Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.319
P-Index
This Author published in this journals
All Journal EKUIVALEN - Pendidikan Matematika Natural Science: Journal of Science and Technology Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Journal of Nutrition College Publika Budaya Edu Komputika Journal Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia PEDAGOGI Indonesian Journal of Obstetrics and Gynecology (Majalah Obstetri dan Ginekologi Indonesia) Jurnal Akuntansi Jurnal Ilmiah Pendidikan dan Pembelajaran Journal of Educational Research and Evaluation The Indonesian Journal of Health Science JIIP (Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan) Journal of Applied Science, Engineering, Technology, and Education EDUNursing Community Empowerment
Kurniawati Kurniawati
Tadulako University
Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia

 1 
Prediksi Harga Mobil Bekas dengan Machine Learning Kriswantara, Bambang; Kurniawati, Kurniawati; Pardede, Hilman F
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : CV. Ridwan Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (382.454 KB) | DOI: 10.36418/syntax-literate.v6i5.2716

Abstract

Harga mobil bekas dipengaruhi oleh beberapa faktor yang berkaitan dengan mobil itu sendiri, seperti jenis mobil, model, edisi, tahun produksi, transmisi, bahan bakar, kapasitas mesin, dan jarak tempuh. Harganya juga fluktuatif dan persaingan yang tinggi antar penjual mobil bekas, dibutuhkan alat untuk memprediksi harga mobil bekas secara akurat dan cepat. Tujuan dari penelitian ini untuk membantu show room mobil bekas dalam memprediski harga secara cepat dengan data history menggunakan metode Deep Neural Network (DNN) dengan tiga lapisan tersembunyi. Dalam Penelitian ini dilakukan dua pendekatan utama penelitian, yaitu pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Hasil penelitian kami menghasilkan MAE=501232, R2=0.88 yang lebih baik dari penelitian sebelumnya dengan metode Random Forest menghasilkan MAE=521947, R2=0.82. Sehingga Metode DNN akan meningkatkan akurasi prediski yang lebih baik, meskipun tidak naik secara signifikan mengacu pada hasil penelitian.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Abdul Syukur Adyanti, Handini Eky Ahmad Ridhay Albert Tallapessy Aminuyati Ana Farida Ulfa, Ana Farida Anwar, Indra NC Arif Dwinanto Arvakni, Isti Aryando Pradana Bambang Genjik Bambang Yulianto Darim, Abu Darmawan, Wibi Devi, Ni Made Rizkie Eni Rosnija Erni Puji Astuti Fani, Erliana Fitriyono Ayustaningwarno Kriswantara, Bambang Mappiratu Mappiratu Marantika, Syaifana Diana Nawassyarif Nur Laila Yuliani Pardede, Hilman F Polim, Arie A Priliarachma, Naviri Ramadani, Annisa Kusuma Ratnasari, Novika Ratno Abidin Regina Regina Ristanto, Riska Dami Ruslan, Ahmad Sabta Diana Santi Santi Setyowati, Lis Sini, Ivan R Sintha Dwi Wulandari Siti Muniroh Umasih Umasih Wharyanti Ika Purwaningsih, Wharyanti Ika Widawati, Etty Wiwiek Widiatie, Wiwiek Yogi Alfian, Arma Lutfiya Zuliani Zuliani, Zuliani