<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="8722">
 <titleInfo>
  <title>PENGGUNAAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION UNTUK &#13;
PREDIKSI HARGA SMARTPHONE BERDASARKAN &#13;
SPESIFIKASINYA</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>RIISTAN RIANA FONGA - 17200011</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Silvia Ratnasari, S.Pd., M.Pd (Pembimbing)</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Editor</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text"></placeTerm>
   <publisher>Universitas ARS</publisher>
   <dateIssued>2024</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>ABSTRAK&#13;
&#13;
Smartphone merupakan alat komunikasi yang dibutuhkan oleh masyarakat saat ini &#13;
dalam menunjang aktivitasnya. Dalam era digital saat ini, variasi dan jumlah &#13;
smartphone yang tersedia dipasaran sangat banyak, sehingga mempersulit &#13;
konsumen dalam menentukan harga yang sesuai dengan spesifikasi yang &#13;
diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi harga smartphone &#13;
berdasarkan spesifikasinya menggunakan algoritma Linear Regression. Dengan &#13;
pengolahan data menggunakan tools rapidminer, untuk mengetahui kinerja &#13;
algoritma tersebut maka dilakukan pembagian data yakni dengan pembagian data &#13;
training sebanyak 80% dan data testing sebanyak 20%. Data yang digunakan untuk &#13;
penelitian adalah dataset yang diambil dari situs kaggle dengan judul dataset mobile &#13;
price prediction. Dari hasil pengujian dan pemodelan algoritma linear regression &#13;
dengan pembagian data 80:20, mendapatkan hasil RMSE 182.637 +/- 0.000, nilai &#13;
RMSE dan Relative Error yang mendekati 0 menunjukan bahwa prediksi mendekati &#13;
nilai aktual.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>NONE</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Digital Library ARS University Perpustakan Online ARS University</physicalLocation>
  <shelfLocator>035/S1.TI.SKP/2024</shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">S03555K</numerationAndChronology>
    <sublocation>Teknik Informatika</sublocation>
    <shelfLocator>035/S1.TI.SKP/2024</shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:digitals>
  <slims:digital_item id="27905" url="" path="/72305b9d2ec660df2730b0a8fa273cdc.pdf" mimetype="application/pdf">Bab 1</slims:digital_item>
  <slims:digital_item id="27907" url="" path="/663f8df77e90292d4aa18705e5e7d545.pdf" mimetype="application/pdf">Bab 3</slims:digital_item>
  <slims:digital_item id="27909" url="" path="/28274b83d14eee97f64e0a704b5cdb04.pdf" mimetype="application/pdf">Bab 5</slims:digital_item>
  <slims:digital_item id="27910" url="" path="/0c1b2317b96e51e9e6db4c3740f8126d.pdf" mimetype="application/pdf">DAFTAR PUSTAKA</slims:digital_item>
 </slims:digitals>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>8722</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2026-05-13 09:49:17</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2026-05-13 09:50:07</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>