Penerapan Algoritma PUBLIC Dalam Pembangunan Decision Tree Untuk Pembuatan Sistem Rekomendasi Pembelian Rumah

Rumah merupakan kebutuhan primer manusia selain sandang dan pangan. Dan seiring kemajuan teknologi dan proses modernisasi, pandangan seseorang terhadap rumah pun semakin beraneka ragam. Hal inilah yang mendorong para pengembang untuk bersaing dalam menghasilkan produk rumah yang sesuai keinginan pembeli. Akan tetapi, karena para pengembang bergerak secara individual, rekomendasi yang diberikan menjadi cenderung subjektif dan kurang sesuai dengan keinginan pembeli. Penelitian ini berusaha membangun sisten rekomendasi pembelian rumah yang objektif bagi pembeli dengan penerapan metode Decision Tree menggunakan algoritma PUBLIC pada proses klasifikasi data, dengan melibatkan sumber data dari gabungan para pengembang perumahan. Algoritma PUBLIC mengintegrasikan fase pemangkasan ke dalam fase pertumbuhan daripada melakukan tiap fase secara berurutan. Sehingga jumlah node yang diperluas pada fase pertumbuhan menjadi jauh berkurang, dan tentunya mempercepat waktu yang diperlukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan menggunakan 200 record data training, error rate yang dihasilkan sebesar 23.57%, dan semakin menurun seiring pertambahan jumlah data training. Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa metode algoritma PUBLIC cukup baik untuk diterapkan dalam membangun sistem rekomendasi pembelian rumah