## NUANSA INFORMATIKA

## Estimasi Laju Pertumbuhan Penduduk menggunakan Metode Regresi Linier Berganda di Kabupaten Batang
M. Rudi Fanani* 1 , Muhammad Yusuf Zain 2
12 Program Studi Teknologi Informasi Fakultas Sains dan Teknologi Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama Pekalongan E-mail: * 1 idurinanaf@gmail.com

## Abstrak
Pertumbuhan penduduk di sebuah daerah menjadi sangat penting demi perkembangan dan sebagai tolak ukur untuk perkembangan maupun kemajuan. Salah satu cara untuk estimasi/ prediksi pertumbuhan penduduk  yaitu  menggunakan  teknik  Data  Mining.  Data  mining  mampu  menganalisa  data  menjadi informasi.  Penelitian  ini  akan  membahas  mengenai  jumlah  pertumbuhan  penduduk    Kabupaten  Batang Jawa  Tengah  pada  tahun  2024.  Teknik  estimasi  yang  akan  digunakan  adalah  Regresi  Linier  Berganda. Metode ini dipilih karena bisa membuat suatu estimasi/ prediksi dengan memanfaatkan data-data lampau mengenai  jumlah  pertumbuhan  penduduk  sehingga  dapat  menghasilkan  suatu  pola  hubungan.  Metode Regresi Linier Berganda ini bertujuan untuk mnghasilkan prediksi terbaik. Data penelitian yang digunakan adalah data  jumlah penduduk di Kabupaten Batang pada tahun 2019-2023 . Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan diperoleh hasil jumlah pertumbuhan penduduk sebanyak 853.800 jiwa pada tahun 2024. Angka  ini  menunjukkan  peningkatan  populasi  sebesar  24.917  jiwa  dibandingkan  dengan  tahun  2023 sebanyak  828.883  jiwa  dengan  persentase  kenaikan  sebesar  3%.  Manfaat  penelitian  ini  dapat  menjadi masukkan kepada Pemerintah Kabupaten Batang sebagai bahan pengambilan keputusan maupun kebijakan di tahun.
Kata Kunci — Estimasi, Regresi Linier Berganda, Kabupaten Batang.

## Abstract
Population  growth  in  an  area  is  very  important  for  development  and  as  a  benchmark  for development  and  progress.  One  way  to  estimate/estimate  population  growth  is  to  use  Data  Mining techniques. Data mining is able to analyze data into information. This research will discuss the population growth of Batang Regency, Central Java in 2024. The estimation technique that will be used is Multiple Linear  Regression.  This  method  was  chosen  because  it  can  make  estimates/predictions  by  utilizing  past data  regarding  population  growth  so  that  it  can  produce  a  relationship  pattern.  This  Multiple  Linear Regression  method  aims  to  produce  the  best  predictions.  The  research  data  used  is  population  data  in Batang Regency in 2019-2023. Based on research that has been carried out, the results show a population growth of 853,800 people in 2024. This figure shows a population increase of 24,917 people compared to 2023 of 828,883 people with an increase percentage of 3%. The benefits of this research can be conveyed to the Batang Regency Government as material for decision and policy making in the year.
Keywords — Estimation, Multiple Linear Regression, Batang Regency.
Diajukan: 27 June 2024 Disetujui: 11 July 2024 Dipublikasi: 20 July 2024

## MAIN HEADINGS – FONT SIZE 11, BOLD, CAPITALISED Subheadings – Font size 11, Bold, Sentence case
Subheadings – Font size 11, Bold, Italic, Sentence case

## 1. PENDAHULUAN
Sekumpulan  individu  yang  berdomisili di wilayah geografis Republik Indonesia selama enam bulan atau lebih disebut dengan penduduk. Tingkat  pertumbuhan  penduduk  di  sebuah Kabuapaten sangat penting demi perkembangan sebuah  Kabupaten  dan  bisa  menjadi  tolak  ukur apakah  sebuah  Kabupaten  dapat  berkembang dengan  baik  dari  segi  penduduknya  [1].
Bertambahnya  jumlah  penduduk  suatu  daerah semakin  tinggi  perubahan  daerah  tersebut  dan semakin  banyak  pula  persoalan  yang  di  hadapi oleh  suatu  wilayah  [2].  Tingkat  pertumbuhan penduduk  yang  terlalu  tinggi  akan  beresiko menimbulkan  berbagai  masalah  bagi  daerah tersebut,  seperti  tingkat  pengangguran  yang tinggi, kemiskinan dan kekurangan pangan yang mengakibatkan  kelaparan  [3].  Faktor  yang mempengaruhi  pertumbuhan  penduduk  antara

## NUANSA INFORMATIKA
lain:  kelahiran,  kematian  dan  juga  adanya perpindahan penduduk [4]. Secara terus menerus penduduk  akan  dipengaruhi  oleh  bertambahnya jumlah  kelahiran  bayi  tetapi  secara  bersamaan pula akan dikurangi oleh jumlah kematian yang terjadi  [5].  Seiring  perkembangan  zaman, semakin  banyak  pembangunan  yang  dilakukan, mulai  dari  pembangunan  gedung,  perumahan, supermall,  hotel,  dan  sebagainya  [6].  Demikian pula  dengan  jumlah  penduduk  akan  terus bertambah  dan  tentunya  akan  mempengaruhi perubahan  dari  waktu  ke  waktu  sejalan  dengan perubahan  jumlah  penduduk  dan  segala  bentuk aktivitasnya.  Maka  dari  itu  perlu  dilakukan estimasi  terhadap  jumlah  penduduk  Kabupaten Batang  agar  pihak  daerah  dapat  meningkatkan fasilitas  penduduk  pada  segi  pendidikan, kesehatan,  perekonomian,  pembangunan,  dan rencana  tersebut  membutuhkan  data  jumlah penduduk  [7].  Kemajuan  teknologi  informasi juga telah membawa perubahan signifikan pada cara pemerintah menjalankan tugas-tugas administratif  dan  berkomunikasi  [8].  Sehingga beberapa cabang ilmu Komputer dapat digunakan  untuk  memecahkan  masalah  yang kompleks,  diantaranya  adalah  menggunakan Data  mining,  Data  Mining  merupakan  proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu  [9].  Data  Mining  sendiri  memiliki beberapa  metode  diantaranya  adalah  metode regresi linear berganda. Regresi Linear Berganda adalah  model  regresi  linear  dengan  melibatkan lebih  dari  satu  variable  bebas  atau  predictor. Kemudian  metode  regresi  linear  berganda  akan digunakan  untuk  melakukan  estimasi  jumlah penduduk  pada  Kabupaten  Batang  [10],  [11], [12].  Merujuk  pada  permasalahan  penerapan metode  regresi  linear  berganda  telah  banyak dilakukan  kajian  oleh  peneliti  lain.  Pertama, penelitian yang dilakukan oleh Iin Indriyani dkk dengan judul Penerapan Metode Linear Regression  dalam  Mengatasi  Jumlah  Penduduk pada  tahun  2022  menghasilkan  estimasi  atau perkiraan  data  dengan  menggunakan  algoritma regresi  linier  sehingga  dapat  meminimalisir terhadap  kelajuan  penduduk  terutama  di Indonesia [13]. Kedua, Penelitian yang dilakukan  oleh  Prawidana  Kurniawan  dkk dengan judul Prediksi Jumlah Penduduk Jakarta Selatan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear Berganda  pada  tahun  2022  menghasilkan prediksi  penambahan  jumlah  laju  pertumbuhan penduduk  di  Jakarta  Selatan  berjumlah  4195 jiwa,  sehingga  tahun  2019  penduduk  Jakarta Selatan  diestimasi  berjumlah  2.298.974  [14]. Ketiga  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anak
Agung Ayu Putri Ardyanti dan Abriando dengan judul Penerapan Data Mining untuk Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk
Denpasar menggunakan Metode Regresi Linear Berganda pada tahun 2023 menghasilkan regresi linear  menjadi  model  yang  lebih  baik  dengan hasil  range  akurasi  85-  92%  dengan  biaya algoritma O(n2). Hasil dari regresi menafsirkan atau  memprediksi  tahun  2023  dan  2024  akan mengalami  kenaikan  sebesar  7,5%  dan  12,25% [15].

## 2. METODE PENELITIAN
Konsep  penelitian  dimulai  dari  studi kepustakaan  kemudian  pengambilan  data  dan pengolahan  data  menggunakan  regresi  linier berganda.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian merupakan  data  public  dari  Dinas  Komunikasi dan  Informatika  Kabupaten  Batang  Jawa Tengah. Data yang diperoleh berupa data dari 15 Kecamatan Kabupaten Batang Jawa Tengah dari tahun  2019  -  2023  berupa  data  penduduk menurut kecamatan, jenis kelamin, dan persentase [16].
Metode  penelitian  dilakukan  dalam beberapa tahap berikut:
Mulai Identifikasi masalah Studi literatur Pengumpulan Data
Perhitungan data dengan metode regresi linier berganda
Hasil dan Evaluasi
Selesai

## NUANSA INFORMATIKA
p-ISSN :1858-3911 , e-ISSN : 2614-5405 https://journal.fkom.uniku.ac.id/ilkom
Berdasarkan  Gambar  1,  maka  masing- masing langkah kerja penelitian yang dilakukan oleh peneliti dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan identifikasi masalah dalam mengestimasi laju pertumbuhan  penduduk  Kabupaten  Batang dari  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika
Kabupaten  Batang.  Sehingga  peneliti  dapat menentukan rencana
penelitian,
menganalisis, dan menghitung laju pertumbuhan  penduduk  Kabupaten  Batang dengan  menggunakan  metode  regresi  linier berganda.
2. Studi Literatur Didalam  tahap  ini,  peneliti  melakukan observasi  landasan-landasan  teori  yang didapat  dari  berbagai  sumber  studi,  seperti buku,  jurnal,  artikel,  dan  internet  untuk mendukung peneliti dalam mengestimasi laju pertumbuhan  penduduk  Kabupaten  Bayang menggunakan metode regresi linier berganda. Selain itu, rujukan dalam pengambilan data dilakukan peneliti melalui website Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Batang.
3. Pengumpulan Data Didalam  pengumpulan  data,  peneliti menggunakan  beberapa  metode  diantaranya adalah sebagai berikut:
a. Metode Wawancara
Didalam  metode  ini  peneliti melakukan  pengumpulan  data  dengan datang  secara  langsung  ke  objek penelitian
dan  melakukan  wawancara  kepada Kepala Dinas
Komunikasi dan Informatika  Kabupaten  Batang  untuk menggali  dan  mengambil  data  yang akan dijadikan sebagai
bahan perhitungan estimasi laju pertumbuhan penduduk Kabupaten Batang
b. Metode Studi Pustaka Dalam  metode  ini  peneliti  akan mencari, mengumpulkan,  mempelajari, dan memahami referensi yang berhubungan dengan penelitian estimasi  laju  pertumbuhan  penduduk menggunakan  metode  regresi  linier berganda dengan berbagai studi pustaka,  seperti  jurnal,  buku,  skripsi, thesis, serta referensi-referensi lainnya.
4. Perhitungan  Data  Dengan  Metode  Regresi Linier Berganda Pada  tahap  penelitian  ini  peneliti  akan melakukan  perhitungan  data  penduduk Kabupaten  Batang  yang  sebelumnya  telah
dikumpulkan
menggunakan metode wawancara dan studi literatur untuk menghasilkan  estimasi  laju  pertumbuhan penduduk Kabupaten Batang dengan menggunakan Metode Regresi Linier
Berganda.
5. Hasil Dan Evaluasi Didalam  tahap  ini  peneliti  menganalisis  dan mengevaluasi hasil dari perhitungan estimasi laju  pertumbuhan  penduduk  Kabupaten Batang dengan menggunakan metode regresi linier  berganda.  Hasil  dari  perhitungan tersebut  akan  digunakan  untuk  menentukan estimasi  laju  pertumbuhan  penduduk  di Kabupaten  Batang  pada  periode  tahun berikutnya.

## 3. HASIL PENELITIAN
a. Dataset Sebagai  pendahuluan  dalam  proses pengolahan  data  adalah  mempersiapkam  data.
Data  yang  digunakan  adalah  data time  series . Data time series merupakan salah satu jenis data dari satu entitas (perorangan, institusi, perusahaan, industri, negara dll) dengan dimensi waktu/ periode yang Panjang [17]. Satuan waktu dari  data  yang  dimiliki  misalnya  bulanan triwulan,  semesteran,  atau  tahunan.  Data  yang digunakan  adalah  data  yang  didapatkan  dari Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Kabupaten Batang dari tahun 2019-2023.
Tabel 1. Dataset Kabupaten Batang No  Kecamatan 2019 2020 2021 2022 2023 1 Wonotunggal  33.492 37.797 38.482 39.081 39.930 2 Bandar 68.565 71.691 72.451 73.034 74.070 3 Blado 45.767 45.835 46.142 46.333 46.808 4 Reban 38.756 40.306 40.760 41.115 41.726 5 Bawang 55.253 55.672 56.094 56.377 57.006 6 Tersono 39.222 40.482 40.929 41.277 41.881 7 Gringsing 60.885 63.019 63.664 64.153 65.040 8 Limpung 42.458 43.887 44.360 44.726 45.368 9 Banyuputih 35.805 36.708 37.057 37.315 37.803 10 Subah 53.266 53.186 53.581 53.843 54.435 11 Pecalungan 32.764 32.519 32.729 32.858 33.188 12 Tulis 36.426 38.785 39.289 39.699 40.357 13 Kandeman 48.897 54.602 55.515 56.300 57.444 14 Batang 127.832  133.738  135.108  136.145  138.026 15 Warungasem 49.195 53.491 54.232 54.844 55.801 Jumlah 768.583  801.718  810.393  817.100  828.883
b. Variabel Bebas dan Tidak Bebas
Variabel  bebas  (variabel  yang  tidak  terikat) [18]:
• Jumlah Laki-Laki (X1)
• Jumlah Perempuan (X2)

## NUANSA INFORMATIKA

## Variabel tidak bebas (variable terikat):
• Jumlah Penduduk (Y) Tabel 2. Akumulasi Data Penduduk Per Tahun Berdasarkan Jenis Kelamin Tahun Penduduk Jumlah Penduduk Laki-Laki Perempuan X1 X2 Y 2019 383.697 384.886 768.583 2020 404.807 396.911 801.718 2021 409.065 401.328 810.393 2022 412.365 404.735 817.100 2023 417.808 411.075 828.883 Jumlah 2.027.742 1.998.935 4.026.677 Dikarenakan dalam perhitungan regresi linear berganda banyak dilakukan perkalian dan perpangkatan,  maka  untuk  menyederhanakan bilangan akan dibagi 1000. Sehingga
menghasilkan tabel dibawah ini. Tabel 3. Penyederhanaan Data Penduduk (Dibagi 1000) Tahun Penduduk Jumlah Penduduk Laki- Laki Perempuan X1 X2 Y 2019 383,697 384,886 768,583 2020 404,807 396,911 801,718 2021 409,065 401,328 810,393 2022 412,365 404,735 817,100 2023 417,808 411,075 828,883 Jumlah  2.027,742 1.998,935 4.026,677
c. Mencari  nilai  persamaan  regresi  linier berganda
Pengujian dan analisis dilakukan untuk memahami  bagaimana  suatu  proses  dalam perangkat lunak data mining berfungsi, termasuk tujuan  proses  dan  hasil  yang  diharapkan. Pengujian  ini  bertujuan  untuk  menghitung algoritma guna menemukan nilai prediksi terbaik yang  akan  digunakan  sebagai  pembagi  bagi atribut lainnya, dengan menggunakan perhitungan  regresi  linear  berganda.  Regresi linear berganda ini akan dilatih dengan pola data input dan target sebenarnya.
Regresi linear adalah bentuk hubungan di mana variabel bebas X dan variabel terikat Y menjadi faktor yang berpangkat dua. Persamaan umum  dari  algoritma  regresi  linear  berganda adalah:
𝑌 = 𝑎 0 + 𝑎 1 . 𝑋 1 + 𝑎 2 . 𝑋 2 + … + 𝑎 𝑛 . 𝑋 𝑛 (1) Keterangan: Y :  Variabel  terikat/  variable  dependent
(nilai yang akan diprediksi).
𝑎 0 , 𝑎 1 , 𝑎 2 , 𝑎 𝑛 : koefisien regresi X 1 , X 2 , X n
: Variabel bebas Analisis regresi linear berganda digunakan  untuk  mengestimasi  pertumbuhan penduduk sebagai (Y) di Dinas Komunikasi dan Informatika  Kabupaten  Batang  ditinjau  dari  2 variabel yaitu Jumlah Laki-Laki (X 1 ) dan Jumlah Perempuan  (X 2 )  yang  akan  dilakukan  prediksi menggunakan  analisis  regresi  linear  berganda. Untuk  mencari  nilai  konstanta  dan  variabel regresi  setiap  variabel  bebas  dapat  diperoleh dengan  menggunakan  rumus  regresi  linear berganda.

## 4. PEMBAHASAN
Berdasarkan  akumulasi  data  penduduk per  tahun  pada  tabel  1  selanjutnya  memproses ikhtisar perhitungan berdasarkan nilai X 1 , X 2 dan Y seperti berikut:
Tabel 4. Ikhtisar Perhitungan Tahun X1^2 X1*X2 X1*Y X2^2 X2*Y 2019 147.223  147.680  294.903 148.137  295.817 2020 163.869  160.672  324.541 157.538  318.211 2021 167.334  164.169  331.503 161.064  325.233 2022 170.045  166.899  336.943 163.810  330.709 2023 174.564  171.750  346.314 168.983  340.733 Jumlah  823.035  811.170  1.634.205  799.533  1.610.703 Untuk mempermudah perhitungan nantinya,  maka  dilakukan  pembagian  dibagi 10000  setiap  data  pada  tabel  diatas,  sehingga hasilnya menjadi Tabel 5. Penyederhanaan Ikhtisar Pehitunfan (dibagi 1000) Tahun X1^2 X1*X2 X1*Y X2^2 X2*Y 2019 14,7223  14,7680 29,4903 14,8137 29,5817 2020 16,3869  16,0672 32,4541 15,7538 31,8211 2021 16,7334  16,4169 33,1503 16,1064 32,5233 2022 17,0045  16,6899 33,6943 16,3810 33,0709 2023 17,4564  17,1750 34,6314 16,8983 34,0733
Jumlah  82,3035  81,1170  163,4204  79,9532  161,0703

## NUANSA INFORMATIKA
p-ISSN :1858-3911 , e-ISSN : 2614-5405 https://journal.fkom.uniku.ac.id/ilkom
untuk  memperoleh  koefisien  regresi  a, b 1 dan  b 2 dapat  diperoleh dengan  cara  simultan dari tiga persamaan berikut:
𝑎 𝑛 +   𝑏 1 . ∑ 𝑋 1 +   𝑏 2 . ∑ 𝑋 2 =   ∑ 𝑌 (2)
𝑎 ∑ 𝑋 1 +   𝑏 1 . ∑ 𝑋 1 2 +   𝑏 2 . ∑ 𝑋 1 𝑋 2 =   ∑ 𝑋 1 𝑌 (3) 𝑎 ∑ 𝑋 2 +   𝑏 1 . ∑ 𝑋 1 𝑋 2 +   𝑏 2 . =   ∑ 𝑋 2 𝑌 (4) Kemudian masukkan angka dari tabel 2 dan dari tabel 4 ke dalam persamaan 1, persamaan 2 dan persamaan 3.
𝑎5 +   𝑏 1 . 2027,742 +   𝑏 2 . 1998,935 =  4026,677 𝑎. 2027,742 +   𝑏 1 . 82,3035 +   𝑏 2 . 81,1170
=  163,4204 𝑎. 1998,935 +   𝑏 1 . 81,1170 +   𝑏 2 . 79,9532
= 161,0703
Lalu ketiga persamaan tersebut diselessaikan  untuk  memperoleh  nilai a,  b 1 dan b 2 .  berikut  adalah  Langkah  penyelesaiannya: Pertama,  persamaan  2  dan  3  dieliminasi  untuk mendapatkan persamaan 5
4111326,1011 𝑏 1 + 4052918,8698 𝑏 2 =
8164244,9713
(persamaan 5)
Kedua,  persamaan  2  dan  4  dieliminasi  untuk mendapatkan persamaan 6
4052918,8698 𝑏 1 + 3995341,3682 𝑏 2 =
8048260,2375
(persamaan 6)
Ketiga,  eliminasi  persamaan  5  dan  6 untuk mendapatkan nilai  b 2 115296 𝑏 2 = 118972 𝑏 2 = 118972 ∶ 115296
𝒃 𝟐 = 𝟏, 𝟎𝟑𝟏𝟗
Langkah  selanjutnya  mencari  nilai  dari  b 1 dengan  cara  mensubstitusikan  nilai  b 2 ke  dalam persamaan 5:
4111326,1011 𝑏 1 = 123451,953
𝑏 1 = 123451,953 ∶  4111326,1011 𝒃 𝟏 = 𝟑, 𝟎𝟎𝟑
Kemudian  cari  nilai  dari  a  dengan mensubstitusikan nilai b 1 dan b 2 ke dalam persamaan 2 𝑎5 =  4026,677 − 8152,0102
𝑎5 =   −4125,3332 𝑎 =   −4125,3332 ∶ 5

## 𝒂 =   −𝟖𝟐𝟓, 𝟎𝟔𝟔𝟔
Jadi didapatkan nilai sebagai berikut :
𝒂   =   −𝟖𝟐𝟓, 𝟎𝟔𝟔𝟔
𝒃 𝟏 = 𝟑, 𝟎𝟎𝟑
𝒃 𝟐 = 𝟏, 𝟎𝟑𝟏𝟗
Dengan  adanya  angka-angka  yang  sudah didapatkan tersebut, akan diperoleh suatu persamaan regresi sebagai berikut:
𝑌 =   −825,0666 + 3,003 .  𝑋 1 + 1,0319 .  𝑋 2 (5) Setelah persamaan regresi linear dirumuskan,  estimasi  pertumbuhan  penduduk  dapat dilakukan dengan mudah. Dengan memasukkan nilai x1 dan x2 pada periode tahun terakhir (2023), di mana nilai x1 adalah 417,808 dan nilai x2 adalah 411,075, kita  dapat  menghitung  estimasi  pertumbuhan penduduk  menggunakan  persamaan  regresi  linear berganda yang telah diperoleh sebelumnya.
𝑌 =  𝑎 + 𝑏 1 .  𝑋 1 + 𝑏 2 .  𝑋 2 𝑌 =   −825,0666 + 3,003 .  𝑋 1 + 1,0319 .  𝑋 2 𝑌 =   −825,0666 + 3,003 .  417,808 + 1,0319 . 411,075
𝑌 =   −825,0666 + 1254,6774 + 424,1 𝑌 = 𝟖𝟓𝟑𝟖𝟎𝟎 𝑝𝑒𝑛𝑑𝑢𝑑𝑢𝑘
Berdasarkan  perhitungan  regresi  linier estimasi  jumlah  penduduk  Kabupaten  Batang pada tahun 2024 mencapai 853.800 jiwa.

## 5. KESIMPULAN
Regresi  linear  berganda  memberikan model  yang  cukup  akurat  untuk  memprediksi jumlah  total  penduduk  di  Kabupaten  Batang berdasarkan data historis jumlah penduduk laki- laki  dan  Perempuan  dari  tahun  2019-2013. Berdasarkan estimasi, jumlah penduduk Kabupaten  Batang  pada  tahun  2024  mencapai 853.800 jiwa. Angka ini menunjukkan peningkatan  populasi  sebesar  24.917  jiwa dibandingkan  dengan  tahun  2023  sebanyak 828.883  jiwa  dengan  persentase  kenaikan sebesar 3%.

## 6. SARAN
Metode machine learning dapat digunakan sebagai alat bantu untuk meningkatkan  akurasi  dalam  memprediksi jumlah penduduk di masa yang akan mendatang.

## REFERENSI
[1] D.  Watik,  F.  Novitasari,  and  D.  A. Trisiana,  “Analisis  Peran  Pemerintahan
Dalam Pengendalian Pertumbuhan Penduduk,” 2022.
[2] C.  Adi  Rahmat  and  Y.  Novianto, “Penerapan  Metode  Regresi  Linier
Berganda  Untuk  Mengestimasi  Laju Pertumbuhan Penduduk Kabupaten

## NUANSA INFORMATIKA
p-ISSN :1858-3911 , e-ISSN : 2614-5405 https://journal.fkom.uniku.ac.id/ilkom
Musi  Banyuasin,” Jurnal  Informatika dan  Rekayasa  Komputer  (JAKAKOM) , vol.  3,  2023,  [Online].  Available: http://ejournal.unama.ac.id/index.php/ja kakom
[3] P.  Simbolon,  S.  P.  Sipayung,  and  R.  P.
Simbolon,  “Penerapan  Metode  Regresi Linear  Berganda  dalam  Mengestimasi Jumlah  Penduduk  pada  Kabupaten
Samosir,”  2024.  [Online].  Available: https://samosirkab.bps.go.id
[4] D. Sapto Bagaskoro, F. Aditya
Alamsyah, and S. Ramadhan, “FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI DEMOGRAFI: FERTILITAS,  MORTALITAS  DAN MIGRASI  (LITERATURE  REVIEW
PERILAKU  KONSUMEN),” Jurnal Imu  Hukum  Humaniora  dan  Politik (JIHHP) ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  294–303, 2022, doi: 10.38035/jihhp.v2i3.
[5] F. Yunaeni Risdiana, “Analisis Pengaruh Jumlah  Penduduk  Perempuan  Terhadap Indeks  Pembangunan  Manusia,”  vol.  2, no. 2, 2020, doi: 10.19105/ejpis.
[6] idzoh  Hasanah,  A.  Suharso,  and HSRonggo Waluyo, “Algoritma Haversine pada Sistem Informasi Geografis: Tinjauan Literatur Sistematis,” Jurnal Nuansa Informatika ,
vol. 17, pp. 2614–5405, 2023, [Online]. Available: https://journal.fkom.uniku.ac.id/ilkom
[7] W.  A.  L.  Sinaga,  S.  Sumarno,  and I.  P. Sari,  “The  Application  of  Multiple Linear Regression Method for Population  Estimation  Gunung  Malela
District,” JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence , vol. 1,  no.  1,  pp.  55–64,  Mar.  2022,  doi: 10.55123/jomlai.v1i1.143.
[8] M.  Kaiman  Maulidani,  “ANALISIS
USER EXPERIENCE APLIKASI REGSOSEK  PADA  BADAN  PUSAT STATISTIK INDRAMAYU MENGGUNAKAN  METODE  USER EXPERIENCE QUESTIONNAIRE,” Jurnal  Nuansa  Informatika ,  vol.  17, 2023, [Online]. Available: https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilk om [9] A. R. Sinaga, “Variabel Non Akademik
Untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa
Dengan  Data  Mining  Menggunakan Metoda  Naïve  Bayes,” Jurnal  Nuansa Informatika ,  vol.  17,  pp.  2614–5405, 2023, [Online]. Available:
https://journal.fkom.uniku.ac.id/ilkom
[10] J.  R.  Rokde  and  A.  G.  Thosar,  “Linear regression  approach  for  performance evaluation  of  ES  with  load  impedance variations  of  non-critical  and  critical load,” e-Prime  -  Advances  in  Electrical Engineering,  Electronics  and  Energy , vol. 6, Dec. 2023, doi: 10.1016/j.prime.2023.100312.
[11] Y. Huang, W. Xu, P. Sukjairungwattana, and  Z.  Yu,  “Learners’  continuance intention in multimodal language learning  education:  An  innovative multiple  linear  regression  model,” Heliyon , vol. 10, no. 6, Mar. 2024, doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e28104.
[12] Rahmadani Agung Prasetyo and Helma, “Analisis  Regresi  Linear  Berganda Untuk Melihat Faktor Yang Berpengaruh  Terhadap  Kemiskinan  di Provinsi  Sumatera  Barat,” Journal  Of
Mathematics UNP , 2022.
[13] I.  Indriani,  D.  Siregar,  and  A.  P. Windarto,  “Penerapan  Metode  Linear Regression dalam Mengestimasi Jumlah Penduduk,” JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) ,  vol.  9,  no. 4,  p.  1112,  Aug. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4676.
[14] P.  Kurniawan et  al. ,  “Prediksi  Jumlah Penduduk Jakarta Selatan Menggunakan Metode  Regresi  Linear  Berganda,” Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi (JustIN) ,  vol.  10,  no.  4,  p.  518,  Dec. 2022, doi: 10.26418/justin.v10i4.48331.
[15] A. A. A. P. Ardyanti and A. Abdriando, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGESTIMASI LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK DENPASAR MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA,” JBASE  -  Journal  of
Business and Audit Information Systems , vol.  6,  no.  1,  Apr.  2023,  doi: 10.30813/jbase.v6i1.4317.
[16] Badan  Pusat  Statistik,  “Penduduk  per Kecamatan di Kabupaten Batang

## NUANSA INFORMATIKA
p-ISSN :1858-3911 , e-ISSN : 2614-5405 https://journal.fkom.uniku.ac.id/ilkom
(Orang)
2019-2021,” https://batangkab.bps.go.id/indicator/40/ 133/1/penduduk-per-kecamatan.html.
[17] M.  Heru  Widiyanto  and  R.  Mayasari, “IMPLEMENTASI  TIME  SERIES
PADA DATA PENJUALAN DI GAIKINDO MENGGUNAKAN ALGORITMA  SEASONAL  ARIMA,” 2023. [Online]. Available:
https://files.gaikindo.or.id/
[18] Zuhri,  “Analisis  Regresi  Linier  dan Korelasi  menggunakan  Pemrograman Visual Basic,” Jurnal Ilman: Jurnal Ilmu Manajemen ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  42–50,
2020, [Online]. Available: http://journals.synthesispublication.org/i ndex.php/ilman