Terbit online pada laman web jurnal: http://journal.isas.or.id/index.php/JACOST

## JOURNAL OF APPLIED COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY (JACOST)
Vol. 4 No. 1 (2023) 58 – 64 | ISSN: 2723-1453 (Media Online)

## Analisis Perbandingan Metode Regresi Linier, Random Forest Regression dan Gradient Boosted Trees Regression Method untuk Prediksi Harga Rumah
Evita Fitri
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri
1 evita.etv@nusamandiri.ac.id

## Abstract
The need for a place to live is one that many people prepare, both millennials and adults and the elderly. With the continued increase in population growth in Indonesia and increasing public interest in buying a place to live early on, this can make not all groups of people have a place to live or a house that is quite livable. Related to this, the public needs up-to-date information related to predictions of house prices both for housing and second-hand housing prices for planning purposes in the future. The purpose of this study is to carry out a comparative analysis of the prediction results of house prices with several Machine Learning  algorithms  consist  of  Linear  Regression,  Random  Forest  Regression  and  Gradient  Boosted  Trees  Regression. Evaluation for all the method applying Cross-Validation. The evaluation is seen from the smallest Root Mean Square Error (RMSE) error rate of each testing method. The results of this study are the Random Forest Regression obtained an RMSE value of  0.440,  the  Linear  Regression  model  obtained  an  RMSE  value  of  0.515  and  the  RMSE  value  of  Gradient  Boosted  Trees Regression of 0.508. The results were obtained from testing a dataset of 2011 records with a division of 80% for data training and 20% for data testing, the data has 6 attributes used in testing including house prices, land area, building area, number of bathrooms,  number  of  bedrooms  and  the  number  of  garages.  In  this  study,  prediction  results  using  the  Random  Forest Regression  method  yielded the  highest accuracy  of  81.5%  compared to  the  Linear  Regression  and  Gradient  Boosted  Trees Regression methods.
Keywords: Prediction, Machine Learning, Linear Regression, Random Forest Regression, Gradient Boosted Trees Regression, Analysis, Comparison.

## Abstrak
Kebutuhan akan tempat tinggal menjadi salah satu yang banyak orang-orang persiapkan, baik dari kalangan milenial ataupun dewasa dan orang tua. Dengan terus bertambahnya pertumbuhan penduduk di Indonesia dan bertambahnya minat masyarakat dalam membeli tempat tinggal sejak dini, hal tersebut dapat membuat tidak semua golongan dari masyarakat untuk memiliki tempat tinggal atau rumah yang cukup layak huni. Terkait hal tersebut, masyarakat membutuhkan informasi uptodate terkait prediksi  harga  rumah  untuk  keperluan  perencanaan  dimasa  yang  akan  datang.  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu melakukan  analisa  perbandingan  hasil  prediksi  harga  rumah  dengan  beberapa  algoritma Machine  Learning yaitu Linear Regression,  Random  Forest  Regression serta Gradient  Boosted  Trees  Regression. Dan  menerapkan Cross-Validation pada setiap  pengujian  beberapa  metode  tersebut.  Evaluasi  dilihat  dari error rate Root  Mean  Square  Error (RMSE)  terkecil  dari setiap pengujian metode. Hasil dari penelitian ini yaitu pada Random Forest Regression didapat nilai RMSE 0,440, pada model Linear Regression didapat nilai RMSE 0,515 dan pada Gradient Boosted Trees Regression nilai RMSE sebesar 0,508. Adapun hasil tersebut didapat dari pengujian dataset sebesar 2011 record dengan pembagian 80% untuk data traning dan 20% untuk data testing ,  data  tersebut  memiliki  6  atribut  yang  digunakan  dalam  pengujian  diantaranya  harga  rumah,  luas  tanah,  luas bangunan, jumlah kamar mandi, jumlah kamar tidur dan jumlah garasi. Pada penelitian ini, hasil prediksi menggunakan metode Random Forest Regression menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 81,5% dibandingkan dengan metode Linear Regression dan Gradient Boosted Trees Regression .
Kata kunci: Prediksi, Machine Learning , Linear Regression , Random Forest Regression , Gradient Boosted Trees Regression , Analisa, Perbandingan.

## 1. Pendahuluan
Pergerakan  pertumbuhan  ekonomi  pada  setiap  negara pada umumnya memungkinkan berbeda-beda, termasuk pada  prediksi  terkait  pertumbuhan  ekonomi  pasca
dilandanya  banyak  negara  oleh  pandemi  Covid  19, adapun pada saat ini Indonesia sendiri merupakan salah satu negara yang telah memulai bangkit kembali dalam memajukan  perekonomian  pasca  dilandanya  pandemi Covid  19,  dengan  hasil  ramalan  terkait  prediksi
pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  terbilang  masih mengalami resesi atau mengalami pertumbuhan negatif dengan nilai prediksi sebesar 0,000242 pada  nilai error Mean  Squared  Error (MSE)  dan  nilai Mean  Average Error (MAE)  nya.  [1].  Berkaitan dengan  pertumbuhan ekonomi  suatu  negara,  hal  ini  juga  berpengaruh  pada status finansial bagi  setiap individu  di  negara  tersebut, dimana  pada  saat  ini,  finansial  merupakan  salah  satu aspek  yang  mempengaruhi  keberlanjutan  kehidupan seseorang  diantaranya  adalah  memiliki  tempat  tinggal yang nyaman.
Rumah atau tempat tinggal merupakan kebutuhan dasar bagi  setiap  orang  yang  kumulatifnya  setiap  tahun semakin  banyak  dibutuhkan  karena  perkembangan penduduk  Indonesia  yang  semakin  bertambah,  hal  ini menjadikan  bahwa  setiap  orang  sadar akan  pentingnya dalam memiliki sebuah tempat tinggal berupa rumah [2].
Adapun  hal  ini  ditunjukkan  bahwa bukan  hanya  orang yang  lebih  dewasa  saja  namun  para  generasi  milenial atau  setiap  penduduk  Indonesia  yang  mulai  beranjak dewasa  pun  ikut  berlomba  dalam  memilih  dan  mulai mempunyai  rumah  untuk  keperluan  pribadinya  [3]. Terkait  hal  tersebut,  terdapat  faktor-faktor  yang mempengaruhi  dan  menjadi  bahan  pertimbangan  para generasi  milenial  dalam  memilih  rumah  diantaranya ialah faktor internal yang meliputi pendidikan, pekerjaan hingga pendapatan orang tersebut, lalu faktor keluarga, dan  faktor eksternal  yang meliputi fasilitas  kredit  serta kebijakan-kebijakan yang ada terkait tempat tinggal.
Penelitian  [3]  menyatakan  bahwa  faktor  yang  menjadi bahan  pertimbangan  generasi  milenial  dalam  mulai memiliki rumah ialah faktor keuangan dan lingkungan , keluarga dan eksternal, kondisi fisik dari rumah tinggal, internal  dan  selera  dari  masing-masing  individu. Sedangkan  kendala  finansial  utama  yang  terjadi  pada generasi milenial, tidak tersedianya dukungan finansial dari orang terdekat sehingga ragu melakukan pembelian rumah.
Penelitian  berikutnya  menjelaskan  bahwa  index  harga rumah  merupakan  variabel  untuk  memperkirakan ketidak konsistenan sebuah harga rumah, hal ini karena harga  rumah  yang  berkorelasi  erat  dengan  beberapa faktor  seperti  lokasi,  kota  serta  populasinya  sehingga dilakukannya  penelitian  dalam  prediksi  harga  rumah. Penelitian  ini  menggunakan  teknik machine  learning Random  Forest dengan  dataset  berisi  500  data  dan  14 fitur, adapun hasil dari penelitian ini perbandingan harga prediksi yang didapat dan harga aktual mengungkapkan bahwa model tersebut memiliki nilai prediksi yang dapat diterima  jika  dibandingkan  dengan  nilai  aktual  dengan margin kesalahan ±5 [4].
Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  melakukan  analisa perbandingan dari beberapa algoritma model time series yang digunakan untuk memprediksi nilai akurasi harga suatu rumah.
Penelitian selanjutnya melakukan prediksi harga rumah dengan  mengambil  dataset  dari  data  rumah  di  Bandar Lampung yang berisi fitur harga, lokasi serta spesifikasi bangunan rumah, adapun hasil dari menentukan akurasi pada  prediksi  rumah  yang  telah dilakukan  yaitu  model Polinomial  Regresi kernel  mencapai  R 2 tertinggi  yaitu kernel  linier  95,99%  dan  kernel  gaussian  mencapai  R 2 masing-masing  90,99%  dan  81,43%.  Sedangkan  pada uji coba model klasifikasi akurasi diperoleh pada 8 kelas kernel  gaussian  sebesar  91,18%,  dan  kernel  linier  dan kernel polinomial mendapatkan akurasi sebesar 90,20% dan 89,90% [5].
Selanjutnya penelitian [6] menerapkan metode Gradient Boosted  Trees pada  pengujian  prediksi  harga  rumah yang menghasilkan akurasi 90,00% serta  penelitian [7] melakukan  prediksi  dengan  membagi  dataset  menjadi 80% - 20 % dan menerapkan komparasi model dengan hasil  akhir  metode Random  Forest  Regression yang mendapatkan  hasil  akurasi  yang  cukup  baik  sebesar 81,6% .
Analisa  prediksi  terkait  harga  rumah  juga  dilakukan pada  penelitian  [8]  hal  ini  dilakukan  berdasarkan kesesuaian  spesifikasi  dari  index  harga  rumah,  dengan metode Multiple Linear Regression dihasilkan bahwa 66%  nilai  akurasi  didapatkan  berdasarkan  pengujian 1001 data set dengan jumlah fitur sebanyak 7.
Ditinjau  dari  beberapa  kajian  tersebut,  pada  penelitian ini  dilakukan  komparasi  algoritma  untuk  memprediksi index  harga  rumah  berdasarkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi harga rumah di Indonesia dengan metode Random  Forest  Regression,, Linear  Regression dan Gradient  Boosted  Trees Regression ,  serta  dilakukan ujicoba K-Fold Cross Validation pada setiap  pengujian metodenya. Adapun pada penelitian ini, digunakan data yang bersumber dari
kaggle (https://www.kaggle.com/wisnuanggara/daftar-harga- rumah ) yang  merupakan  kumpulan  data  index  harga rumah  wilayah  Jakarta,  Indonesia  dengan  jumlah  data sebanyak 2011 record .
Random  Forest  Regression merupakan  algoritma machine learning yang proses pengujiannya menggunakan  konsep supervised dalam  membangun kelas classifier .  Algoritma  ini  mengkombinasikan prediksi berdasarkan Multiple Decision Tree [9] .
Sedangkan  Metode Gradient  Boosted  Trees  Regression merupakan  metode  penggabungan  dari  beberapa decision  trees ,  tetapi  tidak  seperti Random  Forest ,  di mana tree dilatih  secara  paralel pada  sampel bootstrap dari  kumpulan  data  asli, tree dilatih  secara  berurutan, metode  ini  juga  merupakan  metode  gradient  descent yang  dimodifikasi  dengan boosting algorithm untuk meningkatkan akurasi [10] .
Linear  Regression sendiri    merupakan  jenis  model dengan  teknik  yang  bertujuan  dalam  menganalisis estimasi  nilai  variabel  dependen  dengan  rentang  nilai
variabel  independen  [11].  Secara  umum  algoritma  ini terbagi  menjadi  2  yaitu Simple  Linear  Regression dan Multiple  Linear  Regression. Simple  Linear  Regression merupakan hubungan antar satu variabel dependen dan satu  variabel  independen,  sedangkan Multiple  Linear Regression merupakan  hubungan  antar  satu  variabel dependen  dan  dua  atau  lebih  variabel  independennya
[12] .
Pada  penelitian  ini,  dalam  menerapkan  metode Linear Regression, peneliti  menggunakan Multiple  Linear Regression dengan rincian dataset yang terdiri dari satu variabel  dependen  (harga  rumah)  dan  lima  variabel independen  yaitu  luas  bangunan,  luas  tanah,  jumlah kamar mandi, kamar tidur dan garasi.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Sumber Data
Pada  penelitian  ini,  sumber  data  yang  digunakan  yaitu menggunakan  data  sekunder  yang  bersifat time series , adapun  data  ini  merupakan  data  histori  harga-harga rumah yang didapat atau bersumber dari kaggle bersifat open source .
Dataset yang digunakan terdapat 2 bagian yang berbeda wilayah dengan jumlah 1010 record pada wilayah A dan 1001 record pada wilayah B dan masing-masing terdapat 7  fitur.  Harga  rumah  didapat  dari  proses  pengumpulan data harga di beberapa website penjualan rumah, adapun sampel harga yang diambil ialah harga rumah di daerah tebet  dan  Jakarta  Selatan.  Berikut  detail  dataset  yang digunakan.
Tabel 1. Detail Dataset Penelitian No Harga  Rumah (Wilayah) Source Dataset Atribut Jumlah Instance 1 Harga  Rumah Jakarta Selatan https://ww w.kaggle.co m/wisnuan ggara/daftar -harga- rumah Harga,  Luas Tanah,  Luas Bangunan, Kamar  Tidur, Kamar Mandi, Garasi, Kota 1001 2 Harga  Rumah Khusus Hanya Wilayah Tebet https://ww w.kaggle.co m/wisnuan ggara/daftar -harga- rumah Nama Rumah, Harga,  Luas Bangunan, Luas  Tanah, Kamar  Tidur,
Kamar
Mandi, Garasi 1010

## 2.2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  salah  satu metodologi  standar  dalam  data  mining  yaitu  metode CRISP-DM  yaitu  model Cross Standard Industry For Data  Mining dengan  tahapan  yang  dilakukan  dimulai pada  analisa business  understanding, lalu  data understanding yang dilanjutkan dengan preparation data serta modelling dan  diakhiri  sampai  dengan  tahapan evaluasi.
Gambar  1  yang  menunjukkan  proses  tahapan  yang dilakukan pada penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Pada  Gambar  1  memperlihatkan  alur  tahapan  pada metode penelitian yang dilakukan diantaranya :
1. Penarikan  dataset,  Pada  penelitian  ini,  dilakukan penarikan data sebagai pengujian beberapa metode machine  learning,  adapun  data  yang  digunakan adalah  dua  jenis data  harga  rumah  berbeda  lokasi dengan  total  dataset  sebanyak  1010  dan  1001 dataset dan 7 fitur.
2. Data Preprocessing, Pada  tahap  ini  dilakukan proses  pengolahan  data  diantaranya  pengecekan missing value data yang pada pengerjaannya yaitu membersihkan  data  dari  data  yang  kosong  atau hilang,  selanjutnya  dilakukan  normalisasi  data sebagai proses data transformation untuk menyeimbangkan  nilai  pada  setiap record , dikarenakan setiap data memiliki rentang data yang berbeda,  dan  terakhir  yaitu  adanya  proses pembagian data yang terdiri dari data training dan data testing.
3. Pengujian Model Prediksi, Selanjutnya yaitu tahap modelling untuk memprediksi data hasil preprocessing ,  pada  tahap  ini  prediksi  dilakukan dengan membandingkan tiga model prediksi yaitu Linear Regression, Random Forest Regression dan Gradient Boosted Trees Regression.
4. Evaluation,  Dan  tahapan  terakhir  yaitu  proses evaluasi, adapun  tahapan evaluasi yang dilakukan pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan  tools KNIME, dimana validasi data dilakukan pada data training dengan nilai 10 K-Fold Cross-Validation .
Pada  proses  evaluasi  ini  diukur  pada  hasil  yang diperoleh  dari  nilai  R 2 , Root  Mean  Squared Error (RMSE),  Mean  Absolute Error  (MAE)  dan  Mean Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  yang  lebih
rendah dari masing-masing uji coba dataset dengan tiga model prediksi, selanjutnya dibandingkan dan didapat  hasil  kesimpulan  model  prediksi  mana yang cukup baik digunakan.

## 2.3. Metode Pengujian Dataset
Penelitian ini melakukan perbandingan dengan menggunakan  tiga  metode  algoritma,  diantaranya metode  Multiple  Linear  Regression  dengan  bentuk umum persamaan sebagai berikut [13] :
𝑌 =   β0 +  β 1X1 β 2X2+ . . . . . . . . + β nXn (1)
Dengan Y=prediksi nilai variabel dependen, X= variabel independent,m, β0=  konstanta,  βn=  Bobot  (koefisien) regresi untuk variabel independent
Selanjutnya  penelitian  [7]  juga  menyimpulkan  bahwa Random  Forest  Regression mendapatkan  hasil  yang lebih  akurat  dibandingkan  dengan  linear  regression, adapun persamaan pada metode ini sebagai berikut [14]:
𝑌̂𝑖 = 1 𝑁𝑡𝑟𝑒𝑒 ∑ 𝑌̂𝑛 𝑁𝑡𝑟𝑒𝑒 𝑛=1 (2)
Dengan 𝑌̂𝑖 =  Hasil  prediksi, 𝑁 𝑡𝑟𝑒𝑒 =Total nilai  pohon, 𝑌̂𝑛 = Hasil prediksi pohon ke-n
Dan  perbandingan  lainnya  juga  dilakukan  dengan metode Gradient  Boosted  Trees  Regression dengan persamaan berikut:
𝑓 𝑀 (𝑥 𝑖 ) =   ∑ 𝜂. ℎ 𝑚 (𝑥 𝑖 ; 𝑞 𝑚 ) 𝑀 𝑚=1 (3)
Dimana ℎ 𝑚 (𝑥 𝑖 ; 𝑞 𝑚 adalah  merupakan  nilai  pohon keputusan dan 𝜂 merupakan parameter yang menentukan  seberapa  cepat  ditemukannya  hasil  dari metode [6].
2.4. Metode Pengolahan Dataset
Adapun pada pengolahan dataset penelitian, seperti yang dideskripsikan pada Gambar 2, pada pengolahan dataset dilakukan pengecekan awal serta preprocessing data, hal ini  diperuntukan  guna  membersihkan  data  yang  tidak sempurna atau missing value serta data yang tidak valid, selain  dilakukannya  pengecekan  dataset  sebelum nantinya digunakan dalam ujicoba pemodelan, dilakukan juga tahapan normalisasi pada seluruh dataset.
Gambar 2. Tahapan Pengolahan Dataset Penelitian
Pada  Gambar  2  menunjukan  beberapa  tahapan  dalam mengolah  dataset  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti,  tahapan  pengolahan  dataset  yang  dilakukan diantaranya:
Gambar 3. Visualisasi Preprocessing Data
1. Pada  proses  awal  digunakan  fungsi file  reader , proses ini dilakukan sebagai tahap awal pembacaan file dataset
2. Proses column  filter digunakan  dalam  proses preprocessing yaitu  sebagai  proses  penyaringan atau pemilihan fitur yang akan digunakan dalam uji coba.  Pada  penelitian  ini,  terdapat  attribute  yang tidak  digunakan  yaitu  attribute  kota,  sehingga attribute  yang  digunakan  hingga  akhir  yaitu terdapat 5 fitur.
3. Missing value column filter ini digunakan sebagai proses  pembersihan  khusus  untuk  seluruh  data yang atributnya telah dipilih atau digunakan.
4. Sedangkan pada Missing Value lanjutan digunakan sebagai  proses  pembersihan data  dari data record yang tidak lengkap atau atribut yang tidak relevan untuk seluruh dataset.
5. Normalisasi,  proses  normalisasi  ini  dimaksudkan untuk menyeimbangkan nilai antara fitur-fitur yang ada,  teknik  yang  digunakan  pada  penelitian  ini ialah teknik Gaussian .
6. Partitioning atau split data  pada  pengolahan dataset  dilakukan  dengan  jumlah  pembagian  data training dan data testing masing-masing sebesar 80 : 20 dengan teknik draw randomly .

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1. Dataset Penelitian
Data  harga  rumah  yang  digunakan  didapatkan  dari website kaggle, digunakan 2 sub data harga rumah, yaitu pada  wilayah  Jakarta  Selatan  dan  data  harga  rumah khusu  daerah  Tebet.  Adapun  jumlah  keseluruhan  data yaitu 2011 data.
Tabel 2. Sample Dataset Harga Rumah Wilayah Jakarta Selatan
Harga Lt Lb Jkt Jkm Grs Kota 4.900.000.000 251 300 5 4 Ada Jaksel 28.000.000.000 1340 575 4 5 Ada Jaksel 10.000.000.000 460 300 4 4 Ada Jaksel 670.000.000 70 69 3 2 Tidak Ada Jaksel 480.000.000 66 42 2 1 Tidak Ada Jaksel
Tabel  2  merupakan  detail  terkait  data  harga  rumah  di wilayah Jakarta Selatan dengan fitur diantaranya harga rumah,  luas tanah,  luas bangunan,  jumlah kamar  tidur, jumlah  kamar  mandi,  jumlah  garasi  dan  nama  kota,
adapun jumlah record pada harga rumah wilayah Jakarta Selatan yaitu 1001 record.
Tabel 3 Sample Dataset Harga Rumah Pada Wilayah Tebet Nama Rumah Harga Lb Lt Kt Km Grs
Rumah Mewah 2 Lantai Hanya 3 Menit Ke Tebet, Tebet, Jakarta Selatan 300000 0000 267 250 4 4 4
Rumah lama di Tebet, dekat MT
Haryono dan tol dalam kota, jalan 1 mobil hanya 30M dr jln besar, Tebet, Jakarta Selatan 260000 0000 120 150 3 2 1
Rumah Bagus Keren Jalan Lebar Di Area & Kawasan Terbaik Tebet, Tebet, Jakarta Selatan 105000 00000 350 247 4 4 0 Minimalis Baru Jalan 1 Mobil Akses Mudah Dekat ke Jalan Lebar, Tebet, Jakarta Selatan 325000 0000 125 90 3 3 0 Minimalis Baru Jalan 2 Mobil Tebet Timur, Tebet, Jakarta Selatan 450000 0000 250 96 5 4 1
Tabel  3  merupakan  detail  dataset  penelitian  yang digunakan  dalam  pengujian  model  data  mining,  pada sampel diatas terdapat 7 fitur yaitu nama rumah, harga, luas  bangunan, luas  tanah, jumlah  kamar tidur, jumlah kamar  mandi  dan  jumlah  garasi  dengan  total  instance 1010 record.
Tabel 4. Hasil Normalisasi Fitur
Ro w id Harga LB LT KT KM
GRS 0 -0,522 -0,318 -0,097 -1.061 -0,428 -1,271 1 -0,413 -0,543 -0,558 -0,425 -0,428 0.052 2 -0,631 -0,054 0.07 -0,425 0,276 1,376 3 -0,981 -1,33 -1,18 -1,697 -1,132 -1,271 4 0,187 0,694 0.653 0,847 0,98 0,714 5 -0,362 0.132 -0,464 0,211 -0428 0,714 6 -0,685 -0,88 -0,486 -1,061 -1,132 -0,609
Tabel  4  menunjukkan  hasil  dataset  harga  rumah  yang telah dilakukan proses normalisasi pada setiap fiturnya, adapun  data  yang  telah  dinormalisasi  di  split  sebagai data  training  80  %  dengan  jumlah  808  data  dan  data testing sebesar 202 data.
3.2. Pengujian Model Prediksi
Pada proses pengujian model diantaranya dilakukan split data dan pemodelan Linear Regression, Random Forest Regression dan Gradient  Boosted  Trees  Regression. dengan  menerapkan K-Fold  Cross-Validation .  Adapun batasan  dari  penelitian  ini  yaitu  mengolah  dataset dengan mengujikan beberapa metode untuk menghasilkan  model  prediksi  dengan  akurasi  tertinggi
dan mengevaluasi hasil error rate pada setiap pengujian metodenya
3.2.1. Pengujian  model  prediksi Linear  Regression dengan Partitioning dan Cross-Validation
Pada  pengujian  ini,  dua  dataset  masing-masing  diuji dengan  model  dan  proses  yang  sama,  hasil  dari processing  dataset  dilakukan  pembagian  data  atau partitioning dengan jumlah 80 : 20 untuk masing-masing data training dan data testing dan setelahnya dilakukan validasi Cross-Validation pada setiap model pengujian,
Pada  data  training  dilakukan  pengujian  model Linear Regression Learner sebagai data yang dijadikan sampel pemodelan dengan menggunakan K-10 Cross - Validation pada class column (atribut  harga)  dengan teknik Stratified sampling .  Begitupun  dengan  data testing dilakukan  pula  pengujian  model  dengan membaca  hasil  dari  pengujian  data training yang sebelumnya  dilakukan,  adapun  berikut  visualisasi terhadap harga awal dataset dan hasil dari prediksi harga rumah yang telah diujikan dengan model prediksi Linear Regression :
Gambar 4. Line Plot Prediksi Harga Rumah Linear Regression
Pada  Gambar  4  menunjukkan  hasil  prediksi class column yaitu  harga pada  data  tersebut dengan line red atau  garis  merah  merupakan  harga  awal  rumah  yang digunakan  pada  awal  pengujian,  harga  ini  merupakan harga  awal  dari dataset  yang  digunakan,  dan pada line blue merupakan  harga  prediksi  yang  dihasilkan  oleh pemodelan  yang  telah  peneliti  jelaskan  sebelumnya, yaitu  menggunakan Linear  Regression dengan Cross- Validation K-10 . Adapun didapat diantaranya total nilai score error pada model ini terlihat pada Tabel 5.
Tabel  5  menunjukkan  perbandingan  prediksi  untuk pengujian dataset harga rumah pada daerah tebet dengan pembagian  data  80:  20,  jumlah  dara training 808 intacnce dan  data testing 202 instance dengan  hasil evaluasi error yang cukup kecil 0.569 pada training dan 0.433 pada testing , adapun pada pengujian dataset harga rumah di daerah jakarta dengan jumlah data training 800 instance dan testing sebesar  201 instance ,  hasil  dari evaluasi error yang  didapat  ialah  diangka  0.663  dan 0.768.  Dari  kedua  pengujian  tersebut  pemodelan dilakukan  dengan  cara  yang  sama  namun  dengan banyaknya  jumlah  data  atau  record  yang  digunakan
sebagai  pemodelan,  hal  ini  dapat  mempengaruhi  hasil prediksi error yang  didapat  dari  model Linear Regression .
Tabel 5. Hasil Prediksi Menggunakan Linear Regression Result Evaluation Dataset Harga Rumah Tebet Dataset Harga Rumah Jakarta Selatan Training (808) Testing (202) Training (800) Testing (201) R ^2 0.690 0.747 0.548 0.460 Mean  absolute error 0.300 0.271 0.292 0.345 Mean  squared error 0.306 0.265 0.440 0.590 Root mean squared error 0.553 0.515 0.663 0.768 Mean  absolute percentage error 1.117 1.014 3.839 1.611 Adjusted R ^2 0.690 0.747 0.548 0.460
3.2.2. Pengujian  model  prediksi Random  Forest Regression dengan Partitioning dan Cross - Validation
Pengujian model Random Forest Regression dilakukan pada  kedua  dataset,  fitur  harga  sebagai  target  kolom pada  pengujian Random  Forest  Learner ,  adapun  pada pengujian  model  ini  jumlah number of  model  forest ditetapkan 100 serta jumlah k Cross-Validation sebesar 10.  Pada  pembuatan  model  digunakan  data training sebagai  pemodelan  dan testing yang  diujikan menggunakan  hasil  pemodelan training tersebut. Adapun  hasil  visualisasi  prediksi  dari  salah  satu pengujian dataset pada model ini yaitu:
Gambar 5.. Line Plot Prediksi Harga Rumah (Case Dataset Harga Rumah Tebet) Model Random Forest Regression
Pada  Gambar  5  menunjukkan line  blue sebagai  nilai prediksi  dan line  red sebagai  nilai  harga awal, dimana pada line  plot tersebut  menunjukkan  beberapa kesinkronan  antara  prediksi  dengan  nilai  awal,  namun tetap terdapat  beberapa  bagian  yang miss dengan hasil ketidaksesuaian  antara  nilai  fitur  awal  dengan  hasil prediksi. Jika dilihat dari kedua desain line plot (Gambar 4  dan  Gambar  3)  dapat  terlihat  bahwa  prediksi  pada design line plot Gambar  6  model Random  Forest Regression lebih  menunjukkan  kesesuaian  atau ketepatan  terhadap  nilai  awal  dan  hasil  prediksi
dibandingkan  dengan  design line  plot hasil  prediksi menggunakan model Linear Regression .
Tabel 6. Hasil Prediksi Menggunakan Random Forest Regression
Result Evaluation Dataset  Harga  Rumah Tebet Dataset Harga Rumah Jakarta Selatan Training (808) Testing (202) Training (800) Testing (201) R^2 0.740 0.815 0.631 0.473 Mean absolute error 0.243 0.220 0.262 0.302 Mean squared error 0.257 0.194 0.360 0.575 Root mean squared error 0.507 0.440 0.600 0.758 Mean absolute percentage error 0.898 0.732 2.876 1.574 Adjusted R^2 0.740 0.815 0.631 0.473
Tabel  6  merupakan  hasil  pengujian error  rate menggunakan  model Random  Forest  Regression ,  pada hasil  tersebut  nilai  RMSE  terkecil  ada  pada  pengujian testing yaitu sebesar 0.433, jika dilihat dengan Tabel 4 hasil  prediksi error menggunakan Linear  Regression didapat  hasil  yang  cukup  tepat  terhadap  nilai error RMSE pada pengujian testing dataset harga rumah tebet. Namun  rata-rata  hasil  dari  pengujian  model  prediksi menggunakan Random  Forest  Regression ini  cukup signifikan kecil pada nilai errornya.
3.2.3. Pengujian  model  prediksi Gradient  Boosted Trees Regression dengan Partitioning dan Cross - Validation
Pada  pengujian  metode Gradient  Boosted  Trees Regression ,  menggunakan  limit  number  dari tree nya sebesar  4  dengan  jumlah  parameter learning rate 0,1. Pengujian  learning  rate  dengan  jumlah  tersebut merupakan  nilai rate yang  lebih  optimal  yang  dicoba oleh peneliti untuk menghitung nilai koreksi bobot pada waktu proses training data.
Tabel 7. Hasil Prediksi Menggunakan Gradient Boosted Trees Regression Result Evaluation Dataset  Harga  Rumah Tebet Dataset Harga Rumah Jakarta Selatan Training (808) Testing (202) Training (800) Testing (201) R^2 0.702 0.754 0.329 0,209 Mean absolute error 0.247 0.224 0.249 0,350 Mean squared error 0.294 0.258 0.351 0,864 Root mean squared error 0.543 0.508 0.592 0.930 Mean absolute percentage error 0.804 0.715 2.681 1.232 Adjusted R^2 0.702 0.754 0.329 0.209
Pada  hasil  tabel  7, Gradient Boosted  Trees  Regression menghasilkan  cukup  tinggi  akurasi  75%  pada  training dengan  nilai error yang  cukup  kecil  dibandingkan dengan metode Linear  Regression yakni  sebesar  0.508 pada nilai RMSE nya.
Gambar 7 Line Plot Prediksi Harga Rumah (Case Dataset Harga Rumah Tebet) Model Gradient Boosted Trees Regression
Pada  hasil  visualisasi  gambar  7,  metode Gradient Boosted Trees Regression memang menghasilkan cukup baik  hasil  akurasi  dibandingkan  dengan  metode  lain seperti Linear  Regression ,  hal  ini  selaras  dengan penelitian  sebelumnya  yang  didapat  hasil  akurasi sebesar  90%.  Namun  pada  pengujian  penelitian  yang dilakukan  oleh peneliti  didapatkan  hasil  yang  berbeda, yaitu  pengujian  metode Random  Forest  Regression dapat menghasilkan nilai error yang lebih kecil dan nilai akurasi  yang  cukup  besar  dibandingkan  dengan Gradient  Boosted  Trees  Regression serta Linear Regression. Adapun pada bagian pembahasan serta hasil yang  peneliti  lakukan  dibatasi  hingga  pengujian  yang menghasilkan akurasi dan analisa nilai error pada setiap metedo yang digunakan.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  metode Linear  Regression , Random Forest Regression dan Gradient Boosted Trees Regression pada dataset harga rumah, telah didapat hasil perbandingan prediksi dengan error rate lebih kecil pada metode Random  Forest  Regression .  Evaluasi  prediksi dilakukan dengan melihat hasil error pada RMSE setiap model,  yaitu  pada Random  Forest  Regression didapat nilai error 0.440, Linear Regression didapat nilai error terkecil di range 0.515 dan pada Gradient Boosted Trees Regression sebesar 0.508. Adapun pada pengujian setiap metode,  jumlah  data  cukup  berpengaruh  terhadap hasil prediksi,  semakin  banyak  data  yang  diujikan  sebagai pemodelan learner setiap  metode,  maka  hasil  tersebut dapat dikatakan lebih akurat. Jumlah data yang banyak juga harus dilakukan preprocessing sebagai pendukung dari  pengujian  metode-metode  lainnya.  Adapun  hasil- hasil  tersebut  dapat  dievaluasi  kembali  dengan menambahkan  beberapa  teknik  serta  penambahan jumlah  dataset  sebagai  pengujian  model  algoritma lainnya, sehingga nantinya akan menghasilkan pengujian prediksi yang lebih akurat. Pada penelitian ini
nilai akurasi prediksi harga rumah menggunakan metode Random  Forest  Regression menghasilkan  akurasi tertinggi  sebesar  81,5%  dibandingkan  dengan  metode Linear  Regression dan Gradient  Boosted  Trees Regression.

## Daftar Rujukan
[1] A.  Asrirawan,  S.  U.  Permata,  and  M.  I.  Fauzan,  “Pendekatan Univariate  Time  Series  Modelling  untuk  Prediksi  Kuartalan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Pasca Vaksinasi COVID-19,” Jambura J. Math., vol. 4, no. 1, pp. 86–103, 2022.
[2] R.  P.  Sari  and  L.  Novitasari,  “Sistem  Penentuan  Kelayakan Kredit  Pemilikan  Rumah  Non-Subsidi  Menggunakan  Metode Weight Product,” J. Rekayasa Teknol. Inf., vol. 6, no. 1, p. 18, 2022.
[3] D.  D.  Wijaya  and  N.  Anastasia,  “Pertimbangan  Generasi Milenial Pada Kepemilikan Rumah dan Kendala Finansial,” J. Manaj. Aset dan Penilai., vol. 1, no. 2, pp. 11–20, 2021.
[4] A.  B.  Adetunji,  O.  N.  Akande,  F.  A.  Ajala,  O.  Oyewo,  Y.  F. Akande,  and  G.  Oluwadara,  “House  Price  Prediction  using Random  Forest  Machine  Learning  Technique,”  Procedia Comput. Sci., vol. 199, pp. 806–813, 2021.
[5] F. R. Lumbanraja, R. A. Saputra, K. Muludi, A. Hijriani, and A. Junaidi,  “Implementasi  Support  Vector  Machine  Dalam Memprediksi Harga Rumah Pada Perumahan Di Kota Bandar Lampung,” J. Pepadun, vol. 2, no. 3, pp. 327–335, 2021.
[6] A. Hjort, J.  Pensar, I. Scheel, and  D.  E. Sommervoll, “House price prediction with gradient boosted trees under different loss functions,” J. Prop. Res., vol. 39, no. 4, pp. 338–364, 2022.
[7] C. Haryanto, N. Rahaningsih, F. M. Basysyar, K. Cirebon, R. F. Regression,  and  H.  Rumah,  “Komparasi  Algoritma  Machine Learning Dalam Memprediksi Harga Rumah,” vol. 1, no. 1, pp. 533–539, 2023.
[8] M. L. Mu’tashim, T. Muhayat, S. A. Damayanti, H. N. Zaki, and R.  Wirawan,  “Analisis  Prediksi  Harga  Rumah  Sesuai Spesifikasi Menggunakan Multiple Linear Regression,” Inform. J. Ilmu Komput., vol. 17, no. 3, p. 238, 2021.
[9] S.  Saadah  and  H.  Salsabila,  “Prediksi  Harga  Bitcoin Menggunakan Metode Random Forest (Studi Kasus: Data Acak Pada Awal Masa Pandemic Covid-19),” J. Komput. Terap., vol. 7, no. Vol. 7 No. 1 (2021), pp. 24–32, 2021.
[10]  J.  Athalia  et  al.,  “Perbandingan  Analisis  Faktor  Penentu Penjualan  PT  .  X  Menggunakan  LASSO  Regression  dan Gradient Boosted Regression Tree,” J. Infra, vol. 9, no. 1, 2021.
[11]  Mikhael,  F.  Andreas,  and  U.  Enri,  “Perbandingan  Algoritma Linear  Regression,  Neural  Network,  Deep  Learning,  Dan  K- Nearest  Neighbor  (K-Nn)  Untuk  Prediksi  Harga  Bitcoin,”  J. Sist. Inf., vol. 14, no. 1, pp. 2450–2464, 2022.
[12]  H.  W.  Herwanto,  T.  Widiyaningtyas,  and  P.  Indriana, “Penerapan Algoritme Linear Regression untuk Prediksi Hasil Panen  Tanaman  Padi,”  J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf., vol. 8, no. 4, p. 364, 2019.
[13]  D.  Triseptiawan  and  R.  F.  Malik,  “Pemantauan  Posisi  Object Menggunakan Algoritma Multiple Linier Regression,” pp. 17– 22, 1907.
[14]  A.  Mei  Sarah,  B.  Kurniadi,  and  E.  Warsini,  “Implementasi Metode Regresi Linear Dalam Memprediksi  Penyakit Anemia Secara  Dini,”  J.  Tek.  E-ISSN  2775-0965  (Jurnal  Teknol.
Komput. dan Sist. Informasi), vol. 3, no. 1, pp. 14–23, 2023.