Abstrak :-KLASIFIKASI USAHA MENENGAH BESAR (UMB) TELEMATIKA INDONESIA MENGGUNAKAN PENDEKATAN DEEP LEARNING
Eneng Tita Tosida, Fajar Delli Wihartiko, Utep
Department of Computer Science, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Pakuan, Indonesia
enengtitatosida@unpak.ac.id; fajardelli@apps.ipb.ac.id; utepsmk@gmail.com
Abdul Talib Bon
Departemen Produksi dan Operasi, Universitas Tun Hussein Onn Malaysia, Malaysia
talibon@gmail.com
Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan proses klasifikasi Usaha Menengah Besar (UMB) Telematika Indonesia menggunakan pendekatan deep learning. Data yang digunakan adalah data Sensus Ekonomi 2016. Penelitian ini dilakukan secara komfrehensif melalui proses perbndingan kinerja melalui bebrapa proses. Kinerja deep learning menunjukan tingkata kurasi cukup baik yakni 94.73%, dengan evaluasi confusion matrix dari nilai korelasi yang mendekati nilai actual, serta jumlah hasl kelasifikasi medekati jumlah sebelumnya, lebih tinggi dibanding dengan proses data sebelum dilakukan transformasi dengan akurasi yang diperoleh 43.03%, evaluasi cofusion matrik dengan nilai korelasi yang cukup lemah. Proses selanjutnya dilakukan dengan beberapa atribut dengan tingkat akurasi yang optimal yakni 98.80%, evaluasi model confusion matrik dengan nilai korelasi yang sangat kuat, jumlah hasil klasifikasi hampri mendekati jumlah data sebelumnya. pendekatan deep learning masih memiliki kekurangan dalam hal penelusuran atribut dan bentuk data yang berpengaruh terhadap kelasifikasi prospek. Peuang pengembang riset dapat dilakukan integrasi model WEB sistem pada model deep learning, sehingga memudahkan para pemangku kepentingan dalam perioritas atribut yang berpengaruh pada prospek Usaha Menengah Besar UMB Telematika indonesia. Hal ini diharapkan dapat mendorong peningkatan daya saing prospek UMB dalam menghadapi Ekonomi.
Kata kunci:
Deeplearning, Klasifikasi, UMB Telematika.