UMKM Clusterization with Unsupervised Neural Networks Method for Accounting by Business Capital

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. Keywords: Accounting, Business, Clusterization, UMKM, Unsupervised, Neural Networks, SOM-Kohonen.