Text

PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI MINYAK CRUDE PALM OIL (CPO) MENGGUNAKAN REGRESI LINIEAR BERGANDA

---

Fluktuasi produksi Crude Palm Oil (CPO) di PT. Adei Plantation and Industry menjadi tantangan utama bagi pabrik kelapa sawit dalam perencanaan produksi yang optimal. Penelitian ini bertujuan memprediksi jumlah produksi CPO dengan membangun sistem berbasis data mining. Metode yang digunakan adalah Regresi Linear Berganda (RLB) dan Support Vector Regression (SVR) dengan variabel prediktor jumlah TBS, waktu operasi mesin, dan jumlah karyawan. Data historis sebanyak 1.199 records dari periode 2021-2024 digunakan setelah melalui tahap pre-processing dan pembagian data 80:20 untuk training dan testing. Hasil evaluasi menunjukkan RLB menghasilkan kinerja lebih unggul dengan RMSE 2.560,04, MAPE 0,2609%, dan R² 98,55% dibandingkan SVR. Sistem prediksi berbasis web berhasil diimplementasikan dan telah lolos uji blackbox. Disimpulkan bahwa RLB efektif untuk prediksi produksi CPO dan sistem yang dikembangkan dapat dioperasikan dengan baik.

---

Availability

Detail Information

Call Number

Informatika 641.8 Imm p

Language

Indonesia

NPM

203510697

Publisher

Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2026

Keyword(s)

data mining
Regresi Linear Berganda
Support Vector Regression
Prediksi Produksi CPO
Sistem Prediksi

Other Information

Petugas

Ayu Agustina

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment