PENERAPAN METODE MEAN ABSOLUTE ERROR (MEA) DALAM ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI PRODUKSI PADI - Andik Adi Suryanto; Asfan Muqtadir (KH. A. Wahab Hasbullah University, 2019)
Mean Absolute Error (MAE) adalah dua diantara banyak metode untuk mengukur tingkat keakuratan suatu model peramalan. Nilai MAE merepresentasikan rata – rata kesalahan (error) absolut antara hasil peramalan dengan nilai sebenarnya. Dengan menggunakan algoritma regresi linear dapat memberikan nilai prediksi produksi padi dengan 2 variabel jumlah pertumbuhan penduduk dan jumlah produksi padi pertahun, sedangan keakuratan dari hasil perhitungan prediksi menggunakan metode Mean Absolute Error (MAE) yang gunakan untuk mengukur tingkat keakuratan suatu model peramalan. Padi adalah salah satu kebutuhan pokok untuk memenuhi kebutuhan karbohidrat bagi penduduk. Dengan meningkatnya pertumbuhan penduduk tiap tahunnya dan kegiatan sosial ekonomi yang menyertainya kebutuhan Produksi padi makin meningkat pula berbanding lurus jumlah penduduk dan kegiatan ekonomi. Kata Kunci: Produksi, Padi, Regresi Linear, Mean Absolute Error