Prediksi Harga Rumah Sesuai Spesifikasi Menggunakan Metode Multiple Linear Regression - Widyastuti, Artika (Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Majapahit Mojokerto, Indonesia, 2024)
Tempat tinggal atau rumah adalah salah satu kebutuhan utama manusia yang berguna sebagai tempat tinggal, tempat bersantai dan berkumpul dengan keluarga. Sehingga pertimbangan dalam pembelian rumah memerlukan sebuah metode untuk membantu menentukan harga yang sesuai pembeli inginkan. Dengan menggunakan metode Multiple Linear Regression dari data rumah yang didapatkan dari websiteb kaggle.com terdapat variabel-variabel potensial seperti harga rumah, luas tanah, luas bangunan, jumlah ruang kamar tidur, jumlah ruang kamar mandi dan garasi. Penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 1010 data dengan 6 variabel. Data tersebut akan melalui proses pre-processing data sebelum dilakukannya training model. Selanjutnya pada tahap evaluasi menggunakan matrik pengujian, yaitu MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Squared Error) digunakan untuk menilai kinerja model. Berdasarkan hasil analisis dari dataset, dimana data tersebut dibagi menjadi dua bagian yaitu, sebanyak 80% sebagai data training dan 20% sebagai data testing dari hasil analisis tersebut diperoleh tingkat akurasi sebesar 0,77 atau 77% dengan tingkat error MAE sebesar 1980.3555 dan tingkat error MSE sebesar 10675731 lalu proses prediksi harga untuk sebuah rumah dengan spesifikasi tertentu telah didapatkan.