Residence Recommendation System Analysis Using Random Forest, Naive Bayes, and Logistic Regression

Indonesia is currently enjoying rapidly expanding startup growth. Based on the results of the Digital Creative Industry report, Indonesia reached 992 startups. Startups have revolutionized various industrial sectors, one of which is the property especially for residence. Property trend in 2021 is more towards landed houses compared to apartments. Therefore, an analysis is needed to classify the choice of residence recommendation system according to user preferences.

To see more details of my research, please click on the following link : https://bit.ly/ProjectDACElvira

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Diabetes Melitus di Jawa Timur Menggunakan GWGPR dan GWNBR

 ABSTRAK ⎯ Diabetes melitus merupakan penyakit kronis berupa gangguan metabolik yang ditandai dengan kadar gula darah yang melebihi batas normal. Provinsi penyumbang jumlah kasus penderita diabetes melitus terbanyak di Indonesia pada tahun 2019 adalah Provinsi Jawa Timur. Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kasus diabetes melitus digunakan pendekatan dengan metode GWGPR dan GWNBR. Jumlah penderita diabetes melitus terbanyak di Jawa Timur adalah di Kota Surabaya dengan jumlah 94.076 kasus dan terendah ada di Kota Batu yakni 3.344 kasus. Pemodelan Geographically Weighted Generalized Poisson Regression (GWGPR) menghasilkan 3 kelompok dan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) menghasilkan 4 kelompok untuk variabel yang signifikan pada masing-masing kabupaten/kota. Faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus diabetes melitus antara lain rasio pendidikan SMA ke-atas, proporsi aktivitas fisik penduduk, persentase konsumsi roko...
Baca selengkapnya