SNISTEK 3 25 September 2020 ISBN 978-602-52829-2-8 Data Mining dalam Menganalisis Faktor Alasan Pemilihan Perumahan Erlin Elisaa,*, Alfannisa Annurullah Fajrinb ab Universitas Putera Batam, Batam Erlin.Elisa@puterabatam.ac.id Abstract The house is a basic human need, where the house is a means of resting and gathering with the family, the choice of housing type greatly affects the comfort of someone who will live in the house, such as choosing where the location, facilities, accessibility and even more important is the price that fits the pocket of the candidate. housing owners, this study discusses analysis in the selection of housing in batam city, the variables used are the accessibility factors related to distance and ease of reaching a place., typology is related to the size of the settlement, price, payment for houses, data analysis is carried out with the concept of extracting information on the C4.5 algorithm by testing the results and obtaining the decision tree using the opensource rapidminer tools. From the data processing, the result shows that the factors that really influence people to choose and buy a house in the research object are price, accessibility and typology. Keywords: Housing; Data Mining; C4.5 Algorithm; Rapidminer. Abstrak Rumah merupakan kebutuhan pokok manusia, dimana rumah adalah sarana tempat istirahat dan berkumpul dengan keluarga, pemilihan tipe perumahan sangat mempengaruhi kenyamanan bagi seseorang yang akan tinggal dirumah tersebut seperti memilih dimana lokasi, fasilitas, aksesbilitas bahkan yang tidak kalah penting adalah harga yang sesuai kantong bagi calon pemilik perumahan, penelitian ini membahas tentang analisa dalam pemilihan perumahan pada suatu daerah dikota batam, variable yang digunakan yaitu aksesbilitas faktor yang berhubungan dengan jarak dan kemudahan untuk mencapai suatu luasnya pemukiman, harga, pembayaran terhadap rumah, analisa data dilakukan dengan konsep penggalian informasi algoritma C4.5 dengan pengujian hasil dan perolehan pohon keputusan menggunakan tools opensource rapidminer. Dari pengolahan data didapat hasil bahwasanya faktor yang sangat mempengaruhi orang untuk memilih dan membeli rumah pada objek penelitian adalah harga,aksesbilitas dan tipologi. Kata Kunci: Perumahan; Data Mining; Algoritma C4.5; Rapidminer. tempat., tipologi berhubungan dengan faktor 1. Pendahuluan Rumah merupakan kebutuhan primer yang harus dipenuhi oleh masyarakat sebagai tempat berteduh,melepas lelah sejenak dari hiruk pikuknya kehidupan, semua orang menjadikan rumah sebagai tempat berkumpul dengan sanak keluarga dan orang-orang terdekat. Kota Batam adalah salah satu kota di Provinsi Kepulauan Riau yang banyak didatangi para perantau untuk mencari ini. Kota pekerjaan dan menetap dikota ini hanya dengan slogan Bandar Madani berjarak 13 km dari wilayah Negara Singapura. Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Batam mencatat pertumbuhan penduduk di Batam pada 2019 ini sebanyak 1.376.009 ini meningkat Jumlah dibanding sebesar 1.329.773 proyeksi jiwa. jumlah penduduk tahun 2018 234.193 jiwa dibandingkan pertumbuhan jumlah penduduk lima tahun lalu. Dengan jumlah penduduk yang semakin bertambah apalagi pada tahun 2020 ini maka pemukiman akan semakin bertambah pula sejalan dengan kebutuhan masyarakat akan tempat tinggal, salah satunya perumahan yang bernaung adalah cipta asri grub yang berlokasi pada kelurahan tembesi kecamatan sagulung kota batam, asri menyajikan cipta perumahan dengan fasilitas yang bersaing dengan perumahan lainnya, hal ini sangat mempengaruhi terhadap calon pemilih rumah untuk memilih tinggal disini. Perumahan cipta asri tersedia dengan beberapa macam tipe yaitu Tipe 22, Tipe 36 dan Tipe 36+ dan harga rumah berkisar 250 juta hingga 300 jutaan tergantung tipe dan kelebihan tanah yang dimana jiwa, atau bertambah 43
SNISTEK 3 25 September 2020 dimiliki persimpangan. seperti lokasi di Huk atau Perumahan Cipta Asri group yang memiliki banyak kelebihan dan dijual dengan harga yang kompetitif, disisi lain memiliki kondisi lokasi perumahan yang terletak tidak jauh dari industri batamindo dan wisata barelang dan sangat aman dan nyaman sebagai tempat tinggal serta fasilitas yang dimiliki seperti sekolah, berada pada lingkungan perumahan dan merupakan daerah bebas banjir. Hal ini untuk yang membuat peneliti penelitian melakukan dengan terkait faktor pemilihan perumahan menganalisa pada cipta asri group sehingga dapat membantu masyarakat dalam memilih perumahan yang ideal untuk ditinggali. Metode yang digunakan untuk menganalisa adalah salah satu metode data mining dengan teknik pohon keputusan atau algoritma C4.5 dengan rapidminer memanfaatkan alat analisis data faktor pemilihan. Algoritma C4.5 pernah dimanfaatkan oleh peneliti sebelumnya dalam mengklasifikasi potensi droup out mahasiswa yang merupakan struktur pohon dimana terdapat simpul yang mendeskripsikan atribut-atribut, setiap cabang menggambarkan hasil dari atribut yang diuji, dan setiap daun menggambarkan kelas (Nasrullah, 2018). Dan kali ini peneliti akan mengujinya dengan kasus faktor pemilihan perumahan. tertarik sebagai 2. Kajian Literatur 2.1 Perumahan Kebutuhan manusia akan rumah sangatlah penting dalam kehidupan, seperti yang dikatakan menurut Maslow menyebutkan terpenuhinya bahwa kebutuhan setelah manusia akan sandang, pangan, dan kesehatan, maka kebutuhan akan rumah atau tempat tinggal merupakan salah satu motivasi untuk pengembangan kehidupan yang lebih baik. dasarnya tinggal merupakan wadah bagi manusia atau keluarga kehidupannya dalam (Kalesaran et al., 2013). Tempat pada melangsungkan Berdasarkan Undang-undang Nomor 1 Tahun dan Pemukiman. Perumahan adalah kelompok rumah yang berfungsi sebagai lingkungan tempat tinggal atau lingkungan hunian yang dilengkapi dengan sarana dan prasarana lingkungan. 2.2 Data mining 2011 tentang Perumahan Data mining sebagai proses menemukan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar. Data mining juga dapat diartikan sebagai pengekstrakan informasi dari sekumpulan data besar untuk membantu dalam pengambilan keputusan (Harahap & Sulindawaty, 2020). ISBN 978-602-52829-2-8 Data mining, sering juga disebut sebagai knowledge discovery (KDD) adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian ata, historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar. knowledge discovery in database (KDD) pada intinya adalah proses menemukan pengetahuan yang bermanfaat dari kumpulan data (Tukino, 2019). in database Menurut Tan, data mining merupakan pengekstrakan informasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang membantu dalam pengambilan keputusan. Pola yang disajikan haruslah mudah dipahami, berlaku untuk data yang akan diprediksi dengan derajat kepastian tertentu, berguna, dan baru. Data mining adalah bagian dari Knowledge Discovery in Database. Knowledge Discovery in Database adalah sebuah proses otomatis atas pencarian data di dalam sebuah memori yang amat besar dari data untuk mengetahui pola (Halim & Prasetyo, 2018). 2.3 Klasifikasi Klasifikasi dapat digambarkan sebagai berikut. Data input, disebut juga training set, terdiri atas banyak contoh (record), yang masing-masing memiliki beberapa atribut. Selanjutnya, tiap contoh contoh diberi sebuah label class khusus (Erlin Elisa, 2019). Lebih lanjut, input didefinisikan sebagai sekumpulan record (training set), dan setiap record terdiri atas sekumpulan atribut, salah satu atribut adalah klas. Adapun model klasifikasi digunakan untuk antara lain: a. Pemodelan sebagai untuk perangkat membedakan objek- objek dari klas berbeda. Deskriptif penggambaran b. Pemodelan Prediktif digunakan untuk memprediksi label klas untuk record yang tidak diketahui atau tidak dikenal (Erlin Elisa, 2019). 2.4 Pohon Keputusan Pohon keputusan merupakan salah satu metode klasifikasi yang popular karena dapat dengan mudah diinterpretasi oleh manusia. Pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan Pohon serangkaian aturan keputusan memiliki node pohon yang merepresentasikan atribut yang telah diuji dan setiap suatu pembagian hasil uji serta node daun (leaf) merepresentasikan kelompok kelas tertentu (Bimo et al., 2020). keputusan cabangnya merupakan Data dalam pohon keputusan dinyatakan dalam bentuk tabel dengan atribut dan record. 44
SNISTEK 3 25 September 2020 2.5 Algoritma C4.5 Konsep dasar dari algoritma C4.5 yaitu mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan (rule). Algoritma C4.5 memetakan atribut menjadi kelas yang dapat diterapkan untuk klasifikasi baru, Kelebihan dari algoritma C4.5 yaitu mudah dimengerti, fleksibel karena mampu divisualisasikan dalam gambar. Secara umum untuk langkah-langkah membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut (Ente et al., 2020). dan menarik algoritma C4.5 a. Memilih atribut sebagai akar dengan berdasarkan nilai gain tertinggi pada masing-masing atribut yaitu dengan cara: (1) dimana S adalah himpunan kasus, A adalah atribut, n merupakan jumlah partisi atribut A, |Si| adalah jumlah kasus pada partisi ke-i dan |S| adalah jumlah kasus dalam S. Sementara itu, untuk menghitung dapat digunakan rumus: nilai entropy (2) dimana S adalah himpunan kasus, A adalah fitur,n adalah jumlah partisi S, pi adalah proporsi dari Si terhadap S. b. Membuat cabang pada masing-masing nilai. c. Membagi kasus dalam cabang d. Mengulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama. 2.6 Rapidminer Rapidminer merupakan perangakat lunak source). terbuka yang RapidMiner adalah sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining, text mining dan analisis prediksi. RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna dapat membuat keputusan yang paling baik. RapidMiner memiliki kurang lebih 500 operator data mining, termasuk operator untuk input, output, data visualisasi. RapidMiner ditulis dengan munggunakan bahasa java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi (Luluk Elvitaria, 2017). Rapid Miner merupakan perangkat lunak yang dibuat oleh Dr. Markus Hofmann dari Institute of Technologi Blanchardstown dan Ralf Klinkenberg dari dengan tampilan GUI Interface) sehingga memudahkan pengguna dalam menggunakan perangkat ini bersifat open source dan dibuat dengan bersifat (open sehingga dan preprocessing (Graphical User lunak ini. Perangkat lunak ISBN 978-602-52829-2-8 menggunakan program Java di bawah lisensi GNU Public Licence dan Rapid Miner dapat dijalankan di sistem operasi manapun. Dengan menggunakan Rapid Miner, tidak dibutuhkan kemampuan koding khusus, karena semua sudah disediakan. Rapid Miner fasilits dikhususkan untuk penggunaan data mining. Model yang disediakan juga cukup banyak dan lengkap, seperti Model Bayesian, Modelling, Tree Induction, Neural Network dan lain-lain (Haryati et al., 2015). 3. Metode Penelitian Adapun desain penelitian ini adalah: Gambar 1. Desain Penelitian Langkah awal yang dilakukan peneliti adalah mengidentifikasi permasalahan sesuai dengan topik penelitian yaitu pemilihan perumahan bagi masyarakat yang akan membeli atau memilih rumah di cipta asri grub, dengan variabel ukuran yait Aksesbilitas, Tipologi, Harga dan Pembayaran dengan keputusan Beli dan Tidak Beli kemudian dari tahapan yaitu permasalahan yang maka menganalisa kemudian masalah mengumpulkan data dilapangan untuk kemudian diolah dengan teknik datamining algoritma C4.5, data yang di dapat akan dilakukan pra-proses sebelum dilakukan penetapan teknik C4.5, kemudian akan di uji kedalam software rapidminer untuk melihat pohon keputusan yang di hasilkan mengenai faktor pemilihan perumahan. 45
SNISTEK 3 25 September 2020 4. Hasil dan Pembahasan 4.1 Hasil Tipe perumahan dengan memanfaatkan teknik data mining algoritma C4.5, pada tahap pra-proses keputusan terhadap pemilihan perumahan oleh calon penghuni pada objek penelitian. Berikut adalah data sampel yang berupa tabel yang akan sesuai dengan dilakukan penambangan langkah Decission Tree . dibutuhkan data Tabel 1. Data Sampel Aksesbilitas Tipologi Harga Pembayaran Keputusan Dekat Luas Rendah Kontan Beli Dekat Luas Tinggi Kontan Tidak Beli Jauh Sempit Rendah Kontan Tidak Beli Jauh Luas Rendah Kredit Tidak Beli Sedang Sempit Rendah Kontan Beli Jauh Sempit Tinggi Kontan Tidak Beli Sedang Luas Tinggi Kontan Tidak Beli Dekat Luas Rendah Kredit Beli Dekat Sempit Rendah Kontan Tidak Beli Sedang Luas Rendah Kontan Beli Dekat Sempit Rendah Kredit Tidak Beli Sedang Luas Rendah Kontan Beli Dekat Luas Rendah Kontan Beli Dekat Luas Tinggi Kontan Tidak Beli Kemudian akan dilakukan perhitungan nilai entropy dan gain masing-masing atribut, dapat dilihat pada tabel dibawah ini. Tabel 2.Perhitungan Entropy dan Gain Node 1 Klasifikasi Penilaian Total Jumlah Kasus 14 Beli S1 6 Tidak Beli S2 8 Entropy 0,985234 Gain Aksesbilitas Jauh Sedang Dekat Tipologi Luas Sempit J S D L S 3 4 7 9 5 0 3 3 5 1 3 1 4 4 4 0 0,811278 0,999783 1,005576 0,721928 0,2535 0,0809 Harga Tinggi T 4 0 4 0 0,2916 ISBN 978-602-52829-2-8 Rendah R 10 6 4 0,970951 Pembayaran Kontan Kredit KN K 11 3 5 1 6 2 1,00853 0,932795 0,0070 Dari tabel diatas dilihat nilai gain yang tertinggi ada pada attribute Harga dengan nilai 0,291698 maka harga akan menjadi sebuah akar pertama, kemudian akan dilanjutkan perhitungan node ke 2 dengan perhitungan pada tabel dibawah ini. Tabel 3.Perhitungan Entropy dan Gain Node 2 Klasifikasi Penilaian Jumlah Kasus Beli Tidak Beli Entropy Gain S1 S2 Total 10 6 4 0,9709 Aksesbilitas Jauh J 2 0 2 0 0,48547 Sedang S 3 3 0 0 Dekat D 5 3 2 0,9709 Tipologi Luas L 6 5 1 0,6646 0,24764 Sempit S 4 1 3 0,8112 Pembayaran Kontan KN 7 5 2 0,8776 0,081092 Kredit K 3 1 2 0,9183 Tabel diatas menunjukan perhitungan node 2 dengan nilai gain tertinggi adalah pada atribut aksesbilitas yaitu 0,4854753, maka aksesbilitas akan menjadi akar selanjutnya, karena aksesbilitas dekat belum ditentukan makan perhitungan akan dilanjut ke node 3 dibawah ini. Tabel 4.Perhitungan Entropy dan Gain Node 3 Klasifikasi Penilaian Jumlah Kasus Beli Tidak Beli Entropy Gain S1 S2 Total 5 3 2 0,97095 Tipologi Luas L 3 3 0 0 0,97095 Sempit S 2 0 2 0 Pembayaran Kontan KN 3 2 1 0 0,57095 Kredit K 2 1 1 1 46
SNISTEK 3 25 September 2020 Tabel node 1.3 merupakan perhitungan terakahir dari teknik datamining algoritma C4.5 karena telah ditemukan klasifikasi akar terakhir dari pohon keputusan yaitu attribute Tipologi dengan nilai gain 0,97095. 4.2 Pembahasan Langkah berikutnya yang akan dilakukan yaitu melihat dengan menggunakan tools data mining rapidminer, dimana nantinya proses akan dimulai dari koneksi basisdata , operator rapidminer dan pohon keputusan yang dihasilkan, disini penulis menggunakan rapidminer studio, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar berikut. hasil pengujian Gambar 2. Koneksi Proses Rapidminer Proses ini dilanjukan dengan menjalankan (run) dan dapat kita lihat hasil pohon keputusan yang dibentuk dan sama dengan hasil telah dilakukan perhitungan manual yang diatas. Gambar 3. Pohon Keputusan Dari pohon keputusan diatas maka pada rapidminer di dapat diperoleh rule aturan Sebagai berikut: ISBN 978-602-52829-2-8 Aturan-aturan yang didapat dari hasil pohon keputusan dan deskripsi tree diatas untuk menganalisa faktor pemilihan perumahan berdasarkan atribut pada penelitian ini adalah: 1. Jika Harga = Tinggi maka konsumen = Tidak Beli. 1. Jika Harga = Tinggi maka konsumen = Tidak Beli. 2. Jika Harga = Rendah, Aksebilitas =Jauh, maka konsumen = Tidak Beli. 3. Jika Harga = Rendah, Aksesbilitas = Sedang, Maka Konsumen = Beli 4. Jika Harga = Rendah, Aksesbilitas = Dekat, Tipologi=Luas, Maka Konsumen = Beli 5. Jika Harga = Rendah, Aksesbilitas = Dekat, Tipologi = Sempit, maka Konsumen = Tidak Beli. 5. Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan Hasil penelitian yang telah dilakukan untuk faktor pemilihan perumahan menganalisa dengan teknik klasifikasi C4.5 maka dapat disimpulkan faktor yang menjadi penyebab utama masyarakat memililih untuk bertempat tinggal didaerah perumahan cipta asri group adalah Harga Perumahan disini, aksesbilitas yang dekat dari jalan utama,sekolah, rumah sakit dan pusat perbelanjaan dan terakhir adalah tipologi atau keluasan kawasan perumahan baik dari jalan,kelebihan tanah dan tersedia pula kawasan untuk fasilitas umum. 5.2 Saran Adapun saran untuk kedepanya perlu di analisis dengan jumlah yang lebih besar dan variabel yang lebih banyak agar dapat menyempurnakan hasil klasifikasi,dan untuk hasil yang lebih maksimal bisa di kerjakan dengan jenis algoritma lain pada penelitian berikutnya supaya dapat melihat perbandingan hasil yang diperoleh. Ucapan Terima Kasih penulis mengucapkan Pertama-tama terimasih kepada telah ristekdikti yang memberikan dana hibah agar terlaksanaknyA penelitian ini, kemudian kepada Universitas Batam dan LPPM yang telah bersedia menjadi wadah bagi peneliti untuk mengembangkan ilmu kami sebagai peneliti terimakasih atas ini semoga segala bantuannya selama kebaikan ini dibalas oleh Tuhan YME. Daftar Pustaka Bimo, P., Setio, N., Retno, D., Saputro, S., & Winarno, B. (2020). Klasifikasi dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 3, 64-71. Ente, D. R., Thamrin, S. A., Arifin, S., Kuswanto, H., 47
SNISTEK 3 25 September 2020 & Andreza, A. (2020). Klasifikasi Faktor-Faktor Penyebab Penyakit Diabetes Melitus Di Rumah Sakit Unhas Menggunakan Algoritma C4.5. Indonesian Journal of Statistics and Its Applications, 80-88. 4(1), Erlin Elisa, R. H. (2019). ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PEMILIHAN CALON KETUA RW Erlin. STMIK Kota Bumi, 7(2), 87-96. Halim, C., & Prasetyo, H. (2018). P Enerapan a Rtificial I Ntelligence Dalam C Omputer a Ided I Nstructure ( Cai ). Penerapan AI Dalam Computer Aided Instructure, 01(01), 45-51. (2020). Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus PT.Arma Anugerah Abadi Cabang Sei Rampah). Matics, 11(2), 46. Haryati, S., Sudarsono, A., & Suryana, E. (2015). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu). Jurnal Media Infotama Vol., 11(2), 130-138. Harahap, P. N., & Sulindawaty, S. Kalesaran, R., Mandagi, R., & Waney, E. (2013). Analisa Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Keputusan Konsumen Dalam Pemilihan Lokasi Perumahan Di Kota Manado. Jurnal Ilmiah Media Engineering, 3(3), 99064. Luluk Elvitaria, M. H. (2017). Smk Analisis Kesehatan Abdurrab Menggunakan Algoritma. (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab, 2(2), 220-233. Nasrullah, A. H. (2018). Penerapan Metode C4.5 untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out. ILKOM Jurnal Ilmiah, 10(2), 244-250. 250 Tukino, T. (2019). Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Keuntungan Pada PT SMOE Informasi Bisnis, Indonesia. Jurnal Sistem 9(1), 39. ISBN 978-602-52829-2-8 48