Main Article Content

Muhammad Brillian Syifa Qolbi
Teuku Nurmansyah Puteh
Rivandi Rivandi
Chaerur Rozikin

Abstract

Kebutuhan akan rumah sebagai tempat tinggal utama semakin meningkat di Indonesia akibat pertumbuhan penduduk yang pesat. Selain sebagai kebutuhan dasar, rumah juga dipandang sebagai investasi berharga dengan nilai yang dapat berubah seiring waktu. Keragaman informasi harga perumahan seringkali membingungkan masyarakat dalam memilih rumah yang sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan mereka. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan model yang dapat mensimulasikan harga berdasarkan preferensi dan kemampuan masyarakat. Data dikumpulkan menggunakan teknik web scraping dengan batasan berlokasi di Jakarta Pusat. Prediksi harga rumah dilakukan menggunakan algoritma Regresi Linear, Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest (RF). Hasil prediksi menunjukkan bahwa luas tanah dan luas bangunan merupakan variabel dengan pengaruh terbesar terhadap harga rumah. Dari pengujian yang dilakukan, Random Forest menunjukkan performa terbaik dengan nilai mean absolute error (MAE) 3023,501, root mean
squared error (RMSE) 7112,713, koefisien determinasi (R²) 0,942, dan mean absolute percentage error (MAPE) 0,269.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

References
Athiyah, U., Hananta, A., Maulidi, T., Putra, V. M. E., Purba, T. F. H., & Bakowatun, E. a. W. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Prediksi Harga Rumah Kost untuk Mahasiswa IT Telkom Purwokerto Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Berbasis Web. Journal of Dinda, 1(2), 77–81. https://doi.org/10.20895/dinda.v1i2.202
Ayuni, G. N., & Fitrianah, D. (2019). Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ. Deleted Journal, 14(2), 79–86. Retrieved from https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/download/321/pdf
Dama, H. R. A., Supianto, A. A., & Setiawan, N. Y. (2021). Analisis Penggunaan Model Regresi untuk Prediksi Penjualan Spare Part pada AHASS Nur Andhita Grogol. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(12), 5591–5603. Diambil dari https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/10304
Guntara, N. R. G. (2023). Pelatihan Sains Data Bagi Pelaku UMKM di Kota Tasikmalaya Menggunakan Google Colab. Joong-Ki, 2(2), 245–251. https://doi.org/10.56799/joongki.v2i2.1572
Hadi, N., & Benedict, J. (2024). Implementasi Machine Learning Untuk Prediksi Harga Rumah Menggunakan Algoritma Random Forest. Computatio, 8(1), 50–61. https://doi.org/10.24912/computatio.v8i1.15173
Haryanto, C., Rahaningsih, N., & Basysyar, F. M. (2023). KOMPARASI ALGORITMA MACHINE LEARNING DALAM MEMPREDIKSI HARGA RUMAH. JATI, 7(1), 533–539. https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6343
Herwanto, H. W., Widiyaningtyas, T., & Indriana, P. (2019). Penerapan Algoritme Linear Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi, 8(4), 364. https://doi.org/10.22146/jnteti.v8i4.537
Kusumodestoni, R. H., & Sarwido, S. (2017). KOMPARASI MODEL SUPPORT VECTOR MACHINES (SVM) DAN NEURAL NETWORK UNTUK MENGETAHUI TINGKAT AKURASI PREDIKSI TERTINGGI HARGA SAHAM. Jurnal Informatika UPGRIS, 3(1). https://doi.org/10.26877/jiu.v3i1.1536
Lestari, E. S., & Astuti, I. (2022). Penerapan Random Forest Regression Untuk Memprediksi Harga Jual Rumah Dan Cosine Similarity Untuk Rekomendasi Rumah Pada Provinsi Jawa Barat. Jurnal Ilmiah FIFO, 14(2), 131. https://doi.org/10.22441/fifo.2022.v14i2.003
Mikhael, Andreas, F., Enri, U. (2022). Perbandingan Algoritma Linear Regression, Neural Network, Deep Learning, Dan K-Nearest Neighbor (K-NN) Untuk Prediksi Harga Bitcoin. JSI : Jurnal Sistem Informasi E-journal, 14(1). https://doi.org/10.18495/jsi.v14i1.16561
Rahayuningtyas, E. F., Rahayu, F. N., & Azhar, Y. (2021). Prediksi Harga Rumah Menggunakan General Regression Neural Network. Jurnal Informatika/Jurnal Informatika, 8(1), 59–66. https://doi.org/10.31294/ji.v8i1.9036
Saiful, A. (2021). Prediksi Harga Rumah Menggunakan Web Scrapping dan Machine Learning Dengan Algoritma Linear Regression. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi)/JATISI: Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 8(1), 41–50. https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i1.701
Sari, R. P., & Novitasari, L. (2022). Sistem Penentuan Kelayakan Kredit Pemilikan Rumah Non-Subsidi Menggunakan Metode Weight Product. JURTI (Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi), 6(1), 18. https://doi.org/10.30872/jurti.v6i1.7656
Wijaya, D. D., & Anastasia, N. (2021). Pertimbangan Generasi Milenial Pada Kepemilikan Rumah Dan Kendala Finansial. Jurnal Manajemen Aset Dan Penilaian, 1(2). https://doi.org/10.56960/jmap.v1i2.23