PREDIKSI HARGA MOBIL MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESSI DENGAN HYPER-PARAMETER TUNING

  • Amalia A
  • Radhi M
  • Sinurat S
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
142Readers
Mendeley users who have this article in their library.

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.

Cite

CITATION STYLE

APA

Amalia, A., Radhi, M., Sinurat, S. H., Sitompul, D. R. H., & Indra, E. (2022). PREDIKSI HARGA MOBIL MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESSI DENGAN HYPER-PARAMETER TUNING. Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA), 4(2), 28–32. https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v4i2.2479

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free