## IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINIER DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI HARGA RUMAH
Ilham Kurniawan 1 , Nining Rahaningsih 2 , Tati Suprapti 3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B, Majasem, Cirebon Indonesia Kurniawanchand07@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  pesat  dibidang  informatika  telah  membawa  dampak  signifikan  pada  berbagai  aspek kehidupan manusia. Ini disebabkan oleh kemajuan teknologi komputer, perangkat mobile, jaringan internet, dan berbagai aplikasi perangkat lunak yang terus berkembang. Prediksi harga rumah menjadi suatu hal yang krusial karena  dapat  membantu  calon  pembeli,  penjual,  dan  pihak  terkait  lainnya  untuk  membuat  keputusan  yang informasional dan cerdas. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui faktor yang paling berpengaruh terhadap harga rumah, mengetahui perbandingan tingkat akurasi dari kedua algoritma dalam prediksi harga ruumah, dan cara generalisasi model regresi linier ke pasar perumahan yang berbeda. Metode yang digunakan dalam prediksi harga rumah adalah metode KDD menggunakan algoritma regresi linear dan k-nearest neighbo r dalam konteks data  mining.  Pada  penelitian  ini  faktor  yang  paling  berpengaruh  terhadap  harga  rumah  adalah  luas  bangunan dengan  nilai  koefisien  sebesar  23047431.201.  Algoritma  KNN  mempunyai  hasil  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan dengan regresi linier, perbandingan tingkat akurasi ini diambil berdasarkan nilai relative error. Hasil nilai relative error regresi  linier sebesar 71.95% +/-  82.63%. Sedangkan hasil relative error k-nearest neighbor pada  gambar  sebesar  30.95%  +/-  29.87%.  Model  regresi  linier  dapat  digeneralisasi  dengan  baik  ke  pasar perumahan  yang  berbeda  melibatkan  beberapa  pendekatan.  Diantaranya  yaitu  Pengumpulan  data  yang representatif, normalisasi dan standarisasi, pemahaman konteks pasar.
Kata kunci : Data Mining, Prediksi, Regresi Linier, K-Nearest Neighbor, Rumah

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan pesat di bidang informatika telah membawa  dampak  signifikan  pada  berbagai  aspek kehidupan  manusia.  Ini  disebabkan  oleh  kemajuan teknologi  komputer,  perangkat  mobile,  jaringan internet,  dan  berbagai  aplikasi  perangkat  lunak  yang terus  berkembang.  Perkembangan  pesat  di  bidang informatika telah menjadi penggerak utama perubahan di  berbagai  sektor  kehidupan,  seperti  kegiatan  bisnis properti. Prediksi harga rumah menjadi suatu hal yang krusial  karena  dapat  membantu  calon  pembeli, penjual,  dan  pihak  terkait  lainnya  untuk  membuat keputusan yang informasional dan cerdas. Data mining adalah  suatu  proses  ekstraksi  pola  atau  pengetahuan yang  signifikan  dari  dataset  besar,  dan  regresi  linear merupakan  salah  satu  teknik  statistik  yang  berguna untuk  memodelkan  hubungan  linier  antara  variabel dependen  dan  satu  atau  lebih  variabel  independen, sedangkan  k-nearest  neighbor  adalah  algoritma  yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi.
Pada penelitian sebelumnya [1] dengan menggunakan metode regresi linier untuk meramalkan penjualan  properti  di  PT.  XYZ.  Evaluasi  terhadap tingkat akurasi prediksi dilakukan melalui penggunaan metrik  MSE,  RMSE,  dan  MAPE.  Hasil  penelitian berdasarkan data penjualan properti selama lima tahun menunjukkan  bahwa  proyeksi  penjualan  pada  bulan berikutnya untuk properti tipe rumah 59 diperkirakan sekitar  4  unit,  tipe  rumah  sudut  sekitar  2  unit, sementara itu, 5 tipe lainnya diperkirakan tidak terjual. Penelitian terdahulu selanjutnya [2] peneliti
membahas mengenai penerapan metode regresi linear berganda menggunakan algoritma, yang menghasilkan sebuah  model  regresi  dengan  nilai  konstanta  sebesar 284645.5891073216, serta nilai koefisien - 139837.38007863  dan  363493.06049751.  Setelah proses  pemisahan  data,  nilai  RMSE  untuk  data pelatihan  adalah  8447373.485  dan  untuk  data  uji adalah  9769609.026.  Sementara  itu,  nilai  koefisien determinasi mencapai 0.579 untuk data pelatihan dan 0.662  untuk  data  uji.  Penelitian  terdahulu  berikutnya [3]  membahas mengenai  peneliti mengadopsi pendekatan  regresi  linier  untuk  meramalkan  jumlah permohonan paten yang terdaftar di Indonesia, dengan mengandalkan  data  pendaftaran  dari  tahun  2014 hingga tahun 2018. Hasil  ini dapat berfungsi sebagai landasan  untuk  menentukan  jumlah  paten  yang  perlu diperiksa dan diterbitkan.
Tujuan  penelitian  ini  prediksi  yang  dilakukan yaitu  untuk  mengetahui  faktor  apa  saja  yang  paling memengaruhi  harga  rumah,  perbandingan  tingkat akurasi  prediksi  regresi  linier  dengan  k-nearest neighbor, dan memastikan bahwa model regresi linier dapat digeneralisasi dengan baik ke pasar perumahan yang berbeda.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  KDD, algoritma  yang  digunakan  untuk  memprediksi  harga rumah  adalah  algoritma  regresi  linier  dan  k-nearest neighbor. Regresi linier adalah suatu metode statistika untuk  memodelkan  hubungan  linier  antara  satu variabel  terikat  (variabel  dependen)  dengan  satu bahkan lebih variabel independen (variabel prediktor).
Model  ini  digunakan  untuk  memahami  hubungan antara  variabel-variabel  tersebut.  Regresi  linear sederhana  melibatkan  satu  variabel  independen.  K- Nearest  Neighbors  (KNN)  adalah  salah  satu classification  dan  regression  algorithm  yang  sering digunakan. Algoritma ini supervised learning, di mana model mempelajari pola dari data pelatihan yang telah dilabeli  untuk  memprediksi  data  baru  yang  tidak dilabeli.
Penelitian  ini  memberikan  beberapa  implikasi yang  dapat  menjadi  landasan  penting  bagi  berbagai pemangku  kepentingan,  termasuk  calon  pembeli rumah,  agen  real  estate,  serta  pengembang  properti. Pemahaman mendalam tentang variabel-variabel yang signifikan  dalam  memprediksi  harga  rumah  dapat memberikan  pandangan  yang  lebih  akurat  kepada calon pembeli terkait faktor-faktor yang memengaruhi nilai  properti.  Hal  ini  dapat  membantu  membuat keputusan  pembelian  yang  lebih  terinformasi.  Selain itu,  agen  real  estate  dapat  menggunakan  model  ini sebagai  alat  penunjang  dalam  menilai  nilai  properti dan  memberikan  panduan  harga  yang  lebih  objektif kepada  kliennya.  Pemangku  kepentingan  dapat memanfaatkan  informasi  ini  untuk  menyesuaikan ekspektasi atau strategi dalam pasar properti. Implikasi lainnya  mencakup  kemungkinan  pengembangan model  yang  lebih  canggih  atau  integrasi  variabel tambahan untuk meningkatkan performa prediktif.
1) Variabel  apa  saja  yang  paling  berpengaruh terhadap harga rumah?
2) Berapa  tingkat  akurasi  prediksi  regresi  linier dengan k-nearest neighbor ?
3) Bagaimana  memastikan  bahwa  model  regresi linier  dapat  digeneralisasi  dengan  baik  ke  pasar perumahan yang berbeda?

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
[4] Uji asumsi klasik pada analisis regresi linier berganda  telah  dilakukan  pada  kasus  penyusunan persamaan  allometrik  kenari  muda.  Menghasilkan persamaan  allometrik  Y  =  -941,765  +  399,903X1  + 3,429X2.
[5]  Metode  regresi  linier  berganda  digunakan untuk  mengevaluasi  laju  pertumbuhan  penduduk  di BPS  Deli  Serdang.  Temuan  dari  penelitian  ini mencakup  identifikasi  atribut  atau  kriteria  yang mempengaruhi laju pertumbuhan penduduk, termasuk penemuan pola keterkaitan erat antara jumlah laki-laki dan  jumlah  perempuan  terhadap  laju  pertumbuhan penduduk.
[6]  Prediksi  persediaan  obat  jenis  tablet menggunakan regresi linier. Dengan mengaplikasikan metode regresi linier, diperoleh tingkat akurasi sebesar 98,505%,  menunjukkan  bahwa  metode  ini  dapat efektif  diimplementasikan  untuk  memprediksi  stok obat jenis tablet, seperti ibuprofen, di Klinik Teluk.
[7]  Prediksi  pemesanan  bibit  pohon  dengan regresi linier berganda. Tantangan yang umum terjadi di  BPDASHL  melibatkan  aspek  estimasi,  seperti proyeksi  cuaca,  kesulitan  dalam  proses  penanaman,
keterbatasan  tenaga  kerja,  kekurangan  pengalaman dalam  pembibitan  pohon,  serta  variasi  kondisi  tanah yang  beragam.  Selain  itu,  kelemahan  lain  di  instansi ini adalah ketidakberadaan  sistem untuk  meramalkan estimasi pemesanan bibit pohon setiap tahunnya.
[8]  Estimasi  penjualan  produk  Unilever dilakukan  melalui  penerapan  metode  regresi  linier. Akurasi  hasil  prediksi  penjualan  berbagai  produk Unilever  dinilai  dengan  menggunakan  MEA  dan MAPE  untuk  mengevaluasi  tingkat  kesalahan prediksi.  Pengujian  tingkat  kesalahan  tersebut dilakukan  untuk  tiga  periode,  yakni  bulan  Januari hingga  Maret  2022,  pada  produk  seperti  Axe Deodorant,  Bango  Kecap,  Buavita,  dll.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  prediksi  penjualan untuk semua produk tersebut tergolong dalam kategori sangat  akurat.  Produk  Sunsilk  Conditioner  mencapai tingkat kesalahan terendah dengan nilai MAPE sebesar 1%.
[9]  Pengunaan  metode  regresi  linier  untuk prediksi penjualan smartphone. Pengujian menunjukkan  bahwa  MAPE  memiliki  nilai  sebesar 0,032  dan  MSE  memiliki  nilai  sebesar  5.16.  Dengan nilai-nilai tersebut, dapat disimpulkan bahwa prediksi penjualan  smartphone  menggunakan  metode  Regresi Linier  di  82  Cell  Mayang  tergolong  dalam  kategori yang sangat baik.
[10]  Penerapan  algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN) untuk memproyeksikan kemungkinan terjadinya  penyakit  stroke  dan  mengevaluasi  akurasi hasil  prediksinya.  Diketahui  bahwa  algoritma  KNN mampu meramalkan kemungkinan terjadinya penyakit stroke  berdasarkan  beberapa  faktor,  seperti  jenis kelamin, usia, hipertensi, dll.  Akurasi  yang diperoleh dari  algoritma  KNN  untuk  prediksi  penyakit  stroke adalah sekitar 95%, dengan nilai k=9.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penilitian  ini menggunakan metode KDD ( Knowledge Discovery in Databases )  melibatkan  serangkaian  tahap  yang dilakukan  secara  berurutan  untuk  menghasilkan pengetahuan yang berharga dari data.

## 3.2. Sumber Data
Sumber data yang digunkan dalam penelitian ini merupakan data publik yang bersumber dari    website resmi Kaggle. Pada website ini tersedia banyak dataset publik  yang  bisa  dijadikan  untuk  bahan  penelitian karena data didapatkan dari Kaggle.

## 3.3. Populasi dan Sampel
Penelitian  ini  akan  menggunakan  dataset  daftar harga  rumah  tahun  2022  berdasarkan  harga,  lokasi, luas bangunan, luas tanah, kamar mandi, kamar tidur, carport,  dan  tahun  pembangunan.  Yang  terhitung mempunyai  710  record.  Penelitian  dilakukan  untuk mengetahui prediksi harga rumah berdasarkan variabel terkait.  Untuk  sampel  yang  digunakan  dalam
penelitian ini sejumlah populasi yaitu 710 sampel atau seluruh populasi.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  teknik  manual  melakukan  akses  ke website  dan  mengunduh  dataset  daftar  harga  rumah berdasarkan  variabel  tertentu.  Data  yang  di  unduh berupa file dengan format Ms.Excel.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  dengan langkah-langkah analisis sebagai berikut. 3.5.1. Data Selection Data  Selection  adalah  pemilihan  data  yang paling  relevan  atau  representatif  untuk  mencapai tujuan analisis atau model prediksi.

## 3.5.2. Data Cleaning
Pada tahap ini dataset yang digunakan difilter, pada  tahapan  ini  data  dihapus  seperti  data  yang  null, data duplikat ataupun data yang tidak relevan dengan penelitian.

## 3.5.3. Data Transformation
Setelah  dataset  dibersihkan  maka  lanjut ketahap  berikutnya  yaitu  teknik  Transformasi  data, data  yang  sudah  dibersihkan  di  proses  untuk digabungkan  atau  di  marge,  merubah  format  tipe atribut atau mengekstrak fitur yang lebih representatif. Teknik  seperti  pemilihan  atribut,  normalisasi, pengurangan dimensi, dan transformasi lainnya dapat diterapkan di sini.

## 3.5.4. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  inti  untuk mengidentifikasi  pola,  tren  data  dan  pengetahuan informasi yang tersembunyi dalam data. Dalam Proses data  mining  terdapat  beberapa  teknik  seperti klasifikasi,  regresi,  clusterig,  asosiasi,  dll.  Untuk proses  penelitian  ini  menggunakan  teknik  regresi dengan algoritma regresi linier dan k-nearest neighbor.
1) Prediction
Prediksi mencakup upaya untuk mengidentifikasi atau mengetahui peristiwa yang mungkin terjadi di  masa  depan.  Dengan  memproses  dan menggambarkan data, pengguna dapat membuat estimasi  atau  prediksi  tentang  kemungkinan peristiwa  yang  akan  terjadi  berdasarkan  pola yang teridentifikasi.
2) Linear Regression
Regresi linear merupakan metode yang digunakan  untuk  memodelkan  korelasi  antara satu  atau  lebih  variabel  dependen  dengan  satu (dalam  regresi  linear  sederhana)  atau  lebih variabel  independen  (dalam  regresi  linear berganda).  Jika  kita  mengasumsikan  bahwa hubungan antara variabel-variabel tersebut dapat
diaproksimasi oleh suatu garis lurus, maka model yang  mencocokkan  hubungan  tersebut  dalam data tersebut dapat disebut sebagai model regresi linear

## Gambar 1 Flowchart regresi linier
3) Classification Klasifikasi adalah pengelompokan atau penempatan  suatu  objek  atau  data  ke  dalam kategori  atau  kelas  tertentu  berdasarkan  atribut- atribut yang dimiliki.

## Gambar 2 Flowchart knn
4) K-Nearest Neighbor K-Nearest  Neighbors (KNN)  adalah  salah  satu algoritma  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dan regresi.  Algoritma  ini  termasuk  dalam  kategori supervised learning, di mana model mempelajari pola dari data pelatihan yang telah dilabeli untuk membuat prediksi terhadap data baru yang tidak dilabeli.
3.5.5. Evaluation
Tahap  evaluasi  digunakan  untuk  menentukan tingkat  akurasi  dan  validasi  data mining .  Tahap  ini dilakukan  secara  terus  menerus  untuk  menemukan performance dan  validasi  data  paling  tepat,  tentunya sesuai dengan tujuan yang sudah ditetapkan.

## 3.5.6. Knowladge
Setelah data dievaluasi maka dari hasil evaluasi tadi  menghasilkan  informasi  ataupun  pengetahuan. Hasil digunakan untuk membuat keputusan, mengembangkan strategi, atau meningkatkan kinerja.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Peneltian
4.1.1.  Data Selection
Data  Selection  adalah  pemilihan  data  yang paling  relevan  atau  representatif  untuk  mencapai tujuan  analisis  atau  model  prediksi.  Gambar  3 merupakan  contoh  dataset  yang  didapatkan  melalui website Kaggle.
Gambar 3 Dataset daftar harga rumah 4.1.2. Data Cleaning
Gambar 4 Proses filtering data
Setelah  melakukan  proses  pemilihan  data, selanjutnya adalah tahap data cleaning . Data cleaning merupakan  serangkaian  proses  untuk  identifikasi, memperbaiki, dan mengelola kesalahan, inkonsistensi, dan  anomali  dalam  dataset.  Seperti  pada  gambar  4 dimana  setiap  atribut  tidak  teridentifikasi  data  yang hilang.
4.1.3.  Data Transformation Langkah selanjutnya adalah data transformation . Transformasi data adalah serangkaian
proses  untuk  mengubah  atau  mengolah  data  menjadi bentuk  atau  format  yang  lebih  sesuai  atau  berguna untuk analisis maupun pemodelan. Pada penelitian ini atribute  harga  rumah  dijadikan  sebagai  label  seperti pada gambar 5.
Gambar 5 Set role
Gambar 6 Split data
Split  data  merupakan  proses  pembagian  data menjadi  data  training  dan  data  testing  dengan  ratio yang  digunakan  0.8  dan  0.2  seperti  pada  gambar  6. Kedua  proses  tersebut  sangat  penting  dalam  analisis maupun permodelan.

## 4.1.4.  Data Mining
Selanjutnya  adalah  proses  data  mining  untuk mengidentifikasi  pola  atau  tren  tersembunyi  dalam data  yang  tidak  dapat  dengan  mudah  diidentifikasi. Untuk  mengolah  data  peneiti  harus  menentukan aplikasi yang digunakan, disini peneliti menggunakan Rapid Miner untuk mengolah data.
Gambar 7 Desain regresi linier
Gambar 8 Desain k-nearest neighbor
Dari  kedua  gambar  diatas  merupakan  contoh desain  dari  algoritma  regresi  linier  dan k-nearest neighbor menggunakan Rapid Miner. Desain tersebut digunakan  untuk  mengetahui  faktor  yang  paling memengaruhi  harga  rumah  dan  perbandingan  tingkat akurasi  dari  algoritma  regresi  linier  dan k-nearest neighbor dengan langkah-langkah seperti pada gambar diatas.
Gambar 9 Example set liniear regression
Gambar 10 Example set k-nearest neighbor
Pada gambar 9 dan 10 merupakan example set dari  kedua  algoritma  yang  digunakan  dengan  tujuan untuk  mengidentifikasi  perbandingan  tingkat  akurasi yang bisa dilihat dalam performance .

## 4.1.5.  Evaluation
Gambar 11 Rmse regresi linier
Gambar 12 Rmse k-nearest neighbor
Dari  kedua  evaluasi  diatas  hasil  performance yang diambil adalah Root  Mean Squared Error. Pada gambar  11  hasil  RMSE  untuk  regresi  linier  sebesar 5959169698.163,  sedangkan  pada  gambar  12  hasil RMSE  untuk  KNN  sebesar  8778349353.540.  Kedua hasil  RMSE  tersebut  di  dapatkan  melalui  hasil performance  dari  desain  regresi  linier  maupun  KNN menggunakan  Rapid  Miner.  Hasil  tersebut  bisa menjadi  faktor  dalam  perbandingan  tingkat  akurasi dalam memprediksi harga rumah.

## 4.2. Pembahasan
4.2.1.  Variabel  Yang  Paling  Memengaruhi  Harga Rumah
Setelah  melakukan  semua  proses  pengolahan data  dengan  benar,  langkah  selanjutnya  yaitu menentukan variabel yang paling memengaruhi harga rumah.  Peneliti  menentukan  variabel  yang  paling memengaruhi  dengan  melihat  hasil  dari apply  model regresi linier seperti pada gambar 11.
Gambar 13 Hasil apply model regresi linier
Gambar  11  merupakan  sebuah  informasi hubungan setiap atribut dengan label. Nilai coefficient positif  membuat  harga  rumah  menjadi  lebih  tinggi, sedangkan  nilai coefficient negatif  membuat  harga rumah  menjadi  lebih  murah.  Faktor  lain  untuk menentukan  variabel  yang  paling  memengaruhi  bisa dengan melihat korelasi antara P-Value dengan code. Semakin  banyak  bintang  dalam  code  semakin  kecil juga P-Value nya  dan  semakin  penting  juga  variabel dalam memengaruhi harga rumah.

## Table 1 Hasil
No. Variabel Yang Paling Memengaruhi Harga Rumah 1. Luas Bangunan (Building Size) 2. Luas Tanah (Land Size) 3. Kamar Tidur (Bedrooms) 4. Kamar Mandi (Bathrooms) 5. Carpots
Variabel  yang  paling  berpengaruh  terhadap harga  rumah  yaitu  luas  bangunan (building  size) dengan nilai koefisien sebesar 23047431201.
4.2.2.  Tingkat  Akurasi  Prediksi  Regresi  Linier dengan K-Nearest Neighbor
Tingkat akurasi prediksi  bisa dilihat dari Root Mean  Squared  Error seperti  pada  gambar  9  dan  10. Nilai RMSE pada Rapid Miner bisa dilihat pada hasil kriteria performance . Nilai RMSE sendiri merupakan nilai  kesalahan  rata-rata  kuadrat,  dan  bisa  dijadikan sebagai salah satu faktor untuk menilai tingkat akurasi. Untuk dijadikan perbandingan tingkat akurasi, peneliti
menggunakan  hasil Relative  Error atau  kesalahan relatif.
Gambar 14 Relative error regresi linier
Gambar 15 Relative error k-nearest neighbor
Seperti  pada  gambar  12  hasil  relatif  error regresi  linier sebesar 71.95% +/-  82.63%. Sedangkan hasil relatif error K-Nearest Neighbor pada gambar 13 sebesar 30.95% +/- 29.87%. Hasil kesalahan relatif ini dijadikan  sebagai  perbandingan  tingkat  akurasi  oleh peneliti,  dimana  hasil relative  error K-Nearest Neighbor lebih kecil dibandingkan hasil relative error regresi  linier.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  tingkat akurasi  prediksi  menggunakan  algoritma K-Nearest Naighbor lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  akurasi prediksi regresi linier.

## 4.2.3.   Memastikan Model Regresi Linier Dapat Digeneralisasi Dengan Baik ke Pasar Perumahan yang Berbeda
Memastikan  bahwa  model  regresi  linier  dapat digeneralisasi  dengan  baik  ke  pasar  perumahan  yang berbeda-beda  melibatkan  beberapa  strategi  dan pendekatan. Diantaranya yaitu:
a. Pengumpulan  data  yang  representatif,  pastikan dataset  yang  digunakan  untuk  melatih  model mencakup variasi yang mencukupi dari berbagai pasar perumahan.
b. Feature engineering yang bijaksana, mengidentifikasi fitur-fitur yang memiliki pengaruh seragam di berbagai pasar perumahan. Hindari  menggunakan  fitur-fitur  yang  sangat spesifik untuk satu pasar tertentu yang mungkin tidak umum di tempat lain.
c. Normalisasi  dan  standarisasi,  pastikan  data dinormalisasi  atau  distandarisasi  agar  memiliki skala yang seragam. Ini  membantu model untuk tidak  mendiskriminasi  fitur-fitur  dengan  skala yang berbeda-beda.
d. Pengujian  pada  pasar  perumahan  yang  berbeda, pisahkan  data  menjadi  set  pelatihan  dan  set pengujian  yang  mencakup  berbagai  pasar perumahan.  Evaluasi  kinerja  model  pada  set
pengujian untuk memastikan bahwa model dapat digeneralisasi  dengan  baik  ke  pasar  yang  tidak dilihat selama pelatihan.
e. Pemahaman konteks pasar, pahami faktor-faktor spesifik  yang  memengaruhi pasar perumahan di berbagai  lokasi,  dan  pastikan  model  dapat menangkap variabilitas tersebut. Dengan menerapkan langkah-langkah ini, dapat meningkatkan  kemampuan  model  regresi  linier untuk  digeneralisasi  dengan  baik  ke  pasar perumahan yang berbeda-beda.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, dapat  disimpulkan  bahwa:  Prediksi  menggunakan algoritma  regresi  linier  dapat  mengidentifikasi variabel  yang  paling  memengaruhi  harga  rumah. Variabel  yang  paling  berpengaruh  terhadap  harga rumah  adalah  luas  bangunan  dengan  nilai  koefisien sebesar  23047431.201.  Nilai  perbandingan  tingkat akurasi  menggunakan  algoritma  KNN  lebih  baik daripada  Regresi  Linier  berdasarkan  hasil Relative Error. Nilai relative  error regresi  linier  sebesar 71.95% +/- 82.63%. Sedangkan hasil relatif error K- Nearest  Neighbor sebesar  30.95%  +/-  29.87%. Semakin kecil nilai relative error maka semakin tinggi tingkat  akurasi.  Meningkatkan  kemampuan  model regresi linier untuk digeneralisasi dengan baik ke pasar perumahan  yang  berbeda  dengan  beberapa  strategi atau  pendekatan,  seperti  pengumpulan  data  yang representatif,  feature  engineering  yang  bijaksana, pemahaman konteks pasar, dll . Pemangku kepentingan dapat memanfaatkan informasi ini untuk menyesuaikan  ekspektasi  atau  strategi  dalam  pasar properti.
Diperlukan kelanjutan penelitian yang bertujuan untuk  memperbaiki  serta  memperluas  penerapan algoritma regresi linier dan KNN dalam lingkup yang lebih  luas.  Pentingnya  menjalankan  penelitian  yang lebih  komprehensif  dengan  mempertimbangkan penggunaan metode lain sebagai pembanding terhadap data  yang  dihasilkan  dari  setiap  metode  penelitian. Dengan  demikian,  dapat  diperoleh  pemahaman  yang lebih  mendalam  tentang  keefektifan  kedua  algoritma ini  dalam  memprediksi  harga  rumah  berdasarkan variabel variabel tertentu, serta meningkatkan akurasi prediksi hasil penelitian untuk pemahaman mendalam tentang faktor-faktor yang memengaruhi nilai properti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G.  N.  Ayuni  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J. Telemat. , vol. 14, no. 2,  pp.  79–86,  2019,  [Online].  Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/ 321
[2]  A.  N.  Maharadja,  I.  Maulana,  and  B.  A. Dermawan,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear Berganda  untuk  Prediksi  Kerugian  Negara Berdasarkan  Kasus  Tindak  Pidana  Korupsi,” J.
Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 1, pp. 95– 102, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3184.
[3]  D.  Novianty,  N.  D.  Palasara,  and  M. Qomaruddin,  “Algoritma  Regresi  Linear  pada Prediksi  Permohonan  Paten  yang  Terdaftar  di Indonesia,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 81, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43664.
[4]  G.- MARDIATMOKO, “Pentingnya Uji Asumsi Klasik Pada  Analisis  Regresi Linier Berganda,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 14, no.
3, pp. 333–342, 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss3pp333-342.
[5]  P.  Purwadi,  P.  S.  Ramadhan,  and  N.  Safitri, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” J. SAINTIKOM (Jurnal  Sains Manaj. Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  18,  no.  1,  p.  55, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
[6]  Harsiti,  Z.  Muttaqin,  and  E.  Srihartini, “Penerapan  Metode  Regresi  Linier  Sederhana Untuk  Prediksi  Persediaan  Obat  Jenis  Tablet,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 12– 16, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i1.4426.
[7]  D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Pemesanan  Bibit  Pohon  Dengan  Regresi  Linear Berganda,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 56, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[8]  A.  Anggrawan,  N.  Azmi,  U.  Bumigora,  and  I. Anthonyangrawan,  “Prediksi  Penjualan  Produk Unilever  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear Sales  Prediction  of  Unilever  Products  using  the Linear  Regression  Method,” J.  Bumigora  Inf. Technol. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  123–132,  2022,  doi: 10.30812/bite.v4i2.2416.
[9]  T.  Indarwati,  T.  Irawati,  and  E.  Rimawati, “Penggunaan  Metode  Linear  Regression  Untuk Prediksi Penjualan Smartphone,” J.  Teknol.  Inf. dan  Komun. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  2–7,  2019,  doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.369.
[10]  M. N. Maskuri, Harliana, K. Sukerti, and R. M. H.  Bhakti,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  (KNN)  untuk  Memprediksi  Penyakit Stroke,” J.  Ilm.  Intech    Inf.  Technol.  J.  UMUS , vol. 4, no. 1, pp. 130–140, 2022.