IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN UMKM DI KECAMATAN BALEN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
Author
FERANISA, LISTIN
Subject
004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
Datestamp
2023-09-15 07:59:28
Abstract :
Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) memiliki peran signifikan dalam perekonomian Indonesia, UMKM memberikan kontribusi besar terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) dan penyerapan tenaga kerja nasional. Dampak besar pandemi COVID-19 terhadap pelaku UMKM di desa terlihat pada penurunan omset dan keterbatasan mobilitas mereka. Pemerintah berupaya mendukung UMKM melalui program pelatihan, pendampingan, akses pasar, dan modal. Penelitian ini mengusulkan implementasi Data Mining dengan algoritma K-Means untuk mengelompokkan UMKM di Kecamatan Balen. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengimplementasikan algoritma K-Means dan mengembangkan aplikasi yang dapat mengelompokan UMKM. Pada penelitian sebelumnya, algoritma K-Means digunakan untuk mendapatkan kelompok UMKM berdasarkan potensi perkembangan usaha. Kesimpulan dari penelitian ini adalah algoritma K-Means efektif dalam mengelompokkan UMKM berdasarkan potensi perkembangan usaha. Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa terdapat 9 UMKM berada di klaster 1, 103 UMKM di klaster 2, dan 30 UMKM di klaster 3 serta aplikasi yang dikembangkan dapat didistriusikan kepada pengguna dengan memperoleh nilai layak dalam pengujian aplikasi.
Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) memiliki peran signifikan dalam perekonomian Indonesia, UMKM memberikan kontribusi besar terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) dan penyerapan tenaga kerja nasional. Dampak besar pandemi COVID-19 terhadap pelaku UMKM di desa terlihat pada penurunan omset dan keterbatasan mobilitas mereka. Pemerintah berupaya mendukung UMKM melalui program pelatihan, pendampingan, akses pasar, dan modal. Penelitian ini mengusulkan implementasi Data Mining dengan algoritma K-Means untuk mengelompokkan UMKM di Kecamatan Balen. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengimplementasikan algoritma K-Means dan mengembangkan aplikasi yang dapat mengelompokan UMKM. Pada penelitian sebelumnya, algoritma K-Means digunakan untuk mendapatkan kelompok UMKM berdasarkan potensi perkembangan usaha. Kesimpulan dari penelitian ini adalah algoritma K-Means efektif dalam mengelompokkan UMKM berdasarkan potensi perkembangan usaha. Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa terdapat 9 UMKM berada di klaster 1, 103 UMKM di klaster 2, dan 30 UMKM di klaster 3 serta aplikasi yang dikembangkan dapat didistriusikan kepada pengguna dengan memperoleh nilai layak dalam pengujian aplikasi.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
