## PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI DAGING UNGGAS TAHUN 2023-2027 MENGGUNAKAN REGRESI LINIER
Akbar Muharram, Ade Irma Purnamasari, Irfan Ali Program Studi Teknik Informatika S1, STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa barat 45131
Akbarmuharram63@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  digital  saat  ini,  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  telah  menjadi  fenomena  umum  yang signifikan. Perkembangan TIK ini memengaruhi berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk dalam hal industri peternakan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  dan  prediksi  terhadap  jumlah  produksi  daging unggas di Jawa Barat dengan menggunakan metode regresi linear sederhana. Permasalahan utama yang diangkat adalah fluktuasi jumlah produksi daging unggas tiap tahunnya. Data yang digunakan berasal dari Open Data Jabar, mencakup  periode  produksi  daging  unggas  dari  tahun  2013  hingga  2022.  Metode  regresi  linear  sederhana diterapkan untuk menentukan hubungan antara variabel independen, yaitu tahun produksi, dan variabel dependen, yaitu jumlah produksi daging unggas. Hasil analisis menunjukkan adanya peningkatan produksi daging unggas di Jawa Barat. Persamaan regresi linear sederhana yang dihasilkan adalah Y = 383,271.006 + 23,318.594X, dengan X sebagai tahun produksi dan Y sebagai jumlah produksi daging unggas. Evaluasi model dilakukan menggunakan RMSE, MSE, dan MAPE. Hasil evaluasi menunjukkan variasi tingkat akurasi prediksi yang bervariasi dari tahun ke tahun. Prediksi lima tahun ke depan menunjukkan peningkatan produksi daging unggas yang konsisten. Jumlah produksi diperkirakan mencapai 919,598.67 ton pada tahun 2023, 942,917.26 ton pada tahun 2024, 966,235.85 ton pada tahun 2025, 989,554.45 ton pada tahun 2026, dan 1,012,873.04 ton pada tahun 2027.
Kata  kunci: Teknologi Informasi  dan Komunikasi, produksi  daging  unggas, regresi  linear, prediksi, evaluasi model.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  dan  komunikasi  sudah menjadi  sesuatu  yang  umum  di  era  digital  saat  ini. Perkembangan  teknologi  ini  akan  mempengaruhi kemajuan  teknologi  informasi  dalam  berbagai  aspek kehidupan  manusia,  salah  satunya  pada  industri peternakan. Peternakan adalah aktivitas yang berfokus pada  perkembangan  dan  pemeliharaan  hewan  ternak untuk  memanfaatkan  hasil  dari  usaha  budidaya tersebut.  Kegiatan  budidaya  hewan  ternak  memiliki tujuan untuk mencapai keuntungan dengan menerapkan  perhitungan  biaya  produksi  [1].  Dalam beberapa tahun terakhir, produksi daging unggas telah menjadi  salah  satu  sektor  yang  sangat  penting  dalam industri peternakan. Daging unggas menjadi salah satu komoditas  hewani  yang  populer  di  konsumsi masyarakat  Indonesia.  Diantara  jenis-jenis  daging unggas  yang  sering  diolah  dan  dikonsumsi  oleh masyarakat  termasuk  daging  ayam  buras,  ayam  ras petelur,  ayam  ras  pedaging,  dan  daging  itik  Manila (databooks, 2022).
Berdasarkan  data  yang  dirilis  oleh  Badan  Pusat Statistik  (BPS),  pada  tahun  2021,  jumlah  rata-rata konsumsi  daging  ayam  per  kapita  per  minggu  di Indonesia  mencapai  0,14  kilogram  (Statistik,  2022). hal tersebut menunjukkan preferensi tinggi masyarakat Indonesia  terhadap  daging  unggas  sebagai  sumber protein.  Namun,  keberhasilan  industri  peternakan  ini juga menimbulkan sejumlah permasalahan yang perlu diatasi untuk menjaga keberlanjutan, menurut data dari Open Data Jabar produksi daging unggas di Jawa Barat mengalami perubahan tiap tahunnya, perubahan yang
signifikan  yaitu  dari  tahun  2021  yang  menghasilkan 765.025  ton  dan  mengalami  kenaikan  932.416  ton pada tahun 2022 (Jabar, 2023). Hal tersebut diperlukan informasi  yang  dapat  berguna  dalam  memprediksi perkembangan produksi daging unggas di Jawa Barat di masa yang akan datang. Informasi ini menjadi dasar utama dalam pengambilan keputusan bagi pemerintah dan  pemangku  kepentingan  industri  peternakan kedepannya.  Salah  satu  cara  untuk  memprediksi jumlah  produksi  dagging  unggas  adalah  dengan menggunakan  metode  regresi  linear.  Regresi  linier adalah  suatu metode yang  melibatkan satu atau lebih variabel  independen,  umumnya  disimbolkan  sebagai X,  dan  satu  variable  dependen  yang  dapat direpresentasikan sebagai Y [2].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA .
2.1. Hasil Penelitian Terkait Penelitian  pertama  yang  dilakukan  [3]  dengan judul “Prediksi  Jumlah  Produksi  Ikan  Asin Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  Sederhana”. Masalah  utama  dalam  penelitian  ini  yaitu  CV.  Tirta Tenggiri mengalami kesulitan menyesuaikan produksi ikan  asin  dengan  permintaan  konsumen.  Meskipun permintaan  pasar  selalu  ada,  perusahaan  ingin memprediksi  produksi  menggunakan  regresi  linear sederhana dengan variabel bahan baku dan permintaan ( 𝑋 ).  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mencakup produksi ikan asin dari tahun 2019 sampai 2021. Variabel yang dianalisis melibatkan bahan baku dan  jumlah permintaan ( 𝑋 ), sementara hasil produksi menjadi variabel yang diprediksi ( 𝑌 ). Hasil penelitian
menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode regresi  linear  sederhana,  ditemukan  persamaan prediksi produksi  ikan asin CV. Tirta Tenggiri untuk bulan  Mei  2022,  yaitu 𝑦 =  168.53  +  24.175 𝑋 . Persamaan  ini  memberikan  gambaran  tentang bagaimana  produksi  ikan  asin  dipengaruhi  oleh variabel  bahan  baku  dan  jumlah  permintaan.  Tingkat akurasi  tinggi  terlihat  dari  MAPE  sebesar  0.8%, menunjukkan model ini efektif memprediksi produksi berdasarkan bahan baku dan permintaan.
Penelitian  kedua  adalah  sebuah  jurnal  dari  [4] yang  berjudul  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear Untuk  Prediksi  Penjualan  Properti  pada  PT  XYZ”. Tujuan dari penelitian ini yaitu memprediksi penjualan properti  PT  XYZ  dengan  regresi  linear  berdasarkan data  historis.  Penelitian  ini  menggunakan  metode regresi  linear, di  mana kuantitas atau jumlah properti yang  terjual  menjadi  variabel  akibat,  sementara periode penjualan properti menjadi variabel penyebab. Pengujian  keakuratan  dilakukan  menggunakan  Mean Squared  Error  (MSE),  Root  Mean  Squared  Error (RMSE),  dan  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE). Hasilnya menyatakan bahwa untuk properti tipe rumah 59 diprediksi akan terjual sebanyak 4 unit pada  bulan  berikutnya.  Sementara  itu,  properti  tipe rumah  sudut  diprediksi  akan  terjual  sebanyak  2  unit. Enam tipe properti lainnya, yaitu rumah 28, rumah 39, rumah  62,  rumah  73,  rumah  84,  dan  rumah  115, diprediksi  masing-masing  akan  terjual  sebanyak  1 unit. Sedangkan untuk lima tipe properti lainnya, yaitu kavling,  ruko,  rumah  58,  rumah  67,  dan  rumah  72, diprediksi tidak akan mengalami penjualan.
Selanjutnya  penelitian  ketiga  sebuah  jurnal  dari [5] dengan judul “Perbandingan analisis Logika Fuzzy dan  Regresi  Linier  Berganda  dalam  Menentukan Produksi  Beras  Nasional”.  Masalah  utama  dalam penelitian  ini  adalah  Indonesia  masih  mengimpor pangan meskipun memiliki potensi agraris. Penelitian fokus pada produksi beras dengan menganalisis faktor- faktor yang mempengaruhi dan memprediksi produksi.  Peneliti  menggunakan  menggunakan  dua metode,  yaitu  Logika  Fuzzy  (metode  Mamdani)  dan Analisis  Regresi  Linier  (OLS),  untuk  menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi produksi beras dan memprediksi  jumlah  produksi.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  metode  Analisis  Regresi  Linier lebih  akurat  dibandingkan  dengan  Logika  Fuzzy (metode  Mamdani).  Rata-rata  kesalahan  relatif peramalan dengan Regresi Linier sebesar 0,78%, lebih rendah  dibandingkan  dengan  Logika  Fuzzy  yang mencapai 9,3%. Faktor penentu produksi beras adalah luas lahan dan konsumsi masyarakat.
Sedangkan  penelitian  keempat  dari  [6]  yang berjudul “Prediksi Tingkat Pengangguran Berdasarkan Data  Time  Series  Menggunakan  Regresi  Linear”.
Membahas  tentang  tingkat  pengangguran  yang meningkat  akibat  dampak  COVID-19  dan  PHK. Tujuannya adalah memprediksi tingkat pengangguran berdasarkan  jumlah  angkatan  kerja,  terutama  dalam konteks  dampak  COVID-19  dan  PHK.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series tahun 2017-2021, dengan fokus pada jumlah penduduk (usia  di  atas  18  tahun)  dan  jumlah  pengangguran. Hasilnya  menyatakan  bahwa  setelah  dilakukan peramalan, dihasilkan data prediksi pada tahun 2022. Jumlah  penduduk  diprediksi  sebanyak  144,189, sedangkan  jumlah pengangguran diprediksi sebanyak 4,513 jiwa.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini digunakan metode deskriptif dengan  pendekatan  kuantitatif.  Teknik  analisis  yang digunakan  yaitu  regresi  linier  sederhana  dengan bantuan software rapidminer. Rapid Miner merupakan alat komputasi statistik yang telah dikembangkan dan sukses diterapkan dalam menganalisis serta memantau berbagai jenis data [7]. adapun beberapa tahapan yang akan dilakukan sebagai berikut :
Gambar 1 tahapan penelitian
Tahapan pada gambar 1 dapat dijelaskan secara mendetail sebgai berikut:
a. Pengumpulan Data Tahap  awal  dalam  pelaksanaan  penelitian  ini adalah  melakukan  pengumpulan  data.  Data  yang dikumpulkan  merupakan  data  produksi  daging unggas  di  Jawa  Barat,  diperoleh  melalui  sumber Open  Data  Jabar.  Data  ini  mencakup  jumlah produksi daging unggas berdasarkan kota/kabupaten,  mulai  dari  tahun  2018  hingga 2022.  Adapun  data  lain  yaitu  data  terpisah  untuk periode tahun 2013 hingga 2022 yang membedakannya  yaitu  data  ini  merupakan  data jenis  jenis  unggas  yang  terpisah  seperti  produksi daging  ayam  ras,  ayam  buras,  ayam  bertelur,  dan itik  manila.  Berikut  adalah  gambar  dataset  yang telah dikumpulkan :
Tabel 1. Jumlah produksi daging ayam buras id kode Provinsi Kode kota/kab jumlah produksi satuan Tahun 1 32 JAWA BARAT 3204 KABUPATEN BANDUNG 1742 TON 2013 2 32 JAWA BARAT 3217 KABUPATEN BANDUNG BARAT 1678 TON 2013 3 32 JAWA BARAT 3216 KABUPATEN BEKASI 1015 TON 2013 …. …. …. …. …. …. …. …. 270 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 67 TON 2022 Tabel 2. Jumlah produksi daging ayam petelur id kode provinsi Kode kota/kab jumlah produksi satuan Tahun 1 32 JAWA BARAT 3204 KABUPATEN BANDUNG 2340 TON 2013 2 32 JAWA BARAT 3217 KABUPATEN BANDUNG BARAT 960 TON 2013 3 32 JAWA BARAT 3216 KABUPATEN BEKASI 2050 TON 2013 …. …. …. …. …. …. …. …. 270 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 34 TON 2022 Tabel 3. Jumlah produksi daging unggas jawa barat Id kode Provinsi Kode Kota jenis jumlah satuan tahun 1 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR AYAM BURAS 179494 6 Kg 2018 2 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR AYAM RAS PETELUR 449234 5 Kg 2018 …. …. …. …. …. …. …. …. …. 54 0 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR ITIK / ITIK MANILA 9576 Kg 2022 Tabel 4. jumlah Jumlah produksi daging ayam pedaging id kode Provinsi Kode kota/kab jumlah produksi satuan Tahun 1 32 JAWA BARAT 3204 KABUPATEN BANDUNG 12450 TON 2013 2 32 JAWA BARAT 3217 KABUPATEN BANDUNG BARAT 20721 TON 2013 3 32 JAWA BARAT 3216 KABUPATEN BEKASI 9727 TON 2013 …. …. …. …. …. …. …. …. 270 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 4009 TON 2022 Tabel 5. Jumlah produksi daging itik manila id kode Provinsi Kode kota/kab jumlah produksi satuan Tahun 1 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 0 TON 2013 2 32 JAWA BARAT 3202 KABUPATEN SUKABUMI 0 TON 2013 3 32 JAWA BARAT 3203 KABUPATEN CIANJUR 0 TON 2013 …. …. …. …. …. …. …. …. 270 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 1 TON 2022
b. Pre-processing (Pembersihan Data)
Dalam  tahap pre-processing data,  dilakukan seleksi  variabel  dengan  menghilangkan  atribut yang dianggap tidak relevan, seperti variabel kota dan  jenis  unggas.  Variabel  kota  dihapus  karena fokus  penelitian  lebih  terarah  pada  tingkat regional,  sementara  jenis  unggas  digabungkan menjadi  satu  kategori  tunggal  (variabel  Y)  untuk mencerminkan  jumlah  produksi  daging  unggas secara keseluruhan. Variabel tahun dipilih sebagai variabel  X  yang  mencakup  rentang  waktu  dari tahun  produksi  2013  hingga  2022.  Tujuan utamanya  adalah  menyederhanakan  struktur  data dan memfokuskan analisis pada variabel kuantitatif  yang  esensial,  yaitu  jumlah  produksi, sambil  menambahkan  dimensi  waktu  sebagai variabel independen (X). Langkah ini mempersiapkan  data  untuk  analisis  lanjutan, seperti  perhitungan  regresi  linear  atau  prediksi
produksi.  Untuk  menjelaskan  dengan  lebih  baik, maka  disuguhkan  hasil  dari  proses  pemrosesan data pada tabel 6 berikut :
Tabel 6. pemrosesan data
Tahun Produksi (X) Jumlah Produksi Daging Unggas (Y) 2013 671916 2014 652967 2015 639999 2016 854664 2017 995505 2018 714506 2019 834341 2020 852125 2021 765025 2022 932416
c. Perhitungan X,Y,X^,Y^, dan X.Y Dalam  perhitungan  variabel  X,  Y,  XY,  dan  XX, dilakukan  langkah-langkah  untuk  mendalami korelasi  antara  tahun  produksi  (X)  dan  jumlah produksi  daging  unggas  (Y)  di  Jawa  Barat. Variabel  X  dihitung  untuk  rentang  tahun  2013 hingga  2022,  sedangkan  variabel  Y  merupakan jumlah  produksi  yang  menjadi  fokus  analisis. Selanjutnya,  nilai  XY  dihasilkan  dari  perkalian antara X dan Y, menggambarkan hubungan secara rinci. Nilai XX dihitung untuk  merepresentasikan X  yang  telah  dikuadrat,  memberikan  dimensi tambahan  pada  analisis.  Proses  ini  memberikan informasi  terperinci  mengenai  dinamika  produksi daging unggas selama periode tertentu.
d. Perhitungan a dan b Setelah  berhasil  memperoleh nilai X, Y, XY, dan XX,  langkah  berikutnya  melibatkan  perhitungan untuk mendapatkan nilai a dan b. Koefisien a dan b ini memiliki pengaruh dalam membentuk model persamaan  regresi  yang  akan  digunakan  dalam tahap prediksi berikutnya.
e. Mendapatkan Persamaan Regresi Linier Dalam  langkah  ini,  persamaan  regresi  linear terbentuk dengan menggabungkan koefisien a dan b  yang  sudah  dihitung.  Koefisien  a  sebagai intercept  menandai  titik  potong  garis  regresi dengan  sumbu  Y  saat  X  sama  dengan  nol, sementara b sebagai kemiringan garis mengindikasikan  seberapa  besar  perubahan  Y akibat perubahan satu unit X. Persamaan ini (Y = a +  bX)  menjadi  acuan  untuk  prediksi  produksi daging unggas pada tahap analisis selanjutnya.
f. Uji RMSE, MSE, dan MAPE Tahap  terakhir  melibatkan  uji  keakuratan  model regresi  linear  dengan  MSE,  RMSE,  dan  MAPE. Evaluasi ini memberikan gambaran seberapa baik model  merepresentasikan  data  produksi  daging unggas.  Semakin  rendah  nilai  MSE,  RMSE,  dan
MAPE,  semakin  baik  prediksi  model  dalam memberikan  hasil  yang  akurat  dan  dapat diandalkan untuk keputusan perencanaan.
g. Melakukan Prediksi Tahap  prediksi  melibatkan  penerapan  data  time series ke dalam persamaan regresi  linear. Dengan menggunakan  nilai  tahun  produksi  (X),  peneliti dapat menghitung prediksi jumlah produksi daging unggas  (Y)  untuk  periode  lima  tahun  yang  akan datang yaitu 2023, 2024, 2025, 2026, dan 2027.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Pengolahan Data

## Tabel 7. hasil pengolahan data
Data N Tahun Produksi Tahun (X) Jumlah Produksi Daging Unggas (Y) 1 2013 1 671916 2 2014 2 652967 3 2015 3 639999 4 2016 4 854664 5 2017 5 995505 6 2018 6 714506 7 2019 7 834341 8 2020 8 852125 9 2021 9 765025 10 2022 10 932416 Total 55 7913464
Pada  tabel 7 di atas  merupakan data time series jumlah produksi daging unggas tahun 2013-2022 yang sudah  diolah  sebelumnya.  Pada  data  tabel  tersebut diambil 2  variabel untuk dilakukan prediksi,  variabel yang  diambil  yaitu  tahun  sebagai  variabel  X  dan jumlah  produksi  daging  unggas  sebagai  variabel  Y. Pada tabel 2 di atas akan dihitung untuk mencari nilai X^, Y^ dan X.Y dan didapatkan hasil pada gambar 7 di bawah ini :
Tabel 8. Nilai x^,y^, dan x.y Data N Tahun Produksi Tahun (X) Jumlah Produksi Daging Unggas (Y) X^ Y^ X.Y 1 2013 1 671916 1 451471111056 671916 2 2014 2 652967 4 426365903089 1305934 3 2015 3 639999 9 409598720001 1919997 4 2016 4 854664 16 730450552896 3418656 5 2017 5 995505 25 991030205025 4977525 6 2018 6 714506 36 510518824036 4287036 7 2019 7 834341 49 696124904281 5840387 8 2020 8 852125 64 726117015625 6817000 9 2021 9 765025 81 585263250625 6885225 10 2022 10 932416 100 869399597056 9324160 Total 55 7913464 385 6396340083690 45447836

## 4.2. Mencari Nilai a dan b
Maka  dari  tabel  8  di  atas  akan  dihitung  untuk mencari  nilai  a  dan  b  sebagai  berikut  :  Rumus  untuk mencari  nilai  a  dan  b  yang  di  mana  :  Y  =  Variabel
Independen X = Variabel Dependen a = Konstanta b = Koefisien Regresi

## (4)
Mencari Nilai a
a = (7913464)( 3145) – (175) (140409404) (10)(3145)−(175)^ a = 24887884280−24571645700 31450−30625 a = 316198580 825 a = 383271,006
Mencari Nilai b b = 10(140409404)−(175)(7913464) 10(3145)−(175)
b = 1404094040−1384856200 31450− 30625
b = 19237840 825 b = 23318,594
Gambar  2  dibawah  merupakan  hasil  peritungan dari rapidminer

## Gambar 2. Hasil peritungan rapidminer

## 4.3. Persamaan Regresi Linier
Gambar 3. Persamaan regresi linier
Berdasarkan  perhitungan  a  dan  b  maka, didapatkan  hasil  nilai  a  =  383271.006  dan  nilai  b  = 23318.594 jadi, persamaan regresi liniernya adalah: Y = a + b(x) Y = 383271.006 + 23318.594X Dapat  disimpulkan  bahwa  artinya  Koefisien regresi (b) sebesar 23318.294 menunjukkan perubahan yang  diantisipasi  dalam  jumlah  produksi  daging unggas  untuk  setiap  penambahan  tiap  tahunnya, karena nilainya bernilai positif. Setiap kenaikan tahun produksi,  maka  akan  berpengaruh  terhadap  jumlah produksi daging unggas sebesar 383271.006. Begitupun sebaliknya setiap tahun produksi menurun, makan akan  berpengaruh terhadap penurunan  jumlah produksi daging unggas sebesar 383271.006.

## 4.4. Uji Perfomance RMSE, MSE, dan MAPE
Pada  pengujian  ini  peneliti  menggunakan  data jumlah  produksi  daging  unggas  tahun  2013-2022 untuk digunakan  menjadi data traning,  yang di  mana
variable x yaitu tahun produksi dan variable y adalah jumlah  produksi  daging  unggas.  Maka,  hasil pengujiannya sebagai berikut.
Gambar 4. Tahapan prediksi data traning
pada  gambar  4  di  atas  peneliti  menggunakan apply  model  untuk  mengetahui  hasil  prediksi  data traning  yang  akan  dijadikan  jembatan  untuk melakukan pengujian prediksi di lima tahun yang akan datang.  Pada  data  traning  di  atas  menghasilkan prediksi sebagai berikit.
Gambar 5. Hasil prediksi data traning
Berdasarkan hasil prediksi pada gambar 5 di atas dengan  teknik  analisis  regresi  linier  sederhana menggunakan  RapidMiner,  didapatkan  hasil  prediksi data  traning  yaitu  jumlah  produksi  daging  unggas. tahun  2013-2022  menghasilkan  prediksi.  Maka, dengan  hasil  prediksi  di  atas  akan  dilakukan  untuk mengetahui  seberapa  akurat  prediksi  yang  didapat dengan menggunakan performance RMSE, MSE, dan MAPE.  Adapaun  rumus  untuk  menghitung  hasil RMSE, MSE, dan MAPE sebagai berikut:
RMSE (Root Mean Square Error) adalah metode evaluasi  prediksi  yang  mengukur  selisih  antara  nilai prediksi dan nilai sebenarnya. Melibatkan pengkuadratan  kesalahan,  penjumlahan,  pembagian dengan  jumlah  data,  dan  akar  kuadrat  dari  rata-rata. Semakin  rendah  RMSE,  semakin  akurat  model prediksi [8]. Berikut adalah rumus dari RMSE:
(1)
MSE, atau Mean Squared Error, adalah rata-rata dari  perbedaan  kuadrat  antara  nilai  yang  diamati.  Ini melibatkan pengkuadratan setiap kesalahan, penjumlahan hasilnya, dan pembagian dengan jumlah pengamatan. Pendekatan  ini  memberikan bobot lebih besar  pada  kesalahan  yang  lebih  besar  karena dikuadratkan.  Rumus  MSE  dapat  dinyatakan  sebagai jumlah  kuadrat  kesalahan  dibagi  dengan  jumlah pengamatan [9]. Berikut adalah rumus dari MSE:
(2)
MAPE, atau Mean Absolute Percentage Error, adalah cara  untuk  mengukur  selisih  antara  data  aktual  dan hasil peramalan. Selisih tersebut diambil dalam bentuk absolut,  sehingga  nilainya  selalu  positif.  Setelah  itu, perbedaan  tersebut  dihitung  dalam  bentuk  persentase relatif  terhadap  data  asli.  Hasil  persentase  tersebut kemudian diambil nilai rata-ratanya [10]. Jadi, MAPE memberikan  gambaran  persentase  rata-rata  seberapa besar  kesalahan  peramalan  terhadap  data  aktual. Berikut adalah rumus dari MAPE:
(3)
Berdasarkan  penjelasan  dan  rumus  –  rumus  di atas  akan  dihitung  untuk  mengetahui  tingkat keakuratan  sebuah  prediksi.  Semakin  kecil  nilai RMSE,  MSE,  dan  MAPE,  semakin  tinggi  tingkat akurasi  model  dalam  membuat  prediksi  yang mendekati  nilai  sebenarnya.  berikut  adalah  hasil  dari perhitungannya:
Tabel 9. Hasil performance rmse, mse, dan mape
Data(N) TAHUN DATA (Y) RAMALAN RMSE MSE MAPE 1 2013 671916 686412 210134016 21013401,6 2,1574125 2 2014 652967 709731 3222151696 322215169,6 8,6932418 3 2015 639999 733049 8658302500 865830250 14,539085 4 2016 854664 756368 9662103616 966210361,6 11,501128 5 2017 995505 779687 46577409124 4657740912 21,679248 6 2018 714506 803005 7832073001 783207300,1 12,38604 7 2019 834341 826324 64272289 6427228,9 0,9608781 8 2020 852125 849642 6165289 616528,9 0,2913892 9 2021 765025 872961 11650180096 1165018010 14,10882 10 2022 932416 896280 1305810496 130581049,6 3,8755234 Rata-Rata 94439,71735 891886021,2 9,0192766
Analisis  hasil  RMSE menunjukkan variasi  yang signifikan dalam akurasi prediksi dari tahun ke tahun. Dapat  dilihat  pada  tahun  2017,  terjadi  peningkatan yang mencolok dalam RMSE, mencapai nilai tertinggi sebesar  46,577,409,124.  Sebaliknya,  beberapa  tahun seperti  tahun  2019  dan2020  menunjukkan  tingkat akurasi yang relatif tinggi dengan RMSE yang rendah.
Berikutnya  hasil  MSE  menunjukan  bahwa analisis  hasil  menunjukkan  variasi  yang  mencolok dalam tingkat kesalahan prediksi dari tahun ke tahun. Dapat diliat, pada tahun 2017, tercatat nilai MSE yang tinggi,  mencapai  4,657,740,912,  menandakan  adanya ketidakakuratan  yang  signifikan  dalam  memprediksi nilai  aktual.  Sebaliknya,  tahun  2019  dan  2020 menunjukkan  MSE  yang  relatif  rendah,  menciptakan gambaran  prediksi  yang  lebih  akurat  pada  periode tersebut.
Selanjutnya  hasil  MAPE  Beberapa  tahun menunjukkan tingkat kesalahan yang rendah, mengindikasikan  ramalan  yang  akurat,  sementara tahun  lainnya  menunjukkan  kesalahan  yang  lebih tinggi. Tahun 2017, khususnya, mencatat MAPE yang tinggi  hingga  21,68%,  menandakan  ketidakakuratan yang signifikan dalam ramalan untuk periode tersebut. Sebaliknya,  tahun  2019  dan  2020  menunjukkan MAPE yang rendah 0,96% dan 0,29%.
Dari  hasil  analisis  RMSE,  MSE,  dan  MAPE, tergambar dengan jelas variasi dalam akurasi prediksi dari  tahun  ke  tahun.  Tahun  2017  menjadi  puncak ketidakakuratan,  dengan  nilai  RMSE  dan  MSE  yang
mencolok, serta MAPE mencapai 21,68%, menandakan adanya kesalahan yang signifikan dalam memprediksi  nilai  aktual  pada  periode  tersebut. Sebaliknya,  tahun  2019  dan  2020  menunjukkan tingkat  akurasi  yang  tinggi,  terbukti  dengan  RMSE, MSE, dan MAPE yang rendah, menciptakan gambaran prediksi  yang  lebih  akurat  pada  periode  tersebut. Analisis  ini  memberikan  gambaran  holistik  terhadap performa  prediksi,  menyoroti  perbedaan  signifikan antara tahun-tahun tertentu.

## 4.5. Prediksi Data Testing
Pada  tahapan  ini  dibutuhkan  data  testing  untuk dilakukan memprediksi jumlah produksi daging ungas di  lima  tahun  yang  akan  datang  yaitu  tahun  2023, 2024, 2025, 2026, dan 2027. Pada proses  ini peneliti sudah  mengola  data  testing  dengan  menggunakan excel dan hasilnya sebagai berikut:
Gambar 6. Tahapan prediksi data testing
Pada  tahapan  gambar  6  di  atas  data  testing variabel Y yaitu jumlah produksi daging unggas akan dijadikan  sebagai  label  untuk  mengetahui  prediksi  di lima  tahun  yang  akan  datang.  Hasil  proses  prediksi
jumlah  produksi  daging  unggas  dapat  dilihat  pada gambar 7 di bawah ini :
Gambar 7. Hasil prediksi data testing 2023-2027
Berdasarkan hasil prediksi menggunakan software RapidMiner  dengan  data testing yang  telah diolah, terlihat bahwa jumlah produksi daging unggas cenderung  meningkat  secara  konsisten  dalam  lima tahun  mendatang.  Pada  tahun  2023,  prediksi menunjukkan jumlah produksi sekitar 919,598.67 ton, yang  kemudian  meningkat  menjadi  942,917.26  ton pada  tahun  2024,  966,235.85  ton  pada  tahun  2025, 989,554.45  ton  pada  tahun  2026,  dan  mencapai 1,012,873.04 ton pada tahun 2027.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil analisis dan prediksi  jumlah produksi daging unggas di Jawa Barat menggunakan algoritma Regresi Linier, ditemukan bahwa model regresi linier dengan  persamaan  Y  =  383,271.006  +  23,318.294X memberikan  prediksi  pertumbuhan  produksi  setiap tahun.  Evaluasi  menggunakan  RMSE,  MSE,  dan MAPE  mengindikasikan  ketidakakuratan  signifikan pada  tahun  2017,  dengan  nilai  RMSE  mencapai 46,577,409,124  dan  MAPE  sebesar  21,68%.  Namun, tahun  2019  dan  2020  menunjukkan  performa  lebih baik dengan RMSE dan MAPE yang rendah. Prediksi lima  tahun  ke  depan  menunjukkan  peningkatan konsisten produksi daging unggas, mencapai 1,012,873.04  ton  pada  2027.  Potensi  pertumbuhan sektor  peternakan  unggas  tergambar  jelas  dalam proyeksi  ini.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  disadari adanya  kekurangan  yang  muncul  karena  pembatasan waktu dan pengetahuan. Untuk peningkatan ke depan, saran  diberikan,  antara  lain:  1)  Melibatkan  faktor- faktor  tambahan  seperti  iklim,  populasi  unggas,  dan pakan  unggas  dalam  penelitian  untuk  mendapatkan gambaran  yang  lebih  komprehensif.  2)  Menyertakan metode lain, seperti k-means, untuk mengelompokkan jenis-jenis unggas di berbagai daerah. 3) Pertimbangkan  penggunaan  dataset  dengan  rentang waktu yang lebih luas untuk penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  A.  Fitroh,  “Edukasi  Pembelajaran  Dunia Peternakan Kepada Siswa SMK Muhammadiyah 3 Karanganyar,” Dedication  J. Pengabdi. Masy. , vol.  6,  no.  1,  pp.  7–12,  2022,  doi: 10.31537/dedication.v6i1.651.
[2]  K.  aswin  N.  ramadhan  Wiga  Maulana  Baihaqi, Melia  Dianingrum,  “Regresi  linier  sederhana untuk  memprediksi  kunjungan  pasien  di  rumah sakit  berdasarkan  jenis  layanan  dan  umur pasien,” Simetris ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  671–680, 2019.
[3]  An,  M.  R.  SerwinMudatsir,  and  S.  Melangi,
“Prediksi Jumlah Produksi Ikan Asin Menggunakan Metode Regresi Linear
Sederhana,” J.  BALOK ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  118– 124, 2022.
[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]  S.  Yulia  Retno,  “Perbandingan  Analisis  Logika Fuzzy  dan  Regresi  Linier  Berganda  dalam Menentukan  Produksi  Beras  Nasional,” J. KomtekInfo , vol. 8, no. 4, pp. 239–248, 2021, doi: 10.35134/komtekinfo.v8i4.186.
[6]  D. Y. Perdana and M. A. I. Pakereng, “Prediksi Tingkat  Pengangguran  Berdasarkan  Data  Time Series  Menggunakan  Regresi  Linear  (  Studi Kasus : Kota Salatiga ),” vol. 6, no. 2, pp. 361– 367, 2022.
[7]  R.  D.  Syahbiddin  and  A.  B.  L.  Mailangkay, “SNAP _ 2021 _ FULL PAPER _ 41 ANALISIS DATA RISIKO NASABAH PADA BUSINESS CONTROL ( BC ) TOOLS MENGGUNAKAN RAPID MINER,” pp. 178–189.
[8]  L.  Benedict  and  U.  M.  Nusantara,  “+  ε  •  Y  = prediksi • β,” pp. 5–12, 2020.
[9]  N. Chaerunnisa, P. Studi, T. Industri, F. Teknik, and  U.  S.  Karawang,  “PERBANDINGAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING  DAN  MOVING  AVERAGE PADA PERAMALAN PENJUALAN PRODUK Jurnal Rekayasa Sistem Industri,”  vol. 6, no. 2, pp. 101–106, 2021.
[10]  D. Solusitama and L. Square, “Jurnal Sosial dan Teknologi  (  SOSTECH  )  Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Metode  Least  e-ISSN 2774-5155 Square untuk Memprediksi Penjualan Lampu  LED  pada  p-ISSN  2774-5147  PT  . Sumber Dinamika Solusitama,” vol. 1, no. 8, pp.
907–919, 2021.