PENERAPAN METODE RANDOM FOREST, K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)DAN NAÏVE BAYES UNTUK MENGESTIMASI HARGA MOBIL BEKAS

---

Covid-19 mengakibatkan indeks kebutuhan masyarakat akan kepemilikan
kendaraan pribadi meningkat karena menghindari pemakaian transportasi umum.
Covid-19 juga berdampak pada ekonomi masyarakat yang ikut melemah,
sehingga masyarakat tentu akan lebih memilih kendaraan atau dalam hal ini mobil yang harganya terjangkau yaitu mobil-mobil bekas. Oleh karena itu, bisnis jualbeli mobil bekas menjadi suatu hal yang menjanjikan. Namun, karena bisnis di era globalisasi menjadi semakin ketat maka setiap pelaku bisnis harus menguasai pemasaran. Ditambah lagi pada Maret 2021, diskon PPnBM hingga 100 persen resmi diterapkan untuk pembelian mobil baru, yang mengakibatkan terjadinya persaingan harga antara mobil baru dan mobil bekas. Untuk itu pada penelitian ini akan dilakukan estimasi harga mobil bekas dengan menggunakan data mining dan mengusulkan algoritma estimasi random forest, KNN, dan naïve bayes dengan mengevaluasi atribut-atributnya yang bisa berpengaruh pada harga mobil seperti merek, model, varian, tahun, cakupan mesin, kilometer, jumlah kursi, transmisi, dan warna menggunakan tool RapidMiner. Hal ini bertujuan untuk mengetahui model estimasi yang paling tepat untuk memperkirakan harga mobil bekas, serta
atribut yang paling berpengaruh dalam keputusan estimasi harga mobil bekas sehingga hasil estimasi yang dihasilkan akurat. Dari hasil eksperimen, random forest menghasilkan akurasi paling tinggi yaitu 95,46%. Model dapat
memprediksi harga mobil bekas secara akurat dengan memilih fitur yang paling berkorelasi. Secara berturut-turut atribut yang paling berpengaruh pada keputusan estimasi harga mobil bekas adalah merek, cakupan mesin, kilometer, warna, tahun, jumlah penumpang, dan transmisi.

Kata kunci: Data Mining, Estimasi, Random Forest, KNN, Naïve Bayes

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

670 IND p TA-2021

Penerbit

CIANJUR : ., 2021

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

TA-670

Tipe Isi

text

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Estimasi

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Dwi Indrawati

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar