Скачать или смотреть Big Data Analytics : Analisis dan Prediksi Tipe Kamar Airbnb di Istanbul

‎Pada proyek ini, dilakukan analisis data Airbnb Istanbul menggunakan Apache Spark (PySpark) yang dikombinasikan dengan visualisasi data dan machine learning. Proses dimulai dari eksplorasi data untuk memahami struktur dataset, mendeteksi missing values, serta mengidentifikasi ketidakseimbangan kelas pada tipe kamar.
‎Setelah melalui tahap data cleansing dan transformasi, model Random Forest dilatih untuk memprediksi tipe kamar (room_type) berdasarkan fitur-fitur numerik seperti lokasi, harga, dan aktivitas review. Evaluasi menggunakan 5-Fold Cross Validation dan metrik klasifikasi menunjukkan bahwa model mampu memberikan performa baseline yang baik, dengan jumlah prediksi benar yang jauh lebih banyak dibandingkan prediksi salah.
‎Hasil confusion matrix menunjukkan bahwa kesalahan prediksi paling sering terjadi pada kelas dengan karakteristik yang mirip, sementara kelas minoritas masih menjadi tantangan akibat keterbatasan data. Secara keseluruhan, proyek ini menegaskan bahwa kualitas data, proses pembersihan, dan validasi target memiliki peran penting dalam kestabilan dan akurasi model.
‎Proyek ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menambahkan fitur kategori, menangani ketidakseimbangan data, serta mencoba model lain untuk meningkatkan performa prediksi.
‎
‎Nama Kelompok :
‎Ari Prabowo (3.34.24.0.03)
‎Ummi Imaroh (3.34.24.0.24)
‎Wisdom Wahyu Aji (3.34.24.0.25)
‎
‎Kelas IK-2A
‎
‎#datalearns247 #belajarbigdata #ngulikbigdata