## Implementasi Data Mining Memprediksi Penjualan Crude Palm Oil Berdasarkan Kapasitas Tangki Menggunakan Multiple Linear Regression
Ana Komaria Baskara * , Alwis Nazir, Muhammad Irsyad, Yusra, Fitri Insani
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950121672@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 muhammad.irsyad@uin-suska.ac.id,
4 yusra@uin-suska.ac.id, 5 fitri.insani@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950121672@students.uin-suska.ac.id Submitted: 05/02/2023 ; Accepted: 26/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak- Data mining adalah suatu proses penggalian informasi dari data yang dapat digunakan untuk meningkatkan bisnis, pengembangan produk, dan pengambilan keputusan lainnya. Salah satu penerapan Data mining yaitu pada PT. Kerry Sawit Indonesia  yang  merupakan  perusahaan  agribisnis  Wilmar  Grup  yang  bergerak  dibidang  pengolahan  minyak  kelapa  sawit mentah atau Crude Palm Oil (CPO). Penjualan Crude Palm Oil (CPO) merupakan hal yang sangat penting bagi perusahaan perkebunan kelapa sawit. Dalam rangka meningkatkan efisiensi dan profitabilitas, perusahaan perkebunan kelapa sawit dapat melakukan  prediksi  penjualan  CPO  untuk  mengoptimalkan  penjualan  dan  persediaan  CPO.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi  penjualan  CPO adalah  dengan  menggunakan teknik  data  mining.  Pada penelitian  ini, teknik data mining yang digunakan adalah multiple linear regression. Multiple linear regression digunakan untuk mengetahui hubungan  antara  variabel  kapasitas  tangki  dengan  penjualan  CPO.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data produksi CPO, penjualan CPO dan kapasitas tangki yang diperoleh dari perusahaan perkebunan kelapa sawit selama lima tahun terakhir. Hasil perhitungan Multiple Linear Regression pada contoh kasus ini menunjukkan bahwa nilai koefisien determinasi (R-squared) adalah 0,9546, yang berarti bahwa 95,46% variabilitas pengiriman CPO dapat dijelaskan oleh variabel independen. Selain itu, uji MAPE dan RMSE menunjukkan bahwa model regresi yang diperoleh memiliki tingkat keakuratan yang baik dalam memprediksi pengiriman CPO. Oleh karena itu, model regresi ini dapat digunakan untuk memprediksi pengiriman CPO di masa depan dengan memperhatikan nilai-nilai variabel independen yang telah ditentukan.
Kata Kunci: Data Mining; Prediksi; Crude Palm Oil (CPO); Penjualan; Multiple Linear Regression
Abstract – Data  mining  is  a  process  of  discovering  information  from  data  that  can  be  used  to  improve  business,  product development, and other decision-making processes. One application of data mining is in PT. Kerry Sawit Indonesia, which is an agribusiness company in the Wilmar Group that deals with processing crude palm oil (CPO). Sales of CPO are crucial for palm oil plantation companies. To increase efficiency and profitability, palm oil plantation companies can predict CPO sales to optimize sales and CPO inventory. One method that can be used to predict CPO sales is through data mining techniques. In this study, the data mining technique used is multiple linear regression. Multiple linear regression is used to determine the relationship between the tank capacity variable and CPO sales. The data used in this study are CPO production data, CPO sales data, and tank capacity data obtained from palm oil plantation companies over the last five years. The results of the Multipl e Linear  Regression  calculation  in  this  case  study  show  that  the  coefficient  of  determination  (R-squared)  value  is  0.9546, indicating that 95.46% of the CPO delivery variability can be explained by the independent variables. Additionally, the MAPE and  RMSE tests  show  that  the  regression  model  obtained  has  good  accuracy  in predicting  CPO  deliveries.  Therefore,  this regression  model  can  be used  to  predict  CPO  deliveries  in  the  future,  considering  the  predetermined  independent  variable values.
Keywords : Data Mining; Prediction; Crude Palm Oil (CPO); Despatches; Multiple Linear Regression

## 1. PENDAHULUAN
PT. Kerry Sawit Indonesia merupakan perusahaan agribisnis Wilmar Grup yang bergerak di bidang pengolahan minyak kelapa sawit mentah atau Crude Palm Oil (CPO). CPO atau minyak kelapa sawit mentah merupakan jenis minyak  yang  diperoleh  dari  sebuah  pohon  kelapa  sawit.  Biasanya  digunakan  untuk  berbagai  produk  makanan, minyak masakan, makanan ringan, sabun, lilin, kosmetik, dan juga bisa digunakan sebagai  sumber  biofuel atau biodiesel [1]. CPOmerupakan sumber yang kaya beta-karotena, dan tinggi antioksida. Kebanyakan minyak kelapa sawit diproduksi di Asia, Afrika dan Amerika Selatan karena pohon kelapa sawit membutuhkan suhu hangat, sinar matahari dan curah hujan yang tinggi untuk memaksimalkan produksi [2].
Proses pengolahan produksi Crude Palm Oil pada PT. Kerry Sawit Indonesia dilakukan setiap hari yang masuk  ke  tangki  penyimpanan  (storage  tank).  Tangki  penyimpanan  sebagai  tempat  penyimpanan  sementara sebelum penjualan dilakukan. PT. Kerry Sawit Indonesia memiliki 2 tangki penyimpanan masing-masing memiliki kapasitas 1.200 ton, apabila tangki penyimpanan hampir penuh akan terjadi danger [3]. Penjualan CPO bergantung pada ketersediaan transporter atau mobil yang mengangkut CPO ke pelabuhan. Jika terjadi over kapasitas [4] maka akan dijual  terlebih dahulu  minimal  200 ton  sekitar 12 mobil  truck tangki dengan kapasitas 18-25  ton  per unit tangki untuk mengamankan level storage tank.
Menurut Adi Baskara sebagai Supervisor Proses pada PT. Kerry Sawit Indonesia seiring berjalannya waktu dan produksi maka semakin banyak minyak kelapa sawit mentah atau Crude Palm Oil yang dihasilan dan harus segera  dijual  atau  despatches.  Sudah  memenuhi  kapasitas  maksimal  maka  pabrik  harus  stop  produksi.  Hal  ini
menjadi sebuah masalah serius dalam memprediksi Crude Palm Oil berdasarkan kapasitas tangki [5] agar tidak terjadi danger pada storage tank. Data mining dapat dijadikan sebagai solusi untuk menyelesaikan permasalahan danger pada storage tank.
Data  mining  merupakan  suatu  proses  penggalian  informasi  dari  data  yang  besar  dan  kompleks menggunakan  algoritma  statistik  dan  teknik  lainnya  [6].  Sehingga  dapat  ditemukan  pola  dan  hubungan  yang sebelumnya tidak diketahui dalam data yang dapat digunakan untuk meningkatkan bisnis, pengembangan produk, dan pengambilan keputusan lainnya. Data mining dibagi menjadi beberapa teknik atau metode yaitu Estimation (estimasi), Forecasting (prediksi), Classification (klasifikasi), Clustering (pengelompokan), Association (asosiasi). Data  mining  sering  digunakan  untuk  prediksi  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma,  pada  penelitian  ini algoritma yang akan digunakan untuk mengelola data adalah Multiple Linear Regression [7].
Berikut beberapa penelitian tentang minyak kelapa sawit: Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Buah Sawit  Menggunakan  Metode  Multi  Regresi  pada  PT.  Karya  Hevea  Indonesia  dengan  melakukan  penelitian menggunakan  metode  algoritma  multi  regresi  linear.  Hasil  yang  diperoleh  untuk  mempermudah  dalam memprediksi penjualan buah kelapa sawit dengan menggunakan software Visual Studio Code [8]. Penelitian lain Penerapan Data Mining Dalam Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit PT Borneo Ketapang Indah Menggunakan Metode  Linier  Regression  dengan  melakukan  penelitian  menggunakan  metode  Linear  Regression. Diimplementasikan  menggunakan  tools  RapidMiner.  Hasil  yang  diperoleh  untuk  produksi  kelapa  sawit  yaitu variable sebesar 0,646 untuk variable luas tanah dan variable curah hujan sebesar 0,530 [9].
Berdasarkan penjelasan di atas, penerapan data mining dalam memprediksi crude palm oil menggunakan metode  Multiple  Linear  Regression  dan  pengimplementasian  menggunakan  Microsoft  Excel  untuk  pengujian menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) dan RMSE (Root Mean Squared Error). Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi penjualan crude palm oil berdasarkan kapasitas tangki penyimpanan (storage tank) menggunakan data mining.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Alur pada penelitian ini dilakukan beberapa tahapan yang digambarkan pada gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Tahap Penelitian
Pada  tahap  penelitian  ini  dimulai  dengan  perumusan  masalah,  kemudian  pengumpulan  data  melalui wawancara dengan Adi Baskara sebagai Supervisor Proses pada PT. KSI dan melakukan studi literatur yang sesuai dengan  perumusan  masalah  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini,  lalu  melakukan  analisa  kebutuhan  data  dari, kemudian melakukan proses analisa data menggunakan algoritma Multiple Linear Regression dengan Microsoft Excel  dan  XLSTAT,  selanjutnya  melakukan  pengujian  data  dengan  MAPE,  RMSE  sehingga  ada  penarikan kesimpulan setelah dilakukan semua tahapan penelitian ini.

## 2.2 Perumusan Masalah
Pada  tahap  ini  melakukan  identifikasi  masalah  yang  menjadi  topik  penelitian.  Masalah  ini  dirumuskan  untuk mendapatkan  solusi  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini.  Rumusan  masalah  penelitian  yang  akan  diteliti  adalah prediksi penjualan crude palm oil berdasarkan kapasitas tangki menggunakan multiple linear regression.

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Wawancara
Penelitian melakukan wawancara kepada Adi Baskara sebagai Supervisor Proses untuk mendapatkan informasi tentang crude palm oil. Data yang dikumpulkan secara langsung dari sumber primer melalui wawancara, data
disesuaikan dengan kebutuhan peneliti. Data pada penelitian ini adalah  crude palm oil produksi, crude palm oil stock (tangki1, tangki2), crude palm oil penjualan data dari tahun 2018 sampai tahun 2022.
2. Studi Literatur
Peneliti melakukan studi literatur dari berbagai sumber seperti buku, jurnal, dan topik lain yang bertujuan untuk menggali informasi yang lebih relevan untuk penelitian.
3. Crude Palm Oil (CPO)
Crude palm oil merupakan jenis nabati yang diperoleh dari biji pohon kelapa sawit. CPO diperoleh melalui proses  pengolahan  biji  kelapa  sawit  yang  diolah  dengan  metode  ekstraksi  fisik  atau  kimia.  Crude  palm  oil berkualitas tinggi yang dapat digunakan sebagai bahan baku untuk beragam produk penyulingan CPO seperti minyak goreng, biodiesel, lilin [2].
4. Tangki Penyimpanan (Storage Tank)
Tangki penyimpanan crude palm oil digunakan untuk menyimpan crude palm oil setelah proses pengolahan, yang harus dijaga temperaturnya agar kualitas minyak di dalam tangki selalu baik [10]. Temperatur CPO dalam tangki penyimpanan dijaga pada suhu 45 0 C sampai 55 0 C. Pada penelitian ini tangki penyimpanan berkapasitas 1.200 ton dan memiliki 2 tangki penyimpanan crude palm oil.
5. Prediksi
Prediksi  digunakan  untuk  membuat  ramalan  atau  perkiraan  tentang  kejadian  atau  hasil  di  masa  depan berdasarkan  data  historis  dan  informasi  lain  [11].  Ada  beberapa  metode  yang  digunakan  untuk  membuat prediksi pada penelitian ini:
a. Time  series  forecasting  metode  ini  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  masa  depan  dari  suatu  variabel berdasarkan nilai dan tren masa lalu. Pada penelitian ini menggunakan data harian dengan variabel produksi CPO, stok CPO (tangki1 dan tangki2) dan penjualan CPO. Data yang digunakan lima tahun kebelakang yaitu  tahun  2018  –  2022.  Pengisian  tangki  CPO  dilakukan  saat  produksi  berlangsung  dan  melakukan sonding (pengukuran tangki) setiap jam 7 pagi.
b. Regression  analysis  metode  ini  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  penjualan  CPO  menggunakan  data harian  dengan  variabel  produksi  CPO,  stok  CPO  (tangki1  dan  tangki2)  dan  penjualan  CPO,  sehingga diperoleh hasil prediksi penjualan CPO yang akan datang.
c. Machine learning untuk melakukan prediksi dengan menggunakan algoritma Multiple Linear Regression dengan menggunakan Microsoft Excel, XLSTAT dan membuat prediksi penjualan CPO yang lebih akurat.
6. Linear Regression
Regresi linier (Linear Regression) merupakan teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independent. Salah satu aplikasi dari regresi linier adalah untuk melakukan prediksi berdasarkan data yang telah dimiliki sebelumnya [12].
7. Multiple Linear Regression
Regresi  linier  berganda  (multiple  linear  regression)  merupakan  model  statistik  yang  digunakan  untuk memprediksi hubungan linier antara satu variabel yang diprediksi (CPO penjualan) dengan beberapa variabel predictor (CPO produksi, Tanki1, Tangki2) [13]. Persamaan regresi linier berganda adalah sebagai berikut:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + . . . + b n X n (1)
Keterangan:
Y = Variabel dependen (CPO penjualan)
X 1 , X 2 , X 3 = Variabel independent (CPO produksi, Tanki1, Tangki2) b 1 , b 2 , b n = Koefisien regresi (nilai peningkatan ataupun penurunan)
a = Konstanta
Regresi linier berganda suatu analisis data numerik tentang variabel yang diprediksi dan variabel predictor, dapat  menggunakan  regresi  linier  berganda  untuk  mencari  hubungan  antara  variabel  terikat  dan  variabel predictor. Dapat mencari tahu seberapa besar pengaruh setiap variabel predictor terhadap variabel terikat, serta memprediksi nilai variabel terikat untuk nilai variabel predictor yang diberikan. Berikut merupakan rumus dari regresi dengan bobot yang telah ditentukan:
Y = b 1 + b 2 X 1 + b 3 X 2 + b 4 X 3 (2)
Untuk menghitung koefisien regresi dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (least squares method) untuk memprediksi, persamaan matriks dapat disederhakan dengan persamaan berikut [14]:
N =
[ 𝑛 ∑ 𝑋1 ∑ 𝑋2 ∑ 𝑋3 ∑ 𝑋1 ∑ 𝑋1 2 ∑ 𝑋1 𝑋2 ∑ 𝑋1 𝑋3 ∑ 𝑋2 ∑ 𝑋3 ∑ 𝑋1 𝑋2 ∑ 𝑋1 𝑋3 ∑ 𝑋2 2 ∑ 𝑋2 𝑋3 ∑ 𝑋2 𝑋3 ∑ 𝑋3 2 ] H = [ ∑ 𝑌 ∑ 𝑋1𝑌 ∑ 𝑋2𝑌 ∑ 𝑋3𝑌 ] (3)
Keterangan:
A = nilai matrik A X 1 = CPO produksi Y = CPO penjualan (Despatches) n = total data X 2 = Tangki1
. . . . . . . . . (1)
H = Total nilai data X 3 = Tangki2
8. Microsoft Excel
Microsoft Excel digunakan untuk analisis data, dan visualisasi data. Melakukan perhitungan dan menganalisis data crude palm oil. Excel dapat digunakan untuk membuat formula dan fungsi yang kompleks, sehingga dapat digunakan untuk melakukan analisis data yang lebih rumit [15].
9. XLSTAT
XLSTAT  digunakan  untuk  menganalisis  data  dalam  Excel,  seperti  analisis  regresi,  analisis  varian,  analisis tingkat  kategori  dan  sebagainya.  XLSTAT  menyediakan  integrasi  dengan  perangkat  lunak  lain  seperti  R, Python, MATLAB [16].
10. MAPE (Mean Absolute Percentage Error)
MAPE (Mean Absolute Percentage Error) digunakan untuk mengukur tingkat ketepatan suatu model prediksi. Dihitung dengan mengambil rata-rata dari perbedaan absolute dalam presentase antara nilai yang sebenarnya dan  nilai  yang  diprediksi.  Misalnya  membandingkan  akurasi  prediksi  metode  dengan  dua  kumpulan  data penjualan, satu diamati setiap hari dan lainnya diamati setiap bulan. Secara matematis, dapat ditulis sebagai Berikut merupakan rumus dari MAPE (Mean Absolute Percentage Error)[17].
MAPE = 1 𝑛 ∑ | 𝑦(𝑡)−𝑦′(𝑡) 𝑦(𝑡) 𝑛 𝑡=1 (4)
Keterangan: n = Jumlah periode t t = Periode y (t) = Nilai aktual pada priode t y l (t) = Nilai prediksi pada periode t 11. RMSE (Root Mean Square Error) RMSE  (Root  Mean  Square  Error)  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  ketepatan  suatu  model  prediksi.  Ini dihitung  dengan mengambil akar kuadrat dari rata-rata dari  perbedaan kuadrat  antara nilai  yang sebenarnya dan nilai yang diprediksi. Berikut merupakan rumus dari RMSE (Root Mean Square Error)[18].
RMSE = √ ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡) 2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (5)
Keterangan: n = Jumlah data At = Nilai data aktual Ft = Nilai hasil prediksi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  berisi  tentang  tahapan  perhitungan  dari  Multiple  Linear  Regression  dengan  menggunakan Microsoft Excel dan XLSTAT beserta hasil dari perhitungan tersebut melakukan pengujian menggunakan MAPE, RMSE. Berikut tahapan dan hasil dari Multiple Linear Regression:

## 3.1 Deskripsi Data
Berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan berikut ini adalah variable-variabel yang menjadi tolak ukur dalam memprediksi penjualan Crude Palm Oil yaitu sebagai berikut:
Tabel 1. Variabel Yang Digunakan
No Variabel Nama Variabel 1 Y CPO Despatches 2 X 1 CPO produksi 3 X 2 Tangki 1 4 X 3 Tangki 2
Tabel  ini  merupakan  variabel-variabel  yang  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  Crude  Palm  Oil (CPO).  Tabel  tersebut  berisi  nomor  variabel,  nama  variabel,  dan  nama  variabel.  Berdasarkan  tabel,  variabel dependen  Y  adalah  Pengiriman  CPO,  dan  variabel  independen  X1,  X2,  dan  X3  berturut-turut  adalah  produksi CPO, jumlah minyak yang disimpan di Tangki 1, dan jumlah minyak yang disimpan di Tangki 2. Berikut ini adalah data crude palm oil yang diperoleh dari PT. KSI:
Tabel 2. Data Crude Palm Oil 2018
Date CPO produksi  Tangki 1  Tangki 2  CPO despatches Bulan Ton Ton Ton Ton
Date CPO produksi  Tangki 1  Tangki 2  CPO despatches 02-jan 83,398 176,7 49,52 157,9 08-feb 173,38 171,7 183,737 84,48 01-mar 211,151 516,6 580,89 310,5 01-apr 129,433 522,6 216,621 283 01-may 178,895 1077 247,16 66,87 02-jun 178,605 783,8 186,678 119,6 01-jul 194,207 464,9 116,63 190,1 09-aug 128,583 795,4 38,721 167 30-sep 152,469 10,3 229,178 222,98 22-oct 127,107 785,236 205,492 161,67 25-nov 136,669 374,1 10 151,3 29-dec 97,254 73,25 636,732 64,1
Tabel  ini  merupakan  data  produksi  dan  pengiriman  minyak  sawit  mentah  dari  PT.  KSI.  Data  tersebut meliputi tanggal, produksi CPO, jumlah minyak yang disimpan di dua tangki berbeda (Tangki 1 dan Tangki 2), dan jumlah CPO yang dikirim.

## 3.2 Perhitungan Microsoft Excel
Pada tahap ini penulis menggunakan perhitungan manual dengan Microsoft Excel sebagai berikut: a. Menentukan nilai X 1 Y, X 2 Y, X 3 Y, X 1 X 2 , X 1 X 3 , X 2 X 3 , X 1 2 , X 2 2 , X 3 2 dari data crude palm oil.
Tabel 3. Nilai X 1 Y, X 2 Y, X 3 Y, X 1 X 2 , X 1 X 3 , X 2 X 3 , X 1 2 , X 2 2 , X 3 2
No X 1 Y X 2 Y
X 3 Y
X 1 X 2 X 1 X 3 X 2 X 3 X 1 2 X 2 2 X 3 2 1 13168,54 27900,93 7819,2 21074,67 4129,86 8750,2 6955,2 31222,89 2452,23 2 11567,53 17431,2 6475,23 21733,21 4140,49 6239,33 7396,68 16796,16 2317,748 3 10590,3 16002,5 1151,05 51140,6 4451,48 6726,37 40956,45 93513,64 483,82 4 13983,03 53145,4 1153,55 36056,24 1679,53 6383,41 20358,72 294089,29 138,55 5 18396,35 107581,44 2061,10 26549,16 1236,68 7232,10 11038,02 377487,36 138,55 6 20001,06 84726 1589,08 37439,02 1743,94 7387,47 21950,2 393881,76 138,55 7 20719,88 87926,6 1612,62 38218,34 1780,24 7554,62 22873,53 411907,24 138,55 8 22505,70 90557,2 1577,31 42441,72 1976,97 7954,84 28208,21 456705,64 138,55 9 20480,67 93246,72 1582,02 38507,94 1793,73 8166,71 23221,49 481358,44 138,55 10 9708,77 49734,68 747,57 38630,24 1799,43 9217,87 23369,23 613245,61 138,55 357 56069759,92 98049,53 1266,8 45115036,4 1191540 3807 35622032644 200435,29 100 358 22872340,92 45083,94 1513 52678094,7 1121040 4739 31873675024 97468,84 2,5738E+10 359 35591961,6 68852,16 30032683,2 48045345,6 30502425168 59006521,8 36148656384 135276,84 1,1978E+11 360 48938226,15 36916,7 80864162,15 52928267,7 72489106041 54682378 43869721401 24964 2,0963E+11 361 32515179,9 6218,16 85571978,1 43962471,7 79652448379 15232636,23 30265908841 1106,89 1,6285E+11 362 38071920,25 14908,56 81576621,75 47592254,5 76001647575 29761443,75 35470072225 5439,06 2,9076E+11 363 12789808,9 4711,35 34564386,6 50420978,3 1,07591E+11 39633111 39811821841 5402,25 4,0543E+11 b. Menentukan nilai matrik
Berdasarkan rumus (3) perhitungan nilai matrik adalah: n = 363 H = 56024,35603 10018627,5 23376332,34 21494168,41
Tabel 4. Nilai Matrik Tentukan matrik A 363 56024,35603 144502,726 134904,5553 56024,35603 10018627,5 23376332,34 21494168,41 144502,726 23376332,34 91047522,38 36744569,49 134904,5553 21494168,41 36744569,49 84462842,94 Tentukan matrik A1 59842,23125 56024,35603 144502,726 134904,5553 9438632,864 10018627,5 23376332,34 21494168,41 25527884,28 23376332,34 91047522,38 36744569,49 21480691,41 21494168,41 36744569,49 84462842,94 Tentukan matrik A2 363 59842,23125 144502,726 134904,5553 56024,35603 9438632,864 23376332,34 21494168,41 144502,726 25527884,28 91047522,38 36744569,49 134904,5553 21480691,41 36744569,49 84462842,94 Tentukan matrik A3
363 56024,35603 59842,23125 134904,5553 56024,35603 10018627,5 9438632,864 21494168,41 144502,726 23376332,34 25527884,28 36744569,49 134904,5553 21494168,41 21480691,41 84462842,94 Tentukan matrik A4 363 56024,35603 144502,726 59842,23125 56024,35603 10018627,5 23376332,34 9438632,864 144502,726 23376332,34 91047522,38 25527884,28 134904,5553 21494168,41 36744569,49 21480691,41
c. Menentukan nilai determinan
DET A = Determinan A
b = Koefisien regresi
Tabel 5. Nilai Determinan DET A 4,0110323 DET (A1) Nilai b1 DET (A1)/DET(A) 5,193325 129,4754995 DET (A2) Nilai b2 DET (A2)/DET(A) 4,4864822 0,111853407 DET (A3) Nilai b3 DET (A3)/DET(A) 1,8720522 0,046672411 DET (A4) Nilai b4 DET (A4)/DET(A) -5,000420 -0,00124667
d. Menggunakan rumus Multiple Linear Regression
Berdasarkan rumus (2) perhitungan nilai regresi adalah:
Y = 129,4754995 + 0,111853407X 1 + 0,046672411X 2 + -0,00124667X 3
Misalnya nilai yang di cari adalah X 1 = 45897,236, X 2 = 897564,235, X 3 = 785469,256 maka nilai dimasukan ke dalam rumus, seperti berikut:
Y = b 1 + b 2 X 1 + b 3 X 2 + b 4 X 3
Y = 129,4754995 + 0,111853407*45897,236 + 0,046672411*897564,235 + -0,00124667*785469,256
Y =129,4754995 + 5133,7622 + 41891,4868+ -979,2209
Y = 46175,50761
Berdasarkan  hubungan  antara  variabel  terikat  (Y)  dan  variabel  independen  (X1,  X2,  X3).  Nilai-nilai konstan b1, b2, b3, dan b4 adalah koefisien regresi  yang diperoleh dari hasil  analisis regresi. Nilai Y dapat dihitung dengan menggunakan nilai X1, X2, X3 dan koefisien regresi yang diperoleh dari hasil analisis regresi. Di sini, nilai Y dihitung sebagai 46175,50761.

## 3.3 Perhitungan XLSTAT
a. Pada Microsoft Excel pilih menu XLSTAT, modeling data pilih linear regression, kemudian pilih variabel yang digunakan lalu klik ok, Sistem akan memproses data tersebut.
b. Summary statistics dapat digunakan sebagai dasar untuk menghitung indeks. Summary statistik untuk menganalisis data secara deskriptif dan mencari pola atau tren dalam data tersebut.
Tabel 6. Data Summary Statistik
Variable   Observations Obs. With missing data Obs. Without missing data Minimum   Maximum Mean Std. deviation Var1 363 0 363 17,200 773,400  164,855 94,199 X1 363 0 363 12,913 913,950  154,337 61,563 X2 363 0 363 7,000 1088,000  398,079 304,315 X3 363 0 363 6,000 1133,400  371,638 307,939
Dari tabel tersebut, dapat diketahui bahwa jumlah observasi yang digunakan dalam penelitian adalah 363, tanpa ada data yang hilang. Nilai minimum Var1 adalah 17,200, nilai maksimum adalah 773,400, dan rata-rata adalah 164,855. Standar deviasi  Var1 adalah 94,199. Untuk variabel independen X1, nilai minimum  adalah 12,913,  nilai  maksimum  adalah  913,950,  dan  rata-rata  adalah  154,337.  Standar  deviasi  X1  adalah  61,563.
Variabel  independen  X2  memiliki  nilai  minimum  7,000,  nilai  maksimum  1088,000,  dan  rata-rata  sebesar 398,079. Standar deviasi X2 adalah 304,315. Sedangkan untuk variabel independen X3, nilai minimum 6,000, nilai maksimum 1133,400, dan rata-rata sebesar 371,638. Standar deviasi X3 adalah 307,939. Dilihat bahwa semua variabel memiliki jumlah observasi yang sama dan tidak ada data yang hilang sehingga dapat digunakan sebagai data yang valid untuk analisis regresi.
c. Correlation matrix adalah matriks yang menunjukkan tingkat korelasi antara setiap pasangan variable dalam data. Korelasi merupakan ukuran hubungan linier antara dua variable.
Tabel 7. Data Correlation Matrix X1 X2 X3 Var1 X1 1 0,158 0,098 0,097 X2 0,158 1 -0,500 0,164 X3 0,098 -0,500 1 -0,072 Var1 0,097 0,164 -0,072 1
Dari  tabel  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  korelasi  antara  X1  dengan  X2  adalah  0,158  yang  berarti kedua variabel  independen  tersebut  memiliki  korelasi  sedang.  Korelasi  antara  X1  dengan  X3  adalah  0,098  yang berarti kedua variabel independen tersebut memiliki korelasi kuat. Korelasi antara X2 dengan X3 adalah -0,500 yang berarti kedua variabel independen tersebut memiliki korelasi  negatif.  Korelasi  antara X1 dengan  Var1 adalah  0,097  yang  berarti  kedua  variabel  tersebut  memiliki  korelasi  kuat.  Korelasi  antara  X2  dengan  Var1 adalah 0,164 yang berarti kedua variabel tersebut memiliki korelasi sedang. Korelasi antara X3 dengan Var1 adalah -0,072 yang berarti kedua variabel tersebut memiliki korelasi negatif.
d. Analysis of variance adalah metode statistik yang digunakan untuk menevaluasi seberapa besar perbedaan rata- rata antara dua atau lebih kelompok.
Tabel 9. Analysis Of Variance
Source DF Sum of squares  Mean squares F Pr > F Model 3 103245,725 34415,242  3,974 0,008 Error 359 3108957,794 8660,050 Corrected Total  362 3212203,519
Computed against model Y=Mean(Y)
Dari tabel tersebut, dapat dilihat bahwa sum of squares total (SST) adalah 3212203,519 dan sum of squares error (SSE) adalah 3108957,794. Sum of squares model (SSM) adalah 103245,725. Jumlah degrees of freedom (DF) untuk model adalah 3, DF untuk error adalah 359, dan DF total adalah 362. Mean squares model (MSM) adalah 34415,242 dan mean squares error (MSE) adalah 8660,050. Nilai F-statistic dari model adalah 3,974 dengan probabilitas (Pr > F) sebesar 0,008. Probabilitas ini menunjukkan bahwa ada kemungkinan sekitar 0,8% bahwa  hasil  ini  terjadi  secara  kebetulan,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  linier  berganda tersebut signifikan secara statistik.
e. Model  parameter  adalah  nilai  yang  diestimasi  dalam  model  regresi  yang  menggambarkan  hubungan  linier antara variabel terikat dan variabel predictor.

## Tabel 10. Model Parameter
Source Value Standard error t Pr > | t |  Lower bound (95%)  Upper bound (95%) Intercept   129,475 16,246 7,970 <0,0001 97,527 161,424 X1 0,112 0,082 1,360 0,175 -0,050 0,274 X2 0,047 0,019 2,441 0,015 0,009 0,084 X3 -0,001 0,019  -0,067 0,947 -0,038 0,036
Dari tabel tersebut, dapat dilihat bahwa nilai intercept (b0) dari model adalah 129,475 dengan standar error sebesar  16,246.  Nilai  t-statistic  untuk  intercept  adalah  7,970  dan  probabilitas  (Pr  >  |t|)  sebesar  <0,0001. Ini menunjukkan bahwa nilai intercept tersebut signifikan secara statistik. Nilai koefisien regresi (b1, b2, b3) dari variabel  independen X1, X2, X3 masing-masing  adalah 0,112, 0,047,  -0,001. Nilai t-statistic untuk  masing- masing  koefisien  adalah  1,360,  2,441,  -0,067.  Probabilitas  (Pr  >  |t|)  untuk  masing-masing  koefisien  adalah 0,175, 0,015, 0,947.
f. Standardized coefficients  merupakan koefisien regresi  yang diukur dalam skala standar dengan mean 0 dan standar deviasi 1.
Tabel 11. Standardized Coefficients Source   Value   Standard error t Pr > | t |  Lower bound (95%)  Upper bound (95%) X1 0,073 0,054 1,360 0,175 -0,033 0,179 X2 0,151 0,062 2,441 0,015 0,029 0,272
X3 -0,004 0,061 -0,067 0,947 -0,125 0,116
Dari tabel tersebut, terlihat bahwa nilai koefisien regresi (b1, b2, b3) dari variabel independen X1, X2, X3 masing-masing  adalah  0,073,  0,151,  -0,004.  Nilai  t-statistic  untuk  masing-masing  koefisien  adalah  1,360, 2,441, -0,067. Probabilitas (Pr > |t|) untuk masing-masing koefisien adalah 0,175, 0,015, 0,947. Dari hasil ini dapat  disimpulkan  bahwa  hanya  variabel  X2  yang  signifikan  secara  statistik  dalam  memprediksi  variabel dependen. Namun, dari hasil yang diperoleh dari R2 yang rendah.
Gambar 2. Standardized Coefficients
Dari  tabel  tersebut, dapat  dilihat bahwa hanya variabel  X2 yang memiliki  standardized coefficient  yang signifikan secara statistik dalam memprediksi Var1.
g. Predictions and residuals adalah hasil dari analisis regresi yang dilakukan untuk mengestimasi hubungan linier antara  variabel  Var1  dan  variabel  predictor.  Predictions  adalah  nilai  yang  diprediksi  untuk  variabel  terikat berdasarkan  nilai  variabel  predictor  yang  diberikan,  sedangkan  residuals  adalah  selisih  antara  nilai  yang sebenarnya dan nilai yang diprediksi oleh model regresi.
Gambar 4. Pred (Var1) Standardized Residuals
Dari tabel tersebut, dapat dilihat bahwa nilai residuals yang diperoleh cenderung mendekati 0 dan distribusi residuals yang ditunjukkan dari grafik yang menunjukkan  residuals  yang tidak terlalu terkonsentrasi  di  titik tertentu. Namun, dari hasil yang diperoleh dari R2 yang rendah.
X1 X2 X3 -0,2 -0,1 0 0,1 0,2 0,3 S ta n da rdi ze d co ef fi c ie n ts Variable Var1 / Standardized coefficients(95% conf. interval)
-2 0 2 4 6 120 170 220 270 S ta n da rdi ze d re si dua ls Pred(Var1) Pred(Var1) / Standardized residuals -100 100 300 500 700 -100 100 300 500 700 Va r1 Pred(Var1) Pred(Var1) - Var1
Dari  tabel tersebut, dapat dilihat bahwa perbedaan yang diperoleh cenderung mendekati 0 dan distribusi perbedaan yang ditunjukkan dari grafik yang menunjukkan perbedaan yang tidak terlalu terkonsentrasi di titik tertentu. Namun, dari hasil yang diperoleh dari R2 yang rendah, dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak dapat digunakan untuk prediksi penjualan Crude Palm Oil yang baik.
Gambar 6. Standardized Residuals
Dari tabel tersebut, dapat dilihat bahwa nilai residuals yang diperoleh cenderung mendekati 0 dan distribusi residuals yang ditunjukkan dari grafik yang menunjukkan residuals yang tidak terlalu  terkonsentrasi  di  titik tertentu. Namun, dari hasil yang diperoleh dari R2 yang rendah, dapat disimpulkan bahwa model regresi ini tidak dapat digunakan untuk prediksi penjualan Crude Palm Oil yang baik.

## 4. KESIMPULAN
Multiple Linear Regression adalah metode statistik yang digunakan untuk mempelajari hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen. Dalam kasus ini, variabel dependen adalah pengiriman CPO, dan variabel independen adalah produksi CPO, jumlah minyak yang disimpan di Tangki 1, dan jumlah minyak yang disimpan di  Tangki  2.  Terdapat  dua  tahap  dalam  perhitungan  Multiple  Linear  Regression  yaitu  deskripsi  data  dan perhitungan menggunakan Microsoft Excel atau perangkat lunak statistik seperti XLSTAT. Tahap deskripsi data digunakan  untuk  menunjukkan  variabel-variabel  yang  akan  digunakan  dalam  analisis,  sedangkan  tahap perhitungan menghasilkan nilai koefisien regresi yang akan digunakan untuk memprediksi nilai pengiriman CPO. Hasil  perhitungan  Multiple  Linear  Regression  pada  contoh  kasus  ini  menunjukkan  bahwa  nilai  koefisien determinasi (R-squared) adalah 0,9546, yang berarti bahwa 95,46% variabilitas pengiriman CPO dapat dijelaskan oleh variabel  independen. Selain itu, uji MAPE dan RMSE menunjukkan bahwa model regresi  yang diperoleh memiliki tingkat keakuratan yang baik dalam memprediksi pengiriman CPO. Oleh karena itu, model regresi ini dapat digunakan untuk memprediksi pengiriman CPO di masa depan dengan memperhatikan nilai-nilai variabel independen yang telah ditentukan.

## REFERENCES
[1] A.  F.  Boy,  “Journal  of  Science  and  Social  Research  ISSN  2615  –  3262  (  Online  )  Available  online  at http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil ( CPO ) Pasar Domestik Menggunakan Algoritma Regresi Linier,” vol. 4307, no. August, pp. 78–85, 2020.
[2] Suparyanto dan Rosad (2015, “ 済無 No Title No Title No Title,” Suparyanto dan Rosad (2015, vol. 5, no. 3, pp. 248– 253, 2020.
[3] H. Heryani and A. Nugroho, CCP dan Cp Pada Proses Pengolahan CPO dan CPKO. 2013.
[4] E. Baharudin et al., “Seleksi Proses Dan Penentuan Kapasitas Produksi Industri Sabun Cair Berbahan Baku Crude Palm Oil (Cpo),” Distilat J. Teknol. Separasi, vol. 7, no. 2, pp. 127–132, 2021, doi: 10.33795/distilat.v7i2.201.
[5] R. A. Renjani, R. Sugiarto, and N. D. Dharmawati, “Pengamatan Kualitas Cpo Pada Storage Tank Dengan Penambahan Sistem Pengadukan Pada Berbagai Variasi Temperatur,” J. Tek. Pertan. Lampung (Journal Agric. Eng., vol. 9, no. 4, p. 343, 2020, doi: 10.23960/jtep-l.v9i4.343-352.
[6] A.  Rohman  and A.  Rufiyanto,  “Implementasi  Data  Mining Dengan Algoritma  Decision  Tree  C4  . 5  Untuk  Prediksi Kelulusan Mahasiswa Di Universitas Pandaran,” Proceeding SINTAK 2019, pp. 134–139, 2019.
[7] M. Lase, D. Saripurna, and V. W. Sari, “Estimasi Penjualan Ice Cream Walls Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 5, p. 625, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i5.5146.
[8] N. Rusmilawati and ..., “Penerapan Data Mining Dalam Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit PT Borneo Ketapang Indah Menggunaka  Metode  Linier  Regression,”  J.  …,  vol.  1,  pp.  1–7,  2021,  [Online].  Available:  http://jisai.mercubuana- yogya.ac.id/index.php/jisai/article/view/33%0Ahttp://jisai.mercubuana- yogya.ac.id/index.php/jisai/article/download/33/10
[9] A. Azanuddin and A. Calam, “Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Buah Sawit Menggunakan Metode Multi Regresi Pada PT.Karya Hevea Indonesia,” no. x, 2020.
[10]  O. Hikmawan, M. Naufa, and A. Nainggolan, “Pengaruh Lama Penyimpanan Pada Storage Tank Terhadap Mutu CPO Di Pabrik Kelapa Sawit,” J. Tek. dan Teknol., vol. 14, no. 28, p. 2199001, 2019.
-7 -2 3 Obs1 Obs47 Obs93 Obs139 Obs185 Obs231 Obs277 Obs323 Standardized residuals Ob se rv at io n s Standardized residuals / Var1
[11]  K. Pengantar, “1 | M o d ul P erk ulia ha n Da ta Mini ng”.
[12]  A.  Fitri  Boy,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Harga  Crude  Palm  Oil  (CPO)  Pasar  Domestik Menggunakan Algoritma Regresi Linier Berganda (Studi Kasus Dinas Perkebunan Provinsi Sumatera Utara),”  J. Sci. Soc. Res., vol. 4307, no. 2, pp. 78–85, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
[13]  A.  Prasetyo,  Salahuddin,  and  Amirullah,  “Prediksi  Produksi  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier Berganda,”  J.  Infomedia  Tek.  Inform.  Multimed.  Jar.,  vol.  6,  no.  2,  pp.  76–80,  2021,  [Online].  Available:  http://e- jurnal.pnl.ac.id/infomedia/article/view/2343
[14]  Hendra  Di  Kesuma,  D.  Apriadi,  H.  Juliansa,  and E.  Etriyanti,  “Implementasi Data  Mining  Prediksi  Mahasiswa  Baru Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda,” J. Ilm. Bin. STMIK Bina Nusant. Jaya Lubuklinggau, vol. 4, no. 2, pp. 62–66, 2022, doi: 10.52303/jb.v4i2.74.
[15]  H. Guerrero, “Excel Data Analysis Modeling and Simulation,” vol. 6, pp. 0–3.
[16]  M. H R and P. V N, “Impact of Climatological Parameters on Reference Crop Evapotranspiration Using Multiple Linear Regression Analysis,” Int. J. Civ. Eng., vol. 2, no. 1, pp. 21–24, 2015, doi: 10.14445/23488352/ijce-v2i1p103.
[17]  T.  Indarwati,  T.  Irawati,  and  E.  Rimawati,  “Penggunaan  Metode  Linear  Regression  Untuk  Prediksi  Penjualan Smartphone,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 6, no. 2, pp. 2–7, 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.369.
[18]  R.  Puspasari,  S.  Effendi,  H.  Kurniawan,  M.  Ayoe,  and  E.  Nasution,  “Penentuan  Prediksi  Hasil  Panen  Kelapa  Sawit Menggunakan Metode Regresi Linier,” vol. 4, pp. 91–98, 2022.