ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DALAM ESTIMASI PRODUKTIVITAS TANAMAN PADI DI KABUPATEN KARAWANG

Article Sidebar

PDF
Published: Dec 31, 2019
DOI: https://doi.org/10.24853/fbc.5.2.117-128
Keywords:
eliminasi gauss estimasi produktivitas regresi linier berganda.

Main Article Content

Tesa Nur Padilah
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa
Riza Ibnu Adam
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa

Abstract

Karawang merupakan salah satu pusat penanaman padi di Pulau Jawa. Sebagai pusat penanaman padi, sudah seharusnya produktivitas padi dari tahun ke tahun mengalami peningkatan. Namun, produktivitas padi ternyata tidak konsisten, tahun 2015 mengalami kenaikan sedangkan tahun 2016 mengalami penurunan. Oleh karena itu, diperlukan suatu estimasi sehingga dapat diketahui produktivitas padi untuk tahun-tahun berikutnya. Beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk mengestimasi hubungan antar variabel diantaranya regresi linier, fuzzy, dan jaringan syaraf tiruan. Regresi linier terbagi menjadi regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Regresi linier berganda digunakan untuk menelusuri pola hubungan antara variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas. Berdasarkan suatu penelitian, regresi linier berganda lebih baik jika dibandingkan dengan metode fuzzy dan jaringan syaraf tiruan. Oleh karena itu, masalah produktivitas padi di Kabupaten Karawang dapat diestimasi dengan menggunakan analisis regresi linier berganda. Model regresi linier berganda dapat dinyatakan dalam bentuk perkalian matriks. Selanjutnya, perhitungan nilai-nilai koefisien regresi dapat dicari dengan menggunakan eliminasi Gauss. Berdasarkan model regresi yang didapat, sebesar 80,46% faktor-faktor produktivitas padi dapat dijelaskan oleh produksi, luas panen, luas tanam, curah hujan, dan hari hujan. Sedangkan sisanya 19,54% dapat dijelaskan oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti dalam penelitian ini. Variabel-variabel yang mempengaruhi peningkatan jumlah produktivitas yaitu variabel produksi dan curah hujan, sedangkan variabel-variabel yang mempengaruhi penurunan jumlah produktivitas yaitu variabel luas panen, luas tanam, dan hari hujan. Rata-rata kesalahan relatif regresi yang diperoleh yaitu 0,04642 atau 4,642%. 

Article Details

Issue
Vol. 5 No. 2 (2019): FIBONACCI: Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika
Section
Articles

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

 

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

 

References

Anton, H., & Rorres, C. 2005. Elementary Linear Algebra (9th ed.). New York: John Wiley and Sons.

Aziz, K.W., Prasetyo, Y., & Sukmono, D. 2018. “Analisis regresi linier terhadap pola histogram spektral algoritma ndvi, evi, dan lswi untuk mengestimasi tingkat produktivitas padi (studi kasus: kabupaten demak, jawa tengah)”. Jurnal Geodesi Undip. Vol. 7 (1), pp: 172-181.

Damiri, A., & Ishak, A. n.d. Perbandingan Produktivitas Padi Sawah dengan Beberapa Model Plot Ubinan pada Sistem Tanam Legowo 4:1. [Online] Tersedia: http://bengkulu.litbang.pertanian.go.id/ind/images/dokumen/publikasi/Makalah_Ubinan.pdf [21 Agustus 2018].

Dinas Pertanian Kehutanan Perkebunan dan Peternakan Kabupaten Karawang. 2014. Laporan tahunan tahun 2014. Karawang: Penulis.

_____________. 2016. Laporan tahunan tahun 2016. Karawang: Penulis.

Kurnianto, M. I., Ariffin, & Azizah, N. 2018. “Pendugaan produktivitas padi (oryza sativa) berdasarkan curah hujan di kabupaten malang”. Jurnal Produksi Tanaman, Vol. 6 (8), pp: 1859-1867.

Makarim, A. K., & Suhartatik, E. 2009. Morfologi dan Fisiologi Tanaman Padi. [Online] Tersedia: http://www.litbang.pertanian.go.id/special/padi/bbpadi_2009_itkp_11.pdf [21 September 2018].

Mona, M. G., Kekenusa, J. S., & Prang, J. D. 2015. “Penggunaan regresi linear berganda untuk menganalisis pendapatan petani kelapa, studi kasus: petani kelapa di desa beo, kecamatan beo, kabupaten talaud”. JdC. Vol. 4 (2), pp: 196-203.

Ndruru, R. E., Situmorang, M., & Tarigan, G. 2014. “Analisa faktor-faktor yang mempengaruhi hasil produksi padi di deli serdang”. Saintia Matematika. Vol. 2 (1), pp: 71-83.

Nurmahaludin. 2014. “Analisis perbandingan metode jaringan syaraf tiruan dan regresi linear berganda pada prakiraan cuaca”. Intekna. Vol. 14 (2), pp: 102-109.

Sulistyono & Sulistiyowati, W. 2017. “Peramalan produksi dengan metode regresi linier berganda”. Prozima. Vol. 1 (2), pp: 82-89.

Uyanik, G. K., & Guler, N. 2013. “A study on multiple linear regression analysis”. Procedia-Social and Behavioral Science. Vol. 106, pp: 234-240.

Walpole, R. E., Myers, R. H., Myers, S. L., & Ye, K. 2011. Probability & Statistics for Engineers & Scientists (9th ed.). USA: Prentice Hall.

Wati, S. E., Sebayang, D., & Sitepu, R. 2013. “Perbandingan metode fuzzy dengan regresi linier berganda dalam peramalan jumlah produksi”. Saintia Matematika. Vol. 1 (3), pp: 273-284.

Widiyawati & Setiawan. 2015. “Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat produksi padi dan jagung di kabupaten lamongan”. Jurnal Sains dan Seni ITS. Vol. 4 (1), pp: 103-108.