Klasifikasi Kondisi Fisik Mobil Bekas Menggunakan Algoritma Neural Network (Nn)

Abstract

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.