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Real_estate_valuation _data_set.csv

@@ -0,0 +1,415 @@
+No;X1 transaction date;X2 house age;X3 distance to the nearest MRT station;X4 number of convenience stores;X5 latitude;X6 longitude;Y house price of unit area
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+114;2013,333;14,8;393,2606;6;24,96172;121,53812;7,6
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+128;2013,250;3,8;383,8624;5;24,98085;121,54391;55
+129;2013,083;41,3;124,9912;6;24,96674;121,54039;60,7
+130;2013,417;38,5;216,8329;7;24,98086;121,54162;41
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+146;2012,917;2,1;451,2438;5;24,97563;121,54694;45,5
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+151;2013,250;35,8;170,7311;7;24,96719;121,54269;48,5
+152;2013,500;4,9;387,7721;9;24,98118;121,53788;44,7
+153;2013,333;12;1360,139;1;24,95204;121,54842;28,9
+154;2013,250;6,5;376,1709;6;24,95418;121,53713;40,9
+155;2013,500;16,9;4066,587;0;24,94297;121,50342;20,7
+156;2013,167;13,8;4082,015;0;24,94155;121,50381;15,6
+157;2013,583;30,7;1264,73;0;24,94883;121,52954;18,3
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+160;2012,667;15,5;815,9314;4;24,97886;121,53464;37,4
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+185;2012,750;14,1;2615,465;0;24,95495;121,56174;21,8
+186;2012,750;31,4;1447,286;3;24,97285;121,5173;21,5
+187;2013,167;20,9;2185,128;3;24,96322;121,51237;25,7
+188;2013,000;8,9;3078,176;0;24,95464;121,56627;22
+189;2012,917;34,8;190,0392;8;24,97707;121,54312;44,3
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+191;2013,500;35,3;616,5735;8;24,97945;121,53642;42,3
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+202;2013,417;13,1;561,9845;5;24,98746;121,54391;45,9
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+215;2013,583;18,1;1783,18;3;24,96731;121,51486;20,9
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+244;2013,417;32,8;204,1705;8;24,98236;121,53923;48,2
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+276;2012,667;1,5;23,38284;7;24,96772;121,54102;49,7
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+278;2013,417;21,2;2185,128;3;24,96322;121,51237;27,7
+279;2012,750;0;208,3905;6;24,95618;121,53844;44
+280;2013,417;2,6;1554,25;3;24,97026;121,51642;31,1
+281;2013,250;2,3;184,3302;6;24,96581;121,54086;45,4
+282;2013,333;4,7;387,7721;9;24,98118;121,53788;44,8
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+284;2013,417;33,5;1978,671;2;24,98674;121,51844;23,5
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+287;2012,917;5,9;90,45606;9;24,97433;121,5431;56,3
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+289;2013,583;16,6;323,6912;6;24,97841;121,5428;51
+290;2013,333;13,9;289,3248;5;24,98203;121,54348;44,5
+291;2013,083;37,7;490,3446;0;24,97217;121,53471;37
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+293;2013,083;17,5;395,6747;5;24,95674;121,534;24,5
+294;2012,667;12,6;383,2805;7;24,96735;121,54464;42,5
+295;2013,500;26,4;335,5273;6;24,9796;121,5414;38,1
+296;2013,167;18,2;2179,59;3;24,96299;121,51252;21,8
+297;2012,750;12,5;1144,436;4;24,99176;121,53456;34,1
+298;2012,833;34,9;567,0349;4;24,97003;121,5458;28,5
+299;2013,333;16,7;4082,015;0;24,94155;121,50381;16,7
+300;2013,167;33,2;121,7262;10;24,98178;121,54059;46,1
+301;2013,083;2,5;156,2442;4;24,96696;121,53992;36,9
+302;2012,750;38;461,7848;0;24,97229;121,53445;35,7
+303;2013,500;16,5;2288,011;3;24,95885;121,51359;23,2
+304;2013,500;38,3;439,7105;0;24,97161;121,53423;38,4
+305;2013,417;20;1626,083;3;24,96622;121,51668;29,4
+306;2013,083;16,2;289,3248;5;24,98203;121,54348;55
+307;2013,500;14,4;169,9803;1;24,97369;121,52979;50,2
+308;2012,833;10,3;3079,89;0;24,9546;121,56627;24,7
+309;2013,417;16,4;289,3248;5;24,98203;121,54348;53
+310;2013,250;30,3;1264,73;0;24,94883;121,52954;19,1
+311;2013,583;16,4;1643,499;2;24,95394;121,55174;24,7
+312;2013,167;21,3;537,7971;4;24,97425;121,53814;42,2
+313;2013,583;35,4;318,5292;9;24,97071;121,54069;78
+314;2013,333;8,3;104,8101;5;24,96674;121,54067;42,8
+315;2013,250;3,7;577,9615;6;24,97201;121,54722;41,6
+316;2013,083;15,6;1756,411;2;24,9832;121,51812;27,3
+317;2013,250;13,3;250,631;7;24,96606;121,54297;42
+318;2012,750;15,6;752,7669;2;24,97795;121,53451;37,5
+319;2013,333;7,1;379,5575;10;24,98343;121,53762;49,8
+320;2013,250;34,6;272,6783;5;24,95562;121,53872;26,9
+321;2012,750;13,5;4197,349;0;24,93885;121,50383;18,6
+322;2012,917;16,9;964,7496;4;24,98872;121,53411;37,7
+323;2013,000;12,9;187,4823;1;24,97388;121,52981;33,1
+324;2013,417;28,6;197,1338;6;24,97631;121,54436;42,5
+325;2012,667;12,4;1712,632;2;24,96412;121,5167;31,3
+326;2013,083;36,6;488,8193;8;24,97015;121,54494;38,1
+327;2013,500;4,1;56,47425;7;24,95744;121,53711;62,1
+328;2013,417;3,5;757,3377;3;24,97538;121,54971;36,7
+329;2012,833;15,9;1497,713;3;24,97003;121,51696;23,6
+330;2013,000;13,6;4197,349;0;24,93885;121,50383;19,2
+331;2013,083;32;1156,777;0;24,94935;121,53046;12,8
+332;2013,333;25,6;4519,69;0;24,94826;121,49587;15,6
+333;2013,167;39,8;617,7134;2;24,97577;121,53475;39,6
+334;2012,750;7,8;104,8101;5;24,96674;121,54067;38,4
+335;2012,917;30;1013,341;5;24,99006;121,5346;22,8
+336;2013,583;27,3;337,6016;6;24,96431;121,54063;36,5
+337;2012,833;5,1;1867,233;2;24,98407;121,51748;35,6
+338;2012,833;31,3;600,8604;5;24,96871;121,54651;30,9
+339;2012,917;31,5;258,186;9;24,96867;121,54331;36,3
+340;2013,333;1,7;329,9747;5;24,98254;121,54395;50,4
+341;2013,333;33,6;270,8895;0;24,97281;121,53265;42,9
+342;2013,000;13;750,0704;2;24,97371;121,54951;37
+343;2012,667;5,7;90,45606;9;24,97433;121,5431;53,5
+344;2013,000;33,5;563,2854;8;24,98223;121,53597;46,6
+345;2013,500;34,6;3085,17;0;24,998;121,5155;41,2
+346;2012,667;0;185,4296;0;24,9711;121,5317;37,9
+347;2013,417;13,2;1712,632;2;24,96412;121,5167;30,8
+348;2013,583;17,4;6488,021;1;24,95719;121,47353;11,2
+349;2012,833;4,6;259,6607;6;24,97585;121,54516;53,7
+350;2012,750;7,8;104,8101;5;24,96674;121,54067;47
+351;2013,000;13,2;492,2313;5;24,96515;121,53737;42,3
+352;2012,833;4;2180,245;3;24,96324;121,51241;28,6
+353;2012,833;18,4;2674,961;3;24,96143;121,50827;25,7
+354;2013,500;4,1;2147,376;3;24,96299;121,51284;31,3
+355;2013,417;12,2;1360,139;1;24,95204;121,54842;30,1
+356;2013,250;3,8;383,8624;5;24,98085;121,54391;60,7
+357;2012,833;10,3;211,4473;1;24,97417;121,52999;45,3
+358;2013,417;0;338,9679;9;24,96853;121,54413;44,9
+359;2013,167;1,1;193,5845;6;24,96571;121,54089;45,1
+360;2013,500;5,6;2408,993;0;24,95505;121,55964;24,7
+361;2012,667;32,9;87,30222;10;24,983;121,54022;47,1
+362;2013,083;41,4;281,205;8;24,97345;121,54093;63,3
+363;2013,417;17,1;967,4;4;24,98872;121,53408;40
+364;2013,500;32,3;109,9455;10;24,98182;121,54086;48
+365;2013,417;35,3;614,1394;7;24,97913;121,53666;33,1
+366;2012,917;17,3;2261,432;4;24,96182;121,51222;29,5
+367;2012,750;14,2;1801,544;1;24,95153;121,55254;24,8
+368;2012,833;15;1828,319;2;24,96464;121,51531;20,9
+369;2013,417;18,2;350,8515;1;24,97544;121,53119;43,1
+370;2012,667;20,2;2185,128;3;24,96322;121,51237;22,8
+371;2012,750;15,9;289,3248;5;24,98203;121,54348;42,1
+372;2013,500;4,1;312,8963;5;24,95591;121,53956;51,7
+373;2013,000;33,9;157,6052;7;24,96628;121,54196;41,5
+374;2013,083;0;274,0144;1;24,9748;121,53059;52,2
+375;2013,250;5,4;390,5684;5;24,97937;121,54245;49,5
+376;2013,250;21,7;1157,988;0;24,96165;121,55011;23,8
+377;2013,417;14,7;1717,193;2;24,96447;121,51649;30,5
+378;2013,333;3,9;49,66105;8;24,95836;121,53756;56,8
+379;2013,333;37,3;587,8877;8;24,97077;121,54634;37,4
+380;2013,333;0;292,9978;6;24,97744;121,54458;69,7
+381;2013,333;14,1;289,3248;5;24,98203;121,54348;53,3
+382;2013,417;8;132,5469;9;24,98298;121,53981;47,3
+383;2013,000;16,3;3529,564;0;24,93207;121,51597;29,3
+384;2012,667;29,1;506,1144;4;24,97845;121,53889;40,3
+385;2012,750;16,1;4066,587;0;24,94297;121,50342;12,9
+386;2013,000;18,3;82,88643;10;24,983;121,54026;46,6
+387;2012,833;0;185,4296;0;24,9711;121,5317;55,3
+388;2013,250;16,2;2103,555;3;24,96042;121,51462;25,6
+389;2013,500;10,4;2251,938;4;24,95957;121,51353;27,3
+390;2013,250;40,9;122,3619;8;24,96756;121,5423;67,7
+391;2013,500;32,8;377,8302;9;24,97151;121,5435;38,6
+392;2013,583;6,2;1939,749;1;24,95155;121,55387;31,3
+393;2013,083;42,7;443,802;6;24,97927;121,53874;35,3
+394;2013,000;16,9;967,4;4;24,98872;121,53408;40,3
+395;2013,500;32,6;4136,271;1;24,95544;121,4963;24,7
+396;2012,917;21,2;512,5487;4;24,974;121,53842;42,5
+397;2012,667;37,1;918,6357;1;24,97198;121,55063;31,9
+398;2013,417;13,1;1164,838;4;24,99156;121,53406;32,2
+399;2013,417;14,7;1717,193;2;24,96447;121,51649;23
+400;2012,917;12,7;170,1289;1;24,97371;121,52984;37,3
+401;2013,250;26,8;482,7581;5;24,97433;121,53863;35,5
+402;2013,083;7,6;2175,03;3;24,96305;121,51254;27,7
+403;2012,833;12,7;187,4823;1;24,97388;121,52981;28,5
+404;2012,667;30,9;161,942;9;24,98353;121,53966;39,7
+405;2013,333;16,4;289,3248;5;24,98203;121,54348;41,2
+406;2012,667;23;130,9945;6;24,95663;121,53765;37,2
+407;2013,167;1,9;372,1386;7;24,97293;121,54026;40,5
+408;2013,000;5,2;2408,993;0;24,95505;121,55964;22,3
+409;2013,417;18,5;2175,744;3;24,9633;121,51243;28,1
+410;2013,000;13,7;4082,015;0;24,94155;121,50381;15,4
+411;2012,667;5,6;90,45606;9;24,97433;121,5431;50
+412;2013,250;18,8;390,9696;7;24,97923;121,53986;40,6
+413;2013,000;8,1;104,8101;5;24,96674;121,54067;52,5
+414;2013,500;6,5;90,45606;9;24,97433;121,5431;63,9

model_regresi_realestate.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:53c1231d855e4a1d0c77b596e8b4c4f6a083d2e528e22889857babd1b268fb99
+size 1044748

realestate.py

@@ -0,0 +1,74 @@
+# Mengimpor library
+import pandas as pd
+import streamlit as st
+import pickle
+
+# Menghilangkan warning
+import warnings
+warnings.filterwarnings("ignore")
+
+# Menulis judul
+st.markdown("<h1 style='text-align: center; '> Real Estate Price Prediction </h1>", unsafe_allow_html=True)
+st.markdown('---'*10)
+
+
+# Fungsi untuk prediksi
+def final_prediction(values, model):
+    global prediction
+    prediction = model.predict(values)
+    return prediction
+
+# Ini merupakan fungsi utama
+def main():
+    
+    # Nilai awal
+    Age = 32.0
+    Distance_MRT = 84.87882
+    Total_Sotres = 10
+    Latitude = 24.98298
+    longitude = 121.54024
+    
+    with st.container():
+        col1, col2, col3 = st.columns(3)
+        with col1:
+            Age = st.number_input('Age', value=Age)
+        with col2:
+            Distance_MRT = st.number_input('Distance_MRT', value=Distance_MRT)
+        with col3:
+           Total_Sotres = st.number_input('Total_Sotres', value=Total_Sotres)
+            
+    st.markdown('---'*10)
+    
+    with st.container():
+        col4, col5 = st.columns(2)
+        with col4:
+           Latitude = st.number_input('Latitude', value=Latitude)
+        with col5:
+           longitude = st.number_input('longitude', value=longitude)
+
+        
+    data = {
+        'Age': Age,
+        'Distance_MRT': Distance_MRT,
+        'Total_Sotres': Total_Sotres,
+        'Latitude': Latitude,
+        'longitude': longitude,
+        }
+    
+    kolom = list(data.keys())
+    
+    df_final = pd.DataFrame([data.values()],columns=kolom)
+    
+    # load model
+    my_model = pickle.load(open('model_regresi_realestate.pkl', 'rb'))
+    
+    # Predict
+    result = round(float(final_prediction(df_final, my_model)),2)
+    
+    st.markdown('---'*10)
+    
+    st.write('<center><b><h3>Predicted Price= ', result,'</b></h3>', unsafe_allow_html=True)
+           
+if __name__ == '__main__':
+	main() 
+

requirements.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+joblib==1.2.0
+numpy==1.26.3
+pandas==2.1.4
+pillow==9.4.0
+requests==2.31.0
+seaborn==0.12.2
+scikit-learn==1.2.2
+scipy==1.11.4
+streamlit==1.24.1
+lightgbm==4.1.0

setup.sh

@@ -0,0 +1,8 @@
+mkdir -p ~/.streamlit/
+echo "\
+[server]\n\
+headless = true\n\
+port = $PORT\n\
+enableCORS = false\n\
+\n\
+" >> ~/.streamlit/config.toml