Prediksi Target Penjualan Mobil Menggunakan Decision Tree - Haryo Santoso, Syahbagus Radithya; Adji Bhirawa, Punto; Fibianto, Dwi; Fauzan, Ghani; Rahmat, Basuki (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2024)
Penelitian ini menyoroti pentingnya memahami target pasar dalam penjualan mobil, dengan fokus pada profil demografis konsumen potensial berdasarkan usia dan penghasilan. Menggunakan teknologi machine learning dengan metode decision tree, penelitian ini bertujuan memprediksi target pasar yang optimal. Data yang digunakan berasal dari platform pembelajaran Udemy, mencakup berbagai kelompok usia, tingkat penghasilan, dan keinginan individu untuk membeli mobil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa decision tree dapat membuat prediksi yang akurat, memberikan panduan praktis bagi industri otomotif dalam merumuskan strategi pemasaran dan penjualan. Implementasi analisis ini diharapkan memberikan kontribusi akademis dalam memahami perilaku konsumen terkait pembelian mobil, serta meningkatkan efektivitas kampanye pemasaran dan penjualan. Selain itu, penelitian ini membantu dalam mengembangkan produk dan layanan yang lebih tepat sasaran sesuai dengan kebutuhan konsumen. Kesimpulannya, penelitian ini menunjukkan bahwa metode decision tree efektif dalam memprediksi target penjualan mobil berdasarkan profil usia dan penghasilan. Model decision tree yang digunakan mencapai akurasi sebesar 91%, yang menunjukkan bahwa metode ini dapat membuat prediksi yang akurat.