PREDIKSI HARGA MOBIL MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESSI DENGAN HYPER-PARAMETER TUNING

Main Article Content

Amalia Amalia
Muhammad Radhi
Stiven Hamonangan Sinurat
Daniel Ryan Hamonangan Sitompul
Evta Indra

Abstract

Seiring dengan bertumbuhnya tingkat aktivitas dan bisnis, mobil kini menjadi salah satu kebutuhan masyarakat. Dengan meningkatnya minat masyarakat terhadap mobil bekas, banyak orang berencana untuk memulai bisnis showroom mobil bekas. Masalah yang sering dihadapi pengusaha showroom adalah penetapan harga mobil bekas dengan tepat. Salah satu cara untuk melakukan prediksi harga adalah menggunakan metode Machine Learning. Untuk membuat prediksi harga yang lebih akurat dan memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi, penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah model machine learning menggunakan algoritma regressi dengan bantuan hyper-parameter tuning untuk meningkatkan tingkat akurasi dari model yang dibuat dengan konfigurasi default. Model Machine Learning yang dibuat memiliki nilai yang berbeda, namun pada penelitian ini dipakai model Gradient Boost Regression yang memiliki nilai akurasi model sebesar 97% (setelah tuning) untuk melakukan prediksi. Dalam pencobaan prediksi, didapat nilai akurasi prediksi sebesar 80% dari 5 percobaan yang telah dilakukan.

Article Details

How to Cite
[1]
A. Amalia, M. Radhi, S. H. Sinurat, D. R. H. Sitompul, and E. Indra, “PREDIKSI HARGA MOBIL MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESSI DENGAN HYPER-PARAMETER TUNING”, JUSIKOM PRIMA, vol. 4, no. 2, pp. 28 -32, Feb. 2022.
Section
Articles

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 4 > >>