## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 171 - 177 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 633 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Sistem Informasi Geografis Pemetaan dan Prediksi Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Regresi Linear
Basri 1 , Andani Achamad 2 , Hazriani 2 Cita St. Munthakhabah R 3
1 Teknik Informatika, STMIK Hasan Sulur, Polewali Mandar, Indonesia
2 Pascasarjana, Sistem Komputer, STMIK Handayani, Makassar, Indonesia
3 Sistem Informasi, STMIK Hasan Sulur, Polewali Mandar, Indonesia Email: 1 12basry.tutar@gmail.com , 2 andani@handayani.ac.id, 3 Hazrianai@handayani.ac.id 4 Citajanuair18@gmail.com Email Penulis Korespondensi: 12basry.tutar@gmail.com
Abstrak − Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan sebuah sistem informasi yang berbasis komputer yang digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi informasi geografis.Salah satu potensi penerapan SIG adalah pemetaan potensi wilayah pemerintah tertentu,  misal  pemetaan  potensi  Desa  maupun  kecamatan.  Kecamatan  Tubbitaramanu  (TUTAR)  kabupaten  Polewali  Mandar sebagian besar wilayahnya belum terakomodir pada platform peta digital yang ada saat ini, sehingga membutuhkan penerapan SIG. Hal ini untuk memudahkan pemerintah setempat maupun masyarakat umum memperoleh informasi. Tujuan SIG Untuk mengetahui prediksi  pertumbuhan  penduduk,  menghasilkan  rekomendasi  pembangunan  fasilitas  kesehatan  berdasarkan  standar,  dan mengimplementasikan sistem Informasi Geografis Pemetaan Prediksi Pertumbuhan Penduduk.Penelitian ini menggunakan metode Regresi Linear menggunkan data kependudukan yang terhimpun mulai 2014 sampai 2020 sebgai data digunakan dalam sistem prediksi  dan  dapat  memberikan  rekomendasi  sesui  dengan  hasil,  Kecamatan  Tutar  tersebut  menunjukan  bahwa  ditahun  2022 sampai 2027 membutuhkan pembagunan fasilitas kesehatan pustu.
Kata Kunci ; Sistem Informasi Geografis; Linear Regresion; Kecamatan Tutar.
Abstract − Geographic  Information  System  (GIS)  is  a  computer-based  information  system  that  is  used  to  store  and  manipulate geographic information. One of the potential applications of GIS is the potential of certain government areas, such as mapping the potential of villages and sub-districts. Tubbitaramanu Subdistrict (TUTAR) Polewali Mandar Regency, most of its territory has not been accommodated on the current digital map platform, so the application of GIS. This is to make it easier for the local government and  the  general  public  to  obtain  information.  The  purpose  of  GIS  is  to  find  out  predictions  of  population  growth,  recommend recommendations for the construction of health facilities based on standards, and implement a Geographic Information System for Predicting Population Growth. This study uses the Linear Regression method using population data collected from 2014 to 2020 as data used in the prediction system and can provide recommendations. According to the results, the Tutar District shows that from 2022 to 2027 it requires the construction of pustu health facilities .
Keyword s; Geographic Information System; Linear Regression; Tutar District

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Informasi Geografis (SIG) atau Geographikal Information System (GIS) berkembang pesat terutama sistem informasi geografis berbasis web. Masyarakat sekarang lebih memilih mencari informasi geografis suatu tempat atau objek  melalui  peta  digital  dari  pada  peta konvensional .  Hal  ini  dikeranakan  pengguna  lebih  memudahakan mendapatkan informasi melalui peta digital. Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan sebuah sistem informasi yang  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk  menyimpan  dan  memanipulasi  informasi  geografis.  SIG  bisa  juga dikatakan sebagai suatu alat yang sudah terkomputerisasi untuk pemetaan dan penganalisisan sesuatu yang ada dan peristiwa  yang  terjadi  di  muka  bumi  [1].    SIG  mengoordinasikan  berbagai  aktivitas  kumpulan  data,  misalnya, pertanyaan  dan  pemeriksaan  terukur  dengan  persepsi  dan  keuntungan  luar  biasa  dari  penyelidikan  geografis.  Pada penelitian  terdahulu,  Peningkatan  jumlah  penduduk  di  Kota  Denpasar  dikarenakan  Kota  Denpasar  menjadi pusat pemerintahan Provinsi dan Kota. Faktor yang menyebabkan terjadinya pertumbuhan penduduk yaitu kelahiran (fertilitas),  kematian  (mortalitas),  dan  perpindahan  penduduk  (migrasi).  Bertambahnya  jumlah  penduduk  di  Kota Denpasar  mendorong  untuk  dilakukannya  pendataan  kependukan  yang  baik  karena  data  kependudukan  diperlukan dalam perencanaan dan evaluasi dalam suatu daerah [2], Pengamatan pola penyebaran penduduk  merupakan salah satu  hal  yang  sangat  penting  bagi  pemerintah.  Informasi  mengenai  hal  ini  akan  bermanfaat  untuk  pengambilan keputusan dalam perencanaan pembangunan di wilayah pemerintahan. Prediksi penyebaran jumlah penduduk akan sangat  bermanfaatuntuk  perencanaan  pembangunan  di  wilayah  Bandar  Lampung.  Informasi  mengenai  penyebaran dan  prediksijumlah  penduduk  di  wilayah  Bandar  Lampung  masih  diolah  secara  manual  dengan  penyajian  masih terbatasdalam bentuk tabel dan grafik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi geografis berbasis web  yang  menampilkan  pemetaan  penyebaran  dan  prediksi  jumlah  penduduk  berdasarkan  metode geometrik  di wilayah  Bandar  Lampung  [3] , Banyaknya  pelanggan  dan  pemakaian  air  bersih  di  suatu  daerah  yang  masukdalam zona pelayanan PDAM Way  Rilau Kota Bandar Lampung  diamati sebagai informasi  yang dapat digunakan dalam perencanaan produksi air bersih di masa mendatang. Hasil prediksi jumlah pelanggan dan jumlah pemakaian air bersih akan bermanfaat dalam perencanaan produksi air bersih dan peningkatan layanan kepada pelanggan. Prediksi dapat dilakukan dengan berbagai metode, salah satunya metode regresi linier sederhana. Hasil prediksi tersebut sebaiknya ditampilkan dalam format yang sesuai agar mudah dipahami, salah satu cara untuk menampilkan informasi adalah dengan  menggunakan  sistem  informasi  geografis[4],  RPJP  Daerah  Kota  Cimahi  2005-2025  menyebutkan  bahwa pertumbuhan  penduduk  dan  persebaran-nya  telah  menjadi  isu  strategis  dan  perlu  diatasi  secara  bertahap  dan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 171 - 177 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 633 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
berkesinambungan, oleh karena itu monitoring sebaran kependudukan merupakan sesuatu yang harus dilakukan secara berkelanjutan.  Metode  pengembangan  perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah  metode  Rational  Unified  Process (RUP).RUP menggunakan konsep object-oriented, dengan aktifitas yang berfokus pada pengembangan model dengan menggunakan Unified Model Language (UML) untuk menunjukkan informasi sebaran penduduk Kota Cimahi dengan baik  sehingga  pemerintah  dapat  menetapkan  kebijakan  yang  lebih  tepat  [5],  Jurnal  ini  membahas  penggunaan pemodelan  spasial-temporal  dan  SIG  untuk  memprediksi  pertumbuhan  penduduk  dalam  konteks  perencanaan infrastruktur  kesehatan  di  daerah  perkotaan.  Metode  ini  memadukan  data  penduduk  dengan  faktor-faktor  sosio- ekonomi dan spasial untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Hasilnya dapat digunakan untuk mengidentifikasi lokasi dan kapasitas yang optimal bagi fasilitas umum  Kesehatan [6]. Dalam penelitian ini akan dilakukan melalui perencanaan atau pemanfaatan peta yang menawarkan banyak kegunaan, terutama dalam hal memberikan data tentang luas  suatu  ruang  dan  dapat  juga  diguanakan  memprediksi  suatu  objek  pada  wilayah  tertentu,  misalkan  prediksi pertumbuhan penduduk. Seiring  bertambahnya  jumlah  penduduk,  hal  itu mempengaruhi  kepadatan pendudukdi suatu wilayah terkhusus Kecamatan tutar Kabupaten polewali mandar  sehingga menimbulkan masalah kependudukan seperti perlunya pembaguanan fasilitas umum bagi Kesehatan, Dampak dari permasalahan yang muncul tersebut dapat memperlemah  kualitas  hidup  masyarakat. Dari beberapa  permasalahan yang  timbul  akibat  pertumbuhan penduduk tersebut,  perlu  dilakukan    suatu  penelitian  untuk    dapat    mengestimasi  laju    pertumbuhan    penduduk  pada  tahun berikutnya.  Sehingga setelah  mengetahui  laju  pertumbuhan penduduk tersebut  diharapkan  agar dapat membantu pemerintah    untuk    merencanakan    strategi    peningkatan    ekonomi,    infrastruktur,    dll    yang    berdampak  pada kesejahteraan  dan  kualitas  hidup  masyarakat.  Salah  satu  metode  untuk  mengestimasi  pertumbuhan penduduk adalah  data  mining  berbasis  SIG  [7].  Oleh  karena  itu,  pemerintah  daerah  selalu  berupaya  untuk  memantau  dan mengidentifikasi warga masyarakat berdasarkan kelajuan penduduk. Hal ini juga dapat menjadi rujukan pemerintah daerah  bersama  dengan  pemerintah  kecamatan  dalam  pengambilan  keputusan  program-program  kebijakan pembangunan  fasilitas  umum  bisa  tepat  sasaran  [8]  .  Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  topik  yang  diangkat  pada penelitian ini adalah Sistem Informasi Geografis Pemetaan  Prediksi Pertumbahan Penduduk Menggunakan Regresi Linear. Penelitian  ini  difokuskan  untuk  membangun  SIG  kecamatan  Tutar  khususnya  prediksi  pemetaan  kelajuan penduduk.  Hasil  prediksi  kemudian  dijadikan  sebagai  acuan  untuk  merekomendasikan  pembangunan  fasilitas kesehatan  berdasarkan standar rasio ketersedian fasilitas kesehatan [9]. Selain itu, SIG menampilkan batas dan luas wilayah setiap desa dalam lingkup kecamatan Tutar, detail jumlah penduduk setiap tahunnya berserta hasil prediksi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini akan melalui beberapa tahap, dimana setiap tahap berdekatan dan saling mempengaruhi satu sama lain. Adapun tahapan penelitan tersebut dapat dilihat seperti pada gambar di bawah ini:
1. Pengumpulan Informasi dan Studi Literaratur
Penelitian ini diawali dengan pengumpulan informasi dan studi literatur seputar metode yang di gunakan yaitu Regresi  Linear  Berganda,  seta  data-data  tentang  kependudukan,  Pengumpulan  Infomasi,  Observasi  dan  Studi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 171 - 177 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 633 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Literatur  Perancangan  Sistem  dan  User  Interface  Implementasi  Metode  Regresi  Linear  Berganda  Pengujian Sistem  Implementasi  Pre-Processing  Data  Analisis  Korelasi    pengumpulan  informasi  ini  dilakukan  dengan wawancara ke beberapa pihak seperti pemerintah desa dan kepala dinas jajaranya.
2. Pre-Processing Data.
Tahap pre-processing merupakan tahap mentransformasikan data mentah ke format yang sesuai untuk analisis. Proses  ini  bertujuan  untuk  pembersihan  data,  dimana  informasi  yang  tidak  dibutuhkan  dibuang.  Teknik  atau metode yang digunakan dalam data preprocessing, diantaranya:
a Data cleaning: Menghilangkan nilai-nilai data yang salah, memperbaiki kekacauan data dan memeriksa data yang tidak konsisten.
b Data  integrasi  :  Menggabungkan  data  dari  beberapa  sumber  (database,  data  cube,  atau  file)  ke  dalam penyimpanan data yang sesuai
c Data transformasi : Normalisasi dan pengumpulan data sehingga menjadi sama. Data reduksi : Menguraikan data ke dalam bentuk yang lebih kecil ukurannya tetapi tetap menghasilkan hasil analitis yang sama.
3. Analisis Korelasi
Analisis korelasi merupakan tahap untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antar 2 variabel atau lebih. Dalam melakukan analisis korelasi langkah awal yang perlu dilakukan adalah 2 mengidentifikasi variabel yang hendak dikorelasikan. Identifikasi dilakukan untuk menentukan posisi variabel apakah sebagai variabel X (pengaruh) dan variabel Y (terpengaruh) [10].
4. Implementasi Metode Regresion Linear
Regresi  linear  merupakan  satu  cara  prediksi  yang  menggunakan  garis  lurus  unutk  menggambarkan  hubungan diantara  dua  variabel  atau  lebih.  Variabel  adalah  besaran  yang  berubah-ubah  nilainya.  Selanjutnya  variabel tersebut  terbagi  atas  dua  jenis  yaitu  variabel  pemberi  pengaruh  dan  variabel  terpengaruh.  Variabel  pemberi pangaruh  dapat  dianalogikan  sebab,  sementara  variabel  terpengaruh  merupakan  akibat  [11].  Informasi  yang dihasilkan dari data  mining dengan  metode Regresi  Linear ini sendiri juga bisa dijadikan sebagai dasar  untuk pengambilan keputusan. Contoh kasus metode data mining ini biasanya dipakai dalam data perhitungan sebuah waktu  yang  dibutuhkan  seseorang  untuk  mengantar  pizza  kepada  konsumennya,  yang  nantinya  akan menunjukkan jarak yang akan ditempuh oleh pengantar pizza itu, jumlah pesanan yang dipesan oleh konsumen dan  juga  banyaknya  lampu  lalulintas  yang  akan  dilewatinya.  Algoritma  Regresi  Linear  termasuk  jenis  aturan classification and regression pada data mining, selain Regresi Linear  yang termasuk pada  golongan ini adalah Support Vector Machine, Logistic Regression dan lain-lain. Analisis Regresi Linear adalah teknik data mining untuk menentukan bahwa terdapat hubungan antara variable yang ingin diramalkan (variabel tak bebas) dengan variabel lain (variabel bebas). Selanjutnya peramalan ini didasarkan pada asumsi bahwa pola pertumbuhan data historis yang bersifat linier, walaupun sebenarnya tidak 100% linier. Pola pertumbuhan ini didekati dengan suatu model yang menggambarkan hubungan-hubungan yang terkait dalam suatu keadaan.
5. Pengujian Sistem
Sistem yang telah dibuat akan diuji dengan data-data simulasi jumlah penduduk dalam setiap tahun.
6. Implementasi Sistem
Implementasi yang telah dibuat dan diuji coba akan diimplementasikan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Model  yang  dilakukan  dalam  peneltian  ini  linear  Regresi  prediksi  yang  menggunakan  garis  lurus  unutk menggambarkan hubungan diantara dua variabel atau lebih. Pada kasus ini data diolah dengan menggunakan algoritma regresi linear oleh program berbasis web yang telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP. Program nantinya akan mengolah data Kependudukan selama 7 tahun terakhir di BPS Kabupaten Polewali mandar, adapun total jumlah data yang akan menajadi perhitungan prediksi yaitu 23601 . Output dari algoritma Linear Regresi adalah menghasilkan hasil prediksi rekomendasi dan memberikan rekomendasi pembangunan fasilitas umum sesuai standarisasi yang ada pada teori. Berikut tahapan alur kerja algoritma Linear Regresi  pada data kependudukan Kecamatan.
a. Flocart Sistem
Gambar di bawah ini merupakan flowcart dari penelitian ini yang menjelaskan alur proses system.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 171 - 177 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 633 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Start end Input Username dan Password Verifikasi Input data training K Tidak Ya Data Lengkap Tidak Hitung Jarak Euclidian dengan Algoritma Haversine Ya Urutkan Hasil hitung jarak Pilih Tetangga Terdekat Kategori Mayoritas Hasil Prediksi
Gambar 2. Flowchart Sistem
Gambar 2 merupakan folwcart system yang menjelaskan prosesk kerja system. Tahap yang dilakukan untuk masuk halaman input data angaka kelahiran  yaitu login dengan input username dan password ketika berhasil akan tampil menu input data jika password login gagal akan kembali ke form lagin. Setelah berhasil login kemudian melakukan penginputan  data  dengan  lengkap  kemudian  menghitung  data  variable  dengan  algortitma  Linear  egresi,  kemudian diurutkan untuk untuk menampilkan hasil prediksi.
b. Alur Kerja Linear Regrsi
Tabel 1. Alur Kerja Sistem
c. Langkah pertama yang dilakukan sebelum menghitung dengan algoritma adalah mengelompokkan data jumlah penduduk dan data grafik dibawah ini merupakan data jumlah penduduk.
Tabel 2. Database Jumlah Penduduk Kecamatan Tubbitaramanu
Tahapan Proses Menginput data penduduk Menjumlahkan semua data yang akan diolah Menginput Tahun yang akan Di Prediksi Algoritma Linear Regresi dan memberikan rekomendasi pembagunan fasilitas Melihat Hasil Prediksi disesuaikan dengan Peta
Peta manmpilkan hasil algoritma
No .
Na ma K elura ha n / Desa 2014 2015 2016
2017 2018 2019 2020 1 Taramanu 1858  1884  1908  1935  1960  2357  2095 2 Ambopadang  2309  2341  2371  2404  2435  2642  2515 3 Tubbi 1131  1148  1162  1179  1194  1626  1547 4 Ratte 2045  2075  2101  2129  2158  3162  2730 5 Besoangin 901 914 926 938 953  1409  1160 6 Piriang Tapiko 1442  1463  1482  1733  1523  1807  1702

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 171 - 177 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 633 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 3. Grafik Linear
Tabel 4. Besaran Penduduk
Dibawah ini mmerupakan table penyerderhanaan dari data besaran penduduk kecamata tutar
Tabel 5. Penyerdarhnaan data besaran penduduk
Di bawah ini merupakan tabel nilai perhitungan untuk mencari nilai X², Y², dan XY serta total dari masing- masing variable.
Tabel 6. Nilai Perhitungan
7 Poda 1555  1577  1597  2407  1641  1933  1740 8 Taramanu Tua 1587  1610  1630  1652  1674  1862  1768 9 Peburru 1664  1689  1710  1733  1757  2049  1964 10 Arabuah 912 925 937 950 962  2827  1001 11 Pollewani 2170  2202  2230  2260  2290  1086  2749 12 Taloba 697 708 717 726 737 921  1035 13 Besoangin Utara 1194  1211  1226  1244  1259  1269  1362 No. Tahun Periode Jumlah Penduduk 1. 2014 Periode 1 19645 2. 2015 Periode 2 19748 3. 2016 Periode 3 19997 4. 2017 Periode 4 20484 5. 2018 Periode 5 20543 6. 2019 Periode 6 24760 7. 2020 Periode 7 23601 No. Tahun Periode (X) Jumlah Penduduk (Y) 1. 1 19645 2. 2 19748 3. 3 19997 4. 4 20484 5. 5 20543 6. 6 24760 7. 7 23601 NO. Tahun Periode (X) Jumlah Penduduk (Y) (X 2 ) (Y 2 ) (XY) 1. 1 19645 1 378886225 19465 2. 2 19748 4 389983504 39496

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 171 - 177 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 633 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Cara perhitungan sebagai berikut : Rumus : Y = a + bX Y = 17857 + 821X karena X = 8 Misalkan kita prediksi ditahun 8 Y = 17857 + 5745 Maka nilai Y = 24511  dan memberikan rekomendasi pembangunan fasilitas sesuai dengan data tabel hasil pengujian :
Tabel. 7. Hasil Pengujian
Dibawah Ini adalah table rasio pembangunan standar Nasional [12].
Tabel 8. Kesesuian Standar Hasil Pengujian

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diperoleh dari penelitian ini adalah  Penerapan metode Regresi Linear dalam memprediksi dilakukan  dengan  mengolah  data  kependudukan  Kecamatan  Tubbitramanu  Tahun  2014,  2015,  2016,  2017,  2018, 2019, dan 2020.   Pengolahan  data pada Algoritma  Regresi  Linear  memberikan informasi dalam bentuk angka dan grafik.  Hasil  dari  analisa  yang  diperoleh  dari  data  mining  dengan  metode  Regresi  Linear    mengenai  prediksi  laju pertumbuhan  penduduk  Kecamatan  Tubbitaramanu  mengetahui  atribut/kriteria  apa  saja  yang  mempengaruhi  laju pertumbuhan penduduk. Dan juga ditemukan pola yang saling berkaitan erat antara atribut jumlah laki-laki dan jumlah perempuanterhadap laju pertumbuhan penduduk.Hasil dari mengenai prediksi laju pertumbuhan penduduk Kecamatan Tubbitaramanu merekomendasikan Pembangunan Puskesmas Pembantu menurut Kriteria Standar Sarana Kesehatan Menurut SNI 03-1733-2004
3. 3 19997 9 399880009 59991 4. 4 20484 16 419594256 81936 5. 5 20543 25 422014849 102715 6. 6 24760 36 613057600 148560 7. 7 23601 49 557007201 165207 Total 28 148598 140 3180423644  617370 No. Periode Prediksi Hasil Prediksi Rekomendasi 1. 1   : 2021 24.511 - 2. 2   : 2022 25.332 Pustu 3. 3   : 2023 26.152 Pustu 4. 4   : 2024 26.973 Pustu 5. 5   : 2025 27793 Pustu 6. 6   : 2026 28614 Pustu 7. 7   : 2027 29.435 Pustu 8. 8   : 2028 30.255 Rumah Sakit Bersalin, Pustu 9. 9   : 2029 31.076 Rumah Sakit Bersalin, Pustu 10. 10  : 2030 31.897 Rumah Sakit Bersalin, Pustu NO . Jenis Jumlah Penduduk Pendukung Luas Lantai Minimal (M 2 ) Luas Lahan Minimal (M 2 ) Lokasi dan Penyelasiana 1. Rumah Sakit Umum 240.000 10.000 Dapat diajngkau Kendaraan Umum 2. Rumah Sakit Bersalin 30.000 1.500 3.000 3. Puskesmas 120.000 420 1.000 4. Puskesmas Pembantu 30.000 150 300

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 171 - 177 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 633 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## REFERENCES
[1] S. Kaunang, A. Lumenta, and F. R. I. Ratu, “Peta Digital Kota Bitung,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 1– 10, 2013, doi: 10.35793/jti.2.1.2013.1987.
[2] I. Dharmawan Setiadi, I. Piarsa, and N. Ika Marini Mandenni, “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Tingkat Pertumbuhan Penduduk Berbasis Web,” Merpati , vol. 3, no. 3, pp. 180–189, 2016.
[3] L. B. Web-gis, “1848-7284-1-Pb,” vol. 2, no. 2, pp. 0–6, 2016.
[4] U. M. D. E. C. D. E. Los, “No 主観的健康感を中心とした在宅高齢者における 健康関連指標に関す る共分散構造分析 Title.”
[5] D. Hamdani and R. A. . Virgana T Saptanji, “Implementasi Sistem Informasi Geografis untuk Pemetaan Sebaran Jumlah Penduduk di Kota Cimahi,” J. Manaj. Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 161–170, 2020, doi: 10.34010/jamika.v10i2.2569.
[6] F. Liu, M. Min, K. Zhao, and W. Hu, “Spatial-Temporal variation in the impacts of urban infrastructure on housing prices in Wuhan, China,” Sustain. , vol. 12, no. 3, 2020, doi: 10.3390/su12031281.
[7] M. Halimah and A. Karyana, “Skala Prioritas Perencanaan Pembangunan Dalam Musrenbang Kecamatan,” J. Manaj. Pelayanan Publik , vol. 1, no. 1, p. 74, 2017, doi: 10.24198/jmpp.v1i1.13544.
[8] R. D. Djadjuli, “Peran Pemerintah Dalam Pembangunan Ekonomi Daerah,” J. Din. J. Ilm. Ilmu Adm. Negara , vol. 5, no. 2, p. hal. 10, 2018.
[9] Dieterici, “Bab Ii Landasan Teori,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 8–24, 2018.
[10] S. P. Lestari, D. M. Unsurya, and J. Pusat, “Pengaruh Pengalaman Kerja Dan Disiplin Kerja Terhadap Prestasi Kerja Karyawan Divisi Operasional Pt. Pegadaian Galeri 24, Jakarta Pusat,” J. Ilm. M-Progress , vol. 13, no. 1, pp. 83–91, 2023, doi: 10.35968/m-pu.v13i1.1027.
[11] S. Lestari, S. Informasi, T. Dan, I. Komputer, U. Potensi, and S. Lestari, “Analisis Algoritma Regresi Linear Sederhana dalam Memprediksi Tingkat Penjualan Album KPOP,” vol. 2, no. 1, pp. 199–209, 2023, doi: 10.55123/insologi.v2i1.1692.
[12] R.Bintarto, “R.Bintarto, Desa-Kota N.Daldjoeni, Interaksi Desa-Kota, (Jakarta: Rineka Cipta, 1987), h.44,” pp. 20–35, 1986.
[13] E. Purba, A. Karim, and S. Trianovie, “Sistem Informasi Pendataan Usaha Micro Kecil dan Menengah Pada Dinas Umkm Labuhan Batu Berbasis web,” J. Infotek , vol. 4, no. 3, pp. 1–8, 2019.
[14] S. Informasi, B. Dan, A. Pada, B. Bca, and B. Web, “ISSN 2502-6968 ( Media Cetak ) ISSN 2580-474X ( media online ) Jurnal INFOTEK , Vol 3 , No 1 , Januari 2018 ISSN 2502-6968 ( Media Cetak ) ISSN 2580- 474X ( media online ) Hal 45-49,” vol. 3, no. 1, 2018.
[15] E. P. K. Trianovie, “Sistem Informasi Pendataan Usaha Micro Kecil dan Menengah Pada Dinas Umkm Labuhan Batu Berbasis web,” J. Infotek , vol. 4, no. 3, pp. 1–8, 2019.