PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI KELAPA SAWIT DENGAN METODE REGRESI LINEAR BERGANDA DI PT. BSP TBK

  • Nursela I
  • Agus R
  • Rohminatin R
N/ACitations
Citations of this article
26Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

ABSTRAKSektor pertanian yang sangat berpengaruh untuk ekonomi Indonesia yaitu sektor perkebunan pada komoditas kelapa sawit. PT Bakrie Sumatera Plantations Tbk (BSP) bergerak di bidang penanganan kelapa sawit berskala besar dengan tujuan ekspor pada beberapa negara Asia. Berdasarkan pengolahan data panen produksi kelapa sawit pada 4 bulan terakhir September-Desember 2023 dengan variabel X1 = Jumlah Pohon, X2 = BJR dan Y = Jumlah Produksi. Setelah dilakukan analisis prediksi Liniear Regression pada pemrograman PHP maka di dapatlah prediksi untuk 2 bulan 2 bulan kedepan yaitu 4994.9631, 3946.508, 3719.006, 2627.764, 2420.786, 3571.860, 2540.4507, 2502.882, 930.894, 3717.267, 3075.809, 1948.738.

Cite

CITATION STYLE

APA

Nursela, I., Agus, R. T. A., & Rohminatin, R. (2024). PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PRODUKSI KELAPA SAWIT DENGAN METODE REGRESI LINEAR BERGANDA DI PT. BSP TBK. J-Com (Journal of Computer), 4(2), 145–153. https://doi.org/10.33330/j-com.v4i2.3213

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free