Cahyo Aji Nugroho Pembimbing : Rully A. Hendrawan S.Kom, M.Eng Irmasari Hafidz, S.Kom, MSc

Transkripsi

1 CLUSTERING KELOMPOK SWADAYA MASYARAKAT (KSM) DALAM MENENTUKAN KEBIJAKAN BANTUAN BADAN PEMBERDAYAAN MASYRAKAT DI KOTA SURABAYA DENGAN MENGGUNAKAN METODE SELF-ORGANIZING MAP (SOM) DAN K-MEANS Cahyo Aji Nugroho Pembimbing : Rully A. Hendrawan S.Kom, M.Eng Irmasari Hafidz, S.Kom, MSc

2 Latar Belakang Banyaknya KSM yang berpotensi menjadi usaha yang dapat menarik tenaga kerja, namun belum mendapatkan bantuan secara optimal Data mentah mengenai yang belum diolah Bapemas Kota Surabaya

3 Tujuan Mengolah data mengenai KSM sehingga didapatkan analisa data klustering KSM di Kota Surabaya dalam membantu menentukan bantuan yang diperlukan untuk pelaku KSM

4 Rumusan masalah Bagaimana mendapatkan kelompok KSM sehingga dapat diberikan bantuan sesuai dengan karakteristik KSM?

5 Pustaka yang digunakan A clustering algorithm use SOM and K-Means in Intrusion Detection System by Wang Huang Bin et. al (2010) Research on Text Clustering Algorithm Based on K_means and SOM by Li Xinwu beserta et. al (2008) Clustering e-banking Customer using DataMining and Marketing Segmentation by Waminee Niyagas (2006)

6 Landasan teori Self Organizing Map (SOM) K-Means RMSSTD Davies Bouldin Index Google API Fussion Table

7 Metode pengerjaan

8 Data Data yang digunakan merupakan data perkembangan KSM yang telah bersifat numerik a)kode ksm b)kecamatan c) jumlah anggota d)jumlah pinjaman e)produksi f) pemasaran

9 SOM Fungsi tujuan : mendapatkan optimum kluster awal untuk algoritma selanjutnya Dilakukan kluster SOM antara kluster dengan jumlah 2 sampai dengan 10 kemudian ditentukan yang paling optimum dengan RMMSTD Tools : Matlab

10 RMSSTD

11 SOM + KMeans Hasil kluster yang optimum digunakan untuk menentukan jumlah centroid pada K-Means Sehingga didapatkan klaster dengan jumlah 6 menggunakan algoritma K- Means Tools : Matlab

12 K Means (Komparasi) Algoritma ini digunakan untuk melakukan komparasi dengan algoritma SOM dan K- Means Penentuan jumlah klaster dilakukan dengan mencari nilai SSE paling kecil di antara n=2 dan n=5 dan didapatkan n=5 Tools : matlab

13 Validitas Davies Bouldin Index Melakukan perbandingan apakah SOM + K- Means lebih baik dari metode SOM dan K- Means

14 Karakteristik klaster Klaster 1 Anggota : 52 KSM Pinjaman : Belum mendapatkan bantuan dan rentang Rp sampai Rp Produksi : Belum Produksi Pemasaran : Belum

15 Count Klaster 2 Anggota : 54KSM Pinjaman : Paket Peralatan Produksi : Sudah Produksi Pemasaran : Aktif

16 Count Klaster 3 Anggota : 50 KSM Pinjaman : Belum mendapatkan bantuan, paket peralatan dan rentang Rp sampai Rp Produksi : Sudah Produksi Pemasaran : Belum

17 Count Klaster 4 Anggota : 24 KSM Pinjaman : Paket peralatan Produksi : Belum Produksi Pemasaran : Belum

18 Count Klaster 5 Anggota : 29 KSM Pinjaman : Belum mendapatkan bantuan dan rentang Rp sampai dengan Rp Produksi : SudahProduksi Pemasaran : Pasif

19 Count Klaster 6 Anggota : 222 KSM Pinjaman : Belum mendapatkan bantuan dan Rp sampai dengan Rp Produksi : Sudah Produksi Pemasaran : Aktif

20 Bantuan dan pemasaran

21 Analisa Klaster 1 Bantuan yang diberikan pada klaster ini harus lebih ditekankan ke bantuan bersifat ke pelatihan produksi berdasarkan perkategori dan dilakukan monitoring secara intensif. Untuk bantuan dana yang diberikan pada klaster ini sebaiknya diubah kedalam bantuan dalam bentuk paket peralatan usaha. Dikarenakan berdasarkan presentase klaster ini memberikan bantuan sebesar 12,082 % dari bantuan keseluruhan namun anggota klaster ini tidak dapat menunjukan progres yang signifikan.

22 Analisa Klaster 2 Pada klaster ini telah mampu produksi maupun pemasaran aktif. Bantuan dalam bentuk paket peralatan usaha terbukti tepat pada klaster ini. Hal ini dapat terlaksana dengan baik dikarenakan adanya terdapat kemauan yang kuat dari pihak KSM dalam mengembangkan usaha mereka. Untuk bantuan yang harus ditetapkan selain pelatihan perkategori yang adalah pemberian pelatihan dalam pengaturan keuangan sehingga dapat berkembang menjadi usaha yang dapat memberikan penghasilan tetap dan lebih besar

23 Analisa Klaster 3 Pada klaster ini anggotanya telah mampu mampu untuk melakukan produksi, namun masih kesulitan dalam melakukan pemasaran. Untuk itu bantuan yang diberikan lebih ditekankan kepada bantuan yang bersifat pemasaran produk. Seperti bagaimana melakukan pemasaran yang baik dan pengemasan produk sehinga mampu untuk menarik pembeli. Bantuan pemasaran yang diberikan dapat berupa pelatihan dasar bagaimana melakukan penjualan produk kepada masyarakat.

24 Analisa Klaster 4 Pada klaster ini bantuan yang diberikan berupa paket peralatan, namun untuk anggota klaster ini belum mampu untuk melakukan produksi dan pemasaran. Untuk bantuan diperlukan perhatian intensif kepada pelatihan perkategori, dan proses produksi. Diharapkan dengan pelatihan produksi mereka dapat melakukan produksi ataupun usaha mereka dapat berjalan

25 Analisa Klaster 5 Pada klaster ini anggotanya telah dapat melakukan produksi namun pemasaanya masih pasif, yaitu produksi serta penjualan produk dilakukan ketika terdapat pesanan maupun musim berjualan. Untuk itu bantuan yang diberikan lebih ditekankan kepada bantuan yang bersifat pemasaran produk. Seperti bagaimana melakukan pemasaran yang baik dan pengemasan produk sehinga mampu untuk menarik pembeli. Bantuan pemasaran yang diberikan dapat berupa undangan untuk mengikuti pameran pengrajin dan UKM yang biasanya diadakan Bapemas Kota Surabaya

26 Analisa Klaster 6 Pada klaster ini bantuan yang diberikan berupa bantuan dana. Anggota klaster telah dapat melakukan produksi dan pemasaran secara aktif, dapat melakukan penjualan produksi secara berkelanjutan tanpa tergantung dengan waktu penjualan Untuk bantuan selanjutnya difokuskan bagaimana melakukan penyuluhan pengolahan keuangan dan inovasi produk kedepanya. Sehingga usaha yang telah ada dapat berkembang menjadi lebih baik.

27 Visualisasi

28 Sekian dan Terima Kasih