## ESTIMASI HARGA MOBIL BEKAS TOYOTA YARIS MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINIER
Mohammad Aji Saputra 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1,3 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa Barat 45131 majisaputra464@gmail.com

## ABSTRAK
Industri  otomotif  mengalami  perkembangan  pesat  di  era  modern  ini,  didorong  inovasi  teknologi  dan persaingan  antar  perusahaan  mobil  untuk  menghasilkan  produk  berkualitas.  Mobil  saat  ini  sudah  menjadi kebutuhan  bagi  berbagai  kalangan  konsumen  sehingga  memerlukan  kreativitas  dalam  pengembangan  produk. Pesatnya pertumbuhan sektor otomotif dan teknologi menyebabkan diperkenalkannya berbagai  jenis kendaraan, berdampak signifikan terhadap kenaikan harga mobil baru. Hal ini menyebabkan penjualan dan minat terhadap mobil  bekas,  sehingga  menjadi  alternatif  yang  lebih  terjangkau  bagi  konsumen.  Penelitian  ini  bertujuan mengembangkan model estimasi harga mobil bekas toyota  yaris dengan menggunakan algoritma regresi linier. Penerapan data mining, khususnya regresi linier, digunakan untuk mengeksplorasi pola dan informasi tersembunyi dalam  dataset  mobil  bekas  toyota  yaris.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  regresi  linier  mampu memberikan  estimasi  harga  mobil  bekas  toyota  yaris  dengan  tingkat  akurasi  yang  baik.  Estimasi  harga  mobil berdasarkan inputan seperti tahun = 2022, transmisi = 0, jarak tempuh = 1113 km, jenis bahan bakar = 0, pajak = 145, konsumsi bahan bakar = 47,9 km per galon, dan ukuran mesin = 1.5, estimasi harga sebesar 220.973.121,60 dalam  satuan  rupiah.  Evaluasi  model  menghasilkan  nilai MSE sebesar  886,503, RMSE 941,543, dan R2-Score 0,861, menunjukkan bahwa model regresi linier dapat digunakan dalam estimasi harga jual mobil bekas toyota yaris berdasarkan spesifikasi.
Kata kunci:  Industri Otomotif, Estimasi, Harga, Regresi Linier, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Industri  otomotif  modern  mengalami  kemajuan pesat  dalam  inovasi  teknologi  dan  persaingan  antar produsen  mobil  untuk  mengembangkan  produk berkualitas tinggi yang menarik bagi konsumen. Mobil kini sudah menjadi kebutuhan berbagai kalangan dan banyak  digunakan  dalam  industri  otomotif  dan transportasi.  Oleh  karena  itu,  dalam  merancang produk, produsen mobil harus terus mempertimbangkan kreativitas sebagai pertimbangan utama dalam keputusan pembelian konsumen[1].
Dengan  pesatnya  perkembangan  mobil  dan teknologi, berbagai jenis kendaraan telah diperkenalkan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat.  Namun  peningkatan  fitur-fitur  canggih pada  mobil  baru  menyebabkan  kenaikan  harga kendaraan  yang  signifikan.  Inovasi  mobil  baru meningkatkan penjualan mobil bekas, dan mobil bekas umumnya lebih terjangkau dan tersedia melalui dealer mobil  bekas,  media  sosial,  atau  pemilik  langsung. Dalam  jual  beli  mobil  bekas,  menentukan  nilai penilaian menjadi salah satu kendalanya. Memperkirakan harga mobil bekas penting dilakukan untuk memastikan konsumen mendapatkan harga beli yang diinginkan dan sesuai[2]. Keberhasilan penjualan mobil  bekas  sangat  bergantung  pada  harga  yang optimal. Harga yang terlalu tinggi dapat meningkatkan persaingan dan mempersulit penjualan, dan harga yang terlalu  rendah  dapat  berdampak  negatif  terhadap keuntungan.  Oleh  karena  itu,  informasi  harga  mobil bekas  di  pasaran  menjadi  alat  bantu  yang  sangat diperlukan  bagi  konsumen  untuk  membuat  estimasi
harga  berdasarkan  spesifikasi  seperti price (harga), year (tahun), transmission (transmisi), mileage (jarak tempuh), fuelType (jenis  bahan  bakar), tax (pajak), mpg (miles per gallon), dan engineSize (ukuran mesin) [3].
Penelitian  serupa  telah  dilakukan  sebelumnya oleh Susanti dan Sussolaikah [4] mengenai penerapan metode  regresi  linier  untuk  memprediksi  harga  jual yaris dan jazz bekas di wilayah DKI Jakarta. Metode yang  digunakan  adalah  regresi  linier.  Penelitian  ini juga  bertujuan  untuk  mengevaluasi  keakuratan prediksi harga jual mobil bekas dengan menguji model regresi,  uji  F-statistik,  dan  uji  multikolinearitas. Berdasarkan  penelitian,  faktor-faktor  seperti  warna, model mobil, transmisi, dan tahun model berpengaruh positif terhadap harga jual mobil yaris dan jazz bekas di  wilayah  DKI  Jakarta.  Mobil  dengan  transmisi otomatis  cenderung  memiliki  harga  jual  yang  lebih tinggi  dibandingkan  mobil  dengan  transmisi  manual, dan tahun pembuatan mobil tersebut juga berdampak positif  terhadap  harga  jual.  Hasil  uji  F  menunjukkan bahwa  seluruh  variabel  independen  berpengaruh signifikan terhadap harga jual mobil.
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh Nafi’iyah  [5]  tentang  Prediksi  Penjualan  di  Toko Makmur Jaya Elektronik bertujuan untuk memperkirakan jumlah persediaan di bulan berikutnya. Pendekatan ini menggunakan regresi linier berganda  dengan  jenis  produk  dan  bulan  sebagai variabel input, sementara persediaan sebagai variabel output.  Dalam  penelitian  ini,  diterapkan  sistem peramalan  penjualan  menggunakan  regresi  linier
berganda dengan dua faktor prediksi untuk kulkas dan TV  dari  total  72  sampel.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Pradito  dan  Purnia  [6]  membahas  perbandingan efektivitas  Algoritma  Regresi  Linier  dan  Neural Network  dalam  memprediksi  nilai  kurs  mata  uang. Fokus  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevaluasi kinerja  kedua  algoritma  tersebut  dalam  meramalkan nilai  tukar  dan  untuk  menentukan  algoritma  yang paling  optimal  dalam  mencapai  tujuan  tersebut. Penelitian  ini  melibatkan  prediksi  nilai  tukar  dengan menggunakan  operator  window,  serta  melakukan analisis  data  menggunakan  kedua  algoritma  tersebut untuk  mendapatkan  tingkat  akurasi  prediksi.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  Algoritma  Regresi Linier  menunjukkan  kinerja  yang  sedikit  lebih  baik dalam memprediksi nilai tukar mata uang.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  penelitian ini  betujuan  untuk  mengembangkan  model  estimasi harga mobil bekas toyota yaris dengan menggunakan algoritma  regresi  linier.  Perbedaan  penelitian  ini dengan penelitian sebelumnya adalah bahwa penelitian  ini  berfokus  pada  pengembangan  model estimasi  harga  mobil  bekas  Toyota  Yaris  dengan menggunakan algoritma regresi linier berganda untuk mengidentifikasi pengaruh atribut-atribut berdasarkan spesifikasi  mobil  bekas  toyota  yaris  dengan menggunakan  nilai  evaluasi MSE  (Mean  Squared Error),  RMSE  (Root  Mean  Squared  Error), dan R2- Score .  Metode  Regresi  linier  berganda  merupakan metode  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  ada atau  tidak  pengaruh  atribut  yang  signifikan  dua  atau lebih variable bebas terhadap variabel terikat pada data daftar  mobil  toyota  yaris  [7].  Hasil  model  regresi liniear  ini  digunakan  sebagai  evaluasi  hasil  estimasi harga  mobil  bekas  toyota  yaris  berdasarkan spesifikasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Estimasi
Estimasi  adalah  proses  menentukan  perkiraan yang digunakan untuk berbagai tujuan meskipun data masukan  tidak  lengkap,  tidak  pasti,  atau  tidak  stabil. Perkiraan  di  sini  mencakup  perkiraan,  penilaian,  dan opini.  Secara  kuantitatif,  perkiraan  adalah  suatu pengukuran  yang  menggunakan  hasil  data  numerik, dan keakuratannya dapat diukur dengan menggunakan angka.  Dalam  praktiknya,  estimasi  melibatkan penggunaan  estimator  untuk  menghasilkan  nilai parameter, yang menggambarkan pengukuran berdasarkan  hasil  kuantitatif  dan  presisi  yang  diukur secara numerik [3].

## 2.2. Metode KDD
Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) merupakan pendekatan yang memanfaatkan pengetahuan dan analitik untuk mengekstrak informasi dari database yang ada [6]. Tahapan dalam metodenya yaitu:
a. Data Selection Data Selection adalah  proses  memilih  data  dari suatu kumpulan untuk diproses sebagai tujuan.
b. Data Preprocessing
Data preprocessing adalah tahap awal pengolahan data yang mempersiapkan data untuk diproses  guna  menghindari  data  yang  kosong atau missing value . c. Data Transformation Transformation merupakan  adaptasi  data  yang akan  diolah  dengan  model  atau  algoritma  yang digunakan pada tahap pengolahan data.
d. Data Mining Data  Mining  proses  data  mining  melibatkan pencarian  dan  penggalian  pengetahuan  untuk mendapatkan model yang berguna dan bermakna.
e. Evaluation Tahap evaluasi melibatkan penyajian hasil model yang  diperoleh  dan  menguji  keakuratan  dan kesesuaiannya.

## 2.3. Regresi Linier Berganda
Proses  dalam  mengestimasi  harga  mobil  bekas toyota  yaris  pada  penelitian  kali  ini  menggunakan metode regresi linear berganda. Metode regresi linier berganda digunakan untuk menguji pengaruh beberapa variabel  independen  terhadap  variabel  dependen. Persamaan regresi linier berganda [8].
𝑌 = 𝑎 + 𝑏1𝑋1 + 𝑏2𝑋2 + ⋯ + 𝑏𝑛𝑋 (1)
Keterangan: 𝑌 = variabel terikat 𝑌 = konstanta 𝑏1, 𝑏2 = koefisien regresi 𝑋1, 𝑋2 = variabel bebas

## 2.4. MSE
Mean squared error (MSE) merupakan rata-rata nilai  error  kuadrat  antara  nilai  aktual  dan  prediksi. Nilai MSE biasa  digunakan  untuk  menentukan  nilai estimasi error dari suatu nilai prediksi. Nilai MSE yang mendekati nol atau nilai terendah berarti hasil estimasi sesuai  dengan  nilai  sebenarnya  dan  model  dapat digunakan untuk menentukan nilai estimasi. Persamaan untuk menghitung nilai MSE [9].
𝑀𝑆𝐸 =
∑ (𝑌′𝑡−𝑌𝑡) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (2)
𝑌 ′ 𝑡 = nilai data sebenarnya 𝑌𝑡 = nilai sebenarnya 𝑛 = banyaknya data yang diuji

## 2.5. RMSE
Root mean square error (RMSE) adalah metode penghitungan  yang  menghitung  selisih  antara  nilai aktual dan nilai prediksi. Nilai RMSE merupakan hasil akar kuadrat dari perhitungan MSE pada rumus. Nilai
RMSE dengan nilai lebih rendah pasti bisa lebih akurat dibandingkan  metode  prediksi  dengan  nilai RMSE lebih tinggi. Persamaan untuk menghitung nilai RMSE [10] .
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ (𝑌′𝑡−𝑌𝑡)2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (3)
𝑌 ′ 𝑡 = nilai data sebenarnya 𝑌𝑡 = nilai sebenarnya 𝑛 = banyaknya data yang diuji

## 2.6. Koesfisen Determinasi
Koefisien Determinasi (R 2 ) adalah rasio variabilitas nilai yang dimodelkan terhadap variabilitas  nilai  data  asli.  Umumnya R 2 digunakan sebagai  informasi  tentang  model  fit.  Regresi  linier menggunakan  R 2 sebagai  ukuran  seberapa  baik  garis regresi mendekati nilai dari data model asli. Persamaan menghitung nilai R 2 [11].
𝑅 2 = ∑(𝑌𝑖−𝑌̂1) 2 ∑(𝑌𝑖−𝑌̅𝑖)2 (4)
𝑅 2 = Koefisien Determinan 𝑌𝑖 = Nilai Pengamatan 𝑌̂ 1 = Nilai 𝑌 𝑌̅ 𝑖 = Nilai Rata-rata pengama

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini, Knowledge  Discovery  in Databases  (KDD) sebagai  metode  utama  untuk mengeksplorasi  dan  menganalisis  data.  Langkah- langkah  KDD  melibatkan  data selection ,  data preprocessing , data transformation , data mining, dan evaluation , berikut penjelasan tahapannya yaitu:
Gambar 1. Metode penelitian (KDD) Sumber:https://www.researchgate.net/figure/DataMi ning-in-KnowledgeDiscovery-KDD-

## 3.1. Data Selection
Seleksi data adalah langkah mengumpulkan dan memilih  informasi.  Tahapan  ini  menggunakan  data yang  tersedia  atau open  public ,  khususnya  data  dari kaggle.com, sebuah website yang menyediakan daftar harga  mobil  bekas  toyota.  Data  tersebut  kemudian dipilih untuk fokus pada daftar mobil bekas satu model yaitu  toyota  yaris.  Proses  pemilihan  data  ini menggunakan software microsoft excel dengan tujuan
untuk  menyederhanakan  analisis  dan  memfokuskan pada satu model mobil bekas yaitu toyota yaris.

## 3.2. Data Preprocessing
Preprocessing merupakan bagian dari penyiapan informasi  sebelum  data  mining  dimulai.  Sebagai persiapan sebelum estimasi, langkah dalam preprocessing menjadi penting. Data kosong atau nilai yang  hilang missing  value untuk  memastikan kebersihan dan integritas data. Proses prepocessing ini dilakukan  dengan  google  colab  dan  memastikan keandalan hasil estimasi karena data yang bersih dan lengkap  meningkatkan  akurasi  dan  keandalan  model yang digunakan untuk analisis.

## 3.3. Data Transformation
Pada  langkah  ini,  data  diubah  menjadi  format yang  sesuai  untuk  pemrosesan  data  mining.  Tujuan dari  proses  ini  adalah  untuk  menyederhanakan  data agar  dapat  diproses  secara  efektif  dengan  algoritma regresi  linier  dan  perangkat  lunak  penelitian  yang digunakan.

## 3.4. Data Mining
Data mining adalah proses pengelolaan data yang menggunakan algoritma yang konsisten dan mengikuti alur data mining. Pada langkah ini, data diolah dengan menerapkan algoritma regresi linier. Algoritma regresi linier  memungkinkan  proses  data  mining  untuk mengidentifikasi pola dan hubungan linier dalam data, sehingga  menghasilkan  estimasi  harga  mobil  bekas toyota  yaris  yang lebih akurat terkait  fenomena  yang sedang dipelajari.

## 3.5. Evaluation
Pada  langkah evaluation data,  mengevaluasi hasil model estimasi harga mobil bekas Toyota Yaris menggunakan  algoritma  regresi  linier.  Mengevaluasi hasil  estimasi  harga  mobil  bekas  toyota  yaris berdasarkan  spesifikasi  dengan  mengukur  nilai  skor MSE,  RMSE,  dan  R2.  Hasil  evaluasi  memberikan gambaran  menyeluruh  tentang  seberapa  baik  model regresi linier dalam estimasi harga mobil bekas toyota yaris dengan tingkat akurasi dan reliabilitas tertentu.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Pada  tahap selection data  mengambil  data  dari website open  public kaggle.com.  Data  yang  diambil adalah  dataset  yang  berisi  informasi  mengenai  daftar mobil bekas toyota. Dalam selection data menggunakan microsoft excel, dengan fokus memilih dataset  yang  berisi  daftar  mobil  bekas  toyota  dengan model  yaris.  Pada  proses selection data  dilakukan pemilihan  atribut  atau  variabel  yang  relevan  untuk membuat  model  regresi  linier  dalam  proses  estimasi harga. Atribut yang di selection adalah model karena memiliki  nilai  variabel  yang  sama.  Proses selection data menghasilkan data mengenai daftar mobil bekas toyota yaris dengan atribut yang sudah diseleksi. Data
daftar  mobil  bekas  toyota  yaris  berisi  data  dengan jumlah baris ada 2111 data dan 9 kolom atau atribut.
Tabel 1. Daftar mobil toyota yaris No Year Price Transmission Mileage Fueltype Tax Mpg Enginesize 1 2001 1995 Automatic 89000 Petrol 160 42.9 1.3 2 2002 2695 Automatic 21000 Petrol 160 42.9 1.3 3 2004 950 Manual 104000 Petrol 200 40.4 1.5 4 2004 2695 Automatic 21000 Petrol 200 42.2 1.3 5 2004 1999 Automatic 71788 Petrol 165 42.2 1.3 6 2005 975 Manual 107000 Petrol 145 50.4 1 7 2006 2495 Automatic 100000 Petrol 160 44.8 1.3 8 2007 2495 Manual 87263 Petrol 145 50.4 1.3 9 2007 2699 Manual 64373 Petrol 145 50.4 1 10 2007 2795 Manual 48830 Petrol 145 50.4 1.3 11 2008 2395 Manual 99000 Petrol 160 47.1 1.3 12 2008 2750 Automatic 94000 Petrol 145 48.7 1.3 13 2008 2795 Manual 86000 Petrol 155 47.1 1.3 14 2008 2750 Manual 48000 Petrol 165 47.1 1.3 15 2008 2490 Manual 62000 Diesel 30 62.8 1.4 … … … … … … … … … 2102 2022 17995 Automatic 1127 Petrol 145 47.9 1.5 2103 2022 19276 Automatic 3113 Petrol 145 47.9 1.5 2104 2022 14995 Manual 1985 Petrol 145 47.9 1.5 2105 2022 12495 Manual 4895 Petrol 150 49.6 1 2106 2022 15885 Manual 1261 Petrol 145 47.9 1.5 2107 2022 15885 Manual 1192 Petrol 145 47.9 1.5 2108 2022 15885 Manual 2114 Petrol 145 47.9 1.5 2109 2022 15885 Manual 1113 Petrol 145 47.9 1.5 2110 2022 13999 Manual 1120 Petrol 145 47.9 1.5 2111 2022 16691 Manual 1230 Petrol 145 47.9 1.5

## 4.2. Data Preprocessing
Pada  langkah pre-processing data,  melakukan seleksi  data  ulang  yang  digunakan  untuk  membuat model regresi linier dalam proses estimasi harga mobil bekas  toyota  yaris. Pre-processing dilakukan  untuk melihat  data  yang  kosong  atau missing  value menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dengan tools software google colab. Setelah melakukan proses pre-processing pada  data  daftar  mobil  bekas  toyota yaris tidak ditemukan data yang bernilai kosong atau missing value .
Gambar 2. Pre-processing data
4.3. Data Transformation
Pada  langkah transformation data  daftar  mobil bekas  toyota  yaris  diproses  menggunakan  bahasa pemrograman  python  dengan  tools  software  google colab.  Proses  transformation  data  dilakukan  pada atribut transmission (transmisi),  dan fuelType (jenis
bahan  bakar. Transformation nilai  variabel  yang berupa  object  atau  nominal  ke  nilai  variabel  intejer atau  angka.  Transformation  data  menghasilkan  nilai variabel berupa intejer angka pada atribut transmission (transmisi) seperti 0 = manual , 1 = automatic , dan 2 = semi-auto dan  pada  atribut fuelType (jenis  bahan bakar) seperti 0 = petrol , 1 = hybrid , dan 2 = diesel .
Gambar 3. Transformation data

## 4.4. Data Mining
Proses  data  mining  pada  penelitian  ini melibatkan  estimasi  harga  mobi  bekas  toyota  yaris menggunakan  algoritma  regresi  linier.  Data  daftar mobil  bekas  toyota  yaris  dinterpretasikan  setelah melalui  tahap selection dan pre-processing untuk mencari hubungan antara variabel atribut seperti year (tahun), transmission (transmisi), mileage (jarak tempuh), fuelType (jenis  bahan  bakar), tax (pajak), mpg (miles per gallon), dan engineSize (ukuran mesin) dengan  variabel  atribut  price  (harga).  Korelasi  antar
atribut  dievaluasi  dan  model  regresi  linier  diinisiasi dengan  menentukan  nama  data  frame  yaitu  features dan target price (harga). Data dibagi menjadi data train dan data test dengan nilai data train 70% dan data test 30% untuk mengevaluasi hasil model estimasi harga. Model  regresi  linier  dibuat  dengan  mencari  nilai coeficient  dan  intercept  pada  data  train.  Hasil  model regresi  linier  menghasilkan  inputan  seperti  tahun inputan  seperti  tahun  =  2022,  transmisi  =  0,  jarak tempuh = 1113 km, jenis bahan bakar = 0, pajak = 145, konsumsi  bahan  bakar  =  47,9  km  per  galon,  dan ukuran  mesin  =  1.5,  estimasi  harga  sebesar 220.973.121,60 dalam satuan rupiah.
Gambar 4. Inisiasi Model
Gambar 5. Data train dan data test
Gambar 6. Model regresi linier
Gambar 7. Nilai coeficient dan intercept
Gambar 8. Inputan model estimasi harga
4.5. Evaluation
Pada tahap evaluation menyimpulkan hasil data dari proses data mining. Hasil evaluasi model regresi linier  Dari  proses  data  mining  menghasilkan  inputan hasil  model  estimasi  harga  mobil  bekas  toyota  yaris berdasarkan  atribut  yang  yang  berpengaruh  seperti
year (tahun), transmission (transmisi), mileage (jarak tempuh), fuelType (jenis  bahan  bakar), tax (pajak), mpg (miles  per  gallon),  dan engineSize (ukuran mesin). Dalam proses data mining, hasil evaluasi dari model  estimasi  dengan  regresi  linier  menunjukkan nilai MSE  (Mean  Square  Error) sebesar  886,503, RMSE (Root  Mean  Square  Error) 941,543  dan R2- Score 0,861.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  evaluasi nilai MSE, RMSE, dan R2-Score dimanamenghasilkan nilainya  mendekati  0  atau  nilai  terendah  dan menunjukkan model estimasi menggunakan algoritma regresi  linier  dapat  digunakan  untuk  proses  estimasi harga  mobil  bekas  Toyota  Yaris  berdasarkan spesifikasinya,
Gambar 9. Evaluasi nilai MSE, RMSE , dan R 2 -Score

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian, model regresi linear terbukti  efektif  dalam  memberikan  estimasi  harga mobil  bekas  toyota  yaris  berdasarkan  spesifikasi atribut  seperti  seperti year (tahun), transmission (transmisi), mileage (jarak  tempuh), fuelType (jenis bahan bakar), tax (pajak), mpg (miles per gallon), dan engineSize (ukuran mesin).  Menggunakan data daftar mobil bekas toyota  yaris  dan  algoritma  regresi linear sebagai model, dilakukan estimasi harga mobil bekas toyota  yaris  dengan  input  spesifikasi  seperti  tahun  = 2022,  transmisi  =  0,  jarak  tempuh  =  1113  km,  jenis bahan bakar = 0, pajak = 145, konsumsi bahan bakar = 47,9 km per galon, dan ukuran mesin = 1.5, estimasi harga  sebesar  220.973.121,60  dalam  satuan  rupiah. Evaluasi model menggunakan algoritma regresi linear pada data mobil bekas toyota yaris menunjukkan nilai MSE sebesar  886,503,  dimana  yang  mendekati  nol atau nilai terendah berarti hasil estimasi sesuai dengan nilai  sebenarnya  dan  model  dapat  digunakan  untuk menentukan nilai estimasi.
Nilai RMSE sebesar 941,543, dimana nilai RMSE dengan  nilai  lebih  rendah  pasti  bisa  lebih  akurat dibandingkan dengan model estimasi nilai RMSE lebih tinggi. R2-Score sebesar 0,861, dimana nilai R2-Score sebagai ukuran seberapa baik garis regresi mendekati nilai dari data model asli. Nilai-nilai ini mengindikasikan bahwa model regresi linear memberikan  estimasi  yang  baik  dan  mampu menjelaskan  estimasi  harga  mobil  bekas  secara memadai  berdasarkan  atribut  spesifikasi  yang
dimasukkan.  Dengan  demikian,  model  ini  dapat dianggap  sebagai  model  yang  baik  digunakan  dalam melakukan  estimasi  harga  mobil  bekas  toyota  yaris. Untuk penelitian selanjutnya  mengembangkan sistem aplikasi praktis bagi calon pembeli mobil bekas toyota yaris.  Aplikasi  ini  memungkinkan  pengguna  untuk memasukkan spesifikasi kendaraannya dan mendapatkan  penawaran  harga  yang  lebih  akurat berdasarkan  model  regresi  linier.  Untuk  hasil  yang lebih akurat, disarankan menjelajahi teknik pembelajaran  machine  learning  lain  seperti  Random Forest,  Gradient  Boosting,  atau  Support  Vector Machines  (SVM).  Algoritma  ini  dapat  meningkatkan kinerja dalam memodelkan hubungan kompleks antara spesifikasi kendaraan dan harga, sehingga meningkatkan keandalan perkiraan. Penelitian selanjutnya  dapat  mengeksplorasi  karakteristik  yang mempengaruhi harga mobil bekas dengan mengumpulkan  data  yang  lebih  komprehensif  atau menambahkan  data  dari  berbagai  sumber  laim  untuk mengembangkan model yang lebih kuat dan andal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L.  Lionarto,  M.  Tecoalu,  and  S.  Wahyoedi, “Harga dan Kualitas Produk terhadap Keputusan Pembelian  Mobil  yang  Dimediasi  Kepuasan Konsumen,” J.  Manag.  Bussines ,  vol.  4,  no.  1,
pp. 527–545,
2022, doi:
10.31539/jomb.v4i1.3709.
[2]  A.  R.  Saputra  and  A.  P.  Kusuma,  “Sistem Penentuan  Mobil  Bekas  Menggunakan  Metode Analitycal  Hierarchy  Process  (Ahp),” J. Mnemon. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  1–6,  2020,  doi: 10.36040/mnemonic.v3i2.2794.
[3]  A. A.-F. Nur Wahyudin, A. Primajaya, and A. S. Y. Irawan, “Penerapan Algoritma Regresi Linear Berganda  Pada  Estimasi  Penjualan  Mobil  Astra Isuzu,” Techno.Com , vol. 19, no. 4, pp. 364–374, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.3834.
[4]  P.  Susanti  and  K.  Sussolaikah,  “Penerapan Metode  Regresi  Linear  Untuk  Memprediksi Harga  Jual  Mobil  Bekas  Yaris  Dan  Jazz  Pada Wilayah  Dki  Jakarta,” Netw.  Eng.  Res.  Oper. ,
vol. 7, no. 2, p. 133, 2022, doi: 10.21107/nero.v7i2.314.
[5]  N.  Nafi’iyah,  “Prediksi  Jumlah  Penjualan  pada Toko  Makmur  Jaya  Elektronik  dengan  Regresi Linier,” Res.    Comput.  Inf.  Syst.  Technol. Manag. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  47,  2019,  doi: 10.25273/research.v2i02.5143.
[6]  B.  Pradito  and  D.  S.  Purnia,  “Komparasi Algoritma  Linear  Regression  dan  Neural Network  Untuk  Memprediksi  Nilai  Kurs  Mata Uang,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 10,
no. 2, pp.
64–71, 2022, doi: 10.31294/evolusi.v10i2.13284.
[7]  M.  Adha,  E.  Utami,  and  H.  Hanafi,  “Prediksi Produksi  Jagung  Menggunakan  Algoritma Apriori  Dan  Regresi  Linear  Berganda  (Studi Kasus :  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Dompu),” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  803–820,  2022,  doi: 10.29100/jipi.v7i3.3139.
[8]  M. Edi, E. Utami, and A. Yaqin, “Prediksi Harga pada Trading Forex Pair USDCHF Menggunakan  Regresi  Linear,” J.  Manaj. Inform. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  109–119,  2023,  doi: 10.34010/jamika.v13i2.9826.
[9]  A.  T.  Nurani,  A.  Setiawan,  and  B.  Susanto, “Perbandingan  Kinerja  Regresi  Decision  Tree dan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi BMI pada  Dataset  Asthma,” J.  Sains  dan  Edukasi Sains ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  34–43,  2023,  doi: 10.24246/juses.v6i1p34-43.
[10]  S. Bramasto, D. Khairiani, J. Raya, P. Serpong, and  T.  Selatan,  “Prediksi  Daya  Output  Sistem Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya  (PLTS) Menggunakan  Regresi  Linear  Berganda,” J. Fakt. Exacta , vol. 15, no. 3, pp. 1979–276, 2022.
[11]  A.  N.  Maharadja,  I.  Maulana,  and  B.  A. Dermawan,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear Berganda  untuk  Prediksi  Kerugian  Negara Berdasarkan  Kasus  Tindak  Pidana  Korupsi,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 1, pp. 95– 102, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3184.