Model Prediksi Produksi Padi Berdasarkan Curah Hujan dan Suhu Menggunakan Regresi Linier Berganda - Kharisma S, Moh Iqbal; Hadiana, Asep ID; Ramadhan, Edvin (Jurnal Algoritma, 2025)
Padi merupakan komoditas pangan utama yang memiliki peran strategis dalam menjaga ketahanan pangan nasional. Produktivitas padi sangat rentan terhadap fluktuasi iklim, terutama curah hujan dan suhu udara yang kerap berubah akibat dinamika iklim global. Kondisi tersebut menimbulkan ketidakpastian hasil panen yang berdampak pada kesejahteraan petani, ketersediaan pangan, serta stabilitas sosial ekonomi. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan berbasis data yang mampu memberikan estimasi produksi padi secara lebih akurat sebagai dasar perencanaan pertanian dan mitigasi risiko. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi produksi padi menggunakan regresi linier berganda dengan variabel curah hujan dan suhu udara sebagai prediktor utama. Data penelitian berupa data sekunder curah hujan, suhu, dan produksi padi diperoleh dari instansi resmi selama periode 2015–2024. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data melalui normalisasi dan analisis korelasi, pembangunan model regresi linier berganda, serta evaluasi menggunakan koefisien determinasi (R²), Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Square Error (RMSE) disertai uji asumsi klasik regresi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linier berganda mampu memprediksi produksi padi dengan tingkat kesalahan yang relatif rendah, sehingga dapat dijadikan alat bantu analitis untuk memperkirakan potensi hasil panen. Model prediktif ini diharapkan dapat dimanfaatkan oleh pemerintah daerah, penyuluh pertanian, dan petani dalam menyusun strategi tanam, pengelolaan irigasi, serta distribusi pangan secara lebih efektif dan efisien. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi dalam mendukung ketahanan pangan nasional melalui penerapan teknologi prediktif berbasis data.