This project implements machine learning techniques to build a model that can predict the resale prices of used cars based on data scraped from a second-hand car sales website (www.mobbi.id). The goal is to assist prospective buyers and sellers in making informed decisions during the process of buying or selling used cars.

Studi kasus yang dibahas dalam artikel ini menggunakan pendekatan regresi linear berganda untuk memprediksi harga rumah. Dilakukan juga pengujian asumsi serta pengecekan hubungan dan pengaruh dari setiap variabel yang ada.

Artikel ini fokus pada pembangunan model deep learning menggunakan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan jenis bunga.

Studi ini bertujuan untuk memahami hubungan, pengaruh, dan faktor-faktor yang mempengaruhi minimum gaji yang diperoleh pekerja.Studi ini bertujuan untuk memahami hubungan, pengaruh, dan faktor-faktor yang mempengaruhi minimum gaji yang diperoleh pekerja.

Project ini bertujuan untuk menganalisis penilaian/review pengguna terhadap layanan aplikasi KasirPintar serta mencoba memodelkan topik guna mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang masalah-masalah yang dihadapi pengguna.

Eksperimen ini mencakup proses eksplorasi data untuk memahami karakteristik dan pola dalam data nilai rumah, serta pengembangan model untuk memprediksi atau menjelaskan nilai rumah berdasarkan variabel-variabel yang relevan. Learning by Building Algoritma Data Science School

This project is one of the small assignments from Algoritma Data Science School.