## PERAMALAN HASIL PANEN PADI KABUPATEN CIREBON MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA

## Rita Andia, Kaslani, Sandy Eka Permana, Tineka Handayani
Program Studi Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa Barat 45131 ritaandia5200@gmail.com

## ABSTRAK
Pertanian telah lama menjadi sektor ekonomi yang signifikan di Indonesia. Pertanian berkontribusi dalam aspek  perekonomian,  kesejahteraan  masyarakat  dan  pelestarian  alam.  Kabupaten  Cirebon,  sebagai  bagian  dari negara agraris, memiliki mayoritas penduduk yang menggeluti sektor pertanian, terutama dalam kegiatan bertani padi.  Hasil  produksi  panen  padi  Kabupaten  Cirebon  mengalami  fluktuasi  setiap  tahunnya,  perubahan  tersebut menjadi fokus pada penelitian ini. Pada tahun 2020 produksi padi Kabupaten Cirebon mencapai 709.105 Ton/GKP sedangkan  pada  tahun  2021  produksi  padi  mengalami  penurunan  menjadi  703.044  Ton/GKP.  Kemudian  pada tahun 2022 produksi padi mengalami penurunan kembali menjadi 701.059 Ton/GKP. Penurunan produksi padi selama dua tahun secara berurutan menimbulkan kekhawatiran akan produksi padi pada tahun yang akan datang. Tujuan  dalam  penelitian  ini  yaitu  melakukan  peramalan  sebagai  upaya  untuk  memberikan  gambaran  produksi padi pada tahun 2023 menggunakan algoritma regresi linear berganda dengan menerapkan tahapan Knowledge Discovery  in  Database (KDD).  Regresi  linear  berganda  merupakan  teknik  statistik  yang  digunakan  untuk meramalkan nilai dari suatu indikator dependen (Y) berdasarkan lebih dari satu indikator independen (X). Hasil peramalan produksi padi tahun 2023 sebesar 685.403 Ton/GKP, dengan hasil evaluasi peramalan menggunakan matriks  evaluasi  yaitu  MSE  sebesar  1691845,33, RMSE  sebesar  1300,70,  MAE  sebesar  844,70  dan  R2-Score sebesar 0,99. Berdasarkan hasil peramalan, produksi padi tahun 2023 mengalami penurunan.
Kata  kunci  : Data  Mining,  Regresi  Linear  Ganda,  Forecasting,  Rice  Harvest,  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Cirebon  merupakan  salah  satu lumbung  padi  di  Jawa  Barat.  Berdasarkan  data  yang dirilis  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten Cirebon, penduduk di Kabupaten Cirebon pada tahun 2022 tercatat sebanyak 2.315.417 jiwa. Sebagian besar penduduk  Kabupaten  Cirebon  berprofesi  sebagai petani.  Padi  menjadi  tanaman  pangan  utama  karena mayoritas  penduduknya  cenderung  memilih  beras sebagai konsumsi utama dalam kehidupan sehari-hari, yang  kemudian  diolah  menjadi  nasi.  Kabupaten Cirebon,  dengan  perannya  sebagai  lumbung  padi, memiliki  kontribusi  signifikan  dalam  menjaga ketahanan  pangan  di  tingkat  Kabupaten.  Rata-rata konsumsi beras  (beras lokal, kualitas unggul, impor ) per kapita pada tahun 2022 tercatat sebanyak 1,418 Kg (Statistik, 2022)
Pada  setiap  tahunnya  produksi  padi  Kabupaten Cirebon  memperoleh  angka  produksi  gabah  kering panen  yang  fluktuasi.  Berdasarkan  data  yang  dirilis oleh Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Cirebon, pada  tahun  2018,  Kabupaten  Cirebon  dapat memproduksi  padi  sebanyak  672.882  Ton/GKP. Kemudian pada tahun 2019 produksi padi mengalami penurunan  menjadi  672.630  Ton/GKP.  Sedangkan pada tahun 2020 produksi padi mengalami peningkatan  menjadi  709.105  Ton/GKP.  Pada  tahun 2021  produksi  padi  mengalami  penurunan  menjadi 703.044 Ton/GKP. Namun, pada tahun 2022 produksi padi mengalami penurunan kembali menjadi 701.059 Ton/GKP.  Data  ini  menunjukkan  bahwa  telah  terjadi
penurunan produksi padi selama 2 (dua) tahun terakhir secara  beruntun  yang  menimbulkan  kekhawatiran terhadap produksi padi pada tahun yang akan datang. Pada  tahun  2018  Kabupaten  Cirebon  memiliki  lahan tanam seluas 92.196 Ha. Kemudian pada tahun 2019 adanya  pengurangan  lahan  tanam  mencapai  87.169 Ha. Pada tahun 2020 adanya penambahan lahan tanam menjadi  90.778  Ha.  Kemudian  pada  tahun  2021 adanya  penambahan  lahan  tanam  kembali  mencapai 92.539  Ha.  Namun,  pada  tahun  2022  lahan  tanam berkurang  kembali  menjadi  91.382  Ha  (Publikasi, 2018-2022).
Kenaikan  dan  penurunan  produksi  padi  dapat disebabkan  oleh  produksi  padi  tahun  sebelumnya, adanya pengurangan dan pertambahan lahan pertanian, serta faktor lain yaitu  fenomena alam yang sedang terjadi pada saat ini di tahun 2023 yaitu El Nino (Pemanasan suhu  laut di wilayah Pasifik Tengah  dan Timur)  yang  membawa  dampak  kemarau  panjang sehingga  dapat  menyebabkan  gagal  panen.  Sebagai upaya  untuk  mengatasi  kekhawatiran  akan  produksi padi tahun 2023 yang akan datang, maka penelitian ini bertujuan  untuk  melakukan  peramalan  menggunakan algoritma regresi linear berganda dengan menerapkan tahapan dari proses Knowledge Discovery in Database sebagai  metode  peramalan  untuk  memberikan gambaran  mengenai  produksi  padi  pada  tahun  2023 dengan menggunakan data pada tahun-tahun sebelumnya.  Adapun  data  yang  di  gunakan  meliputi kecamatan, tahun, luas tanam, luas panen dan produksi GKP.  Peramalan  merupakan estimasi mengenai
kejadian  yang  belum  terjadi  atau  segala  sesuatu cenderung  tidak  pasti  [1].  Algoritma  regresi  linear berganda merupakan teknik statistika yang digunakan untuk meramalkan nilai indikator Y berdasarkan nilai indikator  X1,  X2,  dan  seterusnya. Indikator X1,  X2 dan seterusnya disebut indikator independen (indikator  bebas)  sedangkan indikator  dependen (indikator  terikat)  di  lambangkan  sebagai  Y  [2]. Faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  di  tentukan berdasarkan  nilai  korelasi  antar  indikator.  Indikator independen  yang  dapat  mempengaruhi  adalah  luas tanam dan luas panen.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yaitu paper satu, penelitian  yang  dilakukan  oleh  Heru  Wahyu Herwanto dengan judul “Penerapan Algoritma Linear Regression untuk  Prediksi  Hasil  Panen  Tanaman Padi”,  menjelaskan  bahwa  permasalahan  pada penelitian  ini  yaitu adanya ketidakseimbangan antara produksi dan konsumsi. Berdasarkan data dari Badan Pusat  Statistik  (BPS)  pada  tahun  2018,  Indonesia memproduksi  beras  sebesar  32,4  juta  Ton,  dengan target produksi yang lebih tinggi hingga akhir 48 juta Ton  menurut  Kementerian  Pertanian.  Namun, perkiraan konsumsi beras hingga akhir tahun mencapai 29,6  juta  Ton,  menyisakan  selisih  sekitar  2,85  Ton. Regresi merupakan  suatu  metode  statistik  yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara indikator dependen dan  indikator independen. Secara umum  regresi  terbagi  menjadi  2  (dua)  yaitu simple linear  regression dan multiple  linear  regression . Multiple linear regression di mana indikator dependen adalah  atribut  hasil  panen  (Y)  dan  indikator independen terdiri dari dua atau lebih yang terdiri dari atribut luas lahan, jumlah bibit, pupuk urea, dan pupuk NPK Phonska. Hasil penelitian dari 300 data yang di analisis, model regresi linear berganda menghasilkan tingkat kesesuaian sebesar 94,51%. Ini mengidentifikasikan  bahwa  sekitar  94,51%  dalam penelitian ini dapat dijelaskan oleh indikator-indikator independen yang diukur, termasuk luas lahan, jumlah bibit,  pupuk urea dan  pupuk NPK  Phonska . Sedangkan  sisanya,  yaitu  5,49%  dipengaruhi  oleh indikator  lain  yang  tidak  di  ukur  pada  penelitian  ini. Hasil  tersebut  menunjukkan  nilai  rata-rata  akurasi RMSE sebesar 0,432 [3].
Paper dua  berdasarkan  penelitian  sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Yaya  Asohi  dengan  judul “Implementasi  Algoritma  Regresi  Linier  Berganda Untuk  Prediksi  Penjualan”.  Permasalahan  pada penelitian  ini  yaitu  adanya  ketidakpastian  dalam jumlah penjualan barang yang menyebabkan kesulitan dalam merencanakan persediaan, manajemen keuangan,  dan  strategi  pemasaran.  Penelitian  ini menggunakan  algoritma  regresi  linier  berganda dengan menerapkan tahapan Knowledge Discovery in Database. KDD  adalah  pemaparan  tentang  proses pengungkapan  informasi  yang  tersembunyi  dalam suatu  himpunan  data  yang  besar.  Selain  itu,  konsep
KDD juga dipergunakan untuk menjelaskan langkah- langkah  dalam  mencari  informasi  yang  belum diketahui  dalam  basis  data.  Adapun  tahapan  KDD meliputi data selection (menyeleksi data), preprocessing ( cleaning data ), transformation (mengubah  data  sesuai  kebutuhan), Data  Mining (pencarian  pola  atau  pengetahuan),  dan evaluation (mengartikan  pola  yang  diperoleh  dari  tahapan Data Mining ).  Algoritma  regresi  linier  berganda  adalah metode regresi  linier  yang  melibatkan  lebih dari  satu indikator independen (X1, X2, hingga Xn). Algoritma ini  memungkinkan  adanya  hubungan  dan  pengaruh antara  indikator-indikator  ini  terhadap  indikator dependen  (Y).  Hasil  peramalan  penjualan  barang untuk  tahun  2020  mencapai  169.715  unit,  dan ditemukan bahwa barang dengan jenis FORTUNE PP 1L/24 memiliki peramalan penjualan tertinggi sebesar 419,494 unit, sementara barang berjenis TEH BOTOL KOTAK  SOSRO  200  ML  memiliki  peramalan penjualan terendah dengan jumlah 23,872 unit dengan nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  sebesar 40,476.  Proses  ini  memberikan  wawasan  mendalam tentang performa penjualan berbagai jenis barang serta memberikan gambaran tentang sejauh mana ketepatan peramalan tersebut [2].
Paper tiga  berdasarkan  penelitian  sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Ghebyla  Najla  Ayuni  dengan judul  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear  Untuk Prediksi  Penjualan  Properti  pada  PT  XYZ” menjelaskan  bahwa permasalahan pada penelitian  ini yaitu  fluktuasi  harga  pasar  dan  minat  pembeli  yang berubah-ubah  sehingga  diperlukan  pengetahuan terkait  nilai  penjualan  di  masa  depan.  Indikator independen  (x)  adalah  atribut  tanggal  penjualan  dan indikator  dependen  (y)  adalah  tipe  properti.  Metode yang  digunakan  adalah  regresi  linear.  Regresi  adalah pendekatan  statistik  yang  memproyeksikan  hasil peramalan dengan mengembangkan hubungan matematis antara indikator dependen (Y) dan indikator Independen  (X).  Pengujian  akurasi  peramalan  pada penelitian  ini  menggunakan  matriks  evaluasi  yaitu Mean  Squared  Error (MSE)  yang  merupakan  nilai rata-rata  dari  selisih  kuadrat  antara  nilai  yang  di ramalkan dan nilai yang di amati. Root Mean Squared Error (RMSE)  sebagai  akar  kuadrat  dari  MSE, mengukur besaran sebenarnya dari kesalahan peramalan.  Sedangkan Mean  Absolute  Percentage Error (MAPE)  adalah  nilai  rata-rata  dari  persentase absolut  perbedaan  antara  nilai  yang  diramalkan  dan nilai  aktual.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  properti rumah  59  berdasarkan  peramalan  terjual  4  unit, properti rumah sudut berdasarkan peramalan terjual 2 unit, enam tipe lainya (rumah 28, 39, 62, 73, 84, dan 115)  akan  terjual  masing-masing  1  unit,  lima  tipe properti lainya ( kavling, ruko, dan rumah 58, 67 serta 72)  berdasarkan  peramalan  tidak  akan  mengalami penjualan [4].
Paper empat,  berdasarkan  penelitian  terdahulu yang  dilakukan  oleh  Diyanti  dengan  judul  “Prediksi Hasil Panen Padi Tahun 2023 Menggunakan Regresi
Linier Di Kabupaten Indramayu”, menjelaskan bahwa permasalahan pada penelitian ini adalah produktivitas padi  yang  berubah-ubah  setiap  tahunya  dan  belum diketahui faktor apa saja yang mempengaruhi produksi padi  pada  penelitian  ini.  Faktor-faktor  penting  dalam meningkatkan produksi padi tersebut  meliputi atribut luas  tanam,  luas  panen,  curah  hujan,  dan  puso. Penelitian  ini  menggunakan  regresi  linier  sebagai algoritma untuk meramalkan hasil panen padi. Sebagai evaluasi hasil peramalan, penelitian ini menggunakan Mean  Absolute  Error (MAE), Mean  Squared  Error (MSE), Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  dan  R2- Score.  Hasil  peramalan  panen  padi  di  Kabupaten Indramayu sebanyak 1510403 Ton/GKP dengan nilai MAE  sebesar  5449.45,    MSE  sebesar  72325540.80, RMSE  sebesar  8504.44,  dan  R2  Score  sebesar  0.93 dengan  peramalan  produksi  padi  tahun  2023 mengalami penurunan [5].
Paper lima,  berdasarkan  penelitian  terdahulu yang dilakukan oleh Andik Adi Suryanto dengan judul “Penerapan  Metode Mean  Absolute  Error  (MEA) Dalam  Algoritma Regresi  Linear Untuk  Prediksi Produksi  Padi”  menjelaskan  bahwa  penelitian  ini dilatarbelakangi  oleh  kebutuhan  untuk  mengevaluasi tingkat  keakuratan  model  peramalan  produksi  padi menggunakan  regresi  linear.  Atribut  yang  digunakan yaitu jumlah penduduk dan jumlah produksi padi per tahun. Metode pada penelitian ini menggunakan mean absolute  error (MAE)  yang  merupakan  salah  satu metode  yang  dipakai  untuk  menilai  seberapa  akurat suatu model peramalan. Hasil dari MAE mencerminkan rata-rata kesalahan mutlak atau absolut antara nilai sebenarnya dan nilai yang diramalkan pada
penelitian  ini.  Rumus  MAE  adalah 𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝐹 𝑖 − 𝑌 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 . Di mana 𝐹 𝑖 adalah nilai peramalan, 𝑌 𝑖 adalah  nilai  sebenarnya,  dan  n  adalah  jumlah  data. Peramalan  produksi  padi  tahun  2017,  dengan  hasil estimasi  sekitar  5.347.763  kwintal  menggunakan algoritma  regresi  linear  mendapatkan  nilai  pengujian akurasi  menggunakan  Mean  Absolute  Error  (MAE) sebesar 1,48950 [6].
Paper enam,  berdasarkan  penelitian  terdahulu yang dilakukan oleh Hendra Di Kusuma dengan judul “Implementasi Data Mining Prediksi Mahasiswa Baru Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linear  Berganda” menjelaskan  bahwa permasalahan pada penelitian  ini belum adanya sistem yang dapat melakukan peramalan jumlah mahasiswa baru untuk masa yang akan datang di  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya.  Penelitian  ini menggunakan algoritma  regresi  linear berganda dengan  3  indikator  independen.  Atribut  yang digunakan  yaitu  mahasiswa  baru  sebagai  indikator dependen (Y) dan indikator independen (X) terdiri dari biaya,  dan  pendaftar.  Algoritma  regresi  linear  ganda digunakan  untuk  menilai  apakah  terdapat  pengaruh yang  signifikan  antara  dua  atau  lebih  indikator independen.  Rumus  regresi  linear  berganda  2  (dua) indikator independen adalah 𝑌 = 𝛼 + 𝑏 1 . 𝑋 1 + 𝑏 2 . 𝑋 2 . Jika  data  X1  (biaya)  adalah  499,  dan  data  X2 (pendaftar) adalah 56 tahun 2022, maka Y untuk tahun 2023  adalah 𝑌 = 34,396 + (−0,070666667).499 + 0,7.56 maka Y= 38,608. Hasil peramalan  mahasiswa tahun 2023 pada penelitian ini didapatkan sebanyak 38 mahasiswa baru [7].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Penelitian ini  mengimplementasikan  metode Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam melakukan analisis Data  Mining dengan  maksud  untuk  menemukan  informasi  yang  tersembunyi  dalam  data  yang  besar [2][8]. Proses ini melibatkan serangkaian langkah-langkah tertentu yang dinyatakan pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Metode Penelitian
Untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam dalam setiap langkah dari proses KDD pada gambar  1,  maka  tahapan  tersebut  dijabarkan  secara rinci sebagai berikut:
a. Data selection merupakan proses yang melibatkan pengambilan atau pemilihan data dari jumlah  data  yang  ada  [2]  [8].    Pada  tahap  ini, melakukan  aktivitas  menyeleksi  data  sesuai
kebutuhan,  adapun  data  yang  esensial  dalam konteks penelitian ini meliputi atribut kecamatan, luas  tanam,  luas  panen,  tahun,  dan  produksi gabah kering panen (GKP). Data yang digunakan merupakan  data  hasil  panen  padi  Kabupaten Cirebon dalam kurun waktu 5 tahun (2018-2022).
b. Preprocessing data  merupakan  proses  untuk memeriksa  konsistensi  data,  menghilangkan
duplikasi,  dan  memperbaiki  kesalahan  data  [8]. Pada  tahap  ini  melakukan  aktivitas  memeriksa data  untuk  memastikan  tidak  ada missing  value pada  data  serta  mendeskripsikan  data  untuk mengetahui informasi pada data.
c. Transformation merupakan proses untuk mengubah  data  ke  dalam  format  tertentu  [5].
Proses  ini  bertujuan  agar  data  dapat  di  proses melalui proses Data Mining [9]. Pada tahap  ini, melakukan aktivitas mengubah format data yang semula  data  itu  diperoleh  melalui  publikasi Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  dalam  file  PDF kemudian  dilakukan  transformasi  menjadi  file excel.
d. Data Mining , pada tahap ini melakukan aktivitas mencari informasi pada data dengan mengimplementasikan algoritma  regresi  linear sebagai teknik analisis data. Adapun proses pada tahap  ini  yaitu  mencari  korelasi  antar  indikator, membagi data menjadi data training dan testing, mengimplementasikan algoritma  regresi  linear , mencari nilai koefisien dan konstanta ( intercept ) pada  indikator  Y dan  indikator X, menguji data training  menggunakan  data  testing  (melakukan peramalan).
e. Evaluation/Interpretation merupakan  proses untuk mengevaluasi atau menilai hasil peramalan beserta kinerja model peramalan [2] [5]. Evaluasi pada  tahap  ini  menggunakan Mean  Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) dan R2-Score.
3.2. Teknik Analisis Data
Algoritma regresi  linear cukup  efektif  untuk melakukan  peramalan  menggunakan Data  Mining . Regresi merupakan  suatu  metode  statistik  yang digunakan untuk mengukur kekuatan hubungan antara indikator dependen dan indikator independen . Secara umum  regresi  terbagi  menjadi  2  (dua)  yaitu simple linear  regression dan multiple  linear  regression [3]. Pada jurnal ini menggunakan algoritma regresi linear berganda karena lebih dari satu indikator independen . Adapun  faktor  tersebut  adalah  luas  tanam  dan  luas panen.
Algoritma regresi linier berganda adalah metode regresi linier yang melibatkan lebih dari satu indikator independen (X1, X2, hingga Xn). Untuk menentukan indikator  independen dapat  menggunakan  matriks determinan,  dengan  mencari  nilai  korelasi  dan konstanta  [2].  Adapun  rumusnya  dinyatakan  pada pernyataan (1) sampai (8) berikut ini.
A = [ 𝑛 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑋 1 2 ∑ 𝑋 2 . 𝑋 1 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 ∑ 𝑋 2 2 ] (1)
𝐻 = [ ∑ 𝑌 ∑ 𝑌. 𝑋 1 ∑ 𝑌 . 𝑋 2 ] (2)
Untuk  menentukan  matriks  A,  A1,  A2  dan  A3 sebagai berikut.
a. Menentukan matriks A
[ 𝑛 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑋 1 2 ∑ 𝑋 2 . 𝑋 1 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 ∑ 𝑋 2 2 ] (3)
b. Menentukan matriks A1
[ ∑ 𝑌 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑌. 𝑋 1 ∑ 𝑋 1 2 ∑ 𝑋 2 . 𝑋 1 ∑ 𝑌 . 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 ∑ 𝑋 2 2 ] (4)
c. Menentukan matriks A2
[ 𝑛 ∑ 𝑌 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑌. 𝑋 1 ∑ 𝑋 2 . 𝑋 1 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑌 . 𝑋 2 ∑ 𝑋 2 2 ] (5)
d. Menentukan matriks A3
[ 𝑛 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑌 ∑ 𝑋 1 ∑ 𝑋 1 2 ∑ 𝑌. 𝑋 1 ∑ 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 ∑ 𝑌 . 𝑋 2 ] (6)
Adapun  penjelasan  dari  rumus  pada  pernyataan (1) sampai (6)  adalah :
n
: jumlah data pada indikator dependen
∑ 𝑌 : jumlah total data dari indikator dependen
∑ X 1 : jumlah total data dari indikator X1 ∑ X 2 : jumlah total data dari indikator X2 ∑ 𝑋 1 2 : jumlah total dari indikator 𝑥 1 2 ∑ 𝑋 2 2 : jumlah total dari indikator 𝑥 2 2
Kemudian setelah mendapatkan determinan dari matriks  A,  A1,  A2,  dan  A3  maka  tahap  selanjutnya menentukan koefisien dan konstanta, adapun rumusnya dijabarkan pada pernyataan (7) berikut ini.
𝑎 = 𝐷𝑒𝑡(𝐴1) 𝐷𝑒𝑡(𝐴) 𝐵1 = 𝐷𝑒𝑡(𝐴2)
𝐷𝑒𝑡(𝐴) 𝐵2 = 𝐷𝑒𝑡(𝐴3) 𝐷𝑒𝑡(𝐴) (7)
Adapun  penjelasan  dari  rumus  pada  pernyataan (7) adalah :
a adalah konstanta b1 adalah koefisien indikator X1 b2 adalah koefisien indikator X2
Tahap  selanjutnya,  menerapkan  nilai-nilai  yang didapatkan ke dalam rumus regresi linear berganda 2 indikator  independen.  Rumus  regresi  linear  berganda tersebut  di  paparkan  pada  pernyataan  (8)  berikut  ini [2].
𝑌  =  𝑎  +  𝑏1. 𝑋1  + 𝑏2. 𝑋2 (8)
Adapun penjelasan dari rumus regresi linear pada pernyataan (5) yaitu:
Y merupakan nilai indikator dependen a merupakan konstanta b merupakan koefisien, dan X1 merupakan nilai indikator independen ke-1 X2 merupakan nilai indikator independen ke-2
Untuk  melakukan  penilaian  hasil  dari  model peramalan  dapat  menggunakan  MAE,  MSE,  RMSE, MAPE dan R2-Score. MSE merupakan singkatan dari Mean  Squared Error ,  yang  mencerminkan  nilai  rata- rata perbedaan kuadrat antara nilai yang diperbaiki dan nilai  yang  diamati  sedangkan  RMSE  merupakan singkatan  dari Root  Mean  Squared  Error yang bertujuan mengukur akar kuadrat rata-rata dari selisih kuadrat antara nilai  yang diramalkan dan  nilai aktual [4]. Adapun rumus MSE dan RMSE dinyatakan pada pernyataan (6) dan (7) berikut ini.
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (6)
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (7)
MAE  merupakan  singkatan  dari Mean  Absolute Error , yang mengukur rata-rata dari nilai absolut dari selisih  antara  nilai  yang  diramalkan  dan  nilai  aktual [6]. Adapun rumus MAE dinyatakan pada pernyataan (8) beriku ini.
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑌 𝑖 − 𝑌̂ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (8)
R2 Score merupakan tahap untuk menilai sejauh mana  pengaruh  antara  dua  indikator  dapat  dipahami melalui  pengujian  koefisien  determinasi,  yang memberikan  tingkat  akurasi  dari  penerapan  regresi. Koefisien ini memiliki rentang nilai antara 0 hingga 1. Jika nilai R2 sama dengan 0, dapat disimpulkan bahwa tidak  terdapat  pengaruh  atau  hubungan  antara  kedua indikator. Sebaliknya jika nilai R2 sama dengan 1 atau mendekati 1, ini  menandakan adanya hubungan  yang semakin  kuat  antara  indikator  dependen  dan independen  [6].  Adapun  rumus  untuk  mencari  R Squared dinyatakan pada pernyataan (9) berikut:
𝑅 2 = 1 − ∑(𝑌 𝑖 −𝑌 𝑖 ) 2 ∑(𝑌 𝑖 −𝑌 𝑖 ) 2 (9)
Di mana : n adalah jumlah pengamatan 𝑦 𝑖 adalah nilai yang diamati untuk pengamatan ke-i 𝑦̂ 𝑖 adalah nilai yang diramalkan untuk pengamatan ke- i

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
4.1.1. Data Selection
Pada tahap ini melakukan aktivitas menyeleksi data yang esensial untuk proses peramalan. Data tersebut dipresentasikan pada tabel 1 yang terlampir.
Tabel 1. Data yang sudah di seleksi No Kecamatan Tahun Luas Tanam Luas Panen Produksi GKP 1 Waled 2018 2123 2123 16507 2 Pasaleman 2018 93 93 670 3 Ciledug 2018 1035 1033 7726 4 Pabuaran 2018 723 723 5485 5 Losari 2018 1796 1779 13240 ...... ...... ...... ....... ....... ....... 200 Kaliwedi 2022 4467 4467 31441
Data  pada  tabel  1,  merupakan  data  hasil  panen padi  yang  di  rilis  pada  publikasi  resmi  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Kabupaten  Cirebon  dalam  rentang waktu 5 (lima) tahun. Data tersebut sebanyak 200 data, dengan  5  (lima)  atribut.  Adapun  atribut  tersebut meliputi kecamatan, tahun, luas tanam, luas panen, dan produksi gabah kering panen.
Data  tersebut  kemudian  di  unggah  ke  dalam proses Data  Mining .  Peramalan  ini  menggunakan bahasa  pemrograman Python pada google  colabs . Adapun  proses  tersebut  di  nyatakan  pada  gambar  2 berikut ini.
Gambar 2. Proses mengunggah data
Setelah  data  berhasil  di  unggah  maka  tahap selanjutnya  menampilkan  data.  Adapun  proses tersebut dinyatakan pada gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Proses membaca data
Hasil  dari  proses  pada  gambar  3  di  tampilkan seperti  pada  tabel  1 data  selection .  Selanjutnya melakukan  tahap  kedua  dari  tahapan Knowledge Discovery in Database yaitu preprocessing.

## 4.1.1.1. Preprocessing
Pada tahap ini melakukan aktivitas memeriksa data serta menampilkan type data. Adapun tahap tersebut di nyatakan pada gambar 4 terlampir.
Gambar 4. Mengecek missing value
Proses  pemeriksaan  pada  gambar  4  bertujuan untuk  memastikan  tidak  terdapat missing  value pada data dan menampilkan type atribut pada data. Hasil dari  proses  tersebut  menunjukkan  bahwa  tidak ada missing  value atau  nilai  yang  hilang  pada  data
tersebut.  Adapun  data  tersebut  terdiri  dari  1  atribut dengan type data objek, yaitu kecamatan dan 4 atribut lainnya dengan type data integer yang meliputi tahun, luas  tanam,  luas  panen,  dan  produksi  gabah  kering panen (GKP). Proses selanjutnya yaitu mendeskripsikan  data.  Adapun  proses  tersebut  di paparkan pada gambar 5 berikut.
Gambar 5. Mendeskripsikan data
Hasil  dari  proses  pada  gambar  5,  menjelaskan bahwa data yang digunakan sebanyak 200 data, dalam kurun  waktu  5  tahun.  Rata-  rata  luas  tanam  berada pada  angka  seluas  2270,325  Ha,  rata-rata  luas  panen berada  pada  angka  2256,825  Ha,  dan  rata-rata produksi  gabah  kering  panen  (GKP)  sebanyak 17293,560 Ton/GKP. Sedangkan luas tanam dan luas panen  berdasarkan  tingkat  minimum  berada  pada angka  34  Ha  dan  produksi  padi  minimum  sebanyak 267 Ton/GKP. Kemudian  luas tanam dan  luas panen maksimum  pada  data  mencapai  10497  Ha  dan produksi padi  maksimum sebanyak 85876 Ton/GKP. Selanjutnya proses memvisualisasikan data berdasarkan  total  data  aktual  produksi  GKP  per kecamatan,  hingga  memudahkan  dalam  melihat informasi  mengenai  kecamatan  mana  saja  yang memiliki  kontribusi signifikan dalam produksi gabah kering  panen  di  Kabupaten  Cirebon  menggunakan diagram  batang.  Adapun  proses  tersebut  di  nyatakan pada gambar 6 berikut.
Gambar 6 Proses visualisasi total produksi per kecamatan
Pada  gambar  6,  menjelaskan  bahwa  total produksi  per  kecamatan  di  ambil  dari database bernama  “data”  yang  diambil  dari  atribut  kecamatan dan produksi GKP kemudian di jumlahkan menggunakan  fungsi sum() ,  setelah  itu  di  urutkan kembali  berdasarkan  abjad.  Pada  sumbu x  label
( horizontal )  digunakan  untuk  mengidentifikasikan kecamatan, sedangkan sumbu y label digunakan untuk mengidentifikasikan  total  produksi  GKP  per  Ton. Adapun  hasil  dari  perintah  di  atas  dijabarkan  pada gambar 7 berikut ini.
Gambar 7. Hasil visualisasi  produksi per kecamatan
Pada  gambar  7  menjelaskan  bahwa  kecamatan yang  memiliki  kontribusi  terbesar  terhadap  produksi GKP di Kabupaten Cirebon adalah Kecamatan gegesik dengan  total  produksi  selama  5  tahun  sebanyak 409.341 Ton/GKP, kemudian di susul oleh Kecamatan Susukan  sebesar  295.168  Ton/GKP  sedangkan kecamatan  yang  memiliki  tingkat  produksi  padi minimum  yaitu  Pasaleman  (3910  Ton/GKP)  dan Kedawung (8296 Ton/GKP).

## 4.1.2. Transformation
Pada tahap  ini  melakukan  aktivitas  mengubah data  yang  semula  di  dapatkan  pada  publikasi  resmi Badan Pusat Statistik Kabupaten Cirebon berupa PDF di rubah (di sajikan kembali) menjadi excel.

## 4.1.3. Data Mining
Pada  tahap  ini  aktivitas  yang  dilakukan  yaitu mengimplementasikan algoritma regresi linear sebagai teknik analisis Data Mining . Data Mining merupakan sebuah  terminologi  untuk  menggali  informasi  dari sekumpulan  data  yang  besar  menggunakan  metode tertentu  [8][10].  Informasi  ini  memiliki  nilai  yang bermanfaat [11].
Tahap  pertama  yaitu  mencari  korelasi  antar indikator  dan memvisualisasikan menggunakan heatmap .  Adapun  proses  tersebut  di  paparkan  pada gambar 8 berikut ini.
Gambar 8. Mencari korelasi antar indikator
Gambar  8  menjelaskan  proses  perhitungan matriks  korelasi  menggunakan heatmap pada data frame yang  diberi  nama  “data”  menggunakan  fungsi “corr()”,  dengan  visualisasi  hasil  korelasi  antar indikator terlampir pada gambar 9 berikut ini.
Gambar 9. Hasil korelasi antar indikator
Pada  gambar  9  menjelaskan  bahwa  terdapat hubungan  korelasi  sempurna  dan  bernilai  positif. Dapat dikatakan sempurna karena korelasi bernilai 1. Untuk  mempermudah  melihat  informasi,  maka  hasil tersebut  di  tampilkan  ke  dalam  bentuk  tabel  2 terlampir.
Tabel 2. Nilai koefisien antar indikator No Atribut pertama Atribut Kedua Korelasi 1 Tahun Luas tanam 0.007 2 Tahun Luas panen 0.011 3 Tahun Produksi GKP 0.02 4 Luas tanam Luas panen 1 5 Luas tanam Produksi GKP 1 6 Luas panen Produksi GKP 1
Berdasarkan  hasil  korelasi  maka  atribut  yang terpilih  untuk  proses  peramalan  menggunakan Data Mining menggunakan algoritma  regresi  linear berganda adalah produksi GKP, luas tanam, dan luas panen. Produksi GKP sebagai indikator dependen (Y), dan  luas  tanam  sebagai  indikator  independen  (X1) serta  luas  panen  sebagai  indikator  Independen  (X2). Atribut  ini  di  pilih  karena  memiliki  nilai  korelasi sebesar 1 (satu).
Tahap  dua,  data  set  penelitian  dibagi  menjadi  2 (dua)  yaitu data  training dan data  testing .  Adapun
proses  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar  10  berikut ini.
Gambar 10. Menyiapkan data training dan data testing
Proses pada gambar 10 menjelaskan bahwa data training yang  digunakan  sebanyak  80%  sedangkan data  testing sebanyak  20%  dengan  pembagian  data secara  acak.  Sehingga data  training yang  diperoleh sebanyak 160 data sedangkan data testing sebanyak 40 data dari total 200 data. Data ini terdiri dari indikator dependen  yaitu  produksi  GKP  dan  indikator independen  yaitu  atribut  luas  tanam  dan  luas  panen. Data training merupakan  kumpulan  informasi  yang digunakan untuk menghitung probabilitas berdasarkan pembelajaran  yang  dilakukan  sementara  data testing merupakan  data  yang  digunakan  sebagai  elemen evaluasi  yang  sebelumnya  telah  diperoleh  dari  data training [8] . Tahap  tiga,  peneliti  mengimplementasikan algoritma  regresi  linear berganda dan  membuat model regresi dengan nama “model” untuk memanggil kelas LinearRegression() .  Adapun  proses  tersebut dipaparkan pada gambar 11 berikut.
Gambar 11. Implementasi algoritma regresi linear
Pada gambar 11 menjelaskan bahwa model di uji menggunakan  data  yang  telah  disiapkan  pada  proses sebelumnya yaitu pada gambar 10.
Tahap  empat,  melakukan  aktivitas  mencari koefisien  dan  konstanta  ( intercept ).  Koefisien merupakan  cara  untuk  mengukur  seberapa  besar perubahan  rata-rata  dalam  indikator  dependen  (Y) yang  terjadi  ketika  indikator  X  sama  dengan  nol  [6]. Proses  untuk  mencari  nilai koefisien dan intercept di nyatakan pada gambar 12 berikut ini.
Gambar 12. Mencari nilai koefisien dan intercept
Pada gambar 12 menjelaskan bahwa  luas tanam mempengaruhi produksi padi sebesar 4,105 sedangkan luas panen dapat mempengaruhi produksi padi sebesar 3,899.
Tahap lima, meramalkan produksi GKP menggunakan  algoritma  regresi  linear  berganda dengan cara menguji data training menggunakan data testing,  kemudian  menampilkan  hasil  peramalan. Adapun  proses  tersebut  dinyatakan  pada  gambar  13 beriku ini.
Gambar 13. Menguji data training dengan data testing
Sebelumnya  pada  tahap  lima,  hasil  peramalan yang dilakukan telah didapatkan dalam bentuk array . Kemudian pada tahap enam dilakukan perubahan hasil peramalan yang semula berbentuk array menjadi list . Kemudian menampungnya untuk memudahkan pemanggilan  data  pada  tahap  berikutnya.  Adapun proses tersebut dinyatakan pada gambar 14 berikut ini.
Gambar 14. Merubah hasil peramalan array to list
Tahap  tujuh,  pada  tahap  ini  menampilkan  data peramalan  yang  semula  berbentuk array menjadi list dan  menampilkan  data  aktual  dari  produksi  padi. Tujuan dari menampilkan  data aktual dan peramalan dalam  bentuk list agar  dapat  memudahkan  dalam melihat  perbandingan  pada  data  tersebut.  Adapun proses tersebut dinyatakan pada gambar 15 berikut ini.
Gambar 15 Menguji data training menggunakan data testing
Hasil  dari  proses  pada  gambar  15,  menjelaskan bahwa data hasil peramalan sebanyak 40 data, di mana data  testing (aktual)  di  beri  nama  “Produksi  GKP Aktual”  yang  di  ambil  dari  “ y_test_array ”  di sandingkan  dengan  data  hasil  peramalan  yang  diberi nama “Produksi GKP Prediksi” yang di ambil dari data hasil  peramalan  yaitu  “ y_pred_array ”.  Data  ini  di tampilkan  dengan  memanggil  nama dataframe baru yang diberi nama “data1”.
Tahap  delapan,  meramalkan  hasil  panen  padi pada tahun  2023,  dengan  menjumlahkan  semua  hasil peramalan  yang  di  dapatkan.  Adapun  proses tersebut dinyatakan pada gambar 11 berikut ini.
Gambar 16 Meramalkan hasil panen padi tahun 2023
Proses pada gambar 16 menjelaskan bahwa hasil peramalan  produksi  gabah  kering  panen  (GKP)  pada tahun  2023  menggunakan  algoritma  regresi  linear berganda 2 indikator independen (X) yang terdiri dari atribut  luas  tanam  dan  luas  panen  memperoleh  nilai peramalan produksi GKP sebesar 685.403 Ton/GKP.

## 4.1.4. Interpretation/Evaluation
Pada tahap ini, aktivitas yang dilakukan adalah mengukur  hasil  peramalan  dan  kinerja  model  dalam melakukan  peramalan.  Alur  yang  dihasilkan  harus dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti  [12].  Evaluasi pada  peramalan  ini  menggunakan  matriks  evaluasi yaitu Mean  Absolute  Error (MAE), Mean  Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) dan R-2  Score .  Adapun  proses  tersebut  di  nyatakan  pada gambar 17 berikut ini.
Gambar 17. Mengevaluasi hasil peramalan

## 4.2. Pembahasan
Peramalan  ini  menggunakan  algoritma  regresi linear  berganda  dengan  indikator  dependen  adalah atribut  produksi  GKP  yang  dilambangkan  dengan indikator  Y  dan  2  indikator  independen  yaitu  luas tanam  dan  luas  panen  yang  dilambangkan  dengan indikator X. Peramalan merupakan estimasi mengenai kejadian  yang  belum  terjadi  atas  segala  sesuatu cenderung  tidak  pasti  [1].  Pada  gambar  16  dan  17
menjelaskan  bahwa  dari  hasil  peramalan  produksi gabah  kering  panen  yang  didapatkan  melalui  proses peramalan Data  Mining menggunakan regresi  linear berganda mendapatkan  nilai  peramalan  sebesar 685403  Ton/GKP  dengan Mean  Squared  Error sebesar  1691845,3397, Mean  Absolute  Error sebesar 844,7032, Root  Mean  Squared  Error 1300,7095  dan R2-Score 0,9909.  Menurut  beberapa  penelitian terdahulu  mengenai  peramalan  hasil  panen  padi menjelaskan bahwa nilai R-Squared  berkisar antara 0 dan 1[5]. Jika koefisien determinan R2 sama dengan 0, itu  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  hubungan  atau pengaruh  antara  indikator  independen  dan  indikator dependen.  Sebaliknya,  jika  nilai  R2  mendekati  1,  itu mengidentifikasi  bahwa  hubungan  antara  indikator independen dan indikator dependen semakin erat [3].

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  peramalan  produksi  padi Kabupaten  Cirebon  tahun  2023  menggunakan algoritma  regresi  linear  berganda  adalah  sekitar 685403 Ton/GKP sementara tahun 2022 produksi padi mencapai  701.059  Ton/GKP.  Meskipun  terjadi penurunan hasil panen pada tahun 2023, perlu diingat bahwa  peramalan  hanya  memberikan  gambaran  dan tidak memberikan jawaban pasti. Nilai korelasi antara luas  tanam  dengan  produksi  GKP,  serta  luas  panen dengan produksi GKP, menunjukkan  korelasi positif. Model  peramalan  menggunakan  algoritma  regresi linear  berganda  memiliki  nilai  Squared  Error mendekati  1  (0,9909),  menunjukkan  kemampuan model  mengikuti  variasi  data  dengan  nilai  MSE sebesar  1691845,339,  MAE  sebesar  844,703  dan RMSE sebesar 1300,709. Produksi padi tertinggi yaitu Kecamatan  Gegesik  (409341  Ton/GKP),  sementara produksi minimum yaitu Kecamatan Pasaleman (3910 Ton/GKP).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  N.  Fawaiq,  A.  Jazuli,  and  M.  M.  Hakim, “Prediksi  Hasil  Pertanian  Padi  Di  Kabupaten Kudus  Dengan  Metode  Brown’S  Double Exponential  Smoothing,” JIPI  (Jurnal  Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 4, no. 2, p. 78, 2019, doi: 10.29100/jipi.v4i2.1421.
[2]  Y.  Asohi  and  A.  Andri,  “Impelementasi Algoritma  Regresi  Linier  Berganda  Untuk Prediksi Penjualan,” J.  Nas.  Ilmu  Komput. ,  vol.
1, no. 3, pp. 149–158, 2020, doi: 10.47747/jurnalnik.v1i3.161.
[3]  H.  W.  Herwanto,  T.  Widiyaningtyas,  and  P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman
Padi,” JNTETI , vol. 8, no. 4, pp. 364–370, 2019, [Online]. Available:
https://journal.ugm.ac.id/v3/JNTETI/article/vie w/2563/694
[4]  G.  N.  Ayuni  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J. Telemat. , vol. 14, no. 2,  pp.  79–86,  2019,  [Online].  Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/ 321
[5]  A.  B.  Diyanti,  Martanto,  “PREDIKSI  HASIL
PANEN PADI TAHUN 2023 MENGGUNAKAN METODE
REGRESI
LINIER  DI  KABUPATEN  INDRAMAYU,” J. Inform. Terpadu HIVE-HADOOP , vol. 6, no. 1, pp. 20–28, 2020, [Online]. Available: https://journal.nurulfikri.sc.id/index.php/JIT
[6]  A.  A.  Suryanto,  “Penerapan  Metode  Mean Absolute Error (Mea) Dalam Algoritma Regresi Linear  Untuk  Prediksi  Produksi  Padi,” Saintekbu ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  78–83,  2019,  doi: 10.32764/saintekbu.v11i1.298.
[7]  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.
[8]  M.  Walid  and  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 22, pp. 190–197, 2022.
[9]  Syafi’i,  O.  Nurdiawan,  and  G.  Dwilestari, “Penerapan Machine Learning Untuk
Menentukan  Kelayakan  Kredit  Menggunakan Metode  Support  Vektor  Machine,” J.  Sist.  Inf. dan Manaj. , vol. 10, no. 2, pp. 1–6, 2022.
[10]  R. R. Khaerullah, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa  Pengelompokan  Dataset  Komputer Menggunakan  Algoritma  X-Means,” J.  Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 125–132, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.135.
[11]  F.  Firmansyah  and  O.  Nurdiawan,  “Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma Frequent Pattern  -  Growth  Untuk  Menentukan  Pola Pembelian  Produk  Chemicals,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  547–551, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6371.
[12]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan, “Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” J. Teknol.  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.