## PENERAPAN METODE MEAN ABSOLUTE ERROR (MEA)
DALAM ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI PRODUKSI PADI
Andik Adi Suryanto, Asfan Muqtadir
Jurusan Teknik Informatika, FT, Universitas PGRI Ronggolawe
Correspondence Author: andikadisuryanto@gmail.com
Info Artikel :

## ABSTRAK
Sejarah Artikel : Menerima  18-12- 2018 Revisi         08-01-2018 Diterima     27-01-2019 Online        08-02-2019

## Keywords:
Production, Rice, Linear Regression, Mean Absolute Error
Mean Absolute Error (MAE) are two of the many methods for measuring the accuracy  of  a  forecasting  model.  The  MAE  value  represents  the  average absolute error between the forecast results and the actual values. By using a linear  regression  algorithm  can  provide  predictive  value  of  rice  production with  2  variables,  the  number  of  population  growth  and  the  amount  of  rice production  per  year,  while  the  accuracy  of  the  results  of  predictive calculations using the Mean Absolute Error (MAE) method used to measure the  accuracy  of  a  forecast  model.  Rice  is  one  of  the  basic  needs  to  meet carbohydrate  needs  for  the  population.  With  the  increasing  population growth each year and the socio-economic activities that accompany the needs of  rice  production,  it  also  increases  directly  proportional  to  the  population and economic activities.

## INTISARI
Kata Kunci : Padi, Regresi Linear, Mean Absolute Error Mean Absolute Error (MAE) adalah salah satu metode yang digunakan untuk mengukur  tingkat  keakuratan  model  peramalan.  Hasil  Mean  Absolute  Error menunjukkan  nilai  rata-rata  kesalahan  multak  atau  absolut  dari  nilai sebenarnya  dengan  nilai  peramalan.  Dengan  menggunakan  algoritma  regresi linear  dapat  memberikan  nilai  prediksi  produksi  padi  dengan  2  variabel jumlah pertumbuhan penduduk dan jumlah produksi padi pertahun, sedangan keakuratan  dari  hasil  perhitungan  prediksi  menggunakan  metode  Mean Absolute  Error  (MAE)  yang  gunakan  untuk  mengukur  tingkat  keakuratan suatu  model  peramalan.  Padi  adalah  salah  satu  kebutuhan  pokok  untuk memenuhi  kebutuhan  karbohidrat  bagi  penduduk.  Dengan  meningkatnya pertumbuhan  penduduk  tiap  tahunnya  dan  kegiatan  sosial  ekonomi  yang menyertainya  kebutuhan  Produksi  padi  makin  meningkat  pula  berbanding lurus jumlah penduduk dan kegiatan ekonomi.

## 1. PENDAHULUAN
Regresi linear merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengukur minmal 2 variabel ,  cara  mengukur  datanya  dengan  menggunakan  variabel dependen dan  variable independent yang digambar melalui Korelasi antar 2 variabel tersebut melalui garis lurus (Susanti dkk, 2010).
Padi merupakan salah satu kebutuhan pangan primer penduduk untuk memenuhi kebutuhan karborhidrat.  Dengan  perkembangan  jumlah  penduduk  meningkat  tiap  tahun,  maka  kebutuhan kebutuhan  produksi  meningkat  pula  berbanding  lurus  dengan  jumlah  pertumbuhan  penduduk (Yusuf, 2010) .
Berdasarkan permasalahan tersebut peneliti menggunakan salah satu metode peramalan yaitu regresi  linear  untuk  memprediksi  kebutuhan  produksi  padi.  Untuk  keakuratan  hasil  prediksi menggunakan Mean Absolute Error dan Mean Absolute Error Percentage Error .

## 2. METODE

## 2.1 Regresi Linear
Dalam data mining fungsi   merupakan salah satu  bagian dari fungsi minor. Prediksi adalah cara untuk mencari kemungkinan hasil pada masa akan datang.
Pada teknologi data mining, berdasatkan bukti dan temuan pada data yang digunakan metode peramalan  dapat  memprediksi  kemungkinan  pada  masa  datang.  Perhitungan  matematik  dan statistik berperan erat dalam proses prediksi.
Langkah  prediksi dapat  dilakukan  menggunakan perhitungan  rumus regresi  linier .  Rumus regresi ada  2  macam  sebagai  langkah proses  analisis  prediksi yaitu ,  regresi  linear ganda  dan regresi  linear tunggal.  Dengan  analisis  statistik  dapat  mengetahui  korelasi  hasil  analisa  prediksi dengan hipotesis hasil .
Regresi Linier merupakan cara untuk mengukur hubungan korelasi antara dua variabel atau lebih  yang  digunakan  untuk  data  prediksi  melalui  garis  lurus  (Susanto  dkk,  2010).,  Cara mempelajari  bagaimana  hubungan  variabel-variabel  pada  proses  peramalan  data  dapat menggunakan prediksi regresi linier
Variabel  adalah ukuran yang dapat berubah-ubah nilainya. Ada 2 tipe variabel dalam regresi linier yaitu: variabel  pemberi  pengaruh dan variabel  terpengaruh.  Variabel  pemberi  pengaruh digunakan sebagai sebab, sedangkan variabel terpengaruh sebagai akibat .

## 2.2 Mean Absolute Error (MAE)
Mean  Absolute  Error (MAE)  adalah salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur tingkat keakuratan model peramalan . Nilai MAE menunjukan rata – rata kesalahan (error) absolut antara hasil peramalan/prediksi dengan nilai riil (Subagyo, 1986). Secara rumus MAE dijelaskan sebagai berikut,
(1)
Dimana : adalah nilai hasil peramalan, adalah nilai sebenarnya, dan adalah jumlah data.
Berdasarkan rumus 1 di atas, MAE  menghitung rata – rata error dengan memberikan bobot yang sama untuk seluruh data ( ) secara intuitif. Untuk evaluasi model peramalan, MAE lebih intuitif dalam memberikan rata – rata error dari keseluruhan data.  Dalam kasus ini pemilihan MAE menjadi tepat karena seluruh data diberikan bobot yang sama.
Dalam kasus klasifikasi biner, dimana hanya terdapat dua kelas dengan label kelas 1 dan 0, dalam  penggunaan  MAE.  Hal  ini  karena  nilai error hanya  mempunyai  dua  kemungkinan,  1  jika prediksi kelas berbeda dengan kelas sebenarnya dan 0 jika prediksi benar.

## 2.3 Padi
Padi  merupakan  bahan  pokok  sehari-hari  pada  mayoritas  kebanyakan  di  negara  indonesia. Pada  dikenal  sebagai  sumber  karbohidrat.  Bagi  penduduk  Indonesia  padi  merupakan  makanan pokok  dan  kebutuhan  bahan  makanan  primer  tidak  dapat  digantikan  bahan  makanan  yang  lain (Aak,  1990).  Komoniditas  pemenuhan  kaborhidrat  bagi  penduduk  dapat  diperoleh  pada  hasil pertanian  yaitu  padi  yang  mengalami  peningkatan  tiap  tahunnya  akibat  dari  peningkatan  jumlah penduduk serta berkembangnya kegiatan ekonomi dan sosial (Yusuf, 2010)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Data  yang  digunakan  untuk  menunjang  penelitian  ini  meliputi  data  penduduk  dan  data produksi  padi  tiap  tahun  .    Data  yang  digunakan  merupakan  data  yang  diterbitkan  Badan  Pusat Statisitik Kabupaten.
Tabel 1. Kerangka sistem pemanfaatan metode Mean Absolute Error
Pada  tabel  1  merupakan  Kerangka  sistem  penerapan  metode Mean  Absolute  Error dalam algoritma Regresi Linear . Pengolahan data penduduk dan data produksi padi dengan menggunakan metode  Regresi  Linear  akan  memperoleh  data  prediksi  produksi    pada  tahun  berikutnya.    Untuk mengetahui  keakuratan  hasil  Regresi  Linear  dengan  menguji  dengan Metode  Absolute  Error (MEA), dengan menggunakan Metode Absolute Error (MEA) dapat diperoleh nilai keakurasi dari hasil Regresi Linear .

## 3.2  Hasil
Penyelesaian  pengunaan  regresi  linear  sederhana  untuk  memprediksi  kebutuhan  produksi padi seperti tahapan dibawah ini :
1. Penentuan Tujuan
Penggunan metode regresi linear sederhan ini untuk memprediksi jumlah produksi padi.
2. Identifikasi variable penyebab dan akibat
Dari data yang diperoleh digolongan menjadi 2 variabel faktor penyebab (X) dan variabel akibat (Y) sebagai berikut :
Variabel faktor penyebab (X) = Jumlah penduduk Variabel  akibat (Y) = Jumlah Produksi Padi 3. Pengumpulan data
Data yang digunakan mulai tahun 2000 sampai 2017, sebagai berikut
Tabel 2. Tabel Jumlah Penduduk dan Produksi Padi Tahun Jumlah Penduduk Registrasi (X) Jumlah Produksi Padi Dalam Kwintal  (Y) 2000 1021920 3898622 2001 1027546 3802048 2002 1035341 3849083 2003 1058979 3820119 2004 1042718 3959801 2005 1074109 4075379 2006 1124508 4075390 2007 1127416 4585170 2008 1137708 4543510 2009 1139052 4710640 2010 1259996 5115100 2011 1258816 5176300 2012 1290394 5890660 2013 1288975 4888390 2014 1291665 5376630 2015 1304080 5463100 2016 1315155 5843060 2017 1267886 5894210 4. Model persamaan regresi linear sederhana
Y = a + bX                                                                                      (3)
5. Hasil prediksi terhadap variabeal penyebab atau akibat produksi padi tiap tahun dari tahun 2000 - 2017 menggunakan regresi linear sederhana yaitu
Tabel 3. Hasil Prediksi pertahun Tahun Jumlah Penduduk Registrasi (X) Jumlah Produksi Padi Dalam Kwintal  (Y) Nilai Prediksi Produksi Padi dalam Kwintal 2000 1021920 3898622 0 2001 1027546 3802048 3802048 2002 1035341 3849083 3828080 2003 1058979 3820119 3814568 2004 1042718 3959801 3863785 2005 1074109 4075379 3996009 2006 1124508 4075390 4092447 2007 1127416 4585170 4320132 2008 1137708 4543510 4433516
2009 1139052 4710640 4514351 2010 1259996 5115100 5178435 2011 1258816 5176300 5173376 2012 1290394 5890660 5539802 2013 1288975 4888390 5368272 2014 1291665 5376630 5382631 2015 1304080 5463100 5457309 2016 1315155 5843060 5577583 2017 1267886 5894210 5347763
Pada tabel 3 merupakan hasil prediksi dari persamaan regresi linear. Contohnya pada tahun 2017 hasil prediksi 5347763 kwintal hari produksi padinya.

## 3.2 Hasil Mean Absolute Error (MAE)
Penggunaan Mean Absolute Error dalam penelitian ini untuk menguji hasil prediksi dengan menggunakan Regresi linear Sederhana. Adapun hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Mean Absolute Error No Tahun Jumlah Penduduk Registrasi (X) Jumlah Produksi Padi Dalam Kwintal (Y) Nilai Prediksi (y1) (y-y1) MAE (y-y1 / y) 1 2000 1021920 3898622 0  3898622  1,00000 2 2001 1027546 3802048 3802048 0  0,00000 3 2002 1035341 3849083 3828080 21003  0,00546 4 2003 1058979 3820119 3814568 5551  0,00145 5 2004 1042718 3959801 3863785 96016  0,02425 6 2005 1074109 4075379 3996009 79370  0,01948 7 2006 1124508 4075390 4092447 17057  0,00419 8 2007 1127416 4585170 4320132 265038  0,05780 9 2008 1137708 4543510 4433516 109994  0,02421 10 2009 1139052 4710640 4514351 196289  0,04167 11 2010 1259996 5115100 5178435 63335  0,01238 12 2011 1258816 5176300 5173376 2924  0,00056 13 2012 1290394 5890660 5539802 350858  0,05956 14 2013 1288975 4888390 5368272 479882  0,09817 15 2014 1291665 5376630 5382631 6001  0,00112 16 2015 1304080 5463100 5457309 5791  0,00106 17 2016 1315155 5843060 5577583 265477  0,04543 18 2017 1267886 5894210 5347763 546447  0,09271 Total MAE 1,48950
Pada tabel 4 diperoleh hasil perhitungan Mean Absolute Error (MAE) dengan nilai 1,48950. Jadi,  prediksi  kebutuhan  produksi  padi  pada  tahun  2017  sebesar  5347763  kwintal  dengan  nilai Mean Absolute Error sebesar 1,48950.

## 4. KESIMPULAN
Pemanfaatan  metode regresi linear sederhana dapat memperoleh hasil perhitungan produksi padi  pada  tahun  2017  prediksi  produksi  padi  sebesar  5347763  kwintal.  Pengujian  keakuratan peramalan atau prediksi  metode regresi linear  menggunakan  metode Mean  Absolute Error (MEA) dengan nilai 1,48950.

## DAFTAR PUSTAKA
Aak . 1990 . Budidaya Tanaman Padi . Kanisius. Yogyakarta. pp: 15, 27
Pakaja,  2012,  Peramalan  Penjualan  Mobil  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  dan  Certainty Faktor, EECCIS, Vols.6, No.1,.
Subagyo, Pangestu, 1986, Forecasting Konsep dan Aplikasi, Yogyakarta, BPPE UGM. Susanto,  Sani  dan  Suryadi,  Dedy,  2010,  Pengantar  Data  Mining  Mengali  Pengetahuan  dari Bongkahan Data, CV ANDI Offset, Yogyakarta.
Yusuf, A, 2010, Teknologi Budidaya Pada Sawah Mendukung SL-PTT BPTP, Sumatera Utara