DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1301
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## PENERAPAN METODE REGRESI LINEAR SEDERHANA DALAM MEMPREDIKSI TANDAN BUAH SEGAR MASUK DI PKS DOLOK ILIR
1 Fahrizal Rizki1*, 2 Eka Irawan, 3 M.Safii
1,2,3 Teknik Informatika, Stikom Tunas Bangsa Jln. Sudirman Blok A No. 1, 2, dan 3 Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
*e-mail: fahrizalrizki1207@gmail.com , ekairawan@stikomtunasbangsa.ac.id , m.safii@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstrak
Tanaman kelapa sawit merupakan jenis tanaman yang sangat penting di sektor pertanian saat ini. Hal itu  disebabkan  karena  kelapa  sawit  menjadi  penyubang  devisa  terbesar  negara  juga  menjadi pendorong ekonomi rakyat dan berperan dalam penyerapan tenaga kerja. PKS Dolok Ilir merupakan salah  satu  unit  usaha  dari  PT  Perkebunan  Nusantara  4  yang  bergerak  dalam  sektor  kelapa  sawit. Sebagai  perkebunan  yang  memiliki  pabrik  pengolahan  kelapa  sawit,  PKS  dolok  ilir  juga  mengolah kelapa  sawit  dari  unit  kebun  PTPN  IV  lainnya. Tandan  buah  segar  masuk  ke  PKS  Dolok  Ilir  masih sulit  di  prediksi.  Jumlah  Tandan  Buah  Segar  masuk  yang  tinggi  serta  kapasitas  olah  yang  terbatas menyebabkan sebagian buah tidak bisa di olah dihari yang sama, hal tersebut akan berdampak pada penurunan  kualitas  Tandan  Buah  Segar  (TBS)  maupun  kualitas  Crude  Palm  Oil  (CPO).  Dari permasalahan  tersebut  dibutuhkan  Algoritma  untuk  memprediksi  Tandan  Buah  Segar  (TBS)  yang masuk di PKS Dolok Ilir.
Kata kunci: Prediksi, PKS Dolok Ilir, Kelapa Sawit, Data Mining, Regresi Linear Sederhana

## Abstract
Oil  palm  is  a  very  important  crop  in  the  agricultural  sector  today.  This  is  because  oil  palm  is  the country's largest foreign exchange earner as well as a driver of the people's economy and plays a role in employment. Dolok Ilir Palm Oil Mill is one of the business units of PT Perkebunan Nusantara 4 which  is  engaged  in the  palm  oil  sector.  As  a  plantation that  has  a  palm  oil  processing  plant,  PKS Dolok Ilir also processes palm oil from other PTPN IV plantation units. Fresh fruit bunches entering the Dolok Ilir PKS are still difficult to predict. The high number of incoming Fresh Fruit Bunches and limited processing capacity causes some fruits cannot be processed on the same day, this will have an impact  on  reducing  the  quality  of  Fresh  Fruit  Bunches  (FFB)  and  the  quality  of  Crude  Palm  Oil (CPO). From these problems, an algorithm is needed to predict incoming Fresh Fruit Bunches (FFB) at the Dolok Ilir PKS.
Keywords: Prediction, Dolok Ilir Palm Oil Mill, Palm Oil, Data Mining, Linear Regression.

## 1 Pendahuluan
Industri  kelapa  sawit  berkembang  cepat  di  indonesia  sejalan  dengan  adanya  revolusi  industri kelapa sawit. Dari banyaknya provinsi di indonesia industri kelapa sawit berkembang di 22 provinsi, dua pulau utama yang memiliki industri kelapa sawit terbesar adalah pulau sumatera dan kalimantan dimana  sekitar  90%  perkebunan  kelapa  sawit  di  indonesia  ada  di  kedua  pulau  itu.  Hal  tersebut menjadikan  indonesia  sebagai  negara  penghasil  kelapa  sawit  terbesar  dunia  setelah  mengungguli Malaysia sejak tahun 2006) [1].
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1301
Dari  banyak  tanaman  yang  menghasilkan  minyak,  tanaman  kelapa  sawit  menjadi  yang  paling unggul  dalam  menghasilkan  minyak.  Tanaman  kelapa  sawit  merupakan  jenis  tanaman  yang  sangat penting di sektor pertanian saat ini. Hal itu disebabkan karena kelapa sawit menjadi penyubang devisa terbesar negara juga menjadi pendorong ekonomi rakyat dan berperan dalam penyerapan tenaga kerja [2].
PKS Dolok Ilir merupakan salah satu unit usaha dari PT Perkebunan Nusantara 4 yang bergerak dalam sektor kelapa sawit. Sebagai perkebunan yang memiliki pabrik pengolahan kelapa sawit, PKS dolok ilir juga mengolah kelapa sawit dari unit kebun PTPN IV lainnya. Tandan buah segar masuk ke PKS Dolok Ilir masih sulit di prediksi. Jumlah Tandan Buah Segar masuk yang tinggi serta kapasitas olah yang terbatas menyebabkan sebagian buah tidak bisa di olah dihari yang sama, hal tersebut akan berdampak  pada  penurunan  kualitas  Tandan  Buah  Segar  (TBS)  maupun  kualitas  Crude  Palm  Oil (CPO).  Dari  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  Algoritma  untuk  memprediksi  Tandan  Buah  Segar (TBS) yang masuk di PKS Dolok Ilir.
Solusi yang diusulkan untuk menyelesaikan masalah yang ada saat ini adalah melakukan prediksi jumlah tandan buah segar masuk di PKS Dolok Ilir menggunakan metode pembelajaran Data Mining.. Berdasarkan latar belakang yang telah dijabarkan, maka diambil judul : “ Penerapan Metode Regresi Linear Sederhana Dalam Memprediksi Tandan Buah Segar Masuk Di PKS Dolok Ilir ” .

## 2 Tinjauan Literatur
(Pada penelitian ini algoritma di gunakan untuk memprediksi tandan buah segar masuk di PKS Dolok  Ilir.  Prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  Regresi  Linear  Sederhana.  Prediksi merupakan suatu usaha untuk memperkirakan keadaan dimasa depan melalui pengujian keadaan masa lalu. Prediksi juga dapat dikatakan sebagai suatu perhitungan yang digunakan untuk melihat hasil di masa  mendatang  menggunakan  hasil  atau  kejadian  di  masa  lalu  dengan  suatu  model  matematis  [3]. Pada  penelitian  terdahulu  implementasi  algoritma  regresi  linear  sederhana  dalam  memprediksi besaran pendapatan daerah (studi kasus: dinas pendapatan kab. deli serdang), perhitungan dilakukan dengan  perolehan  Maka,  nilai  Y  =  703.249,01  yang  di  atas  merupakan  nilai  estimasi  besaran pendapatan  daerah  kabupaten  deli  serdang  pada  tahun  2019  dalam  nilai  asli  sekitar  Rp. 703.249.000.000,01 [4]. Berikutnya pada penelitian analisis peramalan jumlah penerimaan mahasiswa baru  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear  sederhana,  perhitngan  dilakukan  dengan  perolehan hasil  prediksi  jumlah  penerimaan  mahasiswa  baru  dari  prodi  Manajemen  dengan  hasil  pengujian tingkat error sebesar 3,444% atau tingkat akurasi 96,556% [5].

## 3 Metode Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang dikugakan pada penelitian diperoleh dari kantor Tata usaha bagian Krani Pengolahan setelah mendapat persetujuan dari assisten tata usaha. Data yang digunakan yaitu data TBS Kebun dan TBS Luar dalam satuan ton dari tahun 2019-2022. Berikut Tabel data TBS Kebun dan TBS Luar yang ada di PT.Perkebunan Nusantara IV Unit PKS Dolok Ilir.
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1301
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## 3.2 Rancangan Proses Penelitian
Dalam menyelesaikan penelitian ini, dilakukan proses penelitian seperti gambar dibawah ini:

## Gambar 1. Rancangan Proses Penelitian

## 4 Hasil dan Pembahasan
Data mining sering disebut juga dengan Knowlegde Discovery in Database (KDD) merupakan proses  penemuan  pengetahuan  atau  informasi  baru  dengan  cara  menambang  data  yang  berukuran sangat  besar  menggunakan  statistik,  pembelajaran  mesin,  dan  kecerdasan  buatan  atau artificial intelligent [6].
Regresi  linear  adalah  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  prediksi  yang  mengamati hubungan  antara  variabel  yang  terikat  Y  dan  dan  variabel  bebas  X.  Variabel  Y  adalah  variabel dependen atau variabel yang dapat dipengaruhi. Variabel X adalah variabel Independen atau variabel yang mempengaruhi [7].
Berikut bentuk umum persamaan regresi linear sederhana [8]:
Y=a+bX
Keterangan : Y = Variabel Dependen X = Variabel Independen a = Konstanta b = Gradien Garis
Mula i Data Set Data latih Data Uji Metode Regresi Linear Sederhana Prediksi Selesa i
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1301
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
Bentuk Persamaan Regresi Linear :

## Gambar 2. Rumus Persamaan Regresi Linear 4.1 Perhitungan Manual Regresi Linear Sederhana
Sebelum  melakukan  perhitungan  manual,  terlebih  dahulu  dibutuhkan  sebuah  data  set.  Berikut tabel data Tandan Buah Segar PKS Dolok Ilir :
Tabel 1. Data Tandan Buah Segar PKS Dolok Ilir Tahun TBS Kebun TBS Luar 2019 60,890 78,450 2020 45,262 41,753 2021 109,344 78,746 2022 113,440 117,914
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  manual,  dibawah  ini  adalah  tabel  perhitungan  manual dimana TBS Kebun sebagai valiabel independen (x) dan TBS Luar sebagai variabel dependen (y).
Tabel 2. Perhitungan Manual Regresi Linear Sederhana
Tahun TBS Kebun X TBS Luar Y X*Y X^2 Y^2 2019 60,890 78,450 4776820500 3707592100 6154402500 2020 45,262 41,753 1889824286 2048648644 1743313009 2021 109,344 78,746 8610402624 11956110336 6200932516 2022 113,440 117,914 13376164160 12868633600 13903711396 Total 328936 316863 28653211570 30580984680 28002359421
Proses  perhitungan  manual  dilakukan  dengan  cara  menentukan  nilai  b  atau  gradien  garis  dan selanjutnya menentukan nilai a atau nilai konstanta. Menentukan nilai b (Gradien Garis) :
𝑏 = (4 𝑥 28653211570) − (328936 𝑥 316863)
(4 𝑥 30580984680) − (328936)^2
𝑏 = 10385198512
14125046624
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1301
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta
𝑏 = 0,735233
Menentukan nilai a (Konstanta) :
𝑎 = 316863
4 − ((0,735233 ) 𝑥 328936
4 )
𝑎 = 79215,75 −  60461,14 𝑎 = 18754,61
Setelah diperoleh nilai a dan b, maka selanjutnya dilakukan perhitungan persamaan Regresi Linear : Y=a+bX Y=18754,61+0,73523 X
Setelah persamaan regresi linear didapatkan, maka untuk memprediksi tandan buah segar masuk dapat diperoleh  dengan  memasukkan  nilai  x  pada  periode  tahun  terakhir  yaitu  tahun  2023  dengan  kriteria TBS  Kebun  yaitu  nilai  x  sebesar  121,113.  Maka  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan persamaan regresi linear sederhana diatas, yaitu :
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 𝑌 = 18754,61 + 0,73523 (121,113) 𝑌 = 18754,61 + 89018,06 𝑌 = 107772,7
Dari  perhitungan  diatas  maka  hasil  dari  prediksi  tandan  buah  segar  masuk  di  PKS  Dolok  Ilir  pada tahun  2023  adalah  sebanyak  107772,7  atau  107,772  ton.  Berikut  hasil  prediksi  tandan  buah  segar masuk di PKS Dolok Ilir tahun 2023 sampai dengan tahun 2025:
Tabel 3. Hasil Prediksi dengan Perhitungan Manual Tahun TBS Kebun TBS Luar 2023 121,113 107,772 2024 101,550 93,393 2025 121,452 108,021

## 4.2 Perhitungan Rapid Miner Regresi Linear Sederhana
Dalam  perhitungan  menggunakan  Rapid  Miner  ada  beberapa  proses  yang  dilakukan  yaitu  sebagai berikut :
1. Data Training
Dilakukan perhitungan pada data training menggunakan tools Rapid Miner versi 5.3, dimana data terdiri dari 2 (dua) data yaitu data TBS Kebun dan TBS Luar, dan terdiri dari 4 variabel yaitu tahun 2019, 2020, 2021, dan tahun 2022. Berikut data Training yang digunakan yaitu:
Tabel 4. Data Training Tahun TBS Kebun TBS Luar 2019 60,890 78,450 2020 45,262 41,753 2021 109,344 78,746 2022 113,440 117,914
2. Data Testing
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1301
Dilakukan perhitungan data testing menggunakan tools Rapid Miner versi 5.3, Data terdiri dari 2 (dua) data yaitu data TBS Kebun dan TBS Luar, serta terdiri dari 3 variabel yaitu tahun 2023, 2024, dan tahun 2025.Berikut data testing yang digunakan:
Tabel 5. Data Testing Tahun TBS Kebun TBS Luar 2023 121,113 ? 2024 101,550 ? 2025 121,452 ?
3. Model Regresi Linear Sederhana Rapid Miner
Berikut  model  Regresi  Linear  Sederhana  pada  Rapid  Miner  untuk  perhitungan  prediksi  TBS Masuk di PKS Dolok Ilir :

## Gambar 3. Model Regresi Linerar Sederhana Rapid Miner
Bagan untuk perhitungan di  rapid miner yaitu terdiri dari :
1. Read excel 1 untuk data training
2. Read excel 2 untuk data testing
3. Set Role
4. Linear Regression
5. Apply Model
Setelah dijalankan maka akan muncul hasil prediksi seperti gambar berikut ini :

## Gambar 4. Hasil Prediksi Rapid Miner
Dari gambar di atas dapat dilihat prediksi TBS masuk di PKS Dolok Ilir pada tahun 2023, 2024 dan 2025. Rumus perhitungan prediksi dari Rapid Miner dapat dilihat dibawah ini:
DOI: https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v4i1.1301
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta

## Gambar 5. Rumus Perhitungan Prediksi Rapid Miner

## 5 Kesimpulan
Dari dari perhitungan manual menggunakan Microsoft Excel dan perhitungan menggunakan Rapid  Miner  di  dapatkan  hasil  prediksi  dengan  selisi  nilai  yang  kecil,  namun  jika  dibulatkan  nilai akan sama. Pada perhitungan manual prediksi jumlah tandan buah segar masuk di PKS Dolok Ilir di tahun  2023  menghasilkan  prediksi  dengan  nilai  107772,7  atau  107,772  Ton.  Sedangkan  pada perhitungan prediksi menggunakan tools Rapid Miner didapatkan prediksi untuk tahun 2023 dengan nilai  107800,869  atau  107,800  Ton,  dengan  perolehan  persamaan  regresi  yaitu  Y  =  18754,61  + 0,735233  X.  Diharapkan  hasil  penelitian  nantinya  dapat  dijadikan  pedoman  bagi  perusahaan  dalam meningkatkan kinerja.

## Referensi
[1] Ismai, “Perkebunan Kelapa Sawit Indonesia Dalam Perspektif Pembangunan Berkelanjutan,” J.  Ilmu-Ilmu  Sos.  Indones. ,  vol.  43,  no.  1,  pp.  81–94,  2017,  [Online].  Available: http://jmi.ipsk.lipi.go.id/index.php/jmiipsk/article/view/717/521
[2] A.  Yunus,  M.  Akbar,  and  Andri,  “Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Hasil  Produksi  Buah Sawit  Pada  Pt  Bumi  Sawit  Sukses  (Bss)  Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,” Bina Darma Conf. Comput. Sci. , pp. 198–207, 2019.
[3] A.  Yordan,  T.  N.  Putri,  and  D.  H.  Lamkaruna,  “Peramalan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Universitas Samudra Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 21–27, 2019, doi: 10.52046/j-tifa.v2i1.237.
[4] F. Ginting, E. Buulolo, and E. R. Siagian, “Implementasi Algoritma Regresi Linear Sederhana Dalam  Memprediksi  Besaran  Pendapatan  Daerah  (Studi  Kasus:  Dinas  Pendapatan  Kab.  Deli Serdang),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 274–279, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1602.
[5] T.  Ajeng  Afifah  Muhartini,  Oman  Sahroni,  Septi  Dwi  Rahmawati  and  I.  M.  Febrianti, “ANALISIS  PERAMALAN  JUMLAH  PENERIMAAN  MAHASISWA  BARU  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  REGRESI  LINEAR  SEDERHAN,” Juournal  Bayesian ,  vol. Vol.1 No.1, 2021.
[6] A. Darmawan, N. Kustian, and W. Rahayu, “Implementasi Data Mining Menggunakan Model SVM untuk Prediksi Kepuasan Pengunjung Taman Tabebuya,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 2, no. 3, p. 299, 2018, doi: 10.30998/string.v2i3.2439.
[7] L.  Harianti  Hasibuan,  S.  Musthofa,  P.  Studi  Matematika,  and  U.  Imam  Bonjol  Padang, “Journal  of  Science  and  Technology  Penerapan  Metode  Regresi  Linear  Sederhana  Untuk Prediksi Harga Beras di Kota Padang,” J. Sci. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 85–95, 2022.
[8] P. Katemba and R. K. Djoh, “Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear,” J. Ilm. Flash , vol. 3, no. 1, p. 42, 2017, doi: 10.32511/flash.v3i1.136.