Penerapan Regresi Linear Untuk Prediksi Harga Beras Di Indonesia

Abstract

Beras merupakan makanan pokok bagi sebagian besar populasi di berbagai negara, terutama di Asia. Menurut data Food and Agriculture Organization (FAO), dalam 10 tahun terakhir tren produksi beras global cenderung meningkat. Produksi bahkan tercatat sudah menembus 520,8 juta ton pada periode 2021-2022 dan menjadi rekor tertinggi selama satu dekade belakangan. Berdasarkan data Sistem Pemantauan Pasar dan Kebutuhan Pokok (SP2KP) Kementerian Perdagangan, harga beras di Indonesia terus naik sejak Agustus 2022 sampai awal tahun ini. Perubahan harga beras dapat memiliki dampak yang signifikan pada tingkat inflasi, stabilitas ekonomi, dan tingkat kemiskinan. Oleh karena itu salah satu cara untuk mengetahui perkiraan harga beras adalah melalui prediksi. Menentukan prediksi harga komoditas beras, khususnya perubahan harga beras yang bergerak harian, memerlukan metode, model, atau pendekatan yang harus teruji akurasinya. Tujuan penulis melakukan penelitian ini untuk menerapkan metode Regresi Linear untuk mengetahui hasil prediksi harga beras dan Mengetahui nilai RMSE Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data harga beras pada tahun  2021-2023. Data diperoleh dari  data public https://hargapangan.id/. Hasil prediksi Harga Beras yang diperoleh dari penerapan Regresi Linier bahwa nilai prediksi harga beras mendekati nilai aktual harga beras. Kemudian penelitian ini melakukan pengukuran performa model regresi linear dengan kondisi pembagian data 70% untuk data training dan 30% untuk data testing. Dari kondisi pembagian data tersebut memperoleh nilai RMSE (Root Mean Squared Error) 109.062. Pengujian menggunakan perhitungan RMSE digunakan untuk mengetahui keakuratan hasil prediksi harga beras.