## PERBANDINGAN ALGORITMA SIMPLE LINEAR REGRESSION DAN SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK DI SULAWESI TENGGARA
Ahmad Fadli Ramadhan 1 , Hashimatul Zaria 2 , Rafi Iyad Madani Chaidir 3 , Rizal Adi Saputra 4*
1,2,3,4* Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo
1 ahmadfadlyramadhan@gmail.com, 2 hashimatulzaria@gmail.com,
3 rafiiyadmadani@gmail.com, 4* rizaladisaputra@uho.ac.id

## ABSTRACT
Central Statistics Agency (BPS) statistics shows that Southeast Sulawesi's population has been growing steadily, rising by about 8% from 2014 to 2023. It is important to pay attention to the possible effects of this phenomena on local life and regional growth. The long-term planning of infrastructure development, resource management, and allocation can all benefit by forecasting the population's future numbers. The goal of this research is to develop a reliable model that can accurately predict population growth. The data used consist of the population figures for Southeast  Sulawesi  from  2014  to  2023,  categorized  by  regency/city.  The  Support  Vector  Regression  (SVR)  and Simple Linear Regression (SLR) algorithms were used to make the predictions. With an average Root Mean Square Error (RMSE) of 0.51% and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1.89%, the comparison results show that SLR performs better than SVR in the majority of models. These findings indicate the SLR is a more precise algorithm for forecasting Southeast Sulawesi population growth.

## Keywords: Population Growth, Prediction, Simple Linear Regression, Support Vector Regression

## I. PENDAHULUAN
Penduduk adalah kelompok manusia yang mendiami suatu wilayah tertentu dan tunduk pada peraturan yang berlaku, serta terlibat dalam interaksi yang berkesinambungan satu sama  lain.  Dalam  konteks  sosiologi,  penduduk  merujuk pada  kumpulan  individu  yang  menempati  suatu  wilayah geografi dan ruang spesifik [1].
Pertumbuhan  penduduk  adalah  suatu  keadaan  di  mana jumlah  penduduk  meningkat  atau  berkurang  dari  satu periode  ke  periode  berikutnya,  yang  dinyatakan  dalam bentuk  persentase  (%).  Pertumbuhan  penduduk  terjadi akibat adanya pergerakan penduduk, melibatkan kelahiran, kematian,  dan  migrasi  penduduk.  Jika  jumlah  kelahiran lebih besar daripada jumlah kematian, maka populasi akan bertambah.  Sebaliknya,  jika  jumlah  kematian  lebih  besar daripada  jumlah  kelahiran,  populasi  akan  berkurang.  Hal yang  sama  berlaku  untuk  migrasi.  Jika  jumlah  migrasi masuk  lebih  besar  daripada  migrasi  keluar,  maka  jumlah penduduk akan bertambah. Sebaliknya, jika migrasi keluar lebih besar daripada migrasi masuk, jumlah penduduk akan berkurang [2].
Indonesia  berada  pada  peringkat  keempat  setelah  India, Tiongkok,  dan  Amerika  Serikat  sebagai  negara  dengan populasi  terbesar  di  dunia.  Saat  ini,  jumlah  penduduk Indonesia mencapai 277,7 juta jiwa yang tersebar di seluruh wilayah [3].
Berdasarkan  data  populasi  Indonesia  tahun  2023  [4], provinsi  Sulawesi  Tenggara  berada  pada  peringkat  ke-22 dalam  hal  jumlah  penduduk  di  Indonesia.  Dari  total  38 provinsi,  Sulawesi  Tenggara  memiliki  populasi  sebanyak 2.726.590 jiwa.
Peramalan  dapat  diartikan  sebagai  prediksi  masa  depan seakurat  mungkin  dengan  mempertimbangkan  semua informasi  yang  tersedia,  termasuk  data  historis  dan pengetahuan tentang peristiwa masa depan yang mungkin memengaruhi  hasil  prediksi  [5].  Penafsiran  lain  dari
peramalan,  yaitu  teknik  analisis  untuk  memproyeksikan kejadian masa depan dengan menggunakan data masa lalu, baik secara kualitatif maupun kuantitatif, guna mengurangi ketidakpastian [6]. Peramalan memiliki penting yang besar dalam  tata  kelola,  tidak  hanya  saat  merencanakan,  tetapi juga  untuk  manajemen  strategis  serta  bahkan  untuk manajemen risiko.
Ada  banyak  cara  untuk  meramalkan  dalam  melakukan prediksi.  Salah  satu  metode  peramalan  yang  dapat digunakan  adalah  Simple  Linear  Regression  (SLR)  dan Support  Vector  Regression  (SVR).  SLR  menggali hubungan  antara  variabel  respons  dengan  satu  atau  lebih variabel  independen,  sementara  SVR  menggunakan metode  yang  menghasilkan  model  regresi  untuk meramalkan  kuantitas  di  masa  yang  akan  datang berdasarkan data sebelumnya [7][8]. Dengan membandingkan keduanya, dapat menentukan pendekatan yang  paling  cocok  dan  melakukan  prediksi  jumlah penduduk yang lebih akurat.
Pada prinsipnya, jumlah penduduk di suatu wilayah akan terus  meningkat  setiap  tahunnya,  dan  pertumbuhan  ini dapat memiliki dampak positif atau negatif terhadap suatu wilayah.  Penanganan  yang  tepat  terhadap  pertumbuhan penduduk dapat meningkatkan kualitas suatu wilayah, baik dari  segi  ekonomi  dengan  peningkatan  pendapatan  per kapita  seiring  dengan  pertumbuhan  jumlah  penduduk, maupun dalam hal inovasi dengan munculnya ide-ide baru yang  mendorong  dari  pertumbuhan  penduduk  di  suatu wilayah.  Namun,  jika  tidak  dipersiapkan  dengan  baik sebelumnya,  sebaliknya,  dapat  menurunkan  kualitas wilayah tersebut [9].
Perencanaan terstruktur yang tepat oleh pemerintah dapat mencegah konsekuensi negatif dari pertumbuhan penduduk yang tidak diantisipasi dan tidak direncanakan sebelumnya. Untuk  membuat  rencana  yang  sesuai  untuk  masa  depan, diperlukan  proyeksi  jumlah  penduduk,  yang  merupakan
perkiraan  jumlah  penduduk  yang  akan  datang  yang didasarkan pada data sebelumnya. Proyeksi ini digunakan oleh  pemerintah  untuk  mengestimasi  permintaan  sumber daya  seperti  makanan,  air,  energi,  dan  pelayanan,  serta untuk membuat rancangan perencanaan kota.
Penelitian untuk melakukan prediksi menggunakan metode Simple Linear Regression dan Support Vector Regression sudah banyak dilakukan sebelumnya, salah satunya adalah oleh  Veri  Arinal  dan  Muhammad  Azhari  dengan  judul “Penerapan Regresi Linear Untuk Prediksi Harga Beras Di Indonesia” [10]. Penelitian tersebut melakukan penerapan metode  regresi  linier  sederhana  (atau  Simple  Linear Regression) untuk prediksi harga beras. menghasilkan nilai. Data  dibagi  menjadi  70%  untuk  data  training  dan  30% untuk  data  testing.  hasil  analisis  yang  dilakukan  dalam memprediksi  harga  beras  menggunakan  regresi  linear menghasilkan nilai RMSE 337.996 +/-0.000.
Penelitian lain juga dilakukan oleh Muhaimin Hasanudin, Ifan  Prihandi,  Sifania  Nazua  dengan  judul  “a Comparative  Study  of  Iconnet  Jabodetabek  and  Banten Using Linear Regression and Support Vector Regression”  [11].  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk memprediksi  pertumbuhan  pelanggan  di  masa  depan berdasarkan  data  kuantitatif  dari  tahun  sebelumnya. Penelitian tersebut menggunakan algoritma regresi linear dan Support Vector Regression (SVR). Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  algoritma  SVR  unggul  dalam  hal Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  dengan  nilai MAPE  sebesar  0.02%,  MAE  0.10,  dan  RMSE  0.99. Sementara  untuk  regresi  linear,  nilai  MAPE  sebesar 36.28%, MAE 201, dan RMSE 0.80.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  diuraikan,  peneliti memilih  untuk  membandingkan  antara  Simple  Linear Regression  dan  Support  Vector  Regression  dalam melakukan  prediksi  pertumbuhan  jumlah  penduduk Sulawesi  Tenggara.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah memberikan  kontribusi  kepada  pemerintah  dalam perencanaan  masa  depan  kota  dengan  menghindari konsekuensi  negatif  dan  membuat  estimasi  dalam pemanfaatan sumber daya dan pelayanan.

## II. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  diterapkan  dalam  studi  ini mengikuti  sebuah  alur  kerja  yang  terencana  dengan cermat,  sebagaimana  diilustrasikan  dalam  skema  pada Gambar 1.
Gambar 1. Skema Metode Penelitian

## 2.1 Studi Literatur
Studi literatur adalah langkah awal dalam penelitian ini. Proses  ini  melibatkan  pengumpulan  dan  evaluasi literatur  dari  berbagai  sumber  untuk  membentuk landasan  teoritis.  Identifikasi  topik  dan  analisis
metodologi  penelitian  sebelumnya  dilakukan  di  tahap ini.

## 2.2 Pengumpulan Data
Langkah  berikutnya  melibatkan  proses  pengambilan data  jumlah  penduduk  Sulawesi  Tenggara  dari  tahun 2014 hingga 2023, diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS).  Data  ini  kemudian  diuraikan  berdasarkan kabupaten/kota untuk analisis yang lebih terperinci.

## 2.3 Preprocessing Data
Preprocessing  data  menjadi  fase  penting  yang melibatkan tindakan  merapikan  index data, mengecek apakah  ada  nilai  kosong,  dan  normalisasi  data menggunakan MinMaxScaler dan Standard Scaler. Kedua metode tersebut adalah dua teknik populer yang digunakan  untuk  normalisasi  data  dalam  machine learning.  MinMaxScaler  menskalakan  data  dalam rentang  tertentu,  biasanya  0  hingga  1,  sedangkan Standard  Scaler  menskalakan  data  sehingga  memiliki rata-rata 0 dan standar deviasi 1 [12].
MinMaxScaler  menskalakan  data  ke  dalam  rentang tertentu. Rumusnya adalah:
𝑋 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 = 𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 (1)
Standard  Scaler  menskalakan  data  sehingga  memiliki rata-rata 0 dan standar deviasi 1. Rumusnya adalah:
𝑋 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒𝑑 = 𝑥 − 𝜇 𝜎 (2)
Di mana 𝑥 adalah nilai asli, 𝑥 𝑚𝑖𝑛 dan 𝑥 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai minimum dan maksimum dalam data, 𝜇 adalah rata-rata data,  dan 𝜎 adalah  deviasi  standar.  Dengan menggunakan  rumus-rumus  ini,  proses  preprocessing data dapat dijalankan dengan efektif untuk memastikan data yang siap digunakan dalam analisis kuantitatif.

## 2.4 Perancangan Model
Adapun  rancangan  dari  model  prediksi  yang  akan dibangun adalah pada Gambar 2.

## 2.5 Membangun Model
Setelah  model  terancang,  proses  pembangunan  model dilakukan  sesuai  dengan  skema  yang  telah  dibuat sebelumnya.  Langkah  ini  mencakup  implementasi konsep dan struktur yang telah dirancang.

## 2.6 Evaluasi Model
Tahap  evaluasi  model  menjadi  kritis  dalam  menilai kinerja  dari  model-model  tersebut.  Metrik  kuantitatif seperti  Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root Mean Squared Error (RMSE).
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  dan  Root Mean Squared Error (RMSE) adalah metrik kuantitatif yang digunakan untuk mengukur akurasi prediksi pada model  machine  learning,  terutama  dalam  masalah peramalan dan regresi.
MAPE  mengukur  kinerja  model  prediksi  dengan menghitung  rata-rata  selisih  persentase  absolut  antara nilai  aktual  dan  nilai  prediksi.  Rumus  untuk  MAPE adalah:
MAPE  = 1 𝑛 ∑ |𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 | 𝑦 𝑖 × 100% 𝑛 𝑖=1 (3)
Di  mana 𝑛 adalah  jumlah  observasi, 𝑦 𝑖 adalah  nilai aktual, dan 𝑦̂ 𝑖 adalah nilai prediksi untuk observasi ke- i. Nilai MAPE yang lebih rendah menunjukkan prediksi yang lebih akurat, dengan nilai 0% mewakili prediksi yang sempurna [13].
RMSE  mengukur  kinerja  model  prediksi  dengan menghitung akar kuadrat dari rata-rata selisih kuadrat antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi.  Rumus  untuk RMSE adalah:
RMSE  =   √ 1 𝑛 ∑(𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (4)
Di  mana 𝑛 adalah  jumlah  observasi, 𝑦 𝑖 adalah  nilai aktual, dan 𝑦̂ 𝑖 adalah nilai prediksi untuk observasi ke- 𝑖 .    Nilai  RMSE  yang  lebih  rendah  menunjukkan prediksi  yang  lebih  akurat,  dengan  nilai  0  mewakili prediksi yang sempurna [14].

## 2.7 Analisis Hasil
Hasil  dari  evaluasi  model  dianalisis  secara  mendalam untuk membandingkan performa antara model Support Vector  Regression  dan  Simple  Linear  Regression. Analisis  ini  memberikan  wawasan  yang  lebih  baik tentang  keefektifan  masing-masing  model  dalam meramalkan  pertumbuhan  penduduk  di  Sulawesi Tenggara.

## 2.8 Kesimpulan
Dari hasil analisis, kesimpulan ditarik dan rekomendasi diberikan  untuk  penerapan  model  prediktif  ini  dalam konteks  perencanaan  pembangunan  dan  pengelolaan sumber daya di wilayah tersebut.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perbandingan Data Uji dan Data Prediksi
Setelah  melakukan  prediksi  menggunakan  kedua metode,  model  kini  memiliki  data  prediksi.  Berikut adalah grafik perbandingan antara data uji dan data hasil prediksi dari salah satu model, yaitu Kabupaten Buton.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Data Uji dan Data Hasil Prediksi Model Kabupaten Buton

## 3.2 Algoritma Simple Linear Regression

## Gambar 4. Hasil Evaluasi Kerja Simple Linear Regression
Evaluasi  kinerja  Simple  Linear  Regression  untuk pertumbuhan  penduduk  di  berbagai  kabupaten  di Sulawesi  Tenggara  memberikan  gambaran  akurasi prediksi  dengan  menggunakan  metrik  MAPE  (Mean Absolute  Percentage  Error)  dan  RMSE  (Root  Mean Squared  Error).  Sebagai  contoh,  kabupaten  Buton menunjukkan MAPE sebesar 0,01031 dan RMSE sebesar 0,00320.  Ini  mengindikasikan  bahwa  model  prediktif memiliki  tingkat  akurasi  yang  relatif  tinggi  dalam meramalkan  pertumbuhan  penduduk  di  kabupaten tersebut.

## 3.3 Algoritma Support Vector Regression (SVR)
Dalam mengevaluasi kinerja Support Vector Regression (SVR)  untuk  meramalkan  pertumbuhan  penduduk  di Sulawesi  Tenggara,  digunakan  metrik  evaluasi  MAPE (Mean  Absolute  Percentage  Error)  dan  RMSE  (Root Mean  Squared  Error).  Kabupaten  Buton  Utara  dan Konawe Utara menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi, dengan  MAPE  masing-masing  sebesar  0,00146  dan 0,01265, serta RMSE yang relatif rendah masing-masing sebesar 0,00014 dan 0,00132.
Gambar 5. Hasil Evaluasi Kerja Support Vector Regression

## 3.4 Perbandingan Hasil MAPE
Perbandingan  nilai  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) antara model Simple Linear Regression (SLR) dan  Support  Vector  Regression  (SVR)  menunjukkan perbedaan  performa  dalam  meramalkan  pertumbuhan penduduk di Sulawesi Tenggara.
Dalam  konteks  hasil  evaluasi,  SLR  secara  konsisten menunjukkan nilai MAPE yang lebih rendah dibandingkan dengan SVR, menandakan tingkat akurasi prediksi yang lebih baik. Perbandingannya dapat dilihat pada grafik batang di Gambar 5.
Gambar 6. Perbandingan Skor MAPE antara SLR dan SVR berdasarkan Model

## 3.5 Perbandingan Hasil RMSE
Perbandingan  nilai  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE) antara  model  Simple  Linear  Regression  (SLR)  dan Support  Vector  Regression  (SVR)  dapat  dilihat  dalam Gambar  6.  Dari  hasil  evaluasi  tersebut,  terlihat  bahwa
SLR  cenderung  menunjukkan  nilai  RMSE  yang  lebih rendah  dibandingkan  dengan  SVR  pada  sebagian  besar kabupaten.  Hal  ini  memberikan  indikasi  visual  tentang keunggulan SLR dalam memberikan prediksi yang lebih akurat.
Gambar 7. Perbandingan Skor RMSE antara SLR dan SVR berdasarkan Model
3.6 Perbandingan Rata-rata Evaluasi Metode
Dengan  membandingkan  rata-rata  MAPE  dan  RMSE dari  setiap  metode,  dapat  diamati  seperti  yang tergambarkan pada Gambar 7. Semakin kecil persentase dari  nilai  rata-rata,  semakin  rendah  tingkat  kesalahan pada setiap model dari metode tersebut.
Gambar 8. Rata-rata Evaluasi Model

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  dapat  disimpulkan  bahwa metode  Simple  Linear  Regression  (SLR)  lebih  sesuai untuk  digunakan  dalam  memprediksi  jumlah  penduduk Sulawesi  Tenggara.  SLR  menghasilkan  nilai  rata-rata MAPE sebesar 1.89% dan RMSE sebesar 0.51%. Lebih lanjut, pada sebagian besar model Kabupaten/Kota, SLR menunjukkan  performa  yang  lebih  baik  dengan  MAPE dan  RMSE  yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan Support Vector Regression (SVR).
Meskipun  demikian,  perlu  diperhatikan  bahwa  terdapat beberapa  Kabupaten/Kota  di  mana  SVR  dapat  bersaing atau  bahkan  melampaui  SLR  dalam  kinerjanya.  Oleh karena itu, disarankan untuk melakukan studi lebih lanjut terkait metode prediksi lainnya.

## V. REFERENSI
[1] L.  Hurriah,  “Analisis  Fenomena  Sosial  Mudik  Juga Menjadi  Faktor  Kepadatan  Penduduk,”  in Prosiding Seminar Sastra Budaya dan Bahasa (SEBAYA) , 2023, pp. 139–147.
[2] Y. G. Winarti, “Analisis Hubungan Antara Pertumbuhan Penduduk,  Konsumsi  Makanan,  dan  Tingkat  Partispasi Angkatan  Kerja  Perempuan  Terhadap  Pertumbuhan Ekonomi  di  Kota  Magelang,” Jurnal  Jendela  Inovasi Daerah , vol. 3, no. 2, pp. 1–16, 2020.
[3] C.  M.  Annur,  “10  Negara  dengan  Jumlah  Penduduk Terbanyak  di  Dunia  Pertengahan  2023,”  Databoks. Accessed: Jan. 09, 2024. [Online]. Available: https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2023/07/28/1 0-negara-dengan-jumlah-penduduk-terbanyak-di-dunia- pertengahan-2023
[4] Kementerian  Dalam  Negeri  Republik  Indonesia,  “Data Kependudukan Berdasarkan Provinsi 2023,” Satu Data. Accessed:  Jan.  09,  2024.  [Online].  Available:  https://e- database.kemendagri.go.id/kemendagri/dataset/1102/tab el-data
[5] R.  J.  Hyndman  and  G.  Athanasopoulos, Forecasting: principles and practice . OTexts, 2018.
[6] H.  D.  E.  Sinaga  and  N.  Irawati,  “Perbandingan  double moving  average  dengan  double  exponential  smoothing pada  peramalan  bahan  medis  habis  pakai,” JURTEKSI (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.  4,  no.  2,
pp. 197–204,
2018, doi:
https://doi.org/10.33330/jurteksi.v4i2.60.
[7] G.  A.  Shewa  and  F.  I.  Ugwuowo,  “A  new  hybrid estimator  for  linear  regression  model  analysis: computations  and  simulations,” Sci  Afr ,  vol.  19,  p. e01441, 2023.
[8] D. Parbat and M. Chakraborty, “A python based support vector  regression  model  for  prediction  of  COVID19
cases  in  India,” Chaos  Solitons  Fractals ,  vol.  138,  p. 109942, 2020.
[9] D.  S.  Seruni,  M.  T.  Furqon,  and  R.  C.  Wihandika, “Sistem  Prediksi  Pertumbuhan  Jumlah  Penduduk  Kota Malang  menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor Regression,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 4, no. 4, pp. 1075–1082, 2020.
[10]  V.  Arinal  and  M.  Azhari,  “Penerapan  Regresi  Linear Untuk Prediksi Harga Beras Di Indonesia,” Jurnal Sains dan Teknologi , vol. 5, no. 1, pp. 341–346, 2023.
[11]  M. Hasanudin, I. Prihandi, and S. Nazua, “a Comparative Study  of  Iconnet  Jabodetabek  and  Banten  Using  Linear Regression and Support Vector Regression,” Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing , vol. 6, no. 1, pp. 119–127, 2024.
[12]  V. R. Prasetyo, M. Mercifia, A. Averina, L. Sunyoto, and B. Budiarjo, “Prediksi Rating Film Pada Website IMDB Menggunakan  Metode  Neural  Network,” NERO (Networking  Engineering  Research  Operation) ,  vol.  7, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[13]  S.  Kim  and  H.  Kim,  “A  new  metric  of  absolute percentage error for intermittent demand forecasts,” Int J Forecast ,  vol.  32,  no.  3,  pp.  669–679,  2016,  doi: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2015.12.003.
[14]  P.  Singla,  M.  Duhan,  and  S.  Saroha,  “10  -  Different normalization  techniques  as  data  preprocessing  for  one step  ahead  forecasting  of  solar  global  horizontal irradiance,”  in Artificial  Intelligence  for  Renewable Energy  Systems ,  A.  K.  Dubey,  S.  K.  Narang,  A.  L. Srivastav,  A.  Kumar,  and  V.  García-Díaz,  Eds.,  in Woodhead  Publishing  Series  in  Energy.  ,  Woodhead Publishing, 2022, pp. 209–230. doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-323-90396-7.00004-3.