Penerapan Data Mining untuk Prediksi Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Sumatera Selatan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda

Authors

  • Muhammad Roihan Jannatun Adhen Universitas Multi Data Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia
  • Dafid Universitas Multi Data Palembang, Sumatera Selatan, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.38035/jim.v4i6.1710

Keywords:

Kemiskinan, Data Mining, Regresi Linier Berganda, KDD, Sumatera Selatan

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah multidimensional serius di Indonesia yang memerlukan kebijakan efektif berdasarkan data akurat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penduduk miskin di Provinsi Sumatera Selatan menggunakan metode Regresi Linier Berganda. Metodologi yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang mencakup tahapan data cleaning, integration, selection, transformation, data mining, hingga knowledge presentation. Data bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Selatan periode 2014-2024 dengan variabel meliputi garis kemiskinan, pengeluaran perkapita, IPM, rata-rata lama sekolah, akses air minum, pengangguran, dan partisipasi angkatan kerja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linier berganda memiliki kinerja yang baik dengan nilai evaluasi RMSE sebesar 15,759, MAE sebesar 12,293, dan MAPE sebesar 23,17%. Hasil prediksi ini diintegrasikan ke dalam sistem berbasis website untuk memudahkan visualisasi data bagi pengguna. Dapat disimpulkan bahwa algoritma regresi linier berganda dapat digunakan untuk memprediksi jumlah penduduk miskin dengan akurasi tinggi guna membantu perencanaan program pengentasan kemiskinan.

References

Aggrawal, C. C. (2015). Data Mining. New York: Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-319-14142-8

Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2022). Data Mining Concepts and Techniques Third Edition. Waltham Massachusetts: Morgan Kaufmann Publisher.

Maharani, C., Ningrum, D. A., Fatmawati, A. E., & Fadilla, A. (2024). Dampak Kemiskinan Terhadap Kualitas Pendidikan Anak di Indonesia: Rekomendasi Kebijakan yang Efektif. Journal of Macroeconomics and Social Development, 1-10.

Sinaga, L. M., & Sipayung, S. P. (2024). Analisis dan Prediksi Persentase Angka Kemiskinan di Indonesia Menggunakan Metode Regresi Berganda. KAKIFIKOM (Kumpulan Artikel Karya Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer), 116-125.

Downloads

Published

2026-03-03

How to Cite

Adhen, M. R. J., & Dafid. (2026). Penerapan Data Mining untuk Prediksi Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Sumatera Selatan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda. Jurnal Ilmu Multidisiplin, 4(6), 4552–4557. https://doi.org/10.38035/jim.v4i6.1710

Issue

Vol. 4 No. 6 (2026): Jurnal Ilmu Multidisplin (Februari - Maret 2026)

Section

Articles

License

Copyright (c) 2026 Muhammad Roihan Jannatun Adhen; Dafid

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

You are free to:

  • Share— copy and redistribute the material in any medium or format
  • Adapt— remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.

The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

Under the following terms:

  • Attribution— You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
  • No additional restrictions— You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.

Notices:

  • You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation.
  • No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rightsmay limit how you use the material.