Implementasi Metode Case-Based Reasoning Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik Di Kota Malang

Abstract

ABSTRAK

Peningkatan 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.

ABSTRACT
Today, 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.