Vol. 11, No. 3, May 2021, pp. 31 – 37 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## PREDIKSI PENGISIAN BBM HSD DENGAN METODE MULTIPLE LINEAR REGRESSION
Muhammad Deni 1 dan Retnani Latifah 2
1,2 Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta
Muhammad.deni23@gmail.com 1 ,retnani.latifah@umj.ac.id 2

## Abstrak
Salah  satu  hal  pekerjaan  di  Dipo  Lokomotif  adalah  melakukan  pengisian  Bahan Bakar Mesin High Speed Diesel (BBM HSD) lokomotif yang akan berangkat. Dipo lokomotif dapat melakukan perkiraan pengisian BBM HSD menggunakan kilometer tempuh,  waktu  tempuh  dan  berat  kereta  api.  Permasalahan  yang  terjadi  di  Dipo lokomotif  adalah  perkiraan  tersebut  belum  dilakukan  secara  otomatis  serta pencatatan  hasil  permintaan  pengisian  BBM  belum  dilakukan  secara terkomputerisasi.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pembuatan  sistem  pencatatan  dan prediksi  pengisian  BBM  HSD  secara  otomatis.  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  perkiraan  pengisian  BBM  adalah  regresi  linear berganda  karena  tipe  variabel  untuk  data  kilometer  tempuh,  waktu  tempuh  dan permintaan adalah berupa data numerik. Data yang digunakan adalah dari periode April  2019  sampai  Maret  2020.  Dari  hasil  pengujian  diketahui  nilai  korelasinya sebesar 0,977 (97,7%) dengan MSE sebesar 7,87 dan MAPE 0,05. Kata Kunci: prediksi, bbm, regresi, multiple linear regression

## Abstract
One  task  in  Locomotive  Depot  is  to  refill  the  engine  fuel  of  the  soon-departed- locomotive with a High Speed Diesel (HSD). The depot could estimated the volume to fill up the locomotive by using the travel distance, travelling time and the weight of the train. The problem is the depot did not have a system to automatically predict the volume and the data is still not computerized. This research build a system to monitor the fuel filling demand and to automatically predict the volume. Multiple linear regression could be used to address the issue because the type of the variabel is numerical. The data used for this research is from April 2019 to March 2020. The result showed that the correlation between variables is 0.977 (97%) with MSE and MAPE 7.87 and 0.05 respectively.
Keywords: prediction, engine fuel, regression, multiple linear regression

## PENDAHULUAN
Dipo  Lokomotif  merupakan  salah  satu  Unit Pelaksana  Teknis  PT.  Kereta  Api  Indonesia (Persero) yang bertugas melakukan perawatan dan  pemeriksaan  lokomotif  yang  melayani Kereta  Api  jarak  jauh,  menengah  maupun kereta lokal jarak dekat. Lokomotif yang siap
dinas  adalah  lokomotif  yang  telah  dilakukan lolos QC  (Quality  Control) dan  siap  untuk dinas Kereta Api.
Lokomotif  yang  siap  dinas    disebut  dengan lokomotif  SO  (Siap  Operasi)  dan  yang  tidak siap  dinas  atau  yang  mengalami  kerusakan yang  ditemukan  saat  pemeriksaan  disebut
lokomotif  TSO  (Tidak  Siap  Operasi). Lokomotif  TSO  ini  kemudian  dikirim  ke bagian  perawatan  untuk  dilakukan  perbaikan sampai  SO  kembali.  Untuk  menentukan  siap atau  tidaknya  lokomotif  digunakan check sheet perawatan harian, lokomotif yang telah SO kemudian diatur untuk dinas kereta api. Selain  dilakukan  QC,  lokomotif  juga dilakukan  pengisian  bahan  bakar  minyak (BBM).  Jenis  BBM  yang  digunakan  pada lokomotif  adalah  solar  HSD  ( High  Speed Diesel ) yang memiliki angka performa cetane number 45.  BBM  jenis  ini  umumnya digunakan untuk transportasi yang
menggunakan  mesin  diesel  dengan  sistem injeksi pompa mekanik ( injection pump ) dan electronic injection .
Pengisian  BBM  HSD  dilakukan  setelah lokomotif  diatur  untuk  dinas  kereta  api, volume pengisiannya berdasarkan jarak tujuan akhir kereta api. Misalkan kereta api dengan tujuan  akhir  Bandung  maka  volume pengisiannya  adalah  1500  liter,  kereta  api dengan tujuan Yogyakarta
volume pengisiannya  adalah  2000  liter.  Pengisian berpatokan  pada  gelas  duga  yang  terdapat pada tangki lokomotif.
Namun,  pengisian  BBM  HSD  ini  hanya perkiraan  saja,  tidak  ada  patokan  apapun dalam  pengisiannya  misalkan  jarak  tempuh atau  waktu  tempuh  kereta  api.  Sebagai perbandingan  kereta  api  relasi  Jakarta  -
Bandung dan Jakarta -
Semarang pengisiannya  adalah  1500  liter,  padahal perbandingan  jarak  kedua  relasi  tersebut adalah  270  Km  dimana  jarak  Jakarta  - Semarang  lebih  jauh.  Dari  segi  waktu tempuhpun Jakarta - Semarang membutuhkan waktu  3  jam  lebih  lama  daripada  Jakarta  - Bandung Sistem  yang  berjalan  saat  ini  adalah  ketika lokomotif  masuk  ke  Dipo  maka  akan dilakukan Quality  Control untuk  disiapkan dinas kembali dan dilakukan pengisian BBM HSD  oleh  petugas.  Pengawas  QC  akan melaporkan  lokomotif  yang  telah  SO  dan meminta  pengisian  BBM  dengan  bon permintaan.  Selanjutnya  petugas  melakukan pengisian  sesuai  yang  tertera  pada  bon permintaan.  Setelah  melakan  pengisian petugas  menyerahkan fuel  chit sebagai  bukti telah dilakukannya pengisian BBM. Fuel chit juga berguna untuk rekap data yang dilakukan
oleh  ruas  KOR  (Kantor  Operasional  dan Rencana)  Dipo  untuk  dilaporkan  ke  bagian logistik Daop 1 Jakarta.
Pada  ruas  KOR  rekap  data  dilakukan  pada keesokan harinya, data dari QC shift 1 sampai dengan  shift  3  dikumpulkan  dan  di  rekap dalam  bentuk  bentuk  Ms.  Excel.  Kemudian data pengisian dikirim lewat email ke logistik Daop  1  Jakarta.  Pelaporan  data  dilakukan setiap  hari  karena  setiap  BBM  yang  keluar akan  dihitung  sebagai  bagian  dari  biaya operasional kereta api. Model pelaporan data seperti  ini  masih  rentan  terhadap  perubahan data sehingga mengurangi kevalidan data dan berpengaruh  juga  pada  pengeluaran  biaya operasional kereta api.
Diperlukan  adanya  suatu  sistem  yang  dapat memprediksi  pengisian  BBM  HSD  untuk dinas  kereta  api,  dimana  sistem  dapat memprediksi pengeluaran BBM sesuai dengan jarak  tempuh  kereta  api  atau  waktu  tempuh kereta api untuk  efisiensi penggunaan  BBM. Juga diperlukan sistem yang dapat melaporkan data pengisian BBM ketika akan dilakukan  pengisian  agar  menjamin  keaslian data dan perhitungan biaya operasional kereta api. Kemajuan teknologi informasi yang pesat dapat  memungkinkan  proses  pelaporan  data pengisian  BBM  HSD  dilakukan  secara komputerisasi.

## METODE
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah data kilometer tempuh atau jarak, data waktu tempuh atau durasi perjalanan dan berat setiap kereta api. Data diambil dari salah satu Dipo  Lokomotif  di  Jakarta  dengan  kurun waktu  satu  tahun  dari  April  2019  sampai Maret 2020. Tabel 1 menunjukkan data yang digunakan untuk melakukan prediksi pengisian  BBM  HSD  menggunakan multiple linear regression .
T ABEL 1. D ATA R ATA -R ATA P ENGISIAN BBM HSD S ELAMA 1 T AHUN
Y  merupakan  rata-rata  pengisian  BBM  HSD selama  satu  tahun  pada  setiap  tipe  rute perjalanan kereta api.
Regresi merupakan teknik membangun model yang digunakan untuk prediksi nilai dari data masukan  yang  diberikan.  Regresi  adalah ukuran  statistik  yang  digunakan  untuk menentuka kekuatan hubungan antara variable dependen (tak bebas) dan variabel independen (bebas) (Triyanto, et al., 2019). Metode  utama  untuk  melakukan  prediksi yakni  membangun  model  regresi  dengan mencari  hubungan  antara  satu  atau  lebih variabel independen atau prediktor (X) dengan variabel  dependen  atau  respons  (Y).  Regresi Linear memodelkan hubungan antara variabel skalar dan satu atau lebih variabel penjelas. Formula yang digunakan untuk multiple linear regression adalah
𝒀 = 𝒂 + 𝒃 𝟏 𝑿 𝟏 +   𝒃 𝟐 𝑿 𝟐 +   ….  +   𝒃 𝒏 𝑿 𝒏 Dimana: Y = variabel dependen atau variabel tak bebas (nilai yang dipredisikan)
𝑋 1 , 𝑋 2 , … , 𝑋 𝑛 =  variabel  independen  atau variabel bebas a = konstanta 𝑏 1 , 𝑏 2 , . . 𝑏 𝑛 = koefisien regresi Nilai    a,b 1 ,b 2 …b n dapat  dihitung  dengan metode  persamaan  normal  namun,  apabila variabel  bebas  lebih  dari  2,  konstanta  dapat dihitung  dengan  menggunakan  matriks determinan.
Untuk  mencari  garis  regresi  dari  data  pada tabel  I,  yang  pertama  dilakukan  adalah membuat 5 matriks sebagai berikut :
𝚨 =   [ 𝑁 Σ𝑋 1 Σ𝑋 2 Σ𝑋 1 Σ𝑋 2 Σ𝑋 3 Σ(𝑋 1 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 1 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 1 . 𝑋 3 ) Σ(𝑋 2 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 2 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 2 . 𝑋 3 ) Σ𝑋 3 Σ(𝑋 3 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 3 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 3 . 𝑋 3 ) ] = [ 65 37291 681,16 37291 681,16 37672 24972653 453928,16 21254545 453928,16 8561,5952 405901,45 37672 21254545 407665,45 27896618 ]
𝚨 𝟎 = [ Σ(𝑌) Σ(𝑋 1 . 𝑌) Σ(𝑋 2 . 𝑌) Σ𝑋 1 Σ𝑋 2 Σ𝑋 3 Σ(𝑋 1 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 1 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 1 . 𝑋 3 ) Σ(𝑋 2 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 2 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 2 . 𝑋 3 ) Σ(𝑋 3 . 𝑌) Σ(𝑋 3 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 3 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 3 . 𝑋 3 )] =
[ 109493 73825742 1340272,81 37291       681,16     37672 24972653 453928,16 21254545 453928,16 8563,5552 405901,45 63649610 21254545 405901,45 27896618 ] 𝚨 𝟏 = [ 𝑁 Σ𝑋 1 Σ𝑋 2 Σ(𝑌) Σ𝑋 2 Σ𝑋 3 Σ(𝑋 1 . 𝑌) Σ(𝑋 1 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 1 . 𝑋 3 ) Σ(𝑋 2 . 𝑌) Σ(𝑋 2 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 2 . 𝑋 3 ) Σ𝑋 3 Σ(𝑋 3 . 𝑌) Σ(𝑋 3 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 3 . 𝑋 3 )] =
[ 65 37291 681,16 109493          681,16        37672 73825742  453928,16 21254545 1340272,81 8561,5952 405901,45 37672 63649610    405901,45 27896618 ]
𝚨 𝟐 = [ 𝑁 Σ𝑋 1 Σ𝑋 2 Σ𝑋 1 Σ(𝑌) Σ𝑋 3 Σ(𝑋 1 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 1 . 𝑌) Σ(𝑋 1 . 𝑋 3 ) Σ(𝑋 2 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 2 . 𝑌) Σ(𝑋 2 . 𝑋 3 ) Σ𝑋 3 Σ(𝑋 3 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 3 . 𝑌) Σ(𝑋 3 . 𝑋 3 )] =    [ 65 37291 681,16 37291 109493 37672 24972653 73825742 21254545 453928,16 1340272,81 405901,45 37672 21254545 63649610 27896618 ] 1 2 Argo Wilis 887 16,4 430 2575 2 4 Argo Anggrek 720 9 473 2143 3 6 Argo Anggrek 720 9 473 2143 4 8 Argo Lawu 571 8,5 516 1700 5 10 Argo Dwipangga 571 8,66 516 1700 6 12 Argo Sindoro 440 6,63 473 1310 7 14 Argo Muria 440 6,76 473 1310 8 28 Argo Cheribon 214 3,16 473 638 9 34 Argo Cheribon 214 3,16 430 638 10 38 Argo Parahyangan 169 3,66 473 512 11 56 Argo Parahyangan 169 3,33 473 512 12 72 Bima 821 13,25 430 2444 13 76 Gajayana 912 15,2 516 2692 14 78 Turangga 882 17,28 430 2575 15 80 Bangunkarta 798 13,4 430 2374 16 82 Sembrani 720 10,16 473 2143 17 84 Taksaka 513 7,66 473 1524 18 86 Taksaka 513 7,66 473 1524 19 104 Mutiara Selatan 887 20,33 430 2575 20 108 Malabar 934 19,4 430 2829 21 110 Singasari 829 14,9 473 2465 22 112 Gaya Baru Malam Selatan 827 15,16 370 2440 23 114 Jayabaya 725 13,83 430 2139 24 118 Brantas 752 14,9 424 2396 25 128 Anjasmoro 798 12 424 2235 26 134 Gumarang 725 11,2 688 2139 27 136 Darmawangsa 725 11,06 424 2139 28 138 Senja Utama Solo 576 8,83 430 1696 29 140 Mataram 571 8,75 424 1696 30 142 Bogowonto 513 8,5 424 1524 31 144 Gajahwong 513 8,41 424 1524 32 146 Fajar Utama Yk 512 8,5 430 1520 33 148 Senja Utama Yk 512 8,66 430 1520 34 158 Sawunggalih 447 7,2 430 1330 35 160 Sawunggalih 447 7,2 430 1330 36 242 Parcel Utara 725 10,4 518 2313 37 252 Majapahit 912 15,66 430 2618 38 254 Jayakarta 827 14,33 430 2458 39 256 Kertajaya 725 11,4 688 2139 40 258 Jaka Tingkir 571 9,66 430 1687 41 260 Kutojaya 447 9 430 1348 42 262 Tawang Jaya Premium 439 6,66 430 1305 43 264 Menoreh 439 6,86 430 1324 44 292 Matarmaja 912 16,73 370 2618 45 306 Bengawan 571 9,4 370 1687 46 308 Progo 513 8,5 370 1524 47 322 Serayu 449 12,13 296 1235 48 326 Serayu 449 12,1 296 1235 49 330 Tawang Jaya 439 7,16 592 1300 50 340 Tegal Express 289 6,08 370 859 51 466 Walahar 170 2,91 333 318 52 468 Jatiluhur 416 10,38 333 318 53 470 Jatiluhur 416 9,36 333 318 54 2508 Limasdan Cargo 741 15,2 1260 2313 55 2514 Limasdan Cargo 741 15,2 1260 2326 56 2516 Limaspriuk Cargo 746 15,2 1260 2343 57 2518 Limaspriuk Cargo 746 14,56 1260 2343 58 2520 Limaspriuk Cargo 746 16,4 1260 2343 59 2522 Limaspriuk Cargo 746 18,66 1260 2343 60 2524 Limaspriuk Cargo 746 19,66 1260 2343 61 2528 Ronggo Cargo 447 14,4 840 1418 62 2530 Gede Priuk 185 6,66 840 600 63 2532 Kalapri Cargo 67 2 1260 235 64 2534 Abangpriuk Cargo 52 1,4 1260 164 65 2536 Abangpriuk Cargo 52 1,4 1260 164 No Y Nomor KA Nama KA KM (X1) Beban (X3) waktu (X2)
𝚨 𝟑 =   [ 𝑁 Σ𝑋 1 Σ𝑋 2
Σ𝑋 1 Σ𝑋 2 Σ𝑌 Σ(𝑋 1 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 1 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 1 . 𝑌) Σ(𝑋 2 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 2 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 2 . 𝑌) Σ𝑋 3 Σ(𝑋 3 . 𝑋 1 ) Σ(𝑋 3 . 𝑋 2 ) Σ(𝑋 3 . 𝑌) ] =   [ 65 37291 681,16 37291 681,16 109493 24972653 453928,16 73825742 453928,16 8561,5952 1340272,81 37672 21254545 405901,45 63649610 ]
Selanjutnya  dihitung  determinan  dari  setiap matriks dengan hasil sebagai berikut :
- Det A   = 3,6294E+17
- Det A0 = -8,94682E+19
- Det A1 = 1,25336E+18
- Det A2 = -7,19514E+18
- Det A3 = 9,86632E+16
Langkah terakhir adalah mencari konstanta a, b 1 , b 2 dan b 3 seperti berikut :
𝑎 = −8,94682𝐸+19 3,6294𝐸+17 = -246,5100029
𝑏1 = 1,25336𝐸+18 3,6294𝐸+17 = 3,45335218
𝑏2 = −7,19514𝐸+18 3,6294𝐸+17 = -19,82462768
𝑏3 = 9,86632𝐸+16
3,6294𝐸+17 = 0,271844804
Dari hasil tersebut didapatkan garis regresi Y  =  -246,5100029  +  3,45335218  (X 1 )  - 19,82462768 (X 2 ) + 0,271845 (X 3 )
Metode  multiple  linear  regression  tersebut diterapkan  pada  pembuatan  sistem  prediksi BBM  HSD  yang  memiliki  diagram  usecase seperti gambar 1.

## Gambar. 1.  Usecase Sistem Prediksi BBM HSD
Penjelasan mengenai aktor dan deskripsi use case diatas adalah sebagai berikut: a.  Aktor yang terlibat dalam use case diagram tersebut  adalah  Admin,  Pengawas    QC, Operator dan Unit Logistik.
b.  Semua  aktor  harus  melakukan  login terlebih  dahulu  untuk  dapat  mengakses sstem prediksi BBM.
c.  Admin  dalam  sistem  ini  memiliki  hak akses untuk mengolah data KA, lokomotif, data variabel dan data user.
d.  Pengawas  QC  dalam  sistem  ini  memiliki hak akses untuk mengolah order BBM dan mencetak bon order bila diperlukan.
e.  Operator  dalam  sistem  ini  memiliki  hak akses menginput jam pengisian pada order BBM  dan  merilis  order  apabila  pengisian BBM telah dilakukan.
f.  Unit Logistik dalam sistem ini mempunyai akses melihat laporan realisasi pemakaian BBM harian.
g. Semua aktor dapat melihat laporan realisasi pemakaian BBM harian.
Pada metode multiple linear regression, dapat dilakukan  beberapa  pengujian.  Uji  tersebut dilakukan  untuk  mengetahui  model  yang didapat  menjadi  valid  sebagai  alat  penduga (Sugiyono,  2007).  Beberapa  pengujian  yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Uji Autokorelasi
Pada uji ini adalah mencari nilai koefisien yang  menunjukan  seberapa  besar  hubungan yang  terjadi  antara  variabel  independent  dan dependen, nilai R berkisar 0 sampai 1 artinya semakin  mendekati  1  berarti  hubungan semakin  kuat.  Menurut  (Sugiyono,  2007) pedoman  memberikan  interpretasi  koefisien korelasi sebagai berikut : - 0,00 – 0,199 = Sangat Rendah - 0,20 – 0,399 = Rendah - 0,40 – 0,599 = Sedang - 0,60 – 0,799 = Kuat - 0,80 – 1,000 = Sangat Kuat 2. Uji F Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui apakah  variabel  independen (𝑋 1 , 𝑋 2 𝑑𝑎𝑛 𝑋 3 ) secara  bersamaan  punya  pengaruh  secara signifikan  terhadap  variabel  dependen (𝑌) atau  untuk mengetahui  apakah  model  regresi yang ada, dapat digunakan untuk memprediksi variabel  dependen  atau  tidak  (Amrin,  2016). Adapun Langkah pengujiannya adalah sebagai berikut:
a. Menentukan Formulasi Hipotesis
- 𝐻 0 : 𝑏 1 = 0, artinya variabel independen tidak  punya  pengaruh  yang  signifikan
secara  bersamaan  terhadap  variabel dependen.
- 𝐻 0 ∶   𝑏 1 ≠ 0 , artinya variabel independen mempunyai pengaruh yang signifikan  secara  bersamaan  terhadap variabel dependen.
b. Menentukan  derajat  kepercayaan  95% (𝑎 = 0,05)
c. Menentukan signifikansi - Nilai
signifikansi
(𝑃 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒) < 0,05 maka 𝐻 0 ditolak dan 𝐻 1 diterima.
- Nilai signifikansi (𝑃 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒) > 0,05 maka 𝐻 0 diterima dan 𝐻 1 ditolak.
d. Membuat kesimpulan
- Bila (𝑃 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒) < 0,05 maka 𝐻 0 ditolak dan 𝐻 1 diterima.  Artinya  variabel independen secara bersamaan (simultan) mempengaruhi variabel dependen.
- Bila (𝑃 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒) > 0,05 maka 𝐻 0 diterima dan 𝐻 1 ditolak.  Artinya  variabel independen secara bersamaan (simultan) tidak mempengaruhi variabel dependen.
3. Uji T
Uji  ini  digunakan  untuk  mengetahui  apakah dalam  model  regresi  variabel  independen berpengaruh  terhadap  variabel  dependen secara parsial.
Selain  pengujian  diatas,  hal  lain  yang  bisa dilakukan  untuk  mengukur  performa  dari metode  multiple  linear  regression  adalah dengan mengukur tingkat kesalahan.
Keakuratan  sebuah  peramalan  adalah  aspek penting dari peramalan atau prediksi, sehingga peramal  ingin  memperkecil  kesalahan  pada peramalan  (Triyanto,  et  al.,  2019).  Beberapa alat  ukur  tangkat  kesalahan  adalah  sebagai berikut:
1. Mean Squared Error (MSE)
Mean  Squared  Error (MSE)  adalah  metode untuk mengevaluasi metode prediksi. Masing – masing kesalahan atau sisa dikuadratkan lalu dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah sampel penelitian (Wulandari, et al., 2014).
𝑴𝑺𝑬 = (𝑎𝑏𝑠 𝑌 ′ −𝑌 ) 2 𝑛

## 2. Mean Absolute Percent Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percent  Error (MAPE) dihitung  dengan  menggunakan  kesalahan
absolut  pada  setiap  periode  dibagi  dengan menggunakan  nilai  observasi  yang  nyata untuk  periode  itu.  Kemudian,  merata  –  rata kesalahan presentase absolute tersebut.
(Wulandari, et al., 2014)
𝑴𝑨𝑷𝑬 =  Σ |𝑎𝑏𝑠 𝑌 ′ − 𝑌| 𝑌 𝑥 100%

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  pengujian  auto  korelasi  dengan menggunakan  SPSS,  didapatkan  korelasinya adalah 0.977 (97%) seperti terlihat pada tabel 2.  Hal  ini  berarti  hubungan  antara  variabel independen  yaitu  kilometer  tempuh,  waktu tempuh dan berat kereta api secara bersamaan terhadap  variabel  dependen  yaitu  pengisian BBM  HSD  adalah  sangat  kuat.  Selain  itu diketahui  bahwa  nilai  koefisien  determinan (R 2 )  adalah  0.955  yang  berarti  95.5%  dari variansi nilai pengisian BBM SHD diprediksi oleh  ketiga  variabel  independen  atau  ketiga variabel independen memiliki pengaruh yang besar terhadap volume pengisian BBM SHD. Hasil tersebut didukung dengan hasil dari uji F dan uji T yang menyatakan bahwa variabel independen secara bersamaan mempengaruhi variabel  independen  karena  H0  ditolak  pada uji F dan uji T karena nilai signifikansi kurang dari 0.05.  Tabel 3 dan 4  menunjukkan hasil uji F dan uji T.
T ABEL 2. H ASIL U JI A UTOKORELASI
Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .977 a .955 .953 162.897
a.  Predictors:  (Constant),  Beban,  KM_Tempuh, Waktu_tempuh
T ABEL 3. H ASIL U JI F ANOVA a
Model Sum of Squares d f Mean Square F Sig. 1  Regressi on 34144467.8 80 3  11381489.2 93 428.91 5 .00 0 b Residual 1618666.36 6 6 1 26535.514 Total 35763134.2 46 6 4 a. Dependent Variable: Kebutuhan
b. Predictors: (Constant), Beban, KM_Tempuh, Waktu_tempuh
T ABEL 3. H ASIL U JI T
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Beta 1 (Constant) - 216.442 68.239 -3.172  .002 KM_Tempuh 3.102 .092 .981 33.881  .000 Waktu_tempuh -.335 2.607 -.004 -.129  .898 Beban .216 .068 .089 3.195  .002 a. Dependent Variable: Kebutuhan
Dari  hasil  pengujian  tingkat  kesalahan, diketahui nilai rata-rata kuadrat kesalahannya (MSE)  adalah  7.874  sedangkan  persentase rata-rata kesalahan absolutnya (MAPE) adalah 5%.  Dapat  dikatakan  bahwa  kesalahan prediksi yang dilakukan oleh metode multiple linear  regression  untuk  memprediksi  volume pengisian BBM HSD adalah cukup rendah.
Hasil tampilan pengembangan sistem prediksi pengisian  BBM  HSD  dapat  dilihat  pada gambar  2.  Setelah  nomor  lokomotif  dan nomor  KA  dipilih,  serta  menginputkan  sisa BBM HSD pada tangki maka dilakukan klik periksa  kebutuhan  yang  akan  menampilkan hasil  perhitungan  secara  otomatis.  Pengisian BBM HSD akan mengurangi kebutuhan BBM HSD dengan sisa isi di tangki.
Gambar. 2.  Tampilan Penggunaan Metode Multiple Linear Regression pada Sistem

## KESIMPULAN
Metode  multiple  linear  regression  dapat digunakan untuk melakukan prediksi kebutuhan  pengisian  BBM  HSD  pada lokomotif  kereta  api  dengan  menggunakan
tiga  variabel  independen  yaitu  kilometer tempuh,  waktu  tempuh  dan  berat  kereta  api.
Dari pengujian  autokorelasi diketahui keterhubungan antara ketiga variabel independen  secara  bersamaan  terhadap volume  pengisian  BBM  HSD  sangat  kuat yaitu 0.977. Rata-rata kesalahan prediksi saat dihitung  menggunakan  MSE  dan  MAPE adalah 7.874 dan 5%. Dapat dikatakan bahwa kesalahan  prediksi  volume  pengisian  BBM HSD adalah cukup rendah.

## Daftar Pustaka
Amrin. (2016). Data Minning Dengan Regresi Linear  Berganda  Untuk  Peramalan Tingkat  Inflasi. Jurnal  Techno  Nusa Mandiri Vol. XIII, No. 1 , 74 - 79. Hidayat,  M.,  &  Anggoro,  D.  (2018).  Jurnal Manajemen Bisnis Transportasi Dan Logistik, Vol.  4  No.  2  . Faktor  Keterlambatan kedatangan  Kereta  Api  Penumpang  dan Kinerja Daerah Operasi 1 Jakarta , 225-232. Sugiyono.  (2007). Metode  Penelitian  Bisnis.
Bandung: CV. Alfabeta. Triyanto,  E.,  Sismoro,  H.,  &  Laskito, A.  D. (2019). Implementasi  Algoritma Regresi  Linear  Berganda  Untuk Meprediksi Produksi Padi Di Kabupaten  Bantul. RABIT  :  Juernal Teknologi  dan  Sistem  Informasi Univrab , 73-86.
Wulandari, N. L., Sarja, N. Y., & Saryanti, I. D. (2014). Prediksi Jumlah Pelanggan dan  Persedian  Barang  Menggunakan Metode  Regresi  Linear  Berganda Pada Bali Orchid. Eksplora Informatika , 1 - 8.