## KLASTERING INDUSTRI DI KABUPATEN KUDUS MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS

## Pratomo Setiaji
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus Email: pratomo.setiaji@umk.ac.id
Wiwit Agus Triyanto Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus Email: wiwit.agus@umk.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  menggunakan  metode  klastering  Fuzzy  C  Means,  yang  digunakan  untuk  klastering industri  di  Kabupaten  Kudus,  teori  ini  merupakan  penggunaan  dari  teori  klastering  Fuzzy  C  Means. Klastering  industri  di  kabupaten  Kudus  dilaksanakan  sebagai  upaya  membantu  pemerintah,  khususnya departemen  perindustrian  perdagangan  dan  koperasi  Kabupaten  Kudus  dalam  melakukan    pembinaan industri  kecil dan menengah. Klastering industri  merupakan  langkah  awal dalam pembinaan  industri kecil    dan    menengah,    karena    dengan    klastering,    keberadaan  industri  akan  lebih  terkelompok berdasarkan  jumlah  unit  usaha,  jumlah  tenaga  kerja,  nilai  investasi.  Metode    yang    digunakan    dalam penelitian  ini  adalah  pengambangan metode Fuzzy C Means, metode  Fuzzy C means merupakan salah satu  metode  klastering  yang  bisa  mengolah  data  yang  tidak  pasti.Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menghasilkan  suatu  klastering  yang  bisa  diterapkan  untuk  melakukan    pengelompokan  data    industri  di Kabupaten  Kudus.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  analisa  dan  perancangan  Analisa  Dan  Perancangan Sistem  Informasi  Klastering  Industri  Di  Kabupaten  Kudus  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means, sehingga  dari  hasil  penelitian  ini  dapat  di  gunakan  Dinas  Perindustrian  perdagangan  dan  Koperasi pemerintah membina dunia Industri.
Kata kunci: fuzzy c means, industri, klastering.

## ABSTRACT
This  study  using  Fuzzy  C  Means  clustering  method,  which  is  used  for  clustering  of  industry  in Kudus,  this  theory  is  the  use  of  the  theory  of  Fuzzy  C  Means  clustering.  Industry  clustering  in  Kudus district implemented as an effort to help the government, especially the ministry of trade and cooperative Holy  District  in  fostering  small  and  medium  industries.  Industrial  clustering  is  the  first  step  in  the development of small and medium industries, due to clustering, where the industry will be grouped based on the number of business units, the amount of labor, the value of the investment. The method used in this study  is  floating  Fuzzy  C  Means,  Fuzzy  C  means  clustering  is  one  method  that  can  process  data pasti.Tujuan of this research is to produce a clustering that can be applied to industry grouping data in Kudus. The results of this research is the analysis and design Analysis and Design of Information Systems Industry  clustering  in  Kudus regency  Method  Using  Fuzzy  C-Means,  so  the  results  of  this  study  can  be used Department of Industry, Trade and Cooperatives foster world governments Industry.
Keywords: fuzzy c means, industry, clustering.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  Rencana  Pengembangan  Ekonomi  Kreatif  Indonesia  2009-2015,  industri  kreatif  adalah bagian tak terpisahkan dari ekonomi kreatif. Industri kreatif berpotensi untuk dikembangkan terutama di Indonesia,  karena  bangsa  Indonesia  memiliki  sumberdaya  insani  kreatif  dan  warisan  budaya  yang  kaya. Industri  kreatif  bila  terus  digali  potensinya  dan  dikembangkan  berkelanjutan  yang  berfokus  pada penciptaan  barang  dan  jasa  dengan  mengandalkan  keahlian,  bakat  dan  kreativitas  sebagai  kekayaan intelektual,  tidak  dapat  dipungkiri  dapat  memperkuat  citra    identitas  bangsa  Indonesia  dan  dapat memberikan kontribusi secara signifikan bagi perekonomian bangsa untuk bangkit, bersaing dan  meraih keunggulan dalam ekonomi global.
Data mining merupakan suatu metode yang terdapat banyak cara dalam pengolahan data yang dapat digunakan,  salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan  metode K-Means  Clustering yaitu  sebuah algoritma  untuk  mengklasifikasikan  atau  mengelompokkan  objek-objek.  Data  Industri  Kecil  Menengah (IKM)  Sepatu  di  wilayah  Jawa  Tengah.  Pengolahan  data  pada  Dinas  Perindustrian  dan  Perdagangan (DINPERINDAG)  Povinsi  Jawa  Tengah  khususnya  dari  IKM  Sepatu  masih  dalam  bentuk  yang  belum pengolahan  dengan  baik.  Dengan  teknik  pegolahan  data  mining  untuk  mengklasifikasikan  data  IKM Sepatu  se-Provinsi  Jawa  Tengah  dapat  membantu  dalam  mengelompokkan  data  yang  selama  ini dilakukan secara manual dan tidak objektif. [1].
Fuzzy C-Means merupakan (FCM) merupakan teknik pengklasteran dimana tiap-tiap data ditentukan oleh  derajat  keanggotaannya.  Semakin  besar  nilai  derajat  keanggotaan  data  dalam  suatu  klaster  maka semakin  besar  pula  data  tersebut  menjadi  anggota  klaster  tersebut.  Hasil  clustering  kemudian  diproses atau  dievaluasi  menggunakan  nilai F-measure dimana  sebelumnya  harus  diketahui  nilai precission dan nilai recall terlebih dahulu. Pengujian dilakukan pada dua jenis sebaran data yaitu sebaran data yang sama dan sebaran data yang berbeda dengan jumlah dataset  yaitu 30 dataset, 90 dataset dan 120 dataset. Dari beberapa pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa nilai F-measure tertinggi cenderung berada pada klaster 3 [2].
Fuzzy C-Means adalah suatu teknik pengklasteran data yang mana keberadaan tiap-tiap data dalam suatu  klaster  ditentukan  oleh  nilai  keanggotaan.  Konsep  dasar  FCM,  pertama  kali  adalah  menentukan pusat klaster yang akan menandai lokasi rata-rata untuk tiap klaster. Pada kondisi awal, pusat klaster ini masih  belum  akurat.  Tiap-tiap  data  memiliki  derajat  keanggotaan  untuk  tiap-tiap  klaster.  Dengan  cara memperbaiki pusat klaster dan nilai keanggotaan tiap-tiap data secara berulang, maka akan dapat dilihat bahwa  pusat  klaster  akan  bergerak  menuju  lokasi  yang  tepat.  Perulangan  ini  didasarkan  pada  minimasi fungsi obyektif [3].
Dalam  jurnal  ini  akan  dipublikasikan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  mengenai  klastering industri  di  Kabupaten  Kudus  menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means .  sebagai  upaya  membantu pemerintah daerah dalam rangka mempermudah dalam pembinaan industri kecil maupun menengah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Jenis  Penelitian  ini  adalah  penelitian  terapan,  penerapan  itu  diarahkan  pada  penggunaan  secara praktis di bidang kehidupan sehari-hari. Penelitian ini diselenggarakan dalam rangka mengatasi masalah nyata dalam kehidupan,. Penelitian ini menguji manfaat dari teori-teori ilmiah serta mengetahui hubungan empiris  dan  analisis  dalam  bidang-bidang  tertentu.  Implikasi  dari  penelitian  terapan  dinyatakan  dalam rumusan  bersifat  umum,  bukan  rekomendasi  berupa  tindakan  langsung.  Setelah  sejumlah  studi dipublikasikan dan dibicarakan dalam periode waktu tertentu,  pengetahuan tersebut akan mempengaruhi cara  berpikir  dan  persepsi  para    praktisi.  Penelitian  terapan  lebih  difokuskan  pada  pengetahuan  teoretis dan  praktis dalam bidang-bidang tertentu bukan pengetahuan yang bersifat universal dalam hal ini adalah bidang  teknologi.  Penelitian  terapan  mendorong  penelitian  lebih  lanjut,  menyarankan  teori  dan  praktek baru serta pengembangan metodologi untuk kepentingan  praktis. Penelitian terapan dapat pula diartikan sebagai  studi  sistematik  dengan  tujuan  menghasilkan  tindakan  aplikatif  yang  dapat  dipraktekan    bagi pemecahan masalah tertentu
Pendekatan yang digunakan metode yang digunakan dalam klastering industri di Kabupaten Kudus menggunakan  metode Fuzzy  C-Means menggunakan  metode Linear  Sequential/Waterfall model.  Model ini  merupakan  model  klasik  yang  bersifat  sistematis,  berurutan  dalam  membangun software .  Desain dikerjakan setelah kebutuhan  selesai dikumpulkan secara lengkap. Desain dalam penelitian ini  meliputi: pemodelan    proses,  desain database dan  desain interface .  Teknik  sampling  yang  digunakan  adalah Sampling  Acak  Sederhana  ( Simple  Random  Sampling ) Random  Sampling adalah  metode  paling  dekat dengan  definisi probability  sampling .  Pengambilan  sampel  dari  populiasi  secara  acak  berdasarkan frekuensi  probabilitas  semua  anggota  populasi.  Instrumen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah penggunaan tool phpmyadmin sebagai graphic user interface dalam mengelola database sehingga dalam pembuatan view, table, triger, strore procedure bisa dilakukan dengan mudah. Metode pengumpulan data yang nantinya digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan pemodelan berorientasi obyek (Object oriented  design) dengan  metode  pengumpulan  Sumber  Data  berupa  data  Primer  data  yang  diperoleh langsung dari Dinas Perindustrian perdagangan dan Koperasi Kabupaten Kudus baik melalui pengamatan, pencatatan  atau  penelitian  terhadap  obyek  penelitian,  yaitu  data  unit  industri  yang  ada  di  kabupaten kudus.  Data  Sekunder  data  yang  diperoleh  selain  dari  obyek  penelitian  baik  dari  dokumen-dokumen, buku-buku maupun informasi-informasi dari pihak lain, yaitu buku tentang perindustrian dan klastering.
Desain  model  yang  digunakan  dalam  membangun  sistem  ini  adalah  menggunakan  perancangan Object  Oriented  Desain (OOD)  dan  tool  yang  digunakan  adalah Unified  Modelling  Language (UML). OOD adalah metode yang membawa kita ke dekomposisi berorientasi objek. Dengan menerapkan desain berorientasi  objek,  kita  dapat  menciptakan  perangkat  lunak  yang  tangguh  dengan  meminimalisasi penulisan  ekspresi  serta  mengurangi  risiko  yang  melekat  dalam  pengembangan  sistem  perangkat  lunak yang  kompleks  [4].  Desain  model  yang  termasuk  di  dalam  UML  adalah Use  Case  diagram,  class diagram, sequence diagram, activity diagram, state diagram, collaboration diagram.
Teknik  pengumpulan  dan  analisis  data  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  observasi,  studi pustaka,  dan  interview.  Observasi  dilakukan  ke  lokasi  desa  di  Kabupaten  Kudus,  interview  dilakukan dengan  sumber  data  yaitu  pihak  perangkat  desa  di  Kabupaten  Kudus  serta  sampel  penelitian  dan  studi pustaka dilakukan dengan mencari literatur dan jurnal mengenai Sistem Informasi.
Teknik  analisa  data  dilakukan  dengan  tiga  tahapan,  yaitu  :  (1)  mengidentifikasi  dan  menganalisa masalah  sistem  yang  berjalan  ( problem  analysis ),  dalam  hal  ini  dilakukan  analisa  mengenai  kendala- kendala  dalam  proses  penerimaan  dan  pengelolaan  dana  desa  yang  sudah  digunakan  selama  ini,    (2) mengidentifikasi  dan  menganalisa  kriteria  dan performance sistem  yang  dibutuhkan  ( requirements analysis ),  dalam  hal  ini  dilakukan  analisa  mengenai  kriteria  sistem  dana  desa  yang  dibutuhkan,  (3) memberikan alternatif sistem yang diusulkan ( generating systems alternative ). Pada bagian ini dilakukan pemilihan  sistem  beserta  input,  proses  dan  output  dari  sistem  informasi  dana  desa  yang  disesuaikan dengan kebutuhan.

## 3. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Sesuai  dengan  metodologi  penelitian  yang  telah  diteetapkan,  berikut  adalah  hasil  penelitian  yang telah dicapai.

## 3.1 Analisa Sistem
Dari  hasil  pengamatan  observasi  di  lapangan,  masalah  yang  dihadapi  adalah  masih  sulitnya mengelompokan  industri  di  kabupaten  kudus  sehingga  dengan  adanya  pengelompokan  akan mempermudah dalam pembinaan industri kecil maupun menengah, dari kendala-kendala yang berhasil di analisa, maka dapat diidentifikasi kebutuhan sistem informasi adalah suatu sistem yang dapat membantu mengelompokan  industri  di  kabupaten  kudus.  Kebutuhan  informasi  bagi  pemangku  kebijakan  dimana informasi  pengelompokan  industri  tersebut  bisa  menjadi  acuan  bagi  pemangku  kebijakan  untuk menentukan rencana selanjutnya agar industri bisa menjadi lebih maju dan berkembang.

## 3.2 Solusi Alternatif Sistem
Dari  analisa  kebutuhan  informasi,  dapat  diberikan  alternatif  solusi  sistem,  sistem  yang  dibutuhkan adalah  Klastering  Industri  di  Kabupaten  Kudus  menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means sistem  yang  ada dapat diakses oleh semua orang yang mempunyai kewenangan untuk hal tersebut sehingga ini akan dapat memenuhi kebutuhan dan dapat mengatasi semua kendala yang selama ini dirasakan. Untuk mendukung pelaksanaan  Klastering  Industri  di  Kabupaten  Kudus  menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means ini,  perlu adanya  dukungan  sistem  komputer  yang  memadai,  baik  dari  segi  hardware  maupun  software.  Dalam melakukan  pemilihan  hardware  maupun  software  tersebut  perlu  mempertimbangkan  beberapa  hal diantaranya dalam pengadaan hardware maupun software harus memperhatikan kebutuhan sistem saat ini maupun yang akan datang.
Dalam pengembangan sistem  informasi ini perlu adanya pertimbangan biaya  yang  minimum tetapi mendapatkan  hasil  yang  optimal.  Kebutuhan  SDM  dalam  pengembangan  Klastering  Industri  di Kabupaten Kudus menggunakan Metode Fuzzy C-Means ini juga sangat diperlukan, sebagai orang yang akan  menjaga,  menggunakan  dan  merawat  sistem,  kebutuhan  SDM  pada  sistem  ini  adalah  sebagai berikut:

## 3.3 Desain Sistem
Hasil dari analisa yang telah dilakukan kemudian dituangkan ke dalam model sistem dalam bentuk diagram pengguna, rincian struktur penyimpanan data dan layout tampilan aplikasi yang akan dihasilkan.

## 3.3.1 Diagram Use Case
Use Case adalah spesifikasi dari kumpulan aksi yang dijalankan oleh sistem [5]. Diagram Use Case untuk Klastering Industri di Kabupaten Kudus Menggunakan Metode Fuzzy C-Means di tunjukkan pada gambar 1.
adminstrator login pengguna Industri Operator Klastering masyarakat
Gambar 1. Diagram Use Case

## 3.3.2 Struktur Class Diagram
Aplikasi  database  yang  digunakan  untuk  mengembangkan  aplikasi  adalah  database  server MySQL yang  bersifat opensource .  Terdapat  sebuah  database  yang  dirancang  klastering  industri  di  Kabupaten Kudus  Menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means yaitu  dbklastering. Database tersebut  di  desain menggunakan class diagram yang strukturnya ditunjukkan pada gambar 2.

## User
+user +Password +Add() +Delete() +Edit() +login() +logout() dtIndustri +kdIndustri
+NmIndustri +Alamat +jmlPekerja
+jmlModal
+jmlproduksi
+Add() +Edit() +Delete() +Report() klastering +parameter +jmlklaster +Pembobot +MaxItr +kriteria
+Add() +Edit()
+Delete() +Report() +Count() +Div() +multiply()
Gambar 2. Struktur dan Hubungan Class Diagram

## 3.3.3 Diagram Layout
Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan untuk mengimplementasikan konsep klastering. Desain tampilan akan disesuaikan dengan aplikasi  yang akan digunakan. Pada gambar  3 ditunjukkan salah satu tampilan utama aplikasi.
Gambar 3. Tampilan Layout Klastering

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang sudah dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa:
1) Analisa  perancangan  sistem  Klastering  Industri  Di  Kabupaten  Kudus  Menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means melalui  diagram Use  Case yang  dihasilkan  menyediakan  fasilitas  untuk menggunakan aplikasi dalam pembuatan klaster industri.
2) Amalisa  perancangan  sistem  informasi  Klastering  Industri  Di  Kabupaten  Kudus  Menggunakan Metode Fuzzy  C-Means memberikan  alternatif  bagi  pengguna  untuk  bisa  menyelesaikan pekerjaannya menggunakan sistem terkomputerisasi.
3) Klastering  Industri  Di  Kabupaten  Kudus  Menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means ini menggunakan 3 tabel yaitu tbklastering, tbdtindustri dan tb_user.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Al  Kahfi,  A.Z.  (2013). Sistem  Pengolahan  Data  Mining  Indsutri  Sepatu  Menggunakan Metode  K- Means Clustering di Jawa Tengah . Tugas Akhir, Universitas Dian Nuswantoro Semarang.
[2] Ernawati,  M.U.J.,  Dewi,  C.,  Mardji.  2014.  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dalam Pengelompokkan  Data  Tingkat  Banjir  Limpasan”. Jurnal  Mahasiswa  PTIIK  UB . Universitas Brawijaya .
[3] Ross. T. J. (2005). Fuzzy Logic With Engineering Applications .  John Wiley  Sons Inc, Inggris.
[4] Booch,  Grady,.  Maksimchuk,  Robert  A.,  Engle,  Michael  W.,  Young,  Bobbi  J.,  Conallen,  Jim,. Houston,  Kelli  A.,  2007,  “Object-Oriented  Analysis  and  Design  with  Applications”. Pearson Education, Inc, USA . Chapter 5, 147 – 154.
[5] Ward, John. and Joe Peppard. (2002). Strategic Planning for Information System 3nd ed . England: John Wiley  Sons