Sistem Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Musi Rawas,

## Kabupaten Musi Rawas Utara Dan Kota Lubuklinggau Dengan Metode Regresi Linier
Andri Anto Tri S 1 , Armanto 2 , Harma Oktafia Lingga Wijaya 3,* , Wisdalia Maya Sari 4
1 Fakultas Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
2 Fakultas Komputer, Program Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
3 Fakultas Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
4 Fakultas Komputer, Program Studi Manajemen, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1 andri.lubuklinggau@gmail.com, 2 armanto0204@gmail.com, 3,* harmaoktafialingga@gmail.com,
4 wisdaliams6@gmail.com Email Penulis Korespondensi: Harmaoktafialinggga@email.com Submitted: 05/06/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 30/06/2022
Abstrak –Kondisi perekonomian  suatu  wilayah  pada  setiap  periodenya dapat  mengalami  kenaikan  atau  penurunan  dengan melihat perubahan barang dan jasa. Kenaikan kegiatan perekonomian merupakan proses perubahan kondisi perekonomian yang terjadi  pada  suatu  wilayah  secara  berkelanjutan  untuk  menuju  keadaan  yang  lebih  baik  selama  jangka  waktu  tertentu. Pertumbuhan ekonomi menjadi tolak ukur dalam pencapaian perkembangan kondisi ekonomi pada suatu wilayah sehingga berdampak  kepada  peningkatan  kesejahteraan  masyarakat.  Pertumbuhan  ekonomi  Sumatera  Selatan  pada  triwulan  I  2021 membaik  dibandingkan  triwulan  sebelumnya.  Sama  halnya  dengan  pertumbuhan  ekonomi  di  Provinsi  Sumatera  Selatan, Kabupaten  dan  kota  yang  ada  didalamnya  (  Kabupaten  Musi  Rawas,  Musi  Rawas  Utara  dan  Kota  Lubuklinggau  )  juga mengalami  pasang  surut  pertumbuhan  ekonomi.  Dengan  pasang  surutnya  pertumbuhan  ekonomi  saat  ini,  Kabupaten  Musi Rawas,  Musi  Rawas  Utara  dan  Kota  Lubuklinggau  membutuhkan  informasi  yang  akurat  tentang  gambaran  pertumbuhan ekonomi  dimasa yang  akan  datang,  hal  ini dimaksudkan  agar dapat  mempersiapkan  berbagai  kebijakan  atau tindakan  agar tingkat perekonomian di Kabupaten Musi Rawas, Musi Rawas Utara dan Kota Lubuklinggau dapat meningkat. Didasarkan pada  persoalan  tersebut,  Kabupaten  Musi  Rawas,  Musi  Rawas  Utara  dan  Kota  Lubuklinggau  membutuhkan  suatu  sistem prediksi  agar  dapat  melihat  gambaran  pertumbuhan  ekonomi  di  masa  yang  akan  datang.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah merancang suatu sistem prediksi yang dapat memprediksi angka pertumbuhan ekonomi pada Kabupaten Musi Rawas, Musi Rawas Utara dan Kota LubuklinggauMetode yang digunakan dalam sistem prediksi adalah metode regresi linier sederhana, penggunaan metode regresi linier sederhana pada penelitian ini dikarenakan keterbatasan waktu penelitian serta   digunakan untuk mengetahui arah dari hubungan antara variabel bebas dengan variabel terikat, apakah memiliki hubungan positif atau negatif serta untuk memprediksi nilai dari variabel terikat apabila nilai variabel bebas mengalami kenaikan ataupun penurunan.
Kata Kunci: Sistem Prediksi; Pertumbuhan Ekonomi; Regresi Linier
Abstract– The economic condition of a region in each period can increase or decrease by looking at changes in goods and services. An increase in economic activity is a process of changing economic conditions that occur in an area on an ongoing basis to get to a better state for a certain period of time. Economic growth is a benchmark in achieving the development of economic conditions in a region so that it has an impact on increasing people's welfare. South Sumatra's economic growth in the first quarter of 2021 improved compared to the previous quarter. Similar to economic growth in South Sumatra Province, the districts and cities in it (Musi Rawas Regency, North Musi Rawas and Lubuklinggau City) also experienced ups and downs of  economic  growth. With  the  current  ups  and  downs of  economic  growth,  Musi  Rawas  Regency,  North  Musi  Rawas  and Lubuklinggau City need accurate information about the picture of economic growth in the future, this is intended to be able to prepare  various  policies  or  actions  so  that  the  level  of  the  economy  in  Musi  Rawas  Regency,  Musi  North  Rawas  and Lubuklinggau City can be increased. Based on this problem, Musi Rawas Regency, North Musi Rawas and Lubuklinggau City need a prediction system in order to see a picture of economic growth in the future. The purpose of this study is to design a prediction system that can predict the rate of economic growth in Musi Rawas Regency, North Musi Rawas and Lubuklinggau City. The method used in the prediction system is a simple linear regression method, the use of a simple linear regression method in this study due to the limited time of the study and used to determine the direction of the relationship between the independent variable and the dependent variable, whether it has a positive or negative relationship and to predict the value  of the dependent variable if the value of the independent variable increases or decreases.
Keywords: Prediction System; Economic Growth; Linear Regression

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi perekonomian suatu wilayah pada setiap periodenya dapat mengalami kenaikan atau penurunan dengan melihat  perubahan  barang  dan  jasa.  Kenaikan  kegiatan  perekonomian  merupakan  proses  perubahan  kondisi perekonomian yang terjadi pada suatu wilayah secara berkelanjutan untuk menuju keadaan yang lebih baik selama jangka  waktu  tertentu.  Pertumbuhan  ekonomi  menjadi  tolak  ukur  dalam  pencapaian  perkembangan  kondisi ekonomi pada suatu wilayah sehingga berdampak kepada peningkatan kesejahteraan masyarakat [1]. Pertumbuhan ekonomi  Sumatera  Selatan  pada  triwulan  I  2021  terkontraksi  -0,41%  (yoy)  membaik  dibandingkan  triwulan sebelumnya yang mengalami  kontraksi  -1,21% (yoy). Secara triwulanan, perekonomian Sumatera Selatan pada triwulan  laporan  juga  mengalami  perbaikan  dengan  kontraksi  sebesar  -0,02%  (qtq).  Pertumbuhan  ekonomi  ini sejalan dengan pertumbuhan ekonomi nasional dan Sumatera yang juga membaik meski masih terkontraksi dengan
realisasi masing-masing sebesar -0,74% (yoy) dan -0,86% (yoy) [2]. Sama halnya dengan pertumbuhan ekonomi di Provinsi Sumatera Selatan, Kabupaten dan kota yang ada didalamnya ( Kabupaten Musi Rawas, Musi Rawas Utara  dan  Kota  Lubuklinggau  )  juga  mengalami pasang  surut  pertumbuhan  ekonomi.  Dengan  pasang  surutnya pertumbuhan ekonomi saat ini, Kabupaten Musi Rawas, Musi Rawas Utara dan Kota Lubuklinggau membutuhkan informasi  yang akurat tentang gambaran pertumbuhan ekonomi dimasa yang akan datang, hal ini dimaksudkan agar  dapat  mempersiapkan  berbagai  kebijakan  atau  tindakan  agar  tingkat  perekonomian  di  Kabupaten  Musi Rawas,  Musi  Rawas  Utara  dan  Kota  Lubuklinggau  dapat  meningkat.  Didasarkan  pada  persoalan  tersebut, Kabupaten  Musi  Rawas,  Musi  Rawas  Utara  dan  Kota  Lubuklinggau  membutuhkan  suatu  sistem  prediksi  agar dapat melihat gambaran pertumbuhan ekonomi di masa yang akan datang. Metode yang umum digunakan pada sistem prediksi  yaitu metode regresi linier. Metode regresi linier adalah suatu metode statistik yang mengamati hubungan antara variabel terikat Y dan serangkaian variabel bebas X1,…,Xp. Tujuan dari metode ini adalah untuk memprediksi nilai Y untuk nilai X yang diberikan. Model regresi linier sederhana adalah model regresi yang paling sederhana yang hanya memiliki satu variabel bebas X. Analisis regresi memiliki beberapa kegunaan, salah satunya untuk melakukan prediksi terhadap variabel terikat Y [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Road Map Penelitian
Langkah pemecahan masalah dalam penelitian ini digambarkan dalam road map penelitian seperti pada gambar berikut :

## Gambar 1. Road Map Penelitian
Road  map  penelitian  diawali  terbagi  dalam  beberapa  tahap  dan  setiap  tahap  memiliki  jangka  waktu penyelesaian. Tahap awal road map adalah proses survey, studi literatur dan analisa kebutuhan dalam penelitian. Tahap ke dua adalah studi literatur yang digunakan dalam penelitian. Tahap ke tiga adalah proses pengumpulan data, pengolahan data dan seminar hasil proposal penelitian dan tahap akhir penelitian adalah proses implementasi metode regresi linier ke sistem prediksi, pengujian tingkat kesalahan data dan pembuatan laporan penelitian. Hasil akhir road map penelitian adalah terciptanya suatu sistem prediksi pertumbuhan ekonomi yang dapat digunakan oleh Kabupaten Musi Rawas, Musi Rawas Utara dan Kota Lubuklinggau dalam memprediksi tingkat pertumbuhan ekonomi.

## 2.2. Alur Penerapan Metode Regresi Linier
Regresi Linier merupakan suatu metode statistic yang melakukan prediksi menggunakan pengembangan hubungan matematis  antara  variable,  yaitu  variable  dependen  (Y)  dengan  variable  independen  (X)  [4]-[10].  Variabel dependen adalah variable akibat atau variable yang dipengaruhi.Prediksi terhadap nilai variabel dependen dapat dilakukan  jika  variabel  independen  diketahui  [11]-[20].  Adapun  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dapat dilihat dibawah ini:
a) Pembuatan / pengolahan dataset Penelitian
Tabel 1. Data Angka Pertumbuhan Ekonomi tahun 2012 - 2021
Tahun  Laju Pertumbuhan Ekonomi Menurut Kabupaten/Kota
Musi Rawas Musi Rawas Utara Lubuklinggau 2012 3.85 2.58 6.35
Tahun  Laju Pertumbuhan Ekonomi Menurut Kabupaten/Kota
Musi Rawas Musi Rawas Utara Lubuklinggau 2013 5.88 2.10 3.37 2014 7.37 9.92 6.30 2015 5.13 3.34 6.00 2016 5.25 2.70 6.33 2017 5.03 4.65 6.31 2018 5.79 4.22 6.01 2019 5.88 4.16 5.69 2020 5.33 4.01 5.30 2021 5.56 4.20 5.55 b) Pembentukan model Linier Regresi  (model dibuat berdasarkan data training). Langkah pembentukan model sebagai berikut:
1) Langkah 1: Hitung X², XY dan total dari masing-masingnya
i. Kabupaten Musi Rawas
Tabel 2. Hitung X², XY Kabupaten Musi Rawas No  Tahun X Kab/Kota X^2 X * Y Musi Rawas (Y) 1 2012 1 3,85 1 3,85 2 2013 2 5,88 4 11,76 3 2014 3 7,37 9 22,11 4 2015 4 5,13 16 20,52 5 2016 5 5,25 25 26,25 6 2017 6 5,03 36 30,18 7 2018 7 5,79 49 40,53 8 2019 8 5,88 64 47,04 9 2020 9 5,33 81 47,97 10 2021 10 5,56 100 55,6 ∑ 55 55,07 385 305,81
ii. Kabupaten Musi Rawas Utara Tabel 3. Hitung X², XY Kabupaten Musi Rawas Utara No  Tahun X Kab/Kota X^2 X * Y Musi Rawas Utara(Y) 1 2012 1 2,58 1 2,58 2 2013 2 2,10 4 4,2 3 2014 3 9,92 9 29,76 4 2015 4 3,34 16 13,36 5 2016 5 2,70 25 13,5 6 2017 6 4,65 36 27,9 7 2018 7 4,22 49 29,54 8 2019 8 4,16 64 33,28 9 2020 9 4,01 81 36,09 10 2021 10 4,20 100 42 ∑ 55 41,88 385 232,21
iii. Kota Lubuklinggau
Tabel 4. Hitung X², XY Kota Lubuklinggau No Tahun X Kab/Kota X^2 X * Y Lubuklinggau(Y) 1 2012 1 6,35 1 6,35 2 2013 2 3,37 4 6,74 3 2014 3 6,30 9 18,9 4 2015 4 6,00 16 24 5 2016 5 6,33 25 31,65 6 2017 6 6,31 36 37,86 7 2018 7 6,01 49 42,07 8 2019 8 5,69 64 45,52 9 2020 9 5,30 81 47,7 10 2021 10 5,55 100 55,5
No Tahun X Kab/Kota X^2 X * Y Lubuklinggau(Y) ∑ 55 57,21 385 316,29
2) Langkah 2: Hitung a dengan menggunakan persamaan dan b menggunakan persamaan.
𝑎 = (∑ 𝑦)(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 (1)
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦)
𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 (2)
Tabel 5. Intercept dan Kooefisien Kota / Kabupaten Intercept (a) Kooefisein(b) Musi Rawas 4,112 0,199091 Musi Rawas Utara 4,06333333 0,022667 Lubuklinggau 5,612 0,0198182
3) Langkah 3: memuatkan model persamaan Linier Regresi sederhana.
Y = a+b*X
Tabel 6. Persamaan Y = a + b X Kota / Kabupaten Intercept (a) Kooefisein(b) Persamaan Musi Rawas 4,112 0,199091 Y = 4,112+ 0,199091 X Musi Rawas Utara 4,06333333 0,022667 Y = 4,06333333+ 0,022667 X Lubuklinggau 5,612 0,0198182 Y = 5,612+ 0,0198182 X
4) Langkah 4: Lakukan prediksi atau peramalan terhadap variabel faktor penyebab atau variabel akibat.
Tabel 7. Prediksi Angka Pertumbuhan Ekonomi Kota/ Kabupaten Intercept (a) Kooefisein (b) Prediksi Laju Pertumbuhan Ekonomi (%) 2022 2023 2024 2025 Musi Rawas 4,112 0,199091 6,302001 6,501092 6,700183 6,899274 Musi Rawas Utara  4,06333333  0,022667 4,3126703  4,3353373  4,3580043  4,3806713 Lubuklinggau 5,612 0,0198182 5,8300002  5,8498184  5,8696366  5,8894548

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Selection
Data  pertumbuhan  ekonomi  yang  akan  diolah  adalah  data  pertumbuhan  ekonomi  tahun  2012  sampai  tahun 2021yang akan di gunakan untuk memprediksi pertumbuhan ekonomi ditahun berikutnya.
Tabel 8. Data Angka Pertumbuhan Ekonomi tahun 2012 - 2021
Tahun  Laju Pertumbuhan Ekonomi Menurut Kabupaten/Kota Musi Rawas Musi Rawas Utara Lubuklinggau 2012 3.85 2.58 6.35 2013 5.88 2.10 3.37 2014 7.37 9.92 6.30 2015 5.13 3.34 6.00 2016 5.25 2.70 6.33 2017 5.03 4.65 6.31 2018 5.79 4.22 6.01 2019 5.88 4.16 5.69 2020 5.33 4.01 5.30 2021 5.56 4.20 5.55

## 3.2. Hasil Prediksi Dengan Menggunakan Regresi Linier
Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu adalah data pertumbuhan ekonomi  tahun 2012 – tahun 2021, yang didapatkan  dari  Badan  Pusat  Statistik,  setelah  itu data  tersebut  akan  diolah  dan  diseleksi,  yang  kemudian  akan digunakan  untuk    mengolah  dan  memprediksi  pertumbuhan  ekonomi  pada  periode  berikutnya.  Adapun  atribut yang digunakan adalah tahun dan peetumbuhan ekonomi. Dapat dilihat pada table berikut ini.
Tabel 9. PreProcessing Kota/ Kabupaten Intercept (a) Kooefisein(b) Prediksi Laju Pertumbuhan Ekonomi 2022 2023 2024 2025 Musi Rawas 4,112 0,199091 6,302001 6,501092 6,700183 6,899274 Musi Rawas Utara 4,06333333 0,022667 4,3126703 4,3353373  4,3580043  4,3806713 Lubuklinggau 5,612 0,0198182 5,8300002 5,8498184  5,8696366  5,8894548

## 3.3. Menampilkan data
Setelah  data  dimasukkan  kedalam  orange,  untuk  melihat  data  diperlukan  file  data  table  yang  berfungsi  untuk menampilkan data. Adapun workflow dapat dilihat seperti gambar dibawah ini:
Gambar 2. Workflow Menampilkan data
Untuk  melihat  data  tersebut,  double  klik  pada  data  table  maka  akan  muncul  data  yang  telah  di  import sebelumnya.

## 3.4. Regresi Linear
Setelah data sesuai, langkah selanjutnya adalah memilih algoritma yang akan digunakan dalam melakukan prediksi pertumbuhan ekonomi. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan regresi linear sebagai algoritma terpilih. Maka langkah selanjutnya adalah memilih model linear regression di orange dan akan tampil seperti gambar dibawah ini:
Gambar 3. Workflow regresi linear
a) Prediction
Setelah memilih algoritma yang akan digunakan, langkah selanjutnya adalah melakukan prediksi pertumbuhan ekonomi.  Dalam  melakukan  prediksi  pertumbuhan  ekonomi,  data  yang  akan  diprediksi  harus  di  import kedalam lembar kerja orange. Maka workflow prediksi dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Setelah workflow terbentuk  langkah  selanjutnya  adalah  double  klik  pada  prediction  untuk  melihat  hasil prediksi menggunakan orange. Adapun hasil prediksi dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 5. Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Kota Lubuklinggau
Gambar 6. Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Musi Rawas
Gambar 7. Prediksi Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Musi Rawas Utara
Berdasarkan hasil prediksi diatas, hasil prediksi secara manual sesuai dengan hasil prediksi menggunakan orange. Data hasil prediksi dibulatkan sehingga terjadi perbedaan angka dibelakang.
b) Visualiasi
Untuk  menampilkan  visualisasi  pilih  Scatter  Plot.  Berikut  merupakan  visualisasi  scatter  plot  data  aktual. Dimana sumbu X adalah pertumbuhan ekonomi dan sumbu Y adalah tahun.
Gambar 8. Visualisasi Scatter Plot Pertumbuhan ekonomi Kota Lubuklinggau Aktual
Gambar 9. Visualisasi Scatter Plot Pertumbuhan ekonomi Kabupaten Musi Rawas Aktual
Gambar 10. Visualisasi Scatter Plot Pertumbuhan ekonomi Kabupaten Musi Rawas Utara Aktual
Sedangkan  gambar  dibawah  ini  menampikan  visualisasi  Scatter  Plot  data  prediksi.  Dimana  sumbu  X adalah tahun dan sumbu Y adalah prediksi.
Gambar 11. Visualisasi Scatter Plot Prediksi Pertumbuhan ekonomi Kota Lubuklinggau
Gambar 12. Visualisasi Scatter Plot Prediksi Pertumbuhan ekonomi Kabupaten Musi Rawas
Gambar 13. Visualisasi Scatter Plot Prediksi Pertumbuhan ekonomi Kabupaten Musi Rawas Utara
c) Workflow pengujian
Setelah  dilakukan  prediksi,  maka  dilakukan  pengujian  menggunakan  orange.  Dalam  orange  pengujian menampilkan  pengujian  RMSE,  MSE  dan  MAE.  Untuk  workflow  pengujian  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini:
Gambar 14. Workflow pengujian
Berikut merupakan hasil pengujian RMSE, MSE dan MAE menggunakan orange dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
(a) (b) (c)
Gambar 15. (a) Pengujian Kota Lubuklinggau, (b) Pengujian Kabupaten Musi Rawas, (c) Pengujian Kabupaten Muratara

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  yang  dilakukan  adalah  Dengan  adanya  sistem  prediksi  pertumbuhan  ekonomi  di Kabupaten  Musi  Rawas,  Musi  Rawas  Utara  dan  Kota  Lubuklinggau  maka  di  peroleh  informasi  yang  tentang gambaran  pertumbuhan  ekonomi  dimasa  yang  akan  datang,  hal  ini  dimaksudkan  agar  dapat  mempersiapkan berbagai kebijakan atau tindakan agar tingkat perekonomian di Kabupaten Musi Rawas, Musi Rawas Utara dan Kota Lubuklinggau dapat meningkat.

## REFERENCES
[1] A. Soleh, “Pertumbuhan Ekonomi Dan Kemiskinan Di Indonesia,” EKOMBIS REVIEW: Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis , vol. 2, no. 2. 2015, doi: 10.37676/ekombis.v2i2.15.
[2] BI Provinsi Sumatera Selatan, “Laporan Perekonomian Provinsi Sumatera Selatan Mei 2021.” p. 104, 2021.
[3] A. Hijriani, K. Muludi, and E. A. Andini, “Implementasi Metode Regresi Linier Sederhana Pada Penyajian Hasil Prediksi Pemakaian  Air  Bersih  Pdam  Way  Rilau  Kota  Bandar  Lampung  Dengan  Sistem  Informasi  Geofrafis,” Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , vol. 11, no. 2. p. 37, 2016, doi: 10.30872/jim.v11i2.212.
[4] F.  Prabowo,  Y.  Wilandari,  and  A.  Rusgiyono,  “Pemodelan  pertumbuhan  ekonomi  Jawa  Tengah  menggunakan pendekatan least absolute shrinkage and selection operator (Lasso),” Jurnal Gaussian , vol. 4, no. 4. pp. 855–864, 2015.
[5] R.  Jofani  Mega  Puspitasari,  Sudati  Nur  Sarfiah,  “Analisis  Pengaruh  Pengeluaran  Pemerintah  Di  Sektor  Pendidikan, Sektor Kesehatan, Sektor Infrastruktur Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Di Indonesia (Periode Tahun 2010-2017),” Din. Dir. J. Econ. , vol. 1, no. 1, pp. 29–41, 2017.
[6] U. Pendidikan, “Konsep Sistem,” 2020. http://kurtek.upi.edu/2018/02/14/konsep-sistem/.
[7] E. Yunaeti and R. Irvani, “Pengantar Sistem Informasi - Elisabet Yunaeti Anggraeni - Google Buku.” p. 1, 2017.
[8] N. A. Rahmawati and A. C. Bachtiar, “Analisis dan perancangan sistem informasi perpustakaan sekolah berdasarkan kebutuhan sistem,” Berkala Ilmu Perpustakaan dan Informasi , vol. 14, no. 1. p. 76, 2018, doi: 10.22146/bip.28943.
[9] M. Hasbiyalloh and D. A. Jakaria, “Aplikasi Penjualan Barang Perlengkapan Hand Phone di Zildan Cell Singaparna Kabupaten  Tasikmalaya,”  vol.  1,  no.  1.  pp.  61–70,  2018,  [Online].  Available:  http://jurnal.stmik- dci.ac.id/index.php/jumantaka/.
[10]  S. Wardah and Iskandar, “KEMASAN BUNGKUS ( Studi Kasus : Home Industry Arwana Food Tembilahan ),” Jurnal Teknik Industri , vol. 9, no. 3. pp. 135–142, 2016.
[11]  E. P. K. Orpa, E. F. Ripanti, and T. Tursina, “Model Prediksi Awal Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision  Tree  C4.5,” Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (JUSTIN) ,  vol.  7,  no.  4.  p.  272,  2019,  doi: 10.26418/justin.v7i4.33163.
[12]  Initu.id, “Pengertian dan Jenis Prediksi, Ramalan (Forecasting) dan Implementasi,” 2018. https://initu.id/amp/pengertian- dan-jenis-prediksi-ramalan-forecasting-dan-implementasi/.
[13]  D.  R.  Indah  and  E.  Rahmadani,  “Sistem  Forecasting  Perencanaan  Produksi  dengan  Metode  Single  Eksponensial Smoothing pada Keripik Singkong Srikandi Di Kota Langsa,” Jurnal Penelitian Ekonomi Akutansi (JENSI) , vol. 2, no. 1. pp. 10–18, 2018.
[14]  D. Louhenapessy, “Perhitungan Indeks Perubahan Struktur ( Stuctural Changes Index) pada sektor perekonomian di Kota Ambon,” Citra Ekonomika , vol. 8(1), no. ISSN: 1978-3612. pp. 1–19, 2014.
[15]  Badan Pusat Statistik, “Produk Domestik Regional Bruto (Lapangan Usaha).” pp. 335–58, 2017, doi: 10.1055/s-2008- 1040325.
[16]  Ali MT, “Pertumbuhan Ekonomi dan Teori-Teori Pendukungnya,” Ruang Guru . Ruang Guru, 2021, [Online]. Available: https://www.ruangguru.com/blog/apa-itu-pertumbuhan-ekonomi-dan-teori-teori-pendukungnya.
[17]  F. Fikri, “Pengaruh Human Capital (Modal Manusia) Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Jawa Timur,” Jurnal Ilmiah Mahasiswa FEB Universitas Brawijaya , vol. 5, no. 2. pp. 1–11, 2017.
[18]  S. Y. Fraticasari, D. E. Ratnawati, and R. C. Wihandika, “Optimasi Pemodelan Regresi Linier Berganda Pada Prediksi Jumlah  Kecelakaan  Sepeda  Motor  Dengan  Algoritme  Genetika,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 5, pp. 1932–1939, 2018.
[19]  W. T. Bhirawa, “Proses Pengolahan Data Dari Model Persamaan Regresi Dengan Menggunakan Statistical Product and Service Solution (SPSS),” Statistika . pp. 71–83, 2020, [Online]. Available:
http://journal.universitassuryadarma.ac.id/index.php/jmm/article/download/528/494.
[20]  A. D. W. Sumari, M. B. Musthafa, Ngatmari, and D. R. H. Putra, “Perbandingan Kinerja Metode-Metode Prediksi pada Transaksi Dompet Digital di Masa Pandemi,” J. RESTI , vol. 4, no. 4, pp. 642–647, 2020.