Implementasi Metode Case-Based Reasoning Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik Di Kota Malang - Guntur Krisna Wardhana Putra/Anggri Sart - (Jurnal Fakultas Teknologi Informasi, 2016)
ABSTRAKPeningkatan kepadatan penduduk saat ini yang tinggi mendorong akan kebutuhan tempat tinggal yang semakin besar dimanfaatkan oleh  developer  perumahan dalam mempromosikan perumahannya. Banyaknya pilihan perumahan yang ditawarkan menyebabkan konsumen perlu memilih rumah yang sesuai dengan kriterianya.  Dengan sedikitnya informasi yang didapat konsumen sering mengalami penyesalan karena rumah yang sudah dipilih memiliki harga yang lebih mahal dibanding rumah yang berada didekatnya. Aplikasi ini dibangun menggunakan metode  case-based reasoning  (CBR) dan algoritma Euclidean distance. Metode ini mendapatkan solusi melalui kasus-kasus yang sebelumnya ada dan melakukan perhitungan kemiripan antar  kasus. Kriteria-kriteria yang diinginkan pengguna seperti harga, luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi dan jumlah lantai menjadi adjustment feature.  Descriptive feature meliputi lokasi kecamatan, fasilitas, akses jalan, kondisi  jalan dan  freedesign. Keluaran yang dihasilkan berupa rangking informasi rumah yang diurutkan berdasarkan nilai kecocokan yang paling tinggi dan ditambah dengan tampilan rumah dan keterangan rumah. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah aplikasi  sistem pendukung keputusan pemilihan perumahanyang dapat memberikan informasi yang lebih lengkap secara efektif dalam memilih rumah di Kotamadya Malang yang sesuai dengan kriteria yang diinputkan.Kata Kunci: case-based reasoning, sistem pendukung keputusan, rumah, malang, euclidean distance.ABSTRACTToday, high density of population will push the housing needs utilized by housing developers to promote housing. The number of housing options cause consumers need to choose a home in accordance with their criteria. Little information obtained makes consumers often experience remorse, because the choosen house is more expensive than nearby house.This apllication is built  using case-based reasoning (CBR) and the Euclidean distance algorithm. These methods find a solution through the existing cases and calculates similarities among the cases. The criteria such as price, land area, building area, number of bedrooms, number of bathrooms and the number of floors become adjustment features. Descriptive features include district location, facilities, access roads, road conditions and free design. Output of system is a ranking of home information sorted by highest match value and added by house picture and house description. Result obtained from this research is the application of decision support system that can provide housing selection completely in Malang based on the entered criteria.Keywords: case-based reasoning, decision support system, home, malang, euclidean distance.