Katemba 1 , Djoh 2 , Adalah Dosen STIKOM Uyelindo, Jl. Perintis Kemerdekaan - Kayu Putih, Kupang-NTT  42

## PREDIKSI TINGKAT PRODUKSI KOPI MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR
Petrus Katemba 1 , Rosita Koro Djoh 2

## Abstrak :
Kabupaten Manggarai menjadi sentra produksi kopi di Nusa Tenggara Timur, yang dikenal dengan sebutan “Kopi Tuan”. Kopi dari daerah ini menjadi andalan ekspor hasil perkebunan, yang telah menembus pasar internasional dengan harga tinggi karena mutunya yang baik. Namun produksi kopi cenderung menurun yang mengakibatkan permintaan akan kopi mengalami penurunan yang disebabkan oleh beberapa faktor, baik faktor alam dan  sistem yang digunakan masih tradisional. Upaya  peningkatan  produksi  kopi  telah  dilakukan  pemerintah  dengan  berbagai  cara,  namun lemahnya teknologi pendukung menjadi salah satu kendala peningkatan produksi kopi. Tujuan yang ingin dicapai adalah untuk mengetahuai apakah produksi kopi mengalami peningkatan atau penurunan dari waktu ke waktu. Untuk memenuhi kebutuhan kopi maka dilakukan prediksi dengan menggunakan Regresi linear sederhana atau Simple Regresi Linear yang merupakan salah satu metode statistik yang dipergunakan dalam produksi untuk melakukan peramalan ataupun prediksi tentang karakteristik kualitas maupun kuantitas. Simple Regresi Linear terdiri dari satu buah variabel bebas (x)  dengan satu buah variabel terikat ( y) . Dengan melakukan prediksi menggunakan Metode Regresi Linear dapat memberikan informasi yang membantu para petani dan pemerintah dalam mengambil kebijakan guna meningkatkan produksi kopi di Kabupaten Manggarai. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini  yang melibatkan 5 periode yaitu dari tahun 2011-2015 nilai tertinggi pada tahun 2015 sebesar 1.537,38 ton dan nilai terendah pada tahun 2011  sebesar 1.109. Setelah dilakukan pengujian menggunakan MSE dan MAPE di peroleh nilai MSE 43,112% dan MAPE 20,001% sehingga pengujian  menggunakan MAPE jauh lebih baik dalam menghitung akurasi prediksi produksi kopi.
Kata Kunci: Kopi, Produksi, Simple Regresi Linear, Statistik.

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten Manggarai dengan luas wilayah- nya  sebesar  1  669.42  Km 2 dengan  jumlah penduduk  322.560 jiwa. Kabupaten Manggarai secara geografis terletak pada 08 0 14’ LS – 09 0 00’
LS  dan  120 0 20’  –  120 0 55’  BT  dengan  batas wilayah  :  sebelah  timur  berbatasan  dengan Kabupaten  Manggarai  Timur,  sebelah  barat berbatasan dengan Kabupaten Manggarai Barat, sebelah utara berbatasan dengan Laut Flores dan sebelah selatan berbatasan dengan Laut Sawu.
Kabupaten  Manggarai  menjadi  salah  satu sentra produksi kopi di NTT. Kopi dari kawasan Manggarai, Pulau Flores, dengan cita rasa khas dan aroma khas, sudah terkenal sejak dulu. Kopi dari  daerah  ini  juga  dikenal  dengan  sebutan “Kopi  Tuan”,  yang  juga  menjadi  salah  satu andalan ekspor hasil perkebunan di Kabupaten Manggarai. Sebagian penduduknya merupakan petani  kopi  yang  mengandalkan  kopi  sebagai salah  satu  sumber  pendapatan  rumah  tangga petani [1].
Produksi Kopi Manggarai telah menembus pasar internasional dengan harga tinggi karena mutunya  yang  baik.  Jumlah  produksi  kopi  di Kabupaten Manggarai pada tahun 2011 sebesar 1  034.20  ton,  tahun  2012  mencapai  1  312.90 ton, tahun  2013  jumlah produksi kopi menurun 1  303.22  ton,  tahun  2014  jumlah  produksi mengalami peningkatan 1  486.09 ton dan pada tahun 2015 mengalami penurunan 1 481.9 ton [2]. Dari data tersebut produksi kopi cenderung menurun yang mengakibatkan permintaan kopi mengalami  penurunan.  Hal  ini  disebabkan karena,  intensitas  curah  hujan  dan  angin  yang kencang  membuat  tanaman  kopi  milik  petani jatuh dan rusak,  proses  pengupasan kopi  yang digunakan  umumnya  tidak  memenuhi  standar, sehingga biji kopi yang dihasilkan banyak yang pecah,  dan  pemetikan  buah  kopi  sebelum waktunya untuk di panen.
Upaya  peningkatan  produksi  kopi  telah dilakukan  pemerintah  dengan  berbagai  cara, namun lemahnya teknologi pendukung menjadi salah  satu  kendala peningkatan  produksi  kopi. Kurangnya saran prediksi kopi pada pemerintah maupun para petani mengakibatkan kurangnya informasi yang dibutuhkan untuk meningkatkan produksi  kopi.
Untuk  memenuhi  kebutuhan  kopi  maka dilakukan  prediksi.  Prediksi  adalah  proses perkiraan tentang sesuatu yang akan terjadi pada waktu yang akan datang berdasarkan data yang ada. Tujuan dari melakukan prediksi data adalah untuk mengurangi ketidakpastian dan  membuat perkiraan lebih baik dari apa yang akan terjadi di  masa  depan  [3].  Prediksi  dapat  diterapkan diberbagai bidang contohnya bidang pendidikan dengan  menggunakan  Metode  Klasifikasi Decision  Tree[4],  bidang  kesehatan  dengan menggunakan model Algoritma Neural Network [5],  bidang  Meteorologi  Klimatologi  dan Geofisika  dengan  menerapkan    Algoritma MKNN-X[6]  dan  bidang  perdagangan menggunakan Metode Regresi Linear berganda [7]  dan  penelitian    tentang  model  analisis perkiraan produksi garam di Kabupaten Kupang menggunakan metode regresi linear [8]. Dalam penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode
regresi  linear  sederhana  didapat  hasil  evaluasi nilai MSE sebesar 724 762.96 yang menunjukan bahwa tingkat keakuratannya paling mendekati prediksi  periode  ke  2,  untuk  memprediksi produksi  garam  satu  tahun  kedepan  di Kabupaten  Kupang.
Metode  regresi  linear  adalah  alat  statistik yang dipergunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu atau beberapa variabel terhadap satu buah variabel. Manfaat dari regresi linear dian- taranya  analisis  regresi  lebih  akurat  dalam melakukan analisis korelasi, karena analisis itu kesulitan dalam menunjukan tingkat perubahan suatu variabel terhadap variabel lainnya (slop) dapat  ditentukan.  Dengan  analisis  regresi peramalam atau perkiraan nilai variabel terikat pada nilai variabel bebas lebih akurat. Selain itu analisis  ini  untuk  mengetahui  arah  hubungan antara  variabel  dependen  apakah  positif  dan negatif  dan untuk memprediksi  nilai  dari  vari- abel dependen apabila nilai dari variabel inde- penden  mengalami  kenaikan  atau  penurunan dan variabel independen. Data yang digunakan adalah data berskala interval atau rasio [9].
Dengan  menggunakan  metode  ini  dalam memprediksi  produksi  kopi  dapat  mengetahui jumlah produksi kopi ditahun-tahun berikutnya sehingga  para  petani  dapat  memenuhi permintaan kopi dari berbagai daerah. Selain itu diharapkan hasil prediksi yang diperoleh dapat memberikan  informasi  untuk  peningkatan produksi kopi di Kabupaten Manggarai di masa yang akan datang.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan    cara  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  data  dan berbagai informasi, dengan melakukan beberapa tahapan yaitu studi literatur dengan mempelajari referensi yang terkait dengan penelitian ini, serta pengumpulan  data-data  guna  untuk  menyele- saikan tujuan yang diinginkan.

## Prosedur Analisis Data
Analisis  pada  penelitian  ini  menggunakan beberapa  tahapan  yaitu  mengumpulkan  data
 43 Katemba 1 , Djoh 2 , Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear
produksi  kopi,  menentukan  variabel  dependen dan  variabel  independen  dan  selanjutnya menganalisis  data  dengan  menggunakan MATLAB.
Gambar 1. Flowchart Analisis Data
Mulai Identifikasi masalah Pengambilan data Praproses data Prediksi dengan Regresi Model data Perhitungan akurasi Validasi Valid Selesai Tidak Ya
Metodelogi  penelitian  untuk  menganalisis prediksi produksi kopi di Kabupaten Manggarai dengan menggunakan metode regresi linear.

## 1.Identifikasi  Masalah
Dalam penenlitian ini yang menjadi masalah yaitu  lemahnya  teknologi  yang  digunakan untuk memprediksi produksi kopi agar dapat memenuhi  permintaan  kopi  di  Kabupaten Manggarai.

## 2.Pengambilan Data
Data  produksi  kopi  di  peroleh  dari  BPS Kabupaten  Manggarai  dengan  mengambil data  produksi  kopi  lima  tahun  terakhir  yaitu dari tahun 2011 – 2015.
Tabel 1. Produksi  Tanaman  Kopi  menurut Kecamatan  di Kabupaten Manggarai 2011 - 2015

## 3.Praproses  Data
Tujuan  praproses  adalah  mentransformasi data  ke  dalam  suatu  format  yang  prosesnya lebih  muda  dan  efektif  untuk  mendapatkan nilai yang lebih akurat dan mengurangi waktu komputasi  untuk  masalah  berskala  besar, sehingga  membuat  nilai  data  menjadi  lebih kecil tanpa mengubah informasi yang dikan- dungnya.  Data  yang  akan  diproses  lebih spesifik  guna  mengurangi  data  yang  tidak terpakai  dengan  cara  melakukan  analisis perkiraan  produksi  kopi  di  Kabupaten Manggarai.
Data  produksi  kopi  dari  tahun  2011  –  2015 dilakukan  praproses  menggunakan  metode Missing Value (data yang hilang).
Produksi kopi pada tahun 2011 di Kabupaten Manggarai, 9 data ada dan 3 data yang hilang. Cara  perhitungannya sebagai  berikut:
................................. (10)
 44 Jurnal Ilmiah FLASH Volume 3 Nomor 1    Juni 2017
Keterangan: n = jumlah nilai dari atribut yang ada
k = atribut
Tabel 2. Data Asli
Dihitung  dengan  menggunakan  persamaan
(10)  maka  diperoleh  hasil  praproses,  dilihat pada tabel 4 berikut.
Tabel 3. Hasil Praproses

## 4.Prediksi dengan Regresi Linear
Regresi  linear  sederhana  adalah  metode statistik yang berfungsi untuk menguji sejauh mana  hubungan  sebab  akibat  antar  variabel faktor  penyebab  (X)  terhadap  variabel akibatnya.  Faktor  penyebab  pada  umunya dilambangkan  dengan x atau  disebut  juga dengan  prediktor,  sedangkan  variabel  akibat dilambangkan  dengan y atau  disebut  juga dengan  respon.  Penyelesain  menggunakan regresi  linear  sederhana  dapat  dilihat  pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Penyelesaian  dengan  Metode Regresi  Linear

## 5.Model Data
Model data merupakan kumpulan konsep yang terintegrasi  yang  menggambarkan  data, hubungan antara data dalam suatu organisasi. Fungsi  dari  sebuah  model  data  untuk mempresentasikan data sehingga data tersebut muda dipahami. Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  berskala  interval atau  rasio  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  4 berikut:
 45 Katemba 1 , Djoh 2 , Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear
Tabel 4. Model Data
Keterangan: Nilai  yang  berwarna  merah  merupakan  nilai dari hasil Praproses.
6.Perhitungan Akurasi Perhitungan  akurasi  dalam  memperkirakan produksi  kopi  di  Kabupaten  Manggarai dilakukan dengan menggunakan Mean Square Error (  MSE).  MSE  merupakan  suatu perhitungan jumlah data prediksi dengan data yang  sebenarnya.  Persamaan  MSE  sebagai berikut:
....................(10)
Keterangan:
n = banyaknya  data Xt = data aktual periode t
Ft = nilai ramalan periode t

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan menjelaskan bagaimana cara  memprediksi  produksi  kopi  dengan menggunakan  regresi  linear  sederhana  dengan menggunakan  data  produksi  kopi  lima  tahun terakhir. Data produksi kopi dilakukan praproses dengan menggunkan Metode Missing Value dan pembagian  data  menggunakan metode  Leave one  out  cross-validation. Kemudian dilakukan prediksi  dengan  menggunakan Regresi  Linear dan evaluasi akurasi menggunakan Mean Squere Error  (MSE) dan  sistem  ini  dikembangkan menggunakan  Matlab.

## Data Produksi Kopi
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  produksi  kopi  lima  tahun  terakhir yaitu  data  sejak  tahun  2011-2015,  yang  dapat di lihat pada tabel 5 berikut:

## Praproses Data
Dari data yang diperoleh terdapat beberapa data yang hilang, sehingga dilakukan praproses data untuk mengisi data yang hilang. Praproses bertujuan untuk mentransformasi data ke dalam suatu  format  yang  prosesnya  lebih  muda  dan efektif  untuk  mendapatkan  nilai  yang  lebih akurat dan mengurangi waktu komputasi untuk masalah berskala besar. Perhitungan untuk data yang  hilang  dapat  menggunakan  rata-rata  dari data yang ada. Produksi kopi pada tahun 2011 di Kabupaten Manggarai, 9 data ada dan 3 data yang  hilang.    Cara  perhitungannya  sebagai berikut:
Keterangan: n = jumlah nilai dari atribut yang ada k = atribut
 46 Jurnal Ilmiah FLASH
Volume 3 Nomor 1    Juni 2017
Tabel 5. Produksi Kopi
Tabel  Hasil  Praproses  Kopi  Di  Kabupaten Manggarai dapat di lihat pada tabel 6 berikut:

## Prediksi  Dengan  Regresi  Linear Sederhana
Regresi  linear  sederhana  adalah  metode statistik  yang  berfungsi  untuk  menguji  sejauh mana  hubungan  sebab  akibat  antar  variabel faktor  penyebab  (X)  terhadap  variabel akibatnya.  Faktor  penyebab  pada  umunya dilambangkan  dengan x atau  disebut  juga dengan  prediktor,  sedangkan  variabel  akibat dilambangkan  dengan y atau  disebut  juga dengan  respon.
Model  persamaan  regresi  linear  sederhana adalah sebagai berikut :
...................................... (10)
............................. (11)
...................................... (12)
Dimana y=  variabel  response  atau  variabel  akibat (dependent) x=  variabel  prediktor  atau  variabel  faktor penyebab  (indpendent) a = konstanta b = koefisien  regresi  (kemiringan);  besaran response yang ditimbulkan oleh prediktor.
n = jumlah data
Dari  tabel  prediksi  diatas  maka  dilakukan perhitungan  menggunakan  regresi  linear sederhana berikut dengan mencari nilai
Dari  hasil  perhitungan  perkiraan  produksi kopi  dengan  menggunakan  Regresi  Linear  di Kabupaten Manggarai untuk tahun 2016 didapat hasil 6 296.397 ton.

## Antar muka sistem
Antar muka merupakan media penghubung antara  sistem  dan  pengguna.  Pengoperasian sistem akan dimulai pada halaman antar muka sistem  ini,  sehingga  memudahkan  pengguna menggunakan aplikasi ini. Adapun antar muka dari  sistem  yang  telah  dikembangkan  dengan menggunakan MATLAB. Berikut tampilan antar
Tabel prediksi produksi kopi dapat dilihat pada tabel 7 berikut:  47 Katemba 1 , Djoh 2 , Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear
Tabel 6. Hasil Praproses
muka  sistem  dapat  dilihat  pada  Gambar  3 dibawah ini.
Gambar 3. Antar Muka Sistem
Pada  antar  muka  ini  pengguna  akan melakukan proses prediksi, yang terdapat lima tombol  yang  akan  digunakan user untuk melakukan prediksi produksi kopi. Tampilan input data periode (x)
Periode (x) merupakan data periode prduksi kopi  5  tahun  terakhir  yaitu  dari  tahun  2011- 2015.
Tombol  input  data  periode  (x)  digunakan untuk memasukkan nilai x yang ada pada folder program dan akan menampilkan nilai x. Berikut adalah  tampilan  saat  memilih  tombol  input data x.
Gambar 4. Input data Periode  (x)
User  dapat  memilih  data  periode  (x)  yang terdapat  pada  folder  yang  telah  tersedia,  dan selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan.  Data
x  yang  telah  diinputkan  akan  muncul  data periode  dan  dengan  grafik  awal.  Berikut  ini merupakan tampilan saat data x telah diinputkan dapat dilihat pada gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. HalamanTampil Data Periode (x)
Berikut  adalah  sintax  atau  baris  perintah pada MATLAB untuk mengambil data Periode (x), dengan mengambil data berformat dat yang telah tersimpan dalam folder produksi kopi [namafile, path]=uigetfile(‘*.dat’,’Pilih file’);
DataX  =  importdata(namafile)
Tampilan input data Produksi Kopi (y)
Tampilan input data  Prooduksi  kopi  (y) adalah  tampilan  yang  digunakan  untuk memasukan data  nilai dari  variable y.  Gambar tampilan input data y dapat dilihat pada Gambar
6 dibawah ini.
 48 Jurnal Ilmiah FLASH
Volume 3 Nomor 1    Juni 2017
Halaman tampil data Produksi (y) Produksi (y) merupakan data hasil produksi kopi  5  tahun  terakhir.  Data  produksi  (y)  yang telah diinputkan sistem kemudian  akan muncul dengan  nilai  data  produksi  (y),  nilai  terkecil (min) dan nilai terbesar (max) dari produksi kopi yang telah diinputkan, kemudian akan ditampil- kan grafik data produksi kopi pada axes 2.
Gambar 7. Halaman tampil data y
Berikut  adalah  sintax  atau  baris  perintah pada MATLAB untuk mengambil data produksi (y), dengan mengambil data berformat data yang telah tersimpan dalam folder produksi kopi. [namafile, path]=uigetfile(‘*.dat’,’Pilih file’);
Data Kopi = import data(namafile)
Halaman tampilan prediksi kopi Halaman tampilan prediksi adalah halaman yang  digunakan untuk  menampilkan hasil dari praproses.  Pada  tahap  ini  hasil  dari  data produksi kopi dari tahun 2011-2015 kemudian data  tersebut  diprediksi  dengan  menggunakan langkah-langkah regresi linear dan hasilnya akan ditampilkan  hasil  prediksi  tiga  tahun  kedepan yaitu  tahun  2016-2018  dan  juga  akan menampilkan  grafik  pada  axes  2.  Halaman tampilan prediksi kopi dapat dilihat pada gambar 8 berikut ini.
Gambar 8. Halaman tampil prediksi kopi
Berikut  adalah  sintax  atau  baris  perintah pada  MATLAB  untuk  melakukan  prediksi, dengan  menggunakan  rumus  regresi  linear sederhana.
%load  DataKopi.dat %X=DataX; %Y=DataKopi; X=etimeseries2; Y=etimeseries;
b=((length(X))*(sum(X.*Y))- (sum(X))*(sum(Y)))/((length(X) )*(sum(X.^2))-((sum(X))^2)); disp(‘  ‘) set(findobj(gcf,’Tag’,’hasilb’) ,’String’,b);
a=(mean(Y))-(b*mean(X)); disp(‘  ‘) set(findobj(gcf,’Tag’,’hasila’) ,’String’,a);
Dengan  baris  perintah  tersebut  maka  dpat diperoleh hasil prediksi produksi kopi di Kabu- paten Manggarai untuk 3 tahun kedepan dengan menggunakan rumus regresi linear sederhana.

## Perhitungan  Akurasi
Perhitungan akurasi dalam memperkirakan produksi kopi di Kabupaten Manggarai dilaku- kan dengan  menggunakan Mean Square  Error (  MSE).  MSE  merupakan  suatu  perhitungan jumlah  data  prediksi  dengan  data  yang sebenarnya. Persamaan MSE sebagai berikut:
 49 Katemba 1 , Djoh 2 , Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear
Keterangan: n = banyaknya data
Xt = data aktual periode t Ft = nilai ramalan periode t .............................. (10)
Perhitungan  akurasi  menggunakan  MAPE yang  digunakan  sebagai  metode  kesalahan peramalan (forecast error) . Perhitungan MAPE dapat dilihat pada persamaan berikut:
Berdasarkan analisis dengan menggunakan regresi  linear  sederhana  yang  melibatkan  5 periode  yaitu  dari  tahun  2011-2015  diperoleh nilai Mean  Squar  Error (MSE)  yaitu  sebesar 431,12%  dan  nilai  MAPE  20,001%.  Setelah melakukan  prediksi  3  tahun  ke  depan  dan menghitung nilai MSE untuk periode 5 sampai periode  8  maka  nilai  MSE  yang  diperoleh 43,111%  hingga  26,944%  dan  menggunakan MAPE  diperoleh  hasil  dari  20,001%  hingga 12,500%.  Dari  kedua  pengujian  MSE  dan MAPE  maka  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi yaitu dengan menggunakan MAPE.
Menghitung koefisien regresi (r):
= 0,91717177
Menghitung  Korelasi  (r 2 ): r 2 = 0.91717177 2 = 0,81420406
Melakukan  hipotesis  uji  dengan  menghitung nilai t hitung:
Menentukan  t  tabel    dengan  nilai  5% dan derajat bebas n-2 = 5-2=3, maka diperoleh nilai t-tabel  pada 5%/2 = 2,5% yaitu 3,182, dengan Kriteria  Pengujian  Ha  diterima  jika  t  tabel<  t hitung dan  Ho ditolak jika t hitung > t tabel.
Kesimpulan nilai t-hitung = 3,986> t-tabel = 3,182 sehingga Ho ditolak dan Ha diterima maka ada pengaruh secara signifikan antara waktu periode dengan produksi.
= 3,986498545  50 Jurnal Ilmiah FLASH Volume 3 Nomor 1    Juni 2017

## 4. SIMPULAN DAN SARAN Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan pembahasan  tentang  prediksi  tingkat  produksi kopi  menggunakan  regresi  linear  sederhana maka  dapat  disimpulkan  bahwa:  data  yang digunakan untuk memprediksi kopi merupakan data time  series, dan  setelah  melakukan perhitungan prediksi pada tahun 2011-2015 nilai tertinggi pada tahun 2015 sebesar 1.537,38 ton dan  milai  terendah  pada  tahun  2011    sebesar 1.109,944  ton.  Setelah  dilakukan  pengujian menggunakan MSE dan MAPE di peroleh nilai MSE  43,112%  dan  MAPE  20,001%  sehingga pengujian  menggunakan MAPE jauh lebih baik dalam  menghitung  akurasi  prediksi  produksi kopi.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  saran yang  ingin  disampaikan  adalah:  Diharapkan untuk  peneliti  selanjutnya    data  produksi  kopi yang  digunakan  lebih  banyak  sehingga  hasil akurasi  yang  didapat  lebih  tinggi,  selain  itu dapat  menggunakan  metode  lain  untuk melakukan  perhitungan  akurasi.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] Hartatri F S D,  Rosari De B. 2011, Analisis Uasaha  Tani  dan  Rantai  Pemasaran  Kopi Arabika  Di  Kabupaten  Manggarai  dan Manggarai  Barat.  Volume  27  :  Nomor  1. [Internet].  [diunduh  15  Maret  2017]. Tersedia pada: https://iccri.net/.../Analisis% 20 Usaha tani% 20 dan %  20 Rantai%  20 Pemasaran % 20 Kopi %.
[2] BPS.  2015.  Pertanian  Kabupaten Manggarai.  [internet].  [diunduh  2017 Februari  23].  Tersedia  pada:  https:// manggaraikab.bps.go.id/.
[3] Setyarini  T A,  Bulan  S  J.  2014. Analisis prediksi  hasil  tangkapan  ikan  di  NTT dengan  Fuzzy    Time  Series.  Volume  4:
Nomor 2.
[4]  Mambang,  Marleny  D  F.  2015.  Prediksi Calon  Mahasiswa  Baru  Menggunakan Metode Klasifikasi  Decision Tree. Volume 7 : Nomor 1. [Internet]. [diunduh 15 Maret 2017].  Tersedia  pada:  http://csrid.potensi- utama.ac.id/index.php/CSRID/article/ viewFile/65/58.
[5]  Erawati  W.  2015.  Prediksi  penyakit  hati dengan  menggunakan Algoritma  Neural Network. Volume 12 : Nomor 2. [Internet]. [diunduh  2017  Maret  11].  Tersedia  pada: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/ index.php/techno/article/download/190/
165.
[6]  Lareno  B.  2015.  Penerapan Algoritma    M KNN- X untuk prediksi curah hujan. Volume 4 : Nomor 2. [Internet]. [diunduh 15 Maret 2017].  Tersedia  pada:  http://dspace. uphsurabaya.ac.id:8080/xmlui/bitstream/ handle/123456789/800/Penerapan  %  20 Algoritma % 20MKNN-X%20 Untuk % 20 Prediksi  %  20  Curah  %  20  Hujan.  pdf? sequence=1.
[7] Bhuana R T H, Prasetyo Y J S. 2012. Model Prediksi  Produksi  Panen  Komoditas  Padi Menggunakan  Metode  Regresi  Linier Berganda  (Studi  Kasus  Kabupaten Sukoharjo). [Internet]. [diunduh 2017 Maret 11]. Tersedia pada: http://repository.  uksw. e d u / b i t s t r e a m / 1 2 3 4 5 6 7 8 9 / 6 3 9 5 / 8 /
T1_672007707_Lampiran.pdf.
[8] Castillio C G. 2016. Model Analisis Perkiraan Produksi  Garam  Di  Kabupaten  Kupang Menggunakan Regresi Linear. Kupang (ID): STIKOM Uyelindo Kupang.
[9] Sena L De. 2016. Penerapan Metode Regresi Linear Memprediksi hubungan antara Biaya Promosi  dengan  hasil.  [internet].  [diunduh 27  Maret  2017].  Tersedia  pada:  http:// www.stmik  time.ac.id/ejournal/index.php/ skripsiTIMES/article/download/131/55 ).  51
Katemba 1 , Djoh 2 , Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear