Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit

## Analisis  Faktor  Tingkat  Kebahagiaan  Negara  Menggunakan  Data  World Happiness Report dengan Metode Regresi Linier
Khoirunnisa Hamidah 1 , Apriade Voutama 2
1 Prodi Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Indonesia
2 Prodi Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Indonesia email: 1 2010631250091@student.unsika.ac.id, 2 apriade.voutama@staff.unsika.ac.id

## INFO ARTIKEL
ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 29 Mei 2023 Direvisi - Disetujui 17 Juni 2023 Dipublikasi 18 Juni 2023 Kebahagiaan  merupakan  faktor  yang  penting  dalam  kehidupan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kebahagian  di  suatu  negara  dengan menggunakan  data  dari  World  Happiness Report  2022.  Dalam  upaya  tersebut,  data  dikumpulkan melalui situs web Kaggle dengan menggunakan dataset World Happiness Report 2022 yang tersedia secara  public.  Dataset  ini  berisi  informasi  tentang  berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat kebahagiaan  seperti  pendapatan  per  kapita,  kesehatan,  dukungan  sosial,  kebebasan,  dan korupsi.Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode KDD yaitu Knowledge Discovery in Database pada metode ini terdapat pemilihan data, pra pemoresesan, transformasi, data mining dan evaluasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel independen seperti pendapatan per kapita, kesehatan,  dukungan  sosial,  kebebasan,  dan  persepsi  korupsi  berpengaruh  signifikan  terhadap tingkat  kebahagiaan  di  suatu  negara.  Temuan  ini  dapat  memberikan  informasi  penting  bagi pemerintah  dan  organisasi  untuk  meningkatkan  tingkat  kebahagiaan  masyarakat  di  sutu  negara melalui kebijakan-kebijakan yang tepat. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pemahaman tentang faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kebahagiaan di suatu negara.  Hasil  penelitian  ini  dapat  dijadikan  acuan  bagi  pemerintah  dan  organisasi  untuk mengembangkan program dan kebijakan yang mampu meningkatkan kesejahteraan dan kebahagiaan masyarakat di suatu negara.
Katakunci: Faktor Kebahagiaan KDD
Regresi Linear

## ABSTRACT
Keyword: The Happiness Factor KDD Linear Regression
Happiness is an important factor in life. This study aims to analyze the factors that influence the level of happiness in a country using data from the World Happiness Report 2022. In this effort, data was collected through the Kaggle website using the publicly available World Happiness Report 2022 dataset. This dataset contains  information  about  various  factors  that  affect  the  level  of  happiness  such  as  per  capita  income, health, social support, freedom, and corruption. The method used in this study is the KDD method, namely Knowledge Discovery in Database. In this method, there are data selection, pre-processing, transformation, data mining and evaluation. The results of the analysis show that independent variables such as per capita income, health, social support, freedom, and perceptions of corruption have a significant effect on the level of  happiness  in  a  country.  These  findings  can  provide  important  information  for  governments  and organizations to increase the level of happiness of people in a country through appropriate policies. Overall, this research makes an important contribution to the understanding of the factors that influence the level of happiness in a country. The results of this study can be used as a reference for governments and organizations to develop programs and policies that can improve the welfare and happiness of people in a country.
DOI Artikel: 10.35891/explorit.v15i1.3874
@2023 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruansuruan

## 1. Pendahuluan
Kebahagiaan telah menjadi topik penelitian yang semakin populer di seluruh dunia. World Happiness Report adalah sebuah inisiatif yang diterbitkan oleh PBB yang telah dikaji oleh para ahli dan pakar terkemuka di bidang psikologi, ekonomi, dan statistik, yang bertujuan untuk mengukur tingkat kebahagiaan di negara-negara di seluruh dunia. Laporan ini memperkenalkan konsep kebahagiaan sebagai indikator kesejahteraan yang penting bagi suatu negara[1]. Kebahagiaan bukan hanya tentang pemenuhan kebutuhan dasar manusia, tetapi juga tentang kebebasan, keamanan, dan kesetaraan[2]. Dalam konteks ini, penelitian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kebahagiaan di suatu negara menjadi sangat penting untuk memahami kesejahteraan masyarakat di negara-negara tersebut.  Tujuan kebahagiaan sesorang bukan hanya kepentingan pribadinya saja, tetapi kesadaran bahwa seseorang dapat menciptakan kebahagiaan bagi sekitarnya[3]. Oleh karena itu, penting bagi pemerintah untuk menciptakan kebahagiaan yang lebih luas bagi masyarakatnya.
Pada penelitian-penelitian sebelumnya, pendekatan yang umum digunakan dalam menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kebahagiaan adalah  melalui  pendekatan  statistika.  Statistik  sering  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antara  variabel-variabel  yang  relevan  dengan kebahagiaan. Namun, ketika dihadapkan dengan data yang sangat banyak, pengolahan data menjadi lebih rumit dan kompleks.
Dalam  analisis  faktor  kebahagiaan  di  seluruh  dunia,  penelitian  sering  dilakukan  secara  tahunan  untuk  melihat  perubahan  dan  tren  dalam  tingkat kebahagiaan[1].  Oleh  karena  itu,  penggunaan  metode  yang  lebih  canggih  dan  modern seperti  Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  dengan menggunakan algoritma regresi linear dapat membantu dalam menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kebahagiaan di suatu negara.
Metode KDD memungkinkan peneliti untuk mengeksplorasi data yang besar dan kompleks[4], termasuk data dari laporan World Happiness Report , dengan  menggunakan  algoritma  regresi  linear  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  signifikan  dalam  mempengaruhi  tingkat  kebahagiaan.
Pendekatan  ini  dapat  membantu  mengungkap  pola  dan  hubungan  yang  lebih  kompleks  antara  variabel-variabel  yang  berpotensi  memengaruhi kebahagiaan, serta memberikan pemahaman yang lebih mendalam dalam konteks waktu.
Dengan menggunakan metode KDD dan algoritma regresi linear, penelitian dapat memberikan kontribusi yang lebih kuat dalam menganalisis faktor- faktor yang mempengaruhi kebahagiaan di negara-negara, memberikan wawasan yang lebih kaya, dan menghasilkan temuan yang lebih akurat untuk kebijakan dan intervensi yang bertujuan meningkatkan tingkat kebahagiaan masyarakat.

## 2. Kajian Teori

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian sebelumnya terkait faktor kebahagiaan menunjukkan bahwa ada hubungan signifikan antara tiga faktor, yaitu jumlah penduduk, tingkat bebas korupsi, dan migrasi netto, dengan tingkat kebahagiaan suatu negara di dunia. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa ketika ketiga faktor tersebut dianalisis secara bersamaan, mereka memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kebahagiaan negara. Hal ini menunjukkan bahwa populasi yang lebih besar, tingkat bebas korupsi yang tinggi, dan migrasi netto yang stabil dapat berkontribusi pada tingkat kebahagiaan yang lebih tinggi di suatu negara[5]. Pada tahun 2021 Sustainable Development Solutions Network untuk mengevaluasi tingkat kebahagiaan di berbagai negara di seluruh dunia. Laporan ini memperhitungkan faktor-faktor seperti pendapatan, kesehatan, dukungan sosial, kebebasan, dan korupsi dalam mengukur tingkat kebahagiaan suatu negara. Salah satu tujuan dari laporan ini adalah untuk memberikan panduan bagi pemerintah dan masyarakat dalam meningkatkan kesejahteraan  dan  kebahagiaan.  Pada  masa  itu  juga  bertempatan  dengan  adanya  pandemic  covid-19  pada  penelitian  tersebut  tingkat  kebahgiann didapatkan  terjadi  penurunan  tingkat  kebahagiaan.  Hal  ini  dikaitkan  dengan  adanya  ketidakpastian  dan  kecemasan  terhadap  kondi si  kesehatan  dan ekonomi, serta pengaruh dari kebijakan-kebijakan yang diambil oleh pemerintah[6][7].

## 2.2 Kebahagiaan
Kebahagiaan adalah impian setiap manusia. kebahagiaan merujuk pada perasaan kesenangan dan ketentraman dalam kehidupan, keberuntungan dan kemujuran,  baik  secara  fisik  maupun  emosional.  Kebahagiaan  juga  dapat  diartikan  sebagai  hidup  dalam  damai,  harmoni,  ketenangan,  sejahtera, mengutamakan kebaikan, dan hidup sesuai dengan prinsip-prinsip kebenaran[5].

## 2.3 Data Mining
Data  mining adalah pendekatan yang  menggunakan berbagai  metode  dan teknik untuk  mengekstraksi  wawasan  berharga dan mengidentifikasi pola serta hubungan dari dataset yang besar[8]. Data mining melibatkan penggunaan algoritma statistik, Machine Learning, serta kecerdasan buatan untuk mengungkap informasi yang tersembunyi dalam data. Dalam proses data mining, ditemukan pola-pola yang dapat digunakan untuk membangun model yang mampu memprediksi perilaku atau mengidentifikasi karakteristik umum dari objek yang sedang diteliti[9]. Metodologi data mining memberikan kerangka kerja yang terstruktur untuk menjalankan langkah-langkah dalam proyek data mining dan memastikan pencapaian tujuan yang diinginkan. Data mining memiliki peran penting dalam pengambilan keputusan berbasis bukti dengan mengungkap fakta dan bukti dari data. Dengan kemampuan untuk  mengekstraksi  informasi  berharga  dari  dataset  yang  besar,  data  mining  memberikan  wawasan  yang  berharga  yang  dapat  mendukung pengembangan kebijakan baru, perencanaan aktivitas, dan merangsang kreativitas dalam bisnis[4].

## 2.4 KDD
KDD merupakan suatu kegiatan interdisiplin yang bertujuan untuk memperoleh pengetahuan yang berharga melalui data. Hal ini melibatkan penerapan metodologi[10]. KDD (Knowledge Discovery in Database) merupakan suatu pendekatan atau metode yang penting dalam mengungkapkan pengetahuan baru yang terkubur dalam data mentah. KDD merupkan proses untuk menemukan pola yang berharga atau pengetahuan baru dari data. KDD melibatkan serangkaian langkah yang dirancang untuk mengubah data kasar menjadi informasi yang lebih berguna dan bermakna[11]. Melalui tahapan-tahapan seperti seleksi, pra-pemrosesan, transformasi, data mining, dan evaluasi[12]. KDD memungkinkan kita untuk mengidentifikasi wawasan yang berharga dari data yang ada.KDD memberikan kerangka kerja yang sistematis dan terstruktur untuk menggali pengetahuan baru dari data dengan memanfaatkan teknik-teknik seperti kecerdasan buatan, algoritma, statistik, dan matematika.Dengan menggunakan metode KDD, kita dapat mengoptimalkan proses pengolahan dan analisis data, meningkatkan pemahaman tentang informasi yang ada, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.KDD membuka peluang besar untuk memanfaatkan data secara efektif dan menghasilkan pengetahuan yang berharga. Dengan penerapan yang tepat, KDD dapat menjadi alat yang kuat dalam mendukung pengambilan keputusan, inovasi, dan pengembangan strategi yang lebih baik di berbagai bidang[13].

## 2.5 Linear Regresi
Regresi linier berganda adalah metode pengumpulan data yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel dependen dengan beberapa variabel  independen[14].  Dalam  analisis  regresi  linear,  koefisien,  konstanta,  dan  koefisien  determinan  memiliki  peran  penting.  Koefisien menggambarkan pengaruh relatif dari setiap variabel independen terhadap variabel dependen dalam model regresi. Konstanta merupakan nilai tetap yang  menunjukkan  tingkat  kebahagiaan  yang  diharapkan  ketika  semua  variabel  independen  memiliki  nilai  nol.  Sedangkan  koefisien  determinan mengindikasikan seberapa baik model dapat menjelaskan variasi dalam variabel dependen[15]. ketiga konsep ini dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kebahagiaan suatu negara berdasarkan model regresi linear.
Dalam analisis regresi linier, kita dapat menggunakan beberapa metrik evaluasi seperti Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Square Error (RMSE) untuk mengevaluasi kualitas model regresi linear.
Mean Absolute Error (MAE) digunakan untuk menguji keakuratan hasil prediksi. Semakin kecil nilai MAE, semakin baik kualitas model regresi linear, karena hal ini menunjukkan bahwa selisih antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya lebih kecil[16]. Persamaan dari MAE:
1 𝑛 ∑ |𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (1)
Mean Squared Error (MSE) adalah rata-rata dari perbedaan kuadrat antara nilai yang diamati (nilai sebenarnya) dan nilai yang diprediksi. Nilai MSE yang lebih kecil menunjukkan tingkat kesalahan yang lebih kecil dan kualitas prediksi yang lebih baik[15]. Persamaan dari MSE:
1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Root Mean Square Error (RMSE) merupakan metode pengukuran kesalahan pada prediksi yang menghitung akar kuadrat dari nilai rata-rata selisih antara nilai aktual dan nilai prediksi[15]. RMSE memberikan informasi yang lebih baik daripada MAE karena sensitif terhadap perbedaan nilai yang lebih besar antara nilai aktual dan nilai prediksi. Namun, perlu diingat bahwa RMSE juga dapat dipengaruhi oleh nilai ekstrim dalam data, sehingga penanganan nilai ekstrim perlu dipertimbangkan dengan hati-hati. Persamaan RMSE:
√ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (3)
Dalam  evaluasi  model  regresi  linear,  penting  untuk  mempertimbangkan  dan  membandingkan  nilai  MAE,  MSE,  dan  RMSE  bersama-sama  untuk mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif tentang kualitas model dan akurasi prediksi.

## 2 Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini,  metode  atau tahapan  yang  digunakan  adalah  metode  KDD  (Knowledge  Discovery  in  Database).  Tahapan KDD  terdiri dari 5 tahapan proses, yaitu seleksi, pra-pemrosesan, transformasi, Data Mining, dan evaluasi[11].  kelima tahapan tersebut mengikuti proses berikut:

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 1. Pemilihan Data
Pemilihan Data adalah tahap awal dalam KDD di mana data yang relevan dan berkualitas baik dipilih untuk dianalisis. Pemilihan data yang tepat sangat penting karena dapat mempengaruhi hasil akhir, pada tahap ini dilakukan proses seleksi atau pemilihan data yang tepat. Data yang akan digunakan adalah Data Numerik yang diambil dari kumpulan data open source yaitu Kaggle, dengan data yang digunakan adalah World Happiness Report khusus tahun 2022, dengan data yang ada sebanyak 147 baris dan terdapat 12 kolom.
2. Pra-pemrosesan
Pra-pemrosesan Data adalah tahap di mana data yang dipilih dari tahap sebelumnya dipersiapkan untuk analisis lebih lanjut, Pada tahap ini dilakukan pembersihan data, seperti menangani data yang kosong, menangani data yang duplikat, Memperbaiki tipe data yang tidak tepat. Pada tahap ini dilakukan pengecekan data secara teliti agar tidak ada lagi permasalahan-permasalahan terhadap data yang dapat menggagu permodelan data.
3. Tranformasi
Transformasi Data adalah tahap di mana data yang telah dipilih dan diproses dari tahap sebelumnya diubah menjadi bentuk yang lebih cocok untuk analisis. Transformasi data meliputi pemrosesan data skala, normalisasi, dan reduksi dimensi[16].
4. Data Mining
Data mining adalah sekumpulan proses untuk mencari pola, hubungan, mendapatkan nilai dari big data dan informasi berupa informasi, menemukan hubungan  dan  menyederhanakan  data  untuk  mendapatkan  informasi  dan  wawasan  yang  dapat  dipahami  dan  bermanfaat  melalui  statistik  serta matematika[8].Pada Tahapan Data mining ini algoritma yang dipakai adalah linear regresi. Data Mining dimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemograman Python dan library Scikit Learn .
5. Evaluasi
Hasil  dari  permodelan  regresi  linear  yang  sudah  dilakukan  pada  tahap  data  mining  kemudian  di  evaluasi,  apakah  faktor-faktor  yang  ada  dapat mempengaruhi kebahagian suatu negara atau tidak. Evaluasi Data adalah tahap terakhir di mana hasil dari proses KDD dievaluasi untuk memastikan hasil yang didapat sesuai dengan tujuan awal dari analisis data. Evaluasi data meliputi penilaian performa model, validasi, dan interpretasi hasil. Tahap ini penting untuk memastikan hasil analisis yang akurat dan berguna.[12]

## 3 Hasil Uji Coba Dan Pembahasan

## 3.1 Deskripsi Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data World Happiness Report tahun 2022. Data asli yang diperoleh terdiri dari 147 baris dan 12 kolom. Namun,  sebelum  dilakukan  analisis  lebih  lanjut,  dilakukan  pembersihan  data  untuk  mengatasi  missing  value.  Setelah  dilakukan  pembersihan  data, penyeleksian data yang diperlukan, perubahan tipe data, maka didapatkan jumlah baris yang siap digunakan untuk pemodelan adalah sebanyak 146 baris dengan 8 kolom. Dengan melakukan pembersihan data, dapat memastikan keakuratan dan integritas data yang digunakan dalam analisis untuk menghasilkan hasil yang lebih valid dan reliabel.berikut adalah gambaran dari keseluruhan data:
Gambar 2. Dataset Word Happienes Report setelah dibersihkan
Tabel  di  atas  berisi  informasi  mengenai  variabel  dalam  dataset.  Terdapat  146  baris  data  yang  lengkap  untuk  setiap  kolom.  Kolom-kolom  tersebut mencakup informasi penting terkait tingkat kebahagiaan di negara-negara yang terwakili dalam dataset.
Kolom " Country " menyimpan nama-nama negara yang diwakili dalam dataset. Kolom " Happiness score " berisi nilai tingkat kebahagiaan dari setiap negara.
Selanjutnya, terdapat kolom "GDP per capita" yang menyimpan kontribusi dari GDP per kapita terhadap tingkat kebahagiaan. Kolom " Social support " mencerminkan kontribusi dari dukungan sosial terhadap tingkat kebahagiaan.
Kolom  " Healthy  life  expectancy "  mengindikasikan  kontribusi  dari  harapan  hidup  yang  sehat  terhadap  tingkat  kebahagiaan.  Sementara  itu,  kolom " Freedom to make life choices " menunjukkan kontribusi dari kebebasan dalam membuat pilihan hidup terhadap tingkat kebahagiaan.
Ada pula kolom "Generosity" yang mencerminkan kontribusi dari tingkat kedermawanan terhadap tingkat kebahagiaan. Terakhir, kolom "Perceptions of corruption" menggambarkan kontribusi dari persepsi terhadap tingkat korupsi terhadap tingkat kebahagiaan.
Data dalam kolom-kolom ini memberikan informasi penting untuk melakukan analisis lebih lanjut dan pemodelan guna memahami faktor-faktor yang memengaruhi tingkat kebahagiaan di negara-negara yang tercakup dalam dataset ini.
Data ini menyediakan informasi sebagai berikut:
Gambar 3. Info Dataset
Gambar 4. Histogram Happiness Score dengan Berdasarkan Frekuensi
Grafik histogram digunakan untuk memvisualisasikan distribusi frekuensi dari variabel " Happiness Score ". Dengan melihat histogram diatas, kita dapat memahami  bagaimana  data  terdistribusi  di  sepanjang  sumbu  horizontal  yang  merepresentasikan  nilai Happiness  Score ,  serta  sumbu  vertikal  yang menunjukkan frekuensi kemunculan nilai tersebut. Dalam konteks ini,histogram menunjukkan bahwa data terdistribusi secara normal, dikarenakan data memiliki pola yang mendekati kurva normal atau bell-shaped curve . Hal ini dapat diamati ketika data terkumpul di sekitar pusat histogram dan secara simetris menyebar ke kiri dan kanan.
Gambar 5. Plot Happieness Score
Grafik QQ plot digunakan untuk membandingkan distribusi data yang diamati, yaitu " Happiness Score ", dengan distribusi yang diharapkan, dalam hal ini distribusi normal. Pada grafik ini, titik-titik data diamati dipetakan terhadap titik-titik pada garis referensi yang menggambarkan distribusi normal yang diharapkan. Jika titik-titik data hampir sejajar dengan garis referensi, itu menunjukkan bahwa data secara keseluruhan mengikuti pola distribusi
normal.Berdasarkan  plot  yang  dihasilkan,  jika  titik-titik  data  dalam  grafik  QQ  plot  sejajar  dengan  garis  referensi,  dapat  disimpulkan  bahwa  data " Happiness Score " mengikuti distribusi normal.
Gambar 6. Grafik Kolerasi
Berdasarkan  Grafik  korelasi  di  atas,  mengenai  hubungan  antara  variabel  dalam  dataset.  Pertama,  tingkat  kebahagiaan  ( Happiness  Score )  memiliki korelasi  positif  yang  kuat  dengan  GDP  per  kapita,  dukungan  sosial,  dan  harapan  hidup  yang  sehat.  Ini  menunjukkan  bahwa  negara-negara  dengan tingkat pendapatan yang tinggi, dukungan sosial yang kuat, dan kualitas hidup yang baik cenderung memiliki tingkat kebahagiaan yang tinggi.
Selanjutnya,  tingkat  kebebasan  dalam  membuat  pilihan  hidup  juga  memiliki  korelasi  positif  yang  moderat  dengan  tingkat  kebahagiaan.  Ini mengindikasikan bahwa kebebasan untuk mengambil keputusan dalam kehidupan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kebahagiaan di negara-negara tersebut.
Di  sisi  lain,  korelasi  antara  tingkat  kebahagiaan  dan  kedermawanan  serta  persepsi  terhadap  korupsi  relatif  lemah.  Ini  berarti  bah wa  tingkat kedermawanan  masyarakat  dan  persepsi  terhadap  tingkat  korupsi  tidak  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  tingkat  kebahagiaan  secara keseluruhan.
Dengan  demikian,  faktor-faktor  seperti  GDP  per  kapita,  dukungan  sosial,  harapan  hidup  yang  sehat,  dan  kebebasan  dalam  membuat  pilihan  hidup memiliki  peran  yang  lebih  penting  dalam  menjelaskan  tingkat  kebahagiaan  di  negara-negara  tersebut.  Sementara  itu,  kedermawanan  dan  persepsi terhadap korupsi memiliki pengaruh yang lebih kecil.
3.2 Pembahasan
Data yang sudah siap digunakan maka dilakukan proses pemodelan menggunakan regresi linear untuk memprediksi tingkat kebahagiaan ( Happiness score ) berdasarkan faktor-faktor yang dijelaskan oleh variabel-variabel yang ada.
Pertama, data dibagi menjadi data latihan (X_train dan y_train) dan data uji (X_test dan y_test) dengan rasio 80:20. Kemudian, dilakukan fitting model menggunakan Linear Regression . Hasil dari pemodelan tersebut menunjukkan nilai intercept (nilai konstanta) sebesar 1.6455817838578142.
Gambar 7. Nilai Intercept
Intercept dalam pemodelan linear merupakan nilai yang menunjukkan tingkat kebahagiaan yang diharapkan ketika semua variabel penjelas (faktor- faktor yang diamati)  memiliki  nilai nol atau tidak  memberikan  pengaruh. Dalam konteks  ini, intercept sebesar 1.6455817838578142  menunjukkan bahwa ketika semua faktor yang diamati tidak memberikan kontribusi, diperkirakan tingkat kebahagiaan dasar yang dapat dicapai adalah sekitar 1.645. Oleh karena itu, intercept dapat dianggap sebagai nilai awal atau titik referensi dari model, yang menunjukkan tingkat kebahagiaan yang dapat dicapai tanpa adanya faktor-faktor yang diamati.

## Gambar 8. Tabel Koefisien
Selanjutnya,  koefisien  yang  diperoleh  menunjukkan  pengaruh  masing-masing  faktor  terhadap  tingkat  kebahagiaan.  Koefisien  ini  menggambarkan seberapa besar perubahan dalam tingkat kebahagiaan yang diharapkan ketika suatu faktor meningkat satu satuan, sementara faktor-faktor lainnya tetap konstan.  Sebagai  contoh,  pada  faktor  GDP  per  kapita,  peningkatan  satu  unit  dalam  GDP  per  kapita  akan  memberikan  kontribusi  sebesar 0.466575 terhadap tingkat kebahagiaan.
Koefisien  determinan  ( R-squared )  memiliki  nilai  sebesar  0.7736829763399227.  Nilai  ini  mengindikasikan  seberapa  baik  model  linear  mampu menjelaskan variasi dalam tingkat kebahagiaan. Semakin dekat nilai R-squared dengan 1, semakin baik model dalam menjelaskan variabilitas data. Dalam hal ini, sekitar 77.37% variabilitas dalam tingkat kebahagiaan dapat dijelaskan oleh faktor-faktor yang digunakan dalam model ini.
setelah  model  regresi  dibuat  maka  dilakukan  evaluasi  terhadap  model  regresi  linear,  evaluasi  dilakuan  dengan  mencari  nilai Mean  Absolute  Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE).
Mean  Absolute  Error (MAE)  sebesar  0.433809262213575  menunjukkan  bahwa  rata-rata  kesalahan  prediksi  model  dalam  memperkirakan  tingkat kebahagiaan  adalah  sebesar  0.433809262213575.  Artinya,  secara  rata-rata,  prediksi  model  memiliki  selisih  sebesar  0.433809262213575  dari  nilai sebenarnya.
Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.27849009018351645 mengindikasikan bahwa rata-rata kesalahan prediksi model dalam bentuk selisih kuadrat dari nilai prediksi dan nilai sebenarnya adalah sebesar 0.27849009018351645. MSE mengukur penyebaran kesalahan prediksi secara keseluruhan.
Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  sebesar  0.5277216029153217  adalah  akar  kuadrat  dari  MSE.  RMSE  memberikan  estimasi  rata-rata  kesalahan prediksi  dalam  bentuk  nilai  sebenarnya.  Dalam  hal  ini,  RMSE  sebesar  0.5277216029153217  menunjukkan  tingkat  kesalahan  rata-rata  sekitar 0.5277216029153217 dalam memprediksi tingkat kebahagiaan.
Interpretasi  dari  hasil  tersebut  adalah  semakin  rendah  nilai  MAE,  MSE,  dan  RMSE,  semakin  baik  performa  model  dalam  memprediksi  tingkat kebahagiaan. Dalam konteks ini, meskipun terdapat kesalahan prediksi, namun nilai-nilai MAE, MSE, dan RMSE yang relatif rendah menunjukkan bahwa model regresi linear ini memiliki kemampuan yang baik dalam memperkirakan tingkat kebahagiaan berdasarkan faktor-faktor yang diamati.

## 4 Kesimpulan
Berdasarkan  model  regresi  linear  yang  telah  dibuat,  terdapat  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  kebahagiaan  suatu  negara.  Faktor-faktor tersebut adalah GDP per capita, Social support, Healthy life expectancy, Freedom to make life choices, Generosity, dan Perceptions of corruption . Dari  hasil  koefisien  yang  diperoleh,  dapat  diketahui  bahwa  faktor  GDP  per  Kapita  memiliki  pengaruh  positif  sebesar  0.466575  terhadap  tingkat kebahagiaan. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan dalam GDP per capita suatu negara berkontribusi terhadap peningkatan tingkat kebahagiaan. Selanjutnya, faktor Social support memiliki pengaruh positif yang lebih besar, yaitu sebesar 1.551701. Dukungan sosial yang ada dalam masyarakat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap tingkat kebahagiaan.  Faktor Healthy life expectancy juga memiliki pengaruh positif yang signifikan dengan koefisien sebesar 1.266429. Hal ini menunjukkan bahwa harapan hidup yang sehat berperan penting dalam meningkatkan tingkat kebahagiaan. Freedom to make life choices juga memiliki pengaruh positif yang kuat, dengan koefisien sebesar 1.838195. Kebebasan dalam membuat pilihan hidup memberikan  dampak  positif  terhadap  kebahagiaan  suatu  negara.    Faktor Generosity memiliki  pengaruh  positif  yang  lebih  rendah,  yaitu  sebesar 0.420611. Tingkat kedermawanan dalam masyarakat juga memberikan kontribusi terhadap tingkat kebahagiaan, meskipun tidak sebesar faktor-faktor lainnya.  Terakhir, faktor Perceptions of corruption memiliki pengaruh positif sebesar 0.675556. Persepsi terhadap tingkat korupsi di suatu negara juga berperan dalam mempengaruhi tingkat kebahagiaan.  Berdasarkan koefisien determinan ( R-squared ) bahwa model regresi linear yang digunakan mampu menjelaskan  sekitar  77.37%  variasi  dalam  tingkat  kebahagiaan  suatu  negara  berdasarkan  faktor-faktor  yang  digunakan  dalam  model  ini.    Hal  ini menunjukkan bahwa faktor-faktor yang telah dijelaskan dalam model, yaitu GDP per capita, Social support, Healthy life expectancy, Freedom to make life  choices,  Generosity, dan Perceptions  of  corruption ,  memiliki  tingkat  penjelasan  yang  cukup  baik  terhadap  tingkat  kebahagiaan  suatu  negara. Sebagian  besar  variasi  dalam  tingkat  kebahagiaan  dapat  dijelaskan  oleh  faktor-faktor  tersebut.    Dari  Hasil  Analisa  yang  ada  faktor-faktor  ini  bisa dijadikan pedoman bagi masyarakat ataupun instansi pemerintahan untuk berupaya meningkatkan kebahagiaan dan kesejahteraan suatu negara.

## 5 Daftar Pustaka
[1] E. E. P. Unud et al. , “FakultasEkonomidanBisnisUniversitasUdayana ( Unud ), Bali , Indonesia PENDAHULUAN Studi mengenai konsep kebahagiaan telah banyak dilakukan melalui berbagai perspektif . Masing-masing perspektif menjelaskan berbagai hasil yang berbeda-beda mengenai apa yan,” hal. 963–992.
[2] J. F. Helliwell, R. Layard, dan J. D. Sachs, “Un Happiness Report,” 2018.
[3] Siska Wulandari dan Ami Widyastuti, “Faktor - Faktor Kebahagiaan Di Tempat Kerja,” J. Psikol. UIN Sultan Syarif Kasim Riau , vol. 10, no. Juni, hal. 41–52, 2014.
[4] V. Plotnikova, M. Dumas, dan F. Milani, “Adaptations of data mining methodologies: A systematic literature review,” PeerJ Comput. Sci. , vol. 6, hal. 1–43, 2020, doi: 10.7717/PEERJ-CS.267.
[5] D. A. Kumalasari dan I. G. W. M. Yasa, “Pengaruh Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kebahagiaan Negara Di Dunia,” E-Jurnal Ekon. Pembang. Univ. Udayana , vol. 9, no. 5, hal. 963–992, 2020.
[6] J. Sachs, C. Kroll, G. Lafortune, G. Fuller, dan F. Woelm, Sustainable Development Report 2021 . 2021.
[7] J. F. Helliwell, R. Layard, J. D. Sachs, dan J.-E. De Neve, “WellBeing International WellBeing International WBI Studies Repository WBI Studies Repository World Happiness Report 2021 World Happiness Report 2021,” 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://www.wellbeingintlstudiesrepository.org/hw_happiness.
[8] A. Purwanto, A. Primajaya, dan A. Voutama, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Prediksi Potensi Tingkat Kasus Pneumonia Di Kabupaten Karawang,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, hal. 390, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.41959.
[9] S. Alam, M. G. Resmi, dan N. Masripah, “Classification of Covid-19 vaccine data screening with Naive Bayes algorithm using Knowledge Discovery in database method,” J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 4, no. 2, hal. 177–185, 2022, doi:
10.47709/cnahpc.v4i2.1584.
[10] P. S. T. Informatika dan U. I. Majapahit, “Pemanfaatan Knowledge Data Discovery(KDD) Pada Pola Permainan Atlet Bulutangkis,” Explor. IT  J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, hal. 1–6, 2019, doi: 10.35891/explorit.v11i1.1467.
[11] A. Yoga Pratama et al. , “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja),” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, hal. 897–910, 2021.
[12] Euis Saraswati, Yuyun Umaidah, dan Apriade Voutama, “Penerapan Algoritma Artificial Neural Network untuk Klasifikasi Opini Publik Terhadap Covid-19,” Gener. J. , vol. 5, no. 2, hal. 109–118, 2021, doi: 10.29407/gj.v5i2.16125.
[13] A. M. Abdulkadium, R. A. A. Shekan, dan H. A. Hussain, “Application of Data Mining and Knowledge Discovery in Medical Databases,” Webology , vol. 19, no. 1, hal. 4912–4924, 2022, doi: 10.14704/web/v19i1/web19329.
[14] S. Rath, A. Tripathy, dan A. R. Tripathy, “Prediction of new active cases of coronavirus disease (COVID-19) pandemic using multiple linear regression model,” Diabetes Metab. Syndr. Clin. Res. Rev. , vol. 14, no. 5, hal. 1467–1474, 2020, doi: 10.1016/j.dsx.2020.07.045.
[15] D. Chicco, M. J. Warrens, dan G. Jurman, “The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation,” PeerJ Comput. Sci. , vol. 7, hal. 1–24, 2021, doi: 10.7717/PEERJ-CS.623.
[16] A. A. Rizaldy et al. , “Penerapan Metode Regresi Linear Sederhana Untuk Prediksi Penyebaran Vaksin Covid 19 di Kabupaten Cilacap,” vol. 3, no. 2, hal. 43–50, 2021.