## RAMALAN PENJUALAN RUMAH MENGGUNAKAN ALGORITMA LINEAR REGRESI DI TEBET JAKARTA SELATAN
Ghina Khalda Rifdan, Nining Rahaningsih, Agus Bahtiar, Irfan Ali, Nisa Dienwati Nuris Program Studi Komputerisasi Akutansi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kota Cirebon, Indonesia ginarifdan@gmail.com

## ABSTRAK
Semakin  meningkatnya  perkembangan  properti  dari  tahun  ke  tahun  mengalami  peningkatan  yang  sangat pesat, selain itu rumah juga merupakan kebutuhan primer bagi manusia untuk tempat berteduh. Ada satu lokasi diperkotaan yang cukup menarik perhatian, permintaan dan penawaran properti, khusunya rumah yang terdapat di  Tebet  Jakarta  Selatan.  Alhasil,  Tebet,  Jakarta  Selatan,  memiliki  tingkat  investasi  yang  tinggi  dari  berbagai lapisan  masyarakat.  Nilai  tanah  yang  tinggi,  rumah  yang  dibangun  dengan  baik,  dan  fasilitas  umum  yang memadai menjadi penyebab kenaikan harga setiap tahunnya. Sementara itu, sejumlah hipotesis komponen atau variabel yang menentukan harga tidak dapat dianggap sebagai satu-satunya penyebab kenaikan. Oleh karena itu, dibutuhkan  sistem  yang  dapat  memperkirakan  nilai  pada  variabel  yang  dapat  membantu  calon  pembeli.  Maka dari  itu  penelitian  dengan  menggunakan  algoritma  linear  regresi  dapat  memprediksi  harga  rumah.  Metode statistik yang disebut regresi linier digunakan untuk mengkarakterisasi hubungan linier yang terjalin antara satu atau  lebih  variabel  bebas  (X)  dan  variabel  terikat  (Y).  Tujuan  pada  penelitian  ini  yaitu  untuk  menerapkan prediksi penjualan rumah dengan menggunakan metode Regresi Linier. Hasil prediksi harga jual rumah dengan menggunakan  metode  regresi  linear  dari  harga  35,000  dan  terprediksi  sekitar  31,000  dari  harga  jual,  di  tahun sebelumya.  Hasil  Root_Mean_Squared_Error  (RMSE)  pada  Performance  Regresi  Linear  ini  menunjukan  : 3326.243 +/- 0.000.
Kata Kunci : Harga Jual, Prediksi, Linear Regresi, Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  meningkatnya  perkembangan  properti dari  tahun  ke  tahun  mengalami  peningkatan  yang sangat  pesat,  bisa  dilihat  dari  segi  insfraktruktur maupun  perkembangan  ekonominya  itu  sendiri. Selain  itu  rumah  juga  merupakan  kebutuhan  primer bagi manusia untuk tempat berteduh. Ada satu lokasi diperkotaan yang cukup menarik perhatian, permintaan dan penawaran properti, khusunya rumah yang  terdapat  di  Tebet  Jakarta  Selatan.  Beberapa tahun  ke  belakang,  penjualan  properti  di  Jakarta Selatan,  termasuk  Tebet,  mengalami  fluktuasi  yang signifikan,    dari  lokasi  yang  strategis,  keamanan, kenyamanan,  fasilitas  bangunan    lingkungan  yang berkualitas  serta  pertumbuhan  ekonominya  menjadi pertimbangan utama calon pembeli dalam memutuskan  untuk  berinvestasi  jangka  panjang  dan bisa  dijadikan  salah  satu  aset  untuk  masa  depan. Alhasil,  Tebet,  Jakarta  Selatan,  memiliki  tingkat investasi yang tinggi dari berbagai lapisan masyarakat.  Nilai  tanah  yang  tinggi,  rumah  yang dibangun  dengan  baik,  dan  fasilitas  umum  yang memadai  menjadi  penyebab  kenaikan  harga  setiap tahunnya. Sementara itu, sejumlah hipotesis komponen atau variabel yang menentukan harga tidak dapat  dianggap  sebagai  satu-satunya  penyebab kenaikan  harga  setiap  tahunnya.  Meskipun  nilai perumahan  dapat  diantisipasi  dengan  tepat,  nilai
tersebut  tidak  selalu  konstan.  Oleh  karena  itu,  kami menginginkan  sistem  yang  dapat  memperkirakan nilai bergantung pada variabel yang dapat membantu calon pembeli rumah. Maka dari itu penelitian dengan menggunakan algoritma regresi linear dapat memprediksi harga rumah.
Metode  statistik  yang  disebut  regresi  linier digunakan  untuk  mengkarakterisasi  hubungan  linier yang terjalin antara satu atau lebih variabel bebas (X) dan  variabel  terikat  (Y).  Akibatnya,  analisis  regresi linier  dapat  meramalkan  nilai  variabel  terikat  dan membantu  memahami  hubungan  antar variabel . Sementara  itu  regresi  linear  digunakan  untuk mengidentifikasi  pola  hubungan  antar  variabel diantaranya  luas  tanah,  jumlah  kamar,  lokasi,  dan harga penjualan.
Berdasarkan penjelasan terdahulu yang sudah di lakukan  dengan  menggunakan  metode  algortima Linear  Regresi  oleh  [1]  Agar  dapat  menghasilkan prediksi yang lebih akurat, maka makalah “Memprediksi  Harga  Jual  Properti  Saat  Pandemi Dengan  3  Atribut  Menggunakan  Algoritma  Regresi Linier”  menyarankan  penggunaan  metode  algoritma regresi  linier  untuk  memprediksi  harga  jual  properti di  masa  pandemi.  Temuan  penelitian  yang  diuji menunjukkan tingkat akurasi 67,8%. Oleh karena itu, dapat  dikatakan  bahwa  tidak  ada  perubahan  berarti dalam nilai penjualan real estat selama epidemi ini.
Tabel 1. Data Harga Jual Rumah di Tebet Jakarta Selatan NO NAMA RUMAH HARGA LB LT KT KM GRS 1 Rumah Murah Hook Tebet Timur, Tebet, Jakarta Selatan 3800000000 220 220 3 3 0 2 Rumah Modern di Tebet dekat Stasiun, Tebet, Jakarta Selatan 4600000000 180 137 4 3 2 3 Rumah Mewah 2 Lantai Hanya 3 Menit Ke Tebet, Tebet, Jakarta Selatan 3000000000 267 250 4 4 4 4 Rumah Baru Tebet, Tebet, Jakarta Selatan 430000000 40 25 2 2 0 5 Rumah Bagus Tebet komp Gudang Peluru lt 350m, Tebet, Jakarta Selatan 9000000000 400 355 6 5 3 6 Rumah Mewah Modern Murah 3 lantai di Tebet Jakarta Selatan, Tebet, Jakarta Selatan 4970000000 300 154 5 3 3 7 Rumah lama di Tebet, dekat MT Haryono dan tol dalam kota, jalan 1 mobil hanya 30M dr jln besar, Tebet, Jakarta Selatan 2600000000 120 150 3 2 1 8 RUMAH BAGUS KEREN JALAN LEBAR DI AREA & KAWASAN TERBAIK TEBET, Tebet, Jakarta Selatan 10500000000 350 247 4 4 0 9 Minimalis Baru Jalan 1 Mobil Akses Mudah Dekat ke Jalan Lebar, Tebet, Jakarta Selatan 3250000000 125 90 3 3 0 10 Minimalis Baru Jalan 2 Mobil Tebet Timur, Tebet, Jakarta Selatan 4500000000 250 96 5 4 1 … - - - - - - - 1010 Dijual rumah kokoh digudang 10500000000 420 430 7 4 2
Dari  grafik  data  di  atas  terlihat  jelas  bahwa informasi  tersebut  mencakup  harga  jual  rumah  di kawasan  Tebet  Jakarta  Selatan.  Tujuan  analisis  data adalah  untuk  mengetahui  dengan  tepat  elemen- elemen  yang  secara  signifikan  mempengaruhi  harga jual  rumah.  Faktor  data  ini  meliputi  biaya,  luas bangunan  dan  tanah,  jumlah  kamar  tidur,  jumlah kamar mandi, dan ketersediaan garasi.
Masalah yang perlu di tuntaskan yaitu dari harga jual  rumah  yang  kurang  akurat,  sehingga  membuat calon  pembeli  ragu  untuk  berinvestasi  ke  bidang properti.  Perubahan-perubahan  yang  mempengaruhi harga  jual  rumah  seperti  insfraktruktur,  dan pertumbuhan ekonomi nya.
Tujuan  berdasarkan  penelitian  ini  adalah  untuk memprediksi harga penjualan rumah di Tebet Jakarta Selatan  yang  mennggunakan  algoritma Linear Regresi yang  mengidentifikasi  beberapa  aspek variabel  yang  signifikan  terhadap  penjualan  rumah. Faktor-faktor  yang  mencakup  yaitu  seperti  lokasi, luas  bangunan,  dan  fasilitas  umun  yang  berada dikawasan  tersebut.  Model Linear  Regresi dapat menghasilkan  harga  jual  rumah  secara  akurat  serta mengoptimalkan strategi pemasaran dan penjualan.
Berdasarkan  uraian  yang  telah  disampaikan mengenai  judul  “Prediksi  Penjualan  Rumah Menggunakan  Algoritma  Linear  Regresi  di  Tebet Jakarta  Selatan”. Adapun  alasan yang  spesifik memilih judul tersebut karena untuk mengetahui hasil prediksi  penjualan  harga  rumah  yang  berada  di kawasan  tebet  Jakarta  selatan,  dimana  harga  rumah dari  setiap  tahunnya  tidak  pasti  dan  tidak  dapat diperkirakan.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Prediksi
Prediksi  atau  peramalan  merupakan  proses sistematis  untuk  memperkirakan  terjadinya  suatu kejadian  ataupun  peristiwa  di  waktu  yang  akan datang  [2].  Dengan  menggunakan  informasi  saat  ini
dan  sebelumnya,  antara  hasil  (perkiraan  dan kenyataannya) dapat dikurangi. Prediksi tidak selalu memberikan  jawaban  yang  tepat  tentang  apa  yang akan  terjadi;  sebaliknya,  mereka  berusaha  untuk menemukan  jawaban  sedekat  mungkin  dengan  apa yang  akan  terjadi.  Estimasi  terbagi  dalam  dua kategori:  estimasi  kuantitatif  mempunyai  nilai numerik, sedangkan estimasi kualitatif tidak. Karena sifat  relatif  dari  faktor-faktor  tersebut,  peramalan kualitatif  terkadang  lebih  sulit.  Sebaliknya,  ada  dua jenis  perkiraan  kuantitatif:  prediksi  interval,  yang melibatkan  banyak  nilai,  dan  prediksi  tunggal (prediksi titik), yang hanya melibatkan satu nilai.

## 2.2. Regresi Linear
Regresi  linier  adalah  teknik  statistik  yang digunakan  untuk  menilai  dan  mengukur  hubungan linier antara dua variabel [3]. Menemukan garis yang paling  menggambarkan  hubungan  antara  dua variabel adalah tujuan regresi linier dalam situasi ini. Persamaan  regresi  linier  standar  hanya    mencakup satu  variabel  bebas  dan  satu  variabel  terikat;  model regresi  linier  berganda  mencakup  dua  atau  lebih variabel  independen  untuk  mewakili  kerumitan hubungan.

## 2.3. Rapid Miner
Bahasa  pemrograman  Java  yang  digunakan untuk  mengembangkan  perangkat  lunak  sumber terbuka  ini  dilisensikan  di  bawah  Lisensi  Publik GNU.  Rapid  Miner  adalah    platform  analisis  data dengan beragam alat dan fitur yang dapat digunakan pada  berbagai  sistem  operasi.  Platform  ini  dibuat khusus  untuk  data  mining,  mempermudah  analisis statistik,  pemodelan  prediktif,  dan  pemrosesan  data [4].

## 2.4. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  penambangan informasi  penting  dari  dataset.  Tujuan  utama  dari data mining sebagai sarana penjelasan ( explanatory ), sarana  konfirmasi  ( confirmatory )  serta  sarana eksplorasi  ( exploratory ).  Proses  penembangan  data mining  menggunakan  metode  statiska,  matetmatika, marchine  learning serta artificial  intelligence.  Data mining digunakan dalam teknik Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD) untuk  mengekstrak informasi  berdasarkan  parameter  dan  batasan  yang telah  ditentukan.  Prosedur  ini  memanfaatkan database  dengan  mengkonversi,  mengambil  sampel, dan melakukan pra-pemrosesan yang diperlukan.[5]

## 2.5. Harga Jual Rumah
Luas  tanah  dan  bangunan  dapat  menjadi  bahan pertimbangan  dalam  menghitung  harga  jual  sebuah rumah.  Selanjutnya  memperhatikan  harga  pajak rumah,  karena  terdapat  variasi  yang    mencolok  di setiap  lokasi  dan  ini  merupakan  pertimbangan penting saat membeli rumah. Selain itu, bagi pemilik yang  ingin  menjual  rumahnya,  hal  ini  bisa  menjadi peluang  investasi  yang  menguntungkan  jika  nilai pasar  objek  pajaknya  tinggi  [6].  Selain  ukuran properti, beberapa faktor lain juga dapat mempengaruhi  harga  jual  rumah,  antara  lain  luas bangunan, jumlah kamar tidur, jumlah  kamar mandi, dan    kualitas  rumah  tempat  pembeli  akan  tinggal. Menelaah  kelebihan  dan  kekurangan  fitur-fitur rumah,  seperti  langit-langit  dan    tata  ruang.  Selain itu,  menentukan  apakah  rumah  yang  akan  dibeli perlu  diperbaiki  karena  mengalami  kerusakan. Karena hal ini dapat meningkatkan kualitas dan nilai jual kembali properti, penting untuk membandingkan harga  rumah  yang  diminta  dengan  harga  pasar, terutama  jika  rumah  tersebut  berlokasi  di  area  yang menonjol dan mudah dijangkau.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Sumber  data  untuk  tugas  akhir  ini  diambil  dari CV.  Wisnu  Anggara  yang  berlokasi  di  Tebet  Jakarta Selatan,  Kecamatan  Tebet.  Pengambilan  data  dari bulan  Agustus-November  2023.  Data  penelitian Tugas  Akhir  bersumber  dari  data  harga  rumah  yang bersifat public .

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dengan  menggunakan metode  kuantitatif  untuk  prediksi  harga  jual  rumah menggunakan regresi linear melibatkan pengumpulan informasi numerik tentang variabel yang mempengaruhi harga rumah [7].
Sumber  dan  tahapan  pengumpulan  data  sebagai berikut :
a) Wawancara Teknik  ini  menggunakan  teknik  wawancara tersrtruktur menggunakan informen yang menjawab  pertanyaan  yang  diajukan  yang
berhubungan langsung dengan penelitian dilapangan.
b) Observasi Observasi  yaitu  melibatkan  pengarahan  beberapa indera,    terutama  penglihatan  dan  pendengaran untu  menangkap  fenomena    di  sekitar  yang  bias dijadikan data.
c) Dokumentasi Dokumentasi  adalah  teknik  pengamatan  secara langsung. Hal tersebut untuk mengetahui gambaran nyata dilapangan [8].

## 3.3. Tahapan Penelitian
Dalam  tahap  penelitian  ini  menggunakan Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Sebuah proses  yang  bertujuan  untuk  menganalisis  data  besar yang berguna untuk informasi.
[9]

## Gambar 1. Tahapan KDD
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penerapan  Algoritma  Regresi  Linear  Untuk Mengetahui Prediksi Harga Jual Rumah
Untuk mengetahui hasil dari penerapan algoritma  linear  regresi dalam  memprediksi  harga jual  rumah  di  Tebet  Jakarta  Selatan.  Pembahasan pada  penelitian  ini  yaitu  menjelaskan  tahap-tahap yang diperlukan untuk menerapkan prediksi penjualan  rumah  dengan  menggunakan  metode regresi linier. Dengan menggunakan  metode regresi linear  ini  dapat  menghasilkan  nilai  prediksi  yang lebih akurat untuk penjualan harga rumah.
Gambar 2. Operator Regresi Linear – RapidMiner
Pada  gambar  2  menunjukan  model  operator regresi linear
Dimana  pada  tampilan  ini  menampilkan operator read  excel , select  attributes,  set  rol,  split data,  linear  regression,  performance dan apply mode.

## 4.2. Algoritma  Linear  Regresi  Untuk  Mengetahui Hasil  Tingkat  Akurasi  Dari  Harga  Jual
Rumah
Hasil tujuan ini untuk mengetahui Tingkat 4.2.1. Exampleset Regresi Linear Exampleset merupakan  dataset  hasil  dari operator Read  Excel maupun Read  CSV yang digunakan  untuk  melihat  data  dari  file,  Selanjutnya operator Select Attributes untuk memilih atribut apa saja yang akan di terapkan.
Gambar 3. ExampleSet – Regresi Linear
4.2.2. Statistic Regresi Linear
Pada Statistic regresi linear yaitu menunjukan Harga real dan prediction (HARGA) real dan terdapat missing 0.
Gambar 4. Statistic

## 4.2.3. Example Visualizations
Example  Visualizations  Plot  type  Line  pada Regresi  Linear  ditunjukan  dengan  garis  lurus  merah ditandai  dengan avg (harga)  sedangkan  garis  lurus berwarna kuning ditandai dengan avg ( prediction (harga)).
Gambar 5. Visualizations – Avg(HARGA)
Gambar 6. Visualization – Avg(prediction(Harga))

## 4.2.4. Performance Vector
Berikut  hasil Root_Mean_Squared_Error (RMSE) pada
Performance Vector yaitu 3319103151.337 +/- 0.000
Gambar 7. Performance Vector

## 4.2.5. Linear Regression
Seperti yang terlihat dari gambar 7 hasil model dari  regresi  linear  pada  luas  bangunan  13.156,  luas tanah  (+)  22.552,  kamar  tidur  (-)  715.068,  kamar mandi (+) 576.398, Garasi (+) 205.774, - 565.618.
Gambar 8. Hasil model Regresi Linear Tabel Linear Regresi
Tabel Regresi  Linear untuk  luas  bangunan pada coefisient 13355343.983 std.error 1409278.996 std.coefisient 0.324 tolerance 0.424 t-stat 9.477, luas tanah coefisient 22704057.550 std.error 1288552.005 std.coefisient 0.557 tolerance 0.470 t-stat 17.620, kamar  tidur coefisient -653459091.840 std.error 133072509.181 std.coefisient -0.141  tolerance  0.805 t-stat  -4.911,  kamar  mandi coefisient 521048846.739
std.error
158656919.874 std.coefisient
0.100
tolerance  0.838  t-stat  3.284,  Garasi  190405163.739 std.error
130396898.380 std.coefisient
0.035 tolerance 0.762 t-stat 1.460.
berikut  gambar  tabel  linear  regresi  bisa  dilihat dari gambar 8.

## Gambar 9. tabel linear regresi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  akhir  prediksi  harga  jual  rumah  di  Tebet Jakarta  Selatan  dengan  menggunakan  metode  regresi linear  dari  harga  35,000,  dan  terprediksi  sekitar 31,000  dari  harga  jual,  di  tahun  sebelumya.        lihat dari  hasil  Root_Mean_Squared_Error  (RMSE)  pada Performance    Regresi  Linear ini  menunjukan  : 3326.243 +/- 0.000
Menggunakan    lebih  banyak  dataset  pada penelitian  agar  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat. Sebaiknya  membandingkan  metode  algoritma  lain dengan metode ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G.  Ayu  Syafarina,  T.  W.  Qur’ana,  and  G. Mahalisa,  “Prediksi  Prospek  Harga  Real  Estate di  Masa  Pandemi  dengan  3  Atribut  Berbasis Algoritma  Linear  Regression,” Jupiter, vol.  14, no. 2, pp. 603–608, 2022.
[2]  G.  N.  Ayuni  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J. Telemat. , vol. 14, no. 2,  pp.  79–86,  2019,  [Online].  Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/ 321
[3]  D. Pramesti and W. M. Baihaqi, “Perbandingan Prediksi Jumlah Transaksi Ojek Online
Menggunakan  Regresi  Linier  Dan  Random
Forest,” Gener.  J. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  21–30, 2023, [Online]. Available: https://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/gj/article/vi ew/20676%0Ahttps://ojs.unpkediri.ac.id/index.p hp/gj/article/download/20676/3501
[4]  B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan  Aplikasi  Rapid Miner,” JBASE  - J. Bus. Audit Inf. Syst. , vol. 4, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[5]  T.  I.  Andini,  W.  Witanti,  and  F.  Renaldi, “Prediksi  Potensi  Pemasaran  Produk  Baru dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan Regresi  Linear,” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf. , pp. 27–32, 2016.
[6]  M. L. Mu’tashim, T. Muhayat, S. A. Damayanti, H. N. Zaki, and R. Wirawan, “Analisis Prediksi Harga  Rumah  Sesuai  Spesifikasi  Menggunakan Multiple  Linear  Regression,” Inform.    J.  Ilmu Komput. ,  vol.  17,  no.  3,  p.  238,  2021,  doi: 10.52958/iftk.v17i3.3635.
[7]  Miftahuljannah,  Aswan  Supriyadi  Sunge,  and Ahmad  Turmudi  Zy,  “Analisis  Prediksi Penjualan Dengan Metode Regresi Linear Di Pt. Eagle  Industry  Indonesia,” J.  Inform.  Teknol. dan Sains , vol. 5, no. 3, pp. 398–403, 2023, doi: 10.51401/jinteks.v5i3.3325.
[8]  Teni  and  Agus  Yudiyanto,  “Pengaruh  Motivasi Belajar Terhadap Hasil Belajar Siswa Kelas VII SMP  Negeri  2  Kedokan  Bunder  Kabupaten Indramayu,” J. Pendidik. Indones. , vol. 2, no. 1,
pp. 105–117, 2021, doi:
10.36418/japendi.v2i1.73.
[9]  D.  Novianty,  N.  D.  Palasara,  and  M. Qomaruddin,  “Algoritma  Regresi  Linear  pada Prediksi  Permohonan  Paten  yang  Terdaftar  di Indonesia,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  9,  no.
2, p. 81, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43664.