Projeto Integrador da disciplina de Probabilidade e Estatística.

Project ini menganalisis dan membangun model prediksi persentase penduduk miskin kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2023 menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS). Variabel target yang digunakan adalah persentase penduduk miskin, sedangkan variabel prediktor mencakup Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), PDRB per kapita, rata-rata lama sekolah, akses sanitasi layak, dan kepadatan penduduk. Tahapan analisis meliputi penggabungan tujuh sumber data BPS, pembersihan data, eksplorasi statistik deskriptif, visualisasi distribusi dan korelasi variabel, serta pembangunan dua model prediktif: Regresi Linear sebagai baseline dan Random Forest Regression sebagai model pembanding non-linear. Karena dataset hanya mencakup 38 kabupaten/kota dalam satu tahun, evaluasi model dilakukan menggunakan repeated 5-fold cross-validation agar hasil lebih stabil dibanding pembagian train-test sederhana. Hasil analisis menunjukkan bahwa Random Forest memiliki performa prediktif lebih baik dibanding Regresi Linear berdasarkan RMSE, MAE, dan R². Feature importance mengindikasikan bahwa rata-rata lama sekolah, IPM, dan kepadatan penduduk merupakan variabel yang paling informatif dalam prediksi. Namun, hasil ini dibaca sebagai hubungan prediktif, bukan bukti kausal. Project ini diharapkan dapat menjadi contoh analisis kemiskinan berbasis data yang transparan, reprodusibel, dan etis untuk mendukung diskusi kebijakan pembangunan daerah.

Analysis of earthquakes from 1900 to date