## EULER: Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi
Journal Homepage: http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/Euler DOI: https://doi.org/10.37905/euler.v11i2.20698 Desember 2023, Vol. 11, No. 2, pp. 182-191

## Penerapan Model Regresi Linear Untuk Estimasi Mobil Bekas Menggunakan Bahasa Python
Mohamad Arif Abdul Syukur 1 , Muhammad Faisal 2*
1,2 Jurusan Teknik Informatika, UIN Maulana Malik Ibrahim, Malang, Indonesia *Penulis Korespondensi. Email: mfaisal@ti.uin-malang.ac.id

## Abstrak
Mobil bekas memiliki nilai transaksi yang signifikan dalam pasar otomotif. Estimasi harga mobil bekas  menjadi  penting  bagi  pembeli  dan  penjual  untuk  menentukan  nilai  yang  sesuai.  Dalam penelitian ini, kami menerapkan model regresi linear menggunakan bahasa pemrograman Python untuk  memperkirakan  harga  mobil  bekas  berdasarkan  atribut-atribut  yang  relevan  seperti  tahun produksi,  capaian  kilometer, pajak  mobil,  konsumsi  bahan  bakar,  dan  juga  jumlah  mesin.  Kami menggunakan  dataset  mobil  bekas  yang  mengandung  informasi  penting  untuk  analisis.  Dalam menggunakan  model  regresi  linear  pada  penelitian  ini  berhasil  mendapatakan  akurasi  sebesar 0,76% dan untuk hasil estimasi harga mobil yang didapatkan dengan inputan tahun mobil = 2019, KM mobil = 5000, pajak mobil = 145, konsumsi BBM = 30,2, dan ukuran mesin = 2. Maka berhasil mendapatkan nilai estimasi sebesar 21.208,505 dalam satuan Pound dan 393.608,6514549 dalam satuan Rupiah. Sehingga dapat dikatakan model regresi linear terbukti berhasil dalam kategori baik untuk  mencari  estimasi  harga  mobil  bekas  berdasarkan  faktor  tertentu  menggunakan  bahasa Python.
Kata Kunci: Python; Regresi; Linear; Estimasi; Harga; Data

## Abstract
Used cars have a significant transaction value in the automotive market. Estimating the price of a used car is important for buyers and sellers to determine the appropriate value. In this study, we apply a linear regression model using the Python programming language to estimate the price of a  used  car  based  on  relevant  attributes  such  as  year  of  production,  mileage,  car  tax,  fuel consumption,  and  number  of  engines.  We  use  a  used  car  dataset  that  contains  important information for analysis. In using the linear regression model in this study, it  was  successful in obtaining an accuracy of 0.76% and the results for estimating car prices were obtained by inputting car year = 2019, car mileage = 5000, car tax = 145, fuel consumption = 30,2, and engine size = 2.  Then  managed  to  get  an  estimated  value  of  21.208,505  in  Pounds  and  393.608,6514549  in Rupiah units. So that it can be said that the Linear Regression model has proven successful in the good category for finding used car price estimates based on certain factors using python language. Keywords: Python; Regression; Linear; Estimation; Price; Data

## 1. Pendahuluan
Mobil  bekas  merupakan  salah  satu  komoditas  yang  memiliki  nilai  transaksi  yang  cukup signifikan.  Banyak  faktor  yang  memengaruhi  harga  mobil  bekas,  seperti  tahun  produksi,  capaian kilometer,  pajak  mobil,  konsumsi  bahan  bakar,  dan  lain  sebagainya.  Untuk  memperkirakan  harga mobil bekas dengan akurat, diperlukan metode yang dapat menganalisis dan memodelkan hubungan antara variabel-variabel tersebut [1].
Harga mobil bekas sering mengalami perubahan karena disebabkan oleh bannyak faktor, baik itu penurunan harga maupun kenaikan harga. Khususnya pada waktu pandemi yang mana daya beli
masyarakat menurun sehingga harga mobil bekas mengalami penurunan yang cukup signifikan. Akan tetapi pasca pandemi harga mobil mengalami kenaikan sebesar 10-30 juta rupiah[2].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  N.  Ekawati  dan    A.  Salamena  berhasil  membuktikan menggunakan Fuzzy Logic Metode Sugeno bahwa harga jual mobil bekas termasuk kedalam kriteria mahal berdasarkan faktor tertentu seperti kondisi mesin bagus, pajak mobil hidup, dan interior mobil mulus[3]. Peneltian lain yang dilakukan oleh Siti Maryam, Efori dan Edizal Hatmi pada tahun 2021 yang  menggunakan  metode  Fuzzy  Mamdani  dan  Tsukamoto  untuk  mencari  estimasi  harga  mobil bekas berdasarkan kodisi fisik mobil, pajak STNK, mobil, tahun pembuatan, aksesoris dan minat pasr berhasil mendapatkan kesimpulan bahwa metode Tsukamoto lebih baik dari hasil mamdani karena hasil tsukamoto lebih mendekati presesntase yang ditentukan sesuai dalam penentuan harga mobil bekas[4].  Penelitian  Y.  Tuah  dan  A.  Anyan  yang  berjudul  Implementasi  model  Regresi  Linear Sederhana Untuk Prediksi Gaji Berdasarkan Pengalaman Lama Bekerja berhasil menunjukan bahwa pengalaman  bekerja  memberikan  pengaruh  positif  terhadap  besarnya  gaji  karyawan.  Hasil  itu disimpulkan bahwa semakin lama pengalaman bekerja seorang karyawan maka semakin berpengaruh posistif  terhadap  gaji  yang  diterima.  Sehingga  fungsi  linear  regression  layak  digunakan  untuk memprediksi  pengaruh  pengalaman  kerja  terhadap  gaji  karyawan[5].  Selanjutnya,  pada  penelitian lain Nur Nafi’iyah mencoba untuk memprediksiharga jual mobil bekas dengan membangun sistem menggunakan tool eclipse dan databse SQLite yang berfungsi untuk menyimpan tabel hasil prediksi. Metode yang digunakan adalah metode regresi linear dan menghasilkan kesimpulan bahwa metode yang digunakan bermanfaat dengan baik. Hal ini disimpulkan karena hasil korelasi dari cara pertama mendapat nilai – 0,68 dan hasil koefisien korelasi nilai kedua adalah 0,93373. Sehingga menunjukan bahwa  metode  regresi  linear  dapat  bermanfaat  dengan  baik  dalam  memprediksi  nilai  jual  harga mobil[6].
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah,  maka pada penelitian yang akan dilakukan penulis akan menggunakan model regresi linear untuk mencari estimasi harga mobil bekas. Dalam pencarian prediksi estimasi diperlukan menggunkan metode atau model. Salah satu model yang bisa digunakan adalah model atau metode regresi linear. Maka untuk memudahkan dalam menentukan estimasi harga mobil  bekas  penelitian  ini  akan  menggunakan  model  regresi  linear.  Alasan  utama  menggunakan model  regresi  linear  adalah  untuk  membantu  menganalisis  koleksi  pengamatan  harga  berdasarkan variabel  atau fitur yang  ditentukan. Regresi  linear adalah salah satu  cara yang menggunakan garis linear  atau  lurus  untuk  menggambarkan  hubungan  anatara  variabel  satu  ke  variabel  yang  lain. Sehingga dapat membantu menggambarkan hubungan antara dua variabel atau lebih[7].
Meskipun  banyak  penelitian  lain  yang  menggunakan  metode  yang  baik  untuk  memprediksi estimasi  harga  mobil  bekas.  Akan  tetapi  masih  terdapat  kekurangan  yang  diperlukan  untuk meningkatkan  performance  model  estimasi  seperti  identifikasi  dan  analisis  variable  input  yang mempengaruhi  keberhasilan  nilai  estimasi  harga  mobil  bekas  dalam  konteks  yang  berbeda  yang dikembangkan  oleh  peneliti.  Oleh  karena  itu  peneliti  mencoba  melanjutkan  untuk  menggunakan model regresi linear dalam memprediksi estimasi harga mobil bekas dengan menambahkan tampilan input aplikasi berbasis web menggunakan bahasa Python.

## 2. Metode Penelitian
Proses  menyelesaikan  permasalahan  dalam  memprediksi  estimasi  harga  mobil  bekas  pada penelitian kali ini menggunakan metode regresi linear. Dalam regresi linear terdapat dua jenis regresi, yaitu Regresi Linear Sederhana dan Regresi Linear Berganda. Pada dasarnya kedua regresi tersebut sama-sama  melibatakan  variabel  pemberi  pengaruh.  Yang  membedakan  adalah  regresi  linear sederhana  hanya  melibatkan  satu  variabel  saja  untuk  pemberi  pengaruh  sedangkan  regresi  linear berganda melibatkan lebih dari satu variabel pemberi pengaruh[8].  Regresi linear merupakan salah satu perhitungan metode kuantitatif dimana waktu digunakan sebagai dasar prediksi estimasi. Berikut ini adalah rumus persamaan dasar dari metode regresi linear :
(1)
dengan :
𝑌 = Variabel terikat 𝑎 = Konstanta (intercept) 𝑏 = Koefisien regresi 𝑋 = Variabel bebas
Jika  untuk  pencarian  estimasi  melibatkan  banyak  variabel  pemberi  pengaruh  maka  yang digunakan  adalah  persamaan  regresi  linear  berganda  karena  untuk  mengatasinya  diperlukan penggunaan  matematis  regresi  linear  berganda[9].  Rumus  persmaan  dari  regresi  linear  berganda adalah sebagai berikut:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏1 𝑋1 + 𝑏2 𝑋2 + 𝑏3 𝑋3 … … + 𝑏𝑛 𝑋𝑛 (2)
dengan :
𝑌
= Variabel terikat
𝑎 = Konstanta (intercept)
𝑏1 … 𝑛 = Jumlah Koefisien regresi
𝑋1 … 𝑛 = Jumlah Variabel bebas
Penelitian  ini  mengadaptasi  metodologi Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM) yang merupakan standard untuk  melakukan pengembangan data mining.  Metode ini dikembangkan oleh 300 organisasi hingga dipublikasikan pada tahun 1999. Pada awalnya metode ini hanya  dilakukan  untuk  data  mining  yang  spesifik  akan  tetapi  standard  ini  juga  relevan  digunakan untuk  lingkup  lain  seperti  perkembangan machine  learning [10].  Dalam  pembuatan  model  regresi linear  terdapat  enam  tahap  yaitu business  understanding,  data  understanding,  data  preparation, modelling, evaluation dan deployment [11].

## Gambar 1. Metode penelitian

## 2.1 Business Understanding
Tahap business  understanding yaitu tahapan yang meliputi  aktivitas untuk memahami kasus dari  data  yang  digunakan.  Data  yang  didapatkan  akan  dijadikan  sebagai  dasar  dalam  menentukan model yang dapat dibangun untuk memprediksi estimasi harga mobil bekas[10]. Dalam penelitian ini memerlukan  data  untuk  digunakan  dalam  penentuan  model.  Sehingga  perlu  adanya  dataset  harga mobil  bekas  dan  dataset  yang  digunakan  adalah  data  public  harga  mobil  bekas  toyota.csv  yang bersumber  dari  platform  Kaggle  (https://www.kaggle.com/datasets/adityadesai13/used-car-dataset- ford-and-mercedes?select=toyota.csv).  Pemilihan dataset  ini didasari dengan kesesuaian fitur yang terdapat pada dataset toyota.csv dengan kenyataan yang ada dipasar jual beli mobil bekas.

## 2.2 Data Understanding
Tahap yang kedua adalah tahap data understanding yaitu tahap pemahaman data yang harus dilakukan  seperti  mengumpulkan  data  awal,  mendeskripsikan  data,  mengeksplorasi  data,  dan memverifikasi  kualitas  data[12].  Tahap  ini  digunakan  untuk  pemeriksaan  data  agar  potensi permasalahan  pada  dataset  yang  digunakan  teridentifikasi  dan  segera  dibersikan  atau  diperbaiki.
Untuk melakukan data understanding perlu tindakan yang teliti, cermat dan tidak tergesa-gesa karena dapat menyebabkan tidak ditemukannya kesimpulan atau kehilangan data. Jika tahap ini lambat maka akan berpengaruh kepada tahap-tahap yang selanjutnya, baik itu tahap preparation ataupun modeling . Maka dari itu pada tahap ini harus dilakukan dengan jeli untuk mengamati visualisasi data dan segera menemukan data yang akan dijadikan kesimpulan.

## 2.3 Data Preparation
Tahap data preparation yaitu penerapan transformasi terhadap dataset sehingga seluruh input yang diberikan pada model adalah data bertipe numerik sehingga dapat dieksekusi oleh sistem dengan lebih  mudah.  Maka  data  yang  bukan  tipe  numerik  tidak  dapat  dieksekusi  oleh  sistem  dan  akan dihilangkan  selama  proses  pada  tahap  ini.  Tahap  ini  juga  membagi  data  latih  dan  data  uji  dengan proporsi yang telah ditentukan[10]. Dengan demikian tahap preparation melakukan pengecekan data kembali  untuk  kebenaran  yang  terdeteksi  benar-benar  baik.  Sehingga  tahap  ini  adalah  tahap  yang paling menguras waktu karena untuk menenrukan model yang akurasinya baik berawal dari proses tahap preparation yang baik dan teruji berulang-ulang. Tahap ini juga memberlakukan data missing dan juga inkonsistensi.

## 2.4 Modeling
Tahap modeling adalah tahap yang mengaplikasikan algoritma atau metode yang akan dibangun untuk  mencari,  mengidentifikasi,  dan  menampilkan  pola.  Pemilihan  metode  berdasarkan  tipe  data karena dari tipe data kita bisa melihat  apakah data tersebut cocok diestimasi, prediksi,  klasifikasi, clustering  atau  melihat  hubungan  asosiatif[13].  Pada  penelitian  ini  metode  yang  akan  digunakan adalah metode regresi linear karena kita akan mencari estimasi harga mobil bekas pada dataset yang digunakan.  Pada  model  regresi  terdapat  nilai  posistif  dan  negatif  terhadap  jumlah  estimasi  maka terdapat pengaruh yang signifikan berdasarkan faktor-faktor tertentu. Sehingga pada tahap ini perlu menggunakan machine learning atau metode statistika untuk model yang akan diterapkan. Jika sudah menemukan  metode  maka  selanjutnya  adalah  menerapkan  metode  tersebut  dengan  mengguanakn dataset  yang  sudah  ditentukan.  Jika  kemudian  terdapat  penyesuaian  kembali  terhadap  data  maka tahapan dapat kembali ke tahap data preparation.

## 2.5 Evaluation
Tahap evaluation adalah  tahap  yang  digunakan  untuk  membantu  pengukuran  tingkat  presisi pada  model.  Tahap  ini  berfungsi  sebagai  alat  validasi  terhadap  model  yang  dikembangkan. Keakuratan model dapat ditingkatkan melalui siklus CRISP-DM[14]. Dan jika sudah terbukti baik dan tepat maka akan dilanjutkan untuk tahap yang selanjutnya dan model yang sudah dibuat sudah bisa  digunakan.  Regresi  linear  sederhana  merupakan  analisis  regresi  yang  melibatkan  hubunngan antara  satu  variabel  bebas  yang  dihubungkan  dengan  satu  variabel  tak  bebas  yang  mana  juga merupakan  metode  statistik  untuk  menguji  sejauh  mana  sebab  akibat  variabel  penyebab  terhadap variable akibatnya.

## 2.6 Deployment
Tahap Deployment adalah  tahap  yang  merancang  model  agar  dapat  dimanfaatkan  dengan kebutuhan estimasi  secara waktu  nyata[10]. Berdasarkan penelitain yang  akan dibuat maka model yang sudah dibuat akan dijadikan model yang bertype .sav agar bisa dieksekusi oleh bahasa Python. Setelah terbuat file type .sav maka buatlah file baru bertype .py dengan bahasa Python untuk membuat source  code  tampilan  aplikasi  estimasi  harga  mobil  bekas.  Jika  sudah  maka  file  .sav  dipanggil kedalam source code .py untuk dieksekusi. Tahapan penelitian ini berdasarkan pada model CRISP- DM dan langkah yang dilakukan untuk penelitain ini dimulai dari pengumpulan data sampai akhirnya
menghasilkan tampilan web untuk mencari estimasi harga mobil bekas. Sehingga perlu mempelajari data  yang  akan  digunakan  dan  memeriksa  data  yang  kosong  atau  tidak  ada  nilainya  dan  juga memeriksa batasan nilai. Pada penelitian kali ini data yang digunakan untuk pembuatan model adalah data testing sehingga langsung untuk pengujian model. Setelah model sudah terbuat maka langkah selanjutnya adalah membuat source code untuk tampilan yang akan digunakan sebagai inputan serta hasil  estimasi  harga  mobil  bekas.  Pembuatan  tampilan  ini  menggunakan  bahasa  Python  dengan melibatkan fitur-fitur dari data yang sudah diseleksi untuk dijadikan sebagai inputan dalam mencari estimasi harga mobil bekas. Terdapat beberapa fitur yang digunakan untuk inputan pencarian estimasi harga mobil bekas yang didapatkan dari fitur-fitur dari dataset yang digunakan. Untuk memudahkan penampilan tampilan yang dibuat kita juga perlu import librarry seperti pickle dan streamlit.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Business Understanding
Dataset  yang  digunakan  adalah  data  mobil  toyota  yang  bertype  .csv.  data  toyota.csv mereprentasikan model, tahun produk, harga, transmission, capaian kilometer, bahan bakar, pajak, konsumsi bahan bakar dan ukuran mesin. Nilai harga yang direprentasikan adalah nilai harga dalam satuan Pond dimana satu Pond kira-kira kurang lebih adalah 19.000 Rupiah. Jadi untuk melihat dalam satuan rupiah kita harus mengkonversikan atau mengalikan dengan 19.000. jumlah total baris dataset toyota.csv ada 6735 baris. Dan terdapat 9 kolom atau fitur.

## Gambar 2. Dataset

## 3.2 Data Understanding
Pada  tahap  ini  adalah  analisis  data  statistik  deskriptif  data  dan  juga  analisis  distribusi  data. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan diperoleh nilai-nilai statistik deskriptif seperti jumlah data, rata-rata, standart deviasi,  kuartil  serta nilai  minimum  dan maksimum pada setiap fitur numerikal. Sedangkan  untuk  analisis  distribusi  data  dilakukan  pada  fitur  yang  secara  statistika  bertipe  data kontinu. Fitur-fitur tersebut adalah “price” dan “mileage”. Analisis distribusi ini dilakukan dengan cara memvisualisasikan setiap fitur, dimana sumbu x mereprentasikan nilai fitur itu sendiri sedangkan sumbu y mereprentasikan nilai  densitinya.
Gambar 3. Analisis statistik deskriptif
Gambar 4. Distribusi data kontinu

## 3.3 Data Preparation
Untuk  membuat  model  dengan  keakuratan  yang  baik  dan  melihat  tingkat  kesalahan  yang dihasilkan  maka  perlu  disiapkan  data  yang  sudah  diproses  untuk  menjadi  data  training  dan  data testing. Data training adalah data untuk melatih algoritma model dan data testing adalah data untuk melakukan  testing  model  yang  sudah  dilatih.  Pada  penelitian  kali  ini  dari  jumlah  data  6738  maka didapatkan data training 5390 dan data testing 1348 dengan perbandingan data traininng 80% dan data testing 20%.
Tabel 1. Perbandingan data training dan testing No. Data Jumlah Persen 1. Training 5390 80% 2. Testing 1348 20%
Aktivitas selanjutnya pada tahap ini adalah membuang fitur-fitur yang tidak digunakan untuk mencari estimasi harga mobil bekas pada data. Fitur yang dibuang atau dihilangkan adalah “model”, “transmission”,  “fuelType”,  dan  juga  “price”  karena  fitur  “price”  akan  kita  cari  estimasinya menggunakan model yang akan dibuat yaitu model regresi linear. Tahap preparation juga menyeleksi fitur yang akan dibuat sebagai inputan untuk mencari estimasi harga mobil bekas. Untuk fitur-fitur yang diseleksi adalah “year”, “milleage”, “tax”, “mpg”, dan juga “engineSize”.
Tabel 2. Pemilihan Fitur
No. Fitur Type Keterangan 1. model Object Tidak terpilih 2. year Numerik Terpilih 3. price Numerik Tidak terpilih 4. transmission Object Tidak terpilih 5. milleage Numerik Terpilih 6. fuelType Object Tidak terpilih 7. tax Numerik Terpilih 8. mpg Numerik Terpilih 9. engineSize Numerik Terpilih

## 3.4 Modeling
Dataset  toyota.csv  memiliki  fitur  target  yang  bertipe  numerikal  sehingga  pemodelan  yang relevan  digunkaan  adalah  pemodelan  regresi.  Sehingga  kita  akan  menggunakan  algoritma  regresi linear. Analisis regresi merupakan perhitungan statistik untuk menguji seberapa erat hubungan antar variabel. Dalam analisis regressi terdapat satu variable yang terikat yang biasa ditulis dengan simbol Y dan satu atau lebih  variabel  bebas  yang biasa  ditulis dengan simbol  X. Hubungan kedua  antara variabel tersebut memiliki sifat linear sesuai dengan namanya [15].

## 3.5 Evaluation
Setelah model persamaan regresi linear didapatkan maka akan lebih mudah untuk mengestimasi harga mobil bekas. Dengan memasukan nilai-nilai yang menjadi faktor kemunculan estimasi harga seperti  yang  telah  dilakukan  seleksi  fitur,  maka  nilai  fitur  itulah  yang  akan  kita  masukan  untuk mendapatkan estimasi harga mobil bekas itu sendiri. Nilai yang perlu dimasukan adalah nilai tahun mobil, capaian kilometer mobil, pajak mobil, konsumsi bahan bakar mobil dan juga ukuran mesin mobil. Stelah nilai-nilai sudah kita masukan maka akan keluar hasil estimasi harga mobil bekas dalam satuan pond. Untuk merubah kepada satuan rupiah kita bisa mengalikannya dengan 19.000 karena satu  pond  adalah  kisaran  19.000  rupiah.  Dengan  demikian  model  regresi  linear  terbukti menyelesaikan permasalahan untuk mencari hasil estimasi harga mobil bekas dengan akurasi 0.76 %.

## 3.6 Deployment
Setelah  model  terbuat  dan  terbukti  akurasinya  maka  langkah  selanjutnya  adalah  membuat model regresi linear ini kedalam bentuk file .sav agar bisa dieksekusi menggunakan bahasa Python. Untuk membuat file .sav kita perlu import librarry pickle. Setelah terbuat file .sav maka kita buat file baru  dengan  format  file  .py  untuk  menuliskan  source  code  tampilan  inputan  pada  web.  Untuk menjalankan tampilan kita perlu install librarry streamlit terlebih dahulu di comand prompt. Setelah semuanya  sudah  dibuat  maka  kita  bisa  langsung  mencobanya  mengisikan  nilai-nilai  inputan  yang sudah disediakan.

## Gambar 6. Tampilan Web

## 4. Kesimpulan
Berdasarakan penelitian yang sudah dilakukan terbukti bahwa model atau metode regresi linear dapat  mencari  akurasi  untuk  estimasi  harga  mobil  bekas  dengan  berdasarkan  faktor  seperti  tahun produksi, capaian kilometer, harga pajak, bahan bakar dan juga ukuran mesin. Dengan data toyota .csv  sebagai  dataset  dan  regresi  linear  menjadi  modelnya  menghasilkan  akurasi  0,76%  sehingga tergolong sudah tinggi dan untuk hasil estimasi harga mobil yang didapatkan dengan inputan tahun
mobil = 2019, KM mobil = 5000, pajak mobil = 145, konsumsi BBM = 30,2, dan ukuran mesin = 2. Maka  berhasil  mendapatkan  nilai  estimasi  sebesar  21.208,505  dalam  satuan  Pound  dan 393.608.651.4549 dalam satuan Rupiah. Untuk hasil estimasi yang dihasilkan masih menggunakan satuan  pond  akan  tetapi  bisa  dikonversi  kedalam  satuan  rupiah  seperti  penelitian  yang  sudah dilakukan  ini.  Untuk  pembuatan  model  juga  menggunakan  tahapan  yang  berdasarkan  CRISP-DM yaitu  business  understanding,  data  understanding,  data  preparation,  modelling,  evaluation  dan deployment.  Sehingga  alur  yang  dilakukan  untuk  pembuatan  model  pada  penelitian  ini  terlaksana dengan baik dan teratur. Selain itu untuk memudahkan pengguna dalam mencari estimasi harga mobil bekas penelitian ini juga membuat tampilan aplikasinya yang berbasis web menggunakan streamlit berbahasa pemrograman Python.

## Referensi
[1] E. Dewi, S. Mulyani, F. Mulady, D. Ramadhan, A. Ariyantono, and D. Ramdani, “Estimasi Harga Jual Mobil Bekas Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” e-Jurnal  JUSITI (Jurnal  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  1–8,  2020,  doi: 10.36774/jusiti.v9i1.649.
[2] I. Syahputra, “Analisis Perkiraan Harga Mobil LCGC Bekas Pasca Pandemi Covid-19 dengan Fuzzy Mamdani di Kota Langsa,” vol. 3, no. 2, pp. 2–7, 2022.
[3] N. Ekawati and A. P. Salamena, “Menentukan Harga Jual Mobil Bekas Menggunakan Fuzzy Logic Metode Sugeno Determining  the Selling  Price of  a Used Car Using the Fuzzy Logic Sugeno Method,” vol. 10, no. 2, 2022.
[4] S.  Maryam,  E.  Bu’ulolo,  and  E.  Hatmi,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Mamdani  dan  Fuzzy Tsukamoto Dalam Menentukan Harga Mobil Bekas,” J. Informatics, Electr. Electron. Eng. ,
vol.
1, no. 1, pp. 10–14, 2021, [Online]. Available:
https://djournals.com/jieee/article/view/54%0Ahttps://djournals.com/jieee/article/download/5 4/164
[5] Y. A. E. Tuah and A. Anyan, “Implementasi Model Regresi Linear Sederhana Untuk Prediksi Gaji Berdasarkan Pengalaman Lama Bekerja,” JUTECH  J. Educ. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 56–70, 2020, doi: 10.31932/jutech.v1i2.1289.
[6] N. Nafi’iyah, “Penerapan regresi linear dalam memprediksi harga jual mobil bekas,” pp. 1–5, 2015.
[7] E.  D.  Sri  Mulyani et  al. ,  “Estimasi  Pertumbuhan  Penduduk  Di  Kabupaten  Tasikmalaya Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,” Infosys (Information Syst. J. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.22303/infosys.6.1.2021.1-11.
[8] Y.  Syahra,  I.  Santoso,  and  R.  Kustini,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Angka Kelahiran Bayi Pada Desa Sibolangit Menggunakan Multi Regresi,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , no. 1, pp. 687–690, 2019.
[9] P. Susanti and K. Sussolaikah, “Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Memprediksi Harga Jual Mobil Bekas Yaris Dan Jazz Pada Wilayah Dki Jakarta Application of Linear Regression Method To Predictable the Selling Price of Yaris and Jazz Brand Car in the Dki Jakarta Area,” J. Ilm. NERO , vol. 7, no. 2, p. 2022, 2022.
[10]  A.  M.  M.  Fattah,  A.  Voutama,  N.  Heryana,  and  N.  Sulistiyowati,  “Pengembangan  Model Machine  Learning  Regresi  sebagai  Web  Service  untuk  Prediksi  Harga  Pembelian  Mobil dengan Metode CRISP-DM,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, p. 1669, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.5021.
[11]  M. Sholeh, E. K. Nurnawati, and U. Lestari, “Penerapan Data Mining dengan Metode Regresi
Linear untuk Memprediksi Data Nilai Hasil Ujian Menggunakan RapidMiner,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 8, no. 1, pp. 10–21, 2023, doi: 10.14421/jiska.2023.8.1.10-21.
[12]  A. A.-F. Nur Wahyudin, A. Primajaya, and A. S. Y. Irawan, “Penerapan Algoritma Regresi Linear Berganda Pada Estimasi Penjualan Mobil Astra Isuzu,” Techno.Com , vol. 19, no. 4, pp. 364–374, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.3834.
[13]  A. Pambudi, “Penerapan Crisp-Dm Menggunakan Mlr K-Fold Pada Data Saham Pt. Telkom Indonesia (Persero) Tbk (Tlkm) (Studi Kasus: Bursa Efek Indonesia Tahun 2015-2022),” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, p. 1, 2023, doi: 10.33365/jdmsi.v4i1.2462.
[14]  A. K. Rotty, T. S. Dewayana, and A. N. Habyba, “Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) Approach in Determining the Most Significant Employee Engagement Drivers to Sales at X Car Dealership,” pp. 3368–3379, 2022.
[15]  N. Almumtazah, N. Azizah, Y. L. Putri, and D. C. R. Novitasari, “Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana,” J. Ilm. Mat. Dan Terap. , vol. 18, no. 1, pp. 31–40, 2021, doi: 10.22487/2540766x.2021.v18.i1.15465.