## PREDIKSI HASIL PRODUKSI JAGUNG DI JAWA BARAT DENGAN METODE ALGORITMA REGRESI LINEAR MENGGUNAKAN GOOGLE COLLAB
Guruh Maulana 1 , Raditya Danar Dana 2
1 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat 45135, Indonesia guruhmaulana555@gmail.com

## ABSTRAK
Jagung  merupakan  makanan  pokok  penting  di  Indonesia  karena  mempunyai  sumber  karbohidrat terbesar kedua setelah nasi. Jagung memiliki sumber karbohidrat yang penting bagi Sumber Daya manusia karena jagung memiliki  kandungan  tinggi  lemak  dan  kalori  dari  pada  nasi  serta  dapat  berperan  penting  untuk  pencegahan penyakit. Sebagai permasalahan penelitian ini, terdapat tantangan terkait dengan permintaan produksi Jagung di Jawa  Barat  yang  cukup  signifikan.  Akibat  dari  pertumbuhan  penduduk  yang  terus  meningkat  namun  produksi jagung sendiri masih rendah, menyebabkan ketimpangan dalam pemenuhan kebutuhan produksi jagung di Jawa Barat. Seiring dengan berjalannya waktu, pertumbuhan penduduk di Jawa Barat semakin meningkat dan produksi jagung mengalami perubahan setiap tahunnya, maka diperlukan suatu metode untuk mengetahui apakah produksi jagung  akan  menurun  atau  meningkat.  Selain  itu,  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  peran  penting  terhadap peningkatan atau penurunan produksi jagung yaitu produktivitas jagung, luas panen, dan luas areal tanaman yang di  mana  beberapa  faktor  tersebut  tidak  dapat  diprediksi.  Dalam  mengatasi  permasalahan  ini,  peneliti  akan menggunakan  metode  Algoritma  Regresi  Linear  untuk  memprediksi  hasil  produksi  jagung.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengatasi  permasalahan  permintaan  produksi  jagung  ke  depannya.  Berdasarkan  hasil  yang peneliti  lakukan dengan  metode algoritma  linear regresi  hasil produksi  jagung sebanyak 2.056.890 ton dengan nilai MAE :  5741.21, MSE :  124802556, RMSE : 124802556.11, dan Performance :  0.991046  (99.10%) dan hasil persamaan regresi linear yaitu Y = -2753.018316202004 * x + [7.72294428].
Kata kunci : Prediksi, Produksi Jagung, Jawa Barat, Regresi Linear, Perekonomian

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  Republik Indonesia  (BPS),  Jawa  Barat  merupakan  provinsi dengan  jumlah  penduduk  terpadat  dan  menempati urutan  pertama  dari  tujuh  provinsi  terbesar  di Indonesia. Jumlah penduduk provinsi Jawa Barat pada tahun 2019 sebanyak 48.274.162 jiwa, dan pada tahun 2022  sebanyak  49.405.810  jiwa.  Jumlah  penduduk tersebut  mengalami  peningkatan  sebesar  0.8%  atau setara  1.131.648  jiwa  dari  jumlah  penduduk  pada tahun  2019.  Pertumbuhan  penduduk  di  Jawa  Barat yang  terus  mengalami  peningkatan  setiap  tahunnya, menyebabkan ketimpangan bahan pangan pokok akan terus bertambah salah satunya yaitu produksi jagung.
Jagung  merupakan  makanan  pokok  penting  di Indonesia  karena  mempunyai  sumber  karbohidrat terbesar  kedua  setelah  nasi.  Jagung  memiliki  sumber karbohidrat yang penting bagi Sumber Daya Manusia karena  memiliki  kandungan  tinggi  lemak  dan  kalori dari  pada  nasi  serta  dapat  berperan  penting  untuk pencegahan  [1].  Sebagai permasalahan penelitian ini, terdapat tantangan terkait dengan permintaan produksi jagung  di  Jawa  Barat  yang  cukup  signifikan.  Akibat dari  pertumbuhan  penduduk  yang  terus  meningkat namun  produksi  jagung  sendiri  masih  rendah, menyebabkan ketimpangan dalam pemenuhan kebutuhan produksi jagung di Jawa Barat.
Seiring dengan berjalannya waktu, pertumbuhan penduduk  di  Jawa  barat  semakin  meningkat  dan produksi jagung mengalami  perubahan  setiap
tahunnya. Selain itu, beberapa faktor yang mempengaruhi  peran  penting  terhadap  peningkatan atau  penurunan  produksi  jagung  yaitu  produktivitas jagung,  luas  panen,  dan  luas  areal  tanaman  yang  di mana beberapa faktor tersebut tidak dapat di prediksi.
Selanjutnya menurut data yang peneliti per-oleh mengenai produksi jagung tahun 2018 – 2022 di Jawa Barat,  total  produksi  jagung  tahun  2018  sebanyak 1.429.148  ton,  tahun  2019  sebanyak  1.306.548  ton, tahun  2020  sebanyak  1.343.181  ton,  tahun  2021 sebanyak  1.176.476  ton,  dan  tahun  2022  sebanyak 1.165.047  ton.  Adapun  penurunan  jumlah  produksi jagung  di  Jawa  Barat  tahun  2018  hingga  2022 disebabkan  karena  variabel  x  yang  mempengaruhi variabel y. Kemudian variabel yang digunakan dalam penelitian  ini  yaitu  untuk  variabel  x  produktivitas jagung,  luas  panen,  dan  luas  areal  tanaman  dan variabel y produksi jagung.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka perumusan masalah yang dihasilkan adalah Bagaimana  prediksi  hasil  produksi  jagung  di  Jawa Barat  menggunakan  algoritma  linear  regresi  dan bagaimana  pengukuran performance hasil  produksi jagung  di  Jawa  Barat  menggunakan  algoritma  linear regresi.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  maka peneliti akan melakukan penelitian mengenai prediksi hasil produksi jagung di Jawa Barat dan mencari hasil performance berdasarkan  hasil  produksi  jagung  di Jawa  Barat  menggunakan  algoritma  regresi  linear.
Oleh  karena  itu,  peneliti  mengambil  judul  “Prediksi Hasil Produksi Jagung di Jawa Barat Dengan Metode Algoritma  Linear  Regresi  Menggunakan Google Colab ”

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Literatur Review
Penelitian yang dilakukan oleh Muh Adha, Ema Utami,  dan  Hanafi  yang  berjudul  “Prediksi  Produksi Jagung Menggunakan Algoritma A-priori dan Regresi Linear  Berganda”.  Jurnal  ini  membahas  tentang permasalahan  permintaan  jagung  padahal  produksi dalam  negeri  masih  rendah  sehingga  menimbulkan ketimpangan  dalam  pemenuhan  permintaan  jagung. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah algoritma  regresi  linear  berganda.  Hasil  penelitian diperoleh  dengan  menggunakan  uji  MAD  54,  MSE 231372,  RMSE  481,  dan  hasil  persamaan  regerei berganda adalah Y = -70.860 + -0.505x1 + 7.068x2 + -4.349x3. Metode asosiasi digunakan dalam perhitungan  yang  menghasilkan  dua  aturan  dengan nilai  dukungan  10%  dan  tingkat  kepercayaan  70%. Diperoleh IF BUY Gandasil THEN BUY Ricestar with confidence 100% [1].
Penelitian yang dilakukan oleh Surya Fajri, Heru Gunawan,  Lokot  Ridwan  Barubara,  Zunaida  Sitorus yang  berjudul  “Prediksi  Hasil  Produksi  Tanaman Tomat  di  Indonesia  Menurut  Provinsi  Menggunakan Algoritma  Fletcherc  -  Reeves”  Jurnal  ini  membahas tentang  isu  meningkatnya  permintaan  sayuran  tomat akibat  pertumbuhan  penduduk  di  Indonesia.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan algoritma  gradien  konjugasi  Fletcher-Reeves.  Hasil Penelitian  Berdasarkan  perbandingan  jaringan  ketiga model arsitektur diperoleh hasil terbaik pada model 5- 17-1.  Model  ini  memiliki  nilai  MSE  terendah dibandingkan  dua  model  lainnya,  yaitu  0,0009915 dibandingkan dengan 0,0010851 dan 0,0049764, serta akurasi yang lebih tinggi.juga tertinggi, 94% 91% dan 88%. Oleh karena itu, model 5-17-1 digunakan untuk memprediksi  hasil  produksi  tanaman  tomat  di  masa depan  (2022  dan  2023).  Berdasarkan  hasil  perkiraan untuk  akhir  tahun  2022  dan  2023,  produksi  tomat diperkirakan  sedikit  meningkat  di  18  negara  bagian. Kesimpulannya  adalah  prediksi  produksi  tomat menggunakan  algoritma  Fletcher-Reeves  sangat  baik karena    tingkat  kesalahan  yang  rendah  dan  akurasi yang tinggi [2]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ardika  Satria, Rizty  Mualida  badri,  dan  Ira  Safitri  yang  berjudul “Prediksi  Hasil  Panen  Tanaman  Pangan  Sumatera dengan  Metode  Machine  Learning”.  Jurnal  ini membahas  isu peningkatan produksi tanaman pangan di  Sumatera  meningkat  sejak  tahun  1993.  Perluasan lahan  pertanian  juga  meningkat  secara  signifikan.  Di sisi  lain,  produk  pertanian  di  Sumatera  sangat rentan terhadap  perubahan  iklim  global  terutama  kenaikan suhu  dari  tahun  ke  tahunUntuk  mencapai  hasil  yang maksimal  dalam  produksi  tanaman  pangan  utama Pulau Sumatera, maka perlu dilakukan peramalan hasil
panen.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menemukan  algoritma  terbaik  dalam  memprediksi hasil  tanaman pangan di Pulau Sumatera  yaitu padi, jagung, kacang tanah, kedelai, singkong, dan ubi jalar. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan  Metode  yang  digunakan  adalah Machine  Learning,  yaitu Random  Forest  (RF), Decision  Tree  (DT),  Gradient  Boosting  (GB),  Extra Tree  (ET),  Support  Vector  Machine  (SVM),  dan Artificial  Neural  Network  (ANN) .  Hasil penelitian yang dilakukan  menunjukkan  nilai  koefisien  R2 produksi padi  sebesar  0,897.  0,893;  0,957;  0,968; 0,928; dan  0,909.  Sedangkan  produksi  barang kebutuhan pokok lainnya sebesar 0,754. 0,786; 0,721; 0,913; 0,509; dan 0,90. Model Extra Tree memperoleh nilai koefisien  R2  tertinggi  dan  lebih  akurat dibandingkan model lainnya [3].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nurhayati, Mhd.Buhari  Sibuea,  Dedi  Kusbiantoto,  Martina Silaban, dan Anjar Wanto yang berjudul “Implementasi  Algoritma  Resilient  untuk  Prediksi Potensi Produksi Bawang Merah di Indonesia”. Jurnal ini  meramalkan  potensi  produksi  bawang  merah  di Indonesia sehingga pemerintah mempunyai acuan dan informasi untuk menetapkan kebijakan ekonomi yang tepat dan dapat lebih meningkatkan produksi bawang merah    atau  setidaknya  menstabilkannya  setiap tahunnya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini mengadopsi  metode  algoritma  Resilient.  Hasil penelitian  ini    dianalisis  menggunakan  empat  model arsitektur jaringan: 6-5-1, 6-10-1, 6-17-1, dan 6-29-1. Berdasarkan  analisis  terhadap  keempat  model  yang digunakan  diperoleh  hasil  bahwa  model  6-17-1 merupakan  model  yang  sangat  baik  karena  memiliki nilai uji mean squared error (MSE)  yang lebih rendah dibandingkan  ketiga  model  lainnya  yaitu  sebesar 0,0337792.  Tingkat  akurasi  yang  bagus.  79,  dengan tingkat kesalahan 0,04. Model arsitektur ini digunakan untuk memprediksi potensi produksi bawang merah di Indonesia. Berdasarkan hasil ramalan keseluruhan tiap provinsi, potensi produksi rakkyo Indonesia cenderung menurun pada akhir tahun 2022 dibandingkan  tahun  2021.  Kesimpulan  yang  dapat diambil  adalah  penerapan  algoritma  Resilient  pada permasalahan data produksi bawang merah  Indonesia sudah  sangat  baik,  namun  tingkat  akurasinya  belum terlalu  tinggi  sehingga  diperlukan  kajian  yang  lebih detail [4].
Penelitian yang dilakukan oleh Nazarullah  Moha Lalapa,  Warid  Yunus,  dan  Serwin  yang  ber  judul “Implementasi  Metode  Regresi  Linear  Sederhana Untuk Prediksi Harga Cabai”. ini membahas mengenai permasalahan  produksi  cabai  rawit  di  Provinsi Gorontalo  yang  merupakan  daerah  penghasil  cabai rawit  terbesar  kedua  setelah  Lahir  Bolango.  akibat produksi  cabai  rawit  di  dataran  tinggi  Tanjung Gorontalo,  harga  cabai  rawit  di  pasaran  kerap  turun hingga  Rp  20.000/kg,  namun  menjelang  hari  raya keagamaan, harga cabai rawit naik signifikan. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun sistem prediksi
harga  cabai  rawit.  Variabel  yang  digunakan  adalah kuantitas  produksi  sebagai  nilai  X  dan  harga  sebagai nilai  Y. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah  metode prediksi dengan  menggunakan regresi linier sederhana dan metode MAPE. Berdasarkan hasil prediksi,  diperoleh  tingkat  kesalahan  masing-masing sebesar  24,00%  dan  tingkat  kebenaran  sebesar 76,00%.  Oleh  karena  itu,  sistem  yang  dibuat  cocok untuk memprediksi harga cabai rawit [5].

## 2.2. Jagung
Jagung  ( Zea  Mays )  adalah  tanaman  biji-bijian yang  berasal  dari  Amerika  Tengah  dan  Selatan. Tanaman  yang  mempunyai  batang  yang  tinggi  dan daun  yang  lebar.  Buah  jagung,  disebut  juga  tongkol jagung  atau  sekam  jagung  atau  sekam  jagung, menumbuhkan  biji-bijian  yang  biasa  disebut  biji jagung.  Biji  jagung  dapat  dimakan  dan  banyak digunakan  sebagai  bahan  makanan  pokok  manusia, peternakan, dan  industri. Jagung  merupakan tanaman pangan  penting  di  seluruh  dunia.  Biji  jagung mengandung  karbohidrat,  protein,  serat,  serta beberapa  vitamin  dan  mineral.  Selain  dikonsumsi langsung,  jagung  juga  dimanfaatkan  sebagai  bahan produk  olahan,  antara  lain  tepung  jagung,  minyak jagung, sirup jagung, dan pakan jagung [6].
Ada beberapa jenis jagung yang dapat dibedakan berdasarkan  berbagai  cirinya  seperti  warna,  tekstur, dan  kegunaannya  [7].  Berikut  beberapa  jenis-jenis jagung yang sering digunakan :
1) Jagung Manis Jagung  ini  mempunyai  rasa  yang  manis  dan biasanya  di  konsumsi  secara  mentah  atau dimasak. Jagung manis ini memiliki butiran yang lebih  lembut  dan  kandungan  gula  yang  lebih tinggi dibandingkan jagung keras.
2) Jagung Ladang Jagung  jenis  ini  mempunyai  butiran  yang  lebih keras  dan  rasa  manisnya  kurang  dibandingkan jagung manis.
3) Jagung Keras Umumnya  digunakan  untuk  pakan  ternak, keperluan  industri,  dan  produk  olahan  seperti tepung jagung.
4) Jagung Berwarna Jagung yang warna bijinya berbeda-beda seperti merah, biru, kuning, dan ungu. Jagung berwarna sering  digunakan  untuk  tujuan  dekoratif  dan sebagai bahan makanan khusus.
5) Jagung Pipilan ( Popcorn ) Jagung jenis ini mempunyai cangkang yang kuat dan  dapat  meledak  bila  dipanaskan. Popcorn sering disajikan sebagai camilan populer.
6) Jagung Horikultura (jagung Hias) Jagung  Hortikultura  digunakan  terutama  untuk keperluan  hias.  Mereka  hadir  dalam  berbagai warna  dan  bentuk  yang  menarik  dan  sering digunakan  dalam  industri  dalam  penataan dekoratif.
7) Jagung Pulut (Flint Corn )
Jagung  varietas  ini  berbiji  keras  dan  banyak digunakan  dalam  industri  sebagai  bahan  baku berbagai produk olahan jagung.
8) Jagung Lilin Memiliki  biji  seperti  “lilin”  atau  lengket  saat dimasak. Jagung jenis ini sering digunakan dalam industri  pangan  sebagai  bahan  pengental  atau pembuatan produk tepung jagung waxy .

## 2.3. Data Mining
Data  Mining  merupakan  proses  penggalian informasi  dan  pola  yang  bermanfaat  dari  data  yang sangat  besar.  Data  Mining  mencakup  pengumpulan data,  ekstraksi  data,  analisis  data,  dan  statistik  data. Data  Mining  juga  dikenal  sebagai Knowledge discovery, Knowledge extraction, data/patren analysis,  information  harvesting ,  dan  lain-lain  [8]. Proses dan tujuan KDD akan sangat bergantung pada penentuan  metode atau algoritma  yang tepat. Berikut tahapan  mengenai Knowledge  Discovery  Database (KDD) :
1) Data Selection
Sebelum memulai proses di KDD, pilih data dari dataset  yang  ingin  digunakan.  Data  yang  sudah dipilih  kemudian  diproses  melalui  data  mining dan disimpan dalam file yang terpisah.
2) Pre-Processing Sebelum diproses dengan data mining, data yang terpilih  selanjutnya  dibersihkan  terlebih  dahulu dengan data cleaning yang menjadi fokus KDD.
Proses pembersihan berfungsi untuk menghapus missing  values ,  duplikat  data,  dan  memperbaiki kesalahan pada data.
3) Data Transformation
Proses transformasi adalah proses data yang telah dibersihkan,  sehingga  sesuai  dengan  ketentuan Data  Mining.  Proses  KDD  merupakan  proses kreatif  dan  sangat  bergantung  pada  jenis  atau pola informasi yang akan dicari dalam database.
4) Data Mining Data mining adalah proses menemukan pola atau informasi  menarik  dari  data  terpilih  dengan menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu. Pemilihan  metode  algoritma  yang  tepat  sangat bergantung pada tujuan dan proses  KDD secara keseluruhan.
5) Interpretasi/Evaluation Pola  informasi  yang  diperoleh  dari  proses  data mining harus  ditampilkan  dalam  bentuk  yang mudah  dipahami  oleh  pihak  berkepentingan. Tahap  ini  merupakan  bagian  dari  KDD  yang disebut interpretation .  Tahap  ini  mencakup pemeriksaan  apakah  pola  atau  informasi  yang ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau hipotesis yang ada sebelumnya.
Menurut penelitian yang dilakukan oleh [9], ada beberapa metode data mining, antara lain :
1) Classification
Klasifikasi  adalah  proses  pencarian  pola  atau fungsi  yang  menggambarkan  dan  membedakan kelas data atau konsep data.
2) Clustering
Digunakan untuk menemukan  mencari atribut  – atribut  grup  kedalam  segmentasi  berdasarkan kesamaan.
3) Association
Berfungsi  untuk  menemukan  hubungan  antara sekumpulan  atribut  atau  sekumpulan  elemen, berdasarkan  elemen  yang  muncul  dan  aturan asosiasi yang ada.
4) Regression
Bertujuan  untuk  menemukan  prediksi  dari  pola yang ada.
5) Forecasting Bertujuan  untuk  menemukan  prediksi  dari  pola yang ada.
6) Sequence Analysis Berfungsi  untuk  menemukan  pola  urutan  dari urutan kejadian.
7) Deviation Analysis Digunakan untuk mencari kejadian  langka  yang sangat berbeda dengan kondisi normal (kejadian abnormal).

## 2.4. Algoritma Regresi Linear
Regresi  linear  adalah  analisis  statistik  yang digunakan  untuk  menganalisis  dan  memahami hubungan antara dua variabel atau lebih. Regresi linier merupakan  metode  yang  umum  digunakan  untuk melakukan prediksi dengan  menggunakan garis  lurus sehingga  bisa  dilihat  dan  bisa  menggambarkan hubungan  di  antara  dua  variabel  atau  lebih  [10]. Regresi  linier  termasuk  dalam  kategori supervised learning . Rumus regresi linear secara umum adalah :
Y = f(x) (1)
Keterangan :
Y = Variabel Dependen X = Variabel Independen
Persamaan Regresi Linear adalah sebagai berikut : Y = a + bX
(2)
Di mana : Y : Variabel Terikat a  : nilai intercept / konstanta b  : koefisien X : variabel bebas
Rumus untuk mengetahui nilai a dan b :
a = ∑𝑦(∑𝑥²)−∑𝑥.∑𝑥𝑦 𝑛∑𝑥²−(∑𝑥)²
(3)
b = 𝑛∑𝑥𝑦−∑𝑥∑𝑦 𝑛∑𝑥²−(∑𝑥)²
(4)
Langkah – langkah perhitungan regresi linear adalah :
1. Identifikasi sebuah regresi variabel y dan x
2. Menyiapkan  data  yang  akan  dijadikan variabel x dan y
3. Hitung  nilai  x2,  xy,  dan  masing-masing jumlah nilai tersebut
4. Kemudian  lakukan  perhitungan  nilai  a  &  b dengan rumus [2] dan [3]

## 2.5. Rancangan Dataset
Dalam  menentukan  prediksi  hasil  produksi jagung di Jawa Barat terdapat beberapa variabel yang akan  digunakan  untuk  memprediksi  hasil  produksi jagung  ke  depannya.  Berdasarkan dataset tersebut terdapat 140 baris data dengan beberapa variabel yang akan  digunakan  dalam  memprediksi  data  jagung  di Jawa  Barat  yakni  variabel  x  (produktivitas  tanaman, luas  panen,  luas  areal  tanaman)  dan  variabel  y (produksi  jagung)  [10].  Berikut  ini  adalah  tabel penjelasan dari variabel tersebut yaitu :
Tabel 1. Keterangan variabel dataset produksi jagung
Variabel Keterangan Nama kabupaten kota Menjelaskan kabupaten / kota yang berada di Jawa Barat Tahun Menjelaskan Tahun dari data yang diambil Produktivitas Jagung Menjelaskan  jumlah  hasil panen  jagung  yang  diperoleh per-unit Luas Panen Menjelaskan total lahan yang digunakan  untuk  menanam jagung dan kemudian dipanen dalam suatu periode Luas Areal  Tanaman Memberikan gambaran tentang seberapa besar wilayah  yang  dialokasikan untuk budidaya jagung. Produksi Jagung Menjelaskan hasil panen jagung dalam periode tertentu dalam satuan ton

## 2.6. Flowchart Algoritma Regresi Linear
Berikut  adalah  uraian  dari  metode  algoritma regresi linear ditunjukkan pada gambar 1 :
Gambar 1. Flowchart algoritma regresi linear
Pada gambar 1 di atas merupakan f lowchart dari proses penelitian dataset menggunakan metode regresi linear.  Di  mana  dimulai  dari  penguploadan  data produksi jagung ke dalam google collab . Selanjutnya di proses ke dalam tahapan KDD hingga menemukan hasil  nilai performance dan  hasil  prediksi  produksi jagung.

## 2.7. Google Colaboratory
Google Colaboratory atau Google Colab adalah dokumen yang dapat dieksekusi yang dapat digunakan untuk  menyimpan,  menulis,  serta  membagikan program  yang  telah  ditulis  melalui Google  Drive . Produk  ciptaan Google  Research ini  dikenal  sebagai software apik dengan menyediakan berbagai keperluan termasuk GPU yang dapat digunakan secara gratis.  Perangkat  Lunak  ini  pada  dasarnya  seperti Jupyter  Notebook gratis  dalam  format Cloud yang dijalankan  menggunakan  browser,  seperti Mozilla Firefox dan Google Chrome [11].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Saat melakukan penelitian untuk tugas akhir ini, peneliti akan dihadapkan dengan data. Pada penelitian ini  peneliti  ingin  mengetahui  prediksi  hasil  produksi jagung  dan  hasil  pengukuran performance dari  hasil produksi  jagung  di  Jawa  Barat.  Peneliti  mengambil data  hasil  produksi  jagung  dari  tahun  2018  hingga 2022  dari website Open  Data  Jawa  Barat  yang diperoleh dari Dinas Tanaman Pangan dan Hortikultura.  Dengan  nama  sumber  data  yaitu  Hasil Prediksi  Produksi  Jagung  Kabupaten/Kota  di  Jawa Barat.  Dinas  Tanaman  Pangan  dan  Hortikultura beralamat  di  Jl.  Surapati  No.  71  Kelurahan  Sadang Serang  Kecamatan  Coblong,  Kota  Bandung  40133. Peneliti  melakukan  pengumpulan  data  melalui  link internet https://opendata.jabarprov.go.id/ pada  hari Kamis,  07  Desember  2023  Pukul  08:15  WIB,  data penelitian dapat dilihat pada tabel 2 di bawah.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data skunder yang  dikumpulkan  dan  dicatat  dengan berbagai  cara,  sebagai  informasi  opsional  bagi sebagian besar pembaca dan sebagai bukti yang dapat diverifikasi  dalam  bentuk  catatan  atau  laporan  yang dikumpulkan  dari  repositori  yang  diterbitkan  atau tidak diterbitkan.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Di bawah ini merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan oleh  peneliti dalam tugas akhir :
1) Studi Dokumentasi
Studi Dokumentasi merupakan cara
pengumpulan data yang diperoleh dari dokumen atau  catatan  yang  ada,  pada  penelitian  ini  data diambil  dari website resmi  Open  Data  Jawa Barat.  Kemudian  data  yang  diperoleh  akan peneliti  pelajari,  dipilih  sesuai  dengan  kriteria, diolah melalui data mining , dan selanjutnya akan digunakan  untuk  penelitian  tugas  akhir,  guna
untuk  mendapatkan  informasi  penelitian  tugas akhir ini.
2) Studi Literatur Studi  Literatur  adalah  teori  dasar  yang  akan digunakan untuk menyelesaikan pada penelitian tugas  akhir  ini  menjadi  acuan  yang  kuat  dalam melalukan  penelitian.    Adapun  tujuan  referensi yang  digunakan  berupa  jurnal  nasional  yang berkaitan dengan topik penelitian.

## 3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan Perancangan adalah kriteria dan tahapan yang  diterapkan  pada  sebuah  penelitian  untuk mencapai  tujuan  penelitian.  Tahapan  perancangan penelitian ini berdasarkan proses Knowledge Discovery  In  Database ,  dengan  menerapkan  langkah demi  langkah  yang  dilaksanakan  secara  berurutan untuk  mencapai  tahapan  penyelesaian.  Tahapan perancangan  tugas  akhir  dapat  dilihat  gambar  2 sebagai berikut :
Gambar 2. Proses KDD
Berikut  penjelasan  lebih  lanjut mengenai proses Knowledge  Discovery  Database (KDD)  berdasarkan gambar 3.1 di atas :
1) Data Selection
Tahapan  data selection ini  peneliti  melakukan pemilihan  data  menggunakan dataset hasil produksi jagung di Jawa Barat tahun 2018 hingga 2022  yang  sekiranya  diperlukan  sesuai  dengan kebutuhan. Kemudian peneliti melakukan import data  ke  dalam google  colab untuk  mengetahui informasi data.
2) Data Pre-Processing
Setelah dilakukan pemilihan dan import data ke dalam google  colab ,  selanjutnya  peneliti melakukan  pembersihan  data  dengan  cara menghapus missing  values dan  duplikat  data.
Berikut  adalah  langkah  –  langkah  dalam pre- processing data :

## Missing Values
Pada  tahapan  ini  peneliti  ingin  mengetahui, apakah  data  tersebut  memiliki missing  values . Jika ada maka peneliti melakukan eksekusi untuk menghapus missing values tersebut.
Duplikat Data
Pada  tahapan  ini  peneliti  ingin  mengetahui, apakah data tersebut memiliki duplikat data. Jika ada  maka  peneliti  melakukan  eksekusi  untuk menghapus data yang memiliki duplikat
3) Data Transformatio n Setelah  dilakukan  pembersihan  data,  kemudian pada tahapan data  transformation peneliti  ingin mengubah type data  pada  variabel  luas  panen, dan luas areal tanaman dari float64 ke int64.
4) Data Mining Selanjutnya  pada  tahapan  Data  Mining  peneliti ingin  mengetahui  terlebih  dahulu  hubungan antara variabel x dan y, kemudian dicari korelasi matrix di  mana  variabel  x  nanti  akan  diketahui menggunakan korelasi  matrix .  Apabila  hasil koefisien 1  atau  mendekati  1  yang  artinya variabel tersebut  berhubungan  kuat  secara searah.  Maka  variabel  x  akan  digunakan  untuk memprediksi hasil produksi jagung di Jawa Barat pada  tahapan evaluation .  Selanjutnya  ketika variabel  x  sudah  diketahui  menggunakan korelation  matrix ,  maka  peneliti  ingin  melihat grafik pengaruh dari variabel x dan y.
5) Evaluation Selanjutnya  pada  tahapan evaluation adalah tahapan  untuk  menyimpulkan  hasil  dari  data mining menggunakan algortima  regresion linear . Sebelum menyimpulkan, peneliti melakukan perbandingan terlebih dahulu antara 1 variabel x dan 2 variabel x dengan 1 variabel y. Apabila  hasil  sudah  didapatkan  maka  peneliti mengambil  hasil accuary dan  hasil  prediksi tertinggi  dan  melakukan  pengambilan  hasil RMSE,  MAE ,  dan  nilai performance serta  hasil grafik regresi linear .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  pertama  peneliti  ingin  mengetahui hasil  prediksi  produksi  jagung  di  Jawa  Barat.  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan data asli Hasil Produksi Jagung di Jawa Barat Tahun 2018  hingga  2022.  Variabel  yang  ada  pada  data  ini terdiri dari Nama Kabupaten kota, Tahun, Produktivitas  Jagung,  Luas  Panen,  Luas  Areal Tanaman,  dan  Produksi  Jagung.  Dengan  jumlah  data sebanyak  140  baris  data.  Berikut  peneliti  lampirkan tahapan dalam melakukan Prediksi Produksi Jagung di Jawa  Barat  menggunakan  bahasa  pemrograman python dalam tahapan KDD :
4.1. Data Collection Tahapan  data collection ini  peneliti  melakukan pemilihan  data  menggunakan dataset Hasil  Produksi Jagung  di  Jawa  Barat  tahun  2018  hingga  2022  yang sekiranya  diperlukan  sesuai  dengan  kebutuhan. Berikut Data Hasil Produksi Jagung di Jawa Barat :
Tabel 2. Dataset data jagung jawa barat 2018 – 2022
2K T PJ LP LA PJ Kabupat en Bogor 2018 80,34 584 800 4688 Kabupat en 2018 66,37 15384 165 19 10210
2K T PJ LP LA PJ Sukabu mi Kabupat en Cianjur 2018 77,75 13321 143 98 10356 6 ........... ......... ......... ............ ....... ....... Kota Tasikma laya 2022 75,7 4 105 31 Kota Banjar 2022 26,62 222 219 606 Keterangan : 2K = Nama Kabupaten / Kota di Jawa Barat T = Tahun PJ = Produktivitas Jagung LP = Luas Panen LA = Luas Areal Tanaman PJ
= Produksi Jagung
Kemudian data yang sudah dipilih sesuai dengan kriteria  dalam  data mining ,  selanjutnya  peneliti melalukan import data  ke  dalam google  collab pada gambar 3 :
Gambar 3. Data produksi jagung di import ke google collab

## 4.2. Data Preprocessing
Selanjutnya  pada  tahapan  data pre-processing peneliti  melakukan  pengecekkan missing  values dan duplicated data , hasil tersbut terdapat missing  values terhadap variabel produktivitas jagung (1), luas panen (3),  luas  arel  tanaman  (1),  serta  terdapat  data duplicated sebanyak 10 baris gambar 4 dan 5 :
Gambar 4. Informasi missing values
Data  yang  sudah  dibersihkan  selanjutnya  akan dilanjutkan  data transformation ,  berikut  informasi data yang sudah peneliti bersihkan pada gambar 6
4.3. Data Transformation Pada  tahap transformation peneliti  ingin mengubah type data pada variabel luas panen dan luas areal  tanaman  dari float64 ke int64 ,  berikut  adalah proses pengubahan tipe data gambar 7 dan 8 :
Selanjutnya, setelah proses pengubahan tipe data, maka variabel luas panen dan luas areal tanaman akan
berubah  format  dari  float64  ke  int64,  berikut  adalah hasil transformasi data gambar 9 :
Gambar 9. Informasi data type setelah diubah
4.4. Data Mining Pada  tahapan  data mining peneliti  melakukan terlebih  dahulu  hubungan  antara  variabel  x  dan  y, Berikut ini merupakan hubungan variabel x dan y, di mana variabel x adalah data produktivitas jagung yang disimbolkan  dengan  warna  merah,  luas  panen  yang disimbolkan  dengan  warna  biru  ,  dan  data  luas  areal tanaman  yang  disimbolkan  dengan  warna  hijau, variabel  y  adalah  produksi  jagung  ,  berikut  adalah
grafik hubungan pada gambar 10 :
Kemudian setelah diketahui hubungan variabel x dan  y,  peneliti  melakukan korelasi  matrix untuk mengetahui variabel (x)  mana  yang  akan  digunakan untuk  memprediksi  hasil  produksi  jagung  di  Jawa barat  dengan  indikator  variabel  (y)  Produksi  Jagung gambar 11 :
Dari  hasil korelasi matrix  tersebut  bahwa variabel  x  yang akan digunakan untuk memperediksi
Gambar 5. Informasi data duplicate
Gambar 6. Informasi data setelah di preprocessing Gambar 7. Informasi data type Gambar 8. Proses pengubahan data type
Gambar 10. Hubungan variabel x dan y
hasil  produksi  jagung  di  Jawa  Barat  menggunakan variabel  luas  panen  dan  luas  areal  tanaman,  karena memiliki  nilai  koefisien  mendekati  1  yang  artinya variabel luas panen dan luas areal panen berhubungan kuat secara searah dengan variabel y produksi jagung.
Selanjutnya  peneliti  ingin  mengetahui  masing- masing hubungan variabel x (luas panen dan luas areal tanaman)  dan  variabel  y  produksi  jagung  gambar  13 dan 14 :

## 4.5. Evaluation / Interpretation
Pada tahapan evaluation ini untuk menyimpulkan hasil  dari  data  mining  yang  sudah  peneliti  lakukan. Kemudian  peneliti  mengambil  input  variabel  x  yaitu luaspanen  dan  luasarealtanaman  dan  variabel  y  yaitu produksijagung,  perintah  yang  diinput  ke  program gambar 15 :
Selanjutnya  peneliti  melakukan  perintah  untuk melakukan training dan testing seperti gambar 16 :
Kemudian  peneliti  memeriksa  jumlah  data training dan testing dapat dilihat gamabar 4.17 :
Selanjutnya peneliti melakukan pembuatan objek linear regresi dengan nama regressor gambar 18 :
Kemudian  peneliti  mencari  nilai coeficient dan intercept gambar 19 :
Gambar 13. Pengaruh hubungan luas panen dan produksi jagung
Gambar 14. Pengaruh luas areal tanaman (x) dan produksi jagung (y)
Gambar 15. Mengambil variabel input
Gambar 16. Perintah split data training dan testing
Gambar 17. Memeriksa data
training dan testing
Gambar 18. Membuat objek linear regresi
Gambar 19. Nilai coefisient dan intercept
Peneliti  mencari  tahu  accuracy  dan  hasil accuracy scorenya menunjukkan hasil 97.21% gambar 20 :
Peneliti mencari tahu data prediksi hasil produksi jagung  di  Jawa  Barat  kedepannya,  data  prediksi gambar 21 :
Selanjutnya  peneliti  ingin  mengetahui  hasil perhitungan  data  prediksi,  data  prediksi  untuk  hasil produksi  jagung  di  Jawa  Barat  adalah  sebanyak 2.052.496 Ton gambar 22 :
Kemudian peneliti ingin membandingkan dengan hasil 2 variabel diatas dengan 1 variabel x (luas panen) dan  variabel  y (produksi  jagung) saja,  berikut adalah hasil accuracy dan  hasil  prediksi  menggunakan  1 variabel saja, gambar 23 :
Selanjutnya  peneliti  ingin  mengetahui  hasil perhitungan  data  prediksi  dengan  variabel  x  (luas panen) dan variabel y (produksi jagung), dan prediksi untuk  hasil  produksi  jagung  di  Jawa  Barat  adalah sebanyak 2.056.890 Ton pada gambar 24 :
Berikut adalah tabel 3 perbandingan 2 variabel x dan 1 variabel x dengan 1 variabel y :
Tabel 3. Perbandingan variabel x dan y Dua variabel x dan satu variabel y Satu variabel x dan satu variabel y Akurasi Prediksi Akurasi Prediksi 99,07% 2.052.496 Ton 99,10% 2.056.890 Ton
Dari  hasil  tabel  perbandingan  tersebut  peneliti melakukan  kesimpulan  bahwa  hasil  dari  dua perbandingan  variabel  tersebut  memilki  hasil  yang berbeda  walaupun sangat  tipis  perbedaannya. Selanjutnya  peneliti  ingin  mengetahui  hasil MAE, MSE,  RMSE ,  dan performance menggunakan  hasil prediksi  dan  akurasi  paling  tinggi  yaitu  dengan  1 variabel  x  (luas  panen)  dan  1  variabel  y  (produksi jagung).
Maka  hasil  persamaan  liner  regresi  pada  1 variabel  x  dan  1  variabel  y  yaitu  Y  =  - 2753.018316202004  *  x  +   [7.72294428].  Nilai tersebut didapat melalui hasil coefisient dan intercept yang sudah peneliti lakukan.
Selanjutnya  peneliti ingin melihasi hasil visualisasi dari  data testing luas  panen  terhadap produksi jagung gambar 25 :
Gambar 20. Hasil accuracy score 2 variabel x dan 1 variabel y
Gambar 21. Data prediksi
Gambar 22. Jumlah perhitungan data prediksi 2 variabel x dan 1 variabel y
Gambar 23. Hasil accuracy score 1 variabel x dan 1 variabel y
Gambar 24. Jumlah perhitungan data prediksi 1 varibael x dan 1 variabel y
Gambar 25. Visualisasi data testing
Kemudian  peneliti  ingin  melihat  hasil  dari  data training luas panen terhadap produksi jagung gambar 26 :
Setelah diketahui hasil prediksi produksi jagung di Jawa Barat dari perbandingan tersebut, selanjutnya peneliti  ingin  mengetahui  hasil  nilai  preformance, MAE,  MSE,  dan  RMSE  dari  hasil accuracy dan prediksi  paling  tertinggi  menggunakan  1  variabel  x dan 1 variabel y, dan sistem menampilkan nilai MAE : 5741.21, MSE :  124802556, RMSE :  124802556.11, dan performance : 0.991046 (99.10%) pada gambar 27 :

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis data mining yang telah diuraikan  pada  bagian  hasil  tugas  akhir  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  hasil  prediksi  produksi  jagung  di Jawa Barat menggunakan regresi linear yaitu sebanyak 2.056.890 Ton, ini menunjukkan bahwa hasil prediksi produksi    jagung  di  Jawa  Barat  ke  depannya  akan mengalami  kenaikan  yang  sangat  signifikan  dari  5 tahun sebelumnya. Hasil prediksi produksi jagung ini bisa  jadi  lebih  atau  kurang  dari  prediksi  peneliti. Dilihat dari hasil  analisis bahwa hasil MAE: 5741.21, MSE: 124802556, RMSE: 124802556.11, performance : 0.991046 (99.10%) dan hasil persamaan regresi  linear  yaitu  Y  =  -2753.018316202004  *  x  + [7.72294428].  Menunjukkan  hasil  yang  baik.  Itu artinya algoritma regresi linear yang peneliti uji sangat cocok dengan data yang dipakai. Adapun saran untuk penelitian  selanjutnya  adalah  silahkan  gunakan  alat
lain  seperti rapidminer untuk  penelitian  selanjutnya, silahkan  menggunakan  algoritma  lain  seperti  ANN ( Artificial  Neural  Network ),  untuk  hasil  yang  lebih akurat,  dan  disarankan  juga  untuk  menambahkan jumlah baris data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Adha and E. Utami, “PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG  MENGGUNAKAN  ALGORITMA APRIORI DAN REGRESI LINEAR BERGANDA  (STUDI  KASUS :  DINAS PERTANIAN KABUPATEN DOMPU).” [2]  S.  Fajri,  H.  Gunawan,  L.  R.  Batubara,  and  Z.
Sitorus,  “Prediksi  Hasil  Produksi  Tanaman
Tomat di Indonesia Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma Fletcher-Reeves,” Building of Informatics, Technology and Science
(BITS) ,  vol.  4,  no.  3,  Dec.  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2704.
[3]  A.  Satria,  R.  Maulida  Badri,  I.  Safitri,  and  H. Artikel, “Prediksi Hasil Panen Tanaman Pangan Sumatera  dengan  Metode  Machine  Learning,” Digital  Transformation  Technology  (Digitech) | e , vol. 3, no. 2, 2023, doi: 10.47709/digitech.v3i2.2852.
[4]  N.  Nurhayati,  Mhd.  B.  Sibuea,  D.  Kusbiantoro, M.  Silaban,  and  A.  Wanto,  “Implementasi Algoritma  Resilient  untuk  Prediksi  Potensi Produksi Bawang Merah di Indonesia,” Building of Informatics,  Technology  and  Science  (BITS) , vol. 4, no. 2, Sep. 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2269. [5]  N. Moha Lalapa and W. Yunus, “IMPLEMENTASI METODE REGRESI

## LINEAR  SEDERHANA  UNTUK  PREDIKSI
HARGA  CABAI  RAWIT,” Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer , vol. 2, no. 2, p. 96, 2023.
[6]  S.  Oleh,  R.  Jannah,  J.  Peternakan,  and  F. Pertanian, “PENGARUHVARIETASDAN JARAK  TANAM  BERBEDA  TERHADAP
PRODUKSI SEGAR DAN PRODUKSI BAHAN KERING PADA HIJAUAN JAGUNG (Zea mays L),” 2019.
[7]  A.  D.  Brisa  Ayu et  al. ,  “Pengembangan Agrowisata  Jagung  di  Desa  Giripanggung Kabupaten Gunungkidul,” 2023.
[8]  F.  O.  Lusiana,  I.  Fatma,  and  A.  P.  Windarto, “Estimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda Pada  BPS  Simalungun,”  2021.  [Online]. Available: https://hostjournals.com/
[9]  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),”  2020.  [Online].
Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
Gambar 26. Viasualisasi data training
Gambar 27. Nilai MAE, MSE, RMSE, performance
[10]  P. Sari Ramadhan and N. Safitri STMIK Triguna Dharma,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda Pada  BPS  Deli  Serdang,”  vol.  18,  no.
SAINTIKOM,  pp.  55–61,  2019,  [Online]. Available: https://sirusa.bps.go.id/index.php
[11]  B.  Mega  Pratiwi  and  N.  Q.  Nada,  “Penerapan Model  Machine  Learning  dalam  Menentukan
Rekomendasi  Objek  Wisata  Provinsi  Jawa Tengah,” 2022.