PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI KELAPA SAWIT DENGAN METODE REGRESI LINEAR BERGANDA DI PT. BSP TBK

Imay Nursela, Raja Tama Andri Agus, Rohminatin Rohminatin

Abstract


ABSTRAK

Sektor pertanian yang sangat berpengaruh untuk ekonomi Indonesia yaitu sektor perkebunan pada komoditas kelapa sawit. PT Bakrie Sumatera Plantations Tbk (BSP) bergerak di bidang penanganan kelapa sawit berskala besar dengan tujuan ekspor pada beberapa negara Asia. Berdasarkan pengolahan data panen produksi kelapa sawit pada 4 bulan terakhir September-Desember 2023 dengan variabel X1 = Jumlah Pohon, X2 = BJR dan Y = Jumlah Produksi. Setelah dilakukan analisis prediksi Liniear Regression pada pemrograman PHP maka di dapatlah prediksi untuk 2 bulan 2 bulan kedepan yaitu 4994.9631, 3946.508, 3719.006, 2627.764, 2420.786, 3571.860, 2540.4507, 2502.882, 930.894, 3717.267, 3075.809, 1948.738.


Full Text:

PDF

References


Yan Fauzi, Yustina E.Widyastuti, Iman satyawibawa, and Rudi H. Paeru, “KELAPA SAWIT”, ISBN : (10)979-002-530-0, Jan, 2012 https://books.google.com.sg/books?id=U8FNCgAAQBAJ&lpg=PP1&ots=RS2CrDEPd5&dq=kelapa%20sawit&lr&hl=id&pg=PP1#v=onepage&q=kelapa%20sawit&f=false

Panggabean, D. S. O., Buulolo, E., & Silalahi, N. (2020). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Bibit Pohon Dengan Regresi Linear Berganda. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 7(1), 56..

Marwazi Hidayatsyah Hasibuan, Ryan Moulana, and Dian Hasni “Review Penerapan Manajemen Kemanan Pangan pada Pengolahan Crude Palm Oil (CPO) di PT Bakrie Sumatera Plantation Tbk Menggunakan Gap Analysis)”, Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pertanian, vol. 8, no. 04, pp. 463–471, Nov. 2023, DOI: https://doi.org/10.17969/jimfp.v8i4.27504.

Febri Indra Prasetia, Muhammad Syahril and Sobirin Sobirin, “Memprediksi Weight Net Tandan Buah Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda”, Jurnal Cyber Tech, vol. 3, no. 4, April 2020, pp. 663-670, DOI: https://doi.org/10.53513/jct.v3i4.2709.

Nuning Rusmilawati and Putri Taqwa Prasetyaningrum ” Penerapan Data Mining Dalam Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit PT Borneo Ketapang Indah Menggunaka Metode Linier Regression”, Jurnal Information System & Artifical Inteligence, vol. 1, no. 02 pp. 78-84, Mei, 2021, DOI: https://doi.org/10.26486/jisai.v1i2.33.

Ratih Puspasari1, Syahril Effendi, Helmi Kurniawan and Mas Ayoe Elhias Nasution “Penentuan Prediksi Hasil Panen Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi Linier”, Prosiding Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS) 2022, Vol. 4, (2022), pp. 91-98, DOI: http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v4i2.213.

Febri Indra Prasetia, Muhammad Syahril and Sobirin Sobirin, “Memprediksi Weight Net Tandan Buah Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda”, Jurnal Cyber Tech, vol. 3, no. 4, April 2020, pp. 663-670, DOI: https://doi.org/10.53513/jct.v3i4.2709.

Agung, A., & Putri, A. (2023). Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Data Mining Usage To Estimate Civil Growth In Denpasar. 6(1), 37–44.

Ishaq Hasibuan, Y., Sari Ramadhan, P., Yetri, M., Studi Sistem Informasi, P., & Triguna Dharma, S. (2021). Implementasi Data Mining Untuk Mengelompokkan Korban Penyalahgunaan Narkoba Menggunakan Metode K-Means Clustering Pada BNN Provinsi Sumatera Utara. Jurnal CyberTech, 4(8), 1–12.

Purwadi, P., Ramadhan, P. S., & Safitri, N. (2019). Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang. Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika Dan Komputer), 18(1), 55.

Yuli Mardi. (2019). Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 .5 Data mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika. Jurnal Edik Informatika, 2(2), 213–219.

Asroni, A., Fitri, H., & Prasetyo, E. (2018). Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data Calon Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi Kasus: Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan, dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik). Semesta Teknika, 21(1), 60–64.




DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v4i2.3213

Article Metrics

Abstract view : 126 times
PDF - 143 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.