Sistem Klasifikasi Variabel Tingkat Penerimaan Konsumen Terhadap Mobil Menggunakan Metode Random Forest
Abstrak: Saat ini tidak dapat
dipungkiri bahwa persaingan pasar industri mobil di berbagai belahan dunia sangat
ketat tak terkecuali di Indonesia. Indonesia memiliki industri manufaktur mobil
terbesar kedua di Asia Tenggara setelah Thailand. Namun hasil statistik
menunjukkan bahwa tingkat penjualan mobil di Indonesia masih belum stabil
akibat tingkat penerimaan konsumen yang rendah. Ada banyak faktor yang mempengaruhi
tingkat penerimaan konsumen terhadap produk-produk mobil yang baru diluncurkan.
Jika hal tersebut terus terjadi, akan berimbas buruk pada profitabilitas
produsen mobil di negara ini. Untuk membantu mengurangi masalah tersebut, maka
dibuat sebuah sistem untuk mengklasifikasi faktor yang mempengaruhi
permasalahan tingkat penerimaan mobil oleh pihak konsumen. Faktor-faktor yang
digunakan dalam sistem sebagai variabel yang mempengaruhi tingkat penerimaan
konsumen terdiri dari harga pembelian, biaya perawatan, jumlah pintu, kapasitas
penumpang, ukuran bagasi, dan taksiran keselamatan penumpang. Sistem
pengklasifikasi variabel ini dibangun dengan menerapkan metode Random Forest
(RF). Pada metode ini, data maupun atribut diambil secara acak sehingga
dimungkinkan akan menghasilkan berbagai model pohon keputusan. Adapun variabel
yang menempati sebagai root node dalam pohon keputusan merupakan variabel yang
paling signifikan dalam mempengaruhi tingkat penerimaan mobil pada konsumen.
Hasil dari sistem klasifikasi yang dibangun dapat dijadikan pertimbangan bagi
produsen mobil di masa mendatang, sehingga produksi mobil menjadi lebih
efektif, dapat meminimalisir kerugian, dan meningkatkan profitabilitas
produsen.
Kata kunci: data mining, pohon
keputusan, Random Forest, sistem klasifikasi, tingkat penerimaan konsumen
Penulis: Yusuf Sulistyo
Nugroho dan Nova Emiliyawati
Kode Jurnal: jptlisetrodd170232
