Penerapan Metode Regresi Linier Berganda Untuk Memprediksi Panen Kelapa Sawit - Hermansyah, Hermansyah; Abdullah, Asrul; Utami, Putri Yuli (Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, 2024)
Perkebunan Nusantara XIII Kebun Rimba Belian requires effective planning and strategies to increase production yields. This research aims to apply the multiple linear regression method to predict palm oil production results in these plantations. The research uses a multiple linear regression method by observing patterns of increase or decrease in production results and predicting production results in the next few months. The results of the research show that the multiple linear regression method is effectively used to predict oil palm harvest at Perkebunan Nusantara XIII Kebun Rimba Belian. Analysis shows that the model has a high level of accuracy, with a Root Mean Squared Error (RMSE) value of 0.0698 and an R-squared (R2) Score of 0.9306. This indicates that the model has good abilities in predicting target values and explaining data variations well. As a result, this model can be a useful tool in planning plant care and pest control activities to increase oil palm production yields.Keywords: Data mining; Palm oil; Production prediction; Multiple linear regression.Â AbstrakPerkebunan Nusantara XIII Kebun Rimba Belian memerlukan perencanaan dan strategi yang efektif untuk meningkatan hasil produksi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode regresi linier berganda untuk memprediksi hasil produksi kelapa sawit di perkebunan tersebut. Penelitian menggunakan metode regresi linier berganda dengan mengamati pola peningkatan atau penurunan hasil produksi dan memprediksi hasil produksi beberapa bulan ke depan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode regresi linier berganda efektif digunakan untuk memprediksi panen kelapa sawit di Perkebunan Nusantara XIII Kebun Rimba Belian. Analisis menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang tinggi, dengan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0.0698 dan R-squared (R2) Score sebesar 0.9306. Hal ini menandakan bahwa model memiliki kemampuan baik dalam memprediksi nilai target dan menjelaskan variasi data dengan baik. Sebagai hasilnya, model ini dapat menjadi alat yang berguna dalam merencanakan kegiatan perawatan tanaman dan pengendalian hama untuk meningkatkan hasil produksi kelapa sawit.Kata Kunci: Data mining; Kelapa sawit; Prediksi produksi; regresi linier berganda.