Maulana, Guruh
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

PREDIKSI HASIL PRODUKSI JAGUNG DI JAWA BARAT DENGAN METODE ALGORITMA REGRESI LINEAR MENGGUNAKAN GOOGLE COLLAB Maulana, Guruh; Danar Dana, Raditya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8816

Abstract

Jagung merupakan makanan pokok penting di Indonesia karena mempunyai sumber karbohidrat terbesar kedua setelah nasi. Jagung memiliki sumber karbohidrat yang penting bagi Sumber Daya manusia karena jagung memiliki kandungan tinggi lemak dan kalori dari pada nasi serta dapat berperan penting untuk pencegahan penyakit. Sebagai permasalahan penelitian ini, terdapat tantangan terkait dengan permintaan produksi Jagung di Jawa Barat yang cukup signifikan. Akibat dari pertumbuhan penduduk yang terus meningkat namun produksi jagung sendiri masih rendah, menyebabkan ketimpangan dalam pemenuhan kebutuhan produksi jagung di Jawa Barat. Seiring dengan berjalannya waktu, pertumbuhan penduduk di Jawa Barat semakin meningkat dan produksi jagung mengalami perubahan setiap tahunnya, maka diperlukan suatu metode untuk mengetahui apakah produksi jagung akan menurun atau meningkat. Selain itu, beberapa faktor yang mempengaruhi peran penting terhadap peningkatan atau penurunan produksi jagung yaitu produktivitas jagung, luas panen, dan luas areal tanaman yang di mana beberapa faktor tersebut tidak dapat diprediksi. Dalam mengatasi permasalahan ini, peneliti akan menggunakan metode Algoritma Regresi Linear untuk memprediksi hasil produksi jagung. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan permintaan produksi jagung ke depannya. Berdasarkan hasil yang peneliti lakukan dengan metode algoritma linear regresi hasil produksi jagung sebanyak 2.056.890 ton dengan nilai MAE: 5741.21, MSE: 124802556, RMSE: 124802556.11, dan Performance: 0.991046 (99.10%) dan hasil persamaan regresi linear yaitu Y = -2753.018316202004 * x + [7.72294428].