  (UMKM)  memiliki  potensi  yang  besar dalam mendukung pembangunan ekonomi di Indonesia.  Meskipun  UMKM  di  Jawa  Barat menunjukkan  potensi  yang  tinggi  dalam  menyerap tenaga  kerja, namun UMKM  masih dihadapkan pada sejumlah  kendala  yang  belum  terselesaikan.  Karena keberadaan  UMKM  mampu  bertahan  dalam  situasi apapun  untuk  tercapainya  kesejahteraan  masyarakat, maka  secara  teoritis  dengan  banyak  nya  umkm sehingga  perlu  dikelompokkan  berdasarkan  jenis usahanya untuk mengetahui UMKM mana yang paling banyak diminati dapat memberikan referensi terhadap pemerintah  Jawa  Barat  dalam  melakukan  pemetaan UMKM.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  website resmi open data Jabar bahwa  perkembangan UMKM mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan menunjukan bahwa tren pelaku usaha bidang UMKM menjadi salah satu pilihan bidang usaha kekinian yang dapat  meningkatkan  taraf  hidup  perekonomian masyrakat pada khususnya dan merupakan perkembangan  ekonomi  pada  skala  Provinis  Jawa
barat  pada  umumnya  pada  penelitian  ini  melakukan pengelompokan  jumlah  UMKM  di  Jawa  Barat berdasarkan  jenis  usaha  di  kabupaten  atau  kota sehingga dapat terlihat kelompok usaha apa saja yang paling diminati masyarakat pada kabupaten atau kota tersebut.  Oleh  karena  itu  Tujuan  dari  penelitian  ini untuk  mengetahui  hasil  mengklaster  UMKM  yang dihasilkan dengan menggunakan K-Means Clustering sehingga dapat mengetahui nilai Davies Bouldin Index DBI pada masing-masing klaster dan jarak titik pusat antar  klaster  nya.  Penggunaan  algoritma K-Means Clustering pada penelitian dimana algoritma tersebut banyak  dipakai  oleh  para  peneliti  sebagai  proses klasterisasi  untuk  menentukan  pengelompokkan umkm.
Alasan  penggunaan  Algoritma K-Means adalah salah  satu  algoritma Machine  Learning yang sederhana dan populer digunakan untuk memecahkan masalah  pengelompokan  data  penggunaan  algoritma K-Means diantaranya  ialah  karena  algoritma  ini memiliki ketelitian yang cukup tinggi terhadap ukuran objek, sehingga algoritma ini relatif lebih terukur dan efisien  untuk  pengolahan  objek  dalam  jumlah  besar [2].  Analisis  data  yang  digunakan Knowledge Discovery  in  Database (KDD).  Data  mining  sendiri adalah  bagian  dari  tahapan  proses  KDD.  Tahapan proses KDD meliputi seleksi data, preprocessing data , transformasi data, data mining , dan dan evaluasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  bagian  ini,  disajikan  tinjauan  pustaka yang  memuat  literatur  ilmiah  relevan  dengan
penelitian yang sedang dilakukan. Literatur ilmiah ini akan menjadi fondasi teoretis bagi penelitian ini.

## 2.1. Data Mining
Data mining ,  atau  pengembangan  data,  adalah sebuah  metode  untuk  menemukan  pola  dan  tren tersembunyi  dari  sejumlah  besar  data.  Prosesnya dimulai  dengan  pemilihan  data  yang  relevan, kemudian pencarian pola dan tren dengan menggunakan berbagai teknik statistik dan komputasi, dan akhirnya pemodelan data untuk memprediksi dan memahami  fenomena  yang  terjadi.  Data  mining  juga dikenal  sebagai Knowledge  Discovery  In  Database (KDD)  atau  pengenalan  pola.  KDD  merujuk  pada proses penemuan pengetahuan dari data. Tujuan utama data mining adalah memanfaatkan data dalam database untuk  diolah  dan  menghasilkan  informasi  baru  yang bermanfaat [3].

## 2.2. Clustering
Clustering adalah  suatu  proses  di  mana  data dikelompokkan  ke  dalam  beberapa  kelompok ( Cluster ).  Dalam  proses  ini,  data  yang  tergabung dalam satu kelompok memiliki kesamaan karakteristik satu  sama  lain  dan  berbeda  dengan  data  yang tergabung  dalam  kelompok  lainnya  [4].  Potensi  dari menggunakan Clustering adalah  dapat  digunakan mengetahui  struktur-struktur  yang  berada  dalam  data dan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti, pengenalan pola, pengolahan gambar serta klasifikasi [5].

## 2.3. Algoritma K-Means
K-Means adalah salah
satu metode pengelompokan  data  yang  populer.  Metode  ini membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok  (disebut Cluster )  berdasarkan  kesamaan  karakteristik  antar data.  Prosesnya  dimulai  dengan  menentukan  jumlah Cluster yang  diinginkan.  Kemudian,  algoritma K- Means akan  menghitung  jarak  antara  setiap  data  dan pusat Cluster .  Data  akan  dikelompokkan  ke  dalam Cluster dengan  jarak  terdekat.  Algoritma K-Means akan  terus  mengulang  proses  ini  sampai  tercapai kondisi  stabil,  di  mana  data  dalam Cluster tidak  lagi berpindah-pindah [6]. Kemampuan K-Means dalammengelompokkan  data  dalam  jumlah  besar dengan  waktu  pemrosesan  yang  relatif  cepat  dan efisien telah diakui [5]. Metode ini mengelompokkan data  dengan  karakteristik  yang  sama  [7].  Berikut adalah tahapan pengelompokannya:
a. Menentukan  Jumlah Cluster (k)  harus  dipilih terlebih  dahulu,  dan  tidak  boleh  melebihi  jumlah data.
b. Inisialisasi Pusat Cluster , Nilai awal pusat Cluster dapat ditentukan secara acak.
c. Menempatkan Data pada Cluster Setiap data akan ditempatkan  pada Cluster yang  paling  dekat. Kedekatan dihitung berdasarkan jarak antar objek dengan  menggunakan  rumus Euclidean  Distance . Rumus tersebut dapat dilihat pada persamaan (1).
𝑑 = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (1) Rumus jarak Euclidean Distance
Sumber Refrensi [7] Keterangan :
d = Jarak 𝑥 1 = Koordinat latitude 1 𝑥 2 = Koordinat latitude 2 𝑦 1 = Koordinat longitude 1 𝑦 2 = Koordinat longitude 2
d. Menghitung dan Memperbarui Pusat Cluster . Data dikelompokkan berdasarkan jarak minimum. Pusat Cluster dihitung  kembali  dengan  menggunakan data dalam Cluster baru.
e. Proses  pengelompokan  data  dengan  algoritma K- Means Cluster ing  melibatkan  perhitungan  ulang jarak antar objek secara berulang. Jarak antar objek dihitung  berdasarkan  pusat Cluster yang  baru, yang dihitung dari rata-rata data di dalam Cluster .
Proses  ini  diulang  terus-menerus  hingga  pusat Cluster tidak berubah lagi (konvergen). Gambar 1 menunjukkan  langkah-langkah  pengelompokan data dengan algoritma K-Means Cluster ing.
Gambar 1. Flowchart algoritma k-means cluster ing sumber refrensi [6]
f. Menghitung Davies Bouldin Index (DBI), Setelah konvergen, nilai rata-rata setiap titik data dihitung dengan menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) menggunakan persamaan (2).
2.4. Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM) merupakan  sektor  usaha  yang  dimiliki  oleh  individu atau  perorangan.  Di  dalam  konteks  perekonomian Indonesia,  UMKM  memegang  peran  yang  sangat penting [8]. Salah satu manfaat yang paling nyata dari keberadaan  UMKM  adalah  kemampuannya  dalam menciptakan  lapangan  pekerjaan  dengan  modal  yang terbatas [9].
2.5. Davies Bouldin Indeks (DBI) Davies  Bouldin  Index (DBI)  adalah  metode validasi klaster yang diciptakan oleh D.L. Davies. DBI
bekerja dengan  mengukur rasio distribusi data dalam klaster  terhadap  pemisahan  antar  klaster.  Tujuannya adalah untuk mengoptimalkan jarak antar klaster. DBI digunakan untuk mengevaluasi validitas data di setiap klaster.  Semakin kecil nilai DBI yang diperoleh ( non- negatif ≥ 0), maka hasil pengelompokan data UMKM dengan  model Cluster ing  yang  digunakan  semakin baik.  Nilai  DBI  dihitung  untuk  mendapatkan  nilai  K yang  paling  optimal,  sehingga  dapat  disimpulkan Nilai DBI yang optimal dapat dicapai dengan mencari nilai DBI yang mendekati nol [10] [11], Rumus Davies Bouldin Index menggunakan persamaan (2).
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 𝛴 𝑖 𝑘 = 1 max i≠j (𝑅 𝑖𝑗 ) (2)
Rumus Davies Bouldin Index Sumber Refrensi [12] Keterangan : K : jumlah Cluster yang digunakan 𝑅 𝑖 , 𝑗 = rasio antara kluster i dan j Max : dicari rasio antar kluster yang terbesar
Nilai DBI yang kecil, mendekati 0, menunjukkan kualitas pengelompokan data yang semakin baik. Nilai DBI  dihitung  menggunakan  persamaan  (2),  untuk setiap  jumlah Cluster yang  diuji,  dan  jumlah Cluster dengan  nilai  DBI  terkecil  adalah  yang  optimal.  Oleh karena  itu,  semakin  kecil  DBI,  semakin  baik  hasil pengelompokan  untuk  jumlah Cluster yang  telah dikelompokkan.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian ini menggunakan eksperimen pendekatan  kuantitatif.  Pendekatan  ini  dipilih  untuk melakukan analisis data secara sistematis dan objektif guna  memastikan  kesimpulan  yang  tepat  dan  dapat dipercaya. metode yang digunakan untuk menganalisis data adalah KDD ( Knowledge Discovery in Database ), proses tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses knowledge discovery in database
KDD  melibatkan  beberapa  tahap,  yaitu Data Selection , Data Prepocessing , Data Transformation , Data    Mining,  Evaluation .  Metode  penelitian eksperimental  memungkinkan  pengumpulan  data melalui  proses  pengujian  dan  eksperimen.  Data  yang terkumpul kemudian dianalisis menggunakan algoritma K-Means untuk  mengelompokkan  UMKM berdasarkan karakteristiknya.
a. Data Selection Data  Selection merupakan  tahap  pemilihan  data untuk  memilih  data  yang  akan  digunakan  dalam proses  penggalian  informasi  atau  data  mining. Proses  ini  dilakukan  setelah mendapatkan sekumpulan data operasional yang perlu diseleksi untuk memastikan bahwa data yang dipilih relevan dan sesuai dengan kebutuhan analisis. Atribut yang digunakan  dalam  proses  data  mining  yaitu  nama kabupaten  atau  kota,  jenis  UMKM,  Jumlah UMKM dan tahun.
b. Preprocessing
Data  Preprocessing  adalah  langkah  awal  dalam proses  KDD,  pada  tahap  ini,  data  yang  tidak relevan, data yang hilang, dan data duplikat harus dibersihkan. Tahapan ini penting karena data yang relevan,  tidak  hilang  dan  tidak  terduplikasi diperlukan  untuk  memulai  proses  data  mining. Dalam  penelitian  ini  perlu  menyeleksi  data  agar tersetruktur.
c. Transformation Transformation adalah tahapan ini bertujuan untuk mengubah  data  yang  telah  dipilih  agar  dapat digunakan  untuk  proses  data  mining.  Proses transformasi  dalam  KDD  sangat  bergantung  pada jenis  atau  pola  informasi  yang  akan  dicari  di database.
d. Data Mining Data Mining merupakan proses mencari pola atau informasi  yang  menarik di dalamnya, data dipilih menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu berdasarkan  kelengkapan  proses  KDD.  Metode dalam  penelitian  ini  adalah  metode Clustering menggunakan Algoritma K-Means . e. Evaluation
Pada  tahap  evaluasi, RapidMiner akan  digunakan untuk  mengetahui  hasil  performa  dan  akurasi algoritma K-Means . Hasil klaster yang ditemukan akan  dievaluasi  dan  pola/informasi/pengetahuan dari  hasil  proses  data  mining  akan  ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak- pihak yang membutuhkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dipaparkan dalam pembahasan  ini  akan  menguraikan  proses  analisis dataset  UMKM  dengan  menggunakan  Algoritma K- Means .  Pengelompokkan  data  dilakukan  melalui proses  pengujian  menggunakan RapidMiner Studio. Penelitian ini mengikuti langkah - langkah proses data mining,  yaitu:  Data Selection ,  Data Prepocessing , Data Transformation ,  Data Mining , dan Evaluation .

## 4.1. Data
Persiapan  data  yang  baik  merupakan  langkah pertama sebelum melakukan pemodelan Cluster ing di RapidMiner .  Penelitian  ini  menggunakan  dataset "Jumlah Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) Binaan  Berdasarkan  Jenis  Usaha  di  Jawa  Barat". Dataset ini terdiri dari 1.215 data dengan 9 atribut, dan
mencakup periode tahun 2019-2021. Untuk menggunakan  dataset  tersebut  di RapidMiner , diperlukan proses import data menggunakan operator yang  tersedia.  Salah  satu  operator  yang  dapat digunakan  adalah Read CSV.  Operator Read  CSV berfungsi untuk membaca file CSV dan memasukkan data  ke  dalam RapidMiner .  Gambar  3.  menunjukkan dataset  UMKM  format  file  CSV  untuk  dilakukan proses mengimpor ke dalam RapidMiner .
Gambar 3. Dataset umkm
Pada  operator Read CSV,  digunakan  parameter bawaan RapidMiner tanpa  modifikasi.  Operator  ini berhasil mengimpor dan membaca file CSV berisi data mentah  ke  dalam  program RapidMiner .  Hasil pembacaan operator Read CSV disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Operator Read csv
Operator membaca file CSV dengan menggunakan  parameter  bawaan.  Berikut  ini  adalah informasi  yang  diperoleh  dari  hasil  pembacaan  file CSV, seperti yang terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Statistik hasil operator Read csv
No Uraian Keterangan 1. Record 1215 2. Special Attributes 0 3. Regular Attributes 9 4. Attributes: Nama Kabupaten Kota Nominal, missing 0 Jenis Usaha Nominal, missing 0 Jumlah UMKM Integer, missing 0 Tahun Integer, missing 0 Satuan Nominal, missing 0 Kode Kabupaten Kota Integer, missing 0 Nama Provinsi Nominal, missing 0 Id Integer, missing 0 Kode Provinsi Integer, missing 0

## 4.2. Data Selection
Data  selection  merupakan  tahap  melibatkan pemilihan  data  yang  relevan  dari  database.  Hal  ini penting  karena  tidak  semua  data  diperlukan  untuk menghasilkan  model  yang  akurat  dan  bermanfaat. Dalam  penelitian  ini,  Operator Select  Attributes digunakan  untuk  memilih  atribut  tertentu,  terdapat
pada Gambar 5. Operator ini menggunakan filter jenis subset  pada  parameternya.  Dataset  yang  digunakan untuk analisis data umumnya memiliki banyak atribut. Namun, tidak semua atribut relevan atau berkontribusi signifikan  terhadap  analisis.  Oleh  karena  itu, diperlukan proses seleksi untuk memilih atribut yang tepat.

## Gambar 5. Select attributes
Dataset pengelompokkan UMKM di Jawa Barat memiliki 9 atribut. Proses seleksi data akan memilih 4 atribut  yang  relevan  untuk  digunakan  pada  proses selanjutnya.  Proses  impor  data  dimulai  dengan memilih file data Excel, menentukan penempatan data dalam dokumen, dan memasukkannya ke dalam proses data RapidMiner .  Kemudian,  atribut  yang  ingin digunakan dipilih, seperti nama kabupaten/kota, jenis usaha, jumlah UMKM, dan tahun. Pada operator Select Attributes terdapat parameter yang perlu disesuaikan. Parameter  yang  digunakan  dalam  operator  ini  dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Parameter select attributes Parameter Isi Type Include Attributes Attribute filter type A Subset Select Attributes Nama Kabupaten Kota, Nominal , Missing 0 Jenis Usaha, Nominal , Missing 0 Jumlah UMKM, Integer, Missing 0 Tahun Integer, Missing 0
Dari  hasil  pembacaan  operator Select  Attributes yang telah dilakukan didapat informasi pada Tabel 3. sebagai berikut:
Tabel 3 . Statistics Dataset No Uraian Keterangan 1. Record 1215 2. Special Attributes 0 3. Regular Attributes 4 4. Attributes: Nama Kabupaten Kota Nominal, missing 0 Jenis Usaha Nominal, missing 0 Jumlah UMKM Integer, missing 0 Tahun Integer, missing 0
Proses  pemodelan  pada  tahap selection di RapidMiner , dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Proses pemodelan tahap selection
4.3. Data Preprocesing
Pada  tahap Preprocessing Data,  peneliti memastikan  bahwa  data  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan Menengah  (UMKM)  yang  telah  dipilih  layak  untuk diolah. Kegiatan yang dilakukan melibatkan pembersihan  dan  perbaikan  data  yang  rusak, penghapusan data yang tidak digunakan, penyeragaman  data  yang  dianggap  sama  namun memiliki  nilai  yang  berbeda,  serta  konsistensi  data yang  memiliki  nilai Missing .  Hasil  pemeriksaan menunjukkan tidak adanya data dengan kualitas buruk, hasil statistik data dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Tahap preprocessing data

## 4.4. Data Transformation
Transformasi  data  merupakan  proses  untuk mengubah  format  data  atribut  agar  sesuai  dengan kebutuhan  analisis  data  mining.  Pada  penelitian  ini, transformasi data dilakukan karena terdapat beberapa atribut  dengan  tipe  data  non-numerik  yang  perlu diubah menjadi bentuk numerik [13]. Hal ini dilakukan karena  algoritma K-Means Clustering dan  integrasi data  memerlukan  data  numerik.  Atribut non-numerik yang perlu diubah adalah: Jenis_usaha, Satuan, Kedua atribut  ini  kemudian  ditransformasikan  ke  dalam bentuk  numerik  menggunakan  operator Nominal  to Numerical . Tampilan operator Nominal to Numerical dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Operator nominal to numerical
Operator Nominal  to  Numerical memiliki beberapa  parameter  yang  perlu  disesuaikan.  Berikut adalah  parameter  -  parameter  tersebut  beserta penjelasannya, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Parameter nominal to numerical
Parameter Isi Attribute filter type A Subset Coding type Unique Numericals Select Attributes Jenis_usaha, Numerical , missing 0 Satuan, Numerical , missing 0
Dari  hasil  pembacaan  operator Nominal  to Numerical yang  telah  dilakukan didapat  informasi pada Tabel 5. sebagai berikut:
Tabel 5 . Statistik dataset No Uraian Keterangan 1. Record 1215 2. Special Attributes 0 3. Regular Attributes 4 4. Attributes: Jenis_usaha Numerical, missing 0 Satuan Numerical, missing 0 Nama_Kecamatan Numerical, missing 0
Tabel  6.  menunjukkan  hasil  dari  penggunaan Operator  Nominal  ke  Numeric pada  data  yang  telah diolah.  Tabel  ini  memuat  informasi  mengenai  nilai data nominal yang telah diubah menjadi nilai numerik.
Tabel 6. Proses operator nominal to numeric No Nama Kabupaten kota Jenis Usaha Jumlah Umkm Tahun 1 0 0 9 2019 2 0 1 0 2019 3 0 2 0 2019 4 0 3 0 2019 5 0 4 30 2019 6 0 5 0 2019 7 0 6 0 2019 8 0 7 13 2019 9 0 8 10 2019 10 0 9 11 2019 ... ... ... ... ... 1206 26 5 2 2021 1207 26 6 3 2021 1208 26 7 9 2021 1209 26 8 5 2021 1210 26 9 9 2021 1211 26 10 0 2021 1212 26 11 4 2021 1213 26 12 64 2021 1214 26 13 14 2021 1215 26 14 0 2021
Gambar  9.  di  bawah  ini  menunjukkan  proses transformasi  data  yang  dilakukan  dalam  tahap Transformasi pada RapidMiner .
Gambar 9. Model proses transformasi data

## 4.5. Data Mining
Algoritma K-Means Clustering digunakan  pada tahap data mining ini. Algoritma K-Means Clustering digunakan  untuk  melakukan  pengelompokan  pada dataset  pengelompokkan  jenis  UMKM  ke  dalam jumlah  klaster  terbaik  dengan  nilai  DBI  ( Davies Bouldin  Index )  teroptimal.  Langkah  selanjutnya adalah  memasukan operators  Clustering untuk pengelompokkan  data  menggunakan algoritma  K-
Means  Clustering pada RapidMiner seperti  pada Gambar 10.
Gambar 10. Operator k-means clustering
Kemudian  parameters  yang  akan  digunakan dalam operator pada Tabel 7. berikut ini :
Tabel 7. Hasil proses operator k-means clustering No Parameter Uraian 1 K (klaster yang ditentukan) 2 2 Max_run (maksimal perulangan) 10 3 Measure Types NumericalMeasures 4 Numerical Measure EuclideanDistance 5 Max Optimization Steps 10
Operator  Performance  kemudian  ditambahkan untuk  menilai  kualitas  pengelompokan  ( Cluster Distance Performance ) menggunakan metode Davies Bouldin  Index (DBI).  Tujuannya  adalah  untuk mengetahui  nilai  DBI  dari  proses Clustering yang telah  dilakukan.  Gambar  11.  menampilkan  operator Performance yang digunakan.
Gambar 11. Operator performance
Gambar  12  mengilustrasikan  proses  pemodelan yang  diterapkan  dalam  tahap  Data Mining di RapidMiner.
Gambar 12. Model data mining rapidminer
Dari  hasil  pembacaan  operator K-Means Clustering dengan parameter jenis Numerical Measure yaitu Euclidean  Distance menggunakan  persamaan (1),  serta  pembacaan  operator Cluster  Distance Performance , kemudian pada bagian Main Criterion pilih  menggunakan Davies  Bouldin  Index (DBI) menggunakan  persamaan  (2),  didapatkan  informasi hasil DBI sebagai berikut:
Penulis melakukan percobaan K2 sampai dengan K10 dan  maksimal iterasi 10  agar  mendapatkan nilai K yang optimal untuk proses K-Means Clustering dan iterasi dilakukan 10 kali agar tidak ada perubahan yang signifikan terhadap posisi centroid . Pada penggunakan K2  dihasilkan  bahwa  Setelah  menjalankan  proses
tersebut  pengel`ompokkan  dataset  pada RapidMiner menghasilkan  2 Cluster model  seperti  pada  Gambar 13.
Gambar 13. Cluster model
Selanjutnya  melakukan  percobaan  dengan  K=2 untuk  mengkonfirmasi  hasil Davies  Bouldin  Index, (DBI). Hasil percobaan ini dilakukan dengan membagi data  menjadi  dua Cluster yang  berbeda.  (DBI)  yang dihasilkan  sebesar  0.527  hasil  percobaan  pada  K=2 seperti pada Gambar 14.
Gambar 14. Davies bouldin index k=2
Selanjutnya  melakukan  percobaan  dengan  K=3 untuk  mengkonfirmasi  hasil Davies  Bouldin  Index (DBI). Hasil percobaan ini dilakukan dengan membagi data  menjadi  dua Cluster yang  berbeda.  (DBI)  yang dihasilkan  sebesar  0.584  hasil  percobaan  pada  K=3 seperti pada Gambar 15.
Gambar 15. Davies bouldin index k=3
Selanjutnya  melakukan  percobaan  dengan  K=4 untuk  mengkonfirmasi  hasil Davies  Bouldin  Index (DBI). Hasil percobaan ini dilakukan dengan membagi data  menjadi  dua Cluster yang  berbeda.  Nilai  (DBI) yang  dihasilkan  sebesar  0.727  hasil  percobaan  pada K=4 seperti pada Gambar 16.
Gambar 16. Davies bouldin index k=4
Selanjutnya  melakukan  percobaan  dengan  K=5 untuk  mengkonfirmasi  hasil Davies  Bouldin  Index (DBI). Hasil percobaan ini dilakukan dengan membagi data menjadi dua Cluster yang berbeda. Nilai Davies Bouldin  Index  (DBI )  yang  dihasilkan  sebesar  0.690 hasil percobaan pada K=5 seperti pada Gambar 17.
Selanjutnya  melakukan  percobaan  dengan  K=6 untuk  mengkonfirmasi  hasil Davies  Bouldin  Index (DBI). Hasil percobaan ini dilakukan dengan membagi data  menjadi  dua Cluster yang  berbeda.  Nilai  (DBI) yang  dihasilkan  sebesar  0.698  hasil  percobaan  pada K=6 seperti pada Gambar 18.
Gambar 18. Davies bouldin index k=6
Selanjutnya  melakukan  percobaan  dengan  K=7 untuk  mengkonfirmasi  hasil Davies  Bouldin  Index (DBI). Hasil percobaan ini dilakukan dengan membagi data menjadi dua Cluster yang berbeda. Nilai Davies Bouldin  (DBI) yang  dihasilkan  sebesar  0.721  hasil percobaan pada K=7 seperti pada Gambar 4.19.
Gambar 19. Davies bouldin index k=7
Selanjutnya  melakukan  percobaan  dengan  K=8 untuk  mengkonfirmasi  hasil Davies  Bouldin  Index (DBI). Hasil percobaan ini dilakukan dengan membagi data  menjadi  dua Cluster yang  berbeda.  Nilai  (DBI) yang  dihasilkan  sebesar  0.766  hasil  percobaan  pada K=8 seperti pada Gambar 20.
Gambar 20. Davies bouldin index k=8
Selanjutnya  melakukan  percobaan  dengan  K=9 untuk  mengkonfirmasi  hasil Davies  Bouldin  Index (DBI). Hasil percobaan ini dilakukan dengan membagi data menjadi dua Cluster yang berbeda. Nilai Davies Bouldin  (DBI) yang  dihasilkan  sebesar  0.734  hasil percobaan pada K=9 seperti pada Gambar 21.
Gambar 21. Davies bouldin index k=9
Selanjutnya  melakukan  percobaan  dengan  K=10 untuk  mengkonfirmasi  hasil Davies  Bouldin  Index (DBI) . Hasil percobaan ini dilakukan dengan membagi data  menjadi  dua Cluster yang  berbeda.  Nilai  DBI yang  dihasilkan  sebesar  0.703  hasil  percobaan  pada K=10 seperti pada Gambar 22.
Gambar 22. Davies bouldin index k=10

## 4.6. Evaluasi
Selanjutnya adalah dilakukan evaluasi hasil dari proses Clustering tersebut  dengan  tujuan  untuk mengukur kualitas hasil pengelompokkan atau klaster yang  telah  dilakukan  dari  Operator Performance (Cluster  Distance  Performance). Pada  bagian parameter Performance (Cluster Distance Performance), kriteria  utama  yang  digunakan  adalah Davies  Bouldin  Index menggunakan  persamaan  (2) . Selain itu, parameter Maximize dan Normalize dipilih untuk  mengoptimalkan  proses  evaluasi.  Dari  hasil percobaan  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  k  optimal adalah  k=2,  nilai  DBI  =  0,527.    Semakin  kecil  nilai DBI, semakin baik Cluster tersebut diperoleh.  Setelah mendapatkan nilai optimal, mengimplementasikannya untuk  parameter  k=2  dari  operator K-Means ,  hasil analisis terdapat Tabel 8 .
Tabel 8. Hasil analisis nilai davies bouldin index Percobaan Cluster (K) Davies Bouldin Indeks (DBI) 1 K2 0.527 2 K3 0.584 3 K4 0.727 4 K5 0.690 5 K6 0.698 6 K7 0.721 7 K8 0.766 8 K9 0.734 9 K10 0.703
Hasil  dari  evaluasi  ini  yang  menampilkan  nilai Davie  Bouldin  Index sebesar  0.527  Nilai  ini menunjukkan  bahwa  hasil  dari  proses Clustering dengan K= 2 memiliki nilai Davies Bouldin Index yang paling optimal karena  memiliki nilai dbi  yang paling minimal atau mendekati 0 di antara percobaan lainnya. Penemuan nilai Davies Bouldin Index sebesar 0.527.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dapat  menentukan  tujuan  dan  target  penilaian suatu  kelompok  umkm  dengan  menerapkan  data mining  menggunakan  algoritma K-Means sehingga mendapatkan  Nilai Davies  bouldin  Indeks ,  Hasil analisis  data Cluster UMKM  dalam  penelitian menunjukkan bahwa menurut prinsip DBI, nilai yang diinginkan  dalam  data  mining  adalah  semakin  kecil atau  mendekati  nol.  Dari  hasil  analisis  tersebut, terdapat  jumlah Cluster yang  memiliki  nilai  DBI terbaik,  yaitu Cluster 2  dengan  nilai  DBI  mendekati nol, sebesar 0.527 menunjukkan pengelompokan data yang  cukup  baik.  Penggunaan  parameter Numerical Measures dan Euclidean  Distance dalam  analisis  ini membantu  menghasilkan  pengelompokan  data  yang optimal.  Selain  itu,  hasil  pengelompokan  dan pengujian  menggunakan RapidMiner menunjukkan bahwa  terdapat  10  anggota Cluster ,  dengan  jumlah item  sebagai berikut: Cluster 0 (104 item), Cluster 1 (24  item), Cluster 2  (45  item), Cluster 3  (302  item), Cluster 4 (1 item), Cluster 5 (50 item), Cluster 6 (282
item), Cluster 7  (7  item), Cluster 8  (304  item),  dan Cluster 9 (96 item).
Setelah  melakukan  penelitian  ini,  penulis memberikan beberapa saran yaitu Penelitian ini dapat membandingkan  kinerja  metode K-Means dengan algoritma Clustering K-Medoids , X-Means dan Fuzzy C-Means dalam mengelompokkan data UMKM yang merupakan algoritma Clustering yang berbeda dengan K-Means .  Hal  ini  untuk  mengetahui  algoritma  mana yang paling cocok untuk analisis data UMKM di Jawa Barat. dan Penelitian ini dapat dikembangkan dengan menggunakan  dataset  UMKM  yang  lebih  besar  dan beragam dari berbagai provinsi di Jawa Barat. Hal ini untuk  memastikan  bahwa  hasil  penelitian  dapat membantu  pemerintah  dan  pemangku  kepentingan lainnya  dalam  merumuskan  kebijakan  dan  program yang  tepat  sasaran  untuk  meningkatkan  kinerja UMKM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  Arifitama  and  A.  Syahputra,  “Analisis  Data Mining  Pada  Klasterisasi  UMKM  Dengan Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Ind. Kreat. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 66–72, 2022.
[2]  A.  Roihan,  P.  A.  Sunarya,  and  A.  S.  Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang:  Review  paper,” IJCIT  (Indonesian  J. Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  75–82, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.7951.
[3]  F.  Amin,  D.  S.  Anggraeni,  and  Q.  Aini, “Penerapan  Metode  K-Means  dalam  Penjualan Produk Souq.Com,” Appl. Inf. Syst. Manag. , vol.
5, no. 1, pp. 7–14, 2022, doi: 10.15408/aism.v5i1.22534.
[4]  N.  Astuti,  J.  N.  Utamajaya,  and  A.  Pratama, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Digital  Konter  Leppangeng  Cell  Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JURIKOM (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  3,  p.  754, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4351.
[5]  Y.  Dharma  Putra,  M.  Sudarma,  and  I.  B.  A. Swamardika, “Clustering History Data Penjualan Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Maj.  Ilm. Teknol. Elektro , vol. 20, no. 2, p. 195, 2021, doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p03.
[6]  W.  W.  Kristianto  and  C.  Rudianto,  “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk
Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering (Studi  Kasus  Toko  Sepatu  Kakikaki),” J. Pendidik. Teknol. Inf. , no. 5, pp. 90–98, 2020.
[7]  C.  Purnama,  W.  Witanti,  and  P.  Nurul  Sabrina,
“Klasterisasi Penjualan Pakaian untuk Meningkatkan Strategi Penjualan Barang
Menggunakan K-Means,” J. Inf. Technol. , vol. 4, no.
1, pp. 35–38, 2022, doi: 10.47292/joint.v4i1.79.
[8]  A. Halim, “Pengaruh Pertumbuhan Usaha Mikro, Kecil  Dan  Menengah  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  Kabupaten  Mamuju,” J.  Ilm.  Ekon. Pembang. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  157–172,  2020, [Online]. Available: https://stiemmamuju.e- journal.id/GJIEP/article/view/39
[9]  S. Sarfiah, H. Atmaja, and D. Verawati, “UMKM Sebagai Pilar Membangun Ekonomi Bangsa,” J. REP  (Riset  Ekon.  Pembangunan) ,  vol.  4,  no.  2, pp. 1–189, 2019, doi: 10.31002/rep.v4i2.1952.
[10]  N.  Kholifa,  N.  Suarna,  and  W.  Prihartono, “Analisis  Data  Transaksi  Kue  Mengggunakan Metode  K-Means  Clustering  Pada  Toko  Rafa Cake,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7, no. 6, pp. 3449–3457, 2024, doi:
10.36040/jati.v7i6.8221.
[11]  S. Khairunnisa and M. I. Jambak, “Pengelompokan  Cuaca  Kota  Palembang Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk Mengetahui Pola Karakteristik Cuaca,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, p. 2352, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4810.
[12]  I.  W.  Septiani,  A.  C.  Fauzan,  and  M.  M.  Huda, “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Dengan Evaluasi Davies-Bouldin-Index
Untuk Klasterisasi Harapan Hidup Pasca Operasi Pada Pasien  Penderita  Kanker  Paru-Paru,” J.  Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 4, p. 556, 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4055.
[13]  G. Aprilianur and E. L. Hadisaputro, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K- MeansClustering Untuk Analisa Penjualan Toko Myam HijabPenajam,” Jupiter , vol. 14, no. 1, pp. 161–170, 2022.