## PREDIKSI PRODUKSI PADI UNTUK MENDUKUNG KETAHANAN PANGAN DI KABUPATEN BOGOR DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LINIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Ani Apriani 1 , Nono Carsono 2 , Mas Dadang Enjat Munajat 3
1,3 Program Studi Magister Inovasi Regional, Sekolah Pasca Sarjana, Universitas Padjadjaran
2 Program Studi Agroteknologi, Fakultas Pertanian, Universitas Padjadjaran Jl. Dipati Ukur No. 35 Bandung Jawa Barat Indonesia E-mail: ani21003@mail.unpad.ac.id 1 , n.carsono@unpad.ac.id 2 , mdenjatm@unpad.ac.id 3

## ABSTRACT
A prediction is an estimation of something that has not yet occurred. Its purpose is to minimize uncertainty and reduce errors in planning. Bogor Regency, with the largest population in West Java, requires a substantial amount of  food.  Rice  production  must  meet  the  consumption  needs  of  the  population.  To  anticipate  potential  rice shortages,  effective  planning,  and  reduced  dependence  on  rice  imports,  research  is  needed  to  predict  rice production. This study aims to  predict rice production using  Linear Regression  and Support  Vector Machine (SVM)  algorithms.  Secondary  data  from  the  Department  of  Food  Crops  and  Horticulture,  and  the  Central Statistics  Agency  (BPS)  of  Bogor  Regency  were  utilized.  Results  show  that  the  Linear  Regression  method outperformed , with MSE 236202.323, RMSE 486.007, MAE 388.712, and R2 1.000. In contrast, SVM yielded MSE 1461472466.751, RMSE 38229.2.10, MAE 303333.535, and R2 -0.065. The MSE, RMSE and MAE  Values from Linear Regression are smaller than the Support Vector Machine. The R2 value for Linear Regression is 1, which  means  it  has  better  accuracy  compared  to  SVM.  In  conclusion    Linear  Regression Algortihm  method predict better   than Support Vector Machine (SVM).
Keywords : Prediction, Algorithm, SVM. Linear Regression.

## ABSTRAK
Prediksi adalah perkiraan  mengenai sesuatu  yang belum terjadi. Prediksi  bertujuan  meminimumkan pengaruh ketidakpastian  yang  dapat  meminimalisir  kesalahan  dalam  merencanakan.  Kabupaten  Bogor  merupakan kabupaten yang memiliki jumah penduduk terbesar di Jawa barat, sehingga memerlukan pangan dengan jumlah besar  pula.  Produksi  padi  sebagai  sumber  pangan  harus  dapat  mengimbangi  jumlah  kebutuhan  konsumsi penduduknya.  Untuk  mengantisipasi  potensi  kekurangan  padi,  sekaligus  melakukan  perencanaan  yang  lebih efektif, dan mencegah ketergantungan terhadap impor beras, maka perlu dilakukan penelitian untuk memprediksi produksi padi. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi produksi padi. Metoda analisis yang digunakan yaitu algoritma Regresi Linier dan Support Vector Machine (SVM) . Data yang digunakan berupa data sekunder yang bersumber  dari  Dinas  Tanaman  Pangan  Hortikultura  dan  Perkebunan,  dan  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten Bogor.  Hasil  penelitian  dengan  menggunakan  metoda  algoritma  Regresi  Linier  menghasilkan  nilai  MSE 236202,323; RMSE 486,007 ;  MAE 388,712 dan R2  1,000. Sedangkan metoda algoritma SVM menghasilkan nilai  MSE  1461472466,751;  RMSE  38229.2,10  ; MAE  303333,535  dan  R2    -0,065.  Nilai  MSE,  RMSE,  dan MAE dari Regresi Linier lebih kecil dari Supprot Vector Machine. Untuk nilai R2 dari Regresi Linier adalah 1, artinya  memiliki  akurasi  yang  baik  dibandingkan  SVM.  Dapat  disimpulkan  dari  penelitian  ini  adalah  metoda algortima Regresi Linier memprediksi lebih baik dibandingkan dengan Support Vector Machine (SVM) .
Kata kunci: Prediksi, Algoritma, SVM, Regresi Linier
Naskah diterima 21 Feb 2024; Revisi 22 Mar 2024; Diterima 27 Mar 2024. Tanggal Publikasi 01 Apr 2024 Jurnal Teknika berada pada lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

## Jurnal Teknika
(Jurnal Fakultas Teknik Universitas Islam Lamongan)
Tersedia Online http://www.jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index Volume 16, No.1, Tahun 2024 – ISSN : 2085-0859- EISSN : 2620-4770

## 1. PENDAHULUAN
Sektor pertanian memiliki peranan yang penting dalam  pembangunan  perekonomian  di  Kabupaten Bogor.  Dari  sektor  pertanian  tersebut  pada  tahun 2020  sampai  dengan  tahun  2022  telah  memberikan kontribusi  pertumbuhan  ekonomi  yang  positif  dan terus meningkat. Hal ini dapat dilihat dari PDRB atas harga  berlaku  menurut  lapangan  usaha  Pertanian, Kehutanan  dan  Perikanan  berturut-turut  naik  dari tahun  2020,  2021  dan  2022  yaitu  sebesar  12.683,6 Milyar,  13.212,32  Milyar  dan  14.220,24  Milyar (BPS, 2022)
Peran  lainnya  dari  sektor  pertanian  di Kabupaten  Bogor  adalah  sebagai  penghasil  pangan untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  hidup  manusia. Kondisi pangan dapat memengaruhi stabilitas sosial- politik  suatu  daerah  atau  negara.  Oleh  karena  itu menjaga  stabilitas  sosial  politik  melalui  ketahanan pangan  sangat  penting  dan  merupakan  tugas pemerintah serta masyarakat untuk menjaganya.
Ketahanan Pangan berdasarkan Undang-undang Nomor 18 Tahun 2012, adalah kondisi terpenuhinya pangan  bagi  negara  sampai  dengan  perseorangan yang tercermin dari tersedianya pangan yang cukup, baik  jumlah  maupun  mutunya  aman,  beragam, bergizi,  merata,  dan  terjangkau,  serta  tidak bertentangan  dengan  agama  keyakinan  dan  budaya masyarakat  untuk  dapat  hidup  sehat,  aktif  dan produktif secara berkelanjutan.
Tanaman  padi  termasuk  ke  dalam  tanaman pangan  penghasil  beras  yang  ketersediannya  dapat mempengaruhi  stabilitas  serta  perekonomian  suatu daerah  ataupun  suatu  negara.  Kebutuhan  akan ketersediaan pangan khususnya beras akan meningkat  seiring  dengan  pertambahan  jumlah penduduk  di  suatu  daerah.  Daerah  akan  rentan mengalami  defisit  pangan,  yang  akan  menyebabkan ancaman  kelaparan  bagi  penduduknya  jika  tidak diimbangi  dengan  produksi  pangan  yang  cukup. (Marhaeni & Yuliarmi, 2018)
Kabupaten  Bogor  merupakan  kabupaten  yang memiliki  jumlah  penduduk  terbesar  dibandingkan kabupaten lainnya di Jawa Barat (Evrina Budiastuti, Hamzah Ritchi, 2023). Data ini dapat dilihat dari data Statistik  tiga  tahun  dari  Tahun  2018  sampai  dengan 2020,  jumlah  penduduk    terus  bertambah  yaitu 5.840.907, 5.965.410, dan 6.088.233 (BPS,2020).
Jumlah penduduk yang besar akan memerlukan pangan  dengan  jumlah  yang  besar  pula.  Untuk memenuhi kebutuhan pangan khususnya beras, maka produksi  padi yang  dihasilkan  harus  dapat mengimbangi  dengan  kebutuhan  penduduknya. Produksi  tanaman  padi  dipengaruhi  oleh  luas  lahan sawah yang tersedia. Luas lahan sawah di Kabupaten Bogor telah mengalami penurunan sejak tahun 2017 hingga tahun 2019 .  Luas lahan sawah di Kabupaten Bogor  Pada  tahun  2017  adalah  47.152  Ha,  Tahun 2018  adalah  46.780  dan  Tahun  2019  adalah  36.355 Ha.  Berdasarkan  data  tersebut  dapat  terlihat  adanya ada  penurunan  luas  lahan  seluas  10.425  Ha. (BPS,2022).
Penyebab  lain  berkurangnya  lahan  sawah  di Kabupaten Bogor adalah adanya perubahan penggunaan lahan yang mencapai 24.162 Ha. Lahan yang  berubah  merupakan  lahan  tanpa  bangunan menjadi lahan bangunan. Perubahan ini terjadi dalam rentang waktu 10 tahun  (Kurniasari, 2018)
Untuk  mengetahui  apakah  produksi  beras  di Kabupaten  Bogor  sudah  memenuhi  kebutuhan  di Kabupaten  Bogor  dapat  dilihat  pada  data  di  Tahun 2019,  jumlah  beras  yang  dihasilkan  adalah  325.938 ton,  sedangkan  kebutuhan  beras  per  jiwa  jika diasumsikan 144 kg/jiwa per tahun  maka kebutuhan beras  untuk  penduduk  Kabupaten  Bogor  adalah sebesar 680.056 ton. Dari data tersebut dapat dilihat terdapat  kekurangan  sebesar  minus  354.938  ton (BPS, 2020).
Untuk  mengantisipasi  potensi  kekurangan pangan  di  masa  depan  khususnya  padi,  sekaligus melakukan  perencanaan  yang  lebih  efektif  dalam meningkatkan produksi padi, dan mencegah ketergantungan  terhadap  impor  beras,  maka  perlu dilakukan  penelitian  untuk  memprediksi  produksi padi.
Prediksi  adalah  perkiraan  mengenai  sesuatu yang  belum  tejadi.  Dalam  ilmu  pengetahuan  sosial segala  sesuatu  serba  tidak  pasti,  sukar  diperkirakan secara tepat. Prediksi bertujuan agar kita meminimumkan  pengaruh  ketidakpastian  dengan kata  lain  yang  bisa  meminimumkan  kesalahan merencanakan. Prediksi merupakan kegiatan memperkirakan  fenomena  yang  terjadi  di  masa depan,  salah  satunya  menggunakan  analisis  time series (Fawaiq et al., 2019)
Penelitian terdahulu dalam memprediksi produksi  padi  telah  dilakukan  dengan  metoda  dan lokasi  yang  berbeda,  diantaranya  adalah  penelitian tentang  analisis  Support  Vector  Machine  pada prediksi komoditi padi tahun 2017  (Atik Nurmasani &  Fatta,  2017).  Hasil  dari  penelitian  tersebut menunjukan  bahwa  prediksi  produksi  padi  terbaik adalah  prediksi  tahun  2007  dengan  RMSE  sebesar 1.2E+06,  nilai R-Square sebesar  0.794%,  nilai Adjusted  R-Square sebesar  0.788  atau  78.8%  dan curve  fitting  menunjukan  persebaran  prediksi  yang cukup optimal.
Penelitian  lain  untuk  memprediksi  produksi padi  dengan  metoda  Regresi  Linier  telah  dilakukan oleh  Devi  Wulandari  dan  Rumini.  (Wulandari  & Rumini, 2023)
Penelitian-penelitian  terdahulu  dapat  diadopsi dan  diaplikasikan  pada  penelitian  yang  akan dilakukan.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti adalah dengan memprediksi produksi padi menggunakan  algoritma Regresi Linier dan Support Vector  Machine (SVM).  Kombinasi  dua  metoda algoritma  ini  belum  pernah  dilakukan  untuk memprediksi  produksi  padi.  Dengan  menggunakan kedua  metoda  algoritma  ini,  diharapkan  dapat mengetahui  metoda  mana  yang  memprediksi  lebih baik .
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi produksi  padi  dengan  membandingkan  model
Regresi  Linier  dan Support  Vector  Machine (SVM) di Kabupaten Bogor. Penelitian ini dapat memberikan informasi  yang  berharga  dalam  perencanaan  dan pengelolaan produksi padi di Kabupaten Bogor. Serta dapat  membantu  dalam  merumuskan  kebijakan terkait  dengan  Ketahanan  Pangan  dan  Kemandirian Pangan.

## 2. METODE
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  prediksi, yaitu  salah  satu  jenis  penelitian  kuantitatif  yang bertujuan  untuk  memprediksi  suatu  kejadian  atau peristiwa  di  masa  depan  berdasarkan  data  dan informasi  yang  ada  saat  ini.  Penelitian  ini menggunakan analisis prediksi dengan membandingkan kinerja prediksi  Regresi Linier  dan Support  Vector  Machine (SVM).  Alur  penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Bagan Alur Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1.  Tiap-tiap  tahapan penjelasannya singkatnya adalah sebagai berikut

## A. Latar Belakang
Latar belakang permasalahan  dari penelitian  ini adalah  jumlah  produksi  padi  yang  berfluktuatif,
cenderung menurun. Luas lahan pertanian yang terus berkurang karena alih fungsi lahan dan pertumbuhan jumlah penduduk yang tinggi.

## B. Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  untuk  memprediksi produksi  padi  dengan  menggunakan  dua  metoda algoritma  yaitu  Regresi  Linier  dan  Support  Vector Machine. Sehingga  mengetahui  metoda mana  yang prediksi nya lebih baik

## C. Pengumpulan Data
Data yang  di gunakan adalah data sekunder yang bersumber  dari  data  Dinas  Tanaman  Pangan Hortikultura dan Perkebunan (Distanhorbun) Kabupaten  Bogor,  serta  data  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  Kabupaten  Bogor.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  adalah  data  time  series produksi padi dan variabel lainnya seperti luas panen, provitas, suhu, kelembaban dan penyinaran Matahari di Kabupaten Bogor dari tahun 2017-2021.

## D. Pembersihan data
Data  yang  dikumpulkan  dibersihkan  dari noise atau outlier. Proses  ini  penting  untuk  memastikan kualitas data yang akan digunakan dalam model.

## E. Penentuan Fitur
Fitur  yang  relevan  untuk  prediksi  produksi (target). Fitur mencakup Luas Panen, Provitas, Suhu, Kelembaban dan Penyinaran Matahari.

## F. Pelatihan Model
Data yang telah dibersihkan dan di pilih fiturnya kemudian digunakan untuk melatih model. Alat yang digunakan untuk membuat model Regresi Linier dan Support Vector Machine adalah software open source Orange .
G. Evalusi Model
Evaluasi Model: setelah model dilatih, performanya dievaluasi dengan menggunakan metrik seperti:
 Mean  Absolute  Error (MAE),  Menghitung  rata- rata selisih absolut antara nilai prediksi dan nilai aktual.  Semakin  kecil  nilai  MAE,  semakin  baik kualitas model tersebut. Rumus MAE:
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ ∣ 𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂ ∣ 𝑛 𝑖=1 (1)
 Root  Mean  Square  Error (RMSE),  Menghitung rata-rata dari selisih kuadrat antara nilai prediksi dan  nilai  aktual  kemudian diambil akar kuadratnya. Semakin kecil  nilai RMSE, semakin baik kualitas model tersebut. Rumus RMSE
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂) 2 (2)
 Mean  Squared  Error (MSE),  menghitung  rata- rata selisih kuadrat antara nilai prediksi dan nilai
Latar belakang  Masalah Tujuan: Prediksi Produksi Padi dengan Metoda Regresi Linier dan Support Vector Machine Pengumpulan Data: Pembersihan Data Penentuan Fitur (Target dan Variabel))
Pelatihan Model (Software: Orange)
Regresi Linier Support Vector Machine Evaluasi Data (MSE, RMSE, MAE dan R2) Hasil dan Kesimpulan
aktual. Dengan kata lain MSE menghitung berapa rata-rata  kesalahan  kuadrat  dalam  prediksi. Semakin kecil MSE, semakin baik kualitas model tersebut. Rumus MSE.
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ̂) 2 (3)
 R-Squared (R2), mengukur seberapa baik  model dibangun  cocok  dengan  data  yang digunakan . Nilai R2 berkisar antara 0 dan 1, dengan semakin dekat  ke  1  menunjukan  bahwa  model  yang dibangun  cocok  dengan  data  yang  digunakan. Rumus R2
𝑅 2 = 1 − ∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑦 𝑖 −𝑦 𝑖 ̂) 2 ∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑦 𝑖 −𝑦ˉ) 2 (4)

## 3. PEMBAHASAN
Pengumpulan  data  bersumber  dari  data sekunder  yang  ada  di  Dinas  Tanaman  Pangan Hortikultura  dan  Perkebunan  Kabupaten  Bogor  dan Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Bogor. Data yang dikumpulkan untuk di prediksi adalah data dari tahun 2017 sampai dengan tahun 2021.
Tabel 1 . Data Sekunder Yang Terdiri Dari Produksi, Provitas, Luas Panen, Suhu, Kelembaban Dan Penyinaran Matahari
No Musim Luas (ha) Provitas Ku/Ha Produksi (ton) Suhu Kelem baban penyinaran matahari 1 Jan-Apr 2017 30992  59,13 18326 8 25,68 84,50 59,00 2 Mei – Agus 2017 34375  57,33 19706 2 26,23 80,25 73,25 3 Sept- Des 2017 25594 64,5 16508 3 26,08 79,75 60,50 4 Jan – Apr 2018 31502  62,31 19627 8 25,85 88,25 47,43
5 Mei – Agus 2018 35467  63,08 22371 8 26,00 70,75 73,63 6 Sept – Des 2018 19520  64,25 12542 3 25,93 61,00 53,10 7 Jan - April 2019 36774  62,33 22904 1 25,88 84,75 58,75
8 Mei – Agst 2019 29040  62,42 18126 8 26,25 77,25 85,00
9 Sept - Des 2019 15876  62,24 98810 26,48 78,50 75,75
10 Jan – Apr 2020 31071  62,09 19291 2 26,20 86,25 51,73
11 Mei - Agst 2020 24575  62,33 15318 5 26,55 81,50 71,90 12 Sept - Des 2020 20641  63,28 13061 3 26,30 82,75 52,05 13 Jan - Apr 2021 32581  62,35 20312 6 21,05 88,33 20,45
14 Mei – Agst 2021 27481  62,52 17181 4 21,90 84,55 39,30 15
Sept- Des 2021 19933  62,83 12523 6 21,60 86,98 28,75
Sumber:  Diolah  dari  data  Distanhorbun  dan  BPS (2017-2021).
Tabel 1 merupakan data sekunder yang berisi data berupa Luas Panen (Ha), Provitas (Ku/Ha) serta data Temperatur  ( 0 C),  Kelembaban  (%)  dan  Lama Penyinaran Matahari  (%) selama musim tersebut.
Pada data luas panen, produksi dan provitas  dapat dilihat  angka  yang  bervariasi  dari  satu  periode (musim) ke periode (musim) berikutnya. Misal pada periode  Mei-Agustus  2018,  tercatat  luas  panen
sebesar  35.467  hektar  dengan  provitas  63,08 kuintal/hektar,  dan  menghasilkan  produksi  padi sebesar  223,712  ton.  Sebaliknya,  pada  musim  yang berbeda seperti Januari-April 2019, Luas Panen dan Produktivitas  meningkat  menjadi  36.774  hektar  dan 62,23  kuintal/hektar,  menghasilkan  produksi  padi sebesar 229.041 ton.
Suhu, kelembaban dan penyinaran matahari juga mencerminkan  variasi  yang  dapat  mempengaruhi produksi  padi.  Misal  pada  periode  Januari-April 2019,  suhu  mencapai  25,88 0 C  dengan  kelembaban 84,75% dan penyinaran matahari 58,75%, yang dapat dianggap sebagai kondisi optimal untuk pertumbuhan tanaman padi.
Namun,  pada  Januari-April  2021,  terdapat perubahan siginifikan. Suhu menurun drastis menjadi 21.05 0 C,  sementara  kelembaban  dan  penyinaran matahari  juga  mengalami  penurunan  yang  cukup mencolok dari 88,33% dan 20,45%, masing-masing. Perubahan  kondisi  ini  dapat  memberikan  dampak pada  kondisi  produksi  padim  yang  dapat  tercermin dalam data produksi pada musim tersebut.
Pengamatan  pada  data-data  ini  memberikan wawasan tentang faktor-faktor yang dapat mempengaruhi  produksi  padi  di  wilayah  Kabupaten Bogor  dan  dapat  menjadi  dasar  untuk  analisis  lebih lanjut,  termasuk  pengembangan  model  prediksi untuk  mendukung  pembangunan  pertanian  yang efisien. Data yang telah diolah dapat digunakan untuk menggali  informasi,  menghasilkan  suatu  prediksi dengan menggunakan data historis untuk menyimpulkan  suatu  kejadian  di  masa  depan.  (G  et al., 2023)
Data  yang  telah  dikumpulkan  kemudian dianalisis  dengan  menggunakan  perangkat  lunak Orange untuk melakukan proses data analytic melalui konsep  visual  programing.  Hasil  pengolahan  tersaji pada Gambar 2 dan 3.
Gambar 2 . Model Prediksi Regresi Linier dan Support Vector Machine
Gambar 3 . Hasil Perhitungan Prediksi Regresi Linier dan Support Vector Machine (SVM)
Berdasarkan data yang terlihat di Gambar 2. dan Gambar 3., hasil evaluasi performa dua model  SVM ( Support Vector Machine ) dan Regresi Linier adalah
1.  MSE  ( Mean  Squared Error )  Mengukur  rata-rata dari kuadrat selisih antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya,  semakin  kecil  nilai  MSE  semakin baik kinerja model.
SVM = 1461472466,751 Regresi Linier  = 236202,323 Dari hasil ini, Regresi Linier memiliki MSE lebih rendah  dibandingkan  SVM,  menunjukan  bahwa model  Regresi  Linier  memberikan prediksi  yang lebih dekat dengan nilai sebenarnya.
2. RMSE ( Root Mean Squared Error ) adalah akar kuadrat dari MSE, memberikan gambaran tentang seberapa besar deviasi rata-rata prediksi dari nilai sebenarnya.  Nilai  RMSE  yang  lebih  rendah menunjukan ketepatan model.
SVM = 38229,210 Regresi Linier = 486,007
Dalam  hal  ini  Regresi  Linier  memiliki  RMSE yang lebih rendah dibandingkan SVM, menandakan performa yang baik.
3. MAE ( Mean Absolute Error ) mengukur rata-rata nilai  absolut  dan  nilai  sebenarnya.  Semakin rendah nilai MAE, semakin baik modelnya.
SVM = 303333 Regresi Linier = 388,712
Dari  hasil  data  diatas  Regresi  Linier  memiliki nilai MAE yang lebih rendah dari SVM, sehingga perfroma Regresi Linier lebih baik dari SVM
4. R2  ( R-Squared )  mengukur  seberapa  baik  model sesuai  dengan  variasi  data.  Nilai  R2  berkisar
antara  0  dan  1.  Nilai  yang  mendekati  1 menunjukan model yang baik sesuai dengan data.
SVM = -0,065 Regresi Linier = 1,000
Berdasarkan  data  hasil  perhitungan,  Regresi Linier  memiliki  nilai  R2  yang  mendekati  1, sedangkan SVM nilai yang dihasilkan -0,065. Hal ini menandakan bahwa model ini sangat baik menjelaskan  variasi  dalam  data  serta  memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan Support Vector Machine (SVM).
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  diperoleh dengan  menggunakan software orange,  Nilai  MSE, RMSE,  dan  MAE  dari  Regresi Linier,  menunjukan nilai yang lebih kecil dibandingkan dengan Nilai dari Support Vector Machine (SVM). Untuk nilai R2 dari Regresi  Linier  adalah  1,  artinya  memiliki  akurasi yang  baik  dibandingkan  SVM..  Maka  dapat disimpulkan  Regresi  linier  memprediksi  lebih  baik dibandingkan Support  Vector  Machine .  Penelitian yang  dilakukan  oleh  Sari  et.,  al.,    (Anggarawati  & Suwarnata,  2021).    menyebutkan  bahwa  hasil peramalan  produksi  padi  dengan  menggunakan Regresi  Linier  Berganda  mendekati  hasil  data sebenarnya.
Regresi  Linier  merupakan  salah  satu  metode statistik  yang  dipergunakan  dalam  produksi  untuk melakukan  peramalan  ataupun  prediksi  tentang karakteristik  kualitas  maupun  kuantitas.  Dengan melakukan  prediksi  menggunakan  Metode  Regresi Liniar dapat memberikan  informasi  yang  membantu para  petani  dan  pemerintah  dalam  mengambil kebijakan  (Katemba & Djoh, 2017)
Penelitian  yang dilakukan oleh peneliti  memiliki keterbatasan. Penelitian ini bukan untuk mengetahui apakah  produksi  padi  menurun  atau  meningkat setalah  dilakukan  prediksi.  Namun  penelitian  ini hanya untuk mengetahui  metoda algoritma  manakah dari yang digunakan (regresi linier dan support vector machine)  yang memprediksi  lebih baik berdasarkan evaluasi  model  (MSE,  RMSE,  MAE,  dan  R- Squared).
Keterbatasan dalam penelitian ini dapat dijadikan bahan  untuk  penelitian  selanjutnya,  yaitu  dengan meneliti apakah produksi padi  meningkat atau turun dari model prediksi regresi linier.
Namun Implikasi penting yang dapat diambil dari penelitian  ini  memungkinkan  metoda  regresi  linier memprediksi  produksi  padi  dengan  akurasi  yang cukup baik, yang berarti dapat membantu perencanaan  dalam  pengelolaan  produksi  padi  di Kabupaten Bogor.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  analisis  menunjukan  bahwa  metoda dengan  menggunakan  algoritma  Regresi  Linier
menghasilkan  nilai  MSE  236202,323;  RMSE 486,007 ;  MAE 388,712 dan R2  1,000. Sedangkan metoda  dengan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  menghasilkan  nilai  MSE  1461472466,75; RMSE  38229.2,10  ;  MAE  303333,535  dan  R2    - 0,065.  Nilai  MSE,  RMSE  dan  MAE  dari  Regresi Linier lebih kecil dari  nilai Support Vector Machine (SVM). Untuk nilai R2 dari Regresi Linier adalah 1, artinya  memiliki  akurasi  yang  baik  dibandingkan SVM .  Dapat  disimpulkan dari penelitian  ini adalah Metoda algoritma  Regresi  Linier  memprediksi  lebih baik  dibandingkan  dengan Support  Vector  Machine (SVM) .

## PUSTAKA
Anggarawati, S., & Suwarnata, A. A. E. (2021). Nilai Strategis  Komoditas  Unggulan  Kawasan Perdesaan, Kabupaten Pesisir Selatan, Provinsi Sumatera  Barat. Agrisintech  (Journal  of
Agribusiness  and  Agrotechnology) , 1 (2),  89. https://doi.org/10.31938/AGRISINTECH.V1I 2.287 Atik  Nurmasani,  E.  U.,  &  Fatta,  H.  Al.  (2017).
Analisis Support Vector Machine Pada Prediksi
Produksi Padi. Jurnal Informasi Interaktif Vol , 2 (1). https://core.ac.uk/download/pdf/231289900.pd f Evrina  Budiastuti,  Hamzah  Ritchi,  Y.  D.  (2023).
Pengaruh Dimensi Usability Terhadap Kegunaan  Marketplace  Pertanian. Sistem
Informasi  Dan  Komputer  (Sisfokom , 12 (2), 300–308. https://doi.org/https://doi.org/10.32736/sisfoko m.v12i2.1678 Fawaiq, M. N., Jazuli, A., & Hakim, M. M. (2019). Prediksi  Hasil  Pertanian  Padi  Di  Kabupaten Kudus  Dengan  Metode  Brown’S  Double Exponential  Smoothing. JIPI  (Jurnal  Ilmiah Penelitian  Dan  Pembelajaran  Informatika) , 4 (2),
78.
https://doi.org/10.29100/jipi.v4i2.1421
G,  K.  F.,  Sy,  Y.  J.,  &  Rahmawati,  P.  (2023). Implementasi  Algoritma  K-Means  Terhadap Pengelompokan  Pembinaan  Kelompok  Tani Untuk  Peningkatan  Produksi  Jagung. Jurnal
Teknika , 15 (1), 37–44.
https://doi.org/10.30736/jt.v15i1.1012 Katemba, P., & Djoh, R. K. (2017). Prediksi Tingkat Produksi  Kopi  Menggunakan  Regresi  Linear.
Jurnal Ilmiah Flash , 3 (1), 42. https://doi.org/10.32511/flash.v3i1.136 Kurniasari, N. (2018). ARAHAN PEMANFAATAN DAYA  DUKUNG  LAHAN  PERTANIAN  DI KABUPATEN  BOGOR. Seminar  Nasional Geomatika ,
2 . https://doi.org/10.24895/sng.2017.2-0.409 Marhaeni,  A.  A.  I.  N.,  &  Yuliarmi,  N.  N.  (2018). Pertumbuhan  Penduduk,  Konversi  Lahan,  dan Ketahanan  Pangan  di  Kabupaten  Badung. Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan , February
2018 , 61.
https://doi.org/10.24843/jekt.2018.v11.i01.p05 Wulandari, D., & Rumini, R. (2023). Pemodelan dan Prediksi  Produksi  Padi  Menggunakan  Regresi Linear. Smart  Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer , 12 (4). https://doi.org/10.30591/smartcomp.v12i4.590 5