Model Prediksi Harga Rumah Di Kabupaten Bandung Menggunakan Multiple Linear Regression Dan Support Vector Regression

Aenul  Fuadah; Amril  Siregar; Yana Cahyana

Aenul Fuadah
Amril Mutoi Siregar
Yana Cahyana

Keywords: Rumah, Prediksi harga, Multiple Linear Regression, Support Vector Regression

Abstract

Rumah suatu bangunan dengan peran yang sangat penting untuk kehidupan manusia, karena rumah sebagai tempat hunian dan berkumpulnya keluarga. Semakin banyaknya pembangunan rumah yang dibangun oleh pemerintah dan pengembang, dapat mempengaruhi pada suatu harga rumah. Maka konsumen juga memiliki banyak pilihan dalam memilih tempat tinggal, dengan harga rumah yang setiap tahunnya berbeda-beda. Untuk mempertimbangkan pembelian rumah sesuai harga yang diinginkan, perlu adanya metode untuk memprediksi harga perumahan. Salah satu cara untuk mengetahui prediksi harga rumah, dapat melakukan analisis pada data harga rumah sebelumnya. Pada penelitian ini dilakukan prediksi harga rumah pada kabupaten Bandung menggunakan algoritma Multiple Linear Regression dan algoritma Support Vector Regression. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui kinerja algoritma mana yang lebih baik dalam pembuatan model prediksi menggunakan data harga rumah kabupaten Bandung. Hasil penelitian ini, pada algoritma Multiple Linear Regression memperoleh R2-Square sebesar 69% dan RMSE sebesar 694.18. Pada algoritma Support Vector Regression menghasilkan nilai R2-Square sebesar 68% dan RMSE sebesar 704.93. maka algoritma Multiple Linear Regression lebih baik dalam memprediksi harga rumah kabupaten Bandung.

References

[1] R. I. Jaya, “Model Komunikasi Developer Syariah dalam Solusi Peningkatan Ekonomi Islam,” J. Al-Hikmah, vol. 20, no. 1, pp. 45–54, 2022, doi: 10.35719/alhikmah.v20i1.85.
[2] I. Martha, “No Title,” 99.co, 2022. https://www.99.co/id/panduan/kenaikan-harga-rumah-per-tahun/ (accessed Aug. 05, 2023).
[3] C. Wijaya, “Destinasi Wisata Baru Memicu Datangnya Investor,” pikiran-rakyat.com, 2023. https://www.pikiranrakyat.com/bandung-raya/pr-01310480/destinasi-wisata-baru-memicu-datangnya-investor (accessed May 14, 2023).
[4] R. Alhamidi, “Bertambah Lagi, Ini Jumlah Penduduk Jabar Saat Ini,” detik.com, 2023. https://www.detik.com/jabar/berita/d-6599001/bertambah-lagi-ini-jumlah-penduduk-jabar-saat-ini (accessed May 14, 2023).
[5] A. Syafrina, A. C. Tampubolon, S. Suhendri, N. Hasriyanti, and H. Kusuma, “Preferensi Masyarakat tentang Lingkungan Perumahan yang Ingin Ditinggali,” Rev. Urban. Archit. Stud., vol. 16, no. 1, pp. 32–45, 2018, doi: 10.21776/ub.ruas.2018.016.01.3.
[6] M. L. Mu’tashim, T. Muhayat, S. A. Damayanti, H. N. Zaki, and R. Wirawan, “Analisis Prediksi Harga Rumah Sesuai Spesifikasi Menggunakan Multiple Linear Regression,” Inform. J. Ilmu Komput., vol. 17, no. 3, p. 238, 2021, doi: 10.52958/iftk.v17i3.3635.
[7] M. Sanusi, R. S. Ansori, and R. Wijaya, “Prediksi Harga Rumah Di Kota Bandung Bagian Timur Dengan Menggunakan Metode Regresi,” e-Proceeding Eng., vol. 7, no. 1, pp. 9381–9395, 2020, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/viewFile/14158/13897
[8] I. I. Ridho, G. Mahalisa, D. R. Sari, and I. Fikri, “Metode Neural Network Untuk Penentuan Akurasi Prediksi Harga Rumah,” Technol. J. Ilm., vol. 13, no. 1, p. 56, 2022, doi: 10.31602/tji.v13i1.6252.
[9] N. Almumtazah, N. Azizah, Y. L. Putri, I. Negeri, and S. Ampel, “Prediksi jumlah mahasiswa baru menggunakan metode regresi linier sederhana,” vol. 18, pp. 31–40, 2021.
[10] D. Sepri, A. Fauzi, R. Wandira, secio ozzy Riza, fitri yeni Wahyuni, and H. Hutagol, “Prediksi Harga Cabai Merah Menggunakan Support Vector Regression,” vol. 02, pp. 1–5, 2020.
[11] A. Aulia et al., “Prediksi Harga Emas dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Regression (Svr) dan Linear Regression (LR),” vol. 8, no. 5, 2022, doi: 10.5281/zenodo.6408864.
[12] R. Yulia Hayuningtyas and R. Sari, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Multiple Linear Regression Untuk Memprediksi Penyakit Diabetes,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[13] A. Saiful, “Prediksi Harga Rumah Menggunakan Web Scrapping dan Machine Learning Dengan Algoritma Linear Regression,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 1, pp. 41–50, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.701.
[14] A. Hidayanti, A. M. Siregar, S. A. P. Lestari, and Y. C. Cahyana, “Model Analisis Kasus Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Algoritma Regresi Linier Dan Random Forest,” Petir, vol. 15, no. 1, pp. 91–101, 2021, doi: 10.33322/petir.v15i1.1487.
[15] S. Ray, “A Quick Review of Machine Learning Algorithms,” Proc. Int. Conf. Mach. Learn. Big Data, Cloud Parallel Comput. Trends, Prespectives Prospect. Com. 2019, pp. 35–39, 2019, doi: 10.1109/COMITCon.2019.8862451.
[16] S. Saadah, F. Z. Z, and H. H. Z, “Support Vector Regression (SVR) Dalam Memprediksi Harga Minyak Kelapa Sawit di Indonesia dan Nilai Tukar Mata Uang EUR/USD,” J. Comput. Sci. Informatics Eng., vol. 5, no. 1, pp. 85–92, 2021, doi: 10.29303/jcosine.v5i1.403.
[17] L. Surtiningsih, M. T. Furqon, and S. Adinugroho, “Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Bali Menggunakan Support Vector Regression dengan Algoritma Genetika,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 8, pp. 2578–2586, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[18] M. P. Lestari, D. J. Witarsyah, and F. Hamami, “Peramalan Pertambahan Pasien Covid-19 Menggunakan Support Vector Regression Forecasting Growth of Covid-19 Patients Using Support,” vol. 8, no. 5, pp. 9497–9507, 2021.