KLASIFIKASI PENJUALAN MOBIL BEKAS MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE, ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, DAN NAÏVE BAYES (STUDI KASUS CV KARUNIA INDAH MOTOR)

Abstract

CV Karunia Indah Motor merupakan showroom jual beli mobil bekas yang berlokasi di Jakarta Timur. Dalam bisnis jual beli mobil bekas ini, terdapat sejumlah tantangan operasional yang berpengaruh terhadap cash flow perusahaan. Tantangan terbesar adalah durasi simpan mobil di dalam showroom yang cukup lama, sehingga meningkatkan biaya perawatan. Berdasarkan perumusan menggunakan Why-why diagram didapatkan faktor faktor penyebab lamanya mobil bekas terjual, di antaranya adalah kurangnya strategi marketing, kondisi mobil yang kurang bagus, peramalan pembelian mobil bekas di periode selanjutnya kurang tepat, dan segmentasi pelanggan yang kurang tepat. Segmentasi pelanggan dan peramalan kurang tepat dapat disebabkan karena pemilik showroom memiliki data historis yang kurang lengkap dan juga tidak memperhatikan mobil yang diinginkan dan dibutuhkan konsumen sehingga dalam penjualannya tidak memiliki klasifikasi mobil bekas. Karenanya, diperlukan klasifikasi mobil bekas dalam menentukan jenis dan tipe mobil yang dapat memenuhi kebutuhan dan keinginan konsumen. Dalam penelitian ini digunakan tiga metode klasifikasi untuk membantu perusahaan, yakni decision tree, Artificial Neural Network (ANN), dan naïve bayes. Berdasarkan pengolahan data, metode klasifikasi dengan tingkat akurasi tertinggi adalah naïve bayes serta jenis dan tipe mobil yang memiliki penjualan tertinggi berdasarkan data historis yaitu Agya, Avanza, Vios, Sigra, Xenia dan Terios.