Please take a moment to complete this survey below

Library's collection Library's IT development Cancel

Prediksi harga rumah tinggal di Surabaya menggunakan Least Squares Support Vector Machine dengan Symbiotic Organisms Search Algorithm

Investasi properti, terutama pada bidang investasi rumah tinggal, merupakan investasi yang sangat popular di Indonesia. Adanya pasar investasi properti rumah tinggal ini mempunyai peranan yang sangat penting dalam pembangunan ekonomi dan kebutuhan dasar masyarakat. Oleh karena itu, memprediksi harga rumah di masa depan sangatlah penting, termasuk harga rumah itu sendiri. Jenis metode prediksi yang cukup populer adalah least squares support vector machine (LS-SVM). LS-SVM merupakan machine learning yang terbukti mampu menyelesaikan masalah kompleks dan lebih baik dalam mengatasi terbatasnya dimensi kurva model prediksi. Namun, parameter yang dipilih pada LS-SVM dapat mempengaruhi keakuratan hasil prediksi. Dengan demikian, parameter yang dipilih juga harus yang optimal. Pada penelitian ini, optimasi parameter dilakukan dengan menggunakan algoritma symbiotic organisms search (SOS). Pada peneltian sebelumnya algoritma mampu mengungguli algoritma lain dalam hal mengoptimasi bangunan rangka batang. Oleh karena itu, prediksi harga rumah dengan menggunakan metode LS-SVM dan SOS diusulkan pada penelitian ini. Hasil percobaan ini menunjukkan bahwa model prediksi LS-SVM dan SOS mampu memberikan kinerja yang baik.

Creator(s)
  • (B21190004) Giovanni Bunardi
Contributor(s)
  • Doddy Prayogo S.T. → Advisor 1
  • Njo Anastasia → Advisor 2
  • Jani Rahardjo → Examination Committee 1
Publisher
Universitas Kristen Petra; 2020
Language
Indonesian
Category
s2 – Graduate Thesis
Sub Category
Tesis/Theses
Source
Tesis No. 01000286/MTS/2020; Giovanni Bunardi (B21190004)
Subject(s)
  • HOUSING--PRICES
File(s)

Similar Collection

by creator, contributor, or subject