Sistem Prediksi Harga Rumah Di Pulau Jawa Dengan Analisis Random Forest Dan Website Interaktif Mengunakan Framework Streamlit
Abstract
Industri 4.0 sudah hampir merambah seluruh dunia, dengan pesatnya kemajuan
teknologi informasi dan komunikasi yang dimanfaatkan dalam mengefisiensi
berbagai bidang. Seperti halnya pengusaha pangsa pasar kebutuhan papan atau
tempat tinggal, juga memanfaatkan teknologi seperti website dalam meningkatkan
income perusahaan. Pertumbuhan penduduk di Indonesia yang semakin naik dari
tahun ke tahun membuat tidak semua golongan masyarakat memiliki tempat tinggal
yang layak huni, seperti di Pulau Jawa sendiri yang memiliki jumah penduduk
tertinggi di Indonesia hingga 56% dari total populasi penduduk di Indonesia.
Kurangnya rumah layak huni tersebut hingga mencapai 13,5 juta unit.Hal tersebut
bertentangan dengan UUD pasal 28H tentang tempat tinggal layak dan sehat.
Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk membantu masyarakat kelas ekonomi
menengah kebawah dalam mencari tempat tinggal rumah yang layak huni dari
sebuah website dengan harga yang sesuai fasilitas. Tujuan dalam penelitian ini
adalah untuk memprediksi harga rumah di Pulau Jawa untuk kelas ekonomi
menengah kebawah dengan algoritma random forest. Variabel yang digunakan
adalah harga rumah, jumlah kamar tidur, jumlah garasi, kapasitas listrik, luas lahan,
luas bangunan, provinsi, harga per meter, dan cicilan perbulan. Harga rumah di
prediksi menggunakan algoritma random forest dengan nilai 𝑛𝑡𝑟𝑒𝑒 100 dan 𝑚𝑡𝑟𝑦
sebanyak 2. Model random forest memprediksi dengan stabil melalu k-fold cross
validation dengan nilai akurasi sebesar 99% lalu disimpan dalam ekstensi pickle.
Framework streamlit digunakan dalam penelitian ini dalam membuat website
interaktif yang dihubungkan dengan heroku agar dapat di akses secara publik oleh
masyarakat untuk mengetahui harga rumah di Pulau Jawa.
Collections
- Statistics [900]