Model Machine Learning: Prediksi Harga Rumah Menggunakan Scikit-Learn

Harga rumah di Indonesia makin tak terjangkau anak muda. Kenaikan harga rumah di Tanah Air tak dibarengi dengan kenaikan upah rata-rata penduduknya. Melansir CNBC Indonesia, Indonesia masuk dalam daftar lima besar negara termahal untuk membeli rumah. Laporan Bestbrokers.com membandingkan harga rumah di 62 negara pada 2024. Mereka melihat harga rumah per meter persegi dalam dolar AS yang diterbitkan oleh Numbeo.

Menurut laporan tersebut, rasio harga rumah di Indonesia terhadap pendapatan rata-rata warganya sebesar 48,35 persen. Artinya, bagi sebagian besar masyarakat Indonesia, membeli rumah dengan penghasilan sendiri menjadi tantangan berat tanpa dukungan kredit atau subsidi pemerintah. Fenomena ini membuat topik prediksi harga rumah menjadi sangat relevan untuk memahami faktor-faktor yang mendorong kenaikan harga properti di Indonesia dan dunia.

Machine learning dapat menjadi alat bantu untuk memprediksi tren harga rumah dan mengidentifikasi variabel yang paling berpengaruh. Melalui pemanfaatan Python dan library machine learning seperti scikit-learn, pengguna dapat membangun model prediksi yang mampu belajar dari data historis harga rumah untuk menghasilkan estimasi harga lebih akurat. Pendekatan ini tak hanya bermanfaat bagi data analyst atau developer, tetapi juga bagi pihak yang ingin memahami dinamika pasar properti secara data-driven. Tertarik untuk mengetahui lebih lanjut soal model prediksi harga rumah menggunakan library machine learning? Simak penjelasan berikut sahabat DQLab!

1. Pentingnya Library Scikit-Learn untuk Membangun Model Prediktif

Prediksi harga rumah menjadi salah satu penerapan paling populer dalam bidang data science dan machine learning. Dengan meningkatnya permintaan properti serta variabel ekonomi yang dinamis, kemampuan untuk memperkirakan harga rumah secara akurat sangat dibutuhkan, baik oleh pengembang, agen properti, maupun calon pembeli. Dalam konteks ini, Scikit-Learn, pustaka machine learning Python yang bersifat open-source, menawarkan seperangkat alat yang lengkap untuk membangun, melatih, dan mengevaluasi model prediktif secara efisien.

Selain mudah digunakan, Scikit-Learn juga terintegrasi dengan berbagai pipeline pemrosesan data, yang memudahkan pengguna dalam menangani tahapan pra-pemrosesan, rekayasa fitur, dan tuning model. Dengan dukungan ekosistem Python seperti Pandas dan NumPy, Scikit-Learn dapat menjadi fondasi yang kuat dalam membangun sistem prediksi harga rumah berbasis data yang reliabel. Menurut dokumentasi resminya, pustaka ini telah digunakan luas dalam bidang akademik dan industri untuk pemodelan regresi, klasifikasi, dan klasterisasi.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Memahami Dataset dan Konteks Data

Langkah pertama dalam membangun model prediksi adalah memahami sumber data dan konteks fitur yang digunakan. Salah satu dataset yang paling sering digunakan untuk eksperimen adalah California Housing Dataset, yang tersedia langsung di Scikit-Learn. Dataset ini mencakup sekitar 20.640 observasi dengan fitur-fitur seperti median pendapatan, jumlah kamar, usia rumah, serta lokasi geografis (latitude dan longitude). Semua fitur ini berperan penting dalam menjelaskan variasi harga rumah di berbagai distrik di California.

Selain dataset bawaan, dataset Ames Housing dari Kaggle juga banyak digunakan karena kompleksitas dan kedalaman fiturnya. Terdiri dari 79 atribut, dataset ini memungkinkan eksplorasi mendalam terhadap pengaruh faktor-faktor seperti kualitas bangunan, luas tanah, hingga material interior terhadap harga jual. Menurut penelitian dari De Cock (2011), dataset Ames dirancang sebagai versi modern dan lebih realistis dari dataset Boston Housing yang kini sudah tidak digunakan karena masalah etika. Kedua dataset ini cocok untuk mengilustrasikan bagaimana data dunia nyata bisa diolah menjadi model prediksi yang bermakna.

3. Eksplorasi Data dan Pra-Pemrosesan

Tahap eksplorasi data atau Exploratory Data Analysis (EDA) penting untuk memahami distribusi, pola, dan potensi anomali dalam dataset. Misalnya, distribusi harga rumah biasanya cenderung right-skewed, yang dapat memengaruhi performa model regresi. Oleh karena itu, transformasi logaritmik terhadap variabel target sering dilakukan untuk menormalkan distribusi dan mengurangi pengaruh outlier. Selain itu, analisis korelasi antar-fitur membantu mengidentifikasi hubungan linear atau non-linear yang dapat dimanfaatkan dalam proses pemodelan.

Pra-pemrosesan data mencakup beberapa langkah penting: menangani nilai hilang (missing values), mengubah data kategori menjadi numerik dengan One-Hot Encoding, serta melakukan scaling terhadap fitur numerik agar model dapat belajar secara seimbang. Scikit-Learn menyediakan Pipeline dan ColumnTransformer yang memungkinkan seluruh proses ini dilakukan secara terintegrasi dan konsisten. Pendekatan ini tidak hanya meningkatkan reprodusibilitas hasil, tetapi juga meminimalkan kesalahan manusia dalam tahap pra-pemrosesan.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Rekayasa Fitur dan Pemilihan Model

Rekayasa fitur (feature engineering) sering kali menjadi faktor kunci yang membedakan model yang baik dan buruk. Misalnya, dari data lokasi (latitude dan longitude), dapat dibuat fitur baru seperti jarak ke pusat kota atau klaster wilayah hunian. Menurut penelitian oleh Kumar & Suresh (2022), penambahan fitur spasial meningkatkan akurasi model prediksi harga rumah hingga 12 persen pada dataset California Housing. Selain itu, fitur-fitur interaksi antarvariabel seperti hasil perkalian antara luas bangunan dan kualitas material dapat memperkaya informasi yang ditangkap model.

Setelah fitur siap, langkah berikutnya adalah memilih model yang tepat. Untuk regresi harga rumah, model dasar seperti Linear Regression, Ridge, dan Lasso dapat digunakan sebagai baseline. Namun, model berbasis pohon keputusan seperti Random Forest dan Gradient Boosting biasanya memberikan hasil yang lebih baik karena mampu menangkap hubungan non-linear antar-fitur. Studi oleh Chen & Guestrin (2016) menunjukkan bahwa XGBoost secara konsisten menghasilkan performa unggul dalam prediksi harga rumah berkat optimisasi gradient boosting yang efisien dan regularisasi yang kuat.

5. Evaluasi Model dan Tuning Hyperparameter

Setelah model dibangun, langkah berikutnya adalah mengevaluasi performanya menggunakan metrik seperti Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan R-squared (R²). Metrik ini membantu mengukur seberapa dekat prediksi model dengan nilai aktual. Menurut praktik terbaik Scikit-Learn, evaluasi sebaiknya menggunakan teknik cross-validation (misalnya 5-fold CV) untuk memperoleh estimasi performa yang lebih stabil dan menghindari overfitting.

Tuning hyperparameter juga berperan besar dalam meningkatkan akurasi model. Teknik seperti GridSearchCV dan RandomizedSearchCV memungkinkan eksplorasi kombinasi parameter secara sistematis. Dalam penelitian oleh Fernández-Delgado et al. (2014), tuning model ensemble seperti Random Forest dapat meningkatkan performa hingga 20% dibandingkan parameter default. Pendekatan modern bahkan melibatkan optimisasi berbasis Bayesian Optimization untuk menemukan konfigurasi terbaik dalam waktu yang lebih efisien.

6. Interpretasi Hasil dan Implementasi

Interpretasi hasil model menjadi aspek penting agar hasil prediksi dapat dipahami oleh pemangku kepentingan non-teknis. Alat seperti SHAP (SHapley Additive exPlanations) dan Permutation Importance dapat membantu menjelaskan pengaruh setiap fitur terhadap hasil prediksi. Misalnya, pada dataset California Housing, median income biasanya menjadi faktor paling dominan yang menentukan harga rumah, diikuti oleh lokasi geografis dan jumlah kamar.

Setelah model teruji, proses implementasi atau deployment dapat dilakukan dengan menyimpan model menggunakan joblib atau pickle dan membungkusnya dalam API sederhana menggunakan FastAPI atau Flask. Monitoring performa model secara berkala juga diperlukan untuk mendeteksi potensi data drift atau perubahan pola pasar. Pendekatan ini memungkinkan sistem prediksi harga rumah beradaptasi terhadap kondisi ekonomi dan pasar yang selalu berubah.

FAQ

1. Mengapa Scikit-Learn cocok digunakan untuk membangun model prediksi harga rumah?

Scikit-Learn cocok karena memiliki pipeline lengkap mulai dari pra-pemrosesan data, pemilihan model, hingga evaluasi performa. Pustaka ini menyediakan alat seperti Pipeline, ColumnTransformer, dan berbagai algoritma regresi seperti Linear Regression, RandomForest, dan GradientBoosting, yang ideal untuk tugas prediksi harga rumah. Selain itu, Scikit-Learn juga memiliki dokumentasi dan dataset bawaan seperti California Housing, sehingga sangat mudah digunakan untuk pembelajaran maupun implementasi profesional

2. Apa faktor yang paling berpengaruh dalam prediksi harga rumah?

Berdasarkan berbagai studi, faktor seperti median income, lokasi geografis, dan luas bangunan adalah variabel paling berpengaruh dalam menentukan harga rumah. Analisis dengan alat interpretasi seperti SHAP menunjukkan bahwa pendapatan wilayah sering menjadi indikator utama kemampuan membeli rumah, diikuti oleh kualitas konstruksi dan kedekatan dengan pusat kota. Dengan demikian, memasukkan fitur spasial dan ekonomi dapat secara signifikan meningkatkan akurasi model.

3. Bagaimana cara memastikan model tetap akurat seiring waktu?

Model prediksi harga rumah perlu pemantauan dan pembaruan berkala karena kondisi pasar dan ekonomi selalu berubah. Teknik seperti model drift detection dapat digunakan untuk mendeteksi perubahan distribusi data yang membuat model lama kurang relevan. Jika ditemukan drift, model harus dilatih ulang menggunakan data terbaru agar tetap akurat. Pendekatan ini memastikan sistem prediksi tetap adaptif terhadap tren pasar properti yang dinamis.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta modelnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid