Model Regresi Linier untuk Memprediksi Produktivitas Padi Berdasarkan Faktor Iklim - Aira Salsabila (ASIAN PUBLISHER, 2023)
Produktivitas padi merupakan faktor strategis dalam mendukung ketahanan pangan nasional. Namun, perubahan kondisi iklim seperti suhu udara, curah hujan, dan kelembapan relatif sering menimbulkan fluktuasi hasil panen di berbagai wilayah Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model regresi linier berganda yang dapat memprediksi produktivitas padi berdasarkan faktor-faktor iklim utama. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) untuk periode 2015–2023, mencakup variabel produktivitas padi (ton/ha), suhu rata-rata (°C), curah hujan (mm/bulan), dan kelembapan udara (%). Analisis dilakukan melalui tahapan eksplorasi data, uji asumsi klasik, serta estimasi model regresi linier berganda. Hasil analisis menunjukkan bahwa ketiga variabel iklim memiliki pengaruh signifikan terhadap produktivitas padi dengan nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,81, yang berarti 81% variasi produktivitas dapat dijelaskan oleh perubahan suhu, curah hujan, dan kelembapan. Variabel curah hujan memiliki pengaruh paling besar dan positif terhadap produktivitas, sedangkan suhu udara menunjukkan hubungan negatif, yang mengindikasikan bahwa peningkatan suhu berlebih dapat menurunkan hasil panen. Model ini menunjukkan kemampuan prediksi yang cukup baik dan dapat dijadikan dasar dalam perencanaan strategi pertanian berbasis iklim. Dengan demikian, penerapan model regresi linier memberikan kontribusi penting dalam upaya memprediksi dan mengoptimalkan produktivitas padi di tengah dinamika perubahan iklim.