Prediksi Persentase Penyelesaian Permohonan Hak Milik Menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR)

Averina, Wa Ode May Zhara and Edy SantosoDr. Eng. Novanto Yudistira, S.Si., M.Kom., and Dr.Eng.,, S.Kom., M.Sc., (2020) Prediksi Persentase Penyelesaian Permohonan Hak Milik Menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Badan Pertanahan Nasional (BPN) merupakan Lembaga pemerintah di Indonesia yang mempunyai tugas melaksanakan tugas pemerintahan dibidang pertanahan sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan. Salah satu produk yang dihasilkan oleh BPN adalah Sertifikat Hak Milik. Sertifikat Hak Milik (SHM) adalah salah satu jenis sertifikat dimana pemiliknya memiliki hak penuh atas kepemilikan tanah pada wilayah dengan luas tertentu yang telah disebutkan dalam sertifikat tersebut. Setiap hari Kantor Badan Pertanahan Nasional Kabupaten Malang melayani pengurusan sertipikasi hak milik oleh masyarakat agar kepemilikan tanah masyarakat tersebut bermanfaat dalam menunjang kesejahteraan masyarakat. Pelayanan sertipikasi tanah masyarakat ternyata membutuhkan waktu yang lama sehingga mengakibatkan jumlah SHM yang dapat diselesaikan tiap bulannya lebih rendah dari jumlah permohonan yang masuk. Hal ini mengakibatkan terjadinya penumpukan pengurusan oleh petugas dari waktu ke waktu. Untuk meminimalisir hal tersebut, maka perlu dilakukan penelitian menggunakan metode prediksi persentase penyelesaian permohonan hak milik yang diimplementasikan ke dalam sistem. Salah satunya dengan menggunakan metode Support Vector Regression. Support Vector Regression merupakan metode yang mampu menyelesaikan masalah regresi serta menghasilkan kinerja yang baik dalam pengambilan solusi. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan untuk metode SVR ini, hasil prediksi dengan nilai evaluasi minimum menggunakan MAPE yakni 0.0308% dengan nilai parameter lambda = 0.027, sigma = 0.01, epsilon = 0.00002, cLR = 0.24, C = 100, dan jumlah iterasi = 10. Hasil nilai MAPE yang didapatkan <10% termasuk dalam kategori sangat baik untuk memprediksi persentase penyelesaian permohonan hak milik.

English Abstract

National Land Agency (BPN – Badan Petanahan Nasional) is a government agency in Indonesia that has a task of carrying out governmental duties in the land sector in accordance with legislation provisions. One of the products produced by BPN is the Certificate of Property Rights. Ownership Certificate (SHM – Sertifikat Hak Milik) is one type of certificate in which the owner has a full right to the land ownership in a certain area that has been mentioned in the certificate itself. Every day the Office of the Malang Regency National Land Agency serves the management of community ownership certificates so that the community land ownership is beneficial for supporting the welfare of the community. Apparently, the service of community land certification takes a long time resulting the number of SHM that can be completed each month is lower than the number of applications that enter. This resulted a buildup of management by officers from time to time. To minimize this, a research needed to be conducted using a method of predicting the percentage of application completion for ownership that was implemented into the system. One of them was by using the Support Vector Regression method. Support Vector Regression is a method that is able to solve regression problems and produce good performance in taking solutions. Based on the results of tests conducted for this SVR method, the predicted results with a minimum evaluation value using MAPE were 0.0308% with lambda parameter values = 0.027, sigma = 0.01, epsilon = 0.00002, cLR = 0.24, C=100, and the number of iterations=10. The MAPE value obtained was <10%, including the number of documents in the calculation process.

Other obstract

-

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	0520150024
Uncontrolled Keywords:	prediksi, sertifikat hak milik, data mining, Support Vector Regression, SVR, prediction, ownership certificate, data mining, Support Vector Regression, SVR
Subjects:	000 Computer science, information and general works > 003 Systems > 003.2 Forecasting and forecasts
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited:	23 Feb 2021 13:24
Last Modified:	02 Oct 2024 08:19
URI:	http://repository.ub.ac.id/id/eprint/183483

Text Wa Ode May Zhara Averina.pdf Download (1MB)

Actions (login required)

View Item