Prediksi Tingkat Kemiskinan Kota Manado Menggunakan Algoritma Regresi Linier Berganda
Abstrak
Studi ini menganalisis dan memprediksi tingkat kemiskinan di Kota Manado menggunakan Regresi Linier Berganda (MLR) berdasarkan data tahunan dari Badan Pusat Statistik (BPS). Variabel dependen adalah persentase penduduk miskin, sedangkan variabel prediktor meliputi jumlah penduduk total, rata-rata tahun pendidikan, dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Spesifikasi alternatif memasukkan kontrol tren waktu. Analisis mencakup pengujian multikolinearitas, estimasi OLS, diagnostik model, dan Validasi Silang Tinggalkan Satu (LOOCV). Model A menunjukkan daya penjelas moderat (R² = 0.4178) dan akurasi prediksi yang baik (MAPE = 4.17%). Model B memperbaiki perilaku residu dengan mengurangi autokorelasi dan meningkatkan stabilitas model secara keseluruhan. Pendidikan menunjukkan hubungan negatif dan signifikan dengan kemiskinan, sementara koefisien HDI memerlukan interpretasi hati-hati akibat multikolinearitas. Temuan ini menyarankan bahwa memperluas pencapaian pendidikan dan memperkuat pembangunan manusia dapat secara efektif mengurangi kemiskinan. Penelitian masa depan dapat mengintegrasikan variabel sosioekonomi tambahan atau mengadopsi model berbasis seri waktu untuk meningkatkan kinerja prediktif jangka panjang.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
##submission.copyrightStatement##
##submission.license.cc.by-sa4.footer##Copyright Notice
The author who published the article on Journal of Informatics and Engineering (Jointer) (e-issn : 2723-7958) agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors should sign a Copyright Transfer Agreement when they have approved the final proofs sent by JOINTERprior to the publication.
