Klasifikasi Persepsi Pengguna terhadap Modifikasi CVT pada Sepeda Motor Matic Menggunakan Algoritma Random Forest - Ari Dani Lilah; Rudi Kurniawan; Bani Nurhakim; Yudhistira Arie Wijaya; Nana Suarna (Jurnal Syntax Admiration, 2026)
Modifikasi Continuously Variable Transmission (CVT) pada sepeda motor matic banyak dilakukan untuk meningkatkan performa dan kenyamanan berkendara. Penelitian ini bertujuan menganalisis persepsi pengguna terhadap modifikasi CVT menggunakan algoritma Random Forest. Data diperoleh melalui kuesioner daring berbasis skala Likert 1–5 yang terdiri dari 20 pernyataan dan diisi oleh 803 responden. Berdasarkan rumus Slovin, diperoleh 153 sampel penelitian. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, uji validitas dan reliabilitas, pembentukan variabel target, serta klasifikasi menggunakan Random Forest dengan pembagian data 80% training dan 20% testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest menghasilkan akurasi sebesar 94% pada data pengujian. Analisis feature importance menunjukkan bahwa faktor yang paling memengaruhi persepsi pengguna adalah kehalusan getaran CVT, peningkatan akselerasi, kelancaran perpindahan tenaga, dan minimnya hentakan saat berkendara. Secara umum, mayoritas responden memiliki persepsi positif terhadap modifikasi CVT. Meskipun modifikasi CVT telah banyak dikaji dari sisi teknis, penelitian yang secara khusus mengklasifikasikan persepsi pengguna berbasis data kuesioner Likert menggunakan machine learning masih sangat terbatas. Kebaruan penelitian ini terletak pada penerapan pertama algoritma Random Forest untuk mengklasifikasikan persepsi pengguna modifikasi CVT sepeda motor matic melalui pendekatan berbasis kuesioner skala Likert. Temuan ini diharapkan berkontribusi pada pengembangan literatur machine learning di bidang otomotif serta memberikan panduan praktis bagi bengkel modifikasi dan pengguna kendaraan.