Penerapan K-Means Clustering untuk Pengelompokan Data Industri Kecil Menengah di Provinsi Jambi - Bimo Ariansah; Ulfa Khaira; Zainil Abidin (Jurnal Teknologi Sistem Informasi, 2025)
Industri Kecil dan Menengah (IKM) memiliki peran penting dalam perekonomian daerah, namun di Provinsi Jambi masih terdapat ketimpangan antarwilayah. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data IKM periode 2021–2023 berdasarkan nilai investasi, jumlah produksi, dan nilai produksi. Data diproses melalui pembersihan, normalisasi, serta deteksi outlier. Evaluasi menggunakan Elbow Method, Silhouette Coefficient, dan Davies-Bouldin Index menunjukkan bahwa dua cluster merupakan hasil optimal dengan Silhouette 0,70 dan DBI 0,47.Hasilnya terbentuk dua kelompok utama. Cluster 1 merepresentasikan IKM Belum Berkembang dengan investasi dan produksi rendah, dominan di Tanjung Jabung Barat, Bungo, dan Kerinci. Cluster 2 menunjukkan IKM Berkembang dengan investasi tinggi serta kontribusi ekonomi signifikan, ditunjukkan oleh Kota Jambi, Sarolangun, dan Merangin. Visualisasi peta interaktif dan barchart memperjelas distribusi spasial dan tren antar tahun.Penelitian ini menegaskan bahwa mayoritas IKM di Jambi masih tergolong belum berkembang. Oleh karena itu, diperlukan intervensi berupa peningkatan akses permodalan, pelatihan, dan penguatan infrastruktur agar sektor IKM dapat tumbuh lebih merata.