PENERAPAN METODE REGRESI LINEAR BERGANDA UNTUK
PREDIKSI HARGA BERAS DI KABUPATEN PATI
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas PGRI Semarang
Author
MELIYANA, DINDA
Subject
ZA Information resources
Datestamp
2024-01-19 04:20:05
Abstract :
Beras merupakan kebutuhan pokok sehari-hari, hampir sebagian besar penduduk Indonesia mengkonsumsi beras sebagai makanan pokok, hal ini menjadikan komoditas beras memiliki nilai yang sangat strategis dan apabila terjadi kelangkaan atau tidak terpenuhinya kebutuhan beras pada masyrakat akan berdampak pada kenaikan harga barang secara terus menerus, yang berdampak pada petani beras dan pedagang eceran. Penerapan regresi linear berganda ini untuk memprediksi harga beras yang ada di kabupaten pati supaya petani dan pedagang beras saling mendapatkan keuntungan,memprediksi harga beras untuk mendapatan hasil prediksi rata rata dan memberikan informasi perkiraan kondisi yang akan datang. Penerapan regresi linear dengan metode Crisp-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ) untuk membantu analisis data lebih mudah sesuai dengan tahapan . Sedangkan bahasa pemrograman yang di gunakan adalah python yang memiliki banyak sekali library untuk melakukan proses analisis data yang lebih mudah. Hasil persamaan didapatkan dari hasil persamaan regresi linear berganda adalah Y = 8109,7 + 0,1477386X? + -12,52743X2 + 24,887419X3 + 44,124168X4 + - 17,55419X5 . Dari pengujian white box dapat disimpulkan bahwa pengujian yang dilakukan menggunakan diagram alir tercapai dengan hasil nilai cyclomatic complexity untuk flow graph 2 yaitu yang berarti kurang dari 10 yang berarti system untuk prediksi harga beras menggunakan regresi linear berganda memenuhi kriteria rekayasa perangkat lunak. Hasil pengujian black box menunjukkan bahwa tingkat keberhasilan dengan presentase 100% dan tingkat kegagalan dengan persentase 0%. Dalam pengujian User Acceptance Testing dengan hasil persentase kelayakan 88%, dapat diartikan bahwa Penerapan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi Harga Beras di Kabupaten Pati ini layak di gunakan, sedangkan untuk pengujian tingkat kesalahan rata-rata MAD ( Mean Absolute Deviation ) Setelah dilakukan pengujian nilai kesalahan rata-rata error telah di dapatkan error sebesar 22,28 dengan nilai tersebut apabila data semakin mendekati 1 berarti hasil prediksinya bagus. Kata Kunci : Regresi Linear Berganda, Crisp-DM,Prediksi
Beras merupakan kebutuhan pokok sehari-hari, hampir sebagian besar penduduk Indonesia mengkonsumsi beras sebagai makanan pokok, hal ini menjadikan komoditas beras memiliki nilai yang sangat strategis dan apabila terjadi kelangkaan atau tidak terpenuhinya kebutuhan beras pada masyrakat akan berdampak pada kenaikan harga barang secara terus menerus, yang berdampak pada petani beras dan pedagang eceran. Penerapan regresi linear berganda ini untuk memprediksi harga beras yang ada di kabupaten pati supaya petani dan pedagang beras saling mendapatkan keuntungan,memprediksi harga beras untuk mendapatan hasil prediksi rata rata dan memberikan informasi perkiraan kondisi yang akan datang. Penerapan regresi linear dengan metode Crisp-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ) untuk membantu analisis data lebih mudah sesuai dengan tahapan . Sedangkan bahasa pemrograman yang di gunakan adalah python yang memiliki banyak sekali library untuk melakukan proses analisis data yang lebih mudah. Hasil persamaan didapatkan dari hasil persamaan regresi linear berganda adalah Y = 8109,7 + 0,1477386X? + -12,52743X2 + 24,887419X3 + 44,124168X4 + - 17,55419X5 . Dari pengujian white box dapat disimpulkan bahwa pengujian yang dilakukan menggunakan diagram alir tercapai dengan hasil nilai cyclomatic complexity untuk flow graph 2 yaitu yang berarti kurang dari 10 yang berarti system untuk prediksi harga beras menggunakan regresi linear berganda memenuhi kriteria rekayasa perangkat lunak. Hasil pengujian black box menunjukkan bahwa tingkat keberhasilan dengan presentase 100% dan tingkat kegagalan dengan persentase 0%. Dalam pengujian User Acceptance Testing dengan hasil persentase kelayakan 88%, dapat diartikan bahwa Penerapan Regresi Linear Berganda untuk Prediksi Harga Beras di Kabupaten Pati ini layak di gunakan, sedangkan untuk pengujian tingkat kesalahan rata-rata MAD ( Mean Absolute Deviation ) Setelah dilakukan pengujian nilai kesalahan rata-rata error telah di dapatkan error sebesar 22,28 dengan nilai tersebut apabila data semakin mendekati 1 berarti hasil prediksinya bagus. Kata Kunci : Regresi Linear Berganda, Crisp-DM,Prediksi
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
