Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Konsumsi Bahan Bakar Menggunakan Metode Regualized Linear Regression

Elvies Kamti; Raynaldi Felim; Irvin Chandra; Yennimar Yennimar

doi:10.37385/ceej.v6i5.9174

Authors

Elvies Kamti Universitas Prima Indonesia Medan
Raynaldi Felim Universitas Prima Indonesia Medan
Irvin Chandra Universitas Prima Indonesia Medan
Yennimar Yennimar Universitas Prima Indonesia Medan

DOI:

https://doi.org/10.37385/ceej.v6i5.9174

Keywords:

Prediksi Konsumsi Bahan Bakar, Regularized Linear Regression, Data Mining, Efisiensi Energi, Emisi Karbon

Abstract

Pesatnya perkembangan industri otomotif di era globalisasi telah meningkatkan persaingan dan mendorong kebutuhan akan efisiensi bahan bakar kendaraan. Prediksi konsumsi bahan bakar menjadi krusial untuk menekan biaya operasional, mengurangi emisi karbon, serta mendukung kebijakan lingkungan yang berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi konsumsi bahan bakar kendaraan menggunakan metode Regularized Linear Regression dengan memanfaatkan data kendaraan seperti Vehicle Class, Engine Size, Cylinders, Transmission, dan CO Emissions.Model dibangun berdasarkan 639 data dari 36 merek mobil, termasuk Suzuki, Honda, Audi, dan Toyota. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode ini mampu memberikan tingkat akurasi sebesar 79% berdasarkan nilai R-squared dan memiliki Mean Squared Error (MSE) senilai 2.01, yang menunjukkan performa prediksi yang cukup baik. Pendekatan ini dibandingkan dengan beberapa penelitian sebelumnya dan menunjukkan peningkatan dalam penyajian akurasi serta pengukuran kesalahan prediksi. Penelitian ini memberikan kontribusi yang cukup besar dalam perkembangan sistem prediksi konsumsi bahan bakar yang lebih akurat, yang dapat digunakan oleh produsen kendaraan, perusahaan transportasi, dan pembuat kebijakan untuk meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan sektor transportasi.

References

Anggrawan, A., Hairani, H., & Azmi, N. (2022). Prediksi penjualan produk Unilever menggunakan metode regresi linear. Jurnal Bumigora Information Technology (BITe), 4(2), 123–132. https://doi.org/10.30812/bite.v4i2.2416

Augie Sugiarto Nunka, & Pranoto, W. J. (2024). Metode regresi linier berganda untuk prediksi pemakaian BBM PT. Kalonica Bara Kusuma. Jupiter: Publikasi Ilmu Keteknikan Industri, Teknik Elektro dan Informatika, 2(1), 78–90. https://doi.org/10.61132/jupiter.v2i1.56

Deni, M., & Latifah, D. R. (2021). Prediksi pengisian BBM HSD dengan metode multiple linear regression. Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi (JUST-IT), 11(3). https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-it/index

Hidayat, A., Ziyad, M. T., & Juliane, C. (2023). Memprediksi volume sampah di Jawa Barat dengan metode regresi linier. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi.

Husdi, H., & Dalai, H. (2023). Penerapan metode regresi linear untuk prediksi jumlah bahan baku produksi selai Bilfagi. Jurnal Informatika, 10(2), 129–135. https://doi.org/10.31294/inf.v10i2.14129

Indarwati, T., Irawati, T., & Rimawati, E. (2019). Penggunaan metode linear regression untuk prediksi penjualan smartphone. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), 6(2). https://doi.org/10.30646/tikomsin.v6i2.369

Jatikusumo, D., & Hidayat, R. R. (2024). Optimasi penentuan lokasi bencana alam dengan regresi linier sederhana dan berganda. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 12(3S1). https://doi.org/10.23960/jitet.v12i3S1.5257

Kurniawan, I., Rahaningsih, N., & Suprapti, T. (2024). Implementasi algoritma regresi linier dan K-nearest neighbor untuk prediksi harga rumah. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 8(1).

Layli, I. N., Marhono, A. P., & Sari, A. P. (2025). Prediksi jumlah pembeli pulsa berdasarkan jumlah pembeli dan total harga dengan metode regresi linier. Prosiding Seminar Implementasi Teknologi Informasi dan Komunikasi, 4(1). https://doi.org/10.31284/p.semtik.2025-1.6946

Linear, P. R., Prediksi, U., Beras, H., Indonesia, D., Arinal, V., & Azhari, M. (2023). Penerapan regresi linear untuk prediksi harga beras di Indonesia. Jurnal Sains dan Teknologi, 5(1). https://doi.org/10.55338/saintek.v5i1.1417

Muttaqin, Z., & Srihartini, E. (2024). Penerapan metode regresi linier sederhana untuk prediksi persediaan obat jenis tablet. Jurnal Sistem Informasi, 9(1), 12–16.

Revaldi, K. A., Cahyono, F. D., Hakimah, M., Rotul, R., Institut, M., Adhi, T., & Surabaya, T. (2024). Penerapan metode regresi linier sederhana dalam memprediksi jumlah kebutuhan ekspor migas dan non-migas di Indonesia. Prosiding SNESTIK - Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika. https://doi.org/10.31284/p.snestik.2023.4246

Rudi, S., Pranoto, Y. A., & Ariwibisono, F. X. (2023). Penerapan metode regresi linier dalam peramalan penjualan kue di Toko Karya Bahari Samarinda berbasis website. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 7(4).

Setiawan, A., Annur, H., & Melangi, S. (2024). Penerapan metode regresi linier sederhana untuk prediksi jumlah persediaan pestisida. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Banthayo Lo Komputer, 3(1).

Sholeh, M., Nurnawati, E. K., & Lestari, U. (2023). Penerapan data mining dengan metode regresi linear untuk memprediksi data nilai hasil ujian menggunakan RapidMiner. Jurnal Informatika Sunan Kalijaga, 8(1). https://archive.ics.uci.edu/ml/datasheets.php

Suwaryo, N., Rahman, A., Marini, D., Atmaja, U., & Basri, A. (2023). Prediksi penyakit diabetes untuk pencegahan dini dengan metode regresi linear. Bulletin of Information Technology (BIT), 4(2), 313–319. https://doi.org/10.47065/bit.v3i1

Yusuf, M. A., Abraham, A., & Rukmana, H. (2024). Analisis regresi linier sederhana dan berganda beserta penerapannya. Journal on Education, 6(2).