## Jurnal Informatika Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT ISSN ONLINE : 2460-8998

## PREDIKSI HASIL PANEN PADI TAHUN 2023 MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER DI KABUPATEN INDRAMAYU
Diyanti 1 , Martanto 2 , Agus Bahtiar 3
1,2,3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Cirebon, Jawa Barat, Indonesia 45131 diyantiyan51@gmail.com , info@ikmi.ac.id , info@ikmi.ac.id

## Abstract
Indramayu Regency has the West Java region's largest harvested land area and the most rice production. The size of harvested land in the Indramayu Regency area has also increased from year to year. In 2019 Indramayu Regency had a land area of 215,731 Ha; then, land acquisition increased the size of land in Indramayu Regency in 2020 it increased to 226, 626 Ha, and in  2021  it  increased  again  to  227,051  Ha.  Certain  factors  play  an  essential  role  in  raising  standards  and  increasing productivity.  These  factors  are  planting  area,  harvested  area,  rainfall,  and  crop  failure,  where  these  factors  cannot  be predicted. This research will discuss the application of the Linear Regression method, namely the method used to examine the relationship  between  a  tertiary  variable  and  two  or  more  secondary  variables.  Based  on  predictions  using  the  python programming language, the rice harvest in 2023 is 1510403 tons/GKP, with MAE, MSE, RMSE, and R2-Score values. The system displays MAE (Mean Absolute Error) values: 5449.45, MSE (Mean Squared Error) values: 72325540.80, RMSE (Roots Mean Squared Error): 8504.44, and R2-Score: 0.93 with predictions that 2023 will experience a decrease from the previous year.

## Keywords: Indramayu Regency, Linear Regression Method, Prediction, Rice Harvest, 2023

## Abstrak
Kabupaten Indramayu merupakan daerah yang paling luas lahan panen dan paling banyak memproduksi padi di wilayah Jawa Barat. Luas lahan panen di wilayah Kabupaten Indramayu juga terdapat peningkatan dari tahun ke tahun. Pada tahun 2019 Kabupaten Indramayu memiliki lahan seluas 215,731 Ha, lalu adanya pembebasan lahan menambah luas lahan di Kabupaten Indramayu pada tahun 2020 meningkat menjadi 226, 626 Ha, dan tahun 2021 meningkat lagi menjadi 227,051 Ha.  Faktor- faktor tertentu memiliki peran penting dalam meningkatkan standar dan meningkatkan produktivitas.  Faktor tersebut adalah luas tanam, luas panen, curah hujan, dan puso, yang dimana faktor tersebut tidak dapat diprediksi. Penelitian ini akan dibahas mengenai  penerapan  metode  Regresi  Linier,  yakni  metode  yang  digunakan  untuk  menguji  hubungan  antara  suatu  variabel tersier dengan dua atau lebih variabel sekunder. Berdasarkan prediksi menggunakan bahasa pemrograman Python hasil panen padi tahun 2023 sebanyak 1510403 Ton/GKP, dengan nilai MAE, MSE, RMSE, R2-Score , dan sistem menampilkan nilai MAE (Mean Absolute Error) : 5449.45, nilai MSE (Mean Squaed Error) : 72325540.80, RMSE (Roots Mean Squaed Error) : 8504.44, dan R2-Score : 0.93 dengan prediksi di tahun 2023 mengalami penurunan dari tahun sebelumnya.
Kata kunci: Kabupaten Indramayu, Metode Regresi Linier, Panen Padi, Prediksi tahun 2023.

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten Indramayu merupakan daerah yang paling luas lahan  panen  dan  paling  banyak  memproduksi  padi  di wilayah Jawa Barat. Sebagian besar masyarakat Indramayu bekerja  sebagai  petani,  dimana  para  petani  menanam  padi sebagai makanan pokok. Nasi adalah satu-satunya makanan pokok yang dikonsumsi. Nasi merupakan hasil pengolahan dari  tanaman pertanian  padi yang  merupakan  satu-satunya jenis tanaman pertanian yang memiliki nilai ekonomis [1].
Pada  tahun  2019  Kabupaten  Indramayu  memiliki  lahan seluas  215,731  Ha,  adanya  pembebasan  lahan  menambah luas  lahan  di  Kabupaten  Indramayu,  pada  tahun  2020 meningkat menjadi 226, 626 Ha dan tahun 2021 meningkat lagi  menjadi  227,051  Ha.  Hal  tersebut  juga  di  barengi dengan  peningkatan  jumlah  produksi  gabah  kering  sekitar 20% per tahun. Di Indramayu petani umumnya menggarap lahan sebanyak 2 kali dalam setahun, dimana musim tanam padi dimulai pada musim hujan.
Setiap  tahun  produksi  di  Kabupaten  Indramayu  terus mengalami  peningkatan.  Pada  tahun  2019  produktivitas padi  diketahui  sebanyak  1.790.582  Ton/GKP.    dan  pada tahun  2020  diketahui  produktivitas  padi  mengalami kenaikan yaitu 1.816.955 Ton/GKP. Sedangkan pada tahun 2021  produktivitas  padi  mengalami  penurunan  yaitu 1.768.256 Ton/GKP. Kenaikan dan penurunan produktivitas padi penyebabnya ada beberapa faktor, seperti luas lahan tanam, luas lahan panen, curah hujan, puso, dan hasil produksi tahun sebelumnya. Dengan adanya prediksi panen  padi  di  Indramayu,  diharapkan  dapat  mengetahui gambaran  hasil  panen  di  tahun  2023  yang  akan  datang. Penulis  menggunakan  dataset  dari  Dinas  Pertanian Kabupaten  Indramayu.  Pada  penelitian  ini  penulis menggunakan  regresi  linier  sebagai  algoritma  untuk memprediksi  hasil  panen  padi.  Regresi  linier  juga merupakan  teknik  statistik  yang  digunakan  untuk memahami  hubungan  antara  dua  variabel  [2].  Ada  2  jenis variabel  Satu  variabel  bermasalah  atau  berperan  sebagai penyebab,  dan  variabel  kedua  bermasalah  atau  berperan sebagai akibat [3].
Berdasarkan penelitian terdahulu yang diteliti oleh Tesa Nur Padilah,  dalam  penelitian  tersebut  menjelaskan  mengenai faktor-faktor produktivitas padi yakni produksi, luas panen, luas tanam, curah hujan, hari hujan [4]. Kemudian penelitian selanjutnya  oleh  Kandari  Putri,  menerangkan  hasilnya menunjukkan hasil uji simultan model regresi menerangkan di dalamnya ada variabel X yaitu tanggal, komoditas, pasar. Variabel Y yaitu   harga [5]. Penelitian  berikutnya oleh Ayu A  Basahona,  menerangkan  hasil  pengujian  metode linear regression dengan MAPE untuk    memprediksi  jumlah produksi  sayur  dengan  jumlah  5  Jenis  diantaranya  yaitu cabe  rawit,  sayur  kangkung,  bawang  merah,  terong,  sayur tomat  [6].  Penelitian  lainnya  oleh  Novi  Ariyanti  yang menjelaskan penggunaan Regresi Linear dengan delapan (8) variabel bebas dan delapan (8) variabel tidak bebas [7] .
Produktivitas  padi  agar  dapat  diperkirakan  seberapa  besar produktivitas  pada  tahun  yang  akan  datang.  Regresi  linier dibagi  menjadi  dua  yaitu  regresi  linier  sederhana  dan berganda.  Regresi  linier  berganda  adalah  algoritma  yang digunakan  untuk  mencari  hubungan  antara  dua  atau  lebih variabel  yang  berhubungan  erat.  [8].  Pada  penelitian  ini penulis menggunakan regresi linier sebagai algoritma untuk memprediksi hasil panen padi.
Dilakukannya  penelitian  ini  dikarenakan  belum  adanya penelitian yang membahas prediksi panen padi di wilayah
Indramayu. Belum diterapkannya metode regresi linier yang membahas  tentang  prediksi  panen  padi  di  Indramayu. Metode  regresi  linier  dapat  digunakan  untuk  memprediksi nilai pada masa depan.
Tujuan  adanya  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan penelitian  yang  membahas  prediksi  panen  padi  dan  untuk melakukan  penerapan  metode  regresi  linier untuk prediksi panen padi.
Batasan  masalah  pada  penelitian  ini  yaitu  dataset  yang digunakan  dari  Dinas  Pertanian  yang  bersifat public . Menggunakan perangkat lunak yaitu Windows 10, aplikasi Mendeley,  Python ,  dan Google  Colab . Hardware yang digunakan  adalah  laptop  merek  Lenovo  ideapad  110, processornya intel N3160, RAM 2 GB.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  diisi  mengenai design penelitian  [9]. Metode yang digunakan adalah  kuantitatif. Kuantitatif juga diterapkan  dengan  menggunakan  metodologi  penelitian yang  berlandaskan  pemikiran  positivisme  [10].  Penelitian kuantitatif  teknik  analisa  data  dilakukan  sesudah  data terkumpul.

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menerapkan Knowledge  Discovery  in Database  (KDD) [11] .  KDD adalah  proses  dengan  tujuan untuk  menggali  dan  menganalisis  data  yang  sangat  besar menjadi suatu informasi. yang berguna untuk memberikan pengetahuan.  Tahapan  penelitian  menggunakan KDD seperti pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Tahapan KDD 1. Selection
Pada tahap selection penulis menyeleksi atau memilih data yang  diperlukan [12]. Data tersebut kemudian disesuaikan dengan  kebutuhan.  Berikut  ini  adalah  data  yang  sudah  di seleksi seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Yang telah di seleksi
No Kecamatan Tahun Lahan Tanam Lahan Panen Produksi Curah Hujan Poso 1. Haurgeulis 2019 11401 11401 83890 906 0 2. Gantar 2019 22030 22030 148501 974 0 3. Kroya 2019 22165 20892 113705 1056 1273 4. Gabuswetan 2019 12157 10362 74947 809 1795 5. Cikedung 2019 12562 12229 93478 1162 333 … ……… … ……. ……. ……. ……. ….. 124 Patrol 2022 2850 2850 205274 1704 0
20 | Jurnal Informatika Terpadu Vol. 9 No. 1 Maret 2023
2. Preprocessing
Pada  tahap preprocessing penulis  menyeleksi  ulang  data untuk  melakukan  pembersihan  data  [13].  Penulis memeriksa  apakah  pada  dataset  yang  digunakan  terdapat missing value atau tidak, dan setelah diperiksa tidak terdapat missing  value pada  dataset  yang  digunakan.  Berikut  ini merupakan  pemeriksaan missing  value, dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Pemeriksaan Missing Value
3. Transformation
Tahapan transformation ini  merupakan  proses  untuk melakukan  transformasi  data  kedalam  bentuk  format tertentu, pada tahap ini penulis mengubah format data yang sebelumnya  dengan  format  .xlsx  kemudian  penulis  ubah dengan format .csv.
4. Data Mining
Tahap data  mining data  panen  padi  yang  telah  disiapkan mulai  diinterpretasikan  dan  dicari  hubungannya. Data mining merupakan proses menemukan pola atau informasi penting  dalam  data  yang  tidak  terstruktur  dengan memanfaatkan teknik atau metode yang relevan [14]. Grafik untuk  melihat  hubungan  dapat  dilihat  pada  Gambar  3 berikut.

## 5. Interpretation / Evaluation
Tahap evaluation yaitu  untuk  mendapatkan  kesimpulan hasil data mining [15]. Penulis mengevaluasi dataset yang telah di pakai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  merupakan  pembahasan  dan  hasil  dari prediksi  menggunakan  algoritma  regresi  linier  yang  telah dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python dengan Google Colab , yaitu sebagai berikut  :
Penulis menggunakan data dengan format .csv untuk import data pada Google Colab . Berikut ini merupakan import data dengan format .csv seperti pada gambar 4 :
Gambar 4. Import Data
Penulis melihat informasi data seperti tipe data, jumlah data dan  memori  yang  digunakan,  berikut  ini  merupakan tampilan pada saat melihat informasi data dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Melihat Informasi Data
Penulis membuat data frame baru yaitu padidf1 yang berisi data luas panen dan data produksi dapat dilihat pada gambar 6 berikut.
Gambar 6. Melihat Isi Data Frame Padidfl
Kemudian  penulis  melihat  grafik  pengaruh  dari  data  luas panen  terhadap  data  produksi  yang  dapat  dilihat  pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Melihat Grafik Pengaruh Data Luas Panen Terhadap Data Produksi
Berikutnya  penulis  melihat  nilai  korelasi  jika  korelasi angkanya  1  atau  mendekati  angka  1  dapat  diartikan hubungan  data  tersebut  sangat  berpengaruh  terhadap produksi, berikut ini merupakan nilai korelasi dapat dilihat pada gambar 8 berikut.
Gambar 8. Melihat Nilai Korelasi
Selanjutnya penulis mengambil variabel input yaitu kolom ke 1 dan ke 2 pada dataframe padidf1 yaitu kolom luaspanen dan produksi, perintah yang di masukkan ke dalam program pada gambar 9.
Gambar 9. Perintah untuk Mengambil Variabel Input
Penulis  mengetikan  perintah  untuk training dan testing model  yang  sudah  dibuat,  berikut  ini  merupakan  perintah yang di masukan untuk split data training dan testing pada gambar 10.
Gambar 10. Perintah untuk Split data Training dan Testing
Kemudian  penulis  memeriksa  jumlah  data training dan testing ,  data  yang  digunakan  untuk training sebanyak  99 data dan untuk data testing sebanyak 25 data, berikut jumlah data  yang  akan  digunakan  untuk  data training dan testing dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Melihat Jumlah Data Training dan Testing
Penulis  membuat  objek linear  regression dengan  nama regressor dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Membuat Objek Linear Regression
Selanjutnya  penulis  mencari  nilai  koefisien  dan intercept seperti pada gambar 13.
Gambar 13. Mencari Nilai Koefisien dan Intercept
Lalu penulis mencari tahu data prediksi untuk prediksi hasil panen padi di tahun 2023. Data prediksi dapat dilihat pada gambar  14.  Setelah  itu,  penulis  menghitung  jumlah  data prediksi pada Google Colab yang dapat dilihat pada gambar 15.
Gambar 14. Melihat Data Prediksi
Gambar 15. Menghitung Jumlah Data Prediksi
Melihat jumlah dari perhitungan data prediksi, data prediksi untuk  hasil  panen  padi  di  tahun  2023  adalah  sebanyak 1510403 Ton/GKP, dapat dilihat pada gambar 16.
Gambar 16. Jumlah Perhitungan Data Prediksi
Kemudian  penulis  mencari  tahu  nilai MAE,  MSE,  RMSE, R2-Score ,  dan  sistem  menampilkan  nilai MAE ( Mean Absolute  Error )  :  5449.45,  nilai MSE ( Mean  Squared Error ): 72325540.80, RMSE ( Roots Mean Squared Error ): 8504.44, dan R2-Score : 0.93. Berikut ini merupakan nilai MAE, MSE, RMSE, R2-Score seperti pada gambar 17.
Gambar 17. Nilai MAE, MSE, RMSE, R2-Score
Prediksi  hasil  panen  padi  di  tahun  2023  adalah  sebanyak 1510403 Ton/GKP, ini menunjukkan prediksi di tahun 2023 mengalami  penurunan  dari  tahun  sebelumnya  pada  2022 yaitu sebanyak 1598111 Ton/GKP.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu sebagai berikut :
1. Hasil  prediksi  menggunakan  regresi  linier  yaitu sebanyak 1510403 Ton/GKP, ini menunjukkan prediksi hasil  panen  padi  di  tahun  2023  mengalami  penurunan dari tahun sebelumnya. Penulis hanya dapat memprediksi,  adapun  untuk  hasil  panen  padi  di  tahun 2023 kemungkinan lebih banyak atau juga bisa jadi lebih sedikit dari hasil prediksi yang dilakukan.
2. Dilihat  dari  nilai MAE :  5449.45,  nilai MSE : 72325540.80, RMSE :  8504.44,  dan R2-Score :  0.93 menunjukkan nilai yang baik, sedangkan jika dilihat dari hasil  prediksinya  menunjukkan  penurunan  hasil produksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Triyanto,  H.  Sismoro,  and  A.  D.  Laksito, “Implementasi Algoritma Regresi Linear Berganda Untuk  Memprediksi  Produksi  Padi  Di  Kabupaten Bantul,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol.
4, no. 2, pp. 66–75, 2019, doi:
10.36341/rabit.v4i2.666.
[2] S.  Monica  and  A.  Hajjah,  “Penerapan  Regresi Linier Untuk Peramalan Penjualan,” J. Tek. Inform. Kaputama ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  777–788,  2022,
[Online]. Available:
http://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article /view/1127
[3] A. A. Suryanto, “Penerapan Metode Mean Absolute Error  (Mea)  Dalam  Algoritma  Regresi  Linear Untuk Prediksi Produksi Padi,” Saintekbu , vol. 11,
no. 1, pp. 78–83, 2019,
doi: 10.32764/saintekbu.v11i1.298.
[4] 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.
[5] K.  Puteri  and  A.  Silvanie,  “Machine  Learning Untuk  Model  Prediksi  Harga  Sembako  Dengan Metode Regresi Linier Berganda,” J. Nas. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 82–94, 2020.
[6] A.  A.  Basahona,  I.  Rezqiwati,  and  A.  husna  N,
“Penerapan Metode Linier Regresi Untuk Prediksi Produksi Sayur-Sayuran,” IC Tech , vol. XIV, no. 2, pp. 50–53, 2019.
[7] N.  Ariyani  and  A.  Z.  Arifin,  “Prediksi  Tingkat
Pengangguran  Terbuka  Kabupaten  Tuban  dengan Metode  Regresi  Linier  Sederhana,” J.  UNIROW , vol. 03, no. 01, pp. 6–13, 2021.
[8] D. Yudha Perdana and M. A. I. Pakereng, “Prediksi
Tingkat  Pengangguran  Berdasarkan  Data  Time Series Menggunakan Regresi Linear (Studi Kasus : Kota Salatiga),” J. Ekon. dan Manaj. Teknol. , vol.
6,  no.  2,  pp.  361–367,  2022,  [Online].  Available: http://journal.lembagakita.org
[9] P. Algoritma, M. Ensemble, S. Vector, M. Dengan, F.  Kernel,  and  U.  Klasifikasi,  “Jurnal  Informatika Terpadu Penerapan Algoritma Multiclass Ensemble Support  Vector  Activity,”  vol.  8,  no.  2,  pp.  127– 131, 2022.
[10] I.  Safitri,  “Tumbuh  kembang :  Kajian  Teori  dan Pembelajaran  PAUD  Jurnal  PG-PAUD  FKIP Universitas  Sriwijaya  Pelaksanaan  Pendidikan Karakter  Anak  Usia  Dini  di  PAUD  Se-Gugus Anggrek  Jingga  Kota  Bengkulu,”  no.  November, 2021, doi: 10.36706/jtk.v8i2.15326.
[11] A.  Febriyani,  G.  K.  Prayoga,  and  O.  Nurdiawan, “Index  Kepuasan  Pelanggan  Informa  dengan Menggunakan Algoritma C.45,” JURIKOM (Jurnal Ris.  Komputer) ,  vol.  8,  no.  6,  p.  330,  2021,  doi:
10.30865/jurikom.v8i6.3686.
[12] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa  Prodi  Teknik  Informatika  Dengan
Algoritma  C4,5,  Naïve  Bayes,  Knn  Dan  Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[13] I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining  untuk  Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[14] O.  Manurung  and  P.  S.  Hasugian,  “Analisa Algoritma  Apriori  Untuk  Peminjaman  Buku  Pada Perpustakaan  SMA  1  Silima  Pungga-Pungga Parongil,” Remik , vol. 4, no. 1, pp. 154–160, 2019, doi: 10.33395/remik.v4i1.10445.
[15] V.  Ramadhan  and  A.  Voutama,  “Clustering Menggunakan  Algoritma  K-Means  Pada  Penyakit ISPA  di  Puskesmas  Kabupaten  Karawang,” J. Pendidik. dan Konseling , vol. 4, pp. 462–473, 2022.