Analisis Prediksi Harga Rumah Pada Machine Learning Metode Regresi Linear - Nuzuliarini Nuris (Universitas Teknologi Mataram, 2024)
Rumah merupakan kebutuhan esensial yang sangat penting bagi setiap individu, dengan pentingnya peran rumah tersebut maka sesorang yang ingin membeli rumah dan seseorang yang ingin menjual rumah sangat membutuhkan prediksi harga rumah yang sesuai dan akurat. Dalam menentukan prediksi harga rumah ditentukan oleh banyak faktor. Berdasarkan permasalahan tersebut maka setelah dilakukan penelitian dengan menggunakan metode regresi linear untuk memprediksi harga rumah sehingga dapat mempermudah transaksi jual dan beli. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersumber dari website rumah123.com. Hasil penelitian ini menunjukkan nilai akurasi sebesar 86,41%. Harga rumah sangat berpengaruh kuat dengan luas bangunan dan harga rumah tidak dipengaruhi pada kriteria jenis sertifikat dikarenakan hasil yang didapat pada keterkaitan atau hubungan variabel luas bangunan sebesar 0,80 dan jenis sertifikat sebesar 0,00. Model dievaluasi menggunakan metrik evaluasi yang sesuai dengan menguji akurasi dan kinerja dari mean squared error (MSE) sebesar 464,87397, R-squared (R²) sebesar 0,7818811 dan mean absolute error (MAE) sebesar 313,00083.