Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY
Siti Nur Azizah
STMIK Kaputama
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PENGCLUSTERAN JENIS USAHA UKM BERDASARKAN PROGRAM BANTUAN DI KOTA BINJAI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Siti Nur Azizah; Relita Buaton; Selfira Selfira
DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Vol. 6 No. 2: DESEMBER 2025
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/device.v6i2.7277

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan jenis usaha UKM berdasarkan program bantuan yang diterima di Kota Binjai menggunakan algoritma K-Means. Permasalahan distribusi bantuan yang belum tepat sasaran dan tidak merata mendorong perlunya pemetaan berbasis data. Metode yang digunakan adalah algoritma K-Means yang diimplementasikan dengan MATLAB R2014a, dengan variabel domisili kecamatan, jenis usaha, dan jenis bantuan. Pengujian dilakukan dengan jumlah cluster 3 hingga 6 untuk menentukan model paling optimal. Hasil terbaik diperoleh pada model 6 cluster dengan nilai cluster variance terendah sebesar 0,7759, menunjukkan distribusi data yang paling kompak. Masing-masing cluster memiliki karakteristik berbeda yang merepresentasikan kebutuhan spesifik UKM di tiap wilayah. Dengan pendekatan ini, strategi penyaluran bantuan dapat dilakukan secara lebih objektif, efisien, dan sesuai kebutuhan. Penelitian ini diharapkan menjadi acuan dalam pengambilan keputusan berbasis data oleh pemerintah daerah dalam mendukung pemerataan ekonomi di Kota Binjai.
Co-Authors Buaton, Relita Selfira Yap