ANALISIS DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI HARGA PASAR MOBIL BEKAS

Mulyanda, Sandy (2023) ANALISIS DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PREDIKSI HARGA PASAR MOBIL BEKAS. Masters thesis, Universitas Putra Indonesia YPTK.

	Text TESIS_SANDY MULYANDA_212321028_ABSTRAK.pdf Download (7kB)
	Text TESIS_SANDY MULYANDA_212321028_BAB 1.pdf Download (29kB)
	Text TESIS_SANDY MULYANDA_212321028_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (328kB)
	Text TESIS_SANDY MULYANDA_212321028_FULL TEXT.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)

Abstract

Tingginya minat masyarakat terhadap mobil bekas membuat bisnis jual beli mobil bekas semakin meningkat, hal ini ditandai dengan banyaknya showroom mobil bekas yang ada di beberapa Kota, diantaranya showroom - showroom yang ada di Kota Bukittinggi seperti showroom AutoFallen. Beberapa faktor yang dapat mempengaruhi harga mobil bekas itu sendiri antara lain, tahun produksi, jenis mobil, transmisi, bahan bakar, kapasitas mesin, dan jarak tempuh. Disamping hal itu, didapatkan informasi dari pihak showroom dimana ada beberapa faktor yang mungkin berpengaruh terhadap daya beli masyarakat, diantaranya minat masyarakat terhadap suatu merek mobil, selain itu harga mobil juga dapat dipengaruhi oleh tingkat kepercayaan masyarakat terhadap suatu showroom tertentu, dengan kata lain, harga mobil bekas untuk satu merek, satu tahun rakitan dan lain sebagainya belum bisa diprediksi apakah harganya akan terus stabil atau tidak untuk ke depannya. Klasifikasi merupakan salah satu metode dalam menganalisis data mining, dimana hasil dari klasifikasi tersebut dapat digunakan untuk memprediksi harga mobil bekas. Dengan menggunakan Algoritma C4.5 maka akan diketahui prediksi kestabilan dari harga mobil bekas pada beberapa tahun berikutnya. Data yang diolah dalam penelitian ini sebanyak 100 data penjualan yang didapat dari showroom AutoFallen Bukittinggi. Selanjutnya data diolah menggunakan software Rapidminer. Hasil dari pengujian terhadap metode ini adalah dapat memprediksi harga pasar mobil bekas, sehingga tingkat akurasinya sebesar 99.00%. Dengan menggunakan metode Algoritma C4.5 dapat memprediksi harga pasar mobil bekas dengan akurat.

Actions (login required)

View Item