Penerapan Algoritma Linear Regression dalam Memprediksi Harga Rumah Menggunakan RapidMiner - Khoiriyah, Siti; Fatah, Zaehol (JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika, 2024)
Permintaan pasar properti di Indonesia yang terus meningkat mempengaruhi harga rumah, yang dipengaruhi oleh berbagai faktor. Klasifikasi, sebagai salah satu metode dalam data mining, memiliki kemampuan untuk melakukan prediksi. Model prediksi harga rumah dikembangkan menggunakan teknik regresi linier. Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor utama yang memengaruhi harga rumah adalah luas tanah, jumlah kamar mandi, jumlah lantai, dan fasilitas parkir. Model ini akurat, terutama untuk harga rumah rendah hingga menengah. Faktor luas area (koefisien 242.186, p-value sangat kecil), jumlah kamar mandi (koefisien 987.650, p-value < 0.01), jumlah lantai (koefisien 542.411, p-value < 0.01), dan fasilitas parkir (koefisien 408.438, p-value 0.011) memiliki pengaruh signifikan terhadap harga. Sementara itu, faktor seperti akses jalan utama, kamar tamu, dan AC tidak menunjukkan pengaruh signifikan (p-value > 0.05). Model ini dapat digunakan untuk penilaian properti, perencanaan investasi, dan negosiasi harga.