ISSN 2407-4322
E-ISSN 2503-2933

## Prediksi Harga Rumah Di Kabupaten Bantul Menggunakan Algoritma Support Vector Regression
Rafif Fauzan Almahdy 1 , Windha Mega Pradnya D.* 2
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, (0274) 884201
e-mail: 1 rafif.almahdy@students.amikom.ac.id, * 2 windha@amikom.ac.id

## Abstrak
Rumah  merupakan  tempat  tinggal  yang  diperlukan  untuk  keberlangsungan  hidup manusia sebagai kebutuhan dasar. Harga rumah cenderung meningkat setiap tahun disebabkan oleh pertumbuhan penduduk yang tinggi dan keterbatasan lahan. Ini mengakibatkan kesulitan dalam  mencari  rumah  sesuai  dengan  budget  dan  spesifikasi  yang  diinginkan.  Harga  rumah dipengaruhi  oleh  spesifikasi  yang  dimiliki  rumah  tersebut,  berupa  lokasi,  luas  tanah,  luas bangunan, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi dan jumlah lantai. Variable tersebut akan mempengaruhi  dalam  penentuan  harga  rumah.  Model  Prediksi  dibuat  untuk  mengetahui perkiraan harga rumah dari variable tersebut. Penelitian ini menggunakan Algoritma Support Vector Regression dengan pengujian menggunakan fungsi kernel Linear, RBF dan Polynomial untuk  memprediksi  harga  rumah.  Sumber  data  penelitian  ini  diperoleh  dari  situs rumah123.com.  Model  evaluasi  hasil  prediksi  yang  digunakan  yakni  menggunakan  teknik RMSE,  R2  dan  MAPE.  Jumlah  data  yang  dilakukan  untuk  penelitian  berjumlah  1617  data setelah  dilakukan  proses  preprocessing.  Hasil  pengujian  terbaik  algoritma  SVR  ini  diperoleh dengan fungsi kernel RBF dengan nilai kesalahan RMSE 11.71%.
Kata kunci — SVR, Forecasting, RBF, RMSE

## Abstract
House is a dwelling place that is necessary for the survival of people as a basic need. People  spend  at  least  half  their  day  at  home,  such  as  for  eating,  bathing,  sleeping  or  just relaxing  with  family  members.  The  price  of  a  house  is  influenced  by  the  specifications  of  the house, such as location, land area, building area, number of bedrooms, number of bathrooms and  also  number  of  floors.  These  variables  will  affect  the  determination  of  the  house price.Prediction model was created to estimate the house price from these variables. This study uses the Support Vector Regression algorithm with testing using Linear, RBF and Polynomial kernel  functions  to  predict  house  prices.  The  data  source  for  this  study  was  obtained  from rumah123.com.  The  model  evaluation  of  the  prediction  results  used  RMSE,  R2  and  MAPE techniques.The number of data used for this study was 1617 data after preprocessing. The best result  of  this  SVR  algorithm  was  obtained  with  the  RBF  kernel  function  with  an  RMSE  error value of 11.71%.
Keywords — SVR, Forecasting, RBF, RMSE
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E- ISSN 2503-2933 153
Rafif , et., al [ Prediksi Harga Rumah di Kabupaten Bantul Menggunakan Algoritma Support Vector Regression] clear, implies research results (First Author)

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  merupakan  tempat  tinggal  yang  diperlukan  untuk  keberlangsungan  hidup manusia  sebagai  kebutuhan  dasar.  Manusia  setidaknya  menghabiskan  setengah  harinya  untuk berada  dirumah,  seperti  untuk  makan,  mandi,  tidur  ataupun  hanya  untuk  sekedar  bersantai dengan anggota keluarga. Rumah adalah suatu bangunan atau bangunan pelindung fisik dimana lingkungan  dalam  kondisi  fisik,  mental  dan  sosial  bermanfaat  bagi  kesehatan  keluarga  dan individu [1].
Pertumbuhan  penduduk  yang  cepat  menyebabkan  permintaan  akan  hunian  juga meningkat, ini menyebabkan harga rumah menjadi lebih mahal. Laju pertumbuhan penduduk ini dapat mempengaruhi tingkat kepadatan penduduk. Semakin tinggi laju pertumbuhan penduduk, maka  semakin  tinggi  pula  tingkat  kepadatan  penduduk  yang  akan  dihasilkan.  Hal  ini  dapat menyebabkan  masalah  seperti  keterbatasan  lahan  di  beberapa  daerah  yang  tentunya  membuat harga hunian ini menjadi fantastis.
Oleh karena itu, penelitian ini memiliki tujuan yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan informasi yang berharga dan mengembangkan model prediksi harga rumah berdasarkan  spesifikasi  tertentu.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk memberikan  solusi  dalam  membantu  calon  pembeli  dalam  membuat  keputusan  yang  lebih bijaksana  dalam  memilih  rumah.  Faktor-faktor  seperti  luas  tanah,  luas  bangunan,  dan  jumlah ruangan  menjadi  variabel  penting  yang  mempengaruhi  harga  rumah.  Lebih  lanjut,  semakin besar  ukuran  bangunan  dan  semakin  banyak  ruangan  yang  tersedia,  semakin  tinggi  nilai  jual properti tersebut.
Dengan  adanya  model  prediksi  yang  dikembangkan  melalui  penelitian  ini,  diharapkan calon  pembeli  dapat  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  kisaran  harga  yang masuk  akal  berdasarkan  spesifikasi  rumah  yang  diinginkan.  Dengan  informasi  yang  lebih akurat, calon pembeli dapat menghindari penawaran harga yang terlalu tinggi dan sesuai dengan nilai  properti  yang  sebenarnya.  Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  juga  dapat  berkontribusi terhadap pengembangan pengetahuan tentang metode prediksi harga properti, khususnya dalam penggunaan faktor-faktor spesifik sebagai input dalam model prediksi.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Andi  Saiful,  Septi  Andryana,  Aris  Gunaryati  (2021), “Prediksi  Harga  Rumah  Menggunakan  Web  Scrapping  Dan  Machine  Learning  Dengan Algoritma  Linear  Regression”. Tujuan  penelitian  adalah  untuk  membuat  model  prediksi  harga rumah  menggunakan  algoritma  linear  regresi  dengan  jumlah  data  792  data  mampu menghasilkan  akurasi  prediksi  sebesar  88%[2].  Keberhasilan  ini  menginspirasi  peneliti  untuk mengeksplorasi  dengan    mempertimbangkan  penggunaan  algoritma  alternatif  lainnya  yakni dengan Support  Vector  Regression (SVR),  untuk  mengembangkan  model  prediksi  yang  lebih baik dan akurat dalam bidang pemodelan harga rumah .
Support Vector Regression (SVR) adalah pengembangan dari Support Vector Machine (SVM)  yang  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  kontinu  atau  regresi.  SVM  awalnya dikembangkan  untuk  masalah  klasifikasi,  sedangkan  SVR  memodifikasinya  untuk  memenuhi kebutuhan  prediksi  regresi.  SVR  memodelkan  hubungan  antara  variabel  input  dan  output dengan  mencari  fungsi  yang  paling  baik  menyesuaikan  data  training  dengan  meminimalkan kesalahan  prediksi.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  prediksi  harga  rumah  di  Kabupaten  Bantul. Data set yang digunakan diambil dari situs online seperti olx, rumahku dan situs lainnya dengan melakukan  proses  data  scrapping.  Penelitian  ini  bertujuan  mengukur  kemampuan  algoritma SVR dalam memprediksi harga rumah.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  mendukung  penelitian  ini  antara  lain  penelitian dengan  judul  “Model  Prediksi  Obesitas  dengan  Menggunakan Support  Vector  Machine ”  yang dilakukan oleh Sitanggang D. Pada penelitian ini algoritma SVR menunjukkan efektifitas dalam melakukan  permodelan  regresi  dengan  akurasi  71.80%  dan  MSE  17.76,  mengungguli  metode
154 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E-ISSN 2503-2933
lasso  regression  dengan  signifikan  [3].  Membuktikan  bahwa  SVR  dapat  bekerja  dalam menerapkan  analisis  regresi  pada  data  medis  yang  kompleks,  dan  memberikan  dasar  untuk mengeksplorasi aplikasi serupa dalam permodelan harga rumah.
Penelitian yang dilakukan oleh Rokhmad Eko Cahyono, Judi Prajetno Sugiono, Suhatati Tjandra  (2019),  “Analisis  Kinerja  Metode Support  Vector  Regression (SVR)  dalam Memprediksi  Indeks  Harga  Konsumen”.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menggunakan metode SVR dengan fungsi kernel linear, rbf, dan polynomial untuk memprediksi Indeks Harga Konsumen (IHK) untuk kelompok bahan makanan di Surabaya[4]. Dalam penelitian ini, fungsi kernel akan menjadi salah satu komponen krusial yang digunakan untuk meningkatkan akurasi dan kemampuan prediksi dari model SVR yang diimplementasikan.
Pembuatan model SVR juga melibatkan tahap penting yaitu penentuan parameter fungsi yang  dapat  mempengaruhi  kinerja  model.  Untuk  tujuan  ini,  digunakan  pendekatan  Algoritma Gridsearch yang memiliki peran dalam mencari kombinasi parameter optimal bagi model SVR. Dalam penelitian yang dilakukan oleh M. Reza Pahlawan, Arif Djunaidy, Retno Aulia Vinarti (2022) "Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Model Hibrida Recurrent Neural Network Dan  Genetic  Algorithm,"  dalam  penelitian  ini  pendekatan  Gridsearch  diterapkan  metode optimasi  pembanding  untuk  Genetic  Algorithm  dalam  memprediksi  harga  saham[5].  Hasilnya menunjukkan  bahwa  Gridsearch  mengungguli  Genetic  Algorithm  dalam  menghasilkan  kinerja model  yang  lebih  unggul,  meskipun  memerlukan  waktu  komputasi  yang  lebih  lama  daripada Genetic Algorithm.
Penelitian yang dilakukan oleh Mustakim, Celsa Bella, Yoga Rizola Pratama (2019), “Prediksi Jumlah  Tunggakan  Pajak  Jatuh  Tempo  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Regression ”. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  jumlah  tunggakan  pajak  kendaraan  bermotor  di Pasaman,  Sumatera  Barat  menggunakan  algoritma  SVR  dengan  menerapkan  teknik  K-Fold Cross  Validation  dengan  4  fold.  Hasil  prediksi  menunjukkan  tingkat  akurasi  terbaik  sebesar 96% pada fold-1 [6]. Penerapan teknik K-Fold Cross Validation berperan dalam pembagian data prediksi  dalam  model  tersebut.  Teknik  ini  akan  diimplementasikan  dalam  proses  pembagian data  dalam  penelitian.  Penelitian  yang  dilakukan  penulis  menerapkan  teknik  K-Fold  Cross Validatioon  (KF-CV)  untuk  pembagian  data,  sedangkan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti  tidak  menggunakan  KF-CV  melainkan  membaginya  dengan  pendekatan  Holdout Method.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Kajian Pustaka

## 2. 1.1 Prediksi (Forecasting)
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan  secara  sistematis  tentang  sesuatu  yang paling  mungkin  terjadi  di  masa  depan  berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  sekarang  yang dimiliki, agar kesalahan dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi[9].  Konsep prediksi telah menjadi fokus penelitian dan implementasi yang luas di berbagai  bidang  ilmu.  Para  ahli  dalam  statistik,  matematika,  ekonomi,  dan  ilmu  pengetahuan alam  telah  mengembangkan  metode  prediksi  yang  bermanfaat  dalam  pengambilan  keputusan dan perencanaan.
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi  dan  perkembangan  ilmu  pengetahuan,  kemajuan dalam  teknik-teknik  prediksi  telah  memberikan  manfaat  yang  signifikan.  Prediksi  membantu membuat keputusan yang lebih baik dengan memberikan perkiraan tentang hasil di masa depan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E- ISSN 2503-2933 155
yang  lebih  terinformasi  dan  berdasarkan  fakta,  sehingga  seseorang  dapat  mengevaluasi  opsi yang  tersedia  dan  memilih  tindakan  yang  sesuai  dengan  tujuan.  Prediksi  membantu  dalam perencanaan jangka pendek dan jangka panjang. Dengan memperkirakan permintaan, tren pasar, atau  perkembangan  lainnya,  juga  dapat  merencanakan  kegiatan  mereka  dengan  lebih  baik, mengalokasikan sumber daya dengan efisien, dan menghindari pemborosan atau kekurangan.

## 2. 1.2 Machine Learning
Machine  learning  merupakan  cabang  dari  Artificial  Intellligence  (kecerdasan  buatan) yang  mengajarkan  komputer  atau  mesin  untuk  belajar  dari  data  yang  diberikan  tanpa  harus secara langsung diprogram untuk setiap tugasnya[7]. Proses pembelajaran machine learning ini menggunakan  pendekatan  matematis  dengan  menggunakan  alogritma  tertentu  dalam menganalisis  data.  Machine  learning  digunakan  untuk  mengolah  data  pelatihan  sehingga komputer  dapat  memahami  pola  dan  korelasi  dalam  data  tersebut.  Model  yang  terbentuk  dari proses ini akan memetakan data input ke dalam hasil atau perintah  yang diinginkan. Sehingga dapat  memberikan  output  berupa  prediksi  dan  insight  yang  bermanfaat  dalam  pengambilan keputusan dari data – data yang ada.
Gambar 1. Linear Regression dan Clustering
Supervised  learning  seperti  disajikan  pada  Gambar  1  menggunakan  informasi  sebagai input  dan  data  berlabel  sebagai  output.  Metode  ini  mengambil  input  dengan  output  yang diketahui.  Mesin  mempelajari  hubungan  dan  ketergantungan  antara  data,  membandingkan output  aktual  dan  prediksi,  dan  membuat  perubahan  jika  ada  ketidaksesuaian.  Dalam penerapannya metode ini digunakan untuk  seperti regresi. Dengan data yang ada, model mesin ini  akan  mencari  hubungan  antara  variabel  untuk  mencari  garis  atau  kurva  yang  paling  baik dalam memfitting data pelatihan. Unsupervised learning menggunakan data yang tidak berlabel. Model  mesin  melakukan  eksplorasi  data  untuk  menemukan  struktur  sebelum  memberi  label, menyortir,  dan  mengklasifikasikan  data  itu  sendiri  secara  otomatis.  Contoh  penggunaan unsupervised  learning  adalah  dalam  clustering,  dimana  data  dikelompokkan  berdasarkan kesamaan atau perbedaan.

## 2. 1.3 Support Vector Regression
Support  Vector  Regression (SVR)  merupakan  model supervised  learning yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  data  deret  nonlinear.  SVR  adalah  modifikasi Support  Vector Machine (SVM) yang digunakan untuk pendekatan regresi yang outputnya berupa bilangan riil atau kontinu[8].
156 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 2.  Model SVR
Model SVR ini bertujuan untuk menemukan sebuah fungsi sebagai suatu garis pemisah (Hyperplane) berisikan sebuah fungsi regresi. Hyperplane terbaik dapat dicari dengan mengukur jarak  antara  hyperplane  dengan  data  terdekat  yang  mana  memiliki  jumlah  poin  maksimum. Batas – batas garis yang berada disekitar hyperplane pada jarak tertentu disebut Boundary lines. Batas garis ini digunakan untuk membuat margin antara titik data. SVR bekerja untuk mencari nilai terbaik dalam margin tertentu yang disebut epsilon.
Untuk mencari Hyperplane terbaik dilakukan dengan persamaan (1):
(1)
Dan untuk mencari Boundary lines dengan menambahkan nilai ( ε : ε ε Dengan, =  nilai prediksi =  vektor bobot
=  variable input
=  bias atau konstanta
ε =  nilai epsilon
Ini berarti setiap hyperplane yang memenuhi persamaan harus memenuhi kondisi (2):
ε  Y         ε (2)
Dengan demikian, model SVR berusaha untuk memenuhi kondisi - ε < Y - Wx + b < + ε , yang  menyatakan  bahwa  titik-titik  data  yang  dekat  dengan  hyperplane  akan  memiliki  nilai prediksi (Y) yang berada dalam kisaran (- ε , + ε ). Oleh karena itu, model SVR akan mengambil titik-titik  yang  berada  dalam  decision  boundary  dan  memiliki  tingkat  kesalahan  (error)  paling kecil, atau berada dalam batas toleransi.

## 2. 1.4 Fungsi Kernel
Kernel  merupakan  fungsi  matematis  yang  digunakan  dalam  metode  kernel  pada algoritma SVR. Fungsi ini memungkinkan model SVR untuk menangani data yang tidak dapat dipisahkan  secara  linier  dalam  ruang  fitur  asli  sehingga  dapat  memisahkan  data  dengan  baik dalam  ruang  fitur  yang  lebih  kompleks.Kernel  memberikan  kemampuan  tambahan  untuk mengolah data dengan cara yang kompleks dan menghadapi persoalan dari proses regresi yang lebih rumit. Jenis-jenis kernel dan fungsinya bisa di sebutkan sebagai berikut[9]:
1) Kernel Linear
Fungsi kernel linier digunakan ketika data dapat dipisahkan secara linier dalam ruang fitur. Kernel linier memiliki persamaan rumus (3):
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E- ISSN 2503-2933 157
(, ∙ (3)
Dengan, (, = fungsi kernel dan = variabel input = transpose vector
2) Kernel Polinomial
Fungsi  kernel  polinomial  digunakan  untuk  menangani  data  yang  tidak  dapat  dipisahkan secara linier dalam ruang fitur. Kernel polinomial memiliki persamaan rumus (4):
(,       ( γ   ∙ ( ∙ (4) Dengan, ( , ) =  fungsi kernel
dan =  variabel input
γ =  parameter kernel Polinomial
=  konstanta bias
=  derajat polinomial
3) Kernel RBF (Radial Basis Function)
Fungsi  kernel  RBF  adalah  yang  paling  umum  digunakan  dalam  SVR.  Kernel  RBF  mampu menangani data yang tidak dapat dipisahkan secara linier dengan baik. Kernel RBF memiliki persamaan rumus (5):
(,      exp (γ   ∙ ||  || (5) Dengan, ( , ) =  fungsi kernel
dan =  variabel input
γ =  parameter kernel RBF || − || =  jarak Euclidean

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Alur Penelitian
Alur penelitian digunakan sebagai panduan dalam meneliti dengan prosedur dan urutan langkah-langkah penelitian. Seperti pada Gambar 3 berikut flow chart alur penelitiannya:
158 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 3. Alur Penelitian

## 3.2   Pengumpulan Data
Penelitan  ini  dilakukan  guna  untuk  menguji  kemampuan  metode Support  Vector Regression (SVR) dalam memprediksi harga rumah. Data yang digunakan berjumlah 2108 data diambil  dari  situs  rumah123.com  pada  bulan  Oktober  2022  secara  bertahap  hingga  November 2022 dengan cara scrapping web. Model dibuat menggunakan bahasa pemrograman python dan jupyer lab sebagai alat dalam melakukan pengujian. Dataset harga rumah bantul ini memuat 11 kolom,  dengan  kolom  pertama  yakni  HARGA  yang    ditetapkan  menjadi  variable  dependen, kemudian kolom lainnya sebagai variable indenpendennya. Untuk variable ALAMAT berisikan
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E- ISSN 2503-2933 159
nama  kecamatan.  Variabel  TAHUN  ini  merupakan  tahun  pembuatan  rumah.  Untuk  variabel lainnya  seperti    K_TIDUR,  K_MANDI,  L_TANAH,L_BANGUNAN,  CARPORT, SERTIFIKAT, LISTRIK, LANTAI.

## 3.2   Data Preprocessing
Data  Preprocessing  bertujuan  untuk  memastikan  data  berkualitas,  konsisten,  dan  siap untuk analisis. Pemilihan variabel dependen (Harga) dan independen (fitur lainnya). Tahap awal preprocessing  melibatkan  pembersihan  data  (data  cleaning)  untuk  mengatasi  masalah  seperti duplikasi,  data  hilang,  atau  format  yang  tidak  sesuai.  Nilai  NaN  menunjukkan  data  kosong, sehingga  data  cleaning  diperlukan, termasuk  pengisian  nilai  pada  metode  tertentu.  Setelah itu, langkah  berikutnya  adalah  mengidentifikasi  adanya  outlier,  yaitu  nilai  yang  terlalu  ekstrem, dalam dataset.
Data  yang  sudah  dilakukan  proses  cleaning  selanjutnya  akan  dilakukan  labeling  data yakni  dimana  feature  dari  data  akan  diekstrak  menjadi  sebuah  nilai  yang  dapat  membantu meningkatkan  akurasi  model  yang  akan  dibangun.  Dalam  dataset  yang  ada,  kolom  yang  akan dilakukan  labeling  yaitu  Alamat.  Langkah  yang  dilakukan  adalah  dengan  memberikan  bobot pada  tiap  valuenya.  Pada  dataset,  kolom  Alamat  ini  hanya  disebutkan  berdasarkan  nama Kecamatannya.  Untuk  itu  cara  yang  dapat  dilakukan  adalah  dengan  pembobotan    berdasarkan jarak alamat ke pusat kota. Dari data jarak  dibuat kategori, mulai dari jarak sangat dekat, dekat, sedang  dan  jauh.  Kategori  sedang  dekat  adalah  untuk  jarak  kurang  dari  10  km.  Dekat  untuk jarak 10 sampai 15 km . Sedang 15 sampai 20 km. dan jauh untuk diatas 20 km. Dikarenakan kategori  ini  masih  berbentuk  string    maka  dibuatlah dalam  bentuk  rating  atau  penilaian  dalam bentuk  numerik,  4  untuk  sangat  dekat,  3  untuk  dekat,  2  untuk  sedang,  1  untuk  jauh,  seperti disajikan pada Tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Rating Alamat Alamat Jarak ke Pusat Kota (KM) Kategori Rating Kasihan 8 Sangat dekat 4 Banguntapan 9 Sewon 9 Bantul 11 Dekat 3 Pajangan 12 Piyungan 12 Pandak 13 Sedayu 13 Pleret 14 Pundong 14 Bambanglipuro 17 Sedang 2 Jetis 17 Imogiri 20 Jauh 1 Kretek 22 Dlingo 24
Alhasil  dataset  mengalami  perubahan  jumlah  data.  Dataset  mentah  sebelumnya memiliki  2108  data.  Setelah  dilakukan  tahapan  preprocessing  jumlah  data  berkurang  menjadi 1617 data.
160 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E-ISSN 2503-2933
Gambar 6. Informasi Dataset Setelah Data Preprocessing
Tabel  tersebut  memberikan  informasi  penting  tentang  distribusi  dan  karakteristik  data pada setiap kolom dalam dataset. Nilai rata-rata harga rumah (HARGA) adalah sekitar 553 juta rupiah,  dengan  harga rumah  paling  tinggi  (MAX)  1500 juta rupiah.  Selain itu, kita juga  dapat melihat rentang nilai pada setiap fitur, seperti luas tanah (L_TANAH) memiliki rentang antara 50 hingga 350 meter persegi. Informasi statistik ini membantu untuk memahami dataset secara lebih  mendalam  dan  memberikan  wawasan  tentang  data  yang  akan  digunakan  dalam  analisis lebih lanjut.

## 3.3 Analisa Korelasi
Dalam  tahap  analisis  korelasi,  dilakukan  pemilihan  variabel  mana  saja  yang  akan digunakan  dalam  analisis  lebih  lanjut.  Tujuan  dari  analisis  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi variabel-variabel  yang  memiliki  hubungan  positif  (atau  searah)  dengan  variabel  yang  ingin diprediksi. Metode korelasi Pearson mengukur sejauh mana hubungan linier antara dua variabel numerik[10]. Korelasi Pearson menghasilkan nilai antara -1 hingga 1, yang  menunjukkan arah dan kekuatan hubungan antara dua variabel.
Gambar 6. Grafik Heatmap Korelasi
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E- ISSN 2503-2933 161
Dalam menentukan korelasi, HARGA dijadikan acuan sebagai variabel dependen. Dari grafik  tersebut,  L_BANGUNAN  memiliki  korelasi  tertinggi  (0.55),  diikuti  LANTAI  dengan (0.52).  SERTIFIKAT  (0.054),  CARPORT  (0.079),  TAHUN  (-0.16),  dan  LISTRIK  (0.28) memiliki  korelasi  rendah. Kolom-kolom  dengan  korelasi rendah  atau  negatif  diabaikan.  Fokus pada variabel-variabel yang memiliki hubungan yang kuat dengan variabel target. Sehingga odel dapat  memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat.  Dengan  menghilangkan  variabel-variabel  yang memiliki korelasi rendah atau negatif, kita dapat meningkatkan kualitas model dan menghindari masalah  seperti  overfitting  yang  dapat  terjadi  ketika  terlalu  banyak  fitur  yang  ada  didalam model.

## 3.4   Data Splitting
Setelah  melakukan  analisis  korelasi  dan  menentukan  variabel-variabel  yang  akan dimasukkan  dalam  model,  langkah  berikutnya  adalah  membagi  data  menggunakan  metode  K- Fold  Cross-Validation[6].  Pendekatan  ini  melibatkan  pemisahan  data  menjadi  beberapa kelompok atau lipatan yang disebut fold. Setiap fold secara bergantian. Menerapkan metode K- Fold  Cross-Validation  dengan  menggunakan  5  lipatan.  Data  dibagi  menjadi  5  kelompok  atau lipatan  yang  saling  bergantian.  Pada  setiap  iterasi,  salah  satu  lipatan  digunakan  sebagai  data testing,  sementara  4  lipatan  lainnya  digunakan  sebagai  data  training.  Juga  dilakukan  proses standarisasi  data  dengan  menggunakan  StandardScaler.  Standarisasi  data  adalah  proses mengubah nilai-nilai fitur pada dataset sehingga memiliki skala yang serupa dan berada dalam rentang yang lebih kecil, biasanya antara 0 dan 1. Standarisasi data dapat membantu algoritma bekerja lebih baik dan efisien yang berdampak pada hasil dan penyesuaian model.

## 3.5   Model SVR
Permodelan  SVR  dengan  menggunakan  fungsi  kernel  Linear,  RBF,  dan  polynomial. Penggunaan  fungsi  kernel  ini    untuk  mencari  parameter  C  terbaik  yang  dapat  menghasilkan model  optimal.  Parameter  C  adalah  hyperparameter  yang  digunakan  untuk  konstanta  yang mengontrol  sejauh  mana  model  akan  mentoleransi  kesalahan  pada  data  pelatihan.  Pengujian dilakukan  dengan  memvariasikan  parameter  C  pada  masing-masing  kernel  untuk  melihat bagaimana performa model berubah dengan perubahan parameter C. Pengujian model dilakukan dengan variasi nilai C dengan nilai 10, 20, 30, 40, dan 50 dengan bantuan algoritma Grid Search untuk mendapatkan model SVR dengan parameter C terbaik untuk masing-masing kernel secara otomatis [11]. Maka diperoleh hasil pengujian gridsearch seperti pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Pengujian Grid Search Kernel C LINEAR 10 RBF 50 POLY 20
Tabel  di  atas  menunjukkan  parameter  terbaik  hasil  dari  Grid  Search  untuk  masing- masing  kernel,  yaitu  kernel  LINEAR  dengan  nilai  C=10,  RBF  dengan  nilai  C=50  dan  kernel POLY  dengan  nilai  C=20.    Setelah  mendapatkan  parameter  terbaik  tersebut,  langkah selanjutnya  adalah  dilakukan  pengujian  menggunakan  model  SVR  dengan  parameter  terbaik tersebut.

## 3.6   Visualisasi Hasil Prediksi
Setelah  mendapatkan  hasil  prediksi  dari  model  SVR,  langkah  selanjutnya  adalah memvisualisasikan  data  tersebut.  Visualisasi  dilakukan  dengan  membandingkan  harga  aktual
162 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E-ISSN 2503-2933
dengan  hasil  prediksi  dari  masing-masing  model  fungsi  kernel.  Dengan  visualisasi  ini,  dapat dilihat sejauh mana model-model tersebut dapat memprediksi harga dengan akurat berdasarkan data yang ada.
Gambar 7. Grafik Visualisasi Hasil Prediksi
Berdasarkan  Grafik  diatas,  terlihat  bahwa  model  prediksi  linear  cenderung  mengalami overfitting, ditandai dengan perbedaan yang signifikan antara prediksi pada data pelatihan dan data  uji.  Sedangkan  untuk model  prediksi  polynomial  menunjukkan  hasil  yang  kurang  sensitif dan  terbatas  pada  range  tertentu  dari  data,  sehingga  tidak  mampu  menangkap  pola  secara keseluruhan.Untuk  model  RBF,  terlihat  bahwa  model  ini  menunjukkan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  dua  model  sebelumnya.  Meskipun  masih  memiliki  sedikit ketidakakuratan, model RBF menunjukkan kemampuan yang lebih baik dalam menangkap pola yang kompleks dalam data secara keseluruhan.

## 3.7   Evaluasi Model
Evaluasi  model  dibuat  untuk  mengukur  seberapa  baik  performa  model  dalam memprediksi  data  yang  telah  digunakan  untuk  pengujian  sebelumnya.  Metrik  evaluasi  yang digunakan adalah RMSE, untuk mengukur kesalahan rata-rata antara nilai aktual dan prediksi. R-squared (R2) untuk melihat seberapa baik model menjelaskan variasi data, dan MAPE untuk mengukur  akurasi  prediksi.  Nilai  performa  model  dianggap  semakin  baik  jika  RMSE  dan MAPE memiliki nilai yang rendah, serta nilai R 2 yang mendekati nilai 1[12].
Tabel 3. Hasil Evaluasi Kernel C RMSE R2 Score MAPE RBF 50 164.6966 0.608694 18.819898 LINEAR 10 218.3695 0.312092 28.039970 POLY 20 234.5891 0.206107 30.776287
Dari  tabel  3  hasil  evaluasi  di  atas,  terdapat  tiga  model  dengan  fungsi  kernel  yang berbeda Linear, RBF dan Polynomial. Untuk menentukan model yang paling bagus, kita harus melihat beberapa metrik evaluasi:
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E- ISSN 2503-2933 163
• RMSE (Root Mean Squared Error)
Semakin  kecil  nilai  RMSE,  semakin  baik  performa  model  dalam  memprediksi  data.      Dari tabel,  model  RBF  memiliki  RMSE  terkecil  yaitu  164.6966,  diikuti  oleh  model  Linear 218.3695 dan model Polynomial 234.5891. Pengukuran metrik evaluasi ini mengindikasikan bahwa  rata-rata  kesalahan  prediksi  mencapai  sekitar  164  juta  rupiah,  pada  rentang  harga rumah antara 100 - 1500 juta rupiah.
Dengan  mempertimbangkan  sebaran  harga  tersebut,  persentase  kesalahan  prediksi  dapat dihitung dengan membagi nilai RMSE oleh range harga rumah  dan mengkalikannya dengan 100%,  sehingga  menghasilkan  nilai  sebesar  11.71%.  Nilai  persentase  yang    rendah  ini menunjukan bahwa metrik evaluasi model ini baik.
• Koefisien Determinasi (R2)
Nilai  R2  mendekati  1  menunjukkan  model  yang  baik  dalam  menjelaskan  data.  Dari  tabel, model RBF memiliki R2 Score tertinggi yaitu 0.608694, diikuti oleh model Linear 0.312092 dan model Polynomial 0.206107. Pada model RBF (0.608694) menunjukkan bahwa sekitar 60%  variasi  data  dapat  dijelaskan  oleh  model  tersebut.  Artinya,  model  RBF  cukup  baik dalam menjelaskan data secara keseluruhan.
• MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
Metrik  ini  mengukur  persentase  kesalahan  rata-rata  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi. Semakin  kecil  nilai  MAPE,  semakin  akurat  model  dalam  memprediksi  data.  Dari  tabel, model  RBF  memiliki  MAPE  terkecil  yaitu  18.819898%,  diikuti  oleh  model  Linear 28.039970% dan model Polynomial 30.776287%.
Berdasarkan  nilai-nilai  metrik  evaluasi  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  RBF memiliki  performa  yang  paling  baik  di  antara  ketiga  model,  karena  memiliki  nilai  RMSE  dan MAPE terkecil, serta nilai R2 Score tertinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  implementasi  algoritma  SVR  dalam  memprediksi  harga rumah menunjukkan performa yang baik dengan 1617 data. Pengujian dilakukan menggunakan teknik K-Fold Cross Validation dan hyperparameter tuning Gridsearch untuk mencari parameter C terbaik.
Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model dengan kernel RBF memiliki performa yang terbaik  dalam  memprediksi  harga  rumah    dibandingan  dengan  kernel  linear  dan  polynomial. Model  RBF  memiliki  RMSE  terkecil  yaitu  sebesar  164.696  atau  dalam  bentuk  persentase memiliki  nilai  11.71%.  Dapat  dikatakan  metrik  evaluasi  ini  baik,  karena  memiliki  persentase yang rendah. Selain itu, R2 pada model RBF  memiliki score tertinggi yaitu sebesar 0.608694, menunjukkan  bahwa  model  tersebut  mampu  menjelaskan  sekitar  60%  variabilitas  data  harga rumah  nilai  yang  cukup  baik.  Sedangkan  MAPE  pada  model  RBF  adalah  sebesar  18.81989, menandakan  bahwa  rata-rata  persentase  kesalahan  prediksi  adalah  sekitar  18.9%,  yang  juga merupakan nilai yang cukup baik. Berdasarkan hasil evaluasi ketiga metrik tersebut, Algoritma SVR ini berhasil memberikan representasi yang baik dalam prediksi harga rumah.

## 5. SARAN
Untuk  meningkatkan  performa  prediksi  harga  rumah  menggunakan  algoritma  SVR, beberapa saran yang perlu dipertimbangkan adalah:
164 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E-ISSN 2503-2933
• Perlu mempertimbangkan penambahan variabel dalam dataset yang relevan dengan masalah prediksi harga rumah.
• Nilai  data  jarak  lebih  spesifik  seperti  jarak  ke  pusat  perbelanjaan,  atau  jarak  ke  tempat- tempat penting lainnya juga dapat dimasukkan.
• Eksperimen  dengan  berbagai  dataset  untuk  menguji  keefektifan  SVR  dalam  kasus  yang beragam.  Pertimbangkan  juga  menambahkan  parameter  lain  seperti  epsilon,  gamma,  atau degree pada model untuk optimalisasi yang lebih baik sesuai karakteristik data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Keman, “Kesehatan  Perumahan  dan  Lingkungan  Pemukiman,” Jurnal Kesehatan Lingkungan Unair , Vol. 2, No. 1, 2005.
[2] A. Saiful, S. Andryana, and A. Gunaryati, “Prediksi Harga Rumah Menggunakan Web  Scrapping   dan  Machine  Learning  Dengan  Algoritma   Linear  Regression,” 2021, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[3] D. Sitanggang, “Model  Prediksi  Obesitas  Dengan  Menggunakan  Support  Vector Machine,”  Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  Prima) ,  Vol.  5,  No.  2, 2022.
[4] R.  E.  Cahyono  and  J.  P.  Sugiono, “Analisis  Kinerja  Metode  Support  Vector Regression  (SVR)  Dalam  Memprediksi  Indeks  Harga  Konsumen  (Performance Analysis  of  Support  Vector  Regression  (SVR)  Methods  in  Predicting  the Consumer Price  Index),” Vol. 1, No. 2, pp. 106–116, 2019, [Online]. Available: www.siskaperbapo.com
[5] M. R. Pahlawan, A. Djunaidy, and R. A. Vinarti, “Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan  Model  Hibrida  Recurrent  Neural  Network  dan  Genetic Algorithm,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , Vol. 9, No. 4, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.
[6] C.  Bella,  Y.  Rizola  Pratama,  and  P.  Studi  Sistem  Informasi  Fakultas  Sains  dan Teknologi, “Prediksi  Jumlah  Tunggakan  Pajak  Jatuh  Tempo  Menggunakan Algoritma Support Vector Regression,” 2019.
[7] P. D. Kusuma, Machine Learning Teori, Program, dan Studi Kasus . Deepublish, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=4k3sDwAAQBAJ
[8] Z. Rais, “Analisis Support Vector Regression (SVR) Dengan Kernel Radial Basis Function (RBF) Untuk Memprediksi Laju Inflasi di Indonesia,” Variansi: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research , Vol. 4, No. 1, pp. 30– 38, 2022, doi: 10.35580/variansiunm13.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 152-165 E- ISSN 2503-2933 165
[9] A. W.  Ishlah, S. Sudarno, and P. Kartikasari, “Implementasi  Gridsearchcv  Pada Support  Vector  Regression  (SVR)  Untuk  Peramalan  Harga  Saham,” Jurnal   Gaussian ,  Vol.  12,  No.  2,  pp.  276–286,  Jul.  2023,  doi: 10.14710/j.gauss.12.2.276-286.
[10]  Miftahuddin,  Ananda  P,  and  Ichsan  S, “Analisis  Hubungan  Antara  Kelembaban Relatif Dengan Beberapa Variabel Iklim Dengan Pendekatan Korelasi Pearson di Samudera Hindia,” 2021. doi: http://dx.doi.org/10.23960%2Fjsm.v2i1.2753.
[11]  Muhammad  Ariqleesta  Hidayat, “Pengenalan  Tentang  Grid  Search  CV  di Python,” 2021. https://algotech.netlify.app/blog/gridsearchcv/
[12]  A.  R.  Wijaya, “Model  Prediksi  Data  Harga  Minyak  Mentah  Dunia  Dengan Metode Exponential Smoothing,” 2023.