IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI OMSET USAHA MIKRO DI KABUPATEN TIMOR TENGAH UTARA
DOI:
https://doi.org/10.31849/zn.v7i1.23389Keywords:
K-Nearest Neighbor, Klasifikasi, Omset, Usaha Mikro, OhytonAbstract
Penelitian ini berjudul “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Omset Usaha Mikro Di Kabupaten Timor Tengah Utara” bertujuan untuk menerapkan Algoritma K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi omset usaha mikro. Data yang digunakan meliputi karakteristik usaha mikro dan omset yang dihasilkan, yang diolah menggunakan bahasa pemrograman Python. Proses implementasi mencakup pengumpulan data, preprocessing, pemisahan dataset menjadi data pelatihan dan pengujian, serta evaluasi kinerja model menggunakan mertrik akurasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi omset usaha mikro dan mendukung pengambilan keputusan bagi pemangku kepentingan dalam meningkatkan daya saing usaha mikro di Kabupaten Timor Tengah Utara.
References
[2] Arisandi, Riza Rizqi Robbi, Budi Warsito, and Arief Rachman Hakim. “Aplikasi Naïve Bayes Classifier (Nbc) Pada Klasifikasi Status Gizi Balita Stunting Dengan Pengujian K-Fold Cross Validation.”. Jurnal Gaussian 2022; 11(1): 130–39. doi:10.14710/jgaussv11i1.33991.
[3] Loka, Septi Kenia Pita, and Arif Marsal. “Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Status Gizi Pada Balita.” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science. 2023: 3(1): 8–14. doi:10.57152/malcomv3i1.474.
[4] Oktafiani, Rian, Arief Hermawan, and Donny Avianto. “Pengaruh Komposisi Split Data Terhadap Performa Klasifikasi Penyakit Kanker Payudara Menggunakan Algoritma Machine Learning.”; Jurnal Sains dan Informatika .2023: 9(April): 19–28. doi:10.34128/jsiv9i1.622.
[5] Prasetiya, Tio, Irfan Ali, Cep Lukman Rohmat, and Odi Nurdiawan. “Klasifikasi Status Stunting Balita Di Desa Slangit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor.” “Klasifikasi Status Stunting Balita Di Desa Slangit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor.” INFORMATICS FOR EDUCATORS AND PROFESSIONAL: Journal of Informatics. 2020. 5(1): 93. doi:10.51211/itbiv5i1.1431
[6] Susanti, Shantika Martha, and Evy Sulistianingsih. “K Nearest Neighbor Dalam Imputasi Missing Data.”. Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya. 2018. (Bimaster) 07(1): 9–14.
[7] UURI. “Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 2008 Tentang Usaha Mikro, Kecil Dan Menengah.” 2008.
[8] Wahyudin, Edi, Kaslani Kaslani, and Rizka Widiyanti. “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Data Pasien Rehabilitasi Narkoba Berdasarkan Rentang Usia.” Kopertip: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer. 2023. 7(3): 76–79. doi:10.32485/kopertipv7i3.333.
[9] Y. P. K. Kelen, " Sistem Pendukung Keputusan : Konsep, Metode dan Implementasi” .
[10] Wahyuni, Ni Made Putri, Luh Arida Ayu Rahning Putri, I Gusti Ngurah Anom Cahyadi Putra, Dewa Made Bayu Atmaja Darmawan, Made Agung Raharja, and Agus Muliantara. “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor Dalam Mengklasifikasikan Jenis Suara Berdasarkan Jangkauan Vokal.”. JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana). 2022. 11(1): 187. doi:10.24843/jlk2022.v11i01p20.
Downloads
Published
Issue
Section
License
CC BY-SA 4.0
Attribution-ShareAlike 4.0
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format for any purpose, even commercially.
- Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
- The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
- Attribution — You must give appropriate credit , provide a link to the license, and indicate if changes were made . You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
- No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation .
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.
