Model Integrasi Machine Learning dan Decision Support System dalam Pemetaan Potensi UMKM Kabupaten Polewali Mandar - Basri; Rachmaniar Rachman; Zulkifli Said; Reski Idrus (Bulletin of Information Technology (BIT), 2026)
Abstrak- Sektor Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memegang peranan krusial dalam struktur ekonomi daerah, namun di Kabupaten Polewali Mandar, pengembangan sektor ini masih menghadapi kendala signifikan karena potensi wilayah yang belum terpetakan secara komprehensif berbasis data digital. Meskipun Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) daerah didominasi oleh sektor pertanian sebesar 46,58% dan pertumbuhan sektor perdagangan mencapai 7,93% pada tahun 2024, distribusi sumber daya dan kebijakan pendukung UMKM seringkali belum tepat sasaran akibat ketiadaan model klasifikasi wilayah yang objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model integrasi antara Machine Learning (ML) dan Decision Support System (DSS) guna memetakan potensi UMKM di 16 kecamatan Kabupaten Polewali Mandar. Metodologi yang digunakan adalah algoritma K-Means Clustering untuk pengelompokkan wilayah dan metode pembobotan Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan prioritas kriteria. Data penelitian bersumber dari Badan Pusat Statistik Kabupaten Polewali Mandar Tahun 2025, mencakup variabel PDRB sektoral, statistik tenaga kerja, dan akses kredit usaha.Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya tiga cluster wilayah utama, yaitu potensi tinggi (pusat pertumbuhan), potensi sedang (wilayah berkembang), dan potensi rendah (wilayah tertinggal). Evaluasi model menggunakan Silhouette Score menghasilkan nilai 0,62, yang menunjukkan bahwa pengelompokkan wilayah memiliki struktur cluster yang cukup kuat dan baik. Implementasi model ini memberikan rekomendasi strategis bagi pemerintah daerah dalam mengalokasikan bantuan dan infrastruktur pendukung UMKM secara presisi sesuai karakteristik ekonomi masing-masing kecamatan untuk mendukung peningkatan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang kini berada pada angka 70,71.