Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Penjualan Mobil Berdasarkan Model K-Nearest Neighbour - Mustaqim, Kiki; Amalia Maresti, Fatia; Azzahra, Siti Salwa; Paringga Pengestu Ningsih, Salsa (Data Sciences Indonesia (DSI), 2025)
Industri otomotif memiliki peran penting dalam pertumbuhan ekonomi global, termasuk di Indonesia. Persaingan antar produsen semakin ketat, sehingga pemahaman terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan konsumen dalam membeli mobil menjadi sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) untuk memprediksi kategori penjualan mobil ke dalam tiga kategori yaitu sangat laris, cukup laris, dan kurang laris dan penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap tingkat penjualan mobil. Data yang digunakan berasal dari penjualan wholesales mobil pada tahun 2023–2024. Proses analisis dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu seleksi data, preprocessing, transformasi, data mining, dan evaluasi model. Hasil penelitian model KNN yang diterapkan menghasilkan akurasi sebesar 71% dengan nilai K=5, yang menunjukkan performa cukup baik dalam memprediksi. Kategori penjualan mobil dan menunjukkan bahwa variabel PS/HP merupakan faktor utama yang mempengaruhi keputusan pembelian, diikuti oleh kategori mobil, jumlah seater, transmisi, jenis bahan bakar, harga, kapasitas tangki, dan kapasitas mesin (CC). Penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh industri otomotif dalam strategi pemasaran dan pengembangan produk agar lebih sesuai dengan preferensi pasar.