Last modified: 2023-01-11
Abstract
UMKM di Desa Petungsewu berpotensi menjadi penggerak ekonomi daerah. Dengan meningkatnya pendapatan ekonomi daerah maka kesejahteraan masyarakat juga mengalami peningkatan. Setiap UMKM tidak lepas dari permasalahan yang sedang dihadapi. Penting untuk menyelesaikan permasalahan tersebut agar tidak menghambat pertumbuhan dari UMKM itu sendiri. Diperlukan strategi yang efisien untuk mengidentifikasi segala permasalahan dari pelaku UMKM sebelum nantinya menyelesaikan permasalahan tersebut. Tujuan dari studi ini adalah melakukan identifikasi masalah yang dialami oleh pelaku UMKM di Desa Petungsewu, melakukan pengelompokan masalah UMKM dengan algoritma K-Means, dan mencari keterkaitan masalah UMKM dengan algoritma Asosiasi. Responden yang digunakan adalah para pelaku UMKM di Desa Petungsewu yang berjumlah 50. Hasil studi menunjukkan bahwa permasalahan yang dialami UMKM antara lain masalah air, bahan baku, bantuan desa, usaha baru, dagangan basi, cuaca, dagangan seragam, distribusi, durasi dagang, harga, hasil panen, hutang, ijin usaha, karyawan, kehilangan, marketing atau pemasaran, modal, pelanggan, pendapatan, rasa, sepi, sewa, sisa, supplier, target harian, dan tempat sempit. Proses clustering terbagi menjadi 3 klaster. Klaster 1 merupakan kelompok masalah operasional UMKM, klaster 2 merupakan kelompok masalah dari Pemerintah Daerah, dan klaster 3 merupakan kelompok masalah dari mitra atau sumberdaya manusia bisa dari supplier dan pelanggan.
Keywords
References
Azzahra, B. & Wibawa, I.G.A.R.P, 2021, Strategi Optimalisasi Standar Kinerja UMKM Sebagai Katalis Perekonomian Indonesia dalam Menghadapi Middle Income Trap 2045, Inspire Journal: Economics and Development Analysis, Vol. 1 No. 1 - Mei 2021: 79.
Badan Pusat Statistik Kabupaten Malang, 2021, Kecamatan Dau dalam Rangka Dau Sub District in Figures 2021, No. 1102001.350300, Malang: BPS Kabupaten Malang.
Handini, S., Sukesi, Kanty, H., 2019, Manajemen UMKM dan Koperasi: Optimalisasi Ekonomi Masyarakat Pesisir Pantai, Surabaya: Unitomo Press.
Larose, D. T. 2005. Discovering Knowledge in Data : An Introduction to Data Mining. John Willey & Sons, Inc.
Noide, I. Y., 2009, Sektor UMKM Indonesia: Profil, Masalah, dan Strategi Pemberdayaan, Jurnal kajian Ekonomi dan Bisnis OIKOS-NOMOS, Vol. 2 No. 1 - Januari 2009: 9.
Nurlinda & Sinuraya, J., 2020, 'Potensi UMKM dalam Menyangga Perekonomian Kerakyatan di Masa Pandemi Covid-19: Sebuah Kajian Literatur', Prosiding Seminar Akademik Tahunan Ilmu Ekonomi dan Studi Pembangunan 2020, Medan: Politeknik Negeri Medan, pp 173.
Pratomo, E.D., Irawati, T., Saptomo, W.L.Y., 2019, Metode K-Means dalam Pemetaan Penyebaran Pamsimas, Jurnal TIKomSIN, Vol. 7 No. 2: 45.
Sulastri, L. (2016). Manajemen Usaha Kecil Menengah. Bandung: LaGood's Publising.
Tyas, A.E., Ispriyanti, D., Sudarno., 2015, Ketepatan Klasifikasi Status Kerja di Kota Tegal menggunakan Algoritma C4.5 dan Fuzzy K-Nearest Neighbor in Every Class (FK-NNC), Jurnal Gaussian, Vol. 4 No. 4: 735-744.
Waworuntu, M.N.V. & Amin, M.F., 2018, Penerapan Metode K-Means Pemetaan Calon Penerima Jamkesda. Kumpulan Jurnal Ilmu komputer (KLIK), Vol. 5 No. 2 - September 2018: 194.
Yanto, R. & Khoiriah, R., 2015, Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat. Citec Jurnal, Vol. 2 No. 2 Februari - April 2015: 103.