Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.259
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Pertambangan Jurnal Ilmiah Akuntansi Kesatuan Infotech: Journal of Technology Information Jurnal Ilmu dan Teknologi Perikanan Edu Society: Jurnal Pendidikan, Ilmu Sosial dan Pengabdian Kepada Masyarakat Karimah Tauhid
Firmansyah, Ilham
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Energy Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Neuroscience Social Sciences Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Infotech: Journal of Technology Information

 1 
IMPLEMENTASI MODEL KLASIFIKASI BERBASIS MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KURASI PRODUK UMKM Candra, Andel Hopi; Tanto, Tanto; Saputra, Muhammad Hadi; Antori, Wahyu; Firmansyah, Ilham
Infotech: Journal of Technology Information Vol 10, No 2 (2024): NOVEMBER
Publisher : ISTEK WIDURI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37365/jti.v10i2.316

Abstract

MSMEs play a crucial role in the nation's economy. Curation supports the performance of the MSME Department in mapping MSMEs in Jambi City. The problem with curation, which still relies on a manual system, hampers the Department's performance in conducting curation, impacting the efficiency of MSMEs in Jambi City. This issue clearly requires resolution. The aim of this study is to assess the accuracy of classifying MSME products in Jambi City. The machine learning method used in this study is the K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm. Based on the evaluation results of the K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm, the K-NN model demonstrated the best performance with an accuracy of 95% and a precision of 94%. ABSTRAKUMKM memainkan peran penting dalam penting dalam perekonomian bangsa. Kurasi menjadi hal yang menunjang kinerja Dinas UMKM dalam memetakan UMKM di Kota Jambi.  Permasalahan Kurasi yang masih menggunakan sistem manual menghambat kinerja Dinas UMKM dalam melakukan kurasi sehingga berdampak pada efisiensi UMKM di Kota Jambi. Hal ini tentunya merupakan permasalahan yang harus diselesaikan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui akurasi dari klasifikasikan produk UMKM Kota Jambi. Metode data machine learning yang peneliti gunakan adalah algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN). Berdasarkan hasil evaluasi algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN),  Model K-NN menunjukkan performa terbaik dengan accuracy 95% dan  precision 94%.  
Co-Authors Agustian, Yusrian Andini, Alfira Antori, Wahyu Ar Ridzwan, Dimas Cahyadi, Tedy Agung Candra, Andel Hopi Fahmi, Akhmad Suhaeli Habibah, Annisa Ummu Halim Nasution, Abdul Insana, Lutvi Nugrah Pratama, Jeffriy Pambayu, Aldio Kresna Pasa, Titis Ilham Peter Eka Rosadi, Peter Eka Pratama, Raihan Syah Putranto, Fery Izzan Riyadi, Faizal Agung Saputra, Muhammad Hadi Siska Handayani Slamet Suharto, Slamet Syahputri, Dela Tanto Tanto Udi Pramiudi