<![CDATA[Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Decision Tree untuk memprediksi harga rumah di Tebet, Jakarta Selatan. Decision Tree dipilih karena kemudahan interpretasi dan kemampuannya dalam menangani data numerik dan kategorikal. Data dikumpulkan dari berbagai sumber, meliputi fitur seperti luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar, dan lokasi.Data dipraproses dan dibagi menjadi data latih (80%) dan data uji (20%). Model Decision Tree dilatih dan dievaluasi menggunakan Mean Squared Error (MSE) dan R-squared. Hasil penelitian menunjukkan Decision Tree mampu memprediksi harga rumah di Tebet dengan akurasi yang baik. Visualisasi pohon keputusan memberikan informasi tentang fitur-fitur penting dalam penentuan harga.Penelitian ini diharapkan bermanfaat bagi stakeholder di pasar properti Tebet dalam pengambilan keputusan.]]>
Copyrights © 2025
