MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BERBASIS KLASTERISASI K-PROTOTYPES DAN SAW UNTUK ANALISIS KINERJA UMKM DI KECAMATAN SAMPANG

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peran penting dalam perekonomian daerah, namun program pembinaan sering kali belum tepat sasaran karena perbedaan karakteristik pelaku usaha. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi UMKM di Kecamatan Sampang dan menyusun prioritas pembinaan secara lebih terukur. Metode yang digunakan mengacu pada tahapan CRISP-DM, meliputi business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Dataset yang digunakan berjumlah 1.056 data UMKM dengan variabel numerik (jumlah tenaga kerja, kapasitas produksi/tahun, omset/tahun, aset) dan variabel kategorikal (NIB/SKU, sosmed, marketplace, kepemilikan lahan). Data diproses melalui pemeriksaan kualitas data, penanganan outlier menggunakan IQR capping, serta standardisasi variabel numerik. Segmentasi dilakukan menggunakan metode K-Prototypes dengan pengujian jumlah klaster K=2 hingga K=10 dan evaluasi menggunakan Silhouette Score, Davies–Bouldin Index, dan Calinski–Harabasz Index. Hasil pengujian menunjukkan jumlah klaster optimal yang digunakan adalah K=3, dengan nilai Silhouette 0,1026, DBI 2,9534, dan CH 51,35. Selanjutnya, prioritas pembinaan ditentukan menggunakan metode SAW berdasarkan 8 kriteria dengan bobot: omset (25%), kapasitas produksi (20%), aset (20%), NIB/SKU (10%), tenaga kerja (10%), sosmed (5%), marketplace (5%), dan kepemilikan lahan (5%). Output penelitian berupa pembagian UMKM ke dalam tiga klaster, skor SAW, serta ranking prioritas pembinaan yang dapat digunakan sebagai dasar rekomendasi program. Dengan demikian, kombinasi K-Prototypes dan SAW dinilai mampu mendukung pengambilan keputusan pembinaan UMKM secara lebih objektif dan terarah.