Penerapan Random Forest Regression Untuk Memprediksi Harga Jual Rumah Dan Cosine Similarity Untuk Rekomendasi Rumah Pada Provinsi Jawa Barat

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sebuah algoritma machine learning yaitu Random Forest Regression dalam memprediksi harga rumah dan Cosine Similarity memberikan rekomendasi rumah. Data yang diambil menggunakan teknik web scrapping, lalu data tersebut akan di olah metode CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process dor Mining) dengan tahap business understanding, preparation, modeling, evaluation deployment. Hasil akurasi dari proses prediksi tuning parameter sebesar 85,29%, sedangkan hasil mendapatkan 89,99% pada uji. berhasil model berupa website dapat digunakan oleh pengguna mencari kebutuhan daerah provinsi Jawa Barat kemudian diberikan peralihan link menuju rumah123.com informasi lebih lengkap. Website sudah dibangun telah diuji pengujian inferensial nilai precision didapatkan sistem 75%, recall 100%, 80%, f-measure 86%, 78%, 88%. Pengujian user acceptance test persentase 89.29% kategori sangat baik.