## PREDIKSI ANGKA KELAHIRAN BAYI PADA DATA MINING DENGAN METODE MULTI REGRESSION

## Zulham¹, Buyung Solihin Hasugian²
1) 2) Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Dharmawangsa
Corresponding Email: zulham@dharmawangsa.ac.id¹, buyung@dharmawangsa.ac.id²
RINGKASAN - Angka  Kelahiran  Bayi  di  suatu  daerah  merupakan  indikator untuk mengetahui jumlah bayi dan jumlah bayi yang lahir setiap tahunnya. Hal ini akan menunjukkan perkembangan baru dan  mulai meniru  perilaku orang- orang  terdekatnya  namun  tetap  mengandalkan  pengasuh  untuk  menyediakan segala  kebutuhan  dasarnya.  Gizi  buruk  pada  balita  di  Desa  Sibolangit  masih belum  membaik,  meskipun  ada  sedikit  peningkatan.  Dengan  adanya  Data mining  maka  kita  dapat  memprediksi  jumlah  kelahiran  sehingga  dapat mengetahui jumlah bayi yang lahir setiap tahun. Dengan menerapkan metode regresi  linier  berganda  diharapkan  dapat  membantu  menyelesaikan permasalahan yang  ada  selama ini  di Desa Sibolangit.  Dengan menggunakan Regresi  Linier  Berganda  kita  dapat  memprediksi  kelahiran  bayi  yang  dapat dijadikan acuan untuk menentukan jumlah kelahiran.  Proses  pengolahan data menjadi  lebih  efektif  dan  efisien  serta  hasil  prediksi  jumlah  bayi  yang  lahir lebih akurat dan tepat sasaran.
Kata Kunci: Data Mining, Multi Regression, Algoritma, Prediksi.

## PENDAHULUAN
Angka  kelahiran  di  Indonesia  setiap  tahun  mengalami  peningkatan seperti halnya di desa  Sibolangit.  Bayi lima tahun yang sering  disebut balita merupakan  anak  yang  mempunyai  usia  12-59  bulan.  Usia  balita  merupakan masa penting dalam perkembangan seorang anak, yang sering disebut dengan “masa  emas”  yang  artinya  dimana  perkembangan  fisik,  psikis  dan  sosial seorang  anak  berkembang  dengan  sangat  cepat  serta  tidak  terulang  kembali. Pada  masa  inilah  balita  akan  menunjukkan  perkembangan  seperti  senang melakukan  hal-hal  yang  baru  dan  mulai  meniru  perilaku  orang-orang terdekatnya.  Oleh  sebab  itu  perlu  dibangun  sebuah  sistem  yang  mengadopsi dalam  mengambil  keputusan  yang  akan  membantu  pihak  sekolah  dalam merekrut tenaga pengajar.
Metode yang digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan ini adalah Weighted  Sum  Model  yang  banyak  digunakan  untuk  membantu  pengambil
keputusan dalam mengambil keputusan karena caregiver menyediakan semua kebutuhan dasarnya. Hingga saat ini masalah status gizi buruk pada balita di Desa  Sibolangit  belum  juga  membaik  meskipun  ada  sedikit  peningkatan. Pemantauan status gizi balita berdasarkan Indeks Berat Badan per umur yaitu 79,7%  balita  gizi  baik,  14,9%  balita  gizi  buruk,  3,8%  balita  gizi  buruk  dan 1,5% balita gizi lebih.
Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  komputer  untuk  menganalisis  dan  mengekstrak  pengetahuan secara otomatis. Penggunaan data mining juga bertujuan untuk mempermudah proses  penggalian  data  yang  akan  dikelompokkan.  Metode  yang  akan digunakan  dalam  mengekstrak  data  adalah  Multi  Regression.  Dimana pengertian  regresi  berganda  adalah  memprediksi  nilai  variabel  kontinu  yang diberikan  berdasarkan  nilai  variabel  lain,  dengan  asumsi  model ketergantungan linier atau non-linier.
Hal  inilah  yang  melatarbelakangi  penulisan  tugas  akhir  ini  dengan  judul “Prediksi  Angka  Kelahiran  Bayi  Pada  Data  Mining  Dengan  Metode  Multi Regresi” untuk memprediksi angka kelahiran bayi, karena seperti yang terlihat setiap tahun jumlah bayi di desa Sibolangit semakin meningkat. Desa Sibolangit belum mampu menghadapi tingginya angka kelahiran bayi karena berbagai sebab. Sehingga  bayi  di  desa  sibolangit  semakin  bertambah  dan  melewati  batas  yang telah  diberitahukan  oleh  Pemerintah.  Oleh  karena  itu  perlu  dibangun  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  akan  membantu  pihak  sekolah  dalam  merekrut tenaga pengajar.
Metode  yang  digunakan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  adalah Weighted  Sum  Model  yang  banyak  digunakan  untuk  membantu  pengambil keputusan  dalam  mengambil  keputusan  karena  dalam  konsepnya  metode  ini hanya melakukan perkalian antara bobot kriteria dan alternatif untuk mengolah data penilaian tertentu dan memberikan hasil yang akurat dan cepat.

## METODE PENELITIAN
1. Konsep Data Mining
Tan pada tahun 2006 mengartikan bahwa data mining merupakan suatu proses untuk untuk menghasilkan informasi yang berguna dalam jumlah data
yang  besar.  Data  mining  juga  dapat  diartikan  sebagai  penggalian  informasi baru dari potongan besar data yang membantu dalam pengambilan keputusan. Istilah  penambangan  data  kadang-kadang  disebut  sebagai  penemuan pengetahuan.
2. Data Mining
Fajar Astuti Hermawati (2009: 3) mengartikan bahwa data mining adalah suatu  proses  iteratif  dan  interaktif  dalam  menentukan  suatu  pola  maupun model baru yang berguna dan dapat dipahami.
1 Sahih: Bisa digeneralisir untuk masa depan.
2. Baru: memberikan pengetahuan awal.
3. Berguna: bisa dipergunakan untuk mengerjakan sesuatu tindakan.
4. Iteratif: membutuhkan proses yang berulang.
5. Interaktif: membutuhkan sebuah interaksi dari manusia.

## 3.   Tahap Knowledge Discovery Database stages (KDD)
Pada  Discovery  Database  terdapat  beberapa  tahapan  yaitu  sebagai berikut:
1. Seleksi
Mensortir  data  dari  kumpulan  data  operasional  sebelum  masuk  pada tahap penambangan di Knowledge Discovery Database (KDD) dimulai. Data kemudian dikumpulkan untuk digunakan pada proses data mining.
2. Prapemrosesan/Pembersihan
Proses preprocessing  dimana dilakukan tindakan  menghapus  beberapa data  yang  double,  pengecekan  data  yang  tidak  valid  atau  konsisten, kemudian  mengoreksi  kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan  pada proses pencetakannya.
3. Transformasi
Transformasi  dilakukan  bagi  entitas  yang  belum  jelas  agar  menjadi entitas yang valid sehingga siap dilakukan penambangan data.
4. Penambangan Data
Pada  proses  ini  yang  adalah  dengan  mengimplementasikan  algoritma atau metode pencarian pengetahuan yang dipakai.
5. Interpretasi/Evaluasi
Yang  terakhir  yang  dilakukan  adalah  proses  pembentukan  informasi dari apa ang dihasilkan untuk menjadi suatu pengetahuan.

## 4. Linier Regression
Dalam  metode  linier  reggresion  terdapat  dua  macam,  yaitu  Sederhana dan  Berganda.  Secara  umum  dapat  kita  katakan  bahwasannya  regresi  linier sederhana  hanya  terfokus  kepada  satu  variabel  yang  mempengaruhinya, sedangkan regresi linier berganda berfokus kepada lebih dari satu variabel.

## 4.1 Multiple Linier Regression
Melakukan  wawancara  adalah  merupakan  cara  dimana  kita  bisa mendapatkan  sebuah  informasi  yang  lebih  detail,  langsung,  tidak terstruktur,  serta  individu  untuk  menghasilkan  sebuah  informasi  yang valid .
Tujuan melakukan analisis regresi linier berganda adalah mengukur intensitas hubungan antara dua variabel atau lebih untuk memprediksi nilai prediksi  X  atas  Y.  Dalam  memprediksi  Y,  jika  semua  nilai  variabel independen diketahui, maka persamaan Regresi Linier Berganda digunakan. Bentuk umum Berganda secara statistik dapat disimpulkan sebagai berikut:
Y= _0+ _1 X_1+β_2 X_2+ ⋯ +β_3 X_3+ε
Dimana _0,β_(1,) _(2,)… 〖 ,β 〗 _k adalah koefisien atau parameter model. Model regresi linier berganda untuk populasi di atas dapat diestimasi berdasarkan sampel acak berukuran n dengan model regresi linier berganda untuk sampel, yaitu:
Y =a_n+b_1 X_1+b_2 X_2+b_3 X_3+ ⋯ b_k X_k Di mana :
Y= Variabel terikat a = konstan b_1- b_k= Koefisien Regresi X_1-X_k= Variabel bebas
Tabel 1
Bentuk Umum Data Pengamatan Observation Number Respondents (Y) Independent Variable X 1 X 2 ... X k 1 2 . Y 1 Y 2 . X 11 X 12 . X 21 X 22 . ... ... ... X k1 X k2 .
. . N
. . Y n . . X 1n . . X 2n ... ... ...
. . X kn ∑ ∑Y ∑X 1 ∑X 2 ∑X ... ∑X k
Rumus dapat diselesaikan dengan empat persamaan dengan empat variabel yang terbentuk:
∑ 𝑌 =   𝑎 𝑛 +   𝑏 1 ∑ 𝑋 1 +   𝑏 2 ∑ 𝑋 2 +   𝑏 3 ∑ 𝑋 3 + ⋯ +   𝑏 𝑘 ∑ 𝑋 𝑘 ∑ 𝑌 𝑋 1 = 𝑎 ∑ 𝑋 1 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1 2 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 + 𝑏 3 ∑ 𝑋 1 𝑋 3 + ⋯ + 𝑏 𝑘 ∑ 𝑋 1 𝑋 𝑘 ∑ 𝑌 𝑋 2 = 𝑎 ∑ 𝑋 2 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 2 2 + 𝑏 3 ∑ 𝑋 2 𝑋 3 + ⋯ + 𝑏 𝑘 ∑ 𝑋 2 𝑋 𝑘 ∑ 𝑌 𝑋 3 = 𝑎 ∑ 𝑋 3 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1 𝑋 3 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 2 𝑋 3 + 𝑏 3 ∑ 𝑋 3 2 + ⋯ + 𝑏 𝑘 ∑ 𝑋 3 𝑋 𝑘 ∑ 𝑌 𝑋 𝑘 = 𝑎 ∑ 𝑋 𝑘 + 𝑏 1 ∑ 𝑋 1 𝑋 𝑘 + 𝑏 2 ∑ 𝑋 2 𝑋 𝑘 + 𝑏 3 ∑ 𝑋 3 𝑋 𝑘 + ⋯ + 𝑏 𝑘 ∑ 𝑋 𝑘 2

## 5. Flowchart
Flowchart  merupakan  suatu  diagram  yang  menampilkan  tahap-tahap  dan tindakan untuk mengambil keputusan pada saat proses di suatu program. Setiap tahap  yang  digunakan  dalam  bentuk  diagram  dan  dihubungkan  oleh  garis  atau arah panah.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
1. Analisa Masalah
Analisis  masalah  adalah  cara  menilai  atau  menganalisis  masalah  dengan mengamati  input  dan  pengolahan  data  dan  informasi  output  untuk  membantu meningkatkan proses pemecahan masalah.
Dalam representasi masalah tersebut dapat disimpulkan bahwa diperlukan beberapa kriteria atau variabel untuk memprediksi jumlah bayi yang lahir. Berikut tabel rekapitulasi jumlah angka kelahiran di Puskesmas Sibolangit.
Tabel 2 Rekapitulasi Total Angka Kelahiran di Puskesmas Sibolangit Medan Tahun 2006-2015
No Year Number of Spouses of Productive Age (X1) Number of Births (X2) Number of Deaths (X3) Birthrate (Y) 1 2015 26 12 2 15 2 2014 20 12 3 23 3 2013 14 16 2 13 4 2012 16 8 3 9
5 2011 10 6 5 34 6 2010 16 12 3 11 7 2009 18 8 2 14 8 2008 12 10 2 22 9 2007 12 6 2 13 10 2006 16 8 4 17 AMOUNT 160 98 28 171 Source: Data processed from BPS

## 2. Analisis dan Estimasi Multiple Linear Regression
Regresi Linier Berganda adalah regresi yang memprediksi hubungan antara dua variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas, yang akan menentukan hubungan  antara  Y  dan  X1,  X2,  ….  Xk.  Metode  Regresi  Linier  Berganda merupakan  salah  satu  jenis  regresi  linier  dan  statistik  yang  mengadopsi  data mining untuk mengetahui pengaruh variabel-variabel tersebut.
Untuk  memprediksi  Y,  jika  semua  nilai  variabel  independen  diketahui, digunakan  persamaan  regresi  linier  berganda.  Hubungan  antara  Y  dan X1,X2,….Xk kebenarannya adalah sebagai berikut:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + ------------ b k X k
Dimana :
Y  = Variabel tak bebas
a = konstan
b 1 ,X 1 = Koefisien regresi
b 2 ,X 2 = Variabel bebas
Persamaan regresi untuk kedua variabel bebas adalah
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2
Secara umum persamaan regresi untuk k variabel adalah :
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + ------------ b k X k
Untuk  mendapatkan  koefisien  regresi  a,  b1,  b2,  b3  dapat  diperoleh  secara bersamaan dari tiga persamaan berikut: :
ƩY = na + Ʃb 1 ƩX 1 + Ʃb 2 ƩX 2 ƩYX 1 = aƩX 1 + b 1 ƩX 1 2 + b 2 ƩX 1 X 2
ƩYX 2 = aƩX 2 + b 1 ƩX 1 X 2 + b 2 ƩX 1 X 2 2
1. Model Regresi Linier Berganda untuk Rekapitulasi Jumlah Kelahiran.
Berikut tabel rekapitulasi jumlah pasangan suami istri usia produktif, lahir dan meninggal:
Tabel 3
Gambaran  Umum  Perhitungan  Regresi  Linier  Berganda  Dalam  Rekapitulasi  Jumlah Angka Kelahiran
Tahun ƩY ƩX 1 ƩX 2 ƩX 3 ƩYX 1 ƩYX 2 ƩYX 3 ƩY 2 ƩX 1 2 ƩX 2 2 Ʃ X 3 2 ƩX 1 X 2 ƩX 1 X3 ƩX 2 X 3 2015 15 26 12 2 390 180 30 225 676 144 4 312 52 24 2014 23 20 12 3 460 180 45 529 400 144 9 240 60 36 2013 13 14 16 2 182 240 30 169 196 256 4 224 28 32 2012 9 16 8 3 144 120 45 81 256 64 9 128 48 24 2011 34 10 6 5 340 90 75 1156 100 36 25 60 50 30 2010 11 16 12 3 176 180 45 121 256 144 9 192 48 36 2009 14 18 8 2 252 120 30 196 324 64 4 144 36 16 2008 22 12 10 2 264 150 30 484 144 100 4 120 24 20 2007 13 12 6 2 156 90 30 169 144 36 4 72 24 12 2006 17 16 8 4 272 120 60 289 256 64 16 128 64 32 Amount 171 160 98 28 2636 1470 420 3419 2752 1052 88 1620 434 262
Kemudian  masukkan  angka-angka  yang  diperoleh  dalam  rumus persamaan sehingga hasilnya adalah sebagai berikut:
Langkah – langkah penyelesaian nya adalah sebagai berikut :
Persamaan satu dan dua dihilangkan: 10b0  + 160b1 + 98b2 + 28b3 = 171 x 16
160b0 + 2756b1 + 162b2 + 434b3   = 2636                  x 1
160b0  +  2560b1   + 1568b2 + 448b3  = 2736 160b0  +  2756b1 + 162b2 + 434b3      = 2636                    -
0 -196b1 + 1406b2  + 14b3                   =  100  (Persamaan 5) Kemudian persamaan satu dan tiga dihilangkan: 10b0  + 160b1 + 98b2 + 28b3 = 171               x 800 8000b0 + 1620b1 + 1052b2 + 262b3 = 1470               x 1 8000b0   + 128000b1  + 78400b2 + 22400b3  = 136800
8000b0 + 1620b1 + 1052b2 + 262b3               =     1470         -
0 + 126380b1  +  77438b2  +  22138b3         = 135330 (Persamaan 6)
Kemudian kita hilangkan persamaan satu dan empat:
10b0  + 160b1 + 98b2 + 28b3                  = 171             x 28
28b0 + 434b1 + 262b2 + 88b3                 = 420             x 10
280b0  + 4480b1  +  2744b2  + 784 b3   =  4788
280b0  + 4340b1  +  2620b2  + 880b3    =  4200                - 0  + 140b1  +  124b2  - 96b3  = 588 (Persamaan 7) Persamaan lima dan enam dihilangkan:
-196b1 + 1406b2  + 14b3                            =       100
x 644.79 126380b1  +  77438b2  +  22138b3            = 135330    x 644.79 -126380b1 + 906581.77b2  + 9027.13b3               =   64479.5 126380b1  +  49931248.02b2 + 14274471.71b3  = 8726010.735                -
0 + 49024666 b2 + 14265444.58b3            =   8661537.235(Persamaan 8)
Persamaan lima dan tujuh dihilangkan :
-196b1 + 1406b2  + 14b3             =   100 x 1,4 140b1  +  124b2  - 96b3               =   588 x 1,4
-196 b1   + 1968.4b2   + 19.6b3   =  140
196 b1  +  173.6 b2   +  134.4b3   =  823.2                       - 0  +  2142b2 + 154b3                    =   963.2 (Persamaan 9)
Persamaan delapan dan sembilan dihilangkan :
49024666 b2 + 14265444.58b3      =   8661537.235  x 1 2142b2 + 154b3 =           963.2 x 22887.332 49024666 b2 + 14265444.58b3      =     8661537.235 49024666 b2 + 3524649.182b3      =   22045078.182 - 10740795.452b3 = -13383540.947 b3  =  -1.246 2142b2 + 154b3   =   963.2 2142b2 + 154(-1.246)   =   963.2
2142b2 - 191.884  = 963.2
2142b2  =  1155 b2  =  0.539
substitusi ke persamaan lima
140b1  +  124b2  - 96b3  = 588 140b1  +  124(0. 539)  - 96(-1.246)  = 588 140b1   +  66.836 - 119.616  = 588
140b1  = 588 +52.78 140b1 =  640.78 b1 =  513.148/140 b1          =  4.5
substitusi ke persamaan satu
10b0  + 160b1 + 98b2 + 28b3 = 171 10b0  + 160(3.665) + 98(0.539) + 28(-1.246) = 171 10b0  + 586.4+ 52.822 - 34.888 = 171 10b0  = 415.89 b0 = -433.334/ 10 b0 = -43.333
maka dari perhitungan diatas diperoleh persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
Y = -43.333 + (3.665)X1+ (0.36)X2 + (-1.246)X3
Setelah  kita  mendapatkan  persamaan  regresi  linier  berganda,  kita  dapat menentukan  jumlah  bayi,  nilai  berikut  akan  dimasukkan  berdasarkan  data sebelumnya:
Y = -43.333 + (4.5)X1+ (0.539)X2 + (-1.246)X3 Y = -43.333 + (4.5)26+ (0.539)12 + (-1.246)2 Y = -43.333 + 117+ 6.468 + 4.32 - 2.492 Y = 86.947= 87(dibulatkan) jumlah bayi yang lahir Maka  dari  uraian  diatas  dapat  kita  tentukan  bahwa  angka  kelahiran  di Puskesmas Sibolangit dari perhitungan persamaan regresi linier berganda diatas adalah 87 orang

## SIMPULAN
Berdasarkan  dari apa yang telah dilakukan dalam  penelitian  ini, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Merujuk pada hasil analisa dalam memprediksi jumlah kelahiran, kita mampu  memprediksi  jumlah  kelahiran  bayi  berdasarkan  hasil penelitian  sehingga  dapat  membantu  pemerintah  setempat  dalam mengatasi masalah berhubungan dengan angka kelahiran bayi secara efesien dan efektif..
2. Dalam  rancangan  ini  untuk  meprediksi  jumlah  kelahiran  bayi sebaiknya kita menentukan variabel serta menghitung  koefisien data dari  persamaan  regresi,  untuk  kemudian  mendapatkan  hasil persamaan regresi tersebut.
3. Hasil  penelitian  ini  bisa  diterapkan  serta  diimplementasikan  guna memprediksi jumlah kelahiran di daerah tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
D. Triyansyah and D. Fitrianah, “Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Marketing,” J. Telekomun. dan Komput., vol. 8, no. 3, p. 163, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i3.4174.
N. R. Indraswari and Y. I. Kurniawan, “Aplikasi Prediksi Usia Kelahiran Dengan Metode Naive Bayes,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 129–138, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1827.
R.  A.  Ashley  and C.  F.  Parmeter,  “Sensitivity  analysis  of  an  OLS  multiple  regression inference with respect to possible linear endogeneity in the explanatory variables, for both modest and for extremely large samples,” Econometrics, vol. 8, no. 1, 2020, doi: 10.3390/econometrics8010011.
M. L. Sibuea and A. Safta, “Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Means Clustring,” Jurteksi, vol. 4, no. 1, pp. 85–92, 2017, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.28. I. Muthahharah and  I.  Fatwa, “Modeling The Types of Online Learning Media Using Multiple Linear Regression Analysis,” J. Varian, vol. 5, no. 1, pp. 39–46, 2021, doi: 10.30812/varian.v5i1.1459.
W. Dhuhita, “Clustering Menggunakan Metode K-Mean Untuk Menentukan Status Gizi Balita,” J. Inform. Darmajaya, vol. 15, no. 2, pp. 160–174, 2015.
C. C.L, J. D.S, and S. Sonoli, “Multiple Linear Regression Analysis for Prediction of Boiler Losses and Boiler Efficiency,” Int. J. Instrum. Control Syst., vol. 8, no. 2, pp. 01– 09, 2018, doi: 10.5121/ijics.2018.8201.
A. H. Nasyuha, Zulham, and I. Rusydi, “Implementation of K-means algorithm in data analysis,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 20, no. 2, pp. 307–313, 2022, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v20i2.21986.
H.  Sy,  Rismayani,  and  A.  Syam,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Pengelompokan Penyebaran Diare di Kota Makassar,” SISITI  Semin. Ilm. Sist. Inf. dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 1, pp. 73–82, 2019.
S.  Handoko,  F.  Fauziah,  and  E.  T.  E.  Handayani,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-
Means Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
E. E. Putri, B. S. Hasugian, A. Info, and D. Mining, “Pattern Analysis of Drug Procurement System  With  FP-Growth  Algorithm,”  vol.  7,  no.  1,  pp.  70–79,  2022,  doi: 10.15575/join.v7i1.841.
C. Yuan and H. Yang, “Research on K-Value Selection Method of K-Means Clustering Algorithm,” J, vol. 2, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.3390/j2020016.
L.  Pun,  P.  Zhao,  and  X.  Liu,  “A  Multiple  Regression  Approach  for  Traffic  Flow Estimation,”  IEEE  Access,  vol.  7,  no.  c,  pp.  35998–36009,  2019,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2904645.
B. D. F. Kurniatullah and Y. T. C. Pramudi, “Estimation of Students’ Graduation Using Multiple Linear Regression Method,” J. Appl. Intell. Syst., vol. 2, no. 1, pp. 29–36, 2017, doi: 10.33633/jais.v2i1.1415.
C. Farkas, L. Fenyvesi, and K. Petróczki, “Multiple linear regression model of golden apple’s failure characteristics under repeated compressive load,” Potravin. Slovak J. Food Sci., vol. 13, no. 1, pp. 793–799, 2019, doi: 10.5219/1168.
R.  Setiawan,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ),” J. Lentera Ict, vol. 3, no. 1, pp. 76–92, 2016.
A. Triayudi and I. Fitri, “Comparison Of The Feature Selection Algorithm In Educational Data Mining,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 19, no. 6, pp. 1865–1871, 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v19i6.21594.
M. Lubis, D. O. D. Handayani, and A. R. Lubis, “Prediction analysis of the happiness ranking of countries based on macro level factors,” IAES Int. J. Artif. Intell., vol. 11, no. 2, pp. 666–678, 2022, doi: 10.11591/ijai.v11.i2.pp666-678.
S. Fatimah and W. Wiharto, “Multiple linear regression for the analysis of the parameters used in dyes decolourisation by ozonation techniques,” MATEC Web Conf., vol. 154, pp. 2–6, 2018, doi: 10.1051/matecconf/201815401003.
H.  Kang  and  H.  Zhao,  “Description  and  Application Research  of  Multiple  Regression Model Optimization Algorithm Based on Data Set Denoising,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1631, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1631/1/012063.
H. H. Nuha and A. A. Absa, “Data Visualization of COVID-19 Vaccination Progress and Prediction  Using  Linear  Regression,”  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–6,  2022,  doi: 10.15575/join.v7i1.736.