Prediksi Persentase Penyelesaian Permohonan Hak Milik Menggunakan Metode Support Vector Regression (SVR) (Studi Kasus : Badan Pertanahan Nasional (BPN) Kabupaten Malang)
Kata Kunci:
prediksi, sertipikat hak milik, data mining, support vector regression, svrAbstrak
Sertipikat Hak Milik (SHM) adalah salah satu jenis sertipikat dimana pemiliknya memiliki hak penuh atas kepemilikan tanah pada wilayah dengan luas tertentu yang telah disebutkan dalam sertipikat tersebut. 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 salah satunya dengan menggunakan metode Support Vector Regression 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 0.3308% 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.
