## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6089

## Penerapan Algoritma Support Vector Regression dalam Memprediksi Produksi dan Produktivitas Kelapa Sawit
Adyah Widiarni * , Mustakim
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950324463@students.uin-suska.ac.id, 2 mustakim@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950324463@students.uin-suska.ac.id
Abstrak− Kelapa  sawit  adalah  tanaman  perkebunan  yang  memberikan  nilai  ekonomi  tertinggi  di  Indonesia.  Riau  saat  ini sebagai provinsi penghasil minyak kelapa sawit tertinggi di Indonesia dengan perusahaan kelapa sawit yang dikelola negara ialah PTPN V. Namun, produksi kelapa sawit tersebut tidak selalu stabil disetiap bulannya, yang mengalami naik dan turun dalam jumlah produksi dan produktivitas karena beberapa faktor antara lain curah hujan yang tidak teratur, iklim, kesuburan tanah dan yang paling penting tandan buah yang belum siap panen. Maka dilakukan proses pengolahan data mining dengan memprediksi jumlah produksi dan produktivitas kelapa sawit yang menerapkan Algoritma Support Vector Regression (SVR) dengan tiga kernel seperti kernel Linear, kernel RBF serta kernel Polynomial. Hasil percobaan pada produksi dan produktivitas kelapa sawit menunjukkan bahwa kernel terbaik ialah kernel RBF karena hasil prediksi mendekati nilai sebenarnya. Tingkat akurat  pada  produksi  kelapa  sawit  sebesar  75,4%  dan  produktivitas  kelapa  sawit  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  71%. Dihasilkan juga nilai error  pada produksi kelapa sawit sebesar 1,8%, untuk produktivitas sebesar 2,1%. Hasil penelitian dapat digunakan sebagai gambaran estimasi dalam pengambilan keputusan perusahaan tersebut kedepannya.
Kata Kunci: Algoritma Support Vector Regression; Kelapa Sawit; Prediksi; Produksi; Produktivitas
Abstract− Palm oil is a plantation crop that provides the highest economic value in Indonesia. Riau is currently the highest palm oil producing province in Indonesia with a state-run palm oil company, PTPN V. However, palm oil production is not always  stable  every  month,  whichexperiences  ups  and downs in the  amount  of production  and productivity  due  to several factors including irregular rainfall, climate, soil fertility and most importantly fruit bunches that are not ready to harvest. So the data mining processing process is carried out by predicting the amount of production and productivity of oil palm applying the  Support  Vector  Regression  (SVR)  algorithm  with  three  kernels  such  as the  Linear kernel,  RBF  kernel  and  Polynomial kernel. Experimental results on palm oil production and productivity show that the best kernel is the RBF kernel because the prediction results are close to the actual value. The accurate rate on palm oil production is 75.4% and palm oil productivity produces an accuracy value of 71%. It also produces an error  value on palm oil production of 1.8%, for productivity of 2.1%. The results of the study can be used as an estimated picture in the company's future decision making.
Keywords : Palm Oil; Prediction; Production; Productivity; Support Vector Regression Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara yang telah ditetapkan menjadi penghasil minyak kelapa sawit didunia.  Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) 2020, Indonesia tercatat mempunyai luas 14,59 juta hektar perkebunan kelapa sawit dengan luas perkebunan di Provinsi Riau sebesar 2,86 juta hektar [1]. Saat ini Riau dikenal sebagai penghasil minyak bumi tertinggi di Indonesia[2]. Hal ini dikarenakan, salah satu tanaman yang ditetapkan menjadi tanaman terpenting di Indonesia yang memberikan nilai ekonomi tertinggi yaitu kelapa sawit [3].
Kelapa sawit adalah hasil komoditas perkebunan yang menghasilkan minyak nabati yang diperlukan pada sektor industri[4]. Kelapa sawit merupakan jenis tanaman yang tumbuh di iklim tropis. Tanaman tersebut berasal dari negara Nigeria, Afrika Barat dan menjadi tanaman penghasil minyak bumi tertinggi per hektar [5]. Salah satu perusahaan yang melakukan pengelolaan tanaman kelapa sawit yaitu PT. Perkebunan Nusantara V atau disingkat PTPN V.
PTPN V adalah  perseroan dibidang kelapa sawit dan  karet. PTPN V adalah Badan Usaha Milik Negara (BUMN) berdiri tanggal 11 Maret 1996 dan Kantor Pusat berada di Jalan Rambutan Nomor 43, Pekanbaru, Riau [6] yang dapat melayani kepentingan umum serta modal usaha yang berasal dari pemerintahan[7]. Berbagai usaha dan  upaya  dilakukan  PTPN  V  untuk  meningkatkan  kinerjanya  dengan  meningkatkan  hasil  produksi  dan produktivitas kedepannya.
Produksi kelapa sawit merupakan hasil komoditas pada perkebunan kelapa sawit dengan satuan kilogram (kg) atau ton sesuai dengan luas lahan. Sedangkan produktivitas kelapa sawit adalah hasil yang ingin dicapai dalam budidaya kelapa sawit  dengan satuan kg atau ton  per hektar  [8]. Hasil produksi  dan produktivitas kelapa sawit tersebut tidaklah selalu stabil disetiap bulannya yang dipengaruhi oleh curah hujan, iklim, kesuburan tanah dan lain-lain. Penurunan produksi kelapa sawit tersebut juga disebabkan oleh tandan buah kelapa sawit yang belum siap panen, sehingga penurunan jumlah produksi dapat berdampak pada keuntungan yang diperoleh perusahaan. Selain itu, produktivitas tanaman kelapa sawit bergantung pada komposisi umur tanaman, komposisi tersebut dapat berubah  disetiap  tahunnya  yang  mampu  menghambat  pencapaian  produktivitas  per  hektarnya.      Terdapat  juga beberapa  faktor  yang  menyebabkan  produktivitas  mengalami  penurunan  diantaranya  faktor  lingkungan,  faktor genetik dan teknik budidaya tanaman.  Maka dari itu dilakukanlah prediksi produktivitas untuk mengetahui masa produktif  kelapa  sawit  yang  dapat  dilihat  dari  bagaimana  kondisi  kelapa  sawit  tersebut.  Hal  ini  dikarenakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6089
tanaman  kelapa  sawit  yang  telah  melebihi  umur  ekonomis  (>  25  tahun)  akan  mengalami  penurunan  dalam kemampuan produktivitasnya, sehingga perlu diremajakan[9]. Oleh karena itu, dilakukanlah upaya meningkatkan produksi  dan  produktivitas  kelapa  sawit  di  PTPN  V  dengan  melakukan  pengolahan  data,  salah  satunya  yaitu menggunakan teknik data mining  dengan memprediksi  hasil produksi  dan produktivitas kelapa sawit perbulan. Prediksi hasil produksi dan produktivitas tersebut dilakukan perbulan karena pada setiap bulan dilakukan evaluasi hasil produksi di PTPN V sehingga prediksi tersebut digunakan sebagai gambaran estimasi dalam pengambilan keputusan  dimasa  depan.  Dalam  melakukan  prediksi  pada  kasus  regresi  dengan  menggunakan  data  time  series salah satunya adalah Algoritma Support Vector Regression (SVR).
Algoritma SVR adalah algoritma turunan dari algoritma Support Vector Machine (SVM) pada kasus regresi dengan tujuan untuk menemukan fungsi yang digunakan sebagai suatu hyperplane (garis pemisah) dengan semua input  data.  Algoritma  SVR  sering  digunakan  untuk  mendeteksi  pola  data  time  series  dan  mampu  mengatasi overfitting untuk mencapai kinerja yang bagus dengan nilai error  rendah [6]. Metode Multilayer Perceptron (MLP) lebih akurat dibandingkan dengan algoritma SVR dalam melakukan prediksi. Hal itu dikarenakan algoritma MLP dapat  digunakan untuk  prediksi  data  time series dalam jumlah data yang cukup besar  [10]. Sehingga algoritma SVR lebih baik daripada algoritma Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan nilai Root Mean Square Error  (RMSE) algoritma ARIMA dan algoritma SVR berturut-turut adalah 0.0672 dan 0.0533 [11].
Terdapat  banyak  penelitian  yang  telah  menerapkan  algoritma  SVR  dalam  menyelesaikan  kasus  prediksi yang memiliki tingkat akurat yang baik. Algoritma SVR merupakan model yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Artificial Neural Network (ANN) saat memprediksi produksi dan produktvitas kelapa sawit. Algoritma SVR  menghasilkan  Mean  Square  Error    (MSE)  terkecil  dan  tingkat  akurat  tertinggi  [12].  Dalam  prediksi produktivitas kelapa sawit menggunakan algoritma SVR dihasilkan bahwa kernel terbaik yaitu Kernel Radial Basis Function (RBF) dengan tingkat akurat 95% dengan nilai error  6% [13]. Algoritma SVR memiliki tingkat akurat yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  algoritma  Multilayer  Perceptron  dan  algoritma  Regresi  Linear[14]. Algoritma  SVR  juga  dilakukan  dengan  menggunakan  Kernel  RBF  diperiode  pertama  pada  Fold  ke-1  yang menghasilkan nilai error  4,8 % dan tingkat akurat 91%. Pada periode kedua diperoleh nilai MSE 0,14% dan R 96% pada Fold ke-2 [15]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Widiarni dan Mustakim tahun 2021, memprediksi menggunakan  kernel  linear  dengan  teknik  membagi  data  K-Fold  Cross  Validation  yang  menghasilkan  tingkat akurat 85%, tingkat error (MSE) 19,6%. Sehingga diperoleh nilai prediksi yang mengalami penurunan kedepannya [6].
Berdasarkan  penjelasan  yang  telah  didukung  beberapa  penelitian  sebelumnya,  sehingga  dilakukanlah prediksi produksi dan produktivitas kelapa sawit di PTPN V  dengan menerapkan algoritma SVR seperti  kernel Linear, kernel RBF dan kernel Polynomial. Hasil penelitian diharapkan mampu memberikan pengetahuan serta informasi kedepannya mengenai produksi dan produktivitas kelapa sawit di PTPN V dengan melakukan prediksi menggunakan algoritma SVR .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Data Mining
Data mining merupakan cara menganalisa data dalam skala besar dari berbagai database seperti data berorientasi objek, data relasional serta data transaksi untuk menemukan informasi baru pada database [16]. Data mining adalah mekanisme untuk memperoleh informasi pada suatu data sehingga didapatkan pola menarik yang berguna untuk membantu dalam pengambilan keputusan [17]. Data mining juga berarti cara mengumpulkan data, mengolah data serta  menemukan  pola  pada  kumpulan  data  untuk  menyelesaikan  masalah  [18].  Berdasarkan  dari  beberapa pengertian  dari  data  mining,  maka  data  mining  berarti  cara  untuk  mencari  serta  menganalisa  data  untuk mendapatkan informasi dari data sehingga menemukan pola menarik yang sebelumnya belum diketahui. Terdapat beberapa teknik dalam data mining, diantaranya Asosiasi, Klasifikasi, Estimasi, Prediksi dan Pengklusteran [19] .

## 2.2.  Prediksi
Prediksi merupakan cara untuk meramalkan secara terstruktur dan bertahap apa yang akan terjadi di masa depan yang bersumber dari data  masa lalu dan saat ini [20][21]. Dalam prediksi tidak perlu memberikan jawaban yang benar tetapi mencoba menemukan jawaban yang mungkin nanti akan terjadi [20]. Prediksi dapat dikatakan sebagai input untuk proses perencanaan serta pengambilan keputusan karena dapat menunjukan apa yang akan terjadi pada situasi tertentu [22].

## 2.3.  Produksi dan Produktivitas
Produktivitas  bukanlah  produksi,  hal  ini  dikarenakan  memiliki  perbedaan  dalam  segi  istilah.  Produksi  selalu didasarkan  pada  keluaran  (output)  dengan  unit  satu  dimensi  seperti  kg  atau  ton,  sedangkan  produktivitas didasarkan dengan unit dua dimensi seperti ton per hektar [8]. Produksi adalah hasil yang diperoleh dari budidaya kelapa  sawit  pada  sektor  perkebunan  atau  pertanian.  Selain  harga,  produksi  menjadi  salah  satu  faktor  yang menentukan jumlah pendapatan petani [23].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6089

## 2.4.  Kelapa Sawit
Kelapa sawit (Elaeis guineensisJacq) adalah tanaman yang berasal dari Nigeria dan tergolong tanaman multiguna. Tetapi  kelapa  sawit  juga  dapat  tumbuh  subur  diluar  daerah  asal  yaitu  Indonesia,  Malaysia,  Papua  Nugini  dan Thailand [24]. Kelapa sawit pertama kali datang ke Indonesia pada tahun 1848 di Pulau Jawa, bibitnya berasal dari daerah  Hortus  Botanicus,  Amsterdam.  Penanaman  pertama  kali  kelapa  sawit  berlokasi  di  Kebun  Botani  Bogor [25]. Tanaman kelapa sawit mempunyai arti penting untuk kesejahteraan masyarakat seperti mampu menciptakan lapangan kerja dan bisa menjadi sumber devisa negara[24].

## 2.5.  Min Max Normalization
Min-Max  Normalization  merupakan  cara  teratur untuk  mengubah  data  agar  lebih  mudah  dipahami.  Tujuannya untuk menemukan nilai yang sama dari semua atribut data [26] serta menghasilkan nilai perbandingan dari data sebelum dan sesudah di proses [27]. Selain itu Min-Max Normalization  merupakan proses pengolahan data secara linear menjadi nilai baru lainnya [28]
X ′ = X−Xmin Xmax−Xmin (1)

## 2.6.  Algoritma Support Vector Regression
Algoritma ini diperkenalkan oleh Vapnik, Boser dan Guyon tahun 1992 [29].  SVR adalah metode perkembangan regresi pada Support Vector Machine (SVM) pada regresi yang dapat mengatasi overfitting dengan temukan fungsi f(x) yang membawa hasil ke target aktual [26] dan sebagai suatu hyperplane (garis pemisah) dengan semua input data [29]. SVR dibangun pada sistem Machine Learning (ML) berbasis teori pembelajaran statistik dan telah secara luas digunakan untuk memecahkan masalah regresi berdimensi tinggi  [30]. Algoritma SVR tergolong ke dalam algoritma cerdas non linier yang memiliki hyperparameter yaitu ε (epsilon), C (nilai penaliti), fungsi kernel dan parameter  kernel  [31].  Di  dalam  studi,  SVR  diterapkan  untuk  tipe  data  time  series  dengan  tingkat akurat  yang tinggi[32]. Terdapat bentuk persamaan pada fungsi regresi f(x) sebagai berikut.
f (x)   =   w T φ(x)  +  b
(2)
Dengan φ (x) sebagai titik didalam feature space yang berdimensi lebih tinggi, hasil memetakan x di ruang masukan. Koefisien w sebagai  vektor bobot  yang berdimensi  l  dan koefisien b sebagai  bias, yang diperkirakan dengan meminimalkan fungsi risiko, sehingga didefinisikan ke dalam bentuk persamaan [6] :
min 1 2 ||w|| 2  +  C 1 γ ((∑ Lε ( yi l i = 1, f(xi)) (3) Dengan batasan
yi  − φ (x) − b ≤ ε
(4)
wφ(x i ) −  y 1 + b  ≤ ε, i = 1,2, … , λ (5) Dimana Lε(yi, f (xi) = 0 (6) {0 , untuk |yi –  f(xi)| < ε|yi − f(xi)| − ε, untuk |yi − f(xi)| ≥ ε (7)
Algoritma SVR terdiri dari tiga kernel yaitu Linear, RBF, Polynomial  serta Sigmoid [13][33]. Penelitian ini menggunakan fungsi ketiga kernel yakni Linear, RBF dan Polynomial pada persamaan 6,7, dan 8.
Kernel Linear
k (x,y) = x T y + C (8)
Kernel RBF
k (x,y) = exp(- γ || x – y || 2 ) (9)
Kernel Polynomial
k (x,y) = ( α x T y + C ) d
(10)

## 2.7.  K-Fold Cross Validation
K-Fold Cross Validation adalah suatu cara membagi data dengan memprediksi kesalahan dari sebuah algoritma pembelajaran. K-Fold Cross Validation digunakan secara acak dengan pembagian data menjadi k himpunan bagian yang diinginkan. Pembagian data terbagi  menjadi  dua yakni  data pelatihan dan pengujian [15]. Tujuan  K-Fold Cross Validation untuk memberikan validasi tingkat akurat yang maksimal pada perputaran data pengujian dan data pelatihan. K-Fold Cross Validation dapat memecahkan data menjadi k bagian dengan masing-masing bagian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6089
memiliki jumlah data yang seimbang. Dataset k yang digunakan sebagai data pengujian diganti dengan bagian lain hingga semua data diperlakukan sebagai data pengujian [28] .

## 2.8. Tahapan Penelitian
Data yang digunakan dari penelitian ini yaitu jumlah produksi kelapa sawit dan produktivitas kelapa sawit  dari Januari  2020  hingga  Desember  2022  diseluruh  kebun  pada  PTPN  V.  Data  time  series  jumlah  produksi  dan produktivitas kelapa sawit digunakan sebagai data untuk menentukan perkembangan produksi dibeberapa bulan kedepan.  Terdapat  beberapa  tahapan  dalam  penerapan  algoritma  SVR  dalam  memprediksi  seperti  tahap pengumpulan  data,  tahap  pra  proses  data,  tahap  membagi  data  dengan  teknik  K-Fold  Cross  Validation,  tahap menerapkan algoritma SVR dengan tiga Kernel (Linear, RBF dan Polynomial) serta tahap hasil dan analisis dilihat pada Gambar 1.
Mulai Pengumpulan Data Pra Proses Data Pembagian Data Memasukkan Parameter Data Produksi Data Produktivitas Studi Literatur Penerapan Algoritma SVR UpperBound (C dan ϒ ) Kernal Linear, Kernel RBF dan Kernel Polynomial Optimasi (Grid Search ) Proses Percobaan Perhitungan Algoritma SVR Hasil dan Analisis Selesai Data Pelatihan Data Pengujian Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data dan Pra Proses Data
Penelitian menggunakan 720 data produksi  kelapa sawit  dan 720 data produktivitas kelapa sawit  yang masing- masing terdiri dari 20 kebun dari data tahun 2020 hingga 2022. Maka dilakukan pelabelan nama pada kebun di PTPN  V  untuk  mempermudah  dalam  pemrosesan  data.  Kebun  tersebut  dilabelkan  dengan  A01  sampai  dengan A20 dengan rincian A01 (Kebun Sei Rokan), A02 (Kebun Sei Tapung), A03 (Kebun Sei Intan), A04 (Kebun Sei Siasam), A05 (Kebun Sei Berlian), A06 (Kebun Terantam), A07 (Kebun Tandun), A08 (Kebun Sei Kencana), A09 (Kebun Sei Lindai), A10 ( Kebun Sei Batulangkah), A11 (Kebun Tamora), A12 (Kebun Sei Garo), A13 (Kebun Sei Galuh), A14 (Kebun Sei Pagar), A15 (Kebun Tanjung Medan), A16 (Kebun Tanah Putih), A17 (Kebun Air Molek-I),  A18 (Kebun  Air  Molek-II),  A19  (Kebun  Lubuk  Dalam),  dan  A20 (Kebun  Sei  Buatan). Selanjutnya, Tahap pra proses data dengan menerapkan Min-Max Normalization.  Untuk data normalisasi dari rentang 0 hingga 1 dilihat pada Tabel 1 dan 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6089
Tabel 1. Normalisasi Produksi Kelapa Sawit Kebun 2020 2022 Jan (1)  Feb (2)  Mar (3)  April (4)  Mei (5)  Juni (6)  …  Nov (35)  Des (36) A01 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 … 1.000 1.000 A02 0.191 0.220 0.244 0.280 0.301 0.304 … 0.240 0.241 A03 0.211 0.225 0.239 0.246 0.239 0.234 … 0.212 0.213 A04 0.111 0.106 0.106 0.108 0.100 0.094 0.000 0.000 A05 0.207 0.210 0.216 0.228 0.240 0.250 0.284 0.283 … … … … … … … … A19 0.304 0.331 0.347 0.351 0.347 0.341 … 0.375 0.369 A20 0.143 0.172 0.178 0.186 0.178 0.163 … 0.159 0.155 Tabel 2. Normalisasi Produktivitas Kelapa Sawit Kebun 2020 2022 Jan (1)  Feb (2)  Mar (3)  April (4)  Mei (5)  Juni (6)  …  Nov (35)  Des (36) A01 0.750 0.661 0.607 0.569 0.607 0.632 … 0.740 0.741 A02 0.407 0.453 0.502 0.605 0.716 0.756 … 0.760 0.766 A03 1.000 1.000 1.000 0.985 0.989 1.000 … 0.716 0.722 A04 0.431 0.335 0.299 0.297 0.270 0.254 … 0.144 0.152 A05 0.331 0.270 0.263 0.284 0.348 0.400 … 0.457 0.457 … … … … … … … … … … A19 0.414 0.415 0.420 0.404 0.423 0.427 … 0.560 0.549 A20 0.546 0.643 0.619 0.628 0.618 0.568 … 0.781 0.759

## 3.2 Proses Membagi Data
K-Fold  Cross Validation  merupakan  cara membagi  data untuk mempermudah dalam kelola data dengan proses membagi  data  menjadi  dua  bagian  yakni  data  pelatihan  dan  data  pengujian.  Menurut  penelitian  Chistodoulus, dalam  prediksi  data  minimum  yang  diperlukan  sebanyak  16  sampai  dengan  20  titik  data  [12],  dimana  dalam penelitian ini terdiri  dari  36 titik data. Data tersebut  dibagi menjadi  4 fold   dimana  setiap fold  terbagi  menjadi training set, output training, testing set  dan output testing.

## 3.3 Penerapan Algoritma SVR

## 3.1.1 Uji Parameter Grid Search
Grid Search dapat digunakan untuk menghasilkan nilai yang optimal. Algoritma SVR pada Kernel Linear hanya membutuhkan satu parameter yang sesuai yaitu parameter C [34], sedangkan Kernel RBF dan Kernel Polynomial hanya membutuhkan dua parameter yaitu parameter C dan parameter Gamma  [35][36]. Nilai parameter C pada Kernel Linear yakni C (0.125, 0.25, 0.5, 0.75, 1, 2, 4, 8, 16) dan (0.25, 0.5, 0.75, 1, 2, 4, 8, 16, 32). Pada Kernel RBF dan Kernel Polynomial menggunakan nilai parameter C (0.25, 0.5, 0.75, 1, 0.5, 0.75, 1, 2) dan nilai parameter Gamma (0.5, 0.25, 0.125, 0.0625, 1, 2, 4, 8). Hasil percobaan uji parameter tersebut dihasilkan nilai  error  atau MSE dan nilai akurasi atau nilai R pada produksi serta produktivitas kelapa sawit pada Tabel 3 dan 4.
Tabel 3. MSE dan R Produksi Kelapa Sawit Kernel Nilai  Fold ke 1   Fold ke 2   Fold ke 3   Fold ke 4 Linear MSE 0.091 0.122 0.130 0.140 R 0.974 0.904 0.986 0.990 RBF MSE 0.022 0.027 0.026 0.018 R 0.799 0.840 0.841 0.754 Polynomial MSE 0.132 0.468 0.239 0.076 R 0.815 0.630 0.697 0.692 Tabel 4. MSE dan R Produktivitas Kelapa Sawit Kernel Nilai  Fold ke 1   Fold ke 2   Fold ke 3   Fold ke 4 Linear MSE 0.239 0.127 0.156 0.313 R 0.727 0.795 0.692 0.948 RBF MSE 0.021 0.041 0.022 0.023 R 0.712 0.529 0.576 0.654 Kernel Nilai Fold ke 1 Fold ke 2 Fold ke 3 Fold ke 4 Polynomial MSE 0.036 0.211 0.095 0.316 R 0.657 0.363 0.333 0.534

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6089
Berdasarkan Tabel 3. diperoleh nilai MSE dan R masing-masing fold pada Kernel Linear, Kernel RBF dan Kernel  Polynomial,  sehingga  dihasilkan  nilai  MSE  dan  R  terbaik  pada  setiap  kernel.  Pada  Kernel  Linear didapatkan nilai MSE terbaik 0.091 atau 9,1% dan nilai R 0,974 atau 97,4%. Begitu juga dengan Kernel RBF dan Kernel Polynomial yang memiliki nilai MSE dan R terbaik secara berturut-turut (0.018 dan 0.754) dan (0.076 dan 0.692). Sedangkan Tabel 4. pada produktivitas kelapa sawit memiliki nilai MSE dan R yang terurut dari ketiga kernel  yakni (0,127 dan 0.795), (0.021 dan 0,712), (0.036 dan 0.657). Grafik nilai MSE dan R terbaik  terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Perbandingan Nilai Akurasi dan MSE Produksi dan Produktivitas Kelapa Sawit
Gambar 2 merupakan grafik nilai akurasi (R) dan nilai error  (MSE) pada produksi dan produktivitas kelapa sawit. Kernel RBF merupakan kernel terbaik pada percobaan tersebut dengan menghasilkan nilai MSE terendah pada data produksi dan produktivitas kelapa sawit. Dalam regresi untuk mengetahui keakuratan suatu algoritma diambil dari nilai error  yang kecil, semakin rendah tingkat error  yang dihasilkan maka semakin dekatnya nilai atau jarak antara nilai prediksi dan nilai aktual [37].

## 3.1.2 Hasil Prediksi Terbaik
Untuk hasil prediksi  produksi  kelapa sawit  pada masing-masing  kebun dipilih kernel  terbaik  yaitu Kernel  RBF pada Fold ke 4 dengan MSE = 1,8% dengan R = 74,4%. Visualisasi hasil prediksi dan nilai aktual masing-masing kernel  pada  produksi  kelapa  sawit  dilihat  pada  Gambar  3.  Pada  visualisasi  tersebut  terdapat  nilai  aktual  yang merupakan perolehan nilai dari hasil rata-rata pada seluruh data produksi. Dan juga terdapat  nilai prediksi yang didapat dari percobaan algoritma SVR dan selanjutnya dilakukan denormalisasi data untuk merubah data bentuk semula.

## Gambar 3. Perbandingan Aktual dan Prediksi Produksi Kelapa Sawit
Dari visualisasi data produksi kelapa sawit dapat  dilihat bahwa Kernel RBF lebih mendekati data aktual dibandingkan dengan Kernel Linear dan Kernel Polynomial yang menjauhi data aktual. Pada Gambar 3, terlihat kebun  yang  mengalami  penurunan  jumlah  produksi  berjumlah  9  kebun  dan  11  kebun  lainnya  mengalami penurunan. Kebun yang mengalami penurunan diantaranya A01, A04, A08, A10, A12, A13, A14, A16 dan A17 sedangkan  kebun  lainnya  mengalami  kenaikan.  Untuk  visualisasi  pada  produktivitas  kelapa  sawit  dilihat  pada Gambar 4.
97,4% 75,4% 69,2% 79,5% 71,2% 65,7% 00% 20% 40% 60% 80% 100% Kernel Linear Kernel RBF Kernel Polynomial Akurasi Produksi dan Produktivitas Kelapa Sawit Produksi Produktivitas 9,1% 1,8% 7,6% 12,7% 2,1% 3,6% 00% 03% 06% 09% 12% 15% Kernel Linear Kernel RBF Kernel Polynomial MSE Produksi dan Produktivitas Kelapa Sawit Produksi Produktivitas 0 20.000.000 40.000.000 60.000.000 80.000.000 100.000.000 120.000.000 140.000.000 A 01 A 02 A 03 A 04 A 05 A 06 A 07 A 08 A 09 A 10 A 11 A 12 A13 A 14 A 15 A 16 A 17 A 18 A 19 A 20 Produksi Kelapa Sawit Aktual Linier RBF Polynomial

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6089
Gambar 4. Perbandingan Aktual dan Prediksi Produktivitas Kelapa Sawit
Produktivitas kelapa sawit menghasilkan Kernel RBF yang terbaik dengan nilai R atau koefisien korelasi 71%  dan  2,1%  untuk  nilai  error  .  Untuk  prediksi  produktivitas  kelapa  sawit  dihasilkan  bahwa    kebun  yang mengalami kenaikan sebanyak 19 kebun dan 1 kebun yang mengalami penurunan. Dimana kebun yang mengalami penurunan yakni A17 (Kebun Air Molek-I). Dari visualisasi hasil prediksi terdapat selisih antara nilai aktual dan hasil prediksi yang telah didenormalisasi kedalam 3 kernel yang termuat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Selisih antara nilai Aktual dan Prediksi Kebun Produksi Kelapa Sawit Produktivitas Kelapa Sawit Linear RBF Polynomial  Linear RBF Polynomial A01 -96,610,183  -11,564,322  -99,864,083 2,005 8,020 3,476 A02 -31,120,423 40,479,515 -8,068,592 2,292 7,610 5,410 A03 -28,610,795 27,982,881 -1,409,807 -270 6,934 3,116 A04 -13,159,808 -6,205,065 21,709,252 -3,622 2,390 -1,968 A05 -32,027,110 24,898,742 -7,422,484 -1,863 8,502 -2,373 … … … … … … … A19 -36,490,175 47,933,516 -18,707,249 -2,643 10,162 -337 A20 -20,368,283 5,826,612 7,966,322 1,149 8,834 16,614
Kebun  yang  mengalami  penurunan  pada  Tabel  5  disimbolkan  dengan  tanda  negatif  sedangkan  yang disimbolkan dengan tanda positif berarti kebun mengalami kenaikan. Nilai selisih antara prediksi dan aktual pada ketiga kernel dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi di PTPN V dan hasil prediksi juga dapat digunakan sebagai gambaran estimasi dalam pengambilan keputusan dimasa mendatang.

## 4. KESIMPULAN
Dari Algoritma SVR, Kernel RBF lebih baik daripada Kernel Linear dan Kernel Polynomial untuk kasus prediksi produksi dan produktivitas kelapa sawit di PTPN V. Kernel RBF mendapatkan nilai akurasi atau R sebesar 75,4% dengan  nilai  error    sebesar  1,8%  untuk  produksi  kelapa  sawit,  sedangkan  untuk  produktivitas  kelapa  sawit dihasilkan  bahwa  nilai  error    2,1%  dengan  nilai  tingkat  akurat  sebesar  71%.  Berdasarkan  hasil  visualisasi dihasilkan  bahwa  Kernel  Linear  dan  Kernel  Polynomial  lebih  jauh  dari  data  sebenarnya  daripada Kernel  RBF. Sehingga dihasilkan bahwa kernel terbaik ialah kernel RBF, nilai akurasi yang diperoleh dapat menjadi gambaran estimasi dalam mengambil keputusan pada PTPN V.  Hasil prediksi diperoleh dari model terbaik yang pola datanya tidak terlalu jauh. Dari percobaan tersebut diperoleh 11 perkebunan yang produksinya menurun dan 9 perkebunan lainnya  meningkat.  Sedangkan  dari  sisi  produktivitas  kelapa  sawit,  terdapat  19  perkebunan  mengalami peningkatan dan 1 perkebunan mengalami penurunan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  PT.  Perkebunan  Nusantara  V  (PTPN  V)  yang  memberikan  kesempatan  serta dukungan pada penelitian ini. Terima kasih juga diucapkan kepada Keluarga besar Sistem Informasi dan Puzzle Research Data Technology serta teman-teman yang mendukung penelitian ini.

## REFERENCES
[1] Dindha  Amelia,  “Statistik  Kelapa  Sawit  Indonesia  2020,”  vol.  21,  no.  1,  pp.  1–9,  2020,  [Online].  Available: http://mpoc.org.my/malaysian-palm-oil-industry/
[2] S. Agustian and H. Wibowo, “Perbandingan Metode Moving Average untuk Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit,”
0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000 40.000 A 0 1 A 0 2 A 0 3 A 0 4 A 0 5 A 0 6 A 0 7 A 0 8 A 0 9 A 1 0 A 1 1 A 1 2 A 1 3 A 1 4 A 1 5 A 1 6 A 1 7 A 1 8 A 1 9 A 2 0 Produktivitas Kelapa Sawit Aktual Linier RBF
Polynomial

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6089
Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind., no. November, pp. 156–162, 2019.
[3] D.  Marpaung,  S.  Sumarno,  and  I.  Gunawan,  “Prediksi  Produktivitas  Kelapa  Sawit  di  PTPN  IV  dengan  Algoritma Backpropagation,” Kaji. Ilm. Inform. Komput., vol. 1, no. 2, pp. 35–41, 2020.
[4] A. Nurkholis and I. S. Sitanggang, “Optimization for prediction model of palm oil land suitability using spatial decision tree algorithm,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 8, no. 3, pp. 192–200, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13657.
[5] D. F. Pasaribu, I. S. Damanik, E. Irawan, Suhada, and H. S. Tambunan, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Memetakan Potensi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Marihat,” BIOS  J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput., vol. 2, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: 10.37148/bios.v2i1.17.
[6] A. Widiarni and Mustakim, “Penerapan Algoritma Support Vector Regression untuk Prediksi Jumlah Pasien Covid-19 di Provinsi Riau,” Build. Informatics, Technol. Sci. J., vol. 3, no. 2, pp. 71–78, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i2.1004.
[7] R. Rosmala, “Fungsi komunikasi korporat Humas PT. Perkebunan Nusantara V Pekanbaru,” PRofesi Humas J. Ilm. Ilmu Hub. Masy., vol. 5, no. 2, p. 143, 2021, doi: 10.24198/prh.v5i2.28329.
[8] I. Kusumanto, “Analisis Produktivitas PT. Perkebunan Nusantara V (PKS) Sei Galuh Dengan Menggunakan Metode American Productivity Center (APC),” J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind., vol. 2, no. 2, p. 129, 2016, doi: 10.24014/jti.v2i2.5098.
[9] Nasamsir and E. Romadoni, “Produksi Kelapa Sawit (Elais guineensis Jacq.) Dengan Peremajaan Tumbang Total dan Sisipan,” J. Media Pertan., vol. 5, no. April, pp. 6–9, 2020, doi: 10.33087/jagro.v5i1.88.
[10]  D. P. R. Ika Oktavianti, Ermatita, “Analisis Pola Prediksi Data Time Series menggunakan Support Vector Regression, Multilayer Perceptron, dan Regresi Linear Sederhana,” vol. 1, no. 10, pp. 282–287, 2019.
[11]  Kurniawati,  “Analisis  Prediksi  Harga  Saham  PT.  Astra  International  Tbk  Menggunakan  Metode  Autoregressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  dan  Support  Vector  Regression  (SVR),”  J.  Ilm.  KOMPUTASI,  vol.  20,  no. September, pp. 417–423, 2021.
[12]  I. H. Mustakim, Agus Buono, “PERFORMANCE COMPARISON BETWEEN SUPPORT VECTOR REGRESSION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR PREDICTION OF OIL PALM PRODUCTION,” J. Comput. Sci. Inf., vol. 9, no. 1, pp. 1–8, 2016.
[13]  Mustakim, A. Buono, and I. Hermadi, “SUPPORT VECTOR REGRESSION UNTUK PREDIKSI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT DI PROVINSI RIAU,” J. Sains, Teknol. dan Ind., vol. 12, no. 2, pp. 179–188, 2015.
[14]  A. Solichin, U. B. Luhur, U. Hasanah, U. B. Luhur, U. P. Nasional, and V. Jakarta, “Development of Prediction System for Crude Palm Oil ( CPO ) Production with Time Series Data Mining Approach,” Int. Conf. Informatics, Multimedia, Cyber Inf. Syst., pp. 147–152, 2020.
[15]  M. Mustakim, C. Bella, and Y. R. Pratama, “Prediksi Jumlah Tunggakan Pajak Kendaraan Jatuh Tempo Menggunakan Algoritma Support Vector Regression,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 11, no. November 2017, pp. 1–11, 2019.
[16]  Y.  Andini  et  al.,  “PENERAPAN  DATA  MINING  TERHADAP  TATA  LETAK  BUKU,”  J.  Technol.  Informatics Comput. Syst., vol. XI, no. 1, pp. 9–15, 2022.
[17]  H. Budiarto, Eko and D. Susilawati, Susanto, “Penerapan Data Mining Untuk Rekomendasi Beasiswa Pada SD Maria Mediatrix Menggunakan Algoritma C4.5,” vol. 2, 2022.
[18]  Sharyanto and D. Lestari, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan Dengan Menggunakan Algoritma K-Means dan Model RFM Pada E-Commerce,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 4, pp. 866– 871, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4525.
[19]  P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat., vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[20]  M. Yuwantoro, I. Mahmud, and T. U. Murdiansyah Danang Triantoro, “Prediksi Harga Beras Premium dengan Metode Algoritma K-Nearest Neighbor,” e-Proceeding Eng., vol. 7, no. 1, pp. 2714–2724, 2019.
[21]  N.  Feri  Rahmadani,  Akim  M.H.  Pardede,  “JARINGAN  SYARAF  TIRUAN  PREDIKSI  JUMLAH  PENGIRIMAN BARANG MENGGUNAKAN METODE BACKPROPAGATION ( STUDI KASUS: KANTOR POS BINJAI ),” Jtik (Jurnal Tek. Inform. Kaputama), vol. 5, no. 1, pp. 100–106, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/444/375
[22]  F.  Ali  Ma,  A.  Pratama,  I.  Sholihin,  and A.  Rizki  Rinaldi,  “Penerapan  Model  Prediksi  Menggunakan  Algoritma  C.45 Untuk Prediksi Kelulusan Siswa SMK Wahidin,” J. Data Sci. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 16–20, 2021.
[23]  H. Heriyanto, A. Asrol, D. Karya, and V. Y. Ningsih, “Analisis Faktor Produksi Kalapa Sawit Rakyat Menurut Tipologi Lahan  di  Kabupaten  Indragiri  Hilir  Provinsi  Riau,”  J.  Lahan  Suboptimal,  vol.  7,  no.  1,  pp.  14–25,  2019,  doi: 10.33230/jlso.7.1.2018.366.
[24]  D. Sartika, N. Eliza, and A. Ilyas, “Pengaruh POC Urine Kambing Terhadap Pertumbuhan Bibit Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) Pada Fase Main Nursery Untuk Menekan Biaya Produksi,” Ekon. Dan Bisnis, vol. 24, no. 1, pp. 220– 234, 2017.
[25]  Munawir, “POTENSI TANDAN KOSONG SAWIT UNTUK MEMPRODUKSI KOMPOS,” J. Manaj. Bisnis Equilib. POINT, vol. 1, pp. 11–16, 2018.
[26]  S. D. Agustina, Mustakim, Okfalisa, C. Bella, and M. A. Ramadhan, “Support Vector Regression Algorithm Modeling to Predict the Availability of Foodstuff in Indonesia to Face the Demographic Bonus,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1028, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1742-6596/1028/1/012240.
[27]  D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N.  Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi  Data  untuk  Klasifikasi  Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J., vol. 4, no. 1, p. 78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[28]  M. D. Purbolaksono, M. Irvan Tantowi, A. Imam Hidayat, and A. Adiwijaya, “Perbandingan Support Vector Machine dan Modified Balanced Random Forest dalam Deteksi Pasien Penyakit Diabetes,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 393–399, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3008.
[29]  D. K. Sumba, “Sistem Cerdas Prediksi Hasil Tanaman Jagung Di Indonesia Menggunakan Support Vector Regression,” J. Cosphi, vol.
2, no. 1, pp. 21–25, 2018, [Online]. Available:
https://www.cosphijournal.unisan.ac.id/index.php/cosphihome/article/view/74%0Ahttps://www.cosphijournal.unisan.ac

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.6089
.id/index.php/cosphihome/article/download/74/54
[30]  S. Ghimire, B. Bhandari, D. Casillas-Pérez, R. C. Deo, and S. Salcedo-Sanz, “Hybrid deep CNN-SVR algorithm for solar radiation prediction problems in Queensland, Australia,” Eng. Appl. Artif. Intell., vol. 112, no. April, p. 104860, 2022, doi: 10.1016/j.engappai.2022.104860.
[31]  T. O. Owolabi and M. A. Abd Rahman, “Modeling the optical properties of a polyvinyl alcohol-based composite using a  particle  swarm  optimized  support  vector  regression  algorithm,”  Polymers  (Basel).,  vol.  13,  no.  16,  2021,  doi: 10.3390/polym13162697.
[32]  D. Haryadi, A. R. Hakim, D. M. U. Atmaja, and S. N. Yutia, “Implementation of Support Vector Regression for Polkadot Cryptocurrency Price Prediction,” Int. J. Informatics Vis., vol. 6, no. 1–2, pp. 201–207, 2022, doi: 10.30630/joiv.6.1- 2.945.
[33]  S. S. M. Evy Sulistianingsih, “Prediksi Nilai Tukar Dolar Amerika Serikat Terhadap Rupiah Dengan Metode Support Vector  Regression  (Svr),”  Bimaster    Bul.  Ilm.  Mat.  Stat.  dan  Ter.,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1–10,  2018,  doi: 10.26418/bbimst.v8i1.30503.
[34]  R.  P.  Saputri,  W.  S.  Winahju,  and  K.  Fithriasari,  “Klasifikasi  Sentimen  Wisatawan  Candi  Borobudur  pada  Situs TripAdvisor Menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor,” J. Sains dan Seni ITS, vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.12962/j23373520.v8i2.44391.
[35]  N. Fitriyah, B. Warsito, and D. A. I. Maruddani, “Analisis Sentimen Gojek Pada Media Sosial Twitter Dengan Klasifikasi Support Vector Machine (Svm,” J. Gaussian, vol. 9, no. 3, pp. 376–390, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.28932.
[36]  T. G. Adi Putranto and I. Candradewi, “Sistem Klasifikasi Tingkat Keparahan Retinopati Diabetik Menggunakan Support Vector Machine,” IJEIS (Indonesian J. Electron. Instrum. Syst., vol. 8, no. 1, p. 37, 2018, doi: 10.22146/ijeis.31206.
[37]  M.  F.  Rasyid,  D.  Imran,  and  ...,  “Prediksi  penyebaran  Sub  Varian  omicron  di  Indonesia  menggunakan  Machine Learning,”  SISITI  Semin.  Ilm.  …,  vol.  XI,  no.  1,  pp.  1–7,  2022,  [Online].  Available: http://ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sisiti/article/view/936