Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi

Articles

Vol. 10 No. 5 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi, ISSN 3025-1311

ANALISIS BIG DATA TERHADAP DETERMINAN HARAPAN HIDUP GLOBAL: IMPLEMENTASI REGRESI LINEAR BERGANDA PADA 5.000+ DATASET WORLD DEVELOPMENT INDICATORS

Submitted
January 3, 2026
Published
2026-01-03

Abstract

This study aims to analyze the influence of macroeconomic factors, namely Gross Domestic Product (GDP) per capita and unemployment rates, on life expectancy on a global scale. Using a Big Data Analysis approach, this research processes more than 5,000 records of secondary data sourced from the World Bank's World Development Indicators (WDI). The method employed is Multiple Linear Regression implemented via Python programming with the Scikit-Learn library. The results show that the regression model has an $R^2$ value of 0.4101, meaning the independent variables can explain 41.01% of the variation in life expectancy. Partially, GDP per capita has a significant positive effect on life expectancy, while the unemployment rate has a significant negative effect. These findings confirm that economic stability and job availability are crucial determinants in improving the quality of life globally.

Keywords: Life Expectancy, GDP per Capita, Unemployment, Big Data, Multiple Linear Regression, World Bank.

 

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor ekonomi makro, yaitu Gross Domestic Product (GDP) per kapita dan tingkat pengangguran, terhadap angka harapan hidup dalam skala global. Menggunakan pendekatan Big Data Analysis, penelitian ini mengolah lebih dari 5.000 records data sekunder yang bersumber dari World Development Indicators (WDI) Bank Dunia. Metode yang digunakan adalah Regresi Linear Berganda yang diimplementasikan melalui bahasa pemrograman Python dengan pustaka Scikit-Learn. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi memiliki nilai $R^2$ sebesar 0,4101, yang berarti variabel independen mampu menjelaskan 41,01% variasi pada angka harapan hidup. Secara parsial, GDP per kapita memiliki pengaruh positif signifikan terhadap harapan hidup, sementara tingkat pengangguran berpengaruh negatif signifikan. Temuan ini menegaskan bahwa stabilitas ekonomi dan ketersediaan lapangan kerja merupakan determinan krusial dalam meningkatkan kualitas hidup penduduk di tingkat global.

Kata Kunci: Harapan Hidup, GDP per Kapita, Pengangguran, Big Data, Regresi Linear Berganda, World Bank.

References

  1. Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2009). Basic Econometrics (5th ed.). McGraw-Hill Irwin.
  2. Marmot, M. (2005). Social determinants of health inequalities. The Lancet, 365(9464), 1099-1104. (Referensi mengenai faktor sosial dan ekonomi terhadap kesehatan/harapan hidup).
  3. Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley & Sons. (Referensi untuk evaluasi model dan analisis residu).
  4. Preston, S. H. (1975). The changing relation between mortality and level of economic development. Population Studies, 29(2), 231-248. (Referensi klasik mengenai hubungan GDP dan Harapan Hidup yang Anda temukan di grafik).
  5. Pritchett, L., & Summers, L. H. (1996). Wealthier is healthier. Journal of Human Resources, 841-868. (Mendukung temuan bahwa pendapatan tinggi berbanding lurus dengan kualitas hidup).
  6. The World Bank. (2023). World Development Indicators. World Bank Open Data. Diakses dari https://databank.worldbank.org/source/world-development-indicators.
  7. Wickham, H., & Grolemund, G. (2016). R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. O'Reilly Media, Inc.

Similar Articles

1-10 of 368

You may also start an advanced similarity search for this article.