Kajian Penghitungan Indeks Harga Properti Perumahan dengan Menggunakan Data Situs Properti 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Penghitungan Indeks Harga Properti Perumahan dengan Menggunakan Data Situs Properti Anik Nurul ‘Izzati ( 221709561 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D langsung Ringkasan— Badan Pusat Statistik ( BPS ) menghitung Indeks Harga Properti Perumahan ( IHPP ) yang merupakan salah satu indikator untuk melihat pertumbuhan ekonomi di bidang properti. Survei yang dilakukan untuk menghitung IHPP adalah Survei Harga Properti Perumahan ( SHPP ) . Dalam melakukan survei , BPS masih menggunakan cara konvensional yaitu dengan wawancara terhadap perusahaan pengembang perumahan / apartemen. BPS mengalami kendala saat melakukan survei , dilihat dari perbedaan jumlah terealisasi dan jumlah target pada pencacahan SHPP yang jauh berbeda. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut dengan memanfaatkan pendekatan Big Data. IHPP akan dihitung menggunakan data yang didapatkan dari scraping data yang dilakukan pada salah satu situs properti yaitu rumah123.com. Penghitungan menggunakan Metode Matched Model dan Metode Hedonik. IHPP yang dihasilkan akan dibandingkan dengan IHPP milik BPS. Berdasarkan nilai akurasi yang dihitung dengan MAPE , IHPP dengan penghitungan Metode Hedonik menghasilkan nilai akurasi terkecil yaitu 2,69 % untuk properti rumah dan 4,75 % untuk properti apartemen. Kata Kunci— Big Data , IHPP , WebScraping , Properti. I. LATAR BELAKANG Kebutuhan dasar bagi setiap manusia yang harus dipenuhi terdiri dari kebutuhan sandang , pangan , dan papan. Pada zaman modern ini , kebutuhan manusia semakin beragam. Walaupun demikian , ketiga kebutuhan pokok tersebut akan tetap berada di urutan teratas dalam hal permintaan kebutuhan masyarakat. Sebagai manusia , kebutuhan papan atau rumah merupakan suatu tolak ukur kesejahteraan. Rumah menjadi tempat dalam menjaga kelangsungan kehidupan. Dikutip dari Kompas , Direktur Jenderal Pembiayaan Perumahan Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat , Maurin Sitorus , memperkirakan hingga tahun 2025 angka kebutuhan rumah di Indonesia mencapai 30 juta unit atau diperkirakan mencapai 1,2 juta unit per tahun [ 1 ] . Direktur Eksekutif Jakarta Property Institute , Wendy Haryanto , mengatakan sektor properti berkontribusi signifikan dalam pertumbuhan perekonomian [ 2 ] . Untuk Jakarta saja , sektor ini menyumbang sekitar Rp 32,3 triliun atau 17,61 persen pada tahun 2019 [ 2 ] . Dengan kontribusi sebesar itu , diharapkan perekonomian yang terpuruk dapat dipulihkan melalui sektor properti [ 2 ] . Hal tersebut tentunya akan ( developer ) untuk mendorong perusahaan pengembang membangun lebih banyak properti di berbagai wilayah dengan berbagai pilihan spesifikasi dan kisaran harga tertentu. Harga properti yang beragam perlu untuk dipantau dengan menggunakan indeks harga. Badan Pusat Statistik ( BPS ) memiliki Indeks Harga Properti Perumahan ( IHPP ) yang didapat dari Survei Harga Properti Perumahan ( SHPP ) . Survei ini dilakukan oleh Subdit Statistik Harga Perdagangan Besar di bawah Bidang Statistik Distribusi dan Jasa. Kegiatan survei merupakan permintaan konsumen data sejak tahun 2010. BPS memulai survei tersebut pada tahun 2015 dengan cakupan 12 kota. Kemudian cakupan SHPP tiap tahun ditingkatkan hingga pada tahun 2018 menjadi 34 kota. IHPP merupakan salah satu indikator untuk melihat pertumbuhan ekonomi khususnya di bidang properti. Selain itu , indeks ini juga digunakan sebagai deflator pembentukan modal tetap bruto dalam neraca nasional [ 3 ] . Saat ini ada beberapa pihak yang menghitung IHPP , diantaranya : Bank Indonesia , Bank Tabungan Negara , dan Badan Pusat Statistik. Pembeda IHPP BPS dari yang lain yaitu , BPS menghitung IHPP dengan cakupan tipe properti rumah dan apartemen yang baru dan bukan bekas. Untuk mendapatkan indeks ini , BPS melakukan survei dengan wawancara langsung terhadap perusahaan pengembang perumahan / apartemen yang masih aktif dalam melakukan transaksi penjualan. Dalam penghitungan IHPP , BPS menggunakan Metode Matched Model. Data yang dihitung dengan metode ini , perubahannya haruslah memiliki karakteristik yang identik atau spesifikasi yang sama [ 3 ] . Berdasarkan publikasi BPS yaitu Aktivitas Badan Pusat Statistik 2019 , pada Pencacahan Survei Harga Properti Perumahan terlihat bahwa jumlah terealisasi masih di bawah jumlah target seperti terlihat pada Gambar 1 [ 4 ] . Hal tersebut juga terjadi di tahun-tahun sebelumnya. Sehingga , secara tidak langsung BPS masih mengalami dalam menyelenggarakan survei. kendala Gambar 1. Target dan Realisasi Sampel Kegiatan SHPP Tahun 2019 1 / 8 Salah satu solusi untuk mengatasi kendala tersebut adalah dengan memanfaatkan Big Data. Tahun 2020 , IMF merilis buku berjudul RPPI ( Residential Property Price Indices ) Practical Guide yang di dalamnya terdapat perbandingan sumber data untuk menghitung RPPI. Disebutkan bahwa sumber data dari website memiliki ketepatan waktu yang lebih baik daripada data yang bersumber dari developer. Sumber data dari website juga memiliki ketersediaan data yang baik , cepat , dan tidak memakan biaya [ 5 ] . Pada buku panduan RPPI ini , juga disebutkan metode-metode yang direkomendasikan untuk menghitung indeks harga properti. Salah satunya menggunakan Metode Hedonik yang menilai perubahan harga properti dari efek perubahan harga yang timbul akibat perbedaan karakteristik dan lokasi properti yang dijual dalam relevan dibandingkan dengan periode periode yang sebelumnya [ 6 ] . Seiring berkembang pesatnya teknologi , diketahui bahwa Big Data dapat memainkan peran penting dalam Official Statistics. Penelitian IMF mengatakan Big Data dapat dijadikan sebagai cara baru dalam mengukur indikator ekonomi seperti harga , kondisi pasar tenaga kerja , pasar perumahan , sentimen bisnis , dan lain-lain [ 7 ] . Penerapan Big Data juga merupakan tantangan BPS untuk mendukung ini akan Official Statistics. Maka dari memanfaatkan Big Data yang akan dikembangkan dalam penghitungan IHPP sebagai perbandingan IHPP berbasis survei BPS yang sudah ada. itu , penelitian Rumah123.com merupakan situs nomor 1 di Indonesia. Hal ini berdasarkan survei dan riset Portal Properti Terbaik di Indonesia yang dilakukan oleh Majalah Property and The City pada tahun 2016. Dari survei dan riset tersebut menghasilkan bahwa rumah123.com merupakan situs properti terbaik di Indonesia dengan pengunjung harian terbanyak daripada situs properti lainnya [ 8 ] . Didirikan pada Maret 2007 , situs properti ini telah membantu banyak warga negara Indonesia maupun asing dalam melakukan itu rumah123.com akan digunakan sebagai objek penelitian atau website yang di-scraping. jual-beli properti. Untuk Sebelumnya , Subdirektorat Pengembangan Model Statistik di BPS sudah melakukan scraping data pada website rumah123.com. Scraping tersebut dilakukan sebagai upaya pemanfaatan Big Data untuk mendukung Official Statistics di BPS. Maka dari itu skripsi ini akan menggunakan hasil scraping data yang sudah mereka lakukan. Dari sampel hasil scraping yang telah dilakukan , terlihat bahwa iklan properti terbanyak berada di Pulau Jawa seperti terlihat dalam Gambar 2. Sehingga objek penelitian ini dibatasi akan menggunakan data hasil scraping website rumah123.com dengan hanya wilayah kota-kota besar di Pulau Jawa. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 2. Grafik Data Sampel Hasil Scraping Website rumah123.com berdasarkan Provinsi Mulai perubahan tahun 2020 , dalam Survei Harga Properti Perumahan , BPS melakukan frekuensi pengumpulan data dari tahun sebelumnya yang triwulanan menjadi tahunan. Hal tersebut membuat perlunya data hasil scraping dari awal tahun 2019 sampai akhir tahun 2020. Subdirektorat Pengembangan Model Statistik BPS baru mulai melakukan scraping data di akhir tahun 2019 menjelang 2020 , sehingga penelitian ini akan fokus menggunakan data pada Triwulan IV tahun 2019 untuk IHPP BPS sebagai data sekunder dan data hasil scraping website rumah123.com dari bulan Juli 2019 sampai Desember 2019. Dalam penelitian ini akan digunakan dua metode penghitungan yaitu , Metode Matched Model , metode yang digunakan oleh BPS dan Metode Hedonik , metode yang banyak digunakan oleh berbagai negara untuk penghitungan indeks harga properti resmi mereka. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini adalah menghitung IHPP berdasarkan pendekatan Big Data yaitu menggunakan data hasil scraping situs properti website rumah123.com yang dilakukan oleh Subdirektorat Pengembangan Model Statistik BPS. Evaluasi pada data yang telah dikumpulkan akan dilakukan untuk melihat apakah data hasil scraping selanjutnya dapat digunakan sebagai Indeks Harga Properti Perumahan milik BPS dengan pendekatan data situs properti. Sehingga didapatkan tujuan penelitian yang lebih rinci sebagai berikut : 1. Menghitung IHPP di Indonesia berdasarkan hasil scraping dari website rumah123.com pada level kota dengan metode penghitungan BPS yaitu Metode Matched Model. 2. Menghitung IHPP di Indonesia berdasarkan hasil scraping dari website rumah123.com pada level kota dengan Metode Hedonik. 3. Membandingkan dari pendekatan data situs properti dengan IHPP milik BPS. dan menganalisis IHPP 2 / 8 III. PENELITIAN TERKAIT Hasil penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan penelitian ini dibuat dalam Tabel I berikut ini. TABEL I Jurnal Terkait Big Data untuk Official Statistics dan Penghitungan Indeks Harga Properti Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik bermanfaat untuk menghitung indeks harga properti resmi di berbagai negara. IV. METODE PENELITIAN Metode yang digunakan dalam penelitian ini terbagi menjadi metode pengumpulan data dan metode analisis sebagai berikut : 1. Metode Pengumpulan Data a. Studi Pustaka Peneliti mencari dan mempelajari studi pustaka yang berkaitan dengan penelitian melalui media pembelajaran seperti buku , jurnal , dan publikasi BPS. b. Data Sekunder berupa variabel-variabel Metode ini digunakan untuk mendapatkan data sekunder yang dibutuhkan untuk menghitung IHPP. Variabel- tersebut didapat dari hasil scraping variabel ( rumah123.com ) oleh website situs properti Subdirektorat Pengembangan Model Statistik BPS. c. Dokumen Dokumen dari Subdirektorat Statistik Harga Perdagangan Besar , hasil publikasi BPS , dan lainnya. Dokumen tersebut seperti Buku Pedoman Survei Harga Properti Perumahan 2019 dan RPPI ( Residential Property Price Indices ) Practical Compilation Guide 2020. digunakan sumber berasal yang Tabel I berisikan beberapa penelitian yang telah melakukan pendekatan Big Data untuk Official Statistics. Wijaya & Mariyah ( 2019 ) melakukan scraping data beberapa online retail di Indonesia dan melakukan penghitungan Indeks Harga Konsumen ( IHK ) menggunakan data tersebut. Hasil IHK berbasis e-commerce dilakukan perbandingan dengan IHK BPS. Hasil penelitian menunjukkan penghitungan IHK berbasis e-commerce dapat dilakukan dengan pendekatan penghitungan BPS. Rachman ( 2019 ) memanfaatkan Big Data pada situs properti di Indonesia dan melakukan penghitungan Indeks Harga Properti Residensial Alternatif ( IHPRA ) untuk pasar sekunder. Metode penghitungan indeks menggunakan Metode Hedonik. tersebut menghasilkan kesimpulan bahwa IHPRA berbasis situs properti dapat dilakukan. Namun , lokus penelitian terbatas di daerah DKI Jakarta saja dan belum memperluas di kota-kota lain. Hill , dkk ( 2020 ) membahas Metode Hedonik Rolling Time Dummy dan terbukti memodifikasinya. Metode digunakan Penelitian yang d. Wawancara narasumber Wawancara dilakukan oleh peneliti dengan Pegawai beberapa Subdirektorat Statistik Harga Perdagangan Besar dan Pegawai BPS yang tergabung Subdirektorat Pengembangan Model Statistik BPS. seperti 2. Metode Analisis Metode analisis dalam penelitian ini dapat diringkas seperti dalam Gambar 3. 3 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 1 ) Menghitung relatif harga menurut tipe untuk masing-masing kota [ 3 ] ( RH ) rumah 𝑅𝐻𝑡 ( 𝑖 , 𝑗 , 𝑘 ) = 𝑃𝑡 ( 𝑖 , 𝑗 , 𝑘 ) 𝑃𝑡−1 ( 𝑖 , 𝑗 , 𝑘 ) 𝑥 100 Keterangan : 𝑅𝐻𝑡 ( 𝑖 , 𝑘 ) = relatif harga pada triwulan ke-t , kota ke-i , model ke-j , tipe ke-k 𝑃𝑡 ( 𝑖 , 𝑘 ) kota ke-i , model ke-j , tipe ke-k 𝑃𝑡−1 ( 𝑖 , 𝑘 ) = harga rumah pada triwulan ke- ( t- 1 ) , kota ke-i , model ke-j , tipe ke-k = harga rumah pada triwulan ke-t , 2 ) Menghitung relatif harga ( RH ) apartemen menurut tipe untuk masing-masing kota [ 3 ] 𝑅𝐻𝑡 ( 𝑖 , 𝑘 ) = 𝑃𝑡 ( 𝑖 , 𝑘 ) 𝑃𝑡−1 ( 𝑖 , 𝑘 ) 𝑥 100 Keterangan : 𝑅𝐻𝑡 ( 𝑖 , 𝑘 ) = relatif harga pada triwulan ke-t , kota ke-i , tipe ke-k 𝑃𝑡 ( 𝑖 , 𝑘 ) ke-t , kota ke-i , tipe ke-k 𝑃𝑡−1 ( 𝑖 , 𝑘 ) = harga apartemen pada triwulan ke- ( t-1 ) , kota ke-i , tipe ke-k = harga apartemen pada triwulan Dalam penelitian ini dilakukan modifikasi penghitungan IHPP dari formula yang telah ada. Hal ini dilakukan karena keterbatasan variabel data hasil scraping yang didapatkan. Dari data hasil scraping , variabel dengan keterangan berisi model rumah yaitu model rumah cluster tidak berpagar , model rumah cluster berpagar , dan model rumah non cluster yang digunakan untuk menghitung IHPP BPS , tidak tersedia. Sehingga dalam penghitungan IHPP ini , model rumah diasumsikan memiliki model yang sama. Setelah dilakukan penghitungan menggunakan Metode Matched Model , penghitungan IHPP selanjutnya dilakukan dengan Metode Hedonik. Ada beberapa metode untuk membangun indeks harga hedonik. Dalam penelitian ini yang akan digunakan adalah Metode Time-Dummy. Berikut merupakan formulanya [ 11 ] : 𝐶 𝑇 𝑙𝑛 𝑙𝑛 𝑝ℎ = ∑ 𝛽𝑐𝑧ℎ𝑐 + ∑ 𝛿𝑡𝑑ℎ𝑡 + 𝜀ℎ𝑡 𝑐=1 𝑡=2 Indeks harga untuk periode t relatif terhadap periode 1 kemudian dihitung sebagai berikut [ 11 ] : 𝑃𝑡 𝑃1 = 𝑒𝑥𝑝 ( 𝛿̂𝑡 ) 4 / 8 Gambar 3. Flowchart Tahapan Metode Analisis a. Data Hasil Scraping Proses analisis diawali dengan scraping data dari situs properti yaitu website rumah123.com. Pada tahap ini , peneliti tidak melakukan proses scraping sendiri , proses scraping sudah dilakukan oleh Subdirektorat Pengembangan Model Statistik BPS. b. Data Preprocessing Data yang sudah didapat dilakukan preprocessing agar didapatkan kualitas data yang bagus. Pada proses ini terbagi menjadi penyaringan variabel , pengecekan tipe data , pengecekan missing value , pengecekan duplikat , dan pengecekan data tidak wajar. c. Penghitungan IHPP yang preprocessing sudah melewati Data kemudian dilakukan penghitungan IHPP dengan menggunakan Metode Matched Model seperti yang digunakan oleh BPS. Indeks Harga Properti Perumahan dengan Metode Matched Model dihitung menggunakan formulasi indeks harga pada umumnya. Indeks harga rumah / apartemen pada masing-masing tipe di tiap kota dihitung tanpa menggunakan bobot. Secara umum , formula penghitungannya adalah sebagai berikut : d. Analisis Pada tahap ini dilakukan analisis mengenai IHPP pendekatan data situs properti dan IHPP milik BPS. Setelah IHPP dihitung , dilakukan akurasi menggunakan MAPE. MAPE ( Mean Absolute Percent Error ) merupakan perhitungan yang digunakan untuk menghitung rata-rata persentase kesalahan mutlak , dengan rumus [ 12 ] : 𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ ( |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑐𝑎𝑠𝑡| 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑛 ) 𝑥 100 MAPE ( Mean Absolute Percent Error ) digunakan jika ukuran variabel peramalan merupakan faktor penting dalam mengevaluasi akurasi peramalan tersebut. MAPE memberikan petunjuk seberapa besar kesalahan peramalan dibandingkan dengan nilai sebenarnya [ 12 ] . V. KERANGKA PIKIR Kerangka pikir yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4. Gambar 4. Kerangka Pikir Penelitian Berdasarkan Gambar 4 , penelitian ini bertujuan untuk menghitung IHPP dari pendekatan data situs properti. Untuk mencapai tersebut dilakukan prosedur penelitian dengan tahapan Studi Pustaka dan Pengumpulan Data melalui tujuan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik scraping website rumah123.com. Data yang dipilih sesuai dengan variabel yang dibutuhkan dalam penelitian. Data mentah dari hasil scraping tersebut kemudian dilakukan preprocessing agar sesuai untuk dilakukan penghitungan IHPP. Data hasil preprocessing selanjutnya dilakukan penghitungan IHPP menggunakan Metode Matched Model dan Metode Hedonik. Hasil penghitungan yang diperoleh kemudian dianalisis dan dievaluasi. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Scraping Data Memanfaatkan data hasil scraping pada website rumah123.com yang sudah dilakukan oleh Subdirektorat Pengembangan Model Statistik BPS. Data hasil scraping yang digunakan adalah data dari Juli 2019 sampai Desember 2019. Dengan wilayah hanya pada Pulau Jawa yaitu Provinsi Jawa Barat , DKI Jakarta , Jawa Timur , Banten , Jawa Tengah , dan Daerah Istimewa Yogyakarta. Variabel yang digunakan berupa tipe properti , alur properti , harga properti , tanggal properti diiklankan , lokasi properti ( provinsi dan kabupaten ) , jumlah kamar tidur , jumlah kamar mandi , luas tanah , luas bangunan , dan kondisi properti. Peneliti mengolah data hasil scraping menggunakan RStudio. Data tersebut berupa csv yang terbagi antara data dari Juli – September 2019 dan data dari Oktober – Desember 2019. B. Data Preprocessing Pembersihan data diawali dengan memberi atribut baru yang bernama triwulan untuk membedakan triwulan dari kedua data. Data dari Juli – September 2019 merupakan triwulan tiga dan data dari Oktober – Desember 2019 merupakan triwulan empat. Kemudian peneliti mengambil data yang merupakan rumah / apartemen yang dijual dengan kondisi yang masih baru. Kedua data yang awalnya terbagi tiga dan empat kemudian peneliti menjadi menggabungkannya menjadi satu data. Peneliti melakukan pengecekan untuk tipe atributnya. triwulan Setelah dilakukan pengecekan tipe data , terlihat bahwa ada beberapa atribut yang tipenya tidak sesuai sehingga harus peneliti ganti. Seperti atribut kamar tidur yang pada data berisi numeric namun tipenya malah factor. Kemudian peneliti memisahkan kembali data tadi menjadi dua data berdasarkan tipe properti. Data pertama dengan tipe tipe properti properti rumah dan data kedua dengan apartemen. Ketika dilakukan pengecekan summary untuk kedua data , atribut land_area pada data apartemen berisikan NA semua , sehingga atribut tersebut tidak digunakan. Dari pengecekan summary masih ada kolom yang kosong. Hal tersebut berarti ada nilai yang hilang , di mana iklan properti tidak memberikan data tentang harga , jumlah kamar mandi , jumlah kamar tidur , luas bangunan , atau luas tanah. Peneliti mengubah kolom kosong tersebut menjadi NA dan peneliti menghilangkan data yang NA tersebut karena data yang missing tidak akan dapat digunakan. 5 / 8 Setelah nilai NA dihilangkan , kemudian peneliti menghilangkan data yang mengandung duplikat. Suatu rumah atau atau apartemen diasumsikan merupakan apartemen yang sama apabila kabupaten , harga , jumlah kamar tidur , jumlah kamar mandi , luas bangunan , dan luas tanah memiliki nilai yang sama. rumah Apabila data duplikat sudah dihilangkan , selanjutnya peneliti menghilangkan data yang ganjil atau tidak normal. Penelitian ini menggunakan beberapa kriteria agar suatu data properti dapat dianggap sebagai data tidak normal : a. Rasio Luar Biasa Misalnya jumlah kamar tidur yang melebihi luas tanah dan luas bangunan. Contohnya pada data ditemukan ada properti yang luas bangunan seluas 1 m2 dan luas tanah 4.000 m2 dengan jumlah kamar tidur 30 buah. b. Luas Tidak Biasa Misalnya luas bangunan lebih besar dari koefisien luas bangunan. Contohnya pada data ditemukan ada properti yang luas tanah 260 m2 dan luas bangunannya 260.378 m2. c. Kamar Tidak Biasa Misalnya jumlah luas kamar mandi dan kamar tidur lebih besar dari luas bangunan. Contohnya pada data ditemukan ada properti yang memiliki jumlah kamar tidur sebanyak 30 dan jumlah kamar mandi sebanyak 931 dengan luas bangunan hanya 550 m2. d. Harga Tidak Biasa Misalnya harga properti lebih kecil dari harga yang seharusnya dari luas tanah dan luas bangunan yang ada. Contohnya pada data ditemukan ada properti yang memiliki luas tanah 2.450 m2 dan luas bangunan 12 m2 namun harganya hanya 170 juta. Gambar 5 merupakan sebaran data ganjil atau tidak normal yang akan dilakukan penghapusan. a b Gambar 5. Sebaran Data Ganjil pada Hasil Scraping rumah123.com Dari Gambar 5a terlihat bahwa untuk data properti rumah , data ganjil terbanyak ada pada kategori Luas Tidak Biasa sebanyak 77 % . Kemudian dari Gambar 5b untuk data properti apartemen , data ganjil terbanyak ada pada kategori Harga Tidak Biasa sebanyak 87 % . Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL II Rekaman Data Tabel II menyajikan catatan data untuk tipe properti rumah dan apartemen. Setelah dilakukan preprocessing yaitu penyaringan data , penghapusan data missing , penghapusan data duplikat , dan penghapusan data tidak wajar , terlihat hanya sekitar 1,68 persen total data yang digunakan dari data mentah hasil scraping website rumah123.com. C. Penghitungan IHPP Pertama adalah menghitung IHPP dengan Metode Matched Model. Dalam menentukan tipe , penelitian ini menggunakan asumsi bahwa ketika suatu rumah memiliki luas tanah , luas bangunan , kamar tidur , dan kamar mandi yang sama , maka dianggap memiliki tipe rumah yang sama. Ketika suatu apartemen memiliki luas bangunan , kamar tidur , dan kamar mandi yang sama , maka dianggap memiliki tipe apartemen yang sama. Setelah ditentukan tipenya , peneliti membagi data rumah untuk memudahkan penghitungan. berdasarkan apartemen kotanya dan Setelah terbagi datanya , terlihat bahwa untuk properti rumah , kota dengan jumlah observasi di bawah 30 adalah Tegal sebanyak 18 dan Banyumas sebanyak 2. Kemudian untuk properti apartemen , kota dengan jumlah observasi di bawah 30 adalah Tegal sebanyak 0 , Surakarta sebanyak 4 , Banyumas sebanyak 0 , Sukoharjo sebanyak 1 , dan Serang sebanyak 3. Untuk itu , kota tersebut tidak dapat dihitung indeksnya. Pada data BPS , terdapat kota-kota yang nilai indeksnya tidak ada , kota-kota tersebut untuk properti rumah adalah Jakarta , Bekasi , Surakarta , dan Sukoharjo. Kemudian untuk apartemen adalah Jakarta , Bekasi , Tegal , Surakarta , Banyumas , Daerah Istimewa Yogyakarta , Malang , dan Serang. Sehingga untuk kota tidak dapat dibandingkan indeksnya. tersebut Dalam penghitungan IHPP menggunakan Metode Matched Model , peneliti membuat sebuah fungsi pada Rstudio untuk menghitungnya sesuai dengan rumus yang ada. Peneliti membuat dua penghitungan IHPP pendekatan situs properti. Yaitu tanpa diberi perlakuan dan dengan diberi perlakuan. Penghitungan IHPP dengan perlakuan di sini merupakan penghitungan indeks dilakukan penghapusan. IHPP ketika outlier Metode yang dilakukan selanjutnya adalah Metode Hedonik dengan Metode Time-Dummy. Model Hedonik ini memiliki variabel luas tanah , luas bangunan , jumlah kamar tidur , dan jumlah kamar mandi sebagai variabel karakteristik. Jumlah kamar tidur dan jumlah kamar mandi diperlakukan sebagai variabel dummy. Dengan rincian untuk jumlah kamar tidur adalah 1 sampai 2 kamar , 3 kamar , dan lebih dari 4 kamar. Untuk jumlah kamar mandi adalah 1 kamar , 2 kamar , dan lebih dari 3 kamar. Seperti yang disebutkan sebelumnya bahwa ada beberapa kota dengan jumlah observasi tidak dapat untuk menghitung indeks dan ada indeks IHPP hasil penghitungan BPS yang 6 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik kosong , sehingga kota yang dihitung IHPP-nya untuk properti rumah adalah Bandung , Semarang , Daerah Istimewa Yogyakarta , Surabaya , Malang , Serang , dan Tangerang. Gambar 6 memperlihatkan IHPP Rumah Pendekatan Situs Properti dan IHPP BPS. D. Analisis Tabel III merupakan hasil IHPP Pendekatan Situs Properti pada rumah dan apartemen dengan akurasinya. TABEL III Hasil Penghitungan IHPP Rumah dan Tingkat Akurasinya TABEL IV Hasil Penghitungan IHPP Apartemen dan Tingkat Akurasinya Gambar 6. IHPP Rumah Pendekatan Situs Properti dan IHPP BPS Secara umum , dari Gambar 6 dapat dilihat bahwa indeks melalui pendekatan situs properti dengan Metode Matched Model lebih tinggi dari indeks milik BPS. Sedangkan dengan Metode Hedonik , indeksnya hampir sama. Namun untuk kota Malang dan Serang , indeksnya cukup berbeda. Selanjutnya kota yang dihitung IHPP-nya untuk properti apartemen adalah Bandung , Semarang , Surabaya , dan Tangerang. Diketahui bahwa semakin rendah nilai MAPE , maka semakin akurat nilai yang dihitung dari nilai sebenarnya. Berdasarkan Tabel III , terlihat bahwa untuk properti rumah , nilai MAPE terkecil merupakan IHPP Pendekatan Situs Properti Metode Hedonik sebesar 2,69 persen. Begitu juga berdasarkan Tabel IV untuk properti apartemen , nilai MAPE terkecil ada pada IHPP Pendekatan Situs Properti Metode Hedonik sebesar 4,75 persen. VII. PENUTUP Gambar 7. IHPP Apartemen Pendekatan Situs Properti dan IHPP BPS A. Kesimpulan Gambar 7 memperlihatkan IHPP Apartemen Pendekatan Situs Properti dan IHPP BPS. Dapat dilihat bahwa untuk kota Surabaya dan Tangerang , nilai indeksnya hampir sama. Sementara itu untuk kota Bandung dan Semarang , hasil penghitungan indeks dengan Metode Matched Model lebih kecil dari indeks milik BPS dan Metode Hedoniknya lebih tinggi. 1. 2. IHPP di Indonesia berdasarkan hasil scraping dari website rumah123.com pada level kota dengan Metode sudah dapat dilakukan. Hasil Matched Model penghitungan menunjukkan bahwa nilai IHPP secara umum lebih tinggi dari IHPP BPS. IHPP di Indonesia berdasarkan hasil scraping dari website rumah123.com pada level kota dengan Metode Hedonik sudah dapat dilakukan. Hasil penghitungan menunjukkan bahwa nilai IHPP secara umum hampir sama dengan nilai IHPP hasil pengitungan BPS. 3. Nilai akurasi indeks yang dihitung dengan Metode Matched Model Tanpa Perlakuan , Metode Matched Model Dengan Perlakuan , dan Metode Hedonik untuk properti rumah dan apartemen , nilainya lebih kecil dari 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 10 persen , sehingga penghitungan dikatakan memiliki kemiripan. indeks dapat B. Saran 1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BPS dapat mempertimbangkan penggunaan data situs properti sebagai salah satu sumber penerapan dalam Official Statistics. Terutama dalam pendekatan menghitung Indeks Harga Properti Perumahan. Seperti untuk kota- kota yang mempunyai kendala saat dihitung IHPP-nya. Kota-kota lain yang belum masuk dalam penghitungan IHPP BPS , dapat didekati dengan kota yang datanya ada dalam situs properti. 2. Mengingat terbatasnya variabel yang peneliti dapatkan dari data hasil scraping , pada penelitian selanjutnya lain ( seperti variabel dapat ditambahkan variabel jumlah unit yang dibangun pada tiap properti ) untuk didapatkan hasil yang lebih baik. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Kompas. ( 2016 , 9 ) . Hingga 2025 Kebutuhan Rumah di Indonesia Tembus 30 Available : https : / / money.kompas.com / read / 2016 / 09 / 17 / 195151226 / hingga.2025.keb utuhan.rumah.di.indonesia.tembus.30.juta.unit. [ Online ] . Unit. Juta [ 2 ] Kompas. ( 2020 , 7 ) . Sektor Properti Sumbang Perekonomian Jakarta Available : Rp32,3 https : / / properti.kompas.com / read / 2020 / 07 / 10 / 070000521 / sektor-properti- sumbang-perekonomian-jakarta-rp-32-3-triliun ? page=all. [ Online ] . Triliun. [ 3 ] Badan Pusat Statistik , Pedoman Survei Harga Properti Perumahan 2019. Jakarta : BPS , 2019. [ 4 ] Badan Pusat Statistik , Aktivitas Badan Pusat Statistik 2019. Jakarta : BPS , 2019. [ 5 ] International Monetary Fund , Residential Property Price Index Practical Compilation Guide. Washington DC : IMF , 2020. [ 6 ] Kunovac , Davor , dkk ( 2008 ) . “Use of the Hedonic Method to Calculate an Index of Real Estate Prices in Croatia”. Working Papers. Croatian National Bank , Republic of Croatia. [ 7 ] Hammer , Cornelia L. , D. C. Kostroch , G. Quirós , and STA Internal Group ( 2017 ) . “Big Data : Potential , Challenges , and Statistical Implications”. IMF Staff Discussion Note , SDN / 17 / 06 , IMF , Washington DC. [ 8 ] Property and the City. ( 2016 , 6 ) . 5 Top Portal Properti. [ Online ] . Available : https : / / propertyandthecity.com / 5-top-portal-properti-2. [ 9 ] Wijaya , A. and Mariyah , S. ( 2019 ) . “Study of Consumer Price Index based on E-Commerce in Indonesia”. Asia-Pasific Economic Statistics Week. UN ESCAP. Bangkok , Thailand. [ 10 ] Rachman , A. ( 2019 ) . “An Alternative Hedonic Residential Property Price Index for Indonesia Using Big Data : The Case of Jakarta”. International Conference on Real Estate Statistics. Eurostat , Luxembourg. [ 11 ] J. Hill , Robert , dkk ( 2020 ) . “Rolling-Time-Dummy House Price Indexes : Window Length , Linking and Options for Dealing With the Covid-19 Shutdown”. Graz Economics Papers. Department of Economics , University of Graz , Austria. [ 12 ] J.H.Barus , Ramli , “Analisis Peramalan Ekspor Indonesia Pasca Krisis Keuangan Eropa Dan Global Tahun 2008 dengan Metode Dekomposisi” , Jurnal Ekonomi dan Keuangan , vol. 1 , no. 3 , pp.117–133. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kajian Penghitungan Indeks Harga Properti Perumahan dengan Menggunakan Data Situs Properti Anik Nurul ‘Izzati ( 221709561 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Nucke Widowati Kusumo Projo , S.Si , M.Sc , Ph.D langsung Ringkasan— Badan Pusat Statistik ( BPS ) menghitung Indeks Harga Properti Perumahan ( IHPP ) yang merupakan salah satu indikator untuk melihat pertumbuhan ekonomi di bidang properti. Survei yang dilakukan untuk menghitung IHPP adalah Survei Harga Properti Perumahan ( SHPP ) . Dalam melakukan survei , BPS masih menggunakan cara konvensional yaitu dengan wawancara terhadap perusahaan pengembang perumahan / apartemen. BPS mengalami kendala saat melakukan survei , dilihat dari perbedaan jumlah terealisasi dan jumlah target pada pencacahan SHPP yang jauh berbeda. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut dengan memanfaatkan pendekatan Big Data. IHPP akan dihitung menggunakan data yang didapatkan dari scraping data yang dilakukan pada salah satu situs properti yaitu rumah123.com. Penghitungan menggunakan Metode Matched Model dan Metode Hedonik. IHPP yang dihasilkan akan dibandingkan dengan IHPP milik BPS. Berdasarkan nilai akurasi yang dihitung dengan MAPE , IHPP dengan penghitungan Metode Hedonik menghasilkan nilai akurasi terkecil yaitu 2,69 % untuk properti rumah dan 4,75 % untuk properti apartemen. Kata Kunci— Big Data , IHPP , WebScraping , Properti.
VII. PENUTUP Gambar 7. IHPP Apartemen Pendekatan Situs Properti dan IHPP BPS A. Kesimpulan Gambar 7 memperlihatkan IHPP Apartemen Pendekatan Situs Properti dan IHPP BPS. Dapat dilihat bahwa untuk kota Surabaya dan Tangerang , nilai indeksnya hampir sama. Sementara itu untuk kota Bandung dan Semarang , hasil penghitungan indeks dengan Metode Matched Model lebih kecil dari indeks milik BPS dan Metode Hedoniknya lebih tinggi. 1. 2. IHPP di Indonesia berdasarkan hasil scraping dari website rumah123.com pada level kota dengan Metode sudah dapat dilakukan. Hasil Matched Model penghitungan menunjukkan bahwa nilai IHPP secara umum lebih tinggi dari IHPP BPS. IHPP di Indonesia berdasarkan hasil scraping dari website rumah123.com pada level kota dengan Metode Hedonik sudah dapat dilakukan. Hasil penghitungan menunjukkan bahwa nilai IHPP secara umum hampir sama dengan nilai IHPP hasil pengitungan BPS. 3. Nilai akurasi indeks yang dihitung dengan Metode Matched Model Tanpa Perlakuan , Metode Matched Model Dengan Perlakuan , dan Metode Hedonik untuk properti rumah dan apartemen , nilainya lebih kecil dari 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 10 persen , sehingga penghitungan dikatakan memiliki kemiripan. indeks dapat B. Saran 1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BPS dapat mempertimbangkan penggunaan data situs properti sebagai salah satu sumber penerapan dalam Official Statistics. Terutama dalam pendekatan menghitung Indeks Harga Properti Perumahan. Seperti untuk kota- kota yang mempunyai kendala saat dihitung IHPP-nya. Kota-kota lain yang belum masuk dalam penghitungan IHPP BPS , dapat didekati dengan kota yang datanya ada dalam situs properti. 2. Mengingat terbatasnya variabel yang peneliti dapatkan dari data hasil scraping , pada penelitian selanjutnya lain ( seperti variabel dapat ditambahkan variabel jumlah unit yang dibangun pada tiap properti ) untuk didapatkan hasil yang lebih baik.
pencacahan SHPP yang jauh berbeda. Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut dengan memanfaatkan pendekatan Big Data. IHPP akan dihitung menggunakan data yang didapatkan dari scraping data yang dilakukan pada salah satu situs properti yaitu rumah123.com. Penghitungan menggunakan Metode Matched Model dan Metode Hedonik. IHPP yang dihasilkan akan dibandingkan dengan IHPP milik BPS. Berdasarkan nilai akurasi yang dihitung dengan MAPE , IHPP dengan penghitungan Metode Hedonik menghasilkan nilai akurasi terkecil yaitu 2,69 % untuk properti rumah dan 4,75 % untuk properti apartemen. Kata Kunci— Big Data , IHPP , WebScraping , Properti. VII. PENUTUP Gambar 10 persen , sehingga penghitungan dikatakan memiliki kemiripan. indeks dapat B. Saran 1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BPS dapat mempertimbangkan penggunaan data situs properti sebagai salah satu sumber penerapan dalam Official Statistics. Terutama dalam pendekatan menghitung Indeks Harga Properti Perumahan. Seperti untuk kota- kota yang
O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O