Analisis Persebaran UMKM Kota Malang Menggunakan Cluster K-means

Authors

  • Puntoriza Puntoriza
  • Charitas Fibriani

DOI:

https://doi.org/10.33633/joins.v5i1.3469

Abstract

UMKM (Usaha Mikro Kecil dan Menengah) merupakan usaha produktif yang telah terbukti memberikan lapangan kerja dan menjadi penggerak roda perekonomian di Indonesia. Kota Malang dianggap memiliki potensi besar di sektor UMKM. Di sisi lain, UMKM juga menghadapi berbagai masalah, seperti keterbatasan modal kerja, kurangnya pembinaan terhadap sumber daya manusia, dan lain sebagainya. Pengelompokan UMKM di Kota Malang dapat memudahkan pemerintah terkait dalam hal memilih peminjaman modal, menentukan potensi usaha dan menetapkan strategi pemasaran. Pada penelitian ini, pengelompokan UMKM di Kota Malang dilakukan dengan algoritma K-means cluster analysis. Hasil yang diperoleh adalah terbentuk 3 cluster, di mana algoritma K-means mengelompokkan kecamatan Blimbing ke cluster 1, kecamatan Klojen ke cluster 2, kecamatan Sukun ke cluster 3, Kecamatan Kedung Kandang ke cluster 3, dan Kecamatan Lowokwaru ke cluster 3.

References

Suci, Y. R., 2017, Perkembangan UMKM (Usaha mikro kecil dan menengah) di Indonesia. Cano Ekonomos, Vol. 1(1), 51-58.

Ediyanto, M. N. M., & Satyahadewi, N., 2013, Pengklasifikasian Karakteristik Dengan Metode K-Means Cluster Analysis. Bimaster, Vol. 2(2).

Agusta, Y., 2007, K-Means–Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika, Vol.3(1), 47-60.

Siska, S., T,. 2016, Analisa dan Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Kubikasi Air Terjual Berdasarkan Pengelompokan Pelanggan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering, Jurnal Teknologi Informasi & Pendidikan, Vol. 9(1).

Alfarazy Syam, Febrizal, 2017, Implementasi Metode Klastering K-Means Untuk Mengelompokan Hasil Evaluasi Mahasiswa, Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis, Vol8(1).

Sudaryanto, R., & Wijayanti, R. R., 2013, Strategi pemberdayaan UMKM menghadapi pasar bebas Asean. Pusat Kebijakan Ekonomi Makro. Badan Kebijakan Fiskal. Kementerian Keuangan, Jakarta.

M. W. Talakua, Z. A. Leleury, A. W. Talluta, 2017, Analisis cluster dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2014. Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, Vol 11(2), 119-118.

Bastian, Ade, Sujadi, Harun dan Febrianto Gigin, 2018, Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka), Jurnal Sistem Informasi, Vol 14(1).

Gustientiedina, Adiya, Hasmil M., Desnelita Yenny, 2019, Penerapan Algorita K-means Untuk Clustering Data Obat-Obatan pada RSUD Pekanbaru, Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, Vol 5(1).

Nur, Fauziah, Prof. Zarlis, M., Dr. Benyamin Nasution, Benny, 2017, Penerapan Algoritma K-Means Pada Siswa Baru SEkolah Menengah Kejuruan Untuk Clustering Jurusan, Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Informatika, Vol 1(2).

Asroni & Adrian, Ronald, 2015, Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan NIlai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang, Jurnal Ilmiah Semesta Teknika Vol 18(1), 76-82.

Priyatman, Hendro, Sajid, Fahmi, Haldivany, 2019, KLasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa, Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika, Vol 5(1).

Fa’rifah, R. Y., dan Poerwanto B., 2016, Analisis Cluster K-Means Dalam Pengelompokan Kemampuan Mahasiswa, Indonesian Journal of Fundamental Sciences, Vol 2(2).

Mahmuda, Fauziah, Armys Roma Sitorus, Maya, Widyastuti, Hilda, Ely Kurniawan, Dwi, 2017, Clustering Profil Pengunjung Perpustakaan (Studi Kasus Perpustakaan BP Batam), Journal of Aplied Informatics and Computing, Vol 1(1).

Rahmawati, Lynda, Widya Sihwi, Sari, Suryani, Esti, 2014, Analisa Clustering Menggunakan Metode K-Means dan Hierarchical Clustering (Studi Kasus Dokumen Skripsi Jurusan Kimia, FMipa, Universitas Sebelas Maret), ITSMART: Jurnal Teknologi dan Informasi, Vol 3(2).

Downloads

Published

2020-05-31

How to Cite

[1]
P. Puntoriza and C. Fibriani, “Analisis Persebaran UMKM Kota Malang Menggunakan Cluster K-means”, Journal of Information System, vol. 5, no. 1, pp. 86–94, May 2020.

Issue

Vol. 5 No. 1 (2020): Edisi Mei 2020

Section

Articles

License

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

    1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
    2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
    3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

 

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.