Pengembangan Sistem Informasi Prediktif Menggunakan Machine Learning Untuk Manajemen Risiko UMKM

Dapot Hutagalung; Syaiful Zuhri Harahap; Ibnu Rasyid Munthe

Penulis

Dapot Hutagalung Universitas Labuhanbatu
Syaiful Zuhri Harahap Universitas Labuhanbatu
Ibnu Rasyid Munthe Universitas Labuhanbatu

Kata Kunci:

Sistem Informasi Prediktif, , Machine Learning, Manajemen Risiko, UMKM

Abstrak

Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) memiliki peran strategis dalam perekonomian nasional, namun masih menghadapi berbagai risiko seperti risiko keuangan, operasional, dan pasar yang dapat mengancam keberlangsungan usaha. Keterbatasan sumber daya dan kemampuan analisis risiko menyebabkan UMKM sulit melakukan mitigasi secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi prediktif berbasis machine learning yang dapat membantu UMKM dalam mengidentifikasi dan memprediksi risiko usaha secara lebih akurat. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data historis UMKM, pemodelan machine learning menggunakan algoritma klasifikasi dan regresi, serta evaluasi performa sistem berdasarkan tingkat akurasi, presisi, dan recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi prediktif yang dikembangkan mampu memberikan prediksi risiko yang cukup akurat dan dapat digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan bagi pelaku UMKM. Dengan demikian, penerapan teknologi machine learning dalam manajemen risiko UMKM diharapkan dapat meningkatkan ketahanan dan keberlanjutan usaha

Referensi

[1] W. Prastiwinarti, N. P. Sari, F. Yuanitasari, J. Teknik, and P. N. Jakarta, “Pemanfaatan Model Prediktif Dalam Manajemen Mutu untuk Deteksi Dini Risiko Cacat Kemasan PT ABC Abstrak,” vol. 4, no. 1, pp. 471–479.

[2] D. Lestari and I. Komputer, “PENGEMBANGAN MODEL PREDIKTIF UNTUK DETEKSI PENIPUAN DALAM TRANSAKSI KEUANGAN,” vol. 1, no. 4, pp. 1–21, 2024.

[3] I. Akadji, “Integrasi Sistem Informasi Manajemen Dengan Artificial Intelligence Untuk Prediksi Keputusan Bisnis Di UMKM,” vol. 5, pp. 7976–7986, 2025.

[4] N. Susi, S. Sugiana, B. Musty, and U. P. Indonesia, “Analisis Data Sistem Informasi Monitoring Marketing ; Tools Pengambilan Keputusan Strategic”.

[5] Y. H. Riskandy and A. Tjahyanto, “JURNAL LOCUS : Penelitian & Pengabdian Integrasi Analytic Hierarchy Process ( AHP ) – Machine Learning yang Dinamis dalam Prediksi Risiko Kredit,” vol. 4, no. 10, 2025.

[6] A. R. Harahap et al., “Peran AI dalam UMKM : Bagaimana Kecerdasan Buatan Membantu UMKM Bertahan dan Berkembang di Era Digital,” vol. 8, no. 1, pp. 409–419, 2025.

[7] E. G. Dave, K. Devi, K. Anggria, A. A. Ngurah, and E. S. Gorda, “Optimalisasi Inventaris UMKM di Denpasar melalui Penerapan Sistem Rekomendasi Pemesanan Berbasis Machine Learning,” vol. 9, no. 3, 2025.

[8] P. Strategi and S. Informasi, Analisis dan Perencanaan Strategi Sistem Informasi |.

[9] S. R. Bauskar, C. R. Madhavaram, and E. P. Galla, “Predictive Analytics for Project Risk Management Using Machine Learning,” pp. 566–580, 2024, doi: 10.4236/jdaip.2024.124030.

[10] L. Alvina, U. N. Padang, and K. Padang, “PERAN MANAJEMEN RISIKO BERBASIS DATA UNTUK,” vol. 3, no. 12, 2025.

[11] T. Susilawati and A. B. Trisnawan, “Pemanfaatan Machine Learning untuk Peningkatan Akurasi Sistem Pendukung Keputusan Prediktif,” vol. 18, no. 2, pp. 2580–2582, 2025.