ANALISIS PREDIKTIF PENJUALAN KOMODITAS PERIKANAN MENGGUNAKAN REGRESI LINIER

Abstract

Sektor perikanan memegang peranan strategis dalam mendukung ketahanan pangan, perekonomian daerah, serta kesejahteraan masyarakat khususnya di daerah pesisir. Ketersediaan informasi yang akurat mengenai tren penjualan hasil perikanan sangat penting untuk mendukung perencanaan produksi, distribusi, dan pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penjualan ikan Bawal dengan memanfaatkan pendekatan regresi linear sederhana. Penelitian ini menggunakan data historis penjualan bulanan dari Januari 2023 hingga Desember 2024. Model dikembangkan menggunakan Python dan dievaluasi dengan matriks pengukuran Mean Absolute Error (MAE), koefisien determinasi (R²), serta Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang dihasilkan mampu menjelaskan sebesar 38,81% variasi dalam data (R² = 0,3881), dengan nilai MAE sebesar 125,10 kg dan MAPE sebesar 9,42%, yang mengindikasikan tingkat akurasi yang cukup baik. Prediksi penjualan untuk Januari dan Februari 2025 masing-masing sebesar 1.186 kg dan 1.169 kg. Temuan ini menunjukkan bahwa regresi linear dapat digunakan sebagai titik awal dalam pemodelan tren penjualan komoditas perikanan, khususnya ikan Bawal