PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKAN JUMLAH UMKM BERDASARKAN KABUPATEN KOTA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING - Iin, Iin; Fadila, Rizal; Rizki Rinaldi, Ade; Fathurrohman, Fathurrohman (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Jumlah UMKM di indonesia mengalami permasalahan setiap tahun yakni jumlah pertumbuhannya, jumlah tersebut menunjukan bahwa adanya perkembangan ekonomi. Di pulau jawa, Jawa Barat menjadi salah satu provinsi dengan jumlah unit UMKM terbanyak. Tersebar dari berbagai kabupaten atau kota dengan berbagai jenis usahanya, jumlahnya belum mengalami pemerataan bisa dipengaruhi oleh letak geografis dan demografis wilayah kabupaten atau kota. Maka perlu adanya pengelompokan kabupaten atau kota berdasarkan jumlah UMKM untuk mengetahui berapa jumlah pengelompokan yang terbentuk. Tujuan pada penelitian ini adalah untuk mengelompokan kabupaten atau kota di provinsi Jawa Barat berdasarkan tahun dan jumlah usaha mikro kecil menengah (UMKM) menerapkan teknik data mining menggunakan Algoritma K-Means clustering. Data penelitian ini berasal dari opendata.jabarprov.go.id dengan jumlah data sebanyak 216 dan bersumber dari 27 kabupaten atau kota, dari tahun 2016 hingga 2023 di Jawa Barat. Penelitian ini bisa memberikan pemahamam bagi para pelaku UMKM, masyakarat dan pemerintah berkontribusi dalam pengambilan keputusan di lingkup provinsi Jawa Barat. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa cluster terbaik terdapat pada nilai K=2 dengan nilai DBI 0.619 dari percobaan sebanyak 20 kali, yang membagi data menjadi 2 cluster yaitu cluster 0 sebanyak 112 items sebagai cluster dengan jumlah UMKM tinggi dan cluster 1 sebanyak 104 items dengan jumlah UMKM sedang dari total data sebanyak 216 items jumlah data UMKM. Proses dilakukan menggunakan Rapidminer versi 10.2.