KLASIFIKASI PENERIMAAN MOBIL BEKAS BERDASARKAN METODE NEURAL NETWORK - Akmal Dirgantara; Syarifudin Herdyansyah; Rasenda Rasenda (Jurnal Riset Informatika, 2019)
Mengingat kebutuhan mobil di kota-kota besar semakin meningkat dan harga kendaraan roda 4 yang terbilang mahal maka mobil bekas menjadi alternatif solusi yang baik untuk ditawarkan. Namun dalam berbisnis kita tidak bisa asal saja membeli stok untuk showroom mobil misalnya apalagi dengan budget yang terbatas, pengusaha showroom mobil harus melakukan analisa yang mendalam untuk menghemat budget membuka showroom dan mencegah kerugian. Tulisan ini membantu pembuka showroom mobil menentukan mobil mana saja yang cocok dijadikan stok untuk dipajang pada showroom dengan parameter buying, maintenance, doors, lugs boot dan safety. Yang diprediksi menggunakan metode jaringan syaraf tiruan sebanyak 1728 data yang didapatkan dari UCI repository dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 98,26%. Hal ini cukup efisien dibandingkan pemilik showroom harus melakukan survey terlebih dahulu dan bertanya pada 1 per 1 orang untuk melakukan suvey keminatan penerimaan mobil.