IMPLEMENTASI ALGORITMA DBSCAN UNTUK KLASTERISASI KOPERASI BERDASARKAN INDIKATOR KEUANGAN

Tambunan, Alif M. Anwar (2025) IMPLEMENTASI ALGORITMA DBSCAN UNTUK KLASTERISASI KOPERASI BERDASARKAN INDIKATOR KEUANGAN. S1 thesis, Universitas Jambi.

	Text ABSTRAK.pdf Download (143kB)
	Text BAB I.pdf Download (279kB)
	Text BAB V.pdf Download (192kB)
	Text COVER.pdf Download (102kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (196kB)
	Text FULL SKRIPSI.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (408kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan koperasi di Provinsi Jambi berdasarkan kondisi keuangannya dengan menggunakan algoritma klasterisasi DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise). Data yang digunakan merupakan data sekunder dari koperasi untuk tahun 2023 dan 2024, yang diperoleh dari Dinas Koperasi dan UMKM Provinsi Jambi. Indikator keuangan utama yang dianalisis meliputi modal sendiri, modal luar, aset, volume usaha, dan sisa hasil usaha (SHU). Sebelum melakukan klasterisasi, data melalui beberapa tahap pra pemrosesan. Tahap ini mencakup penghapusan koperasi yang nonaktif dan data yang tidak lengkap, penghapusan Outlier menggunakan metode Z-SCore, transformasi logaritmik untuk mengatasi distribusi data yang tidak normal, serta normalisasi dengan teknik Min-Max Scaling. Klasterisasi dilakukan pada data gabungan dari tahun 2023 dan 2024 dengan parameter DBSCAN yang dioptimalkan, berdasarkan evaluasi menggunakan metrik Silhouette Coefficient dan Davies-Bouldin Index. Hasil dari klasterisasi menunjukkan adanya tiga kelompok, yaitu Cluster 1 (koperasi besar dan aktif), Cluster 0 (koperasi skala kecil-menengah), dan Cluster -1 (Noise atau Outlier). Dari total 912 koperasi yang dianalisis, mayoritas tergolong dalam Cluster 0 dan Cluster 1, sementara hanya sedikit yang teridentifikasi sebagai Noise. Analisis lebih lanjut mengungkapkan adanya konsistensi dan pergeseran klaster antara tahun-tahun tersebut. Beberapa koperasi menunjukkan peningkatan kinerja keuangan dengan berpindah dari Cluster 0 ke Cluster 1, sementara yang lain mengalami penurunan. Implikasi dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode DBSCAN efektif dalam mengidentifikasi pola keuangan koperasi. Hasil ini dapat menjadi dasar bagi perumusan kebijakan pembinaan koperasi yang lebih responsif dan berbasis data. Pemerintah daerah dapat memanfaatkan temuan ini untuk merancang program intervensi yang lebih tepat sasaran, serta melakukan evaluasi terhadap koperasi dengan karakteristik keuangan yang ekstrem.

Type:	Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords:	DBSCAN, pengelompokan, koperasi, indikator keuangan, Jambi
Subjects:	L Education > L Education (General)
Divisions:	Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User:	Tambunan
Date Deposited:	10 Jul 2025 04:45
Last Modified:	10 Jul 2025 04:45
URI:	https://repository.unja.ac.id/id/eprint/82778

Actions (login required)

View Item