<![CDATA[Pasar properti yang dinamis sering kali menghadirkan tantangan dalam menentukan harga rumah secara akurat akibat berbagai faktor yang kompleks. Ketidakakuratan harga dapat merugikan pihak penjual maupun pembeli. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma C4.5, sebuah algoritma berbasis pohon keputusan yang menggunakan information gain untuk memilih atribut utama dalam membangun model prediksi. Algoritma ini unggul dalam menangani data numerik maupun kategorikal, menjadikannya cocok untuk menganalisis atribut rumah seperti luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi, dan luas garasi. Dengan membagi dataset berdasarkan atribut yang memberikan gain ratio tertinggi, algoritma C4.5 menghasilkan model yang dapat memprediksi harga rumah dengan akurasi mencapai 85,70%. Kemampuan algoritma ini dalam memberikan struktur pohon keputusan yang mudah dipahami oleh manusia juga menjadi keunggulan dalam mendukung interpretasi hasil. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 dapat diimplementasikan secara efektif untuk membantu meningkatkan efisiensi dan transparansi di pasar properti, khususnya di wilayah Jakarta Selatan]]>
Copyrights © 2025
