KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 6, Juni 2023, Hal 966-976 DOI 10.30865/klik.v3i6.920 https://djournals.com/klik

## Estimasi Hasil Panen Ayam Pedaging Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda
Ahyani Junia Karlina, Muhammad Irsyad * , Fitri Insani, Jasril, Eka Pandu Cynthia
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sulthan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia E-mail: 1 11950121667@students.uin-suska.ac.id, 2 irsyadtech@uin-suska.ac.id, 3 fitri.insani@uin-suska.ac.id,
4 jasril@uin- suska.ac.id, 5 eka.pandu.cynthia@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: irsyadtech@uin-suska.ac.id
Abstrak- Data mining ialah proses pengumpulan serta pengelolahan informasi yang bertujuan untuk mengekstrak data penting pada data. Saat ini data mining dipergunakan oleh perusahaan untuk mengelola data namun masih banyak perusahaan yang bergerak di bidang  peternakan  belum  menggunakan  data  mining  untuk  mengelola  data.  Salah  satu  perusahaan  tersebut  yaitu  PT.PX  yang merupakan  perusahaan  ayam  pedaging  yang  berada  di  Riau  tepatnya  di  Sungai  Pagar.  Kebutuhan  ayam  pedaging  yang  selalu meningkat membuat para peternak ayam kesulitan untuk memproduksi ayam sesuai dengan kebutuhan pasar pada setiap periode nya. Permintaan ayam pedaging yang tidak bisa diduga membuat peternak bingung untuk menentukan berapa banyak jumlah bibit ayam yang harus diproduksi. PT.PX tersebut masih mengelola data menggunakan Microsoft Excel sehingga proses yang dilakukan masih sangat panjang dan belum tentu mendapatkan hasil yang akurat. PT.PX juga tidak memiliki sistem dalam memprediksi hasil panen ayam pedaging untuk mengetahui berapa banyak populasi ayam pada periode berikutnya. Adanya data mining ini  dapat membantu peternak untuk mengetahui jumlah populasi yang akan diproduksi untuk periode selanjutnya. Dalam memprediksi hasil panen ayam pedaging ini dapat menggunakan metode estimasi dengan menggunakan algoritma regresi linear berganda.  Regresi linear berganda digunakan untuk mengetaui ikatan antara variabel pakan, berat serta umur ayam dengan populasi ayam. Informasi yang digunakan pada riset ini merupakan  informasi ayam hasil panen yang di dapat dari tahun 2019 sampai tahun 2022. Hasil perhitungan regresi linear berganda pada PT.PX di dapatkan  hasil panen ayam pedaging sebanyak  12. 217 populasi.
Kata Kunci: Data Mining; Estimasi; Ayam; Regresi Linear Berganda
Abstract- Data mining is the process of collecting and managing information that aims to extract important data from data. Currently data mining is used by companies to manage data but there are still many companies engaged in the livestock sector that have  not used data mining to manage data. One of these companies is PT.PX which is a broiler company located in Riau, precisely in Sungai Pagar. The ever-increasing need for broiler chickens makes it difficult for chicken breeders to produce chicken according to market demand  in  each  period.  Unpredictable  demand  for  broiler  chickens  makes  breeders  confused to determine how  many  chicks to produce. PT.PX still manages data using Microsoft Excel so the process is still very long and it is not certain to get accurate results. PT.PX also does not have a system for predicting broiler yields to find out how many chicken populations there will be in the next period. The existence of this data mining can help breeders to find out the number of populations to be produced for the next period. In predicting broiler yields, estimation methods can be used using multiple linear regression algorithms. Multiple linear regression was used to determine the relationship between feed, weight and age of chickens and chicken population. The information used  in this research is information on harvested chickens obtained from 2019 to 2022. The results of multiple linear regression calculations at PT.PX obtained broiler yields of 12,217 populations.
Keywords: Data Mining; Estimation; Chicken; Multiple Linear Regresion

## 1 PENDAHULUAN
Data mining adalah  proses pengumpulan informasi yang dapat mengekstrak informasi data yang berarti pada data[1]. Data mining bertujuan sebagai fasilitas untuk memaparkan sesuatu keadaan riset, selaku fasilitas komunikasi  ataupun untuk  membenarkan  suatu  statment  ataupun  mempertegas  sesuatu  hipotesis  serta  sebagai sarana untuk mencari pola baru  yang  tidak  ditemukan  [2].  Terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  untuk  menerapkan  data  mining,  seperti metode association , classification , regression , serta clustering [3] . Saat ini data mining dipergunakan untuk mengelola data disuatu perusahaan namun masih banyak perusahaan yang bergerak di bidang peternakan belum menggunakan data mining untuk mengelola data salah satunya pada PT.PX yang bergerak di bidang peternakan. PT.PX ini berada di Riau tepatnya di Sungai Pagar.
Peternakan ayam adalah usaha yang sangat berperan penting dalam  kemajuan perekonomian Indonesia. Ayam pedaging dapat di budidayakan dengan tujuan untuk  mendapatkan daging dan  telur sebagai protein hewani masyarakat Indonesia. Konsep yang dilakukan untuk melakukan peternakan di mulai dari proses produksi, mengelola hasil hingga ke pemasaran hasil panen ayam pedaging [4].
Kebutuhan  protein  hewani  sangat  berpengaruh  penting  pada  kebutuhan  masyarakat,  sehingga  sudah  banyak wirausahawan yang melakukan usaha produksi ayam pedaging. Ayam pedaging atau sering disebut dengan ayam potong merupakan ayam yang pertumbuhannya sangat cepat dalam menghasilkan daging ayam ± 5-7 minggu ayam pedaging sudah dapat dipanen[5]. Ayam pedaging ini didapat dari hasil persilangan dari ayam jantan Cornish (Ayam kelas Inggris yang memiliki ciri badan besar, persentase otot dada yang besar) dengan ayam Playmouth Rocks putih betina (Ayam yang mempunyai ciri tulang besar). Dapat dikatakan bahwa ayam broiler/ pedaging ini ialah hasil dari rekayasa genitika yang sudah  mengalami  seleksi  genetik.  Kemampuan berkembang dengan cepat pada ayam diimbangi  dengan  nutrien serta pakan yang baik[6].
Kebutuhan ayam pedaging yang selalu meningkat membuat para peternak ayam kesulitan untuk memproduksi ayam  pada  setiap  periodenya.  Permintaan  ayam  pedaging  yang  tidak  bisa  diduga  membuat  peternak  bingung  untuk menentukan  berapa  banyak  jumlah  bibit  ayam  yang  harus  diproduksi.  Pada  penelitian  ini  dibutuhkan  pemecahan masalah untuk  mengetahui estimasi  hasil panen ayam  pedaging  pada setiap periodenya. Pada saat  ini  PT.PX masih mengelola data menggunakan Microsoft Excel sehingga proses yang dilakukan sangat panjang dan hasil yang didapatkan belum  tentu  akurat.  PT.PX  juga  tidak  memiliki  sistem  dalam  memprediksi  berapa  banyak  hasil  panen  ayam  yang dihasilkan sehingga dengan adanya data mining ini dapat membantu peternak untuk mengetahui jumlah populasi yang akan diproduksi untuk periode selanjutnya.
Dalam memprediksi hasil panen ayam pedaging ini dapat menggunakan metode estimasi dengan menggunakan algoritma regresi linear berganda[7]. Estimasi merupakan suatu proses pengulangan[3]. Estimasi dapat menafsir nilai yang belum diketahui secara pasti. Estimasi juga dapat menyelesaikan yang berkaitan dengan  memperkirakan seberapa banyak  hasil  produksi  [8].Regresi  linear  merupakan  satu  cara  untuk  memprediksi  untuk  menggambarkan  garis  lurus diantara  dua  variabel  atau  lebih  [9].  Metode  atau  algoritma  yang  biasanya  menggunakan  estimasi  adalah Multiple Regresion dan Simple  Regresion. Regresi  linear  berganda  merupakan  algoritma  yang  menjelaskan  hubungan  antara perubah  respon  (Variabel  Dependen)  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  lebih  dari  satu  prediktor  (Variabel Independen). [10]-[11]
Beberapa penelitian terkait dalam menerapkan metode estimasi  dengan algoritma regresi linear berganda telah berhasil dilakukan. Berdasarakan penelitian [12]. Hasil dari estimasi yang didapatkan adalah penjualan sepeda motor pada  bulan  januari  tahun  2021  adalah  sebanyak  56,941  atau  57  sepeda  motor  dengan  kategori  manual.  Terdapat peningkatan  dalam  penjualan  motor  sebanyak  5  motor,  sedangkan  pada  bulan  mei  2021  penjualan  motor  sebanyak 65,710  atau  66  motor.  Bahwa  dapat  disimpulkan  penjualan  sepeda  motor  meningkat  pada  bulan  berikutnya.  Pada penelitian [13] hasil dari perhitungan regresi linear berganda pada periode tahun terakhir yaitu dengan nilai X1 sebesar 0,264 nilai X2 sebesar 0,836 nilai X3 maka estimasi jumlah perceraian adalah 961 perceraian. Pada penelitian [8] hasil yang  didapatkan  dari  estimasi  produktivitas  mendapatkan  15.132,00067  Kg/Ha  maka  produktivitas tahun  berikutnya akan mengalami peningkatan. Pada penelitian [14] hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang dapat mengestimasi hasil penjualan dengan teknik data mining algoritma regresi linear berganda. Pada penelititan [15] hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah mengestimasi penjualan mobil ditahun yang akan datang dari persamaan regresi  pada  tahun  2020  adalah  12.223  dimana  angka  tersebut  turun  sebanyak  1.350  dibandingkan  dengan  tahun sebelumnya.dnegan hasil nilai eror dengan perhitungan MAD adalah 0,0607.
Penggunaan  metode  estimasi  yang  menggunakan  algoritma  regresi  linear  berganda  ini  diharapkan  dapat membantu kinerja PT.PX untuk mengestimasi hasil panen ayam pedaging dengan data yang lebih akurat. Dengan adanya estimasi  hasil  panen  ayam  tersebut  PT.PX  dapat  memperkirakan  bibit  yang  diperlukan  sehingga  hasil  panen  ayam pedaging dapat memenuhi kebutuhan pasar.

## 2 METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan penelitian untuk estimasi hasil panen ayam pedaging dapat di lihat pada gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 pada tahap penelitian  menjelaskan  bahwa untuk melakukan penelitian ini di mulai dari perumusan masalah,  pengumpulan  data  melalui  wawancara  dan  studi  literatur,  menganalisa  kebutuhan  data,  proses  analisa algoritma regresi linear berganda, pengujian mape dan rmse dan kesimpulan.

## 2.1 Perumusan Masalah
Perumusan masalah dilakukan untuk mengidentifikasi permasalahan yang jadi topik dari penelitian ini. Permasalahan ini dirumuskan untuk  memperoleh suatu  pemecahan masalah dari  penelitian ini. Rumusan permasalahan yang akan dilakukan yaitu estimasi hasil panen ayam pedaging menggunakan algoritma regresi linear berganda.

## 2.2 Pengumpulan data
Pengumpulan data yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah:
a. Wawancara
Wawancara ini dilakukan bersama Bapak Oksa Fatria, S.Pt selaku manager pada PT.PX yang berkontribusi di  ayam broiler/pedaging. Wawancara dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan oleh peneliti, data  pada  penelitian  ini  adalah  populasi  ayam,  pakan  ayam,  berat  ayam,  dan  umur  ayam.  Data  hasil  panen  yang didapatkan dari tahun 2019 hingga tahun 2022.
b. Studi Literatur
Pada tahap penelitian ini dibutuhkan juga studi literatur yang dapat membantu penulis untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Jurnal, ebook dan topik lain nya dapat membantu penulis untuk mencari informasi yang dibutuhkan pada penelitian ini .

## 2.3 Menganalisa Kebutuhan Data
Kebutuhan data yang dibutuhkan pada penelitian ini adalah sebagai berikut: a. Variabel dependen yang merupakan data populasi ayam pedaging (Y).
b. Variabel Indeenden yang terdiri dari data pakan, berat dan umur ayam (X1,X2,X3).

## 2.4 Proses Analisa Algoritma Regresi Linear berganda
Proses yang dilakukan dalam menganalisa data adalah sebagai berikut : a. Estimasi
Estimasi adalah metode yang dapat menentukan suatu nilai dengan menggunakan nilai sapel. [10]. Estimasi dapat mendukung sebuah keputusan untuk menentukan jadwal  kerja, menentukan waktu pekerjaan proyek, menentukan berapa anggaran biaya dan berapa lama waktu yang dibutuhkan. Estimasi tersebut dapat digunakan untuk menentukan rata-rata estimasi  populasi  jika  mengetahui  rata-rata  sampel.  Pada  saat  yang  sama,  varians  sampel  dapat  digunakan  untuk memperkirakan rata-rata populasi. [16] -[8]
b. Regresi Linear Beganda
Algoritma regresi linier berganda adalah  model persamaan yang menjelaskan hubungan antara satu variabel  tak bebas/ Respons (Y) dengan dua atau variabel bebas/ predictor (X1, X2, X3) [14]. Regresi linear berganda merupakan model yang dapat menggambarkan dan menjelaskan hubungan antara satu variabel dependen dan dua atau lebih variabel prediktor.[17]  Regresi  linier  berganda  merupakan  perluasan  dari  regresi  linier  sederhana  yang  dapat  dilihat    dari banyaknya variabel bebas dalam model regresi. Bentuk umum regresi linier berganda dapat dinyatakan secara statistik sebagai berikut  [16]-[18] :
Y = a + b1X1+ b2X2+ ….+ bnXn (1) Dimana :
Y = Variabel tak bebas (Populasi Ayam nilai yang akan di prediksi) X 1 , X 2 ,..... X n = Variabel bebas ( pakan,berat dan umur ayam) b 1 , b 2 , .... b n = parameter regresi / koefisien regresi. (nilai peningkatan ataupun penurunan) a = Konstanta Model regresi linear berganda persamaannya adalah sebagai berikut [15]:
Y = 𝒃𝟎 + 𝒃𝟏 * 𝑿𝟏 + 𝒃𝟐 * 𝑿𝟐 - 𝒃𝟑 * X3 (2)
Rumus untuk memprediksi dan menghitung nilai koefisien regresi dengan menggunakan metode kuadrat terkecil ( least squares method) dapat disederhanakan dengan rumus sebagai berikut [7]:
N = [ 𝑛 ∑ 𝑋1 ∑ 𝑋2 ∑ 𝑋3 ∑ 𝑋1 ∑ 𝑋1^2  ∑ 𝑋1𝑋2 ∑ 𝑋1𝑋3 ∑ 𝑋2 ∑ 𝑋1𝑋2 ∑ 𝑋2^2 ∑ 𝑋2𝑋3 ∑ 𝑋3 ∑ 𝑋1𝑋3 ∑ 𝑋2𝑋3 ∑ 𝑋3^2 ] H = [ ∑ 𝑌 ∑ 𝑋1𝑌 ∑ 𝑋2𝑌 ∑ 𝑋3𝑌 ] (3) Keterangan: A=nilai matriks A X1= Pakan N= total data
X2 = Berat
Y= Populasi X3 = Umur
H = Total nilai data
c.   Microsoft Excel
Microsoft  Excel  merupakan  program  perangkat  lunak  yang  dapat  mengelola  data  dan  menghitung  data  yang bersifat  nuemerik.  Microsoft  Excel  dapat  membantu  menyelesaikan  perhitungan  dengan  rumus  yang  sudah  ada, sehingga dapat digunakan untuk menganalisis data yang lebih kompleks.
d.  XLSTAT
XLSTAT merupakan solusi statistik terkemuka untuk analisis data pada Microsoft Excel. XLSTAT menawarkan integrasi dengan program lain seperti R, MATLAB dan Python.

## 2.5 Pengujian MAPE dan RMSE
Setelah dilakukan analisa data maka dilakukan pengujian menggunakan MAPE dan RMSE untuk ngetahui keakuratan hasil yang diperoleh. Adapun proses pengujian dilakukan menggunakan pendekatan berikut ini :
a. MAPE
Akurasi  model  peramalan  dievaluasi  dengan  menggunakan  pendekatan  MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage Error).  Rata-rata  penyimpangan  %  mutlak  antara  nilai  aktual  dan  nilai  antisipasi  digunakan  untuk  menghitung pendekatan ini. Membandingkan nilai akurasi perkiraan metode dengan dua kumpulan data kinerja satu dilihat setiap hari dan yang lainnya bulanan akan menjadi salah satu contohnya. Rumus MAPE adalah sebagai berikut [19]-[20] :
MAPE= 1 𝑁 ∑ │ 𝑦=𝑡−𝑦′𝑡) 𝑦(𝑡) 𝑛 𝑡=1 (4)
Keterangan :
N
=jumlah periode t T = periode y (t) = nilai aktual pada periode t y’(t) = nilai prediksi pada periode t
b. RMSE
Akurasi model peramalan dievaluasi menggunakan RMSE. Metode ini ditentukan dengan  membagi perbedaan antara nilai aktual dan nilai yang diproyeksikan dengan akar kuadrat dari perbedaan nilai tersebut. Rumus RMSE adalah sebagai berikut [19]-[20]:
RMSE = √ ∑ (𝐴𝑡−𝐹𝑡)2 𝑛 𝑡=1 𝑛 (5)
Keterangan : n
= jumlah data At
= nilai data aktual
Ft = nilai hasil prediksi

## 2.6 Kesimpulan
Kesimpulan adalah rangkuman hasil akhir yang diperoleh setelah melakukan hasil analisa dan pengujian pada estimasi hasil panaen ayam pedaging menggunakan algoritma regresi linear berganda.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan penelitian ini menjelaskan cara menyelesaikan regresi linier berganda menggunakan Microsoft Excel dan XLSTAT, dengan melakukan perhitungan dan pengujian MAPE dan RMSE. Dibahas pula sistem yang akan digunakan, serta langkah-langkah yang dilakukan untuk menghasilkan hasil regresi linier berganda.

## 3.1 Deskripsi Data
a. Wawancara
Berdasarkan  wawancara  yang  telah  dilakukan  didapatkan  variabel-variabel  yang  menjadi  tolak  ukur  dalam mengestimasi hasil panen ayam pedaging yaitu sebagai berikut:
Tabel 1. Variabel yang digunakan
No Variabel Nama Variabel 1 Y Populasi Ayam 2 X1 Pakan Ayam 3 X2 Berat Ayam 4 X3 Umur Ayam
Variabel yang digunakan untuk mengestimasi  hasil panen ayam pedaging ditunjukkan pada tabel di atas. Tabel berisi empat atribut yaitu populasi, pakan, berat dan umur ayam pedaging. Berdasarkan tabel tersebut, variabel bebasnya adalah pakan ayam, bobot ayam, dan umur ayam, sedangkan variabel terikatnya adalah populasi ayam Y. Informasi di bawah ini diproduksi oleh PT. Px untuk ayam pedaging.
Tabel 2. Data Ayam Hasil Panen Periode 1 2019
Populasi(Y) Pakan(X1) Berat(X2) Umur(X3) 12.228 13,5 52,5 1 12.214 16 65,5 2
12.202 19 81,5 3 12.175 22 101 4 12.152 25,5 123,5 5 12.119 28,5 149,5 6 12.067 32,5 179 7 12.065 36,5 212 8 12.059 42 248 9 12.065 46,5 288 10 12.062 52 331 11 12.059 57,5 377 12 12.052 63,5 426,5 13 12.047 69 479 14 12.041 75 534 15 12.038 81 592 16 12.031 87 653 17 12.026 93 716,5 18 12.023 99 782,5 19 12.019 106 851 20 12.010 112 922 21 12.006 117,5 995 22 12.003 123,5 1070,5 23 11.997 129,5 1147,5 24 11.982 135,5 1226,5 25 11.978 141,5 1307 26 11.975 147 1389 27 11.961 152 1472 28 11.954 157,5 1556 29 11.944 162,5 1641,5 30 11.939 167 1728 31 11.929 172 1815 32 11.924 176 1902,5 33 11.908 180,5 1990,5 34 11.900 184,5 2079 35 11.900 188 2167,5 36 11.900 191,5 2256 37 11.900 195,5 2344,5 38 11.900 198 2433 39 11.900 201 2521 40 11.900 204,5 2609 41 11.900 206,5 2696,5 42
Tabel ini memuat informasi hasil panen ayam pedaging periode pertama tahun 2019 di PT.PX.

## 3.2 Perhitungan Mi c rosoft Excel
Pada tabel perhitungan microsoft excel untuk menemukan nilai sigma X maka ditentukan dengan cara memasukkan kedalam rumus X1Y, X2Y,X3Y, X1X2, X1X3, X2X3, X1^2, X2^2, X3^2
Tabel 3. Perhitungan Microsoft Excel X1Y X2Y X3Y X1X2 X1X3 X2X3 X1^2 X2^2 X3^2 165078 641970 12228 708,75 13,5 52,5 182,25 2756,25 1 195424 800017 24428 1048 32 131 256 4290,25 4 231838 994463 36606 1548,5 57 244,5 361 6642,25 9 267850 1229675 48700 2222 88 404 484 10201 16 309876 1500772 60760 3149,25 127,5 617,5 650,25 15252,25 25 345391,5 1811790,5 72714 4260,75 171 897 812,25 22350,25 36 392177,5 2159993 84469 5817,5 227,5 1253 1056,25 32041 49 440372,5 2557780 96520 7738 292 1696 1332,25 44944 64 506478 2990632 108531 10416 378 2232 1764 61504 81 561022,5 3474720 120650 13392 465 2880 2162,25 82944 100 627224 3992522 132682 17212 572 3641 2704 109561 121 693392,5 4546243 144708 21677,5 690 4524 3306,25 142129 144 765302 5140178 156676 27082,75 825,5 5544,5 4032,25 181902,25 169
831243 5770513 168658 33051 966 6706 4761 229441 196 903075 6429894 180615 40050 1125 8010 5625 285156 225 975078 7126496 192608 47952 1296 9472 6561 350464 256 1046697 7856243 204527 56811 1479 11101 7569 426409 289 1118418 8616629 216468 66634,5 1674 12897 8649 513372,25 324 1190277 9407997,5 228437 77467,5 1881 14867,5 9801 612306,25 361 1274014 10228169 240380 90206 2120 17020 11236 724201 400 1345120 11073220 252210 103264 2352 19362 12544 850084 441 1410705 11945970 264132 116912,5 2585 21890 13806,25 990025 484 1482370,5 12849211,5  276069 132206,75 2840,5 24621,5 15252,25 1145970,25 529 1553611,5 13766557,5  287928 148601,25 3108 27540 16770,25 1316756,25 576 1623561 14695923 299550 166190,75 3387,5 30662,5 18360,25 1504302,25 625 1694887 15655246 311428 184940,5 3679 33982 20022,25 1708249 676 1760325 16633275 323325 204183 3969 37503 21609 1929321 729 1818072 17606592 334908 223744 4256 41216 23104 2166784 784 1882755 18600424 346666 245070 4567,5 45124 24806,25 2421136 841 1940900 19606076 358320 266743,75 4875 49245 26406,25 2694522,25 900 1993813 20630592 370109 288576 5177 53568 27889 2985984 961 2051788 21651135 381728 312180 5504 58080 29584 3294225 1024 2098624 22685410 393492 334840 5808 62782,5 30976 3619506,25 1089 2149394 23702874 404872 359285,25 6137 67677 32580,25 3962090,25 1156 2195550 24740100 416500 383575,5 6457,5 72765 34040,25 4322241 1225 2237200 25793250 428400 407490 6768 78030 35344 4698056,25 1296 2278850 26846400 440300 432024 7085,5 83472 36672,25 5089536 1369 2326450 27899550 452200 458349,75 7429 89091 38220,25 5496680,25 1444 2356200 28952700 464100 481734 7722 94887 39204 5919489 1521 2391900 29999900 476000 506721 8040 100840 40401 6355441 1600 2433550 31047100 487900 533540,5 8384,5 106969 41820,25 6806881 1681 2457350 32088350 499800 556827,25 8673 113253 42642,25 7271112,25 1764 56323204,5  555746553 10801302  7375444,75  133285  1416751 695359,25  80406259,25  25585
Pada  tabel  3  dapat  dilihat  bahwa    hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan  adalah  nilai  sigma X1Y,X2Y,X3Y,X1X2,X1X3,X2X3,X1^2,X2^2  dan  X3^2.  Dari  nilai  tersebut  akan  mendapatkan  nilai  H  dan  dapat menentukan nilai matriks untuk selanjutnya masuk ke proses estimasi.
a. Hasil Nilai Matriks
Menentukan nilai matriks regresi linear berganda adalah dengan memasukkan banyaknya jumlah data (n) dan total   nilai data (H) untuk menentukan nilai matriks. Dimana nilai n dan H adalah sebagai berikut :
n = 42 H = 504.454 56.323.205 555.746.553 10.801.302 Setelah  mendapatkan  nilai  n  dan  H  selanjutnya  nilai  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  persamaan  regresi  linear berganda untuk  menentukan nilai  matrik  yang terdiri  dari matriks A, A0, A1, A2 dan A3. Selengkapnya dapat  dilihat pada Tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Menentukan nilai Matriks Menentukan nilai matriks A 42 4708.5 46512.5 903 4708.5 695359.25  7375444.75 133285 46512.5 7375444.75  80406259.25 1416751 903 133285 1416751 25585 Menentukan nilai matriks A0 504.454 4708.5 46512.5 903 56.323.205 695359.25 737544.75 133285 555.746.553 737544.75  80406259.25 1416751 10.801.302 133285 1416751 25585 Menentukan nilai matriks A1 42 504.454 46512.5 903 4708.5 56.323.205 737544.75 133285 46.513 555.746.553  80406259.25 1416751
903 10.801.302 1416751 25585 Menentukan nilai matriks A2 42 4708.5 505.454 903 4708.5 695359.25 56.323.205 133285 46.513 737544.75  555.746.553 1416751 903 133285 10.801.302 25585 Menentukan nilai matriks A3 42 4708.5 46512.5 505.545 4708.5 695359.25 737544.75  56.323.205 46.513 737544.75  80406259.25  555.746.553 903 133285 1416751 10.801.302
b. Nilai Determinan
Tahap yang dilakukan setelah menentukan nilai matriks adalah menentukan nilai determinan dan nilai koefisien regresi  nilai determinan didapatkan dari nilai matrik  yang dimasukkan ke rumus =MDETERM (nilai  matriks ) setelah nilai  determinan  didapatkan  maka  akan  diketahui  nilai  koefisien  regresi.  Nilai  determinan  dan  koefisien  regresi  dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut :
Tabel 5. Nilai Determinan dan Koefiesien regresi DET A Nilai b0 DET (A0)/DET (A) 1,93309E+14  12212,01418 DET A0 Nilai b1 DET (A1)/ DET (A) 2,36069E+18  1,725752575 DET A1 Nilai b2 DET (A2) / DET (A) 3,33603E+14  0,136487104 DET A2 Nilai b3 DET (A3)/ DET (A) 2,63841E+13  -25,38721836
DET A3 4,90757E+15
Pada  Tabel  5  diatas  dapat  dilihat  nilai  determinan  dan  nilai  koefisien  regresi  dimana  untuk  mendapatkan  nilai koefisien regresi ( b0) menggunakan rumus DET (A0) / DET (A). DET adalah Determinan dan b adalah koefisien regresi.
c. Hasil Estimasi
Dalam menentukan hasil estimasi maka tahap selanjutnya  adalah memasukkan perhitungan kedalam rumus regresi linear berganda sebagai berikut:
Y=12212,01418b0+1,725752575b1+0,136487104b2+-25,38721836b3 Kemudian mencari nilai X1, X2 dan X3 yang diambil dari data yang sudah ada, dimana: X1= 13.5 X2 =52.5 X3=1 setelah diketahui nilai b dan nilai X selanjutnya nilai tersebut dimasukkan ke dalam rumus regresi linear berganda seperti berikut:
Y=12212,01418+1,725752575*13.5+0,136487104*52.5+-25,38721836*1 Y=12212 +23,287+7,161+-25,387 Y = 12.217,601 Y = 12.217 Berdasarkan korelasi antara variabel bebas (X1, X2, X3) dan variabel terikat (Y).  nilai parameter regresi yang dihasilkan dari analisis regresi direpresentasikan dengan nilai konstanta b0, b1, b2, dan b3. Nilai X1,  X2, dan X3 dapat digunakan untuk  menghitung nilai Y, bersama dengan  parameter  regresi  yang ditemukan dari hasil analisis regresi. Nilai Y yang dihasilkan dalam kasus ini adalah 12.217.

## 3.3 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  proses  penerapan  sistem  agar  dapat  dioperasikan  oleh  user.  Implementasi  sistem bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  sistem  yang  dibangun  telah  sesuai  dengan  tujuan  yang  diinginkan,  sistem  ini bertujuan  untuk  memudahkan  pengguna  mengoperasikan  sistem.  Tujuan  dari  sistem  antarmuka  adalah  untuk memberikan input dan menampilakn output dari sistem yang telah dibuat.
a. Tampilan Form Login
Tampilan form login dapat dilihat pada gambar 2 di bawah ini :

## Gambar 2. Form Login
Gambar 2 menunjukkan bahwa  terdapat username dan password yang hanya bisa diakses oleh user. User harus memasukkan username dan password agar bisa masuk ke sistem. Penggunaan username dan password ini adalah untuk mengamankan sistem dari user-user yang tidak bertanggung jawab.
b. Tampilan Data set
Tampilan data set dapat dilihat seperti gambar dibawah ini:

## Gambar 3.  Data Set
Gambar 3 pada tampilan data set ini menjelaskan bahwa sudah ada rumus regresi linear berganda, maka user hanya perlu menambahkan atau mengimport data yang akan digunakan.
c. Import data Tampilan Import data dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini :

## Gambar 4. Import Data
Gambar 4 menjelaskan bahwa  sudah masuk keproses import data, kemudian data tersebut akan di import dan data tersebut akan diproses di data set populasi, pakan, berat dan umur.
d. Tampilan data yang telah di import
Tampilan data yang telah di import dapat dilihat pada gambar 5 di bawah ini:
Gambar 5. Data Set
Gambar  5  menjelaskan bahwa hasil data set yang telah diimport akan mendapatkan hasil nilai sigma populasi, pakan, berat, umur, X1Y, X2Y,X3Y,X1X2,X1X3,X2X3,X1^2X2^2,X3^2.
e. Tampilan nilai H, Matriks dan determinan
Tampilan nilai H, Matriks dan determinan dapat dilihat pada Gambar 6 dibawah ini:
Gambar 6. Nilai H, Matriks, Determinan
Gambar  6  menjelaskan bahwa hasil yang didapatkan adalah nilai H, Matriks dan determinan yang akan membantu untuk mendapatkan nilai koefisien regresi.
f. Tampilan hasil nilai koefisien regresi dapat dilihat pada gambar 7 dibawah ini :
Gambar 7. Hasil Nilai b0,b1,b2,b3
Gambar  7  menjelaskan  bahwa  pada  tampilan  tersebut  dapat  dilihat  nilai  matriks  A,  A1,A2,A3,   determinan  A, A1,A2, A3 dan hasil nilai koefiseien b0,b1,b2 dan b3.
g. Tampilan proses Estimasi
Tampilan proses Estimasi Hasil Panen Ayam Pedaging dapat dilihat pada gambar 8 dibawah ini:
Gambar 8. Hasil Estimasi
Gambar  8  menjelaskan  bahwa  hasil  prediksi  ayam  pedaging  menggunakan  metode  estimasi  algoritma  regresi linear berganda memasukkan nilai pakan ayam, berat ayam dan juga umur ayam yang dapat memprediksi populasi ayam dengan hasil prediksi yang didapatkan adalah 12.217 populasi.

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan hasil perhitungan maka dapat ditarik kesimpulan bahwa untuk mengestimasi hasil panen ayam pedaging dengan mengunakan algoritma regresi linear berganda dibutuhkan variabel dependen yaitu populasi ayam dan variabel  independen yaitu pakan ayam, berat ayam  dan umur ayam. Hasil yang didapatkan dari  estimasi  hasil  panen adalah  12.217  populasi.  Perhitungan  dilakukan  manual  dengan  menggunakan Mcrosoft  Excel dan  juga  XLSTAT. Setelah itu dilakukan pengujian menggunakan MAPE dan RMSE dengan hasil keakuratan baik, maka dapat disimpulkan bahwa untuk mengestimasi hasil panen ayam pedaging di bulan berikutnya dapat memperhatikan nilai variabel dependen dan variabel independennya.

## REFERENCES
[1] M. Lase, D. Saripurna, and V. W. Sari, “Estimasi Penjualan Ice Cream Walls Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 5, p. 625, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i5.5146.
[2] K. Erwansyah and J. Halim, “Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Penjualan Udang Tambak Dengan Metode Regresi Linier  Berganda  Pada  UD.  Tambak  Kusuma  Jaya  Pangkalan  Susu,”  J.  Cyber  Tech,  no.  April,  2022,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/611%0Ahttps://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/downloa d/611/1187
[3] S. Depi Napitupulu, P. Sari Ramdhan, M. Iswan Perangin-angin, P. Studi Mahasiswa, S. Triguna Dharma, and P. Studi Dosen Pembimbing, “Implementasi Data Mining Untuk Mengestimasi Penjualan Barang Pada Store Perlengkapan Camping Dengan Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda,”  J.  CyberTech,  vol.  1,  no.  2,  pp.  307–314,  2018,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[4] R. Somya, A. Ardaneswari, D. A. Saputro, and H. D. Purnomo, “Perancangan Sistem Pemantauan Pertumbuhan Ayam Pada Peternakan Ayam Broiler Dengan Pola Kemitraan,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2015, pp. 1–5, 2015.
[5] R. H. Fani et al., “26957-75676590763-2-Pb,” vol. 6, no. 4, pp. 150–156, 2018.
[6] R. Ratnasari, W. Saregat, and A. Setiadi, “Analisis Pendapatan Peternak Ayam Broiler Pada Sistem Kemitraan Di Kecamatan Gunung Pati Kota Semarang,” Ejournal3.Undip.Ac.Id, vol. 4, no. April, p. 49, 2015.
[7] K.  D.  Ariani,  “Penerapan Algoritma  Regresi  Linier  Berganda  pada  Data  Pabrik  Gula  Rendeng Kudus,”  Fak. Ilmu Komput. UDINUS, no. 5, 2015.
[8] T. N. Padilah and R. I. Adam, “Analisis Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Produktivitas Tanaman Padi Di Kabupaten Karawang,” FIBONACCI J. Pendidik. Mat. dan Mat., vol. 5, no. 2, p. 117, 2019, doi: 10.24853/fbc.5.2.117-128.
[9] P.  Purwadi,  P.  S.  Ramadhan,  and  N.  Safitri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,”  J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 18, no. 1, p. 55, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
[10]  E. L. Putri, Y. H. Syahputra, and G. Syahputra, “Implementasi Data Mining Untuk Mengestimasi Penjualan Masker Alfamask Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  Berganda,”  J.  Cyber  Tech,  vol.  2019,  no.  x,  2019,  [Online].  Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/2951%0Ahttps://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/viewFil e/2951/1452
[11]  T.  Di  and  K.  Rembang,  “Penerapan Algoritma  Linier Regression Untuk  Jagung  Terhadap  Curah  Hujan Dan Area  Tambah,” 2014.
[12]  E. Rahayu, I. Parlina, and Z. A. Siregar, “Penerapan Algoritma Regresi Linier Berganda Pada Estimasi Penjualan Sepeda Motor Application  of  Multiple  Linear  Regression  Algorithm for  Motorcycle  …,”  Jupiter,  vol.  1,  no.  1,  2022,  [Online].  Available: https://scholar.archive.org/work/plqwsgcymvb7nfq5uzq6npiuou/access/wayback/https://journal.literasisains.id/index.php/jomla i/article/download/142/29
[13]  R. A. Samosir, M. F. Rozy, and A. P. Windarto, “Penerapan Algoritma Regresi Linier Berganda dalam Mengestimasi Jumlah Perceraian di Pengadilan Agama Simalungun,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 1, pp. 16–20, 2021, [Online]. Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
[14]  E. Duha, D. Rahmadiansyah, and ..., “Implementasi Data Mining Dalam Mengestimasi Hasil Penjualan Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda,” J. Sist. Inf. …, vol. 1, pp. 480–486, 2022, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/article/view/5353%0Ahttps://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/article/viewFil e/5353/1048
[15]  A.  A.-F.  Nur Wahyudin,  A.  Primajaya,  and  A.  S.  Y.  Irawan,  “Penerapan  Algoritma  Regresi  Linear  Berganda Pada  Estimasi Penjualan Mobil Astra Isuzu,” Techno.Com, vol. 19, no. 4, pp. 364–374, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.3834.
[16]  Y.  Warih,  Eggy  Inaidi  Andana;  Rahayu,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Menentukan  Estimasi  Produktivitas  Tanaman  Tebu dengan Menggunakan Algoritma Linear Regresi Berganda di Kabupaten Rembang,” Informatika, pp. 1–5, 2014.
[17]  F. Sembiring, H. Winata, and R. Kustini, “… Mining Untuk Mengestimasi Perbandingkan Keuntungan Antara Tanaman Jeruk dan Kopi di Desa Kutambelin Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda,” J. Cyber Tech, vol. 1, no. 4, pp. 1–16, 2018, [Online].
[18]  A.  Fikri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Tingkat  Kekuatan  Beton  Yang  Dihasilkan  Dengan  Metode  Estimasi Menggunakan Linear Regression,” Fak. Ilmu Komput. UDINUS, pp. 1–12, 2013.
[19]  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
[20]  A. Fitri Boy, “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil (CPO) Pasar Domestik Menggunakan Algoritma Regresi Linier Berganda (Studi Kasus Dinas Perkebunan Provinsi Sumatera Utara),” J. Sci. Soc. Res., vol. 4307, no. 2, pp. 78–85, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR