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, 2024)
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%.