Aplikasi Cerdas Prediksi Keberlanjutan UMKM dengan Extreme Learning Machine dan Power BI - Eirlangga, Yofhanda; Pramana Gusman, Aggy; Farhan Satria, Trinda (Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence), 2025)
Penelitian ini mengembangkan model berbasis data untuk memprediksi keberlanjutan usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) menggunakan algoritma Extreme Learning Machine (ELM) dan menyajikan hasilnya melalui dashboard interaktif di Power BI. Data diperoleh dari 500 pelaku UMKM melalui kuesioner yang memuat 46 indikator pada dimensi keuangan, inovasi dan digitalisasi, sumber daya manusia, dukungan eksternal, lingkungan usaha, serta karakteristik pelaku, beserta satu label keberlanjutan (aktif/tidak aktif). Tahapan pra-pemrosesan meliputi pembersihan data, pengkodean variabel kategorikal, dan normalisasi Min–Max, kemudian data dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Model ELM disetel menggunakan grid search terhadap jumlah neuron hidden, fungsi aktivasi, dan koefisien regularisasi L2. Konfigurasi terbaik menggunakan 46 fitur input, 800 neuron hidden, fungsi aktivasi ReLU, dan L2 = 0,1. Pada data uji, model menghasilkan akurasi 0,890, precision 0,820, recall 1,000, dan F1-score 0,901. Evaluasi 5-fold cross validation memberikan rata-rata akurasi 0,820, precision 0,736, recall 1,000, dan F1-score 0,847, yang menunjukkan performa model relatif stabil. Hasil prediksi diintegrasikan ke dalam dashboard Power BI untuk menampilkan skor probabilitas keberlanjutan, kategori risiko, dan profil UMKM secara interaktif guna mendukung pengambilan keputusan berbasis data.