## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.5, No.1, Juli 2021, pp. 95~102 e-ISSN: 2548-6861

## Penerapan Metode Regresi Linear Berganda untuk Prediksi Kerugian Negara Berdasarkan Kasus Tindak Pidana Korupsi
Alfanda Novebrian Maharadja 1 *, Iqbal Maulana 2 *, Budi Arif Dermawan 3 * * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang alfanda.maharadja17005@student.unsika.ac.id 1 , iqbal.maulana@staff.unsika.ac.id 2 , budi.arif@staff.unsika.ac.id 3 Article Info ABSTRACT Article history: Received 01-07-2021 Revised 23-07-2021 Accepted 23-07-2021
Tindak  pidana  korupsi  merupakan  kegiatan  yang  dapat  mengakibatkan  kerugian keuangan negara atau perekonomian negara serta dapat menghambat pembangunan nasional.  Semenjak  penindakan  kasus  korupsi  2013-2020,  pada  tahun  2014 merupakan angka tertinggi dalam jumlah kasus, yaitu sebanyak 629 kasus, sedangkan pada  tahun  2020  negara  mengalami  kerugian  tertinggi  sebesar  Rp.  18,6  Triliun. Adanya permasalahan tersebut perlu dilakukan kebijakan yang tepat serta antisipasi dalam  meminimalisir  kerugian  negara  pada  tahun  selanjutnya.  Oleh  karena  itu penelitian ini melakukan prediksi kerugian negara berdasarkan tindak pidana korupsi dengan  menggunakan  regresi  linear  berganda.  Regresi  linear  berganda  merupakan salah satu metode statistik  yang digunakan untuk menelusuri pola  hubungan antara variabel  terikat  dengan  dua  atau  lebih  variabel  bebas. Pembelajaran  regresi  linear berganda  dalam  penelitian  ini  menghasilkan  model  regresi  yang  dimana menghasilkan nilai konstanta yaitu 284645.5891073216 serta nilai koefisien yaitu - 139837.38007863  dan  363493.06049751.  Kemudian  penelitian  ini  melakukan pengukuran performa model regresi linear dengan kondisi pembagian data 80% untuk data training dan  20%  untuk  data testing .  Dari  kondisi  pembagian  data  tersebut memperoleh nilai RMSE sebesar 8447373.485 untuk data training dan 9769609.026 untuk data  testing .  Sedangkan  untuk  nilai  koefesien  determinasi  memperoleh  nilai sebesar  0.579  untuk data  training yang  tingkat  hubungan  antar  variabelnya  cukup kuat  dan  0.662  untuk data  testing yang  berarti  tingkat  hubungan  antar  variabelnya kuat . Dengan melakukan prediksi menggunakan metode regresi linear berganda dapat memberikan informasi yang membantu pemerintah dalam mengambil kebijakan yang tepat terahadap permasalahan kasus korupsi serta meminimalisir dan mengantisipasi kerugian negara yang lebih besar untuk tahun selanjutnya.

## Keyword:
Koefesien Determinasi, Korupsi, Regresi Linear Berganda, RMSE.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Korupsi  merupakan  bentuk/jenis  kasus  tindak pidana,  dalam  UU  No.  31  Tahun  1999  yang  telah  diubah dengan  UU  No.  20  Tahun  2001  tentang  Pemberantasan Tindak  Pidana  Korupsi  dijelaskan  bahwa  tindakan  pidana korupsi sangat merugikan keuangan negara atau perekonomian  negara  dan  menghambat  pembangunan nasional.  Berbagai  upaya  pemerintah  untuk  memberantas korupsi telah dilakukan di setiap periode pemerintahan negara ini.  Tindakan  pemerintah  dalam  pemberantasan  korupsi diantaranya,  menerbitkan  Keppres  No.  28  Tahun  1967
tentang  Pembentukan  Tim  Pemberantasan  Korupsi,  namun dalam pelaksanaannya tidak bisa dilakukan secara maksimal, bahkan bisa dikatakan hampir tidak berfungsi. Selanjutnya di saat pemerintahan Presiden Abdurrahman Wahid muncul Tap MPR Nomor XI/MPR/1998 tentang Pengelolaan Negara yang Bersih dan Bebas Korupsi, Kolusi, dan Nepotisme kemudian membentuk  badan-badan  negara  untuk  mendukung  upaya pemberantasan  korupsi.  Pada  masa  kepemimpinan  Presiden Megawati Soekarno Putri membentuk Komisi Pemberantasan Tindak Pidana Korupsi (KPTPK) yang merupakan cikal bakal Komisi  Pemberantasan  Korupsi  (KPK),  dan  di  era  Presiden Susilo  Bambang  Yudhoyono,  beliau  menerbitkan  Instruksi
96
Presiden Nomor 5 Tahun 2004, kemudian dilanjutkan dengan penyiapan  Rencana  Aksi  Nasional  Pemberantasan  Korupsi (RAN) yang disusun Bappenas [1] .
Namun berbagai upaya pemerintah dalam memberantas  korupsi  belum  menunjukan  penanganan kongkret.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  1  semenjak  penindakan kasus korupsi 2013-2020, pada tahun 2014 merupakan angka tertinggi  jumlah  kasus,  dengan  629  kasus.  Sedangkan  pada tahun 2020 negara mengalami kerugian tertinggi sebesar Rp. 18,6 Triliun [2].
TABEL I.

## REKAPITULASI KERUGIAN NEGARA BERDASARKAN KASUS
TINDAK PIDANA KORUPSI TAHUN 2013-2020 Tahun Jumlah Kasus Jumlah Kerugian 2013 560 Rp6.011.269.014.296 2014 629 Rp7.183.496.886.861 2015 550 Rp3.107.725.943.808 2016 482 Rp1.450.117.648.234 2017 576 Rp6.562.929.686.822 2018 454 Rp5.645.728.426.504 2019 271 Rp8.405.040.149.122 2020 444 Rp18.615.067.880.559
Penelitian  ini  nantinya  akan  menerapkan  metode regresi  linear merupakan  suatu  algoritma  yang  digunakan untuk  menelusuri  pola  hubungan  antara  variabel  terikat dengan  dua  atau  lebih  variabel  bebas  [3] . Penelitian sebelumnya  yang  menerapkan  metode  regresi  linear  untuk melakukan perbandingan antara regresi linear, backpropagation, dan fuzzy  mamdani yang  dimana  dalam penelitian  tersebut  menunjukan  bahwa  korelasi  dari  regresi linear  sangat  bagus,  yaitu  0,929  [4].  Selain  itu  penelitian lainnya,  memprediksi  harga  saham  dengan  regresi  linear berganda yang dimana dilakukan hybrid dengan K-Means dan Moving  Avarage mampu  menghasilkan Root  Mean  Square Error sebesar 122,831 [5]. Sebagai tambahan dalam prediksi harga  sembako  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear berganda  [6]  menghasilkan  nilai  koefisien  determinasi sebesar 0,842 yang dimana pengaruh variabel independen di dalam  variabel  dependen  menghasilkan  presentase  84,2%, sedangkan  sisanya  sebesar  15,8%  dipengaruhi  oleh  variabel yang tidak dimasukan ke dalam model penelitian.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  tersebut,  maka penulis  tertarik  mengusulkan  penelitian  tentang  penerapan metode  regresi  linear  dalam  membangun  model  prediksi kerugian negara berdasarkan kasus tindak pidana korupsi.
Dari penjelasan yang telah disebutkan di atas, pemetaan permasalahan  perlu  dilakukan  agar  Pemerintah  dapat mengambil  kebijakan  yang  tepat  terahadap  permasalahan kasus  korupsi  serta  dapat  mengantisipasi  kerugian  negara yang lebih besar untuk tahun selanjutnya.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  pengumpulan  data  dengan cara  mempelajari  dan  memahami  hal-hal  yang  berkaitan dengan penelitian sehingga  sumber-sumber  studi literatur yang  digunakan  sebagai  studi  pustaka.  Hal-hal  yang diperlukan  dalam  penelitian  meliputi  metode  prediksi menggunakan algoritma regresi linear berganda.

## B. Dataset
Dataset yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang diperoleh  secara  langsung  melalui  instansi Indonesia Corruption  Watch serta  dapat  diakses  melalui website resmi  acuan  ICW  yaitu https://antikorupsi.org . Dataset yang diperoleh merupakan data kerugian negara dari tahun 2013 – 2020.

## C. Regresi Linear Berganda
Regresi  linear  berganda  adalah  salah  satu  cara  untuk melakukan  prediksi  yang  melibatkan  dua  atau  lebih variabel  yaitu  variabel  pemberi  pengaruh  dan  variabel terpengaruh.  Variabel-variabel  tersebut  bersifat  saling terkait  atau  ada  hubungan  sebab  akibat.  Metode  regresi akan  menjelaskan  hubungan  antar  variabel  tersebut  [7]. Regresi  linear  berganda  memperlihatkan  hubungan variabel dependent dan independent dengan grafik berupa garis  lurus.  Melalui  perhitungan  regresi  linear  akan menghasilkan persamaan yang dapat dijadikan acuan untuk memperkirakan  nilai  variabel  dependent  di  waktu mendatang dengan memasukan nilai variabel independent ke dalam persamaan [7]. Adapun model persamaan regresi linear berganda adalah sebagai berikut :
b = 𝑛 (∑𝑥𝑦) − (∑𝑥)(∑𝑦) 𝑛 (∑𝑥2)− (∑𝑥)2 (1)
a = ∑𝑦 − 𝑏(∑𝑥) 𝑛 (2)
y = a+ 𝑏 1 𝑥 1 + … + 𝑏 𝑛 𝑥 n (3)

## D. Penguji Keakurasian
Keakurasian  suatu  prediksi  ditentukan  oleh  seberapa besar penyimpangan atau kesalahan ini, yang terjadi antara data  yang  diprediksi  dengan  data  yang  sebenarnya  atau data  aktual  [8],  [5].  Kesalahan  dalam  perumusan  sebuah prediksi tidak hanya disebabkan oleh unsur error tapi juga ketidakmampuan suatu model peramalan mengenali unsur yang lain dalam deret data  yang  mempengaruhi besarnya penyimpangan  dalam  prediksi  [9].  Besarnya  kesalahan atau  penyimpangan  ini  dapat  disebabkan  oleh  besarnya faktor  yang  tidak  diduga  ( outliers )  dimana  tidak  ada metode prediksi yang mampu menghasilkan prediksi yang akurat  atau  dapat  juga  disebabkan  metode  prediksi  yang digunakan  tidak  dapat  memprediksi  dengan  tepat
Penerapan Metode Regresi Linear Berganda untuk Prediksi Kerugian Negara Berdasarkan Kasus Tindak Pidana Korupsi (Alfanda Novebrian Maharadja, et all)
komponen tren, komponen musiman atau komponen siklus yang mungkin terdapat dalam deret data [9].
Adapun  dalam  menghitung  besarnya  kesalahan tersebut  yaitu  adalah root  mean  square  error (RMSE). RMSE  merupakan  akar  dari  MSE  serta  menggunakan metode  berbasis  gradien.  Hasil  prediksi  dinyatakan  baik jika  semakin  rendah  nilainya  RMSE  maka  semakin  baik prediksi yang dilakukan.
Adapun  rumus  dari  pengujian  RMSE  tersebut sebagaimana  ditampilkan  pada  persamaan  (4),  adalah sebagai berikut.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 1 𝑛 ∑(𝑌𝑡 − 𝑌′𝑡) 2 (4)
Dalam  suatu  model  pun  perlu  dilihat  dari  segi kecocokannya,  dalam  melihat  kecocokan  suatu  model dapat  menerapkan  persamaan  koefisien  determinasi  ( 𝑅 2 ). Dinamakan  koefisien  determinasi  karena 𝑅 2 x  100% daripada  variasi  yang  terjadi  dalam  variabel  tak  bebas  Y dapat  dijelaskan  oleh  variabel  bebas  X  dengan  adanya regresi  linier  Y  atas  X  [10].  Besarnya  nilai  koefisien determinasi  adalah  berkisar  0  < 𝑅 2 <  1.  Artinya  jika 𝑅 2 mendekati  1  maka  dapat  dikatakan  pengaruh  variabel bebas terhadap variabel terikat adalah sangat kuat. Berikut interpretasi koefesien determinasi [11].

## TABEL II. INTERPRETASI KOEFISIEN DETERMINASI
Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,80 – 1,000 Sangat Kuat 0,60 – 0,799 Kuat 0,40 – 0,599 Cukup Kuat 0,20 – 0,399 Rendah 0,00 – 0,199 Sangat Rendah
Adapun  rumus  dari  koefisien  determinasi  tersebut sebagaimana  ditampilkan  pada  persamaan  (5),  adalah sebagai berikut.
𝑅 2 = 𝑏 1 (∑𝑥 1 𝑦)+𝑏 2 (∑𝑥 2 𝑦)+…+𝑏 𝑛 (∑𝑥 𝑛 𝑦) ∑ 2 𝑦 (5)

## E. Metode Analisis Data
Metode analisis data yang digunakan pada penelitian yaitu Cross-Industry Standard Process for Data Mining.
Gambar 1. The CRISP-DM cycle [12].
Metodologi  CRISP  –  DM  merupakah  standarisasi proses  data  mining  sebagai  strategi  pemecahan  masalah secara umum dari bisnis atau unit [13]. Dapat dilihat Gambar 1  yang  merupakan  enam  fase  saling  terkait  yang  digunakan untuk  menggambarkan  proses  CRISP-DM  [12],  adapun penjelsan enam fase tersebut sebagai berikut.

## 1) Business Understanding
Tahapan  ini  merupakan  fase  awal  untuk  mengetahui masalah  yang diselesaikan  untuk  mencapai tujuan  yang dinginkan.

## 2) Data Understanding
Pada  tahap  ini  diperlukan  untuk  mempersiapkan  data yang  akan  diolah  agar  dapat  dimodelkan  dengan memeriksa  apakah  data  tersebut  normal,  lengkap  dan konsisten  sehingga  dapat  dimodelkan  sesuai  dengan metode data mining yang akan digunakan.

## 3) Data Preparation
Tahap  ini  mencakup  semua  aktivitas  untuk  membuat kumpulan  data  akhir.  Kumpulan  data  yang  dihasilkan biasanya  berupa  data  mentah  dan  kurang  berkualitas, misalnya nilai yang hilang, nilai masukan yang salah, dan ketidakkonsistenan.  Akibatnya,  data  harus  diproses terlebih dahulu. Proses pembersihan meliputi penghapusan data duplikat, pengisian / pemrosesan data yang  hilang,  koreksi  data  yang  tidak  konsisten,  dan koreksi kesalahan ketik.
4) Modelling
Merupakan tahapan pemilihan teknik data mining dengan menentukan  algoritma  yang  akan  digunakan..  Dalam tahap ini, berbagai macam teknik pemodelan dipilih dan diterapkan  ke  dataset  yang  sudah  disiapkan  untuk mengatasi  kebutuhan  bisnis  tertentu.  Tahap  pembuatan model  juga  mencakup  penilaian  dan  analisa  komparatif dari berbagai model yang dibangun.
5) E valuation
Setelah  tahap modelling selesai  dilakukan,  model tersebut  harus  dievaluasi  untuk  melihat  kualitas  dan efektivitas  sebelum  disebarkan  untuk  digunakan.  Pada tahap ini juga ditentukan apakah model dapat mencapai
98
tujuan yang telah ditetapkan pada tahap pertama, apakah terdapat permasalahan penting dari penelitian yang tidak tertangani  dengan  baik,  dan  mengambil  keputusan berkaitan dengan penggunaan hasil dari data mining .
6) Deployment
Pada tahap terakhir, penelitian yang telah dilakukan akan dipresentasikan  dalam  bentuk  laporan  dan  dapat direkomendasikan ke pihak yang bersangkutan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  regresi  linear berganda  untuk  memprediksi  kerugian  negara  berdasarkan kasus tindak pidana korupsi yang diperoleh melalui lembaga Indonesia Corruption Watch.
1) Bussiness Understanding .
Tahap  ini,  terdapat  permasalahan  kasus  tindak  pidana korupsi  yang  mengakibatkan  kerugian  negara.  Sehingga penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  model  prediksi kerugian  negara  berdasarkan  kasus  tindak  pidana  korupsi sebagai  bagian  dari  kajian  kerentanan  korupsi  agar  dapat membantu  pemerintah  dalam  menentukan  kebijakan  yang tepat terahadap permasalahan kasus korupsi.

## 2) Data Understanding
Tahap    ini    meliputi, pencarian data lalu diidentifikasi dan dilakukan pemahaman terhadap data. Pada tahap ini data yang  digunakan  adalah  data  kuantitatif,  dimana  jenis  data yang dapat diukur, dihitung serta dapat dideskripsikan dengan menggunakan angka.
Gambar 2. Data Kerugian Negara Periode 2013 sampai 2020.
Dari  Gambar  2,  dapat  dijelaskan  bahwa  data  tersebut merupakan  data  sekunder  yakni  perolehan  dari  lembaga Indonesia Corruption Watch . Kondisi data bersifat kuantitatif karena informasi didalamnya berupa angka atau bilangan.

## TABEL III. DESKRIPSI ATRIBUT
Atribut Keterangan Tahun Menjelaskan  data  kerugian negara berdasarkan tahun. Jenis Kasus Jenis kasus yang mengakibatkan kerugian negara, dengan kondisi terbagi menjadi 14 jenis kasus, adapun jenis  kasusnya  yaitu,  sebagai berikut : 1 = Anggaran Ganda
2 = Kegiatan / Proyek Fiktif
3 = Laporan Fiktif
4 = Mark Down
5 = Mark Up
6 = Pemerasan
7 = Penggelapan 8 = Penyalahgunaan Anggaran 9 = Penyalahgunaan Wewenang 10 = Pemotongan / Penyunatan 11 = Pungutan Liar 12 = Suap / Gratifikasi 13 = Pencucian Uang 14 = Manipulasi Saham Jumlah Kasus Menjelaskan  data  kerugian negara  berdasarkan  jumlah kasus. Jumlah Kerugian Data  jumlah  kerugian  yang diperoleh dari lembaga Indonesia Corruption Watch.
Berdasarkan  kondisi  data  yang  telah  diperoleh  maka penentuan  atribut  yang  akan  digunakan  sebagai  variabel independent adalah Jenis kasus dan Jumlah Kasus sedangkan untuk variabel dependen adalah Jumlah Kasus.
Gambar 3. Penentuan Variabel Independen dan Dependen
e-ISSN: 2548-6861
Penerapan Metode Regresi Linear Berganda untuk Prediksi Kerugian Negara Berdasarkan Kasus Tindak Pidana Korupsi

## 3) Data Preparation
Ada        beberapa        tahap  dalam data  preparation yang dilakukan, berikut adalah langkah-langkah yang dilakukan.
 Pada  tahap Select  Data dilakukan  proses  untuk memilih  data  yang  dibutuhkan  untuk  tujuan permodelan. Data yang digunakan adalah data pada Gambar 2.
 Selanjutnya  pada  tahap cleaning  data dilakukan pemeriksaan missing  value pada  masing-masing atribut  dengan  menggunakan  perintah  sebagai berikut :
TABEL IV. HASIL PEMERIKSAAN MISSING VALUE
Atribut Jumlah Missing Value Jenis Kasus 0 Jumlah Kasus 3 Jumlah Kerugian 11
Pada  Tabel  IV  dapat  dilihat  bahwa  dari  masing-masing atribut tidak  di  temukan missing  value pada  data  tersebut. Selanjutnya  dalam  proses cleaning  data perlu  diketahui penyabaran  suatu  variabel  pada  masing-masing  atribut dengan menggunakan perintah sns.boxplot.
Gambar 5. Pendistrubusian Data pada Atribut Jenis Kasus
Gambar 6. Pendistrubusian Data pada Atribut Jumlah Kasus
Gambar 7. Pendistrubusian Data pada Atribut Jumlah Kerugian
Berdasarkan  visualisasi  penyebaran  suatu  variabel  bahwa atribut  Jenis  Kasus  berdistribusi  normal  sedangkan  untuk atribut  Jumlah  Kasus  dan  Jumlah  Kerugian  mengalami outlier . Sebagai berikut perintah untuk mengetahui kuantitas data yang mengalami outlier .
TABEL V.

## KUANTITAS DATA YANG MENGALAMI OUTLIER
Atribut Jumlah Outlier Jenis Kasus 0 Jumlah Kasus 3 Jumlah Kerugian 11
Telah diketahui bahwa penyebaran data suatu variabel pada atribut Jumlah Kasus yang mengalami outlier sebanyak 3 dan Jumlah Kerugian sebanyak 11. Dalam menangani data outlier diterapkan  perintah dropna(axis  =  0) untuk  menghapus baris  yang  mengalami outlier serta  dilakukan  penghapusan nilai 0 pada atribut Jumlah Kasus dan Jumlah kerugian.
Sebagai  berikut  perintah  untuk  menghapus  baris  yang mengalami outlier pada dataset.
Selanjutnya melakukan penanganan untuk menghapus nilai 0  pada  atribut  jumlah  kasus  dan  jumlah  kerugian,  sebagai berikut perintah yang dilakukan untuk menghapus nilai 0 :
#Melihat missing value df . isnull() . sum()
# menghapus outlier df = df . dropna(axis = 0 )
# menghapus nilai 0 index_names = df[df[ 'Jumlah Kasus' ] == 0 ] . index df . drop(index_names, inplace = True )
# menghapus nilai 0 index_names = df[df[ 'Jumlah Kerugian' ] == 0 ] . index df . drop(index_names, inplace = True )

## 100
Setelah  dilakukan  penanganan  kasus  data outlier tahapan selanjutnya adalah melakukakuan standarisasi data. Sebelumnya pada data kerugian negara yang diperoleh akan dilakukan  konversi  nilai  kerugian  untuk  menyederhanakan nominal  angka  kerugian  yang  terkandung  dalam  atribut Jumlah  Kerugian  dengan  kondisi  Rupiah  menjadi  USD, adapun perintah yang dilakukan sebagai berikut.
Adapun  tahapan  dalam  melakukan  standarisasi  data bertujuan  mengubah  data  sedemikian  rupa  dan  menjadikan data  lebih  stabil,  untuk  melakukan  standarisasi  pada  dataset digunakan library pada Pyhthon yaitu StandardScaler().

## TABEL VI.

## HASIL STANDARISASI DATA
-1.4361659 3e+00 -1.429720 66e+00 9.7955351 1e-01 -8.22674953 e-01 -1.0033488 0e+00 -1.429720 66e+00 -8.733514 06e-01 -8.40796363 e-01 -5.7053167 0e-01 -1.429720 66e+00 -1.006104 04e+00 -8.49986189 e-01 … … … … -1.0033488 0e+00 1.6641011 0e+00 -7.671493 00e-01 -8.13932456 e-01 -5.7053167 0e-01 1.6641011 0e+00 -9.530029 85e-01 -8.50068245 e-01 -1.3771454 1e-01 2.2828654 5e+00 -1.006104 04e+00 -8.28826121 e-01
4) Modelling. Pada        tahap modelling dilakukan penambangan data pada dataset yang telah melalui tahap data preparation .  Dengan  kondisi  dataset  yang  sudah  siap digunakan  sebelumnya  akan  dilakukan  pembagian  data, adapun kondisi pembagian data yang dilakukan adalah 80% untuk  data training dan  20%  untuk  data testing .  Kemudian langkah  selanjutnya  akan  dilakukan  pembelajaran  dengan metode regresi linear berganda. Sebagai berikut fungsi untuk memperoleh nilai konstanta dan koefisien dalam suatu model:
Berdasarkan  dari  hasil  dari  pembelajaran  regresi  linear berganda menghasilkan model regresi sebagai berikut.
Y =  284645.5891073216 + (-139837.380078 63 ) 𝑥 1 + -20978.0813428 𝑥 2 + (363493. 06049751) 𝑥 3
Model  regresi  linear  berganda  tersebut  kemudian diterapkan  pada  data testing .  Hasilnya  seperti  diperlihatkan pada Tabel VI.

## TABEL VII. PREDIKSI KERUGIAN NEGARA DENGAN REGRESI LINEAR BERGANDA
No. Actual Predicted 56 48548601 45189960.0 31 10344 927719.0 32 46583525 34711596.0 73 4952057 12433629.0 81 615993 3688817.0 34 31445467 37983033.0 66 68401745 37172135.0 58 55404772 48824891.0 38 11883409 15082971.0 5 190344 990654.0 39 37217442 23079818.0 51 14153827 45210939.0 37 37322918 27805228.0 61 31397904 24834349.0 5) Evaluation : Pada tahap     evaluasi  ini,  dilakukan proses  pengujian  kualitas  dan  efektivitas.  Dalam  menguji ketepatan  dan  keakuratan  model  prediksi  kerugian  negara berdasarkan  kasus  tindak  pidana  korupsi  diterapkan  proses perhtungan  nilai root  mean  square  error serta  perhitungan untuk mengetahui kecocokan suatu model dengan menggunakan persamaan koefisien determinasi. Berikut hasil nilai RMSE dan koefisien determinasi.
TABEL VIII.

## PERFORMA MODEL
Model RMSE 𝑹 𝟐 Training 8447373.485 0.579 Testing 9769609.026 0.662
Berdasarkan Tabel VII, adapun perolehan performa model regresi linear berganda dalam  memprediksi kerugian  negara berdasarkan  kasus  tindak  pidana  korupsi  menghasilkan
# konversi nilai Jumlah Kerugian df[ 'Jumlah Kerugian' ] = (df[ 'Jumlah Kerugian' ] / 14500 ) . astype( 'int64' ) . round() df . head()
#Mengetahui nilai a (konstanta) dan b(koefesien) ml = LinearRegression() persamaan = ml . fit(X,y)
print ( 'Konstanta : \n ' ,persamaan . intercept_) print ( ' \n Koefesien : \n ' ,persamaan . coef_)
Penerapan Metode Regresi Linear Berganda untuk Prediksi Kerugian Negara Berdasarkan Kasus Tindak Pidana Korupsi (Alfanda Novebrian Maharadja, et all)
tingkat akurasi dengan nilai root mean square error sebesar 8447373.485  pada  model training dan  9769609.026  pada model testing. Sedangkan  perolehan  nilai  koefesien determinasi  pada  model training yaitu  sebesar  0.579  yang dimana  memiliki  tingkat  hubungan  cukup  kuat  karena kemampuan variabel bebas dalam menjelaskan  varians dari variabel terikatnya adalah sebesar 57,9% dan terdapat  42,1% varians variabel terikat yang dijelaskan oleh faktor lain  dan untuk model testing menghasilkan nilai koefesien 0.662 yang dimana memiliki tingkat hubungan kuat karena kemampuan variabel  bebas  dalam  menjelaskan    varians  dari  variabel terikatnya adalah sebesar 66,2% dan terdapat  33,8% varians variabel terikat yang dijelaskan oleh faktor lain.
6) Deployment : Deployment merupakan    tahapan terakhir dalam pembuatan laporan hasil data mining. Dimana laporan yang berisikan mengenai pengatahuan yang diperoleh atau  pengenalan  pola  pada  data  dalam  proses data  mining. Dari  penelitian  ini,  dihasilkan  suatu  pola data  mining yang terdapat  data training dan  data testing .  Dalam  proses pengujian dalam  menguji tingkat keakurasian  menggunakan bahasa  pemrograman Python didapatkan  pengetahuan  baru bahwa  regresi  linear  dapat  melakukan  prediksi  kerugian negara berdasarkan kasus tindak pidana korupsi.

## B. Pembahasan
Penelitian ini membahas terkait penerapan metode regresi linear  berganda  terhadap  pengolahan  data  kerugian  negara berdasarkan  kasus  tindak  pidana  korupsi.  Metodologi  yang dilakukan  adalah  CRISP  –  DM  ( Cross-Industry  Standard Process for Data Mining ). Dataset yang digunakan yaitu tren penindakan  kasus  korupsi  tahun  2013  sampai  dengan  2020. Diperoleh pembelajaran regresi linear berganda menghasilkan model regresi yang dimana menghasilkan nilai konstanta  yaitu  284645.5891073216  serta  nilai  koefisien yaitu  -139837.38007863  dan  363493.06049751.  Kemudian dilakukan pengukuran performa model regresi linear dengan kondisi  pembagian  data  80%:20%.  Dari  kondisi  pembagian data  tersebut  diperoleh  nilai  RMSE  sebesar  8447373.485 untuk data  training dan  9769609.026  untuk data  testing . Sedangkan untuk  nilai  koefesien determinasi diperoleh nilai sebesar  0.579  untuk data  training yang  tingkat  hubungan antar  variabelnya  cukup  kuat  yang  dimana  kondisi  tersebut menjelaskan  varians dari variabel terikatnya adalah sebesar 57,9%  dan  terdapat    42,1%  varians  variabel  terikat  yang dijelaskan  oleh  faktor  lain,  sedangkan  untuk data  testing memperoleh  nilai  koefesien  determinasi  0.662  yang  berarti tingkat  hubungan  antar  variabelnya  kuat.  Dimana  kondisi tersebut  menjelaskan  bahwa  kemampuan  variabel  bebas dalam  menjelaskan  varian  dari  variabel  terikatnya  adalah sebesar  66,2%  dan  terdapat    33,8%  varians  variabel  terikat yang dijelaskan oleh faktor lain.

## IV. K ESIMPULAN
Penerapan  metode  regresi  linear  berganda  dalam memprediksi  kerugian  negara  berdasarkan  kasus  tindak pidana  korupsi  didapatkan  hasil  pembelajaran  regresi  linear berganda  dengan  nilai  konstanta  yaitu  284645.5891073216 serta nilai koefisien yaitu -139837.38007863 dan 363493.06049751. Kemudian dilakukan pengukuran performa model regresi linear dengan kondisi pembagian data 80%:20% dimana terdiri dari kondisi 52 baris untuk data latih dan  14  baris  untuk  data  uji.  Dari  kondisi  pembagian  data tersebut  diperoleh  nilai  RMSE  sebesar  8447373.485  untuk data training dan 9769609.026 untuk data testing . Sedangkan untuk  nilai  koefesien  determinasi  diperoleh  nilai  sebesar 0.579  untuk data  training yang  tingkat  hubungan  antar variabelnya  cukup  kuat  dan  0.662  untuk data  testing yang berarti tingkat hubungan antar variabelnya kuat .
Diharapkan dengan adanya penelitian ini model prediksi tersebut dapat menjadi bagian dari kajian kerentanan korupsi serta dapat serta dapat dilakukan pemetaan permasalahan agar Pemerintah dapat mengambil kebijakan yang tepat terahadap permasalahan  kasus  korupsi  serta  meminimalisir  dan mengantisipasi kerugian negara yang lebih besar untuk tahun selanjutnya  berdasarkan  variabel-variabel  yang  digunakan dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] TPBPAK  (Tim  Penulis  Buku  Pendidikan  Anti  Korupsi), Pendidikan Anti Korupsi untuk Perguruan Tinggi, Jakarta: Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan RI, 2011.
[2] ICW,  "Tren  Penindakan  Kasus  Korupsi  2020,"  2020. [Online].
Available: https://www.antikorupsi.org/sites/default/files/dokumen/2 10101- Tren%20Penindakan%20Korupsi%20Tahun%202020.pdf. [Accessed 2020].
[3] T.  N.  Padilah  and  R.  I.  Adam,  "Analisis  Regresi  Linier Berganda Dalam Estimasi," Fibonacci : Jurnal Pendidikan Matematika  dan  Matematika, vol.  5  No.2,  pp.  117-128, 2019.
[4] N. Nafi’iyah, "Perbandingan Regresi Linear, Backpropagation  Dan," SENIATI, no.  2085-4218,  pp. B.291-B.296, 2016.
[5] A. Izzah, "Prediksi Harga Saham Menggunakan Improved Multiple  Linear  Regression  untuk  Pencegahan  Data Outlier," KINETIK, Vols. 2, No. 3, no. 2503-2259, pp. 141- 150, 2017.
[6] D. A. Desi Novianti, "Pengujian Aplikasi E-Farmer Dalam Perhitungan  Keuntungan  Dengan  Metode  Blackbox Testingboundary Value Analysis," JUNIF, vol. 1 No. 2, pp. 76-81, 2020.
[7] S.  Susanto  and  D.  Suryadi,  Pengantar  Data  Mining Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data, Yogyakarta: Andi Offset, 2010.
[8] Susiana,  "Analisis  Peramalan  Penjualan  Minyak  Kelapa Sawit  (MKS)  pada  PT  Perkebunan  Nusantara  IV  Unit
102
Kebun Pabat," Karismatika, Vols. 53, No. 9, p. 1689–1699, 2019.
[9] A. Pranata, M. Akbar Hsb, T. Akhdansyah, and S. Anwar, "Penerapan  metode  pemulusan  eksponensial  ganda  dan tripel untuk meramalkan kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia," Jurnal Data Anal, vol. 1 No.1, pp. 32-14, 2018.
[10]   Sujana, Metode Statistik, Bandung: Tarsito, 2001.
[11]   Sugiyono,  Metode  Penelitian  Kombinasi,  Bandung:  CV Alfabeta, 2009.
[12]   Maimon,  Oded,  and  Lior,  Data  Mining  and  Knowledge Discovey Handbook, Springer, New York: Springer, 2010.
[13]   D. T. Larose, C. D. Larose, Discovering knowledge in data: an introduction to data mining (Vol. 4), 2014.