Pendekatan Deep Learning dan Gradient Boosting dalam Prediksi Harga Properti Airbnb dengan Analisis Sentimen (Informatics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University, 2023)
Penentuan harga properti sewa Airbnb yang sesuai untuk mendapatkan penjualan yang tertinggi merupakan pekerjaan yang tidak mudah, terlebih pada masa modern sekarang yang dipenuhi dengan pasar bebas dan pertarungan harga yang seringnya tidak sehat. Dalam waktu yang sama, calon penyewa properti juga kesulitan melakukan penilaian atas harga yang ditawarkan oleh pemilik properti. Oleh karena itu, kami menawarkan beberapa model machine learning untuk melakukan prediksi harga Airbnb. Kami berhasil mendapatkan hasil terbaik menggunakan XGBoost dengan MSE (Mean Squared Error) sebesar 0.1414. Selanjutnya, kami juga melakukan pembenahan terhadap metode seleksi fitur yang digunakan pada penelitian sebelumnya dengan menggunakan ElasticNet dan berhasil menurunkan MSE dari 0.1471 menjadi 0.1370.