Perbaikan Peramalan Produksi Padi di Kabupaten Kendal dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) - Andita, Ayu; Sulistijanti, Wellie (Prosiding University Research Colloquium, 2018)
Sektor pertanian memegang peranan penting bagi perekonomian daerah sebagai peningkatan produksi bahan pangan khususnya bahan makanan pokok bagi kehidupan manusia, tentunya masyarakat di Kabupaten Kendal. Pada Tahun 2015, produksi padi di Kabupaten Kendal menempati peringkat 18 se-Jawa Tengah, Dinas Pertanian Kendal sangat memperhatikan perkembangan produksi padi sehingga memerlukan perencanaan dalam peramalan yang harus dilandasi dengan kekuatan model dan parameter yang signifikan. Penelitian ini menggunakan data dari bulan Januari 2013- Januari 2016, 70% dari 48 data sebagai data training dan 30% data testing. Peramalan yang baik memiliki nilai Mean Square Error (MSE) yang kecil. Peramalan produksi padi dengan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) diperoleh MSE training sebesar 0.043918 dan MSE testing 77.118.361,62, terlihat bahwa nilai MSE antara keduanya sangat jauh berbeda. Dengan metode Support Vektor Machine (SVM) diperoleh MSE training sebesar 0,14 dan MSE testing sebesar 0,57. Terlihat bahwa nilai MSE yang dihasilkan sangat dekat tidak jauh berbeda dengan keduanya. Inilah kelebihan metode yang telah diusulkan oleh peneliti dengan menggunakan Metode SVM merupakan metode yang baik untuk meramalkan produksi padi di Kabupaten Kendal, karena nilai MSE training dan MSE testing yang kecil, tidak memerhatikan parameter yang signifikan dan dapat menanggani permasalahan linier ataupun non linier tanpa memerhatikan pola data.