Analisis model prediksi harga jual rumah di Kota Bandung menggunakan metode pohon regresi kernel

Abstract

Rumah yang merupakan salah satu contoh dari properti, dapat diperjualbelikan atau disewakan. Namun, dalam menetapkan harganya terdapat beberapa kesalahan yang sering dilakukan pihak bersangkutan, yaitu mengutamakan kepentingan pribadi, tidak memiliki cukup informasi, dan tidak menyeimbangkannya dengan kondisi bangunan. Salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk membantu memprediksi harga jual atau sewa sebuah rumah adalah pohon regresi. Pohon regresi merupakan model yang berbentuk hierarki dan berfungsi untuk memprediksi variabel prediktor data jenis numerik kontinu melalui pemanfaatan nilai rata-rata (mean), dengan cara kerja mengelompokkan. Namun dengan sifat tersebut, meskipun model menjadi mudah untuk dipahami, hasil prediksi yang diberikan umumnya hanya memiliki akurasi sekitar 40% sampai 60%, sehingga diperlukan metode lain untuk dikombinasikan atau sebagai pengembangan agar membantu kinerja. Salah satu metode yang dapat dikombinasikan dengan pohon regresi adalah regresi kernel. Regresi kernel merupakan model yang berfungsi untuk memprediksi variabel prediktor data numerik melalui pemanfaatan fungsi kepadatan peluang. Dengan sifat tersebut, hasil prediksi yang diberikan model dapat mencapai akurasi sekitar 70% sampai 90%, karena nilai yang ditunjukkannya sangat rinci. Pada skripsi ini, dibahas model pohon regresi kernel untuk memprediksi harga jual rumah di Kota Bandung. Model tersebut dibangun dengan melibatkan algoritma pembelajaran mesin agar hasil yang diberikan dapat dievaluasi dan dikembangkan secara optimal. Model pohon regresi kernel yang dihasilkan tersebut memiliki akurasi sebesar 78%, sehingga sudah dapat diterapkan pada data penjualan rumah di Kota Bandung dengan baik.