Optimalisasi Penyaluran Bantuan Pemerintah Untuk UMKM Menggunakan Metode Fuzzy C-Means

Putra, Anggara Cahya; Hartomo, Kristoko Dwi

doi:10.29207/resti.v5i3.2980

Cited by 5 publications

(4 citation statements)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Oleh sebab itu, dalam kondisi tersebut kemungkinan pemerintah akan memberikan solusi untuk menjaga kestabilan ekonomi di indonesia salah satunya memberikan bantuan kepada para pelaku usaha yang terdampak khususnya UMKM. Namun dalam pemberian bantuan masih terdapat permasalahan yaitu berdasarkan bantuan UMKM di pandemi covid-19 masih banyaknya laporan bahwa bantuan UMKM kurang tepat sasaran dan pemerintah pun kesulitan untuk menganalisis kesesuaian bantuan kepada para pelaku UMKM [1], [2]. Hal tersebut didukung adanya sentimen masyarakat yang terhadap bantuan covid-19 yang cenderung negatif [3].…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Pemberian Bantuan UMKM Menggunakan Algoritma K-NN dan C4.5

Suseno,

Amin,

Mahardika

2023

JoSYC

View full text Add to dashboard Cite

The Covid-19 pandemic has had an impact on the economies of countries in the world, including Indonesia. The low trade balance, public consumption and the implementation of large-scale social restrictions (PSBB) have caused business actors to suffer losses and even go out of business, especially Micro, Small and Medium Enterprises (MSMEs). Assistance to MSMEs has been provided by the government to maintain the functioning of the economy in the micro environment. However, the provision of this assistance needs to be carried out further analysis because there are reports that the assistance is not on target, causing the budget spent to be ineffective. In this research, an analysis will be carried out on the provision of assistance from the government to MSMEs, especially in Pekalongan district, using data mining techniques, especially classification. The algorithms used are K-Nearest Neighbor (K-NN) and C.45 which are then compared to determine the highest level of effectiveness in recommendations for providing MSME assistance in the District. Pekalongan. The data used was 312 MSMEs and after going through the data preprocessing process we got accurate data, namely 279. The data was divided into 2, namely training data of 200 data and testing data of 79 data. The results of this research, the K-NN algorithm obtained an accuracy level of 94.94%, precision 94.73% and recall 94.73%, while the C.45 algorithm obtained an accuracy level of 86.08%, precision 87.21% and recall 88.3%. Based on the results of this research, it can be concluded that the use of data mining techniques with the K-NN and C4.5 algorithms has a high level of accuracy for recommendations for assistance to MSMEs, however for the best results you can use the K-NN algorithm which has an accuracy level of 94.94%.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Pemberian Bantuan UMKM Menggunakan Algoritma K-NN dan C4.5

Suseno,

Amin,

Mahardika

2023

JoSYC

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Kementerian Koperasi dan UKM melaporkan terdapat sekitar 37 ribu UMKM terdampak sangat serius selama pandemi, 56% aspek penjualan, 22% aspek permodalan, 15% aspek distribusi dan 4% aspek bahan mentah (Putra & Hartomo, 2021). Serta masih banyak lagi faktor-faktor lain yang menyebabkan UMKM tidak mampu bertahan selama masa pandemi.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Pemetaan Keberlangsungan Hidup Umkm Guna Optimalisasi Bantuan Kredit Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means

Dauni,

Pratiwi,

Prasetio

2023

j. responsif ris. sains inform.

View full text Add to dashboard Cite

Dinamika perekonomian Indonesia mengalami kontraksi semenjak pandemi Coronavirus Disease (COVID-19) mulai menyebar awal tahun 2020. Pembatasan sosial dan terbatasnya kegiatan masyarakat serta larangan beroperasinya usaha yang dapat menimbulkan kerumunan menyebabkan melemahnya ekonomi usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM) bahkan hingga terancam menutup usahanya. Padahal UMKM merupakan penyumbang produk domestik bruto (PDB) nasional terbesar. Pemerintah melalui kementerian terkait telah meluncurkan berbagai program bantuan guna menyelamatkan UMKM dari krisis permodalan. Dalam upaya optimalisasi program pemerintah, maka diperlukan sebuah kelompok atau tingkatan yang dapat digunakan untuk menentukan prioritas bantuan pemerintah bagi UMKM agar program bantuan tersebut tepat sasaran. Untuk mengelompokan UMKM digunakan teknik data mining yakni, clustering. Partitive clustering digunakan sebagai pendekatan karena dinilai cocok dengan masalah yang dihadapi karena dapat mengelompokan berdasarkan kemiripan atau kedekatan antar data, sesuai dengan tujuan untuk mengelompokan UMKM berdasarkan kesamaan kondisi yang saat ini sedang dihadapi. Algoritma partitive clustering akan digunakan pada penelitian ini yakni algoritma fuzzy-c-means. Metode penelitian yang digunakan adalah cross industry standard process for data mining (CRISP-DM) yang merupakan standar model penelitian lintas industri untuk pemrosesan data yang memiliki enam tahapan penelitian diantaranya, pemahaman bisnis, pemahaman, penyiapan, pemodelan, evaluasi hingga implementasi. Penelitian ini menghasilkan 2 kelompok tingkatan UMKM yaitu kelompok keberlangsungan hidup kuat dan lemah. UMKM kuat memiliki kriteria omset yang besar dengan perbandingan jumlah karyawan terhadap omsetnya seimbang, sementara UMKM lemah memiliki kriteria omset yang relatif besar namun dengan perbandingan jumlah karyawan terhadap omsetnya tidak seimbang. Kualitas pengelompokan yang dihasilkan pun cukup baik ditandai dengan nilai Davies-Bouldin Index sebesar 0.75.

show abstract

“…Penelitian terdahulu Model Metode Weighted Product (WP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam pengambilan keputusan penentuan penerima raskin yang ada di Kecamatan Way Pengubuhan lampung Tengah [8]. Pemberian bantuan langsung tunai untuk bisnis skala mikro menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM) dalam hal pengelompokan data UMKM [9]- [10]. Metode Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Clustering Fuzzy C-Means (FCM) untuk mendapatkan kalimat yang kedekatannya relative dari beberapa alternatif dari proses pemilihan kalimat yang representative dari ringkasan di dalam cluster mengasilkan solusi yang optimal [11]- [12].…”

unclassified

Manajemen Pembagian Bantuan untuk UMKM Dinas Koperasi Menggunakan Metode FCM dan TOPSIS

2023

View full text Add to dashboard Cite

Pemberian bantuan belum terstruktur masih berupa perkiraan hanya sebatas penilaian biasa tidak terlalu lengkap sehingga tidak tersalurkan dengan penerima yang tepat, proses secara manual yang dilakukan yaitu dengan cara Usaha kecil menengah yang ada di Kota Bengkulu mengajukan proposal permintaan bantuan pengembangan usaha kepada dinas Koperasi dan usaha kecil menengah, sehingga membutuhkan waktu yang lama dalam menyeleksi usaha kecil menengah tersebut dan manajem dalam pengelolaan bantuannya belum begitu bagus karena belum tersistem dengan baik dan kakurata datanya juga masih diragukan karena penilaiannya hanya berdasarkan info-info yang masih sedikit serta berdasarkan kebijakan pihak penerima. Solusi dari ketidak teraturan dan manajem pembagian bantuan yaitu dengan membuat sebuah sistem yang dapat memberikan penilaian yang real dan objektif, penilaian ini menggunakan perhitungan berdasarkan kriteria-kriteria calon penerima dengan sistem perengkingan dengan menggunakan model Metode Fuzzy C-Means adalah salah satu metode yang bisa membantu proses pengambilan keputusan yang optimal untuk menyelesaikan masalah keputusan secara praktis, konsepnya sederhana dan mudah dipahami dan Technique for Order Preference (Topsi) by Similarity to Ideal Solution karena metode ini dapat digunakan sebagai upaya untuk menyelesaikan permasalahan multi criteria decision making (MCDM) maka dengan kedua metode ini saling melengkapi sehingga di dapat keputusan yang terbaik dari proposal-proposal yang diajukan dan tepat sasaran. Hasil pengujian : Nilai tertinggi untuk kriteria omset Rp 1.000.000 – Rp. 5.000.000 dan jumlah tenaga kerja 2 orang dalah V3 yaitu UMKM Bedeng Bata, Kedua metode ini saling melengkapi sehingga di dapat keputusan yang terbaik dari proposal-proposal yang diajukan tepat sasaran, lelemahan metode FCM membutuhkan banyak suku serta matriks tim kelompoknya yang ditetapkan. memiliki masalah inkonsistensi dan Belum adanya penentuan bobot prioritas yang menjadi prioritas hitungan terhadap kriteria, yang berguna untuk meningkatkan validitas nilai bobot perhitungan kriteria.

show abstract

Optimalisasi Penyaluran Bantuan Pemerintah Untuk UMKM Menggunakan Metode Fuzzy C-Means

Cited by 5 publications

References 11 publications

Analisis Pemberian Bantuan UMKM Menggunakan Algoritma K-NN dan C4.5

Analisis Pemberian Bantuan UMKM Menggunakan Algoritma K-NN dan C4.5

Pemetaan Keberlangsungan Hidup Umkm Guna Optimalisasi Bantuan Kredit Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means

Manajemen Pembagian Bantuan untuk UMKM Dinas Koperasi Menggunakan Metode FCM dan TOPSIS

Contact Info

Product

Resources

About