PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGESTIMASI PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN REGRESI LINIER BERGANDA

Abstract

Kemiskinan menjadi salah satu permasalahan serius bagi pemerintah Indonesia, termasuk di wilayah Jawa Barat. Tingkat kemiskinan yang tinggi dapat menghambat pembangunan ekonomi, meningkatkan kesenjangan sosial, dan mengurangi kualitas hidup masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis estimasi persentase penduduk miskin di Jawa Barat dan mengidentifikasi variabel yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari sumber resmi Badan Pusat Statistik (BPS). Metode analisis yang digunakan adalah regresi linier sesuai dengan tujuan analisis untuk mengetahui pemahaman tentang sejauh mana variabel independen mempengaruhi variabel dependen dan mampu melakukan prediksi terhadap nilai variabel dependen ketika nilai variabel independen telah diketahui. Dalam penelitian ini diperoleh hasil estimasi pada lima kabupaten di Jawa Barat, yaitu Bogor, Bandung, Kuningan, Cirebon, dan Pangandaran. Evaluasi hasil estimasi dengan menggunakan nilai RMSE sebesar 2.012 dan Relative Error sebesar 18.90%. Analisis lebih lanjut terhadap model menunjukkan bahwa faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan adalah indeks pembangunan manusia (IPM) dengan korelasi sebesar -0.752, korelasi yang kuat ini mengindikasikan bahwa peningkatan IPM dapat efektif mengurangi tingkat kemiskinan di Jawa Barat.