Penerapan Data Mining untuk Prediksi Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Sumatera Selatan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda - Muhammad Roihan Jannatun Adhen; Dafid (Green Publisher, 2026)
Kemiskinan merupakan masalah multidimensional serius di Indonesia yang memerlukan kebijakan efektif berdasarkan data akurat. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penduduk miskin di Provinsi Sumatera Selatan menggunakan metode Regresi Linier Berganda. Metodologi yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang mencakup tahapan data cleaning, integration, selection, transformation, data mining, hingga knowledge presentation. Data bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Selatan periode 2014-2024 dengan variabel meliputi garis kemiskinan, pengeluaran perkapita, IPM, rata-rata lama sekolah, akses air minum, pengangguran, dan partisipasi angkatan kerja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linier berganda memiliki kinerja yang baik dengan nilai evaluasi RMSE sebesar 15,759, MAE sebesar 12,293, dan MAPE sebesar 23,17%. Hasil prediksi ini diintegrasikan ke dalam sistem berbasis website untuk memudahkan visualisasi data bagi pengguna. Dapat disimpulkan bahwa algoritma regresi linier berganda dapat digunakan untuk memprediksi jumlah penduduk miskin dengan akurasi tinggi guna membantu perencanaan program pengentasan kemiskinan.