Development of a Property Value Prediction System in Surabaya Using the Web-Based Random Forest Method
Minimnya aplikasi yang dapat memudahkan penilai properti dalam melakukan prediksi nilai properti membuat penilai kesulitan mengetahui harga dengan cepat dan akurat, sehingga bisa mengganggu keseimbangan dan efisiensi pasar properti. Penelitian dengan judul Pengembangan Sistem Prediksi Nilai Properti berbasis web dapat memberikan gambaran atau rekomendasi yang lebih jelas tentang nilai jual properti di Surabaya berdasarkan karakteristik fisik, posisi dan lokasi. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan salah satu model algoritma machine learning yaitu Random Forest untuk pengolahan data dan pemodelan. Data yang digunakan mencakup informasi tentang luas tanah, lebar jalan, zona peruntukan, dan indikasi nilai tanah permeter. Hasil dari prediksi tersebut akan ditampilkan kedalam website dengan memanfaatkan framework Laravel dan flask. Evaluasi dari model yang dikembangkan menunjukkan hasil yang menjanjikan, dengan akurasi mencapai 83% dalam memprediksi nilai properti. Hal ini menunjukkan bahwa sistem memiliki potensi untuk membantu penilai properti untuk menentukan nilai property lebih efektif.
The lack of applications that can facilitate property appraisers in predicting property values makes it difficult for appraisers to know prices quickly and accurately, so that it can disrupt the balance and efficiency of the property market. Research with the title Development of a Web-based Property Value Prediction System can provide a clearer picture or recommendation about the selling value of property in Surabaya based on physical characteristics, position and location. This research was conducted using one of the machine learning algorithm models, namely Random Forest for data processing and modelling. The data used includes information about land area, road width, designation zone, and indication of land value. The results of the prediction will be displayed on the website by utilising the Laravel and flask frameworks. Evaluation of the developed model showed promising results, with an accuracy of 83% in predicting property values. This shows that the system has the potential to help property appraisers determine property values more effectively.