Mahasiswa UNNES Ciptakan Program Machine Learning 'AutoPredict' untuk Prediksi Pembelian Mobil

Universitas Negeri Semarang (UNNES) kembali membuktikan kiprahnya dalam bidang teknologi dan inovasi. Kali ini, sekelompok mahasiswa Program Studi Teknik Informatika angkatan 2023, yaitu:

• Muhammad Zakariyya (2304130014)
• Ahmad Galvin Firdaus Zahid (2304130021)
• Muhammad Sulthonul Izza (2304130022)

menciptakan program machine learning bernama 'AutoPredict'. Program ini dirancang untuk memprediksi apakah seseorang akan membeli mobil berdasarkan data jenis kelamin, usia, dan gaji tahunan mereka.

Program ini dibuat untuk memenuhi tugas mata kuliah Matematika Diskrit yang diampu oleh Bapak Dr. Alamsyah, S.Si., M.Kom., sebagai bagian dari pengembangan kemampuan analisis algoritma dan aplikasi teknologi dalam menyelesaikan permasalahan nyata.

Teknologi di Balik AutoPredict

AutoPredict memanfaatkan algoritma Random Forest, salah satu teknik populer dalam machine learning untuk klasifikasi data. Algoritma ini mampu mengolah data dalam jumlah besar dengan akurasi yang tinggi. Dengan tingkat akurasi mencapai 94.5%, AutoPredict memberikan hasil prediksi yang cepat dan dapat diandalkan.

"Kami memilih Random Forest karena kemampuannya dalam menangani data yang kompleks dan memberikan prediksi yang akurat," ujar Izza, salah satu anggota tim pengembang. "Selain itu, kami menggunakan dataset 'Cars Purchase Decision' yang tersedia di Kaggle untuk melatih model ini, sehingga data yang digunakan relevan dengan kebutuhan prediksi."

Fitur dan Keunggulan AutoPredict

AutoPredict dirancang dengan tampilan yang User-Friendly, sehingga mudah digunakan oleh siapa saja, termasuk mereka yang tidak memiliki latar belakang di bidang komputer. Pengguna hanya perlu memasukkan data seperti jenis kelamin, usia, dan gaji tahunan, lalu sistem akan secara otomatis memprediksi apakah orang tersebut berpotensi untuk membeli mobil atau tidak.

Keunggulan utama dari AutoPredict meliputi:

• Kecepatan dan Akurasi: Menggunakan algoritma Random Forest untuk menghasilkan prediksi yang presisi.
• User-Friendly: Antarmuka yang sederhana dan mudah digunakan.
• Efisiensi Data: Dapat mengolah data dalam jumlah besar tanpa mengorbankan performa.

Dampak dan Harapan

Program ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata bagi industri otomotif, terutama dalam menganalisis perilaku konsumen. "Kami berharap inovasi ini dapat membantu dealer mobil untuk menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif," kata Zaka. Selain itu, program ini juga membuka peluang pengembangan lebih lanjut di bidang machine learning untuk aplikasi yang lebih luas.

Sebagai bagian dari pengujian dan penyebaran hasil karya, tim pengembang juga telah melakukan presentasi kepada mitra mereka, yaitu organisasi daerah Wonogiri yang bernama Ikatan Mahasiswa Wonogiri UNNES (IMAGIRI UNNES) yang diketuai oleh Akita Deco Zaki Al Faruqi. IMAGIRI UNNES mengakui kualitas karya AutoPredict dan memberikan apresiasi berupa sertifikat serta surat pengakuan karya kepada tim pengembang. Berikut adalah dokumentasi dari serah terima sertifikat dan surat pengakuan karya tersebut:

Foto Serah Terima Penghargaan (Sumber: Dokumentasi Asli)

Masa Depan AutoPredict

Ke depannya, tim pengembang merencanakan untuk mengintegrasikan lebih banyak fitur pada AutoPredict, seperti analisis data historis dan integrasi dengan aplikasi mobile. Dengan langkah ini, AutoPredict diharapkan dapat menjadi solusi yang lebih komprehensif dalam membantu industri otomotif.

AutoPredict merupakan bukti nyata bahwa mahasiswa UNNES tidak hanya belajar di ruang kelas, tetapi juga berkontribusi dalam menciptakan inovasi teknologi yang relevan dan bermanfaat bagi masyarakat. Dengan semangat dan dedikasi seperti ini, Indonesia dapat terus maju dalam era digital.