## KLASIFIKASI KONDISI FISIK MOBIL BEKAS MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK (NN)
Muhammad Sulaeman 1 , Yudhistira Arie Wijaya 2
1 Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10B Majasem Kota Cirebon, Indonesia emanemon96@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini fokus pada penilaian kinerja model Neural Network dalam membedakan kondisi fisik mobil bekas  berdasarkan  dataset  dari  Showroom  Jual  Beli  Mobil  Bekas  CV.  Mulya  Sejahtera  Motor.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  neural  network.  Pengukuran  dilakukan  menggunakan metrik  Area  Under  the  Curve  (AUC)  dengan  fokus  khusus  pada  kelas  "Baik".  Dalam  penelitian  ini menghasilkan  performance  akurasi  98.52%.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  tingkat  keberhasilan  yang  sangat tinggi, dengan nilai AUC mencapai 0.992. Skor ini mendekati nilai sempurna (1), menggambarkan kemampuan model  dalam  membedakan  antara  mobil  bekas  dalam  kondisi  "Baik"  dan  kondisi  lainnya.  Model  Neural Network mampu memprediksi dengan akurat kelas "Baik" dengan tingkat keakuratan yang signifikan. Meskipun AUC  memberikan  gambaran  keseluruhan  yang  sangat  positif,  penelitian  ini  merekomendasikan  validasi  lebih lanjut  menggunakan  metrik  lain  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score  untuk  mendapatkan  gambaran komprehensif tentang kinerja model. Analisis lebih lanjut terhadap kesalahan model, pengoptimalan data untuk memastikan representasi yang seimbang dari setiap kelas, serta pertimbangan pengembangan lanjutan, diusulkan untuk  memperbaiki  dan  meningkatkan  model.  Temuan  ini  memberikan  kontribusi  positif  terhadap pengembangan  aplikasi  model  Neural  Network  dalam  mendukung  industri  jual  beli  mobil  bekas.  Keakuratan tinggi  dalam  membedakan  kondisi  fisik  mobil  dapat  memberikan  manfaat  signifikan  bagi  pelanggan  dan penjual, meningkatkan kepercayaan dalam proses pembelian dan penjualan kendaraan bekas.
Kata kunci :  Data mining , Klasifikasi , Neural Network. Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  sector  otomotif  di  Indonesia terus  berkembang  dengan  pesat,  Terbukti  dalam meninkatnya  jumlah  mobil  di  dalam  negeri  dan munculnya merek-merek baru (Aminah & Febriansyah,  2021).  Tingginya  minat  masarakat terhadap mobil bekas membuat bisnis jual beli  mobil bekas  semakin  meningkat,  Hal  ini  ditandai  dengan banyaknya  Showroom  mobil  bekas  yang  ada  di beberapa  kota  (Mulyanda  et  al.,  2023).  Salah  satu perspektif  tentang  pentingnya  menyelidiki,  Saran pemilihan seluler adalah potensi untuk meningkatkan efisiansi  dan  memfasilitasi  pengambilan  keputusan bagi konsumen dalam menentukan mobil yang selaras dengan  kebutuhan  dan  preferensi  spesifik  konsumen (Mawaridi  &  Faisal,  2023).  Karena  harga  menjadi kriteria utama dalam jual beli, maka perusahaan wajib memperkirakan harga jual pasar dan harga beli sesuai spesifikasi  mobil  bekasnya  (Surya  Negara  et  al., 2023).  Tak  luput  diantara  Showroom  sangat kompetitif  bersaing  agar  tetap  eksis  dalam  bisnis mobil bekas salah satu masalah yang di hadapi semua Showroom adalah  menetukan harga  secara cepat dan akurat  sehingga  Showroom  bisa  menjual  mobil dagangannya  dan  segera  mendapatkan revenue, Kondisi  saat  ini  Prediksi  harga  mobil  pun  masih populer (Kriswantara et al., 2021).
Pemasaran  adalah  suatu  sistem  kegiatan  bisnis yang  bertujuan  untuk  merencanakan,  Menerapkan harga, Mempromosikan, dan mendistribusikan
produk  untuk  memenuhi  harapan,  Mencapai  tujuan pasar,  dan  menyelaraskan  dengan  tujuan  perusahaan (Normah  et  al.,  2022).  Pemasaran  merupakan  suatu pendekatan  holistic  yang  memandang  produk  tidak hanya sebagai barang fisik, Tetapi juga sebagai solusi yang  dapat  memenuhi  kebutuan  dan  keinginan pelanggan.  Dengan  mengintegrasikan  berbagai  aspek seperti  perencanaan,  Penetapan  harga,  promosi,  dan distribusi,  Perusahaan  dapat  mencapai  kesuksesan dalam  mencapai  tujuan  bisnisnya  dan  membangun hubungan yang kuat dengan konsumen.
Menurut penelitian yang di lakukan oleh Daniel Saputro, Swanjaya. Yang berjudul “ Analisa Prediksi Harga Saham Menggunakan Neural Network dan Net Foreign  Flow” Prediksi  harga  saham  yang  akurat untuk  return  saham  yang  lebih  baik  Para  peneliti menggabungkan  teknik  jaringan  saraf  dan  perangkat lunak RapidMiner untuk memproses data perdagangan saham yang berfluktuasi dan menyediakan  metode  prediksi  harga  saham  yang lebih  baik,  Harga  saham  yang  diharapkan  mendekati harga  penutupan  saham  tersebut  (Saputro  & Swanjaya, 2023). Prediksi harga saham menggunakan teknik  jaringan  saraf  menujukan  bahwa  pengunaan metode analisis data yang canggih dapat memberikan prediksi  harga  yang  lebih  akurat,  Kesimpulan  ini dapat memperkuat pendekatan serupa dalam penelitian  prrediksi  harga  mobil  bekas.  Menurut penelitian yang di lakukan oleh Rahmatia wulan dari, Sopi  Sapriadi,  dkk,  Yang  berjudul “Metode  multi
Atrribute  Utility  Theory  (MAUT)  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mobil  Bekas”, Penelitian  menunjukkan  bahwa  MAUT  dapat membantu  penjual  memilih  mobil  sesuai  dengan kebutuhan konsumen(Dari, 2023).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Data Mining adalah  istilah  yang  digunakan untuk  menemukan  pengetahuan  yang  tersembunyi dalam  basis  data,  melibatkan  proses  semi-otomatis dengan  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan buatan, dan  machine learning. Tujuannya adalah mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan  yang berharga dan berpotensi dari basis data  besar,  gudang  data,  atau  sistem  penyimpanan informasi lainnya. Data Mining melibatkan penemuan pola menarik dari dataset besar yang disimpan dalam basis  data.  Ini  erat  kaitannya  dengan  bidang  seperti sistem  basis  data,  pergudangan  data,  statistik, machine learning, pencarian informasi, dan komputasi  tingkat  tinggi.  Selain  itu,  Data  Mining didukung  oleh  disiplin  ilmu  lain  seperti  jaringan saraf,  pengenalan  pola,  analisis  data  spasial,  basis data  gambar,  dan  pemrosesan  sinyal.  Istilah  "data mining"  dan  " knowledge  discovery  in  databases (KDD)" sering digunakan bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi dalam basis data besar, meskipun memiliki perbedaan konseptual. Salah  satu  tahap  kunci  dalam  keseluruhan  proses KDD adalah data mining. (Jurnal et al., 2021)

## 2.1. Neural Network
Neural  Network  (Jaringan  Saraf  Tiruan  atau JST) merujuk pada model matematis terinspirasi dari struktur  dan  fungsi  neuron  dalam  otak  manusia. Struktur  dasar  JST  melibatkan  lapisan-lapisan, dimulai  dari  Input  Layer  yang  menerima  input, Hidden  Layer  yang  memproses  informasi  secara bertahap,  hingga  Output  Layer  yang  menghasilkan prediksi  atau  output.  Setiap  koneksi  antara  neuron memiliki  bobot  yang  mengontrol  sejauh  mana  suatu input memengaruhi output. Fungsi aktivasi diperkenalkan  untuk  memperkenalkan  non-linearitas, memungkinkan  JST  untuk  memodelkan  hubungan yang  lebih  kompleks.  Selama  pelatihan,  algoritma Backpropagation  digunakan  untuk  menyesuaikan bobot dan bias berdasarkan perbedaan antara prediksi dan  label  aktual  dari  dataset  pelatihan.  Dengan menggunakan  dataset  dan  label,  JST  mempelajari pola-pola  yang  terkandung  dalam  data  untuk memecahkan  masalah  klasifikasi  atau  regresi. Aplikasi  JST  melibatkan  berbagai  bidang  seperti pengenalan  pola,  pencitraan,  dan  pemrosesan  bahasa alami.  Dengan  konsep-konsep  ini,  JST  menjadi  alat yang  efektif  untuk  memahami  dan  memodelkan  data yang  kompleks  dalam  berbagai  konteks.(Mauladi  et al., 2020)
RapidMiner adalah  perangkat  lunak  sumber terbuka yang dapat diakses secara publik. RapidMiner  bertindak  sebagai  solusi  untuk  analisis
pemrosesan  data,  menggabungkan  berbagai  teknik termasuk teknik deskriptif dan prediktif. Pengoperasian RapidMiner menggunakan  bahasa Java.  Berkat  teknologi  algoritma  komputasi  canggih dan  analisis  data  berbasis  komputer, RapidMiner dapat  digunakan  untuk  melakukan  proses  data mining.  Dalam  konteks  ini,  perangkat  lunak  ini  akan digunakan  untuk  melakukan  perhitungan  algoritma Fuzzi  C-Means (Ratna  Sari  et  al.,  2020)  .Pada penelitian ini menggunakan RapidMiner versi 10.1
Berdasarkan  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Yennimar tahun 2022 mengatakan bahwa Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan bahwa metode Support Vector Machine (SVM) dapat memberikan  performa  yang  lebih  baik  daripada regresi linear dalam memprediksi harga mobil bekas. (Yennimar et al., 2022)
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bambang Kriswantara  tahun  2021  mengatakan  Penelitian  ini melibatkan  dua  pendekatan  utama,  yaitu  kualitatif dan kuantitatif. (Kriswantara et al., 2021)

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini mengadopsi pendekatan eksperimental  untuk  mengevaluasi  kinerja  model Neural  Network  dalam  membedakan  kondisi  fisik mobil  bekas  menggunakan  dataset  dari  Showroom Jual  Beli  Mobil  Bekas  CV.  Mulya  Sejahtera  Motor. Proses  metodologi  melibatkan  tahap  preprocessing data,  termasuk  penanganan  nilai  yang  hilang, eliminasi  duplikat,  dan  normalisasi  data.  Dataset dibagi  menjadi  dua  subset:  data  pelatihan  dan  data uji.  Algoritma  Neural  Network  digunakan  untuk melatih model, dan evaluasi kinerja dilakukan dengan menggunakan metrik Area Under the Curve (AUC).
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Keterangan gambar 1 :
1) Seleksi Data (Selection)
Pemilihan  data  dari  kumpulan  data  operasional perlu  dilakukan  sebelum memulai  tahap penemuan informasi dalam Knowledge
Discovery  Database  (KDD).  Data  yang  dipilih untuk  digunakan  dalam  proses  Data  Mining
1 • Data
2 • Data Selection
3 • Preprocessing
4 • Transformasi
5 • Data Mining
6 • Evaluasi
disimpan  dalam  file  terpisah  dari  basis  data operasional.
2) Pemilihan Data ( Preprocessing) Tahapan Preprocessing mencakup penghapusan data  duplikat,  verifikasi  konsistensi  data,  dan perbaikan  kesalahan  pada  data.  Proses  ini  juga mencakup enrichment , yang berarti
"memperkaya"  data  yang  sudah  ada  dengan menambahkan data atau informasi eksternal..
3) Transformasi Data ( Data Transformation)
Pada  tahap  ini  ialah  melakukan  transformasi data  yang  belum  memiliki  entitas  jelas  untuk diubah menjadi bentuk data yang valid atau siap menjalani proses Data Mining . 4) Data mining Proses data  mining adalah  proses  mencari  pola dan  informasi  yang  menarik  pada  data  terpilih dengan  menggunakan  teknik  dan  metode tertentu
5) Interpretation/ Evaluation
Evaluasi  ialah  tahap  terakhir,  yang  dilakukan dalam  tahap  ini  yaitu  pembentukan  keluaran yang nantinya mudah dimengerti yang bersumber  pada  proses  data  mining  pola informasi.
Secara garis besar, data mining dapat dibagi menjadi dua kategori utama,yaitu ;
1) Deskriptive Mining
sebuah  proses  untuk  menemukan  karakteristik yang penting dari data dalam basis data.
2) Predictive Mining sebuah  proses  untuk  menemukan  pola  dari  data dengan menggunakan beberapa variable lain.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  hasil  dan  pembahasan  dari penerapan  algoritma  neural  network  terhadap  data kondisi  fisik  mobil  bekas.Model  algoritma Neural Network adalah  salah  satu  algoritma klasifikasi yang umum  digunakan  dalam  analisis  data  dan  machine learning. Algoritma ini mencoba untuk mengklasifikasikan data ke dalam target kondisi.
Gambar 2. Model Proses Neural Network
Gambar 3. Hasil dari corelasi matrik
Berdasarkan  hasil  dari  gambar  3  bahwa  dari beberapa  atribut  dalam  penelitian  ini  sperti  atribut tahun  pembuatan  dan  klimoter  tempuh  dengan  nilai masing-masing 1. Nilai ini  menunjukan atribut tahun pembuatan  dan  kilometer  tempuh  berpengaruh terhadap  performance  dari  penerapan  algoritma neural network.
Gambar 4. Gambar Visualisasi Scatter
Berdasarkan hasil gambar 4 dapat dilihat bahwa gambar  hasil  visualisasi  scatter  untuk  warna  biru klasifikasi  dengan  target  Sangat  Baik  sedangkan untuk  warna  hijau  merupakan  klasifikasi  dengan target Baik.
Gambar 5. Performance fector Neural Network
Dilihat dari hasil akurasinya 98.52% ini adalah hasil dari model klasifikasi menggunakan algoritma neural network Label yang Diprediksi dan Label Sebenarnya:
a. Prediksi "Sangat Baik"
127  kejadian,  dan  model  dengan  benar memprediksi sebanyak 100% dari mereka.
b. Prediksi "Baik"
139  kejadian,  dan  model  dengan  benar memprediksi sebanyak 97.20% dari mereka.
c. Recall Kelas Recall  untuk  kelas  "Sangat  Baik"  adalah 96.95%.  Ini  berarti  bahwa  model  dengan  benar mengidentifikasi  96.95%  dari  semua  kejadian yang  sebenarnya  termasuk  dalam  kelas  "Sangat Baik".
d. Recall untuk kelas "Baik" adalah 100% Ini  menunjukkan  bahwa  model  dengan  benar mengidentifikasi  100%  dari  semua  kejadian yang sebenarnya termasuk dalam kelas "Baik".
Secara keseluruhan, model ini sangat baik dalam mengingat kejadian untuk kelas "Sangat Baik", tetapi agak  kurang  efektif  dalam  mengingat  kejadian  untuk kelas  "Baik".  Nilai  presisi  untuk  setiap  kelas  akan memberikan  wawasan  tambahan  tentang  kinerja model.  Secara  umum,  nilai  recall  yang  tinggi menunjukkan bahwa model baik dalam
mengidentifikasi  kejadian  dari  kelas-kelas  yang bersangkutan.  Dengan  demikian  bahwa  sebagaimana tujuan  1  bahwa  algoritma  Neural  Network  (NN) dapat  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  kondisi fisik mobil bekas.

## 4.1. Evaluasi

## Gambar 6. AUC
Gambar  Kurva  AUC  ( Area  Under  the  Curve ) sering  digunakan  sebagai  metrik  evaluasi  untuk model  klasifikasi  biner.  Nilai  AUC  berkisar  antara  0 hingga  1,  di  mana  nilai  1  menunjukkan  kinerja sempurna  dan  nilai  0.5  menunjukkan  kinerja  model yang  setara  dengan  pengambilan  keputusan  acak. nilai  AUC  sebesar  0.992  menunjukkan  bahwa  model memiliki kinerja yang sangat baik dalam memisahkan antara  kelas  positif  ("Baik")  dan  kelas  negatif. Berikut adalah deskripsi untuk hasil tersebut:
a) Kurva AUC: 0.992 Nilai ini sangat tinggi, mendekati 1, menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan yang sangat baik untuk membedakan antara instans positif dan negatif.
b) Positive Class: Baik Ini  menunjukkan  bahwa  evaluasi  dilakukan terhadap  kelas  positif  "Baik".  Kurva  AUC memberikan  gambaran  tentang  sejauh  mana model  dapat  membedakan  antara  contoh  positif dan negatif, dan nilai 0.992 menandakan bahwa model  mampu  melakukan  ini  dengan  tingkat keakuratan yang tinggi.
Secara  umum,  semakin  tinggi  nilai  AUC, semakin baik kemampuan model dalam membedakan antara kelas positif dan negatif. Oleh karena itu, nilai 0.992  menandakan  bahwa  model  memiliki  kinerja yang sangat baik dalam klasifikasi kelas "Baik"

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model Neural Network pada  dataset  yang  digunakan,  dapat  diambil beberapa  kesimpulan:  Model  memiliki  kinerja  yang sangat  baik  dalam  membedakan  antara  kondisi  fisik mobil  bekas  yang  termasuk  dalam  kelas  "Baik", seperti  yang  ditunjukkan  oleh  nilai  AUC  yang  tinggi sebesar 0.992. Kemampuan model untuk membedakan antara instans positif dan negatif sangat mendekati  kinerja  sempurna,  yang  menunjukkan ketepatan tinggi dalam klasifikasi. Evaluasi dilakukan terhadap  kelas  positif  "Baik",  dan  model  mampu
mengidentifikasi  instans  dengan  tingkat  keakuratan yang sangat tinggi sebesar 0.992.
Berikut  beberapa  saran  :  Verifikasi  dengan Metrik  Lainnya:  Meskipun  AUC  memberikan gambaran keseluruhan, disarankan untuk memverifikasi  hasil  dengan  menggunakan  metrik kinerja lainnya seperti akurasi, presisi, recall, dan F1- score.  Ini  akan  memberikan  pemahaman  yang  lebih lengkap  tentang  kemampuan  model  dalam  setiap aspek klasifikasi. Analisis Kesalahan Model: Lakukan analisis lebih lanjut terhadap kesalahan yang dilakukan  oleh  model.  Identifikasi  kondisi-kondisi tertentu  di  mana  model  cenderung  salah  klasifikasi dan  pertimbangkan  perbaikan  atau  peningkatan model  jika  diperlukan.  Validasi  Model:  Validasi model  pada  dataset  yang  berbeda  atau  menggunakan teknik  validasi  silang  untuk  memastikan  bahwa kinerja  model  konsisten  dan  tidak  hanya  tergantung pada  satu  set  data  tertentu.  Penyempurnaan  Data: Pastikan dataset memiliki representasi yang seimbang dari  setiap  kelas  kondisi  mobil  bekas  untuk menghindari  bias  yang  mungkin  muncul  dalam  hasil evaluasi  model.  Pengembangan  Lanjutan:  Evaluasi dan  pertimbangkan  untuk  mengembangkan  model lebih  lanjut  dengan  menggabungkan  lebih  banyak fitur  atau  menggunakan  teknik  lanjutan  seperti  fine- tuning  atau  pengoptimalan  hyperparameter  untuk meningkatkan kinerja model.
Dengan  mempertimbangkan  saran-saran  ini, dapat  meningkatkan  keandalan  dan  kemampuan model Neural  Network dalam  membedakan  kondisi fisik mobil bekas berdasarkan dataset yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aminah,  S.,  &  Febriansyah,  F.  (2021).  Sistem Prediksi Kelayakan Rental Mobil Menggunakan Algoritma  C4.5. JURIKOM  (Jurnal  Riset
Komputer) , 8 (6), 367.
https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3740
[2] Arif, M., & Faisal, M. (2023). Penerapan Model Regresi  Linear  Untuk  Estimasi  Mobil  Bekas Menggunakan  Bahasa  Python. Euler :  Jurnal Ilmiah Matematika, Sains Dan Teknologi , 11 (2), 182–191. https://doi.org/10.37905/euler.v11i2.20698
[3] Dari,  R.  W.  (2023).  Metode  Multi  Attribute
Utility Theory (MAUT) untuk Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mobil  Bekas. Jurnal KomtekInfo , 10 (2), 73–79. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i2.378
[4] Iqbal, M., Hendri Mahmud Nawawi, Ramadhan Saelan, M. R., Sony Maulana, M., Yudhistira, & Mustopa,  A.  (2023).  Optimasi  Hyperparameter Multilayer Perceptron Untuk Prediksi Daya Beli Mobil. Jurnal  Manajemen  Informatika  Dan Sistem
Informasi , 6 (1), 73–81. https://doi.org/10.36595/misi.v6i1.739
[5] Iskandar  Mulyana,  D.,  &  Rofik,  M.  A.  (2022). Implementasi  Deteksi  Real  Time  Klasifikasi
Jenis  Kendaraan  Di  Indonesia  Menggunakan Metode YOLOV5. Jurnal Pendidikan Tambusai , 6 (3), 13971–13982.
https://doi.org/10.31004/jptam.v6i3.4825
[6] Kriswantara,  B.,  Kurniawati,  K.,  &  Pardede,  H. F.  (2021).  Prediksi  Harga  Mobil  Bekas  dengan Machine  Learning. Syntax  Literate ;  Jurnal
Ilmiah Indonesia , 6 (5), 2100. https://doi.org/10.36418/syntax-
literate.v6i5.2716
[7] Kriswantara, B., & Sadikin, R. (2022). Used Car Price Prediction  with  Random  Forest  Regressor Model. Journal of Information Systems, Informatics  and  Computing  Issue  Period , 6 (1), 40–49. https://doi.org/10.52362/jisicom.v6i1.752
[8] Mauladi,  K.  F.,  Informatika,  T.,  Teknik,  F., Lamongan,  U.  I.,  Ujian,  N.,  &  Absolute,  M. (2020). PERBANDINGAN  METODE  REGRESI LINEAR DAN NEURAL
NETWORK BACKPROPAGATION DALAM PREDIKSI NILAI UJIAN NASIONAL SISWA SMP . 5 (1).
[9] Mawaridi,  B.  H.,  &  Faisal,  M.  (2023). Rekomendasi Merk Mobil Untuk Calon Pembeli Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree. Jurnal
Informatika , 10 (2),
157–162. https://doi.org/10.31294/inf.v10i2.16000
[10] Mulyanda,  S.,  Defit,  S.,  &  Sumijan.  (2023). Analisis  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma C4.5  Untuk  Prediksi  Harga  Pasar  Mobil  Bekas. Jurnal
KomtekInfo , 10 , 116–121. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i3.427
[11] Normah, Rifai, B., Vambudi, S., & Maulana, R. (2022). Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber
Dengan  Metode  Support  Vector  Machine Berbasis  SMOTE. Jurnal  Teknik  Komputer AMIK BSI , 8 (2), 174–180.
https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2
[12] Paul,  H.,  Sartika  Wiguna,  A.,  &  Santoso,  H. (2023).  Penerapan  Algoritma  Support  Vector Machine  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi Jenis  Mobil  Terlaris  Berdasarkan  Produksi  Di Indonesia. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik
Informatika) , 7 (1), 39–44.
https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.5555
[13] Putra,  P.  H.,  Azanuddin,  A.,  Purba,  B.,  & Dalimunthe,  Y.  A.  (2023).  Random  forest  and decision tree algorithms for car price prediction. Jurnal  Matematika  Dan  Ilmu  Pengetahuan Alam LLDikti Wilayah 1 (JUMPA) , 3 (2), 81–89. https://doi.org/10.54076/jumpa.v3i2.305
[14] Saputro,  D.,  &  Swanjaya,  D.  (2023).  Analisa Prediksi  Harga  Saham  Menggunakan  Neural Network  Dan  Net  Foreign  Flow. Generation
Journal , 7 (2), 96–104.
https://doi.org/10.29407/gj.v7i2.20001
[15] Surya  Negara,  E.,  Jenderal  Ahmad  Yani,  J., Seberang  Ulu,  K.  I.,  &  Selatan,  S.  (2023). Sulaiman et al, Komparasi Algoritma K-Nearest Neoghbors  dan  Random  Forest  ……..  337 Komparasi  Algoritma K-Nearest Neighbors dan Random  Forest  Pada  Prediksi  Harga  Mobil Bekas. Jurnal JUPITER , 15 (1), 337–346.
[16] Yennimar,  Kelvin,  Suwandi,  &  Amir.  (2022). Comparison  Analysis  of  SVM  Algorithm  with Linear Regression in Predicting used Car Prices. Jurnal
Mantik , 5 (4), 2720–2728.