Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering - Dwi Astuti (LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO, 2019)
Terjadinya penurunan jumlah UMKM sebesar 0,003% menyebabkan pertumbuhan ekonomi lesu pada kuartal II di Indonesia. Adanya sumber data UMKM yang melimpah disebuah daerah dapat digunakan untuk menggali informasi. Pengelompokan data UMKM yang memanfaatkan proses data mining dengan menggunakan teknik clustering dapat digunakan untuk mengolah data yang ada. Pada prosesnya, metode yang digunakan adalah pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi dan persebaran. Dalam pembentukan cluster, algoritma yang digunakan adalah K-Means. K-means clustering merupakan salah satu algoritma yang dapat mengelompokkan data kedalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan data. Sehingga UMKM yang memiliki karakteristik sama akan dimasukkan ke dalam satu cluster dan data dengan karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan ke dalam cluster lainnya. Dalam prosesnya, penelitian ini akan menguji data berupa jenis usaha, aset dan omset. Data UMKM akan diolah menggunakan python guna untuk menghasilkan cluster yang akurat. Cluster yang terbentuk dari proses clustering ini ada 3 (tiga) cluster dengan cluster satu sebanyak 182 UMKM, cluster dua terdiri dari 47 UMKM, dan cluster tiga terdiri dari 55 UMKM. Penelitian ini diharapkan mengeluarkan output berupa klusterisasi atau pengelompokkan data yang sesuai untuk dasar pengambilan keputusan dalam penentuan strategi promosi. Sehingga dapat menghasilkan informasi yang akurat bagi UMKM untuk membantu mengembangkan usahanya.