Analisis Prediksi Harga Smartphone Tahun 2023 Menggunakan Model Random Forest Regression Berdasarkan Fitur-Fitur Spesifikasi Teknis - Saputra, S.TI., M.Kom., Putu Satya; Sudiatmika, I Putu Gede Abdi (KOMTEKS, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi harga smartphone tahun 2023 menggunakan model Random Forest Regression berdasarkan fitur-fitur spesifikasi teknis. Dataset yang digunakan berasal dari https://www.kaggle.com/datasets/howisusmanali/mobile-prices-2023, dengan jumlah data sebanyak 1837 dan 10 variabel, antara lain Phone Name, Rating ?/5, Number of Ratings, RAM, ROM/Storage, Back/Rare Camera, Front Camera, Battery, Processor, dan Price in INR. Tahap pertama adalah proses data collecting, diikuti dengan pembersihan data (data cleaning) dengan menghapus variabel yang tidak relevan, seperti Phone Name. Selanjutnya, dilakukan tahap data processing, di mana dataset dibagi menjadi data latih (90%) dan data uji (10%), kemudian dilakukan normalisasi dan standarisasi data. Hasil dari model Random Forest Regression yang dibangun menunjukkan Mean Squared Error (MSE) sebesar 9322848,510354057 dan R-squared sebesar 0.9546596207605785. Hasil evaluasi tersebut menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi harga smartphone berdasarkan fitur-fitur spesifikasi teknisnya.