IMPLEMENTASI METODE FUZZY C-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN JENIS UMKM (STUDI KASUS DINAS UMKM KABUPATEN BANGKALAN)

Sistem yang akan di buiat adalah sistem cluistering menerapkan metode FCM. FuizzyrnC-means Cluistering adalah teknik uintuik dapat mengcluister data yang keberadaan tiap titik datanya dalam suiatui cluister ditentuikan oleh derajat keanggotaannya. Variabel yangrndiguinakan berdasarkan aset, omzet, juimlah karyawan, desa dan tahuin. Pengelompokan jenis UiMKM dicluister menjadi 3 bagian yaitui uisaha menengah, uisaha kecil dan uisaha makro,rnserta nilai validasinya rata-rata mendekati angka 1, halini menjelaskan bahwa Fuizzy C�Means Cluistering memiliki tingkat keakuiratan yang tinggi sebesar 80-90%.rnSeperti permasalahan yang ada di dinas koperasi kabuipaten bangkalan uintuik mengelola data UiMKM secara manuial menggunakan data UMKM pengusaha petani sebanyak 250 data mulai tahun 2016-2023 yang akan di kelompokkan menjadi 3 bagian yaitu usaha kecil, usaha menengah dan usaha makro. Maka uintuik menyikapi persoalanrntersebuit membuituihkan sebuiah sistem data mining uintuik pengelompokkan jenis UiMKM yang ada di kabuipaten Bangkalan dengan menerapkan metode Fuizzy C-means Cluisteringrnmengguinakan performance. Hasil dari proses Fuizzy C-means Cluistering memprosesrnperhituingan sebanyak 6 kali peruilangan, setelah itui hasil dari proses cluisterisasi dapat menghasilkan Cluister 1= 136 Data, Cluister 2= 8 Data ,dan Cluister 3= 47 Data, Setelah itui dilakuikan penguijian Optimasi Elbow uintuik mencari cluister Yang optimal. Pada penguijianrnOptimasi Elbow menghasilkan Cluister 4 yang optimal.