<![CDATA[Harga properti merupakan aspek yang dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti lokasi, luas tanah, jumlah kamar, aksesibilitas, serta kondisi ekonomi di suatu wilayah. Prediksi harga properti yang akurat sangat penting bagi pengembang, investor, dan calon pembeli dalam mengambil keputusan yang tepat. Penelitian ini menerapkan algoritma Random Forest untuk memprediksi harga properti berdasarkan dataset sintetis yang mencakup 10.000 sampel properti dari berbagai kota di Indonesia. Data dianalisis dengan mempertimbangkan faktor utama yang memengaruhi harga, seperti luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar tidur, jarak ke pusat kota, serta fasilitas terdekat. Model dievaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE), dengan hasil MAE sebesar Rp2,48 miliar dan RMSE sebesar Rp2,89 miliar, yang menunjukkan tingkat akurasi yang cukup baik. Analisis lebih lanjut mengungkap bahwa faktor jarak ke pusat kota merupakan variabel paling berpengaruh terhadap harga properti, diikuti oleh luas tanah dan luas bangunan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest dapat digunakan sebagai alat bantu dalam menentukan harga properti dengan akurasi yang lebih baik dibandingkan metode tradisional. Studi ini juga mengusulkan pengembangan lebih lanjut dengan mempertimbangkan faktor tambahan, seperti indeks pembangunan wilayah dan tren harga historis, untuk meningkatkan ketepatan prediksi.]]>
Copyrights © 2025
