PERBANDINGAN MODEL MULTIPLE LINEAR REGRESSION DAN DECISION TREE REGRESSION (STUDI KASUS: PREDIKSI HARGA SAHAM TELKOM, INDOSAT, DAN XL) - Althof Thabibi; Raden Supriyanto (Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa, 2023)
Penggunaan machine learning menjadi salah satu bidang yang banyak digunakan seiring berkembangnya zaman. Melakukan prediksi dengan baik pada suatu data dapat dibantu dengan teknik dan model pada machine learning. Regresi menjadi salah satu teknik terbaik yang dapat digunakan dalam memprediksi suatu data. Tujuan penelitian ini yaitu untuk memanfaatkan machine learning menggunakan regresi dalam memprediksi sebuah data dengan baik. Tahapan penelitian dalam melakukan prediksi ini meliputi pengumpulan materi, analisis dan perancangan, uji coba, dan implementasi. Uji coba dilakukan dalam 3 skema pengujian, yaitu 80:20, 70:30, dan 60:40. Implementasi dilakukan dengan evaluasi error setiap model regresi untuk menentukan model terbaik dalam mengolah dataset. Hasil penelitian menggunakan model Multiple Linear Regression (MLR) dan Decision Tree Regression (DTR) memiliki perbedaan yang cukup besar. Model MLR memiliki nilai terbaik untuk MAE menggunakan skema 70:30 dengan nilai sebesar 0.008, sedangkan untuk RMSE dan MAPE menggunakan skema 60:40 dengan nilai sebesar 2.591 dan 0.852. Model DTR memiliki nilai terbaik menggunakan skema 80:20 dengan nilai MAE sebesar 0.013, nilai RMSE sebesar 4.014, dan nilai MAPE sebesar 1.287. Kesimpulan menunjukkan bahwa model MLR lebih bagus digunakan untuk dataset telekomunikasi selama 5 tahun terakhir karena memiliki nilai lebih kecil daripada model DTR walaupun dengan skema yang berbeda.