Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Harga Rumah

Machine learning membawa peran penting dalam sekelumit kehidupan manusia. Bukan tidak mungkin, bila machine learning tentu dibutuhkan dalam berbagai hal. Salah satunya yaitu prediksi harga rumah. Dengan memanfaatkan berbagai macam algoritma, model machine learning dapat memproses berbagai variabel seperti lokasi, ukuran, kondisi bangunan, dan tren pasar untuk menghasilkan estimasi harga yang lebih akurat dan cepat.

Hal ini tidak hanya membantu para pembeli dan penjual, tetapi juga perusahaan real estate dalam menganalisis dan membuat keputusan bisnis yang lebih tepat. Seiring berkembangnya teknologi, penerapan machine learning dalam industri properti akan semakin luas, mulai dari perencanaan kota hingga pengelolaan properti secara otomatis. Berikut adalah contoh algoritma machine learning yang dipakai untuk prediksi harga rumah

1. Regresi Linear

Algoritma regresi linear merupakan salah satu teknik paling dasar dalam machine learning yang sering digunakan untuk memprediksi harga rumah. Regresi linear sederhana bekerja dengan membuat hubungan antara variabel independen (faktor-faktor yang mempengaruhi harga, seperti luas bangunan atau jumlah kamar) dan variabel dependen (harga rumah). Algoritma ini berasumsi bahwa ada hubungan linier antara variabel-variabel tersebut.

Kelebihan:

• Mudah diimplementasikan dan diinterpretasikan.

• Memberikan hasil yang cukup baik pada dataset dengan korelasi linier.

Kekurangan:

• Kurang efektif bila data tidak memiliki pola linier.

• Rentan terhadap outlier yang dapat memengaruhi akurasi prediksi.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Random Forest

Random Forest adalah algoritma ensemble yang menggabungkan beberapa pohon keputusan (decision trees) untuk membuat prediksi. Setiap pohon keputusan dilatih menggunakan subset acak dari data, dan hasil akhirnya merupakan rata-rata dari semua prediksi pohon.

Kelebihan:

• Mengatasi masalah overfitting lebih baik daripada satu pohon keputusan.

• Mampu menangani dataset yang kompleks dan non-linier.

• Fleksibel terhadap berbagai jenis data, seperti data kategorikal dan kontinu.

Kekurangan:

• Membutuhkan sumber daya komputasi yang lebih besar dibandingkan model sederhana seperti regresi.

• Kurang transparan dan sulit diinterpretasikan.

3. Regresi Ridge dan Lasso

Regresi Ridge dan Lasso adalah varian dari regresi linear yang menggunakan regularisasi untuk mengurangi overfitting. Regularisasi menambahkan penalti pada kompleksitas model, membuatnya lebih tahan terhadap outlier dan mengurangi ketergantungan pada variabel yang kurang penting.

• Regresi Ridge menambahkan penalti kuadrat pada koefisien regresi, membuat semua koefisien mendekati nol tetapi tidak pernah benar-benar nol.

• Regresi Lasso memberikan penalti yang dapat membuat beberapa koefisien regresi menjadi nol, yang berarti Lasso juga berfungsi sebagai metode seleksi fitur.

Kelebihan:

• Mengurangi overfitting.

• Membantu dalam memilih fitur yang lebih penting.

Kekurangan:

• Tidak ideal untuk data dengan banyak interaksi non-linier antara variabel.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

4. K-Nearest Neighbors (KNN)

KNN adalah algoritma lazy learning yang memprediksi harga rumah berdasarkan jarak dari rumah-rumah terdekat yang sudah diketahui harganya. Algoritma ini bekerja dengan cara mencari sejumlah tetangga terdekat (K) dari data baru dan menghitung rata-rata harga dari tetangga-tetangga tersebut.

Kelebihan:

• Mudah diimplementasikan dan intuitif.

• Tidak memerlukan pelatihan model yang rumit.

Kekurangan:

• Kinerja dapat menurun pada dataset besar karena proses pencarian tetangga terdekat cukup mahal.

• Sensitif terhadap pemilihan nilai K dan rentan terhadap outlier.

Tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid