## PERBANDINGAN METODE LINEAR REGRESSION, RANDOM FOREST & K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PRODUKSI HASIL PANEN PADI DI PROVINSI JAWA BARAT
Jonatan Hutahaean, Dadang Yusup, Purwantoro Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jalan HS. Ronggo Waluyo, Karawang, 41361; (0267) 641177 2010631170149@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Padi  merupakan  bahan  utama  beras  yang  termasuk  salah  satu  bahan  pokok  terbesar  di  dunia.  Indonesia berada di peringkat ketiga sebagai produsen beras terbesar di dunia, setelah Tiongkok dan India. Provinsi Jawa Barat secara konsisten berada dalam tiga besar penghasil padi nasional. Meskipun selalu berada dalam tiga besar, produksi  padi  di  Jawa  Barat  mengalami  penurunan  setiap  tahun.  Produksi  padi  sangat  berpengaruh  terhadap pemenuhan  kebutuhan pangan pokok berupa beras, karena permintaan beras  meningkat  setiap tahun. Produksi padi dapat meningkat atau menurun karena beberapa faktor, seperti luas areal tanam, luas panen, dan produktivitas padi. Pada penelitian ini, digunakan teknik regresi untuk memprediksi produksi hasil panen padi di Provinsi Jawa Barat  menggunakan  metode linear  regression,  random  forest,  dan  k-nearest  neighbor .  Perbandingan  yang dihasilkan  dilihat  dari R2-score,  mean  absolute  error, dan mean  squared  error. Pada  perbandingan  metode, digunakan skenario yang sama, yaitu cross-validation 10-fold . Hasil uji coba dengan menggunakan skenario yang sama  menunjukkan  bahwa  ketiga  metode  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  produksi  hasil  panen  padi  di Provinsi  Jawa  Barat.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menujukkan  bahwa  metode linear  regression memiliki performa  lebih  baik  daripada  metode random  forest dan k-nearest  neighbor dengan R2-score 98,33 ,  MAE 27746,46 , dan MSE 1688264771,87.
Kata kunci :  linear regression, random forest, k-nearest neighbor, panen padi

## 1. PENDAHULUAN
Padi  merupakan  bahan  utama  beras  yang termasuk salah satu bahan pokok terbesar di dunia [1]. Saat  ini,  produksi  padi  dunia  menempati  peringkat ketiga setelah jagung dan gandum. Hal ini berlaku di Benua Asia, yang menjadi tempat tinggal petani yang menghasilkan  sekitar  90%  dari  total  produksi  beras dunia [2]. Indonesia berada di peringkat ketiga sebagai produsen beras terbesar di dunia, setelah Tiongkok dan India.  Provinsi  Jawa  Barat  secara  konsisten  berada dalam tiga besar penghasil padi nasional. Pada tahun 2021,  Provinsi  Jawa  Barat  mencatat  produksi  padi sebesar 9.113 ton [3]. Meskipun  selalu berada dalam tiga  besar,  produksi  padi  di  Jawa  Barat  menalami penurunan  setiap  tahun.  Menurut  data  Open  Data Jabar,  pada  tahun  2015  Jawa  Barat  menghasilkan 10.856.438 ton padi, tahun 2016 sebanyak 12.031.508 ton, tahun 2017 sebanyak 11.849.636 ton, tahun 2018 sebanyak  11.073.462  ton,  tahun  2019  sebanyak 13.200.114  ton,  dan  pada  tahun  2020  sebesar 10.156.939 ton.
Produksi  Padi  sangat  berpengaruh  terhadap pemenuhan  kebutuhan  pangan  pokok  berupa  beras, karena  permintaan  beras  meningkat  setiap  tahun  [1]. Produksi  padi  dapat  meningkat  atau  menurun  karena beberapa faktor, seperti luas areal tanam, luas panen, dan produktivitas padi. Dengan adanya prediksi panen padi  di  Provinsi  Jawa  Barat,  diharapkan  dapat mengetahui  gambaran  mengenai  hasil  panen  pada tahun-tahun mendatang.
Penelitian  sebelumnya  telah  mengungkapkan berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  produktivitas
padi,  seperti  hasil  produksi,  luas  panen,  luas  areal tanam, curah hujan, dan jumlah hari hujan [4].
Penelitian  lain  mengungkapkan  bahwa  hasil  uji simultan  model  regresi  menunjukkan  tiga  variabel utama,  yaitu  tanggal,  komoditas,  dan  pasar,  dengan variabel yang diprediksi adalah harga [5].
Penelitian  sebelumnya  menguji  metode  regresi liner dengan menggunakan MAPE untuk memprediksi jumlah produksi lima jenis sayuran, yaitu cabai rawit, kangkung, bawang merah, terong, dan tomat [6].
Penlitian lain berfokus pada penggunaan regresi linear  dengan  delapan  variabel  independen  dan delapan variabel dependen [7].
Penelitian sebelumnya membandingkan algoritma CART dan k-nearest  neighbor untuk memprediksi  luas  lahan  panen  padi  di  Kabupaten Karawang, menggunakan evaluasi dengan correlation coefficient,  mean  absolute  error, dan root  mean squared error [8].
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan rekomendasi  metode  untuk  menangani  data  dengan target  numerik  atau  regresi,  terutama  untuk  prediksi. Metode yang direkomendasikan telah  melalui seleksi pengujian dengan teknik klasifikasi dan regresi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Prediksi Prediksi adalah upaya untuk mengantisipasi atau memproyeksikan  kejadian  yang  akan  terjadi  di  masa yang  akan  datang  dengan  mempertimbangkan informasi  yang  relevan  dari  masa  lampau  melalui pendekatan ilmiah. Tujuannya adalah untuk memperoleh  pemahaman  tentang  apa  yang  mungkin
terjadi  di  masa  depan  dengan  tingkat  kepastian tertentu.  Proses  prediksi  bisa  bersifat  kualitatif, melibatkan pendapat para ahli, atau bersifat kuantitatif, menggunakan  metode  perhitungan  matematis.  Salah satu  metode  prediksi  kuantitatif  yang  umum  adalah melalui analisis deret waktu [9].

## 2.2. Produksi
Produksi  merupakan  kegiatan  yang  bertujuan untuk menghasilkan nilai manfaat saat ini dan di masa depan.  Selain  itu,  produksi  diartikan  sebagai  proses konversi dari input menjadi output . Dengan demikian, semua jenis input yang terlibat dalam proses produksi untuk  menciptakan output dikenal  sebagai  faktor- faktor produksi [10].

## 2.3. Padi
Padi adalah tanaman pangan primer di Indonesia, utamanya karena mayoritas penduduknya menjadikan beras  sebagai  makanan  pokok  sehari-hari.  Sebagai komoditas pangan, padi memainkan peran vital dalam perekonomian masyarakat indonesia dengan memasok kebutuhan  karbohidrat  yang  mengenyangkan  untuk konsumsi sehari-hari [11].

## 2.4. Linear Regression
Metode prediksi linear regression adalah teknik prediksi  yang  memanfaatkan  garis  lurus  untuk mengekspresikan  hubungan  antara  dua  variabel  atau lebih [12]. Linear regression mengadopsi pendekatan yang  sederhana  dengan  mengasumsikan  bahwa hubungan  antara  dua  variabel  dapat  dijelaskan  oleh sebuah rais lurus dengan rumus [13].

## 2.5. Random Forest
Random  forest adalah  algoritma  machine learning  yang  mengikuti  konsep  supervised  dalam pembentukan  kelas  pengklasifikasi.  Algoritma  ini menggabungkan  hasil  prediksi  dari  beberapa  pohon keputusan [14].

## 2.6. K-Nearest Neighbor
K-nearest  Neighbor  (KNN) merupakan  bagian dari kategori pembelajaran instance-based . Algoritma ini  juga  merupakan  salah  satu  teknik lazy  learning . KNN dilakukan  dengan  mencari  kelompok  k  objek dalam data pelatihan yang paling mirip dengan objek dalam  data  baru  atau  pengujian.  Untuk  menjalankan proses  ini,  diperlukan  sebuah  sistem  klasifikasi  yang dapat mencari informasi [15].

## 2.7. Google Colab
Google colab merupakan aplikasi yang dikeluarkan  oleh  Google  Research.  Google  colab memudahkan  penulisan  dan  eksekusi  kode  Python melalui browser web  tanpa  batasan,  memberikan keuntungan  yang  signifikan  dalam  bidang machine learning , analisis data, dan pendidikan [16]. Google colab, yang dikenal pula sebagai Google Colaboratoru,  merupakan  lingkungan  pengembangan
terpadu  (IDE)  untuk  bahasa  pemrograman  Python. Platform  ini  memanfaatkan  server  Google  dengan spesifikasi  perangkat  keras  yang  canggih  untuk melakukan komputasi [17].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  dipakai  dalam  penelitian  yaitu Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) . KDD merupakan  suatu  proses  yang  bertujuan  untuk mengungkap  dan  menganalisis  informasi  yang terkandung dalam data yang sangat besar. Tindakan ini dilakukan  dengan  tujuan  memperoleh  pengetahuan yang  bernilai.  Langkah-langkah  penelitian  yang menerapkan  metode KDD tersebut  terlihat  dalam Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Tahapan KDD

## 3.1. Dataset
Data  untuk  penelitian  ini  diperoleh  dari  Open Data Jabar. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup jumlah produksi padi, luas areal tanam, luas panen,  dan  produktivitas  yang  diambil  dari  rentang tahun  2015  hingga  2020.  sebanyak  162  data  berhasil dikumpulkan  dari  sumber  tersebut.  Gambar  2  hingga Gambar 6 menjelaskan tentang hubungan antara fitur- fitur yang digunakan. Dalam Gambar 2 dan Gambar 3 terlihat bahwa kedua fitur tersebut memiliki hubungan yang linier.
Gambar 2. Hubungan antara produksi padi dengan luas panen
Gambar 3. Hubungan antara produksi padi dengan luas areal tanam
Dalam  Gambar  4  dan  Gambar  5  terlihat hubungan  antara  jumlah  produktivitas  dengan produksi padi dan luas areal tanam.
Gambar 4. Hubungan antara produktivitas padi dengan produksi padi
Gambar 5. Hubungan antara produktivitas dengan luas areal tanam
Dalam Gambar 6 menampilkan hubungan antara produksi padi, produktivitas, luas panen, dan luas areal tanam.
Gambar 6. Hubungan antara produksi padi, produktivitas, luas panen, dan luas areal tanam

## 3.2. Selection
Dalam  tahap  seleksi,  penulis  melakukan pemilihan data yang relevan. Kemudian, data tersebut diadaptasi  dengan  keperluan  penelitian.  Berikut  ini adalah contoh data yang dipilih dan terdokumentasikan dalam Gambar 7.
Gambar 7. Data yang sudah diseleksi 3.3. Preprocessing Dalam tahap preprocessing, dilakukan pengecekan  terhadap  nilai  yang  hilang  dalam  data. Setelah  dilakukan  pengecekan,  sebagaimana  yang terlihat dalam Gambar 8, tidak ditemukan adanya data yang  mengandung  nilai  yang  hilang,  sehingga  tidak perlu dilakukan pengisian nilai pada data yang hilang.
Gambar 8. Pengecekan missing value
Langkah  selanjutnya  yaitu  proses  pencarian outlier memakai boxplot. Pada Gambar 9 bisa dilihat terdapat outlier pada  luas  panen  dan  produktivitas padi .
Gambar 9. Boxplot data outlier
Pada Gambar 10, terlihat bahwa outlier pada luas panen  dan  produktivitas  padi  telah  ditangani menggunakan metode IQR . IQR (Interquartile Range) berfungsi  untuk  mengukur  tentang  rentang  antara kuartil  pertama  dan  kuartil  ketiga  dalam  himpunan data.
Gambar 10. Boxplot data tanpa outlier
3.4. Transformation Langkah  berikutnya  adalah  mengubah  fitur dengan tipe
data
kategorikal seperti nama_kabupaten_kota.  Fitur  nama_kabupaten_kota, yang  merupakan  data  dengan  tipe  data  kategorikal, akan diubah menggunakan metode one-hot encoding. One-hot  encoding merupakan  salah  satu  teknik sederhana  yang  digunakan  pada  data  kategorikal. Dalam  metode  ini,  data  kategorikal  dalam  bentuk himpunan akan diubah menjadi variabel acak. Proses mengubah fitur dapat dilihat dalam Gambar 11.
Gambar 11. Proses mengubah fitur

## 3.5. Data Mining
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  pemodelan dengan  menggunakan  metode linear  regression, random  forest,  dan  k-nearest  neighbor ,  dengan  hasil seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  12  hingga Gambar 14.
Gambar 12. Pemodelan metode linear regression
Gambar 13. Pemodelan metode random forest
Gambar 14. Pemodelan metode k-nearest neighbor

## 3.6. Evaluation
Dalam melakukan evaluasi terhadap model yang telah  dibuat  kami  menggunakan  beberapa  metode seperti R2-Score , Mean  Absolute  Error  (MAE), dan Mean Squared Error (MSE) .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Linear Regression Linear  regression adalah  algoritma  pemodelan regresi yang digunakan untuk memprediksi nilai suatu variabel  berdasarkan  nilai  variabel  lain.  Visualisasi prediksi hasil pemodelan linear regression ditampilkan dalam Gambar 15.
Gambar 15. Visualisasi prediksi hasil pemodelan linear regression
Pada evaluasi metode linear regression dilakukan  satu  kali  dengan  menggunakan cross
validation folds 10. Hasil dari evaluasi tersebut tersaji dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hasil evaluasi metode linear regression R2-score MAE MSE 98,33 27746,86 1688264771,87

## 4.2. Random Forest
Random  forest  adalah  algoritma  pemodelan regresi yang digunakan untuk memprediksi nilai-nilai berkelanjutan.  Visualisasi  prediksi  hasil  pemodelan random forest ditampilkan dalam Gambar 16.

## Gambar 16. Visualisasi prediksi hasil pemodelan
random forest
Untuk  evaluasi  metode random  forest  hanya dilakukan  satu  kali  dengan  menggunakan cross validation folds 10. Hasil dari evaluasi tersebut tersaji dalam Tabel 2.
Tabel 2. Hasil evaluasi metode random forest R2-score MAE MSE 96,323 29505,09 3775244869,43
4.3. K-Nearest Neighbor

## Gambar 17. Visualisasi prediksi hasil pemodelan
KNN
K-Nearest  Neighbor  (KNN) adalah  algoritma yang membangun model regresi dengan
memanfaatkan  rata-rata  atau  median  dari  k  tetangga terdekat  untuk  memprediksi  nilai  target.  Visualisasi prediksi  hasil  pemodelan KNN ditampilkan  dalam Gambar 17.
Pada  evaluasi  metode K-Nearest  Neighbor (KNN) dilakukan  satu  kali  dengan cross  validation folds 10.  hasil  dari  evaluasi  tersebut  tersaji  dalam Tabel 3.
Tabel 3. Hasil evaluasi metode KNN R2-score MAE MSE 94,01 41549,62 6052106475,86

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  peneitian  ini adalah  dari  hasil  perbandingan  metode linear regression,  random  forest, dan k-nearest  neighbor untuk  prediksi  produksi  hasil  panen  padi  di  Provinsi Jawa  Barat  menyatakan  bahwa  metode linear regression dengan cross validation folds 10 memiliki performa lebih baik dari metode random forest dan k- nearest  neighbor dilihat  dari  hasil R2-score sebesar 98,33, mean  absolute  error sebesar  27746,86,  dan mean squared error sebesar 1688264771,87.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  dengan  menggunakan  metode  selain linear regression,  random  forest, dan k-nearest  neighbor , seperti support vector machines, neural networks, dan lainnya. Dengan demikian, dapat dilakukan perbandingan hasil untuk mendapatkan evaluasi yang lebih optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  W.  Herwanto,  T.  Widiyaningtyas  and  P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear
Regression untuk  Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi, v ol. 8, no. 4, 2023.
[2] E.  E.  Pratiwi,  A.  W.  Widodo  and  W.  F. Mahmudy, “Penerapan Algoritme Genetika pada Kasus Optimasi Penentuan Bibit dan Pemerataan Subsidi  Pupuk  (Studi  Kasus:  Desa  Pandansari, Kabupaten  Kediri),” Jurnal Pengembang Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 5, 2017.
[3] S. Setiawati, “10 Lumbung Padi Nasional, Jawa Sing  Ada  Lawan,” Cnbcindonesia.com, Mei.  9, 2023.
[4] T. N. Padilah and R. I. Adam, “Analisis Regresi Linier  Berganda  Dalam  Estimasi  Produktivitas Tanaman  Padi  Di  Kabupaten  Karawang,” FIBONACCI Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika, vol. 5, no. 2, 2019.
[5] K.  Puteri  and  A.  Silvanie,  “Machine  Learning Untuk  Model  Prediksi  Harga  Sembako  Dengan Metode  Regresi  Linier  Berganda,” Jurnal Nasional  Informatika, vol.  1,  no.  2,  pp.  82-94, 2020.
[6] A.  A.  Basahona,  R.  Ishak  and  A.  Husna, “Penerapan  Metode  Linier  Regresi  Untuk Prediksi Produksi Sayur-Sayuran,” Jurnal Nasional Cosphi, vol. 3, no. 2, pp. 54-57, 2019.
[7] N.  Ariyani  and  A.  Z.  Arifin,  “Prediksi  Tingkat Pengangguran di Kabupaten Tuban Tahun 2020
Menggunakan Metode Regresi Linier
Sederhana,” MathVision:  Jurnal  Matematika, vol. 3, no. 1, pp. 6-13, 2021.
[8] M.  F.  Aziz,  S.  Defiyanti  and  B.  N.  Sari, “Perbandingan Algoritma CART dan K-Nearest Neighbor  Untuk  Prediksi  Luas  Lahan  Panen Tanaman Padi di Kabupaten Karawang,” Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) , vol. 9, no. 2, 2018.
[9] N.  Nurmahaludin,  “Analisis  Perbandingan Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Dan  Regresi Linear Berganda Pada Prakiraan Cuaca,” Jurnal INTEKNA, vol. 14, no. 2, 2014.
[10] M. E. Nasution, “Pengenalan Eksklusif Ekonomi Islam,” Kencana Prenada Media Grup, Jakarta, 2006.
[11] H.  W.  Herwanto,  T.  Widiyaningtyas  and  P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear
Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi, vol. 8, no. 4, 2019.
[12] P.  Sulardi,  T.  Hendro  and  F.  R.  Umbara, “Prediksi  Kebutuhan  Obat  Menggunakan Regresi  Linier,” Prosiding  Seminar  Nasional Teknologi dan Informatika, 2017.
[13] R.  Zunaidhi,  W.  S.  J.  Saputra  and  N.  K.  Sari, “Aplikasi  Peramalan  Penjualan  Menggunakan Metode  Regresi  Linier,” SCAN, vol.  7,  no.  3, 2012.
[14] S.  Saadah  and  H.  Salsabila,  “Prediksi  Harga Bitcoin  Menggunakan  Metode  Random  Forest (Studi  Kasus:  Data  Acak  Pada  Awal  Masa Pandemic Covid-19),” Jurnal Komputer Terapan, vol. 7, no. 1, pp. 24-32, 2021.
[15] A. M. Argina, “Penerapan Metode Klasifikasi K- Nearest  Neigbor  pada  Dataset  Penderita Diabetes,” Indonesian  Journal  of  Data  and Science, vol. 1, no. 2, pp. 29-33, 2020.
[16] R.  G.  Guntara,  “Pemanfaatan  Google  Colab Untuk  Aplikasi  Pendeteksian  Masker  Wajah Menggunakan Algoritma Deep Learning YOLOv7,” Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi Bisnis, vol. 5, no. 1, pp. 55-60, 2023.
[17] G. I. E. Soen, M. and R. , “Implementasi Cloud Computing  dengan  Google  Colaboratory  Pada Aplikasi  Pengolah  Data  Zoom  Participants,” JITU  :  Journal  Informatic  Technology  And Communicatione, vol. 6, no. 1, pp. 24-30, 2022.