Kriswantara,  Bambang.,  Kurniawati  dan  Hilman  F.  Pardede  (2021)  Prediksi  Harga  Mobil  Bekas dengan Machine Learning. Syntax Literate. 6 (5). http://dx.doi.org/10.36418/syntax-literate.v6i5.2716 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 5, Mei 2021

## PREDIKSI HARGA MOBIL BEKAS DENGAN MACHINE LEARNING

## Bambang Kriswantara, Kurniawati dan Hilman F. Pardede
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Nusa Mandiri Jakarta dan Pusat Penelitian Informatika LIPI Bandung, Jawa Barat, Indonesia Email: 14002426@nusamandiri.ac.id, 4002430@nusamandiri.ac.id dan hilman@nusamandiri.ac.id

## Abstract
The price of  a used car is  built by several  factors related to the car itself, such as the  type  of  car,  model,  edition,  year  of  production,  transmission,  fuel,  engine capacity,  and  mileage.  The  price  is  also  fluctuating  and  there  is  high  competition between  used  car  sellers,  a  tool  is  needed  to  predict  car  prices  accurately  and quickly. The purpose of this research is to help used car show rooms in predicting prices  quickly  with  historical  data  using  the  Deep  Neural  Network  (DNN)  method with  three  hidden  layers.  In  this  research,  two  main  approaches  of  research  were conducted,  namely  qualitative  approach  and  quantitative  approach.  The  results  of our  study  resulted  in  MAE  =  501232,  R2  =  0.88  which  was  better  than  previous researchers  with  the  Random  Forest  method  resulting  in  MAE  =  521947,  R2  = 0.82. So that the DNN method  will  improve the accuracy of  the better predictions, although it does not increase significantly according to the research results.
Keywords: machine learning; price prediction used cars; decision tree; random forest;

## DNN

## Abstrak
Harga  mobil  bekas  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  yang  berkaitan  dengan  mobil itu sendiri, seperti jenis mobil, model, edisi, tahun produksi, transmisi, bahan bakar, kapasitas  mesin,  dan  jarak  tempuh.  Harganya  juga  fluktuatif  dan  persaingan  yang tinggi  antar  penjual  mobil  bekas,  dibutuhkan  alat  untuk  memprediksi  harga  mobil bekas  secara  akurat  dan  cepat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  membantu show room mobil  bekas  dalam  memprediski  harga  secara  cepat  dengan  data history menggunakan  metode Deep  Neural  Network (DNN)  dengan  tiga  lapisan tersembunyi. Dalam Penelitian ini dilakukan dua pendekatan utama penelitian, yaitu pendekatan  kualitatif  dan  pendekatan  kuantitatif.  Hasil  penelitian  kami menghasilkan MAE=501232,  R2=0.88 yang lebih baik dari penelitian sebelumnya dengan  metode Random  Forest menghasilkan  MAE=521947,  R2=0.82.  Sehingga Metode DNN akan meningkatkan akurasi prediski yang lebih baik, meskipun tidak naik secara signifikan mengacu pada hasil penelitian.
Kata  Kunci: machine  learning;  prediksi  harga  mobil  bekas;  decision  tree;  random forest; DNN

## Pendahuluan
Seiring  dengan  tingginya  aktivitas  dan  bisnis,  mobil  sudah  menjadi  kebutuhan pokok.  Disisi  lain,  harga  mobil  baru  semakin  tinggi  dengan  berbagai feature yang disematkan  pada  produk  baru.  Untuk  memenuhi  kesenjangan  tersebut,  masyarakat mencari  alternatif  untuk  membeli  mobil  bekas  yang  kondisi  masih  baik  dan  layak digunakan.  Tingginya  minat  masyarakat  terhadap  mobil  bekas  membuat  bisnis  ini semakin  meningkat,  hal  ini  ditandai  dengan  banyaknya showroom mobil  bekas.  Tak luput diantara showroom sangat kompetitif bersaing agar tetap eksis dalam bisnis mobil bekas.  Salah  satu  masalah  yang  dihadapi  semua  s howroom adalah  menentukan  harga secara cepat dan akurat sehingga showroom bisa menjual mobil dagangannya dan segera mendapatkan revenew .  Kondisi  saat  ini  prediksi  harga  mobil  pun  masih  popular (Pandey,  Rastogi,  &  Singh,  2020). Berbagai showroom saling  bersaing  harga  untuk mendapatkan pelanggan.
Machine Learning (ML) merupakan salah satu cabang dari Artificial Intellegence (AI)  yang  bisa  memberikan  keputusan  berdasarkan  data (Kaur  &  Kumari,  2020). Dengan  sejumlah  data  latih,  model  ML  dioptimasi  pada  data  tersebut  untuk menghasilkan model prediksi yang baik (Siji George C G, 2020) , serta dapat digunakan pada data di masa yang akan datang.
Tujuan penelitian untuk mendapatkan akurasi terbaik dari model machine learning untuk  prediksi  harga  mobil.  Merujuk  pada  penelitian  terdahulu (Vanshika,  Singh, Sanika,  2020) dengan Random  forest menghasilkan  MAE=521947,  R2=0.82  dengan waktu  yang  tidak  disebutkan,  dengan  dataset  yang  sama  pada  penelitiaan  ini menggunakan model DNN menghasilkan MAE=501232,  R2=0.88 dengan epoch =111 dan waktu=0.51 detik.  Sehingga ada novelty dari sisi tingkat error MAE turun sebesar 20715 dan R2 naik sebesar 0.6.
Penelitian ini sangat penting diera kompetisi persaingan harga pasar mobil bekas. Dengan kecepatan hasil prediski mobil secara marketing bisa segera dilihat jenis mobil yang paling laku dijual, tahun ,  transmisi  dan  jenis  bahan  bakar  yang  sangat  diminati pembeli.  Oleh  sebab  itu  untuk  kelangsungan  eksistensi  bisnis  usaha  penjualan  mobil bekas harus segera dengan cepat bisa memprediski harga jual guna memperbaiki strategi marketing dan juga kondisi finansial perusahaan.
Deep  Neural  Network (DNN)  adalah  Jaringan  syaraf  tiruan  adalah  paradigma pemrosesan suatu informasi yang terispirasi oleh sistem sel syaraf biologi, sama seperti otak yang memproses suatu informasi (Murtadho, 2020). Neural network terdiri dari dua atau  lebih  lapisan,  meskipun  sebagian  besar  jaringanterdiri  dari  tiga  lapisan:  lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Neural network juga terdiri dari neuron yang terdapat pada setiap layer dengan jumlah berbeda. Pada neural network terdiri dari banyak neuron di dalamnya. Neuron-neuron ini akan dikelompokkan ke dalam beberapa layer.  Neuron  yang  terdapat  pada  tiap  layer  dihubungkan  dengan  neuron  pada  layer lainnya.  Hal  ini  tentunya  tidak  berlaku  pada  layer  input  dan  output,  tapi  hanya  layer yang  berada  di  antaranya.  Informasi  yang  diterima  di  layer  input  dilanjutkan  ke  layer- layer dalam ANN secara satu persatu hingga mencapai layer terakhir/layer output. Layer
yang  terletak  di  antara  input  dan  output  disebut  sebagai  hidden  layer.  Namun,  tidak semua ANN memiliki hidden layer, ada juga yang hanya terdapat layer input dan output saja (Yusran, 2016). Arsitektur DNN dapat dilihat di gambar 1.

## Gambar 1 DNN

## Metode Penelitian
Dalam  Penelitian  ini  dilakukan  dua  pendekatan  utama  penelitian,  yaitu pendekatan kualitatif dan pendekatan kuantitatif. Pendekatan kualitatif digunakan untuk menganalisa  kajian  literatur  yang  berkenaan  dengan  variable-variabel  yang  memiliki pengaruh  terhadap  harga  mobil  bekas.  Sedangkan  pendekatatan  kuantitif  merupakan metode  penelitian  yang  digunakan  untuk  meneliti  populasi  atau  sampel  tertentu terhadap dataset yang digunakan untuk prediksi harga mobil.
Metode  pengumpulan  data  untuk  mendapatkan  sumber  data  yang  digunakan adalah  metode  pengumpulan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  sumber  kaggle.com dengan jumlah data 6500 baris dan 9 kolom. Tabel 1 adalah tampilan beberapa sample dari dataset:

## Tabel 1
Sample dataset yang digunakan Make Model Year Transmission Body type Fuell type Engine capacity Mileage Price Volkswagen  Beetle 2015 Automatic Concertible Petrol  1400 16000 7500000 Suzuki Alto 2016 Manual Hatchback Petrol  800 34500 1795000 Toyota Corolla 1986 Manual Station wagon Petrol  1300 55000 425000 Nissan March 2001 Automatic Hatchback Petrol  1000 126000 1625000 Suzuki Liana 2003 Automatic Saloon Petrol  1500 140000 17800000
Sumber data set dari kaggle.com, data set tersebut merupakan sekumpulan jenis mobil  bekas  yang  diproduksi  di  India  dengan  jumlah  data  6500 row dan  9 feature. Range  Price maksimal  USD  62500000  dan  minimal  USD  27000,  sedangkan range tahun produksi maksimal tahun 2020 dan minimal tahun 1936.
Pada  data  yang  digunakan  terdapat  data missing. Pada  penelitian  ini,  data tersebut  dihilangkan  karena  jumlahnya  tidak  terlalu  besar.  Dari  data  awal  sebanyak 6500 baris dan 9 kolom setelah dihapus data yang bernilai NAN menjadi 6493 baris dan 9 kolom. Tabel 2 adalah daftar jumlah data missing pada data ini:
Tabel 2 Feature missing Make 1 Model 1 Year 1 Transmission 1 Body typeFuell type 7 Engine capacity 1 Mileage 1 Price 1 Dtype : int64
Proses encoding, yaitu  transformasi  fitur  dari  nominal  ke  numerik  dilakukan pada penelitian ini. Fitur make, model, transmission, body type dan fuel type adalah fitur yang ditransformasikan. Hasil transformasi fitur dapat dilihat pada Tabel 3:
Tabel 3 Data Transformation Make Model Transmission Body type Fuel type 0 49 83 0 0 5 1 45 66 1 1 5 2 47 129 1 6 5 3 33 241 0 1 5 4 45 234 0 4 5
Feature korelasi  menjelaskan  hubungan  antar feature. Jadi  singkatnya  sebuah fitur harus sangat berkorelasi dengan kelas dan tidak banyak berkorelasi ke fitur lain di kelas yang akan kita tuju (Gegic, Isakovic, Keco, Masetic, & Kevric, 2019). Pemilihan fitur merupakan langkah preprocessing data penting yang dilakukan sebelum algoritma pembelajaran  diterapkan.  Masalah  yang  harus  dipertimbangkan  saat  mengusulkan metode pemilihan fitur adalah kompleksitas komputasinya (S Brunda, Nimish L, 2018). Dalam penelitian ini beberapa korelasi terhadap price yang bernilai positif antara lain: engine  capacity,  body  type,  transmission dan year .  Korelasi price dengan year adalah  0.38  artinya  semakin  muda  tahun  pembuatannya  maka  harga  akan  naik, berbanding lurus. Sedangkan feature yang berkorelasi negatif terhadap price antar lain: maleage,  fuel  type,  model dan make. Korelasi maleage dengan price adalah  -0.25 artinya  semakin  tinggi maleage atau  daya  tempuh  mobil  maka  harga  akan  semakin turun, berbanding terbalik. Heatmap korelasi data digambarkan pada Gambar 2:

## Gambar 2 Feature Corellation
Arsitektur yang kami usulkan pada penelitian ini adalah DNN dengan 3 hidden layer seperti dijelaskan pada tabel 4:
Tabel 4 Arsitektur DNN Layer Input Neuron Leaarning rate Activation Batch Size Layer Input 64 0.1 relu 40 Layer Hiden1 32 0.1 relu 40 Layer Hiden2 32 0.1 relu 40 Layer Hiden3 16 0.1 relu 40 Layer Output 1 0.1 relu 40
Untuk meningkatkan akurasi  dalam neural  network dalam penelitian ini adalah melakukan  pengaturan  jumlah  neuron  pada  layer  input,  layer  hidden  dan  layer  output. Menggunakan  activation  relu,  learning  rate  0.01,  epoch  serta  batch_size.  Pengaturan hyperparameter untuk  DNN pada tabel 5.
Tabel 5 Hyperparameter DNN Hyperparameter Nilai epoch 15 Learning_rate 0.1 Batch_size 40 activation relu
Sebagai  pembanding,  kami  menerapkan  random  forest  dan  decision  tree  pada penelitian  ini.  Pohon  keputusan  atau  dikenal  dengan  Decision  Tree  adalah  salah  satu metode klasifikasi yang menggunakan representasi struktur pohon (tree) dimana setiap node mempresentasikan nilai dari atribut, dan daun merepresentasikan kelas. Node yang paling  atas  dari  deission  tree  disebut  sebagai  root (Pudaruth,  2014) .  Pohon  keputusan adalah  model  pembelajaran  mesin  yang  diawasi  yang  digunakan  untuk  memprediksi target dengan mempelajari aturan keputusan dari fitur (Doshi, 2014).
Dalam  meningkatkan  akurasi  dalam  decision  tree  bisa  dilakukan  dengan beberapa  perubahan  pada  parameter  seperti  max_dept    yang  merupakan  kedalaman layer  setiap  decision  tre  akan  dibuat  dan  min_samples_split  yang  merupakan  minimal sample  dalam  setiap  node (Chen,  1959;  Kaur  &  Kumari,  2020). Pengaturan hyperparameter untuk decision tree pada tabel 6: Tabel 6 Hyperparameter decission tree Hyperparameter Nilai max_dept 15 min_samples_split 3
Metode  Random  Forest  (RF)  adalah  pengembangan  dari  decission  tree,  yaitu sekumpulan  pohon  keputusan  ( decission  tree )  yang  dapat  meningkatkan  hasil  akurasi, karena  dalam  membangkitkan  simpul  anak  untuk  setiap  node  dilakukan  secara  acak. Metod  ini  digunakan  untuk  membangun  pohon  keputusan  yang  terdiri  dari  root  node, internal  node,  dan  leaf  node  dengan  mengambil  atribut  dan  data  secara  acak  sesuai ketentuan  yang  diberlakukan.  Root  node  merupakan  simpul  yang  terletak  paling  atas, atau  bisa  disebut  sebagai  akar  dari  pohon  keputusan.  Internal  node  adalah  simpul percabangan,  dimana  node  ini  mempunyai  output  minimal  dua  dan  hanya  ada  satu input. Sedangkan leaf node atau terminal  node merupakan simpul  terakhir yang hanya memiliki  satu  input  dan  tidak  memiliki  output (Botchkarev,  2018;  Siji  George  C  G, 2020).
Untuk  meningkatkan  akurasi  pada  random  forest  dengan  melakukan hyperparameter  diantaranya n_estimators dan max_depth .  Parameter n_estimators ini yang  akan  menetukan  berapa  decission  tree  yang  akan  dibuat,  sedangkan max_depth menyatakan seberapa dalam layer setiap decission tree akan dibuat (Syukron, Santoso,
& Widiharih, 2020; Zhang, Yang, & Zhou, 2018) . Tabel 7 adalah ringkasan pengaturan hyperparameter RF.
Tabel 7 Hyperparameter random forest Hyperparameter Nilai max_depth 15 n_estimators 5
Dalam  melakukan  prediksi  machine  learning  berdasarkan  pembelajaran  data ( supervised  learning )  maka  dalam  penelitian  ini  berdasarkan  data  yang  akan  diteliti maka data akan dibagi menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing.
Sesuai dengan pokok bahasan untuk prediksi harga mobil maka dalam penelitian ini yang menjadi feature X antara lain: make, model, year, transmission, body type, fuel type dan eangine capacity . Sedangkan untul label Y adalah price. Guna keperluan data training  pada  supervised  machine  learning,  komposisi  data  latih  80%  dari  data  bersih sebesar 5194 row sedangkan data test 20% sebesar 1299 row.
Evaluasi  hasil  eksperimen  diukur  menggunakan  beberapa  metrik.  Pada penelitian  ini,  digunakan  ukuran    mean  absolute  error  (MAE)  dan  mean  square  error (MSE)    untuk  mengukur  tingkat  kesalahan (Badrul,  2016;  Blessie  &  Karthikeyan, 2012) Kedua  metrik  ini akan  semakin  baik  jika  nilainya  semakin  mendekati  nol.  Root square (R2) juga digunakan. Untuk R2, semakin mendekati 1 maka nilai prediksi akan semakin baik.

## Hasil dan Pembahasan

## A. Hasil Penelitian
Pada  metode  decision  tree  dengan  hyperparameter  pada  max_dept  dan min_samples_split.  Dengan  max_depth=15  diperoleh  tingkat  MAE=671632, R2=0.69  dengan  waktu=0.2  detik.  Sedangkan  dengan  memberikan  nilai  pada min_samples_split=3  diperolah  tingkat  MAE=669839,  R2=0.72  dan  waktu komputasi =0.2 detik (lihat Tabel 8).
Tabel 8 Nilai akurasi decission tree Parameter MSE MAE R2 Time (second) max_depth 5 6233038238890.20 1066653 0.59 0.2 10   5404309150881.32 766806 0.65 0.2 15   4730371646659.62 671632 0.69 0.2 18   4730371646659.62 697813 0.68 0.2 20   5301763819167.29 708552 0.65 0.2 min_samples_split 2 4761858515075.70 686353 0.69 0.2 3 4257164376378.25 669839 0.72 0.2 5 4485489941663.47 697590 0.71 0.2
Dari  hasil  simulasi  pada  model  decision  tree  dengan    beberapa  nilai max_depth  yang  tinggi  tidak  selalu  menunjukkan  akurasi  yang  baik  sehingga memang  harus  dilakukan  beberapa  percobaan  dengan  nilai  max_depth  yang bervariasi sampai ditemukan nilai max_depth yang mempunyai akurasi yang baik. Begitupula  pada    nilai  min_samples_split  dilakukan  percobaan  dengan  nilai bervariasi sampai mendapatkan nilai akurasi yang baik.
Sedangkan  dengan  menggunakan  metode  random  forest  dan  melakukan hyperparameter pada n_esimators =5 diperolah tingkat MAE=565285, R2=0.83 dan waktu=0.2 detik. Sedangkan dengan memberikan max_depth =15 diperoleh tingkat MAE=521947, R2=0.84 dan waktu=0.2 detik (lihat Tabel 9).
Tabel 9 Nilai akurasi random forest Parameter MSE MAE R2 Time (second) n_estimators 2 4653747155569.72 682865 0.69 0.2 3 3270554589383.10 597116 0.79 0.2 5 2655736319179.13 565285 0.83 0.2 6 3410788263577.75 606339 0.78 0.2 max_depth 5 4051279078748.20 906654 0.73 0.2 10 2676516745266.81 592193 0.82 0.2 15 2466081929087.05 521947 0.84 0.2 20 2518294731350.67 521685 0.83 0.2
Dari  hasil  simulasi  ke  beberapa  nilai  n_estimator  yang  tinggi  tidak  selalu menunjukkan  akurasi  yang  baik  sehingga  memang  harus  dilakukan  beberapa percobaan  dengan  nilai  n_estimator  yang  bervariasi  sampai  ditemukan  nilai n_estimator yang mempunyai  akurasi  yang baik. Begitupula pada  nilai mx_depth dilakukan  percobaan  dengan  nilai  bervariasi  sampai  mendapatkan  nilai  akurasi yang baik
Metode  yang  diusulkan,  DNN,  memperoleh  tingkat  akurasi  tertinggi  pada metode ini diperoleh pada epoch =111 dengan tingkat MAE=501232,  R2=0.88 dan waktu=0.51  detik,  merupakan  komputasi  terlama  dibandingkan  metode  yang  lain. Hasil akurasi dapat dilihat pada Tabel 10:
Tabel 10

## Nilai akurasi DNN
Parameter MSE MAE R2 Time (second) epoch 111 2329747618903.44 501232 0.88 0.51 105  5802740777460.38 790568 0.62 0.51 113  4006665539681.85 747402 0.74 0.51
Dari hasil penelitian dengan model DNN dengan banyak layer dan juga epoch untuk  meningkatkan  akurasi,  disisi  lain  akan  membutuhkan  waktu  proses  yang
lama.  DNN  lebih  cocok  untuk  proses  data  yang  besar  karena  ada  beberapa parameter  yang  mengatur  pembagian  data  saat  proses  dengan  parameter  batch, sehingga  data  akan  dilakukan  proses  secara  bertahap  sesuai  pengaturan  batch  atas data yang akan diproses sampai data selesai.

## Kesimpulan
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  diperoleh  tingkat  akurasi  prediksi  dengan menggunakan  model  Decision  Tree  dan  min_samples_split=3  dihasilkan  akurasi  72% (0.72)  dengan  waktu  proses  0.2  detik.  Model  Random  Forest  dan  max_depth=15 dihasilkan akurasi  84% (0.84) dengan waktu  proses 0.2 detik. Model  DNN yang kami usulkan  menghasilkan  R2  0.88  dengan  waktu  proses  0.51  detik.  Uji  coba  dalam penelitian ini menggunakan laptop dengan spesifikasi Processor: Intel Core™ i3-7100 CPU @ 2.40GHz, RAM: 8GHz, System Ops: windows 64 bit
Dapat  disimpulkan  bahwa  dari  hasil  penelitian  dengan  menggunakan  Random Forest  Model  lebih  cepat  waktu  prosesnya  dibandingkan  Deep  Neural  Network  dan secara  akurasi  keduanya  cukup  baik.  Namun  perlu  diingat,  walaupun  perbedaan komputasi  tidak  terlalu  besar  karena  tipe  data  yang  digunakan  sederhana,  komputasi yang lebih besar dapat sangat mempengaruhi komputasi DNN.
Dimasa  depan,  menarik  untuk  diinvestigasi  prediksi  harga  mobil  berdasarkan faktor  eksternal  misalnya  isu-isu  lain  yang  tidak  terkait  dengan  spesifikasi  mobil  itu sendiri. Pada saat pandemi saat ini  terlihat bahwa isu-isu terkini, kondisi ekonomi dan lain-lain dapat memengaruhi fluktuasi harga mobil.Hal ini menarik untuk menjadi salah satu fitur dimasa depan.

## BIBLIOGRAFI
Badrul,  Mohammad.  (2016).  Optimasi  Neural  Network  Dengan  Algoritma  Genetika Untuk Prediksi Hasil Pemilukada. Bina Insani ICT Journal , 3 (1), 229–242. Google Scholar
Blessie,  E.  Chandra,  &  Karthikeyan,  E.  (2012).  Sigmis:  A  feature  selection  algorithm using  correlation  based  method. Journal  of  Algorithms  &  Computational Technology , 6 (3), 385–394. Google Scholar
Botchkarev, Alexei. (2018). Performance metrics (error measures) in machine learning regression,  forecasting  and  prognostics:  Properties  and  typology. ArXiv  Preprint ArXiv:1809.03006 . Google Scholar
Chen,  W.  K.  (1959).  Linear  Networks  and  Systems,  Belmont,  CA:  Wadsworth,  1993. JU Duncombe,“Infrared Navigation—Part I: An Assessment of Feasibility,” IEEE Trans. Electron Devices , 11 , 34–39. Google Scholar
Doshi,  Mital.  (2014).  Correlation  based  feature  selection  (CFS)  technique  to  predict student  Perfromance. International  Journal  of  Computer  Networks  & Communications , 6 (3), 197. Google Scholar
Gegic,  Enis,  Isakovic,  Becir,  Keco,  Dino,  Masetic,  Zerina,  &  Kevric,  Jasmin.  (2019). Car  price  prediction  using  machine  learning  techniques. TEM  Journal , 8 (1),  113. Google Scholar
Kaur,  Harleen,  &  Kumari,  Vinita.  (2020).  Predictive  modelling  and  analytics  for diabetes using a machine learning approach. Applied Computing and Informatics .
Google Scholar
Murtadho,  Ali.  (2020). Machine  Learning  Untuk  Perbandingan  Tingkat  Akurasi Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan  Supervised  Learning .  Skripsi.  Universitas  17 Agustus 1945 Surabaya. Google Scholar
Pandey,  Abhishek,  Rastogi,  Vanshika,  &  Singh,  Sanika.  (2020).  Car’s  Selling  Price Prediction  using  Random  Forest  Machine  Learning  Algorithm. 5th  International Conference  on  Next  Generation  Computing  Technologies  (NGCT-2019) . Google Scholar
Pudaruth,  Sameerchand.  (2014).  Predicting  the  price  of  used  cars  using  machine learning techniques. Int. J. Inf. Comput. Technol , 4 (7), 753–764. Google Scholar
S  Brunda,  Nimish  L,  Chiranthan  S.  dan  Arbaaz  Khan.  (2021). Crop  Price  prediction using Random Forest and Decision Tree Regression . Google Scholar
Siji  George  C  G,  B.  Sumath.  (2020).  Grid  Search  Tuning  of  Hyperparameters  in Random  Forest  Classifier  for  Customer  Feedback  Sentiment  Prediction. Turkish Journal. Google Scholar
Syukron,  Muhamad,  Santoso,  Rukun,  &  Widiharih,  Tatik.  (2020).  Perbandingan Metode  Smote  Random  Forest  Dan  Smote  Xgboost  Untuk  Klasifikasi  Tingkat Penyakit Hepatitis C Pada Imbalance Class Data. Jurnal Gaussian , 9 (3), 227–236. Google Scholar
Yusran, Yusran. (2016). Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan (Jst) Untuk Memprediksi Hasil  Nilai  Un  Menggunakan  Metode  Backpropagation. Jurnal  Ipteks  Terapan , 9 (4). Google Scholar
Zhang,  Xingzhi,  Yang,  Yan,  &  Zhou,  Zhurong.  (2018).  A  novel  credit  scoring  model based  on  optimized  random  forest. 2018  IEEE  8th  Annual  Computing  and Communication  Workshop  and  Conference  (CCWC) ,  60–65.  IEEE. Google Scholar

## Copyright holder:
Bambang Kriswantara, Kurniawati dan Hilman F. Pardede (2021)
First publication right:

## Journal Syntax Literate
This article is licensed under: