Vol. 9, No.1,  57-68,  Juli  2012
Algoritma K-Nearest Neighbour untuk Memprediksi Harga Jual Tanah
Wiyli Yustanti 

## Abstrak
Sampai  saat  ini  masih  banyak  masyarakat  yang  kesulitan  untuk  menentukan  pilihan  dalam memilih tanah yang strategis dengan harga sesuai kemampuan karena kurangnya pengetahuan tentang  harga  tanah  berdasarkan  harga  pasar.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka dilakukan  perancangan  dan  pembuatan  aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi harga jual tanah dengan pendekatan algoritma K - Nearest Neighbour (KNN). Dengan aplikasi ini  diharapkan  dapat  memberikan  Informasi  yang  lebih  akurat  dan  efisien  tentang  harga  jual tanah  serta  membantu  para  calon  pembeli  atau  penjual  tanah  untuk  memprediksi  nilai  tanah sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Data yang dikumpulkan berupa data sekunder. Metode yang  digunakan  adalah  gabungan  antara    tahapan  data  mining  yang  dikenal  dengan  istilah Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM)  dan  metode  pengembangan perangkat lunak Waterfall Model . Secara keseluruhan aplikasi ini mampu untuk memprediksi nilai  tanah  dengan  pemrosesan  yang  cukup  lama  karena  algoritma  KNN  prinsipnya  adalah membandingkan data testing (data baru) dengan data training (data lama) secara satu persatu. Hasil akurasi dari prediksi data testing adalah sebesar 80%.
Kata Kunci : Prediksi, harga tanah, K-Nearest Neighbour .

## Abstract
Until now there are many people who gets difficulties to make a choice in selecting strategic land  because  of  lack  of  knowledge  about  the  land  price  based  on  market  prices.  Of  the problem then do the design and creates an application that can be used to predict the selling price  of  land  with  the  approach  of  K-Nearest  Neighbor  algorithm  (KNN).  With  this application  is  expected  to  provide  more  accurate  information  and  efficient  regarding  the selling price of land and help potential buyers or sellers of land to predict the value of the land in  accordance  with  the  specified  criteria.  Data  collected  in  the  form  of  secondary  data.  The method used is a combination of data mining stage known as Cross-Industry Standard Process for  Data  Mining  (CRISP-DM)  and  the  method  of  Waterfall  Model  of  software  engineering.
Overall,  this  application  is  able  to  predict  the  value  of  land  with  a  fairly  long  process because the principle of the KNN algorithm is to compare testing data (new data) with training data  (old data)  in  one  by  one.  The  results  of  the  prediction  accuracy  of  testing  data  is  about 80%.
Keywords: Prediction, Land Price, K-Nearest Neighbour.
 Prodi Manajemen Informatika , Jurusan Teknik Elektro, Univesitas Negeri Surabaya, email: wiyli5@gmail.com .

## 1. Pendahuluan
Pertumbuhan  penduduk  yang  semakin  meningkat  mengakibatkan  permintaan  terhadap tanah juga semakin tinggi. Tentu saja bukan hanya angka pertumbuhan atau tingkat populasi yang harus  diperhitungkan,  akan  tetapi  keberadaan  akan  dana  yang  dimiliki  masyarakat  juga  sangat mempengaruhi.  Ditambah  lagi  pertumbuhan  ekonomi  sebuah  negara,  juga  ikut  mempengaruhi pergerakan  harga  tanah.   Apabila  tanah  yang  tersedia  tidak  dapat  memenuhi  semua  permintaan maka  akibat  selanjutnya  adalah  kenaikan  harga  tanah.  Hal  ini  yang  menyebabkan  trend  harga tanah semakin meningkat dari tahun ke tahun.
Kekuatan  penawaran  dan  permintaan  ( supply  and  demand )  saling  berinteraksi mempengaruhi  nilai  tanah  yang  direfleksikan  oleh  harga  penjualan.  Dalam  jangka  pendek, penawaran menjadi sangat kaku ( inelastic ), karena luas tanah tidak dapat ditambah secara cepat dan  drastis.  Sementara  itu  kebutuhan  akan  tanah  sebagai  tempat  tinggal  atau  tempat  usaha maupun  sebagai  barang  investasi  semakin  lama  semakin  mendekati  gejala  konsumtif  ( durable consumption goods ).
Pada  dasarnya  harga  tanah  ditentukan  oleh  dua  faktor  yaitu  faktor  terukur  ( tangible factor )  seperti  lokasi  tanah  yang  strategis,  dekat  dengan  pusat  kota  dan  faktor  tidak  terukur ( intangible  factor ).  Faktor  tidak  terukur  lebih  banyak  disebabkan  oleh  aspek  sosio-psikologis sehingga sulit untuk dikaji secara ilmiah, misalnya kenyamanan dan keamanan.
Sampai  saat  ini  masih  banyak  masyarakat  yang  kesulitan  untuk  menentukan  pilihan dalam  memilih  tanah  yang  strategis  dengan  harga  sesuai  kemampuan  karena  kurangnya pengetahuan tentang harga tanah berdasarkan harga pasar. Permasalahan yang akan diselesaikan dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  memprediksi  harga  jual  tanah  berdasarkan  faktor-faktor yang  dapat  terukur.  Untuk  menyelesaikannya  akan  dilakukan  percobaan  berdasarkan  data-data yang  dapat  diukur  seperti  jarak  lokasi  dengan  pusat  kota,  sekolah,  rumah  sakit  dan  sebagainya. Pendekatan  yang  digunakan  untuk  memprediksi  harga  jual  tanah  adalah  algoritma K-Nearest Neighbour (KNN).

## 2. Tinjauan Pustaka
Terkait dengan permasalahan yang akan diselesaikan, kajian pustaka yang penting untuk dipahami adalah teori mengenai penentuan harga jual tanah dan metode K-Nearest Neighbour.

## 2.1. Nilai Tanah
Tanah  adalah  salah  satu  faktor  produksi  yang  tidak  bisa  diproduksi  oleh  manusia. Pemanfaatan  tanah  yang  baik  akan  menjamin  kelangsungan  ekosistem  yang  stabil,  membatasi pencemaran udara, serta dapat menciptakan struktur politik, ekonomi, sosial, budaya, pertahanan, keamanan nasional masyarakat [7].
Ray  M.  Northam  (1975),  lihat  [4],  mengemukakan  dua  buah  pengertian  tentang  nilai tanah, yakni:
1. Nilai tanah adalah nilai pasar ( market value ) yaitu harga jual beli tanah yang terjadi pada suatu waktu tertentu.
2. Nilai  tanah  adalah  nilai  assessment  ( assessed  value )  yaitu  nilai  yang  diestimasi  oleh seorang penilai. Market value merupakan data dasar bagi assessed value .
Menurut  Shenkel,  seperti  yang  dikutip  oleh  [8],  nilai  tanah  mempunyai  definisi  atau pengertian  bermacam-macam  tergantung  pada  konteks  dan  tujuannya  serta  sudut  pandangnya.

## Wiyli Yustanti
Nilai tanah secara definisi diartikan sebagai kekuatan nilai dari tanah untuk dipertukarkan dengan barang  lain.  Sebagai  contoh  tanah  yang  mempunyai  produktivitas  rendah  seperti  tanah  padang rumput relatif lebih rendah nilainya karena keterbatasan dalam penggunaannya. Sedangkan nilai pasar tanah didefinisikan sebagai harga (yang diukur dalam satuan uang) yang dikehendaki oleh penjual dan pembeli.
Nilai  tanah  dalam  konteks  pasar  properti  adalah  nilai  pasar  wajar  yaitu  nilai  yang ditentukan  atau  ditetapkan oleh  pembeli  yang  ingin  membeli  sesuatu  dan  penjual  ingin  menjual sesuatu  berdasarkan  persetujuan  atau  kesepakatan  kedua  belah  pihak  dalam  kondisi  wajar  tanpa ada tekanan dari pihak luar pada proses transaksi jual beli sehingga terjadi kemufakatan. Pembeli dan  penjual  mempunyai  tenggang  waktu  yang  cukup  atas  properti  yang  diperjualbelikan  dan bertindak untuk kepentingan sendiri.
Menurut Peace and Turner yang dikutip oleh [8], faktor non-manusia berkenaan dengan eksternalitas  yang  diterima  oleh  tanah  tersebut.  Jika  eksternalitas  bersifat  positif,  seperti  dekat dengan  pusat  perekonomian,  bebas  banjir,  kepadatan  penduduk,  dan  adanya  sarana  jalan,  maka tanah  akan  bernilai  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  tanah  yang  tidak  menerima  eksternalitas, meskipun luas dan bentuk tanah itu sama. Jika tanah menerima eksternalitas yang bersifat negatif, seperti dekat dengan sampah, jauh dari pusat kota/perekonomian, tidak bebas banjir, maka tanah akan  bernilai  rendah  jika  dibandingkan  dengan  tanah  yang  tidak  menerima  eksternalitas  yang negatif [5].
Untuk  melakukan  penilaian  tanah,  perlu  diketahui  beberapa  prinsip  penilaian.  Menurut Joseph  K.  Eckert,  seperti  yang  dikutip  oleh  [8],  mengemukakan  empat  prinsip  penilaian  tanah, yakni  penawaran  dan  permintaan  ( supply  and  demand ),  penggunaan  yang  tertinggi  dan  terbaik ( highest  and  the  best  use ),  keuntungan  produktivitas  ( surplus  productivity ),  serta  prinsip perubahan dan antisipasi ( change and anticipation ).

## 2.2 Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Nilai Tanah
Dalam jurnal American Institute of Real Estate Appraisersi [10], ada empat faktor yang mempengaruhi nilai tanah, yaitu
1. Faktor Ekonomi
Faktor  ekonomi  berkaitan  dengan  keadaan  ekonomi  global/internasional,  nasional, regional maupun lokal. Variabel-variabel permintaan ( demand ) yang mempengaruhi nilai tanah termasuk di dalamnya ialah jumlah tenaga kerja, tingkat upah, tingkat pendapatan dan daya beli, tersedianya keuangan, tingkat suku bunga dan biaya transaksi.
2. Faktor Sosial
Faktor  sosial  membentuk  pola  penggunaan  tanah  pada  suatu  wilayah.  Kepadatan penduduk,  tingkat  pendidikan,  tingkat  kejahatan  dan  kebanggaan  memiliki  (daerah bergengsi) adalah faktor-faktor sosial yang mempengaruhi nilai tanah.
3. Faktor Politik dan Kebijakan Pemerintah
Kebijakan pemerintah di bidang hukum dan politik mempengaruhi nilai tanah. Beberapa contoh  kebijakan  yang  dapat  mempengaruhi  biaya  dan  alokasi  penggunaan  tanah  yang pada  gilirannya  akan  meningkatkan  harga  tanah,  antara  lain;  kebijakan  pemilikan sertifikat  tanah,  peraturan  penataan  ruang  dengan  penentuan  mintakat  atau  zoning, peraturan perpajakan, peraturan perijinan (SIPPT, IMB dan lain-lain) ataupun penentuan tempat pelayanan umum (sekolah dasar, rumah sakit, dan lain-lain).
4. Faktor Fisik dan Lingkungan
Ada  dua  konsep  yang  harus  dipahami  dalam  faktor  fisik  dan  lingkungan,  yaitu  site  dan situasi  (situation).  Pengertian  tentang  site  adalah  semua  sifat  atau  karakter  internal  dari
suatu  persil  atau  daerah  tertentu,  termasuk  di  dalamnya  adalah  ukuran  (size),  bentuk, topografi dan semua keadaan fisik pada persil tanah. Sedangkan yang dimaksud dengan situasi  (situation)  ialah  yang  berkenaan  dengan  sifat-sifat  eksternalnya.  Situasi  suatu tempat  berkaitan erat  dengan  relasi  tempat  itu  dengan  tempat-tempat  di sekitarnya  pada suatu ruang geografi yang sama. Termasuk  dalam pengertian situasi adalah aksesibilitas (jarak  ke  pusat  pertokoan  (CBD),  jarak  ke  sekolah  jarak  ke  rumah  sakit,  dan  lain-lain), tersedianya  sarana dan prasarana (utilitas  kota)  seperti jaringan transportasi,  sambungan telepon,  listrik,  air  minum  dan  sebagainya.  Site  mempengaruhi  nilai  tanah  karena “sumberdaya”-nya, sedangkan situasi mempengaruhi nilai tanah karena kemudahan atau kedekatannya (aksesibilitas) dengan “sumberdaya” yang lain di sekitarnya.
Menurut  Abd.  Rahman  M.  Noor,  seperti  yang  dikutip  oleh  [8]  dalam  jurnal  Ekonomi Pembangunan,  Penilaian  adalah  suatu  penaksiran  dan  pendapat  atas  nilai  dari  suatu  harta tanah/kekayaan  oleh  seorang  penilai  yang  didasari  interpretasi  dari  faktor-faktor  dan  keyakinan pada  waktu  atau  tanggal  tertentu.  Sedangkan  menurut  Wolcott  seperti  yang  dikutip  oleh  [8], mengemukakan  bahwa  konsep  nilai  ditimbulkan  karena  adanya  faktor-faktor  ekonomi  sebagai berikut:
a. Kegunaan  ( utility ),  yaitu  kemampuan  suatu  benda  untuk  memuaskan  keinginan, kebutuhan  dan  selera  manusia,  misalnya  tanah  yang  dapat  dibangun  rumah  di  atasnya sebagai  tempat  tinggal  manusia.  Kegunaan  suatu  properti  tergantung  pada karateristiknya, seperti ukuran (luas tanah atau bangunan), desain bangunan, aksesibilitas, lokasi,  hak  kepemilikan  dan  bentuk  lain  dari  kegunaan  yang  berpengaruh  pada  nilai property.
b. Kelangkaan ( scarcity ), yaitu suatu barang yang tersedia dalam jumlah yang  terbatas akan menjadikan  benda  tersebut  bernilai  atau  dapat  juga  dikatakan  ketersediaan  atau penawaran suatu komoditas relatif terhadap permintaannya.
c. Keinginan ( desire/demand ), bahwa permintaan terhadap suatu benda menunjukkan benda tersebut bernilai atau harapan pembeli terhadap suatu komoditas untuk dapat memuaskan kebutuhan hidupnya atau keinginan individunya.
d. Daya  beli  efektif  ( effective  purchasing  power ),  adalah  kemampuan  seseorang  secara individu atau kelompok untuk berpartisipasi di pasar dalam memperoleh suatu komoditi, ditukar dengan sejumlah uang tertentu atau barang lain yang setara dengannya.
Menurut  Eldred,  seperti  yang  dikutip  oleh  [8]  dalam  jurnal  Ekonomi  Pembangunan, faktor-faktor yang menentukan nilai ekonomi dari suatu properti tanah adalah:
a. Permintaan yang menunjukkan keinginan dan kemampuan seseorang untuk membeli atau menyewa suatu properti.
b. Kegunaan  yang  menunjukkan  manfaat  dari  properti  subyek  yang  dapat  memberikan kepuasan pada konsumen.
c. Kelangkaan yang menunjukkan kuantitas dan kualitas dari properti lain yang bersaingan dengan properti subyek yang bersangkutan.
d. Transferability yaitu, menunjukkan proses pengalihan hak-hak properti dari satu pihak ke pihak lain melalui jual beli, sewa dan kontrak.

## 2.3 Algoritma K-Nearest Neighbour
Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan objek  tersebut.  Data  pembelajaran  diproyeksikan  ke  ruang  berdimensi  banyak,  dimana  masing- masing  dimensi  merepresentasikan  fitur  dari  data.  Ruang  ini  dibagi  menjadi  bagian-bagian

## Wiyli Yustanti
berdasarkan klasifikasi data pembelajaran. Sebuah titik pada ruang ini ditandai kelas c jika kelas c merupakan  klasifikasi  yang  paling  banyak  ditemui  pada k buah  tetangga  terdekat  titk  tersebut. Dekat atau jauhnya tetangga biasanya dihitung berdasarkan jarak Euclidean dengan rumus seperti pada persaman (1),
, (1)
dengan
: data training ke- i ,
: data testing,
i : record (baris) ke- i dari tabel,
n : jumlah data training.
Pada fase pembelajaran, algoritma ini hanya melakukan penyimpanan vektor-vektor fitur dan klasifikasi dari data pembelajaran. Pada fase klasifikasi, fitur-fitur yang sama dihitung untuk data  test  (yang  klasifikasinya  tidak  diketahui).  Jarak  dari  vektor  yang  baru  ini  terhadap  seluruh vektor  data  pembelajaran  dihitung,  dan  sejumlah K buah  yang  paling  dekat  diambil.  Titik  yang baru  klasifikasinya  diprediksikan  termasuk  pada  klasifikasi  terbanyak  dari  titik-titik  tersebut. Nilai K yang terbaik untuk algoritma ini tergantung pada data. Secara umum, nilai K yang tinggi akan  mengurangi  efek noise pada  klasifikasi,  tetapi  membuat  batasan  antara  setiap  klasifikasi menjadi  lebih  kabur.  Nilai K yang  bagus  dapat  dipilih  dengan  optimasi  parameter,  misalnya dengan  menggunakan  cross-validation.  Kasus  khusus  di  mana  klasifikasi  diprediksikan berdasarkan  data  pembelajaran  yang  paling  dekat  (dengan  kata  lain, K =  1)  disebut  algoritma nearest neighbour .
Ketepatan  algoritma  KNN  sangat  dipengaruhi  oleh  ada  atau  tidaknya  fitur-fitur  yang tidak relevan, atau jika bobot fitur tersebut tidak setara dengan relevansinya terhadap klasifikasi.
Algoritma KNN memiliki beberapa kelebihan yaitu ketangguhan terhadap training data yang  memiliki banyak noise dan efektif apabila training data -nya besar. Sedangkan, kelemahan KNN  adalah  KNN  perlu  menentukan  nilai  dari  parameter K (jumlah  dari  tetangga  terdekat), training berdasarkan jarak tidak jelas mengenai jenis jarak apa yang harus digunakan dan atribut mana yang harus digunakan untuk mendapatkan hasil terbaik, dan biaya komputasi cukup tinggi karena diperlukan perhitungan jarak dari tiap query instance pada keseluruhan training sample . K-Nearest  Neighbour (KNN)  adalah  suatu  metode  yang  menggunakan  algoritma supervised dimana  hasil  dari query  instance yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas dari  kategori  pada  KNN.  Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  mengklasifikasikan  obyek  baru bedasarkan  atribut  dan training  sample . Classifier tidak  menggunakan  model  apapun  untuk dicocokkan dan hanya berdasarkan pada memori. Diberikan titik query, akan ditemukan sejumlah K obyek  atau  (titik training )  yang  paling  dekat  dengan  titik query .  Klasifikasi  menggunakan voting terbanyak  diantara  klasifikasi  dari K obyek.  Algoritma  KNN  menggunakan  klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari query instance yang baru.
Sebagai  ilustrasi  dari  penerapan  algoritma  KNN  adalah  misalnya  terdapat  data  hasil survei  dengan  kuesioner,  untuk  meminta  pendapat  orang  pada    pengujian  dengan  dua  atribut (ketahanan  asam  dan  kekuatan),  untuk  mengklasifikasikan  apakah  suatu  kertas  tisu  berkualitas baik atau tidak [9]. Berikut ini adalah empat sampel pelatihan (data training) .
Tabel 1. Tabel Data Training .
X 1 = Asam Durabilitas (detik) X 2 = Kekuatan (Kg / meter persegi) Klasifikasi 7 7 Buruk 7 4 Buruk 3 4 Baik 1 4 Baik
Sebagai  kasus,  misalnya  saat  ini  pabrik  kertas  telah  menghasilkan  jaringan  baru  yang lulus uji laboratorium dengan X 1 =3  dan X 2 =7. Untuk  menebak klasifikasi jaringan baru ini maka dilakukan perhitungan dengan menggunakan algoritma KNN.
Adapun langkah–langkah untuk menghitung K tetangga terdekat dengan algoritma KNN adalah sebagai berikut.
a. Tentukan parameter K (jumlah tetangga terdekat). Misalkan K = 3
b. Hitung  jarak  antara  permintaan  (data  testing)  dan  contoh-contoh  latihan  semua  (data training) . Data training yang akan dihitung kedekatannya mempunyai koordinat (3,7).
Tabel 2. Tabel Perhitungan Jarak.
X 1 = Asam Durabilitas (detik) X 2 = Kekuatan (Kg / meter persegi) Square Jarak ke contoh permintaan (3, 7) 7 7 (7-3) 2 + (7-7) 2 =16 7 4 (7-3) 2 + (4-7) 2 =25 3 4 (3-3) 2 + (4-7) 2 =9 1 4 (1-3) 2 + (4-7) 2 =13
c. Urutkan jarak dan menentukan tetangga terdekat berdasarkan jarak  terdekat ke- K .
Tabel 3. Tabel Urutan Peringkat Jarak Minimum.
X 1 = Asam Durabilitas (detik) X 2 = Kekuatan (Kg / meter persegi) Square Jarak ke contoh permintaan (3, 7) Peringkat jarak minimum Apakah termasuk dalam- tetangga terdekat 3? 7 7 (7-3) 2 + (7-7) 2 =16 3 Ya 7 4 (7-3) 2 + (4-7) 2 =25 4 Tidak 3 4 (3-3) 2 + (4-7) 2 =9 1 Ya 1 4 (1-3) 2 + (4-7) 2 =13 2 Ya
d. Kumpulkan  kategori Y dari  baris  tetangga  terdekat . Pada  baris  kedua  kategori  tetangga terdekat  ( Y )  tidak  dimasukkan  karena  data  tersebut  peringkatnya  lebih  dari  3  tetangga terdekat.
Tabel 4. Kumpulan Kategori Y Tetangga Terdekat.
X 1 = Asam Durabilitas (detik) X 2 = Kekuatan (Kg / meter Square Jarak ke contoh permintaan Peringkat jarak minimum Apakah termasuk dalam Y = Kategori terdekat
Wiyli Yustanti persegi) (3, 7) tetangga 3- Terdekat? Tetangga 7 7 (7-3) 2 + (7-7) 2 =16 3 Ya Buruk 7 4 (7-3) 2 + (4-7) 2 =25 4 Tidak - 3 4 (3-3) 2 + (4-7) 2 =9 1 Ya Baik 1 4 (1-3) 2 + (4-7) 2 =13 2 Ya Baik
e. Gunakan  mayoritas  sederhana  dari  kategori  tetangga  terdekat  sebagai  nilai  prediksi contoh query.
Dari  tabel  di  atas  diperoleh  dua  kertas  tisu  baru  berkualitas  baik  dan  satu  kertas  tisu  baru berkualitas  buruk.  Karena  tetangga  terdekat  yang  didapat  lebih  banyak  yang  berkualitas  baik, maka  dapat  disimpulkan  bahwa  kertas  tisu  baru  yang  lulus  uji  laboratorium  dengan X 1 =3  dan X 2 =7 adalah termasuk dalam kategori baik.

## 3. Metodologi
Metode  yang  digunakan  adalah  menggunakan  metode  rekayasa  dengan  pendekatan model  waterfall  yang  meliputi  tahap  analisis,  desain,  implementasi  dan  uji  coba  yang digabungkan  dengan  metode  data  mining  yang  dikenal  dengan  istilah Cross-Industry  Standard Process  for  Data  Mining (CRISP-DM).  Pada  tahap  analisis  dilakukan  survei  pendahuluan mengenai data-data yang diduga berpengaruh terhadap harga jual tanah. Data yang dikumpulkan berupa  data  sekunder  yaitu  berupa  lebar  jalan,  jarak  pertokoaan,  kondisi  jalan,  kepadatan penduduk, bebas banjir, transportasi umum, jaringan telepon, saluran PDAM, jarak sekolah, jarak rumah  sakit,  saluran  listrik,  surat  hak  milik,  ukuran  tanah,  supply  demand,  ada  bangunan,  arah mata  angin,  dan  nilai  tanah  (harga  jual  tanah).  Variabel-variabel  diatas  selanjutnya  dijadikan acuan untuk pengumpulan data.
Setelah  melakukan  analisis  sistem,  selanjutnya  dilakukan  perancangan  proses,  input, output, database, graphical user interface (GUI), dan program yang akan dibuat untuk melakukan prediksi. Secara umum, desain proses dari aplikasi yang dibuat seperti dalam Gambar 1.
Gambar 1. Context Diagram .
Prosedur aplikasi untuk diagram di atas diberikan pada Gambar 2 berikut.

## Wiyli Yustanti
Menghitung Jarak Data Testing dengan data Training dengan  rumus Euclidean Distance Start Mencari Kategori Y yang Paling Banyak Muncul end Input Parameter K Mengurutkan Jarak yang Terbentuk dari terkecil sampai terbesar Mengumpulkan Kategori Y dari tetangga terdekat Output Nilai Prediksi
Gambar 2. Prosedur Aplikasi dengan KNN.
4. Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini akan dibahas mengenai hasil implementasi dan pembahasan hasil uji coba program aplikasi. Aplikasi dibuat dengan struktur menu seperti pada Gambar 3.
Gambar
3. Struktur Menu Aplikasi .
Proses pada data pelatihan (training) dan data pengujian (testing) merupakan inti pembahasan dari aplikasi yang dibuat. Data training digunakan untuk menyimpan kasus lama yang sudah diketahui nilai  tanahnya,  sehingga  ketika  ada  data  baru  yang  dimasukkan  (disebut  dengan  data  testing) dapat diprediksi nilai tanahnya berdasarkan ukuran kedekatan. Sebagai contoh data training yang

## Wiyli Yustanti
digunakan  seperti  tampak  pada  Gambar  4.  Di  dalam  data  training  tersebut  terlihat  nilai  dari masing-masing  atribut  yang  berkaitan  dengan  sebuah    data  tanah  pada  lokasi  tertentu.  Dalam penelitian ini mengambil sampel data tanah di wilayah Surabaya sebanyak 100 sampel.
Gambar 4. Sampel Data Training .
Untuk  melakukan  pengujian  data testing maka  dilakukan  input  data testing dan memasukkan jumlah data terdekat ( K ) yang dipertimbangkan. Output dari hasil perhitungan jarak data membandingkan nilai atribut pada data testing dengan nilai atribut pada semua data training akan ditampilkan pada dialog disebelah kiri.
Gambar 5. Proses Analisa Data Testing.

## Wiyli Yustanti
Untuk melihat lebih detil perhitungan data training dan data testing serta jaraknya, dapat dilihat  pasa  menu Detail . Selanjutnya  akan  muncul  form  yang  menampilkan  semua  data  yang dibutuhkan  dalam  perhitungan  jarak  kedekatan  antara  data  baru  dan  data  lama.  Contoh  hasil perhitungan jarak dari data testing dan data training dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Data Hasil Perhitungan Jarak Data Testing dan Training.
Sedangkan untuk melihat grafik perbandingan data t esting dengan data training diberikan fasilitas  untuk  melihat  grafiknya.  Sebagai  contoh  perbandingan  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7. Grafik perbandingan Data Testing dengan Training.

## Wiyli Yustanti
Setelah aplikasi siap digunakan maka dilakukan evaluasi untuk mengukur tingkat presisi dari  hasil  prediksi  nilai  tanah  di  wilayah  Surabaya.  Evaluasi  tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 5. Tabel Tingkat Presisi Prediksi Nilai Tanah di Wilayah Surabaya.
No Wilayah/Alamat Harga Sebenarnya Harga Prediksi Keputusan 1. Gayungan, A. Yani 10.000.000/m 2 > 5.000.000/m 2 Benar 2. Nginden, Semolo 4.350.000/m 2 > 5.000.000/m 2 Salah 3. Jl. Kedungdoro 6.200.000/m 2 > 5.000.000/m 2 Benar 4. Prapen / Jemursari 6.500.000/m 2 > 5.000.000/m 2 Benar 5. Jl. Embong Wungu 8.000.000/m 2 > 5.000.000/m 2 Benar 6. Jurang Kuping, 530.000/m 2 500.000<Y=<1jt/m 2 Benar 7. Jl. Pakis 1.960.000/m 2 1,5 jt<Y<=2 jt/m 2 Benar 8. Keputih, Sukolilo 1.500.000/m 2 1,5 jt<Y<=2 jt/m 2 Salah 9. Tenggilis, Mejoyo 1.600.000/m 2 1,5 jt<Y<=2 jt/m 2 Benar 10.  Wonorejo Asri 485.000/m 2 400.000<Y<=500.000 /m2 Benar
Berdasarkan  hasil  prediksi  data  di  atas  maka  tingkat  akurasi  dari  prediksi  ini  dapat dikatakan  sebesar  80%.  Tingkat  akurasi  ini  dapat  diperbaiki  dengan  menambah  jumlah  data training, sehingga kasus baru yang akan diprediksi harganya sudah ada nilai acuannya di dalam database.

## 5. Penutup
Berdasarkan  penelitian  ini  diperoleh  bahwa  aplikasi  yang  dihasilkan  memiliki  tingkat pemrosesan  yang  cukup  lama  karena  data testing (data  baru)  dibandingan  satu  persatu  dengan data training (data lama). Hal ini karena jumlah atribut yang digunakan untuk memprediksi nilai tanah  cukup  banyak,  yaitu  16  variabel  yang  meliputi  lebar  jalan,  kondisi  jalan,  kondisi  banjir, jarak antara tanah dengan pertokoan, sekolah dan rumah sakit, terdapat saluran telepon, PDAM, listrik dan masih banyak lagi yang lain. Tingkat presisi dari prediksi yang dihasilkan sekitar 80%. Untuk meningkatkan akurasinya, maka diperlukan tambahan data sampel untuk proses pelatihan yang lebih banyak. Selain itu juga dapat dilakukan penelitian lanjutan untuk melakukan prediksi dengan algoritma yang lainnya seperti analisis regresi, decsion tree dan sebagainya.

## Daftar Pustaka
[1] Alexander M.H., 2004. Pemrograman Database Menggunakan Delphi 7.0 dengan Metode ADO . PT. Elex Media Komputindo, Jakarta.
[2] Kristanto  Y.,  2010. Daftar  Perkiraan  Harga–harga  Tanah  Pasar  Sekunder  di  Surabaya Per  01  Maret  2010 ,  (Online).  Sumber:  http://www.PropertiGuide.com  [diakses  01  Maret 2010]
[3] Kusrini dan Luthfi E.T., 2009. Algoritma Data Mining . CV. Andi Offset, Yogyakarta.
Wiyli Yustanti
[4] Northam R.M., 1975. Urban Geography . John Wiley & Sons, Inc., New York.
[5] Pearce  D.W.,  dan  Turner  K.R.,  1990. Economics  Of  Natural  Resources  and  The Enviroment . The John Hopkins University, Baltimore.
[6] Saputra  H.,  2008.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi pembangunan  rumah  di  Daerah Istimewa  Yogyakarta  (1991-2005) . Skripsi, tidak  dipublikasikan.  Universitas  Islam Indonesia, Yogyakarta.
[7] Soekanto, 1994. Pengantar Sosiologi Edisi VI . Radjawali Press.
[8] Sutawijaya A., 2004. Analisis faktor–faktor yang mempengaruhi nilai tanah sebagai dasar penilaian  Nilai  Jual  Obyek  Pajak  (NJOP)  PBB  di  Kota  Semarang. Jurnal  Ekonomi Pembangunan , Vol. 9 No. 1, Juni 2004, hal. 65-78.
[9] Teknomo  K.,  2010. K-Nearest  Neighbours  Tutorial,  K-Tetangga  Terdekat  Tutorial, (Online). Sumber: http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/KNN/ [diakses 4 Maret 2010]
[10]  Wolcott  R.C.,  1987.  The  appraisal  of  Real  Estate  American  Institute  of  Real  Estate Appraiser. North Michigan , Chicago Illinois, hal. 22-63.