<![CDATA[Prediksi harga berlian merupakan permasalahan penting dalam analisis data karena dipengaruhi oleh berbagai karakteristik fisik yang bersifat numerik. Namun, kontribusi relatif masing-masing variabel terhadap harga belum sepenuhnya dipahami secara kuantitatif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variabel carat, depth, table, serta dimensi fisik x, y, dan z terhadap harga berlian menggunakan metode regresi linier. Data penelitian diperoleh dari Seaborn Diamonds Dataset dengan pengambilan sampel acak sebanyak 50 observasi, yang dibagi menjadi data latih sebesar 80% dan data uji sebesar 20%. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan nilai MAE sebesar 1.200,69, MSE sebesar 2.582.825,77, dan R² sebesar 0,944, yang mengindikasikan bahwa model regresi linier mampu menjelaskan sebagian besar variasi harga berlian berdasarkan variabel numerik yang digunakan. Dengan demikian, penelitian ini menunjukkan bahwa regresi linier efektif digunakan dalam estimasi harga berlian berbasis data numerik. Pengembangan model melalui penambahan atribut kategorikal dan penerapan metode regresi non-linear berpotensi meningkatkan akurasi serta kemampuan generalisasi model dalam analisis prediktif]]>
Copyrights © 2026
