PENGEMBANGAN APLIKASI PREDIKSI HARGA MOTOR BEKAS BERBASIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN MEMPERTIMBANGKAN FAKTOR PENENTU HARGA

Abstract

  Dalam industri perdagangan motor bekas, penentuan harga jual seringkali bergantung pada intuisi pemilik showroom, yang dapat menimbulkan ketidakakuratan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi prediksi harga motor bekas menggunakan metode Regresi Linear Berganda. Data dikumpulkan melalui web scraping dari OLX dan catatan harga showroom. Model dikembangkan menggunakan algoritma Multiple Linear Regression[1] dan diimplementasikan dalam aplikasi web berbasis Flask. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi tinggi dengan skor rata-rata 91,2%. Selain itu, hasil kuesioner user testing memperoleh rata-rata skor 4,5 dari 5, menunjukkan penerimaan yang baik dari pengguna showroom. Kesimpulannya, aplikasi ini mampu membantu showroom menetapkan harga motor bekas secara lebih objektif, cepat, dan efisien, serta mengurangi ketergantungan pada penilaian subjektif.