PENERAPAN ALGORITMA MULTIPLE LINEAR REGRESSION UNTUK REKOMENDASI PRODUK EKSPOR NONMIGAS BERBASIS WEBSITE
Implementation of Multiple linear regression algorithm for website based non-oil and gas export product recommendation
Ekspor adalah proses menjual barang atau jasa ke luar negeri, yang menjadi salah satu pilar dalam perekonomian banyak negara, termasuk Indonesia. Namun, dalam praktiknya, pelaku eksportir masih menggunakan perhitungan secara manual sehingga, membutuhkan waktu yang lama untuk menentukan produk ekspor beserta negara tujuan ekspornya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Multiple Linear Regression untuk menghasilkan rekomendasi produk ekspor nonmigas berbasis website menggunakan data dari Trademap tahun 2022. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah trade balance. Variabel bebas yang diamati antara lain quantity imported, value imported, dan unit value. Hasil penelitian ini memperoleh nilai R Squared sebesar 0.99 yang menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu menjelaskan 99% variabilitas dalam negara tujuan ekspor produk nonmigas. Selain itu, nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 443 menunjukkan tingkat kesalahan yang kecil untuk setiap prediksi, dan Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 1073 menunjukkan sedikitnya kemungkinan adanya outlier terhadap rentang nilai aktual.
Export is the process of selling goods or services abroad, which constitutes one of the pillars of the economy for many countries, including Indonesia. However, in practice, exporters still rely on manual calculations, requiring considerable time to determine export products and their destination countries. This study aims to implement a Multiple Linear Regression algorithm to generate recommendations for non-oil and gas export products via a website, using data from Trademap in 2022. The dependent variable in this study is trade balance, while the independent variables observed include quantity imported, value imported, and unit value. The results of this study indicate that the model built achieves an R Squared value of 0.99, demonstrating that the model can explain 99% of the variability in the destination countries for non-oil and gas export products. Additionally, the Mean Absolute Error (MAE) value of 443 indicates a small error level for each prediction, and the Root Mean Square Error (RMSE) value of 1073 indicates a low likelihood of outliers affecting the range of actual values.