Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Bulletin of Information Technology (BIT)
Popon Dauni
Universitas Kebangsaan Republik Indonesia
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PEMETAAN KEBERLANGSUNGAN HIDUP UMKM GUNA OPTIMALISASI BANTUAN KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS Popon Dauni; Pratiwi Pratiwi; Rizki Tri Prasetio
Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika Vol 5 No 1 (2023): Jurnal Responsif : Riset Sains dan Informatika
Publisher : LPPM Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51977/jti.v5i1.1051

Abstract

Dinamika perekonomian Indonesia mengalami kontraksi semenjak pandemi Coronavirus Disease (COVID-19) mulai menyebar awal tahun 2020. Pembatasan sosial dan terbatasnya kegiatan masyarakat serta larangan beroperasinya usaha yang dapat menimbulkan kerumunan menyebabkan melemahnya ekonomi usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM) bahkan hingga terancam menutup usahanya. Padahal UMKM merupakan penyumbang produk domestik bruto (PDB) nasional terbesar. Pemerintah melalui kementerian terkait telah meluncurkan berbagai program bantuan guna menyelamatkan UMKM dari krisis permodalan. Dalam upaya optimalisasi program pemerintah, maka diperlukan sebuah kelompok atau tingkatan yang dapat digunakan untuk menentukan prioritas bantuan pemerintah bagi UMKM agar program bantuan tersebut tepat sasaran. Untuk mengelompokan UMKM digunakan teknik data mining yakni, clustering. Partitive clustering digunakan sebagai pendekatan karena dinilai cocok dengan masalah yang dihadapi karena dapat mengelompokan berdasarkan kemiripan atau kedekatan antar data, sesuai dengan tujuan untuk mengelompokan UMKM berdasarkan kesamaan kondisi yang saat ini sedang dihadapi. Algoritma partitive clustering akan digunakan pada penelitian ini yakni algoritma fuzzy-c-means. Metode penelitian yang digunakan adalah cross industry standard process for data mining (CRISP-DM) yang merupakan standar model penelitian lintas industri untuk pemrosesan data yang memiliki enam tahapan penelitian diantaranya, pemahaman bisnis, pemahaman, penyiapan, pemodelan, evaluasi hingga implementasi. Penelitian ini menghasilkan 2 kelompok tingkatan UMKM yaitu kelompok keberlangsungan hidup kuat dan lemah. UMKM kuat memiliki kriteria omset yang besar dengan perbandingan jumlah karyawan terhadap omsetnya seimbang, sementara UMKM lemah memiliki kriteria omset yang relatif besar namun dengan perbandingan jumlah karyawan terhadap omsetnya tidak seimbang. Kualitas pengelompokan yang dihasilkan pun cukup baik ditandai dengan nilai Davies-Bouldin Index sebesar 0.75.
Implementasi Metode ROC dan WP Dalam Sistem Pendukung Keputusan Terhadap Calon Penerima Pinjaman Koperasi Karya Suhada; Dede Hendrik; Andriyana; Evi Isnandar; Popon Dauni
Bulletin of Information Technology (BIT) Vol 6 No 4 (2025): Desember 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bit.v6i4.2446

Abstract

Cooperatives are financial institutions that play a vital role in the economy, especially in developing countries. They provide various financial services to their members, including loans with relatively lower interest rates compared to commercial financial institutions. This study aims to develop and implement a Decision Support System (DSS) using the Rank Order Centroid (ROC) and Weighted Product (WP) methods for selecting cooperative loan recipients. Cooperatives often face challenges in determining eligible loan recipients to minimize default risk. The ROC method is used to objectively determine the criteria weights, while the WP method integrates these weights with the performance values of each candidate. By combining these two methods, it is expected to produce more accurate and fair decisions. The study was conducted in Asahan with data collected from various official sources. The criteria used include age, monthly income, employment status, credit history, and income stability. The results show that the combination of ROC and WP methods can improve the accuracy and efficiency of the cooperative loan recipient selection process and minimize the risk of default. This study contributes significantly to the field of DSS and can serve as a reference for developing decision-making methods in other fields requiring multi-criteria analysis. The findings also can be used by cooperatives to enhance the loan granting process, ensuring financial health, and member welfare. The implementation results indicate that the selected cooperative loan recipient is alternative A6, Fitriani Sari, with a score of 0.1257.
Co-Authors Andriyana Dede Hendrik Evi Isnandar Karya Suhada Pratiwi Pratiwi Rizki Tri Prasetio