Implementasi Support Vector Regression Untuk Prediksi Harga Rumah Dengan Optimasi Grid Search - Mulyawan .; Reza Subagja; Dede Rohman; Deny Indriyana Efendi (JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana), 2024)
Rumah merupakan kebutuhan pokok dalam kehidupan manusia, berfungsi sebagai tempat perlindungan tidak hanya dari kondisi cuaca eksternal, tetapi juga dari makhluk hidup lainnya. Harga rumah menjadi elemen kunci dalam transaksi properti, baik melalui cara konvensional maupun digital. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menerapkan algoritma Support Vector Regression (SVR) dalam konteks prediksi harga rumah berdasarkan karakteristiknya. Dalam upaya mencapai kinerja model yang optimal, dilakukan optimasi parameter menggunakan algoritma Grid Search. Data yang digunakan diperoleh melalui teknik web scraping dari situs properti rumah123.com, dengan fokus pada wilayah Jakarta. Atribut data mencakup lokasi, luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi, kapasitas garasi, dan harga rumah. Metode penelitian melibatkan langkah-langkah Obtain, Scrub, Explore, Model, dan Interpret. Dalam pemodelan, dua skenario data dieksplorasi, yakni menggunakan dataset asli dan hasil transformasi logaritma pada variabel target. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik ditemukan pada skenario data hasil transformasi logaritma, dengan nilai metrik RMSE = 0.2774, MAE = 0.2061, MAPE = 0.1453, dan R-Squared = 0.7867. Parameter optimal yang dihasilkan dari metode grid search adalah Cost = 1, epsilon = 0.1, dan gamma = 1. Keywords: Prediksi Harga Rumah, Support Vector Regression, Grid Search