## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.2, Desember 2022, pp. 141~146 e-ISSN: 2548-6861

## Data Mining Untuk Estimasi Sidang Perkara Narkotika Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda
Dyna Marisa Khairina 1 *, Rhenaldi Octa Shapanara 2 *, Septya Maharani 3 *, Heliza Rahmania Hatta 4 ** * Sistem Informasi, Universitas Mulawarman ** Informatika, Universitas Mulawarman dyna.ilkom@gmail.com 1 , rhenaldi.nara@gmail.com 2 , septyamaharani@gmail.com 3 , heliza_rahmania@yahoo.com 4
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2022-08-17 Revised 2022-09-22 Accepted 2022-10-07 Narcotics cause unrest in the community because it has a very bad impact on society. The number of reports of narcotics cases has an impact on the number of executions in the  trial of these  cases.  From the  number of trial executions, it is  necessary to follow up efforts to anticipate the handling of narcotics cases by knowing in advance the trend/pattern of increasing/decreasing narcotics cases as supporting information in efforts to handle these cases. The purpose of the research is to help speed up the process of calculating and managing the information contained in the data into new knowledge so that an estimate of the trial of narcotics cases is produced based on information on the pattern/trend of increasing/decreasing narcotics. The case uses multiple linear regression which is then tested for the coefficient of determination and the simultaneous significant test. The case data used is a time series from January 2021 to December 2021. The resulting regression model is Y = 39.777 – 0.035 X 1 –
0.065 X 2 . The calculation of the regression results shows that the estimation of the implementation of the number of stages of narcotics cases with stage I and stage II variables has a negative effect on the implementation of narcotics cases based on the results of hypothesis testing conducted.
Keyword:

## Data Mining,
Estimasi,
Regresi Linier Berganda.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  berjalannya  zaman  yang  kian  maju  dan  tumbuh pesat,  maka  semakin  cepat  juga  perkembangan  teknologi yang  ada.  Termasuk  teknologi  informasi,  yang  dulu  hanya sebatas  alat  pelengkap  saja  hingga  kini  ditahap  sistem informasi telah menjadi bagian penting di setiap perusahaan. Penggunaan  teknologi  informasi  ini  juga  tak  hanya  dapat menyimpan  data  dan  menampilkan  data  saja,  namun  juga sudah ditahap pengelolaan, pemrosesan, penyusunan, bahkan sudah  menjadi  hal  yang  penting  dalam  proses  pengambilan keputusan perusahaan yang ada di seluruh dunia.
Data merupakan hal yang penting dalam segala hal. Data juga  diibaratkan  sebagai  bahan  mentah  sebelum  menjadi informasi.  Terdapat  berbagai  istilah  yang  berkaitan  dengan data,  salah  satunya  yaitu data  mining . Data  mining adalah sebuah konsep untuk mengetahui berbagai fakta/pengetahuan yang tersembunyi di dalam database , seperti penerapan data mining sendiri  dalam  perusahaan  yang  berguna  untuk
membantu  perencanaan  dan  memberikan  informasi  yang tepat untuk prediksi berdasarkan tren masa lalu, dan masa kini [1]. Dampak adanya data mining ini, perusahaan juga dapat menggunakan  data  yang  ada  agar  lebih  efisien  dan dialokasikan untuk hal lain yang memerlukan data ini.
Pengelolaan  data  juga  dilakukan  oleh  Kejaksaan  Negeri Samarinda,  salah  satunya  pengelolaan  data  sidang  perkara narkotika. Saat ini pengelolaan data belum dilakukan dengan tersistem  otomatis  dan  untuk  mengetahui  tren/pola  kasus narkotika  diperlukan  waktu  untuk  melakukan  perhitungan detail  Ketika  diperlukan  Langkah  antisipasi  untuk penanganan atau penekanan kasus narkotika.
Tujuan  penelitian  yaitu  menghasilkan  informasi berdasarkan  data  mining  estimasi  proses  eksekusi  sidang perkara  narkotika  sehingga  mampu  untuk  mengetahui pola/tren  peningkatan/penurunan  kasus  narkotika  dengan menggunakan  regresi  linier  berganda.  Algoritma  regresi linear  berganda  mempunyai  kelebihan  diantaranya melakukan generalisasi dan ekstraksi dari pola data tertentu,
142
mampu mengakuisisi pengetahuan walau tidak ada kepastian dan  mampu melakukan perhitungan secara paralel  sehingga proses lebih singkat [2].
Beberapa  penelitian  terkait  tentang  analisis  data  mining yang menerapkan metode regresi linear berganda diantaranya penelitian  untuk  memprediksi  data  persediaan  buku  dengan menggunakan  data  persediaan  buku  pada  3  (tiga)  bulan sebelumnya dan diperoleh persamaan regresi yang kemudian dihasilkan jumlah buku sebagai prediksi persediaan stok buku untuk  kedepannya  [2].  Penelitian  terkait  berikutnya  dengan menggunakan regresi  linier berganda  yaitu penelitian  untuk menganalisa  pengaruh  temperature  terhadap  titik  embun, jarak  pandang,  kecepatan  angin  dan  curah  hujan  untuk menentukan  daya  angkat  pesawat  terbang  dengan menggunakan  data  5  (lima)  tahun  sebelumnya.  Dari  hasil penelitian  diperoleh  hasil  bahwa  ada  pengaruh  temperature terhadap  titik  embun,  jarak  pandang,  kecepatan  angin  dan curah  hujan  berdasarkan  uji  hipotesis  [3].  Penelitian  untuk melakukan estimasi penjualan mobil dengan algoritma regresi linear  berganda  yang  menghasilkan  kesimpulan  bahwa variable  X1  yaitu  cabang  dan  variable  X2  yaitu  tipe mempengaruhi nilai Y  yaitu nilai penjualan mobil sehingga dapat diestimasi berapa jumlah yang akan diproduksi dimasa mendatang  [4].  Selanjutnya  terkait  data  mining  untuk melakukan  estimasi  nilai  hasil  penjualan  menggunakan algoritma  regresi  linear  berganda  dengan  berdasarkan  pada data hasil penjualan perbulan pada 1 (satu) tahun sebelumnya [5].  Penelitian  untuk  memprediksi  kelayakan  operasional mesin  rivet  dengan  menggunakan  3  (tiga)  variabel  yaitu tekanan hidrolik, lama proses dan diameter punch yang diuji menggunakan  mean  absolute  error  dan  pengujian  hipotesis. Diperoleh hasil bahwa variabel secara signifikan berpengaruh terhadap diameter rivet [6].
Dari  beberapa  penelitian  terkait  yang  telah  dipaparkan maka  dapat  dilakukan  suatu  penelitian  untuk  mengetahui pengaruh proses sidang tahap pertama dan tahap kedua unruk memperoleh informasi terkait estimasi proses eksekusi sidang perkara  narkotika  sehingga  mampu  untuk  mengetahui pola/tren  peningkatan/penurunan  kasus  narkotika  dengan menggunakan  regresi  linier  berganda.  Hasil  penelitian diharapkan dapat membantu untuk langkah-langkah antisipasi dalam  penanganan  kasus  narkotika  berdasarkan  pada tren/pola  yang  telah  diketahui  serta  mempercepat  proses perhitungan  untuk  mengelola  informasi  yang  terkandung dalam data menjadi sebuah pengetahuan yang baru.

## II. T INJAUAN P USTAKA
A. Data Mining
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah  proses menentukan informasi yang berguna serta pola-pola yang ada dalam data. Informasi ini terkandung dalam basis data yang berukuran  besar  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dan potensial  bermanfaat. Data  Mining merupakan  salah  satu langkah  dari  serangkaian  proses iterative KDD  [7]. Data mining atau KDD bertujuan untu memanfaatkan data dalam
basis  data  dengan  mengolahnya  sehingga  menghasilkan informasi baru yang berguna [8].
Data  Mining merupakan  teknologi  baru  yang  sangat berguna untuk membantu perusahaan-perusahaan menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data. Beberapa  aplikasi data mining fokus pada  prediksi,  mereka meramalkan apa yang akan terjadi dalam situasi baru dari data yang menggambarkan apa yang terjadi di masa lalu [9].
Kerangka  proses data  mining tersusun  atas  tiga  tahapan, yaitu pengumpulan data ( data collection ), transformasi data ( data  transformation ),  dan  analisis  data  ( data  analysis ). Proses  tersebut  diawali  dengan preprocessing yang  terdiri atas pengumpulan data untuk menghasilkan data mentah ( raw data )  yang  dibutuhkan  oleh data  mining ,  yang  kemudian dilanjutkan  dengan  transformasi  data  untuk  mengubah  data mentah menjadi format yang dapat diproses oleh data mining , misalnya  melalui  filtrasi  atau  agregasi.  Hasil  transformasi data akan digunakan oleh analisis data untuk membangkitkan pengetahuan  dengan  menggunakan  teknik  seperti  analisis statistik, machine  learning ,  dan  visualisasi  informasi  [10]. Data  mining  muncul  sebagai  langkah  dalam  proses  penuh yang  mengubah  data  mentah  menjadi  pengetahuan  [11]. Adapun diagram alir dari kerangka proses data mining dalam bentuk Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  dapat dilihat pada Gambar 1 [12].
Gambar 1. Diagram Alir Knowledge Discovery in Database (KDD)

## B. Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  menjabarkan  berbagai  macam pengaruh  variabel-variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat yang  dapat  diukur  dengan  nilai  R-square  atau  adjusted  r- square. R-square dipakai ketika variabel bebas hanya ada 1, sedangkan  adjusted  r-square  dipakai  ketika  variabel  bebas lebih  dari  satu.  Apabila  nilai  r-square  besarnya  misal  0.91 berarti  proporsi  pengaruh  variabel X terhadap  variabel Y sebesar  91%,  sedangkan  sisanya  9%  (100%-91%) dipengaruhi  oleh  variabel  lain  yang  tidak  terdapat  fpada model regresi linear [13].

## C. Hipotesis
Hipotesis  memegang  peranan  penting  sebagai  petunjuk penelitian yang akan dilakukan. Hipotesis adalah pernyataan mengenai sesuatu yang akan dibuktikan kebenarannya lewat penelitian. Hipotesis merupakan jawaban sementara terhadap rumusan  masalah  penelitian,  biasanya  rumusan  masalah disusun  dalam  bentuk  kalimat  pertanyaan.  Dikatakan sementara,  karena  jawaban  yang  diberikan  baru  didasarkan pada  teori  yang  relevan,  belum  didasarkan  pada  fakta-fakta
143
sebenarnya  yang  ada  di  lapangan  yang  diperoleh  melalui pengumpulan  data  [14].  Penelitian  yang  merumuskan hipotesis  adalah  penelitian  yang  menggunakan  pendekatan kuantitatif. Hipotesis dibedakan menjadi hipotesis penelitian dan  hipotesis  statistik.  Hipotesis  penelitian  adalah  berupa kata-kata seperti uraian definisi, sedangkan hipotesis statistik lebih  menekankan  pada  simbol-simbol  statistik.  Hipotesis statistik ada, bila penelitian menggunakan sampel.
Secara  spesifik,  fungsi  dari  hipotesis  menurut  Kumar dalam [15] ada empat yaitu:
1. Pengajuan  hipotesis  akan  memberikan  suatu  fokus  yang jelas tentang aspek-aspek spesifik dari masalah penelitian yang perlu diteliti.
2. Hipotesis  menjelaskan  data  apa  yang  perlu  dikumpulkan untuk menjawab masalah penelitian tersebut.
3. Karena hipotesis memberikan fokus yang jelas, ini berarti bahwa perumusan hipotesis menunjukkan objektivitas dari studi penelitian yang dilakukan.
4. Hipotesis juga diharapkan dapat menjembatani jarak antara keyakinan  peneliti  dan  kenyataan  berdasarkan  data empiris.
Pengujian
hipotesis dapat didasarkan dengan menggunakan  dua  hal,  yaitu  tingkat  signifikan  atau probabilitas  ( α )  dan  tingkat  kepercayaan  atau confidence interval .  Dalam  melakukan  uji  hipotesis  terdapat  dua hipotesis yaitu H 0 (hipotesis nol) dan H 1 (hipotesis alternatif).

## D. Regresi Linier Berganda
Analisis  regresi  merupakan  metode  analisis  yang  dapat digunakan  untuk  menganalisis  data  dan  mengambil kesimpulan yang bermakna tentang hubungan ketergantungan variabel  terhadap  variabel  lainnya.  Hubungan  yang  didapat pada  umumnya  dinyatakan  dalam  bentuk  persamaan matematika yang menyatakan hubungan antara variabel bebas ( independent  variable )  dan  variabel  tak  bebas  ( dependent variable ) dalam bentuk persamaan sederhana [16].
Analisis  regresi  adalah  teknik  statistik  untuk  pemodelan dan  investigasi  hubungan  dua  atau  lebih  variabel.  Dalam analisis  regresi  terdapat  satu  atau  lebih  variabel independen/prediktor yang biasa diwakili oleh variabel X dan satu variabel respon yang biasa diwakili oleh Y. Jika jumlah variabel independen hanya satu, maka sering disebut dengan regresi linear sederhana. Sedangkan jika ada lebih dari satu variabel  independen  maka  dikenal  dengan  regresi  linear berganda ( multiple regresi linear) [3].
Algoritma regresi linear berganda memiliki tingkat akurasi yang  besar  dan  cocok  digunakan  terhadap  penelitian  yang memiliki  variabel  independen  lebih  dari  1,  regresi  linear berganda  memang  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk peramalan  yang  menggunakan  lebih  dari  dua  faktor  yang dapat  menemukan  hasil  yang  terbaik  antara  variabel independen terhadap variabel dependen [4].
Model  regresi  linier  berganda  untuk  populasi  adalah sebagai berikut [17]:
Y = α + β 1 X 1 + β 2 X 2 + β 3 X 3 + εi
Dimana Y untuk  variabel  bebas, α sebagai  konstanta, β sebagai koefisien regresi pada variabel bebas, X merupakan variabel-variabel bebas.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Langkah langkah yang dilakukan dalam tahapan penelitian ini  merujuk dari kerangka  proses data  mining  yaitu diawali dengan  pengumpulan  data  ( Data  Collecting ).  Pengumpulan data dilakukan melalu studi literatur, yaitu mempelajari buku referensi  yang  berkaitan  dengan  data  mining  dan  metode regresi linier berganda. Secara garis besar tahapan mengikuti dari  tahapan  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  seperti  pada  Gambar  1,  yang  meliputi  tahapan preprocessing ,  transformasi data  ( data transformation ), dan analisis data mining ( data analysis ). Untuk diagram alir dari tahapan proses penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Proses Penelitian
Adapun  sampel  data-data  perkara  narkotika  yang digunakan  diperoleh  dari  Kejaksaan  Negeri  Samarinda berdasarkan data pada 1 (satu) tahun sebelumnya yaitu data perkara  bulan  Januari  2021  hingga  Desember  2021. Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  software SPSS  ( Statistical  Program  for  Social  Science )  dengan melakukan  perhitungan  persamaan  regresi  linier  berganda. Adapun uji penelitian dilakukan dengan beberapa pengujian, yaitu  koefisien  determinasi,  uji  signifikan  simultan  (uji statistik F).

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  representasi  masalah  dapat  disimpulkan  beberapa kriteria  atau  variabel  yang  dibutuhkan  untuk  menentukan estimasi  eksekusi  sidang  perkara  narkotika  di  Kejaksaan Negeri  Samarinda.    Tabel  1  merupakan  tabel  data  sampel rekapitulasi  dari  tahap-tahap  eksekusi  perkara  narkotika  di Kejaksaan  Negeri  Samarinda  pada  bulan  Januari  sampai dengan bulan Desember 2021.
144
TABEL I R EKAPITULASI D ATA T AHAP -T AHAP E KSEKUSI P ERKARA N ARKOTIKA
Capaian Perkara Tindak Narkotika / Tpul Bulan Januari 2021 S/D Desember 2021 No Bulan Tahap I Tahap II Eksekusi X 1 X 2 Y 1 Januari 12 37 46 2 Februari 34 31 38 3 Maret 29 28 48 4 April 43 33 25 5 Mei 24 28 57 6 Juni 22 47 21 7 Juli 12 26 21 8 Agustus 22 27 31 9 September 24 19 39 10 Oktober 21 29 40 11 November 39 30 36 12 Desember 30 86 37 Jumlah 312 421 439
Analisa  untuk memprediksi tahap-tahap eksekusi perkara narkotika  dapat  dilihat  dari  hasil  perhitungan  variabel  tak bebas  (terikat)  dan  variabel  bebas  yang  dapat  menentukan prediksi  estimasi  eksekusi  perkara  narkotika  di  Kejaksaan Negeri  Samarinda.  Data  yang  diambil  sebagai  data  training adalah data rekapitulasi data perkara narkotika di Kejaksaan Negeri Samarinda. Variabel  bebas adalah perkara  narkotika tahap  I  ( X 1 )  dan  perkara  narkotika  tahap  II  ( X 2 ).  Variabel terikat  (tak  bebas)  adalah  eksekusi  ( Y ).  Berdasarkan pengolahan data dengan menggunakan SPSS dapat diketahui hasil pengolahan data yang terdapat pada Tabel 2.
TABEL II H ASIL A NALISIS L INIER B ERGANDA Coefficients a
Model Unstandardized Coefficients Standardized
Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1  (Constant)  39.777  12.119 3.282  .009 Tahap I -.035 .380 -.031 -.093  .928 Tahap II -.065 .209 -.104 -.311  .763 a. Dependent Variable: Eksekusi
Berdasarkan  hasil  olah  data  pada  Tabel  2  diperoleh koefisien konstanta sebesar 39.777, koefisien tahap I – 0.035, koefisien  tahap  II  –  0.065.  Maka  persamaan  regresi  dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = α + β 1 X 1 + β 2 X 2 Y = 39,777 – 0,035 X 1 – 0,065 X 2
Adapun keterangan dari masing-masing variabel yaitu: (a) Y merupakan  eksekusi;  (b) α merupakan  konstanta;  (c) β 1 merupakan koefisien regresi X 1 ;  (d) β 2 merupakan koefisien regresi X 2 ; (e) X 1 merupakan tahap I; dan  (f) X 2 merupakan tahap  II.  Berdasarkan  persamaan  regresi  yang  dirumuskan, maka dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Nilai  konstanta  39,777  mempunyai  arti  bahwa  apabila variabel tahap I ( X 1 ) dan tahap II ( X 2 ) terhadap eksekusi ( Y ) sama dengan nol, maka variabel eksekusi akan tetap yaitu 39,777.
2. Koefisien  regresi X 1 ,  sebesar  –  0,035  mempunyai  makna jika nilai variabel tahap I ( X 1 ) naik satu satuan maka nilai eksekusi ( Y ) akan menurun sebesar – 0,035 dengan asumsi variabel tahap I ( X 1 ) dianggap tetap. 3. Koefisien  regresi X 2 ,  sebesar  –  0,065  mempunyai  makna jika nilai variabel tahap II ( X 2 ) naik satu satuan maka nilai eksekusi ( Y ) akan menurun sebesar – 0,065 dengan asumsi variabel tahap II ( X 2 ) dianggap tetap.
Variabel  yang  paling  dominan  mempengaruhi  tingkat penurunan eksekusi sidang perkara narkotika pada Kejaksaan Negeri Samarinda.

## A. Perhitungan Regresi Linier
Analisis regresi linier berganda digunakan untuk pola/tren peningkatan/penurunan  kasus  narkotika  sebagai  ( Y )  pada Kejaksaan  Negeri  Samarinda  yang  ditinjau  dari  2  variabel yaitu  tahap  I  ( X 1 )  dan  tahap  II  ( X 2 )  dengan  menggunakan persamaan regresi yang telah dirumuskan sebelumnya  yaitu dengan perhitungan:
1. Y = α + β 1 X 1 + β 2 X 2 Y = 39,777 – 0,035 X 1 – 0,065 X 2 Y = 39,777 – 0,035 (12) – 0,065 (37)
Y = 39,777 – 0,42 – 2,405 Y = 36,952472, maka dibulatkan menjadi (36,95) 2. Y = α + β 1 X 1 + β 2 X 2 Y = 39,777 – 0,035 X 1 – 0,065 X 2
Y = 39,777 – 0,035 (34) – 0,065 (31) Y = 39,777 – 1,19 – 2,015 Y = 36,572472, maka dibulatkan menjadi (36,57) Perhitungan dilakukan untuk semua data berdasarkan pada bulan,  yaitu  mulai  dari  bulan  Januari  2021  hingga  bulan Desember 2021. Kesimpulan dari perhitungan metode regresi linier  berganda  diketahui  bahwa  hasil  estimasi  tahap-tahap eksekusi  sidang  di  Kejaksaan  Negeri  Samarinda  periode bulan Januari - Desember 2021 dapat dilihat pada Tabel 3.

## TABEL III H ASIL P ERHITUNGAN R EGRESI L INIER B ERGANDA
Bulan Eksekusi Tahap I Tahap II Hasil Regresi Y X 1 X 2 Januari 46 12 37 36,95 Februari 38 34 31 36,57 Maret 48 29 28 36,94 April 25 43 33 36,13 Mei 57 24 28 37,12 Juni 21 22 47 35,95
e-ISSN: 2548-6861
145 Juli 21 12 26 37,67 Agustus 31 22 27 37,25 September 39 24 19 37,70 Oktober 40 21 29 37,16 November 36 39 30 36,46 Desember 37 30 86 33,14
Berdasarkan  Tabel  3  diketahui  bahwa  hasil  perhitungan regresi  linier  berganda  untuk  mengetahui  estimasi  dari eksekusi terhadap tahap-tahap perkara narkotika di Kejaksaan Negeri Samarinda dengan nilai Y sebagai eksekusi dan hasil regresi atau nilai prediksi regresi linier sebagai penduga dari hasil estimasi eksekusi.

## B. Koefisien Determinasi
Untuk mengetahui besarnya persentase pengaruh variabel bebas tahap I ( X 1 ) dan tahap II ( X 2 ) secara simultan terhadap variabel  terikat  eksekusi  ( Y )  maka  dari  perhitungan menggunakan  SPSS  didapatkan  uji  koefisien  determinasi yang dapat dilihat pada Tabel 4.
TABEL IIV N ILAI K OEFISIEN D ETERMINASI (R2) Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .111 a .012 -.207 11.97530
a. Predictors: (Constant), Tahap II, Tahap I
Berdasarkan  Tabel  4  dapat  diketahui  nilai  koefisien determinasi  adjusted  (R2)  diperoleh  nilai  sebesar  –  0,207, nilai ini mempunyai arti bahwa variabel tahap I ( X 1 ) dan tahap II ( X 2 ) terhadap variabel eksekusi ( Y ) memberikan pengaruh sebesar – 0,207 atau 20,7% terhadap eksekusi ( Y ) sedangkan sisanya sebesar 0,793 atau 79,3% dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak masuk dalam model penelitian ini.

## C. Uji Hipotesis
Dilakukan  uji  hipotesis  untuk  mengetahui  pengaruh variabel  bebas  tahap  I  ( X 1 )  dan  tahap  II  ( X 2 )  secara  parsial terhadap  variabel  terikat  eksekusi  ( Y )  dengan  perhitungan menggunakan SPSS yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5. 1. Tahap I ( X 1 ) yaitu thit>tα/2 (- 0,093 < 2,262) dan (sig 𝛼 = 0,928  >  0,05),  maka  H 0 diterima  dan  H 1 ditolak.  Hal tersebut menyatakan bahwa tidak adanya pengaruh tahap I ( X 1 ) terhadap eksekusi ( Y ).
2. Tahap II ( X 2 ) yaitu thit>tα/2 (- 0,311 > 2.262) dan (sig á = 0,763  >  0,05),  maka  H 0 diterima  dan  H 2 ditolak.  Hal tersebut menyatakan bahwa tidak adanya pengaruh tahap II ( X 2 ) terhadap eksekusi ( Y ).
TABEL V
H ASIL P ENGUJIAN H IPOTESIS DENGAN U JI F ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 16.246 2 8.123 .057  .945 b Residual 1290.671 9 143.408 Total 1306.917 11 a. Dependent Variable: Eksekusi
b. Predictors: (Constant), Tahap II, Tahap I
Berdasarkan tabel uji hipotesis dengan uji F pada Tabel 5 diperoleh F hitung sebesar 0,057 dengan nilai F tabel sebesar 4.10 yaitu (0,057 < 4,10) dan (sig 𝛼 = 0,945 > 0,05), maka dengan demikian dapat disimpulkan bahwa H 3 ditolak artinya secara simultan  variabel  tahap  I  ( X 1 )  dan  tahap  II  ( X 2 )  tidak berpengaruh secara signifikan terhadap eksekusi ( Y ).

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah dilakukan, maka dapat diperoleh kesimpulan bahwa variabel tahap I ( X 1 ) dan tahap II ( X 2 ) tidak berpengaruh secara signifikan terhadap eksekusi ( Y ) atau dapat dikatakan variabel tahap I dan tahap II  berpengaruh  negatif  terhadap  eksekusi  perkara  narkotika yang  dengan  demikian  semakin  meningkatnya  tahap  I  atau tahap  II  perkara  maka  tidak  berpengaruh  terhadap  tingkat eksekusi  dari  perkara  narkotika  untuk  data  perbulan  yang terjadi  di  Kejaksaan  Negeri  Samarinda  dikarenakan  proses eksekusi  sidang  yang  membutuhkan  waktu  dalam  proses tahap  I  dan  tahap  II  hingga  pada  proses  eksekusi  sidang dilaksanakan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J.  Edik  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  7,  2016,  [Online].  Available: https://ejournal.upgrisba.ac.id/index.php/eDikInformatika/article/vie w/1465.
[2] I. L. L. Gaol, S. Sinurat, and E. R. Siagian, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Regresi  Linear  Berganda  Untuk  Memprediksi  Data Persediaan Buku Pada Pt. Yudhistira Ghalia Indonesia Area Sumatera Utara,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 130–133, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1579.
[3] A. Putri, Y. Syafrialdi, and Mustakim, “Analisa Pengaruh Temperatur Terhadap Titik Embun, Jarak Pandang, Kecepatan Angin, Dan Curah Hujan  Metode  Regresi  Linier  Berganda,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf. Komun.  dan  Ind. ,  2017,  [Online].  Available:  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/3269/2140.
[4] A. A.-F. N. Wahyudin, A. Primajaya, and A. S. Y. Irawan, “Penerapan Algoritma  Regresi  Linear  Berganda Pada  Estimasi  Penjualan Mobil Astra Isuzu,” Techno.COM , vol. 19, no. 4, pp. 364–374, 2020.
[5] E.  Duha,  D.  Rahmadiansyah,  and  E.  Affandi,  “Implementasi  Data Mining  Dalam  Mengestimasi  Hasil  Penjualan  Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda,” vol. 1, pp. 480–486, 2022.
[6] Y.  Rokhayati,  N.  S.  Utomo,  and  Sartikha,  “Prediksi  Kelayakan Operasional Mesin Rivet Menggunakan Regresi Linear Berganda,” J. Sustain.  J.  Has.  Penelit. dan  Ind.  Terap. ,  vol.  10, no. 1, pp.  10–15, 2021, doi: 10.31629/sustainable.v10i1.2336.
[7] A.  Ikhwan,  D.  Nofriansyah,  and  Sriani,  “Penerapan  Data  Mining dengan  Algoritma  Fp-Growth  untuk  Mendukung  Strategi  Promosi

## 146
Pendidikan  (  Studi  Kasus  Kampus  STMIK  Triguna  Dharma),” Saintikom ,  vol.  14,  no.  3,  p.  16,  2015,  [Online].  Available: https://prpm.trigunadharma.ac.id/public/fileJurnal/hpqZ6  Ali  Ikhwan .pdf.
[8] M. Iqbal and Muatin, “Analisa Keranjang Belanja Konsumen Pada Data Penjualan Bulan Ramadhan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Distro Coffepark Clothes Pekanbaru),” SNTIKI (Seminar Nas. Teknol. Inf. Komun. dan Ind. , 2017, [Online]. Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/3202/2159.
[9] Amrin, “Data Mining Dengan Regresi Linier Berganda Untuk Peramalan Tingkat Inflasi,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. XIII, no. 1, p. 6, 2016, [Online]. Available: https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/techno/article/view/220/ 196.
[10]  D. Firdaus, “Penggunaan Data Mining dalam Kegiatan Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer,” J. Format , vol. 6, no. 2, 2017, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/224659-penggunaan- data-mining-dalam-kegiatan-si-f3afe53d.pdf.
[11]  T.  S.  Korting,  “GeoDMA :  a  toolbox  integrating  data  mining  with object-based and multi- temporal analysis of satellite remotely sensed imagery Geodma : A Toolbox Integrating Data Mining With Object-
Based  And  Multi-Temporal  Analysis  Of  Satellite  Remotely  Sensed Imagery Th,” no. August 2012, 2017, doi: 10.13140/RG.2.2.33016.34565.
[12]  U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, and P. Smyth, “The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data,” Commun. ACM , vol. 39, no. 11, pp. 27–34, 1996, doi: 10.1145/240455.240464.
[13]  M.  Iqbal,  “Pengolahan  Data  dengan  Regresi  Linier  Berganda,”  in Perbanas Institute Jakarta , vol. 4, 2000.
[14]  Sugiyono, Metode  Penelitian  kuantitatif,  kualitatif  dan  R  &  D . Bandung, 2014.
[15]  A.  Asra,  P.  Bodro  Irawan,  and  A.  Purwoto,  “Metode  Penelitian Survei,” Bogor, 2015.
[16]  Rahmadeni  and  D.  Anggreni,  “Analisis  Jumlah  Tenaga  Kerja Terhadap  Jumlah  Pasien  RSUD  Arifin  Achmad  Pekanbaru Menggunakan Metode Regresi Gulud,” J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 12,  no.  1,  p.  10,  2014,  [Online].  Available:  http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/773/722.
[17]  B.  Setiawan,  “Teknik  Hitung  Manual  Analisis  Regresi  Linear Berganda Dua Variabel Bebas,” 2017.