Prediksi Indikator Sosial Ekonomi Indonesia Menggunakan Regresi Linear: Studi Kasus Multisektor - Sheril Lestari; Lilis Roudhotul Jannah; Muhammad Kamil Fatih; Halili Maar (Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2025)
Penerapan analisis data pada sektor strategis nasional penting untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi dan membandingkan performa model regresi linear pada tiga dataset berbeda, yaitu: (1) Peringkat e-Government Indonesia tahun 2010–2020, (2) Produksi Gas Indonesia tahun 1995–1998, dan (3) Produk Domestik Bruto (GDP) Indonesia tahun 1960–1973. Masing-masing dataset dianalisis menggunakan algoritma regresi linear, dengan evaluasi performa model berdasarkan metrik R-squared (R²), Mean Squared Error (MSE), dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil analisis menunjukkan bahwa model memberikan prediksi terbaik pada dataset e-Government dengan R² sebesar 0,9506 dan RMSE sebesar 1,78. Dataset GDP menunjukkan hasil cukup akurat dengan R² sebesar 0,8583, sedangkan dataset Produksi Gas memiliki R² sebesar 0,6251 dan RMSE sebesar 18.141,70 yang menunjukkan bahwa model masih mampu mengenali pola meskipun terdapat fluktuasi. Temuan ini mengindikasikan bahwa regresi linear tetap relevan untuk prediksi tren jangka pendek pada data time-series sederhana di berbagai sektor nasional, serta berpotensi digunakan dalam sistem pendukung keputusan kebijakan publik.