├── .gitignore ├── README.md ├── dshouse.xlsx ├── index.py ├── algorithm.py ├── templates └── index.html ├── dshouse.csv └── data └── dshouse.csv /.gitignore: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | __pycache__/algorithm.cpython-310.pyc 2 | __pycache__ -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | #Sistem Rekomendasi Estimasi harga rumah di Tangerang Selatan 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /dshouse.xlsx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/fzrsahi/SiHaRu-Tangsel/HEAD/dshouse.xlsx -------------------------------------------------------------------------------- /index.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | from flask import Flask,redirect, request,url_for,render_template 2 | from algorithm import input_attribute 3 | app = Flask(__name__) 4 | 5 | 6 | @app.route("/", methods=["GET", "POST"]) 7 | def get_price(): 8 | if request.method == "POST": 9 | tipe_rumah = request.form["tipe_rumah"] 10 | jumlah_lantai = request.form["jumlah_lantai"] 11 | tipe_kamar = request.form["tipe_kamar"] 12 | tipe_kamar_mandi = request.form["tipe_kamar_mandi"] 13 | tipe_garasi = request.form["tipe_garasi"] 14 | return render_template("index.html", content=input_attribute(tipe_rumah,jumlah_lantai,tipe_kamar,tipe_kamar_mandi,tipe_garasi)) 15 | return render_template("index.html", content=None) 16 | 17 | 18 | 19 | if __name__ == '__main__': 20 | app.run(debug=True) -------------------------------------------------------------------------------- /algorithm.py: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | import xgboost as xgb 2 | from sklearn.model_selection import train_test_split 3 | from sklearn.metrics import mean_squared_error 4 | import numpy as np 5 | import pandas as pd 6 | import locale 7 | 8 | df = pd.read_excel('dshouse.xlsx') 9 | 10 | x = df.drop('harga', axis=1) 11 | y = df['harga'] 12 | 13 | features = ['TipeRumah', 'Lantai', 'KamarTidur', 'KamarMandi', 'carpot'] 14 | x = df[features] 15 | y = df['harga'] 16 | 17 | # Membuat dan melatih model XGBoost 18 | model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror') 19 | model.fit(x, y) 20 | 21 | 22 | def input_attribute( tipe_rumah, jumlah_lantai, tipe_kamar, tipe_kamar_mandi, tipe_garasi): 23 | # Mengubah tipe data menjadi integer (jika sesuai dengan kebutuhan model) 24 | input_data = np.array([[tipe_rumah, jumlah_lantai, tipe_kamar, tipe_kamar_mandi, tipe_garasi]], dtype=np.int64) 25 | formatted_rupiah = format_to_rupiah(model.predict(input_data)[0]) 26 | return formatted_rupiah 27 | 28 | 29 | def format_to_rupiah(angka): 30 | locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'id_ID') # Mengatur locale ke Indonesia (id_ID) 31 | formatted = locale.currency(angka, grouping=True, symbol=False) 32 | return formatted 33 | -------------------------------------------------------------------------------- /templates/index.html: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | Demo 8 | 10 | 11 | 12 | 13 |
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Estimasi Harga Rumah Tangerang Selatan

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Estimasi Harga
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