## Prediksi Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda
Adji Prasetyo 1 , Salahuddin 2 , Amirullah 3*
1,2,3 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe
1 prasetyoadji080@gmail.com
2 salahuddintik@pnl.ac.id
3* amir@pnl.ac.id
Abstrak— Sektor industri di Indonesia khusunya daerah Kabupaten Aceh Utara banyak didominasi oleh tanaman kelapa sawit, sektor industri tersebut  merupakan komoditas utama  dalam  perekonomian  masyarakat.  PT.  Perkebunan  Nusantara  I  (PTPN  I)  merupakan perusahaan  yang bergerak  dalam  bidang  industri  kelapa  sawit  berupaya  untuk  meramalkan  perencanaan  demi  menjaga  kestabilan  serta  meningkatkan  hasil produksi  kelapa  sawit.  Untuk  menunjang  upaya  tersebut  dibutuhkan  penentuan  kebijakan,  pengawasan,  serta  perencanaan  yang  baik  dalam memprediksi  hasil  produksi  kelapa  sawit  kedepanya,  pembelajaran  mesin  merupakan  salah  satu  teknik  yang  dapat  diterapkan  untuk melakukan  prediksi  hasil  produksi  dimasa  yang  akan  datang.  Metode  peramalan  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Regresi  Linier Berganda dengan variabel predictor yang digunakan dalam memprediksi adalah bulan, curah hujan, umur luas lahan, jumlah pokok, jumlah tandan, rerata berat, dengan variabel terikat yaitu hasil produksi kelapa sawit. Sumber dari data yang digunakan berasal dari PT. Perkebunan Nusantara I dan sebuah data eksternal berupa curah hujan yang bersumber dari Badan Meteorologi, Klimatalogi, dan Geofisika. Data training berjumlah  180  dan data  testing sebanyak  20%  dari data  training .  Hasil  penelitian  menunjukan  persamaan  Regresi  Linier  Berganda  yang didapatkan  yaitu  Y=  -415337,95+  1073,82208X1  +  3736,68741X2  +  -15306,629X3  +  -621,89932X4  +  11,7449262X5  +  7,47948459X6  + 33441,5621X7 dengan Mean Absolute Percentage error (MAPE) sebesar 14.28%. Kata kunci — Pembelajaran Mesin, Prediksi Produksi Kelapa Sawit, Regresi Linier Berganda.
Abstract— The  industrial  sector in  Indonesia,  especially  the  North  Aceh  Regency  area,  is dominated  by  oil palm  plantations, the industrial sector  is  the  main  commodity  in  the  community's  economy.  PT.  Perkebunan  Nusantara  I  (PTPN  I)  is  a  company  engaged  in  the  palm  oil industry trying to predict plans to maintain stability and increase palm oil production. To support these efforts, it is necessary to determine policies, supervision, and good planning in predicting future palm oil production results, machine learning is one technique that can be applied to predict future production results. The forecasting method used in this study is Multiple Linear Regression with predictor variables used in predicting are month, rainfall, age of land area, number of principals, number of bunches, average weight, with the dependent variable being the  yield of oil  palm  production.  The  source  of  the  data  used  comes  from  PT.  Perkebunan  Nusantara  I  and  an  external data  in  the  form  of rainfall  sourced  from  the  Meteorology,  Climatology  and  Geophysics  Agency.  The  training  data  is  180  and  the  testing  data  is  20%  of  the training data. The results showed that the Multiple Linear Regression equation obtained was Y= -415337,95+ 1073,82208X1 + 3736,68741X2 +  -15306,629X3  +  -621,89932X4  +  11,7449262X5  +  7,47948459X6  +  33441,5621X7  with  Mean  Absolute  Percentage  error  (MAPE)  of 14.28%.
Keywords — Machine Learning, Palm Oil Production Prediction, Multiple Linear Regression.

## I. P ENDAHULUAN
Sektor  industri  kelapa  sawit  Indonesia  terkhusunya  di daerah  Kabupaten  Aceh  Utara  banyak  didominasi  oleh tanaman  kelapa  sawit.  Bahkan,  sektor  industri  tersebut merupakan komoditas utama dalam perekonomian masyarakat. PT  Perkebunan  Nusantara  I  (PTPN  I)  merupakan  salah  satu perusahaan  terbesar  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN) yang berada di Kabupaten Aceh Utara bergerak dalam bidang industri  kelapa  sawit.  PTPN  I  berupaya  untuk  terus  menjaga kestabilan  permintaan  pasar  dengan  berbagai  cara  salah satunya dengan meningkatkan hasil produksi kelapa sawit, hal ini  dilakukan  karena  kelapa  sawit  merupakan  sumber  utama dari  berbagai  macam  produk  kecantikan,  makanan  dan industri  lainya,  seperti  dijadikan  sebagai  bahan  bakar  energi terbarukan.
Untuk  menunjang  upaya  tersebut  dibutuhkan  penentuan kebijakan,  pengawasan,  serta  perencanaan  yang  baik  dalam memprediksi hasil produksi kelapa sawit kedepanya, machine learning merupakan  salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan untuk melakukan prediksi produksi di masa yang akan datang. Salah  satu  algoritma  dalam machine  learning yaitu  Regresi Linier Berganda yang akan digunakan dalam menemukan pola
hubungan  antar  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  hasil produksi  serta  digunakan  dalam  memprediksi  hasil  produksi untuk masa panen bulan berikutnya.
Machine learning merupakan bagian dari ilmu kecerdasan buatan yang  memfokuskan  pada  pembangunan  dan  studi  dari sebuah  sistem  agar  mampu  belajar  dari  data-data  yang diperolehnya. machine learning merupakan bidang studi yang memberikan  kemampuan  program  komputer  untuk  belajar tanpa harus diprogram secara eksplisit[1].
Suatu  data  dibutuhkan  agar  dapat  menerapkan  teknik- teknik machine  learning ,  tanpa  adanya  data  maka  algoritma machine learning tidak dapat bekerja, data yang ada biasanya akan dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji, data latih digunakan untuk melatih model algoritma, sedangkan data uji digunakan  untuk  mengetahui performa  model  algoritma  yang telah  dilatih  sebelumnya  ketika  menemukan  data  baru  yang belum pernah dilihat.
Forecasting merupakan teknik untuk menduga, meramalkan  suatu  kondisi  di  masa  yang  akan  datang berdasarkan  pada  kondisi  masa  lalu  dan  sekarang,  sehingga dapat dengan tepat meramalkan suatu tindakan atau keputusan. Fungsi  dari forecasting adalah  sebagai  tindakan  dasar seseorang  pada  saat  akan  melakukan  suatu  perencanaan,
misalnya  perencanaan  produksi  dan  persediaan,  anggaran, jumlah penjualan, serta perencaan kebutuhan bahan baku[2].
Berdasarkan  permasalahan  yaitu  bagaimana  perancangan sistem  prediksi  hasil  produksi  kelapa  sawit  menggunakan metode  Regresi  Linier  Berganda  agar  dapat  melakukan prediksi dalam kurun waktu periode bulan.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  membuat  sistem  yang mampu  mempelajari  data  yang  diberikan  sehingga  dapat melakukan  proses  prediksi  secara  otomasi,  dan  dapat memberikan  gambaran  masa  depan  produksi  kelapa  sawit untuk masa panen dibulan berikutnya.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  proses  memperbaiki  atau merancang  sistem  yang  sudah  ada  sehingga  sistem  menjadi lebih  baik  dari  sebelumnya  dan  dapat  melakukan  pekerjaan secara  efektif  dan  efisien,  terdapat  beberapa  tahapan  dalam proses  perancangan  yaitu  berupa  rancangan  input,  rancangan proses, dan rancangan output.

## Gambar 1. Rancangan Sistem
B. Preprocessing
Preprocessing data  merupakan  teknik  awal  data  mining untuk  mengubah  data  mentah  atau  biasa  dikenal  dengan  raw data  yang  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber  menjadi informasi  yang  lebih  bersih  dan  bisa  digunakan  untuk pengolahan  selanjutnya.  Proses  ini  bisa  juga  disebut  dengan langkah awal untuk mengambil semua informasi yang tersedia dengan  cara  membersihkan,  memfilter,  dan  menggabungkan data-data  tersebut.  3  masalah umum  yang diselesaikan  dalam tahap preprocessing adalah  menangani missing  value ,  data noise,  dan  data  yang  tidak  konsisten. Missing  value merupakan  data  yang  tidak  akurat  karena  informasi  yang hilang  menyebabkan  informasi  yang  ada  di  dalamnya  tidak relevan. Missing value sering terjadi ketika ada masalah dalam proses  pengumpulan,  seperti kesalahan  dalam  entry  data  atau masalah  dalam  penggunaan  biometrik.  Data  noise  berisi  data yang  salah  dan  pencilan  yang  dapat  ditemukan  di  kumpulan data.  Pencilan  dan  data  salah  ini  berisi  informasi  yang  tidak berarti.  Beberapa  penyebab  adanya  data  noise  adalah  karena kesalahan  manusia  berupa  kesalahan  pemberian  label  dan masalah  lain  selama  pengumpulan  data.  Inkonsisten  data terjadi ketika seseorang menyimpan file yang berisi data yang sama dengan format yang berbeda-beda. Beberapa inkonsisten data  adalah  duplikasi  dalam  format  yang  berbeda,  kesalahan pada kode nama, dan lain sebagainya[3].

## C. Regresi Linier Berganda
Regresi  Linier  Berganda  merupakan  model  regresi  linier yan 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)[4].
Secara  matematis  bentuk  umum  persamaan  regresi  linier berganda dapat ditulis pada persamaan 1:
(1) Keterangan: Y = Variabel yang diprediksi (response) X = Variabel bebas yang diketahui (predictor) b0 = Intercept
b = Coeficients regresi
Regresi  Linier  Berganda  merupakan  suatu  analisis  regresi yang  mendeskripsikan  hubungan  antara  peubah  respon  (Y) dengan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  yang  jumlah  nya lebih  dari  satu  predictor  (X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,  X 4 ,  X 5 ,  X 6 ,  dan  X 7 ), ketika  suatu  keluaran  yang  dicari  dalam  bentuk  numerik  dan semua  atribut  yang  dimiliki  adalah  numerik  maka  regresi linier  adalah  teknik  yang  tepat  untuk  menyelesaikanya. Berikut  merupakan  rumus  dari  regresi  dengan  bobot  yang telah ditentukan:
Y = b 0 +  b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 + b 6 X 6 + b 7 X 7
Dimana b 0 merupakan intercept dan b 1 , b 2 , b 3 , b 4 , b 5 , b 6 , dan b 7 adalah coefficients yang dihitung dari data training . Untuk menghitung intercept dan coefficients regresi dapat menggunakan  Metode  Kuadrat  Terkecil  ( Least  Square Method ) , namun  dapat  disederhanakan  dengan  persamaan matriks sebagai berikut.
H=
dengan:
A = matriks (diketahui) H = vektor kolom (diketahui) b = vektor kolom (tidak diketahui)
variabel b dapat di selesaikan dengan cara sebagai berikut ;
Ab = H b = A -1 H

## D. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  merupakan metode yang digunakan untuk mencari perhitungan nilai rata- rata  perbedaan  absolut  yang  ada  di  antara  nilai  prediksi  dan nilai  realisasi  yang  disebutkan  sebagai  hasil  persentas.  Nilai MAPE dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 3[5].
(3)
Keterangan:
= Nilai aktual = Nilai prediksi
n = Jumlah data

## E. Flowchart Sistem
Agar  dapat  memahami  alur  algoritma  regresi  linier berganda yang ada pada sistem, dapat dililihat seperti gambar 2[6].
Gambar 2. Flowchart Sistem
Pada  tahap  implementasi  aplikasi  akan  ditambahkan  fitur prediksi  dengan  menggunakan  aturan-aturan  sesuai  dengan
flowchart pada  gambar  2.  Berikut  adalah  penjelasan  dari tahapan-tahapan tersebut:
• Start ,  merupakan  titik  penanda  awal  akan  dimulainya suatu proses.
• Sistem  mengambil  variabel predictor dan  variabel response dari database yang  digunakan  untuk data training dan data testing.
• Menjumlahkan  seluruh  data  dari  variabel predictor dan variabel response pada masing-masing kolom.
• Mencari  nilai coefficients dan intercept dari  persamaan regresi linier berganda.
• Setelah nilai seluruh variabel dalam persamaan diketahui, maka  prediksi  dapat  dilakukan  dengan  memasukan masing–masing variabel predictor (faktor prediksi).
• Menampilkan  hasil  prediksi  serta  menyimpanya kedalam database agar dijadikan penalaran sistem.
• End , merupakan titik berakhirnya suatu.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Proses  melakukan  prediksi  membutuhkan  data training yang digunakan sebagai penalaran sistem sehingga memperoleh  persamaan  regresi  linier  berganda.  Selanjutnya pencarian coeficients dan intercept dilakukan  sehingga memperoleh nilai matriks yang diketahui (A) dan nilai vektor kolom diketahui (H) menggunakan persamaan (1).

## TABEL I DATA TRAINING
No Bulan = (X1) Cuaca = (X2) Umur = (X3) Luas (Ha) = (X4) Jml Pohon = (X5) Tandan = (X6) Berat (Kg) = (X7) Produksi (Kg) = (Y) 1 1 -10 6 409 54112 20205 7,12 143859,6 2 2 0 6 409 54112 53132 8,79 467030,28 3 3 10 6 409 54112 70101 9,12 639321,12 4 4 0 6 409 54112 48100 8,15 392015 5 5 -10 6 409 54112 29657 6,92 205226,44 6 6 0 6 409 54112 50750 8,23 417672,5 … … ... … ... … ... … ... ... … … … … … … … … … … … ... … ... … ... … 175 7 10 20 966,5 127970 64662 29,59 1694519,113 176 8 10 20 966,5 127970 59379 29,49 1655896,504 177 9 10 20 966,5 127970 55613 29,45 1629558,78 178 10 0 20 966,5 127970 53726 29,41 1576826,256 179 11 0 20 966,5 127970 43312 29,31 1503325,803 180 12 0 20 966,5 127970 46074 29,38 1524979,375 180 1170 -60 2340 44601,6 562946 4005571 3414,09 1170 9750 -360 15210 289910,4 36591516 26819952 22249,07 -60 -360 10400 -100 10842 1605530 7022030 394,5 A = 2340 15210 -100 33780 576541,2 73429956 43801259 48972,7 44601,6 289910,4 10842 576541,2 21885390,5 2796479749 1801579609 846292,659 562946 36591516 1605530 73429956 2796479749 3,59E+11 2,28E+11 108053343 4005571 26819952 7022030 43801259 1801579609 2,28E+11 1,89E+11 65425958,9 3414,09 22249,07 394,5 48972,7 846292,659 108053343 65425958,9 71390,8421 0,1895288 -0,001964471 0,00275373 -0,0018306 2,61485E-06 -0,000179177 -2,529E-06 -0,00672687 -0,0019645 0,000477968 2,4893E-05 6,2691E-05 1,02425E-08 5,84467E-07 -2,607E-08 -9,6697E-05 0,00275373 2,48928E-05 0,00015698 0,0001174 2,13563E-08 1,26719E-06 -5,839E-08 -0,00021468 A -1 = -0,0018306 6,2691E-05 0,0001174 0,00736316 9,54263E-07 -0,000135566 1,9032E-07 -0,00499531
2,6149E-06 1,02425E-08 2,1356E-08 9,5426E-07 8,04166E-10 -1,05842E-07 2,7685E-11 -7,7079E-07 -0,0001792 5,84467E-07 1,2672E-06 -0,0001356 -1,0584E-07 1,44036E-05 -8,909E-09 9,8992E-05 -2,529E-06 -2,6068E-08 -5,839E-08 1,9032E-07 2,76848E-11 -8,90889E-09 7,3964E-11 -5,2399E-09 -0,0067269 -9,66971E-05 -0,0002147 -0,0049953 -7,7079E-07 9,89921E-05 -5,24E-09 0,00379164 72965871,73 484477978 142753973 H = 996223700 34012360230
4,38E+12 2,88E+12
1477301019
Setelah coeficients dan intercept regresi  telah  diketahui maka  persamaan  Regresi  Linier  Berganda  yang  didapatkan adalah Y =  -415337,95 +  1073,82208X 1 + 3736,68741X 2 + - 15306,629X 3 + -621,89932X 4 + 11,7449262X 5 +
7,47948459X 6 + 33441,5621X 7 .

## F. Pengujian Sistem
Untuk  mengetahui  seberapa  akurat  sistem  dalam melakukan  perlu  dilakukanya  sebuah  pengujian  dengan menggunakan  data testing dan  dilakukan  sebanyak  5  kali pengujian. Data actual merupakan data variabel response hasil produksi  sebenarnya  yang  di  ambil  dari  data testing dan disimbolkan dengan variabel y sedangkan data predict adalah data  hasil  prediksi  produksi  dengan  menggunakan  variabel predictor yang sama pada data actual dan disimbolkan dengan variabel ý.
Untuk  dapat  menghitung  kesalahan  rata-rata  pada  prediksi produksi kelapa sawit dapat diselesaikan dengan menggunakan persamaan (3).
Tahapan  pengujian  dilakukan  sebanyak  5  kali  iterasi dengan  data  testing  sebesar  20%  dari  data  training  yang digunakan  sehingga  setiap  iterasi  perhitungan  dilakukan  data testing  yang  digunakan  sebanyak  36  data  yang  disajikan dalam bentuk tabel seperti berikut:

## TABEL II AKURASI PREDIKSI
Jumlah Data MAPE Pengujian Ke-1 36 10,5332232 % Pengujian Ke- 2 36 33,3883688 % Pengujian Ke- 3 36 25,2833608 % Pengujian Ke- 4 36 1,010999722 % Pengujian Ke- 5 36 1,16465767 % Rata-Rata 14,28 %

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  di  PT. Perkebunan  Nusantara  I  (PTPN  I)  dan  hasil  pengembangan sistem prediksi produksi kelapa sawit dengan teknik Machine learning .  Sistem  tersebut  dapat  memprediksi  hasil  produksi kelapa sawit dalam periode bulan dengan persentase ketepatan akurasi  sistem  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  metode Mean Absolute Percentage Error sebesar 14.28 %.

## R EFERENSI
[1] Z. A. Fikriya, M. I. Irawan, and S. Soetrisno., “Implementasi Extreme Learning Machine untuk Pengenalan Objek Citra Digital,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 6, no. 1, p. 18, 2017, doi: 10.12962/j23373520.v6i1.21754.
[2] T. Khotimah and R. Nindyasari, “Forecasting Dengan Metode Regresi Linier  Pada  Sistem Penunjang Keputusan  Untuk Memprediksi  Jumlah Penjualan Batik (Studi Kasus Kub Sarwo Endah Batik Tulis Lasem),” J. Mantik Penusa , vol. 1, no. 1, pp. 71–92, 2017.
[3] S.  A.  Alasadi  and  W.  S.  Bhaya,  “Review  of  data  preprocessing techniques in data mining,” J. Eng. Appl. Sci. , vol. 12, no. 16, 2017, doi: 10.3923/jeasci.2017.4102.4107.
[4] J.  Adhiva,  S.  A.  Putri,  and  S.  G.  Setyorini,  “Prediksi  Hasil  Produksi Kelapa  Sawit  Menggunakan  Model  Regresi  Pada  PT  .  Perkebunan Nusantara V,” pp. 155–162, 2020.
[5] I. Nabillah and I. Ranggadara, “Mean Absolute Percentage Error untuk Evaluasi  Hasil  Prediksi  Komoditas  Laut,”  vol.  5,  no.  2,  pp.  250–255, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3900.
[6] Verawati and P. D. Liksha, “Aplikasi Akuntansi Pengolahan Data Jasa Service,” J. Sist. Inf. Akunt. , vol. 1, no. 1, p. 3, 2018.
-415337,95
1073,82208
3736,68741
b = -15306,629 -621,89932 11,7449262 7,47948459 33441,5621