<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi belanja tidak langsung di Provinsi Sumatera Selatan dengan menggunakan metode data mining, khususnya algoritma Random Forest, Decision Tree, dan Linear Regression. Belanja tidak langsung merupakan komponen krusial dalam pengelolaan keuangan daerah, yang meliputi pengeluaran untuk gaji pegawai, subsidi, dan bantuan sosial, serta memiliki dampak signifikan terhadap pembangunan ekonomi dan pengurangan kemiskinan. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Sumatera Selatan untuk periode tahun 2015 hingga 2022. Analisis data dilakukan menggunakan aplikasi Orange. Hasil analisis menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi, inflasi, dan pengeluaran untuk gaji pegawai adalah faktor- faktor signifikan yang memengaruhi belanja tidak langsung. Pertumbuhan ekonomi yang positif cenderung mendorong peningkatan belanja tidak langsung untuk investasi infrastruktur dan program sosial, sementara inflasi yang tinggi dapat mengakibatkan penyesuaian alokasi anggaran untuk bantuan sosial. Pengeluaran untuk gaji pegawai juga merupakan faktor krusial yang dapat meningkatkan kualitas layanan publik dan merangsang pertumbuhan ekonomi lokal. Prediksi belanja tidak langsung untuk tahun 2024 dan 2025 dengan ketiga algoritma menghasilkan nilai sebagai berikut: Random Forest memprediksi Rp. 6.170.806.018,77 untuk 2024 dan 2025; Linear Regression memprediksi Rp. 6.950.863.031,90 untuk 2024 dan Rp. 7.331.836.271,94 untuk 2025; dan algoritma Tree memprediksi Rp. 6.229.891.267,53 untuk 2024 dan 2025. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi pengambil kebijakan dalam merencanakan dan mengalokasikan anggaran secara lebih efektif guna meningkatkan kesejahteraan masyarakat dan mengurangi angka kemiskinan di Provinsi Sumatera Selatan.]]>
Copyrights © 2025
