Pendahuluan
Masa Pandemi di Indonesia sudah berjalan hampir 2 Tahun saat masuknya virus Covid 19 ke Indonesia bulan maret 2019. Saat Upaya penanganan pandemi tersebut berlangsung, lamanya waktu tunggu pemulihan menimbulkan banyak keluhan dengan keadaan yang menciptakan Dilemma. Hal tersebut terjadi karena disisi lain banyak orang yang menerima sistem prokes, bersedia tetap dirumah dan menggunakan masker dan jaga jarak saat keluar, tapi disisi lain banyak orang yang tidak bersedia ditertibkan. Sehingga sistem prokes untuk memutus mata rantai virus tidak dapat berjalan dengan baik. Saat itulah kita seperti melihat Ibu Pertiwi sedang menangis, layaknya seorang ibu yang lelah mengepel lantai rumah dari sekian banyaknya pekerjaan rumah. Satu anaknya dapat disuruh duduk diam, dan satu anaknya tidak dapat diam, ia berjalan mengotori kembali lantai yang sudah ibu pel. Inilah gambaran situasi Negara ketika berusaha mengepel virus Covid-19 dari Bumi Indonesia.
Tak dapat diingkari sumber daya manusia yang memaksakan diri untuk tetap melakukan mobilisasi adalah Faktor tuntutan ekonomi yang salah satunya adalah Pedagang Kaki Lima (PKL) yang penghasilannya bersifat harian. Pada saat diberlakukannya pembatasan mobilisasi banyak Sumber Daya Manusia terdampak, salah satunya adalah pedagang kaki lima (PKL) tersebut.
Dalam artikel yang dipublikasikan oleh (Pudjianto, 2020), Berdasarkan penjelasan (Putri, 2020), pada diskusi secara daring Rujak Center for Urban Studies (RCUS), dengan tema Peluang dan Tantangan sebelum dan saat Pandemi, hampir separuh lebih penduduk dari Indonesia bekerja di sektor informal. BPS mencatat hingga tahun 2019 diketahui sebanyak 55,72% dari masyarakat Indonesia bekerja di sektor informal dan 39,01% berada di DKI Jakarta. Keberadaan PKL sebagai sektor informal seringkali kurang diperhatikan oleh pemerintah hal tersebut terindikasi dari adanya perlakuan tidak adil melalui stigma yang diberikan kepada PKL sebagai perusak estetika perkotaan, dan sekarang bertambah dihadapkan dengan masalah pandemi COVID-19 yang harus melakukan karantina di rumah seiring dengan adanya kebijakan PSBB. Penelitian oleh Raihana P.Hutami Researcher dari Komunitas rame-rame Jakarta, sebagai penggiat independent yang bergerak dalam isu-isu informal Jakarta menjelaskan bahwa PKL yang berjualan di wilayah kantor mengalami penurunan pendapatan hingga 50%, Pedagang yang berjualan di wilayah pemukiman mengalami pendapatan 100% Studi dilakukan di area perkantoran karet. Selain itu, pedagang yang berjualan menetap maupun berpindah-pindah mengalami penurunan hingga 50% bahkan tidak mendapat penghasilan selama 3 bulan pada masa PSBB diterapkan.
Temuan tersebut didorong melalui kebijakan Work From Home (WFH) menyebabkan area konsumen beralih dari perkantoran ke wilayah perumahan. Para pedagang tersebut kemudian mencari cara untuk memasarkan produknya melalui penjualan berbasis daring, dan untuk para pedagang yang berpindah-pindah masih mengalami kesulitan untuk mendapat pemasukan karena tidak dapat berjualan baik secara daring maupun luring. Sehingga strategi yang dilakukan melalui jemput bola atau mendatangi wilayah ramai adalah cara yang ditempuh.
Berdasarkan latar belakang secara umum dan secara khusus pada permasalahan yang dihadapi oleh pedagang kaki lima (PKL), maka dibuat penelitian Implikasi Teori Matematika Induksi Etop Dan SAP Bahan Input Data Mining JPS PKL Makanan Dan Minuman.
Metode Penelitian
Instrumen-instrumen yang digunakan dalam penelitian ini dibagi menjadi beberapa bagian Instrumen pengumpulan data dalam observasi peristiwa dalam berita dan instrumen penelitian pada sumber input data mining berbentuk perumusan matematika konvensional pada ruang desain yang disimulasikan pada angka uji coba dan karakter PKL. Hal tersebut dilakukan karena uji coba mengarah pada penelitian mencari inovasi problem solving dalam bentuk metode umum untuk semua jenis unit bisnis pada kriteria pedagang kaki lima makanan dan minuman, baik yang menetap dan nomaden yang memiliki permasalahan operasional usaha pada masa pandemi. Metode penelitian digunakan adalah menginduksikan matematika ekonomi pada cluster keseimbangan ETOP dan SAP. Penelitian konvensional tersebut merupakan dasar penelitian berkelanjutan pada prototype sistem informatika yang dispesifikasikan pada data mining untuk penelitian kami selanjutnya.
Induksi matematika merupakan teknik pembuktian yang baku. Melalui induksi matematika, kita dapat mengurangi langkah pembuktian yang sangat rumit untuk menemukan suatu kebenaran dari pernyataan matematis hanya dengan jumlah langkah terbatas yang cukup mudah (Achamd, 2020).
Teknik pengumpulan data melalui observasi dengan pengumpulan data dokumentasi berita mengenai fenomena pandemic terhadap pedagang kaki lima pada factor variabel Diskrit dan Kontinyu sebagai dataset yang digunakan sebagai Indikator keseimbangan ETAP dan SAP yang akan diuji coba simulasi implikasi teori pada kasus.
Menurut (David & Djamaris, 2018), dalam buku Metode Statistik Untuk Ilmu dan Teknologi Pangan, menjelaskan perbedaan Variabel diskrit dan variabel kontinyu. Nilai numerik yang diberikan pada variabel didasarkan pada sifat yang beragam. Misalnya untuk variabel yang bersifat dikotomi mempunyai 2 nilai yang menunjukkan ada atau tidak adanya sifat tertentu, contohnya pria-wanita, pengangguran-bukan pengangguran. Variabel juga bisa terdiri dari dua kategori, misalnya, suku, agama, jenis perusahaan, dan lain-lain. Semua variabel-variabel dalam bentuk kategori-kategori tersebut disebut variabel diskrit. Sedangkan pendapatan, suhu, umur, nilai ujian adalah contoh-contoh variabel kontinyu.
ETAP terdiri dari factor eksternal: Kosumen, Pesaing, Kebijakan PPKM atau PSPB, Poleksosbud. Pada unsur PSPB terdapat sub factor yaitu: 1) Pembatasan Jumlah Pembeli, 2) Pembatasan waktu berjualan, 3) Pembatasan jarak antara pembeli, tidak diperbolehkanya ada tempat duduk bagi pembeli. SAP terdiri dari factor internal: SDM, keuangan, fasilitas, produksi, manajemen, dan Litbang.
Instrumen penelitian adalah mendesain sebuah simulasi implikasi teori pada kasus melalui telaah data set sebagai input data pembuatan data mining, sehingga menggunakan: 1) Bagan Flowchart untuk mendeskripsikan peta konsep SOP pembentukan data set sesuai kriteria, 2) Angka simulasi pada uji model matematika induksi yang dilakukan secara konvensional, 3) Perumusan Matematika konvensional fungsi relasi, permutasi, limits dan determinat ordo dua yang dibantu tools Aplikasi MS Office_Excell untuk mempermudah pembuatan model.
Seperti diketahui metode manajemen pengetahuan untuk pengusaha UKM menggunakan Teknologi Informatika (Adam, 2018). Instrumen analisa pada ruang penelitian terapan dilingkungan pemerintahan pada unsur kebijakan PPKM, pada bidang penelitian aplikasi dengan tujuan menguji kegunaan teori dalam bidang ekonomi factor pertumbuhan ekonomi pada cluster obyek penelitian pedagang kaki lima makanan dan minuman, dengan olah data tringualisasi teori pada uji kualitatif untuk mencapai opini inovasi dan kebutuhan di spesifikasi Teknologi informatika yang merupakan bagian alat (tools) dari factor penimbang manajemen strategis pada ekspansi atau pertumbuhan. Melalui Analisis keseimbangan ETOP dan SAP pada ruang usaha pedagang kaki lima yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi pada pekerja non formal, maka digunakan uji angka simulasi data yang dilakukan pada uji matematika konvensional untuk menciptakan data pintar untuk dapat menciptakan Balanced Income antar PKL melalui marketing relasi antar PKL dan Rekonsiliasi antar PKL surplus permintaan dan defisit permintaan.
1.
Telaah Kondisi dan Situasi Pedagang Kaki Lima Pada Masa
Pandemi dan Problem Solving Konvensional
Teori terhadap Kasus.
Saat PPKM, unsur manusia yang melakukan mobilisasi yang perlu diperhatikan pergerakannya, antaralainnya: 1) Mobilisasi orang bekerja, 2) Mobilisasi PKL, 3) Mobilisasi SDM yang hanya berpergian saja, dan 4) Mobilisasi SDM yang berpergian untuk belanja kebutuhan.
Saat implementasi pengaturan sumber daya manusia tersebut banyak sekali peristiwa konflik yang sering terdengar hampir tiap hari, karena pendeteksi SDM dengan 4 tipe belum dapat dilakukan dengan efektif.
Hal yang perlu diatasi segera adalah mengatur mobilisasi pedagang kaki lima yang harus tetap ada untuk menambah energi pertumbuhan ekonomi. tapi tetap menjaga Protocol Kesehatan (Prokes). Hal tersebut dilakukan karena pendapatan mereka untuk membayar kontrakan dan biaya hidup hanya mengandalkan pada pendapatan harian.
Problem solving
konvensional pertama adalah mengklusterkan jenis usaha pedagang
kaki lima di wilayah kelurahan, sehingga
terlihat postingan kedalam rekapitulasi buku pembantu pedagang
kaki lima di wilayah kelurahan tersebut
yang menunjukkan pola PKL
mana yang berada pada posisi
harus segera dibantu seperti: pedagang kaki lima dengan kriteria: penjual kopi keliling, sol sepatu, penjahit keliling yang sangat terdampak, karena pada masa sebelum pandemic
saja usaha mereka tidak berjalan
dengan baik.
Problem solving konvensional kedua adalah mengklusterkan jenis usaha pedagang kaki lima di wilayah kelurahan tersebut yang memiliki beban kontrakan tempat tinggal yang harus dibantu melalui aliran dana pembayaran kontrakan dengan satu pintu pada ruas satu kas subsidi Negara ke rekening pemilik kontrakan. Dengan cara ini maka akan mudah dilakukan croscek validasi beberapa unsur termasuk potongan pajak sewa dan audit untuk ruas pertanggungjawaban pelaksanaan. Langkah pembayaran subsidi tersebut perlu dilakukan pada satu pintu karena: atribut jobs descritionnya tidak banyak keragamannya, dan pentingnya mengurangi mata rantai tugas yang mendistribusikannya. Untuk alternative kedua adalah menyediakan pemukiman pedagang kaki lima sementara untuk yang tidak sanggup membayar kontrakan.
Problem solving konvensional ketiga adalah mengolah cluster lapak pedagang kaki lima yang sesuai dengan protocol kesehatan yang terpantau pengawas cctv pintar, dan pengaturan pembeli dengan drive thru. Metode ini akan menciptakan jaga jarak dengan badan kendaraan motor atau mobil serta mencegah kerumunan orang karena pedagang kaki lima tidak akan dapat menyediakan ruang untuk makan ditempat, dan pembeli tidak bisa memarkirkan kendaraannya.
Metode Problem
solving konvensional tahap satu sampai tiga
adalah berkaitan dengan tata kelola dan alur atau rute
yang merupakan bagian dari data pelaksanaan yang menjadi atribut komponen sistem informasi manajemen yang diolah untuk evaluasi
dan mengambil keputusan.
2.
Telaah Kondisi dan Situasi Pedagang Kaki Lima Pada
Masa Pandemi melalui ruang kombinasi analisis ETOP dan SAP serta data
mining
Problem solving konvensional keempat adalah mengolah fakta berita menjadi data pintar kedalam data mining sehingga memberikan pengetahuan yang mempengaruhi pengambilan keputusan.
Penelitian dari (Dewi et al., 2011): Penerapan Metode Random Forest Dalam Driver Analisis, dimana penelitian tersebut menjelaskan Driver analysis didasarkan pada metode yang mengeksplorasi hubungan antara peubah penjelas dan peubah respons. Metode yang biasa digunakan antara lain yaitu analisis regresi dan analisis korelasi. Sementara itu, data yang dianalisis umumnya berupa data kategorik serta memiliki hubungan non-linier antara peubah penjelas dan peubah responsnya. Oleh sebab itu, diperlukan metode yang lebih sesuai dengan kondisi data. Salah satu metode tersebut adalah metode random forest. Random forest didasarkan pada teknik pohon keputusan sehingga mampu mengatasi masalah non-linier. Metode ini merupakan metode pohon gabungan. Untuk mengidentifikasi peubah penjelas yang relevan dengan peubah respons, random forest menghasilkan ukuran tingkat kepentingan (variable importance) peubah penjelas. Dalam bidang biostatistika, hal tersebut diterapkan pada masalah gene selection pada data microarray (D�az-Uriarte & De Andres, 2006). Penerapan random forest dalam bidang biostatistika memang telah populer. Prioritas peubah penjelas dapat diketahui melalui ukuran tingkat kepentingan peubah penjelas. Oleh karena itu, metode random forest dapat diterapkan pada driver analysis. Penelitian ini mengkaji hal tersebut. Pada penelitian ini, driver analysis dilakukan dalam rangka memperbaiki kinerja produk Z, yaitu mengenai kesediaan seseorang membeli produk Z.
Penelitian (Faid et al., 2019): Perbandingan Kinerja Tool Data Mining Weka dan Rapidminer Dalam Algoritma Klasifikasi, menjelaskan bahwa: Data Mining merupakan ilmu yang membahas tentang bagaimana menambang pengetahuan dari sebuah data. Untuk mengetahui baik tidaknya sebuah algoritma klasifikasi, indikatornya adalah akurasi. Dalam kaidah keilmuan fakta dikumpulkan untuk mendapat sebuah data. Data diolah sehingga dapat dideskripsikan secara jelas dan tepat, sehingga dapat dimengerti oleh orang lain yang tidak langsung mengalaminya sendiri. Pemilihan banyak data sesuai persamaan atau perbedaan yang dikandungnya dinamakan klasifikasi. Proses olah data menjadi informasi sebagai dasar pengambilan keputusan yang tepat.
Penelitian (Jumaidi, 2020): Penerapan Perencanaan Strategi Untuk Mencapai Sasaran Pada Perusahaan Kerupuk Cap Dua Gajah (Studi Kasus Pada Perusahaan Cap Dua Gajah, Indramayu), menjelaskan perubahan lingkungan internal dan eksternal yang terus mengalami perubahan khususnya perkembangan tekhnologi yang begitu cepat dan tingkat persaingan tinggi, maka sangat penting melakukan analisis untuk menetapkan alternatif strategis. Hasil analisis menggunakan alat analisis SAP, ETOP dan SWOT untuk strategi pertumbuhan atau ekspansi.
Berdasarkan penelitian terdahulu dari para peneliti berkaitan dengan data mining, maka penelitian ini didesain untuk mencari terapan teori pada kasus melalui kombinasi data mining dengan analisis SAP dan ETOP sehingga dapat membentuk pola inovasi pertumbuhan ekonomi pada obyek penelitian yaitu pedagang kaki lima pada masa pandemi melalui konvensional desain. Problem solving konvensional keempat ini adalah mengolah fakta berita menjadi data pintar kedalam data mining sehingga memberikan pengetahuan yang mempengaruhi pengambilan keputusan. Teknik dilakukan dengan mendesain simulasi implikasi teori pada kasus dengan mengenali unsur variabel Diskrit dan Kontinyu pada SAP dan ETOP yang diusahakan menyesuaikan pola sehingga terjadi titik keseimbangan, melalui ruang marketing relasi sesama PKL dan pemetaan PKL dengan konsumen potensial.
3.
Desain Simulasi Implikasi
Teori pada pemetaan
marketing relasi pada sesama
pedagang kaki lima (PKL)
Desain simulasi implikasi teori pada kasus diuji cobakan pada angka fiktif dan pada beberapa karakter dan beberapa jenis pedagang kaki lima khususnya makanan dan minuman atau bahan makanan dan minuman.
Tabel 1
SAP dan ETOP Parsial_Agregat_PKL Makanan dan Minuman
|
SAP
Individual PKL |
SAP
Agregrat PKL |
Variabel
Diskrit |
Variabel
Kontinyu |
Variabel
Kontinyu |
||
|
Internal |
Item |
Internal |
Item |
|||
|
1 SDM |
SDM |
Kemampuan Bisnis |
|
|
||
|
2�
Keuangan |
Keuangan |
Modal Kerja |
Pendapatan turun |
Daya beli menurun |
||
|
3 Fasilitas |
Fasilitas |
Modal Kerja |
|
|
||
|
4 Produksi |
Produksi |
5P 1 S melekat pada setiap unit bisnis |
|
|
||
|
5 Manajemen |
Manajemen |
5P 1 S melekat pada setiap unit bisnis |
|
|
||
|
6 Litbang |
Litbang |
5P 1 S Melekat pada setiap unit bisnis |
|
|
||
|
ETOP Individual PKL |
ETOP Agregrat PKL |
Variabel Diskrit |
Variabel Kontinyu |
Variabel Kontinyu |
||
|
Eksternal |
Item |
Eksternal |
Item |
|||
|
1 Konsumen |
Konsumen |
Daya Beli |
Minat Beli |
Kesediaan
Barang |
||
|
2 Pesaing |
Pesaing |
|
|
|
||
|
3 Kebijakan |
Kebijakan |
Kebijakan
terkait pandemi |
PPKM |
Prokes |
||
|
4
Poleksosbud |
Poleksosbud |
|
|
|
||
Analisa ETOP adalah
analisa lingkungan eksternal dan analisa SAP adalah analisa lingkungan Internal (Jumaidi,
2020). Berdasar analisa adaptasi antara ETOP dan SAP, maka deskripsi teori pada telaah materi probabilita (kemungkinan) peluang harus melihat unsur
1) ETOP (konsumen, pesaing,
kebijakan, POLEKSOSBUD dan 2) SAP (SDM_PKL, Keuangan, Fasilitas, Produksi, Manajemen, Litbang) yang dikumpulkan pada
unit bisnis pedagang kaki
lima (PKL) yang terpengaruh oleh kondisi
luar pada saat PPKM secara garis besar atau agregat. Pembatasan
ruang uji ada pada data
yang berkorelasi sedangkan
data yang tidak berkorelasi
pada Ruang ETOP dan SAP di abaikan dalam uji materi implikasi teori pada kasus. Pengumpulan data factoring
di ruang ETOP dan SAP pada indicator konsumen dan kebijakan PPKM (ETOP)
dan SDM PKL (SAP) adalah variabel
kontinyu yang diuji pada titik seimbang adaptasi.
Penggunaan flowchart menggambarkan secara jelas suatu
alur pekerjaan dan kerangka acuan dalam pengambilan keputusan (Utami,
2021). Implikasi teori
pada praktek dijelaskan
pada bagan alur Flowchart yang menjelaskan
pengumpulan data variabel kontinyu menghasilkan data
query_1 konvensional pada set data: PKL tetap_nomaden_alamat_kelurahan pada bagan
flowchart dibawah
ini:
Flowchart
Data hasil rekapitulasi
query_1 dengan simbul angka 1 yang diolah dengan konvensional rekapitulasi pendataan administrasi menghasilkan data
query1_PKL.
Tetap_nomaden_Alamat_Kelurahan, yang akan
diolah kembali dengan fungsi relasi
sehingga menjadi data dengan simbul angka
2.
Flowchart
Data hasil rekapitulasi
query_2 dengan simbul angka 2 yang diolah dengan konvensional rekapitulasi matematika fungsi relasi dan Model Hirarki pada model data pada unsur
karakter angka nominal pada
simbul PKL tetap dan nomaden, yang menghasilkan data query2_PKL tetap_nomaden_Atribut Produk_Alamat_Kelurahan.
Fungsi Relasi digunakan pada hasil data query_1
konvensional pada set data: PKL tetap_nomaden_alamat_kelurahan
yang dimasukan keruang matematika ekonomi dengan metode fungsi
relasi yang dilakukan dengan terlebih dahulu menyusun data mambay aray berdasar
atribut produk sehingga menghasilkan data
query_2 konvensional pada set data: PKL tetap_nomaden_atribut produk_alamat_kelurahan.
Array adalah
tipe data bentukan, yang merupakan wadah untuk menampung beberapa nilai data yang sejenis (Budiman,
2015).
Relasi menyatakan
hubungan antara suatu anggota himpunan
dengan anggota himpunan lainnya. Relasi antara dua
himpunan dapat dinyatakan dengan: diagram panah, himpunan pasangan berurutan atau dengan diagram cartesius (Adistiana,
2018).
Fungsi relasi
pada implikasi teori terhadap kasus adalah menggunakan fungsi relasi model himpunan pasangan berurutan, berdasar atribut produk, sehingga terbentuk data pintar untuk menciptakan
transaksi silaturohmi jual beli antar
PKL bahan makanan dan makanan atau minuman
pada ruang problem solving tahap
satu jaringan pengaman social
PKL makanan dan minuman
yang dalam hal ini menghilangkan factor persaingan dan diganti factor bertahan (survive).
Implikasi teori
pada praktek dalam mendesain fungsi relasi melihat indikasi perbedaan permutasi dan kombinasi. Menurut (Mardatila,
2021), Permutasi dan kombinasi
saling terkait tapi memiliki perbedaan.
Permutasi memperhatikan urutan kita memilih
objek. Kumpulan Objek yang sama tetapi diambil
dalam urutan berbeda akan memberikan
permutasi yang berbeda.
Menurut (Didik,
2017), Dalam Artiklenya menjelaskan Model Hirarki salah satu jenis model data pada model
data berbasis records,
dimana hubungan antar data direpresentasikan dengan record dan
link (pointer), dimana
record tersebut
disusun dalam bentuk tree (pohon), dan
masing-masing node pada tree tersebut merupakan record/grub data elemen
dan memiliki hubungan cardinalitas.
Model Hirarki
pada model data dibuatkan setelah
data fungsi relasi sudah disepakati dengan MOU dibagan Flowchart, Dengan
Asumsi PKL Roti Tawar dan
Tape singkong mengambil produk dari pabrik,
kemudian dimasukan pada
table Model Hirarki pada model data yang menjadi dasar transaksi
relasi antar pedagang kaki lima. Proses tersebut
untuk mempermudah uji simulasi angka fiktif pada ruang desain.
Tabel 2
Model
Hirarki Pada Model Data Untuk
Marketing Relasi
Hasil Uji Coba
Angka Fiktif di ruang desain matematika konvensional adalah sebagai berikut:
Gambar 1.
Desain Simulasi Implikasi Teori pada pemetaan
marketing relasi
pada sesama pedagang kaki
lima (PKL)
Aplikasi marketing relasi
dilakukan dengan uji permutasi matriks balanced demand
dan supply, dimana permutasi
adalah kumpulan pedagang kaki lima pilihan probabilita, yang dihubungkan dengan matriks sebagai persilangan. Pola yang diambil untuk menciptakan
kemampuan jual (capability sales) dan sisa stock pada satu Pedagang kaki Lima (PKL)
pada atribut produk kurang berdampak pandemi, pada pola marketing relasi. Unsur permintaan
(demand) adalah
factor relasi yang dibangun
berdasar niat beli karena timbulnya
kebutuhan. PKL roti tawar
stock jual 60 unit, terjual
37 unit oleh sesama PKL dan
10 unit oleh konsumen, sehingga
sisa stock
13 unit. PKL es doger dengan
10 roti menghasilkan 60 gelas,
PKL roti bakar dengan 15
roti menghasilkan 15 roti bakar,
PKL roti kering dengan 12
roti menghasilkan 2 toples
roti kering, dengan asumsi produk turunan
roti tawar tersebut semuanya habis dibeli oleh beberapa karakter jenis konsumen (orang asing, ibu hamil, lansia,
dan lain-lain). Marketing relasi tersebut
menciptakan pertumbuhan ekonomi dari volume added unit produk turunan roti tawar yaitu: 60 gelas es doger, 15 roti bakar, dan 2 toples roti kering. Pola value added dari laba masing-masing PKL pada satu hari tersebut adalah:
PKL roti tawar Rp.300.000, PKL es doger
Rp. 240.000, PKL roti bakar Rp. 150.000, dan PKL roti
kering Rp. 48.000. Jaringan
pengaman social melalui
Marketing relasi pada tahap
1 yang terbentuk adalah problem solving PKL roti tawar yang dapat dikurangi potensi subsidi bantuan.
Gambar 2
Desain Simulasi Implikasi
Teori pada pemetaan
marketing relasi pada sesama
pedagang kaki lima (PKL)
Jaringan pengaman
social melalui Marketing relasi
pada tahap 2 yang terbentuk
adalah problem
solving PKL tape singkong yang dapat dikurangi potensi subsidi bantuan.
Melalui metode query permutasi
matriks, dimulai dari mencari komponen
bahan pada produk jadi untuk dapat
menciptakan factor relasi
yang dibangun berdasar niat beli karena
timbulnya kebutuhan. factor
relasi yang dibangun berdasar niat beli
karena timbulnya kebutuhan. Pada uji angka fiktif 50 unit tape singkong dari PKL singkong terjual pada PKL es doger 20 unit dan PKL roti tape 15 unit. Marketing relasi tersebut menciptakan pertumbuhan ekonomi dari volume added unit produk turunan tape singkong yaitu: 60 gelas es doger, 15 roti tape.
Pola value added dari laba
masing-masing PKL pada satu hari
tersebut adalah: PKL tape singkong Rp.60.000, PKL es doger
Rp. 240.000, PKL roti tape Rp. 300.000. Dari metode ini juga diketahui PKL tetap, tidak tetap,
prioritas disubsidi dan
yang tidak prioritas disubsidi.
Hasil Uji Coba
Angka Fiktif diruang desain matematika konvensional menghasilkan hasil analisa yaitu:
pola marketing relasi terlihat pada pola yang dibentuk dengan melihat detak stok
unit terjual, stok unit persediaan sisa dan laba yang diperoleh oleh pedagang kaki lima dalam sehari apabila kondisi penjualan diasumsikan baik dalam transaksi relasi.
Gambar 3
Desain Simulasi Implikasi
Teori pada pemetaan
marketing relasi pada sesama
pedagang kaki lima (PKL)
4.
Desain Simulasi Implikasi Teori pada Kasus dengan Pemetaan Pedagang Kaki Lima dengan Konsumen Potensial
Implikasi teori
pada praktek dalam mendesain fungsi relasi melihat indikasi perbedaan permutasi dan kombinasi serta kesinambungan pada keduanya. Menurut (Mardatila,
2021), Permutasi dan kombinasi
saling terkait tapi memiliki perbedaan.
Permutasi memperhatikan urutan kita memilih
objek. Kumpulan Objek yang sama tetapi diambil
dalam urutan berbeda akan memberikan
permutasi yang berbeda, sedangkan kombinasi tidak memperhatikan urutan.
Uji Coba
Desain_Problem Solving_Tahap 2 adalah
mendesain data pintar ke matematika pemetaan
permutasi dilakukan untuk melihat mencari
peluang konsumen potensial. Melalui pemetaan permutasi pada kaidah 1 yang memilih berdasar jenis kombinasi makanan dan minuman dan kaidah 2 berdasar geografis kelurahan yang mengumpulkan set
data kelurahan, alamat, dan
konsumen potensial: anak kos, pos penyedia makanan untuk penduduk
ISOMA, pekerja esensial, pekerja critical serta pos vaksinasi, dengan catatan asumsi logistic makanan matang untuk yang sifatnya bantuan diusahakan diorderkan pada pedagang kaki
lima (PKL), sehingga dua aktivitas bantuan ekonomi dapat dilakukan
yaitu: membantu orang yang
ISOMA, atau yang lapar dan membantu meningkatkan daya jual PKL. Uji coba implikasi teori matematika permutasi pada kasus ditelaah melalui upaya meningkatkan daya pemasaran melalui cara permutasi
kombinasi pada kaidah 1
yang menggunakan metode pilihan antara makanan dan minuman yang dijual oleh PKL kepada konsumen, dan penggunaan kaidah 2 yang menggunakan metode unsur geografi
untuk melihat keberadaan konsumen yang masih mempunyai potensi minat beli
pada area tertentu (kelurahan),
dimasa PPKM.
Flowchart
Data hasil rekapitulasi
query_3 yang diolah dengan konvensional rekapitulasi administrasi yang menghasilkan
data 3 yaitu konsumen potensial. Dan Flowchart Data hasil
rekapitulasi query_3 dan 1 yang diolah
dengan konvensional matematika limits yang menghasilkan
data 4 yang menjadi dasar pembuatan peta geografis keberadaan PKL dan Konsumen Potensial.
Menurut (Kulsum,
2016): Konsep tipe limits dapat memberikan penjelasan bagaimana keadaan sesuatu fungsi jika diberikan
nilai-nilai tertentu pada suatu variabel bebasnya dengan tidak menentukan nilai pasti.
Konsep ini mendukung uji simulasi batasan stock pedagang kaki lima
yang sudah dipetakan yang disesuaikan jumlah batasannya.
Tahap uji simulasi
dilakukan pada contoh karakter jenis PKL makanan� dan PKL minuman
pada ruang surplus dan deficit pembeli,
sehingga angka simulasi tidak digunakan. Pemetaan permutasi pada kaidah 1 yaitu pilihan berdasar
makanan dan minuman dikombinasikan dengan kaidah dua yaitu
berdasar geografis dengan teknik SOP dalam flowchart untuk menghasilkan set data rekonsiliasi
dengan ketentuan batasan unit yang akan dijual (limit stock)
serta olahan data input untuk tool Map Server
dan AccViews GIS 32 yang akan
dilakukan pada penelitian selanjutnya, sehingga diketahui hasil analisa data pemerataan transaksi jual dan beli yang dapat diciptakan dengan menggunakan metode matriks Ordo dua yang dilihat pada penggambaran perumusan matriks ordo dua. Uji coba desain
data pintar dalam konvensional matematika matriks ordo dua pada olahan permutasi kaidah 1 (satu) dan kaidah 2 (dua) pada uji rekonsiliasi dengan limits stock akan menghasilkan validasi dan reabilitas, ketika diolah pada ruang matematika matriks ordo dua yang dicari determinantnya saja. Hal tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Balanced_Income pada Transaksi
Rekonsiliasi dengan teknik determinant matriks ordo
2.
(dua) dalam fitur umum =
Balanced_Income pada Transaksi
Rekonsiliasi dengan teknik determinant matriks ordo
2.
(dua) dalam fitur Khusus =
|
Surplus Penjualan (SP_fd)
(PxQ)_food_Bakso x
Surplus Penjualan (SP_fd)
(PxQ)_drink_es buah-Defisit Penjualan (SP_fd) (PxQ)_food_Bakso x Defisit Penjualan (SP_fd) (PxQ)_drink_es buah |
Gambar 3. Desain Simulasi Implikasi
Teori pada Kasus dengan Pemetaan Pedagang Kaki Lima dengan Konsumen Potensial untuk mendapat keseimbangan Income
antara PKL yang surplus
permintaan dan deficit
permintaan pada ruang transaksi survive
bukan competition.
Flowchart Data hasil
seting rekonsiliasi pada
parameter limit stock, letak konsumen potensial berdasar geografis dan PKL yang surplus permintaan
dengan yang deficit permintaan
yang dipertemukan pada ruang
rekonsiliasi dengan teknik determinant matriks ordo dua.
Aplikasi JPS_PKL diperuntukkan
untuk menciptakan pemerataan transaksi jual beli yang mempunyai misi bertahan hidup suatu usaha pada kurva pertumbuhan ekonomi dititik teraman. Dengan demikian aplikasi tersebut adalah zona saling peduli dengan
membantu usaha unit bisnis melalui ruang transaksi jual beli yang tidak ada persaingan,
melainkan ruang kesepakatan. Aplikasi tersebut hanya diberlakukan pada situasi dimana sumber daya
manusia diatur ruang gerak mobilisasinya.
Apabila kondisi sudah normal kembali maka ruang aplikasi
tersebut tidak perlu diimplementasikan karena transaksi jual beli sudah
berada di zona normal yaitu
saling bersaing.
Kesimpulan��������������������������������������������������������������
Masa Pandemi di Indonesia sudah berjalan hampir 2 Tahun saat masuknya
virus Covid 19 ke Indonesia bulan
maret 2019, hal tersebut terjadi karena disisi lain banyak orang yang menerima sistem prokes dan yang lainnya tidak bersedia
ditertibkan, sehingga sistem Prokes untuk
memutus mata rantai virus tidak dapat berjalan dengan baik. Tidak
dapat diingkari SDM yang memaksakan diri untuk tetap melakukan
mobilisasi adalah factor tuntutan ekonomi yang salah satunya adalah pedagang kaki lima yang penghasilannya
bersifat harian. Diketahui separuh lebih penduduk Indonesia bekerja di sector
informal. Saat PPKM, unsur manusia yang melakukan mobilisasi perlu diperhatikan pergerakannya, antaralainnya: 1) Mobilisasi
orang bekerja, 2) Mobilisasi
PKL,3) Mobilisasi SDM yang hanya
berpergian saja, 4) Mobilisasi SDM yang berpergian untuk belanja kebutuhan.
Saat implementasi pengaturan sumber daya manusia tersebut
banyak sekali peristiwa konflik yang sering terdengar hamper tiap hari, karena
pendeteksi SDM dengan 4 tipe belum dapat
dilakukan dengan efektif. Hal yang perlu diatasi segera adalah mengatur mobilisasi pedagang kaki lima
yang harus tetap ada untuk menambah
energi pertumbuhan ekonomi.tapi tetap
menjaga protocol kesehatan
(prokes). Masalah tersebut dapat diatasi dengan menciptakan transaksi jual beli bertahan
hidup (survive)
bukan bersaing (competition), sehingga
tercipta jaringan pengaman social khusus pedagang kaki lima makanan dan minuman. Metode penelitian digunakan adalah menginduksikan matematika ekonomi pada cluster keseimbangan ETOP dan SAP. Keseimbangan
ETOP dan SAP pada ruang usaha
pedagang kaki lima yang mempengaruhi
pertumbuhan ekonomi pada pekerja non formal, terlihat pada
uji angka simulasi data
yang dilakukan pada uji matematika
konvensional untuk menciptakan data pintar sehingga tercipta balanced income antar
PKL pada jaringan pengaman social melalui
marketing relasi antar PKL
dan Rekonsiliasi antar PKL
surplus permintaan dan defisit
permintaan.
Hasil penelitian menunjukkan implikasi teori pada kasus telah menemukan
problem solving pada masa pandemi, yaitu menciptakan jaringan pengaman social
(JPS) PKL makanan dan minuman
pada data mambay aray berdasar atribut bahan produk, yang dibuatkan Model Hirarki pada
model data untuk menciptakan marketing relasi antar PKL berdasar matriks demand dan supply pada hasil
uji ke 1 (satu) implikasi teori pada kasus, dan hasil uji 2 (dua) pada pemetaan PKL dan konsumen potensial� pada kaidah satu (pilihan makanan
dan minuman) dan kaidah 2 (geografis) yang membentuk data
input set data rekonsiliasi dengan
batasan stock dan letak penunjuk jalan (MAP), sehingga menjadi bahan analisa pada perumusan determinan matriks ordo dua untuk proses rekonsiliasi PKL
yang surplus pemintaan dengan
PKL yang defisit permintaan.
BIBLIOGRAFI
Achamd, A. (2020). Modul Pembelajaran SMA Matematika Umum Kelas XI: Induksi Matematika (Teaching
Resource). http://repositori.kemdikbud.go.id/21977/. Google Scholar
Adam, S. (2018). Pemanfaatan Teknologi
Informasi Dalam Manajemen Pengetahuan Bagi Pelaku Usaha Kecil Menengah Di Kota
Batam. Jursima (Jurnal Sistem
Informasi Dan Manajemen), 6 (2),
43�55. Google Scholar
Adistiana, K. (2018). Matematika 8, Apa itu Relasi dan Fungsi? Di
https://www.ruangguru.com. https://www.ruangguru.com. Google Scholar
Budiman, E. (2015). Belajar Dasar Algoritma & Pemograman, di
https://repository.unmul.ac.id. https://repository.unmul.ac.id. Google Scholar
David, W., & Djamaris, A. (2018). Metode statistik untuk ilmu dan teknologi
pangan. Penerbit Universitas Bakrie. Google Scholar
Dewi, N. K., Syafitri, U. D., &
Mulyadi, S. Y. (2011). Penerapan Metode Random Forest dalam Driver Analysis. Forum Statistika Dan Komputasi, 16 (1). Google Scholar
D�az-Uriarte, R., & De Andres, S. A.
(2006). Gene selection and classification
of microarray data using random forest. BMC Bioinformatics, 7 (1), 1�13. Google Scholar
Didik, E. (2017). Dalam Articlenya Model Data Berbasi Objek http://sis.binus.ac.id
2017/09/06/ Model-Data-Berbasi-Objek. http://sis.binus.ac.id/2017/09/06/
Model-Data-Berbasi-Objek. Google Scholar
Faid, M., Jasri, M., & Rahmawati, T.
(2019). Perbandingan Kinerja Tool Data Mining Weka dan Rapidminer Dalam
Algoritma Klasifikasi. Teknika,
8 (1), 11�16. Google Scholar
Jumaidi, T. (2020). Penerapan Perencanaan
Strategi Untuk Mencapai Sasaran pada Perusahaan Krupuk Cap Dua Gajah. Jurnal Riset Akuntansi Aksioma, 19 (2), 266�289. Google Scholar
Kulsum, U. (2016). Matematika Ekonomi 2 IT-021335, di
http://ummu_kalsum.staf.gunadarma.ac.id.
http://ummu_kalsum.staf.gunadarma.ac.id. Google Scholar
Mardatila, A. (2021). Perbedaan Permutasi Dan Kombinasi,
Penegrtian Rumus, Dan Contoh Soalnya di https://m.merdeka.com.
https://m.merdeka.com. Google Scholar
Pudjianto, R. (2020). pada diskusi secara daring Rujak Center for
Urban Studies (RCUS), dengan tema Peluang dan Tantangan sebelum dan saat
Pandemi Di https://rujak.org/nasib-pkl-pedagng-kaki-lima-kala-pandemi/.
https://rujak.org/nasib-pkl-pedagng-kaki-lima-kala-pandemi/. Google Scholar
Putri, R. S. (2020). Keefektifan Pembelajaran Daring Melalui
Google Classroom Terhadap Kemampuan Pemahaman Matematis. Universitas
Pancasakti Tegal. Google Scholar
Utami, S. (2021). Flowchart: Definisi, Fungsi, Jenis dan Contohnya
https://www.kompas.com/skola/read 2021/06/24/120000369/flowchart-
Definisi-Fungsi-Jenis-dan-Contohnya.
https://www.kompas.com/skola/read/2021/06/24/120000369/flowchart- Definisi-Fungsi-Jenis-dan-Contohnya. Google Scholar
|
Copyright holder: Etika Sabariah
(2021) |
|
First publication right: |
|
This article is licensed under:
|
