PERBANDINGAN VALIDASI SILHOUETTE COEFFICIENT DENGAN DAVIES-BOULDIN INDEX UNTUK KLASTERISASI UMKM BATIK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS

UMKM memiliki peranan penting dalam pembangunan nasional, yaitu penyerapan tenaga kerja, pemerataan pendapatan, pembangunan ekonomi pedesaan, peningkatan ekspor nonmigas, serta peningkatan Produk Domestik Bruto (PDB). Seiring dengan meningkatnya jumlah UMKM di Bangkalan, keragaman dalam produktivitas antar UMKM batik menimbulkan tantangan bagi dinas dalam memberikan bantuan yang tepat. Hal ini menyebabkan bantuan yang diberikan sering kali tidak sesuai dengan kebutuhan spesifik setiap UMKM. Oleh karena itu, diperlukan pengelompokan UMKM berdasarkan tingkat produktivitas untuk merancang program pengembangan yang lebih tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi klaster UMKM berdasarkan produktivitas mereka dan memberikan rekomendasi kebijakan untuk meningkatkan produktivitas di setiap klaster. Metode yang digunakan yaitu algoritma K-Medoids dengan evaluasi Silhouette Coefficient untuk menentukan jumlah klaster optimal. Penelitian ini di awali dengan melakukan pengumpulan data sampai implementasi hasil. Preprocessing dilakukan untuk menyiapkan data agar dapat diolah dengan metode klastering. Data ini akan melalui tahap cleaning (pembersihan), transformasi dengan label encoding dan mengubah nilai data dalam rentang tertentu menggunakan normalisasi min-max. Penentuan jumlah cluster yang digunakan akan memperngaruhi evaluasi klasternya. Pada percobaan K=3 jumlah klaster optimal dengan Silhouette Coefficient dan Davies-Bouldin Index menunjukkan titik paling tinggi berada pada klaster 3 yang dihitung dengan metode K-Medoids. Kemudian perhitungan dengan menggunakan percobaan evaluasi Silhouette Coefficient dan Davies-Bouldin Index dari K=2 hingga K=10 menghasilkan klaster terbaik pada K=4 dengan nilai Silhouette Coefficient paling tinggi yaitu 0.5901 dan DBI dengan nilai paling rendah yaitu 0.6828.