Sistem Klasifikasi Variabel Tingkat Penerimaan Konsumen Terhadap Mobil Menggunakan Metode Random Forest (Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang, 2017)
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.