## PREDIKSI UPAH MINIMUM PROVINSI 10 TAHUN KEDEPAN DENGAN MENGGUNAKAN MODEL POLYNOMIAL REGRESSION
Rahman, Aso Sudiarjo, Yusuf Sumaryana Teknik Informatika, Universitas Perjuangan Tasikmalaya Jl. Peta No.177, Kahuripan, Kec. Tawang, Kab. Tasikmalaya, Jawa Barat 46115
2003010111@unper.ac.id

## ABSTRAK
Upah  Minimum  Provinsi  (UMP)  berperan  penting  dalam  menentukan  taraf  hidup  pekerja  dan  dinamika perekonomian daerah. Perkiraan UMP yang akurat sangat penting untuk perencanaan kebijakan ekonomi jangka panjang.  Ketidakpastian  dalam  meramalkan  UMP  dapat  menghambat  efektivitas  perencanaan  keuangan perusahaan dan kehidupan perekonomian masyarakat. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan model regresi polinomial  untuk  memprediksi  UMP  10  tahun  ke  depan,  yang  dapat  membantu  pemerintah,  perusahaan,  dan pekerja. Penelitian ini menggunakan data historis UMP tahun 1997 hingga 2022 dan menggunakan model regresi polinomial. Evaluasi  model dilakukan dengan  menggunakan koefisien determinasi (R-squared), mean absolute error  (MAPE)  dan  mean  persentase  error  (MPE).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  ini  dapat memprediksi UMP dengan akurasi yang cukup, misalnya nilai R-squared sebesar 0,977, MAPE sebesar 9,56%, dan MPE sebesar -3,65%. Dengan akurasi prediksi yang tinggi, model ini dapat membantu pemerintah merancang kebijakan ekonomi yang lebih efektif, perusahaan merencanakan anggarannya dengan lebih baik, dan para pekerja memahami prospek pendapatan mereka di masa depan. Penelitian ini menekankan penggunaan metode statistik yang  tepat  dalam  peramalan  upah  minimun  provinsi.  Hasil  prediksi  menunjukkan  UMP  meningkat  setiap tahunnya, dan UMP tertinggi terdapat di Jakarta yang meningkat dua kali lipat pada tahun 2022 hingga 2032.

## Kata kunci :  tuliskan maksimum 6 kata kunci di sini

## 1. PENDAHULUAN
Upah  minimum  provinsi  adalah  parameter penting dalam kebijakan ekonomi yang mempengaruhi  banyak  aspek  kehidupan  masyarakat. Penentuan upah minimum provinsi yang tepat adalah sebuah tantangan, dan kebijakan yang baik memerlukan  dasar  yang  kuat  dalam  pengambilan keputusan. Upah minimum provinsi yang disesuaikan secara tepat dapat membantu mengurangi kesenjangan sosial,  meningkatkan  standar  hidup  pekerja,  dan memperkuat kestabilan ekonomi regional. [1].
Peningkatan  kesejahteraan  masyarakat  menjadi fokus  utama  pembangunan  perekonomian  negara. Pembangunan  ekonomi  merupakan  salah  satu  upaya pemerintah untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat.  Salah  satu  indikator  untuk  mengukur keberhasilan  pembangunan  ekonomi  suatu  daerah adalah kesejahteraan masyarakat yang dapat digambarkan dengan pendapatan per kapita.[11]
Di Indonesia, kebijakan upah  minimum dimulai dengan  Peraturan  Menteri  Tenaga  Kerja  No.  1. Undang-undang  Upah  Minimum  No.  05/Men/1989 tanggal 29 Mei 1989 mengatur kriteria penentuan upah minimum  berdasarkan  kebutuhan  materi.  tentang kehidupan  yang  bermartabat.  Tujuan  pemerintah adalah  memberikan  jaring  pengaman  kepada  buruh atau  pekerja  agar  mereka  tidak  dieksploitasi  dan dibayar  cukup  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup minimum. [12]
Untuk  itu  perencanaan  kebijakan  ekonomi, prediksi upah  minimum provinsi untuk jangka waktu yang  panjang,  seperti  10  tahun  ke  depan,  menjadi sangat penting. Prediksi yang akurat dapat membantu
pemerintah, pengusaha, dan pekerja untuk merencanakan keuangan mereka dengan lebih baik.
Namun, prediksi upah minimum provinsi jangka panjang  melibatkan  beberapa  faktor.  Dalam  konteks ini, penggunaan model pemodelan seperti Polynomial Regression  dapat  menjadi  alat  yang  berguna  untuk memprediksi upah minimum provinsi di masa depan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menginvestigasi efektivitas  model  Polynomial  Regression  dalam memprediksi  upah  minimum  provinsi  10  tahun  ke depan.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  berharga  dalam  perencanaan kebijakan  ekonomi  dan  memberikan  panduan  yang lebih  baik  bagi  para  pemangku  kepentingan  dalam merencanakan masa depan mereka.
Penelitian ini juga mencoba mengatasi tantangan dalam  memprediksi  upah  minimum  provinsi  jangka panjang dengan memanfaatkan teknik
pemodelan seperti Polynomial Regression, yang mungkin  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat  dan bermanfaat bagi berbagai pihak.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Sejenis
Pada  tahun  2020  Mir’atul  Firdaus  melakukan penelitian  berjudul  “Prediksi  Nilai  Jual  Objek  Pajak (NJOP)  Tanah  di  Kabupaten  Gresik  Menggunakan Regresi  Polinomial”  Hasil  penelitian  ini  adalah prediksi  nilai  jual  objek  pajak  (NJOP)  tanah  di Kabupaten  Gresik  menggunakan  metode  regresi polinomial. Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan data NJOP tanah per meter persegi di
setiap  kecamatan  di  Gresik  dari  tahun  2015  hingga 2018.[2].
Pada tahun  2023  Noviana  melakukan penelitian berjudul  “  Prediksi  Pendaftaran  Peserta  Didik  Baru Dengan  Metode  Polynomial  Regression,  Dan  K- Medoids”  Hasil  penelitian  ini  membahas  prediksi pendaftaran  peserta  didik  baru  menggunakan  metode Polynomial Regression dan K-Medoids. menghasilkan clustering  untuk  tahun  2018  dengan  73  calon  siswa tidak  lulus  dan  19  calon  siswa  lulus.  Untuk  tahun 2019-2022,  semua  peserta  didik  dinyatakan  lulus. dengan Polynomial Regression memberikan nilai R = 0,8779. [3]
Pada  tahun  2024  Nine  Ginting  melakukan penelitian berjudul “ Penerapan Regresi Linier Dalam Memprediksi Upah Minimum Provinsi Di Indonesia” Hasil  penelitian  nya  menunjukkan  prediksi  Upah Minimum Provinsi (UMP) Sumatera Utara tahun 2023 menggunakan  metode  regresi  linear,  dengan  tingkat akurasi yang tinggi (R-squared = 0.9678).[10]

## 2.2. Upah Minimum Provinsi
Upah Minimum Provinsi  adalah upah  minimum yang  berlaku  untuk  seluruh  kabupaten  atau  kota disuatu  provinsi.  UMP  merupakan  suatu  standar minimum  yang  digunakan  oleh  para  pengusaha  atau pelaku  industri  dalam  memberikan  upah  kepada pekerja  di  lingkungan  usaha  atau  kerjanya.  Disebut UMP  karena  pemenuhan  kebutuhan  yang  layak disetiap  provinsi  berbeda-beda.  penetapan  dan pengumuman  UMP  oleh  masing-masing  gubernur serentak  setiap  tanggal  1  November  setiap  tahunnya untuk  diberlakukan  pada  periode  satu  tahun berikutnya. [4]

## 2.3. Data Mining
Data  mining  adalah  serangkaian  proses  untuk menggali  nilai tambah berupa  informasi  yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data. Informasi  diperoleh  dengan  cara  mengekstraksi  dan mengenali  pola  data  yang  terdapat  pada  basis  data. Data  mining  menurut  Suyanto  adalah  gabungan sejumlah disiplin ilmu komputer yang mendefinisikan sebagai  proses  penemuan  pola-pola  baru  dari kumpulan-kumpulan  data  sangat  besar,  meliputi metode-metode  yang  merupakan  irisan  dari  artificial intelligence, machine learning, statistics, dan database systems[5]
Menurut  para  ahli  Data  Mining  adalah  suatu proses  pencarian  data  secara  otomatis  dapat mendapatkan sebuah model dari database yang besar. Data  Mining  Merupakan  metode  untuk  menemukan informasi tersembunyi dalam database dan bagian dari proses  Knowledge  Discovery  in  Databases(KDD) untuk  menemukan  informasi  dan  pola  yang  berguna dalam data [6]

## 2.4. Proses Data Mining
a. Seleksi Data Seleksi  data  adalah  tahap  pertama  dalam  proses KDD yang melibatkan pemilihan data yang relevan untuk dianalisis dari sekumpulan data operasional
b. Transformasi Transformasi data adalah tahap dalam proses KDD (Knowledge  Discovery  in  Databases)  yang melibatkan  transformasi  pada  data  yang  telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining
c. Data Mining Pada  fase  ini  yang  dilakukan  adalah  menerapkan algoritma atau metode pencaharian pengetahuan
d. Implemntasi/Evaluasi Pada fase terakhir ini yang dilakukan adalah proses pemberntukan  keluaran  yang  mudah  dimengerti yang  bersumber  pada  proses  Data  mining  pola informasi
Gambar 1. Proses Data Mining

## 2.5. Prediksi
Prediksi  diartikan  sebagai  penggunaan  Teknik teknik  statistik  dalam  bentuk  gambaran  masa  depan berdasarkan pengolahan angka-angka historis [7]
Prediksi  (forecasting)  adalah    peramalan    apa yang  akan  terjadi  pada  waktu  yang  akan  datang, sedangkan    rencana,merupakan  penentuan  apa    yang akan  dilakukan  pada  waktu  yang  akan  dilakukan. Prediksi  hampir dilakukan hampir semua orang, baik pemerintah, pengusaha, maupun orang awam [8]

## 2.6. Regression Polynomial
Analisis  Regresi  adalah  teknik  statistik  dalam data  mining  yang  bertujuan  untuk  mengamati  dan memodelkan  hubungan  antar  variabel.  Hubungan antar  variabel  ini  terutama  adaah  hubungan  dalam bentuk  fungsional  antara  variable  variabel  tersebut. Regresi  Polynomial  adalah  bentuk  yang  lebih  umum dari regresi linier yang sering digunakan Secara umum [9]
Regresi  polinomial  merupakan  regresi  di  mana fungsinya  adalah  kuadratik.  Berikut  persamaan Regresi Polynomial
y = b0  +  b1x  +  b2x2  + ⋯ +  bnxn  +  e (1) Dimana : b0, b1, b2, ..., b adalah adalah koefisien x = adalah variabel independent y = adalah variabel terikat
e = adalah istilah untuk kesalahan atau residu

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri dari beberapa langkah yaitu pengumpulan data, processing  data,  proses  Regression  Polynomial, validasi  model  dan  hasil.  Seperti  pada  gambar  di bawah yang menunjukan tahapan penelitian yang akan dilakukan

## Gambar 2. Metode Penelitian

## 3.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan  mengambil  dataset  dari  website  Kaggle  yang mana sumber dari dataset ini berasal dari Badan Pusat Statistika dan juga sudah ber license GPL 2.0

## 3.3. Processing Data
Pada  tahap  preprocessing  data  dilakukan pemilihan  dan  pembersihan  diantaranya  yaitu pembuangan  data  yang  terduplikasi,  kemudian  data yang hilang atau missing value

## 3.4. Proses Regression Polynomial
Berikut  merupakan  tahapan  tahapan  dalam menggunakan metode Regression Polynomial sebagai berikut :
3.4.1 Pemisahan Data
a)  Pisahkan  dataset  menjadi  dua  bagian:  satu  untuk pelatihan  (training)  dan  yang  lainnya  untuk pengujian (testing).
b)  sebagian  besar  data  digunakan  untuk  melatih model,  dan  sebagian  kecilnya  digunakan  untuk menguji kinerja model yang dilatih.

## 3.4.2 Pelatihan Model
a)  Latih model regresi polinomial menggunakan data pelatihan. Ini melibatkan pencocokkan polinomial terbaik untuk data pelatihan.
b)  Polinomial  terbaik  ini  dapat  ditemukan  dengan menggunakan  teknik  seperti  metode  kuadrat terkecil (least squares method).
3.4.3 Validasi Model
a)  Setelah  melatih  model,  evaluasi  kinerjanya menggunakan data pengujian.
b)  Hitung metrik evaluasi kinerja model

## 3.4.4 Prediksi
a)  Setelah  model divalidasi, gunakan  model tersebut untuk  membuat prediksi pada data baru atau data yang belum terlihat sebelumnya.
b)  Untuk setiap titik data baru, inputkan nilai variabel independen  ke  dalam  model,  dan  model  akan mengeluarkan  nilai  prediksi  untuk  variabel dependen.

## 3.5. Evaluasi Prediksi
mengevaluasi  seberapa  baik  model  dapat memprediksi  data  dengan  menggunakan  MAPE (Mean  Absolute  Percentage  Error),  MPE  (Mean Percentage Error), dan R-squared (Koefisien
Determinasi)

## 3.6. Hasil
Penerjemahan pola pola yang dihasilkan dari data mining
1.  Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data mining  perlu  di  tampilkan  dalam  bentuk  yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan 2.  Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yan  ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau hipotesa yang ada sebelumnya
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan  mengambil  dataset  dari  website  Kaggle  yang mana sumber dari dataset ini berasal dari Badan Pusat Statistika dan juga sudah ber license GPL 2.0

## 4.2. Data Selection
Untuk  dapat  memprediksi  upah  minimum provinsi  di  Indonesia  maka  di  butuhkan  data  gaji beberapa tahun kebelakang. Kriteria nya yaitu :
a)  Nama tiap Region atau wilayah
b)  Tahun gaji dari 1997 sampai 2022
c)  Salary atau Gaji

## 4.3. Data Cleaning
Data  cleaning  merupakan  proses  penting  dalam pengolahan data untuk mengindetifikasi, memprebaiki,  atau  menghapus  data  yang  tidak lengkap.  Tujuan  nya  yaitu  agar  Ketika  pemrosesan data lebih lanjut memang berkualitas tinggi dan dapat diandalkan. Berikut proses
Gambar 3. Penanganan Data Hilang

## Gambar 4. Penanganan Data Duplikat

## 4.4. Transformasi Data
Pada  tahap  ini  data  di  transformasi  untuk memastikan data siap untuk digunakan dalam analisis lebih lanjut
Gambar 5. Transformasi Data
a)  Kolom  region  diubah  menjadi  kategori  untuk pemfasilitasi  pengelompokan  dan  pemrosesan berbasis kategori
b)  Selanjutnya  kolom  year  di  transformasi  menjadi type integer
c)  Kolom  salary  di  konversi  menjadi  tipe  numerik untuk  memungkin  kan  perhitungan  numerik  pada data

## 4.5. Proses Regresi Polynomial
Proses  regresi  polynomial  dimulai  dengan pemilihan  model  yang  sesuai  untuk  menangani  pola data  yang  kompleks.  Metode  ini  dipilih  karena kemampuannya  untuk  menangani  hubungan  non- linear  antara  variabel  input  tahun  dan  variabel  target gaji
Berikut  merupakan  Langkah  Langkah  dalam proses regresi polynomial yaitu :

## 4.6. Pemisahan Data
Pada tahap ini dataset dibagi menjadi dua bagian yang penting set data train dan set data test
Gambar 6. Proses Pelatihan Model & Pemisahan Data
Tahap ini  20% data digunakan untuk alokasi set data uji dan 80% untuk Latihan dengan melakukan pengacakan data selama pemisahan

## 4.7. Pelatihan Model
Pada tahap  ini,  model regresi polinomial dilatih menggunakan  data  latih  yang  telah  dipersiapkan sebelumnya. Langkah-langkah  yang dilakukan dalam melatih model:
a) Membuat Fitur Polinomial: Fitur polinomial dibuat menggunakan  objek  PolynomialFeatures  dengan derajat  2,  yang  memungkinkan  model  untuk menangkap  hubungan  non-linier  antara  fitur
"YEAR" dan target "SALARY", dan transformasi data train dan data test a)
Gambar 7. Fitur Polynomial b) Model regresi polinomial diinisialisasi
menggunakan  objek  LinearRegression.  Model tersebut  dilatih  dengan  menggunakan  fitur polinomial  dari  data  latih  dan  target  yang  telah diubah.
Gambar 7. Melatih Model c) Model regresi polinomial beserta fitur polinomialnya disimpan dalam sebuah dictionary. Setiap  model  disimpan  dengan  kunci  yang  sesuai dengan wilayahnya.

## Gambar 8. Menyimpan Model
4.8. Validasi Model melakukan  validasi  model  untuk  memastikan bahwa kinerja model dapat digunakan dengan baik
Gambar 9. Menguji Model
Gambar 10. Hasil Matrik Evaluasi
Dari data di atas dapat disimpulkan rata rata score memiliki nilai yang sangat tinggi hampir mendekati 1 yaitu 0.96%, menunjukkan bahwa model dapat dengan baik menjelaskan dan memprediksi upah minimum di wilayah tersebut

## 4.9. Prediksi
Setelah  model  regresi  polynomial  di  latih  maka lanjutkan  dengan  membuat  prediksi  umpah  minimun provinsi untuk waktu 10 tahun yang akan datang
Gambar 11. Prediksi 10 tahun
Kemudian  dilanjut  dengan  membuat  dataframe untuk  setiap  wilayah  dan  tahun  di  masa  depan  yang akan di gunakan untuk visualisasi data nya
Gambar 12. Dataframe Gaji Masa Depan
Dari hasil di atas terdapat 350 data baru yang di hasilkan menggunakan model regresi polynomial

## Gambar 13. Dataframe Prediksi

## 4.10. Evaluasi Prediksi
Evaluasi  prediksi  adalah  proses  penting  dalam analisis  data  yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi seberapa baik model atau algoritma dapat memprediksi  nilai  target  yang  sebenarnya  dari  data yang  belum terlihat sebelumnya. .Berikut  merupakan hasil dari evaluasi prediksi upah minimum provinsi :
Gambar 14. Evaluasi Prediksi
Gambar 15. Hasil Evaluasi
a)  Hasil  Rata-rata  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  sebesar  9.56%,  ini  menunjukkan  bahwa rata-rata  kesalahan  absolut  dari  prediksi  model adalah sekitar 9.56% dari nilai sebenarnya.
b)  Rata-rata  Mean  Percentage  Error (MPE)  adalah  - 3.65%.  Nilai  negatif  menunjukkan  bahwa  secara rata-rata  model  cenderung  memperkirakan  nilai yang lebih rendah dari nilai sebenarnya.
c)  Rata-rata  R-squared  (R^2)  sebesar  0.977.  R- squared  adalah  ukuran  untuk  seberapa  baik variabilitas  dalam  data  dapat  dijelaskan  oleh model.  Semakin  dekat  nilai  R-squared  ke  1, semakin baik modelnya dalam menjelaskan variasi dalam  data.  Nilai  0.977  menunjukkan  bahwa model mampu menjelaskan  sekitar  97.7% variabilitas dalam data, yang  menandakan kinerja yang sangat baik.
Secara  keseluruhan,  dengan  nilai  MAPE  yang relatif  rendah,  MPE  yang  mendekati  nol,  dan  R- squared  yang  tinggi,  dapat  dikatakan  bahwa  model tersebut  memberikan  prediksi  yang  baik  untuk  gaji berdasarkan evaluasi yang dihasilkan

## 4.11. Perkembangan Rata Rata UMP 2022-2032
Gambar 16. Grafik Average Growth 2022-2032
dilihat dari Grafik diatas perkembangan (Growth)  rata-rata  UMP  Indonesia  bisa  dikatakan fluktuatif,  di  periode  2027  memiliki  perkembangan yang sangat signifikan (Avg + Rp 130.042)

## 4.12. Perkembangan UMP Dari 1997-2032
Gambar 17. Grafik Perkembangan UMP 1997-2032
Perkembangan  UMP  dari  tahun  2023  sampai dengan 2032 perkembangannya cukup signifikan.
4.13. Provinsi Dengan UMP Tertinggi
Gambar 18. Provinsi Dengan Gaji Tertinggi
Hasil  prediksi  menyatakan  kalau  DKI  Jakarta tetap  menjadi  Provinsi  dengan  UMP  tertinggi  di Indonesia, besarnya mencapai Rp. 9.615.537, di susul oleh  Kep.  Bangka  Belitung  sebesar  Rp  7.152.334, Sulawesi  Utara  Rp.  6.998.081,  Papua  Rp  6.887.223, dan Sulawesi Selatan sebesar Rp. 6.583.717

## 4.14. Hasil Prediksi
Berikut  merupakan  Tabel  hasil  prediksi  upah minimum  provinsi  menggunakan  model  Regresi Polynomial Tabel 4. Hasil Prediksi REGION 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 ACEH 3.655. 988 3.894. 572 4.140. 640 4.394. 191 4.655. 226 4.923. 745 5.199. 747 5.483. 233 5.774. 202 6.072. 655 SUMATERA UTARA 2.892. 837 3.076. 132 3.265. 230 3.460. 132 3.660. 838 3.867. 348 4.079. 661 4.297. 778 4.521. 699 4.751. 423 SUMATERA BARAT 2.888. 742 3.073. 282 3.263. 524 3.459. 469 3.661. 115 3.868. 464 4.081. 514 4.300. 267 4.524. 722 4.754. 879 RIAU 3.447. 792 3.688. 643 3.937. 975 4.195. 786 4.462. 078 4.736. 849 5.020. 100 5.311. 831 5.612. 043 5.920. 734 JAMBI 3.123. 140 3.339. 396 3.563. 038 3.794. 064 4.032. 476 4.278. 273 4.531. 456 4.792. 023 5.059. 976 5.335. 314 SUMATERA SELATAN 3.718. 403 3.994. 324 4.280. 479 4.576. 866 4.883. 487 5.200. 341 5.527. 429 5.864. 749 6.212. 304 6.570. 091 BENGKULU 2.623. 139 2.801. 544 2.985. 985 3.176. 462 3.372. 976 3.575. 525 3.784. 111 3.998. 733 4.219. 392 4.446. 087 LAMPUNG 2.926. 458 3.139. 850 3.361. 104 3.590. 220 3.827. 199 4.072. 040 4.324. 743 4.585. 309 4.853. 738 5.130. 028 KEP.RIAU 3.644. 985 3.919. 333 4.204. 323 4.499. 958 4.806. 235 5.123. 156 5.450. 721 5.788. 929 6.137. 780 6.497. 275 DKI.JAKARTA 5.294. 019 5.708. 274 6.139. 007 6.586. 219 7.049. 909 7.530. 078 8.026. 725 8.539. 851 9.069. 455 9.615. 537 JAWA BARAT 2.211. 845 2.358. 399 2.509. 904 2.666. 361 2.827. 770 2.994. 131 3.165. 443 3.341. 707 3.522. 924 3.709. 092 JAWA TENGAH 2.036. 858 2.184. 984 2.338. 835 2.498. 411 2.663. 711 2.834. 736 3.011. 487 3.193. 962 3.382. 162 3.576. 086 DI YOGYAKARTA 1.974. 329 2.100. 250 2.230. 250 2.364. 328 2.502. 485 2.644. 721 2.791. 034 2.941. 427 3.095. 898 3.254. 447 JAWA TIMUR 2.132. 543 2.292. 432 2.458. 620 2.631. 107 2.809. 894 2.994. 979 3.186. 363 3.384. 047 3.588. 030 3.798. 311 NTB 2.497. 201 2.657. 366 2.822. 557 2.992. 773 3.168. 015 3.348. 282 3.533. 575 3.723. 894 3.919. 238 4.119. 608 NTT 2.265. 194 2.406. 145 2.551. 358 2.700. 832 2.854. 568 3.012. 565 3.174. 823 3.341. 344 3.512. 125 3.687. 169 KALIMANTAN BARAT 2.898. 272 3.112. 573 3.335. 050 3.565. 705 3.804. 536 4.051. 544 4.306. 728 4.570. 089 4.841. 626 5.121. 340 KALIMANTAN TENGAH 3.431. 972 3.670. 751 3.917. 879 4.173. 355 4.437. 180 4.709. 354 4.989. 875 5.278. 746 5.575. 964 5.881. 532 KALIMANTAN SELATAN 3.404. 309 3.637. 697 3.878. 992 4.128. 194 4.385. 303 4.650. 318 4.923. 241 5.204. 071 5.492. 807 5.789. 451 KALIMANTAN TIMUR 3.280. 123 3.512. 061 3.752. 500 4.001. 439 4.258. 880 4.524. 821 4.799. 263 5.082. 206 5.373. 650 5.673. 594 SULAWESI UTARA 3.980. 287 4.272. 511 4.575. 506 4.889. 273 5.213. 812 5.549. 122 5.895. 204 6.252. 058 6.619. 683 6.998. 081 SULAWESI TENGAH 2.768. 710 2.967. 576 3.173. 745 3.387. 215 3.607. 989 3.836. 064 4.071. 442 4.314. 122 4.564. 105 4.821. 390 SULAWESI SELATAN 3.760. 209 4.034. 181 4.318. 091 4.611. 939 4.915. 724 5.229. 448 5.553. 108 5.886. 707 6.230. 243 6.583. 717
REGION 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 SULAWESI TENGGARA 3.109. 754 3.336. 861 3.572. 400 3.816. 371 4.068. 775 4.329. 611 4.598. 879 4.876. 580 5.162. 713 5.457. 278 MALUKU 3.105. 118 3.334. 708 3.572. 910 3.819. 725 4.075. 153 4.339. 193 4.611. 846 4.893. 111 5.182. 989 5.481. 480 PAPUA 4.096. 976 4.370. 547 4.653. 231 4.945. 030 5.245. 943 5.555. 971 5.875. 113 6.203. 368 6.540. 739 6.887. 223 INDONESIA 3.148. 979 3.365. 939 3.590. 362 3.822. 250 4.061. 601 4.308. 417 4.562. 696 4.824. 440 5.093. 648 5.370. 319 KEP.BANGKA 3.948. 303 4.255. 878 4.575. 563 4.907. 358 5.251. 263 5.607. 279 5.975. 405 6.355. 641 6.747. 988 7.152. 445 BANTEN 2.874. 392 3.064. 623 3.261. 222 3.464. 187 3.673. 520 3.889. 220 4.111. 287 4.339. 721 4.574. 522 4.815. 690 GORONTALO 3.336. 938 3.614. 494 3.904. 066 4.205. 654 4.519. 258 4.844. 877 5.182. 512 5.532. 163 5.893. 830 6.267. 512 MALUKU UTARA 3.313. 259 3.576. 933 3.851. 413 4.136. 699 4.432. 790 4.739. 688 5.057. 391 5.385. 900 5.725. 215 6.075. 336 SULAWSI BARAT 3.084. 520 3.293. 100 3.508. 002 3.729. 224 3.956. 768 4.190. 633 4.430. 819 4.677. 326 4.930. 154 5.189. 304 PAPUA BARAT 3.609. 758 3.828. 165 4.052. 190 4.281. 831 4.517. 090 4.757. 966 5.004. 459 5.256. 570 5.514. 297 5.777. 643 BALI 2.985. 731 3.198. 425 3.418. 841 3.646. 976 3.882. 832 4.126. 408 4.377. 704 4.636. 721 4.903. 458 5.177. 916
Dari table hasil prediksi di atas dapat dikatakan tiap  tahun  nya  gaji  upah  minimum  provinsi  terus bertambah, ini menunjukkan adanya tren kenaikan gaji yang berkelanjutan di seluruh Indonesia. dan gaji ump tertinggi  tetap  di  pegang  oleh  provinsi  atau  daerah Jakarta  yang  kenaikan  nya  dua  kali  lipat  dari  tahun 2022 sampai 2032

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian ini merupakan prediksi dari nilai UMP  dari  34  Provinsi  di  Indonesia.  Prediksi  ump  di Indonesia bisa dibilang sangat baik dengan penerapan model regresi polynomial dengan rata rata score 0.97% hampir  mendekati  1  menunjukan  bahwa  penerapan model  regresi  polynomial  untuk  memprediksi  ump dapat diterapkan. Dan hasil prediksi dari model regresi polynomial  pun  secara  keseluruhan  dengan  nilai MAPE  9.56%  dan  nilai  MPE  -3.65%  kemudian  R- squared  0.988%  dapat  dikatakan  bahwa  model  ini dapat memberikan prediksi yang baik
Hasil penilitian ini pun bukan semata-mata hasil yang  mutlak,  ini  hanyalah  permodelan  Machine Learning  yang  tidak  memberikan  hasil  absolut  dan hanya sebuah prediksi sebagai gambaran kecil di masa depan  nanti. Maka saran  yang diberikan antara  lain : Penambahan  Variabel  seperti  pertumbuhan  ekonomi, Tingkat pengangguran, inflasi. Menggunakan beberapa  model  prediksi  yang  lain,  seperti  Random Forest , Neural Network dll.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Twaine  Silvia,  M,M.  Agnes  L.Ch.P  Lapian. Hanly  F.Dj.Siwu.  “  Pengaruh  Upah  Minimum Provinsi  Dan  Jumlah  Penduduk  Terhadap Pengangguran Di Provinsi Sulawesi Utara”
[2] Firdaus,  A.  Hafiyusholeh,  M.  and  Widodo,  S ,“Prediksi Nilai  Jual  Objek Pajak (Njop) Tanah di  Kabupaten  Gresik  Menggunakan  Metode
Regresi  Polinomial  Prediksi  Nilai  Jual  Objek Pajak  (NJOP)  Tanah  di  Kabupaten  Gresik
Menggunakan Regresi Polinomial”. Jurnal
Mahasiswa Matematika ALGEBRA Vol.1, No 1, Agustus 2020:81-89
[3] Noviana. Chairani Fauzi. and Sriyanto. “PREDIKSI PENDAFTARAN PESERTA DIDIK BARU DENGAN
METODE
POLYNOMIAL  REGRESSION,  DAN  K- MEDOIDS” ,  Jurnal  Informasi  dan  Komputer Vol. 11, No 2, 2023
[4] Nila  Shinta.  And  Prof.Dr.Syahrizal  Abbas,  Ma. “Penetapan  Upah  Minimum  Aceh”  Jurnal  Ilmu Hukum, Perundang-undangan dan Pranata Sosial Vol. 3, No 1
[5] Sri  Puspita  Dewi.  Nurwati.  and  Elly  Rahayu. “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penjualan Produk TerlarisMenggunakan Metode K-Nearest  Neighbor” Building  of  Informatics, Technology and Science ,  Volume 3, No 4, Maret 2022
[6] Hasmawati.  Jumandil  Nangi.  And  Mutmainnah Muchtar. “APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN BARANG  MENGGUNAKAN  METODE  K- NEAREST NEIGHBOR (KNN) (STUDI KASUS  TUMAKA  MART)”  semanTIK  Vol.3, No.2,Jul-Des 2017.
[7] Laras  Purwaati  Ayuningtias.  Mohamad  Irfan. Jumadi.  “  ANALISA  PERBANDINGAN LOGIC  FUZZY  METODE  TSUKAMOTO, SUGENO, DAN MAMDANI (STUDI KASUS :
PREDIKSI JUMLAH PENDAFTAR
MAHASISWA BARUFAKULTAS SAINS DAN  TEKNOLOGI  UNIVERSITAS  ISLAM NEGERI SUNAN GUNUNG DJATI BANDUNG)” JURNAL TEKNIK INFORMATIKA VOL. 10 NO. 1, 2017
[8] Rina  Anika  Yuni  Sari.  Ilham  Zuhri  Yadi.  “
PENERAPAN  METODE  LEAST  SQUARE UNTUK  PREDIKSI  HASIL  PENJUALAN STUDI KASUS : PERCETAKAN HIDAYATULLAH (HD)” Bina Darma Conference  on  Computer  Science Vol  4  No  3
2022
[9] Putranto B.P.D., et al, "Polynomial Regression Method and Support Vector Machine Method for Predicting Disease Covid-19 in Indonesia", Journal of Intelligent Software Systems, Vol.2,
No.1, 2023,
[10]  Bright Nine Ginting, Khairun Nadiah, Grece Oktavia, Daniel Sembiring “ Penerapan Regresi Linier Dalam Memeprediksi Upah Minimum Rupiah Di Provinsi Indonesia” Jurnal Penelitian Mahasiswa. Vol. 3 No. 1 Maret 2024
[11] P UTRI , N. D. K., & W ULANDARI , D. K. A. D ETERMINANT A NALYSIS O F I NCOME I NEQUALITY I N I NDONESIA 2015-2020. I NDONESIAN J OURNAL O F H UMAN R ESOURCE M
ANAGEMENT , 1(1), 1–15, 2022.