PERBANDINGAN METODE REGRESI LINEAR DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM MEMPREDIKSI PRODUKSI TANAMAN PADI DI PULAU SUMATERA
DOI:
10.47709/dsi.v4i2.5201Keywords:
Produksi Padi, Prediksi, KNN, Regresi LinearDimension Badge Record
Abstract
Padi merupakan bahan pangan yang sangat penting untuk menunjang kebutuhan pangan di Indonesia, khususnya di Pulau Sumatera. Faktor-faktor yang memengaruhi produksi padi meliputi luas panen, kelembapan, curah hujan, dan suhu rata-rata. Setiap tahun, suhu bumi yang terus meningkat akibat pemanasan global berdampak pada iklim yang fluktuatif, sehingga dapat menghambat produksi padi. Memahami faktor-faktor tersebut menjadi penting untuk pengembangan strategi yang efektif dalam meningkatkan produktivitas padi. Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman Python pada Google Colab untuk membandingkan metode regresi linear berganda dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam memprediksi produksi padi di Pulau Sumatera. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode regresi linear lebih akurat dibandingkan KNN, dengan nilai R² regresi linear sebesar 0,868181, lebih unggul 18,94% dibanding KNN. Selain itu, regresi linear memiliki nilai MAE yang lebih rendah sebesar 22,03% dan nilai MSE yang lebih rendah sebesar 55,49% dibanding KNN. Hasil ini menunjukkan bahwa regresi linear lebih andal dalam memprediksi produksi padi di Pulau Sumatera dan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan strategis di sektor pertanian.
Abstract viewed = 101 times
Downloads
ARTICLE Published HISTORY
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Muhammad Reefy Hidayatullah

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.