OPTIMASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIC DALAM MENGKLASIFIKASI BIDANG USAHA MIKRO DAN MENENGAH DI DESA SENENAN

  • Retno Styawati Unisnu Jepara
  • Teguh Tamrin Unisnu Jepara
  • Nur Aeni Widiastuti Unisnu Jepara
DOI: https://doi.org/10.02220/jtinfo.v3i2.1011
Keywords: UMKM, k- nearest neighbor, algoritma genetic, RapidMinner

Abstract

Pemberdayaan UMKM ditengah arus globalisasi dan tingginya persaingan membuat UMKM harus mampu mengadaptasi tantangan global. Seperti, inovasi produk, baik berupa barang dan jasa. Pelatihan UMKM yang diberikan kepada pelaku usaha merupakan hal yang penting agar dapat bersaing secara sehat dan berkembang pesat di wilayah Jepara. Dalam penelitian ini peneliti memilih metode Optimasi k- nearest neighbor menggunakan algoritma genetic (K-Nn+Ga) karena dapat mengatasi masalah klasifikasi dengan baik. Tujuan dari peneliti ini adalah menerapkan algoritma K-Nn+Ga untuk mendpatkan nilai k yang optimal sehingga dapat memberikan prediksi yang lebih akurat. Data yang doleh pada tools Rapid Minner dengan 6 atribut yaitu nama, jenis usaha, status usaha, bidang usaha, dan dilakukan pengujian model menggunakan k- fold cross validation serta confusion matrix untuk evaluasi dan validasi hasil akurasi sebesar 85,19%. 

References

T. Sudrartono et al., Kewirausahaan UMKM di era Digital. Bandung: Widhia Bhakti Persada Bandung, 2022.
Gunadi, G., & Sensuse, d. I. (2012). Penerapan metode data mining market basket analysis terhadap E. Suwarni and M. A. Handayani, “Strategi Pengembangan Bisnis Usaha Mikro Kecil Menengah Keripik Pisang Dengan Pendekatan Business Model Kanvas,” Manag. Business, Account., vol. 19, p. 3, 2020, doi: 10.33557/mbia.v19i3.1177.
“Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Jepara 2021,” 29 Maret, 2022. https://jeparakab.bps.go.id/pressrelease/2022/03/29/75/pertumbuhan-ekonomi-kabupaten-jepara-2021.html (accessed Nov. 13, 2022).
T. Khotiah, Y. Sugianela, D. Setiowati, and F. Arianto, “Model Klasifikasi Data Remisi Narapidana Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors dengan Optimasi Algoritma Genetika,” Inf. Technol. J. UMUS, vol. 4, no. 01, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.umus.ac.id/index/php/intech.
R. Primartha, Algoritma Machine Learning, Pertama. 2021.
T. H. Fratiwi, M. Sudarma, and N. Pramaita, “Sistem Klasifikasi Musik Gamelan Angklung Bali terhadap suasana hati menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis Algoritma Genetika,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 20, no. 2, pp. 265–272, 2021, doi: 10.24843/MITE.2021.v20i02.P10.
S. Harlina and M. O. Kadang, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi kelayakan Calon Nasabah Kredit Berbasis Web.”
“PERBANDINGAN NORMALISASI DATA UNTUK KLASIFIKASI WINE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NN,” J. Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 4, no. 1, pp. 78–82, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
Published
2024-07-02
How to Cite
Styawati, R., Teguh Tamrin, & Widiastuti, N. A. (2024). OPTIMASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIC DALAM MENGKLASIFIKASI BIDANG USAHA MIKRO DAN MENENGAH DI DESA SENENAN. JTINFO : Jurnal Teknik Informatika , 3(2), 76-82. https://doi.org/10.02220/jtinfo.v3i2.1011
Issue
Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Teknik Informatika
Section
Articles

Copyright (c) 2024 Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Copyright and License

Penulis yang menerbitkan dengan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:

  • Semua materi yang terkandung di situs ini dilindungi oleh hukum. Dilarang mengutip sebagian atau seluruh isi website ini untuk tujuan komersial tanpa persetujuan dewan redaksi jurnal ini.

  • Jika Anda menemukan satu atau beberapa artikel yang terdapat dalam Jurnal Teknik Informatika yang melanggar atau berpotensi melanggar hak cipta Anda, harap laporkan kepada kami, melalui email ke Kontak.

  • Aspek hukum formal dari akses ke informasi dan artikel apa pun yang terdapat dalam situs web jurnal ini mengacu pada persyaratan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC BY-SA).

  • Semua informasi yang dimuat dalam Jurnal Teknik Informatika adalah akademik. JTINFO tidak bertanggung jawab atas kerugian yang timbul akibat penyalahgunaan informasi dari situs ini

Jurnal Teknik Informatika dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Creative Commons License