Implementasi Metode Regresi Linear Berganda Pada Sistem Prediksi Jumlah Tonase Kelapa Sawit di PT. Paluta Inti Sawit

Authors

  • R. Andrianto Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Sains Padang Lawas Utara , Indonesia
  • F. Irawan Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi dan Sains Padang Lawas Utara , Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.31004/jptam.v7i1.5658

Keywords:

Buah Kelapa Sawit, Data Mining, Prediksi, Regresi Linear Berganda

Abstract

Tanaman Kelapa Sawit merupakan salah satu jenis perkebunan yang menduduki posisi penting disektor pertanian atau perkebunan. Total luas perkebunan kelapa sawit di Indonesia pada tahun 2015 sebesar 11.260.277 Ha, pulau sumatera (62,46%), Kalimantan (32,98%), Sulawesi (3,27%), pulau jawa, maluku dengan papua (1,29%). Salah satu wilayah kabupaten penghasil kelapa sawit di Sumatera Utara adalah Kabupaten Padang Lawas Utara. Berdasarkan BPS Kabupaten Padang Lawas Utara luas perkebunan kelapa sawit tahun 2021 yaitu seluas 27.776 Ha (40%). Kecamatan Halongonan menjadi sentral pertumbuhan dan perkembangan utama perkebunan kelapa sawit di Kabupaten Padang Lawas Utara seluas 6.477 Ha (23,55%) di tahun 2021. Sistem prediksi jumlah tonase buah kelapa sawit menggunakan metode regresi linear berganda. Secara keseluruhan tingkat akurasi prediksi jumlah tonase kelapa sawit selama satu bulan sebesar 99,99%, tingkat akurasi prediksi terendah pada tanggal 03 november 2022 sebesar 88%, sedangkan akurasi prediksi tertinggi pada tanggal 05 november 2022 dan tanggal 07 november 2022 sebesar 100%.

References

A. Adji Prasetyo, Salahuddin. 2021. Prediksi Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda. vol. 6, no. 2, pp. 76–80.

A. N. Maharadja, I. Maulana, and B. A. Dermawan, “Penerapan Metode Regresi Linear Berganda untuk Prediksi Kerugian Negara Berdasarkan Kasus Tindak Pidana Korupsi,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 5, no. 1, pp. 95–102, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3184.

A. Navian, Daryanto, and H. Oktavianto. 2018. Prediksi Persediaan Obat Dengan Metode Regresi Linier.

A. Saleh. 2015. Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Creat. Inf. Technol. J., vol. 2, no. 3, pp. 207–217.

A. Yunus, M. Akbar, and Andri. 2020. Data Mining Untuk Memprediksi Hasil Produksi Buah Sawit Pada Pt Bumi Sawit Sukses (Bss) Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. pp. 198–207.

D. R. Kadir and A. Husna. 2018. Penerapan Regresi Linear Berganda Untuk Prediksi Jumlah Produksi Tepung Kelapa. vol. 2, no. 1, pp. 11–16.

D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi. 2020. Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Bibit Pohon Dengan Regresi Linear Berganda. JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 7, no. 1, p. 56, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.

D. R. Y. Kuatiyahningsih. 2011. Pemrogaman Basis Data Berbasis WEB Menggunakan PHP dan Mysql. Yogyakarta?: Graha Ilmu.

E. Agasta, I. Cholissodin, and D. E. Ratnawati. 2018. Prediksi Jumlah Produksi Kelapa Sawit Dengan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM) (Studi kasus?: PT . Sandabi Indah Lestari Kota Bengkulu). J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 11, pp. 5751–5759, 2018.

E. Triyanto, H. Sismoro, and A. D. Laksito. 2019. Implementasi Algoritma Regresi Linear Berganda Untuk Memprediksi Produksi Padi Di Kabupaten Bantul. Rabit J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab, vol. 4, no. 2, pp. 66–75. doi: 10.36341/rabit.v4i2.666.

N. L. P. Wulandari and I. G. A. D. Saryanti. 2015. Prediksi Jumlah Pelanggan Dan Persediaan Barang Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada Bali Orchid. Eksplora Inform., vol. L–2, pp. 1–12.

Prasetyo. E. 2012. Data Mining Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta ANDI.

R. Andrianto & M. H. Munandar. 2022. Aplikasi E-Commerce Penjualan Pakaian Berbasis Android Menggunakan Firebase Realtime Database. Journal Computer Science and Information Technology (JCoInT). Vol. 3, No. 1, pp. 20-29.

W. Anggraini. 2017. Analisis Model Multiple Regression untuk Prediksi Nilai Kurs Rupiah Terhadap Dolar Amerika Berdasarkan Studi Makroekonomi. J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind., vol. 3, no. 1, p. 7, doi: 10.24014/jti.v3i1.5558.

Downloads

Published

11-03-2023

How to Cite

Andrianto, R. ., & Irawan, F. . (2023). Implementasi Metode Regresi Linear Berganda Pada Sistem Prediksi Jumlah Tonase Kelapa Sawit di PT. Paluta Inti Sawit . Jurnal Pendidikan Tambusai, 7(1), 2926–2936. https://doi.org/10.31004/jptam.v7i1.5658

Issue

Vol. 7 No. 1 (2023): April 2023

Section

Articles of Research

Citation Check

License

Copyright (c) 2023 R. Andrianto

Authors who publish with this journal 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 License that allows others to share the work with an acknowledgement 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 acknowledgement of its initial publication in this journal.
  • Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).