p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Prediksi Jumlah Penduduk Jakarta Selatan Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda
Prawidana Kurniawan #1 , Hanrian Rossa #2 , Aditya Permana #3 ,Wahyu Adi Ramadan #4 , Bagas Wisnu Aji #5 , Syarif Hidayatulloh #6 , Nur Iksana #7 , Ulfah Mediaty Arief #3 ,
# Jurusan Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang
Sekaran, Gunung Pati, Semarang
1 k.prawidana@gmail.com
2 Hanrianrossa@gmail.com
3 aditya_permana@students.unnes.ac.id
4 wahyuadiramadan@students.unnes.ac.id
5 adhimbagas@students.unnes.ac.id
6 Saerif.hidayatulloh@gmail.com
7 wahyuadiramadan@students.unnes.ac.id
8 nur.iksan@mail.unnes.ac.id
9 ulfahmediatyarief@mail.unnes.ac.id

## Abstrak
Melalui  perhitungan  dan  prediksi,  bahwa  jumlah  penduduk  merupakan  data  yang  penting  bagi  suatu  negara untuk  merancang  pembangunan  negara  melalui  perekonomian,  pendidikan,  kesehatan,  dan  aspek  penting lainnya,  oleh  sebab  itu  pentingnya  penyesuaian  rancangan  pembangunan  dengan  jumlah  penduduk  agar rancangan  kegiatan  berhasil  dan  tepat  sasaran.  penelitian  ini  diharapkan  bisa  memberikan  kontribusi  dalam pengambilan  kebijakan  Jakarta  Selatan  yang  menyangkut  pertumbuhan  guna  mempersiapkan  rencana pembangunan  dan  aspek  lainnya.  Metode  yang  digunakan  menggunakan  metode  estimasi  regresi  linear berganda  dimana  analisis  tentang  hubungan  dua  variabel  independen    jumlah  penduduk  laki-laki  dan    jumlah penduduk  perempuan  terhadap  satu  variabel  dependen  jumlah  penduduk  Jakarta  Selatan.  Metode  ini  dipilih karena  mampu  membuat  suatu  estimasi  atau  prediksi  dengan  memanfaatkan  data-data  lama  mengenai  laju pertumbuhan penduduk. Penelitian ini telah memprediksi penambahan jumlah laju pertumbuhan penduduk di Jakarta  Selatan  berjumlah  4195  jiwa,  sehingga  tahun  2019  penduduk  Jakarta  Selatan  diestimasi  berjumlah 2.298.974.
Kata kunci: regresi linear berganda, keputusan, prediksi, pertumbuhan penduduk, Jakarta Selatan

## Prediction Of South Jakarta Total Population Using Multiple Linear Regression Method

## Abstract
Through  calculations  and  predictions  that  a  country's  population  is  important  data  for  a  country  to  design  a country's  development  through  the  economy,  education,  health,  and  other  important  aspects,  therefore  the importance of adjusting the development plan to the population so that the design of activities is successful and on target. this research is expected to be able to contribute in making South Jakarta policies concerning growth in  order  to  prepare  development  plans  and  other  aspects.  The  method  used  uses  multiple  linear  regression estimation method where the analysis of the relationship of two independent variables (X1 male population and X2 female population) to one dependent  variabel (total population of South  Jakarta). This method was chosen because  it  is  able  to  make  an  estimate  or  prediction  by  utilizing  old  data  about  the  rate  of  population  growth. This  study  has  predicted  an  increase  in  the  number  of  population  growth  rates  in  South  Jakarta  totaling  4195 people, so that in 2019 the population of South Jakarta is estimated at 2,298,974.
Keywords: linear regression, decission, prediction, grow population, Jakarta Selatan

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  adalah  salah  satu  negara  dengan  tingkat penduduk  terbanyak  di  dunia,  Indonesia  menempati peringkat  4  di  dunia  setelah  Tiongkok,  India,  Amerika
Serikat  [1]⁠.  Penduduk  Indonesia  berjumlah  kurang  lebih 255.18 jiwa atau 28.98 % dari total populasi dunia [2]⁠. Melalui  perhitungan  dan  prediksi  bahwa  jumlah penduduk suatu negara merupakan data yang penting bagi
suatu  negara  untuk  merancang  pembangunan  negara melalui  perekonomian,  pendidikan,  kesehatan,  dan  aspek penting  lainnya,  oleh  sebab  itu  pentingnya  penyesuaian rancangan  pembangunan  dengan  jumlah  penduduk  agar rancangan kegiatan berhasil dan tepat sasaran [3]⁠.
Peningkatan  dan  penurunan  jumlah  penduduk  harus dapat  diperhatikan  secara  berkala  untuk  melihat  laju pertumbuhan  perekonomian  yang  dapat  menimbulkan efek  positif  atau  negatif  terhadap  peningkatan  jumlah penduduk.
Sisi negatif terhadap ketidakmampuan dalam memprediksi  laju  jumlah  penduduk  dimana  tidak  dapat memetakan  jumlah  penduduk  usia  muda,  kemiskinan, pengangguran, urbanisasi, pola persebaran penduduk yang tidak merata [4]⁠⁠.
Sisi  positif  dari  pertumbuhan  penduduk  yang meningkat    yaitu  berkembangnya  berbagai  inovasi  dari dorongan  perkembangan  penduduk,  dan  peningkatan pendapatan per kapita [1].⁠
Jakarta selatan merupakan salah satu kota di Indonesia. Jakarta selatan terdiri atas sepuluh kecamatan diantaranya adalah  kecamatan  Jagakarsa,  Pasar  Minggu,  Cilandak, Pesanggrahan,  Kebayoran  Lama,  Kebayoran  Baru, Mampang  Prapatan,  Pancoran,  Tebet,  dan  Setiabudi. Jumlah  penduduk  di  Jakarta  selatan  juga  mengalami perubahan dari tahun ke tahun. Menurut data.jakarta.go.id jumlah  penduduk  Jakarta  Selatan  adalah  2.062.232  jiwa pada  tahun  2010,  2.148.261  jiwa  pada  tahun  2012, 2.101.369  jiwa  pada  tahun  2013,  2.110.658  jiwa  pada tahun  2015,  2.184.264  jiwa  pada  tahun  2016,  2.189.015 jiwa  pada  tahun  2017,  dan  2.294.779  jiwa  pada  tahun 2018.
Saat  ini  peningkatan  laju  jumlah  penduduk  Jakarta Selatan  yang  belum  bisa  diestimasi  secara  baik. Pengambilan  kebijakan  pemerintah  Jakarta  Selatan  yang dapat  disesuaikan  dengan  laju  pertumbuhan  penduduk. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengestimasi  jumlah  laju penduduk  Jakarta  Selatan  tiap  tahun.  Penelitian  ini diharapkan bisa memberikan kontribusi dalam pengembangan  ilmu.  Khususnya  bagi  pemerintah  Jakarta Selatan  dalam  pengambilan  kebijakan  yang  menyangkut pertumbuhan guna mempersiapkan rencana pembangunan dan aspek lainnya [5]⁠.
Perhitungan  menggunakan  data  sekunder  dimana  data tersebut adalah data yang telah diolah oleh data.jakarta.go.id. Memprediksi laju penduduk Jakarta Selatan menggunakan data mining proses menambang pengetahuan  dari  kumpulan  data  yang  besar,  untuk mencari  informasi  dan  relasi  kompleks,  dan  dimanipulasi untuk  mendapatkan  informasi  baru  [4]⁠ [6]⁠.  Data  mining mampu  memberikan  prediksi  pada  suatu  masalah  dengan menggunakan kumpulan data terdahulu, sehingga memberikan  informasi  yang  mampu  dijadikan  sebagai dasar  untuk  penentuan  kebijakan  pada  masa  mendatang [7]⁠ [8]⁠.  ⁠⁠
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  estimasi  regresi  linear  berganda,  penggunaan metode  ini  untuk  menjelaskan  hubungan  antara  kedua variabel  yang  berhubungan  dengan  menggunakan  sebuah
garis  lurus  [7]⁠⁠.  Pengertian  singkat  dari  regresi  linear berganda  adalah  hubungan  sebab  akibat  [9]⁠⁠.  Kelebihan pada  penggunaan  metode  regresi  linear  berganda  dimana mampu  memprediksi  suatu  ketidakpastian  dengan mengekstraksi  pola  data,  dan  proses  perhitungan  lebih singkat  dengan  perhitungan  secara  paralel  [10]⁠.Pada makalah  ini  menganalisis  hubungan  dua  variabel independen (X1 jumlah penduduk laki-laki dan X2 jumlah penduduk  perempuan)  terhadap  satu  variabel  dependen (jumlah penduduk Jakarta Selatan).
Perhitungan  tingkat  akurasi  pada  nilai  aktual  dengan nilai  prediksi  menggunakan  metode Root  Mean  Square Error  (RMSE)  [11] ⁠.  Pemilihan  metode  untuk  mengukur akurasi menggunakan RMSE karena model tersebut adalah standar  model  yang  digunakan  untuk  pengukuran  model dalam studi penelitian [12]⁠.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memprediksi  jumlah laju pertumbuhan penduduk di Jakarta Selatan pada tahun 2019.

## A. Tinjauan Pustaka
Penelitian [10]⁠ membahas regresi linier berganda untuk peramalan  tingkat  inflasi  menggunakan  regresi  linier berganda  untuk  mengetahui  besarnya  tingkat  inflasi bulanan  di  Indonesia  variabel  bebasnya  meneliti  7 variabel  diantaranya,  inflasi  transor,  inflasi  makanan, inflasi  pendidikan,  inflasi  rokok  tembakau,    inflasi kesehatan,  inflasi  bahan  bakar,  inflasi  sandang.  Terhadap variabel  dependennya  adalah  inflasi  umum.  Dari  hasil analisis  data  yang  dihasilkan  disimpulkan  bahwa  data inflasi  bulanan  di  Indonesia  menghasilkan  model  regresi Y= 0,241X1 + 0,164X2 + 0,271X3 +  0,07X4 + 0,040X5 +  0,060X6  +  0,169X7  -  0,010.  Peneliti  menguji  dengan menggunakan  uji  F  diketahui  variabel  dependen  secara bersama-sama  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependen  melalui  metode  regresi.  Pada  uji  t  dari penelitian  dihasilkan  ketujuh  variabel  tersebut  memiliki signifikansi  secara  parsial  terhadap  variabel  terikat. Dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,999 dan koefisien determinasi  sebesar  0,997  (99,7%).  Performa  model regresi linier berganda pada data training yang divalidasi pada  data  testing  menghasilkan  tingkat  akurasi  prediksi yang  cukup  baik  dengan  nilai Mean  Absolute  Deviation (MAD) sebesar 0,038, Mean Square Error (MSE) sebesar 0,0023  dan  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE) sebesar 0.0481.
Penelitian [7]⁠ melakukan penerapan data mining untuk mengestimasi  laju  pertumbuhan  penduduk  menggunakan metode  regresi  linier  berganda  pada  bps  deli  serdang, menunjukkan bahwa penggunaan metode estimasi regresi linear  berganda  mampu  memprediksi  jumlah  laju pertumbuhan  penduduk  tiap  tahunya  pada  wilayah  Deli Serdang.
Pada  tahun  2017  jumlah  penduduk  adalah  2.105.476 jiwa.  Setelah  diestimasi  maka  didapat  hasil  penambahan jumlah  penduduk  pada  tahun  2018  adalah  66.243  jiwa. Dan  total  estimasi  penduduk  Deli  Serdang  pada  tahun 2018 adalah 2.171.719.
Penelitian  [13]⁠  Penggunaan  Regresi  Linear  Berganda untuk  menganalisis pendapatan petani kelapa studi kasus:
petani  kelapa  di  Desa  Beo,  Kecamatan  Beo  Kabupaten Talaud,  penulis  meneliti  seberapa  besar  pengaruh  yang diberikan  variabel  pilihan  terhadap  penghasilan  para petani  kelapa  di  desa  Beo.  Penelitian  ini  menggunakan analisis  regresi  linier  berganda  dimana  analisis  regresi linear  berganda  adalah  analisis  yang  memiliki  lebih  dari satu  variabel  bebas.  Penelitian  ini  menggunakan  data primer  dari  wawancara  secara  langsung  kepada  petani kelapa  di  Desa  Beo  dengan  pertanyaan  yang  sudah disiapkan.  Peneliti  ini  mengambil  sampel  menggunakan teknik simple  random  sampling ,  dimana  populasi  yang digunakan adalah 50 orang petani kelapa di desa Beo dan sampelnya  44  orang  yang  diperoleh  dari  perhitungan dengan  metode  SLovin  dari  banyaknya  populasi  petani kelapa di Desa Beo.
Dalam  penelitian  menggunakan  Uji  Asumsi  Klasik diantaranya uji heteroskedastisitas, uji normalitas, metode kuadrat  terkecil  dan  koefisien  determinasi.  Peneliti  juga menguji  hipotesis  yang  dibuat  dengan  uji  F  dengan  data luas  lahan,  jumlah  pohon  kelapa,  jumlah  produksi  buah kelapa, jumlah hasil produksi, biaya produksi, dan jumlah anggota keluarga. Setelah dilakukan penelitian didapatkan hasil  bahwa  jumlah  produksi  kelapa  dan  biaya berpengaruh  terhadap  pendapatan  petani  kelapa  dengan nilai koefisien 0,907 atau 90,7persen.
Dalam  penelitian  [14]⁠  menggunakan  metode  estimasi regresi  linier  berganda,  teknik  ini  digunakan  untuk mengetahui  ada  atau  tidaknya  pengaruh  signifikan  antara dua  atau  lebih  variabel  bebas  (X1,  X2,  ...,  Xk)  terhadap variabel tidak bebas (Y), dalam jurnal teknik regresi linier berganda  digunakan  untuk  menghitung  nilai  korelasi parsial  persamaan  regresi,  guna  menunjukkan  hubungan antara  variabel  bebas  X1  (ukuran  spanduk)  dan  X2 (jumlah pencetakan) dengan variabel tidak bebas Y (biaya pencetakan), yang dibutuhkan perusahaan untuk menentukan  biaya  percetakan  spanduk  dari dataset tahun 2014 sampai 2016, dari hasil pengujian didapatkan rumus biaya  pencetakan  spanduk  yang  dibutuhkan  perusahaan yaitu  0,957  x  10000  =  Rp.  9.570/meter.  Dengan  hal  ini perusahaan memiliki kepastian biaya pencetakan spanduk.
Penelitian  [15]⁠  menggunakan  metode  regresi  linear berganda.  Menghitung  estimasi  produktivitas  tanaman tebu maka persamaan Y = -221,141222 + -0,75616896 X1 +  -0,36199219  X2  +  8,285397644  X3,  Maka  hasil perhitungan  mendapatkan  nilai  estimasi  15.132,00067 Kg/Ha. Bila dibandingkan dengan tahun sebelumnya 2017, produktivitas  mengalami  peningkatan.  Hasil root  mean square Maka  hasil  perhitungan standart  error masih tergolong besar yaitu 206,3.

## II. M ETODOLOGI
Metode  pengambilan  data  menggunakan  teknik dokumenter  dimana  data  diambil  dari  data  sekunder jumlah  penduduk  Provinsi  DKI  Jakarta  berdasarkan  jenis kelamin dari data.jakarta.go.id
Populasi  menggunakan  data  sepuluh  kecamatan  yang berada  di  lingkungan  Jakarta  Selatan,  data  diambil  dari tahun  2010 hingga 2018.
Variabel  independen  ditentukan  menggunakan  jumlah penduduk  laki-laki  sebagai  X1,  dan  jumlah  penduduk
perempuan sebagai X2. Variabel dependen adalah jumlah penduduk Jakarta Selatan sebagai Y.
Metode yang digunakan menggunakan metode estimasi regresi linear berganda dimana analisis tentang hubungan dua  variabel  terhadap  satu  variabel  dependen,  dengan penelitian.  Metode  ini  dipilih  karena  mampu  membuat suatu  estimasi  atau  prediksi  dengan  memanfaatkan  data- data  lama  mengenai  laju  pertumbuhan  penduduk. Sehingga  dapat  dihasilkan  suatu  pola  hubungan  antara atribut-atribut  yang  mempengaruhi  laju  pertumbuhan penduduk. Metode Regresi Linear Berganda ini bertujuan untuk  membuat  persamaan  regresi  dan  prediksi  terbaik berdasarkan atribut-atribut yang ada.
Metode estimasi digunakan untuk memperkirakan nilai populasi  dengan  nilai  sampel,  estimasi  digunakan mendukung keputusan dalam kebijakan.
TABEL I J UMLAH PENDUDUK JENIS KELAMIN LAKI - LAKI
Tahun penduduk JML Laki-laki Perempuan X1 X2 Y 2010 1043675 1018557 2062232 2012 1081850 1066411 2148261 2013 1067864 1033505 2101369 2014 1086627 1077081 2163708 2015 1083878 1026780 2110658 2016 1101407 1082857 2184264 2017 1102422 1086593 2189015 2018 1151693 1143086 2294779 JML 8719416 8534870 17254286
Tabel  I  menunjukkan  jumlah  penduduk  pada  tahun 2010  hingga  2018  pada  jenis  kelamin  laki-laki  sebagai variabel  X1,  yang  diambil  pada  10  kecamatan  di  Jakarta Selatan.  Disajikan  pula  jumlah  penduduk  berjenis perempuan  pada  tahun  2010  sampai  2018  yang  diambil dari  10  kecamatan  di  Jakarta  Selatan,  data  sekunder diambil  dari website data.jakarta.go.id.  pada  tabel  Y disediakan  jumlah  total  penduduk  pada  tiap  tahun  dari tahun 2010 hingga 2018.
Tahap  pengujian  model  adalah  tahap  evaluasi  dimana model  hasil  persamaan  linier  regresi  diprediksi  seberapa besar  kesalahannya.  Metode  yang  digunakan  dalam pengujian model adalah Root Mean Square Error (RMSE). Root  Mean  Square  Error (RMSE)  adalah  ukuran  yang digunakan  sebagai  pembeda  antara  nilai  –  nilai  yang diprediksi dengan nilai – nilai yang sebenarnya
(1)

## Dimana
Xi adalah jumlah penduduk sebenarnya Fi adalah jumlah estimasi penduduk n adalah jumlah data
Dimana  semakin  besar  nilai  RMSE  yang  dihasilkan maka  keakuratan  suatu  model  semakin  sedikit  atau  tidak akurat,  sedangkan  semakin  kecil  nilai  RMSE  maka
semakin  baik  akurasi  suatu  model  regresi  linier  tersebut. Tabel  II  menyajikan  data  estimasi  dan  data  sebenarnya pada tahun 2010 hingga 2018.
TABEL II
T ABEL P ENDUDUK S EBENARNYA D AN E STIMASI Tahun Xi fi 2010 2062232 2066470 2012 2148261 2152407 2013 2101369 2105907 2014 2163708 2167733 2015 2110658 2115782 2016 2184264 2188551 2017 2189015 2193242 2018 2294779 2299010

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## B. Eksperimen Dilakukan Menggunakan Matlab
Untuk mengimplementasikannya dalam matlab, langkah  pertama  yang  kita  lakukan  adalah  menulis  data yang  akan  digunakan  dalam  excel  atau  workspace.  Pada kasus kali ini saya akan menggunakan excel (lihat Gambar 1).

## Gambar. 1 Data pada excel
Setelah  semua  data  dipindah  dalam  excel  (lihat  Tabel III),  langkah  selanjutnya  yang  harus  dilakukan  adalah mengolah data x dan y. x adalah sebuah data independent yang  nimonal  atau  nilainya  tidak  dipengaruhi  oleh  data lain.  Dan  y  adalah  data  yang  nilainya  terpengaruh  oleh nilai data lainnya. Data x akan dibagi menjadi 2 yaitu x1 dan x2, x1 adalah data jumlah penduduk berjenis kelamin laki-laki  sedangkan  x2  adalah  data  jumlah  penduduk berjenis  kelamin  perempuan.  Jumlah  penduduk  setiap kelurahan  pertahun  dijumlahkan  dan  dipisahkan  antara data  laki-laki  dan  perempuan.  Dan  kemudian  kedua  data x1 dan x2 dijumlahkan dan dijadikan data y.
TABEL III
D ATA DIMASUKAN KE EXCEL Tahun penduduk JML Laki-laki Perempuan X1 X2 Y 2010 1043675 1018557 2062232 2012 1081850 1066411 2148261 2013 1067864 1033505 2101369 2014 1086627 1077081 2163708 2015 1083878 1026780 2110658 2016 1101407 1082857 2184264 2017 1102422 1086593 2189015 2018 1151693 1143086 2294779 JML 8719416 8534870 17254286
Kemudian  data-data  tersebut  disederhanakan  dengan cara membagi data dengan angka 100000 (lihat Tabel IV).
TABEL IV D ATA D IBAGI 10.000
Tahun penduduk JML Laki-laki Perempuan X1 X2 Y 2010 10.43675 10.18557 20.62232 2012 10.81850 10.66411 21.48261 2013 10.67864 10.33505 21.01369 2014 10.86627 10.77081 21.63708 2015 10.83878 10.26780 21.10658 2016 11.01407 10.82857 21.84264 2017 11.02422 10.86593 21.89015 2018 11.51693 11.43086 22.94779 JML 87.19416 85.34870 172.54286
Jika  seluruh  data  sudah  dipersiapkan,  langkah selanjutnya  adalah  menuliskan source  code untuk mengimplementasikan regresi linier berganda pada matlab. Untuk  mengimplementasikannya.  Langkah  pertama  yang harus  dilakukan  adalah.  Memanggil  data  dari  excel kedalam  matlab,  kemudian  memilih  kolom  mana  yang akan digunakan untuk diolah datanya. Pada kasus ini, saya menggunakan kolom J50 sampai kolom L57.
Setelah  semua  data  yang  dibutuhkan  terpanggil, langkah  selanjutnya  yang  harus  dilakukan  adalah membaca  data  dari  excel  tersebut  agar  dapat  diolah menggunakan  matlab.  Untuk  membaca  data  dari  excel tersebut  menggunakan  xlsread(‘nama  file’,  ‘sheet’, ‘kolom’).
Kemudian  data  yang  dibutuhkan  disimpan  dalam sebuah variabel seperti x1, x2, dan y. Setelah data tersebut disimpah  kedalam  variabel,  selanjutnya  data  tersebut diolah dengan mencari nilai Σx1, Σx2 dan Σy.
Lalu  kita  cari  nilai  dari  x1x2,  x1y,  dan  x2y.  Ada berbagai  cara  untuk  mengalikan  dua  buah  matrik,  namun pada kasus kali ini saya akan menghitungnya dengan cara manual  yaitu  dengan  cara  mengalikan  setiap  atribut dengan  proses  looping.  Dan  kemudian  nilai  x1x2,  x1y, dan  x2y  tersebuat  ditotal  keseluruhannya.  Setelah menemukan  nilai  dari  x1x2,  x1y,  dan  x2y,  ketiga  nilai tersebut  kemudian  di  transpos  untuk  kemudian  diolah kembali.
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  pangkat  dua dari  x1  dan  x2.  Dan  kemudian  menjumlah  nilai  pangkat dua  dari  x1  dan  x2.  Kemudain  kita  ambil  semua  nilai tersebut  dan  menyimpannya  menjadi  satu  dalam  sebuah variabel berbentuk matrik yaitu matrik Q dan matrik b.
Setelah semua data disimpan dalam variabel, maka kita gunakan  kode  dibawah  untuk  menentukan  nilai  b0,  b1, dan  b2,  untuk  kemudian  nilai  tersebut  dikalikan  dengan nilai  data  tahun  terakhir  untuk  menentukan  nilai  y  pada tahun berikutnya.
Pada  penggunaan  metode  regresi  linear  berganda menggunakan matlab data prediksi jumlah laju pertumbuhan  penduduk  pada  tahun  2019  diprediksi mengalami  kenaikan  sebanyak  4195  jiwa,  sehingga
estimasi  jumlah  penduduk  Jakarta  Selatan  pada  2019 sebanyak 2.298.974.
-0.416
1.0268 0.9767
Jumlah Penduduk Pada Tahun Berikutnya = 2.298.974 Dengan Total Penambahan Sebanyak = 4195

## Gambar 2. Flowchart

## C. Evaluasi Kinerja
Untuk  melakukan  evaluasi  dari  kinerja    dari  proses Regresi,  maka  dilakukan  perhitungan Root  Mean  Square Error (RMSE).  Untuk  mengetahui  RMSE,  kita  harus mengakumulasikan  data  penduduk  dan  estimasi  per tahunnya (lihat Tabel V).
TABEL V T ABEL D ATA P ENDUDUK S EBENARNYA DAN E STIMASI Tahun Xi fi 2010 2062232 2066470 2012 2148261 2152407 2013 2101369 2105907
Tahun Xi fi 2014 2163708 2167733 2015 2110658 2115782 2016 2184264 2188551 2017 2189015 2193242 2018 2294779 2299010
Tabel  diatas  dibagi  10.000  agar  memudahkan  dalam menghitung.
TABEL VI R OOT MEAN SQUARE ERROR Tahun Xi-fi (Xi-fi) 2 ((Xi- fi) 2) /n 2010 -0.42377 0.179581 0.022448 2012 -0.41458 0.171876 0.021484 2013 -0.45377 0.205905 0.025738 2014 -0.40252 0.162022 0.020253 2015 -0.51235 0.262507 0.032813 2016 -0.42867 0.18376 0.02297 2017 -0.42269 0.178665 0.022333 2018 -0.42311 0.179018 0.022377 0.190417 RMSE = sqrt(0.190417) = 0.436367521
Diperoleh Root Mean Square Error adalah 0.43 dimana dinyatakan  bahwa  menggunakan  model  regresi  linear berganda  memiliki  tingkat  akurat  dalam  memprediksi jumlah  laju  penduduk  di  Jakarta  Selatan  karena  nilai 0.43<1.0 (lihat Tabel VI).

## IV. K ESIMPULAN
Analisa  dan  pembahasan data  mining dengan  teknik estimasi  menggunakan  metode  Regresi  Linear  Berganda yang  dilakukan  di  Jakarta  Selatan  tentang  prediksi  laju pertumbuhan  penduduk  diambil  dari  data  jumlah penduduk  tahun  2010  hingga  2018,  maka  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  diprediksi  pertumbuhan  penduduk pada  tahun  2019  di  Jakarta  Selatan  mengalami  kenaikan 4195 jiwa.
Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan dataset wilayah  lain.  Menggunakan dataset lebih  dari  10 tahun  agar  tingkat  akurasi  prediksi  semakin  akurat. Menggunakan dataset tiap tahun agar tingkat perhitungan tinggi dan akurat.
D AFTAR P USTAKA
[1] D.  S.  Seruni,  M.  T.  Furqon,  and  R.  C.  Wihandika,  “Sistem Prediksi Pertumbuhan Jumlah Penduduk Kota Malang menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Regression,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 1075– 1082, 2020.
[2] N.  Falikhah,  “Bonus  Demografi  Peluang  Dan  Tantangan  Bagi Indonesia,” Alhadharah  J.  Ilmu  Dakwah ,  vol.  16,  no.  32,  2017, doi: 10.18592/alhadharah.v16i32.1992.
[3] N. R. Novi Ade Putra, Hendra Kurniawan, “PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK  MENGGUNAKAN  FUZZY  TIME  SERIES MODEL CHEN (STUDI KASUS: KOTA TANJUNGPINANG),” J.  Chem.  Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689–1699,  2013,  doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
[4] F.  O.  Lusiana,  I.  Fatma,  and  A.  P.  Windarto,  “Estimasi  Laju Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier Berganda  Pada  BPS  Simalungun,” J.  Informatics  Manag.  Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 79–84, 2021.
[5] N.  I.  Parihah,  S.  Hartini,  and  J.  Siregar,  “Prediksi  Angka Kelahiran  Bayi  Pada  Desa  Tridaya  Sakti  Dengan  Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Students‘ Res. Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 77–88, 2020, doi: 10.31599/jsrcs.v1i2.423.
[6] 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.
[7] P.  S.  Ramadhan  and  N.  Safitri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” Sains dan Komput. , vol. 18, no. 1, pp. 55–61, 2019.
[8] N.  A.  Sudibyo,  A.  Iswardani,  K.  Sari,  and  S.  Suprihatiningsih, “Penerapan  Data  Mining  Pada  Jumlah  Penduduk,” Lebesgue    J. Ilm.  Pendidik.  Mat.  Mat.  dan  Stat. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  199–207, 2020.
[9] D.  Puspa  and  K.  Inggti,  “Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi,pertumbuhan kependudukan dan inflasi terhadap tingkat kemiskinan  di  Jawa  Timur  Tahun  2004-2014,” J.  Ekon.  Dan Bisnis , vol. 1, no. 2, pp. 257–282, 2016.
[10]  A. Amrin, “Data Mining Dengan Regresi Linier Berganda Untuk Peramalan Tingkat Inflasi,” J. Techno Nusa Mandiri Vol. , vol. 13, no. 1, pp. 74–79, 2016.
[11]  E.  P.  Ariesanto  Akhmad,  “Data  Mining  Menggunakan  Regresi Linear untuk Prediksi Harga Saham Perusahaan Pelayaran,” J. Apl. Pelayaran dan  Kepelabuhanan , vol. 10, no.  2, p. 120, 2020, doi: 10.30649/japk.v10i2.83.
[12]  T. Chai and R. R. Draxler, “ Root Mean Square Error (RMSE) or mean absolute error (MAE)? -Arguments against avoiding RMSE in  the  literature,” Geosci.  Model  Dev. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  1247– 1250, 2014, doi: 10.5194/gmd-7-1247-2014.
[13]  J.  D.  P.  Margaretha  G.  Mona,  John  S.  Kekenusa,  “Penggunaan Regresi  Linear  Berganda  untuk  Menganalisis  Pendapatan  Petani Kelapa. Studi Kasus: Petani Kelapa Di Desa Beo, Kecamatan Beo Kabupaten Talaud,” J. d’CARTESIAN , vol. 4, no. 2, p. 196, 2015, doi: 10.35799/dc.4.2.2015.9211.
[14]  A.  Rivandi  and  N.  S.  Bu’ulolo,  “Dalam  Estimasi  Biaya Pencetakan Spanduk (Studi Kasus : Pt . Hansindo Setiapratama ),” J. Pelita Inforatika , vol. 18, pp. 1–6, 2019.
[15]  Y. R. Eggy Inaidi Andana Warih, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan  Estimasi  Produktivitas  Tanaman  Tebu  Dengan Menggunakan  Algoritma  Linier  Regresi  Berganda  Di  Kabupaten Rembang,” Pp. 1–5.