Berkembangnya dunia pendidikan sekolah dan universitas serta berbagai sektor
industri berdampak pada tingginya kebutuhan akan properti indekos. Hal ini
menjadi perhatian bagi para pengusaha indekos agar dapat memanfaatkan
peluang lahan yang mereka miliki untuk dapat merespon tingginya kebutuhan
indekos. Sehingga penting bagi investor untuk mengetahui beragam faktor yang
dapat memengaruhi bisnis indekosnya agar dapat memenuhi kepuasan bertempat
tinggal penyewa indekos. Baik dari segi kesesuaian harga sewa dengan fasilitasfasilitas
yang didapatkan, lokasi, jenis indekos, dan status penyewa. Ada ribuan
data informasi iklan indekos yang tersebar di internet yang dapat dimanfaatkan
para pengusaha indekos untuk melakukan analisis tren pasar. Berbagai wawasan
menarik berbasis Data-Driven dari indekos online platform dapat ditindaklanjuti
untuk pengambilan keputusan-keputusan strategis.
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan bagi para investor dalam
merencanakan bisnis properti indekosnya. Business intelligence web scraping
dimanfaatkan oleh peneliti untuk mendapatkan berbagai informasi tren pasar guna
meningkatkan daya saing. Sebanyak 1.128 data indekos yang terdiri atas 55
variabel hasil ekstraksi dari online platform dieksplorasi untuk mengetahui
karakterisitik tren pasar indekos di 3 wilayah terpadat di Provinsi DIY, yaitu Kota
Yogyakarta, Kabupaten Sleman, dan Kabupaten Bantul. Regresi Logistik
Multinomial digunakan untuk mengetahui apa saja fasilitas-fasilitas untuk kamar,
kamar mandi, pelayanan dan perlengkapan bersama, serta ruang bersama yang
mempengaruhi pengkategorian kelas harga sewa di 3 wilayah tersebut. Penelitian
ini juga menganalisis bagaimana perbandingan hasil yang didapat dari Data-
Driven Decision Making dengan kebutuhan hunian indekos berdasarkan
pendekatan Data-Informed dari literature review preferensi penyewa terhadap
kebutuhan hunian indekos.
Hasil penelitian ini menunjukkan kelas harga sewa di setiap wilayah dapat
dibedakan menjadi 4 kategori kelas indekos dengan rentang kelas harga sewa
yang berbeda. Probabilitas kepemilikan indekos di Kabupaten Sleman
menunjukkan bahwa Indekos Kelas Bintang 4 lebih mementingkan hal-hal yang
langsung dirasakan oleh penyewa, yaitu segala hal mengenai kebutuhan privasi
mereka. Sedangkan Kelas Bintang 3, Bintang 2, dan Bintang 1 lebih
mengutamakan hal-hal yang bisa ditempati/digunakan/dimanfaatkan oleh semua
penghuni indekos, yaitu segala hal untuk ruangan bersama serta pelayanan dan
perlengkapan bersama. Probabilitas kepemilikan fasilitas indekos di Kota
Yogyakarta hanya ditentukan oleh fasilitas kamar dan kamar mandi. Indekos Kelas
Bintang 4 lebih memprioritaskan untuk menyediakan fasilitas kamar dari pada
kamar mandi. Sedangkan 3 kelas lainnya adalah sebaliknya. Probabilitas
kepemilikan fasilitas indekos di Kabupaten Bantul hanya ditentukan oleh fasilitas
kamar mandi. Semakin tinggi kelas indekos, maka semakin memprioritaskan untuk
menyediakan fasilitas kamar mandi. Penelitian ini ditujukkan bagi para pengusaha
indekos sebagai rekomendasi dalam menentukan prioritas menyediakan fasilitas
berdasarkan kategori kelas.