Penerapan Algoritma Random Forest Dalam Memprediksi Harga Properti di Jakarta Selatan Berdasarkan Karakteristik Fisik dan Lokasi - Safa Emilita; Putri Sri Rahayu; Sekar Rania Larasati; Ghofar Taufiq; Jefina Tri Kumalasari (Politeknik Ganesha Medan, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi harga properti di wilayah Jakarta Selatan dengan memanfaatkan algoritma Random Forest. Dataset yang digunakan mencakup 1.003 data dengan variabel seperti harga, luas tanah (LT), luas bangunan (LB), jumlah kamar tidur (JKT), jumlah kamar mandi (JKM), keberadaan garasi (GRS), serta lokasi (KOTA). Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mampu memberikan prediksi harga properti dengan tingkat akurasi yang tinggi, di mana luas tanah dan luas bangunan menjadi faktor yang paling berpengaruh terhadap hasil prediksi.Temuan ini dapat menjadi referensi bagi pengembang, agen properti, maupun calon pembeli dalam memperkirakan nilai pasar properti di Jakarta Selatan secara lebih objektif dan data-driven .