## RESEARCH ARTICLE • OPEN ACCESS

## Propensity Score Matching
Pada Pemanfaatan Data Hasil Web Scraping
Untuk Perbaikan Statistik Resmi
Fatimah, Hari Wijayanto, dan Farit Mochamad Afendi

## Volume 6, Issue 2, Pages 226–235, August 2024
Diterima 12 Juni 2024, Direvisi 28 Juli 2024, Disetujui 2 Agustus 2024, Diterbitkan 4 Agustus 2024 To Cite this Article : F. Fatimah, H. Wijayanto, dan F. M. Afendi,“ Propensity Score Matching Pada Pemanfaatan Data Hasil Web Scraping Untuk Perbaikan Statistik Resmi”, Jambura J. Math , vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2024, https://doi.org/10.37905/jjom.v6i2.26568
© 2024 by author(s)

## JOURNAL INFO • JAMBURA JOURNAL OF MATHEMATICS
u Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjom/index Ǽ Journal Abbreviation : Jambura J. Math. Х Frequency : Biannual (February and August) Ŷ Publication Language : English (preferable), Indonesia  DOI : https://doi.org/10.37905/jjom ʢ Online ISSN : 2656-1344 ǽ Editor-in-Chief : Hasan S. Panigoro Ÿ Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ƒ Country : Indonesia ̰ OAI Address : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjom/oai  Google Scholar ID : iWLjgaUAAAAJ Ͳ Email : info.jjom@ung.ac.id

## JAMBURA JOURNAL • FIND OUR OTHER JOURNALS
Jambura Journal of
Biomathematics Jambura Journal of Mathematics Education Jambura Journal of Probability and Statistics EULER : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains, dan Teknologi

## Propensity Score Matching Pada Pemanfaatan Data Hasil Web
Scraping Untuk Perbaikan Statistik Resmi
Fatimah 1 , ∗  , Hari Wijayanto 1  , dan Farit Mochamad Afendi 1
1 Departemen Statistika, IPB University, Bogor, Indonesia
ABSTRAK. Badan Pusat Statistik (BPS) menyambut baik tantangan untuk memanfaatkan big data. Salah satu pu- blikasi BPS yang dapat didukung dengan menggunakan big data adalah angka inflasi yang dikumpulkan dari survei harga konsumen. Salah satu bagian dari survei harga konsumen adalah Survei HK-4 yang memuat tarif kontrak ru- mah. Selama ini tarif kontrak rumah yang dihasilkan BPS underestimate atau lebih rendah dari keadaan sebenarnya. Perbaikan tarif kontrak rumah dilakukan dengan matching data BPS dan web scraping situs sewa rumah menggu- nakan Propensity Score Matching (PSM). Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi DKI Jakarta, Bandung, dan Semarang pada bulan September hingga Oktober 2023. Penelitian ini bertujuan untuk mencari model matching terbaik menggunakan PSM untuk memperbaiki statistik resmi (tarif kontrak rumah) dengan menggabungkan bebe- rapa metode pendugaan nilai propensity score dan algoritma matching. Selanjutnya hasil matching dengan model terbaik akan digunakan untuk menghitung tarif kontrak rumah terkoreksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mo- del matching terbaik secara umum menggunakan pendugaan nilai propensity score regresi logistik, algoritma nearest neighbor matching dengan pengembalian dan menggunakan rasio 1:1. Tarif kontrak terkoreksi jauh di atas tarif kon- trak resmi (DKI Jakarta terkoreksi 87,27%, Bandung 316,15%, dan Semarang 60,04%). Web Scraping memungkinkan digunakan sebagai opsi untuk memperbaiki statistik resmi karena hemat biaya dan waktu, meningkatkan kualitas data statistik resmi, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di berbagai sektor.
ABSTRACT. The Central Statistics Agency (BPS) welcomes the challenge of utilizing big data. One of the BPS publications that can be supported using big data is the inflation figure collected from the consumer price survey. One part of the consumer price survey is the HK-4 Survey, which contains house contract rates. So far, the house contract rates produced by BPS have been underestimated or lower than the actual situation. Improvements to house contract rates are carried out by matching BPS data and web scraping of house rental sites using Propensity Score Matching (PSM). The data used in this study includes DKI Jakarta, Bandung, and Semarang from September to October 2023. This study aims to find the best matching model using PSM to improve official statistics (house contract rates) by combining several propensity score value estimation methods and matching algorithms. Furthermore, the results matching the best model will be used to calculate the corrected house contract rates. The study results show that the best matching model generally uses logistic regression propensity score value estimation, the nearest neighbor matching algorithm with returns and uses a 1:1 ratio. The corrected contract rates are far above the official ones (DKI Jakarta corrected 87.27%, Bandung 316.15%, and Semarang 60.04%). Web Scraping allows it to improve official statistics because it is cost and time-saving, enhances the quality of official statistical data, and supports better decision-making in various sectors.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonComercial 4.0 International License. Editorial of JJoM: Department of Mathematics, Uni- versitas Negeri Gorontalo, Jln. Prof. Dr. Ing. B. J. Habibie, Bone Bolango 96554, Indonesia.

## 1. Pendahuluan
Kehadiran revolusi industri 4.0 mengakibatkan perkem- bangan teknologi dan informasi menjadi semakin cepat. Salah satu teknologi yang berperan besar dalam revolusi industri 4.0 yaitu big data [1] . Big data adalah sekumpulan data berukuran be- sar dan kompleks yang dapat digunakan untuk berbagai analisis dan prediksi. Badan Pusat Statistik (BPS) sebagai Kantor Statis- tik Resmi menyambut baik dengan kehadiran big data ini sebagai opsi untuk meningkatkan pemenuhan kebutuhan data statistik yang berkualitas, lengkap, dan mutakhir. Hal tersebut tertuang
∗ Penulis Korespondensi.
Check for updates
Research Article

## ARTICLE HISTORY
Diterima 12 Juni 2024 Direvisi 28 Juli 2024
Disetujui 2 Agustus 2024
Diterbitkan 4 Agustus 2024

## KATA KUNCI
Big Data
Propensity Score Matching
Statistik Resmi Tarif Kontrak Rumah Web Scraping

## KEYWORDS
Big Data
House Contract Rates Propensity Score Matching
Official Statistics
Web Scraping
dalam salah satu rencana strategis BPS tahun 2020-2024 yaitu: memastikan kemutakhiran data dengan memanfaatkan teknolo- gi informasi dalam pengumpulan data serta penggunaan big da- ta untuk mendukung statistik resmi yang dihasilkan [2] . Hal ini juga diperkuat dengan pernyataan Kepala BPS Republik Indone- sia dalam kuliah umum yang disampaikan pada tanggal 21 Maret 2023 di Institut Pertanian Bogor (IPB), yang berjudul Kolabora- si Memperkuat Literasi dan Pemanfaatan Official Statistics . Pada kuliah umum tersebut Kepala BPS menyampaikan: “Jika dahulu pengumpulan data dilakukan dengan terjun langsung ke lapang- an untuk melakukan sensus, survei, atau meminta data kepada
Email : twfatimah@apps.ipb.ac.id (F. Fatimah) Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/jjom/index / E-ISSN : 2656-1344 © 2024 by the Author(s).
instansi terkait, maka sesuai perkembangan kemajuan teknolo- gi, sekarang dihadapkan pada tantangan untuk memanfaatkan berbagai macam produsen data di luar statistik resmi yaitu de- ngan memanfaatkan big data ” [3] . Bahkan negara-negara di dunia yang tergabung dalam United Nation Global Working Group (GWG) on Big data for Official Statistics secara khusus melakukan kajian rutin untuk melakukan sharing pengalaman pemanfaatan big data untuk mendukung statistik resmi [4] . Begitu pula dengan BPS, selama ini telah melakukan beberapa kajian dalam upaya untuk memanfaatkan big data . Beberapa kajian yang dilakukan BPS de- ngan memanfaatkan big data yang bisa digunakan untuk statis- tik resmi antaralain: data citra satelit untuk menghitung angka kemiskinan [5] , data dari marketplace untuk menghitung statistik harga [6] , mobile positioning data untuk menghitung jumlah wisa- tawan manca negara [7] ; web scraping situs lowongan kerja untuk mendapatkan data jumlah pencari kerja [8] , dsb.
Salah satu publikasi yang bisa ditunjang dengan memanfa- atkan big data yaitu adalah angka inflasi. Angka inflasi dihimpun dari survei harga konsumen yang dikumpulkan di 90 kota inflasi setiap bulannya. Salah satu bagian dari survei harga konsumen adalah Survei HK-4 yang memuat tarif kontrak rumah. Selama ini tarif kontrak rumah yang dihasilkan oleh BPS dinilai underestimate atau dibawah keadaan yang sebenarnya, hal ini bisa dilihat berda- sarkan data BPS kenaikan tarif kontrak rumah di kota-kota inflasi di Indonesia dalam kurun waktu 5 tahun terakhir mengalami ke- naikan yang sangat lambat [9–11] .
Penelitian ini mencoba untuk memanfaatkan big data seba- gai salah satu opsi untuk memperbaiki statistik resmi yang diduga underestimate. Florescu et al. [12] menyebutkan salah satu pelu- ang pemanfaatan big data terkait statistik resmi yaitu kemampuan big data untuk memperbaiki statistik resmi. Kemampuan big data untuk memperbaiki statistik resmi yaitu untuk mengatasi kele- mahan yang melekat pada survei yang sudah dilakukan, seperti kelemahan pada survei HK-4 yaitu kesulitan dalam memperoleh data tarif kontrak rumah elite serta keengganan responden dalam menjawab survei yang sifatnya panel. Perbaikan statistik resmi dengan memanfaatkan big data dalam penelitian ini menggunak- an web scraping dari situs sewa rumah. Hasil web scraping tersebut akan digunakan untuk melakukan perbaikan terhadap data tarif kontrak rumah resmi yang dinilai underestimate. Web scraping dari situs sewa rumah memungkinkan untuk mendapatkan data tarif kontrak rumah beserta karakteristik lainnya seperti luas bangun- an, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi, alamat, dsb.
Perbaikan tarif kontrak rumah dilakukan dengan melakuk- an matching antara kelompok perlakuan (data statistik resmi) dan kelompok kontrol (data hasil web scraping situs sewa rumah). Me- tode matching yang dapat digunakan diantaranya dengan meng- gunakan Propensity Score Matching (PSM). Tahapan dalam PSM ter- diri dari 2 tahapan utama yaitu: melakukan pendugaan nilai pro- pensity score dan menentukan algoritma matching . Beberapa me- tode yang dapat digunakan untuk pendugaan nilai propensity sco- re dalam PSM diantaranya dengan menggunakan metode klasik (regresi logistik) atau machine learning ( random forest, artificial ne- ural network, support vector machine, dsb). Cannas dan Arpino [13] melakukan perbandingan kinerja beberapa metode dalam PSM baik dengan metode klasik maupun machine learning; hasil pe- nelitiannya menunjukkan bahwa random forest, regresi logistik, dan neural network menghasilkan performa yang bagus dalam me-
nyeimbangkan kovariat diantara kelompok perlakuan dan kon- trol dalam PSM. Tahap selanjutnya yaitu menentukan algoritma matching. Beberapa penelitian menggunakan algoritma matching yang berbeda dalam PSM diantaranya penelitian oleh Chang dan Kim [14] dan Liu et al. [15] yang menggunakan algoritma nea- rest neighbor matching , penelitian oleh Austin dan Small [16] yang menggunakan algoritma optimal matching, serta penelitian oleh Wood dan Donnell [17] yang menggunakan algoritma genetic ma- tching . Algoritma nearest neighbor matching merupakan algoritma yang sederhana dan mudah dipahami sedangkan optimal matching merupakan algoritma yang berfokus pada meminimalkan jarak global diantara pasangan yang cocok akan tetapi tidak menjamin menghasilkan kovariat seimbang secara keseluruhan. Sedangk- an genetic matching menggabungkan kovariat-kovariat yang ak- an di matching kan dan mengoptimalkan untuk mencapai keseim- bangan kovariat antara kelompok perlakuan dan kontrol. Genetic matching ditemukan menghasilkan keseimbangan kovariat yang lebih baik dibandingkan algoritma matching lainnya [18] . Pada penelitian ini selain menggunakan ketiga algoritma matching ter- sebut juga menggunakan metode matching dengan dan tanpa pe- ngembalian serta menggunakan rasio pencocokan 1:1 hingga 1:5. Penggunaan metode dengan pengembalian lebih bagus digunak- an apabila hanya terdapat sedikit data yang tumpang tindih dian- tara kelompok perlakuan dan kontrol [19] . Penggunaan rasio 1:1 hingga 1:5 dalam penelitian ini dimaksudkan agar diperoleh tarif kontrak yang berasal dari data webscraping seberagam mungkin.
Penelitian ini memperkenalkan pendekatan inovatif untuk memperbaiki statistik resmi khususnya tarif kontrak rumah yang dinilai underestimate , dengan menggunakan PSM. Dalam pende- katan ini, menggabungkan metode klasik (regresi logistik) dan machine learning (random forest dan neural network) untuk pendu- gaan nilai propensity score . Penelitian ini juga menguji efektivitas tiga algoritma matching ( nearest neighbor, optimal, dan genetic ma- tching ), serta membandingkan hasil matching dengan dan tanpa pengembalian, serta berbagai rasio matching untuk mendapatk- an data yang lebih representatif. Urgensi penelitian ini terletak pada upaya untuk meningkatkan kualitas data statistik resmi de- ngan memanfaatkan teknologi big data, memberikan solusi prak- tis untuk mengatasi underestimate dalam data, dan mendukung pengambilan keputusan di berbagai sektor.
Berdasarkan uraian tersebut, penelitian bertujuan untuk mencari model matching terbaik dengan menggunakan PSM un- tuk perbaikan statistik resmi yang dinilai underestimate dengan mengkombinasikan beberapa metode pendugaan nilai propensi- ty score serta menggunakan beberapa algoritma matching . Hasil matching nya kemudian akan digunakan untuk memperbaiki tarif kontrak resmi.

## 2. Metode

## 2.1. Tahapan penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari dua sumber. Data pertama berasal dari hasil survei HK-4 yang diha- silkan oleh BPS yang dikumpulkan dalam rentang waktu Septem- ber s.d. Oktober 2023 di 3 kota yaitu DKI Jakarta, Bandung, dan Semarang. Data kedua berasal dari hasil web scraping situs sewa rumah diantaranya situs: rumah.com, rumah123.com, dan realo- ka.com yang diposting dalam rentang September s.d. Oktober 2023 di 3 kota yaitu DKI Jakarta, Bandung, dan Semarang. Da-
Gambar 1. Flowchart tahapan penelitian
ta hasil survei HK-4 digunakan sebagai kelompok perlakuan dan data hasil web scraping sebagai kelompok kontrol. Berdasarkan kedua data tersebut akan dilakukan matching data berdasarkan kovariat yang sama diantara kedua data tersebut, dan kovariat yang digunakan dalam penelitian ini disajikan dalam Tabel 1 .
Tabel 1. Kovariat penelitian Kovariat Penjelasan Jenis Data Y Kelompok (1: perlakuan dan 0: kon- trol) Kategori biner KT Jumlah kamar tidur Numerik KM Jumlah kamar mandi Numerik LB 1 Luas bangunan 1 (1: lebih dari 250 m 2 dan 0: tidak)
Kategori biner
LB 2 Luas bangunan 2 (1: 101 - 250 m 2 dan 0: tidak) Kategori biner LB 3 Luas bangunan 3 (1: 50 - 100 m 2 dan 0: tidak) Kategori biner Garasi Garasi (1: ada dan 0: tidak) Kategori biner
Tahapan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini di- sajikan pada Gambar 1 . Tahap pertama adalah tahap persiapan untuk melakukan web scraping . Pada tahap ini menentukan situs sewa rumah yang akan dijadikan sebagai sumber data. Situs sewa rumah yang digunakan diantaranya rumah.com, rumah123.com, dan realoka.com. Tahap kedua yaitu menentukan program yang akan digunakan untuk web scraping . Program yang digunakan untuk melakukan web scraping yaitu menggunakan python versi 3.11.5. dengan pustaka beautifulsoup . Tahap ketiga yaitu mela- kukan web scraping . Web scraping dilakukan untuk memperoleh data-data yang diposting di situs sewa rumah pada rentang sep- tember hingga oktober 2023. Tahap keempat yaitu membersihk- an dan mengumpulkan data. Pada tahap ini membuang data gan- da dan tidak lengkap, serta melakukan pengecekan kebenaran data. Tahap kelima yaitu melakukan matching data. Pada tahap ini melakukan matching data BPS dan hasil web scraping dengan menggunakan PSM. Tahap keenam yaitu menghitung tarif kon- trak rumah terkoreksi. Berdasarkan hasil matching terbaik dila- kukan penghitungan tarif kontrak rumah terkoreksi.
Selanjutnya dipaparkan beberapa konsep penting berkait- an dengan penelitian ini. Konsep-konsep penting yang dipapark- an berikut diperlukan pada pembahasan hasil penelitian.

## 2.2. Web Scraping
Web scraping atau biasa disebut dengan web extraction atau web harvesting adalah proses pengambilan data/informasi dari in- ternet yang umumnya situs secara otomatis dengan menggunak- an software [20] . Web scraping memungkinkan untuk mengambil data yang yang bersumber dari situs yang sekiranya menarik per- hatian untuk dipergunakan kembali dalam berbagai bidang lain [21] . Web scraping situs sewa rumah memungkinkan untuk meng- ambil data yang tersedia di situs sewa rumah seperti: tarif sewa rumah, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi, alamat, dsb; yang mana dengan data tersebut kemudian akan digunakan un- tuk perbaikan official statistics dalam hal ini tarif kontrak rumah.

## 2.3. Propensity Score Matching (PSM)
PSM adalah metode yang populer untuk membuat distri- busi kovariat yang seimbang diantara kelompok perlakuan dan kontrol. PSM memiliki keunggulan dalam kemampuan mereduksi bias diantara kelompok perlakuan dan kontrol serta kemampuan dalam mereduksi dimensi kovariat hingga menjadi satu nilai yaitu propensity score [22, 23] . PSM memiliki 3 tahapan yaitu: 1) mela- kukan pendugaan nilai propensity score , 2) menentukan algoritma matching, 3) evaluasi dan kebaikan model. Metode pendugaan nilai propensity score dalam PSM yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya: regresi logistik, random forest , dan neural network. Pendugaan nilai propensity score dengan menggunakan regresi lo- gistik dilakukan dengan memasukkan persamaan regresi logistik ke dalam persamaan pendugaan propensity score . Persamaan pen- dugaan nilai propensity score dengan menggunakan regresi logistik sebagai berikut:
P S i = e β 0 + ∑ n i =1 β i x i 1 + e β 0 + ∑ n i =1 β i x i . (1)
P S i adalah pendugaan nilai propensity score observasi ke- i dengan i = 1 , 2 , . . . , n ; β 0 : konstanta; β i : koefisien regresi; x i : kovariat. Pendugaan nilai propensity score dengan menggunakan ran- dom forest dilakukan dengan cara memasukkan persamaan ran- dom forest ke dalam persamaan pendugaan nilai propensity score . Persamaan pendugaan nilai propensity score dengan menggunakan
Gambar 2. Tahapan matching data dengan PSM
random forest sebagai berikut:
P S i = 1 M M ∑ j =1 I ( f j ( x i ) ) . (2)
P S i adalah pendugaan nilai propensity score observasi ke- i dengan i = 1 , 2 , . . . , n ; I fungsi indikator akan bernilai 1 jika argumen benar dan 0 jika argumen salah; f j ( x i ) nilai peluang pohon ke- j ; j = 1 , 2 , . . . , M ; M banyaknya pohon. Hasil pendugaan nilai propensity score dengan menggunakan random forest dilakukan de- ngan merata-ratakan prediksi dari semua pohon yang terbentuk.
Pendugaan nilai propensity score dengan menggunakan neu- ral network dilakukan dengan cara memasukkan persamaan fung- si aktivasi non-linear (sigmoid) ke dalam persamaan pendugaan nilai propensity score. Persamaan pendugaan nilai propensity score dengan menggunakan neural network sebagai berikut:
P S i = 1 1 + e − z i , (3)
z i = ∑ i w i x i + b. (4)
P S i adalah pendugaan propensity score observasi ke- i dengan i = 1 , 2 , . . . , n ; w i : bobot kovariat ke- i ; x i : kovariat ke- i ; b : bias.
Algoritma matching yang digunakan dalam penelitian ini meliputi: nearest neighbor matching, optimal matching, dan genetic matching. Dilakukan dengan dan tanpa pengembalian dan meng- gunakan rasio 1:1 hingga 1:5. Tahapan matching data dengan PSM disajikan dalam Gambar 2 .
Algoritma nearest neighbor matching melakukan pemadan- an berdasarkan nilai pendugaan propensity score terdekat, optimal matching melakukan pemadanan dengan meminimumkan total ja- rak propensity score diantara unit kelompok perlakuan dan kon- trol yang sepadan, sedangkan genetic matching melakukan pema- danan dengan memberi bobot untuk masing-masing kovariat dan juga nilai propensity score ; kemudian bobot-bobot tersebut akan bermutasi sehingga diperoleh bobot-bobot yang mengoptimalk- an keseimbangan kovariat [24, 25] . Algoritma matching dilakukan dengan dan tanpa pengembalian menggunakan rasio 1:1 hingga 1:5.
Setelah tahap 1 dan 2 dalam PSM dilakukan, tahap selan- jutnya adalah mengevaluasi model dengan menggunakan uji ba- lance kovariat dan menghitung PBR. Uji balance kovariat dalam PSM digunakan untuk memeriksa keseimbangan kovariat antara kelompok perlakuan dan kontrol, jika kovariat antara kelompok perlakuan dan kontrol tidak seimbang, maka dapat menyebabk- an penarikan kesimpulan menjadi bias [26] . Standardized Mean Difference (SMD) adalah metode statistik yang paling umum di- gunakan untuk memeriksa keseimbangan distribusi kovariat an- tara kelompok perlakuan dan kontrol [27] . Persamaan SMD jika kovariat yang diperbandingkan berskala kontinyu menggunakan rumus:
| SMD | = x t − x k √ ( S 2 t + S 2 k )/2 . (5)
x t dan x k adalah mean kovariat dari kelompok perlakuan dan kon- trol, S 2 t dan S 2 k adalah varians kovariat dari kelompok perlakuan dan kontrol.
Persamaan SMD jika kovariat yang diperbandingkan bers- kala diskret menggunakan rumus:
| SMD | = p p − p k √ [ p t (1 − p t )+ p k (1 − p k )] 2 , (6)
dengan p t dan p k adalah proporsi kovariat dari kelompok perla- kuan dan kontrol.
Nilai absolut SMD yang lebih kecil dari 0,25 menunjukkan adanya keseimbangan distribusi kovariat antara kelompok per- lakuan dan kontrol [28] . Jika ada kovariat yang tidak seimbang, maka kovariat tersebut dikeluarkan dari model dan langkah selan- jutnya akan dilakukan penghitungan Percent Bias Reduction (PBR). PBR digunakan untuk menghitung berapa persen bias yang tere- duksi dari sebelum dilakukan matching sampai setelah dilakukan matching [29] . Persamaan PBR adalah sebagai berikut:
PBR = B b − B a B b x 100 % , (7)
B = | M ( X t ) − M ( X k ) | . (8)
B adalah bias, B b adalah bias sebelum matching, B a adalah bias sesudah matching, M adalah mean, X t adalah kovariat pada ke- lompok perlakuan , X k adalah kovariat pada kelompok kontrol. Model dengan kovariat seimbang terbanyak dan dengan nilai PBR tertinggi merupakan model yang terbaik.
Gambar 3. Jumlah amatan hasil web scraping situs sewa rumah

## 2.4. Penghitungan Tarif Kontrak Rumah Terkoreksi
Tarif kontrak rumah adalah besaran tarif sewa tempat ting- gal yang dilakukan oleh KRT/ART dengan perjanjian dan batasan waktu tertentu. Tarif kontrak rumah terkoreksi dihitung setelah diperoleh data hasil matching yang diperoleh dengan model ter- baik. Penghitungan tarif kontrak rumah terkoreksi sama dengan perhitungan tarif kontrak rumah resmi. Penghitungan tarif kon- trak rumah resmi dilakukan dengan 2 tahap [30] . Tahap pertama menghitung tarif kontrak rumah menurut jenis kategori rumah dengan rumus sebagai berikut:
P i = n √ x i 1 .x i 2 .x i 3 . . . . .x in . (9)
P i adalah tarif kontrak rumah pada kategori i ; i = 1 , 2 , . . . ., 16 ; x ij adalah tarif kontrak rumah pada kategori i sampel ke - j ; j = 1 , 2 , ..., n .
Kategori rumah yang ada dalam perhitungan tarif kontrak rumah resmi terdapat 16 kategori. Pembentukan kategori dida- sarkan pada 2 komponen yaitu kondisi bangunan (jenis atap, je- nis dinding, jenis lantai, luas lantai) dan fasilitas (jenis air, daya listrik, kepemilikan garasi, kepemilikan AC).
Tahap kedua yaitu menghitung tarif kontrak rumah secara agregat. Rumus penghitungan tarif kontrak rumah agregat seba- gai berikut:
P a = 16 ∏ i =1 ( P b i i ) , (10)
b i = s i ∑ 16 i =1 s i . (11)
P a adalah tarif kontrak rumah agregat, P i adalah tarif kontrak rumah pada kategori i ; i = 1 , 2 , . . . ., 16 ; b i adalah bobot pada kategori i , s i adalah jumlah sampel pada kategori i .
Dikarenakan pada data web scraping tidak memiliki data yang lengkap untuk melakukan pengkategorian yang serupa, ma- ka pada penelitian ini begitu dilakukan matching , pengkategorian dan pembobotan menggunakan kategori dan bobot yang digu- nakan pada perhitungan tarif kontrak rumah resmi.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Data Hasil Web Scraping
Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari data BPS dan hasil web scraping situs sewa rumah. Jumlah amatan pada data BPS yaitu masing-masing 26 amatan untuk DKI Jakarta dan Semarang; sedangkan untuk Bandung yaitu sebanyak 35 amatan. Jumlah amatan hasil web scraping setelah dikurangi yang ganda dan tidak lengkap disajikan pada Gambar 3 .
Jumlah amatan hasil web scraping untuk DKI Jakarta paling banyak dibanding Kota Bandung dan Semarang. Jumlah amatan hasil web scraping untuk DKI Jakarta pada bulan Oktober 2023 dua kali lipat dibandingkan pada bulan September 2023, sedangkan untuk Kota Bandung dan Semarang jumlah amatan hasil web scra- ping pada bulan September dan Oktober 2023 hanya terdapat se- dikit perbedaan. Jumlah amatan hasil web scraping jika dirinci me- nurut bulan, kota dan situs sewa rumah selengkapnya disajikan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Hasil web scraping sesudah dikurangi data yang ganda dan tidak lengkap September – Oktober 2023
Bulan Kota Situs Sewa Rumah rumah.com rumah123.com realoka.com September DKI Jakarta 311 112 11 Bandung 68 13 2 Semarang 5 59 4 Oktober DKI Jakarta 391 427 50 Bandung 70 15 13 Semarang 10 52 9
Jumlah amatan hasil web scraping di DKI Jakarta dan Ban- dung pada bulan September 2023 paling banyak pada situs ru- mah.com dibanding situs lainnya; sedangkan di Semarang jum- lah amatan hasil web scraping di rumah123.com paling banyak di- banding situs lainnya. Pada bulan Oktober 2023 jumlah amat- an hasil web scraping di DKI Jakarta dan Semarang pada situs ru- mah123.com paling banyak dibanding situs lainnya; sedangkan di Bandung jumlah amatan hasil web scraping paling banyak pada situs rumah.com dibandingkan situs lainnya.
Tabel 3. Hasil matching data di DKI Jakarta pada bulan September 2023
Metode Pend. Algoritma Metode Rasio Kovariat Seimbang PBR % Regresi logistik NN DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 99,8770 Regresi logistik NN DP 1:3 KT, KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 80,1549 Regresi logistik Gen DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 86,8929 Regresi logistik Gen DP 1:2 KT, KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 78,1262 Regresi logistik Gen DP 1:3 KT, KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 79,4418 Random forest NN DP 1:1 KT, KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 93,3805 Random forest NN DP 1:2 KT, KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 82,6560 Random forest Gen DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 78,3472 Random forest Gen DP 1:2 KT, KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 84,0832 Neural network Gen DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 9,7441 Neural network Gen DP 1:2 KT, KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 27,9636 Neural network Gen DP 1:3 KT, KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 32,4540
Tabel 4. Hasil matching data di DKI Jakarta pada bulan Oktober 2023
Metode Pend. Algoritma Metode Rasio Kovariat seimbang PBR % Regresi logistik NN DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 99,3108 Regresi logistik NN DP 1:2
KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 98,2700 Regresi logistik NN DP 1:3
KT, KM, LB 1 , LB 3 , Garasi 96,0900 Regresi logistik Gen DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 99,3108 Regresi logistik Gen DP 1:2 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 99,1702 Random forest NN DP 1:1 KT, KM, LB 1 , LB 3 , Garasi 79,0448 Random forest Gen DP 1:1 KT, KM, LB 1 , LB 3 , Garasi 80,8090 Random forest Gen DP 1:2 KT, KM, LB 1 , LB 3 , Garasi 68,7464 Random forest Gen DP 1:3 KT, KM, LB 1 , LB 3 , Garasi 66,1503 Neural network Gen DP 1:1 KT, KM, LB 1 , LB 3 , Garasi 97,3039
Tabel 5. Hasil matching data di Bandung pada bulan September 2023
Metode Pend. Algoritma Metode Rasio Kovariat seimbang PBR % Regresi logistik Gen DP 1:1 LB 1 , LB 2 , LB 3 0,4217 Regresi logistik Gen DP 1:2 LB 1 , LB 2 , LB 3 3,0213 Regresi logistik Gen DP 1:3 LB 1 , LB 2 , LB 3 0,4217 Regresi logistik Gen DP 1:4 LB 1 , LB 2 , LB 3 3,0213 Regresi logistik Gen nP 1:5 KM, LB 2 , LB 3 0,7660 Random forest Gen DP 1:1 LB 1 , LB 2 , LB 3 9,3548 Random forest Gen DP 1:3 LB 1 , LB 2 , LB 3 6,8736 Random forest Gen DP 1:4 LB 1 , LB 2 , LB 3 6,0261 Random forest Gen DP 1:5 KM, LB 2 , LB 3 4,9442 Neural network Gen DP 1:1 LB 1 , LB 2 , LB 3 0,3174 Neural network Gen DP 1:2 LB 1 , LB 2 , LB 3 1,3235 Neural network Gen DP 1:3 LB 1 , LB 2 , LB 3 0,2521 Neural network Gen DP 1:4 KM, LB 1 , LB 3 0,2449 Neural network Gen DP 1:5 KM, LB 1 , LB 3 0,4316

## 3.2. Hasil Matching Data di DKI Jakarta
Hasil matching data di DKI Jakarta pada bulan September 2023 disajikan pada Tabel 3 . Hasilnya menunjukkan terdapat 12 model dengan banyaknya kovariat seimbang yang sama, yaitu se- banyak 5 kovariat. Kovariat dianggap seimbang jika nilai SMD (Standardized Mean Difference) di bawah 0,25. Metode matching terbaik yaitu model yang selain memiliki kovariat seimbang ter- banyak juga memiliki PBR tertinggi. Model matching terbaik di DKI Jakarta pada bulan September 2023 yaitu model dengan pen- dugaan nilai propensity score regresi logistik dengan algoritma ne- arest neigbor matching dengan pengembalian menggunakan rasio 1:1.
Hasil matching data di DKI Jakarta pada bulan Oktober 2023 disajikan pada Tabel 4 . Hasil matching nya menunjukkan terdapat
10 model dengan jumlah kovariat seimbang yang sama yaitu se- banyak 5 kovariat. Metode matching terbaik yaitu model dengan pendugaan nilai propensity score regresi logistik dengan algoritma: nearest neigbor matching dengan pengembalian rasio 1:1 dan ge- netic matching dengan pengembalian menggunakan rasio 1:1 dan 1:2.

## 3.3. Hasil Matching Data di Bandung
Hasil matching data di Bandung pada bulan September 2023 disajikan pada Tabel 5 . Hasil matching nya menunjukkan terdapat 14 model dengan banyaknya kovariat seimbang yang sama yaitu sebanyak 3 kovariat. Jika dilihat secara seksama PBR untuk 14 model tersebut kurang dari 10% sehingga hasil matching dari 14 model tersebut tidak bisa digunakan untuk menghitung tarif kon-
Tabel 6. Hasil matching d ata di Bandung pada bulan Oktober 2023
Metode Pend. Algoritma Metode Rasio Kovariat seimbang PBR % Regresi logistik Gen DP 1:1 KT, LB 1 , LB 2 72,6696 Random forest NN DP 1:1 KT, LB 1 , LB 2 , Garasi 88,2404 Random forest Gen DP 1:1 KT, LB 1 , LB 2 81,0705 Neural network Gen DP 1:1 KT, LB 1 , LB 2 5,0238
Tabel 7. Hasil matching data di Semarang pada bulan September 2023
Metode Pend. Algoritma Metode Rasio Kovariat seimbang PBR % Regresi logistik NN DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 96,9114 Regresi logistik Gen DP 1:2 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 29,7223 Regresi logistik Gen DP 1:3 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 7,2030 Regresi logistik Gen DP 1:4 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 8,3900 Regresi logistik Gen DP 1:5 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 7,8138 Random forest Gen DP 1:2 KT, KM, LB 1 , LB 2 20,4682 Random forest Gen DP 1:4 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 33,8365 Neural network NN DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 95,8625 Neural network Gen DP 1:3 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 13,7529 Neural network Gen DP 1:4 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 21,0140 Neural network Gen DP 1:5 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3
19,6154
Tabel 8. Hasil matching data di Semarang pada bulan Oktober 2023
Metode Pend. Algoritma Metode Rasio Kovariat seimbang PBR % Regresi logistik Gen DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 2,5752 Random forest Gen DP 1:3 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 8,6161 Random forest Gen DP 1:4 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 9,2469 Neural network Gen DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 2,3615 Neural network Gen DP 1:4 KM, LB 1 , LB 2 , LB 3 0,3495
trak rumah terkoreksi karena semakin kecil nilai PBR menunjukk- an antara data BPS dengan data hasil web scraping terdapat keti- dakmiripan yang sangat besar sehingga seolah-olah kedua data tersebut bukan berasal dari populasi yang sama sehingga apabila dipaksakan biasnya sangat besar.
Hasil matching data di Bandung pada bulan Oktober 2023 disajikan pada Tabel 6 . Hasil matching nya menunjukkan hanya terdapat 1 model dengan jumlah kovariat seimbang yang terba- nyak yaitu model dengan pendugaan nilai propensity score ran- dom forest dengan algoritma nearest neigbor matching dengan pe- ngembalian menggunakan rasio 1:1. Model dengan pendugaan nilai propensity score random forest dengan algoritma nearest nei- gbor matching dengan pengembalian menggunakan rasio 1:1 me- rupakan model terbaik karena disamping memiliki kovariat seim- bang yang paling banyak, juga memiliki nilai PBR tertinggi yaitu 88,24%. Selengkapnya bisa dilihat pada Tabel 6 .

## 3.4. Hasil Matching Data di Semarang
Hasil matching data di Semarang pada bulan September 2023 disajikan pada Tabel 7 . Hasil matching nya menunjukkan ter- dapat 11 model dengan jumlah kovariat seimbang yang sama ya- itu sebanyak 4 kovariat. Metode matching terbaik yaitu model dengan pendugaan propensity score regresi logistik dengan algori- tma nearest neigbor matching dengan pengembalian menggunakan rasio 1:1.
Hasil matching data di Semarang pada bulan Oktober 2023 disajikan pada Tabel 8 . Hasil matching nya menunjukkan terdapat 5 model dengan banyaknya kovariat seimbang yang sama yaitu
sebanyak 4 kovariat. Jika dilihat secara seksama PBR untuk 5 mo- del tersebut kurang dari 10% sehingga hasil matching dari 5 model tersebut tidak bisa digunakan untuk menghitung tarif kontrak ru- mah terkoreksi karena semakin kecil nilai PBR menunjukkan anta- ra data BPS dengan data hasil web scraping terdapat ketidakmirip- an yang sangat besar sehingga seolah-olah kedua data tersebut bukan berasal dari populasi yang sama sehingga apabila dipak- sakan biasnya sangat besar.

## 3.5. Penghitungan Tarif Kontrak Rumah Terkoreksi
Model matching terbaik untuk melakukan matching data BPS dengan web scraping secara umum menggunakan pendugaan ni- lai propensity score regresi logistik, algoritma nearest neighbor ma- tching dengan pengembalian menggunakan rasio 1:1. Pada dasar- nya pendugaan nilai propensity score baik regresi logistik, random forest , maupun neural network memiliki kemampuan yang bagus dalam menyeimbangkan kovariat diantara kelompok perlakuan dan kontrol. Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Cannas dan Arpino [13] . Hanya saja pendugaan nilai pro- pensity score dengan regresi logistik memiliki keunggulan yaitu menghasilkan nilai PBR yang lebih tinggi dibanding metode pen- dugaan nilai propensity score lainnya. PBR yang tinggi berarti hasil matching data menunjukkan kemiripan diantara kelompok perla- kuan dan kontrol. Keunggulan metode pendugaan nilai propensity score dengan regresi logistik dibanding metode lainnya disajikan pada Tabel 9 .
Dalam penelitian ini, algoritma nearest neighbor matching dan genetic matching menunjukkan kemampuan yang setara da-
Tabel 9. Perbandingan model-model PSM untuk melihat kinerja metode pendugaan nilai propensity score Kota Bulan Metode pend. Algoritma Metode Rasio Kovariat seimbang PBR % DKI Jakarta Sept Regresi Logistik NN DP 1:1 KM , LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 99.8770 DKI Jakarta Sept Random Forest NN DP 1:1 KT, KM , LB 1 , LB 2 , Garasi 93.3805 DKI Jakarta Okt Regresi Logistik NN DP 1:1 KM , LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 99.3108 DKI Jakarta Okt Random Forest NN DP 1:1 KT, KM , LB 1 , LB 3 , Garasi 79.0448 Semarang Sept Regresi Logistik NN DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 96.9114 Semarang Sept Neural Network NN DP 1:1 KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 95.8625 Tabel 10. Perbandingan model-model PSM untuk melihat kinerja algoritma matching Kota Bulan Metode pend. Algoritma Metode Rasio Kovariat seimbang PBR % DKI Jakarta Sept Regresi Logistik NN DP 1:1 KM , LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 99.8770 DKI Jakarta Sept Regresi Logistik Gen DP 1:1 KM , LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 86.8929 DKI Jakarta Okt Regresi Logistik NN DP 1:1 KM , LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 99.3108 DKI Jakarta Okt Regresi Logistik Gen DP 1:1 KM , LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 99.3108 DKI Jakarta Okt Random Forest NN DP 1:1 KT, KM , LB 1 , LB 2 , Garasi 93.3805 DKI Jakarta Okt Random Forest NN DP 1:1 KT, KM , LB 1 , LB 3 , Garasi 79.0448 DKI Jakarta Okt Random Forest Gen DP 1:1 KT, KM , LB 1 , LB 3 , Garasi 80.8090 Bandung Okt Random Forest NN DP 1:1 KT, LB 1 , LB 2 ,Garasi 88.2404 Bandung Okt Random Forest Gen DP 1:1 KT, LB 1 , LB 2 81.0705 Tabel 11. Perbandingan model-model PSM untuk melihat kinerja rasio matching Kota Bulan Metode pend. Algoritma Metode Rasio Kovariat seimbang PBR % DKI Jakarta Sept Regresi Logistik NN DP 1:1 KM ,LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 99.8770 DKI Jakarta Sept Regresi Logistik NN DP 1:3 KT , KM, LB 1 , LB 2 , Garasi 80.1549 DKI Jakarta Okt Regresi Logistik NN DP 1:1 KM ,LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 99.3108 DKI Jakarta Okt Regresi Logistik NN DP 1:2 KM , LB 1 , LB 2 , LB 3 , Garasi 98.2700 DKI Jakarta Okt Regresi Logistik NN DP 1:3 KT, KM , LB 1 , LB 3 , Garasi 96.0900
lam menyeimbangkan kovariat antara kelompok perlakuan dan kontrol, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 10 . Meskipun de- mikian, temuan ini sedikit berbeda dengan hasil penelitian Dia- mond dan Sekhon [18] , yang menunjukkan bahwa algoritma ge- netic matching cenderung lebih unggul dibandingkan algoritma matching lainnya dalam mencapai keseimbangan kovariat. Selain itu, algoritma nearest neighbor matching menghasilkan PBR yang lebih tinggi dibandingkan genetic matching .
PSM dengan pengembalian ini dimungkinkan dilakukan apabila data pada kelompok perlakuan hanya sedikit tumpang tindih dengan data kelompok kontrol, yang mana apabila hanya sedikit data yang tumpang tindih, maka akan sangat sedikit kova- riat yang seimbang yang berakibat hasil matching yang dihasilkan tidak optimal. Maka pada penelitian ini penggunakan PSM de- ngan pengembalian lebih baik hasilnya dibandingkan tanpa pe- ngembalian ( Tabel 3 - 8 menunjukkan model-model yang memili- ki kovariat seimbang terbanyak adalah model-model dengan pe- ngembalian). Hal ini sejalan dengan Staffa [19] yang menyarank- an penggunaan PSM dengan pengembalian apabila hanya terda- pat sedikit data yang tumpang tindih antara kelompok perlakuan dan kontrol.
Pada penelitian ini model PSM terbaik diperoleh menggu- nakan rasio 1:1, hal ini bisa dilihat pada Tabel 11 yang menun- jukkan model dengan rasio 1:1 memiliki PBR yang lebih tinggi dibanding model dengan rasio lainnya. Rasio 1:1 berarti misal 1 data BPS dicocokkan dengan 1 data hasil web scraping , maka da- ri 1 data hasil web scraping tersebut bisa terpilih kembali untuk matching dengan data BPS yang lain. Hal ini disebabkan karena
terdapat beberapa data BPS yang berdasarkan kovariatnya memi- liki kemiripan karakteristik.
Tabel 12. Perbandingan tarif kontrak resmi dan terkoreksi
Kota Tarif resmi Tarif terkoreksi Sept Okt Sept Okt DKI Jakarta 910.378 910.378 1.553.294 1.871.210 Bandung 417.201 417.410 - 1.737.062 Semarang 584.033 584.033 934.709 -
Setelah diperoleh model terbaik, maka data hasil matching tersebut akan dapat digunakan untuk menghitung tarif kontrak rumah terkoreksi. Pada Tabel 12 , tarif kontrak terkoreksi terda- pat perbedaan yang signifikan dengan tarif kontrak resmi. Tarif kontrak terkoreksi jauh lebih tinggi dibanding tarif kontrak res- mi. Tarif kontrak terkoreksi pada bulan September 2023 untuk DKI Jakarta sekitar 1,553 juta rupiah, sedang pada bulan Oktober 2023 tarif kontrak terkoreksi ada 3 tarif dikarenakan terdapat 3 model terbaik. Untuk mendapatkan tarif kontrak terkoreksi pada bulan Oktober, maka ketiga tarif tersebut kemudian dicari rata- rata geometriknya sehingga diperoleh yaitu 1,871 juta rupiah. Ta- rif kontrak terkoreksi untuk Kota Bandung yaitu 1,737 juta rupi- ah pada bulan Oktober sedangkan pada bulan September tidak tersedia dikarenakan hasil matching datanya tidak bagus. Begi- tu juga untuk Kota Semarang tarif kontrak terkoreksi pada bulan September 935 ribu rupiah, sedangkan pada bulan Oktober tidak tersedia dikarenakan hasil matching yang tidak bagus.
Tarif kontrak resmi pada bulan September dan Oktober me- nunjukkan tarif yang hampir sama, dengan demikian pada tarif
Gambar 4. Box plot tarif kontrak rumah berdasarkan data BPS dan web scraping di DKI Jakarta, Bandung, dan Semarang (dalam ribuan)
kontrak terkoreksi seharusnya juga demikian karena jarak antara bulan September dan Oktober sangat dekat. Tarif kontrak terko- reksi untuk DKI Jakarta dilakukan rata-rata geometrik sehingga diperoleh tarif terkoreksi final pada bulan September dan Okto- ber yaitu 1,705 juta rupiah, sedangkan tarif kontrak terkoreksi final untuk Kota Bandung yaitu 1,737 juta rupiah, dan 935 ribu rupiah untuk Kota Semarang. Tarif kontrak resmi dan terkoreksi final disajikan pada Tabel 13 .
Tabel 13. Perbandingan tarif kontrak resmi dan terkoreksi final
Kota Tarif resmi Tarif terkoreksi final Sept Okt Sept Okt DKI Jakarta 910.378 910.378 1.704.857 1.704.857 Bandung 417.201 417.410 1.737.062 1.737.062 Semarang 584.033 584.033 934.709 934.709
Penggunaan data web scraping dapat menjadi alternatif yang efektif untuk memperbaiki statistik resmi, khususnya tarif kon- trak rumah. Web scraping menawarkan berbagai keuntungan, ter- masuk kemudahan pelaksanaan, penghematan biaya dan waktu dibandingkan dengan survei lapangan langsung [31, 32] . Selain itu, metode ini dapat meningkatkan kualitas data statistik res- mi [33] , menyediakan solusi praktis untuk mengatasi kekurang- an dalam survei [12] , serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di berbagai sektor. Dengan memanfaatkan data web scraping , pihak terkait dapat memperoleh gambaran yang le- bih akurat dan terkini mengenai tarif kontrak rumah, yang sangat penting untuk perencanaan dan kebijakan ekonomi.

## 4. Kesimpulan
Model matching terbaik untuk melakukan matching data BPS dengan web scraping secara umum menggunakan penduga- an nilai propensity score regresi logistik, algoritma nearest neighbor matching dengan pengembalian menggunakan rasio 1:1. Tarif kontrak terkoreksi secara keseluruhan jauh di atas tarif kontrak resmi. Tarif kontrak terkoreksi bulan September dan Oktober 2023 untuk DKI Jakarta yaitu sebesar 1,705 juta rupiah (terko- reksi 87,27%), Kota Bandung sebesar 1,737 juta rupiah (terkoreksi 316,15%), dan Kota Semarang 935 ribu rupiah (terkoreksi 60,04%). Penggunaan web scraping memungkinkan digunakan sebagai sa- lah satu opsi untuk memperbaiki statistik resmi (tarif kontrak ru- mah), karena kemudahan dalam melakukan web scraping, meng- hemat biaya dan waktu, meningkatkan kualitas data statistik res- mi, menawarkan solusi praktis untuk mengatasi kelemahan da-
lam survei tradisional, dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik di berbagai sektor.
Kontribusi Penulis. Fatimah: Konseptualisasi, metodologi, perang- kat lunak, validasi, investigasi, sumber daya, kurasi data, penulisan— penyusunan draf awal, visualisasi. Hari Wijayanto: Metodologi, anali- sis formal, penulisan—tinjauan dan penyuntingan, supervisi. Farit Mo- chamad Afendi: Metodologi, analisis formal, penulisan—tinjauan dan pengeditan, supervisi). Semua penulis telah membaca dan menyetujui versi manuskrip yang diterbitkan.
Ucapan Terima Kasih. Para penulis menyampaikan terima kasih kepada editor dan reviewer atas pembacaan yang cermat, kritik yang mendalam, dan rekomendasi yang praktis untuk meningkatkan kualitas tulisan ini.
Pembiayaan. Penelitian ini tidak menerima pembiayaan eksternal.
Konflik Kepentingan. Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepen- tingan yang terkait dengan artikel ini.

## Referensi
[1] C. O. Klingenberg, M. A. V. Borges, and J. A. do V. Antunes, “Indus- try 4.0: What makes it a revolution? A historical framework to un- derstand the phenomenon,” Technol Soc , vol. 70, p. 102009, 2022, doi: 10.1016/j.techsoc.2022.102009 .
[2] Perka BPS, Peraturan Kepala BPS No. 36 Tahun 2020 tentang Rencana Strategis Badan Pusat Statistik Tahun 2020-2024 . 2020.
[3] M. Yuwono, “Kolaborasi Memperkuat Literasi dan Pemanfaatan Official Sta- tistics,” in the Public Lecture , Bogor, Indonesia, Mar. 2023, pp. 1–12.
[4] A. Ashofteh and J. M. Bravo, “Data science training for official statistics: A new scientific paradigm of information and knowledge development in na- tional statistical systems,” Stat J IAOS , vol. 37, no. 3, pp. 771–789, 2021, doi: 10.3233/SJI-210841 .
[5] BPS, ”Pemodelan Citra Malam Untuk Estimasi Kemiskinan Desa,” Jakarta, In- donesia, Aug. 2022.
[6] S. Pramana and S. Mariyah, “Big data implementation for price statistics in Indonesia: Past, current, and future developments,” Stat J IAOS , vol. 37, no. 1, pp. 415–427, 2021, doi: 10.3233/SJI-200740 .
[7] T. K. Lestari, S. Esko, S. E. Sarpono, and R. Rufiadi, “Indonesia’s Experi- ence of using Signaling Mobile Positioning Data for Official Tourism Sta- tistics,” in 15th world forum on tourism statistics , Cusco, Peru, 2018. Acces- sed: Jul. 26, 2024. [Online]. Available: http://www. 15th-tourism-stats-forum. com/papers.html .
[8] BPS, “Kajian Big Data sebagai Pelengkap Data dan Informasi Statistik Sosial,” Jakarta, Indonesia, 2020.
[9] Badan Pusat Statistik (BPS), “Harga Konsumen Beberapa Barang Dan Jasa Kelompok Perumahan 82 Kota Di Indonesia 2017,” Jakarta, Indonesia, Mar. 2018.
[10] Badan Pusat Statistik (BPS), “Harga Konsumen Beberapa Barang Dan Jasa Kelompok Perumahan Di 82 Kota Di Indonesia 2019,” Jakarta, Indonesia, Mar. 2020.
[11] Badan Pusat Statistik (BPS), “Publikasi Harga Konsumen Beberapa Barang dan Jasa Kelompok Perumahan, Air, Listrik, dan Bahan Bakar Rumah Tangga 90 Kota di Indonesia 2021,” Jakarta, Indonesia, Mar. 2022.
[12] D. Florescu, M. Karlberg, F. Reis, P. R. Del Castillo, M. Skaliotis, and A. Wir- thmann, “Will ‘big data’ transform official statistics,” in European Conference on the Quality of Official Statistics. Vienna, Austria , 2014, pp. 2–5.
[13] M. Cannas and B. Arpino, “A comparison of machine learning algorithms and covariate balance measures for propensity score matching and weighting,” Biometrical Journal , vol. 61, no. 4, pp. 1049–1072, Jul. 2019, doi: 10.1002/bi- mj.201800132 .
[14] T. W. Chang and Y. Kim, “Performance analysis of promotion programs of the smart factory using propensity score matching,” Procedia Comput Sci , vol. 232, pp. 1909–1917, 2024, doi: 10.1016/j.procs.2024.02.013 .
[15] W. D. Liu et al. , “Effect of early dexamethasone on outcomes of COVID-19: A quasi-experimental study using propensity score matching,” Journal of Mi- crobiology, Immunology and Infection , vol. 57, no. 3, pp. 414–425, 2024, doi: 10.1016/j.jmii.2024.02.002 .
[16] P. C. Austin and D. S. Small, “The use of bootstrapping when using propensity-score matching without replacement: a simulation study,” Stat Med , vol. 33, no. 24, pp. 4306–4319, 2014, doi: 10.1002/sim.6276 .
[17] J. Wood and E. T. Donnell, “Safety evaluation of continuous green T inter- sections: A propensity scores-genetic matching-potential outcomes approa- ch,” Accid Anal Prev , vol. 93, pp. 1–13, 2016, doi: 10.1016/j.aap.2016.04.015 .
[18] A. Diamond and J. S. Sekhon, “Genetic matching for estimating causal effe- cts: A general multivariate matching method for achieving balance in ob- servational studies,” Review of Economics and Statistics , vol. 95, no. 3, pp. 932–945, 2013, doi: 10.1162/REST_a_00318 .
[19] S. J. Staffa and D. Zurakowski, “Five steps to successfully implement and eva- luate propensity score matching in clinical research studies,” Anesth Analg , vol. 127, no. 4, 2018, doi: 10.1213/ANE.0000000000002787 .
[20] B. Zhao, “Web Scraping,” in Encyclopedia of Big Data , L. A. Schintler and C. L. McNeely, Eds., Cham: Springer International Publishing, 2017, pp. 1–3. doi: 10.1007/978-3-319-32001-4_483-1 .
[21] B. Ramsey, M. Turland, and O. Merida, Web Scraping with PHP, 2nd Edition: A Php[architect] Guide , 2nd ed. Canada: PHP [Architect], 2019. [Online]. Availa- ble: https://books.google.co.id/books?id=OvZryAEACAAJ .
[22] P. C. Austin, “An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding in observational studies,” Multivariate Behav Res , vol. 46, no. 3, pp. 399–424, 2011, doi: 10.1080/00273171.2011.568786 .
[23] S. Guo and M. W. Fraser, Propensity Score Analysis: Statistical Methods and Applications , 2nd ed. United States of America: SAGE publications, 2014.
[24] H. Yasunaga, “Introduction to applied statistics—chapter 1 propensity score analysis,” Annals of Clinical Epidemiology , vol. 2, no. 2, pp. 33–37, 2020, doi: 10.37737/ace.2.2_33 .
[25] Q.-Y. Zhao, J.-C. Luo, Y. Su, Y.-J. Zhang, G.-W. Tu, and Z. Luo, “Propensity score matching with R: Conventional methods and new features,” Ann Transl Med , vol. 9, no. 9, 2021, doi: 10.21037/atm-20-3998 .
[26] H. Harris and S. J. Horst, “A brief guide to decisions at each step of the propensity score matching process,” Practical Assessment, Research, and Eva- luation , vol. 21, no. 1, p. 4, 2016, doi: 10.7275/yq7r-4820 .
[27] Z. Zhang, H. Kim, G. Lonjon, and Y. Zhu, “Balance diagnostics after pro- pensity score matching,” Ann Transl Med , vol. 7, p. 16, Jan. 2019, doi: 10.21037/atm.2018.12.10 .
[28] D. Bottigliengo, G. Lorenzoni, H. Ocagli, M. Martinato, P. Berchialla, and D. Gregori, “Propensity score analysis with partially observed baseline covari- ates: A practical comparison of methods for handling missing data,” Int J Environ Res Public Health , vol. 18, no. 13, p. 6694, 2021, doi: 10.3390/ijer- ph18136694 .
[29] Y. Liu, B. Zumbo, P. Gustafson, Y. Huang, E. Kroc, and A. Wu, “Investigating causal DIF via propensity score methods,” Practical Assessment, Research & Evaluation , vol. 21, pp. 1–24, Dec. 2016, doi: 10.7275/ewqz-n963 .
[30] BPS, “Pedoman dan Pencacahan Survei Tarif Sewa/Kontrak Rumah, Upah Pembantu Rumah Tangga, Upah Baby Sitter, dan Uang Sekolah (STRPBS) 2020,” BPS, Jakarta, Indonesia, Oct. 2019.
[31] J. Li, L. Xu, L. Tang, S. Wang, and L. Li, “Big data in tourism resear- ch: A literature review,” Tour Manag , vol. 68, pp. 301–323, 2018, doi: 10.1016/j.tourman.2018.03.009 .
[32] J. Irek, “Web scraping for food price research,” British Food Journal , vol. 121, pp. 3350–3361, Nov. 2019, doi: 10.1108/BFJ-02-2019-0081 .
[33] E. L. Groshen, “The future of official statistics,” Harv Data Sci Rev , vol. 3, no. 4, 2021, doi: 10.1162/99608f92.591917c6 .