## MODEL DATA MINING DALAM PENENTUAN KELAYAKAN PEMILIHAN TEMPAT TINGGAL MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

## Diana Laily Fithri
Fakultas Teknik, Progdi Sistem Informasi Universitas Muria Kudus Email: diana.laily@umk.ac.id

## ABSTRAK
Berkembangnya  teknologi  dan  kemajuan  pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia,  mengakibatkan semakin  meningkatnya  daya  beli  untuk  kebutuhan  tempat  tinggal.  Hal  ini  terbukti  dengan  semakin banyaknya,  perumahan-perumahan  yang  sudah  disiapkan  dengan  menggunakan  cara  angsuran  atau cicilan yang murah. Oleh karena itu, banyak konsumen yang masih merasa kesulitan dalam menentukan letak atau lokasi tempat tinggal. Tempat tinggal yang baik adalah tempat tinggal yang dapat memberikan kenyamanan  bagi  penghuninya.  Penelitian  ini  membahas  tentang  pemilihan  tempat  tinggal  yang  layak sesuai dengan 7 kriteria, yaitu Keamanan,  fasilitas Umum, bebas banjir, harga,  air bersih,  model, sejuk dan  nyaman.  Dalam  penentuan  kelayakan  pemilihan  tempat  tinggal  dengan  metode Naive  Bayes dan pemodelan Data mining dihasilkan 3 kriteria utama dalam penentuan kelayakan pemilihan tempat tinggal yaitu  keamanan,  bebas  banjir  dan  harga  tempat  tinggal.    Model Data  mining untuk  penentuan  tempat tinggal  menggunakan  metode Naive  Bayes memberikan  manfaat  yang  besar  untuk  konsumen  dalam mempertimbangkan  penentuan  pencarian  tempat  tinggal,  yang  diantaranya  menghasilkan  probabilitas antara  layak  (sesuai)  atau  tidak  sesuai,  yang  nantinya  dapat  digunakan  oleh  masyarakat  umum  untuk mempermudah dalam penentuan pencarian tempat tinggal.
Kata kunci: naive bayes , masyarakat, tempat tinggal.

## ABSTRACT
Development  of  technology  and  the  progress  of  population  growth  in  Indonesia,  resulting  in increasing the purchasing power for housing needs. This is evidenced by the increasing number, estates that had been prepared by using installment or installments cheap. Therefore, many consumers still find it difficult to determine the position or location of residence. Good place to live is a residence that can provide comfort for occupants. This study discusses the selection of adequate housing according to seven criteria,  namely  security,  public  facilities,  flood  free,  price,  clean  air,  model,  cool  and  comfortable.  In determining the feasibility of  the election of a residence with Naive Bayes methods of Data mining and modeling  produced  three  main  criteria  in  determining  the  feasibility  of  selecting  a  place  to  stay  that  is security, flood free and priced place to stay. Data mining models to the place of residence using the naïve Bayes provide great benefits to consumers in considering the determination finding a place to stay, which include generating a probability between decent (as appropriate) or do not conform, which can later be used by the general public to facilitate the determination of the search space stay.
Keywords: naive bayes, community, place of residence.

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia,  mengalami  peningkatan  yang  cukup  signifikan,  dan  ini mengakibatkan  banyak  para  penduduk  yang  mencari  tempat  tinggal  juga  mengalami  peningkatan.  Di semua daerah mulai dari desa sampai kota melakukan lahan kosongnya untuk pembangunan perumahan- perumahan. Perumahan yang idelal dan sehat harus tidak boleh lepas dari air bersih, keamanan, fasilitas, dan  transportasi.  Tempat  tinggal  idaman  adalah  tempat  tinggal  yang  sehat  dimana  bangunan  tempat berlindung  dan  beristirahat  serta  sebagai  sarana  pembinaan  keluarga  yang  dapat  menumbuhkan kehidupan sehat secara fisik, mental dan social, sehingga seluruh keluarga dapat bekerja secara produktif. Teknologi informasi  yang berkembang semakin cepat di kehidupan  manusia dapat memberikan dampak positif  dalam  kehidupan  sehari-hari  dan  nantinya  dapat  membantu  dan  mempermudah  dalam  pencarian dan  penentuan  tempat  tinggal.  Dalam  penelitian  ini,  kriteria  yang  digunakan  diantaranya  sanitasi  air bersih,  keamanan  lokasi,  harga  dan  fasilitas  rumah  untuk  tempat  tinggal,  pembuangan  sampah, transportasi, model rumah, dan tentunya harus bebas banjir. Metode Naive Bayes untuk penentuan dalam
pemilihan tempat tinggal digunakan untuk memudahkan konsumen dalam memilih tempat tinggal sesuai dengan keinginan konsumen, yang dapat menghasilkan tempat tinggal layak huni atau tidak sesuai.
Menurut  Siti  Agustin  (2012)  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  Analisis  penunjang  keputusan pemilihan tempat tinggal dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) secara online berdasarkan jenis  kelamin  menjelaskan  tentang  tempat  tinggal  adalah  tempat  tinggal  yang  dapat  memberikan keamanan  dan  kenyaman  bagi  penghuninya,  dengan  menggunakan  kriteria-kriteria  dalam  pemilihan, yaitu Air bersih, keamanan, bebas banjir, dan fasilitas. Tahapan dari penelitian tersebut, setelah membuat analisa maka membuat perangkingan berdasarkan kriteria-kriteria tersebut.
Menurut  I  wayan  Supriyana  (2012)  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  Sistem  Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Tempat Kost dengan Metode Pembobotan (Studi Kasus Sleman Yogyakarta) menjelaskan  bahwa  Penentuan  tempat  tinggal  di  daerah  yang  baru  dikenal  dipengaruhi  oleh  banyak factor,  diantaranya  lokasi,  fasilitas,  sistem  kontrak  dan  harga.  Makalah  ini  menentukan  kriteria-kriteria yang  digunakan  didalam  pemilihan  tempat  tinggal.  kriteria-kriteria  tersebut  dianalisis  menggunakan metode pembobotan.
Menurut  Angga  Rifa  Nur  Rijati  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan untuk  pemilihan  Perumahan  dengan  menggunakan  Metode Fuzzy  Tahani (Studi  Kasus  PT.Bukit Semarang  Jaya  Metro)  menjelaskan  bahwa  Metode  yang  digunakan  dalam  menentukan  kriteria perumahan  adalah Fuzzy  Tahani yang  dapat  menghasilkan  informasi  mengenai  profil  perumahan berdasarkan  tujuh  kriteria  yakni:    Harga,  Desain  rumah,  Luas  tanah  ,  Luas  bangunan  ,  Fasilitas pendukung , Lokasi dan Waktu tempuh ke pusat kota. Kriteria tersebut dapat digunakan konsumen dalam membantu untuk pemilihan perumahan.
Menurut  Ahmad  Efendi  dalam  penelitiannya  yang  berjudul  Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  tempat  kost  dengan  menggunakan Weight  Product menjelaskan  tentang menentukan  pemilihan  tempat  kost  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor,  diantaranya  lokasi,  fasilitas,  sistem kontrak, dan harga. Skripsi ini menentukan kriteria-kriteria yang akan digunakan dalam pemilihan tempat tinggal.  Untuk  membantu  dalam  penentuan  dalam  menetapkan  pilihan  tempat  kost  maka  dibutuhkan sistem pendukung keputusan.
Oleh  Karena  itu,  untuk  mengembangkan  penelitian  yang  sudah  ada,  penelitian  ini  menambah kriteria-kriteria  yang  sudah  ada,  diantaranya  Sanitasi  air  bersih,  pembuangan  sampah,  transportasi, Fasilitas, Keamanan, Bebas banjir, Model Rumah, Harga dan Fasilitas Rumah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  untuk  Model Data  mining dalam  penentuan Kelayakan pemilihan tempat tinggal adalah dengan menggunakan Metode Rekayasa Perangkat Lunak Air Terjun (Waterfall) menurut  Summerfille  [6].  Tahapan  Metode  pengembangan  sistem  menurut Summerfile dapat dilihat di Gambar 1.

## Gambar 1: Tahapan Waterfall [6]
Tahap – tahap dalam model Air Terjun tersebut antara lain :
1) Pendefinisian Masalah dan Analisis Kebutuhan
Pada  tahap  ini,  meliputi  penentuan  pokok-pokok  permasalahan  yang  terjadi  dan  kebutuhan dalam perancangan penentuan pemilihan kelayakan tempat tinggal.
2) Perancangan Sistem dan Perangkat Lunak
Pada tahap ini, meliputi perancangan sistem informasi dan perangkat.
3) Implementasi dan Unit Testing
Pada tahap ini, meliputi penerapan dan pengujian hasil perancangan.
4) Integrasi dan Pengujian Sistem
Pada tahap ini, meliputi penyatuan dan pengujian  Sistem secara menyeluruh.
5) Pengoperasian dan Perawatan
Pada tahap ini, meliputi pengoperasian Sistem dan pemeliharaan fakta yang ada di lapangan.

## 2.2 Metode Naive Bayes
Teorema  keputusan bayes adalah  pendekatan  statistik  yang  fundamental  dalam  pengenalan  pola ( pattern  recoginition ).  Pendekatan  ini  didasarkan  pada  kuantifikasi trade-off antara  berbagai  keputusan klasifikasi  dengan  menggunakan  probabilitas  dan  ongkos  yang  ditimbulkan  dalam  keputusan  keputusan tersebut.  Ide  dasar  dari bayes adalah  menangani  masalah  yang  bersifat  hipotesis  yakni  mendesain  suatu klasifikasi untuk memisahkan objek. Misalkan terdapat dua jenis objek dengan kemungkinan kemunculan random, selanjutnya ingin diprediksi objek apa yang akan lewat selanjutnya.
Objek  pertama  diwakili  oleh  h1  dan  objek  kedua  diwakili  oleh  h2.  karena  apa  yang  akan  muncul bersifat  probablistik  maka  h  adalah  suatu  variabel  yang  harus  di  deskripsikan  secara  probabilistik. Selanjutnya  probabilitas  a  priori,  (P  h1) dan  (P  h2)  masing-masing  melihat  peluang  munculnya  objek  1 dan  objek  2.  Walaupun  probabilitas  kemunculan  kedua  objek  tersebut  tidak  diketahui  dengan  pasti  tapi setidaknya  dapat  diestimasi  dari  data  yang  tersedia.  Misalkan  N  adalah  jumlah  total  kedua  objek, kemudian N1 dan N2 masing masing menyatakan jumlah objek 1 dan objek 2, selanjutnya
P ( h 1 )≈ dan P ( h 2 )≈ (1)
Untuk mengestimasi probabilitas digunakan rumus, yang sering disebut m-estimate :
(2)

## 2.3 Data mining
Data  mining sering  didefinisikan  sebagai  proses  penggalian  yang  valid,  dipahami  sebelumnya  dan tidak  diketahui,  informasi  dari  database  yang  besar  dalam  rangka  meningkatkan  dan  mengoptimalkan keputusan bisnis. Secara garis besar Data mining dapat dikelompokkan menjadi 2 kategori utama:
1) Descriptive  mining ,  yaitu  proses  untuk  menemukan  karakteristik  penting  dari  data  dalam  suatu basis  data.  Teknik Data  mining yang  termasuk  dalam Descriptive  mining adalah clustering, association , dan sequential mining.
2) Predictive ,  yaitu  proses  untuk  menemukan  pola  dari  data  dengan  menggunakan  beberapa variable  lain  di  masa  depan.  Salah  satu  teknik  yang  terdapat  dalam predictive  mining adalah klasifikasi.
Data  mining adalah  kegiatan  menemukan  pola  yang  menarik  dari  data  dalam  jumlah  besar,  data dapat  disimpan  dalam  database,  data warehous e,  atau  penyimpanan  informasi  lainnya. Data  mining berkaitan dengan bidang  ilmu  – ilmu lain, seperti database  system, data  warehousing, statistik,  machine learning, information retrieval, dan komputasi tingkat tinggi. Selain itu, Data mining didukung oleh ilmu lain  seperti  neural  network,  pengenalan  pola,  spatial  data analysis , image  database , signal  processing . Data  mining didefinisikan  sebagai  proses  menemukan  pola-pola  dalam  data.  Proses  ini  otomatis  atau seringnya  semiotomatis.  Pola  yang  ditemukan  harus  penuh  arti  dan  pola  tersebut  memberikan keuntungan,  biasanya  keuntungan  secara  ekonomi.  Data  yang  dibutuhkan  dalam  jumlah  besar. Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu:
1) Deskripsi
Deskripsi  adalah  mengambarkan  pola  dan  kecendrungan  yang  terdapat  dalam  data  secara sederhana.  Deskripsi  dari  pola  dan  kecendrungan  sering  memberikan  kemungkinan  penjelasan untuk suatu pola atau kecenderungan.
2) Klasifikasi
Suatu teknik dengan melihat pada kelakuan dan atribut dari kelompok yang telah didefinisikan. Teknik  ini  dapat  memberikan  klasifikasi  pada  data  baru  dengan  memanipulasi  data  yang  ada yang telah diklasifikasi dan dengan  menggunakan hasilnya untuk  memberikan sejumlah  aturan. Klasifikasi menggunakan supervised learning.
3) Estimasi
Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, perbedaaanya adalah variabel target estimasi lebih ke arah numerik daripada ke arah  kategori. Model dibangun dengan  menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari variabel target sebagai nilai prediksi.
4) Prediksi
Prediksi  memiliki  kesamaan  dengan  klasifikasi  dan  estimasi,  dalam  prediksi  nilai  dari  hasil prediksi  akan  ada  dimasa  mendatang.  Beberapa  teknik  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  dan estimasi dapat juga digunakan (untuk kedaan yang tepat) untuk prediksi.
5) Klastering
Klastering merupakan pengelompokan record, pengamatan, atau memperhatikan dan membentuk kelas  objek  -  objek  yang  memiliki  kemiripan  satu  dengan  yang  lainnya  dan  memiliki ketidakmiripan dengan record-record dalam kluster lain. Klastering menggunakan unsupervised learning . 6) Asosiasi
Tugas  asosiasi  atau  sering  disebut  juga  sebagai  ” market  basket  analysis ”  dalam Data  mining adalah  menemukan  relasi  atau  korelasi  diantara  himpunan  item-item  dan  menemukan  atribut yang muncul dalam satu waktu. Asosiasi menggunakan unsupervised learning . Penting tidaknya suatu aturan assosiatif dapat diketahui dengan dua parameter, support dan confidence .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Use Case Sistem Kelayakan Pemilihan Tempat Tinggal
Use  case diagram  adalah  diagram  yang  menggambarkan  seorang  actor  dalam  mengelola  proses- proses yang ada dalam sistem tersebut. Use Case diagram penentuan pemilihan kelayakan tempat tinggal dapat dilihat dalam Gambar 2.
Kelola Hasil data mining Kelola Variabel Kelola Bobot Penghitungan Bobot <<include>> Admin Kelola tempat tinggal <<include>>
Gambar 2. Use Case Diagram Kelayakan Pemilihan Tempat Tinggal

## 3.2 Proses Penghitungan Pembobotan Penentuan Pemilihan Kelayakan Tempat Tinggal
Penghitungan  pembobotan  untuk  penentuan  pemilihan  kelayakan  tempat  tinggal  memiliki  kriteria diantaranya :
1) Sanitasi air bersih
2) Pembuangan Sampah
3) Transportasi
4) Fasilitas
5) Keamanan
6) Bebas rumah
7) Model Rumah
Berdasarkan kriteria yang digunakan untuk menentukan pemilihan kelayakan tempat tinggal, ada 3 kriteria  dengan  nilai  yang  paling  tinggi  yaitu  Keamanan,  bebas  banjir dan  model  Rumah.  Penghitungan pembobotan penentuan pemilihan kelayakan tempat tinggal dapat dilihat dalam Tabel 1.
Tabel 1. Proses penghitungan penentuan pemilihan kelayakan tempat tinggal
Kriteria Pembobotan Hasil P (Sanitasi Air bersih / Layak ) = (5+(7*0,5))/(4+3) =  0.35 P (Sanitasi Air bersih / Tidak Layak ) = (5+(3*0.5))/(266+3) =  0.99 P ( Pembuangan sampah / Layak) = (6+(7*0,5))/(4+3) =  1,35 P (Pembuangan sampah / Tidak Layak) = (4+(3*0,5))/(266+3) =  3,02 P ( Transportasi / Layak ) = (4+(7*0,5))/(4+3) =  1,07 P (Transportasi / Tidak Layak) = (6+(3*0,5))/(266+3) =  3,02 P ( Fasilitas / Layak) = (5+(7*0,5))/(4+3) =  1,21 P ( Fasilitas / Tidak Layak) = (5+(3*0,5))/(266+3) =  3,02 P (Keamanan / Layak) = (7+(7*0,5))/(4+3) =  1.5 P (Keamanan / Tidak Layak) = (3+(3*0,5))/(266+3) =  3,01 P (Bebas Banjir / Layak) = (7+(7*0,5))/(4+3) =  1,5 P (Bebas Banjir / Tidak layak) = (3+(7*0,5))/(266+3) =  3,02 P( Model Rumah /layak) = (7+(7*0,5))/(4+3) =  1,5 P (Model Rumah/Tidak layak) = (3+(7*0,5))/(266+3) =  3,02

## 3.3 Model Data Mining Untuk Penentuan Kelayakan Tempat Tinggal
Model Data  mining dengan  menggunakan  metode Naive  Bayes dapat  digunakan  untuk mempermudah pengguna dalam menentukan kelayakan pemilihan tempat tinggal. Karena dalam metode tersebut,  harus  menggunakan  data  training  dan  data  testing  untuk  menentukan  hasil  tentang  penentuan kelayakan tempat tinggal. Model Data mining dengan menggunakan software Rapid Miner dapat dilihat di Gambar 3.

## Gambar 3. Model Data Mining Untuk Penentuan Pemilihan Kelayakan Tempat Tinggal
Berdasarkan  penentuan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  maka  kriteria  yang  sangat  mempunyai  nilai kriteria  tertinggi  yaitu  Keamanan,  Bebas  Banjir  dan  model  rumah  yang  diminati  oleh  pemakai. Perbandingan  antara  variabel  satu  dengan  variabel  yang  lain  dapat  dilihat  dalam  dalam  Gambar  4  dan Gambar 5.
Gambar 4: Hasil Data Mining Berdasarkan Variabel
Gambar 5. Perbandingan Kriteria Untuk Penentuan Pemilihan Kelayakan Tempat Tinggal

## 4. KESIMPULAN
Permasalahan yang dihadapi oleh masyarakat umum diantaranya adalah dalam pemilihan penentuan kelayakan  tempat  tinggal.  Terdapat  beberapa  kriteria  yang  dapat  mempengaruhi  kepada  masyarakat umum  dalam  menentukan  pemilihan  kelayakan  tempat  tinggal,  yaitu  sanitasi  air  bersih,  pembuangan sampah,  transportasi,  fasilitas,  keamanan,  bebas  banjir  dan  model  rumah.  Proses  penghitungan Data mining dengan  menggunakan  metode  naive  bayes,  memiliki  3  kriteria  yang  paling  dominan  yaitu keamanan, bebas banjir dan harga tempat tinggal tersebut. Data mining ini juga dapat dimanfaatkan untuk memberikan  penilaian  kriteria  yang  digunakan  untuk  penentuan  pemilihan  kelayakan  tempat  tinggal tersebut.  Pengolahan Data  mining ini  memberikan  efek  positif  kepada  masyarakat  umum  agar  dapat diterapkan dalam kehidupan sehari-hari.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agustin,  Siti  (2012)  “Analisis  penunjang  keputusan  pemilihan  tempat  tinggal  dengan  Metode Analytical Hierarchy Proses (AHP) secara online” Fakultas Teknik Industri.Gunadharma.
[2] Efendi,  Ahmad  (2016)  “Rancang  bangun  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  tempat  kost dengan pemilihan Weight Product. Skripsi. Universitas Nusantara PGRI Kediri”
[3] Keman,  Soedjajadi.  2005.  “Kesehatan  perumahan  dan  lingkungan  pemukiman ”.  Jurnal  kesehatan lingkungan , vol. 2, no. 1, juli 2005 : 29 -42. Universitas Airlangga.)
[4] Nurrifai, Angga “Sistem Pendukung Keputusan pemilihan perumahan dengan Metode Fuzzy tahani”
[5] Supriyana,  I  wayan  (2012)  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Pemilihan  Tempat  Kost  dengan Metode  Pembobotan  (Studi  Kasus  Sleman  Yogyakarta).Jurrnal  ilmu  computer  Volume  5  -  No  2  – September 2012.
[6] Pressman RS, 2001, “ Software Engineering: a practitioners approach ”, Mc Graw Hill Companies,
Inc.