Analisis Prediksi Pendapatan Penduduk dengan Metode K-Nearest Neighbor, Decision Tree, Naive Bayes, Ensemble Methods, dan Linear Regression - Eri Mardiani; Nur Rahmansyah; Endah Tri Esti Handayani; Sari Ningsih; Deny Hidayatullah; Dhieka Avrilia Lantana; Yuni Latifah; Alica Dwi Fahira; Keysha Belynda Tyva Panggabean; Imelta Natalia Ginting (Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2023)
Data mining bermula dari peningkatan data yang cukup pesat dilihat dari segi volume serta variasi data yang dihasilkan oleh berbagai sumber, dan jumlahnya yang sangat besar, serta kompleksitasnya data hingga pembuatannya yang cepat. Dengan data bisa menghasilkan prediksi yang membantu pemerintah dalam mengambil keputusan dan kebijakan di masa mendatang. Selain itu prediksi dapat membantu pemerintah dalam perencanaan kegiatan yang akan dilakukan untuk mencapai tujuan, karena prediksi ini dapat memberikan output terbaik sehingga diharapkan resiko kesalahan yang disebabkan oleh kesalahan perencanaan dapat ditekan seminimal mungkin. Prediksi biasanya digunakan untuk menemukan informasi dari sejumlah data yang besar sehingga diperlukan data mining. Data mining dapat digunakan untuk menggali informasi dari data yang besar sehingga didapatkan informasi yang dapat digunakan dalam memprediksi sesuatu. Dalam data mining terdapat banyak teknik dalam pengerjaannya, untuk menemukan pola atau informasi yang tersembunyi diantaranya adalah Klasterisasi (clustering), Regresi (regression), Asosiasi (association), dan Klasifikasi (classification)