Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.288
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Upgris BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Edsence: Jurnal Pendidikan Multimedia Visual Heritage: Jurnal Kreasi Seni dan Budaya Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat PIKAT Equiva
Paninggalih, Ramadhan
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Equiva

 1 
Prediksi Saldo Produksi Hasil Ternak Kabupaten Blitar Menggunakan Regresi Linier Berganda Paninggalih, Ramadhan; Nugroho, Bowo; Takaendengan, Mahardika Inra
Equiva Journal Vol 1 No 1 (2023)
Publisher : Jurusan Matematika dan Teknologi Informasi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35718/equiva.v1i1.766

Abstract

Penyesuaian masyarakat kota Blitar terhadap perkembangan teknologi 4.0 di Indonesia dengan kecepatan dan ketepatan dalam penguatan persaingan bisnis, khususnya di bidang sentra peternakan Indonesia merupakan sebuah kewajiban. Ketepatan dan kecepatan informasi mengenai saldo produksi hasil ternak mempengaruhi optimalisasi kualitas dan kuantitas sektor Usaha mikro kecil menengah (UMKM) peternakan di Kota Blitar. Penelitian menggunakan metode regresi linear berganda dalam memprediksi saldo produksi hasil ternak. Tahapan penelitian yang dilakukan adalah mengumpulkan data hasil ternak, melakukan pre-processing data, memproses prediksi, membangun model dan evaluasi model menggunakan akurasi dengan Mean Absolute Error (MAE) dan R2-Score. Data yang digunakan mempunyai 14 atribut (kolom). Menggunakan korelasi, dipilih 3 atribut yang akan digunakan dalam membangun model yaitu komoditas, nilai produksi, dan biaya produksi (Rp.) Keseluruhan data dibagi menjadi dua yaitu data training dan data testing dengan proporsi beruturut sebesar 75%:25%, 80%:20%, dan 85%:15%. Model terbaik dihasilkan oleh pembagian data training dan data testing sebesar 85%:15%. Model yang dihasilkan adalah dengan skor MAE sebesar 9232.04 dan skor R2-Score sebesar 1.
Co-Authors Amir, Supratiwi Anggriani, Indira Eko Agung Syaputra Eliya Pebriyeni, S.Pd., M.Sn, HESTI ROSITA DWI PUTRI, Dra. Ernis, M.Pd, Fadhliana, Nisa Rizqiya Nugroho, Bowo Nuryono, Aninditya Anggari Perwita, Yustika Rizki, Rifaldho Muhammad Rossalina, Novianti Sucipto, Fatrysia Wikarya Syamsuddin, Faisal Syamsul Mujahidin, Syamsul Takaendengan, Mahardika Inra