HYPERPARAMETER TUNING BERBASIS GRIDSEARCHCV PADA KLASIFIKASI HARGA TELEPON GENGGAM

• DINAR ISMUNANDAR
• 14002421

---

ABSTRAK

Tingkat penetrasi telepon genggam yang sangat tinggi di negara Indonesia menyebabkan perusahaan telepon genggam berlomba-lomba untuk memasarkan produknya dengan berbagai kisaran harga. hal ini menyulitkan perusahaan baru yang ingin bersaing untuk menentukan harga yang tepat. Untuk itu perlu adanya model yang dapat meprediksi kisaran ( range) harga telepon genggam dengan optimal. penelitian ini menggunakan lima algoritma klasifikasi tradisional machine learning yakni logistic reggresin, k nearst neighbour, support vector machine, decision tree dan gradien boosting untuk menemukan model yang paling optimal. data yang dipakai did dalam penelitian ini didapat dari kaggel ( data publik). pada penelitian ini digunakan teknik hyperparameter tuning dengan metode gridsearch CV di setiap algoritmanya untuk mendapatkan hasil yang paling optimal. hasil penelitian ini adalah model algoritman LR dengan hyper parameter yang menghasilkan tingkat akurasi terbaik yaitu 98.75%

Kata kunci : Machine learning, klasifikasi ,hyperparameter tuning, logistic regression, decision tree, knn, svm gradient boosting.

KATA KUNCI

Data Mining,machine learning,Klasifikasi

---

DAFTAR PUSTAKA