fbpx
prediksi harga rumah di jakarta

Prediksi Harga Rumah di Jakarta dengan Machine Learning

 Bunga Dea Laraswati | 10 Februari 2022

Student Project Algoritma

Yuk, kenalan dengan Reza Lutfi Ismail, salah satu alumni Algoritma Data Science School dari Cohort Libra. Pada project akhirnya, Reza membuat dashboard yang berawal dari keresahannya saat mewujudkan impiannya untuk punya rumah di Jakarta. Ternyata, dashboard yang dibuatnya sangat  membantu Reza dalam memiliki rumah impiannya. Penasaran, bagaimana data science bisa membantu menemukan rumah impian Anda? Baca terus artikel ini sampai habis!  

Keinginan untuk memiliki rumah dari hasil jerih payah sendiri merupakan impian banyak orang, tidak terkecuali Reza. Bekerja di salah satu Industri FMCG di Jakarta membuat Reza ingin memiliki tempat tinggal yang tidak jauh dari tempat bekerja. Selain bisa dijadikan tempat tinggal, memiliki properti di Jakarta adalah salah satu aset investasi yang menguntungkan karena harganya yang cenderung naik setiap tahunnya.  

Dalam proses pencarian rumah idaman ini, Reza mengalami hambatan, dia kesulitan dalam mencari rumah yang sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan dan budget yang dimiliki. Kebanyakan Reza menemukan rumah dengan harga yang cukup mahal namun tidak sesuai dengan spesifikasi yang ditawarkan.  

Dari permasalahan tersebut, Reza memiliki pertanyaan, “Ada gak sih kira-kira sistem yang dapat memberikan referensi dalam penentuan harga rumah?” Nah, pada project kali ini Reza membuat dashboard dimana berisikan tentang prediksi harga rumah yang ada di Jakarta.     

Di mana data yang Reza gunakan adalah hasil dari web scraping pada website lamudi.com. Web Scraping adalah suatu cara yang mengacu pada ekstraksi data dari suatu website. Sehingga saat Anda melakukan proses pengambilan data dari website dan menyimpannya dalam Microsoft Excel, Google Sheet, atau aplikasi sejenisnya, maka itulah yang disebut web scraping dan ini bisa dilakukan secara manual atau otomatis dengan sebuah tool.  

Namun, kini lebih banyak orang yang menyukai menggunakan tool dan melakukannya secara otomatis karena lebih cepat. Selain itu, saat sebuah website memiliki data yang sangat banyak maka akan lebih mudah jika menggunakan tool untuk melakukannya secara otomatis.  

Dashboard

Dalam data yang Reza kumpulkan, terdapat delapan variabel. Tiga diantaranya adalah, luas bangunan, luas lahan, dan Kecamatan. Pada variabel harga rumah di Jakarta, diketahui: 

  • Harga maksimum sebesar Rp 13,7 Miliar 
  • Harga rata-rata sebesar Rp 2,95 Miliar 
  • Harga minimum sebesar Rp 2,95 miliar.  
dashboard prediksi harga

Sedangkan pada variabel luas bangunan, diketahui rumah di Jakarta memiliki luas bangunan maksimal sebesar 1000  m2. Menurut Reza, variabel tersebut memiliki korelasi yang positif dengan harga rumah, yang artinya semakin besar luas bangunan maka semakin tinggi pula harga rumahnya.   

Begitu pun pada variabel luas lahan, diketahui maksimum luas lahan rumah di Jakarta adalah 1000 m2, di mana variabel tersebut juga memiliki korelasi positif dengan harga rumah.   

Reza juga melakukan agregasi pada variabel kecamatan dan variabel kota. Data yang ditampilkan nantinya akan disesuaikan dengan kota yang Anda pilih. Misal, Anda memilih Kota Jakarta Pusat. Di Jakarta pusat, kecamatan dengan harga rumah termahal ada pada Kecamatan Menteng. Atau jika Anda ingin mencari rumah di Kota Jakarta Selatan. Anda juga akan menemukan bahwa kecamatan termahal di Jakarta Selatan adalah Kebayoran Baru 

Bagaimana project Reza memprediksikan harga rumah Di Jakarta? 

Pada model Machine Learning ini, Reza menggunakan Model Random Forest. Random Forest  merupakan salah satu metode dalam Decision Tree. Decision tree adalah salah satu metode klasifikasi yang paling populer, karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia. Decision tree adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. 

Alasan Reza menggunakan Random Forest karena rata-rata errornya hanya sebesar 24,5% yang mana jika dibandingkan dengan model machine learning yang lain, model ini masih lebih baik. 

dashboard

Cara penggunaannya bisa Anda mulai dengan menentukan tempat dimana Anda ingin memprediksikan harga rumah. Misalnya Anda ingin membeli rumah di Kota Jakarta Timur, Kecamatan Cipayung dengan luas bangunan sebesar 70 m2 dan luas tanah sebesar 100 m2, dengan spesifikasi 2 kamar dan tambahan fasilitas garasi, taman, dan keamanan selama 24 jam.  

Kira-kira berapa sih harganya? Maka tampilah harga hasil prediksinya sebesar Rp 1 Miliar 76 Juta. Nah, jika Anda ingin melihat informasi yang terdapat pada plot, didapat dengan spesifikasi yang sama, rata-rata harganya adalah sebesar Rp 1,1 Miliar yang diiklankan oleh website lamudi.com. 

Nah, itulah dashboard yang dibuat oleh Reza pada student projectnya setelah mengikuti program pembelajaran bersama Algoritma Data Science School. Jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut project yang Reza buat Anda bisa mengunjungi Github dan LinkedIn berikut.  

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Yuk, kenalan dengan Reza Lutfi Ismail, salah satu alumni Algoritma Data Science School dari Cohort Libra. Pada project akhirnya, Reza membuat dashboard yang berawal dari keresahannya saat mewujudkan impiannya untuk punya rumah di Jakarta. Ternyata, dashboard yang dibuatnya sangat  membantu Reza dalam memiliki rumah impiannya. Penasaran, bagaimana data science bisa membantu menemukan rumah impian Anda? Baca terus artikel ini sampai habis!  

Keinginan untuk memiliki rumah dari hasil jerih payah sendiri merupakan impian banyak orang, tidak terkecuali Reza. Bekerja di salah satu Industri FMCG di Jakarta membuat Reza ingin memiliki tempat tinggal yang tidak jauh dari tempat bekerja. Selain bisa dijadikan tempat tinggal, memiliki properti di Jakarta adalah salah satu aset investasi yang menguntungkan karena harganya yang cenderung naik setiap tahunnya.  

Dalam proses pencarian rumah idaman ini, Reza mengalami hambatan, dia kesulitan dalam mencari rumah yang sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan dan budget yang dimiliki. Kebanyakan Reza menemukan rumah dengan harga yang cukup mahal namun tidak sesuai dengan spesifikasi yang ditawarkan.  

Dari permasalahan tersebut, Reza memiliki pertanyaan, “Ada gak sih kira-kira sistem yang dapat memberikan referensi dalam penentuan harga rumah?” Nah, pada project kali ini Reza membuat dashboard dimana berisikan tentang prediksi harga rumah yang ada di Jakarta.     

Di mana data yang Reza gunakan adalah hasil dari web scraping pada website lamudi.com. Web Scraping adalah suatu cara yang mengacu pada ekstraksi data dari suatu website. Sehingga saat Anda melakukan proses pengambilan data dari website dan menyimpannya dalam Microsoft Excel, Google Sheet, atau aplikasi sejenisnya, maka itulah yang disebut web scraping dan ini bisa dilakukan secara manual atau otomatis dengan sebuah tool.  

Namun, kini lebih banyak orang yang menyukai menggunakan tool dan melakukannya secara otomatis karena lebih cepat. Selain itu, saat sebuah website memiliki data yang sangat banyak maka akan lebih mudah jika menggunakan tool untuk melakukannya secara otomatis.  

Dashboard

Dalam data yang Reza kumpulkan, terdapat delapan variabel. Tiga diantaranya adalah, luas bangunan, luas lahan, dan Kecamatan. Pada variabel harga rumah di Jakarta, diketahui: 

  • Harga maksimum sebesar Rp 13,7 Miliar 
  • Harga rata-rata sebesar Rp 2,95 Miliar 
  • Harga minimum sebesar Rp 2,95 miliar.  
dashboard prediksi harga

Sedangkan pada variabel luas bangunan, diketahui rumah di Jakarta memiliki luas bangunan maksimal sebesar 1000  m2. Menurut Reza, variabel tersebut memiliki korelasi yang positif dengan harga rumah, yang artinya semakin besar luas bangunan maka semakin tinggi pula harga rumahnya.   

Begitu pun pada variabel luas lahan, diketahui maksimum luas lahan rumah di Jakarta adalah 1000 m2, di mana variabel tersebut juga memiliki korelasi positif dengan harga rumah.   

Reza juga melakukan agregasi pada variabel kecamatan dan variabel kota. Data yang ditampilkan nantinya akan disesuaikan dengan kota yang Anda pilih. Misal, Anda memilih Kota Jakarta Pusat. Di Jakarta pusat, kecamatan dengan harga rumah termahal ada pada Kecamatan Menteng. Atau jika Anda ingin mencari rumah di Kota Jakarta Selatan. Anda juga akan menemukan bahwa kecamatan termahal di Jakarta Selatan adalah Kebayoran Baru 

Bagaimana project Reza memprediksikan harga rumah Di Jakarta? 

Pada model Machine Learning ini, Reza menggunakan Model Random Forest. Random Forest  merupakan salah satu metode dalam Decision Tree. Decision tree adalah salah satu metode klasifikasi yang paling populer, karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia. Decision tree adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. 

Alasan Reza menggunakan Random Forest karena rata-rata errornya hanya sebesar 24,5% yang mana jika dibandingkan dengan model machine learning yang lain, model ini masih lebih baik. 

dashboard

Cara penggunaannya bisa Anda mulai dengan menentukan tempat dimana Anda ingin memprediksikan harga rumah. Misalnya Anda ingin membeli rumah di Kota Jakarta Timur, Kecamatan Cipayung dengan luas bangunan sebesar 70 m2 dan luas tanah sebesar 100 m2, dengan spesifikasi 2 kamar dan tambahan fasilitas garasi, taman, dan keamanan selama 24 jam.  

Kira-kira berapa sih harganya? Maka tampilah harga hasil prediksinya sebesar Rp 1 Miliar 76 Juta. Nah, jika Anda ingin melihat informasi yang terdapat pada plot, didapat dengan spesifikasi yang sama, rata-rata harganya adalah sebesar Rp 1,1 Miliar yang diiklankan oleh website lamudi.com. 

Nah, itulah dashboard yang dibuat oleh Reza pada student projectnya setelah mengikuti program pembelajaran bersama Algoritma Data Science School. Jika Anda ingin mengetahui lebih lanjut project yang Reza buat Anda bisa mengunjungi Github dan LinkedIn berikut.  

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya