## PREDIKSI HARGA KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE REGRESI
LINEAR BERGANDA (Studi Kasus PT. Bakrie Sumatera Plantations, Tbk)
Agnes Lasmaria Elizabeth, Darwis Robinson Manalu  , Margaretha Yohanna Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia Email: manaludarwis@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol8No1.pp89-95

## ABSTRACT
Indonesia's  plantation  sector,  especially  palm  oil,  has  a  high  selling  value  and  its  attractiveness  continues  to increase. The price of palm oil is strongly influenced by external factors, especially the price of crude oil (CPO) and palm oil production globally. Unstable price fluctuations have become a challenge for companies such as PT Bakrie Sumatera Plantations, Tbk. in planning harvest time and optimizing profits. To overcome this uncertainty, this  study  proposes  the  use  of  the  Multiple  Linear  Regression  method  to  predict  palm  oil  prices.  Price  and production  data  from  2021  to  2023  are  the  main  basis  for  developing  the  prediction  model.  In  this  study,  4 independent variables were used, namely year, month, oil price and total production. The amount of data used in this  study  is  33  data.  In  testing  the  Multiple  Linear  Regression  method  has  an  RMSE  value  of  0.24  and  the predicted value of palm oil prices from January to December 2024 is the price of palm oil with the highest value in January 2024 of Rp. 2,276.931 / kg and with the lowest value in December 2024 of Rp. 1,474.75 / kg. Keyword: Linear Regression, Price Prediction, Bakri Plantation.

## ABSTRAK
Sektor perkebunan Indonesia, khususnya kelapa sawit memiliki nilai jual yang tinggi dan daya tariknya yang terus meningkat. Harga kelapa sawit sangat dipengaruhi oleh faktor eksternal, terutama harga minyak mentah (CPO) dan  produksi  kelapa  sawit  secara  global.  Fluktuasi  harga  yang  tidak  stabil  telah  menjadi  tantangan  bagi perusahaan  seperti  PT.  Bakrie  Sumatera  Plantations,  Tbk.  dalam  merencanakan  waktu  panen  dan mengoptimalkan keuntungan. Untuk mengatasi ketidakpastian ini, penelitian ini mengusulkan penggunaan metode Regresi  Linear  Berganda  untuk  memprediksi  harga  kelapa  sawit.  Data  harga  dan  produksi  dari  tahun  2021 hingga 2023 menjadi landasan utama dalam pengembangan model prediksi. Pada penelitian ini menggunakan 4 variabel independen yang digunakan yaitu tahun, bulan, harga minyak dan jumlah produksi. Jumlah data yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  sebanyak  33  data.  Pada  pengujian  metode  Regresi  Linear  Berganda memiliki  nilai  RMSE  sebesar  0.24  dan  nilai  prediksi  harga  kelapa  sawit  pada  januari  sampai  desember  2024 adalah  harga  kelapa  sawit  dengan  nilai  tertinggi  di  bulan  januari  tahun  2024  sebesar  Rp.  2.276,931/kg  dan dengan nilai terendah pada bulan desember tahun 2024 sebesar Rp. 1.474,75/kg.
Kata Kunci: Regresi Linier, Prediksi Harga, Bakri Plantation.

## PENDAHULUAN
Sektor  tanaman  perkebunan  di  Indonesia banyak didominasi oleh tanaman  kelapa sawit, kakao, karet,  tebu  dan  kopi,  dari  kelima  tanaman  ini  kelapa sawit yang paling menguntungkan (Ema Agasta, Imam Cholissodin,  2018).  Pada  perusahaan  PT.  Bakrie Sumatera  Plantations,  Tbk  harga  kelapa  sawit  masih memiliki  kendala  dalam  memprediksi  harga  buah kelapa  sawit  yang  terus  mengalami  kenaikan  dan penurunan  atau  tidak  stabil.  Sehingga  menyebabkan perusahaan kecewa dengan ketepatan waktu memanen kelapa sawit. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam  melakukan  prediksi  harga  kelapa  sawit  adalah metode  regresi  linear  berganda.  Metode  regresi  linear
berganda  diimplementasikan  dalam  proses  prediksi harga  kelapa  sawit,  karena  metode  ini  dapat mengestimasi  koefisien  regresi  yang  mewakili pengaruh  variebel  independen  terhadap  harga  kelapa sawit.  Sehingga  model  dapat  digunakan  untuk memprediksi harga kelapa sawit berdasarkan nilai-nilai variabel  independen  yang  diberikan,  sehingga penggunaan metode ini lebih tepat diimplementasikan pada prediksi harga kelapa sawit (Maula et al., 2023).
Untuk memenuhi kebutuhan kelapa sawit maka dilakukan  prediksi,  prediksi  adalah  proses  perkiraan tentang sesuatu yang akan terjadi pada waktu yang akan datang  berdasarkan  data  yang  ada(Salomo  Silaban, A.Haidar  Mirza,  2019).  Teknik  regresi  digunakan
untuk  mengetahui  ada  tidaknya  pengaruh  signifikan dua atau lebih variabel bebas terhadap variabel terikat (Rivandi et al., 2019).

## METODE PENELITIAN

## Framework Penelitian
Framework  penelitian  merupakan  langkah- langkah  yang  dilakukan  untuk  mengumpulkan
informasi atau data yang dapat diperoleh dari seorang ahli sebagai gambaran rancangan penelitian yang akan dibuat (Sudipa et al., 2023). Dalam metode ini biasanya ada  perancangan  percobaan  berdasarkan  data  yang telah didapatkan, berikut penjelasan dari tahapan dalam penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Framework Penelitian

## Pengumpulan Data
Pada pengumpulan data penelitian ini memakai data  sekunder,  data  diambil  secara  langsung  dari perusahaan PT. Bakrie Sumatera Plantations, Tbk. Data
yang  digunakan  merupakan  data  harga  kelapa  sawit pada tahun 2021-2023. Pengumpulan data harga kelapa sawit dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Harga Kelapa Sawit No Tahun Bulan Harga Kelapa Sawit (Rp/kg) Harga CPO (Rp/kg) Produksi (ton) 1. 2021 Januari 2.507,84 9.196,94 318,90 2. 2022 Januari 2.845,07 13.673,48 366,65 3. 2023 Januari 2.170,62 11.490,75 330,82 4. … … … … … 5. 2023 September 2.102,68 10.566,89 418,74 … … … … …
Sumber: PT. Bakrie Sumatera Plantations, Tbk.

## Penerapan Regresi Linear Berganda
Regresi  Linier  Berganda  merupakan  model regresi linier yang  melibatkan lebih dari satu  variabel bebas  atau  independen  yang  biasanya  diwakili  oleh variabel X dan satu variabel respon atau dependen yang biasanya  diwakili  oleh  variabel  Y,  teknik  tersebut digunakan untuk ada tidaknya pengaruh signifikan dua atau lebih variabel bebas (X1, X2, X3…, Xn) terhadap variabel  terikat  (Y)  (Luthfiarta  et  al.,  2020).  Untuk lebih  jelas  metode  prediksi  menggunakan  metode regresi  linear  berganda  dapat  dilihat  dalam  flowchart pada gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Regresi Linear Berganda

## Mencari Nilai RMSE (Root Mean Square Error)
RMSE  ini  digunakan  karena  dapat  menjadi pengukur  untuk  menjadi  pembeda  antara  nilai-nilai yang  diprediksi  dengan  nilai-nilai  sebenarnya  atau dapat menghitung besarnya kesalahan dalam melakukan prediksi. Hasil prediksi dinyatakan semakin baik jika semakin rendah nilai RMSE nya. Rumus dari Root Mean Square Error (RMSE).
𝑅𝑀𝑆𝐸 =  ∑ 𝑛𝑖 =  1√( 𝑥𝑖 − 𝑓 1)2/ 𝑛

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Penentuan Variabel Dependen dan Independen
Dalam  penelitian  ini  terdapat  4  variabel independen  yang  digunakan  yaitu  tahun,  bulan,  harga minyak  dan  jumlah  produksi.  Implementasi  dalam melakukan  pemisahan  antara  variabel  independen  (x) dan dependen (y) dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Penentuan Variabel X dan Y

## Pelatihan Model Regresi
Setelah  menentukan  variabel  independen  (x) dan  variabel  dependen  (y),  maka  untuk  langkah selanjutnya  adalah  melakukan  training  untuk  model regresi  linear  berganda.  Program  untuk  melakukan training model dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Program Pelatihan Model Regresi

## Prediksi Harga Kelapa Sawit
Prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  data testing  yang  telah  di  pisahkan  sebelumnya.  Proses prediksi  juga  membandingkan  hasil  yang  diprediksi dengan  hasil  sebenarnya  guna  untuk  menghitung seberapa  akurat  model  regresi  yang  telah  di  latih sebelumnya. Program untuk melakukan prediksi harga kelapa sawit dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Program Proses Prediksi Harga Kelapa Sawit
Data  digunakan  untuk  melakukan  prediksi adalah  sebanyak  10  data,  hasil  prediksi  dan perbandingan dengan data yang asli dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Hasil Prediksi dan Data Asli
Tahun Bulan Harga CPO Produksi Data Asli Hasil Prediksi Error 2021 12 13.641,24 359,06 2914,54 1902,08 1012,46 2022 9 10.479,15 377,38 1977,52 2018,208 -40,6877 2023 1 11.490,75 330,82 2170,62 2455,478 -284,858 2022 6 10.671,79 336,84 1740,58 2209,187 -468,607 2021 3 9.632,2 299,64 2843,48 2549,923 293,5572 2023 2 11.375,18 309,4 2305,67 2350,004 -44,3343 2023 3 11.883,41 348,87 2305,67 2317,362 -11,6923 2022 5 14.731,9 361,9 2211,68 2318,638 -106,958 2021 11 13.212,91 368,35 2899,65 1993,086 906,5639 2023 9 10.566,89 418,74 2102,68 1922,073 180,6067
Berdasarkan  perbandingan  pada  Tabel  2  ada beberapa  yang  memiliki  selisih  antara  hasil  prediksi dan  data  aktual  yang  tinggi.  Untuk  melihat perbandingan hasil prediksi dengan data aktual dalam bentuk visualisasi dapat dilihat pada Gambar 6
Gambar 6. Visualisasi Hasil Prediksi
Berdasarkan visualisasi pada Gambar 6, terlihat bahwa  sebagian  data  menunjukkan  perbedaan  yang cukup  besar  antara  nilai  prediksi  dan  data  aktual. Sementara sebagian lainnya memiliki perbedaan yang tidak signifikan.

## Evaluasi Root Mean Square Error
Untuk mengevaluasi sejauh mana model regresi yang telah dibangun mampu memberikan prediksi yang akurat,  dapat  dihitung  menggunakan Root  Mean Square  Error (RMSE).  Program  untuk  menghitung nilai RMSE dapat dilihat pada gambar
Gambar 7. Program Menghitung Nilai RMSE

## Perhitungan Regresi Linear Berganda
Perhitungan regresi linear berganda melibatkan penentuan  koefisien  regresi,  termasuk  koefisien intercept  dan  koefisien  regresi  untuk  setiap  variabel independen. Dalam perhitungan regresi linear berganda dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Variabel Dependen dan Independen Tahun (X1) Bulan (X2) Harga CPO (X3) Produksi (X4) Harga Kelapa Sawit (Y) 2021 1 9.196,94 318,90 2.507,84 2021 2 9.170,35 304,62 2.670,30 2021 3 9.632,20 299,64 2.843,48 2021 4 9.860,09 303,18 2.024,83 2021 5 10.513,68 301,16 2.109,02
Vol. 8 No. 1 (April 2024)
2021 6 10.089,82 315,39 1.881,87 2021 7 10.181,52 299,36 1.950,30 2021 8 10.848,83 334,25 2.114,85 2021 9 11.436,49 400,34 2.209,23 2021 10 12.268,46 378,24 2.484,13 2021 11 13.212,91 368,35 2.899,65 2021 12 13.641,24 359,06 2.914,54 2022 1 13.673,48 366,65 2.845,07 2022 2 14.233,99 342,16 3.034,93 2022 3 15.028,76 351,61 3.256,01 2022 4 15.490,11 344,39 3.149,78 2022 5 14.731,90 361,90 2.211,68 2022 6 10.671,79 336,84 1.740,58 2022 7 8.467,09 388,88 1.329,53 2022 8 9.698,44 379,51 1.877,93 2022 9 10.479,15 377,38 1.977,52 2022 10 10.655,23 368,09 2.017,10 2022 11 11.191,10 368,79 2.318,27 2022 12 11.401,12 363,61 2.291,80 2023 1 11.490,75 330,82 2.170,62 2023 2 11.375,18 309,40 2.305,67 2023 3 11.883,41 348,87 2.305,67 2023 4 10.513,68 362,65 2.362,32 2023 5 11.016,98 394,71 1.683,94 2023 6 10.303,19 348,85 1.752,35 2023 7 10.376,78 431,11 1.885,22 2023 8 10.539,78 415,19 1.820,88 2023 9 10.566,89 418,74 2.102,68

## Menghitung Nilai Koefisien Regresi
Untuk dapat memprediksi Y atau variabel terikat, jika  semua  nilai  pada  variabel  bebas  diketahui, digunakan persamaan Regresi Linear Berganda. Untuk mencari  koefisien  regresi  a,  b1,  b2,  b3,  b4  digunakan persamaan  simultan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
1. ∑X 1 .Y = b 1 ∑X 2 + b 2 ∑X 1 ∑X 2 + b 3 ∑X 1 ∑X 3 + b 4 ∑X 1 ∑X 4 2. ∑X 2 .Y = b 1 ∑X 1 ∑X 2 + b 2 ∑X 2 + b 3 ∑X 2 ∑X 3 + b 4 ∑X 2 ∑X 4 3. ∑X 3 .Y = b 1 ∑X 1 ∑X 3 + b 2 ∑X 2 ∑X 3 + b 3 ∑X 3 2 + b 4 ∑X 3 ∑X 4 4. ∑X 4 .Y = b 1 ∑X 1 ∑X 4 + b 2 ∑X 2 ∑X 4 + b 3 ∑X 3 ∑X 4 + b 4 ∑X 2 4
a  =  Y - b1.X1 - b2.X2 - b3 X3 - b4.X4 Y = a + b1.X1 + b2.X2 + + b3.X3 + + b4.X4 +  …+ Bn.Xn
Keterangan : X1, X2, … Xn        = Variabel Bebas Y                             = Variabel Terikat A                             = Nilai Konstanta b1,b2, b3, b4           = Koefisien Regresi
Dengan  persamaan  diatas  jika  dilakukan prediksi  dengan  menggunakan  nilai  X1  (Tahun),  X2 (Bulan) , X3 (Harga CPO), X4 (Jumlah Produksi) maka Y adalah Harga Kelapa Sawit. Jika dilakukan prediksi menggunakan nilai dari masing masing variabel seperti pada Tabel 4:
Tabel 4. Tabel Data Prediksi Tahun Bulan Harga CPO (Rp/Kg) Jumlah Produksi (Ton) 2024 1 9.632,2 303,18 2024 2 9.196,94 388,88 2024 3 12.268,46 362,65 2024 4 11.191,1 363,61 2024 5 10.303,19 344,39 2024 6 11.016,98 361,9 2024 7 9.698,44 368,79 2024 8 11.490,75 330,82 2024 9 1.4731,9 415,19 2024 10 10.513,68 415,19 2024 11 11.436,49 368,35 2024 12 8.467,09 366,65

## Pengujian Sistem
Berdasarkan  nilai  RMSE  yang  di  dapat sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi linear  yang  dibangun  cukup  bagus  untuk  melakukan prediksi  harga  sawit.  Oleh  karena  itu  dengan  model tersebut  dapat  dilakukan  untuk  melakukan  prediksi harga  sawit  untuk  tahun  2024  dari  bulan  Januari  - Desember.  Program  untuk  melakukan  prediksi  harga kelapa sawit dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Program Prediksi Kelapa Sawit
Hasil yang didapatkan ketika melakukan prediksi dapat dilihat pada Tabel 5 berikut :
Tabel 5. Prediksi Harga Sawit Tahun 2024 Bulan Januari – Desember
Tahun Bulan Harga CPO (Rp/Kg) Produksi (Ton) Prediksi Harga (Rp/Kg) 2024 1 9.632,2 303,18 2.276,931 2024 2 9.196,94 388,88 2.211,809 2024 3 12,268,46 362,65 2.188,183 2024 4 11.191,1 363,61 2.109,593 2024 5 10.303,19 344,39 2..006,827 2024 6 11.016,98 361,9 1.947,876 2024 7 9.698,44 368,79 1.876,409 2024 8 11.490,75 330,82 1.750,938 2024 9 14.731,9 415,19 1.771,783 2024 10 10.513,68 415,19 1.692,347 2024 11 11.436,49 368,35 1.556,342 2024 12 8.467,09 366,65 1.474,75

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  dan  implementasi
Prediksi  Harga  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode Regresi  Linear  Berganda  (Studi  Kasus  Pt.  Bakrie
Sumatera  Plantations,  Tbk.)  maka  ditarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil
Prediksi yang diperoleh dengan menggunakan metode regresi linier berganda untuk melakukan  prediksi  harga  kelapa  sawit  cukup
akurat  dengan  nilai  RMSE  sebesar  0,24  dan  nilai prediksi  harga  kelapa  sawit  pada  januari  sampai desember  2024  adalah  harga  kelapa  sawit  dengan nilai  tertinggi  di  bulan  januari  tahun  2024  sebesar Rp.  2.276,931/kg  dan  dengan  nilai  terendah  pada bulan desember tahun 2024 sebesar Rp.
1.474,75/kg.
2. Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa  dengan menggunakan  algoritma  Regresi  Linier  Berganda memiliki tingkat akurasi yang cukup akurat.
Penerapan  metode  Regresi  Linear  Berganda dalam  upaya  memprediksi  harga  kelapa  sawit merupakan  sebuah  simulasi  awal  yang  masih memerlukan  perbaikan  yang  cermat.  Dalam  konteks ini,  saran  bagi  peneliti  selanjutnya  adalah  untuk melakukan perbandingan antara metode Regresi Linear Berganda  dengan  berbagai  metode  alternatif  atau metode lain yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
Ema Agasta, Imam Cholissodin, D. E. R. (2018). Prediksi Jumlah Produksi Kelapa Sawit Dengan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (ELM). Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 No.11 . Luthfiarta, A., Febriyanto, A., Lestiawan, H., & Wicaksono, W. (2020). Analisa Prakiraan Cuaca dengan Parameter Suhu, Kelembaban, Tekanan Udara, dan Kecepatan Angin Menggunakan Regresi Linear Berganda. JOINS (Journal of Information System) , 5 (1), 10–17. https://doi.org/10.33633/joins.v5i1.2760 Maula, I., Hasanah, L. U., & Tholib, A. (2023). Analisis Prediksi Harga Rumah Di Jabodetabek Menggunakan Multiple Linear Regression. Jurnal Informatika Kaputama (JIK) , 7 (2), 216–
224. https://doi.org/10.59697/jik.v7i2.135
Rivandi, A., Bu’ulolo, E., & Silalahi, N. (2019).
Penerapan Metode Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Biaya Pencetakan Spanduk (Studi Kasus: PT. Hansindo Setiapratama). Pelita Informatika: Informasi Dan Informatika , 7 (3), 263–268. Salomo Silaban, A.Haidar Mirza, A. S. (2019). Bina Darma Conference on Computer Science 2019. Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bina
Dharma , 270–283.
Sudipa, I. G. I., Udayana, I. P. A. E. D., Rizal, A. A., Kharisma, P. I., Indriyani, T., Asana, I. M. D. P., & Rachman, A. (2023). Metode Penelitian Bidang Ilmu Informatika (Teori & Referensi
Berbasis Studi Kasus) . PT. Sonpedia Publishing Indonesia.