Clustering Sebaran UMKM Daerah Kota Tangerang Menggunakan Algoritma K-Means dan Visualisasi WebGIS

ARDIANSYAH, DENDY (2023) Clustering Sebaran UMKM Daerah Kota Tangerang Menggunakan Algoritma K-Means dan Visualisasi WebGIS. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

[img]
Preview
Text (COVER)
01 COVER.pdf

Download (406kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
02 ABSTRAK.pdf

Download (27kB) | Preview
[img] Text (BAB I)
03 BAB 1.pdf
Restricted to Registered users only

Download (76kB)
[img] Text (BAB II)
04 BAB 2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (156kB)
[img] Text (BAB III)
05 BAB 3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (46kB)
[img] Text (BAB IV)
06 BAB 4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
[img] Text (BAB V)
07 BAB 5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (11kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
08 DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (174kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
09 LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)

Abstract

MSMEs have a very important role for the development of the Indonesian economy One of the driving factors for Indonesia's economic growth is the Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs) sector. Currently there are around 64.2 million business units that are classified as MSMEs and are able to contribute to the Gross Domestic Product (GDP) of 61.7% which is equivalent to Rp. 8,573.89 trillion. In addition, MSMEs are also able to absorb a workforce of around 97% of the total workforce. The definition of MSMEs is based on Law No. 20 of 2008 concerning MSMEs. The type of research used is quantitative where research is based on the amount of data and will be examined in a structured manner. and systematically, the process of analyzing the results is carried out using the Confusion Matrix. In the Confusion Matrix method, look for values on precision, recal, f1 score. This process is an analysis process to see how far the accuracy of the model made previously using the K-Means algorithm. Based on the results in the figure below, the results of the best modeling performance obtain an accuracy of 92%, these results are obtained using K-Range 5 in the SSE (Sum Square Error) calculation. The results of the clustering are cluster 0 for the most types of business which has a total of 34,547, cluster 1 for the medium type of business which has a total of 1981 types of business, for cluster 2 for the lowest type of business which has a total of 890 types of business. The results of this study can be used as information to the public about the distribution of locations where the distribution is MSMEs in the Tangerang City area, so that people can find which MSMEs to go to. Keywords: UMKM, Kmeans, Clustering UMKM memiliki peran yang sangat penting bagi perkembangan perekonomian Indonesia Faktor pendorong pertumbuhan ekonomi Indonesia salah satunya adalah sektor Usaha Mikro kecil dan Menengah (UMKM). Saat ini terdapat sekitar 64,2 juta unit usaha yang tergolong dalam UMKM dan mampu berkontribusi terhadap Produk Domestik Bruto (PDB) sebesar 61,7% yang setara Rp. 8.573,89 trilyun. Selain itu, UMKM juga mampu menyerap tenaga kerja sekitar 97% dari total tenaga kerjaDefinisi dari UMKM berdasarkan Undang-Undang No 20 Tahun 2008 tentang UMKM,Jenis penelitian yang digunakan adalah kuantitatif di mana penelitian di mana penelitian didasarkan dari jumlah data dan akan diteliti secara terstruktur dan sistematis,Proses analisis hasil ini dilakukan dengan menggunakan Confusion Matrix. Pada metode Confusion Matrix tersebut mencari nilai pada precission, recal, f1 score. Proses ini merupakan proses Analisa untuk melihat sebeapa jauh ketepatan model yang dibuat sebelumnya menggunakan algoritma K-Means. Berdasarkan hasil yang ada pada gambar dibawah ini, hasil dari dari kinerja pembuatan model terbaik memperoleh akurasi sebesar 92%, hasil tersebut didapatkan menggunakan K-Range 5 pada perhitungan SSE (Sum Square Error).Hasil dari clustering tersebut yaitu cluster 0 untuk jenis usaha terbanyak yang memiliki total 34547, cluster 1 untuk jenis usaha yang sedang yang memiliki total jenis usaha 1981,untuk cluster 2 untuk jenis usaha yang terendah yang memiliki total jenis usaha 890. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai informasi kepada masyarakat tentang sebaran lokasi mana saja pesebaran UMKM di wilayah Kota Tangerang, sehingga masyarakat dapat mencari UMKM mana yang akan dituju. Kata Kunci : UMKM, Kmeans, Clustering

Item Type: Thesis (S1)
Call Number CD: FIK/INFO. 23 094
NIM/NIDN Creators: 41519010082
Uncontrolled Keywords: UMKM, Kmeans, Clustering
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 003 Systems/Sistem-sistem
000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 003 Systems/Sistem-sistem > 003.5 Computer Modeling and Simulation/Model dan Simulasi Komputer
000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User: CALVIN PRASETYO
Date Deposited: 22 Sep 2023 02:43
Last Modified: 22 Sep 2023 02:43
URI: http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/81351

Actions (login required)

View Item View Item