Arie Wahyu Wijayanto Ringkasan— Kemisikinan anak merupakan salah satu fokus utama SDGs yang diadopsi oleh pemerintah Indonesia dalam RPJMN. Usaha pengentasan kemiskinan anak dapat dilakukan dengan pemantauan regular dan komprehensif. Data kemiskinan anak di Indonesia yang dijadikan sebagai basis pemantauan bersumber dari SUSENAS 2016 yang frekuensi update dan level penyajiannya cukup terbatas. Akibat keterbatasan tersebut , pemanfaatan penginderaan jauh multi sumber dan geospatial big data lainnya sangat potensial untuk memetakan kemiskinan anak mengingat penginderaan jauh dan big data memiliki frekuensi update dan level penyajian yang lebih granular ( dalam grid ) . Hasil menunjukkan bahwa 1 ) Pengintegrasian citra satelit multisumber dan geospatial big data dengan metode pembangunan indeks menggunakan weighted sum dapat memetakan kemiskinan anak dalam level 1 km grid dengan indeks terbaiknya adalah EWS yang memiliki RMSE 2,675 , 2 ) Model machine learning terbaik untuk mengestimasi kemiskinan anak adalah Multilayer Perceptron ( MLP ) dengan RMSE sebesar 2,332 , 3 ) Pengimplementasian deep learning dapat digunakan untuk megekstraksi fitur sebagai prediktor model estimasi kemiskinan anak , model terbaik yang dihasilkan adalah ResNet34-RFR yang memiliki RMSE 2,999 , 4 ) Hasil estimasi dengan citra satelit multisumber dan geospatial big data lainnya menghasilkan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan model estimasi yang hanya menggunakan citra satelit siang hari dengan deep learning. Pemetaan kemiskinan kemudian divisualisasikan secara dinamis dalam map dashboard sederhana yang bisa diakses kapanpun dan dimanapun. Kata Kunci— kemiskinan anak , citra satelit , geospatial big data , machine learning , deep learning. atau 2030 Pemerintah [SEP] Berdasarkan hasil analisis , dapat ditarik kesimpulan secara sistematis yang bisa disajikan dalam poin-poin terstruktur sebagai berikut : 1 ) Indeks kemiskinan anak yang dibangun dengan memanfaatkan pengintegrasian citra satelit multi sumber dan geospatial big data lainnya menggunakan metode Equal Weight Sum ( EWS ) merupakan indeks terbaik berdasarkan evaluasi numerik dengan RMSE terhadap kemiskinan anak sebesar 2,675. 2 ) Model estimasi kemiskinan anak terbaik dengan memanfaatkan pengintegrasian citra satelit multi sumber dan geospatial big data lainnya menggunakan metode machine learning terbaik adalah metode Multilayer Perceptron ( MLP ) berdasarkan evaluasi numerik dengan RMSE terhadap kemiskinan anak sebesar 2,149. 3 ) Model estimasi kemiskinan anak terbaik yang dapat digunakan untuk memetakan kemiskinan adalah metode Multilayer Perceptron dengan pengintegrasian citra satelit multi sumber dan geospatial big data lainnya karena memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan lainnya. Pemetaan kemiskinan anak dilakukan pada level kecamatan dan level grid , kemudian divisualisasikan secara sederhana dalam bentuk map dashboard yang dapat diakses kapanpun dan dimanapun. kedua metode Hasil analisis juga menunjukkan bahwa pemetaan kemiskinan anak berdasarkan integrasi antara citra satelit multisumber dan big data lainnya memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan hanya dengan memanfaatkan citra satelit siang hari dan citra satelit malam hari saja , walaupun dengan metode yang lebih sederhana. Hal ini membuktikan bahwa pengintegrasian beberapa sumber big data untuk memetakan kemiskinan anak sangat potensial untuk digunakan sebagai data pendukung angka kemiskinan anak moneter di Indonesia yang penyajiannya masih sangat terbatas baik dari segi waktu maupun wilayah.