IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI PADA ANALISIS POLA USAHA DAN ALGORITMA K-MEANS PADA PENYEBARAN USAHA UMKM DI KOTA MAKASSAR

Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) merupakan salah satu pilar utama dalam perekonomian nasional yang berwawasan kemandirian, yang memiliki potensi besar untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Kota Makassar sendiri mencatat pertumbuhan yang cukup tinggi. Merujuk pada data dinas koperasi dan UKM kota Makassar pada tahun 2017-2018 jumlah pelaku UMKM berjumlah 2.683. Tahun 2019-2020 Dinas koperasi dan UKM mencatat terdapat 13.277 UMKM. Di tengah pertumbuhan UMKM yang berkembang pesat masih banyak kendala (permasalahan) yang terjadi, contohnya kurangnya permodalan, kesulitan dalam pemasaran, masih banyak pelaku UMKM yang masih gagap teknologi dan permasalahan lainnya. Untuk itu diperlukannya analisis pola usaha dan penyebaran UMKM di kota Makassar menggunakan data mining. Penelitian ini dilakukan dengan mencari keterkaitan antar variabel untuk melihat pola usaha menggunakan metode asosiasi, dan melihat pengelompokan penyebaran UMKM dengan metode Clustering. Pada metode asosiasi menggunakan algoritma apriori dengan 2 parameter yaitu minimum support 35% dan minimum confidence 80%, menghasilkan 8 rules dengan keterkaitan antara variabel cukup tinggi. Sedangkan pada metode clustering nilai k yang merupakan jumlah klaster ditentukan menggunakan metode Elbow dengan SSE (144.58) dan nilai Silhouette Score (0.44) menghasilkan 6 klaster. pada hasil klaster Bentuk Usaha, pendapatan bersih perbulan, jumlah karyawan dan pendidikan terakhir pemilik usaha mempengaruhi setiap klasternya.

Kata kunci: UMKM, Asosiasi, Clustering, K-Means, Minimum Support, Minimum Confidence, SSE, Silhouette Score.