ESTIMASI HARGA PROPERTI RUMAH MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTIPLE LINEAR REGRESSION DAN RANDOM FOREST REGRESSOR DENGAN TEKNIK WEB SCRAPING PADA WEBSITE PENJUALAN RUMAH DI YOGYAKARTA - Sobirin, Rahmat; Kusrini, Kusrini; Wibowo, Ferry Wahyu (STKIP PGRI Tulungagung, 2025)
Penelitian ini mengeksplorasi estimasi harga properti rumah di Yogyakarta dengan menggunakan algoritma Multiple Linear Regression (MLR) dan Random Forest Regressor (RFR), didukung oleh teknik web scraping untuk pengumpulan data. Teknik web scraping digunakan untuk mengumpulkan data harga rumah dari situs penjualan online, mencakup informasi seperti lokasi, luas bangunan, dan fitur-fitur lainnya. Data yang terkumpul diproses dan dianalisis dengan Algoritma MLR dan RFR untuk menghasilkan model estimasi harga yang akurat. Hasil analisis menunjukkan bahwa kedua algoritma efektif dalam memprediksi harga rumah, dengan Random Forest Regressor memberikan hasil yang sedikit lebih baik dengan nilai R-Square sebesar 0.943 atau 94,3% dibandingkan Multiple Linear Regression dengan nilai R-Square sebesar 0.90 atau 90%. Penelitian ini menyoroti potensi kombinasi teknik web scraping dan machine learning dalam meningkatkan keakuratan estimasi harga properti serta memberikan wawasan berharga bagi pengembangan model prediksi harga di pasar real estat lokal.