SEGMENTASI UMKM DI KECAMATAN SAMPANG MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING LARGE APPLICATIONS (CLARA) DENGAN SELEKSI FITUR BERBASIS ENTROPY

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peran penting dalam mendukung pertumbuhan ekonomi daerah. Namun, proses segmentasi UMKM masih sering dilakukan secara konvensional dan belum optimal dalam menangani mixed data yang terdiri atas atribut numerik dan kategorikal. Selain itu, seluruh atribut pada proses clustering umumnya diperlakukan memiliki tingkat kepentingan yang sama, padahal setiap atribut memiliki kontribusi informasi yang berbeda terhadap pembentukan cluster. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas segmentasi UMKM menggunakan metode Clustering Large Applications (CLARA) dengan pembobotan dan seleksi fitur berbasis Entropy weight method (EWM). Dataset yang digunakan terdiri dari 1.049 data UMKM di Kecamatan Sampang. Metode CLARA digunakan dengan perhitungan Gower distance untuk menangani mixed data, sedangkan EWM digunakan untuk pembobotan dan seleksi fitur. Evaluasi clustering dilakukan menggunakan Silhouette Coefficient (SC) dan Davies–Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model baseline menghasilkan nilai SC sebesar 0.4183 dan DBI sebesar 1.2393 pada k 4. Setelah diterapkan pembobotan EWM, nilai SC meningkat sebesar 10.86% menjadi 0.4637 dan DBI menurun sebesar 25.29% menjadi 0.9258. Hasil terbaik diperoleh pada skenario CLARA Top-4 dengan nilai SC sebesar 0.5588 dan DBI sebesar 0.6181. Dibandingkan baseline, nilai SC meningkat sebesar 33.59% dan DBI menurun sebesar 50.13%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pembobotan dan seleksi fitur berbasis entropy mampu meningkatkan kualitas clustering UMKM secara lebih optimal dan representatif.