http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Prediksi Calon Pembeli Mobil Potensial menggunakan Agoritma Logistic Regression

## Predicting Potential Car Buyers using Logistic Regression Algorithm
1 Nouval Trezandy Lapatta*, 2 Abdullah Husin
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tadulako
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Islam Indragiri
1 Jl. Soekarno Hatta Km. 9, Kel. Tondo, Kec. Mantikulore, Palu, Sulawesi Tengah, Indonesia, 94118
2 Jl. Provinsi Parit 1 Tembilahan Hulu, Indragiri Hilir Riau Indonesia, 29213 *e-mail: nouval@untad.ac.id
( received: 29 Maret 2024, revised: 27 April 2024, accepted: 30 April 2024)

## Abstrak
Penelitian  ini  diarahkan  pada  pengembangan  model  prediksi  untuk  mengidentifikasi  individu  yang memiliki  potensi  tinggi  untuk  menjadi  pembeli  mobil,  menggunakan  algoritma logistic  regression . Tujuan  utamanya  adalah  untuk  mendukung  industri  otomotif  dalam  menyusun  strategi  pemasaran yang  lebih  efisien  dan  terfokus.  Alasan  pemilihan logistic  regression terletak  pada  keunggulannya dalam  menangani  variabel  dependen  kategorikal  dan  kepraktisannya  dalam  interpretasi  hasil.  Data yang  diolah  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  informasi  demografis,  kebiasaan  konsumsi,  preferensi merek, dan berbagai faktor lain yang berpengaruh terhadap keputusan pembelian mobil. Sumber data utama adalah hasil survei online yang diikuti oleh individu yang diprediksi berpotensi membeli mobil dalam  jangka  waktu  12  bulan  mendatang.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  faktor-faktor  seperti pendapatan,  usia,  status  kepemilikan  kendaraan  sebelumnya,  jenis  kelamin  dan  status  pernikahan memiliki  peran  penting  dalam  memprediksi  kemungkinan  seseorang  menjadi  pembeli mobil.  Model yang  dikembangkan  berhasil  mencapai  akurasi  dan  presisi  sebesar  95%,  yang  membuktikan kemampuannya  yang  signifikan  dalam  mengidentifikasi  calon  pembeli  mobil  dengan  tingkat keberhasilan  yang  tinggi.  Temuan  ini  memberikan  wawasan  berharga  bagi  industri  otomotif  dalam merumuskan  strategi  pemasaran  yang  lebih  tepat  sasaran  dan  efisien,  serta  memberikan  kontribusi terhadap  literatur  akademik  mengenai  penerapan logistic  regression dalam  prediksi  perilaku konsumen.
Kata kunci: prediksi pembeli mobil, logistic regression , model prediksi, perilaku konsumen.

## Abstract
This  research  aims  to  develop  a  predictive  model  to  identify  individuals  with  a  high  potential  to become car buyers, employing logistic regression algorithm. The primary objective is to support the automotive industry in devising more efficient and focused marketing strategies. The choice of logistic regression is based on its superiority in handling categorical dependent variables and its practicality in  result  interpretation.  The  data  processed  in  this  study  derive  from  demographic  information, consumption habits, brand preferences, and various other factors that influence car buying decisions. The main data source is the outcome of online surveys participated in by individuals predicted to have the potential to buy a car within the next 12 months. The analysis results indicate that factors such as income, age, previous vehicle ownership status, gender and marriage status play significant roles in predicting  the  likelihood  of  someone  becoming  a  car  buyer.  The  developed  model  achieved  an accuracy and precision of 95%, proving its significant capability in identifying potential car buyers with  a  high  success  rate.  These  findings  provide  valuable  insights  for  the  automotive  industry  in formulating more targeted and efficient marketing strategies, as well as contributing to the academic literature on the application of logistic regression in consumer behavior prediction.
Keywords: car buyer prediction, logistic regression, predictive model, consumer behavior.

## 1 Pendahuluan
Industri  otomotif  global  menghadapi  perubahan  dinamis  yang  signifikan,  didorong  oleh perkembangan teknologi, pergeseran preferensi konsumen, dan intensifikasi persaingan pasar. Dalam kondisi  pasar  yang  semakin  kompetitif  ini,  pemahaman  tentang  preferensi  dan  perilaku  konsumen menjadi  penting  untuk  mempertahankan  dan  meningkatkan  pangsa  pasar.  Mengidentifikasi  calon pembeli mobil potensial tidak hanya membantu perusahaan otomotif dalam mengoptimalkan strategi pemasaran  mereka  tetapi  juga  dalam  menyesuaikan  produk  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  keinginan beragam  profil  konsumen  [1].  Namun,  tantangan  utama  yang  dihadapi  adalah  bagaimana  mengolah dan  menganalisis  volume  data  konsumen  yang  besar  dengan  cara  yang  efektif  untuk  menghasilkan prediksi yang akurat [2].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dengan  mengembangkan  model prediksi  yang  memanfaatkan  algoritma logistic  regression ,  sebuah  metode  yang  terkenal  dengan kemampuannya  dalam  mengelola  variabel  dependen  kategorikal  dan  kemudahan  dalam  interpretasi hasilnya [3]. Algoritma ini dipilih karena potensinya dalam menangani kompleksitas data dan variabel yang  berkaitan  dengan  perilaku  pembelian  konsumen,  sehingga  memungkinkan  identifikasi  calon pembeli mobil dengan lebih akurat. Selain itu, penggunaan data demografis, kebiasaan konsumsi, dan preferensi  merek  sebagai  variabel  independen  diharapkan  dapat  meningkatkan  pemahaman  tentang faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan pembelian mobil [4].
Pernyataan masalah dalam penelitian ini berfokus pada pengembangan strategi pemasaran yang efisien  berdasarkan  prediksi  akurat  tentang  calon  pembeli  mobil.  Rasionalisasi  dari  penelitian  ini terletak pada kebutuhan untuk memperoleh wawasan yang lebih dalam mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi  keputusan  pembelian  konsumen,  yang  pada  gilirannya  dapat  digunakan  untuk merumuskan strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dan efektif [5].
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  model  prediksi  yang  dapat mengidentifikasi individu dengan potensi tinggi untuk menjadi pembeli mobil menggunakan logistic regression .  Manfaat  dari  penelitian  ini  diharapkan  akan  memberikan  kontribusi  signifikan  bagi industri  otomotif,  khususnya  dalam  merancang  strategi  pemasaran  yang  lebih  inovatif  dan  berbasis data. Selain itu, temuan penelitian ini diharapkan dapat memperkaya literatur akademik dalam bidang pemasaran  dan  analisis  prediktif,  serta  memberikan  wawasan  baru  tentang  penerapan logistic regression dalam memprediksi perilaku pembelian konsumen.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  terkait  dengan  prediksi  penjualan  mobil  yang  optimal  telah  dikembangkan  oleh peneliti sebelumnya dimana terdapat berbagai pendekatan yang telah diterapkan dalam memprediksi penjualan atau kecenderungan pasar mobil, namun terdapat ruang untuk inovasi melalui pemanfaatan Logistic  Regression [6]  secara  khusus  untuk  mengidentifikasi  calon  pembeli  mobil  potensial. Penelitian  sebelumnya  telah  menunjukkan  efektivitas  dari  berbagai  metode  prediktif  dalam  konteks penjualan  mobil,  termasuk Naïve  Bayes [7],  ARIMA  [8],  dan  metode  lainnya,  tetapi  belum  banyak yang fokus pada identifikasi calon pembeli mobil.
Penggunaan  algoritma Naïve  Bayes telah  ditunjukkan  efektif  dalam  memprediksi  tingkat penjualan  mobil  dengan  akurasi  yang  cukup  tinggi,  seperti  yang  dijelaskan  dalam  penelitian  oleh Hasyim  et  al.,  yang  menemukan  bahwa  model  mereka  mampu  mencapai  akurasi  sebesar  95.38% dalam  prediksinya  [9].  Ini  menunjukkan  potensi  besar  dalam  penerapan  teknik  data  mining  dan pembelajaran  mesin  untuk  memahami  tren  pasar  dan  preferensi  konsumen  dalam  industri  otomotif. Namun, penelitian ini lebih berfokus pada klasifikasi merk mobil berdasarkan kriteria tertentu, bukan pada identifikasi pembeli potensial.
Di  sisi  lain,  penerapan  metode  ARIMA  dalam  prediksi  penjualan  mobil  [10],  seperti  yang dijelaskan dalam penelitian oleh Walelang et al., memberikan pendekatan yang berbeda dengan fokus pada  analisis  deret  waktu  untuk  memprediksi  jumlah  penjualan  mobil  dengan  menggunakan  model intervensi . Hasil prediksi menunjukkan bahwa penjualan mobil di PT. Hasjrat Abadi Cabang Tendean Manado  konstan  sebanyak  75  unit  per  bulan  selama  tahun  2022,  dengan  menggunakan  model intervensi  ARIMA  [11].  Penelitian  ini  menunjukkan  pentingnya  analisis  deret  waktu  dalam memprediksi penjualan namun tidak mengeksplorasi potensi individu pembeli atau faktor-faktor yang mungkin mempengaruhi keputusan pembelian.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pendekatan  ini  berbeda  secara  signifikan  dari  tujuan  penelitian  tentang  prediksi  calon  pembeli mobil  potensial  menggunakan Logistic  Regression ,  yang  tidak  hanya  bertujuan  untuk  memprediksi jumlah  penjualan  tetapi  juga  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  atau  faktor-faktor  yang mempengaruhi  individu  dalam  membuat  keputusan  pembelian.  Ini  mencakup  analisis  lebih  dalam terhadap data konsumen dan perilaku pembelian, yang bisa memberikan wawasan yang lebih spesifik dan personalisasi untuk industri otomotif.
Dengan  demikian,  tinjauan  literatur  ini  menunjukkan  bahwa  walaupun  telah  banyak  penelitian yang  menerapkan  berbagai  algoritma  pembelajaran  mesin  untuk  prediksi  penjualan  dalam  industri otomotif,  masih  terdapat  ruang  yang  luas  untuk  eksplorasi  lebih  lanjut,  khususnya  dalam  penerapan Logistic  Regression untuk  identifikasi  calon  pembeli  mobil  potensial.  Kebaruan  dari  penelitian  ini terletak  pada  aplikasi  spesifik  dari Logistic  Regression untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang mempengaruhi  keputusan  pembelian  potensial,  yang  belum  banyak  dijelajahi  dalam  literatur sebelumnya. Ini dapat membuka peluang baru untuk pemahaman yang lebih dalam tentang dinamika pasar  dan  perilaku  konsumen  dalam  industri  otomotif,  memberikan  dasar  untuk  strategi  pemasaran yang lebih efektif dan personalisasi.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian ini terdiri atas beberapa komponen, diantaranya adalah data penelitian, alat penelitian, dan teknik analisis. Teknis analisis pada peneltian ini menggunakan Logistic Regression .

## 3.1 Data Penelitian
Dataset yang digunakan pada penelitian ini merupakan data calon pembeli mobil sejumlah 1000 orang. Terdapat tujuh variabel pada dataset ini seperti yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Dataset Calon Pembeli No Variabel Deskripsi 1 ID Nomor data 2 Usia Usia (tahun) 3 Status Status nikah (0 = single, 1 = menikah, 2 = menikah punya anak, 3 = duda/janda) 4 Kelamin Jenis kelamin (0 = laki-laki, 1 = perempuan) 5 Memiliki_Mobil Jumlah mobil yang saat ini dimiliki 6 Penghasilan Penghasilan (x 100 juta rupiah per tahun) 7 Beli_Mobil Keputusan membeli mobil (0 = tidak, 1 = beli)
Variabel `Beli_Mobil`  menjadi  kelas target pada model  prediksi.  Variabel  lain yang  dianggap  dapat mempengaruhi  keputusan  pembelian  mobil  adalah,  variabel  `Status`,  `Memiliki_Mobil`,  dan `Penghasilan`.

## 3.2 Alat Penelitian
Analisis  pada  penelitian  ini  menggunakan  Google  Collabolatory  dengan  menggunakan runtime Python 3 Google Compute Engine Backend pada mode CPU dan RAM sebesar 2GB.

## 3.3 Logistic Regression
Logistic  Regression merupakan  teknik  analisis  statistik  yang  digunakan  untuk  memprediksi peluang  suatu  peristiwa  berdasarkan  satu  atau  lebih  variabel  independen  [12].  Teknik  ini  sangat bermanfaat dalam kasus-kasus di mana variabel dependen yang ingin diprediksi bersifat biner, seperti ya/tidak,  sukses/gagal,  atau  hadir/tidak  hadir. Logistic  Regression beroperasi  dengan  mengestimasi probabilitas  bahwa  variabel  dependen  berada  dalam  kategori  tertentu,  dengan  memanfaatkan  fungsi logit sebagai link function [13]. Formula dari Logistic Regression seperti pada Persamaan 1 [14].
𝑃(𝑌 = 1) = 1 1+𝑒 −(𝛽0+𝛽1𝑋1+𝛽2𝑋2+⋯+𝛽𝑝𝑋𝑝) (1)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Keterangan :
( 𝑌 =1)  adalah probabilitas bahwa variabel dependen ( 𝑌 ) sama dengan 1, diberikan nilai-nilai dari variabel independen ( 𝑋 ). 𝛽 0 , 1 , 𝛽 2,…, 𝛽 𝑝 adalah koefisien regresi yang akan diestimasi. 𝑋 1 , 2 ,…, 𝑋 𝑝 adalah variabel independen. Fungsi 𝑒 adalah fungsi eksponensial, yaitu konstanta Euler (sekitar 2.71828).
Logistic  Regression sering  digunakan  dalam  berbagai  bidang  seperti  kedokteran  untuk memprediksi  kemungkinan  penyakit  [15],  dalam  keuangan  untuk  penilaian  risiko  kredit  [16],  dan dalam pemasaran untuk memprediksi perilaku pembelian konsumen [17].
Salah satu kelebihan utama dari Logistic Regression adalah mampu menangani variabel prediktor baik  yang  bersifat  numerik  maupun  kategorikal,  dan  cocok  untuk  situasi  di  mana  hubungan  antara variabel independen dan peluang kejadian tidak bersifat linear [18].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Terdapat  beberapa  proses  dalam  penelitian  ini  yang  akan  dibahas,  diantaranya  praproses  data, Exploratory Data Analysis (EDA), serta pemodalan dan evaluasi.

## 4.1 Praproses Data
Sebelum masuk ke tahap pemodelan, maka dilakukan beberapa persiapan data berikut ini. Pada Tabel 2 kita dapat melihat deskripsi dataset dan sebaran data dari daftar 1000 calon pembeli mobil.
Tabel 2. Deskripsi dan Sebaran Data Calon Pembeli Usia Status Kelamin Memiliki_Mobil  Penghasilan  Beli_Mobil count  1000.000000  1000.000000  1000.000000 1000.00000 1000.00000 1000.000000 mean 43.532000 1.469000 0.481000 0.95200 270.09000 0.633000 std 12.672078 1.073402 0.499889 0.80146 95.23681 0.482228 min 24.000000 0.000000 0.000000 0.00000 95.00000 0.000000 25% 33.000000 1.000000 0.000000 0.00000 187.00000 0.000000 50% 43.000000 1.000000 0.000000 1.00000 258.50000 1.000000 75% 53.000000 2.000000 1.000000 2.00000 352.25000 1.000000 max 164.000000 3.000000 1.000000 4.00000 490.00000 1.000000
Terlihat pada kolom usia terdapat calon pembeli dengan usia tertinggi, yakni 164 tahun. Untuk rasionalisasi data, maka pada penelitian ini akan menghapus data calon pembeli dengan usia lebih dari 100 tahun, dengan pertimbangan sangat jarang sekali pembeli mobil dengan usia lebih dari 100 tahun. Setelah  dilakukan  penghapusan,  jumlah  data  berkurang  2  menjadi  998  calon  pembeli.  Hal  ini  tidak memberikan  dampak  berarti  terhadap  model  prediksi,  karena  hanya  sebesar  0,2%  dari  keseluruhan data  calon  pembeli  yang  diobservasi.  Tabel  3  menunjukkan  hasil  normalisasi  usia  calon  pembeli, dimana usia terendah adalah 24 tahun dan tertinggi adalah 65 tahun. Selain itu dilakukan pengecekan data null (kosong), dengan hasil bahwa seluruh kolom memiliki 998 baris record dimana seluruhnya memiliki tipe numerik (bilangan kontinyu) dan tidak terdapat data null .
Tabel 3. Hasil Normalisasi Usia Calon Pembeli
Usia Status Kelamin Memiliki_Mobil  Penghasilan  Beli_Mobil count 998.000000 998.000000 998.000000 998.000000 998.000000 998.000000 mean 43.323647 1.469940 0.480962 0.953908 270.430862 0.634269 std 11.774139 1.073338 0.499888 0.801127 95.026802 0.481876 min 24.000000 0.000000 0.000000 0.000000 95.000000 0.000000 25% 33.000000 1.000000 0.000000 0.000000 187.250000 0.000000 50% 43.000000 1.000000 0.000000 1.000000 259.000000 1.000000 75% 53.000000 2.000000 1.000000 2.000000 352.750000 1.000000 max 65.000000 3.000000 1.000000 4.000000 490.000000 1.000000

## 4.2 Exploratory Data Analysis
Hasil praproses data calon pembeli mobil disajikan pada Tabel 4 dengan sampel 10 data. Adapun Gambar 1 menunjukkan persentase pembelian mobil berdasarkan data calon pembeli. Dari 998 calon pembeli, sebanyak 631 (63,8%) telah membeli mobil dan 358 (36,2%) tidak membeli mobil. Adapun Gambar  2  menampilkan  korelasi  antar  variabel,  dimana  terlihat  bahwa  variabel  `Penghasilan` memiliki pengaruh yang paling kuat terhadap keputusan pembelian mobil.
Tabel 4. Hasil Praproses Data Calon Pembeli Mobil ID Usia Status Kelamin Memiliki_Mobil Penghasilan Beli_Mobil 1 32 1 0 0 240 1 2 49 2 1 1 100 0 3 52 1 0 2 250 1 4 26 2 1 1 130 0 5 45 3 0 2 237 1 6 39 2 0 1 280 1 7 38 2 1 0 150 0 8 29 1 1 0 143 0 9 30 2 0 0 200 1 10 51 1 1 0 174 0 Gambar 1. Persentase Pembelian Mobil Gambar 2. Korelasi Antar Variabel
Gambar  3  menampilkan  hubungan  pembelian  mobil  dan  jenis  kelamin  dari  calon  pembeli. Mayoritas  calon  pembeli  yang  memutuskan  untuk  membeli  mobil  adalah  laki-laki  sebanyak  57,5%, dan perempuan sebanyak 42,5%.
Gambar 3. Hubungan Pembelian Mobil dan Jenis Kelamin
Lebih dari setengah calon pembeli mobil yang akhirnya memutuskan membeli adalah berstatus sudah menikah sebanyak 53,4%. Kemudian diikuti oleh calon pembeli yang berstatus cerai sebanyak 23,5% dan belum atau tidak menikah sebanyak 23,1%, seperti yang ditampilkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hubungan Pembelian Mobil dan Status Menikah
Lebih dari setengah calon pembeli yang akhirnya memutuskan membeli mobil adalah berstatus sudah menikah sebanyak 53,4%. Kemudian diikuti oleh calon pembeli yang berstatus cerai sebanyak 23,5% dan belum atau tidak menikah sebanyak 23,1%, seperti yang ditampilkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Hubungan Pembelian Mobil dan Status Ekonomi
Sebanyak  70%  dari  calon  pembeli  telah  memiliki  mobil  sebelumnya,  dimana  dua  peringkat terbesar  adalah  telah  memiliki  1  mobil  sebanyak  39,6%  kemudian  disusul  yang  telah  memiliki  2 mobil  sebanyak  29,6%.  Sementara  30%  calon  pembeli  mobil  belum  pernah  memiliki  mobil sebelumnya, seperti yang ditampilkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hubungan Pembelian Mobil dan Kepemilikan Mobil
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Hubungan  antar  variabel  disajikan  dalam  bagan pairplot [19]  pada  Gambar  7  yang menunjukkan  bahwa  usia  dan  penghasilan  memiliki  pengaruh  yang  paling  besar  dalam  keputusan calon pembeli untuk akhirnya memutuskan membeli mobil.

## Gambar 7. Hubungan Berpasangan (Pairplot) Antar Variabel

## 4.3 Pemodelan dan Evaluasi
Proses pelatihan model menggunakan algoritma Logistic Regression . Dengan parameter solver `lbfgs` yang merujuk pada Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno dimana merupakan algoritma  optimasi  yang  bekerja  dengan  memperkirakan  gradien  fungsi  tujuan  menggunakan sejumlah  titik  sebelumnya.  Parameter solver ini  sangat  cocok  untuk  dataset  yang  mengandung  data ordinal [20], sehingga pada penelitian ini menggunakan solver tersebut.
Gambar  8  merupakan  tabel confusion  matrix yang  menampikan  hasil  prediksi  model  dengan penjelasan sebagai berikut [21] :
• True Positive (TP) = 59, merupakan jumlah yang diprediksi membeli mobil dan memang benar membeli mobil.
• True Negative (TN) = 132, merupakan jumlah yang diprediksi tidak membeli mobil dan memang benar tidak membeli mobil.
• False  Positive  (FP)  =  5,  merupakan  jumlah  yang  diprediksi  membeli  mobil  namun  sebenarnya tidak membeli mobil.
• False  Negative  (FN)  =  4,  merupakan  jumlah  yang  diprediksi  tidak  membeli  mobil  namun sebenarnya membeli mobil.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 8. Confusion Matrix
Tabel  3  menyajikan  hasil  pengukuran  kinerja  model,  dimana  model  telah  mampu  untuk melakukan prediksi dengan benar yang ditunjukkan oleh perolehan skor accuracy , precision , recall , dan f1-score sebesar  95%.  Hasil  ini  tervalidasi  melalui  representasi  kurva  ROC  [22]  [23]  pada Gambar 9 dimana area kesesuaian prediksi sebesar 95%.
Tabel 3. Hasil Pengukuran Kinerja Model Precision Recall F1-score Support 0 0.92 0.94 0.93 63 1 0.97 0.96 0.97 137 accuracy 0.95 200 macro avg 0.95 0.95 0.95 200 weighted avg 0.96 0.95 0.96 200

## 5 Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  berhasil  mengembangkan  sebuah  model  prediksi  efektif  dengan memanfaatkan algoritma regresi logistik, yang secara signifikan dapat mengidentifikasi individu yang berpotensi  menjadi  pembeli  mobil.  Dengan  mencapai  akurasi  dan  presisi  yang  tinggi,  yakni  sebesar 95%, penelitian ini menunjukkan bahwa variabel-variabel seperti pendapatan, usia, status kepemilikan kendaraan  sebelumnya,  jenis  kelamin,  dan  status  pernikahan  memegang  peranan  krusial  dalam mempengaruhi keputusan pembelian mobil. Temuan ini memberikan wawasan yang sangat berharga bagi industri otomotif dalam menyusun strategi pemasaran yang lebih efisien dan terfokus, sekaligus memberikan  sumbangan  penting  pada  literatur  akademik  tentang  penggunaan  regresi  logistik  dalam analisis  perilaku  konsumen.  Melalui  penelitian  ini,  terbukti  bahwa  penggunaan  teknik  analisis  data yang  canggih  seperti  regresi  logistik  tidak  hanya  memungkinkan  perusahaan  otomotif  untuk mengidentifikasi  segmen  pasar  yang  paling  mungkin  melakukan  pembelian  tetapi  juga  membantu dalam  merancang  kampanye  pemasaran  yang  lebih  efektif  dan  efisien,  yang  pada  akhirnya  akan meningkatkan  penjualan  dan  kepuasan  pelanggan.  Ini  menegaskan  kembali  pentingnya  penerapan metodologi  analitik  dalam  memahami  dan  merespons  dinamika  pasar  untuk  mencapai  keunggulan siginifikan  dalam  industri  yang  kompetitif.  Penelitian  lebih  lanjut  dapat  menerapakan feature selection (seleksi fitur) untuk mengidentifikasi variabel yang paling berpengaruh dalam prediksi calon pembeli mobil potensial dengan tetap mempertahankan akurasi dan presisi yang tinggi. Selain itu juga dapat  diperluas  dengan  teknik  analisis  data  untuk  menangani  kemungkinan imbalanced  data (data yang tidak seimbang) saat membangun model prediksi.

## Referensi
[1] B.  P.  Siahaan  and  E.  A.  Prasetio,  “Understanding  Customer  Insights  Through  Big  Data: Innovations in Brand Evaluation in the Automotive Industry,” Asian J. Technol. Manag. AJTM , vol. 15, no. 1, pp. 49–66, 2022, doi: 10.12695/ajtm.2022.15.1.4.
[2] M. Vanhala, C. Lu, J. Peltonen, S. Sundqvist, J. Nummenmaa, and K. Järvelin, “The usage of large  data  sets  in  online  consumer  behaviour:  A  bibliometric  and  computational  text-mining– driven  analysis  of  previous  research,” J.  Bus.  Res. ,  vol.  106,  pp.  46–59,  Jan.  2020,  doi: 10.1016/j.jbusres.2019.09.009.
[3] S. Nusinovici et al. , “Logistic regression was as good as machine learning for predicting major chronic  diseases,” J.  Clin.  Epidemiol. ,  vol.  122,  pp.  56–69,  Jun.  2020,  doi: 10.1016/j.jclinepi.2020.03.002.
[4] A.  D.  Nurhalim,  “Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Perilaku  Konsumen  dalam Keputusan Pembelian Mobil Toyota Avanza di Kota Tangerang,” Jambura Econ. Educ. J. , vol. 5, no. 1, pp. 51–59, Dec. 2022, doi: 10.37479/jeej.v5i1.15263.
[5] S. N. Untari, S. Djaja, and J. Widodo, “Strategi Pemasaran Mobil Merek Daihatsu pada Dealer Daihatsu Jember,” J. Pendidik. Ekon. J. Ilm. Ilmu Pendidik. Ilmu Ekon. Dan Ilmu Sos. , vol. 11, no. 2, p. 82, Jan. 2018, doi: 10.19184/jpe.v11i2.6451.
[6] M.  P.  LaValley,  “Logistic  Regression,” Circulation ,  vol.  117,  no.  18,  pp.  2395–2399,  May 2008, doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.106.682658.
[7] F. Harahap, A. Y. N. Harahap, E. Ekadiansyah, R. N. Sari, R. Adawiyah, and C. B. Harahap, “Implementation of Naïve Bayes Classification Method for Predicting Purchase,” in 2018  6th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) , Parapat, Indonesia: IEEE, Aug. 2018, pp. 1–5. doi: 10.1109/CITSM.2018.8674324.
[8] S. P. Shakti, M. K. Hassan, Y. Zhenning, R. D. Caytiles, and I. N.Ch.S.N, “Annual Automobile Sales Prediction Using ARIMA Model,” Int. J. Hybrid Inf. Technol. , vol. 10, no. 6, pp. 13–22, Jun. 2017, doi: 10.14257/ijhit.2017.10.6.02.
[9] A.  Hasyim,  M.  Fatchan,  and  W.  Hadikristanto,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam Memprediksi Tingkat Penjualan Mobil Tahun 2022,” J. Ilm. Intech Inf. Technol. J. UMUS , vol. 4, no. 02, pp. 207–215, Nov. 2022, doi: 10.46772/intech.v4i02.872.
[10]  S. A. Sinaga, “Implementasi Metode Arima (Autoregressive Moving Average) Untuk Prediksi Penjualan  Mobil,” J.  Glob.  Technol.  Comput. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  102–109,  Aug.  2023,  doi: 10.47065/jogtc.v2i3.4013.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[11]  F.  G.  Walelang,  C.  E.  J.  C.  Montolalu,  and  D.  Hatidja,  “Penerapan  Metode  Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dalam Model Intervensi Fungsi Step untuk Memprediksi Penjualan  Mobil  di  PT.  Hasjrat  Abadi  Cabang  Tendean  Manado.”  Indonesian  Journal  of Intelligence Data Science, May 15, 2023.
[12]  I.  Hadjar,  “Regresi  Logistik:  Menaksir  Probabilitas  Peristiwa  Variabel  Binari,” Phenom.  J. Pendidik. MIPA , vol. 7, no. 2, pp. 137–163, Jan. 2018, doi: 10.21580/phen.2017.7.2.1385.
[13]  D. W. Hosmer, S. Lemeshow, and R. X. Sturdivant, Applied logistic regression , Third edition. in Wiley series in probability and statistics. Hoboken, NJ: Wiley, 2013.
[14]  D. G. Kleinbaum and M. Klein, Logistic Regression . in Statistics for Biology and Health. New York, NY: Springer New York, 2010. doi: 10.1007/978-1-4419-1742-3.
[15]  M.  Nourelahi,  A.  Zamani,  A.  Talei,  and  S.  Tahmasebi,  “A  Model  to  Predict  Breast  Cancer Survivability Using Logistic Regression”.
[16]  Z.  Khemais,  D.  Nesrine,  and  M.  Mohamed,  “Credit  Scoring  and  Default  Risk  Prediction:  A Comparative  Study  between  Discriminant  Analysis  &  Logistic  Regression,” Int.  J.  Econ. Finance , vol. 8, no. 4, p. 39, Mar. 2016, doi: 10.5539/ijef.v8n4p39.
[17]  G. M. Allenby and P. J. Lenk, “Modeling Household Purchase Behavior with Logistic Normal Regression,” J.  Am.  Stat.  Assoc. ,  vol.  89,  no.  428,  pp.  1218–1231,  Dec.  1994,  doi: 10.1080/01621459.1994.10476863.
[18]  C. Mood, “Logistic Regression: Why We Cannot Do What We Think We Can Do, and What We  Can  Do  About  It,” Eur.  Sociol.  Rev. ,  vol.  26,  no.  1,  pp.  67–82,  Feb.  2010,  doi: 10.1093/esr/jcp006.
[19]  G.  Rajagopalan, A Python Data Analyst’s Toolkit: Learn Python and Python-based Libraries with Applications in Data Analysis and Statistics . New York: Apress, 2021.
[20]  D.  R.  S.  Saputro  and  P.  Widyaningsih,  “Limited  memory  Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (L-BFGS)  method  for  the  parameter  estimation  on  geographically  weighted  ordinal  logistic regression  model  (GWOLR),”  Yogyakarta,  Indonesia,  2017,  p.  040009.  doi: 10.1063/1.4995124.
[21]  J.  T.  Townsend,  “Theoretical  analysis  of  an  alphabetic  confusion  matrix,” Percept. Psychophys. , vol. 9, no. 1, pp. 40–50, Jan. 1971, doi: 10.3758/BF03213026.
[22]  N.  A.  Obuchowski,  “ROC  Analysis,” Am.  J.  Roentgenol. ,  vol.  184,  no.  2,  pp.  364–372,  Feb. 2005, doi: 10.2214/ajr.184.2.01840364.
[23]  D. Phung, G. I. Webb, and C. Sammut, Encyclopedia of Machine Learning and Data Science . New York, NY: Springer US : Imprint: Springer, 2020.