IMPLEMENTASI ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DALAM PREDIKSI HARGA RUMAH (STUDI KASUS: BALI GREEN RESORT)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Darma Persada
Author
Joko, Supriyanto
Subject
005.1 Programming/Pemrograman
Datestamp
2022-05-09 04:17:08
Abstract :
Kebutuhan akan papan atau rumah merupakan salah satu kebutuhan mendasar yang terus meningkat. Kebutuhan akan rumah tersebut diperlukan seseorang untuk melindungi diri dari berbagai iklim dan cuaca serta berkumpul bersama keluarga. Selain itu, seseorang yang memiliki rumah akan memperoleh kesejahteraan, bahkan kepemilikan seseorang akan rumah menjadi tolak ukur kesejahteraan orang tersebut maka dari itu pengusaha properti akan berlomba-lomba membangun properti khususnya rumah untuk sarana investasi. Hal ini akan membuat harga rumah semakin hari semakin naik dengan daya beli masyarakat yang melonjak tinggi. Berdasarkan permasalahan yang terjadi, peneliti melakukan prediksi harga rumah menggunakan model prediksi Artificial Neural Network (ANN) dan melakukan evaluasi model RMSE. Aplikasi prediksi ini memiliki Hasil error melalui perhitungan RSME adalah 6.033 yang berarti memiliki tingkat eror yang kecil karena nilai tingkat eror semakin kecil pada evaluasi model RMSE maka semakin akurat. Berdasarkan nilai yang dihasilkan oleh matrix multiplication maka dapat diprediksi dari sampel atribut LT 7 (dalam puluhan) dan Tipe 4 (dalam puluhan) akan memiliki harga 398 (dalam juta).
Kebutuhan akan papan atau rumah merupakan salah satu kebutuhan mendasar yang terus meningkat. Kebutuhan akan rumah tersebut diperlukan seseorang untuk melindungi diri dari berbagai iklim dan cuaca serta berkumpul bersama keluarga. Selain itu, seseorang yang memiliki rumah akan memperoleh kesejahteraan, bahkan kepemilikan seseorang akan rumah menjadi tolak ukur kesejahteraan orang tersebut maka dari itu pengusaha properti akan berlomba-lomba membangun properti khususnya rumah untuk sarana investasi. Hal ini akan membuat harga rumah semakin hari semakin naik dengan daya beli masyarakat yang melonjak tinggi. Berdasarkan permasalahan yang terjadi, peneliti melakukan prediksi harga rumah menggunakan model prediksi Artificial Neural Network (ANN) dan melakukan evaluasi model RMSE. Aplikasi prediksi ini memiliki Hasil error melalui perhitungan RSME adalah 6.033 yang berarti memiliki tingkat eror yang kecil karena nilai tingkat eror semakin kecil pada evaluasi model RMSE maka semakin akurat. Berdasarkan nilai yang dihasilkan oleh matrix multiplication maka dapat diprediksi dari sampel atribut LT 7 (dalam puluhan) dan Tipe 4 (dalam puluhan) akan memiliki harga 398 (dalam juta).
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
