IMPLEMENTASI MODEL FORECASTING HASIL TEBU DI KABUPATEN CIREBON MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI TREND PARABOLA
Dinar Faris Naufal 1 , Ahmad Faqih 2 , Agus Bahtiar 3
STMIK IKMI Cirebon 1,2,3 Jl. Perjuangan No. 10 B – Majasem, Tlp. (0231) 490480 e-mail: dinarfaris05@gmail.com 1 , ahmadfaqih367@gmail.com 2 , agusbahtiar038@gmail.com 3

## Abstrak
Perkebunan yaitu semua aktivitas yang menggunakan tanaman tertentu dan spesifik dengan tanah ataupun bagian dari tumbuhan lainnya dalam ekosistem yang disesuaikan. Kegiatan penanaman yang lain juga mencakup dalam pemasaran dan pengolahan dari hasil tanaman tersebut. Pada subsektor perkebunan, tebu  merupakan  tanaman  perkebunan  yang  penting  dan  strategis  dalam  pembangunan  perekonomian nasional juga merupakan penyumbang utama subsektor perkebunan. Tebu menjadi tanaman perkebunan yang banyak ditanam di Indonesia, seperti di Pulau Jawa, Pulau Sumatera Bagian Utara dan Selatan. Daerah penghasil  tebu  di  Kabupaten  Cirebon  diantaranya  adalah  Kecamatan  Lemahabang,  Karangwareng,  dan lain-lain. Produksi tebu memiliki variabel  – variabel yang mempengaruhi hasil produksi tebu itu sendiri sehingga peramalan berdasarkan variabel – variabel tersebut sulit dilakukan. Sebagai solusi dari masalah tersebut,  maka  peramalan  produksi  tebu  Kabupaten  Cirebon  dilakukan  berdasarkan  data  historisnya. Penelitian  ini  bertujuan  meramalkan  jumlah  produksi  tebu  Kabupaten  Cirebon  menggunakan  algoritma regresi trend parabola dimana metode yang digunakan adalah forecasting menggunakan algoritma regresi trend parabola. Data yang digunakan adalah data produksi tebu Kabupaten Cirebon dari tahun 2016 sampai dengan tahun 2021 dalam satuan ton. Hasil evaluasi model yang didapat dari model yang telah dibentuk RMSE-nya sebesar 338.742 dan MAPE sebesar 1.59%. Prediksi hasil produksi tebu di Kabupaten Cirebon untuk 5 tahun kedepan adalah sebagai berikut: tahun 2022 sebesar 15431 ton, tahun 2023 sebesar 16024 ton, tahun 2024 sebesar 17036 ton, tahun 2025 sebesar 18465 ton dan tahun 2026 sebesar 20313 ton.
Kata kunci: Peramalan, Produksi Tebu, Deret Waktur

## Abstract
Plantation is all activities that use certain and specific plants with soil or parts of other plants in an adapted ecosystem. Other plantation activities also include the processing and marketing of these crops. In  the  plantation  sub-sector,  there  is  sugarcane  as  an  important  and  strategic  plantation  for  the development of the national economy as well as making a significant contribution to the plantation sub- sector. Sugarcane is a plantation crop that is widely planted in Indonesia, such as on the island of Java, northern  and  southern  Sumatra.  Sugarcane  producing  areas  in  Cirebon  Regency  include  Lemahabang, Karangwareng, and others. Sugarcane production has variables that affect the sugarcane production itself so forecasting based on these variables is difficult to do. As a solution to this problem, the forecasting of sugarcane production in Cirebon Regency is based on historical data. This study aims to predict the amount of  sugarcane  production  in  Cirebon  Regency  using  a  trend  parabolic  regression  algorithm  where  the method  used  is  forecasting  using  a  trend  parabolic  regression  algorithm.  The  data  used  is  sugarcane production data for Cirebon Regency from 2016 to 2021 in tons. The model evaluation results obtained from the model that has been formed have an RMSE of 338,742 and a MAPE of 1.59%. The prediction of sugar cane production in Cirebon Regency for the next 5 years is as follows: in 2022 it will be 15431 tons, in 2023 it will be 16024 tons, in 2024 it will be 17036 tons, in 2025 it will be 18465 tons and in 2026 it will be 20313 tons.
Keywords: Forecasting, Sugarcane Production, Time Series

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman tebu menjadi salah satu hasil perkebunan yang ada di Kabupaten Cirebon dimana pada tahun 2021 Kabupaten Cirebon menyumbang 15.221 ton tebu atau 32% dari total produksi tebu di Provinsi Jawa Barat. Dikarenakan tingginya permintaan akan komoditas ini sebagai bahan baku produksi gula maka diperlukan  prediksi  hasil  produksi  ditahun  mendatang  sebagai  bahan  pertimbangan  pemerintah  untuk mengambil kebijakan untuk menutupi kurangnya pasokan hasil perkebunan tebu maupun memperluas luas area tanam agar kebutuhan gula nasional dapat terpenuhi.
Dikarenakan permintaan yang tinggi akan komoditas tebu untuk bahan baku produksi industri gula maka diperlukan prediksi hasil produksi ditahun mendatang sebagai bahan pertimbangan pemerintah untuk mengambil kebijakan untuk menutupi kurangnya pasokan hasil perkebunan tebu maupun memperluas luas area tanam agar kebutuhan gula nasional dapat terpenuhi.
Manfaat  yang  ingin  dicapai  dari  penelitian  ini  adalah  memprediksi  hasil  produksi  tebu  di Kabupaten Cirebon dimasa mendatang berdasarkan data historisnya, dimana hal ini dapat tercapai dengan pembentukan  model forecasting hasil  produksi  tebu  di  Kabupaten  Cirebon  menggunakan  rergresi  trend parabola dan juga hasil evaluasi model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root Mean Square Error.
Berdasarkan permasalahan diatas, perlu adanya pembuatan model forecasting hasil produksi tebu di  Kabupaten  Cirebon  yang  dalam  penelitian  ini  diberi  judul  “Implementasi  Model Forecasting Hasil Produksi Tebu di Kabupaten Cirebon Menggunakan Algoritma Regresi Trend Parabola. Model ini dapat digunakan  untuk  memprediksi  hasil  produksi  tebu  dimasa  yang  akan  datang  dan  juga  hasil  evaluasi modelnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Forecasting
Forecasting (peramalan) merupakan proses untuk memprediksi masa depan yang didapat dari data masa lalu dan sekarang. Tujuan dari peramalan adalah untuk menetapkan matematis model yang dapat meramalkan suatu pengamatan masa depan berdasarkan data yang sudah lalu [1].

## 2.2 Regresi Trend Parabola
Trend  parabola  ( parabolic )  atau  dikenal  dengan  sebutan  trend  kuadrat  adalah  trend  dengan variabel X berpangkat paling tinggi sehingga akan menghasilkan garis trend melengkung[2]. Rumus untuk mencari nilai prediksi sebagai berikut.
𝑌` = 𝑎 + 𝑏𝓍 + 𝑐𝑥 2
𝑏 = ∑ 𝑥𝑌 ∑ 𝑥 2 𝑐 = 𝑛 ∑ 𝑥 2 𝑌 −   ∑ 𝑥 2 ∑ 𝑌 𝑛 ∑ 𝑥 4 − (∑ 𝑥 2 ) 2
𝑎 = (∑ 𝑌 − 𝑐  ∑ 𝑥 2 ) 𝑛 Keterangan :
Y`
=  Hasil prediksi
X
=  Periode waktu
a, b, c =  Konstanta
n
=  Jumlah data Y =  Nilai trend

## 2.3 MAPE
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) merupakan  perhitungan  yang  digunakan  untuk menghitung rata – rata persentase kesalahan mutlak. Semakin rendah nilai MAPE kemampuan dari model peramalan  yang  digunakan  dapat  dikatakan  baik  [2].  Terdapat range nilai  yang  dapat  dijadikan  bahan pengukuran suatu model, range nilai tersebut sebagai berikut.
Tabel 1. Range nilai MAPE
MAPE (%) Interpretasi Akurasi Peramalan < 10 Sangat baik 10 – 20 Baik 20 – 50 Cukup Baik > 50 Kurang
Untuk mengitung nilai MAPE digunakan rumus sebagai berikut.
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ | 𝑌 − 𝑌` 𝑌` | × 100% 𝑛 𝑡=1
Keterangan : n  =  Jumlah data Y  =  Nilai aktual Y`  =  Nilai prediksi

## 2.4 RMSE
Root  Mean  Square  Error  (RMSE) merupakan  suatu  cara  yang  sering  digunakan  didalam pengevaluasian  hasil  peramalan,  error  yang  ada  menjelaskan  seberapa  besar  perbedaan  hasil  estimasi dengan hasil yang akan diestimasi. Nilai RMSE rendah membuktikan bahwa variasi nilai yang dihasilkan oleh suatu model mendekati variasi nilai observasinya[3]. Untuk mencari nilai RMSE berikut rumusnya.
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑(𝑌 − 𝑌`) 2 𝑛
Keterangan : n  =  Jumlah data Y  =  Nilai aktual Y`  =  Nilai prediksi

## 2.5 CRISP-DM
Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) suatu standarisasi pemrosesan data  mining yang  telah  dikembangan  dimana  data  yang  ada  akan  melewati  setiap  fase  terstruktur  dan terdefinisi dengan jelas dan efisien[4]. Metodologi ini terdiri dari 6 tahapan sebagai berikut.

## 1) Business Understanding
Beberapa  hal  yang  dilakukan pada  tahap  ini  seperti  memahami  kebutuhan  serta  tujuan dari  rumusan masalah selanjutnya mengartikan pengetahuan ke dalam bentuk pendifinisian masalah pada data mining dan kemudian menentukan rencana serta strategi untuk mencapai tujuan data mining.
2) Data Understanding
Tahapan  ini  diawali  dengan  mengumpulkan  data,  mendeskripsikan  data,  serta  mengevaluasi  kualitas data.
3) Data Preparation
Dalam tahapan ini yaitu membangun dataset akhir dari berupa data mentah. Ada beberapa hal yang akan dilakukan mencakup melakukan pembersihan data ( Data Cleaning ), melakukan pemilihan data ( Data Selection ), record dan  atribut  –  atribut  dan  juga  melakukan  transformasi  terhadap  data  ( Data Transformation ) untuk dijadikan masukan dalam tahap pemodelan.
4) Modeling
Pada  tahap  ini,  proses  dimana  model  dengan  teknik  yang dipilih  menghasilkan  suatu  pola  informasi yang dapat memudahkan dalam mencari hasil dari penelitian. Pola yang dihasilkan dari Teknik yang dipilih ini akan digunakan untuk memprediksi hasil yang ingin dicari.
5) Evaluation
Tahap ini dilakukan dengan melihat tingkat performa dari pola yang dihasilkan oleh algoritma.
6) Deployment
Tahapan ini dilakukan dengan pembuatan laporan dan artikel jurnal menggunakan model yang dihasilkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Busines Understanding
Penelitian  ini  berhubungan  dengan  data  hasil  produksi  tebu  di  Kabupaten  Cirebon,  dimana penelitian ini bertujuan untuk mencari tahu berapa hasil produksi tebu di Kabupaten Cirebon dimasa yang akan datang dengan cara membuat model forecasting hasil produksi tebu di Kabupaten Cirebon.

## 3.2 Data Understanding
Data yang digunakan merupakan data public yang diunduh melalui web opendata.jabarprov.go.id. Data  tersebut  berisi  data  hasil  produksi  tebu  di  Kabupaten  Cirebon  selama periode  tahun  2016  sampai  tahun  2021.  Dataset  memilik  6  data  dan  terdiri  dari  6  atribut,  yaitu: kode_provinsi, nama_provinsi, kode_kabupaten_kota, jumlah_produksi, satuan dan tahun.

## 3.3 Data Preparation
Pada  penelitian  ini  langkah data  preparation tidak  dilakukan  dikarenakan  dataset  yang digunakan  merupakan  data  akhir  dan  siap  untuk  digunakan  sehingga  tidak  dilakukan  pengolahan  data kembali.

## 3.4 Modeling
Pada tahap ini pembuatan model forecasting hasil produksi tebu menggunakan algoritma regresi trend parabola dibuat. Adapun tools yang digunakan yaitu Microsoft Visual Code dan Python dasar. Untuk pembanding digunakan transformasi variabel X yang berbeda, X 1 dengan interval 1 (…, -3, -2, -1, 1, 2, 3) dan X 2 dengan interval 2 (…, -5, -3, -1, 1, 3, 5). Berikut syntax yang dibuat serta output pada terminal.
Gambar 2. Syntax Variabel
Pada  gambar  2  merupakan  variabel  –  variabel  yang  dibutuhkan  untuk  melengkapi  tabel persamaan  yang  akan  digunakan  untuk  mempermudah  dalam  menentukan  nilai  konstanta  pada  rumus kuadratik.
Gambar 3. Syntax tabel
Gambar 3 merupakan syntax untuk membuat tabel data dengan bantuan ekstensi prettytable. Terdapat dua buah tabel yang dibuat yaitu tabel1 yang merupakan tabel berisi nilai persamaan dan tabel2 merupakan total dari tabel nilai.
Gambar 4. Syntax mencari konstanta
Pada gambar 4 merupakan syntax untuk mencari nilai konstanta a, b dan c. Untuk memperjelas perhitungan maka disertakan juga perhitungannya sebagai berikut.
Tabel 2. Tabel Konstanta
X 1 X 2 a 𝑎 = (109317 − (209.189  × 28) 6 = 17243.286 𝑎 = (109317 − (69.495  × 70) 6 = 17408.719
b 𝑏 = −36113 28 =   −1289.750 𝑏 = −56381 70 =   −805.443 c 𝑐 = (6  × 523813) − (28  × 109317) (6  × 196) −   (28) 2 = 209.189 𝑐 = (6  × 1316877) − (70  × 109317)
(6  × 1414) −   (70) 2
= 69.495
Dari hasil perhitungan diatas ditemukan persamaan kuadratiknya sebagai berikut.
Tabel 3. Tabel Persamaan Kuadratik
X 1 X 2 Y` 𝑌` = 17243.286 +   −1289.750𝑥 + 209𝑥 2 𝑌` = 17408.719 +   −805.443𝑥 + 69.495𝑥 2
Gambar 5. Syntax Print hasil
Pada gambar 5 merupakan syntax untuk print dari syntax yang dibuat, terdapat dua tabel yaitu tabel persamaan dan tabel total, nilai konstanta a, b dan c. Ditampilkan juga hasil evaluasi model RMSE, MAPE dan hasil prediksi tahun mendatang yang akan dibahas dipoin selanjutnya.

## Gambar 6. Hasil Print
Pada gambar 6 merupakan tampilan hasil print syntax yang telah dibuat pada terminal Microsoft visual code , terdapat tabel persamaan, tabel total, konstanta persamaan kuadratik, evaluasi model dan hasil prediksi tahun mendatang.

## 3.5 Evaluation
Setelah  persamaan  kuadratik  telah  didapatkan  pada  algoritma  regresi  trend  parabola  maka diperlukan evaluasi model, pada penelitian ini evaluasi model yang digunakan yaitu RMSE dan MAPE .

## Gambar 7. Syntax hasil RMSE dan MAPE
Pada gambar 4.7 merupakan syntax untuk mencari serta menampilkan hasil RMSE dan MAPE . Berikut  ditampilkan  hasil  perhitungan RMSE dan MAPE dalam  bentuk  tabel  juga  dibandingkan transformasi variabel X 1 dengan interval 1 dan variabel X 2 dengan interval 2.
Tabel 4. Evaluasi Model
RMSE MAPE X 1 338.742 1.59 % X 2 551.910 2.25 %

## 3.6 Deployment
Setelah tahap evaluasi dimana model dinilai  tingkat efektivitasnya maka dilakukan pengimplementasian dari keseluruhan model yang telah dibangun.

## 4. KESIMPULAN

## 4.1 Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  meramalkan  hasil  produksi  tebu  di  Kabupaten  Cirebon  menggunakan algoritma regresi trend parabola dengan pendekatan CRISP-DM. Dataset yang digunakan sebanyak 6 data hasil  produksi  tebu  di  Kabupaten  Cirebon  selama  6  tahun  dari  tahun  2016  sampai  tahun  2021.  Setelah membandingkan hasil evaluasi dari X 1 dengan interval 1 (satu) dan X 2 dengan interval 2 (dua) diketahui
Implementasi Model Forecasting Hasil Tebu Di Kabupaten Cirebon Menggunakan Algoritma Regresi Trend Parabola – (Dinar Faris Naufal, Ahmad Faqih, Agus Bahtiar)
bahwa  hasil  evaluasi  model  yang  terbaik  menggunakan  X 1 dengan  interval 1  (satu)  dengan  nilai MAPE sebesar 1.59% dan RMSE sebesar 338.724. Persamaan kuadratik periode 2022:
𝑌` = 17243.286 + (−1289.750 × 4) + 209(4 2 ) = 15431
Persamaan kuadratik periode 2023:
𝑌`  = 17243.286 + (−1289.750 × 5) + 209(5 2 ) = 16024
Persamaan kuadratik periode 2024:
𝑌` = 17243.286 + (−1289.750 × 6) + 209(6 2 ) = 17036
Persamaan kuadratik periode 2025:
𝑌`  = 17243.286 + (−1289.750 × 7) + 209(7 2 ) = 18465
Persamaan kuadratik periode 2026:
𝑌`  = 17243.286 + (−1289.750 × 8) + 209(8 2 )

## = 20313
Dari model yang dibentuk ditemukan hasil prediksi produksi tebu di Kabupaten Cirebon selama 5 tahun kedepan sebagai berikut: tahun 2022 sebesar 15431 ton, tahun 2023 sebesar 16024 ton, tahun 2024 sebesar 17036 ton, tahun 2025 sebesar 18465 ton dan tahun 2026 sebesar 20313 ton.

## 4.2 Saran
Adapun saran yang menjadi masukan agar model yang dibuat dapat menjadi lebih baik untuk pengembangan penelitian selanjutnya, yaitu:
1) Ditambahkan visualisasi dalam bentuk curva untuk hasil prediksinya.
2) Menggunakan dataset dengan data yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Patrick  E,  Leo  J,  Kaijage  S,  Patrick  E,  Leo  J,  Kaijage  S  (2021)  Design  of  an  Interactive  Geo- Location Mobile Application for Civil Societies in East Africa. Journal of Software Engineering and Applications 14:549–562
[2] Pilz J, Deutschländer J, Thomaschewski J, Schön E-M (2021) Integrating Agile Human-Centered Design  with  Lean  UX  and  Scrum.  In:  WEBIST  2021  -  17th  International  Conference  on  Web Information Systems and Technologies. Scitepress, pp 467–473
[3] Ardito C, Baldassarre MT, Caivano D, Lanzilotti R (2017) Integrating a SCRUM-Based Process with Human Centred Design: An Experience from an Action Research Study. In: Proceedings  - 2017 IEEE/ACM 5th International Workshop on Conducting Empirical Studies in Industry, CESI 2017. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp 2–8
[4] WayQS (2021) QayimMasjid.
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.pkm.polban.qayimmasjid.  Accessed  27  Dec 2021