e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1, June 2022
Journal of Information Systems, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom E-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## Used Car Price Prediction with Random Forest Regressor
Model
Bambang Kriswantara 1 , Rifki Sadikin 2*
Universitas Nusa Mandiri Jakarta dan  LIPI Bandung Jawa Barat
Email: 14002426@nusamandiri.ac.id dan rifki.sadikin@gmail.com
Received: February 17, 2022 . Revised: March 18, 2022 . Accepted: March 29, 2022 .  Issue Period: Vol.6 No.1 (2022), Pp. 40-49
Abstrac: The  pandemic  has  stopped  all  activities,  including  the  decline  in  the  level  of  the world economy, this will reduce people's purchasing power. For those who want to buy a car, a used car can be the second option. In some used car sales showrooms, the main task is to determine  price  predictions  based  on  historical  data  during  previous  transactions.  The determinants of car prices are heavily influenced by several attributes in the car, for example: type  of  fuel,  for  example,  km  traveled  and  so  on,  this  is  what  causes  the  price  prediction process to take a long time. One of the roles in  Macine Learning is being able to learn from previous transaction data and this will be a model that can be used to provide used car price predictions.  Car  price  prediction  is  included  in  regression,  which  is  looking  for  a  strong relationship  from  the  influence  of  variable  X  (predictor)  to  variable  Y  (target).  In  the prediction, of course, the reality data will not be right with the predicted data, for that in the measurement the model will look for the lowest error rate. The experimental results on the test data using the Random Forest Regressor model resulted in MAE = 1.006 and RMSE = 1.452 while  the  coefficient  of  determinant  R2  =  0.89. And  in  the  previous  study  with  KNN  [18],  it produced an error rate of MAE = 2.01 and RMSE = 4.01 and the coefficient  of  determinant R2  =  0.85.  While  the  comparison  model  uses  Linear  Regression,  Ridge,  Decision  Tree  and Gradient  Boosting.  Not  all  Machine  Learning  models  are  suitable  for  all  data,  for  that  it  is necessary to choose the right machine learning model by experimenting with several models. And  the  lowest  error  level  (MAE  and  RMSE)  will  be  determined.  The  error  values  for MAE and RMSE which are close to zero are close to the predicted value close to the actual value. On  the  other  hand,  if  the  error  rate  is  very  high,  the  prediction  value  is  very  far  from  the actual value.
Keywords: Used Car Price Prediction, Machine Learning, Random Forest Regressor
Abstrak: Pandemi  membuat  semua  aktivitas  berhenti  termasuk  menurunnya  tingkat perekonomian  dunia,  ini  membuat  daya  beli  masyarakat  akan  menjadi  menurun.  Bagi  yang ingin  membeli  mobil,  maka  mobil  bekas  bisa  mejadi  opsi  kedua.  Pada  beberapa  showroom penjual  mobil  bekas  yang  menjadi  tugas  utama  adalah  menentukan  prediksi  harga berdasarkan  data  histori  selama  transaksi  sebelumnya.  Penentua  harga  mobil  bekas  banyak dipengaruhi oleh beberapa atribut dalam mobil tersebut, misalnya: jenis bahan bakar, model transmisi, km tempuh dan sebagainya, inilah  yang menyebabkan proses prediksi  harga akan menjadi  lama.  Salah  satu    peran  dalam  Macine  Learning  adalah  mampu  belajar  dari  data transaksi  sebelumnya  dan  ini  akan  menjadi  model  yang  akan  dapat  digunakan  untuk memberikan  prediksi  harga  mobil  bekas.  Prediksi  harga  mobil  bekas  termasuk  kedalam
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1, June 2022
Journal of Information Systems, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom E-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
regresi,  yaitu  mencari  hubungan  yang  kuat  dari  pengaruh  variabel  X  (predictor)  terhadap variabel  Y  (target).  Dalam  prediksi  tentu  tidak  akan  tepat  antara  data  realitas  dengan  data prediksi,  untuk  itu  dalam  pengukuran  model  akan  mencari    tingkat  errornya  paling  rendah. Pada hasil eksperiment pada data test dengan model Random Forest Regressor menghasilkan MAE=1,006  dan  RMSE=1,452  sedangkan  koofisien  determinan  R2=0,89.  Dan  pada penelitian  sebelumnya  dengan  KNN  [18],  menghasilkan  tingkat  error  MAE=2,01  dan RMSE=4,01 dan koofisien determinan R2=0,85. Sedangan model  pembanding menggunakan Linear Regression,Ridge,Decision  Tree dan Gradient Boosting. Tidak semua model  Machine Learning  cocok  terhadap  semua  data,  untuk  itu  perlu  dilakukan  pemilihan  model  machine learning  yang tepat dengan cara melakukan eksperiment  dengan beberapa model. Dan akan ditentukan    tingkat  error  (MAE  dan  RMSE)  yang  rendah.  Nilai  error  pada  MAE  dan  RMSE yang  mendekati  nol  berarti  nilai  prediksi  mendekati  dengan  nilai  aktual.  Sebaliknya  bila tingkat errornya sangat tinggi maka nilai prediksi sangat jauh dengan nilai aktualnya.
Kata Kunci: Prediksi Harga Mobil Bekas, Machine Learning, Random Forest Regressor

## I. PENDAHULUAN
Paska pandemi corona pasar mobol bekas masih menjadi trend positif, menurut riset permintaan mobil bekas  sekitar  15%  -  20%(OLX  Autos  Indonesia,  2021).  Kondisi  ini  tentunya  membuat  beberapa  showroom saling  bersaing untuk mendapatkan konsumen. Salah  satu hal  yang penting dalam  jual  beli  mobil  bekas adalah menentukan  prediksi  harga  mobil.  Prediksi  harga  mobil  tentu  menjadi  hal  yang  penting,  dengan  mengetahui prediksi  maka  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  pendapatan  yang  akan  dterima  masa  dtang,  untuk perencanaan  dan  pengambilan  keputusan  lain.  Data  prediksi  punya  peran  sangat  penting  dalam  organisasi dagang,  seperti  jual  beli  mobil  bekas.  Dalam  memilih  mobil  bekas  tentunya  banyak  hal  yang  menjadi pertimbangan,  misalnya  harga,  merek,  tahun  produksi,  km  tempuh,  jenis  bbm,  jenis  transmisi,  ukuran  torsi, kepemilikan dan banyak sekali hal lain  yang menjadi dasar pertimbangan untuk menentukan mobil bekas yang akan dibeli. Hal itu tentu akan menentukan harga jual mobil yang ditawarkan. Semakin tinggi kilometer tempuh maka  diindikasi  mobil  sudah  digunakan  dengan  jarak  tempuh  yang  panjang,  dari  sisi  harga  jual  tentu  akan membuat harga jual akan menurun. Konsumen menganggap mobil dengan kilometer tinggi berarti performanya akan menurun seiring pemakaian. Begitu pula, semakin lama umur kendaraan maka harga jualnya juga semakin menurun.
Dengan banyaknya hal yang dapat   mempengaruhi harga mobil bekas, maka prediksi harga mobil bekas akan menjadi hal yang menarik untuk diamati. Bagi showroom mobil bekas, penentuan harga tentunya menjadi hal penting,  hal  itu dikarenakan  banyak  hal  yang  bisa  mempengaruhi  harga  mobi  bekas. Disisi  lain showroom dituntut bisa bersaing dengan sehat. Masalah yang dihadapi bagi showroom adalah bagimana bisa dengan cepat menentukan prediski harga mobil. Bila jumlah mobil bekas yang akan dijual banyak, tentunya akan butuh waktu yang panjang untuk  menentukan  harga  jual  mobil.  Salah satu  masalah  yang dihadapi  semua showroom  adalah menentukan  prediksi  harga  secara  cepat  dan  akurat  sehingga  showroom  bisa  menjual  mobil  dagangannya  dan segera mendapatkan revenew. Berbagai showroom saling bersaing harga untuk mendapatkan pelanggan.
Prediksi  adalah  suatu  proses  untuk  memperkirakan  secara  sistematis  tentang  sesuatu  yang  mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi data masa lalu [3]. Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi. Pengertian Prediksi sama dengan forecasting atau perkiraan. Prediksi  menunjukkan apa  yang akan  terjadi pada suatu keadaan dimasa depan dan ini merupakan input bagi proses perencanaan dan pengambilan keputusan.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1, June 2022
Journal of Information Systems, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom E-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Untuk melihat apakah sebuah prediksi mempunyai akurasi yang baik  dengan melihat tingkat error antara nilai prediksi dengan nilai aktualnya, hal itu dapat dilakukan dengan melakukan evaluasi model dengan MAE yaitu rata-rata nilai absolut error dan RMSE  yaitu akar rata2 kuadrat  error. Semakin kecil atau  mendekati  nol  maka dapat  dikatakan  prediksi  semakin  akurat  dan  sebaliknya  bila  nilai  errornya  semakin  besar  maka  prediksinya adalah jauh dari nilai aktual, sehingga dikatakan buruk.
Machine  Learning  (ML)  merupakan  salah  satu  cabang  dari  Artificial  Intellegence  (AI)  yang  bisa memberikan keputusan berdasarkan data [1] histori. Berdasarkan data histori penjualan mobil bekas dan dengan serangkain  proses  permodelan  pada  machine  learning,  dengan  sejumlah  data  latih,  model  ML  yang  dioptimasi sesuai  data  tersebut,  bisa  untuk  menghasilkan  model  prediksi  yang  baik  [1],  serta  dapat  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  baik  untuk  strategi  penjualan  maupun  estimasi  revenew  yang  akan  datang.    Istilah Machine  Learning pertama kali disebutkan oleh  Arthur Samuel pada tahun 1959, pada  saat  itu  ia  menjelaskan dalam konteks menyelesaikan permainan catur dengan mesin. Secara istilah machine learning merupakan sebuah model  komputasi  statistik,  yang  berfokus  pada  prediksi  menggunakan  komputer.  Algoritma  machine  learning membangun model matematika dari data sampel, yang dikenal sebagai “data pelatihan atau data training”, untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukan tugas.
Random  Fores  Regression/RF merupakan  salah  satu  model  regresi  yang  bisa  kita  gunakan  untuk melakukan  prekdiksi  harga  mobil.  RF  merupakan  metode  klasifikasi  berbasis  ensamble  method  dan  dibangun dari beberapa decision tree yang berbeda karakteristiknya. Ensamble method sendiri merupakan dimana terdapat beberapa  model  berbeda  yang  dilatih  untuk  memecahkan  masalah  yang  sama  dan  digabungkan  untuk mendapatkan  hasil  terbaik.  Penerapannya  pada  random  forest  yaitu  metode  Random  Forest  akan  membangun beberapa Decision Tree yang dimana setiap membangun 1 tree digunakan observasi dan prediktor yang berbeda dari hasil sampling untuk dilatih dan mencari hasil terbaik. Disamping itu implementasi RF sangat sederhana dan tidak  memakan  resource  (memmry  yang  besar)    sehingga  lumayan  cepat  untuk  prosesnya  sehingga  model  ini banyak digunakan oleh peneliti untuk pengembangan machine learning.

## II. LITERATUR REVIEW
Pada  penelitian  Ashutosh  Datt  Sharma  dan  Vibhor  Sharma  menggunakan  model  Multi  Linear Regression (MLR), dan dataset dari kaggle dengan jumlah 301 data dan 9 fitur. Dalam eksperimentnya tersebut Car_Name didrop dikarenakan tidak mempunyai pengaruh pada harga jual mobil. Atribute Year diubah menjadi umur pemakaian (Year Age) =Year-2020. Sedangkan atribute Fuel_Type, Seller_Tye, Transmission dan Owner dilakukan transfomrasi dari kategori ke numerik dengan One Hot Encoder. Menurut penelitian tersebut atribute yang  digunkan  untuk  variabel  predictor    (X)    adalah  Present_Price,  Kms_Driven,  Fuel_Type,  Seller_Type, Transmission, Owner, Years_Used dan sebagai variabel target (Y) adalah Selling_Price. Pembagian data untuk training  dan  testing  adalah  80%    (240)  data  training  dan  20%  (61)  data  testing.  Dari  hasil  eksperimen  denga model  Multi  Linear  Regression  didapatkan  hasil  akurasi  86%[5].  Penelitian  berikutnya  untuk  prediksi  harga mobil  menggunkan  dataset  yang  sama  seperti  pada  penelitin  sebelumnya  (vol:02,  Nov  2020).    Untuk mendapatkan  akurasi  yang  terbaik  maka  dalam  penelitian  kali  ini,  mereka  menggunakan  komparasi  beberapa model  regressi  seperti,  lasso,  Ridge,  Random  Forest,  Decision  Tree,  XGBoost  dan  Gradient  Boosting.  Dari eksperiment mendapatkan akurasi tertinggi dengan model Decision Tree 95%[6].
Penelitian Chuancan Chen, Lulu Hao, dan Cong Xu untuk prediksi harga mobil menggunakan 102959 data trainning dan 19 fitue, dengan metode Linear regression yang menghasilkan tingkat akurasi mencapai 26% sedangkan dengan metode random forest mencapai 52%. Dalam penelitian ini data training dicoba diubah untuk diturunkan  menjadi  1250  dan  hasil  linear  regression  mencapai  83%  sedangakn  random  forest  mencapai  71%.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1, June 2022
Journal of Information Systems, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom E-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Disimpulkan  dengan  bahwa  linear  regression  dan  random  forest  akan  lebih  baik  bekerja  pada  data  yang  kecil dan fitur yang kecil [7].
Penelitian  Laveena  D’Costa,  Ashoka  Wilson  D’Souza,  Abhijith  K,  Deepthi  Maria  Varghese  untuk prediksi  harga  mobil  menggunakan      1870  data  dan  7  atribute  dengan  metode  multiple  linear  regression  dan mencapai  tingkat  akurasi  93.68%,  hal  ini  disebabkan  adanya  korelasi  yang  bagus  antar  feature  yang mempengaruhi      target(label),  seperti  Car  _Model,  Fuel_Type,  Emission,  Mileage,  Ownership,  Year_Of_Reg dan Price. Distribusi data yang baik dan merata juga akan mempengaruhi akurasi menjadi lebih baik [8].
Dalam penelitian Mehmet Bilen menggunakan 9925 data dan 7 fitur, dengan model Linear Regression dan  ANN (Artificial Neural  Network). Tingkat akurasi pada  Linear regresi 75% sedangkan  ANN  89%  untuk prediksi harga mobil[9].
Pada  penelitian  Muhammad  Asgh  ,  Khalid  Mehmood  ,  Samina  Yasin  ,  Zimal  Mehboob  Khan menggunakan 25  fitur dan untuk  jumlah data tidak disebutkan,  dengan  model OLS regression dengan tingkat akurasi 89% untuk prediksi harga mobil[10]
Dalam prediksi Nabarun Pal, Dhanasekar Sundararaman harga mobil pada penelitian ini menggunakan 2000 data dan 9 fiture dengan model Random Forest mencapai tingkat akurasi 83,63%  [12].
Dalam prediksi harga mobil pada penelitian  Prashant Gajera, Akshay Gondaliya, Jenish Kavathiya menggunakan  92386  data,  dengan  model  Random  Forest  Regressor,  Linear  Regression,  XG  Boost  Regressor and Decision Tree Regressor. Tingkat akurasi tertinggi pada Decision Tree 93.11% sedangkan XG Boost pada akurasi 92.04%[13].
Penelitian  Prashant  Gajera,  Akshay  Gondaliya,  Jenish  Kavathiya prediksi  harga  mobil menggunakan  92386  data,  dengan  model  Random  Forest  Regressor,  Linear  Regression,  XG  Boost  Regressor and Decision Tree Regressor. Tingkat akurasi tertinggi pada Decision Tree 93.11% sedangkan XG Boost pada akurasi 92.04%[13].
Pada  penelitian  Kandari  Puteri,  Astried  Silvanie  dilakukan  prediksi  harga  mobil  bekas menggunakan    dataset  kaggle[18].    Model  yang  digunakan  untuk  prediksi  harga  mobil  dengan  model  KNN regression,  dari  hasil  eksperiment  menghasilkan  akurasi  R2  =0.85  sedangkan  tingkat  error  RMSE=4,01  dan MAE=2,01.[14]

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  eksperimen  komparatif,  yaitu  melakukan  eksperimen pengujian  terhadap  algoritma    regresi,  kemudian    membandingan  beberapa  model  dengan  tingkat  akurasi  yang terbaik, untuk memprediksi harga mobil bekas.  Adapun rancangan atau desain metodologi yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1, June 2022
Journal of Information Systems, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom E-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 1. Rancangan Metodologi Penelitian

## A. Dataset
Data bersumber dari kaggle  berupa data harga mobil bekas. Jumlah data sebanyak 8128 data dan 13 atribut, yang akan diolah untuk menghasilkan model prediksi harga mobil dengan akurasi yang terbaik. Beberapa atribut yang terdapat pada dataset tersebut adalah:
Table 1. Atribut dan tipe data

## B. Data Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  ini,  semua  atribut  akan  dilakukan  proses  agar  bisa  diproses  pada  model machine learning. Beberapa proses yang dilakukan pada tahap ini antara lain :

## 1. Data Transformation
Transormasi  digunakan  untuk  mengubah  atribut  objek/string/categorical  menjadi  numerik,  machine learning  hanya  bisa  melakukan  proses  pada  data  numerik.  Oleh  sebab  itu  bila  ditemukan  atribut  yang masih objek/string maka dilakukan proses transformasi ke dalam numerik. Proses ini bisa menggunakan label endcoding dan one hot endcoder
a. Label Encoding mempunyai teknik  mengubah kategori  menjadi  numerik secara berurutan dari yang bernilai kecl ke besar. Sehingga dalam proses mechine learning bobot  atau nilai yang besar akan berpengaruh.
b. Label  OneHotEndcoding mempunyai teknik  setiap  isi kolom akan diubah  menjadi atribut baru dan mempunyai nilai 0 dan 1. Angka nol menunjukkan pada atribut tersebut tidak mempunyai nilai sedangan angka satu menunjukkan bahwa pada atribut tersebut mempunyai nilai.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1, June 2022
Journal of Information Systems, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom E-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
2.  Proses Ekstraksi (pemisahan numerik dan string)
Pada  data  kategorikal,  bila  pada  atribut  berisi  numerik  dan  object,  maka  perlu  dilakukan  ekstraksi dengan  bantuan regular  expression  (regex) untuk  mengambil  angka  saja.  Angka  yang  telah  di  ekstrak akan di format menjadi angka float atau integer dan dijadikan atribut baru
3.  Data Duplicate
Dilakukan  pengecekan  pada  dataset  terhadap  data  yang  bersifat  duplikat,  data  duplicate  juga  akan mempengaruhi  machine  learning  dalam  membuat  model  pembelajaran  dan  juga  tingkat  akurasi  yang dihasilkan. Proses untuk melihat data duplicate dalam data frame  menggunakan  fungsi duplicate() dan akan menghasilkan nilai True bila terdapat data duplicate dalam dataset tersebut, dan bernilai False jika tidak  terdapat  data  duplicate.  Untuk  menghapus  data  duplicate  bisa  menggunakan  fungsi drop_duplicates(inplace=True)
4.  Missing Value
Tujuan pengecekan missing value pada dataset adalah untuk mencari data yang tidak lengkap ( missing value ), karena data yang tidak  lengkap akan  mempengaruhi dari tingkat akurasi dalam  model  machine learning.    Untuk  melihat  data  yang  missing  bisa  menggunakan  fungsi isnull().sum() ,  kemudian  bila terdapat data missing maka dilakukan penghapusan dengan fungsi dropna(inplace = True).
5. Fitur Selection
Dalam  eksperment  ini  menggunakan  sleksi  fitur  untuk  memilih  fitur  yang  mempunyai  korelasi  yang tinggi antara  variabel X terhadap variable Y yang menjadi target. Dengan pemilihan featur yan terbaik juga akan mempengaruhi dalam proses prediksi.
No Fiture 1 max_power 2 engine 3 Torque_Nm 4 owner_Test Drive Car 5 transmission_Automatic 6 seller_type_Dealer 7 fuel_LPG 8 owner_Third Owner 9 fuel_CNG 10 fuel_Petrol 11 owner_Fourth & Above Owner 12 fuel_Diesel 13 owner_Second Owner 14 owner_First Owner
Table 2. Fitur yang digunakan
6.  Normalisasi
Normalisasi  adalah  proses  penyeimbangan  nilai  atribut  agar  proses  analisis  data  lebih  akurat.  Karena kalau data tidak seimbang artinya ada nilai yang besar maka machine learning akan condong memilih ke angka  yang  besar.  Dengan  proses  normalisasi  ini  akan  diubah  antara  0  sampai  dengan  1.  Proses normalisasi  bisa dilakukan antara lain dengan min-max . Cara kerja min - max setiap  nilai pada sebuah
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1, June 2022
Journal of Information Systems, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom E-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
fitur dikurangi dengan nilai minimum fitur tersebut, kemudian dibagi dengan nilai atau nilai maksimum dikurangi nilai minimum dari fitur tersebut.
7.  Cross Validation
Untuk  membuat  model  machine  learning  maka  perlu  disiapkan  data  yang  sudah  dilakukan  proses preprocessing menjadi dua bagian, yaitu bagian training yang berguna untuk melatih pembelajaran algoritma model  dan  data  yang  digunakan  untuk  melkukan  testing  terhadap  model  yang  sudah  dilatih  untuk  melihat tingkat  akurasi  prediksi  dan  melihat  tingkat  kesalahan  yang  dihasilkan. Cross  validation merupakan  suatu metode tambahan dari teknik data  mining  yang  bertujuan untuk  memperoleh  hasil akurasi  yang  maksimal. Metode ini sering juga disebut dengan k-fold cross validation dimana percobaan sebanyak k kali untuk satu model dengan parameter yang sama. Cross validation prosesnya akan mengulang data test atau data training yang  berbeda  pada  setiap  percobaan  atau  iterasi.  Hal  ini  dimaksudkan  agar  model  bisa  dicapai  secara seimbang dari setiap percobaan, karena dalam setiap iterasi model sudah mengenal data ujinya.

## C. Modeling
Dalam  penelitian  ini  peneliti  mengusulkan  menggunakan  algoritma Random  Forest untuk pembanding diantaranya menggunakan Ridge, Decisin Tree, Gradient Boosting dan XGBoost . Sehigga akan dipilih algoritma model yang terbaik berdasarkan nilai error yang rendah.
Gambar 2. Data original
Gambar 3. Data setelah transformasi ke numerik
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1, June 2022
Journal of Information Systems, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom E-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## IV. Hasil Penelitian
Hasil pengujian dengan model Random Forest pada ekperiment menghasilkan tingkat error MAE=1,006 dan RMSE=1,452. Berikut perbandingan data aktual dengan prediksi:
Table 3. Perbandingan data aktual dengan prediksi (Random Forest)
Gambar 4. Grafik antara data aktual dengan prediksi (Random Forest)
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1, June 2022
Journal of Information Systems, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom E-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa machine learning dengan permodelan yang tetap mampu memberikan prediksi regresi terhadap harga mobil bekas. Dataset yang digunkan merupakan data sekunder yang diunduh melalui kaggle.
Pada  penelitian  ini  penulis  melakukan  eksperiment  terhadap  lima  model  regresi  ( Ridge, Decission Tree, Random Forest, Gradient Bboosting dan XGBOOST ) untuk mencari model yang tepat sesuai data dan bisa memberikan prediksi harga jual mobil bekas dengan akurasi yang baik. Dan model yang paling tinggi akurasinya adalah Random Forest
Hasil  evaluasi  pada  model Random  Forest, Setelah  dilakukan  pengujian  dengan  lima  model untuk prediksi harga mobil, tingkat error MAE dan RMSE terendah, maka Random Forest adalah yang terbaik,  tingkat  error  dari  pengukuran  MAE=1,006  serta  dan  RMSE=1,452.  Berikut  adalah  hasil perbandingan tingkat error dengan MAE dan RMSE antar model:
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.1, June 2022
Journal of Information Systems, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom E-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## REFERENSI
[1]    Jafar  Alzubi1,  Anand  Nayyar2,  Akshi  Kumar3"Machine  Learning  from  Theory  to  Algorithms" doi:10.1088/1742-6596/1142/1/012012,  Second  National  Conference  on  Computational  Intelligence (NCCI 2018)
[2]  Sofianita Mutalib; Nor Aina Azman; Shuzlina Abdul-Rahman "Predicting patients survival using supervised techniques"(DOI: 10.1109/HIS.2011.6122176)Publisher: IEEE,Date of Conference: 5-8 Dec. 2011
[3]    Herdianto.  2013,  Prediksi  Kerusakan  Motor  Induksi  Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation. Medan: Universitas Sumatera Utara.
[4] A. V. Joshi, Machine Learning and Artificial Intelligence. Cham: Springer International Publishing, 2020.
[5]  Ashutosh  Datt  Sharma,  Vibhor  Sharma,  “Used  Car  Price  Prediction  Using  Linear  Regression  Model”, vol:02,Nov 2020, .irjmets).
[6] Ashutosh Datt Sharma, Vibhor Sharma, Sahil Mittal, Gautam Jain, Sudha Narang* “Predictive Analysis of Used Car Prices Using Machine Learning ”, vol:03,June 2021, .irjmets).
[7]  Chuancan  Chen,  Lulu  Hao,  Cong  Xu,  “Comparative  Analysis  of  Used  Car  Price  Evaluation  Models’, Conference Proceedings 1839, Mey 2017)
[8] Laveena D’Costa, Ashoka Wilson D’Souza, Abhijith K, Deepthi Maria Varghese, “Predicting True Value of Used Car using Multiple Linear Regression Model”, Volume-8, Issue-5S, January 2020
[9] Mehmet BILEN, “Predicting Used Car Prices with Heuristic Algorithms and Creating a New Dataset”,vol:6, 29-43, 2021
[10]  Muhammad  Asghar  ,  Khalid  Mehmood  ,  Samina  Yasin  ,  Zimal  Mehboob  Khan,  “Used  Cars  Price Prediction using Machine Learning with Optimal Features”, Volume: 4, Number: 2, Pages: 113- 119, Year: 2021
[11]  Kanwal  Noor,  Sadaqat  Jan,  “Vehicle  Price  Prediction  System  using  Machine  Learning Techniques”,Volume 167 – No.9, June 2017
[12]  Nabarun Pal, Dhanasekar Sundararaman, “How much is my car worth? A methodology for predicting used cars  prices  using  Random  Forest”,  Future of  Information  and  Communications  Conference  (FICC) 2018
[13]    Prashant  Gajera,  Akshay  Gondaliya,  Jenish  Kavathiya,  “OLD  CAR  PRICE  PREDICTION  WITH MACHINE LEARNING”, Volume:03/Issue:03/March-2021
[14] K.Samruddhi ¸ Dr. R. Ashok Kumar, “Used Car Price Prediction using K-Nearest Neighbor Based Model”, (IJIRASE) Volume 4, Issue 3, DOI: 10.29027/IJIRASE.v4,i3.2020.686-689, September 2020.
[15]    Kandari  Puter,  Astried  Silvanie,  “MACHINE  LEARNING  UNTUK  MODEL  PREDIKSI  HARGA SEMBAKO DENGAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA”, Vol. 1, No. 2, Oktober 2020
[16]  Siji George C G 1, “Grid Search Tuning of Hyperparameters in Random Forest Classifier for Customer Feedback  Sentiment  Prediction”  ,  (IJACSA)  International  Journal  of  Advanced  Computer  Science and Applications, Vol. 11, No. 9, 2020
[17] Igo Cahya Negara, “ Penggunaan Uji Chi-Square untuk mengetahui pengaruh tingkat pendidikan dan Umur terhadap  Pengetahuan  Penasun  mengenai  HIV_AIDS  di  prop  DKI”,prosiding  Seminar  Nasional Matematika dan Terapannya 2018 p-ISSN : 2550-0384; e-ISSN : 2550-0392