## IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE REGRESI DATA PANEL UNTUK MEMPREDIKSI CAPAIAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA
(STUDI KASUS: PROVINSI JAWA BARAT)
Salsa Khaerunisa, Tesa Nur Padilah, Jajam Haerul Jaman Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Jalan HS. Ronggowaluyo, Karawang, Indonesia 1910631170133@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Pada tahun 2022, capaian IPM di 19 dari 27 kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat tidak sesuai dengan target yang ditetapkan dalam Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah (RPJMD). Fakta tersebut menunjukkan bahwa hanya 30% kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat yang berhasil mencapai target IPM yang diamanatkan, sementara  70%  wilayah  lainnya  masih  belum  mencapai  sasaran.  Dari  permasalahan  tersebut,  maka  perlu dilakukan  prediksi  capaian  IPM  agar  diketahui  nilai  prediksi  IPM  di  masa  mendatang  sehingga  pemerintah memiliki  referensi  dan  acuan  dalam  membuat  langkah-langkah  strategis  ataupun  berbagai  kebijakan  terkait peningkatan IPM kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat. Penelitian ini menggunakan metode regresi data panel untuk memprediksi capaian IPM kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2023. Data yang digunakan terdiri dari data capaian IPM, usia harapan hidup, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan pendapatan perkapita disesuaikan  tahun  2010-2022  dari  27  kabupaten  dan  kota  yang  ada  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Hasil  prediksi menunjukkan  bahwa  pada  tahun  2023,  11  kabupaten/kota  diprediksi  mampu  mencapai  target  IPM  dan  16 kabupaten/kota lainnya diprediksi belum mampu mencapai target IPM sesuai dengan target RPJMD. Adapun hasil evaluasi  menunjukkan  model  prediksi  menggunakan  metode  regresi  data  panel  layak  digunakan  untuk memprediksi capaian IPM dengan nilai MAPE sebesar 0,87%, MAD sebesar 0,56, dan MSD sebesar 0,76.
Kata kunci: Data Mining, IPM, Prediksi, Regresi Data Panel

## 1. PENDAHULUAN
Menurut United Nation Development
Programme (UNDP),  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM)  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  berhasil pembangunan  manusia  telah  dicapai  pada  suatu wilayah. Secara teoritis, IPM adalah suatu pencapaian yang menggambarkan bagaimana individu memanfaatkan hasil pembangunan dalam dalam aspek pendapatan,  kesehatan,  pendidikan,  dan  variabel lainnya. IPM digunakan oleh pemerintah sebagai alat ukur kinerja dan sebagai faktor penentu dalam alokasi Dana Alokasi Umum (DAU).
Pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat  menyatakan bahwa  pedoman  kebijakan  pembangunan  masing- masing  kabupaten/kota  dapat  dicapai  melalui  lima indikator  kinerja  makro  pemerintah,  salah  satunya adalah  IPM.  Berdasarkan  data  BPS,  IPM  Provinsi Jawa  Barat  terus  meningkat  setiap  tahunnya. Persoalannya,  meskipun  IPM  di  Provinsi  Jawa  Barat terus  meningkat  setiap  tahunnya,  sasaran  IPM  tidak tercapai  di  semua  kabupaten  dan  kota.  Pada  tahun 2022, capaian  IPM di 19 dari total 27 kabupaten  dan kota di Provinsi Jawa Barat tidak sesuai dengan target yang telah diamanatkan dalam Rencana Pembangunan Jangka  Menengah  Daerah  (RPJMD).  Fakta  ini menunjukkan  bahwa  hanya  30%  dari  wilayah kabupaten  dan  kota  di  Provinsi  Jawa  Barat  yang berhasil  mencapai  target  IPM  yang  ditetapkan, sementara  70%  wilayah  lainnya  masih  belum mencapai sasaran tersebut.
Dari  permasalahan  yang  ada,  dimana  IPM memiliki  peran  yang  penting  dalam  ukuran  kinerja pemerintah  dan  masih  banyaknya  kabupaten/kota Provinsi  Jawa  Barat  yang  belum  mampu  mencapai target  IPM,  maka  perlu  dilakukan  prediksi  capaian IPM Provinsi Jawa Barat agar diketahui nilai prediksi IPM  di  masa  mendatang  sehingga  pemerintah memiliki referensi dan acuan dalam membuat langkah- langkah  strategis  ataupun  mengambil  berbagai kebijakan  seperti  kebijakan  dalam  penyaluran  dana, penyediaan fasilitas, serta kebijakan terkait peningkatan IPM kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat dalam periode pemerintahan selanjutnya.
Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan diatas, penelitian ini akan mengimplementasikan  data  mining  menggunakan metode regresi data panel untuk memprediksi capaian IPM kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2023.  Selain  itu,  agar  informasi  prediksi  dapat dikomunikasikan  secara  jelas  dan  efisien  dibuat  juga visualisasi  hasil  prediksi  melalui  pemetaan  capaian IPM kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat menggunakan  Power  BI.  Dengan  adanya  pemetaan tersebut, diharapkan dapat membantu pemerintah dan pihak-pihak  yang  bersangkutan  dalam  mengawasi perkembangan  IPM  di  setiap  kabupaten/kota  dengan lebih efektif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining merupakan  proses  penemuan pengetahuan dalam database menggunakan metodologi  atau  prosedur  tertentu  melalui  pencarian pola pada data  yang dipilih. Data mining merupakan suatu  proses  mencari  dan  mengekstraksi  informasi berharga  dari database berkapasitas  besar  dengan menggunakan metode statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin [1].
Menurut [2] berikut adalah beberapa metode data mining berdasarkan fungsinya, yaitu:
1. Asosiasi ( Association ).
Digunakan  untuk  menemukan  korelasi  antara berbagai  peristiwa  atau  proses  untuk  mendeteksi pola.
2. Pengklusteran ( Clustering ) Clustering adalah  proses  menyatukan  data, pengamatan, atau kelas tergantung pada seberapa mirip data-data tersebut. Cluster adalah kumpulan record yang  berbeda  dari record di cluster lain namun dapat dibandingkan satu sama lain.
3. Prediksi ( Prediction )
Hampir  mirip  dengan  klasifikasi  dan  estimasi, hanya  saja  prediksi  mengantisipasi  nilai  yang akan diperoleh di masa depan.
4. Estimasi ( Estimation )
Perbedaan  antara  estimasi  dan  klasifikasi  adalah bahwa variabel objektif untuk estimasi seringkali bersifat  numerik  dan  bukan  kategori.  Nilai variabel target digunakan sebagai prediktor dalam model  estimasi  yang  dibangun  menggunakan dataset  lengkap.  Estimasi  dibentuk  berdasarkan nilai variabel prediksi.
5. Klasifikasi ( Classification ) Klasifikasi  merupakan  fungsi data  mining yang menempatkan  potongan  data  (item)  pada  salah satu  kelas  dari  banyaknya  kelas  yang  telah ditentukan sebelumnya.
2.2. Knowledge Discovery in Database (KDD) Menurut  [3]  KDD  merupakan  prosedur non- trivial yang  bermanfaat  untuk  mengidentifikasi  pola dalam data ketika pola tersebut baru, valid, praktis, dan mudah  dipahami.  Informasi  yang  diperoleh  melalui data  mining dapat  dimanfaatkan  sebagai  dasar pengambilan  keputusan.  KDD  terdiri  dari  beberapa proses, yaitu:
1) Data Selection
Memilih  data  yang  akan  digunakan  sebelum proses ekstraksi data menggunakan KDD.
2) Pre-processing (Cleaning) Sebelum  memulai  proses  penambangan  data, data  harus  dibersihkan  terlebih  dahulu,  yang mencakup penghapusan duplikasi data, mengecek  apakah  terdapat  data  yang  dianggap tidak konsisten, serta mendeteksi dan memperbaiki kesalahan.
3) Transformation Tahap transformasi merupakan proses mentransformasikan  data  yang  dipilih  agar  data tersebut  layak  digunakan  dalam  proses data mining dengan mentransformasikan data tersebut menjadi  model  analisis  dan  membangun  model sesuai  dengan  analisis  yang  diharapkan  dan dibutuhkan dalam algoritma data mining .
4) Data Mining
Tahap data  mining atau  penambangan  data adalah proses eksplorasi data melalui penemuan pola  dan  informasi  unik  pada  sekumpulan  data yang  telah  diseleksi  dengan  menggunakan metode atau teknik khusus.
5) Interpretation/Evaluation/Knowledge
Tahap  pemeriksaan  model  atau  data  yang ditemukan untuk
menentukan apakah bertentangan  dengan  hipotesis  atau  fakta  yang ada.

## 2.3. Regresi Data Panel
Regresi  data  panel  adalah  analisis  regresi  linier berganda yang diterapkan pada data panel (kombinasi data cross-sectional dan data time-series dengan  unit cross-sectional yang  sama  diukur  pada  banyak periode).  Sehingga  secara  fungsional,  pemanfaatan regresi data panel sama dengan regresi linier berganda, yaitu untuk memeriksa hubungan antara satu variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independent [4].
Menurut [4] secara umum persamaan regresi data panel dituliskan sebagai berikut:
𝑌 𝑖𝑡 =   𝛼 𝑖𝑡 +  𝛽𝑋 𝑖𝑡 + 𝑒 𝑖𝑡 (1)
Keterangan:
𝑌 𝑖𝑡 :  mewakili  unit  cross  section  ke-i  untuk  periode waktu ke-t”.
𝛼 𝑖𝑡 :  adalah  intersep  yang  mewakili  efek  grup  atau individu dari unit cross section ke-i dan periode waktu ke-t 𝛽 = (𝛽1, 𝛽2, … , 𝛽𝑛) adalah vektor konstanta berukuran 1  × 𝑛 dimana n merupakan  banyaknya variabel independen
𝑋 𝑖𝑡 : mengindikasikan vektor observasi pada variabel independen dengan dimensi 1 x n 𝑒 𝑖𝑡 : komponen eror unit data silang ke-i dan waktu ke- t 𝑖 = 1,2,…,n 𝑡 = 1.2,...,T

## 2.4. Power BI
Power BI adalah sebuah alat business intelegent yang  memiliki  fokus  utama  pada  visualisasi  dan eksplorasi  data.  Power  BI  mendukung  metodologi pemodelan data, seperti transformasi data, pembersihan  data,  pembentukan  data,  dan  lain sebagainya.  Selain  itu,  Power  BI  juga  mendukung metodologi analitik tingkat lanjut seperti pembelajaran mesin dan analitik prediktif [5].
Beberapa  visualisasi  data  yang  tersedia  antara lain  grafik  berbaris,  grafik  batang,  pie  chart,  donut
chart,  peta,  dan  scatter  plot.  Dengan  tampilan antarmuka  Power  BI  yang  mudah  digunakan, pengguna  dapat  dengan  mudah  berkolaborasi  dalam membuat  laporan  interaktif,  memvisualisasikan  data, dan berbagi temuan [6].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Metode Penelitian Penelitian  ini  dibangun  berdasarkan  metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang diawali  dengan  tahap data  selection,  pre-processing, transformation,  data  mining, dan  diakhiri  dengan evaluation/knowledge.

## 3.1. Data Selection
Pada  tahap  ini dilakukan  proses  pemilihan  data yang  relevan  dengan  penelitian,  yaitu  dengan mengunjungi website Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Provinsi Jawa Barat.
3.2. Pre-processing/Data Cleaning
Setelah  memilih  data  yang  akan  digunakan, langkah  selanjutnya  yaitu melakukan  pemeriksaan missing  value pada  data  penelitian.  Apabila  selama proses  pengecekan  ditemukan missing  value ,  maka metode Multiple  Imputation  by  Chained  Equation (MICE)  digunakan  sebagai  solusi  untuk  mengatasi missing  value. Disamping  itu,  dilakukan  juga pemeriksaan outlier pada  tiap  variabel  penelitian menggunakan boxplot sehingga jumlah dan nilai-nilai data  yang  merupakan outlier dapat  terdeteksi  untuk kemudian dibersihkan menggunakan metode winsorizing dengan  memanfaatkan Inter  Quartile Range (IQR).
3.3. Transformation
Pada tahap ini, dilakukan proses tranformasi pada data  yang  telah  melalui  tahap selection dan cleaning agar  data  tersebut  layak  digunakan  pada  proses data mining .  Dikarenakan  metode  yang  digunakan  pada penelitian  ini  merupakan  regresi  data  panel,  maka
tahap  ini  dilakukan  dengan  memastikan  dan melakukan  tranformasi  agar  tipe  data  tiap  variabel merupakan numerik.

## 3.4. Data Mining
Tahap  ini  adalah  tahap  analisis  data,  yang meliputi serangkaian langkah sebagai berikut:
1) Pemilihan  model  data  panel  dengan  melakukan uji Chow, uji Hausman, dan  uji Lagrange Muliplier. 2) Melakukan  uji  asumsi  klasik  yang  meliputi  uji normalitas, uji multikolinieritas, uji heteroskedastisitas dan uji autokorelasi. 3) Melakukan  uji  F  untuk  menguji  signifikansi secara  simultan,  serta  uji  T  untuk  menguji signifikansi secara parsial. 4) Menghitung koefisien determinasi untuk menilai sejauh mana keterkaitan antara variabel independen dengan variabel dependen. 5) Menentukan  nilai  variabel  independen  masing- masing  kabupaten  dan  kota  pada  tahun  2023 menggunakan analisis tren linier, kuadratik, dan eksponensial. 6) Menghitung nilai prediksi menggunakan persamaan regresi dan nilai variabel independen yang ada.

## 3.5. Evaluation/Knoeledge
Evaluasi  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai  eror yang  dihasilkan  dari  model  prediksi  sehingga  dapat diketahui  tingkat  akurasi  prediksi  capaian  IPM kabupaten  dan  kota  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2023 menggunakan  metode  regresi  data  panel.  Evaluasi model  prediksi  dilakukan  menggunakan Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE), Mean  Absolute Deviation (MAD),  dan Mean  Squared  Deviation (MSD).  Hasil  prediksi  dan  evaluasi  kemudian diinterpretasikan  supaya  dapat  dimengerti  oleh  para pihak  yang  memiliki kepentingan  melalui pembuatan peta capaian IPM kabupaten/kota Provinsi Jawa Barat tahun 2023 menggunakan Power BI.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data sekunder dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat,  yaitu  data  capaian  IPM,  usia  harapan  hidup, harapan  lama  sekolah,  rata-rata  lama  sekolah,  dan pendapatan  perkapita  disesuaikan  tahun  2010-2022. Tabel 1 berisi atribut yang digunakan pada penelitian ini.
Adapun variabel dependen yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  capaian  IPM  kabupaten/kota Provinsi  Jawa  Barat.  Sedangkan  variabel  independen yang  digunakan  pada  penelitian  adalah  usia  harapan hidup,  harapan  lama  sekolah,  rata-rata  lama  sekolah, dan  pendapatan  perkapita  disesuaikan  tahun  2010- 2022.
Tabel 1. Atribut penelitian Nama Atribut Tipe Data Keterangan Tahun Numerik Tahun perolehan data Kabupaten/kota Nominal Nama kabupaten/kota UHH Numerik Usia Harapan Hidup (UHH) adalah rata-rata tahun yang diharapkan seseorang untuk hidup HLS Numerik Harapan Lama Sekolah (HLS) merupakan jumlah lama pendidikan (dalam tahun) yang diharapkan dimiliki seorang anak pada usia tertentu di masa depan RLS Numerik Rata-rata Lama Sekolah (RLS) menggambarkan jumlah rata-rata tahun yang dihabiskan oleh orang berusia 15 tahun ke atas di sekolah formal PPK Numerik Pendapatan per Kapita Disesuaikan (PPK) merupakan jumlah pendapatan rata-rata per tahun tiap orang untuk suatu daerah IPM Numerik Indeks Pembangunan Manusia (IPM) mengukur seberapa baik masyarakat dalam memanfaatkan pembangunan untuk mendapatkan hal-hal seperti uang, kesehatan, dan pendidikan.

## 4.2. Pre-Processing/Data Cleaning
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  pengecekan missing value menggunakan R-Studio dan ditemukan 13 missing  value pada  data. Missing  value tersebut kemudian  ditangani  menggunakan  metode  MICE. Setelah  dipastikan  tidak  terdapat missing  value pada data,  langkah  berikutnya  adalah  pengecekan outlier. Melalui pengecekan outlier, ditemukan 1 outlier pada atribut HLS dan 34 outlier pada atribut PPK. Outlier tersebut  kemudian  diatasi  menggunakan  metode winsorizing dengan  memanfaatkan Inter  Quartile Range (IQR).  Dalam  teknik winsorizing ini,  setiap nilai variabel di atas atau di bawah persentil k diganti dengan nilai persentil ke-k itu sendiri.  Artinya, semua nilai  yang  kurang  dari  batas  bawah  (persentil  ke-25– 1,5 × IQR) dan lebih dari batas atas (persentil ke-75 + 1,5 × IQR) diganti dengan nilai batas bawah (persentil ke-25  –  1,5 × IQR) dan batas atas (persentil ke-75 + 1,5 × IQR) [7].
4.3. Transformation
Tahap tranformasi pada penelitian  ini dilakukan dengan  mengubah  atribut  kabupaten/kota  yang sebelumnya bertipe data string menjadi data nominal
sehingga  atribut  tersebut  memiliki  nilai  atau value numerik.
4.4. Data Mining

## 4.4.1. Pemilihan Model Regresi
Pada  regresi  data  panel,  pembentukan  model dilakukan  dengan  memilih  model  terbaik  diantara model Common  Effect (CEM),  model Fixed  Effect (FEM), dan model Random Effect (REM) melalui uji Chow, uji Hausman, dan uji Lagrange Multiplier. Dari hasil  tiga  uji  tersebut,  model  terbaik  adalah  model CEM.
Tabel 2. Model data panel terbaik Uji Pemilihan Model CEM FEM REM Uji Chow  × Uji Hausman  × Uji Lagrange Multiplier  × Model Terbaik  × ×

## 4.4.2. Uji Asumsi Klasik
Dengan  CEM sebagai  model  terbaik  maka  uji asumsi  klasik  perlu  dilakukan  agar  nilai  esitimasi parameter pada analisis regresi valid atau bersifat Best Linier Unbiased Estimator (BLUE).
1) Uji Normalitas
Dalam  penelitian  ini,  metode Jarque-Bera digunakan  oleh  peneliti  untuk  menguji  normalitas data.
Gambar 2. Uji normalitas
Hasil yang terlihat dalam Gambar 2 menunjukkan  bahwa  nilai  probabilitas Jarque-Bera adalah  0,000000  atau  kurang  dari  0,05.  Oleh  karena itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  data  residual  dalam model regresi tidak memiliki distribusi normal.
Hasil uji normalitas pada penelitian ini mengacu pada teori yang dikenal sebagai Central Limit Theorem (CLT),  yang  menyatakan  bahwa  data  akan  dianggap mengikuti  distribusi  normal  apabila  jumlah  sampel yang  digunakan  dalam  penelitian  cukup  besar. Menurut  Ghozali  dalam  [8], teori  CLT  mensyaratkan data untuk dapat dianggap mengikuti distribusi normal ketika  jumlah  observasi  (n)  melebihi  30.  Sedangkan menurut  Gujarati  dan  Porter  dalam  [8],  batas  jumlah observasi  dianggap  cukup  besar  ketika  jumlah observasi  (n)  lebih  dari  100.  Dalam  penelitian  ini,
terdapat 351 data observasi yang digunakan. Meskipun hasil  uji  normalitas  menggunakan Jarque-Berra menunjukkan data tidak terdistribusi normal, berdasarkan  asumsi  CLT  maka  data  yang  dianalisis sudah  memenuhi  kriteria  normalitas  karena  jumlah data observasi yang digunakan.

## 2) Uji Multikolinieritas
Menurut [9] untuk menentukan apakah ditemukan  multikolineritas  pada  model  regresi  dapat dilakukan  dengan  menghitung  nilai  korelasi  antar variabel independen, dimana jika nilai korelasi < 0,80 maka  tidak  ditemukan  masalah  multikolinearitas. Gambar 3 memperlihatkan nilai korelasi antar variabel independen penelitian ini.
Gambar 3. Uji multikolinieritas
Dengan  merujuk  pada  Gambar  3,  didapatkan hasil yang mengindikasikan bahwa nilai korelasi dari setiap variabel independen memiliki skor kurang dari 0,80.  Dengan  demikian,  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  tidak  ada  tanda-tanda  multikolinieritas  yang ditemukan di antara variabel independen dalam model regresi.

## 3) Uji Autokorelasi
Identifikasi autokorelasi model regresi dilakukan dengan  menggunakan  teknik Durbin-Watson .  Hasil estimasi  model  CEM  menunjukkan  nilai Durbin Watson yang diperoleh adalah 1,957562. Berdasarkan tabel statistik, dengan menggunakan taraf signifikansi 5%  diperoleh  nilai  Du  =  1,84193  dan  Dl  =  1,80737. Dari  nilai-nilai  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa 𝑑 𝑈 (1,84193) ≤ 𝑑(1,957562) ≤ 4 −  𝑑 𝑈 (2,19263) yang artinya tidak ditemukan autokorelasi baik positif ataupun negatif pada model regresi.

## 4) Uji Heteroskedastisitas
Keputusan tentang adanya tanda-tanda heteroskedastisitas dalam model regresi dapat diambil melalui  evaluasi  nilai  probabilitas  t-statistik  untuk setiap variabel. Jika nilai probabilitas t-statistik untuk tiap variabel independen melebihi ambang signifikansi (α)  sebesar  5%  atau  0,05,  maka  gejala heteroskedastisitas  dalam model  regresi  tidak terdeteksi. Sebaliknya, jika nilai probabilitas t-statistik untuk  masing-masing  variabel  independen  berada  di bawah  taraf  signifikansi  (α)  sebesar  5%  atau  0,05, maka hal tersebut mengindikasikan keberadaan gejala heteroskedastisitas dalam model regresi.
Dari hasil uji yang dilakukan, terlihat bahwa nilai t-statistik  untuk  setiap  variabel  independen  berada  di bawah nilai signifikansi yang telah ditetapkan (0,05). Karena  itu,  dapat  diartikan  bahwa  terdapat  bukti adanya heteroskedastisitas dalam model regresi.

## 5) Robust Standard Error
Setelah  melaksanakan  uji  asumsi  klasik, ditemukan  adanya  masalah  heteroskedastisitas  dalam model regresi, yang berpotensi memengaruhi estimasi terhadap standar eror. Untuk menangani permasalahan heteroskedastisitas  ini,  salah  satu  solusi  yang  dapat diterapkan adalah penggunaan robust standard error . Menurut  pendapat  yang  diungkapkan  oleh Gujarati  dan  Porter  dalam  referensi  [10], robust standard  error adalah  pendekatan  yang  sah  untuk mengatasi autokorelasi dan  heteroskedastisitas dalam model  regresi,  tanpa  menghilangkan  kehadiran autokorelasi dan heteroskedastisitas tersebut. Penerapan robust  standard  error bertujuan  untuk memperbaiki estimasi kesalahan standar dalam model regresi,  sehingga  kesimpulan  statistik  yang  diambil tetap memiliki kevalidan yang terjaga.
Tabel 3 . Perbandingan nilai standard error CEM OLS dengan CEM robust Variabel Standar Eror Biasa (OLS/CEM) Standar Eror (Robust) C 0,996327 0,0116889 UHH 0,014781 0,0230882 HLS 0,020889 0,0149042 RLS 0,018511 0,0000149 PPK 1,21E-05 0,8100619

## 6) Uji F
Pengambilan  keputusan  pada  uji  F  dilihat berdasarkan  nilai  probabilitas  yang  diperoleh  dengan taraf  signifikansi  5%  atau  0,05.  Berdasarkan  model CEM dengan robust standard error, nilai probabilitas yang  diperoleh  sebesar  0,0000  atau  lebih  kecil  dari ambang  signifikansi  0,05.  Artinya,  seluruh  variabel independen  secara  bersama-sama  memiliki  pengaruh yang signifikan terhadap variabel dependen.

## 7) Uji t
Uji  t  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai probabilitas  masing-masing  variabel  independen dengan  taraf  signifikansi  5%  atau  0,05.  Berdasarkan hasil  model  CEM  dengan robust  standard  error, masing-masing  variabel  independen  menunjukkan nilai  probabilitas  0,0000  atau  lebih  kecil  dari  0,05. Artinya, masing-masing variabel independen memiliki pengaruh signifikan terhadap variabel dependen.

## 8) Koefisien Determinasi
Adjusted  R-square menunjukkan  nilai  sebesar 0,9978,  yang  mengindikasikan  bahwa  pengaruh variabel independen pada variabel dependen mencapai 99,78%. Artinya, hanya 0,22% yang disebabkan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti. Dengan demikian, dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  tingkat  hubungan antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen bersifat sangat kuat.
X1 X2 X3 X4
X1 1.000000 0.537914 0.773444 0.777032 X2 0.537914 1.000000 0.743290 0.614498 X3 0.773444 0.743290 1.000000 0.786749 X4 0.777032 0.614498 0.786749 1.000000
9) Persamaan Regresi
Berdasarkan  hasil  model  CEM  dengan robust standard  error diperoleh  persamaan  regresi  sebagai berikut:
𝑦 ′ =   −0,06262489 + 0,4942168 𝑈𝐻𝐻
+ 1,9972 𝐻𝐿𝑆 + 1,160255 𝑅𝐿𝑆 + 0,0010723 𝑃𝑃𝐾

## 10) Analisis Tren
Metode regresi data panel dapat digunakan untuk meramalkan  nilai  variabel  dependen  pada  setiap individu  dalam  beberapa  tahun  mendatang,  dengan ketentuan  nilai  variabel  prediktor  atau  variabel independen untuk setiap individu selama tahun-tahun tersebut  diketahui  [11].  Oleh  karena  itu,  untuk  dapat memprediksi  capaian  IPM  kabupaten  dan  kota Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2023,  maka  dilakukan proses  prediksi  nilai  variabel  independen  tahun  2023 terlebih dahulu untuk kemudian hasil prediksi variabel independen  tersebut  disubstitusi  kedalam  model regresi yang telah diperoleh.
Prediksi  variabel  UHH,  HLS,  RLS,  dan  PPK tahun 2023 untuk masing-masing kabupaten dan kota dilakukan  dengan  menggunakan  analisis  tren  linier, kuadratik,  dan  eksponensial.    Pemilihan  tren  terbaik dilihat berdasarkan nilai MAPE, MAD, dan MSD yang paling kecil.
Tabel 4. MAPE, MAD, dan MSD analisis tren linier Variabel Tren Linear MAPE MAD MSD UHH 0.179847 0.128806 0.043957 HLS 1.861893 0.225347 0.079591 RLS 1.069529 0.084056 0.016039 PPK 1.769772 171.6268 60162.54 Rata-rata 1.22026 43.01626 15040.67 Tabel 5. MAPE, MAD, dan MSD analisis tren kuadratik Variabel Tren Kuadratik MAPE MAD MSD UHH 0.067389 0.048204 0.010133 HLS 2.269959 0.283489 0.764055 RLS 1.374752 0.108887 0.059003 PPK 1.483671 145.8864 40045.78 Rata-rata 1.298943 36.58174 10011.65 Tabel 6. MAPE, MAD, dan MSD analisis tren eksponensial Variabel Tren Eksponensial MAPE MAD MSD UHH 0.17824815 0.127688889 0.043752 HLS 2.03581852 0.247414815 0.106033 RLS 1.07054444 0.084407407 0.016181 PPK 2.09175556 207.1205407 135432.4 Rata-rata 1.34409167 51.89501296 33858.15
Berdasarkan hasil analisis  yang diperoleh untuk masing-masing variabel independen, dapat disimpulkan  bahwa  analisis  tren  kuadratik  adalah analis  tren  terbaik  karena  memiliki  nilai  MAD  dan
MSD terkecil dibandingkan analisis tren lainnya. Oleh karena  itu,  persamaan  yang  digunakan  untuk memprediksi  nilai  variabel  independen  tahun  2023 adalah persamaan tren kuadratik.

## 11) Prediksi IPM Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat Tahun 2023
Setelah  mendapatkan  nilai  prediksi  varibel independen  menggunakan  analisis  tren  kuadratik, maka  dilakukan  proses  substitusi  hasil  peramalan variabel  UHH,  HLS,  RLS,  dan  PPK  pada  tabel  4.6 kedalam  model  regresi  yang  telah  diperoleh.  Berikut adalah hasil prediksi capaian IPM kabupaten dan kota Provinsi Jawa Barat tahun 2023.
Tabel 7. Hasil prediksi capaian IPM No Kabupaten/Kota IPM 2023 1 Bogor 85.19 2 Sukabumi 68.06 3 Cianjur 66.55 4 Bandung 74.19 5 Garut 68.35 6 Tasikmalaya 67.42 7 Ciamis 70.55 8 Kuningan 71.01 9 Cirebon 71.11 10 Majalengka 69.58 11 Sumedang 73.25 12 Indramayu 69.55 13 Subang 70.84 14 Purwakarta 72.75 15 Karawang 73.01 16 Bekasi 76.35 17 Bandung Barat 69.66 18 Pangandaran 71.97 19 Kota Bogor 78.44 20 Kota Sukabumi 76.07 21 Kota Bandung 86.20 22 Kota Cirebon 71.32 23 Kota Bekasi 85.20 24 Kota Depok 84.35 25 Kota Cimahi 79.61 26 Kota Tasikmalaya 74.90 27 Kota Banjar 73.55

## 4.5. Evaluation/Knowledge
Untuk  mengetahui  performa  model  dalam memprediksi  capaian  IPM  kabupaten  dan  kota Provinsi  Jawa  Barat,  maka  dilakukan  evaluasi menggunakan  MAPE,  MAD,  dan  MSD.  Tabel  8 merupakan hasil evaluasi model prediksi menggunakan MAPE, MAD, dan MSD.
Tabel 8. Performa model prediksi MAPE MAD MSD 0,82% 0,57 0,38
Berdasarkan  Tabel  8 dapat dilihat bahwa  model prediksi yang diperoleh memiliki nilai MAPE sebesar 0,82%,  MAD  sebesar  0,57,  dan  MSD  sebesar  0,38. Dari hasil yang diperoleh tersebut, dapat disimpulkan bahwa  model  prediksi  menggunakan  metode  regresi
data  panel  memiliki  akurasi  yang  sangat  baik  karena nilai MAPE yang diperoleh sebesar 0,82%. Jika dilihat dari  nilai  MAD  dan  MSD,  model  prediksi  juga  bisa dikatakan layak digunakan karena nilai yang diperoleh mendekati nol .

## 4.6. Visualisasi Hasil
Visualisasi  dilakukan  agar  hasil  prediksi  yang diperoleh  dapat  lebih  mudah  dipahami.  Visualisasi dilakukan  dengan  membuat  pemetaan  capaian  IPM kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2023 setelah semua tahap modeling selesai dan memperoleh hasil prediksi. Tools yang digunakan untuk  membuat visualisasi pemetaan pada penelitian ini adalah Power BI .
Pemetaan  capaian  IPM  kabupaten  dan  kota Provinsi Jawa Barat tahun 2023 dikategorikan menjadi 2,  yaitu  kabupaten/kota  yang  diprediksi  dapat mencapai  target  IPM  sesuai  dengan  target  RPJMD (divisualisasikan  dengan  warna  biru  muda)  dan kabupaten/kota yang diprediksi belum dapat mencapai target IPM sesuai dengan target RPJMD (divisualisasikan dengan warna biru tua).
Gambar 2. Pemetaan IPM kabupaten/kota Provinsi

## Jawa Barat
Hasil  pemetaan  diatas  menunjukkan  bahwa  11 kabupaten  dan  kota  Provinsi  Jawa  Barat  diprediksi mampu  mencapai  target  IPM  sesuai  dengan  target RPJMD, yaitu Kabupaten Bogor, Kabupaten
Tasikmalaya, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Majalengka, Kabupaten
Sumedang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Pangandaran,  Kota  Bekasi,  Kota  Depok,  dan  Kota Cimahi.  Sedangkan  16  kabupaten  dan  kota  Provinsi Jawa Barat lainnya diprediksi belum mampu mencapai target IPM sesuai dengan target RPJMD. 16 kabupaten dan  kota  tersebut  yaitu  Kabupaten  Sukabumi, Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Bandung,  Kabupaten Garut,  Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten  Indramayu, Kabupaten Subang, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bandung Barat, Kota Bogor, Kota Sukabumi,  Kota  Bandung,  Kota  Cirebon,  Kota Tasikmalaya, dan Kota Banjar.
Jika  dipersentasekan  artinya  59,26%  kabupaten dan  kota  Provinsi  Jawa  Barat  masih  belum  dapat mencapai  IPM  sesuai  dengan  target  yang  ditetapkan dalam  RPJMD.  Oleh  karena  itu,  agar  target  IPM  di seluruh  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa  Barat  dapat
tercapai,  maka  pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat  perlu memberikan  perhatian  yang  lebih  serius  pada kabupaten/kota  yang  masih  belum  mampu  mencapai IPM  sesuai  target  terutama  kabupaten/kota  yang memiliki selisih capaian IPM paling tinggi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan bahwa metode regresi data panel dapat diimplementasikan untuk memprediksi capapain IPM  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa  Barat.  Hasil prediksi  yang  diimplementasikan  melalui  pemetaan capaian  IPM  menggunakan  Power  BI  menunjukkan bahwa  11  kabupaten  dan  kota  Provinsi  Jawa  Barat diprediksi mampu mencapai target IPM sesuai dengan target sedangkan 16 kabupaten dan kota Provinsi Jawa Barat  lainnya  diprediksi  belum  mampu  mencapai target  IPM  sesuai  dengan  target  RPJMD.  Akurasi model  prediksi  memproleh  nilai  MAPE  sebesar 0,82%,  MAD  sebesar  0,57,  dan  MSD  sebesar  0,38 sehingga  model  dapat  dikatakan  layak  untuk digunakan.
Adapun untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk  menggunakan  penanganan missing  value dan metode  prediksi  lain  agar  hasil  prediksi  memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi. Penelitian ini hanya meprediksi capaian IPM satu tahun yang akan datang sehingga  untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan untuk melakukan prediksi capaian IPM beberapa tahun yang akan datang dan dapat menggunakan atribut lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Kamila  and  U.  Khairunnisa,  “Perbandingan algoritma  k-means  dan  k-medoids  untuk pengelompokan  data  transaksi  bongkar  muat  di provinsi  riau,” Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan Manajemen  Sistem  Informasi ,  vol.  5,  no.  1,  pp. 119–125, 2019.
[2]  A.  Fitri  Boy,  “Implementasi  data  mining  dalam memprediksi  harga  crude  palm  oil  (CPO)  pasar domestik  menggunakan  algoritma  regresi  linier berganda (studi kasus dinas perkebunan provinsi sumatera  utara),”  2020.  [Online].  Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
[3]  W.  S et  al. , Data  mining .  Global  Eksekutif Teknologi, 2023. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=xmqvEAA AQBAJ
[4]  R.  Hadya,  N.  Begawati,  and  I.  Yusra,  “Analisis efektivitas pengendalian biaya, perputaran modal kerja,  dan  rentabilitas  ekonomi  menggunakan regresi data panel,” Jurnal Pundi , vol. 01, no. 03, pp. 153–166, 2017.
[5]  P. Tripathi, C. Bajaj, M. Bhanvadia, V. Parsekar, and  V.  Magar,  “Comparative  study  of  data analytics  tools  for  effective  business  decision,” Vidhyayana ,  vol.  8,  no.  7,  pp.  461–486,  2023, [Online].
Available:
www.vidhyayanaejournal.org
[6]  L.  Addepalli,  A.  Lavanya,  S.  Sindhuja,  L. Gaurav,  W.  Ali,  and  C.  Author,  “A comprehensive review of data visualization tools: features,  strengths,  and  weaknesses,” IJCERT International  Journal  of  Computer  Engineering in  Researvh  Trends ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  10–20, 2023, doi: 10.22362/ijcert/2023/v10/i01/v10i0102.
[7]  C. S. K. Dash, A. K. Behera, S. Dehuri, and  A. Ghosh,  “An  outliers  detection  and  elimination framework in classification task of data mining,” Decision  Analytics  Journal ,  vol.  6,  Mar.  2023, doi: 10.1016/j.dajour.2023.100164.
[8]  D.  Nur,  I.  Direktorat,  J.  Pajak,  P.  Fitriandi,  P. Keuangan,  and  N.  Stan,  “Pengaruh  kebijakan insentif  pajak  di  masa  pandemi  covid-19 terhadap penerimaan PPN,” 2021.
[9]  G.  Mardiatmoko,  “Pentingnya  uji  asumsi  klasik pada analisis regresi linier berganda,” BAREKENG:  Jurnal  Ilmu  Matematika  dan Terapan , vol. 14, no. 3, pp. 333–342, Oct. 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss3pp333-342.
[10]  D.  W.  Utami,  H.  Hirawati,  and  A.  Giovanni, “Struktur modal dan profitabilitas: studi empiris pada  perusahaan  sektor  pertambangan  periode 2014-2018,” Jurnal  Ekobis:  Ekonomi,  Bisnis  & Manajemen , vol. 11, no. 1, pp. 186–196, 2021.
[11]  Irmeilyana,  I.  Amalia,  S.  I.  Maiyanti,  and Ngudiantoro,  “Model  regresi  data  panel  pada faktor-faktor yang menentukan produksi kopi di provinsi  sumatera  selatan  tahun  2015-2021,” Jurnal  Sains  Terapan ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  45–56,
2022