Pengelompokan UMKM di Kecamatan Sampang menggunakan metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) berperan penting dalam perekonomian Indonesia. Di Kabupaten Sampang, UMKM menunjukkan potensi pertumbuhan yang signifikan, dengan besarnya jumlah UMKM terdapat beberapa kendala seperti kurangnya modal usaha dan keterbatasan kemampuan sumber daya manusia. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan UMKM untuk membantu Dinas Koperasi, Perindustrian, dan Perdagangan Sampang dalam memberikan rekomendasi kebutuhan yang tepat kepada setiap kelompok untuk pengembangan ekonomi lokal. Metode yang digunakan yaitu Algoritma K-Means Clustering yang mengelompokkan data menjadi beberapa cluster dengan dibantu metode elbow untuk menentukan jumlah cluster. Metodologi yang digunakan yaitu CRISP-DM dimulai dari pemahaman bisnis hingga penerapan hasil. Data diolah dengan normalisasi min-max dan label encoding. Metode K-Means jarak dihitung menggunakan euiclidean distance kemudian dikelompokkan berdasarkan atribut yaitu jenis usaha, jumlah tenaga kerja, kapasitas produksi, omset, aset, dan surat izin. Hasil uji coba elbow menunjukkan titik "siku" berada pada cluster 2, selanjutnya evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) dari rentang K=2 hingga K=10 menghasilkan cluster terbaik pada K=2 dengan nilai DBI terendah 0.4388. dan silhoutte coefficient dengan nilai tertinggi 0.7388 berada pada K=2. Hasil clustering menghasilkan dua cluster: C1 “Tinggi” dengan jumlah cluster 1105 UMKM dan C2 “rendah” dengan jumlah cluster 105 UMKM.