## PREDIKSI TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR
Novi Laelatul Azizah 1 , Nana Suarna 2 , Willy Prihartono 3
1,2 Teknik Informatika, Stmik Ikmi Cirebon
3 Komputerisasi Akuntans, Stmik Ikmi Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. (0231) 490480 - 490481 anovilaelatul@gmail.com

## ABSTRAK
Kemiskinan  dan  pembangunan  erat  terkait,  dan  peningkatan  ekonomi  dapat  terhambat  oleh  tingkat kemiskinan  yang tinggi. Oleh karena  itu, peramalan tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat diperlukan. Ini akan  berdampak  pada  kebijakan  pemerintah  sebelum  tingkat  kemiskinan  meningkat  pada  tahun  berikutnya. Kebijakan  pemerintah  untuk  mengatasi  kemiskinan  penduduk  termasuk  mengetahui  peramalan  tingkat kemiskinan penduduk pada tahun mendatang. Hasil peramalan data ini dapat bermanfaat bagi upaya pemerintah untuk  menerapkan,  memperbaiki,  dan  mengembangkan  kebijakan  kemiskinan  pada  periode  berikutnya. Peramalan memanfaatkan data dari masa lalu untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Ini adalah alat  penting  untuk  perencanaan  yang  baik  juga.  Menghitung  peramalan  berarti  memahami  metode  yang  akan digunakan  untuk  meramalkan  dalam  situasi  pengambilan  keputusan.  Masalahnya  adalah  menghitung  nilai Kesalahan Rata-Rata Kuadrat, Kesalahan Rata-Rata Absolut, dan Kesalahan Rata-Rata Relatif Absolut (RMSE, MAE, dan MARE). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan eksperimen untuk menghitung nilai RMSE, MAE, dan MARE. Nilai-nilai ini dihitung menggunakan metode regresi linear berdasarkan hasil dari RapidMiner . Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  RMSE  (Kesalahan  Rata-Rata  Kuadrat)  adalah  65.837  +/-  0.000,  MAE (Kesalahan  Rata-Rata  Absolut)  adalah  53.156  +/-  38.845,  dan  MARE  (Kesalahan  Rata-Rata  Relatif  Absolut) adalah 66.47% +/- 80.57%.
Kata kunci: prediksi, kemiskinan, regresi linear, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  pesat  di  bidang  informatika, terutama  teknologi  informasi  dan  komunikasi,  telah memengaruhi  berbagai  aspek  kehidupan.  Salah  satu hasil positif dari kemajuan pesat ini adalah bahwa itu telah membantu mengatasi kemiskinan dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat [1].
Data  tentang  jumlah  penduduk  miskin  di  setiap kabupaten atau kota di Jawa Barat akan dikumpulkan dan  kemudian  diproses  dengan  cermat  untuk menghasilkan  pengetahuan  baru.  Data  mining  adalah proses mengekstraksi pola dan informasi penting dari kumpulan data yang sangat besar [2].
Menggunakan  algoritma  regresi  linear  untuk memprediksi  jumlah  penduduk  miskin  di  beberapa kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Metode prediksi  yang  dikenal  sebagai  analisis  regresi perhitungan  statistik  digunakan  untuk  menentukan seberapa erat hubungan antara dua variabel [3].
Penelitian  pertama  yang  dilakukan  oleh  Syakir adalah  “Analisis Marketplace  Shopee Menggunakan Algoritma  Regresi  Linier  Untuk  Memprediksi Penjualan”.  Hasil  menunjukkan  bahwa  rata-rata kesalahan kuadrat (MSE) sebesar 5.172.628.212.404, rata-rata  kesalahan  kuadrat  utama  (RMSE)  sebesar 2.274.341, dan rata-rata kesalahan persentase rata-rata (MAPE) sebesar 4,34 persen [4].
Algoritma  regresi  linier  digunakan  dalam penelitian kedua Karbala Syahid dan Irfan Ali “Untuk Memprediksi  Harga  Beras  Eceran”.  Ada  keyakinan bahwa  metode  regresi  linier  dapat  digunakan  dengan
baik  untuk  data  harga  beras  seri  waktu,  berdasarkan hasil  pengujian  metode  tersebut.  Nilai  rata-rata prediksi  adalah  Rp11.210,53,  dan  hasil  regresi  linier menunjukkan hasil 21.118 dengan nilai eror root mean squared [5] . “Penggunaan  Algoritma  Regresi  Linear  untuk Menganalisis Dataset Penjualan Teh”  adalah penelitian  ketiga  yang  dilakukan  oleh  Rahayu.  Hasil analisis yang dilakukan menggunakan algoritma linear regresi  menunjukkan  bahwa  variabel-variabel  yang mempengaruhi  penjualan  teh,  seperti  harga  dan promosi,  sangat  berhubungan  satu  sama  lain. Penurunan  harga  teh  dan  peningkatan  promosi menghasilkan peningkatan penjualan teh, tetapi cuaca tidak berdampak signifikan pada penjualan teh dalam dataset yang digunakan untuk model linear regresi [6].
Penghitungan  nilai  RMSE  (Kesalahan  Rata-rata Kuadrat),  MAE  (Kesalahan  Rata-rata  Absolut),  dan MARE  (Kesalahan  Rata-rata  Relatif  Absolut)  adalah hasil dari proses prediksi.
Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut: untuk mengetahui hasil dari prediksi jumlah penduduk miskin  berdasarkan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa Barat  dengan  menggunakan  nilai  RMSE,  MAE,  dan MARE.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Jumlah Penduduk
Jumlah  penduduk  adalah  jumlah  orang  yang tinggal  di  suatu  tempat  pada  waktu  tertentu  dan dipengaruhi oleh dinamika demografi seperti migrasi,
fertilitas, dan mortalitas, dan terdiri dari semua orang yang  telah  tinggal  di  wilayah  geografis  Republik Indonesia  selama enam  bulan atau  lebih atau  mereka yang  telah  tinggal  di  sana  selama  kurang  dari  enam bulan tetapi ingin tetap [7].

## 2.2. Pertumbuhan Penduduk
Laju  pertumbuhan  penduduk  biasanya  lebih tinggi di negara berkembang daripada jumlah lapangan kerja  yang  ada,  sehingga  tingkat  pengangguran  juga dipengaruhi oleh pertumbuhan penduduk. Akibatnya, sebagian  besar  karyawan  tidak  dapat  menemukan pekerjaan, yang menyebabkan pengangguran [8].

## 2.3. Algoritma Regresi Linear
Untuk  melihat  hubungan  antara  dua  variabel, gunakan regresi linier sederhana. Hubungan ini dapat berupa  hubungan  sebab  akibat,  hubungan  korelasi, atau  hubungan  fungsional.  Variabel  penyebab  dan variabel akibat biasanya digambarkan dengan huruf X dan  Y  [9].  Secara  umum,  rumus  untuk  persamaan linier regresi adalah sebagai berikut:
Y = a + bX [9]
Y = Variabel dependen a  = Konstanta
b  = Koefisien
X = Variabel Independen

## Sumber Referensi [10]

## 2.4. Root Mean Squared Error (RMSE)
Akar kuadrat kesalahan rata-rata (RMSE) adalah hasil  perhitungan  metode  tertentu.  Dengan  kata  lain, RMSE mengevaluasi tingkat kesesuaian antara model prediksi  dan  data  aktual.  RMSE  adalah  salah  satu pengukuran  yang  paling  umum  untuk  model  regresi [11].
RMSE = √𝛴 ⅈ=1 𝑛 (𝑦−𝑦̂) 2 𝑛 [11]

## 2.5.   Mean Absolute Error (MAE)
Salah  satu  metode  pengujian  adalah Mean Absolute Error (MAE) , yang digunakan untuk menilai hasil keakuratan model peramalan. MAE menunjukkan rata-rata kesalahan (error) mutlak antara hasil  ramalan  atau  prediksi  dengan  nilai  sebenarnya [12].
MAE = 1 𝑁 ∑ |𝑦𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑑 − 𝑦𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑒𝑑| 𝑁 𝑖=1 [12]
2.6. Mean Relative Absolute Error (MARE) Nilai  prediksi  dan  nilai  observasi,  yang dinormalisasi dengan  nilai rata-rata observasi, diukur dengan metrik kesalahan relatif MARE [13].
MARE = 1 𝑁 ∑ | 𝑛 1=1 𝑦𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑑−𝑦𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑒𝑑 𝑦𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑑 | [13]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  mengumpulkan  data  dengan metode analisis data KDD dan algoritma regresi linear. Proses KDD memastikan bahwa tahapan analisis data dilakukan secara sistematis [14]. KDD adalah metode untuk  mendapatkan  pengetahuan  dari  database  yang tersedia, seperti yang digambarkan pada Gambar 1
Gambar 1. Proses KDD
Sumber Referensi [14]
a) Data
Penelitian  ini  menggunakan  567  dataset  dari Open  Data  Jabar  untuk  menghitung  jumlah penduduk  miskin  per  kabupaten/kota  di  Jawa Barat.
b) Selection Pengambilan informasi atau  pengumpulan informasi, pemilihan informasi, dan pengecekan informasi dikenal sebagai proses pemilihan. Pada tahap  ini,  data  yang  digunakan  sebagai  bahan penelitian  adalah  data  yang  dikumpulkan  dari tahun  2002  hingga  2022,  dan  kemudian  dipilih berdasarkan atribut yang diperlukan.
c) Preprocessing Preprocessing adalah bagian  dari  proses persiapan informasi sebelum proses data mining. Biasanya,  data  dicoba  dengan  beberapa  sesi, seperti membersihkan, mengurangi, dan mengintegrasikan,  sebelum  proses  prediksi dimulai.  Proses  preprocessing  menghapus  data yang tidak perlu, hilang, atau tidak ada.
d) Transformation Pada tahap ini, data diubah ke format yang sesuai untuk  digunakan  dalam  proses  data  mining. Tujuannya adalah untuk mempermudah koordinasi  data  yang  diproses  oleh  alat  dan algoritma yang digunakan dalam penelitian.
e) Data Mining Data mining adalah proses pengolahan data yang menggunakan  algoritma  yang  konsisten  dengan alur  data  mining.  Algoritma  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  regresi  linear,  yang termasuk dalam algoritma ramalan/prediksi.
𝑎 = (𝛴. 𝑦)(𝛴 𝑥 2 ) −   (𝛴 𝑥) 𝛴 𝑥𝑦)
𝑛. (𝛴 𝑥 2 ) −  (𝛴 𝑥) 2
𝑏 = 𝑛. (𝛴 𝑥𝑦) −   (𝛴 𝑥) −  (𝛴 𝑦)
𝑛. (𝛴𝑥 2 ) −    (𝛴 𝑥) 2
f) Evaluation Pada tahap evaluasi digunakan untuk mengevaluasi  hasil  dari  algoritma  regresi  linear untuk  mengetahui  kesimpulan  dari  proses  data mining.  Nilai  performance  yang  digunakan adalah  RMSE  (Kesalahan  Rata-rata  Kuadrat), MAE (Kesalahan Rata-rata Absolut), dan MARE (Kesalahan Rata-rata Relatif Absolut).
g) Knowledge Data  yang  dihasilkan  dari  proses  prediksi ditampilkan  dalam  tahapan  pengetahuan  ini. Proses  ini  memaparkan  hasilnya  sehingga  data menjadi mudah dipahami.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Data Selection
Pada tahap ini di lakukan data selection tahapan ini bertujuan untuk memilih data yang akan digunakan dalam proses prediksi melalui tools RapidMiner . Hasil dari seleksi data diketahui pada data jumlah penduduk miskin  terdapat  4  atribut  yaitu  id,  jumlah  penduduk miskin, nama kabupaten kota, dan tahun.

## Tabel 1 Hasil Pemilihan Atribut

## 4.2.  Data Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  data,  fokus  utama adalah menemukan dan memperbaiki berbagai elemen data  yang  dapat  mengakibatkan  ketidaklengkapan, kebenaran,  relevansi,  ketidakakuratan,  atau  bahkan kehilangan  informasi.  Integrasi  perubahan  data disesuaikan dengan kebutuhan penelitian yang relevan karena fokus penelitian penulis untuk analisis prediksi regresi adalah rentang waktu lima tahun terakhir, yaitu dari 2018 hingga 2022.

## Tabel 2 Preprocessing
Id Nama Kabupaten Kota Jumlah Penduduk Miskin Tahun 1. Kabupaten Bogor 415 2018 2. Kabupaten Sukabumi 166,3 2018 3. Kabupaten Cianjur 221,6 2018 4. Kabupaten Bandung 246,1 2018 5. Kabupaten Garut 241,3 2018 6. Kabupaten Tasikmalaya 172,4 2018 7. Kabupaten Ciamis 85,7 2018 8. Kabupaten Kuningan 131,2 2018 … … … … 129. Kota Bandung 109,8 2022
Id Nama Kabupaten Kota Jumlah Penduduk Miskin Tahun 130. Kota Cirebon 31,5 2022 131. Kota Bekasi 137,4 2022 132. Kota Depok 64,4 2022 133. Kota Cimahi 31,2 2022 134. Kota Tasikmalaya 87,1 2022 135. Kota Banjar 12,7 2022

## 4.3. Data Transformation

## Gambar 2 Transformation
Gambar 2 tranformasi di atas menunjukkan bahwa data  saat  ini  dibagi  menjadi  beberapa  baris  data prediksi  berdasarkan  posisi  saat  data  diambil  untuk tujuan tertentu; masing-masing baris data prediksi juga memiliki  kolom  atribut  koordinat.  Tugas  set  peran adalah membedakan baris penamaan atribut koordinat dan  prediksi  posisi  yang  akan  dimasukkan  ke  dalam kategori  "label",  sehingga  tidak  terhitung  dan  tidak mengubah hasil saat mengkategorikan data "label".

## 4.4. Data Mining
Pada  tahap  ini,  peneliti  akan  membangun  model untuk  memprediksi  jumlah  penduduk  miskin  dengan menggunakan  model  regresi  linear  yang  ada  di RapidMiner versi 10.1. Selanjutnya, akan menggunakan  dataset  135  baris  data  dengan  tahun (integer)  dan  label  untuk  jumlah  penduduk  miskin. Untuk  membuat  model  linier  regresi,  beberapa operator  digunakan,  seperti  pembagian  data,  yang digunakan  untuk  membagi  data  menjadi  dua,  yaitu data latihan dan data pengujian; operator linear regresi juga  digunakan;  dalam  penelitian  ini,  percobaan regresi  linier  dilakukan  dengan  menggunakan  80% data pelatihan dan 20% data pengujian.
Gambar 3 Proses Regresi Linear Pada RapidMiner
Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  nilai regresi linier sebesar 239,043. Nilai ini menunjukkan bahwa  hubungan  antara  variabel  bebas  (tahun)  dan variabel  terikat  (jumlah  penduduk  miskin)  bersifat positif. Persamaan regresi linear yang diperoleh adalah sebagai berikut: y = -9,418 * nama_kabupaten_kota + 0,386 * id + 239,043.
No Nama Atribut Type 1. Id Integer 2. Nama Kabuputen Kota Polynominal 3. Tahun Integer 4. Jumlah Penduduk Miskin Real

## Gambar 4 Model Regresi Linear Sumber Referensi Hasil Analisis Peneliti Software

## RapidMiner
Dengan desain pemodelan pada Gambar 4, nilai a dan  b  dapat  dihitung  untuk  mengetahui  nilai persamaan Y = a + b (X). Hasil perhitungan  tersebut akan menghasilkan nilai yang diinginkan, hasil regresi linear dapat ditampilkan pada Gambar 5
Gambar 5 Hasil Regresi Linear

## Sumber Referensi Hasil Analisis Peneliti Software RapidMiner

## 4.5. Evaluation
Hasil  evaluasi  pada  tahapan  regresi  linear sederhana menunjukkan bahwa kinerja model prediksi tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Barat  dapat diukur  melalui  beberapa  metrik  evaluasi.  Dalam  hal ini,  nilai  RMSE  (Kesalahan  Rata-rata  Kuadrat) mencapai  65,837  dengan  nilai  standar  yang  sangat rendah, yaitu +/- 0,000. Selain itu, Kesalahan Rata-rata Absolut  (MAE)  menghasilkan  nilai  sebesar  53,156 dengan  nilai  standar  +/-  38,845.  Sementara  itu, Kesalahan  Rata-rata  Relatif  Absolut  (MARE) menunjukkan  angka  sebesar  66,47%  dengan  nilai standar  +/-  80,57%.  Hasil  ini  menandakan  bahwa model  regresi  linear  sederhana  mampu  memberikan prediksi  yang sangat baik, terutama karena nilai-nilai RMSE,  MAE,  dan  MARE  mendekati  0  atau  nilai aktual.  dapat  disimpulkan  bahwa  model  ini  memiliki kinerja  yang  baik  dalam  meramalkan  tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat.

## 4.6. Knowledge
Hasil  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jawa Barat  menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2018,  jumlah penduduk  miskin  tertinggi  di  Provinsi  tersebut mencapai 415.000 jiwa. Hasil prediksinya  meningkat menjadi  239.429  jiwa,  tetapi  kemudian  terjadi penurunan. Pada tahun 2019, jumlah penduduk miskin sebelumnya  235.200  jiwa,  dan  hasil  prediksinya menurun  menjadi  213.718  jiwa.  Namun,  pada  tahun 2022, jumlah penduduk  miskin sebelumnya 94 justru meningkat  menjadi  226.909  jiwa  meningkat.  Hasil prediksi tersebut dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Hasil Prediksi Sumber Referensi Hasil Analisis Peneliti Software RapidMiner
Berdasarkan  hasil  analisis  grafik  bar,  terdapat perkembangan  terkait  prediksi  jumlah  penduduk miskin  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Pada  tahun  2018, jumlah penduduk  miskin di Provinsi tersebut sebesar 415.000  jiwa.  Jumlah  tersebut  meningkat  hingga mencapai  266.100  jiwa  pada  tahun  2022.  jumlah penduduk  miskin  di  Provinsi  tersebut  kembali menurun  menjadi  226.909  jiwa.  Data  tersebut  dapat dilihat pada Gambar 7
Gambar 7 Grafik Bar Jumlah Penduduk Miskin Sumber Referensi Hasil Analisis Peneliti Software
RapidMiner

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  yang  diperoleh  dari  model  tersebut,  pada kategori  nilai  RMSE  adalah  65.837  +/-  0.000.  Nilai RMSE yang kecil menunjukkan bahwa model prediksi yang dibuat cukup akurat dalam memprediksi jumlah penduduk  miskin  berdasarkan  tahun.  Hal  ini ditunjukkan  oleh  nilai  MAE  yang  diperoleh,  yaitu sebesar 53.156 +/- 38.845. Nilai ini berarti bahwa rata- rata  kesalahan  absolut  antara  nilai  prediksi  dan  nilai sebenarnya  adalah  sebesar  53.156.  Dengan  kata  lain, model  prediksi  ini  mampu  memprediksi  tingkat kemiskinan di Provinsi  Jawa Barat dengan kesalahan rata-rata sebesar 53.156. Hal ini dapat dilihat dari nilai Mean Relative Absolute Error (MARE) yang rendah, yaitu sebesar 66.47% +/-  80.57%. Nilai MARE  yang rendah mengindikasikan bahwa rata-rata selisih antara nilai aktual dan nilai prediksi relatif kecil. Nilai MARE diperoleh dengan cara membagi rata-rata nilai absolute error dengan nilai rata-rata data aktual. Nilai rata-rata absolute error adalah rata-rata dari selisih antara nilai
aktual  dan  nilai  prediksi.  Nilai  rata-rata  data  aktual adalah  rata-rata  dari  nilai  aktual.  Berdasarkan  hasil analisis  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  model regresi  linear  dapat  digunakan  untuk  memprediksi tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Barat  dengan akurasi yang tinggi.
Berdasarkan hasil penelitian ini, penulis menyadari  adanya  beberapa  kekurangan  dalam penelitian  ini.  Kekurangan  tersebut  disebabkan  oleh keterbatasan  waktu  dan  pengetahuan.  Dengan demikian,  penulis  menyarankan  hal-hal  berikut: dataset  dengan  periode  yang  lebih  lama  dapat digunakan  untuk  penelitian  berikutnya,  penelitian  ini dapat  dikembangkan  lagi  dengan  menggunakan algoritma  forecasting  yang  lebih  beragam,  seperti  K- Means,  Naive  Bayes,  atau  algoritma  lain  yang  dapat digunakan  untuk  analisis  prediksi,  data  yang digunakan dalam penelitian ini hanya mencakup data tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2022.  Untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi,  dapat dilakukan perluasan cakupan data dengan memasukkan data tingkat kemiskinan dari tahun-tahun sebelumnya.  Selain  itu,  dapat  juga  dilakukan penambahan  data  dari  provinsi-provinsi  lain  di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. I. Tektona, “Kebijakan Pendidikan Kewarganegaraan Dalam Era Disrupsi
Globalisasi,” Waskita:  Jurnal  Pendidikan  Nilai dan Pembangunan Karakter , vol. 6, no. 1, p. 73, 2022, doi: 10.21776/ub.waskita.2022.006.01.6.
[2]  Amna et  al. , Data  Mining .  2023.  [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?hl=id&lr=&id =xmqvEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA1&dq=pen gertian+data+mining&ots=cEFeWixmke&sig=0
D0vMrPdAoBEqaH56_o1iH74bqk&redir_esc= y#v=onepage&q=pengertian data
mining&f=false
[3]  N. Almumtazah, N. Azizah, Y. L. Putri, and D. C.  R.  Novitasari,  “Prediksi  Jumlah  Mahasiswa Baru  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier Sederhana,” Jurnal  Ilmiah  Matematika  Dan Terapan ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  31–40,  2021,  doi: 10.22487/2540766x.2021.v18.i1.15465.
[4]  Y.  Syakir et  al. ,  “Analisis  Marketplace  Shopee Untuk Memprediksi Penjualan dengan Algoritma Regresi Linier,” 2022.
[5]  Karbala Syahid and Irfan Ali, “MEMPREDIKSI HARGA BERAS ECERAN MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINIER,” 2023.
[6]  I. Riyana, N. Suarna, and G. Dwilestari, “Analisa Dataset Penjualan Teh Menggunakan Algoritma Linear  Regresi,” Jurnal  Informatika  dan
Teknologi  Informasi ,  vol.  2,  no.  2,  2023,  doi: 10.56854/jt.v2i2.194.
[7]  O. :  Rapika,  K.  Damanik,  )  Selna,  and  A. Sidauruk,
“PENGARUH JUMLAH PENDUDUK DAN PDRB TERHADAP
KEMISKINAN  DI  PROVINSI  SUMATERA UTARA,” 2020.
[8]  Irma  Yuni  Astuti,  Nanik  Istiyani,  and  Lilis Yuliati, “PENGARUH PERTUMBUHAN
EKONOMI, TINGKAT INFLASI, DAN PERTUMBUHAN  PENDUDUK  TERHADAP TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI INDONESIA,” 2019.
[9]  C.  E.  Simbolon,  “Penerapan  Algoritma  Regresi Linier Sederhana Dalam Memprediksi
Keuntungan dan Kerugian Kelapa Sawit Pt . Sri Ulina,” Journal of Information System Research (JOSH) , vol. 2, no. 2, pp. 169–172, 2021.
[10]  S.  Lestari,  “INSOLOGI:  Jurnal  Sains  dan Teknologi  Analisis  Algoritma  Regresi  Linear Sederhana dalam Memprediksi Tingkat
Penjualan  Album  KPOP,” Media  Cetak ,  vol.  2, no.
1, pp. 199–209,
2023, doi: 10.55123/insologi.v2i1.1692.
[11]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar  Dengan  Metode  Linear  Regression,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol.  7,  no.  1,  pp.  8–17,  May  2021,  doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[12]  Debby Alita, Ade Dwi Putra, and Ade Dwi Putra, “Analysis of classic assumption test and multiple linear  regression  coefficient  test  for  employee structural office recommendation | Alita | IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics  Systems),” IJCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) , vol.  15,  no.  3,  pp.  295–306,  2021,  [Online]. Available: https://journal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/6558 6/31843
[13]  K.  Gholamizadeh,  E.  Zarei,  M.  Yazdi,  M.  A. Rodrigues,  N.  shirmohammadi-Khorram,  and  I. Mohammadfam,  “An  integration  of  intelligent approaches  and  economic  criteria  for  predictive analytics  of  occupational  accidents,” Decision Analytics Journal , vol. 9, p. 100357, Dec. 2023, doi: 10.1016/j.dajour.2023.100357.
[14]  D.  Novianty,  N.  D.  Palasara,  and  M. Qomaruddin,  “Algoritma  Regresi  Linear  pada Prediksi  Permohonan  Paten  yang  Terdaftar  di Indonesia,” Jurnal  Sistem  dan  Teknologi Informasi (Justin) , vol. 9, no. 2, p. 81, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43664.