## PENGGUNAAN ALGORITMA REGRESI TREN PARABOLA DALAM MEMPREDIKSI PRODUKSI TANAMAN PADI DI LAMPUNG
Deden Yoshua, Bambang Irawan, Ahmad Faqih Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa barat 45131. dedenodie@gmail.com

## ABSTRAK
Padi  merupakan  sumber  makanan  yang  penting  di  Indonesia  khususnya  bagi  warga  Lampung,  sehingga penting  mempertahankan  produksi  padi  untuk  memenuhi  kebutuhan  pangan.  Produksi  padi  tiap  tahunnya mengalami penurunan dan kenaikan, algoritma regresi tren parabola digunakan untuk memprediksi produksi padi dan memaksimalkan produksi padi. Data produksi padi dari tahun 2013 hingga 2021 diambil dari BPS (Badan Pusat Statistik) Provinsi Lampung. Metode regresi tren parabola digunakan untuk memodelkan pola produksi padi dikarenakan  dataset  yang  diperoleh  bukan  garis  lurus  atau  linear  sehingga  regresi  non-linear  atau  regresi  tren parabola cocok digunakan sebagai. Dengan menggunakan MAE (Mean Absolute Error) dan RMSE (Root Mean Square  Error) sebagai  nilai  evaluasi  didapatkan  nilai  masing-masing  sebesar  377.849,856  dan  462.400,828. Model regresi tren parabola menghasilkan persamaan parabola yang dapat digunakan untuk memprediksi produksi padi  di  masa  depan,  dengan  model  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  di  Provinsi  Lampung  pada  tahun  2022 diperkirakan  akan  menghasilkan  1.622.769,343  ton/tahun,  pada  tahun  2023  akan  menghasilkan  1.028.275,951 ton/tahun,  pada  tahun  2024  akan  menghasilkan  349.316,0307  ton/tahun.  Penilitian  ini  membuktikan  bahwa algoritma regresi tren parabola dapat digunakan untuk memprediksi produksi padi di Provinsi Lampung. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi petani dan pihak terkait dalam perencanaan produksi padi di masa depan dengan memperhatikan faktor-faktor yang mempengaruhinya.
Kata kunci: Regresi tren parabola, Peramalan, Padi.

## 1. PENDAHULUAN
Padi  merupakan  kebutuhan  pokok  masyarakat Indonesia,  karena  merupakan  sumber  energi  dan karbohidrat. Sumber energi utama bagi tubuh manusia adalah  karbohidrat  [1].  Oleh  karena  itu  beras merupakan  tanaman  yang  sangat  penting  bagi  umat manusia, khususnya bagi Indonesia.
Tanaman padi sangat rentan terhadap hama dan penyakit, sehingga hasil panen padi seringkali rendah. Hal  ini  sangat  penting  untuk  diakomodasi  karena dengan  bertambahnya  jumlah  penduduk  maka permintaan  akan  pangan  juga  meningkat.  Selain  itu, perubahan  iklim  juga  menjadi  salah  satu  faktor  yang membuat tanaman padi rentan [2]. Faktor iklim seperti kondisi  cuaca  yang  ekstrim,  perubahan  curah  hujan, dan peningkatan suhu rata-rata dapat merusak tanaman padi sehingga menurunkan hasil panen padi.
Padi  merupakan  salah  satu  makanan  pokok provinsi Lampung yang menjadi sumber pangan bagi penduduk setempat. Akan tetapi produktivitas padi di Provinsi Lampung sering dihadapkan pada permasalahan seperti cuaca buruk, bencana alam dan permasalahan  lainnya  sehingga  produksi  padi  setiap tahun mengalami penurunan dan peningkatan menurut BPS  (Badan  Pusat  Statistik)  Provinsi  Lampung. Produktivitas  padi  sangat  dipengaruhi  oleh  faktor eksternal  seperti  kondisi  cuaca  dan  faktor  internal seperti tingkat produksi benih, luas lahan. Oleh karena itu, upaya harus dilakukan untuk meramalkan produksi beras  dan  mengambil  tindakan  yang  tepat  untuk meningkatkan hasil. Regresi trend parabola
merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk  memprediksi  produksi  beras.  Metode  regresi tren  parabola  dapat  mengestimasi  atau  memprediksi masa  depan  secara  akurat  [3].  Regresi  tren  parabola merupakan metode yang digunakan untuk mengidentifikasi  pola  dari  data  produksi  beras  dari waktu  ke  waktu.  Metode  ini  menggunakan  model parabola  yang  dapat  mengetahui  perubahan  produksi beras dari tahun ke tahun. Menggunakan nilai evaluasi MAE  (Mean  Absolute Error) dan RMSE  (Root  Mean Square  Error) ,  hasil  model  algoritma  regresi  tren parabola diuji performanya dengan metode ini.
Meskipun  telah  dilakukan  upaya  peningkatan produksi  padi  di  Lampung,  beberapa  penelitian menggunakan regresi tren parabola dan menggunakan nilai evaluasi MAE (Mean Absolute Error) dan RMSE (Root  Mean  Square  Error) untuk  memprediksi produksi padi di Lampung. seperti yang dilakukan [4] menggunakan  metode  ANN  (Artificial  Neural Network)  dan  hanya  menggunakan MAPE  (Mean Absolute  Percent  Error) sebagai  nilai  evaluasi  dari hasil algortima tersebut dan [5] menggunakan regresi linier dan menggunakan hanya MAE (Mean Absolute Error) sebagai  nilai  evaluasi.  Penelitian  ini  akan mengevaluasi metode algoritma regresi tren parabola untuk  memprediksi  produksi  padi  di  Provinsi Lampung. Data yang diperoleh dari penelitian ini akan memberikan  informasi  atau  mengetahui  produksi tanaman padi di tahun yang mendatang.
(5) (6)
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. RStudio
RStudio  adalah  sebuah  perangkat  lunak  atau software  yang  dirancang  khusus  untuk  memfasilitasi analisis data, pemrograman statistik, dan pengembangan aplikasi menggunakan bahasa pemrograman  R.  RStudio  menyediakan  antarmuka yang intuitif dan user-friendly, sehingga memudahkan pengguna  untuk  menjalankan  kode  R,  menyusun script, dan memvisualisasikan data dengan mudah [6].

## 2.2. Metode KDD
KDD (Knowledge Discovery in Database) adalah suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan informasi  baru  atau  pengetahuan  yang  bertujuan mengekstraksi  pola,  hubungan,  dan  tren  yang tersembunyi  di  dalam  data  yang  besar  dan  kompleks dengan  menggunakan  teknik  dan  algoritma  tertentu [7]. Dengan tahapan-tahapan selection, pre- processing, transformation, data mining, evaluation.

## 2.3. Regresi Tren Parabola
Regresi  Tren  Parabola  adalah  metode  statistik yang digunakan  untuk  memodelkan  hubungan  antara variabel  dependen  dan  variabel  independen  dalam bentuk  fungsi  kuadratik  atau  parabola.  Metode  ini dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  tren  pada data yang menunjukkan pola non-linear atau kurva U- shaped . Rumus yang digunakan ialah [8]:
Y = a + bX + cX 2 (1)
Yang mana rumus a, b, dan c :
𝑏 = ∑ 𝑋𝑌 ∑ 𝑋 2 (2)
𝑐 = 𝑛 ∑ 𝑋 2 𝑌− ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑌 𝑛 ∑ 𝑋 4 −(∑ 𝑋 2 ) 2 (3) 𝑎 = ∑ 𝑌−𝑐 ∑ 𝑋 2 𝑛 (4)
Keterangan: Y adalah variabel dependen X adalah variabel independen a adalah konstanta, yaitu nilai Y ketika X = 0 b adalah koefisien, regresi linier, tingkat perubahan Y terhadap X c adalah koefisien, regresi kuadrat, tingkat perubahan kuadrat Y terhadap X n adalah jumlah data

## 2.4. MAE
Mean  Absolute  Error  (MAE) adalah  salah  satu metrik performa / nilai evaluasi yang digunakan untuk mengukur akurasi atau kesalahan prediksi model [9]. Metrik  ini  digunakan  untuk  membandingkan  data prediksi  dari  model  dengan  data  aktual. MAE mengukur  rata-rata  dari  selisih  absolut  antara  nilai prediksi  dan  nilai  aktual.  Semakin  kecil  nilai MAE , semakin  baik  kualitas  model  tersebut.  Rumus MAE yaitu:
𝑀𝐴𝐸 = 1
𝑛 ∑ | 𝑦 𝑖 −   𝑦 ′ 𝑖 |
Keterangan: n    adalah jumlah data yang di prediksi 𝑦 𝑖 adalah nilai aktual data ke-i 𝑦 ′ 𝑖 adalah nilai prediksi data ke-i

## 2.5. RMSE
Root  Mean  Square  Error  (RMSE) adalah  salah satu metrik performa / nilai evaluasi yang digunakan untuk  mengukur  akurasi  atau  kesalahan  prediksi. RMSE juga  digunakan  untuk  membandingkan  data prediksi  dari  model  dengan  data  aktual. RMSE mengukur akar dari rata-rata dari selisih kuadrat antara nilai  prediksi  dan  nilai  aktual.  Semakin  kecil  nilai RMSE ,  maka  semakin  baik  kualitas  model  tersebut [10]. Rumus RMSE yaitu:
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑(𝑦 𝑖 −   𝑦 ′ 𝑖 ) 2
Keterangan: n    adalah jumlah data yang di prediksi 𝑦 𝑖 adalah nilai aktual data ke-i 𝑦 ′ 𝑖 adalah nilai prediksi data ke-i

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu penelitian eksperimental data diambil berasal dari BPS (Badan  Pusat  Statistik)  Lampung.  Data  yang dikumpulkan  akan  diteliti  menggunakan  algoritma regresi tren parabola pada aplikasi Rstudio.
Gambar 1. Tahap penelitia n
Metode analisa yang digunakan untuk menganalisis  data  dalam  penelitian  ini  adalah KDD ( Knowledge  Discovery  in  Database ).  Proses  analisis dengan  metode KDD ( Knowledge  Discovery  in Database ) terdiri dari beberapa tahapan, yaitu :
Gambar 2. Tahap analisa (KDD) Sumber: https://sis.binus.ac.id/2021/09/30/proses- data-mining-kdd/
3.1 Selection
Data selection adalah  proses  memilih  dan menentukan  data  yang  akan  digunakan  dalam  suatu penelitian,  data  yang  dipilih  harus  relevan  dan konsisten  dengan  apa  yang  dibutuhkan  dalam  proses penelitian analitik. Dalam hal ini, data yang dipilih dan disortir  di  situs  web  BPS  (Badan  Pusat  Statistik) Lampung, lalu menjadi script di RStudio.
3.2 Pre-processing
Pada tahap p re-processing data yang dibersihkan dari  nilai  yang  hilang,  duplikat,  atau  data  yang  tidak valid  lainnya.  Dalam  penelitian  ini  digunakan  data tahunan sebagai variabel independen dan produksi ton beras/tahun  sebagai  variabel  dependen.  Variabel independen didefinisikan oleh variabel x dan variabel dependen oleh variabel y di RStudio.

## 3.3 Transformation
Langkah transformation dalam KDD (Knowledge  Discovery  in  Database) salah  satu  tugas utama  dari  langkah transformation adalah  proses untuk  mengubah  data  menjadi  bentuk  yang  lebih sesuai  untuk  analisis.  Pada  penelitian  ini  tahun merupakan  variabel  independen  yang  nilainya kemudian diubah sehingga median x menjadi 0 untuk membuat model algoritma tren parabola.

## 3.4 Data Mining
Pada tahap data mining, analisis dan perhitungan menggunakan algoritma regresi tren parabola sebagai metodenya. Pada tahap ini, gunakan aplikasi Rstudio sebagai media pendukung analisis dan gunakan fungsi lm() .  Fungsi lm() pada  RStudio  adalah  fungsi  untuk melakukan analisis regresi linear pada data. Fungsi ini digunakan  untuk  membangun  model  regresi  linear (y=a+bx)  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi nilai  variabel  dependen  untuk  variabel  independen yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Karena  rumus fungsi lm() adalah y = a + bx sedangkan rumus regresi tren parabola adalah y = a + bx + cx 2 , I() ditambahkan ke dalam fungsi lm() , I() adalah variabel kedua.

## 3.5 Evaluation
Pada  tahap evaluation diperoleh  model  regresi trend  parabola  untuk  menentukan  ramalan  produksi beras tahun depan. Pada langkah ini digunakan metode MAE  (Mean  Absolute  Error) dan RMSE  (Root  Mean Squared Error) sebagai nilai evaluasi dari model yang dihasilkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Selection
Dataset  yang  diambil  sesuai  dengan  variabel- variabel  yang  diperlukan  dalam  tahap  penelitian. Dataset yang diambil dari BPS (Badan Pusat Statistik) Provinsi  Lampung  dan  sudah  pilih  dan  diolah  yaitu Produksi  Tanaman  padi  dari  tahun  2012-2021. Kemudian  masukkan  kedalam  Rstudio  dalam  bentuk script .
Table 1. Dataset Tahun Tahun Produksi Padi (ton) Lampung 2013 3042419.00 Lampung 2014 3170191.00 Lampung 2015 3496489.00 Lampung 2016 3831923.00 Lampung 2017 4090654.00 Lampung 2018 2488641.91 Lampung 2019 2164089.33 Lampung 2020 2650289.64 Lampung 2021 2485452.78
Script untuk proses data selection sebagai berikut:
x <- c(2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2023) y <- c(3042419.00, 3170191.00, 3496489.00, 3831923.00, 4090654.00, 2488641.91, 2164089.33, 2650289.64, 2485452.78)
Variable x merupakan  “kumpulan  data  tahun” dan  variable  y  merupakan  “kumpulan  data  produksi padi ton/tahun”. x sebagai variable independen dan y sebagai variable dependen.

## 4.2 Pre-processing
Pada  tahapan  pre-processing  ini  mencari  nilai yang kosong pada dataset dengan script berikut:
k <- is.na(c(x,y)) print(k) Variable k merupakan  “wadah  yang  akan menampung dari fungsi is.na ”, yang mana fungsi is.na berguna  untuk  mencari  nilai  yang  kosong  pada  data set,  seperti script tersebut dimana  variable k mencari nilai  kosong  pada  kumpulan  dari  variable x dan variable y lalu  memberikan hasilnya dengan perintah print .  Didapatkan  bahwa  dataset  yang  diuji  tidak terdapat data yang kosong, seperti yang ada di script tersebut bahwa mencari nilai kosong dengan function is.na didapatkan hasil FALSE .
Gambar 3. Hasil dari mencari nilai kosong
4.3 Transformation Dalam proses transformation mengubah nilai tengah dari data tahun menjadi 0 dengan script berikut ini :

## x_centered <- x – mean(x)
Variable x_centered merupakan  “wadah  yang menampung  nilai transformasi dari  kumpulan  data tahun”,  dengan  nilai  tahun  dikurangi  rata-rata  tahun didapatkan  nilai  tengah  yaitu  2017  yang  berubah menjadi  nilai  0.  Dengan  mengubah  nilai x sehingga titik  tengahnya  menjadi  0  dan  ditampung  dalam variabel x_centered .  Sehingga  nilai x yang  tadinya 2013  menjadi  -4, 2014  menjadi  -3,  2015  menjadi  -2,
2016  menjadi  -1,  2017  menjadi  0,  2018  menjadi  1,
2019 menjadi 2, 2020 menjadi 3, dan 2021 menjadi 4.
Gambar 4. Nilai tahun yang telah ditransformasi

## 4.4 Data mining
Pada  tahapan  ini lm() berfungsi  untuk mendapatkan  model  dari  algoritma  regresi  tren parabola ( y = a + bx + cx 2 ) dan fit sebagai variabel function tersebut. Fungsi lm() yang berumus y = a + bx belum tepat digunakan untuk regresi tren parabola oleh karena  itu  menambahkan  variabel I() dalam  fungsi lm(), agar menjadi rumus regresi tren parabola y = a + bx + cx 2 . Dan menjadi script berikut ini:
fit <- lm(y ~ x_centered+I(x_centered^2))
Variable fit menampung  hasil  dari  perhitungan regresi  tren  parabola,  dengan  menggunakan  fungsi lm() yang didalam terdapat variable y yaitu “kumpulan data  dari  produksi  padi  ton/tahun”  dan  variable x_centered yaitu “nilai  tahun  yang  sudah ditransformasi”.

## 4.5 Evaluation
Dari  hasil  analisis  dan  perhitungan  di  RStudio didapatkan model dari algoritma regresi tren parabola (y  =  a  +  bx  +  cx 2 )  dengan  nilai  y  =  3328238,39  +  - 129927,4898x + -42233,26384x 2 .
Gambar 5. Nilai a, b, c pada regresi tren parabola
Dengan metode MAE (Mean Absolute Percentage  Error) dan RMSE  (Root  Mean  Square Error) untuk  menentukan  performa  dari  model  yang dihasilkan , maka diperlukan nilai prediksi dengan cara menggunakan  model  yang  telah  dihasilkan,  serta menggunakan  nilai x yang  telah  ditransformasi  yaitu variabel x_centered .  Dengan  menggunakan  rumus regresi  tren  parabola  maka  terbentuk  script  seperti berikut ini :
y_pred <- a + b * x_centered + c * x^2
y_pred sebagai “variable yang menampung nilai prediksi  dari  tahun  2013  sampai  tahun  2021”, didapatkan  produksi  padi  di  tahun  2013  sebesar 3.172.216 ton/tahun, di tahun 2014 sebesar 3.337.921 ton/tahun, di tahun 2015 sebesar 3.419.160 ton/tahun, di  tahun  2016  3.415.933  ton/tahun,  di  tahun  2017 3.328.238  ton/tahun,  di  tahun  2018  3.156.078 ton/tahun, di tahun 2019 2.899.450 ton/tahun, di tahun 2020  2.558.357  ton/tahun,  di  tahun  2021  2.132.796 ton/tahun.
Gambar 6. Nilai prediksi
Lalu setelah proses tersebut, langkah selanjutnya masukkan  rumus MAE  (Means  Absolute  Percentage Error) dan RMSE (Root Mean Squared, dan disimpan pada  variabel mae dan rmse .  Dalam  perhitungan tersebut  diperoleh  nilai  error  /  nilai  kesalahan MAE sebesar  377.849,856759019  dan RMSE sebesar 462.400,828298037.
Gambar 7. Nilai MAE dan RMSE
Membuat scatter plot perbandingan nilai prediksi dengan indikator warna merah dan nilai aktual dengan indikator warna biru agar terlihat secara visual, berikut script -nya :
Gambar 8. Perintah scatter plot
Gambar 9. Visualisasi nilai prediksi (merah) dan nilai aktual (biru)
Hasil  model  algoritma  regresi  tren  parabola digunakan untuk memprediksi produksi tanaman padi untuk  tahun  2022  sampai  2024,  dengan  memasukan nilai tahun yang diprediksi dikurangi dengan rata-rata tahun  pada  dataset  asli  dan  didapatkan  nilai  untuk tahun  2022  sebesar  1.622.769,343;  tahun  2023 1.028.275,951;  tahun  2024  sebesar  349.316,0307. Berikut script -nya :
pred_2022  <-  a  +  b*(2022–mean(x))+c*(2022– mean(x))^2 pred_2023  <-  a  +  b*(2023–mean(x))+c*(2023– mean(x))^2 pred_2024  <-  a  +  b*(2024–mean(x))+c*(2024– mean(x))^2
Variable pred_2022 sebagai “wadah dari nilai prediksi untuk 2022”, variable pred_2023 sebagai “wadah dari
nilai  prediksi  untuk  2023”,  dan  variable pred_2024 sebagai “wadah dari nilai prediksi untuk 2024”.
Gambar 10. Nilai prediksi 2022, 2023, dan 2024

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil penelitian ini dataset yang diperoleh di BPS  (Badan  Pusat  Statistik)  Lampung  dapat digunakan  untuk  membuat  model  prediksi.  Model yang  dihasilkan  penelitian  ini  y  =  3328238,39  +  - 129927,4898X  +  -42233,26384X 2 ,  model  tersebut dapat memprediksi produksi tanaman padi untuk tahun 2022-2024 dengan nilai masing dihasilkan dari model regresi tren parabola yaitu 2022 sebesar 1.622.769,343 ton/tahun,  2023  sebesar  1.028.275,951  ton/pertahun, dan  tahun  2024  sebesar  349.316,0307  ton/pertahun. Dengan  menggunakan MAE  (Mean  Absolute  Error) dan RMSE  (Root  Mean  Square  Error) sebagai  nilai evaluasi  dari  model  yang  dihasilkan  diperoleh  nilai kesalahan  masing  –  masing  sebesar  377.849,856 ton/pertahun  dan  462.400,828  ton/pertahun.  Dari penelitian  ini,  model  yang  dihasilkan  dengan mengunakan  nilai  evaluasi MAE  (Mean  Absolute Error) dan RMSE  (Root  Mean  Square  Error) yang dimana MAE dan RMSE semakin baik modelnya jika menghasilkan  nilai  yang  mendekati  0  maka  dari  hal tersebut bisa dilakukan perubahan nilai transformasi x (titik  tengah)  yang  berbeda  dalam  algoritma  regresi tren  parabola  untuk  menghasilkan  hasil  model  yang berbeda atau menggunakan metode algoritma prediksi lainnya untuk menghasilkan nilai evaluasi yang lebih baik dan lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. S. Fitri, Y. Arinda, and N. Fitriana, “Analisis Senyawa  Kimia  pada  Karbohidrat  Analysis  of Chemical  Compounds  on  Carbohydrates,”  vol. 17, no. 1, 2020.
[2]  Eka Mauludina Pramasani and Roedy Soelistyono, “Dampak Perubahan Iklim Terhadap Perubahan Musim Tanam Padi (Oryza sativa  L.)  di  Kabupaten  Malang  The  Impact  of Climate Change to The Change of The Growing
Season  of  Rice  (Oryza  sativa  L.)  in  Malang District,” 2018.
[3]  Ika Okta Kirana, Zulaini Masruro Nasution, and Anjar Wanto, “Analisis Metode Trend Parabolic untuk Proyeksi Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia,” 2019.
[4]  H. Putra and N. Ulfa Walmi, “Penerapan Prediksi Produksi  Padi  Menggunakan  Artificial  Neural Network  Algoritma  Backpropagation,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 6, no. 2, pp. 100–107, Sep. 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i2.2020.100-107.
[5]  A.  A.  Suryanto,  A.  Muqtadir,  and  S.  Artikel, “PENERAPAN METODE MEAN ABSOLUTE ERROR (MEA) DALAM ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI PRODUKSI  PADI  Info  Artikel :  ABSTRAK,” no. 1, p. 11, 2019.
[6]  H. A. Yanti and U. M. Kotabumi,
“PENGOLAHAN DATA SEDERHANA MENGGUNAKAN R STUDIO,” 2021.
[7]  ) I Kadek, J. Arta, G. Indrawan, ) Gede, and R. Dantes,  “DATA  MINING  REKOMENDASI CALON  MAHASISWA  BERPRESTASI  DI STMIK DENPASAR MENGGUNAKAN
METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE  BY  SIMILARITY  TO  IDEAL SOLUTION,” Jurnal  Ilmu  Komputer  Indonesia (JIKI) , vol. 4, no. 1, 2019.
[8]  I.  Simamora,  “METODE  TREND  NON LINEAR
UNTUK FORECASTING KOMPOSISI PENDUDUK KABUPATEN TAPANULI  TENGAH  MENURUT  JENIS KELAMIN TAHUN 2006-2016,” 2018.
[9]  S. Bramasto, D. Khairiani, J. Raya, P. Serpong, and  T.  Selatan,  “Prediksi  Daya  Output  Sistem Pembangkit  Listrik  Tenaga  Surya  (PLTS) Menggunakan  Regresi  Linear  Berganda,”  vol. 15, no. 3, pp. 1979–276, 2022, doi: 10.30998/faktorexacta.v15i2.13254.
[10]  I.  D.  Kurniawan,  A.  Mhm,  and  J.  Legowo, “STUDI PERBANDINGAN
ESTIMASI KESALAHAN PADA LINEAR MODEL DAN
INSTANTANEOUS MODEL DALAM MENGESTIMASI  WAKTU  PERJALANAN BERBASIS  KECEPATAN  SESAAT (LOKASI STUDI : RING ROAD UTARA SURAKARTA),” 2016