Book's Detail
Penentuan harga jual Mobil Toyota Avanza bekas menggunakan Fuzzy Inference System

Indonesia merupakan negara dengan jumlah penjualan mobil bekas tertinggi di
Asia Tenggara. Pemilik mobil yang ingin menjual mobil yang dimilikinya karena alasan
tertentu, dapat menjual secara pribadi, dengan mengikuti lelang, atau menjual kepada
dealer mobil bekas. Bila dibandingkan, menjual mobil secara pribadi daripada dengan cara
mengikuti lelang atau menjual lewat dealer mobil bekas memberikan kesulitan bagi pemilik
mobil. Kesulitan tersebut terjadi pada saat pemilik menentukan harga jual daripada mobil
bekas yang dimilikinya. Kesulitan penentuan harga jual mobil bekas dikarenakan
kurangnya pengalaman yang dimiliki oleh pemilik mobil dan terdapat faktor-faktor yang
tidak dapat dikuantifikasi. Pada penelitian ini objek yang diamati adalah mobil Toyota
Avanza. Avanza merupakan sebuah tipe brand mobil yang diluncurkan oleh Toyota yang
sudah dikenal secara luas di masyarakat dan masih merupakan mobil yang banyak dan
cepat terjual di pasar mobil bekas.
Untuk membantu pemilik mobil menentukan harga jual Avanza bekas, akan
ditentukan faktor yang berpengaruh dengan menggunakan metode Critical Incident
Technique (CIT) dan dihasilkan enam buah faktor yang berpengaruh terhadap harga jual
Avanza bekas yaitu umur mobil, jarak tempuh, kondisi, kelas, harga baru, dan warna.
dibuat sebuah Fuzzy Inference System (FIS) berdasarkan 324 buah IF-THEN yang
diperoleh dari kombinasi faktor. FIS tersebut menggunakan metode Mamdani dan Sugeno
yang telah dioptimisasi dengan proses tuning dan metode Tsukamoto yang telah
dioptimisasi dengan menggunakan algoritma genetik.
Berdasarkan FIS yang telah dibuat, akan diukur tingkat keakuratan daripada
masing-masing sistem dalam melakukan penafsiran harga jual mobil bekas Avanza bila
dibandingkan dengan harga hasil penafsiran yang dilakukan oleh seorang expert. Adapun
tingkat keakuratan diperoleh dengan menggunakan nilai MAPE. MAPE yang dihasilkan
FIS dengan menguji 22 buah data dan dengan metode Mamdani, Sugeno, dan Tsukamoto
yang telah dioptimisasi secara berturut-turut adalah 10,665%, 9,220%, dan 11,367%.

Pernyataan Tanggungjawab Herdinata Niuslie
Pengarang Niuslie, Herdinata - Pengarang Utama
Ariningsih, Paulina Kus - Advisor
Setiawan, Fran - Ko-Advisor
Edisi
No. Panggil TI NIU p/19
ISBN/ISSN
Subyek
Klasifikasi
Judul Seri
GMD Text
Bahasa Indonesia
Penerbit Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknologi Industri - UNPAR
Tahun Terbit 2019
Tempat Terbit Bandung
Deskripsi Fisik xix, V-2 p. : il. ; 30 cm
Info Detil Spesifik 4840 - FTI
Lampiran Berkas
LOADING LIST...
Ketersediaan
LOADING LIST...
 

Visitor Counter
Visit Today
Pencarian