Perbandingan Algoritma XGBoost dan CatBoost dalam Prediksi Harga Rumah Berdasarkan Data Perumahan di Jabodetabek - Efendi, Muh Agum Nur; Suharjo, Imam (CV. Hawari, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk membangun dan membandingkan model prediksi harga rumah di wilayah Jabodetabek menggunakan algoritma machine learning XGBoost dan CatBoost. Data yang digunakan merupakan data sekunder properti perumahan yang diperoleh dari situs real estat dan dataset publik dengan total 9.991 data. Variabel yang digunakan meliputi fitur numerik seperti luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar, jumlah kamar mandi, garasi, dan usia bangunan, serta fitur kategorikal seperti lokasi, jenis sertifikat, kondisi bangunan, dan fasilitas. Variabel target dalam penelitian ini adalah harga rumah dalam satuan rupiah. Tahapan pra-pemrosesan data meliputi pembersihan data, konversi satuan dan format harga, penanganan nilai hilang menggunakan median, serta rekayasa fitur dengan mengekstraksi informasi kota dari lokasi properti. Dataset kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji dengan rasio 80:20. Pada model XGBoost, dilakukan One-Hot Encoding untuk fitur kategorikal dan standardisasi fitur numerik, sedangkan CatBoost memanfaatkan kemampuan native dalam menangani fitur kategorikal. Kedua model menggunakan transformasi logaritmik pada variabel target. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa CatBoost memiliki performa yang lebih unggul dibandingkan XGBoost. Model CatBoost menghasilkan nilai MAE sebesar Rp 126.169.305, RMSE sebesar Rp 212.418.771, dan R² sebesar 0,9907 pada data uji, sedangkan XGBoost menghasilkan MAE Rp 239.321.909, RMSE Rp 393.835.569, dan R² sebesar 0,9682. Distribusi error dan MAPE CatBoost juga lebih stabil, dengan 91,80% prediksi memiliki error di bawah 10% sebanyak 1.835 data, sedangkan MAPE XGBoost memiliki prediksi error di bawah 10% sebesar 72,59% dari total data uji, yaitu 1.451 data. Temuan ini menunjukkan bahwa CatBoost efektif untuk prediksi harga rumah, khususnya pada dataset dengan dominasi fitur kategorikal.