ESTIMASI DATA KUNJUNGAN SERVICE MOBIL SUZUKI TYPE ERTIGA DENGAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE - Inan Dianah, - (2016)
Peningkatan kebutuhan konsumen untuk service mobil pada saat musim mudik lebaran meningkat sangat signifikan. Salah satu diantaranya adalah kendaraan type Ertiga produk PT Suzuki Indomobil Sales, yang memiliki data transaksi service terbanyak pada Bengkel Resmi Suzuki (Beres-S) dibandingkan dengan type lainnya. Oleh karena itu Beres-S perlu sebuah estimasi pada transaksi perbaikan mobil tersebut. Pada penelitian ini, pengestimasian transaksi perbaikan mobil menggunakan metode Extreme Learning Machine dan Single Exponential Smoothing sebagai algoritma pembanding. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Ramadhan 1434H, Ramadhan 1435H, dan Ramadhan 1436H, sebagai data sample 20 hari sebelum hari raya idul fitri. Menggunakan k=15 sebagai K- Fold Cross Validation untuk menentukan mana kelompok terbaik, dengan penentuan input = 4, untuk mendapatkan nilai parameter bobot, bias, dan betha. Penelitian ini didapat nilai Mean Square Error (MSE) terkecil dengan menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) = 0,99 pada kelompok validasi ke-6, dan nilai MSE dengan menggunakan metode Single Exponential Smoothing = 8,803 pada kelompok validasi ke-8.