## PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGESTIMASI PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN REGRESI LINIER BERGANDA
Anggi Sazwati 1 , Denni Pratama 2 , Khaerul Anam 3 , Edi Wahyudin 4 , Ahmad Rifa’i 5 1, 3, 5 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2, 4 Komputerisas Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem Kota Cirebon Jawa Barat, Indonesia Anggi.sazwati@gmail.com

## ABSTRAK
Kemiskinan menjadi salah satu permasalahan serius bagi pemerintah Indonesia, termasuk di wilayah Jawa Barat. Tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  dapat  menghambat  pembangunan  ekonomi,  meningkatkan  kesenjangan sosial, dan mengurangi kualitas hidup masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis estimasi  persentase  penduduk  miskin  di  Jawa  Barat  dan  mengidentifikasi  variabel  yang  berpengaruh  terhadap tingkat kemiskinan. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari sumber resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  regresi  linier  sesuai  dengan  tujuan analisis  untuk  mengetahui  pemahaman  tentang  sejauh  mana  variabel  independen  mempengaruhi  variabel dependen dan mampu melakukan prediksi terhadap nilai variabel dependen ketika nilai variabel independen telah diketahui. Dalam penelitian ini diperoleh hasil estimasi pada lima kabupaten di Jawa Barat, yaitu Bogor, Bandung, Kuningan, Cirebon, dan Pangandaran. Evaluasi  hasil estimasi dengan  menggunakan nilai RMSE sebesar 2.012 dan Relative  Error sebesar  18.90%.  Analisis  lebih  lanjut  terhadap  model  menunjukkan  bahwa  faktor  yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan adalah indeks pembangunan manusia (IPM) dengan korelasi sebesar  - 0.752,  korelasi  yang  kuat  ini  mengindikasikan  bahwa  peningkatan  IPM  dapat  efektif  mengurangi  tingkat kemiskinan di Jawa Barat.
Kata kunci :Kemiskinan, Angka Melek Huruf, IPM, Pengangguran, Regresi Linier.

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  menjadi  salah  satu  parameter  yang dipakai  untuk  menilai  tingkat  kesejahteraan  suatu bangsa.  Apabila  jumlah  individu  yang  mengalami kesulitan  ekonomi  semakin  meningkat,  semakin rendah  tingkat  kesejahteraan  negara  tersebut  [1]. Kesejahteraan mengacu pada situasi dimana keperluan materi,  dan  sosial  penduduk  tercukupi,  sehingga masyarakat dapat hidup dengan layak dan berkembang secara efektif menjalankan peran sosial dan ekonomi. Kondisi  kemiskinan  tidak  hanya  terkait  dengan kebutuhan  pangan,  melainkan  juga  melibatkan keselarasan  antara  aspek  pendidikan,  kesejahteraan kesehatan,  dan  standar  hidup.  Oleh  sebab  itu, penggunaan data  mining untuk  mengestimasi persentase penduduk miskin di Jawa Barat diperlukan untuk membantu mengidentifikasikan variabel- variabel kunci yang mempengaruhi tingkat kemiskinan,  sehingga  bagi  para  pemangku  yang berkepentingan dapat merancang kebijakan yang lebih tepat  dan  efisien.  Pendekatan  ini  juga  memiliki pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  perubahan kemiskinan  dari  waktu  ke  waktu,  membuka  peluang untuk respons kebijakan yang lebih adaptif.
Menurut  [2],    pada  bulan  Maret  2022,  data menunjukkan  jumlah  penduduk  miskin  terbanyak tercatat di Pulau Jawa sekitar 13,85 juta orang. Variasi ini mengundang pertanyaan tentang faktor-faktor yang berkontribusi  pada  ketidaksetaraan  dan  dampaknya pada  kesejahteraan  penduduk.  Penyebab  kemiskinan
memiliki dua faktor meliputi kemiskinan alamiah dan kemiskinan  buatan.  Kemiskinan  alamiah  merujuk pada  kondisi  kemiskinan  yang  tidak  bisa  dihindari karena  faktor  sumber  daya  alam  yang  terbatas, teknologi  rendah,  dan  wilayah  rentan  bencana  alam. Sementara  itu,  kemiskinan  buatan  disebabkan  oleh faktor sosial dalam masyarakat, termasuk ketidakmerataan  lembaga  dan  struktur  ekonomi membuat sebagian orang sulit mengakses sumber daya ekonomi  dan  fasilitas.  Pentingnya  kedua  faktor tersebut  saling  berhubungan  dan  memperkuat. Penanggulan  kemiskinan  memerlukan  upaya  lintas sektor yang holistik, bukan hanya dalam menyelesaikan  isu  terkait  sumber  daya  alam  dan teknologi,  melainkan  juga  merombak  struktur  sosial dan  ekonomi  guna  menciptakan  akses  yang  lebih merata terhadap sumber daya dan peluang. Mengevaluasi  secara  teliti  terhadap  faktor-faktor  ini menjadi kunci dalam menyusun kebijakan yang tepat dalam  menangani permasalahan kemiskinan di Pulau Jawa  dan  di  seluruh  Indonesia.  Sebagaimana  yang disampaikan oleh [3] meskipun rumitnya pengukuran, namun  melakukan  evaluasi  tetap  harus  dilakukan sebagai  bagian  dari  pemahaman  dan  landasan  dalam merumuskan  kebijakan  penanggulangan  kemiskinan. Evaluasi yang cermat menjadi landasan untuk langkah yang efektif dalam memerangi kemiskinan.
Salah  satu  parameter  untuk  mengevaluasi kualitas  manusia  dan  status  ekonomi  adalah  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM),  yang  diperkenalkan
pertama kali oleh Program Pembangunan Perserikatan Bangsa-Bangsa (PBB) pada tahun 1990. IPM menjadi indikator  krusial  dalam  mengukur  keberhasilan pengembangan kualitas manusia [4]. IPM menggambarkan  tingkat  pencapaian  suatu  negara dalam  pengembangan  manusia  melalui  indikator komposit  seperti  harapan  hidup,  tingkat  pendidikan, dan  standar  hidup  yang  diukur  melalui  pengeluaran perkapita yang telah disesuaikan dengan paritas daya beli.  Oleh  karena  itu,  penanaman  modal  di  sektor pendidikan  dapat  meningkatkan  mutu  sumber  daya manusia  dengan  memajukan  pengetahuan  dan keterampilan personal [5]. Negara-negara berkembang, termasuk Indonesia, menghadapi tantangan  umum  terkait  kesulitan  menanggulangi tingkat  pengangguran.  Data  ekonomi  baru-baru  ini menunjukkan  bahwa  usaha  pembangunan  belum sepenuhnya berhasil menciptakan peluang kerja yang memadai  bagi  tenaga  kerja  yang  tersedia.  Situasi  ini dipengaruhi  oleh  pertumbuhan  cepat  jumlah  tenaga kerja  dibandingkan  dengan  pertumbuhan  lapangan kerja yang tersedia [6].
Tujuan  utama  penerapan data  mining dengan regresi  linier  berganda  dalam  upaya  estimasi persentase  penduduk  miskin  di  Jawa  Barat  adalah melakukan evaluasi menyeluruh terhadap aspek-aspek yang berpengaruh pada tingkat kemiskinan di wilayah tersebut. Dengan membangun model regresi, penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  prediksi yang  akurat  terkait  persentase  penduduk  miskin dengan  mempertimbangkan  variabel-variabel  seperti IPM,  angka  melek  huruf,  dan  pengangguran  terbuka. Tujuannya  adalah  memperoleh  wawasan  yang mendalam mengenai kontribusi masing-masing variabel  terhadap  tingkat  kemiskinan,  yang  dapat menjadi  dasar  untuk  merumuskan  kebijakan  yang lebih  efektif  dalam  mengurangi  kemiskinan  di  Jawa Barat.  Selain  itu,  evaluasi  dan  validasi  model  akan dilakukan untuk memastikan keandalan hasil estimasi. Pencapaian  tujuan  ini  tidak  hanya  memberikan manfaat bagi para pengambil keputusan dalam konteks penanggulan  kemiskinan,  tetapi  juga  memberikan kontribusi  pada  pengembangan  ilmiah  dan  metode analisis data mining untuk studi sosial ekonomi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data mining
Data  mining adalah  istilah  yang  digunakan menemukan data tersebunyi dalam  basis data. Proses data  mining bersifat  semi-otomatis  dan  melibatkan penerapan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  pengetahuan  yang  bermanfaat  dari basis data. Data mining merupakan rangkaian langkah untuk  menggali  nilai  tambah  dari  sekumpulan  data dengan  cara  mengidentifikasi  pengetahuan  yang sebelumnya tidak diketahui secara manual [7] .
2.2. Regresi Linier Berganda Regresi merupakan suatu teknik untuk membangun model yang digunakan dalam memperkirakan  nilai  berdasarkan  informasi  yang diberikan. Ini merupakan suatu indikator statistik yang digunakan untuk mengevaluasi sejauh mana keterkaitan  antara  vairabel  dependen  (tak  bebas)  dan variabel independen (bebas). Pendekatan utama dalam melakukan  prediksi  adalah  melalui  pembentukan model  regresi  yang  mencari  relasi  antara  satu  atau lebih  variabel  independen  atau  prediktor  (X)  dengan variabel  dependen  atau  respons  (Y).  regresi  linier, dalam  konsep  keseluruhannya  merinci  hubungan antara variabel  skalar dengan satu atau lebih  variabel penjelas.  Dalam  konteks  umum,  algoritma  regresi linier  dapat  dinagi  menjadi  dua  jenis,  yakni  regresi linier  sederhana,  algoritma  yang  menggambarkan hubungan  antara  satu  variabel  dependen  dan  satu variabel independen.  Sementara  regresi linier berganda  menggambarkan  relasi  antara  satu  variabel dependen  dan  dua  variabel  atau  lebih  variabel independen
𝑌 = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑋 1 + 𝛽 2 𝑋 2 … … +𝛽 𝑘 𝑋 𝑘 (1)
Dimana:
𝑌 = Variabel dependen 𝛽 0 = Konstanta 𝛽 1 = Koefisien determinasi 𝑋 = Variabel independen

## 2.3. Evaluasi Root Mean Square Error
Evaluasi dilaksanankan guna mengevaluasi hasil prediksi RapidMiner. RMSE adalah hasil perhitungan akar  kuadrat  dari  rata-rata  kesalahan  kuadrat  yang dihasilkan  oleh  suatu  metode  teretentu. RMSE digunakan untuk membandingkan nilai yang diprediksi  oleh  model  hipotesis  dengan  nilai  yang diamati  dalam  hasil  pengamatan.  Dengan  kata  lain, RMSE berperan sebagai penunjuk kualitas kesesuaian antara data aktual dan prediksi model, dalam konteks model  regresi, RMSE merupakan  salah  satu  metrik yang  sering  digunakan    [8]. RMSE dapat  dihitung dengan persamaan (2)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑ ( 𝑌 𝑡 −𝛾 𝑡 ′ ) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (2)
Yt  merupakan  nilai  sebenarnya  pada  periode  t, sementara 𝛾 𝑡 ′ adalah hasil prediksi pada periode yang sama.  Jumlah  prediski  diwakili  oleh  nilai  n. RapidMiner juga  menyediakan  operator  untuk mengevaluasi  kinerja  regresi  linire,  yaitu  dengan menghitung  nilai Root  Mean  Square  Error ( RMSE ). Dalam pengukuran ini, model dianggap optimal ketika RMSE mendekati 0 (nol).

## 2.4. Kemiskinan
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  yang senantiasa dihadapi oleh manusia. Masalah kemiskinan  ini  telah  ada  sejak  awal  sejarah
kemanusiaan  dan  dampaknya  dapat  melibatkan seluruh aspek kehidupan manusia. Meskipun terkadang  kehadirannya  tidak  disadari  sebagai masalah oleh sebagian individu, bagi masyarakat yang berada  dalam  kondisi  miskin,  dapat  merasakan  dan mengalami  bagaimana  hidup  dengan  keterbatasan ekonomi. Dalam konteks yang lebih luas, kemiskinan dapat  diartikan  sebagai  standar  tingkat  hidup  yang rendah,  mengindikasikan  tingkat  kekurangan  materi pada  sejumlah  individu  atau  kelompok  yang  tidak sebanding  dengan  standar  umum  kehidupan  dalam masyarakat [5].

## 2.5. Angka Melek Huruf
Salah  satu  indikator  yang  dapat  dijadikan  tolak ukur  pemerataan  kesejahteraan  sosial  adalah  dengan melihat tinggi rendahnya proporsi penduduk yang bisa membaca  dan  menulis.  Angka  melek  huruf  dapat dijadikan  tolok  ukur  kemajuan  suatu  negara.  Angka melek  huruf  adalah  jumlah  penduduk  berumur  15 tahun  keatas.  Angka  melek  huruf  maksimum  adalah 100  dan  minimum  adalah  0  (standar  UNDP).  Ini mewakili status baca atau tulus 100% atau universal, dan  nilai  0  mewakili  sebaliknya.  Angka  melek  huruf juga dapat menjadi indikator perkembangan pendudukan suatu penduduk [9].

## 2.6. Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) digunakan sebagai metriks untuk mengvaluasi hasil pembangunan manusia berdasarkan beberapa komponen  pokok  kualitas  hidup.  Sebagai  indikator kualitas hidup, IPM memiliki pendekatan tiga dimensi esensial, yaitu umur panjang dan kesehatan yang baik, tingkat  pengetahuan,  dan  taraf  hidup  yang  memadai. Ketiga dimensi ini memiliki implikasi yang sangat luas karena terkait dengan berbagai faktor. Dalam menilai dimensi  kesehatan,  digunakan  angka  harapan  hidup. Sementara itu, untuk mengukur dimensi pengetahuan, indikator kombinasi terdiri dari angka melek huruf dan rata-rata  lama  pendidikan.  Selanjutnya,  untuk mengevaluasi  dimensi  hidup  layak,  digunakan indikator  daya  beli  masyarakat  terhadap  kebutuhan pokok  yang  diukur  melalui  rata-rata  pengeluaran  per kapita sebagai pendekatan pendapatan yang mencerminkan  pencapaian  pembangunan  untuk mencapai hidup yang layak [10].

## 2.7. Pengangguran
Pengangguran merupakan tantangan umum yang sering dihadapi di setiap wilayah. Tingkat pengangguran  menjadi  salah  satu  paramater  yang digunakan  untuk  mengukur  perkembangan  suatu daerah, dimana tingkat pengangguran yang meningkat mencerminkan  kondisi  ekonomi  yang  memburuk. Tingkat pengangguran yang tinggi dapat menghambat pertumbuhan  jangka  panjang  dan  mengakibatkan beban  ekonomi  yang  signifikan  bagi  keluarga, menyebabkan  tingkat  kemiskinan  dan  memicu peningkatan tingkat kriminalitas [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Estimasi  persentase  penduduk  miskin  di  Jawa Barat menggunakan regresi linier berganda terdiri dari beberapa  tahapan  aktivitas  metode  penelitian  yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Tahapan metode penelitian
Pada penerapan data mining untuk mengestimasi persentase  penduduk  miskin  di  Jawa  Barat  ini memiliki  data  sebanyak  27  dari  18  kabupaten  dan  9 kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2022  dengan menggunakan  metode  regresi  linier  berganda  dan KDD (Knowledge Discovery in Database) digunakan untuk  teknik  analisis  data.  Adapun  tahapan  proses KDD dapat dilihat pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Tahapan proses KDD Sumber referensi [12]
Pada gambar 2 akan dijelaskan mengenai tahapan proses KDD berikut: 3.1. Data Selection Pemilihan data dari sekumpulan data operasional merupakan  langkah  yang  perlu  dilakukan  sebelum memulai  tahap  penggalian  informasi  dalam  proses Knowledge  Discovery  in  Database ( KDD ).  Pada penelitian  ini  pemilihan  data  dilakukan  dengan memilih  atribut  wilayah  Jawa  Barat,  persentase penduduk  miskin  (persen),  angka  melek  huruf (persen),  indeks  pembangunan  manusia,  dan  tingkat pengangguran terbuka (persen).
3.2. Pre-processing Sebelum  melanjutkan  proses data  mining , penting  untuk  menjalankan  langkah  pra-pemrosesan pada data yang menjadi fokus dalam KDD . Pada tahap ini  dilakukan  menghapus  baris  data  Provinsi  Jawa Barat  karena  estimasi  hanya  dilakukan  dengan  27 kabupaten/kota  di  Jawa  Barat  sedangkan  Provinsi
Jawa Barat tidak dipilih karena memiliki nilai statistik tersendiri. Kemudian baris tahun juga dihapus karena terdapat missing value .

## 3.3. Transformation
Merupakan  tahapan  yang  bertujuan  untuk menyusun struktur data agar sesuai dengan kebutuhan analisis  yang  dilakukan.  Pada  penelitian  ini  atribut Wilayah  Jawa  Barat  diubah  menjadi  id  dan  atribut persentase penduduk  miskin (persen) diubah  menjadi label.

## 3.4. Data mining
Tahapan  ini  mencakup  pemilihan  algoritma. Pada tahap data mining dipilih algoritma regresi linier berganda  karena  pada  penelitian  bertujuan  untuk melakukan  estimasi  terhadap  variabel  dependen  dan pada penelitian ini memiliki tiga variabel independen.

## 3.5. Evaluation
Tahap  ini  merupakan  bagian  proses KDD yang dihasilkan  dari  proses data  mining mencakup pemeriksaan  hasil.  Pada  tahap  ini  didapatkan  hasil estimasi  dari  persentase  penduduk  miskin  di  Jawa Barat  dengan  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat kemiskinan.
Adapun  alur  dari  metode  regresi  liniernya terdapat pada gambar 4 diawali dengan pengumpulan data yang bersumber dari BPS kemudian menerapkan KDD sebagai  teknik  analisis  datanya.  Selanjutnya penerapan  metode  regresi  linier  berganda  dengan variabel  dependen  Y  yang  merupakan  persentase penduduk  miskin  (persen),  dihubungkan  dengan variabel independen X, yang terdiri dari angka melek huruf  (persen),  IPM,  dan  pengangguran  terbuka (persen).  Setelah  mendapatkan  hasil  dari  pemodelan regresi  linier  berganda  maka  tahapan  berikutnya adalah evaluasi hasil.
Gambar 3. Flowchart metode regresi linier berganda
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Pada penelitian ini memiliki data dengan 6 atribut yakni  wilayah  Jawa  Barat,  persentase  penduduk
miskin  (persen),  indeks  pembangunan  manusia, tingkat pengangguran terbuka kabupaten/kota (persen), kabupaten/kota, angka melek huruf (persen). Pada  atribut  kabupaten/kota  datanya  mirip  dengan wilayah  Jawa  Barat  sehingga  tidak  dipilih  karena menghindari  duplikat  data.  Adapun  hasilnya  dapat dilihat pada gambar 4 berikut:
Gambar 4. Hasil data selection
4.2. Pre-processing Pada  tahap preprocessing ini  dilakukan  dengan menghapus  data  yang  terdapat missing  value dengan menggunakan operator filter examples dan mengeliminasi baris data Jawa Barat karena memiliki nilai  statistik sendiri. Pada data terdapat satu missing value yaitu  yang  merupakan  baris  tahun  adapun prosesnya dapat dilihat pada gambar 5 berikut:
Gambar 5. Eliminasi data

## 4.3. Transformation
Pada tahap transformation data ini menggunakan operator set  roles untuk  mengubah atribut persentase penduduk  miskin  (persen)  menjadi  label  dan  atribut wilayah  Jawa  Barat  dijadikan  sebagai id untuk memberikan  kejelasan  identitas.  Berikut  prosesnya terdapat pada gambar 6:
Gambar 6. Transformasi data
4.4. Data mining
Pada proses ini menggunakan aplikasi RapidMiner,  dilakukan  pemodelan  pada  data  setiap variabel untuk menentukan nilai persamaan algoritma regresi  linier  berganda.  Variabel  dependen  Y  yang
merupakan  persentase  penduduk  miskin  (persen), dihubungkan  dengan  variabel  independen  X,  yang terdiri  dari  angka  melek  huruf  (persen),  IPM,  dan pengangguran terbuka (persen). Dalam penelitian ini, penerapan  operator split  data dilakukan  dengan menggunakan  rasio  0.8:0.2  dimana  80%  dari  data digunakan  untuk  melatih  ( training )  model  regresi linier  berganda  sedangkan  20%  sisanya  digunakan untuk menguji ( testing ).
Dengan menggunakan operator linear regression yang  diaplikasikan  dengan  operator apply  model didapatkan  hasil  estimasi  pada  lima  kabupaten  yang ada di  Wilayah Jawa Barat  yaitu Bogor dengan hasil prediksi  9.210,  Bandung  8.360,  Kuningan  9.661, Cirebon 9.704, dan Pangandaran 10.151. hasil estimasi tersebut dapat dilihat pada gambar 7 berikut:
Gambar 7. Hasil estimasi
Kemudian  dari  tiga  variabel  independen  yaitu angka  melek  huruf,  IPM,  dan  pengangguran  terbuka dilakukan  analisis  untuk  mengetahui  variabel  mana yang  berpengaruh  terhadap  variabel  persentase penduduk  miskin  (persen).  Berikut  hasil  dari pemodelannya terdapat pada gambar 8 berikut:
Gambar 8. Hasil pemodelan variabel yang berpengaruh
Pada  gambar  8  diatas  didapatkan  hasil  bahwa IPM  merupakan  variabel  yang  berpengaruh  menurut hasil  dari  pemodelan  regresi  linier  sedangkan  untuk hasil  dari  korelasinya  yang  digunakan  untuk mengetahui seberapa kuat variabel IPM dan persentase penduduk  miskin  tersebut  saling  berhubungan  akan ditampilkan dengan menggunakan operator correlation  matrix yang  dapat  dilihat  pada  gambar  9 berikut:
Gambar 9. Korelasi matriks
Pada gambar 9 didapatkan angka korelasi -0.752 menunjukkan hubungan linier negatif yang kuat antara IPM  dan  persentase  penduduk  miskin.  Nilai  korelasi
tersebut  mengindikasikan  bahwa  apabila  IPM meningkat,  persentase  penduduk  miskin  cenderung menurun.  Arah  hubungan  yang  negatif  menunjukkan bahwa semakin tinggi IPM, semakin rendah persentase penduduk miskin, sesuai dengan harapan karena IPM mencerminkan  tingkat  pembangunan.  Dan  pada penerapan data mining ini didapatkan persamaan hasil dari  model  regresi  liniernya  adalah  pada  gambar  10 berikut:
Gambar 10. Persamaan model
Didapatkan persamaan model regresi linier Y = - 0.434  x  IPM  +40.080,  artinya  dengan  menggunakan persamaan  ini  maka  dapat  memasukkan  nilai  IPM untuk memprediksi persentase penduduk miskin.

## 4.5. Evaluation
Penilaian  kinerja  estimasi  dalam  penelitian  ini dilakukan melalui analisis dua parameter utama, yaitu Root Mean Square Error (RMSE) dan Relative Error. Evaluasi dianggap optimal apabila nilai-nilai mendekati  nol  atau  mendekati  nilai  aktual.  Fungsi RMSE digunakan  untuk  mengukur  akurasi  model dalam  meramalkan  nilai  aktual,  sementara Relative Error memberikan  gambaran  sejauh  mana  estimasi mendekati  nilai  sebenarnya.  Hasil  evaluasi  dapat dilihat pada gambar 11 berikut:
Gambar 11. Hasil RMSE dan Relative Error
Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa RMSE memiliki  nilai  sebesar  2.012  dan Relative  Error mencapai  18.90%.  dengan  adanya  nilai-nilai  yang relatif  kecil  dan  mendekati  nol,  evaluasi  ini menggambarkan  performa  estimasi  yang  baik  dalam mendekati  ketepatan  hasil  aktual.  Sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8]  bahwa  untuk menilai  performa  regresi  linier  yakni  dengan mengakulasi root  mean  square  error ,  sebuah  model prediksi  dianggap  optimal  jika RMSE ini  memiliki nilai sebesar 0 (nol).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian,  didapatkan kesimpulan tiga aspek utama yang dibahas melibatkan proses  penerapan  regresi  linier  berganda,  evaluasi hasil  estimasi,  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi persentase  penduduk  miskin.  Melalui  penerapan regresi linier berganda didapatkan hasil estimasi pada lima  kabupaten  di  Jawa  Barat,  yaitu  Bogor  dengan hasil prediksi 9.210, Bandung 8.360, Kuningan 9.661, Cirebon  9.704,  dan  Pangandaran  10.151.  Evaluasi
hasil  estimasi  menggunakan RMSE memiliki  nilai sebesar  2.012  dan Relative  Error mencapai  18.90% menunjukkan performa model regresi linier berganda yang  baik.  Berdasarkan  model  yang  diperoleh  faktor yang  berpengaruh  adalah  IPM  dan  berdasarkan korelasi  nilainya  -0.752  termasuk  kategori  hubungan yang kuat terhadap persentase penduduk miskin yang dapat  membuktikan  bahwa  peningkatan  IPM  dapat efektif mengurangi tingkat kemiskinan di Jawa Barat.
Dengan  demikian,  kesimpulan  ini  memberikan gambaran  tentang  hasil  penelitian  ini,  menekankan efektivitas  model  regresi  linier  berganda  dalam konteks  estimasi  kemiskinan.  Adapun  saran  untuk penelitian  berikutnya  dapat  memperluas  penelitian menggunakan regresi linier berganda dengan cakupan wilayah  lain  di  Indonesia  atau  menggunakan  dataset dari  periode  yang  berbeda,  atau  mengupayakan penyesuaian  variabel  tambahan  seperti  variabel  yang berkaitan dengan perkembangan ekonomi. Dan dapat melakukan  penelitian  yang  lebih  mendalam  terhadap potensi  pengaruh  angka  melek  huruf  dan  tingkat pengangguran  terbuka  dalam  konteks  pembangunan manusia, dengan analisis tambahan yang memberikan wawasan  mendalam  tentang  dampaknya  terhadap kemiskinan,  serta  membantu  mengidentifikasikan aspek-aspek  tertentu  yang  perlu  diperhatikan  dalam merancang kebijakan pembangunan di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  L.  Samputra  dan  A.  I.  Munandar,  “Korupsi, Indikator  Makro  Ekonomi,  dan  IPM  terhadap Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia,” J.  Ekon. Kuantitatif  Terap. ,  vol.  12,  no.  1,  hal.  35–46, 2019, doi: 10.24843/jekt.2019.v12.i01.p04.
[2]  N.  Midayanti,  “Profil  Kemiskinan  di  Indonesia Maret  2022,” BPS ,  2022.  http://www.bps.go.id (diakses 13 Agustus 2023).
[3]  K.  Berliani,  “Pengaruh  Tingkat  Pengangguran, Tingkat  Pendidikan  dan  Laju  Pertumbuhan Penduduk Terhadap Tingkat Kemiskinan Penduduk  Provinsi  Jawa  Barat  Tahun  2015- 2020,” Syntax Literate ; Jurnal Ilmiah Indonesia , vol. 6, no. 2. academia.edu, hal. 872–882, 2021. doi: 10.36418/syntax-literate.v6i2.2244.
[4]  J. W. Ningrum, A. H. Khairunnisa, dan N. Huda, “Pengaruh  Kemiskinan,  Tingkat  Pengangguran, Pertumbuhan Ekonomi dan Pengeluaran Pemerintah  Terhadap  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  di  Indonesia  Tahun  2014-2018 dalam Perspektif Islam,” J. Ilm. Ekon. Islam , vol. 6, no. 2, hal. 212–222, 2020, doi: 10.29040/jiei.v6i2.1034.
[5]  B. Nafi’ah, “Analisis Faktor-Faktor Yang Dapat Mempengaruhi  Pengentasan  Kemiskinan  Di
Indonesia (2016- 2019),” J. Ilm. Ekon. Islam , vol. 7, no. 2, hal. 953–960, 2021, doi:
10.29040/jiei.v7i2.2206.
[6]  Wi.  A.  Amrullah,  N.  Istiyani,  dan  F. Muslihatinningsih, “Analisis Determinan
Tingkat  Pengangguran  Terbuka  di  Pulau  Jawa Tahun  2007-2016,” e-Journal  Ekon.  Bisnis  dan Akunt. , vol. 6, no. 1, hal. 43–49, 2019.
[7]  Purwadi,  P.  S.  Ramadhan,  dan  N.  Safitri, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” J. SAINTIKOM (Jurnal  Sains Manaj. Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  18,  no.  1,  hal.  55– 61, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
[8]  Sumarjono dan M. A. Saputra, “Penerapan Data Mining  Untuk  Prediksi  Ujuk  Kerja  Operasional Penambangan  Batubara,” TPT  PERHAPI ,  hal. 245–258,  2022,  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.prosiding.perhapi.or.id/index.php/p rosiding/article/view/293
[9]  D. E. Megantara dan M. K. S. Budhi, “Pengaruh Angka  Melek  Huruf  dan  Upah  Minimum terhadap  Tingkat  Pengangguran  dan  Indeks Pembangunan  Manusia  Kabupaten/Kota  di Provinsi Bali,” J. Ekon. Pembang. , vol. 9, no. 1, hal. 91–119, 2020.
[10]  BPS,  “Kemiskinan,” Badan  Pusat  Statistik  -
Kemiskinan , 2023. https://jabar.bps.go.id/subject/23/kemiskinan.ht ml#subjekViewTab5  (diakses  3  September 2023).
[11]  S. Y. Bintang dan R. R. Prana, “Pengaruh Inflasi terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Kota Medan,” J. Manajemnen , vol. 2, no. 2, hal. 97– 100, 2020.
[12]  Y.  A.  Ramadhan,  A.  Faqih,  dan  G.  Dwilestari, “Prediksi  Penjualan  Handphone  di  Toko  X Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linier,” J. Inform. Terpadu , vol. 9, no. 1, hal. 40–44, 2023,
[Daring]. Tersedia pada: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jit/artic le/view/692
[13]  I. M. S. Yoga, I. K. T. E. Putra, dan R. B. Utomo, “Pengaruh  Upah  Minimum  dan  Angka  Melek Huruf  Terhadap  Tingkat  Pengangguran  dan Kemiskinan di Provinsi Bali,” J. Sutasoma , vol.
1, no. 1, hal. 11–21, 2022, doi: 10.58878/sutasoma.v1i1.179.
[14]  N. Nurmayanti, R. Khoirudin, dan U. Khasanah, “Analisis Faktor Kemiskinan  Kabupaten/Kotadi Provinsi Jawa Barat 2013-2018,” Elastisitas - J. Ekon.  Pembang. ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  131–136,
2020, doi: 10.29303/e-jep.v2i2.26.