KOMPARASI AKURASI REGRESI LINEAR BERGANDA DAN DECISION TREE PREDIKSI HARGA MOTOR BEKAS BERBASIS WEBSITE - Arya Putrana Kohan; Adhitya Pratama; Andika Satria Pratama; Tri Ramadhanti; Victor Parulian; Sigit Wibawa; Muhammad Muharrom (INFOTECH journal, 2025)
Kendaraan roda dua kini menjadi kebutuhan utama bagi masyarakat Indonesia. Aktivitas jual beli motor, baik baru maupun bekas, sudah sangat umum dilakukan. Namun, masih banyak calon pembeli yang belum mengetahui kisaran harga dari tipe atau model motor yang ingin mereka beli maupun jual. Untuk membantu memperkirakan harga tersebut, dapat digunakan pendekatan Machine Learning (ML) dengan metode Supervised Learning, yang berfungsi melatih model menggunakan algoritma analisis statistik. Prediksi merupakan aspek penting dalam statistik, terutama dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa dua algoritma machine learning, yaitu Regresi Linear Berganda dan Decision Tree Regressor, dalam memprediksi harga motor bekas. Data yang digunakan meliputi Model, Tahun, Transmisi, Odometer, Jenis, Pajak, Konsumsi BBM, Mesin, dan Harga. Dataset dibagi menjadi data pelatihan dan pengujian dengan perbandingan 80:20. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Regresi Linear Berganda memiliki akurasi lebih tinggi dengan nilai R² sebesar 0.8755 dan RMSE lebih rendah sebesar 1328.09 dibandingkan Decision Tree yang memiliki R² sebesar 0.8422 dan RMSE 1495.23. Oleh karena itu, model Regresi Linear Berganda lebih efektif dalam menangani hubungan linear antar variabel saat memprediksi harga motor bekas, dengan hasil perbandingan divisualisasikan dalam bentuk heatmap dan prediksinya ditampilkan melalui website.