## KOMPARASI ALGORITMA MACHINE LEARNING DALAM MEMPREDIKSI HARGA RUMAH

## Cep Haryanto, Nining Rahaningsih, Fadhil Muhammad Basysyar
Program Studi Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia haryanto.cep@gmail.com

## ABSTRAK
Manusia  memiliki kebutuhan  mendasar akan sebuah tempat yang bisa disebut sebagai rumah atau tempat berteduh.  Dengan  banyaknya  pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia  dari  tahun  ke  tahun  membuat  tidak  semua golongan masyarakat memiliki tempat tinggal yang layak huni. Maka dari itu agar setiap keluaga dapat memiliki tempat tinggal pribadi yang layak diperlukan perencanaan yang matang. Dalam perencanaan tersebut diperlukan perencanaan  atau  prediksi  harga  di  masa  mendatang.  Salah  satu  metode  yang  bisa  digunakan  adalah  dengan menggunakan algoritma machine learning . Adapun beberapa faktor yang mempengaruhi harga rumah diantaranya luas  lahan,  luas  bangunan  berdiri,  banyaknya  kamar  tidur,  kamar  mandi,  dan  garasi.  Metode  yang  digunakan dalam penelitian  ini  adalah multiple linear regression dan random forest  regression . Tujuan dari penelitian  ini adalah  mencari  hasil  prediksi  terbaik  antara multiple  linear  regression dan random  forest  regression .  Untuk mendapatkan  nilai  prediksi  yang  tinggi  penelitian  dilakukan  secara  berulang  kali  dengan  80%  dataset  untuk training dan 20% dataset untuk testing guna mencapai hasil prediksi yang tinggi. Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa algoritma random forest regression merupakan algoritma terbaik dalam penelitian ini dengan nilai akurasi sebesar 81,6%.
Kata Kunci: Multiple Linear Regression, Random Forest Regression, Prediksi, Harga Rumah

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  merupakan  salah  satu  kebutuhan  utama manusia yang berguna sebagai tempat tinggal, tempat bersantai,  berkumpul  dengan  keluarga,  tempat  untuk berlindung, serta untuk beristirahat setelah melakukan aktifitas sehari-hari[1]. Seperti emas, rumah juga bisa menjadi  investasi  di  masa  mendatang  dikarenakan harganya  yang  bisa  berubah  sewaktu-waktu  dan semakin  banyak  orang  yang  membutuhkan  rumah, terlebih  lagi  apabila  lokasi  tersebut  dekat  dengan sekolah,  perkantoran,  pusat  perbelanjaan,  dan  sarana transportasi  yang  mudah  pasti  akan  mempengaruhi harga rumah tersebut dengan cepat[2].
Selain  menjadi  tempat  tinggal  dan  berkumpul bagi  keluarga,  rumah  juga  berfungsi  sebagai  tempat singgah bagi wisatawan yang berkunjung dari daerah yang  jauh[3].  Wisatawan  adalah  orang  yang melakukan  perjalanan  untuk  berlibur  dan  melakukan rekreasi.  Perjalanan  wisata  terkadang  bisa  dilakukan dalam waktu berhari-hari jika tempat yang dikunjungi cukup jauh sehingga diperlukan rumah untuk singgah.
Seiring berjalannya waktu, kebutuhan masyarakat semakin berkembang, salah satunya yaitu kebutuhan akan tempat tinggal atau rumah. Pengusaha properti akan berlomba-lomba untuk membangun atau membeli  rumah  sebagai  sarana  investasi[4].  Hal  ini akan membuat masyarakat yang ingin membeli rumah berfikir apakah rumah yang akan dibeli memiliki nilai keuntungan  yang  baik  atau  tidak,  dikarenakan  harga rumah yang semakin naik setiap waktu[5].
Prediksi merupakan teknik untuk memperkirakan suatu  nilai  pada  masa  yang  akan  datang  dengan memperhatikan  data  atau  informasi  pada  masa  lalu
maupun data atau informasi saat ini [6]. Kemampuan untuk melakukan prediksi dengan tingkat akurasi yang dapat  dipertanggung  jawabkan  mampu  membantu sebuah  perusahaan  atau  instansi  untuk  membuat keputusan  yang  tepat.  Pada  penelitian  lain  berjudul “Prediksi harga rumah di kota Bandung timur dengan menggunakan  model  algoritma moving  average” menjelaskan bahwa target capaian yaitu menganalisis sistem prediksi  harga rumah di  sekitar kota Bandung dengan kesimpulan pengujian model algoritma moving average mendapatkan  nilai rata-rata nilai akurasi  70- 90% dan nilai error sekitar 10-20%[7]
Harga  setiap  rumah  setiap  tahun  semakin meningkat,  kenaikan  harga  ini  bisa  diukur  melalui aspek atau fitur yang dimiliki oleh rumah tersebut[8]. Harga dapat selalu berubah dan tidak dapat terprediksi secara akurat membuat pembeli rumah membutuhkan sistem untuk memperkirakan harga rumah berdasarkan fitur  yang  dimiliki[9].  Penelitian  ini  menggunakan algoritma  regresi  dalam  memperhitungkan  harga rumah  dengan  menggunakan  model multiple  linear regression dan random  forest  regression dengan menganalisis data untuk  membangun  model machine learning dengan tujuan memprediksi harga rumah.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  Reza  Fahlepi  dan  Andreas Widjaja pada Jurnal Strategi Vol 1 Nomor 2 November 2019  yang  berjudul  “Penerapan  Metode  Multiple Linear  Regression  dalam  Memprediksi  Harga  Sewa Kamar  Kost”.  Dalam  penelitian  ini  mendiskusikan tentang  bagaimana  cara  memprediksi  atau  mentukan
biaya sewa untuk tiap kamar kos. Fitur yang terdapat pada  kamar  kos  tersebut  juga  mempengaruhi  harga yang  akan  ditentukan  sehingga  tidak  merugikan pemilik  kost  ataupun  penyewa  kos.  Metode  analisis yang  dilakukan  terhadap  model  membuktikan  bahwa model memiliki koefisien korelasi 0,70 dan lebih baik dibandingkan beberapa pengujian lainnya dengan hasil RSME sebesar 334.578,63 [10].

## 2.2. Multiple Linear Regression
Multiple linear regression merupakan perluasan dari  model  linier  sederhana[11].  Sementara  model regresi  linier  sederhana  hanya  terdiri  dari  variabel bebas dan satu variabel terikat, regresi linear berganda memiliki  lebih  banyak  variabel  independen  daripada satu  variabel  dependen.  Setelah  menjumlahkan variabel bebas, maka bentuk umum persamaan regresi linier  yang  memuat  dua  atau  lebih  variabel  bebas adalah sebagai berikut.
Y = α + β1 X2 + β2 X2 + βn Xn + e Keterangan:
Y = Variabel terikat atau variabel response . X = Variabel bebas atau variabel predictor . α = Konstanta. β  = Slope atau Koefisien estimate .
2.3. Random Forest Regression
Random forest merupakan model ansambel yang terdiri  dari  beberapa  model  pohon  keputusan  dalam penerapan  metode  regresi  dan  klasifikasi boostrap aggregating (bagging) dan pemilihan  fitur acak  [12]. Decision tree atau pohon keputusan adalah bagan alir yang  dirancang  sebagai  pohon  dengan  simpul  akar yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  informasi. Decision  tree mengklasifikasikan  sampel  data  yang kelasnya  tidak  diketahui  ke  dalam  kelas  yang  ada. Tujuan  dari decision  tree adalah  untuk  menghindari overfitting kumpulan  data  dan  mencapai  akurasi maksimum.
Random forest adalah kombinasi dari pohon( tree ) yang kemudian digabungkan menjadi satu model. Random  forest bergantung  pada  nilai  vektor acak  yang  memiliki  distribusi  yang  sama  di  semua pohon( tree ),  dengan  setiap decision  tree memiliki kedalaman  maksimum . Random  forest adalah pengklasifikasi yang berbentuk pohon {h( x , θ k ), k = 1, . . .} dimana θk adalah vektor acak yang terdistribusi secara  independen  dan  setiap  pohon  unit    memilih kelas paling populer dari input x.

## 2.4. Jupyter Notebook
Jupyter  Notebook  adalah  singkatan  dari  tiga bahasa pemrograman, yaitu Ju (Julia), Py (Python) dan R.  Ini  adalah  alat  ilmuwan  data  populer  untuk pemrosesan  data  yang  memungkinkan  integrasi  kode dan keluaran secara interaktif ke dalam satu dokumen. termasuk  kode  langsung,  persamaan,  visualisasi,  dan teks  naratif  yang  kaya.  Kemudahan  menulis  dan berbagi  teks  dan  kode  dengan  program  ini  juga menjadikannya bagus untuk kolaborasi.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode yang di gunakan dalam perancangan ini menggunakan  metode  deskriptif  kuantitatif.  Dimana penelitian  kuantitatif  adalah  mengeksplorasi  suatu kondisi  atau  keadaan  yang  secara  sistematis memecahkan masalah berdasarkan data dan fakta yang ada, dan data kuantitatif ialah data yang berupa angka dan dapat digunakan dalam proses operasi matematika serta data ini bersumber dari fakta yang ada. Data yang digunakan  yaitu  data  sekunder  yang  didapatkan  dari kaggle.com.

## 3.1. Pengumpulan Data
1. Observasi Observasi  adalah  kegiatan  penelitian  yang melibatkan pengumpulan informasi yang berkaitan dengan  masalah  penelitian  bersumber  dari  data publik yang didapat dari kaggle.com.
2. Studi Pustaka Merupakan  metode  yang  dilakukan  dengan mengambil  referensi  yang  terpercaya  karena dibutuhkan untuk laporan penelitian.
3. Dokumentasi Penggunaan literatur telah lama digunakan sebagai sumber informasi dalam penelitian, seperti halnya literatur  sebagai  sumber  informasi  digunakan untuk penelitian, interpretasi bahkan prediksi.
3.2. Exploratory Data Analysis (EDA)
Exploratory  Data  Analysis adalah  proses penelitian  pertama  untuk  mengidentifikasi  pola, menemukan outlier , menguji hipotesis dan memverifikasi  asumsi.  EDA  sangat  berguna  untuk pendeteksian  kesalahan  secara  dini  karena  pengguna dapat  menemukan  anomali  dalam  data,  mengetahui hubungan  antar  data  dan  mengekstrak  faktor-faktor penting  dari  data  tersebut.  Proses  EDA  ini  sangat berguna dalam proses analisis statistik.
Gambar 1. Alur penelitian menggunakan EDA
Dalam  hal exploratory  data  analysis ,  terdapat beberapa  teknik  yang  dapat  digunakan  dalam pengolahan data, yaitu:
3.3. Pre-processing Pre-processing ialah melakukan pengolahan data agar data yang salah dapat diperbaiki atau dibersihkan sehingga data dapat digunakan. Dalam pre-processing data  awal  yang  digunakan  masih  merupakan  data mentah, kemudian dilakukan proses untuk menyesuaikan dengan data yang dibutuhkan.
3.4. Exploratory Data Analysis
Exploratory Data Analysis adalah cara memeriksa  data  yang  dimiliki  dan  menentukan bagaimana  memproses  data  tersebut.  Pada  tahap  ini dilakukan  pengecekan  data  kosong,  menghapus  data yang sama dan mengkonversi kategori data.

## 3.5. Representation
Pada  tahap  ini,  data  diubah  dari  data  mentah menjadi  tampilan  atau  visualisasi.  Data  dapat divisualisasikan dalam bentuk boxplot, histogram, dan bentuk lainnya.

## 3.6. Modelling
Modelling  ialah  penerapan  model  algoritma, dimana data akan diproses lebih lanjut untuk mencari kesimpulan  dari  data.  Proses  ini  akan  menghasilkan hasil yang berbeda tergantung dari karateristik data.

## 3.7. Deployment / Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  penarikan  kesimpulan dari  hasil  data mining .  Kesimpulan  akhir  ditarik berdasarkan  berbagai  hipotesis  yang  dihasilkan  dari proses data mining .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian prediksi harga rumah ini menggunakan  metode Exploratory  Data  Analysis (EDA) .  Exploratory  Data  Analysis (EDA)  adalah suatu proses dalam menganalis sekumpulan data untuk meringkas  karateristik  utamanya  agar  memahami kondisi  dataset.  Pada  umumnya Exploratory  Data Analysis (EDA)  menggunakan  metode  visualisasi seperti  Histogram,  Box  Plot,  Violin  Plot.  Berikut proses penelitian ini dengan menggunakan Exploratory Data Analysis (EDA).

## 4.1. Import Library
Pada  tahap  ini  diharuskan  untuk  melakukan import  library sehingga  dapat  memanggil  dan
menggukan modul yang tersedia dalam bahasa Python. Library yang digunakan dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Import Library
Adapun  fungsi library yang  di import pada gambar 4.1 adalah sebagai berikut.
a. Pandas adalah library open source yang ada pada bahasa pemrograman python yang sering digunakan untuk memproses data, manipulasi data, hingga melakukan analisis data.
b. Numpy adalah library dalam bahasa pemrograman python  yang  berfungsi  untuk  proses  komputasi numerik.
c. Matplotlib  digunakan  untuk  memvisualisasikan data  dalam  2D  dan  3D  dan  membuat  gambar berkualitas  tinggi  yang  dapat  disimpan  dalam berbagai format gambar seperti JPEG dan PNG.
d. Seaborn  adalah  library  yang  digunakan  untuk membuat grafik dan statistik. Library ini dibangun berdasarkan library matplotlib kemudian diintegrasikan dengan struktur data pandas.
e. Sklearn adalah library dalam bahasa pemrograman Python  yang  berfungsi  untuk  membangun  model machine learning , seperti regresi, klasifikasi, dll.

## 4.2. Data Pre processing
Pada  tahap  ini,  dataset  harga  rumah  akan diseleksi. Seleksi ini berfungsi untuk membuang data yang  tidak  digunakan.  Data  yang  dibuang  ialah  data yang  tidak  valid,  data  yang  tidak  konsisten,  dan data yang ganda.
Tabel 1. Data sebelum  pre processing
NO NAMA RUMAH HARGA LB LT KT KM GRS 1 Rumah Murah Hook Tebet Timur 3800000000 220 220 3 2 0 2 Rumah Modern di Tebet dekat Stasiun 4600000000 180 137 4 3 2 3 Rumah Mewah 2 Lantai 3000000000 267 250 4 4 4 4 Rumah Baru Tebet 430000000 40 25 2 2 0 5 Rumah Bagus Tebet 9000000000 400 355 0 5 3
Pada tabel 1 terdapat data yang tidak valid, yaitu data  nomor  sehingga  data  tersebut  harus  dilakukan
preprocessing  untuk  menghilangkan  data  tersebut sehingga menjadi seperti tabel 2.
Tabel 2. Data setelah pre processing No NAMA RUMAH HARGA LB LT KT KM GRS 1 Rumah Murah Hook Tebet Timur 3800000000 220 220 3 2 0
2 Rumah Modern di Tebet dekat Stasiun 4600000000 180 137 4 3 2 3 Rumah Mewah 2 Lantai 3000000000 267 250 4 4 4 4 Rumah Baru Tebet 430000000 40 25 2 2 0 5 Rumah Bagus Tebet 9000000000 400 355 0 5 3
4.3. Exploratory Data Analysis
Exploratory Data Analysis adalah cara memeriksa  data  yang  dimiliki  dan  menentukan bagaimana memproses data. Pada tahap ini dilakukan pengecekan data kosong, menghapus data yang ganda
dan  mengkonversi  kategori  data.  Setelah  data  bersih dari  data  kesalahan,  selanjutnya  dilakukan  statistik deskriptif  untuk  merangkum  dan  mendeskripsikan data sebagai berikut.
Tabel 3. Deskripsi data HARGA LB LT KT KM GRS Count 1.010000e+03 1010 1010 1010 1010 1010 Mean 7.628987e+09 276.5 237.4 4.6 3.6 1.9 Std 7.340946e+09 177.8 179.9 1.5 1.4 1.5 Min 4.300000e+08 40 25 2 1 0 25% 3.262500e+09 150 130 4 3 1 50% 5.000000e+09 216.5 165 4 3 2 75% 9.000000e+09 350 290 5 4 2 max 6.500000e+10 1126 1400 10 10 10
Pada  tabel  3  dapat  dilihat  nilai  dari  data,  mulai dari  total  ( count ),  standar  deviasi,  nilai  rata- rata( mean ), nilai minimal( min ), serta nilai maksimal( max ).

## Tabel 4. Informasi tipe data
# Column Non-Null Count Dtype 0 NAMA RUMAH 1010 non-null Object 1 HARGA 1010 non-null Int64 2 LB 1010 non-null Int64 3 LT 1010 non-null Int64 4 KT 1010 non-null Int64 5 KM 1010 non-null Int64 6 GRS 1010 non-null Int64
Pada tabel 4 dapat dilihat informasi dari tipe data yang  berjumlah  1010 record. Kolom  harga  rumah memiliki tipe data object , sedangkan kolom harga, lb, lt, kt, km, dan grs memiliki tipe data int64. Karena tipe data yang akan dilakukan proses sudah numerik,  jadi tidak perlu melakukan perubahan tipe data. Kemudian, dilakukan  pengecekan  apakah  terdapat  data  yang kosong, seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Cek missing value
NAMA RUMAH 0 HARGA 0 LB 0 LT 0 KT 0 KM 0 GRS 0 Dtype : int64
Berdasarkan  tabel  5  pada  pengecekan missing value ,  tidak  ada  data  yang  kosong  sehingga  dapat dilanjutkan ke tahapan selanjutnya.

## 4.4. Representation
Pada  tahap  ini  dilakukan  visualisasi  dari  data rumah,  sehingga  dapat  dilihat  persebaran  dari  data seperti pada gambar 3, 4 dan 5.
Gambar 3. Distribusi data rumah (displot)
Gambar 4. Distribusi data rumah (boxplot)
Gambar 5. Persebaran data rumah (pairplot)
Pada gambar 3, 4 dan 5 dapat dilihat persebaran data  dari  data  rumah  mulai  dari  luas  bangunan,  luas tanah,  kamar  tidur,  kamar  mandi,  dan  garasi.  Dapat dilihat terdapat beberapa outlier pada data yang harus dibersihkan  agar  data  menjadi  lebih  bersih.  Outlier
yang  akan  dibersihkan  hanya  1%  dari  data  rumah, sehingga data yang awalnya 100% menjadi 99%. Data yang  telah  dibersihkan  outliernya  dapat  dilihat  pada gambar 6 berikut.
Gambar 6. Persebaran data rumah setelah dibersihkan

## 4.5. Matriks Korelasi
Matriks  korelasi  adalah  suatu  tabel  yang menunjukkan  hubungan  linier  antara  dua  atau  lebih variabel.  Matrix  korelasi  menggunakan  koefisien korelasi  Pearson  sebagai  ukurannya,  yang  bernilai antara  -1  sampai  +1.  Nilai  positif  menggambarkan hubungan positif antar variabel, artinya jika nilai salah satu variabel naik, maka variabel lain juga naik. Nilai negatif menunjukkan hubungan negatif antar variabel, artinya  jika  nilai  salah  satu  variabel  naik,  maka variabel  lain  akan  turun.  Nilai  0  menunjukkan  tidak ada hubungan linier antar variabel.
Gambar 7. Matriks korelasi
Pada  gambar  7  dapat  dilihat  bahwa  warna korelasi koefisien yang ungu menunjukkan hubungan linear yang positif yang kuat. Sedangkan warna putih menunjukkan  hubungan  linear  yang  negatif  yang berarti tidak ada korelasi antar variabel.

## 4.6. Multiple Linear Regression
Perhitungan multiple linear regression dilakukan dengan  menggunakan  library  sklearn.  Dataset berjumlah 1010 dibagi menjadi 80% data training (808 data)  dan  20%  data  testing  (202  data).  Langkah selanjutnya  ialah  menetapkan  kolom  yang  menjadi variabel  dependen  (y)  yaitu  kolom  harga  dan  kolom variabel  independen  (x)  yaitu  LB,  LT,  KT,  KM,  dan GRS.  Proses multiple  linear  regression seperti  pada tabel 6.
Tabel 6. Perintah Python dalam multiple linear
regression
1 x = data.drop(columns = ['HARGA'
,'NAMA RUMAH']) y = data['HARGA'] Menetapkan kolom yang akan menjadi variabel dependen (y) dan variabel independen (x) 2 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, random_state = 2) Membagi data menjadi data training dan data test . Data training sebanyak 80% dan data test sebanyak 20% 3  lin_reg = LinearRegression() Membuat model linear regression 4  lin_reg.fit(x_train, y_train) 5 print ("Coefficient of determination :",r2_score(y_test,y_pred)) print ("MSE: ",mean_squared_error(y_test,y_p red)) print("RMSE: ",np.sqrt(mean_squared_error(y_ test,y_pred))) Coefficient of determination : 0.7851252699343726 MSE: 9.633962972304015e +18 RMSE : 3103862589.146629 6  y_pred=lin_reg.predict(x_test) Menghitung nilai prediksi 7 plt.figure(figsize=(8,6)) plt.title("Actual vs. predicted",fontsize=25) plt.xlabel("Actual",fontsize=18) plt.ylabel("Predicted", fontsize=18) #plt.scatter(x=test_y,y=test_predi ct) sns.regplot(x=y_test, y=ypredict) plt.show() Memvisualisasikan nilai y awal dan nilai y prediksi
Berikut  adalah  visualisasi  dari  proses  regresi linear.
Gambar 8. Visualisasi data multiple linear
4.7. Random Forest Regression
Perhitungan random forest dilakukan  dengan menggunakan library sklearn. Dataset berjumlah 1010 dibagi menjadi 80% data training (808 data) dan 20% data  testing  (202  data).  Langkah  selanjutnya  ialah menetapkan  kolom  yang  menjadi  variabel  dependen (y) yaitu kolom harga dan kolom variabel independen (x)  yaitu  LB,LT,KT,KM,  dan  GRS.  Proses random forest seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Perintah Python dalam random forest
1 x = data.drop(columns = ['HAR GA','NAMA RUMAH']) y = data['HARGA'] Menetapkan kolom yang akan menjadi variabel dependen (y) dan variabel independen (x)
2 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, random_state = 2) Membagi data menjadi data training dan data test . Data training sebanyak 80% dan data test sebanyak 20%
3 random_forest = RandomForestRegressor(n _estimator=100, random_state=0) Membuat model random forest dengan 100 tree atau pohon.
4 random_forest.fit(x_train, y_train)
5 print ("Coefficient of
determination :",r2_score(y_test,y_pred)) print ("MSE: ",mean_squared_error(y_te st,y_pred)) print("RMSE: ",np.sqrt(mean_squared_er ror(y_test,y_pred))) Coefficient of determination : 0.8162183421218491 MSE: 8.239897201713704e+18 RMSE : 2870522113.08565 6 y_pred=random_forest.pre dict(x_test) Menghitung nilai prediksi
7
plt.figure(figsize=(8,6)) plt.title("Actual vs. predicted",fontsize=25)
plt.xlabel("Actual",fontsize
=18) plt.ylabel("Predicted",
fontsize=18)
#plt.scatter(x=test_y,y=test _predict) sns.regplot(x=y_test, y=ypredict) plt.show()
Memvisualisasikan nilai y awal dan nilai y prediksi
Berikut  adalah  visualisasi  dari  proses random forest.
Gambar 9. Visualisasi data random forest
4.8. Deployment / Evaluation Pada  algoritma multiple linear regression di dapatkan nilai akurasi sebesar 78,5% sedangkan pada algoritma random forest regression di  dapatkan  nilai akurasi sebesar 81,6%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  uji  pada  kedua  model algoritma,  model multiple  linear  regression di dapatkan nilai akurasi sebesar 78,5% sedangkan pada model algoritma random forest regression di dapatkan nilai akurasi sebesar 81,6%. Sehingga model algoritma random  forest lebih  akurat  untuk  model  regresi  pada penelitian ini.
Untuk  peneliti  selanjutnya  yang  ingin  meneliti dengan topik yang sama disarankan untuk melakukan penelitian ini dengan algoritma lain yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Mahendra  Sanusi,  A.  Siswo,  R.  Ansori,  R. Wijaya,  and  S.  Si,  “PREDIKSI  HARGA RUMAH  DI  KOTA  BANDUNG  BAGIAN TIMUR DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI PREDICTION OF HOUSE  PRICES  IN  THE  EAST  BANDUNG CITY USING THE REGRESSION METHOD.”
[2]  U. Athiyah, A. Hananta, T. Maulidi, V. M. Eka Putra, T. F. H. Purba, and E. A. W. Bakowatun, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Prediksi  Harga Rumah  Kost  untuk  Mahasiswa  IT  Telkom Purwokerto Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Web,” J. Dinda  Data Sci. Inf. Technol. Data Anal. , vol. 1, no. 2, pp. 77–81, 2021, doi: 10.20895/dinda.v1i2.202.
[3]  A.  Amalia,  M.  Radhi,  S.  H.  Sinurat,  D.  R.  H. Sitompul,  and  E.  Indra,  “Prediksi  Harga  Mobil Menggunakan  Algoritma  Regressi  Dengan Hyper-Parameter Tuning,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 4, no. 2, pp. 28–32, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukompute r.v4i2.2479.
[4]  E. Febrion Rahayuningtyas, F. Novia Rahayu, Y. Azhar,  and  I.  Artikel,  “Prediksi  Harga  Rumah Menggunakan General Regression Neural
Network,” J.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  2021,
[Online].
Available:
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Real
[5]  I.  I.  Ridho et  al. ,  “METODE  NEURAL NETWORK UNTUK PENENTUAN AKURASI PREDIKSI HARGA RUMAH,” 2022.
[6]  E.  A.  Saputri  and  Ekojono,  “Prediksi  Volume Impor  Beras  Nasional  Menggunakan  Jaringan Saraf  Tiruan  Metode  ELM  (  Extreme  Learning Machine  ),” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Apl. , vol. 10, 2018.
[7]  A. Fadilah, A. Siswo, R. Ansori, R. Wijaya, and S. Si, “PREDIKSI HARGA RUMAH DI KOTA BANDUNG  BAGIAN  TIMUR  DENGAN
MENGGUNAKAN METODE MOVING
AVERAGE  HOME  PRICE  PREDICTION  IN THE EAST BANDUNG CITY WITH MOVING
AVERAGE.”
[8]  M.  Labib  Mu’tashim,  S.  A.  Damayanti,  H.  N. Zaki,  T.  Muhayat,  and  R.  Wirawan,  “Analisis Prediksi  Harga  Rumah  Sesuai  Spesifikasi Menggunakan Multiple Linear Regression,” vol. 3, p. 2021.
[9]  A. Saiful, “Prediksi Harga Rumah Menggunakan Web  Scrapping  dan  Machine  Learning  Dengan Algoritma  Linear  Regression,” JATISI  (Jurnal Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  1, pp. 41–50, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.701.
[10]  M.  R.  Fahlepi  and  A.  Widjaja,  “Penerapan
Metode  Multiple  Linear  Regression  Untuk Prediksi  Harga  Sewa  Kamar  Kost,” J.  Strateg. , vol. 1, no. November, pp. 615–629, 2019.
[11]  K.  Puteri  and  A.  Silvanie,  “Machine  Learning Untuk  Model  Prediksi  Harga  Sembako  Dengan Metode  Regresi  Linier  Berganda,” J.  Nas. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 82–94, 2020.
[12]  T.  Purwa,  “Perbandingan  Metode  Regresi Logistik  dan  Random  Forest  untuk  Klasifikasi Data  Imbalanced  (Studi  Kasus:  Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Karangasem,  Bali  Tahun  2017),” J.  Mat.  Stat. dan Komputasi , vol. 16, no. 1, p. 58, 2019, doi: 10.20956/jmsk.v16i1.6494.