Algoritma Regresi Linier Sederhana dalam Mendukung Prediksi Produksi Kelapa Sawit
DOI:
https://doi.org/10.31294/imtechno.v6i1.7215Keywords:
Production Prediction, Python Programming Language, Simple Linear Regression, StreamlitAbstract
Minyak kelapa sawit merupakan salah satu komoditasi ekspor di Indonesia, untuk menjaga agar tetap terpenuhinya permintaan minyak kelapa sawit sehingga menjadi sangat penting untuk mengetahui jumlah produksi kelapa sawit. Penulis mengharapkan dengan penelitian serta keluaran dari penelitian ini dapat memudahkan dalam mengetahui prediksi jumlah produksi kelapa sawit, dengan luas lahan panen sebagai dasar pendukung prediksi pada penelitian ini. Dalam penelitian ini penulis memprediksi produksi kelapa sawit provinsi Jambi, menggunakan algoritma regresi linier sederhana dengan luas lahan panen sebagai variabel independen dan produksi kelapa sawit menjadi variabel dependen, data yang penulis olah yaitu data dari tahun 2000 sampai dengan tahun 2020, dalam proses pengolahan data penulis membagi menjadi data training sebesar 75% dan data testing sebesar 25%, penulis mengolah data dengan bahasa pemrograman python menggunakan Jupyter Notebook, dari hasil pengolahan data mendapatkan akurasi pembulatan sebesar 0,934. Penulis melanjutkan penelitian dengan membuat perancangan sistem informasi menggunakan framework streamlit untuk memprediksi produksi kelapa sawit.
References
Agustian, S., & Wibowo, H. (2019). Perbandingan Metode Moving Average untuk Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit. Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi Dan Industri (SNTIKI), 156–162.
Badan Pusat Statistik Provinsi Jambi. (2022). Luas Area (hektar) dan Produksi (kg) Kelapa Sawit di Provinsi Jambi, 2000-2020. Https://Jambi.Bps.Go.Id/Id.
Kaslani, Hajijah, R. P. S. N., Permana, S. E., & Fatihanursari. (2024). Estimasi Penjualan Pada Toko Damhil Cake and Bakery Menentukan Algoritma Regresi Linier Sederhana Dalam Menentukan Strategi Penjualan Kue Kering. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 429–436.
Khudori, M. H., & Suryati, A. (2023). Pengaruh Manajemen Produksi dan Modal Terhadap Produk Kelapa Sawit Di Kecamatan Sungai Bahar Kabupaten Muaro Jambi Provinsi Jambi. ALIANSI: Jurnal Manajemen & Bisnis, 18(2), 27–36.
Mudatsir, R. (2021). Analisis Pendapatan Rumah Tangga dan Tingkat Kesejahteraan Petani Kelapa Sawit di Kabupaten Mamuju Tengah. Journal TABARO, 5(1), 508–516.
Nafi’iyah, N. (2016). Perbandingan Regresi Linear, Backpropagation Dan Fuzzy Mamdani Dalam Prediksi Harga Emas. Seminar Nasional Inovasi Dan Aplikasi Teknologi Di Industri, 291–296.
Ningsih, M., Hafel, R. F., & Septa, G. (2024). Analisis Jumlah Mahasiswa/I Baru Dengan Menggunakan Regresi Linier Sederhana. Brainy: Jurnal Riset Ekonomi Dan Bisnis Mahasiswa, 5(1), 30–34. https://doi.org/10.23969/brainy.v5i1.92
Pratiwi, W. A., Melisa, N., Adistie, V. A., Mifthasha, S., & Putri, S. (2023). Peramalan Jumlah Produksi Kelapa Sawit Provinsi Riau Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Indonesian Council of Premier Statistical Science, 2(2), 74–85. https://doi.org/10.24014/icopss.v2i2.31636
Setiawan, A., Annur, H., & Melangi, S. (2024). Penerapan Metode Regresi Linier Sederhana Untuk Prediksi Jumlah Persediaan Pestisida. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer, 3(1), 1–8.
Simbolon, C. E. (2021). Penerapan Algoritma Regresi Linier Sederhana Dalam Memprediksi Keuntungan dan Kerugian Kelapa Sawit Pt . Sri Ulina. Journal of Information System Research (JOSH), 2(2), 169–172.
Sipayung, S. P., Siagian, N. A., & Ginting, A. K. B. (2024). Analisis Prediksi Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Regresi Linier Sederhana. SNISTIK: Seminar Nasional Inovasi Sains Teknologi Informasi Komputer, 1(2), 376–382.
Utari, V. V., Wanto, A., Gunawan, I., Sumarno, & Nasution, Z. M. (2021). Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Bahjambi Menggunakan Algoritma Backpropagation. Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 2(3), 271–279.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Ida Darwati
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
