Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Infotech: Journal of Technology Information
Candra, Andel Hopi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Social Sciences Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 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%.  
Optimization of the Lapis Angso Duo Micro Enterprise throughProduction and Marketing Technology: Optimalisasi Usaha Mikro Lapis Angso Duo melalui Teknologi Produksi dan Pemasaran Porawati, Hilda; Mazwan, Mazwan; Utama, Satrio Darma; Handoko, Dedi; Candra, Andel Hopi
Dinamisia : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 9 No. 3 (2025): Dinamisia: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/5sgh6y32

Abstract

Artikel ini membahas implementasi pelatihan pemasaran, pelatihan teknologi produksi, dan serah terima peralatan untuk meningkatkan produktivitas dan daya saing usaha mikro Lapis Angso Duo. Kegiatan pelatihan pemasaran bertujuan untuk meningkatkan pemahaman peserta mengenai strategi pemasaran digital dan pengelolaan hubungan pelanggan, yang dapat memperluas jangkauan pasar dan meningkatkan loyalitas pelanggan. Pelatihan teknologi produksi difokuskan pada penggunaan mesin pengaduk adonan, oven, dan rak proofing, yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan konsistensi kualitas produk. Serah terima peralatan dilakukan dengan pengujian kelayakan dan pelatihan teknis untuk memastikan pengoperasian yang optimal. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan peningkatan signifikan dalam kapasitas produksi, efisiensi waktu, kualitas produk, serta kemampuan pemasaran digital yang lebih baik, memberikan dasar yang kuat bagi Lapis Angso Duo untuk berkembang dan bersaing di pasar. Kegiatan ini diharapkan menjadi model bagi UMKM lainnya dalam memanfaatkan teknologi dan pemasaran digital untuk mendukung keberlanjutan bisnis.
Co-Authors Antori, Wahyu Dedi Handoko Firmansyah, Ilham Hilda Porawati Mazwan Mazwan Saputra, Muhammad Hadi Satrio Darma Utama Tanto Tanto