## IMPLEMENTASI METODE LINEAR REGRESSION UNTUK PREDIKSI HARGA PROPERTI REAL ESTATE MENGGUNAKAN RAPIDMINER
Umi Lathifah 1 , Raditya Danar Dana 2
1 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebin Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec.Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat umilatifah692@gmail.com

## ABSTRAK
Investasi adalah pilihan banyak orang untuk mengelola keuangan secara efektif, mellibatkan emas, saham, property  dan real  estate . Real  Estate mencakup  tanah  dan  segala  yang  permanen  diatasnya.  Usaha real  estate memiliki  potensi  jangka  panjang,  meskipun  dihadapkan  ketidakpastioan  dalam  menilai  harga  property, dipengaruhi oleh faktor kompleks seperti lingkungan, pasar, dan ekonomi yang sulit diprediksi dengan metode konvensional. Untuk mengatasi masalah ini, pendekatan utama adalah metode Linear Regresi dengan RapidMiner untuk memperolah estimasi harga yang lebih akurat. Metodologi melibatkan pengumpulan data historis transaksi property,  identifikasi  fitur relawan, pemrosesan data, dan  implementasi  model  Linear Regresi. Pemilihan  fitur, normalisasi  data,  evaluasi  model  menjadi  focus  utama.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  model prediktif untuk estimasi harga property yang akurat dalam industry real estate. Dengan metode Linear Regresi, diharapkan model memberikan wawasan terinci tentang dinamika harga properti dalam pasar yang berubah. Hasil evaluasi dengan Root Mean Square Error (RMSE) 0.116 dan Mean Absolute Error (MAE) 0.088 menunjukkan performa yang baik, dengan nilai RMSE kecil dalam rentang 0-1. Selain hasil RMSE dan MAE yang baik juga menghasilkan prediksi harga yang cukup baik
Kata Kunci : Harga, Prediksi, Linear Regresi, Real Estate, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Konsep investasi melibatkan pengalokasian dana atau sumber daya pada asset tertentu dengan harapan mendapatkan  keuntungan  di  masa  depan.  Investasi bisa  berupa  instrument  keuangan  seperti,  saham, obligasi,  property,  komoditas,  emas  dan  banyak  lagi. Investasi  dalam  bentuk  property  bangunan  yaitu real estate telah  menjadi  salah  satu  pilihan  utama  bagi banyak orang yang ingin membangun kekayaan jangka panjang. Menurut Otoritas Jasa Keuangan (OJK), real estate adalah  termasuk  tanag  dan  segala  bangunan fisik yang terdapat di atasnya, termasuk segala benda yang  terikat  pada  tanah  seperti  Gedung,  pagar,  dan struktur lainnya. Dari segi historis , properi real estate telah  terbukti  sebagai  asset  yang  stabil  dan  memiliki potensi pertumbuhan nilai yang cukup signifikan
Tinggal di daerah metropolitan adalah janji yang pasti untuk semua karena harga investasi sangat tinggi dan  harga  tanah,  rumah  dan  fasilitas  umum  sangat wajar dan  harga bisa naik setiap tahun. Penelitian ini akan  dilakukan  untuk  prediksi  harga real  estate menggunakan  metode  linear  regresi  yang  bertujuan untuk  menghasilkan  model  prediktf  yang  dapat membantu  pemangku  kepentingan  dalam  membuat keputusan investasi yang lebih informasi terkait harga properti di pasar real estate .
Beberapa  penelitian  terdahulu  menunjukkan bahwa  data  mining  dapat  digunakan  dengan  baik dalam  prediksi  harga real  estate .  Penelitian  yang dilakukan  oleh  [1]  dengan  judul  “Prediksi  Prospek Harga Real Estate di Masa Pandemi dengan 3 Atribut Berbasis  Algoritma  Linear  Regression”  pada  tahun 2022. Menunjukkan hasil penggunana metode regresi
linear untuk mendapatkan sebuah prediksi  harga real estate terhadap  3  atribut  yang  mempengaruhi  harga real  estate ,  untuk  harga  prospek real  estate di  masa pandemic  tidak  mengalami  kenaikan  atau  penurunan dari  segi  harga  jual  dengan  akurasi  yang  didapatkan adalah 67,8% .[2]
Selanjutnya  penelitian  berjudul  “Penerapan Metode  Regresi  Linear  Untuk  Prediksi  Penjualan Properti pada PT XYZ” Metode linear regresi dalam meramlkan  penjualan  properti,  berdasarkan  hasil penelitian, dapat dianggap cukup baik. Kesimpulan ini diperoleh  dari  uji Mean  Square  Error (MSE), Root Mean  Square  Error (RMSE) , dan Mean  Absolute Percentage  Error (MAPE)  terhadap  seluruh  jenis properti  di  PT.XYZ  yang  memenuhi  standar. Penelitian  ini  memberikan  hasil  berupa  estimasi berdasarkan  data  pada  periode  tertentu.  Meskipun demikian,  hasil  penelitian  ini  dapat  menjadi pertimbangan  bagi  pengembang  dalam  pengambilan keputusan terkait pembangunan, dengan tujuan untuk mengurangi  pembangunan  berlebih  disektor  properti yang mengalami penurunan, sementara memaksimalkan di sektor yang mengalami peningkatan.[3]
Dari beberapa penelitian tersebut dapat disimpulkan  bahwa,  metode  linear  regresi  dapat digunakan  untuk  memprediksi  harga  property  real estate dengan baik
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data mining adalah istilah yang digunakan untuk menemukan  informasi  yang  tersembunyi  dalam
sebuah basis data. Proses ini melibatkan ekstraksi pola yang  bermanfaat  atau  pengetahuan  berharga  dari kumpulan  data  besar. Data  mining memanfaatkan Teknik  analisis  statistic,  matematika,  teknologi kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran  mesin  untuk mengeksplorasi  serta  menganalisa  data  yang  ada. Tujuan  utamanya  adalah  mengidentifikasi  pola tersembunyi,  relasi,  atau  informasi  yang  dapat digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  atau perencanaan  dimasa  mendatang. Data  mining memiliki aplikasi yang luas, dari bisnis dan keuangan hingga ilmu pengetahuan, kedokteran, dan pemerintah .  Ini  membantu  organisasi  untuk  memahami pelanggan, mengidentifikasi tren pasar, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengoptimalkan keputusan strategis. Data mining juga dikenal dengan istilah lain, seperti Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan Data Analysis .  Selain  itu  juga  ada Knowledge Extraction , Business  Intelligence ,  Data Dreging, Information Harvesting , Data Archeologi , dan lainnya. Proses ekstraksi data melibatkan serangkaian  langkah dan  metode,  mulai  dari  pembersihan  data,  integrasi data,pemilihan  data,  dan  transformasi  data,  hingga evaluasi pola untuk  mendapatkan  informasi dari  data tersebut [4]

## 2.2. Peramalan / Prediksi
Prediksi  atau  peramalan  adalah  melibatkan perkiraan  tentang  apa  yang  akan  mungki  terjadi  di masa depan dengan melibatkan analisis data dari masa lalu atau saat ini, baik secara matematis atau statistic. Prediksi  bisa  berupa  kualitatif  (non-angka)  atau kuantitatif  (berupa  angka)  .  Prediksi  Kualitatif  lebih sulit  dikarenakan  variabel  cenderung  relative, sementara prediksi kuantitatif sangat bergantung pada metode  yang  digunakan.  Berbagai  metode  akan menghasilkan  nilai  prediksi  yang  berbeda  dan perancangan  metode  prediksi.  Terdapat  tiga  tahap pada  prediksi  yaitu  analisis  data  masa  lampau  untuk memahami  pola,  pemilihan  metode  yang  sesuai dengan  kebutuhan,  dan  mengukur  hasil  ramalan dengan  tingkat  kesalahan  terkecil.  Tidak  ada  metode yang  pasti  cocok  untuk  semua  jenis  data,  dan terkadang  trasnformasi  data  diperlukan  sesuai kebutuhan. [5]
Untuk  menilai  keakuratan  suatu  prediksi,  dapat dilihat dari nilai Root Mean Square Error RMSE dan Mean  Absolute  Error (MAE).  RMSE  adalah  akar kuadrat  dari  rata-rata  kuadrat  selisih  antara  nilai prediksi  dan  nilai  sebenarnya.  RMSE  memberikan penekanan pada kesalahan besar karena menggunakan kuadrat kesalahan, dan akar kuadrat digunakan untuk membawa skala kembali ke satuan awal. MAE adalah rata-rata  dari  nilai  absolute  dari  selisih  antara  nilai prediksi  dan  nilai  sebenarnya.  MAE  memberikan gambaran tentang kesalahan rata-rata tanpa memperhatikan  arah  kesalahan.  Berikut  ini  adalah rumus RMSE dan MAE.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑ (𝑦 𝑡 −𝑦 𝑡 1 ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (1)
Di  mana 𝑌 𝑡 adalah  nilai  aktual  pada  periode t ,  dan 𝑦 𝑡 1 adalah nilai prediksi pada periode t . Jumlah prediksi diwakili oleh nilai n .
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (2)
Dimana n adalah  jumlah  observasi  atau  sampel, kemudian 𝑦 1 adalah nilai sebenarnya untuk observasi ke- i lalu 𝑦̂ 𝑖 adalah nilai prediksi untuk observasi ke- i , dan |𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 | merupakan  nilai  absolut  dari  selisih antara nilai sebenarnya dan nilai prediksi untuk setiap observasi.

## 2.3. Linear Regresi
Linear  Regresi  adalah  alat  statistik  yang digunakan  untuk  meneliti  dampak  antara  satu  atau lebih variabel terhadap variabel lainnya. Variabel yang berpengaruh  biasanya  disebut  variabel  bebas  atau independen,  sementara  variabel  yang  dipengaruhi disebut variabel terikat atau dependen.
Mulai Mengumpulkan Data Data Cukup Eksplorasi Data Penerapan Linear Regresi Selesai Evaluasi Hasil / Kesimpulan
Gambar 1. Flowchart Linear Regresi
Langkah awa dalm flowchart menunjukkan awal dari  proses,  selanjutnya  adalah  langkah  proses pengumpulan  data  dari  sampel  lalu  dirasa  data  yang dibutuhkan  sudah  cukup  dilakukan  tahap  eksplorasi data  yaituu  proses  analisis  deskriptif  data  untuk memahami  karakteristik  dasar.  Setelah  selesai  pada tahapan  ini,  selanjutnya  adalah  penerapan  Linear Regresi  dalam  sebuah  model  bertujuan  untuk mengasilkan  model  matematis  yang  dapat  digunakan untuk  membuat  prediksi  sebuah  data,  selanjutnya dilakukan  evaluasi  model  seperti  penggunaan  data
pengujian dan matrik evaluasi, dan selesai. Metode ini hanya  cocok  untuk  skala  interval  dan  ratio.  Regresi linear  sederhana  membantu  mengetahui  hubungan antara  satu  variabel  bebas  dan  satu  variabel  terikat melalui rumus persamaan :
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + ⋯ + 𝑏 𝑛 𝑋 𝑛 (3) Dalam persamaan tersebut, Y melambangkan variabel dependen yang bergantung pada nilai variabel X, yang merupakan  variabel  independen.  Nilai  a  merupakan suatu  konstanta,  sementara  b  merupakan  koefisien regresi  yang  berkaitan  dengan  variabel  X.  Untuk memperoleh  nilai  a  dan  b  sehubungan  dengan  nilai variabel  X,  kita  dapat  menyusun  persamaan  yang sesuai.[6]

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  yang berperan  sebagai  alat  pembelajaran  untuk  keperluan ilmu  data  mining.  Platform  ini  dikembangkan  oleh sebuah  perusahaan  yang  berkomitmen  pada  segala aspek yang terkait dengan manipulasi data dalam skala besar,  termasuk  dalam  konteks  bisnis  komersial, penelitian,  Pendidikan,  pelatihan,  dan  pembelajaran. RapidMiner menyediakan sekitar 100 solusi pembelajaran  untuk  tugas  seperti  pengelompokkan, klasifikasi, dan analisis regresi. Selain itu, platform ini mendukung  sekitar  22  format  file  yang  berbedad, seperti  .xls,  .csv,  dan  lainnya.  Dengan  membawa kecerdasan  buatan  ke  dalam  dunia  perusahaan, RapidMiner hadir sebagai platform ilmu pengetahuan data  yang  terbuka,  dapat  diskalakan,  dan  dapat diintegrasikan dengan mudah melalui berbagai Bahasa Pemrograman,  karena  ditulis  menggunakan  bahasa Java.  Lebih  dari  625.000  profesional  analitis memanfaatkan produk RapidMiner untuk meningkatkan  pendapatan,  mengurangi  biaya,  dan mengelola risiko.
RapidMiner adalah perangkat lunak  independen yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  dan  mesin penambangan  data,  yang  dapat  berinteraksi  dengan berbagai bahasa  pemrograman  secara mudah. RapidMiner  menyediakan  UI  untuk  mendesain  pipa analisis,  di  mana  akan  menghasilkan  file  XML  yang dapat  menjelaskan  proses  analisis  yang  ingin diterapkan  oleh  pengguna  ke  data.  RapidMiner menyajikan antarmuka pengguna (UI) yang bersahabat, sehingga mempermudah pengguna dalam mengoperasikannya.  Tampilan  yang  terdapat  pada RapidMiner disebut Perspective, dengan 3 Perspective utama: Welcome Perspective, Design Perspective, dan Result Perspective. Saat pengguna membuka aplikasi RapidMiner, mereka akan melihat Welcome Perspective,  yang  merupakan  tampilan  pertama yangmuncul.  Design  Perspective  adalah  tampilan utama  di  mana  pengguna  bekerja  di  RapidMiner.  Ini digunakan  sebagai  tempat  untuk  merancang  dan mengelola proses analisis. Tampilan ini menampilkan berbagai tampilan dengan fungsi masing-masing, yang mendukung proses analisis data. Sementara itu, Result
Perspective  adalah  tampilan  di  mana  hasil  analisis ditampilkan  dalam  berbagai  bentuk,  seperti  grafik, teks, pohon keputusan, tabel, tergantung pada data dan metode analisis yang digunakan [7]

## 2.5. Real Estate
Real  estate  adalah  istilah  yang  merujuk  pada sektor  ekonomi  yang  mencakup  aktivitas  penjualan, pembelian, serta penyewaan atas tanah dan bangunan, yang  meliputi  segala  jenis  properti  mulai  dari  rumah tinggal,  gedung  perkantoran,  pusat  perbelanjaan, kompleks industri, hingga lahan kosong. Industri real estate  tidak  hanya  terbatas  pada  transaksi  properti, tetapi  juga  melibatkan  proses  pengembangan, manajemen  properti,  penilaian  nilai  properti,  serta aktivitas  investasi  yang  terkait  dengan  aset  fisik  ini. Dengan kompleksitasnya, industri real estate memiliki peran  yang  signifikan  dalam  perekonomian  suatu negara  karena  berkaitan  erat  dengan  pertumbuhan ekonomi, investasi, dan infrastruktur. [8]

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa kumpulan data harga real estate yang
diperoleh
dari situs https://www.kaggle.com/datasets/oddyvirgantara/har ga-real-estate yang  diakses  pada  hari  Senin,  18 Desember  2023  pukul  07.15  WIB,  serta  data  yang diperoleh  melalui  jurnal-jurnal  terkait  penelitian mengenai prediksi data mining dengan metode Linear Regresi.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  merupakan  proses yang  digunakan  dalam  mengumpulkan  data  untuk penelitian.  Adapun  Teknik  pengumpulan  data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
a. Observasi Observasi dilakukan danegna mengamati langsung ke  tempat  penelitian  untuk  mengumpulkan informasi yang akan dilakukan penelitian. Namun untuk  penelitian  ini  observasi  tidak  dilakukan secara langsung ke dalam tempat atau perusahaan tertentu, mengingat data yang digunakan diperoleh dari  internet.  Oleh  karena  itu,  hanya  dilakukan peninjauan  data  saja  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  dataset  yang  sesuai  dengan  topik penelitian yang akan dibahas.
b. Studi Pustaka Studi  Pustaka  dilakukan  dengan  mengumpulkan dan  mempelajari  berbagai  jurnal  ilmiah  sebagai referensi yang berkaitan dengan topik permasalahan  dan  metode  yang  sesuai  dengan penelitian ini.

## 3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan  perancangan  penerapan data  mining dalam penelitian ini menggunakan tahapan Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  dan  bantuan tools
RapidMiner. KDD adalah proses yang dilakukan untuk menemukan informasi dan pola yang ada dalam data. Berikut  ini  adalah flowchart yang  menunjukkan tahapan KDD.
Pemilihan Data Pembersihan Data Transformasi  Data Penggalian  Data Evaluasi  Data Data Sesuai Data Target Data yang sudah dibersihkan Data hasil tranformasi Pola/ Informasi Pengetahuan Finish Gambar 2. Flowchart KDD Gambar 3. Tahapan KDD
Ada  lima  tahapan  utama  KDD.  Berikut  ini  adalah penjelasan tahapan tahapan KDD:
1. Data Selection (Pemilihan Data)
Pada tahap ini, data yang relevan akan dipilih dan dipersiapkan  untuk  dianalisis.  Pada  dataset real estate atribut-atribut  yang  akan  dipilih  sesuai dengan  kebutuhan  dalam  penelitian  yang  sedang dilakukan.  Pada  dataset  ini  terdiri  dari  4  atribut  , yang  mana  seluruh  atribut  pada  data  ini  akan digunakan dalam analisis.
2. Data Pre-Processing (Pembersihan Data) Pada proses atau tahapan ini dilakukan pembersihan data terhadap data data duplikat, data missing  value, data  yang  bernilai  sama,  ataupun data yang tidak memiliki korelasi dengan variabel
yang lain. Pada dataset real estate ini tidak terdapat data  data  yang  harus  dibersihkan,  makan  proses akan dilanjutkan ke tahapan berikutnya.
3. Data Transformation (Transformasi Data)
Tahapan selanjutnya adalah dilakukannya
transformasi  data  ke  dalam  format  yang  sesuai dengan  tipe  data  yang  akan  digunakan  dalam proses data mining. Proses transformasi dilakukan secara  dengan  mengubah  role  atribut  yang  akan dijadikan sebagai id dan label.
4. Data mining Tahapan ini adalah proses utama untuk menemukan  pola  atau  informasi  dari  data  yang sudah disiapkan melalui proses sebelumnya adalah dengan  menerapkan  metode  tertentu.  Pada penelitian  kali  ini  adalah  menggunakan  metode linear regresi untuk memprediksi harga real estate berdasarkan data tersebut.
5. Data Interpretation / Evaluation (Evaluasi )
Pada  tahapan  terakhir  ini  adalah  proses  evaluasi dari pola yang sudah dihasilkan dalam data mining.
Evaluasi dilakukan dengan menggunakan performa  Root  Mean  Squared Error  (RMSE) dan MAE ( Mean Absolute Error ) untuk mendapatkan nilai  akurasi.  Penerapan  metode Linear  Regresi diharapkan  penelitian  ini  dapat  menghasilkan informasi  tentang  penerapan data  mining untuk memprediksi  harga real  estate dengan  nilai Root Mean  Squared  Error  (RMSE) dan  MAE  ( Mean Absolute Error ) yang baik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Implementasi metode Linear Regresi
Pada  tahapan  akan  dibuat  sebuah  model  data untuk  mempredriksi  data real  estate dengan menggunakan  aplikasi  RapidMiner.  Berikut  adalah tahapan tahapannya:
4.2. Hasil Pengumpulan Data ( Data Collecting)
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data  yang  diperoleh  dari  website  Kaggle.com  tahun 2021. Pada data ini terdapat 4 atribut yaitu usia rumah, jarak mrt, jumlah toko, dan harga per unit. Banyaknya data yang diperoleh adalah 414 record.
Tabel 1. Daftar Harga Real Estate
NNo Xusia rumah X2 Jarak MRT X3 Jumlah Toko Y Harga Unit 11 32 84,87882 10 37.900 22 19,5 306,5947 9 42.200 33 13,3 561,9845 5 47.300 44 5 390,5684 5 43.100 55 32 84,87882 10 37.900 … …. … … …

## 4.3. Data Selection
Untuk  memilih atribut data dalam dataset harga real estate ini, semua atribut akan dipilih dan diproses pada  tahapan  berikutnya.  Operator  yang  digunakan dalam proses seleksi data adalah sebagai berikut:

## Gambar 4. Operator Retrive
Operator  Retrive  digunakan  untuk  membaca sebuah data dari berbagai sumber seperti database, file lokal, atau bahkan koneksi internet.

## 4.4. Pre-Processing Data
Processing  Data adalah  tahapan  data  mining dalam  mengolah data dari  mentah  menjadi data  yang valid dan siap untuk diguanakan.
Gambar 5. Implementasi Operator Outlier
Tahap  Pre-Processing  yang  pertama  adalah deteksi  Outlier  menggunakan  Operator  Outlier berguna  untuk  mengidentifikasi  dan  menangani  data data yang tidak biasa atau data yang ekstrem. Hal ini dapat  membantu  dalam  membersihkan  data  dari gangguan  atau  nilai  yang  tidak  biasa  yang  bisa mempengaruhi dalam proses analisis.

## Gambar 6. Hasil Outlier
Hasil  dari  proses  Outlier  tersebut  menunjukkan terdapat data yang menunjukkan keterangan false dan true. True berarti bahwa suatu data telah diidentifikasi sebagai outlier atau dianggap sebagai nilai yang tidak biasa,  sedangkan  False  berarti  data  tidak  dianggap sebagai  outlier.  Dan  pada  hasil  tersebut  terdapat beberapa data yang bernilai 0 sehingga perlu dilakukan tahapan selanjutnya yaitu Filter Example.
Gambar 7. Filter Example (True)
Tahapan  selanjutnya  adalah  memfilter  atau menghapus  sebagian  data,  pada  tahapan  ini  akan menghapus outlier bernilai True.
Gambar 8. Hasil Filter example (true)
Tahapan  selanjutnya  adalah  masih  sama  yaitu proses  Filter  ,  namun  tahapan  selanjutnya  yaitu menghapus  data  bernilai  0  pada  atribut  jumlah  toko dan usia rumah
Gambar 9. Filter data bernilai 0
Gambar 10. Hasil Filter data bernilai 0
Setelah  selesai  tahapan Outlier dan  Filterisasi selanjutnya mengukur Correlation Matrix.
Gambar 11. Correlation Matrix
Operator Correlation  Matrix berguna  untuk menghitung  korelasi  matrix  antara  variabel  variabel yang ada didataset. Selain untuk menghitung korelasi matrix operator ini juga digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel.
Gambar 12. Hasil Correlation Matrix
Hasil Correlation  Matrix dimana  nilai  yang mendekati  1  menunjukkan  hubungan  korelasi  yang kuat  antara  variabel  Y  dengan  variabel  X  sementara nilai yang mendekati 0 yaitu hubungan korelasi yang lemah. Pada hasil visualisasi hasil Correlation Matrix tersebut menunjukkan bahwa warna yang paling gelap menunjukkan hubungan korelasi yang lebih kuat. Pada hasil Correlation tersebut menghasilkan nilai terbesar adalah  0.709  yang  berarti  variabel  X_jumlah_toko yang paling  berpengaruh pada variabel Y_harga_unit dimana  variabel  X  dan  Y  menunjukkan  adanya hubungan linier positif yang kuat antara kedua variabel tersebut,  ketika  variabel  X  meningkat  maka  nilai variabel  Y  cenderung  meningkat  juga . Selanjutnya nilai  -0.618  untuk  korelasi  Y_harga_rumah  dengan X2_jarak_MRT hal ini berarti hasil korelasi variabel X dan Y menunjukkan adanya hubungan linier negative yang cukup kuat antar kedua variabel tersebut. Angka negative menunjukkan arah hubungan , dalam hal ini , hubungan  linier  negative  .  Ketika  nilai  variabel  X meningkat, nilai variabel Y cenderung menurun.
Gambar 13. Formula Linear Regresi
Hasil  yang  terdapat  dalam  Gambar  4.7  adalah representasi dari  model Regresi  Linear dalam  bentuk persamaan matematika yang menghubungkan
variabel-variabel prediktor (X1_Usia_Rumah,X2_jarak_MRT,  X3_jumlah_toko) dengan  variabel  yang  ingin  diprediksi,  yaitu  variabel Y_Harga_Unit.  Tiap  koefisien  yang  menyertainya memberikan  petunjuk  seberapa  besar  pengaruh variabel  tersebut  terhadap  nilai  target.  Formula tersebut  bisa  digunakan  untuk  menghitung  data  baru mendatang.
-0.193  *  X1_Usia_Rumah:  Setiap  kali  Usia  Rumah (X1)  mengalami  perubahan  satu  unit,  akan  ada perubahan  sebesar  0.193    unit  dalam  nilai  target. Misalnya,  jika  usia  rumah  meningkat  satu  unit, variabel target akan berubah sebesar 0.283.
-0.523  *  X2_jarak_MRT:  Tiap  kali  Jarak  ke  Stasiun MRT (X2) berubah satu unit, akan terjadi perubahan sebesar 0.523 unit dalam variabel target. Artinya, jika jarak  ke  stasiun  MRT  meningkat  satu  unit,  variabel target akan naik sebesar 0.005.
0.423  *  X3_jumlah_toko:  Setiap  kali  Jumlah  Toko (X3)  meningkat  satu  unit,  akan  terjadi  kenaikan sebesar 0.423 unit dalam nilai target. Sebagai contoh, jika  jumlah  toko  bertambah  satu  unit,  variabel  target akan naik sebesar 1.369.
Selain  faktor-faktor  yang  digunakan  untuk memprediksi,  ada  juga  nilai  tetap  atau  intercept sebesar 0.355 Ini mengindikasikan bahwa jika semua faktor prediksi memiliki nilai nol, prediksi nilai target akan  mendekati  0.355.  Pengetahuan  ini  membantu dalam  memahami  sejauh  mana  kontribusi  masing- masing  faktor  terhadap  nilai  target  dalam  model regresi linear yang telah dibuat.
Setelah  selesai  dilakukan  tahapan  Correlation Matrix selanjutnya adalah tahapan menyeleksi atribut yang tidak terpakai, pada kali ini ,adalah penghapusan atribut bernama No.
Gambar 14. Select Attribute
Salah  satu tahapan  Data Reduction yaitu  adalah Select  Attributes. Select  Attributes berguna  untuk memilih  atau  menyaring  atribut  atribut  yang diperlukan untuk analisis atau permodelan lebih lanjut .
Gambar 15. Hasil Select Attribute
Gambar 16. Replace Missing Value
Tahapan operator ini digunakan untuk menangani  masalah  yang  disebabkan  oleh  nilai  yang hilang atau kosong dalam dataset.
Gambar 17. Hasil Replace Missing Value
Pada  hasil  gambar  diatas  menunjukkan  bahwa dalam  dataset  ini  tidak  menunjukkan  adanya  dataset yang kosong atau hilang.

## 4.5. Transformasi Data
Pada  tahapan  ini  bertujuan  untuk  memanipulasi atau  mengubah  struktur,  format,  atau  nilai-nilai  yang terdapat dalam dataset agar sesuai dengan kebutuhan analisis  atau  permodelan  data  yang  akan  dilakukan. Dalam tahapan ini akan dilakukan proses normalisasi data .
Gambar 18. Normalisasi Data
Gambar 19. Parameter Normalisasi
Pada  parameter  ini  menentukkan  metode  normalisasi range transformation min-max. Atau penggunaan nilai minimum  dan  nilai  maksimum  untuk  melakukan konversi  data  secara  linier.  Pada  parameter  tersebut rentang  nilai 0-1,  minimum  bernilai 0 dan  maximum bernilai 1.
Gambar 20. Hasil Normalisasi
Gambar 21. Model Pre-Processing

## 4.6. Data Mining
Tahapan ini adalah tahapan pengimplementasian metode atau tahapan utama dalam membangun sebuah model prediksi.

## Gambar 22. Cross Validation
Operator  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja model dengan meminimalkan risiko overfitting atau kesalahan evaluasi yang tidak akurat.
Gambar 23. Linear Regression
Selanjutnya  tahapan  implementasi  algoritma Linear  Regresi  ,  penempatan  operator  ini  berada didalam operator cross validation
Gambar 24. Apply Model
Operator ini digunakan untuk menerapkan model machine  learning  yang  sudah  dilatih  pada  dataset harga real estate.

## 4.7. Evaluation
Tahapan  ini  adalah  tahapan  terakhir  dalam implementasi  metode  linear  regresi  yaitu  tahapan evaluation. Pada tahapan ini menggunakan operator:
Gambar 25. Performance
Pada  tahapan  terakhir  ini  adalah  untuk memberikan insight dan  evaluasi  terhadap  kinerja model yang sudah dibangun.
Gambar 26. Model didalam cross validation
Gambar 27. Visualisasi Perbandingan Prediksi
Dari  Gambar  27  visualisasi  perbandingan  hasil prediksi  harga real  estate dengan  harga  asli menggunakan  metode  linear  regresi  menghasilkan hasil  prediksi  yang  cukup  baik.  Dimana  letak  titik prediksi dengan titik harga asli tidak memiliki rentang yang  sangat  jauh,  kedua  titik  cukup  berdekatan  satu sama  lain.  Pada  grafik  tersebut  titik  berwarna  biru melambangkan  hasil  prediksi  harga  unit  sedangkan titik berwarna hijau melambangkan harga real..
Gambar 28. Hasil Prediksi Implementasi   Linear Regresi
Gambar 29. Visualisasi hasil prediksi
Pada  Gambar  29  menunjukkan  hasil  nilai prediksi,  dapat  dilihat  bahwa  hasil  prediksi  cukup akurat  dimana  titik  titik  berwana  biru  mengelilingi garis  linear.  Garis  ini  dapat  diinterpretasikan  sebagai suatu  representasi  visual  dari  model  regresi  yang digunakan untuk memprediksi harga.
4.8 Hasil Performa Prediksi menggunakan metode Linear Regresi pada RapidMiner
Hasil  dari  performa  prediksi  menggunakan metode linear regresi adalah berupa nilai RMSE ( Root Mean  Squared  Error )  dan  MAE  (Mean Absolute
Error) berikut  ini  adalah  hasil  permodelan  dengan menggunakan metode Linear Regresi.
Gambar 30. Proses Uji Performa Model Linear Regresi
Gambar 31. Hasil RMSE
Hasil  evaluasi  performa  model  regresi  linear ditunjukkan dalam  Gambar 4.28. Perhitungan RMSE menghasilkan  nilai  yang  sangat  baik,  yakni  0.116. Hasil RMSE tersebut menandakan jika hasil performa linear  regresi  sangat  baik  karena  hasil  sesuai  dengan yang  diharapkan,  yaitu  antara  0  dan  1.  Nilai  RMSE yang  kecil  menunjukkan  bahwa  prediksi  model cenderung  dekat  dengan  nilai  sebenarnya.  Semakin kecil  RMSE,  semakin  kecil  selisih  antara  nilai  yang diprediksi dan nilai yang diamati.
Gambar 32. Hasil MAE
Hasil MAE ( Mean
Absolute Error ) menghasilkan  nilai  0.088  dimana  nilai  tersebut tergolong baik , karena pada umumnya semakin kecil nilai absolute_error semakin  baik.  Secara  umum, ketika  nilai absolute_error mencerminkan  kesalahan atau  deviasi  dari  nilai  yang  diharapkan,  diinginkan untuk  mencapai  nilai  yang  seminim  mungkin.  Oleh karena  itu,  membandingkan  nilai  ini  dengan  standar atau  ambang  batas  tertentu  dapat  bermanfaat  dalam mengevaluasi  seberapa  baik  performa  system  atau model.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan pada data harga real estate tahun 2021 dengan 414 record data, penggunaan  metode  Linear  Regresi  melalui  aplikasi RapidMiner  telah  berhasil  menghasilkan  prediksi harga real  estate yang  cukup  baik.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  implementasi  metode  ini menghasilkan  garis  linear  yang  memadai  untuk prediksi  harga.  Performa  model  dievaluasi  dengan menggunakan nilai RMSE ( Root Mean Square Error ) dan MAE ( Mean Absolute Error) yang mengahasilkan angka  sebesar  0.116  dan  0.088.  RMSE  cenderung memberikan  bobot  lebih  besar  yaitu  0.116  pada
kesalahan  besar  karena  mengkuadratkan  setiap kesalahan. sehingga, jika terdapat nilai yang jauh dari prediksi, kontribusi terhadap RMSE akan lebih besar. Sedangkan  hasil  MAE  sebesar  0.088  memberikan kontribusi  yang  setara  dari  setiap  kesalahan  tanpa memperhatikan ukuran atau arahnya. Kesalahan kecil dan  besar  memiliki  dampak  yang  sama  pada  nilai MAE.  Tujuan  memininimalkan  baik  RMSE  maupun MAE,  Oleh  karena  itu,  semakin  kecil  kedua  nilai tersebut, semakin baik kualitas prediksi model.
Penelitian  ini,  yang  bertujuan  untuk  melakukan prediksi  pada  data  harga real  estate dengan  metode Linear  Regresi,  menyarankan  peneliti  selanjutnya untuk  mengeksplorasi  penggunaan  metode  lain, seperti  algoritma  ANN  ( Artificial  Neural  Network ), yang  terbukti  memberikan  nilai  akurasi  tinggi  dalam beberapa literatur. Disarankan juga untuk membandingkan  nilai  akurasi  tinggi  dalam  beberapa literatur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G. Ayu Syafarina et al. , “Gita Ayu Syafarin et al,
Prediksi Prospek Harga Real Estate …………………  603  Prediksi  Prospek  Harga Real  Estate  di  Masa  Pandemi  dengan  3  Atribut Berbasis Algoritma Linear Regression.”
[2]  G. Ayu Syafarina et al. , “Gita Ayu Syafarin et al,
Prediksi Prospek Harga Real Estate
…………………  603  Prediksi  Prospek  Harga Real  Estate  di  Masa  Pandemi  dengan  3  Atribut Berbasis Algoritma Linear Regression.”
[3]  G.  Najla,  A.  #1,  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ,” Jurnal Telematika , vol. 14, no. 2.
[4]  P.  Sikap et  al. ,  “Implementasi  Data  Mining Dalam Menentukan Korelasi Antara Association Rule.”
[5]  L.  Harianti  Hasibuan,  S.  Musthofa,  P.  Studi Matematika,  and  U.  Imam  Bonjol  Padang, “Journal  of  Science  and  Technology  Penerapan Metode  Regresi  Linear  Sederhana  Untuk Prediksi Harga Beras di Kota Padang,” 2022.
[6]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi  RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar  Dengan  Metode  Linear  Regression,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol.  7,  no.  1,  pp.  8–17,  May  2021,  doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[7]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi  RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar  Dengan  Metode  Linear  Regression,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol.  7,  no.  1,  pp.  8–17,  May  2021,  doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[8]  “PERUSAHAAN  PROPERTI  DAN  REAL ESTATE”.