Penerapan Metode K-Medoids Guna Pengelompokan Data Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) Bidang Kuliner Di Kota Yogyakarta

Utaminingsih Linarti; Anna Hendri  Soleliza Jones; Lisna Zahrotun; Anita  Rahmawati

doi:10.55338/jikomsi.v7i1.2194

Authors

Utaminingsih Linarti Unversitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
Anna Hendri Soleliza Jones Unversitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
Lisna Zahrotun Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
Anita Rahmawati Unversitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.55338/jikomsi.v7i1.2194

Keywords:

K-medoids, UMKM, Kuliner, Silhouette Coefficient

Abstract

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) merupakan kegiatan yang dikelola secara individu maupun lembaga dan berperan penting dalam pertumbuhan perekonomian negara. Dinas Perindustrian, Koperasi, dan Usaha Kecil dan Menengah Yogyakarta memiliki kendala mengenai pemilihan UMKM dalam memberikan layanan untuk meningkatkan UMKM di Kota Yogyakarta. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan analisis dan akurasi data untuk mengelompokkan bidang Kuliner di kota Yogyakarta. Metode yang akan digunakan yaitu Algoritma K-Medoids. Metode ini merupakan algoritma pengelompokan untuk mempartisi data dan menetapkan objek representatif dengan kata lain medoids sebagai titik pusat atau centroid. Metode pengujian yang digunakan silhouette coefficient dengan langkah penelitian mulai dari load data, data cleaning, seleksi data, transformasi data, penerapan algoritma k-medoids, pengujian, dan representasi hasil. Penelitian menggunakan 1336 data dengan metode pengujian silhouette coefficient menghasilkan akurasi 0,60 dan menghasilkan pengelompokkan data yang terbagi menjadi dua cluster. Cluster 0 memiliki data 1073 dan cluster 1 memiliki data 263. Pada Cluster 0 terdapat 70% memiliki pendapatan kurang dari 10 juta dan sebanyak 20% memiliki pendapatan 25 juta pertahun. Tujuan pemasaran dilakukan dalam wilayah DIY hingga luar Negeri dan rata-rata umur usaha 8,5 tahun. Pada cluster 1 terdapat 52% memiliki pendapatan kurang dari 10 juta pertahun dengan tujuan pemasaran dilakukan dalam wilayah DIY dan rata-rata umur usaha 33,6 tahun.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] M. Hasan, A. Dzakiyyah, D. A. Kumalasari, N. Safira, and S. N. Aini, “Transformasi Digital UMKM Sektor Kuliner Di Kelurahan Jatinegara, Jakarta Timur,” J. Bisnis dan Kewirausahaan, vol. 17, no. 2, pp. 135–150, 2021, doi: 10.31940/jbk.v17i2.2529.

L. Putri, “Pemkot Yogyakarta Luncurkan Jogja Smart Service (JSS) Versi 3,” 2021.

Y. Tresnawati and K. Prasetyo, “Pemanfaatan Digital Marketing Bagi Usaha Mikro Kecil dan Menengah Bisnis Kuliner,” J. New Media Commun., vol. 1, no. 1, pp. 43–57, 2022, doi: 10.55985/jnmc.v1i1.5.

F. N. Aqilla, “Kajian UMKM Dalam Rangka Pemulihan Ekonomi Daerah Kabupaten Bogor Tahun 2021,” Bina J. Pembang. Drh., vol. 1, no. 1, pp. 101–125, 2021.

D. U. Iswavigra, L. E. Zen, and H. Hanim, “Marketing Strategy UMKM Dengan CRISP-DM Clustering &Promotion Mix Menggunakan Metode K-Medoids,” J. Inf. dan Teknol., vol. 5, pp. 45–54, 2023, doi: 10.37034/jidt.v5i1.260.

J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Introduction. 2012. doi: 10.1016/b978-0-12-381479-1.00001-0.

W. Aristika and W. J. Hartono, “Penerapan Clustering K-Menas Untuk Menentukan Pengaruh Media sosial Facebook TErhadaap Usaha Mikro, KEcil dan Menengah (UMKM) Di Kecamatan Pekanbaru Kota,” J. Ilmu Komput. dan Bisnis, vol. 11, no. 1, pp. 2389–2395, 2020.

H. Kurnia, L. Zahrotun, and U. Linarti, “Pengelompokan Mahasiswa Berdasarkan Data Akademik Sebelum Kuliah Dan Masa Studi Menggunakan K-Medoids,” Infotekjar J. Nas, vol. 2, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/3243

L. Zahrotun, S. H. Nugroho, U. Linarti, and A. H. S. Jones, “Analisis Persebaran UMKM Bidang Jasa Menggunakan Metode AHC Complete Linkage,” Kesatria J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen), vol. 4, no. 2, pp. 255–265, 2023.

D. Remawati, D. J. Aji Putra, and T. Irawati, “Metode K-Means Untuk Pemetaan Persebaran Usaha Mikro Kecil Dan Menengah,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 9, no. 2, p. 39, 2021, doi: 10.30646/tikomsin.v9i2.574.

N.K. Kaur, U. Kaur, and D. Singh, "K-Medoid Clustering Algorithm - A Review", Int. J. Comput. Appl.Technol, vol. 1, pp. 42-45, 2014,

R. U. B. Barus, I. Gunawan, B. E. Damanik, I. Parlina, and W. Saputra, “Pengelompokan Data Penjualan Mie Berdasarkan Bulan Dengan Menggunakan Algoritma K-Medoids,” J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 1, no. 2, pp. 141–156, 2021, doi: 10.54082/jiki.15.

J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “Third Edition : Data Mining Concepts and Techniques,” J. Chem. Inf. Model., vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2012.

R. N. Ibrahim and M. N. Hayati, “Penerapan Algoritma K-Medoids pada Pengelompokan Wilayah Desa atau Kelurahan di Kabupaten Kutai Kartanegara,” J. EKSPONENSIAL, vol. 11, pp. 153–158, 2020.

K. E. Y. Features, “OPC Toolbox 2”.

I. W. Saputro and B. W. Sari, “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 6, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178.

T. Zulyanti and Noeryanti, "Perbandingan Pengelompokan USaha Mikro Kecil dan Menengah Kabupaten Klaten Tahun 2019 dengan Metode K-Means dan ClusteringLarge Application", J. Statistika Industri dan Komputasi, vo. 7, no. 1, pp. 46-59, 2022

D.J.A. Putra, D Remawati and T. Irawati, "Metode K-Means untuk Pemetaan Persebaran Usaha Mikro Kecil dan Menengah", J.TIKomSI, vol. 9, no. 2, pp. 39-46, 2021

R. Wahyusari and W. Setia, "Perbandingan Algoritma K-Means dan Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokan UMKM di Kebumen", Proceeding Seminar Nasional Hasil Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Bidang Ilmu Komputer Universitas PGRI Madiun, vol. 2, pp. 73-79, 2023

M.B. Al-Zoubi and M.A. Rawi, "An Efficient Approach for Computing Silhouette Coefficients", J. Comput. Sci., vol. 4, no. 3, pp.252-255, 2008