Prediksi Harga Karet Di Sumatera Selatan Menggunakan Algoritma Linear Regression
DOI:
https://doi.org/10.47701/0yh1k236Keywords:
Rubber Price, Linear Regression, Orange, Machine Learning, South SumatraAbstract
Fluktuasi harga karet alam di Provinsi Sumatera Selatan dalam beberapa tahun terakhir telah menjadi isu krusial yang berdampak terhadap stabilitas pendapatan petani. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi harga karet tahun 2025 menggunakan algoritma Linear Regression melalui aplikasi Orange. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan data historis harga dari April 2021 hingga April 2025. Model dievaluasi dengan teknik k-fold cross-validation menggunakan tiga metrik: Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki MAE terendah sebesar 1.074, RMSE sebesar 1.311, dan nilai R² tertinggi hanya 0.279. Hal ini mengindikasikan bahwa meskipun model mampu menangkap tren linier sederhana, kemampuannya dalam menjelaskan variabilitas data masih terbatas. Oleh karena itu, model ini dinilai cukup sebagai baseline prediktif awal namun belum optimal untuk prediksi jangka panjang. Penelitian ini memberikan kontribusi awal dalam pengembangan sistem prediksi harga berbasis data untuk mendukung transformasi digital di sektor agribisnis.
References
Audina, M., & Antoni, M. (2022). Efek jangka pendek guncangan harga TSR 20 terhadap fluktuasi harga produk hulu agribisnis karet alam di Sumatera Selatan. Warta Perkaretan, 41(2), 89–98.
Bilawa, F. A., Hikmayanti, H., & Rahmat, R. (2024). Prediksi harga beras medium di Indonesia dengan membandingkan metode regresi linear dan regresi polinomial. JURASIK (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika), 9(2), 774–787.
Carolina, S. (2021). Pemodelan ARIMA untuk peramalan permintaan ekspor karet di PT. Hok Tong Jambi [Disertasi Doktoral, Universitas Jambi].
Erni, N., Maarif, M. S., Indrasti, N. S., Machfud, M., & Honggokusumo, S. (2012). Model prakiraan harga dan permintaan pada rantai pasok karet spesifikasi teknis menggunakan jaringan syaraf tiruan. Jurnal Al-Azhar Indonesia Seri Sains dan Teknologi, 1(3), 116–123.
Fauzani, S. P., & Rahmi, D. (2023). Penerapan metode ARIMA dalam peramalan harga produksi karet di Provinsi Riau. Jurnal Teknologi dan Manajemen Industri Terapan, 2(4), 269–277.
Firdaus, R., & Mukhtar, H. (2023). Prediksi indeks harga produsen pertanian karet di Indonesia menggunakan metode LSTM. Jurnal Fasilkom, 13(1), 1–6.
Karmilawati, K. (2021). Data mining prediksi harga getah karet menggunakan algoritma apriori (Studi kasus di Kabupaten Aceh Tenggara) [Disertasi Doktoral, Universitas Malikussaleh].
Lalapa, N. M. (2023). Implementasi metode regresi linear sederhana untuk prediksi harga cabai rawit. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer, 2(2), 96–103.
Pradita, A. (2024). Implementasi data mining dengan metode regresi linear untuk prediksi hasil penjualan di PT Awitama Cyndo Wahana. Jurnal Indonesia: Manajemen Informasi dan Komunikasi, 5(3), 2709–2723.
Prakarsa, G. N., Manessa, M. D. M., Supriatna, S., Stevanus, C. T., & Ayu, F. (2024). Kajian estimasi umur tegakan karet dan hubungannya terhadap produktivitas lateks menggunakan citra Sentinel-2 dan regresi linier berganda. Jurnal Penelitian Karet, 2024, 21–32.
Prihandi, I., Wijono, S., Sembiring, I., & Maria, E. (2024). Comparative analysis of ARIMA and LSTM algorithms for predicting chilli prices in Bali. In Proceedings of the 2024 3rd International Conference on Creative Communication and Innovative Technology (ICCIT) (pp. 1–7).
Purwaningrat, L., Novianti, T., & Dermoredjo, S. K. (2021). Dampak peningkatan konsumsi karet alam domestik terhadap kesejahteraan petani karet Indonesia. Jurnal SEPA, 17(2), 111–123.
Simanjuntak, J. F., Winanjaya, R., & Robiansyah, W. (2022). Forecasting of rubber production in North Sumatra with backpropagation algorithm. JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence, 1(3), 207–214.
Situmorang, R. S. (2023). Penerapan data mining untuk memprediksi jumlah produksi kelapa sawit menggunakan metode regresi linear berganda (Studi kasus: PT SGSR Mujur Sinar Gunung Sawit Raya) [Tesis tidak diterbitkan].
Zuhdi, F., Anggraini, R. S., & Yusuf, R. (2022). Rubber production projection in Riau Province using autoregressive integrated moving average (ARIMA) approach. Journal of Economics, 18, 40–50.
