IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN USAHA MIKRO KECIL MENENGAH BERDASARKAN BIDANG USAHA BERBASIS WEBSITE DI DINAS KOPERASI DAN USAHA KECIL MENENGAH PROVINSI SUMATERA SELATAN

Angelina, Ericha (2025) IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN USAHA MIKRO KECIL MENENGAH BERDASARKAN BIDANG USAHA BERBASIS WEBSITE DI DINAS KOPERASI DAN USAHA KECIL MENENGAH PROVINSI SUMATERA SELATAN. Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

Preview	Text (Cover) COVER.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview
	Text (Abstrak) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (184kB)
	Text (Bab I) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (294kB)
	Text (Bab II) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (377kB)
	Text (Bab III) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (510kB)
	Text (Bab IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text (Bab V) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (233kB)
	Text (Daftar Pustaka) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (197kB)
	Text (Lampiran) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (5MB)

Abstract

Dinas Koperasi dan UKM Provinsi Sumatera Selatan menghadapi tantangan dalam mengelola dan menganalisis data UMKM yang masih dilakukan menggunakan pendekatan berbasis Microsoft Excel, sehingga proses perumusan kebijakan pembinaan menjadi kurang responsif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah sistem informasi berbasis website untuk mengatasi permasalahan tersebut, dengan fokus pada pengelompokan UMKM secara otomatis guna mendukung pengambilan keputusan. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Agile dengan pendekatan Extreme Programming (XP), sementara metode pemecahan masalahnya adalah algoritma K-Means Clustering dengan jumlah klaster yang ditentukan menggunakan Elbow Method. Hasil utama dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi website fungsional yang mampu melakukan klasterisasi otomatis dan menyajikan hasilnya dalam dua bentuk: (1) dashboard dengan visualisasi data interaktif seperti bar chart, pie chart, dan scatter plot; dan (2) sebuah fitur analisis yang memberikan laporan tekstual beserta rekomendasi program pelatihan yang disesuaikan untuk setiap cluster. Sistem ini terbukti mampu mendukung pengelolaan data secara lebih terstruktur dan membantu Dinas dalam mengambil keputusan strategis yang lebih tepat berdasarkan analisis data yang menyeluruh.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Kata kunci: K-Means Clustering, UMKM, Elbow Method, Sistem Informasi, Pengelompokan Data
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Informatics Management > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Manajemen Informatika
Date Deposited:	16 Aug 2025 03:43
Last Modified:	16 Aug 2025 03:43
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/18552

Actions (login required)

View Item