Kasus : Provinsi Jawa Timur Salwa Rizqina Putri ( 221810596 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Eng. Arie Wahyu Wijayanto Ringkasan— Untuk mendukung target pengentasan kemiskinan pemerintah , diperlukan penyajian data alternatif estimasi kemiskinan yang lebih granular dan dapat diperbarui dengan waktu dan biaya yang lebih rendah. Penelitian ini bertujuan untuk membangun estimasi pemetaan kemiskinan level grid 1,5 km berdasarkan big data fusi citra satelit multisumber dan point of interest ( POI ) . Hasil penelitian ini meliputi : 1 ) telah disusun indeks kemiskinan spasial relatif , Relative Spatial Poverty Index ( RSPI ) yang dapat memetakan daerah terdeprivasi spasial di Jawa Timur dan berkorelasi kuat dengan data kemiskinan resmi , 2 ) telah dibangun model terbaik estimasi kemiskinan dengan big data fusi citra satelit multisumber dan POI yaitu CNN-1D dan model terbaik estimasi kemiskinan dengan citra satelit siang dan malam hari yaitu Resnet-34 + MLP , 3 ) hasil estimasi pemetaan kemiskinan berdasarkan model CNN-1D yang dievaluasi dengan data kemiskinan resmi level kabupaten / kota dipilih sebagai pemetaan terbaik dengan RMSE 1,95 , MAE 1,61 , MAPE 19,99 % , korelasi Pearson 0,94 , dan adjusted R2 0,84 , 4 ) telah dibangun map dashboard interaktif berbasis website untuk membantu pemangku kepentingan dalam memanfaatkan hasil penelitian. Integrasi hasil penelitian dengan data kemiskinan resmi diharapkan dapat mendukung pengambilan keputusan terkait pengentasan kemiskinan di Indonesia. Kata Kunci— pemetaan kemiskinan , citra satelit multisumber , big data , deep learning. [SEP] A. Kesimpulan Penelitian ini mengusulkan pendekatan baru untuk menyediakan peta kemiskinan Jawa Timur yang lebih granular 7 / 8 dalam Jawa Timur pada level grid 1,5 km. RSPI berkorelasi kuat ( 𝑟𝑃𝑒𝑎𝑟𝑠𝑜𝑛 = 0,71 ; 𝑟𝑆𝑝𝑒𝑎𝑟𝑚𝑎𝑛 = 0,79 ) dengan data kemiskinan resmi pada level kabupaten / kota. Dari Tujuan 2 yaitu membangun model estimasi kemiskinan , telah dibangun model estimasi kemiskinan dengan dua skenario. Pertama , model dibangun menggunakan Dataset 1 ( citra satelit multisumber dan POI ) dengan ekstraksi fitur zonal statistics sebagai pendekatan baru yang diusulkan dalam penelitian ini. Kedua , model dibangun menggunakan Dataset 2 ( data satelit siang dan malam ) dengan ekstraksi fitur transfer learning Resnet-34 sebagai pendekatan yang banyak digunakan pada penelitian sebelumnya. Berdasarkan hasil evaluasi pembangunan model , model CNN-1D dipilih sebagai model terbaik pada skenario pertama dan estimasi pemetaan kemiskinan , telah dibangun estimasi pemetaan kemiskinan pada level grid 1,5 km berdasarkan kedua model estimasi yang dibangun pada Tujuan 2. Dari hasil evaluasi berdasarkan data kemiskinan resmi level kabupaten / kota , estimasi pemetaan kemiskinan yang dibangun menggunakan model CNN-1D pada skenario pertama dipilih sebagai pemetaan terbaik dengan nilai RMSE 1,95 , MAE 1,61 , MAPE 19,99 % , korelasi Pearson 0,94 , dan adjusted R2 0,84. Hasil identifikasi visual menunjukkan bahwa estimasi kemiskinan yang tinggi cenderung ditemukan pada jarang penduduk dan dikelilingi oleh lahan kosong , yang biasanya merupakan lahan pertanian. Hal ini sejalan dengan laporan Badan Pusat Statistik ( BPS ) yang menyatakan bahwa kemiskinan di perdesaan lebih tinggi daripada di perkotaan. Untuk memenuhi Tujuan 4