Implementasi Machine Learning Untuk Prediksi Harga Rumah Menggunakan Algoritma Random Forest - Hadi, Nicholas; Benedict, Jason (Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara, 2024)
Dengan pentingnya peran rumah dalam kehidupan masyarakat, banyak orang yang pasti bertujuan untuk melakukan pembelian atau penjualan rumah. Dengan banyaknya kriteria – kriteria yang dapat mempengaruhi harga rumah, membuat harga rumah sangat susah untuk di prediksi. Harga rumah tersebut tentu saja dapat diprediksi dengan menggunakan 3 algoritma Machine Learning yaitu Random Forest, Decision Tree, dan Polynomial Regression. Manfaat dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui kriteria yang paling mempengaruhi harga rumah, dan memperlihatkan hasil akurasi dari setiap algoritma yang digunakan serta menemukan algoritma prediksi terbaik dari 3 algoritma tersebut. Penelitian ini dilakukan pada dataset harga rumah di King County, USA yang bersumber dari situs Kaggle. Dalam hasil pengujian korelasi dari 13 variabel data yang digunakan, ditemukan bahwa variabel luas rumah, grade, dan luas atas rumah mempunyai nilai pengaruh besar terhadap harga rumah. Hasil pengujian 3 algoritma tersebut dievaluasi dengan nilai R2 dan RMSE. Algoritma Random Forest dinyatakan menghasilkan prediksi terbaik dibandingkan 2 algoritma tersebut, dengan tingkat akurasi sebesar 86,54% dan nilai RMSE sebesar 144913.73.