UMKM Clusterization with Unsupervised Neural Networks Method for Accounting by Business Capital
DOI:
https://doi.org/10.30738/tijes.v2i1.7698Abstract
UMKM menurut pasal (6) UU nomor 20 tahun 2008 berdasarkan asset dan omset dibagi menjadi tiga kriteria yaitu UMi (Usaha Mikro), UK (Usaha Kecil) dan UM (Usaha Menengah). Sementara itu variabel dalam laporan BPS terkait UMKM meliputi Unit Usaha, Tenaga Kerja, PDB atas usaha yang berlaku, PDB atas dasar harga konstan 2000, Total Ekspor Non Migas, Investasi atas dasar harga berlaku, Investasi atas dasar harga konstan 2000. Sehingga pendekatan untuk melakukan kriteria berdasarkan asset dan omset relatif lemah mengingat secara rinci terdapat 7 variabel pendukung kriteria (berdasarkan data BPS).
Unsupervised Neural Networks merupakan metode klusterisasi pembelajaran mandiri yang dapat melakukan klaterisasi data berdasarkan jarak eucledian data. SOM-Kohonen merupakan salah satu jenis Unsupervised Neural Networks yang digunakan untuk klasterisasi UMKM pada penelitian ini. Berdasarkan pengujian menggunakan data UMKM tahun 2010 – 2018, dengan parameter pelatihan alfa : 0.1, decalfa 0.2, iterasi 500 diperoleh hasil bahwa kluster UMKM terkluster menjadi 2 dengan perincian Umi tetap sebagai kluster Umi, sedangkan UK dan UM menggabung menjadi satu kluster.
Berdasarkan hasil klusterisasi menggunakan unsupervised neural networks dengan SOM-Kohonen yaitu dua klaster, maka direkomendasikan pemodalan dibagi menjadi dua sesuai dengan klusternya.
Â
Keywords: Accounting, Business, Clusterization, UMKM, Unsupervised, Neural Networks, SOM-Kohonen.
Downloads
References
Fausett, Laurene, 1995, Fundamental of Neural Networks, Prentice Hall, Englewood, 169-173.
Romatul. J., Neni, 2017, Pengukuran KUR, OMSET UMKM, Jumlah Tenaga Kerja, dan Jumlah UMKM Terhadap Sektor Industri Pengolahan pada PDRB di Jawa Tengah, Universitas Negeri Semarang.
Supriyanto, Aji dkk, 2017, Klasterisasi UMKM dan Potensi Wilayah Berbasis Peta Sebagai Strategi Pengembangan Ekonomi Daerah, Jurnal Pekommas, Vol. 2 No. 2, Oktober 2017: 143 - 150
_____, 2020, http://www.depkop.go.id/data-umkm
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
Citation Check
License
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC-BY-SA 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.