## Penerapan Metode Regresi Linier Untuk Prediksi Jumlah Orang Terlantar Di Provinsi Riau
Windy Amelia Putri M. Afdal Inggih Permana Zarnelly Sistem Informasi Sistem Informasi Sistem Informasi Sistem Informasi UIN Sultan Syarif Kasim Riau UIN Sultan Syarif Kasim Riau UIN Sultan Syarif Kasim Riau UIN Sultan Syarif Kasim Riau Pekanbaru, Indonesia Pekanbaru, Indonesia Pekanbaru, Indonesia Pekanbaru, Indonesia 11950320038@students. uin-suska.ac.id m.afdal@uin- suska.ac.id inggihpermana@uin- suska.ac.id zarnelly@uin- suska.ac.id
Abstract— Displaced people are residents who for some reason cannot meet their needs naturally, both spiritually,  physically,  and  socially.  The  problem  of  displaced  people  occurs  for  various  reasons  and urbanization is one of them. Social Service is a government agency that plays a role in improving the quality of  social  welfare  of  individuals,  groups,  and  communities.  Many  community  services  are  carried  out  by Social  Service  and  one  of  them  is  the  repatriation  of  displaced  persons.  Based  on  data  from  the  Riau Province Social Service, the number of displaced people in Riau Province from year to year has increased or decreased erratically. This is of course a problem that hinders the Riau Province Social Service in its internal processes  such  as  determining  strategies  or  policies  to  make  decisions.  Therefore,  this  research  was conducted to overcome these problems. This research was conducted using the linear regression method with a MAPE result of 7.55% which will be implemented into a prediction application for the number of displaced people and aims to help the Riau Province Social Service get information on the number of displaced people in the next period. Based on the results of the Blackbox test, shows that all menus and features have run very well and obtained a User Acceptance Test (UAT) calculation value of 92%.
Keywords— Displaced People, Linear Regression, MAPE, Prediction

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  berkembang  yang  sebagian  besar penduduknya  memilih  tinggal  di  kota-kota  besar  [1]  [2].  Hal  ini  dapat  dilihat  dari tingginya angka pertumbuhan urbanisasi yang menyentuh angka 56,7% ditahun 2020 dan diperkirakan akan meningkat sebesar 60,0% ditahun 2025 [3]. Menurut Rohman (2010), urbanisasi merupakan salah satu penyebab dari adanya orang terlantar karena banyaknya penduduk  desa  yang  berusaha  mencari  peruntungannya  dikota  namun  tidak  memiliki kemampuan yang cukup [4]. Berdasarkan UU No. 23 Tahun 2006 pasal 25 ayat 1 tentang Administrasi  Kependudukan  menyatakan  bahwa  orang  terlantar  adalah  penduduk  yang karena  suatu  sebab  sehingga  tidak  dapat  memenuhi  kebutuhannya  secara  wajar,  baik rohani, jasmani maupun sosial [5].
Dinas  Sosial  merupakan  instansi  pemerintahan  yang  berperan  sebagai  pekerja  sosial dan  bertugas  dalam  meningkatkan  kualitas  kesejahteraan  sosial  perorangan,  kelompok dan masyarakat [6]. Banyak pelayanan masyarakat yang dilakukan oleh Dinas Sosial dan salah satunya adalah pemulangan orang terlantar. Pada 5 tahun terakhir, data Dinas Sosial Provinsi  Riau  menunjukkan  bahwasanya  jumlah  orang  terlantar  terus  meningkat  dari tahun  2018  yang  berjumlah  486  menjadi  562  orang  pada  tahun  2019,  meskipun  pada tahun 2020 jumlah orang terlantar mengalami penurunan menjadi 446 orang, namun pada tahun  2021  terjadi  kenaikan  yang  cukup  drastis  menjadi  904  orang  dan  mengalami penurunan  lagi  ditahun  2022  menjadi  835  orang.  Hal  ini  menunjukkan  bahwasanya jumlah  orang  terlantar  di  Provinsi  Riau  dari  tahun  ketahun  tidak  menentu  mengalami kenaikan ataupun penurunan.
Berdasarkan hasil observasi dan wawancara dengan pihak Dinas Sosial Provinsi Riau peningkatan dan penurunan jumlah orang terlantar saat ini tidak menentu, dimana hal ini dapat  menghambat  pihak  Dinas  Sosial  Provinsi  Riau  pada  proses  internalnya  seperti
menentukan  strategi  atau  kebijakan  untuk  mengambil  keputusan.  Kantor  Dinas  Sosial Provinsi  Riau  mendanai  pemulangan  orang  terlantar  menggunakan  dana  yang  diberikan oleh  pemerintah.  Dana  yang  ditentukan  berdasarkan  data  jumlah  orang  terlantar sebelumnya ini menimbulkan masalah ketika jumlah orang terlantar yang ditangani pada periode  selanjutnya  mengalami  peningkatan  serta  tidak  sebandingnya  jumlah  sumber daya  kantor  Dinas  Sosial  dengan  jumlah  orang  terlantar  yang  dilayani,  menyebabkan beberapa  sumber  daya  manusia  perlu  bekerja  diluar  dari  kapasitas  yang  sudah dijadwalkan.
Untuk mengatasi permasalahan-permasalahan orang terlantar tersebut, yang mana hal ini merupakan salah satu tugas Dari  Dinas Sosial yaang didasari Undang-Undang Dasar 1945  Pasal  34  ayat  (1),  yang  menjelaskan  bahwa  fakir  miskin  dan  anak-anak  terlantar ditanggung  oleh  negara  [7],  maka  penelitian  ini  akan  membuat  prediksi  jumlah  orang terlantar  secara  berkala  setiap  bulannya  sehingga  dapat  menggambarkan  jumlah  orang terlantar  dimasa  depan.  Prediksi  berperan  sebagai  titik  awal  perencanaan  dan pengambilan  keputusan  masa  depan  yang  lebih  baik  karena  menunjukkan  perkiraan tentang kejadian yang nantinya terjadi dalam suatu kondisi tertentu [8] [9]. Prediksi tidak wajib  memberikan  hasil  secara  mutlak  terhadap  keadaan  yang  akan  terjadi,  tetapi berupaya dalam mendapatkan jawaban yang sangat mendekati dengan apa yang nantinya terjadi  [10]  [11].  Prediksi  dilakukan  menggunakan  regresi  linier  yang  digunakan  untuk melakukan pengendalian terhadap sebuah kasus melalui penggunaan metode regresi yang didapatkan  [12].  Prediksi  yang  dilakukan  dapat  membantu  pihak  kantor  Dinas  Sosial Provinsi  Riau  dalam  menyusun  strategi  untuk  mengatasi  permasalahan  mulai  dari anggaran  hingga  kebutuhan  yang  diperlukan.  Jika  prediksi  jumlah  mengalami peningkatan  maka  Dinas  Sosial  Provinsi  Riau  dapat  menanggulangi  dengan  menambah anggaran,  jumlah  SDM  dan  infrastruktur  pemulangan  orang  terlantar.  Apabila  jumlah orang  terlantar  mengalami  penurunan  Dinas  Sosial  Provinsi  Riau  dapat  mengurangi anggaran,  jam  kerja  serta  jumlah  sumber  daya  manusia  yang  bekerja  agar  tidak mengalami kerugian.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Tahap-tahap  penelitian  ini  dilakukan  mulai  dari  tahap  perencanaan,  analisis, perancangan hingga implementasi yang dapat lihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## A. Perencanaan
Penelitian  ini  dimulai  dari  tahap  perencanaan  dimana  dilakukannya  pendefenisian masalah mulai dari memaparkan rincian masalah hingga solusi apa yang akan diberikan dari permasalahan tersebut.

## B. Analisis
Tahap  kedua  yaitu  tahap  analisis  yang  terdiri  dari  kegiatan  pengumpulan  informasi dan  analisis  kebutuhan  aplikasi.  Informasi  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini  yaitu berupa permasalahan, proses bisnis serta data yang diperlukan. Data di peroleh dari rekap data  jumlah  orang  terlantar  di  Provinsi  Riau  dari  Januari  2013  hingga  Februari  2023.
Sedangkan  analisis  kebutuhan  aplikasi  merupakan  tahapan  yang  diperlukan  untuk mendefenisikan  kebutuhan  apa  saja  yang  akan  dibangun  pada  aplikasi.  Kegiatan  ini dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  dengan  Staff  bidang  LinJamSos  subbidang Perlindungan Sosial Korban Bencana Sosial (PSKBS) Dinas Sosial Provinsi Riau.

## C. Perancangan
Tahap  ketiga  yaitu  perancangan  model  regresi  linier  yang  mana  ditentukannya variabel dan pengolahan data menggunakan  metode regresi linier. Regresi linier dikenal sebagai  teknik  statistik  yang  berguna  dalam  menguji  bagaimana  hubungan  sebab  akibat yang  ada  antar  variabel  yang  merupakan  faktor  penyebab  (x)  dan  variabel  yang merupakan faktor akibatnya (y) [13]. Prediksi atau perolehan nilai Y untuk nilai X yang diberikan  merupakan  tujuan  dari  metode  regresi  linier  [14].  Regresi  linier  sederhana dinyatakan dalam rumus yang dapat dilihat pada Persamaan (1)
(1)
Untuk  memperoleh  nilai  b  dan  a  maka  digunakannya  rumus  persamaan  (2)  dan Persamaan (3)
(2)
Persamaan (2) merupakan Rumus Koefisien Regresi.
(3)
Persamaan (3) merupakan Rumus Konstanta.
Keterangan: y = Variabel akibat (variabel terikat) x = Variabel penyebab (variabel bebas) a = Konstanta b = Koefisien regresi n = Jumlah data
Setelah  melakukan  perhitungan  maka  langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  error menggunakan  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error ).  MAPE  menunjukkan persentase kesalahan antara hasil prediksi dengan nilai aktual pada periode tertentu [15]. Sebuah  model  dianggap  mempunyai  kinerja  yang  sangat  baik  jika  nilai  MAPE  kurang dari  10%,  dan  model  dianggap  mempunyai  kinerja  yang  baik  bila  nilai  MAPE  ada direntang  10%  hingga  20%  [16].  Ini  dapat  diartikan  bahwa  model  yang  digunakan memiliki kemampuan yang baik dalam memprediksi [17]. Tabel 1 menunjukkan kinerja dari MAPE.
Tabel 1. Kinerja MAPE Rentang Nilai Keterangan MAPE < 10% Tinggi 10% < MAPE < 20% Baik 20% < MAPE < 50% Reasonable
Kemudian  perancangan  model  regresi  linier  pada  aplikasi  ini  akan  dibuat menggunakan  bahasa  pemograman javascript dan  PHP  dengan  menggunakan  metode Waterfall.

## D. Implementasi
Tahap keempat yaitu tahap implementasi dimana dilakukannya implementasi aplikasi dan  pengujian  aplikasi.  Implementasi  aplikasi  yaitu  proses  dibuatnya  aplikasi  model regresi  linier  dengan  memakai javascript dan  PHP.  Sedangkan  pengujian  aplikasi  yaitu tahap terakhir pada penelitian ini yang nantinya menjadi faktor penentu berhasilnya suatu program  yang  mana Blackbox dan User  Acceptance  Test (UAT)  menjadi  metode  yang digunakan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil dan pembahasan pada penelitian ini dibagi menjadi 4 bagian yaitu  (1) Analisa, (2)  Perancangan  yang  merupakan  perhitungan  regresi  linier,  (3)  Implementasi  Aplikasi dan  (4)  Pengujian  Aplikasi  yang  terdiri  dari  pengujian Blackbox dan User  Acceptance Test (UAT).

## A. Analisa
1) Analisa Proses Bisnis
Proses  bisnis  pengolahan  data  jumlah  orang  terlantar  di  Dinas  Sosial  Provinsi  Riau pada  saat  ini  dimulai  dari  menghitung  jumlah  orang  terlantar  disetiap  bulannnya  pada Microsoft  Excel .  Proses  ini  hanya  dilakukan  dengan  menginputkan  data  jumlah  orang terlantar  menggunakan Microsoft  Excel dan  hanya  menjadi  arsip  untuk  Dinas  Sosial Provinsi  Riau  yang  tidak  diolah  menjadi informasi  sehingga  Dinas  Sosial  Provinsi  Riau tidak  mempunyai  standarisasi  ataupun  dasar  pertimbangan  dalam  menentukan  strategi dan kebijakan. Analisa sistem berjalan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Analisa Sistem Berjalan
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  di  Dinas  Sosial  Provinsi  Riau  maka dibangunlah sebuah aplikasi prediksi jumlah orang terlantar menggunakan metode regresi linier. Aplikasi yang dibangun dapat membantu pihak Dinas Sosial Provinsi Riau dalam mendapatkan  informasi  mengenai  gambaran  jumlah  orang  terlantar  pada  periode selanjutnya  dengan  mengolah  data-data  yang  ada  sebelumnya.  Bidang  LinJamSos
subbidang  Perlindungan  Sosial  Korban  Bencana  Sosial  (PSKBS)  sendiri  terdiri  dari  4 orang staff dan satu kepala subbidang koordinator. Analisa sistem baru dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Analisa Sistem Baru
2) Analisa Kebutuhan Aplikasi
Berdasarkan  hasil  wawancara  maka  didapatkan  hasil  analisis  kebutuhan  fungsional aplikasi yang di visualisasikan menggunakan use case diagram .
Gambar 4. Use Case Diagram
Gambar 4 menjelaskan bahwa terdapat dua aktor pada aplikasi prediksi jumlah orang terlantar,  yaitu  Staff  OT  (Orang  Terlantar)  dan  Sub  Koordinator  OT    (Orang  Terlantar) yang berperan sebagai kepala dari subbidang Perlindungan Sosial Korban Bencana Sosial (PSKBS) Dinas Sosial Provinsi Riau.
B. Perancangan
1) Perhitungan Regresi Linier
Tahap  pertama  dalam  melakukan  perhitungan  yaitu  tahap preprocessing yang  mana data yang digunakan adalah data jumlah orang terlantar dari Januari 2013 sampai dengan Januari 2023 untuk melakukan prediksi Februari 2023 yang terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Jumlah Orang Terlantar Januari 2013 – Januari 2023 No Periode Jumlah Orang Terlantar 1 Januari 2013 83 2 Februari 2013 80 3 Maret 2013 82 4 April 2013 93 5 Mei 2013 67 6 Juni 2013 20 7 Juli 2013 41 8 Agustus 2013 19 9 September 2013 23 10 Oktober 2013 69 11 November 2013 87 12 Desember 2013 64 13 Januari 2014 87 14 Februari 2014 85 15 Maret 2014 91 16 April 2014 52 ... ... ... 119 November 2022 63 120 Desember 2022 64 121 Januari 2023 72
Berikut  ini  merupakan  perhitungan  prediksi  jumlah  orang  terlantar  menggunakan regresi linier. Perhitungan X 2 , Y 2 , XY dan total dari jumlah orang terlantar terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Prediksi Jumlah Orang Terlantar (X) (Y) XY X^2 Y^2 83 80 6640 6889 6400 80 82 6560 6400 6724 82 93 7626 6724 8649 93 67 6231 8649 4489 67 20 1340 4489 400 20 41 820 400 1681 41 19 779 1681 361 19 23 437 361 529 23 69 1587 529 4761 69 87 6003 4761 7569 87 64 5568 7569 4096 64 87 5568 4096 7569 87 85 7395 7569 7225 85 91 7735 7225 8281 91 52 4732 8281 2704 … … … … … 63 64 4032 3969 4096 64 72 4608 4096 5184 ∑=7203 ∑=7192 ∑=472108 ∑=514061 ∑=512356
Hasil perhitungan dari variabel-variabel digunakan untuk mendapatkan nilai b dan a yang dihasilkan dengan cara berikut ini:
= n(∑ ) - (∑ )(∑ ) n(∑ 2 ) - (∑ ) 2 = 120 (472108) - (7203)(7192) 120 (514061) - (7203) 2 = 56652960 - 51803976 61687320 - 51883209 = 4848984 9804111 = 0.49458 = (∑ ) - (∑ ) 𝑛 = 7192 - (0.49458) (7203) 120 = 7192 – 3562.45974 120 = 3629.54026 120 = 30.24616
Setelah dilakukan perhitungan maka didapatkan nilai b = 0.49458 dan nilai a = 30.24616 yang akan digunakan dalam perhitungan regresi linier sederhana.
𝑌 = + 𝑌 = 30.24616 + 0.49458 (x)
Dengan  didapatkannya  persamaan  tersebut  maka  akan  didapatkan  hasil  prediksi  untuk periode berikutnya yaitu Bulan Februari 2023 dengan nilai x = 72 (jumlah orang terlantar pada periode sebelumnya)
𝑌 = + 𝑌 = 30.24616 + 0.49458 (72) = 30.24616 + 35.60976 = 65.85592 = 66
Hasil prediksi yang didapatkan pada Bulan Februari 2023 berjumlah 66 orang.

## 2) Perhitungan Mean Absolute Percentage Error
Langkah  selanjutnya  adalah  perhitungan  nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) pada bulan Februari 2023.
Perhitungan  MAPE  juga  dilakukan  pada  bulan  Januari  2022  –  Februari  2023  untuk mengetahui percentage  error hasil  prediksi  menggunakan  regresi  linier.  Hasil  dari perhitungannya terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Analisa Kesalahan Prediksi Menggunakan MAPE
Prediksi Data Asli Prediksi Regresi Linier MAPE Januari 2022 95 96 1.05% Februari 2022 83 77 7.23% Maret 2022 81 71 12.35% April 2022 78 70 10.26% Mei 2022 63 69 9.52% Juni 2022 68 61 10.29% Juli 2022 60 64 6.67 % Agustus 2022 62 60 3.23% September 2022 55 61 10.91% Oktober 2022 63 57 9.52% November 2022 63 61 3.17% Desember 2022 64 61 4.69% Januari 2023 72 62 13.89% Februari 2023 68 66 2.94% Rata-Rata 7.55%

## C. Implementasi Aplikasi
Langkah  selanjutnya  ketika  sudah  mendapatkan  hasil  perhitungan  regresi  linier  dan MAPE adalah mengimplementasikan aplikasi.
1) Halaman Beranda
Gambar 5 merupakan tampilan halaman beranda yang menampilkan informasi tentang jumlah orang terlantar pertahun.
Gambar 5. Halaman Beranda

## 2) Halaman Kelola Data Jumlah Orang Terlantar
Gambar 6 merupakan tampilan halaman pengelolaan data orang terlantar dimana staff OT  bisa  menjalankan  aksi tambah,  ubah,  hapus  hingga  cetak  laporan  data jumlah  orang terlantar.
Gambar 6. Halaman Kelola Data Jumlah Orang Terlantar

## 3) Halaman Prediksi
Gambar  7  merupakan  tampilan  halaman  prediksi  yang  mana  pada  halaman  ini langsung  menampilkan  hasil  prediksi  periode  selanjutnya  setelah  menginputkan  data jumlah orang terlantar.
Gambar 7. Halaman Prediksi
4) Halaman Riwayat Prediksi
Gambar 8 merupakan tampilan halaman riwayat prediksi yang menampilkan hasil dari prediksi yang pernah dilakukan.

## Gambar 8. Halaman Riwayat Prediksi

## D. Pengujian Aplikasi

## 1) Pengujian Blackbox
Pengujian  perangkat  lunak  yang  memiliki  fokus  pada  fungsionalitas  perangkat  lunak dikenal sebagai pengujian Blackbox . Pengujian Blackbox dilakukan guna mengamati hasil jalannya sebuah program dan menguji apakah fungsionalitas sistem sudah bekerja dengan baik  [18].  Pengujian  dilakukan  pada  setiap  fitur  dari  sistem  yang  telah  dikembangkan tanpa  mengetahui  proses  keseluruhan  dalam  sistem  [19].  Hasil  dari  pengujian Blackbox terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Blackbox Desk Pengujian Prosedur Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Login 1.  Aktor  input  username  dan password 2. Klik login Aplikasi menampilkan halaman beranda Valid Beranda Aktor  berhasil  masuk  kedalam aplikasi Aplikasi menampilkan halaman beranda Valid Kelola Data Jumlah Orang Terlantar 1.Aktor  mengklik  menu  master data  orang  terlantar  2.  Klik tambah edit dan hapus Aplikasi  menampilkan  tabel data jumlah orang terlantar Valid Cetak Laporan Jumlah Orang Terlantar 1.Pilih  menu  master  data  orang terlantar  2.  Klik  cetak  3.  Pilih bulan atau tahun  4. Klik cetak Aplikasi akan mencetak laporan  data  jumlah  orang terlantar  sesuai  dengan  yang bulan atau tahun yang dipilih Valid Prediksi 1.Pilih menu prediksi Aplikasi  akan  menampilkan hasil  prediksi  untuk  periode selanjutnya Valid Cetak Laporan Prediksi 1.Pilih  menu  prediksi  2.  Klik cetak Aplikasi akan mencetak laporan  prediksi  pada  periode selanjutnya Valid Lihat Riwayat Prediksi 1.Pilih menu riwayat prediksi Aplikasi  akan  menampilkan hasil riwayat prediksi Valid Hapus Riwayat Prediksi 1.Pilih menu riwayat prediksi 2. Klik hapus Aplikasi akan menghapus hasil riwayat prediksi Valid Cetak Laporan Riwayat Prediksi 1.Pilih menu riwayat prediksi 2. Klik  cetak  3.  Pilih  bulan  atau tahun  4. Klik cetak Aplikasi akan mencetak laporan riwayat prediksi sesuai  dengan  bulan  atau tahun yang dipilih Valid Kelola Data Staff 1.Aktor  mengklik  menu  master data  staff    2.  Klik  tambah,  edit dan hapus Aplikasi  menampilkan  tabel data staff Valid
Hasil  pengujian Blackbox menunjukkan  bahwa  pada  seluruh  prosedur  pengujian  yang telah dilakukan memberikan hasil yang valid yang mana berarti bahwa seluruh menu dan fitur sudah sesuai dengan yang diharapkan dan berjalan dengan baik.

## 2) Pengujian User Acceptance Test (UAT)
Pengujian UAT dilakukan dengan tujuan mengetahui apakah aplikasi dapat memenuhi harapan  dari  pengguna  dan  bekerja  sesuai  dengan  sebagaimana  mestinya.  Dengan  kata lain, pengujian UAT merupakan pengujian yang dilakukan untuk mengetahui penerimaan sistem  atau  aplikasi  yang  dibangun  [16].  Pengujian  ini  akan  dilakukan  pada  responden yang  merupakan user yang  akan  menggunakan  aplikasi  nantinya  dengan  mengajukan serangkaian pertanyaan yang berhubungan dengan hasil yang diinginkan [20]. Hasil dari pengujian UAT terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian User Acceptance Test (UAT) Pertanyaan Responden Total Nilai 1 2 3 4 5 P1 5 5 5 5 5 25 100% P2 5 5 5 5 5 25 100% P3 5 5 5 5 5 25 100% P4 5 5 5 4 4 23 92% P5 4 5 4 4 4 21 84% P6 4 4 4 5 4 21 84% P7 4 5 4 4 4 21 84% Rata- Rata 92%
Berdasarkan  hasil  analisa  jawaban  yang  telah  diberikan  oleh  5  orang  responden dalam pengujian UAT aplikasi prediksi jumlah orang terlantar dapat disimpulkan bahwa seluruh pengguna dapat menerima aplikasi ini dengan tingkat penerimaan rata-rata 92%.

## IV. K ESIMPULAN
Aplikasi  prediksi  jumlah  orang  terlantar  dapat  memberikan  informasi  mengenai perkiraan jumlah orang terlantar pada periode berikutnya. Penerapan metode regresi linier pada aplikasi prediksi jumlah orang terlantar menunjukkan nilai MAPE rata-rata sebesar 7.55% yang mana artinya memiliki nilai kinerja yang tinggi. Selain itu, berdasarkan hasil pengujian  menggunakan Blackbox dan  UAT  menunjukkan  bahwa  aplikasi  berjalan dengan sangat baik dengan hasil perhitungan UAT sebesar 92%.

## R EFERENSI
[1] I. Hidayati, ―Urbanisasi dan Dampak Sosial di Kota Besar: Sebuah Tinjauan,‖ J. Ilm. Ilmu Sos. , vol. 7, no. 2, pp. 212–221, 2021.
[2] S.  Maryam,  ―Migrasi Sirkuler Dalam  Peningkatan  Ekonomi  Desa,‖ Makal.  Univ.  Kop. Indones. , 2022.
[3] BPS, ―Sosial dan Kependudukan. Jakarta: Badan Pusat Statistik (BPS).‖ 2020.
[4] Maryatun,  S.  T.  Raharjo,  and  B.  M.  Tftazani,  ―Kebijakan  Penanganan  Gelandangan Pengemis  Berbasis  Panti  Untuk  Keberfungsian  Sosial  Pemerlu  Pelayanan  Kesejahteraan Sosial ( PPKS) Studi Pada Panti Pelayanan Sosial Pengemis Gelandangan Orang Terlantar Mardi Utomo Semarang,‖ J. Ilmu Adm. , vol. 13, no. 2, pp. 103–117, 2022.
[5] P. Indonesia, ―Undang-Undang No. 23 Tahun 2006 pasal 25 ayat 1 tentang Administrasi Kependudukan . Jakarta: Sekretariat Negara RI,‖ 2006.
[6] M.  Fahrezi,  H.  Wibowo,  M.  Irfan,  and  S.  Humaedi,  ―Peran  Pekerja  Sosial  Dalam Meningkatkan  Kemampuan  Coping Stres Masyarakat,‖ J.  Pekerj.  Sos. ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 53–60, 2020.
[7] P. Indonesia, ―Undang-Undang Dasar 1945 Pasal 34 ayat (1). Jakarta: Sekretariat Negara RI.,‖ 1945.
[8] N. R. Setyoningrum and P. J. Rahimma, ―Implementasi Algoritma Regresi Linear Dalam Sistem  Prediksi  Pendaftar  Mahasiswa  Baru  Sekolah  Tinggi  Teknologi  Indonesia Tanjungpinang,‖ Pros. Semin. Nas. Ilmu Sos. dan Teknol. , no. 4, pp. 13–18, 2022.
[9] S.  Utari,  ―Penerapan  Algoritma  Rought  Set  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Permintaan Produk,‖ Bull. Data Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 73–79, 2022.
[10] D.  S.  O.  Panggabean,  E.  Buulolo,  and  N.  Silalahi,  ―Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon  Dengan  Regresi  Linear  Berganda,‖
JURIKOM(Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 1, pp. 56–62, 2020.
[11] I. L. Ihsanti, Permata, and Z. Abidin, ―Implementasi Forecasting Pada Perencanaan Sistem Pemesanan  Buku  LKS  (Lembar  Kerja  Siswa)  Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linear. (Studi Kasus: Toko Buku Darul Ulum, Punggur, Lampung Tengah,‖ JDMSI(Jurnal Data Min. dan Sist. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 1–11, 2022.
[12] T. N. Putri, A. Yordan, and D. H. Lamkaruna, ―Peramalan Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas  Samudra  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  Sederhana,‖ J.  Tek.  Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 21–27, 2019.
[13] M.  R.  Mudatsir,  S.  Melangi,  and  Serwin,  ―Prediksi  Jumlah  Produksi  Ikan  Asin Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana,‖ J. BALOK , vol. 1, no. 2, pp. 118–124, 2022.
[14] D. Novianty, N. Palasara, and M. Qomaruddin, ―Algoritma Regresi Linear pada Prediksi Permohonan Paten yang Terdaftar di Indonesia,‖ J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 81–85, 2021.
[15] Y. Haryanti and Fauziyah, ―Prediksi Profitabilitas Bank Umum Konvensional Pada Masa Pandemi Covid-19,‖ J. Stat. , vol. 15, no. 2, pp. 245–250, 2022.
[16] R.  Novita,  I.  Yani,  and  G.  Ali,  ―Prediction  System  for  Determine  The  Number  of  Drug Orders  using  Linear  Regression  (Sistem  Prediksi  untuk  menentuan  Jumlah  Pemesanan Obat Menggunakan Regresi Linier),‖ Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 62–70, 2022.
[17] N.  Almumtazah,  N.  Azizah,  Y.  L.  Putri,  and  D.  C.  R.  Novitasari,  ―Prediksi  Jumlah Mahasiswa  Baru  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Sederhana,‖ J.  Ilm.  Mat.  Dan Terap. , vol. 18, no. 1, pp. 31–40, 2021.
[18] O. J. Ababil, S. A. Wibowo, and H. Z.  Zahro,  ―Penerapan  Metode Regresi  Linier Dalam Prediksi Penjualan Liquid Vape Di Toko Vapor Pandaan Berbasis Website,‖ JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 186–195, 2022.
[19] N.  Puspita  and  A.  W.  Utami,  ―Rancang  Bangun  Prediksi  Calon  Siswa  pada  Sistem Informasi  Penerimaan  Siswa  Baru  Berbasis  Website  Menggunakan  Metode  Regresi Linier,‖ JEISBI(Journal Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 04, no. 01, pp. 62–71, 2023.
[20] R. B. Rinanto and W. Setiyaningsih, ―Rancang Bangun Sistem Prediksi Cuaca Pendukung Proses Tanam Kabupaten Malang Menggunakan Waterfall,‖ RAINSTEK    J.  Terap.  Sains Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 53–60, 2020.