Sistem Rekomendasi Penyewaan Rusunawa Dengan  Metode Collaborative Filtering

Aulia septiani; Mariska Putri Pratiwi

doi:10.52303/jb.v7i2.167

Aulia septiani Universitas Putera Batam
Mariska Putri Pratiwi Universitas Putera Batam

DOI: https://doi.org/10.52303/jb.v7i2.167

Keywords: Rusunawa, Sistem Rekomendasi, Collaborative Filtering, Perumahan

Abstract

Kepadatan penduduk yang tinggi memicu kebutuhan perumahan yang tinggi, sehingga pemerintah menyediakan Perumahan Sederhana Sewa (Rusunawa) bagi peserta Program Jaminan Sosial Ketenagakerjaan. Namun, pemanfaatan Rusunawa belum optimal karena proses seleksi perumahan yang manual, yang tidak mempertimbangkan preferensi individu calon penyewa, seperti harga, fasilitas, kebersihan, keamanan, dan jarak ke tempat kerja. Untuk mengatasi hambatan ini, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi berbasis website dengan metode collaborative filtering, yang diharapkan dapat memberikan rekomendasi perumahan yang sesuai dengan kebutuhan calon penyewa. Metode collaborative filtering memanfaatkan data preferensi pengguna sebelumnya untuk memberikan rekomendasi berdasarkan kesamaan profil. Uji coba sistem menunjukkan bahwa teknik ini mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam menemukan perumahan yang sesuai. Diharapkan sistem ini dapat mendukung sektor perumahan yang lebih baik dan berkelanjutan di Kota Batam.

References

[1] Badan Pusat Statistik Kota Batam. (2024, May 2). Kepadatan Penduduk Kota Batam (jiwa/km2), 2024. https://batamkota.bps.go.id/id/statistics-table/2/MTY5IzI=/kepadatan-penduduk-kota-batam--jiwa-km--.html
[2] Devi Nurhayati, S., & Widayani, W. (2021). Sistem Rekomendasi Wisata Kuliner di Yogyakarta dengan Metode Item-Based Collaborative Filtering Yogyakarta Culinary Recommendation System with Item-Based Collaborative Filtering Method. In JACIS : Journal Automation Computer Information System (Vol. 1, Issue 2). https://manganenakyog.my.id/,
[3] Ferio, G., Intan, R., & Rostianingsih, S. (2019). Sistem Rekomendasi Mata Kuliah Pilihan Menggunakan Metode User Based Collaborative Filtering Berbasis Algoritma Adjusted Cosine Similarity.
[4] Harahap, S. S., Ahli, W., Bpsdm, M., Dki, P., & Telp, J. (2019). HUBUNGAN USIA, TINGKAT PENDIDIKAN, KEMAMPUAN BEKERJA DAN MASA BEKERJA TERHADAP KINERJA PEGAWAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE PEARSON CORRELATION CORE View metadata, citation and similar papers at core.ac.uk provided by E-Jurnal Politeknik LP3I Medan.
[5] Muliawan, A., Badriyah, T., & Syarif, I. (2022). Membangun Sistem Rekomendasi Hotel dengan Content Based Filtering Menggunakan K-Nearest Neighbor dan Haversine Formula. Technomedia Journal, 7(2), 231–247. https://doi.org/10.33050/tmj.v7i2.1893
[6] Nugroho, F. A., Septian, F., Pungkastyo, D. A., & Riyanto, J. (2021). Penerapan Algoritma Cosine Similarity untuk Deteksi Kesamaan Konten pada Sistem Informasi Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat. Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 5(4), 529. https://doi.org/10.32493/informatika.v5i4.7126
[7] Octavionesti, A. A., Jurusan, H. M., Wilayah, P., & Kota, D. (2017). PENANGANAN PERMUKIMAN KUMUH MELALUI PEMBANGUNAN RUSUNAWA: STUDI KASUS RUSUNAWA KALIGAWE, KOTA SEMARANG: Vol. II (Issue 1).
[8] Saha, C., & Prasetya, D. (2017). SISTEM REKOMENDASI PADA E-COMMERCE MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR. 4(3), 2355–7699.
[9] Sumiati, M., Abdillah, R., & Cahyo, A. (2022). Pemodelan UML untuk Sistem Informasi Persewaan Alat Pesta.
[10] Utomo, A., Sutanto, Y., Tiningrum, E., & Susilowati, E. M. (2020). PENGUJIAN APLIKASI TRANSAKSI PERDAGANGAN MENGGUNAKAN BLACK BOX TESTING BOUNDARY VALUE ANALYSIS. Jurnal Bisnis Terapan, 4(2), 133–140. https://doi.org/10.24123/jbt.v4i2.2170
[11] Wayahdi, M. R., & Ruziq, F. (2023). Pemodelan Sistem Penerimaan Anggota Baru dengan Unified Modeling Language (UML) (Studi Kasus: Programmer Association of Battuta). Jurnal Minfo Polgan, 12(1), 1514–1521. https://doi.org/10.33395/jmp.v12i1.12870