Abstract:Abstract: This study aims to analyze the influence of gender on user responses to social media strategies on the Instagram platform by utilizing data science techniques. The methodology includes collecting user interaction…
on data based on gender, statistical analysis, and applying machine learning algorithms to identify response patterns. The results reveal significant differences in how male and female users respond to social media content and campaigns, affecting marketing strategy effectiveness. Data science analysis showed that the K-Means Clustering method segmented users into three groups based on interaction patterns, with female users showing the highest engagement rate (18%) compared to male users (12%). The Decision Tree model identified gender as the most dominant predictor of engagement (40%), followed by user growth (25%) and content type (20%). The Random Forest model validated that gender-targeted strategies increased marketing effectiveness by up to 22%. Multivariate regression revealed a positive effect of female user proportion (+0.45) and a negative effect of male user proportion (−0.12) on engagement. In conclusion, a deeper understanding of gender-based response differences can assist companies in designing more targeted social media strategies and enhancing engagement.
Keywords: gender; social media response; instagram; data science; marketing strategy
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana pengaruh gender memengaruhi respons pengguna terhadap strategi media sosial di platform Instagram dengan memanfaatkan teknik data sains. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan data interaksi pengguna berdasarkan gender, analisis statistik, dan penerapan algoritma machine learning untuk mengidentifikasi pola respons. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan signifikan dalam cara pengguna laki-laki dan perempuan merespons konten dan kampanye media sosial, yang berdampak pada efektivitas strategi pemasaran. Analisis data sains menunjukkan bahwa metode K-Means Clustering berhasil mengelompokkan pengguna ke dalam tiga segmen berdasarkan pola interaksi, dengan segmen perempuan menunjukkan tingkat engagement tertinggi (18%) dibandingkan laki-laki (12%). Model Decision Tree mengidentifikasi gender sebagai faktor paling dominan terhadap engagement dengan kontribusi sebesar 40%, disusul oleh pertumbuhan pengguna (25%) dan jenis konten (20%). Random Forest memvalidasi bahwa strategi yang disesuaikan berdasarkan gender meningkatkan efektivitas pemasaran hingga 22%. Regresi multivariat menunjukkan bahwa proporsi pengguna perempuan berkontribusi positif sebesar 0,45 poin terhadap engagement, sedangkan pengguna laki-laki berkontribusi negatif sebesar -0,12. Kesimpulannya, pemahaman mendalam tentang perbedaan respons berdasarkan gender dapat membantu perusahaan dalam merancang strategi media sosial yang lebih tepat sasaran dan meningkatkan engagement.
Kata kunci: gender; respons media sosial; instagram; data sains; strategi pemasaran
Abstract:Good financial management has a very important role in the long-term success of a company. However, currently, there are still many companies that experience problems in terms of managing their company's finances, one of…
which is PT. Anak Rantau Riau. This company is a service and goods company engaged in sports, namely fitness and workout sports. PT. Anak Rantau Riau experienced problems in the form of differences between the money received in the company account and the revenue recorded in the point on-sales system and several times made payments twice for the same invoice. Seeing this, of course, there needs to be steps to follow up so that nothing like that happens in the future. To follow up on this, discussions with company employees were held to determine what platforms and techniques were suitable and easy to implement to overcome the company's problems. Then, followed by providing direction to employees regarding the utilization of Microsoft Excel and spreadsheets as well as knowledge about the importance of even the smallest difference in money in finance. Finally, there will be an assessment of the results of the training. The result of the follow-up is that the problem of discrepancies between the money in the account and the revenue recorded in the point on-sales system can be minimized and there is no need to pay invoices twice for one invoice.
Keywords: Internal Financial Management, Debt Management, Point on Sales System
Abstract:LKP Bintang Mulia Batu Bara is located in a coastal area which resulted in the guidance participants not being updated on technological advances in the education sector. Even though the times have been very advanced with…
one of the newest innovations, namely Machine Learning. Machine Learning in the field of education can provide a variety of learning options, so that students can find what is best for them, taking into account the differences of each individual student. Machine Learning can also be used to monitor learning processes that confuse students, so that Machine Learning in education runs in harmony with what students need. The purpose of doing this service is to broaden students' understanding of the role of Machine Learning in learning. This service was held on April 15, 2023, and the participants in this activity were 8 LKP guidance students. So the result of this dedication is that there are many roles that Machine Learning can play in learning, such as playing a role in learning content, the teaching process, giving assignments, the assessment process, and monitoring student learning progress.
Keywords: education; learning; Machine Learning
Abstrak: LKP Bintang Mulia Batu Bara terletak di daerah pesisir pantai yang mengakibatkan para peserta bimbingan tidak update mengenai kemajuan teknologi di bidang pendidikan. Padahal perkembangan zaman sudah sangat maju dengan salah satu inovasi terbaru, yaitu Machine Learning. Machine Learning di bidang pendidikan dapat memberikan berbagai pilihan pembelajaran, sehingga siswa dapat menemukan apa yang terbaik bagi mereka, dengan mempertimbangkan perbedaan tiap individu siswa. Machine Learning juga dapat digunakan untuk memonitoring proses pembelajaran yang membingungkan siswa, sehingga Machine Learning dalam pendidikan berjalan selaras dengan yang dibutuhkan siswa. Tujuan dilakukannya pengabdian ini ialah untuk memperluas pemahaman siswa mengenai peran Machine Learning dalam pembelajaran. Pengabdian ini dilaksanakan pada tanggal 15 April 2023, dan yang menjadi peserta dalam kegiatan ini ialah para siswa-siswi bimbingan LKP yang berjumlah 8 orang. Maka hasil dari pengabdian ini ialah banyak peran yang dapat dilakukan Machine Learning dalam pembelajaran, seperti berperan dalam konten pembelajaran, proses pengajaran, pemberian tugas, proses penilaian, serta memantau kemajuan belajar para siswa.
Kata kunci: Machine Learning; pembelajaran; pendidikan
Abstract:Abstract: Interior Design is a branch of art that discusses the inner side of a building. Interior design also intersects with architecture which is the global study of building design. Architecture majors have started to…
o enter Vocational High Schools including at SMK Negeri 1 Mempura. Vocational School 1 Mempura has a Department of Building Modeling and Information Design which in its syllabus has building drawing learning. But in the discussion, there is no further knowledge about interior design. SMK Negeri 1 Mempura wants to develop students' knowledge about interior design or interior design properly. From this problem, Interior Design Educators at Lancang Kuning University who are community service partners from SMK Negeri 1 Mempura will add to their students' knowledge about interior design. So that through this program, Mempura 1 State Vocational School can develop interior design knowledge, which not only learns about room size but also about managing the atmosphere of space from designing ceilings, walls, floors, and furniture. The target to be achieved is for partners to understand the basics of Interior Design and its differences from Architecture and other Design Sciences. The outputs to be obtained are learning services for the community, service reports, drafts of teaching materials, and scientific articles in journals.
Keywords: interior design; furniture; workshop
Abstrak: Desain Interior adalah salah satu cabang ilmu seni rupa yang membahas tentang perancangan ruang dalam pada suatu bangunan. Desain interior juga beririsan dengan ilmu arsitektur yang merupakan ilmu perancangan bangunan secara global. Jurusan arsitektur sudah mulai masuk ke Sekolah Menengah Kejuruan termasuk di SMK Negeri 1 Mempura. SMK Negeri 1 Mempura memiliki jurusan Desain Permodelan dan Informasi Bangunan yang dalam silabusnya memiliki pembelajaran gambar bangunan. Tetapi dalam pembahasannya,belum ada pengetahuan lebih lanjut mengenai perancangan ruang dalam.SMK Negeri 1 Mempura ingin mengembangkan pengetahuan yang dimiliki peserta didik pada perancangan ruang dalam atau desain interior dengan benar. Dari permasalahan ini, Tenaga Pendidik Desain Interior Universitas Lancang Kuning yang merupakan mitra pengabdian masyarakat dari SMK Negeri 1 Mempura akan menambah pengetahuan siswa/i nya tentang merancang ruang dalam. Sehingga melalui program ini, SMK Negeri 1 Mempura dapat mengembangakan pengetahuan desain ruang dalam, yang tidak hanya mempelajari tentang ukuran ruangan, tapi juga pada pengolahan suasana ruang dari perancangan langit-langit, dinding, lantai dan furnitur. Target yang ingin dicapai adalah mitra paham tentang dasar-dasar Desain Interior serta perbedaannya dengan Arsitektur dan Ilmu Desain lainnya. Luaran yang ingin diperoleh adalah jasa pembelajaran untuk masyarakat, laporan pengabdian, draf bahan ajar dan artikel ilmiah di jurnal.
Kata kunci: desain interior; furniture; workshop
Abstract:Abstract: The large number of bullying cases involving teenagers both as perpetrators and victims shows that intervention is needed to prevent the increasing number of cases. The education process for adolescents will be…
effective if it is carried out by their peers. Therefore, a module is needed to provide education for adolescents so that they can act as counselors for their peers in order to prevent bullying from occurring. The purpose of the community service activities carried out is to implement the Remaja “PEDULI†(Peka, Dukung, Lindungi) program to increase participants' knowledge of bullying and the skills needed as peer counselors.This training was conducted online for 2 meetings and post training assignments. The Remaja “PEDULI†module was developed using the ADDIE approach which consist of analisys, design, develop, implement, and evaluate. The impact of the module implementation was tested using a quasi-experimental method used a single group with a pretest and postest design. Result of data analysis showed that there was differences between mean test scores of participants before and after the training with value of t = -2.921 and value of p = 0.005 (p <0.01). It can be concluded that the Remaja “PEDULI†program is effective in increasing adolescents' knowledge about bullying and skills required as peer counselors.
Keywords: adolescents; bullying; online training
Abstrak: Banyaknya kasus bullying yang banyak melibatkan remaja baik sebagai pelaku maupun korban menunjukkan bahwa dibutuhkan intervensi untuk mencegah meningkatnya jumlah kasus tersebut. Proses edukasi bagi remaja akan efektif apabila dilakukan oleh sebayanya, oleh karena itu diperlukan modul untuk memberikan edukasi berupa pelatihan kepada remaja agar dapat berperan sebagai konselor bagi sebayanya agar dapat mencegah terjadinya bullying. Tujuan dari kegiatan pengabdian yang dilakukan adalah untuk mengimplementasikan program remaja “PEDULI†(Peka, Dukung, Lindungi) untuk meningkatkan pengetahuan peserta tentang bullying dan ketrampilan yang dibutuhkan sebagai konselor sebaya. Program pelatihan ini dilakukan secara daring selama 2 kali pertemuan dan penugasan pasca pelatihan. Modul pelatihan remaja PEDULI ini disusun menggunakan pendekatan ADDIE, yang terdiri dari 5 tahap, yaitu: analisis, desain, develop, implement, dan evaluate. Media yang digunakan dalam pelatihan ini adalah presentasi, video, dan komik. Dampak dari implementasi modul diuji menggunakan metode eksperimen quasi dengan desain single group with pretest and postest design. Hasil uji beda skor tes pengetahuan pada peserta sebelum dan sesudah pelatihan menghasilkan nilai t = -2,921 dengan nilai p = 0,005 (p<0,01). Dapat disimpulkan bahwa program remaja “PEDULI†efektif untuk meningkatkan pengetahuan remaja rentang bullying dan ketrampilan yang diperlukan sebagai konselor sebaya.
Kata kunci: bullying; pelatihan daring; remaja
Abstract:Abstract: Existing IoT anomaly detection studies have achieved high classification performance, but most focus on accuracy and F1-score without explicitly controlling the false positive rate (FPR). In addition, many approaches…
oaches rely on a single detection perspective, limiting their operational reliability. To address this gap, this study proposes a hybrid anomaly detection framework integrating Long Short-Term Memory (LSTM), Shannon entropy, and autoencoder reconstruction error. Shannon entropy is incorporated as an additional feature, while LSTM and the autoencoder capture temporal and reconstruction characteristics. The resulting hybrid representation is processed by a constraint-based threshold selection mechanism that enforces FPR . Experiments on the TON-IoT and Edge-IIoTset datasets achieved average F1-scores of 0.9250 and 0.9934, while maintaining average FPR values of 0.0091 and 0.0714, respectively. Analysis of entropy distributions showed consistent differences between normal and anomalous traffic across both datasets, indicating that Shannon entropy provides discriminative information for anomaly detection. These results demonstrate strong detection performance with controlled false alarms, while ablation studies confirm the significant contribution of Shannon entropy to overall model performance.
Keywords: false positive rate; hybrid deep learning; Internet of Things; network anomaly detection; Shannon entropy
Abstrak: Penelitian deteksi anomali Internet of Things (IoT) telah menunjukkan performa klasifikasi yang tinggi, namun sebagian besar masih berfokus pada accuracy dan F1-score tanpa mengendalikan false positive rate (FPR) secara eksplisit. Selain itu, banyak pendekatan hanya memanfaatkan satu perspektif deteksi sehingga reliabilitas operasionalnya masih terbatas. Untuk mengatasi kesenjangan tersebut, penelitian ini mengusulkan kerangka deteksi anomali hybrid yang mengintegrasikan Long Short-Term Memory (LSTM), Shannon entropy, dan autoencoder reconstruction error. Shannon entropy digunakan sebagai fitur tambahan, sedangkan LSTM dan autoencoder menangkap karakteristik temporal dan deviasi rekonstruksi. Representasi hybrid yang dihasilkan kemudian diproses melalui mekanisme constraint-based threshold selection dengan batas FPR . Hasil pengujian pada dataset TON-IoT dan Edge-IIoTset menghasilkan F1-score rata-rata sebesar 0,9250 dan 0,9934, dengan FPR rata-rata sebesar 0,0091 dan 0,0714. Perbedaan nilai entropy yang konsisten antara trafik normal dan anomali pada kedua dataset menunjukkan bahwa Shannon entropy menyediakan informasi diskriminatif untuk deteksi anomali. Hasil tersebut menunjukkan performa deteksi yang kuat dengan false alarm yang terkendali, sementara studi ablasi mengonfirmasi kontribusi signifikan Shannon entropy terhadap performa model.
Kata kunci: deteksi anomali jaringan; false positive rate; hybrid deep learning; Internet of Things; Shannon entropy
Abstract:Abstract: The rapid growth of e-commerce in Indonesia has increased consumer interactions with digital platforms, particularly Lazada, Tokopedia, and Blibli, resulting in a large volume of customer reviews that reflect consumer…
onsumer experiences and perceptions but have not been optimally utilized in business decision-making. The main issue addressed in this study is how to process customer review data to generate meaningful information regarding consumer opinions. This research aims to apply web scraping techniques to collect customer review data and conduct sentiment analysis to identify trends in consumer opinions across the three e-commerce platforms. The dataset consists of 3,000 customer reviews, with 1,000 reviews collected from each platform, covering aspects such as shopping experience, service quality, delivery process, and customer satisfaction. The research methodology includes data collection through web scraping, text preprocessing for data cleaning and normalization, sentiment analysis using machine learning approaches, and visualization of sentiment results. The findings indicate differences in the distribution of positive, negative, and neutral sentiments across platforms, reflecting variations in consumer experiences and service strategies. These results demonstrate that sentiment analysis based on customer reviews can serve as strategic input to improve service quality, business performance, and marketing strategies in Indonesia’s e-commerce sector.
Keywords: customer reviews; digital services; e-commerce; sentiment analysis; web scarping
Abstrak: Pertumbuhan pesat e-commerce di Indonesia meningkatkan interaksi konsumen dengan platform digital, khususnya Lazada, Tokopedia, dan Blibli, yang menghasilkan ulasan pelanggan dalam jumlah besar sebagai cerminan pengalaman dan persepsi konsumen, namun belum dimanfaatkan secara optimal dalam pengambilan keputusan bisnis. Permasalahan utama penelitian ini adalah bagaimana mengolah data ulasan tersebut agar dapat memberikan informasi yang bermakna mengenai opini konsumen. Penelitian ini bertujuan menerapkan web scraping untuk mengumpulkan data ulasan pelanggan serta melakukan analisis sentimen guna mengidentifikasi tren opini konsumen pada ketiga platform e-commerce tersebut. Data yang digunakan berjumlah 3.000 ulasan pelanggan, dengan masing-masing platform diwakili oleh 1.000 ulasan yang mencakup pengalaman berbelanja, kualitas layanan, proses pengiriman, dan tingkat kepuasan pelanggan. Metode penelitian meliputi pengambilan data menggunakan web scraping, pra-pemrosesan teks untuk pembersihan dan normalisasi data, analisis sentimen dengan pendekatan pembelajaran mesin, serta visualisasi hasil sentimen. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan distribusi sentimen positif, negatif, dan netral pada setiap platform, yang mencerminkan variasi pengalaman konsumen dan strategi layanan. Temuan ini menunjukkan bahwa analisis sentimen berbasis ulasan pelanggan dapat menjadi masukan strategis untuk meningkatkan kualitas layanan, kinerja bisnis, dan strategi pemasaran e-commerce di Indonesia.
Kata kunci: customer reviews; digital services;e-commerce;sentiment analysis;web scarping
Abstract:Abstract: The rapid development of information technology has increased the demand for high-quality software, necessitating a structured development process. ISO/IEC/IEEE 12207:2017 serves as an international standard encompassing…
compassing organizational, technical, and project support processes, differing from ISO 9001, which focuses more generally on quality management. This study employs a Multi-Criteria Decision Making (MCDM) approach by integrating the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP determines the weight of ISO 12207:2017 criteria through pairwise comparisons, while TOPSIS ranks software development activities based on these weights. To validate the results, Analysis of Variance (ANOVA) is applied. The findings indicate that the Software Requirements Definition Process has the highest priority weight (0.169), followed by Implementation (0.101) and Operation (0.095). Software Configuration Management is identified as the most critical activity with the highest TOPSIS score (0.221). ANOVA confirms the reliability of expert evaluations, showing no significant differences. This study provides a structured decision-making framework based on ISO 12207:2017, helping optimize software project management while ensuring alignment with international standards and industry best practices.
Keywords: AHP; TOPSIS; ANOVA; ISO 12207:2017
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi meningkatkan permintaan perangkat lunak berkualitas tinggi, sehingga diperlukan proses terstruktur dalam pengembangannya. ISO/IEC/IEEE 12207:2017 menjadi standar internasional yang mencakup proses organisasi, teknis, dan pendukung proyek, berbeda dengan ISO 9001 yang lebih umum pada manajemen kualitas. Penelitian ini menggunakan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dengan mengintegrasikan Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). AHP menentukan bobot kriteria ISO 12207:2017 melalui perbandingan berpasangan, sementara TOPSIS memeringkat aktivitas pengembangan berdasarkan bobot tersebut. Untuk validasi, Analysis of Variance (ANOVA) diterapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Proses Definisi Kebutuhan Perangkat Lunak memiliki bobot tertinggi (0,169), diikuti Implementasi (0,101), dan Operasi (0,095). Manajemen Konfigurasi Perangkat Lunak menjadi aktivitas paling kritis dengan skor TOPSIS tertinggi (0,221). ANOVA mengonfirmasi keandalan penilaian para ahli tanpa perbedaan signifikan. Penelitian ini memberikan kerangka kerja pengambilan keputusan berbasis ISO 12207:2017, membantu optimalisasi manajemen proyek perangkat lunak, serta memastikan keselarasan dengan standar internasional dan praktek terbaik industri.
Kata kunci: AHP; TOPSIS; ANOVA; ISO 12207:2017
Abstract:Abstract: Welfare is one of the things that determines the progress of a region, to achieve the welfare of its people, especially in the economic sector, a technique is needed to measure welfare that continues to change.…
This study aims to analyze the differences in the level of community welfare in Central Java Province by grouping regions based on several indicators. Grouping is done using data from various sources that include the main indicators of welfare. The method used in this study uses the K-Means data mining algorithm to group regional data according to their level of welfare. The results of the analysis divide the regions into three categories: Medium Welfare Level, which includes Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, and Pekalongan City and Tegal City, High Welfare Level, consisting of Magelang City, Surakarta City, Salatiga City, and Semarang City; and Low Welfare Level, covering Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Batang, Pekalongan, Pemalang, Tegal, and Brebes Regencies. The findings show that the C2 region has a longer average length of schooling, higher per capita expenditure, and better HDI, reflecting a higher quality of life. This study provides an overview of welfare inequality in Central Java Province and suggests the need for more focused policies to improve the quality of life in each category of region.
Keywords: clustering; k-means; welfare
Abstrak: Kesejahreraan merupakan salah satu hal yang menentukan kemajuan suatu wilayah, untuk mencapai kesejahteraan masyarakatnya terutama di bidang ekonomi di perlukan teknik untuk mengukur kesejahteraan yang terus berubah, Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbedaan tingkat kesejahteraan masyarakat di Provinsi Jawa Tengah dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan beberapa indikator. Pengelompokan dilakukan menggunakan data dari berbagai sumber yang mencakup indikator-indikator utama kesejahteraan. Metode yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan algoritma data mining K-Means untuk mengelompokkan data wilayah menurut tingkat kesejahteraannya. Hasil analisis membagi wilayah menjadi tiga kategori: Tingkat Kesejahteraan Sedang, yang mencakup Kabupaten Banyumas, Purworejo, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Karanganyar, Sragen, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, serta Kota Pekalongan dan Kota Tegal, Tingkat Kesejahteraan Tinggi, terdiri dari Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota Salatiga, dan Kota Semarang; dan Tingkat Kesejahteraan Rendah, mencakup Kabupaten Cilacap, Purbalingga, Banjarnegara, Kebumen, Wonosobo, Magelang, Wonogiri, Grobogan, Blora, Rembang, Pati, Temanggung, Temuan menunjukkan bahwa wilayah C2 memiliki rata-rata lama sekolah yang lebih panjang, pengeluaran per kapita yang lebih tinggi, dan IPM yang lebih baik, mencerminkan kualitas hidup yang lebih tinggi. Penelitian ini memberikan gambaran tentang ketidakmerataan kesejahteraan di Provinsi Jawa Tengah dan menyarankan perlunya kebijakan yang lebih terfokus untuk meningkatkan kualitas hidup di setiap kategori wilayah.
Kata Kunci: clustering; k-means; kesejahteraan
Abstract:Abstract: Gross Regional Domestic Product (GRDP) is one of the most important socio-economic indicators. In order to gain a more comprehensive understanding of the current economic situation and regional differences, estimating…
imating GRDP using integration of satellite imagery and official statistics data can provide valuable information. This research estimates the GRDP value in 2022 by using data in 2019 to 2021 related to two aspects, agriculture and non-agriculture. Soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), and land cover (LC) used as agriculture aspect, while nighttime light (NTL), human settlement index (HSI), land area, and population per regency/city used as non-agriculture aspect. GRDP estimation are produced with machine learning approach using support vector machine (SVM) and random forest (RF) method. Correlation test on each variable shows only land area that does not have a significant correlation with GRDP. RF model then chosen as the best model with RMSE, MSE, MAE, and R2 value of 0.2549; 0.5049; 0.7727; and 0.2543, respectively. The estimated values acquired in several regencies/cities have rather near, some even very close to the official statistics values.
Keywords: GRDP; satellite imagery; machine learning; random forest; support vector machine
Abstrak: Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) merupakan salah satu indikator sosio-ekonomi yang penting. Penghitungan nilai PDRB dengan pendekatan yang melibatkan kombinasi data citra satelit dan statistik resmi dapat memberikan informasi serta pemahaman yang lebih komprehensif. Penelitian ini melakukan estimasi nilai PDRB pada tahun 2022 menggunakan data tahun 2019 hingga 2021 dengan melibatkan dua aspek, agrikultur dan non-agrikultur. Data soil adjusted vegetation index (SAVI), enhanced vegetation index (EVI), dan tutupan lahan (land cover/LC) digunakan sebagai aspek agrikultur, sementara data citra cahaya malam (NTL), human settlement indeks (HSI), luas wilayah kabupaten/kota, dan jumlah populasi per kabupaten/kota digunakan sebagai aspek non-agrikultur. Estimasi PDRB dihasilkan dengan menggunakan pendekatan machine learning berupa support vector machine (SVM) dan random forest (RF). Pengecekan korelasi antarvariabel menunjukkan bahwa hanya variabel luas wilayah tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai PDRB. Model random forest kemudian dipilih sebagai model terbaik dengan nilai evaluasi RMSE, MSE, MAE, dan berturut-turut sebesar 0.2549, 0.5049, 0.7727, dan 0.2543. Nilai estimasi yang diperoleh di beberapa kabupaten/kota cukup mendekati, bahkan ada yang sangat dekat dengan nilai statistik resmi.
Kata kunci: PDRB; citra satelit; machine learning; random forest; support vector machine