## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820

## PREDIKSI PRODUKSI JAGUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN REGRESI LINEAR BERGANDA (STUDI KASUS : DINAS PERTANIAN KABUPATEN DOMPU)
Muh Adha 1) , Ema Utami 2) , Hanafi 3)
1, 2, 3) Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia Jalan Ring Road Utara, Condong Catur, Kecamatan Depok, Kabupaten Sleman, Yogyakarta e-mail: muh.adha@students.amikom.ac.id 1) , ema.u@amikom.ac.id 2) , hanafi@amikom.ac.id 3)

## ABSTRAK
Pangan Jagung adalah termasuk sumber karbohidrat yang penting. Diberbagai wilayah, pangan jagung merupakan jenis makanan yang dapat membakar lemak dikarenakan jagung mempunyai kandungan tinggi lemak dan kalori daripada nasi. Selain itu, asam lemak dan essensial yang dimiliki oleh jagung dapat membantu mencegah penyakit. Sebagai permasalahan pada studi kali ini, permintaan pangan jagung terus meningkat secara signifikant. Akibat dari konsumsi pangan jagung yang terus tumbuh dan meningkat namun produksi jagung itu sendiri masih dalam cakupan rendah sehingga menimbulkan ketim- pangan  dalam  memenuhi  kebutuhan  pangan  jagung.  Seiring  berjalannya  waktu,  perubahan  produksi  jagung  Kabupaten Dompu setiap tahun, maka diperlukan suatu metode untuk memperkirakan produksi jagung kedepannya apakah akan menurun atau akan meningkat. Hasil ramalan ini nantinya digunakan sebagai indikator pangan jagung di Kabupaten Dompu. Pada studi kali ini, menggunakan data panen jagung yang didapatkani Dinas Pertanian Perkebunan Kabupaten Dompu periode tanam tahun 2012 sampai 2021. Maka dari itu, studi prediksi produksi jagung ini membutuhkan beberapa teknik algoritma diantaranya regresi linear berganda sebagai teknik prediksi produksi jagung, sedangkan apriori untuk melakukan peramalan pencarian barang yang sering dibeli oleh pelanggan menggunakan teknik asosisasi. Hasil perhitungan teknik regresi linear berganda untuk memprediksi jagung menggunakan pengujian MAD senilai 54, MSE senilai 231372 dan RMSE senilai 481 dan hasil persamaan regresi linear berganda diperoleh Y= -70.860 + -0.505x1 + 7.069x2 + -4.349x3. Sedangkan perhitungan menggunakan teknik asosiasi, didapatkan 2 rules dengan ketentuan minimal nilai support 10% dan confidence 70% diperoleh IF BUY Gandasil THEN BUY Ricestar with confidence 100%.
Kata Kunci: Jagung, Kabupaten Dompu, Regresi Linear Berganda, Apriori, MAD, MSE, RMSE.

## ABSTRACT
Food Corn is an essential source of carbohydrates. Corn is a food that can burn fat in various regions because corn has a higher fat and calorie content than rice. In addition, the fatty and essential acids possessed by corn can help prevent disease. As the problem in this study, the demand for corn food continues to increase significantly. As a result of corn food consumption, which continues to grow and improve, corn production is still in a low range, creating inequality in meeting corn food needs. As time goes by, the corn production changes in Dompu Regency every year, so we need a method to predict whether corn production  will  decrease  or  increase.  The  results  of  this  forecast  will  be  used  as  an  indicator  of  corn  food  in  the  Dompu Regency. This study is uses corn harvest data from the Department of Agriculture with Plantation, Dompu Regency, for the planting period from 2012 to 2021. Therefore, this study of corn production prediction requires several algorithmic techniques, including multiple linear regression as a corn production prediction technique, while a priori to forecast the search for goods often purchased by customers using association techniques. The results of calculating multiple linear regression techniques to predict maize using MAD testing worth 54, MSE worth 231372, and RMSE worth 481, and the results of multiple linear regression equations is Y= -70.860 + -0.505x1 + 7.069x2 + -4.349x3. While the calculation using the association technique obtained two rules with a minimum support  10% and 70% confidence obtained IF BUY Gandasil THEN BUY Ricestar with 100% confidence.
Keywords: Corn, Dompu Regency, Multiple Linear Regression, Apriori, MAD, MSE, RMSE

## I. P ENDAHULUAN
USA  TENGGARA  BARAT (NTB)  adalah  salah  satu    daerah  pertanian  tertinggi  di  Indonesia.  Bahan  utama pertanian di NTB adalah beras dan jagung. Dengan luas 2.015.315 hektar, NTB memiliki dua pulau besar, antara  lain  Lombok dan  Sumbawa  [1]. Jagung  merupakan  sumber  karbohidrat  terpenting  kedua  setelah nasi. Jagung juga merupakan pembakar lemak yang sangat baik di beberapa daerah. Ini karena jagung memiliki lemak dan kalori yang lebih tinggi  daripada nasi. Selain itu, mengandung asam lemak esensial yang  mencegah arteriosklerosis [2].
Kementerian  Pertanian,  Kehutanan  dan  Perikanan  adalah  instansi  yang  terkait  dengan  pertanian,  peternakan, pengobatan  dan  gizi  bekerja  sama  dengan  pemerintah  negara  bagian.  Perkebunan  atau  Departemen  Pertanian
N

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
memiliki  banyak  departemen  lainnya,  termasuk  Departemen  Kehutanan  dan  Pertanian,  yang  tanggung  jawab utamanya  adalah  pelaksanaan  usaha  tanaman  pangan,  peningkatan  produksi,  dan  pencegahan  dan  pengendalian hama dan penyakit tanaman, termasuk layanan konsultasi. Pengenalan teknologi pertanian dan pendataan. Untuk topik  permasalahan  studi  ini,  yang  dikenal  sebagai  Kawasan  Tetap  Jagung  adalah  Kabupaten  Dompu  sebagai Program Akses, produktivitas 4404 petani jagung di Kabupaten Dompu meningkat dari 60.928 ton menjadi 450.941 ton dari Oktober 2020 hingga September 2021. Ini artinya adalah 70.086 hektar lahan panen, yang relatif kurang dari yang diharapkan. Pada musim tanam sebelumnya, dukungan benih yang terbatas dan wabah wereng menjadi salah satu penyebab rendahnya hasil panen. Di sisi lain, bantuan benih dari petani pada Oktober 2020, Maret 2021 dan September 2021 sangat terbatas. Tahun lalu, petani jagung terkena serangan hama jagung dan  tidak mampu membangun kembali modal kerja mereka. Tidak hanya produk jagung, tetapi juga produk beras dan kedelai belum mencapai target produksinya. Seiring dengan perubahan produksi jagung Kabupaten Dompu dari tahun ke tahun, maka perlu diperkirakan kedepannya apakah produksi jagung Kabupaten Dompu akan menurun atau meningkat.
Sebagai akibat dari permasalahan yang terjadi baru-baru ini, permintaan jagung meningkat secara signifikan. Konsumsi terus tumbuh, namun produksi jagung dalam negeri masih rendah sehingga menyebabkan ketimpangan dalam  memenuhi  permintaan  jagung  [3].  Hasil  prediksi  ini  akan  digunakan  secara  khusus  sebagai  indikator ketahanan pangan untuk jagung di Kabupaten Dompu. Penelitian ini menggunakan data panen atau panen jagung dari Dinas Perkebunan dan Pertanian Kabupaten Dompu sebagai data produksi  jagung  Kabupaten Dompu. Tentu saja, memprediksi produksi jagung ini membutuhkan algoritma data mining yang menggunakan apriori dan regresi linier berganda dalam proses yang  digunakan untuk membuat prediksi ini [4]. Kemudian  dengan menggunakan metode yang berbeda untuk menggabungkan dan menghitung setiap fungsi data mining. Algoritma regresi linier adalah salah satu  metode analisis data yang umum digunakan untuk mempelajari korelasi antara banyak variabel dan  memprediksi  satu  variabel  [5].  Sedangkan  algoritma apriorii merupakan  algoritma  data  mining  untuk menentukan  frekuensi  atau  pola itemset pada  setiap  aturan asosiasi [4].  Prakiraan  produksi  jagung  dihitung berdasarkan  data  yang  diperoleh  dengan  teknik  algoritma  regresi  linier  berganda,  dan  beberapa  atribut  yang disertakan adalah luas lahan, luas panen, produktivitas, dan produksi. Dari sudut pandang pengetahuan,  studi ini dapat memprediksi apa yang dapat mempengaruhi produksi jagung. Survei ini menggunakan data produksi jagung dari  Dinas  Pertanian  dan  Perkebunan  Kabupaten  Dompu  dari  tahun  2012  hingga  2021.  Studi  peramalan  ini menggunakan  teknik  algoritma  apriori  untuk  prediksi  rekomendasi  item  produk  pertanian  dan  regresi  linier berganda untuk memprediksi produksi jagung.
Terdapat  beberapa  studi  terdahulu  yang  berhubungan  dengan  prediksi  jagung  yang  menggunakan  salah  satu metode dalam studi ini diantaranya dilakukan oleh Ramandoni [6] Dalam penelitian ini melakukan predujsu panen padi,  tiga  faktor  yang  mempengaruhi  hasil  panen  digunakan  untuk  membuat  prediksi  menggunakan  regresi berganda. Hasil tes MAPE adalah 10%. Ini berarti bahwa prediksi hasil industri yang paling penting sangat baik. Kemudian pada studi yang dilakukan oleh Heru dkk [7] dalam studinya melakukan prediksi hasil panen tanaman padi menggunakan algoritma regresi linear dengan menggunakan pengujian RMSE didapatkan sebesar 0.432 dan menghasilkan  peramalan  yang  akurat  serta  menghasilkan  dengan model  MLR  dengan  tingkat  keandalan  senilai 94.51%. Selanjutnya pada studi [4] melakukan penelitian menggunakan teknik algoritma regresi linear dan apriori, studi tersebut menyelidiki dampak penjualan kepada pelanggan ritel, dan menggunakan jumlah total dari 54,5% hingga 84,5% untuk mempromosikan daya saing online. Untuk menguji efek yang diinginkan, peneliti memilih tiga  jenis  kriteria  diantaranya  adalah  :  target  pemasaran,  terpenuhi  target  total  transaksi  periode  per  tahun,  dan terpenuhi total transaksi  pemasaran maksimal periode per tahun dan terdapat tiga nama karyawan serta id sales yang direkomendasikan adalah : id 98912 atas nama Nini Anggraini, 98908 atas nama Ekowati, terakhr 98916 atas nama Ronny Rustan. Sedangkan pada studi [8] Penggunaan teknik regresi linier berganda sebagai prediksi tingkat inflasi  bulanan    Indonesia.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  regresi  linier  berganda  menyelesaikan persamaan Y = – 0,010 + 0.241 x1 + 0.164 x2 + 0,271 x3 + 0,07 x4 + 0,040 x5 + 0,060 x6 + 0,169 x7 . Dengan koefisien regresi sebesar 0,999 dan koefisien determinasi sebesar 99,7%, data pengujian menunjukkan tingkat akurasi yang cukup baik dengan  MAD sebesar 0,038, MSE sebesar 0,0023 dan RMSE sebesar 0,049. Pada studi yang dilakukan Jordy dkk [9]  juga  menggunakan  209  penyimpanan  data  yang    terdiri  dari  23  transaksi  dan  164  bidang  untuk menggunakan  teknik  apriori  untuk  memprediksi  produk  mana  yang  akan  sering  dibeli  konsumen.  Produk  yang bernama  CREAMCUPID  HEART  COAT  HANGER  merupakan  produk  yang  paling  sering  dibeli  pelanggan. Selanjutnya pada studi yang dilakukan oleh Adji dkk [10] dalam studinya melakukan prediksi menggunakan regresi linear berganda dengan atribut didalamnya ialah curah hujan ,bulan, jumlah pokok , umur luas lahan, pokok tandan, dan rerata berat, dengan variable terikat produksi kelapa sawit. Data uji yang sejumlah 180 dan data testing 20 %.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
Hasil studinya mendapatkan hasil persamaan regresi
linear berganda adalah Y=- 415337.95+1073.83x1+3736.69x2+-15306.63x3+ 621.90x4+11.75x5+7.48x6+3341.57x7 dan hasil MAPE senilai 14,28%. Selanjutnya pada studi [11] melakukan studi mengenai prediksi hasil blueberry liar. Tujuan dari studi ini adalah untuk menentukan kepentingan  relatif dan kondisi iklim dari peternakan lebah dan sistem produksi. Hasil studi  menunjukkan  bahwa  XGBoost  mengungguli  semua  algoritma  lain  yang  diprediksi  oleh  Wild  Blueberry, dengan MAE sebesar 206.445 dan RMSE sebesar  343.026.
Berdasarkan beberapa studi terdahulu yang  telah dibahas diatas, maka dapat digunakan untuk dalam masalah studi ini yaitu menentukan kegunaan dari setiap algoritma. Penggunaan metode regresi linear berganda lebih tepat dalam  melakukan  analisa  terhadap  relasional  karena  variabel  termasuk  variabel  lain  untuk  memprediksi  nilai variabel  berdasarkan  variabel  netral  lebih  akurat.  Beberapa  kajian  diatas  akan  digunakan  pada  studi  ini  untuk melakukan prediksi produksi jagung di Kabupaten Dompu mulai periode tahun 2012 sampai dengan 2021. Jenis studi yang digunakan ini ialah studi eksperiment . Studi ini menggunakan metode algoritma apriori dan regresi linear berganda. Algoritma apriori ini efisien dan efektif dalam menentukan atau menemukan frekuensi setiap set item dengan  menentukan  nilai  minimal  support  dan  minimal  confidence  sehingga  didapatkan  lah  kombinasi  item. Algoritma  regresi  liniar  berganda  banyak  digunakan  sebagai  teknik  analisis  data  untuk  menganalisis  hubungan antara variabel yang berbeda dan memprediksi variabel netral atau  terikat.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dibahas  di  atas,  diperlukan  menggunakan  sebuah  model  yang  dapat memprediksi hasil jagung dan prediksi item set produk yang sering dibeli sehingga petani dapat memahami hasil panen, metode penjualan, dan pendapatan di masa mendatang. Masalah ini  membantu  petani menanam jagung Kabupaten Dompu.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Studi ini memakai proses pengembangan untuk menguji  algoritma yang digunakan, proses, dan tahapan pada studi ini. Sebuah tahapan pada studi ini menguraikan fase atau proses penelitian ini. Tahapan penelitian pada studi ini dapat diperhatikan pada Gambar. 1. Tahapan Penelitian berikut ini.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
Cross Industry Standart Process for Data Mining (CRISP-DM) dikembangkan pada tahun 1996 oleh analis dari berbagai instansi diantaranya D Chrysles, NCR dan SPSS, CRISP DM telah sediakan proses minimal data mining untuk tujuan dalam memecahkan permasalahan umum [12]. Adapun enam fase data penelitian ini menggunakan CRISP-DM dapat dilihat pada Gambar. 2. Proses siklus menurut CRISP-DM dibawah ini.
Gambar. 2. Proses Siklus menurut CRISP-DM [12]

## a. Business Understanding
Tujuan dari studi ini adalah menerapkan teknik apriori dan regresi linier berganda dengan data produksi jagung dari  Kementerian  Pertanian  Kabupaten  Dompu,  membandingkannya,  dan  kemudian  menggunakannya  sebagai dasar untuk penyusunan item set dengan metode apriori. Kemudian teknik regresi linear berganda digunakan untuk meramalkan  produksi  jagung.  Setelah  kita  mengetahui  tujuan    penelitian  ini,  langkah  selanjutnya  adalah mendenoise data.

## b. Data Understanding
Pada tahapan fase ini dilakukan pengumpulan data sebagai syarat [13] perhitungan pada prediksi produksi jagung menggunakan  metode  regresi  linear  berganda.  Asal  data  yang  digunakan  ialah  data  produktivitas  jagung  pada Kabupaten Dompu  pada tahun 2012 hingga 2021.
c. Data Preparation
1. Data Cleaning
Pembersihan  data  akan  dilakukan  dengan  membersihkan record yang  kosong  (tidak  sempurna) dengan tujuan menghindari kesalahan inputan sampai nanti didapatkan hasil perhitungan yang akurat.
2. Pemilihan Atribut
Pada tahapan pemilihan atribut atau field pada studi kali ini adalah mengumpulkan data yang akan digunakan  kemudian  melakukan  pemilihan  atribut  yang  akan  digunakan  sebagai  syarat  dalam melakukan perhitungan prediksi jagung nanti. Pada tahapan ini merupakan tahapan yang cukup sulit dikarenakan perlu memilih beberapa atribut yang benar.
d. Modelling Phase
Tahapan  fase  ini  dilakukan  menggunakan  teknik  asosiasi  apriori  untuk  menentukan  prediksi  yang direkomendasikan untuk item kemasan dalam produk pertanian. Dan algoritma regresi linier berganda yang menentukan hasil produksi jagung berdasar pada data dari tahun 2012 - 2021.
- Pemodelan Alur Proses Algoritma Apriori disajikan pada Gambar 3 berikut ini.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
Gambar. 3. Alur Proses Apriori [14]
- Pemodelan Alur Proses Algoritma Regresi Linear Berganda disajikan pada Gambar. 4 berikut ini.
Gambar. 4. Alur Proses Regresi Linear Berganda [5]

## e. Evaluation Phase
Pada tahapan atau fase ini digunakan untuk mengevaluasi satu atau lebih model hasil rule dan prediksi dari setiap atau masing-masing algoritma untuk memperoleh efektivitas sebelum disebarkan untuk dipergunakan.
f. Deployment Phase
Pada tahapan ini, hasil pembahasan studi dapat disajikan dalam bentuk laporan dan akan diserahkan ke Dinas

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
Peranian  Kabupaten  Dompu  untuk  dijadikan  bahan  referensi  atau  acuan  untuk  rekomendasi  set  item  produk pertanian  dan  membantu  dalam  melakukan  peramalan  produksi  jagung  dimasa  yang  akan  datang  [15].  Perlu diketahui bahwa terbentuknya model tidak menandakan bahwa terselesaikannya proyek.

## A. Regresi Linear Berganda
Teknik ini adalah metode analisa yang mempunyai variable bebas lebih dari 1 (>1). Teknik metode ini digunakan untuk tujuan mengidentifikasi ada atau tidak pengaruh atribut yang signifikan 2 atau lebih variable bebas (x 1 , x 2 , x 3 , … , x n ) terhadap variable terikat (Y). Model regresi linear berganda dilihatkan pada rumus atau persamaan (1) dibawah ini.
𝛾 =  𝑎 + 𝑥 1 ∗ 𝑏 1 + 𝑥 2 ∗ 𝑏 2 + ⋯ + 𝑥 𝑛 ∗ 𝑏 𝑛 (1)
Penetapan  konstanta  (a)  dengan  koefisien  (b)  dihitung  menggunakan  persamaan  (2),  dan  (3)  dapat  dilihat dibawah ini.
∑ 𝑌 = 𝑎 𝑛 +   𝑏 1 ∗ ∑ 𝑋 1 +   𝑏 2 ∗ ∑ 𝑋 2 (2)
∑ 𝑦 ∗ 𝑥 1 = 𝑎 ∗ ∑ 𝑏 1 +   𝑥 1 ∗ ∑ 𝑥 1 ∗ 𝑥 2 +   𝑏 2 ∗ ∑ 𝑥 2 ∗ 𝑥 1 (3)
∑ 𝑦 ∗ 𝑥 2 = 𝑎 ∗ ∑ 𝑏 1 +   𝑥 2 ∗ ∑ 𝑥 2 ∗ 𝑥 1 +   𝑏 2 ∗ ∑ 𝑥 2
Apabila nilai variable bebas lebih besar dari 2, maka nilai koefisien regresi berganda dan konstanta pada masing- masing variable X  dapat  diperoleh  dengan  matriks  determinan  [7].  Seperti  terdapat  tiga  buah  persamaan menggunakan tiga nilai yang tidak dapat ditemukan, yaitu a,b1,b2,b3 dapat dilihat pada persamaan (4) dibawah ini.
𝐴 =
[ 𝑁 ∑ 𝑥 1 ∑ 𝑥 2 ∑ 𝑥 1 ∑ 𝑥 2 ∑ 𝑥 3 ∑(𝑥1 2 ) ∑(𝑥 2 .  𝑥 1 ) ∑(𝑥 3 . 𝑥 1 ) ∑(𝑥 1 . 𝑥 2 ) ∑( 𝑥2 2 ) ∑(𝑥 3 . 𝑥 2 ) ∑ 𝑥 3 ∑(𝑥 1 . 𝑥 3 ) ∑(𝑥 2 . 𝑥 3 )    ∑(𝑥3 2 )]
𝐴1 = [ ∑(𝑦) ∑  (𝑦. 𝑥 1 ) ∑  (𝑦. 𝑥 2 ) ∑ 𝑥 1 ∑ 𝑥 2 ∑ 𝑥 3 ∑  (𝑥 1 2 ) ∑  (𝑥 2 . 𝑥 1 ) ∑  (𝑥 1 . 𝑥 3 ) ∑  (𝑥 1 . 𝑥 2 ) ∑  (𝑥2 2 ) ∑  (𝑥 2 . 𝑥 3 ) ∑  (𝑦. 𝑥 3 ) ∑  (𝑥 1 . 𝑥 3 ) ∑  (𝑥 3 . 𝑥 2 ) ∑  (𝑥3 2 )] 𝐴2 = [ 𝑁 ∑  𝑥 1 ∑  𝑥 2
∑(𝑦)            ∑ 𝑥 2 ∑ 𝑥 3 ∑(𝑦. 𝑥 1 ) ∑  (𝑥 2 . 𝑥 1 ) ∑  (𝑥 3 . 𝑥 1 ) ∑(𝑦. 𝑥 2 ) ∑  (𝑥 2 2 ) ∑  (𝑥 3 . 𝑥 2 ) ∑  𝑥 3 ∑(𝑦. 𝑥 3 ) ∑  (𝑥 2 . 𝑥 3 ) ∑  (𝑥 3 2 ) ] 𝐴3 = [ 𝑁 ∑  𝑥 1 ∑  𝑥 2 ∑ 𝑥 1 ∑(𝑦)      ∑ 𝑥 3 ∑  (𝑥 1 2 ) ∑  (𝑦. 𝑥 1 ) ∑(𝑥 3 . 𝑥 1 ) ∑  (𝑥 1 . 𝑥 2 ) ∑  (𝑦. 𝑥 2 ) ∑(𝑥 3 . 𝑥 2 ) ∑  𝑥 3 ∑  (𝑥 1 . 𝑥 3 ) ∑  (𝑦. 𝑥 3 ) ∑(𝑥 3 2 ) ] 𝐴4 = [ 𝑁 ∑  𝑥 1 ∑  𝑥 2 ∑ 𝑥 1 ∑ 𝑥 2 ∑(𝑦) ∑  (𝑥 1 2 ) ∑(𝑥 2 .  𝑥 1 ) ∑  (𝑦. 𝑥 1 ) ∑  (𝑥 1 . 𝑥 2 ) ∑( 𝑥 2 2 ) ∑  (𝑦. 𝑥 2 ) ∑  𝑥 3 ∑  (𝑥 1 . 𝑥 3 ) ∑(𝑥 2 . 𝑥 3 ) ∑  (𝑦. 𝑥 3 )] (4)
setelah dilakukan perhitungan menemukan matriks determinan dari masing-masing matriks A,A1 sampai A4, maka selanjutnya dilakukan perhitungan determinan menggunakan rumus persamaan (5) dibawah ini.
𝑎 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴0) 𝐷𝑒𝑡 (𝐴) 𝑏1 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴1) 𝐷𝑒𝑡 (𝐴) 𝑏2 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴2) 𝐷𝑒𝑡 (𝐴)
𝑏3 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴3) 𝐷𝑒𝑡 (𝐴) (5)

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820

## a. Pengujian Tingkat Kesalahan
Keakuratan  sebuah  prediksi  bergantung  besar  pada  kesalahan  yang  terjadi  antara  data  perkiraan  dengan  data aktual. Ada beberapa cara untuk melakukan perhitungan besarnya kesalahan keakuratan terhadap suatu ramalan atau prediksi adalah MAD, MSE, RMSE, dan MAPE [16]. Perumusan persamaan pengujian menggunakan MAD, MSE, RMSE, dan MAPE dilihat pada persamaan (6),(7),(8),(9) dibawah ini.
𝑀𝐴𝐷 =   ∑ |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑡 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑡 | 𝑛 (6)
𝑀𝑆𝐸 =   ∑ |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑡 −𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑡 | 2 𝑛 (7)
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √∑ |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑡 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑡 | 2 𝑛 (8)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑡 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑡 | 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑡 𝑥 100% (9)

## B. Apriori / Association Rule
Association rule mempunyai beberapa metode algoritma yang bisa digunakan dalam perhitungan data mining ialah apriori [17]. Apriori merupakan teknik yang digunakan untuk mendapatkan suatu pola dalam suatu transaksi dan seringkali terdiri dari beberapa elemen. Aturan asosiasi dapat diperhatika dari dua parameter, yaitu nilai support dan nilai kepercayaan ( confidence ).
Analisa association rule dengan metode apriori memiliki beberapa konsep dasar diantaranya :

## 1. High Frequency Pattern (Pola Frekuensi Tinggi)
Fase pola frekuensi tinggi menentukan kombinasi pola item yang memenuhi persyaratan nilai dukungan mini- mum ( support ) untuk semua data transaksi. Berkaitan dengan hal tersebut, perlu dilakukan pemodelan data mining dengan algoritma apriori untuk menemukan kombinasi set item yang memiliki nilai tertentu. Nilai minimum ( sup- port ) ditentukan sesuai pada persamaan (10,11, dan 12) dibawah ini.
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 ) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  𝐴
Total Transaksi 𝑥 100 (10)
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 Total Transaksi 𝑥 100% (11)
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵,𝑑𝑎𝑛 𝐶 Total Transaksi 𝑥 100% (12)
Rumus atau persamaan-persamaan di atas digunakan untuk menentukan nilai support untuk dua atau lebih item set. Ini adalah total pembelian yang memiliki item A dengan item B  dibagi jumlah total keseluruhan pemasaran yang telah kejadian dalam data set.

## 2. Pembentukan Aturan Association Rules
Setelah didapatkan pola frekuensi tinggi, maka aturan selanjutnya ialah menentukan pola asodiasi yang memen- uhi syarat minimal confidence dicari dengan meggunakan perhitungan aturan asosiasi [18]. Didalam perhitungan nilai minimal confidence dilakukan dengan cara pertukaran item set . Misalnya pola dua set item ialah A → B, maka akan dibalik seperti B → A. Aturan tersebut berlaku pada kombinasi 3 item set . Nilai setiap support mungkin akan sama,  akan  tetapi  tidak  menutup  kemungkinan  nilai  minimal confidence memiliki  nilai  yang  berbeda.  Untuk melakukan perhitungan nilai confidence dengan 2 itemset atau lebih menggunakan persamaan (13) berikut ini.
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵) = ∑  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 ,𝐵 ∑  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴
(13)

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada studi kali ini menggunakan data produksi jagung sebanyak 80 dari 320 jumlah record data yang diolah dan didapatkan  dari  Dinas  Pertanian  serta  Perkebunan  Kabupaten  Dompu.  Data  dalam  studi  kali  ini  menggunakan beberapa atribut sebagai acuan untuk melakukan prediksi produksi Jagung diantaranya Tahun, Kecamatan, Luas Panen, Luas Lahan, Produktivitas, dan Hasil Produksi dari tahun 2012 sampai tahun 2021.

## A. Perhitungan Metode Regresi Linear Berganda
a. Pengumpulan Dataset
Pada tahapan fase ini yaitu dibuat perolehan data record [19] yang bersumber dari instansi Dinas Pertanian serta Perkebunan di Kabupaten Dompu. Dibawah ini menyajikan data yang telah diperoleh dari Dinas Pertanian  serta Perkebunan di Kabupaten Dompu ialah Tabel I menunjukkan Data Luas Lahan, Tabel II menunjukkan Data Luas Panen, Tabel III menunjukkan Data Produktivitas, dan Tabel IV menunjukkan Data Produksi Jagung di Kabupaten Dompu.
TABEL 1 DATA LUAS LAHAN KABUPATEN DOMPU Kecamatan Luas Lahan Jagung Kabupaten Dompu (Hektar) 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Dompu 806 542 216 365 986 7130 7445 5707 7174 6867 Woja 2663 5548 4805 4796 5644 12661 12496 11149 8006 10544 Pajo 384 610 943 896 1440 6722 7079 4931 7248 7505 Hu'u 648 2511 1616 2107 3197 8201 8905 3360 8160 8233 Manggelewa 4107 6693 7550 7517 7372 14522 13626 8071 14775 9996 Kempo 2353 4366 2150 3751 6034 14166 6115 4333 9614 12681 Kilo 2926 6412 5103 7025 6944 13827 7491 6077 8404 15775 Pekat 1615 4835 2761 3515 3331 11397 14682 13776 11460 12682

## TABEL II DATA LUAS PANEN KABUPATEN DOMPU
Kecamatan Luas Panen Jagung Kabupaten Dompu (Hektar) 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Dompu 2243 1057 176 365 986 7130 9726 8443 6027 4499 Woja 3783 3970 5138 4920 5573 12371 11246 17171 3771 8412 Pajo 2268 645 446 888 1373 6722 8279 6699 6309 5565 Hu'u 2279 1074 2132 2104 3197 8201 9974 6356 7753 7054 Manggelewa 5327 4274 7510 7517 7372 14522 11427 14729 8957 8999 Kempo 3514 3557 3557 3751 6034 14166 9107 5600 7405 8212 Kilo 4452 4556 5326 6913 6904 13827 8419 8974 5543 9156 Pekat 3964 2460 5262 3515 3324 11404 12122 14518 12618 9227

## TABEL III DATA PRODUKTIVITAS KABUPATEN DOMPU
Kecamatan Produktivitas Jagung Kabupaten Dompu (Kw/Ha) 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Dompu 54.9 57.5 63.4 73.4 64.3 69.77 67.59 65.35 51.9 50.6 Woja 55 57.6 63.4 73.4 64.3 69.78 67.59 68.15 51.9 50.6 Pajo 54.9 57.5 63.4 73.4 64.3 69.76 67.59 62.25 51.9 50.6 Hu'u 54.9 57.6 63.4 73.4 64.3 69.78 67.59 62.15 51.9 50.6 Manggelewa 55 57.7 63.4 73.4 64.3 69.8 67.61 67.1 52 50.7 Kempo 55 57.6 63.4 73.4 64.3 69.78 67.59 62.05 51.9 50.6

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
Kilo 55 57.6 63.4 73.4 64.3 69.8 67.6 65.15 51.9 50.7 Pekat 54.9 57.6 63.4 73.4 64.3 69.78 67.59 67.1 51.9 50.6
TABEL IV
DATA PRODUKSI KABUPATEN DOMPU Kecamatan Produksi Jagung Kabupaten Dompu (Ton) 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Dompu 12323 6086 1013 2679 7238 52341 65738 54804 31298 23363 Woja 20784 22859 29585 36118 40911 90816 76012 111457 19583 43684 Pajo 12460 3714 2568 6519 10079 49346 55958 43843 32763 28899 Hu'u 12521 6184 12276 15445 23469 60204 67414 41257 40261 36631 Manggelewa 29267 24610 43243 55182 54113 106606 77235 95606 46514 46732 Kempo 19306 20481 20481 27536 44296 103993 61554 36350 38454 42645 Kilo 24459 26233 30667 50748 50682 101504 56904 58250 28785 47547 Pekat 21778 14165 30299 25803 24401 83717 81933 94236 65525 47916
b. Pengolahan Data
Pada tahapan ini merupakan langkah awal proses data dengan tujuan memastikan teknik yang digunakan sudah benar  dilakukan  menggunakan  teknik  pengujian  MAD  [5],  MSE,  dan  RMSE  [19].  Tahap  olah  data  dilanjutkan dengan  melakukan  proses data  cleaning yang  digunakan  oleh  proses  olah  data  untuk  menghilangkan  informasi yang tidak perlu.
c. Pemodelan Data
Ditahapan  pengolahan  data,  pemilihan  data  dilakukan  dengan  tujuan  agar  data  sama  dengan  jenis  yang  akan digunakan dalam teknik data mining . Metode yang dipergunakan adalah metode peramalan dengan regresi linear berganda. Dengan metode ini, diharapkan pada hasil panen jagung dapat diprediksi secara akurat.
Dibawah ini, Data Training (data uji) yang dipakai sejumlah 80 record data dari 320 record data dari periode tanam tahun 2012 sampai tahun 2021. Pada pengujian kali ini, akan menghitung 10 data record Kecamatan Woja dilihat pada Tabel V berikut ini.
TABEL V DATA TRAINING Tahun Luas Lahan (X1) Luas Panen (X2) Produktivitas (X3) Produksi (Y) 2012 2663 3783 55.0 20784 2013 5548 3970 57.6 22859 2014 4805 5138 63.4 29585 2015 4796 4920 73.4 36118 2016 5644 5573 64.3 40911 2017 12661 12371 69.8 90816 2018 12496 11246 67.6 76012 2019 11149 17171 68.2 111457 2020 8006 3771 51.9 19583 2021 10544 8412 50.6 43684
Selanjutnya,  dibuatkan  tabel  agar  mempermudah  dalam  melakukan  perhitungan  regresi  linear  berganda  seperti pada Tabel VI Perhitungan Data Training dibawah ini.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
TABEL VI PERHITUNGAN DATA TRAINING X1.Y X2.Y X3.Y X1.X2 X1.X3 X2.X3 X1^2 X2^2 X3^2 55347792 78625872 1142704.32 10074129 146411.74 207989.34 7091569 14311089 3022.8004 126821732 90750230 1316678.4 22025560 319564.8 228672 30780304 15760900 3317.76 142155925 152007730 1876280.7 24688090 304733.1 325851.96 23088025 26399044 4022.0964 173221928 177700560 2651783.56 23596320 352122.32 361226.4 23001616 24206400 5390.4964 230901684 227997003 2630577.3 31454012 362909.2 358343.9 31854736 31058329 4134.49 1149821376 1123484736 6337140.48 156629231 883484.58 863248.38 160300921 153041641 4869.2484 949845952 854830952 5137651.08 140530016 844604.64 760117.14 156150016 126472516 4568.4081 1242634093 1913828147 7595794.55 191439479 759804.35 1170203.65 124300201 294843241 4644.4225 156781498 73847493 1016945.19 30190626 415751.58 195828.03 64096036 14220441 2696.7249 460604096 367469808 2212157.76 88696128 533948.16 425983.68 111175936 70761744 2564.4096
Selanjutnya  melakukan  perhitungan data  record dengan  cara  mentotalkan  data  tersebut  berdasarkan  tiap-tiap kolom. Hasil perhitungan penjumlahan data training dapat di lihat pada Tabel VII berikut ini.
TABEL VII JUMLAH DATA PREDIKSI N 80 Y 491809 X1 78312 X2 76355 X3 621.81 X1Y 4688136076 X2Y 5060542531 X3Y 31917713.34 X1X2 719323591 X1X3 4923334.47 X2X3 4897464.48 X1^2 731839360 X2^2 771075345 X3^2 39230.8567
Setelah itu, akan diperoleh untuk perhitungan nilai konstanta dan koefisien determinan matriks A,A1,A2,A3,A4 sesuai dengan persamaan (4).
𝐴 = [ 80 78312 76355               621.81 78312 76355 621.81 731839360 719323591 4923334.47 719323591 771075345 4897464.48 4923334.47 4897464.48 39230.86 ] 𝐴1 = [ 491809 78312            76355               621.81 4688136076 5060542531 31917713.5 731839360 719323591 4923334.47 719323591 771075345 4897464.48 4923334.47 4897464.48 39230.86 ] 𝐴2 = [ 80 491809            76355               621.81 78312 76355 621.81 4688136076 5060542531 31917713.3 719323591 771075345 4897464.48 4923334.47 4897464.48 39230.86 ] 𝐴3 = [ 80 78312                       491809               621.81 78312 76355 621.81 731839360 719323591 4923334.47 4688136076 5060542531 31917713.3 4923334.47 4897464.48 39230.86 ] 𝐴4 = [ 80 78312                       76355               491809 78312 76355 621.81 731839360 719323591 4923334.47 719323591 771075345 4897464.48 4688136076 5060542531 31917713.3 ]

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
Kemudian,  langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  masing-masing  determinan  yang  didapatkan  sebelumnya menggunakan  persamaan  (4).  Hasil  perhitungan  determinan  matriks  A,A1,A2,A3,A4  dapat  diperhatikan  pada Tabel VIII berikut ini.
TABEL VIII PERHITUNGAN DETERMINAN MATRIKS Det A 1.9905E+22 Det A1 -1.4105E+24 Det A2 -1.0057E+22 Det A3 1.4071E+23 Det A4 -8.6574E+22
Kemudian, dari hasil perhitungan determinan matriks diatas, maka nilai a,b1 sampai b3 diperoleh menggunakan persamaan (5). Hasil dari nilai determinan dapat diperhatikan pada tabel IX.
TABEL IX HASIL NILAI DETERMINAN a -70.860 B1 -0.505 B2 7.069 B3 -4.349
Setelah nilai determinan dari a,b1 sampai b3 diperoleh maka didapatkan persamaan regresi linear berganda ialah Y= -70.860 + -0.505 x1 + 7.069 x2 + -4.349 x3 .
d. Pengujian Hasil Prediksi
Untuk  dapat  menentukan  prediksi  hasil  jagung,  maka  diperlukan  untuk  menguji  hasil  tersebut.  Tahap  yang dilakukan ialah mengetahui tiap kesalahan pada prediksi jagung. Semakin kecil nilai error , maka semakin akurat prediksinya. Dalam studi kali ini, pengujian menggunakan teknik MAD, MSE, dan RMSE. Rumus yang digunakan dalam menentukan nilai error absolute menggunakan persamaan (6), sedangkan rumus untuk menentukan square error menggunakan persamaan (7 dan 8).
Data latih yang digunakan dibawah ini adalah data Kecamatan Woja, yaitu :
Tahun         : 2013 Luas Lahan    : 2663 Luas Panen    : 3783 Produktivitas   : 55 Produksi       : 20784 Prediksi        : 25086
𝑀𝐴𝐷 = 20784 − 25086 80
= 54
𝑀𝑆𝐸 = 18509731
80 = 231372
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 18509731 80 = 481
Setelah dilakukan pengujian kesalahan, maka diperoleh hasil MAD senilai 54, MSE senilai 231371, dan RMSE senilai 481. Nilai kesalahan MAD cukup kecil sehingga data prediksi hampir  benar, sedangkan Nilai kesalahan MSE dan RMSE cukup besar, akan tetapi hasil ramalan yang diperoleh dapat dinyatakan akurat. Nilai MSE dan RMSE dipengaruhi oleh banyaknya data yang digunakan.
Hasil Prediksi Terendah  = 25086 – 481 = 24605 Hasil Prediksi Tertinggi  = 25086 + 231372 = 256458 Sehingga, nilai yang diramalkan sekitar dari angka 24605 ton sampai 256458 ton.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820

## B. Perhitungan Metode Apriori
Studi  pembahasan  metode  apriori  berikut  ini  mencakup  analisa data  mining serta  pengolahan  data  yang menghasilkan association rules . Pada tahapan perhitungan apriori menggunakan data sekunder dari penjualan CV. Santya Makmur ditahun 2022 periode Januari – Juni. Data setiap transaksi diolah dan diproses menggunakan teknik apriori untuk menentukan jumlah data transaksi dan nilai support untuk masing-masing itemnya. Selanjutnya item yang  memenuhi  nilai  minimum support dipilih  kemudian  akan  dikombinasikan  dengan  aturan  2  dan  3  item  set [9][20]. Pada studi ini memakai nilai minimum support 10% dan confidence sebesar 70%. Berikut ini adalah pa- paran yang sudah diberikan lima belas record data transaksi penjualan obat-obatan pertanian yang didapatkan dari CV.  Santya  Makmur  dengan  periode  transaksi  Februari  sampai  Juni  2022,  dan  telah  dilakukan  pengolahan  dan dijabarkan pada tabel X berikut ini.
TABEL X

## DATA TRANSAKSI PENJUALAN
Tanggal Order Nama Obat 23/02/2022 Gandasil, Lannate, Ricestar, Roundup 09/03/2022 Neocron, Tabas, Roundup, Gandasil 20/04/2022 Basmilang, Bitop 30/04/2022 Chix, Cornbelt, Lindomin, Roundup, Sinergy, Tabas, Tobi 18/05/2022 ADV 313 Joss, Booster, Gibgro, Green Tonik, Kaos 19/05/2022 Ricestar 20/05/2022 Bentan 23/05/2022 Neocron,Basmilang, Regent Red 06/06/2022 ADV 313 Joss, Kaos, Basmilang 07/06/2022 Convey, Kayabas, Regent Red, Basmilang 13/06/2022 Chlormite, Gandasil, Ricestar, Sarvoxone, Toxedon, Green Tonik 14/06/2022 Ricestar 16/06/2022 Alamor, Basmilang, Bitop, Convey 19/06/2022 Explore, Klensect, Penalty 29/06/2022 Calaris, Kisan, Nominee
Setelah data transaksi diatas dipetakan, maka langkah selanjutnya adalah dijabarkan ke dalam bentuk tabular men- jadi 1 item set seperti pada tabel XI, XII, dan XIII berikut ini. Dimana fungsi penjabaran ini nantinya ialah agar mendapatkan calon (k+1) set item berikutnya.
TABEL XI

## PENJABARAN TRANSAKSI 1 ITEM SET
Tanggal Order Gandasil Lannate Ricestar Roundup Neocron Tabas Basmilang Bitop Chix 23/02/2022 1 1 1 1
0
0 0 0 0 09/03/2022 1 0 0 1
1
1 0 0 0 20/04/2022 0 0 0 0 0 0 1 1 0 30/04/2022 0 0 0 1 0 1 0 0 1 18/05/2022 0 0 0 0 0 0 0 0 0 19/05/2022 0 0 1 0 0 0 0 0 0 20/05/2022 0 0 0 0 0 0 0 0 0 23/05/2022 0 0 0 0 1 0 1 0 0 06/06/2022 0 0 0 0 0 0 1 0 0 07/06/2022 0 0 0 0 0 0 1 0 0 13/06/2022 1 0 1 0 0 0 0 0 0 14/06/2022 0 0 1 0 0 0 0 0 0 16/06/2022 0 0 0 0 0 0 1 1 0 19/06/2022 0 0 0 0 0 0 0 0 0 29/06/2022 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Total 2 1 4 3 2 2 5 2 1

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
TABEL XII

## PENJABARAN TRANSAKSI 1 ITEM SET
Cornbelt Lindomin Sinergy Tobi ADV 313 Booster Gibgro Green Tonik Kaos Bentan 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 1 1 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 1 1 1 2 1 1 2 2
1 TABEL XIII PENJABARAN TRANSAKSI 1 ITEM SET Klensect Penalty Calaris Kisan Nominee 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1
Selanjutnya ialah melakukan penyelesaian berdasarkan data yang sudah disediakan pada tabel XI, XII, dan XIII proses pembentukan C1 atau biasa disebut 1 item set menggunakan minimal support 10% dengan persamaan (10). Maka didapatkanlah hasil untuk pemrosesan data transaksi yang dapat dilihat pada Tabel XIV berikut ini.
TABEL XIV PEMBENTUKAN ITEM SET 1 Nama Item Jumlah Support Gandasil 2/15 13% Lannate 1/15 7% Ricestar 4/15 27% Roundup 3/15 20% Neocron 2/15 13% Tabas 2/15 13%

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
Basmilang 5/15 33% Bitop 2/15 13% Chix 1/15 7% Cornbelt 1/15 7% Lindomin 1/15 7% Sinergy 1/15 7% Tobi 1/15 7% ADV 313 Joss 2/15 13% Booster 1/15 7% Gibgro 1/15 7% Green Tonik 2/15 13% Kaos 2/15 13% Bentan 1/15 7% Convey 2/15 13% Kayabas 1/15 7% Regent Red 2/15 13% Chlormite 1/15 7% Sarvoxone 1/15 7% Toxedon 1/15 7% Alamor 1/15 7% Explore 1/15 7% Klensect 1/15 7% Penalty 1/15 7% Calaris 1/15 7% Kisan 1/15 7% Nominee 1/15 7%
Selanjutnya adalah melakukan pengolahan data transaksi dengan menganalisa hasil frekuensi item A menggunakan persamaan (10). Berdasarkan Tabel XIV, dengan nilai minimal support 10% dan confidence 70% dilakukan pem- isahan atau filter data transaksi yang memenuhi nilai minimal support [21]. Hasil filter tersebut dapat dilihat pada tabel XV Item Set I dibawah ini.
TABEL XV
ITEM SET 1 Nama Item Jumlah Support Gandasil 2/15 13% Ricestar 4/15 27% Roundup 3/15 20% Neocron 2/15 13% Tabas 2/15 13% Basmilang 5/15 33% Bitop 2/15 13% ADV 313 Joss 2/15 13% Green Tonik 2/15 13% Kaos 2/15 13% Convey 2/15 13% Regent Red 2/15 13%
Selanjutnya dibentuk kombinasi dua set item yang memenuhi nilai minimum support 10% dari proses terbentuknya item set pertama pada tabel XV dapat diketahui yang memenuhi minimal support yaitu pembentukan obat Gandasil, Ricestar, Roundup, Neocron, Tabas, Basmilang, Bitop, ADV 313 Joss, Green Tonik, Kaos, Convey, dan Regent Red. Kemudian dari pada 1 item set akan dilakukan kombinasi 2 item set seperti pada tabel XVI berikut ini.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
TABEL XVI PEMBENTUKAN ITEM SET 2 Nama Item Jumlah Support Gandasil, Ricestar 2 /15 13% Gandasil, Roundup 2 /15 13% Gandasil, Neocron 1 /15 7% Gandasil, Tabas 1 /15 7% Gandasil, Basmilang 0 /15 0% Gandasil, Bitop 0 /15 0% Gandasil, ADV 313 Joss 0 /15 0% Gandasil, Green Tonik 1 /15 7% Gandasil, Kaos 0 /15 0% Gandasil, Convey 0 /15 0% Gandasil Regen Red 0 /15 0% Ricestar, Roundup 1 /15 7% Ricestar, Neocron 0 /15 0% Ricestar, Tabas 0 /15 0% Ricestar, Basmilang 0 /15 0% Ricestar, Bitop 0 /15 0% Ricestar, ADV 313 Joss 0 /15 0% Ricestar, Green Tonik 1 /15 7% Ricestar, Kaos 0 /15 0% Ricestar, Convey 0 /15 0% Ricestar, Regent Red 0 /15 0% Roundup, Neocron 1 /15 7% Roundup, Tabas 2 /15 13% Roundup, Basmilang 0 /15 0% Roundup, Bitop 0 /15 0% Roundup, ADV 313 Joss 0 /15 0% Roundup, Green Tonik 0 /15 0% Roundup, Kaos 0 /15 0% Roundup, Convey 0 /15 0% Roundup, Regent Red 0 /15 0% Neocron, Tabas 1 /15 7% Neocron, Basmilang 1 /15 7% Neocron, Bitop 0 /15 0% Neocron, ADV 313 Joss 0 /15 0% Neocron, Green Tonik 0 /15 0% Neocron, Kaos 0 /15 0% Neocron, Convey 0 /15 0% Neocron, Regent Red 0 /15 0% Tabas, Basmilang 0 /15 0% Tabas, Bitop 0 /15 0% Tabas, ADV 313 Joss 0 /15 0% Tabas, Green Tonik 0 /15 0% Tabas, Kaos 0 /15 0% Tabas, Convey 0 /15 0% Tabas, Regent Red 0 /15 0% Basmilang, Bitop 2 /15 13% Basmilang, ADV 313 Joss 1 /15 7% Basmilang, Green Tonik 0 /15 0% Basmilang, Kaos 0 /15 0% Basmilang, Convey 2 /15 13% Basmilang, Regent Red 2 /15 13%

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
Bitop, ADV 313 Joss 0 /15 0% Bitop, Green Tonik 0 /15 0% Bitop, Kaos 0 /15 0% Bitop, Convey 1 /15 7% Bitop, Regent Red 0 /15 0% ADV 313 Joss, Green Tonik 1 /15 7% ADV 313 Joss, Kaos 1 /15 7% ADV 313 Joss, Convey 0 /15 0% ADV 313 Joss, Regent Red 0 /15 0% Green Tonik, Kaos 1 /15 7% Green Tonik, Convey 0 /15 0% Green Tonik, Regent Red 0 /15 0% Kaos, Convey 0 /15 0% Kaos, Regent Red 0 /15 0% Convey, Regent Red 1 /15 7%
Hasil kombinasi dua set item yang memenuhi minimal support 10% dapat di lihat pada Tabel XVII berikut ini.
TABEL XVII
ITEM SET 2 Nama Item Jumlah Support Gandasil, Ricestar 2/15 13% Roundup, Tabas 2/15 13% Basmilang, Bitop 2/15 13% Basmilang, Convey 2/15 13% Basmilang, Regent Red 2/15 13%
Dari kombinasi 2 itemset dgn minimum support 10% dapat diketahui kombinasi  2 itemset yang memenuhi standar minimum support yaitu Gandasil, Ricestar,  Roundup, Tabas, Basmilang, Bitop, Convey, Regent Red. Kemudian dari hasil kombinasi 2 set item akan dilakukan pembentukan 3 set item seperti pada tabel XVIII berikut ini.
TABEL XVIII PEMBENTUKAN ITEM SET 3 Nama Item Jumlah Support Gandasil, Ricestar, Roundup 1/15 7% Gandasil, Ricestar, Tabas 0/15 0% Gandasil, Ricestar, Basmilang 0/15 0% Gandasil, Ricestar, Bitop 0/15 0% Gandasil, Ricestar, Convey 0/15 0% Gandasil, Ricestar, Regent Red 0/15 0% Ricestar, Roundup, Tabas 0/15 0% Ricestar, Roundup, Basmilang 0/15 0% Ricestar, Roundup, Bitop 0/15 0% Ricestar, Roundup, Convey 0/15 0% Ricestar, Roundup, Regent Red 0/15 0% Roundup, Tabas, Basmilang 0/15 0% Roundup, Tabas, Bitop 0/15 0% Roundup, Tabas, Convey 0/15 0% Roundup, Tabas, Regent Red 0/15 0% Tabas, Basmilang, Bitop 0/15 0% Tabas, Basmilang, Convey 0/15 0% Tabas, Basmilang, Regent Red 0/15 0% Basmilang, Bitop, Convey 1/15 7% Basmilang, Bitop, Regent Red 0/15 0% Bitop, Convey, Regent Red 0 0%

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
Dikarena kombinasi tiga item set tidak ada yang memenuhi minimum nilai support 10%, maka kombinasi 2 item set  yang  memenuhi  untuk  melakukan  aturan  asosiasi  dengan  menggunakan  perhitungan confidence A → B  dan minimal confidence 70%. Nilai minimum confidence A → B dapat dihitung dengan persamaan (13) dan hasil perhi- tungan tersebut dapat diperhatikan pada tabel XIX berikut ini.
TABEL XIX
PEMBENTUKAN ATURAN ASOSIASI Aturan Confidence IF buy Gandasil then buy Ricestar 2/2 100% IF buy Roundup then buy Tabas 2/3 67% IF buy Basmilang then buy Bitop 2/5 40% IF buy Bamilang then buy Convey 2/5 40% Jika membeli Basmilang maka membeli Regent Red 2/5 40%
Berdasarkan  perhitungan  Tabel  XI  Aturan  asosiasi  diatas,  maka  obat  yang  paling  sering  dibeli  oleh  pelanggan adalah Gandasil dan Ricestar. Sehingga didapatkan hasil rule IF BUY Gandasil THEN BUY Ricestar with confi- dence 100%.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh setelah melakukan proses terhadap peramalan hasil produksi jagung menggunakan data dari  Dinas  Pertanian  serta  Perkebunan  Kabupaten  Dompu  periode  tanam  tahun  2012  sampai  dengan  2021 menggunakan  teknik  regresi  linear  berganda  didapatkan  persamaan  ialah  Y=  -70.860  +  -0.505 x1 +  7.069 x2 +  - 4.349 x3 , dengan menggunakan teknik pengujian kesalahan menggunakan metode MAD  didapatkan hasil senilai 54 sehingga hasil ramalan dalam kategori sangat baik, dan pengujian kesalahan menggunakan metode MSE senilai 231372 dan RMSE senilai 481. Sedangkan hasil peramalan data transaksi penjualan yang diperoleh dari CV. Santya Makmur dengan teknik apriori dalam mencari rules atau produk obat yang sering dibeli oleh pelanggan didapatkan rules IF BUY Gandasil THEN BUY Ricestar with confidence 100%.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S. A. Puji Lestari and B. H. Widayanti, “Evaluasi Kesesuaian Lahan untuk Tanaman Jagung di Kabupaten Dompu Berbasis SIG,”
J. Planoearth ,
vol. 2, no. 1, p. 20, 2019, doi: 10.31764/jpe.v2i1.837.
[2] M. G. Sumarauw, “Prediksi Pencapaian Target Produksi Jagung Di Kabupaten Gorontalo Menggunakan Regresi Liniear Berganda,” J. Cosphi , vol. 2, no. 1, pp. 6–10, 2018, [Online]. Available: https://www.cosphijournal.unisan.ac.id/index.php/cosphihome/article/view/71%0Ahttps://www.cosphijournal.unisan.ac.id/index.php/cosphihome/ article/download/71/25.
[3] A. P. Produksi et al. , “FORECASTING ANALYSIS OF CORN PRODUCTION , CONSUMPTION,” vol. 22, no. 1, pp. 49–60, 2021.
[4] T. Rizgitta, V. C. M, and J. Hendryli, “Sistem Analisis Kinerja Sales Berdasarkan Transaksi Penjualan Dengan Regresi Linear Dan Algoritma Apriori,” pp. 173–178.
[5] M. Produksi, P. Di, and K. Bantul, “Ervan Triyanto, 2) Heri Sismoro, 3) Arif Dwi Laksito,” vol. 4, no. 2, pp. 73–86, 2019.
[6] A. Ramandoni, “No Title,” Penerapan Metod. Regresi Linear Berganda Untuk Prediksi Has. Panen Jagung , 2017.
[7] H. W. Herwanto, T. Widiyaningtyas, and P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 364, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i4.537.
[8] Amrin, “Data Mining Dengan Regresi Linier Berganda Untuk Peramalan Data Mining Dengan Regresi Linier Berganda Untuk,” J. Techno Nusa
Mandiri , vol. XIII, no. March 2016, pp. 74–79, 2018.
[9] J. L. Putra, M. Raharjo, T. A. A. Sandi, R. Ridwan, and R. Prasetyo, “Implementasi Algoritma Apriori Terhadap Data Penjualan Pada Perusahaan Retail,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 85–90, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.113.
[10] A. Adji Prasetyo, Salahuddin, “Prediksi Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” vol. 6, no. 2, pp. 76–80, 2021.
[11] E.  Y.  Obsie,  H.  Qu,  and  F.  Drummond,  “Wild  blueberry  yield  prediction  using  a  combination  of  computer  simulation  and  machine  learning algorithms,” Comput. Electron. Agric. , vol. 178, no. May, p. 105778, 2020, doi: 10.1016/j.compag.2020.105778.
[12] D. P. Sari, “Data Mining Perkiraan Produksi Spanduk Dengan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Cv . Mentari Persada Medan ),”
Pelita Inform. Budi Darma , vol. 9, no. 1, pp. 33–41, 2015, [Online]. Available: https://www.e-jurnal.com/2016/09/data-mining-perkiraan-produksi-spanduk.html.
[13] S.  Shedriko  and  M.  Firdaus,  “Penentuan  Klasifikasi  Dengan  Crisp-Dm  Dalam  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Pada  Suatu  Mata  Kuliah,”
Semnas Ristek (Seminar Nas. Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 6, no. 1, pp. 826–831, 2022, doi: 10.30998/semnasristek.v6i1.5814.
[14] H. Maulidiya and A. Jananto, “Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dan Fp-GROWTH SEBAGAI DASAR PERTIMBANGAN PENENTUAN PAKET SEMBAKO,” Proceeding SENDIU 2020 , vol. 6, pp. 36–42, 2020.
[15] A. I. Jamhur, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisa Jumlah,” vol. 23, no. 2, pp. 12–20, 2016.
[16] M. N. Faruqhy, D. Andreswari, and J. P. Sari, “Prediksi prestasi nilai akademik mahasiswa berdasarkan jalur masuk perguruan tinggi menggunakan metode multiple linear regression,” J. Rekursif , vol. 9, no. 2, 2021.
[17] D. Hartanti, I. Nofikasari, M. A. Yusuf Hermawan, and D. Handayani, “Penerapan Association Rule Menggunakan Apriori Untuk Rekomendasi Produksi Roti,” Bianglala Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 17–23, 2021, doi: 10.31294/bi.v9i1.9941.
[18] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 7, no. 3, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 03, September 2022 : 803–820
[19] Y. Yusriani, A. Anggrawan, and M. Syahrir, “Berganda Berbasis Web ( Studi Kasus : Dinas Pertanian Kabupaten Sumbawa ),” Univ. Bumigora ,
pp. 1–14, 2016.
[20] D. Irawan and M. R. Arief, “EXPLORE – Volume 11 No 2 Tahun 2021 Terakreditasi Sinta 5 SK No : 23 / E / KPT / 2019 Rekomendasi Penjual Bahan Makanan Dengan Metode Filtering Berbasis Konten dan Lokasi Pada Aplikasi Resep Masakan EXPLORE – Volume 11 No 2 Tahun 2021 Terakreditasi Sinta,” J. Explor. , vol. 11, no. 2, pp. 29–34, 2021.
[21] A. A. Firdaus, N. Iksan, D. N. Sadiah, L. Sagita, and D. Setiawan, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Prediksi Kebutuhan Suku Cadang Mobil,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 1, p. 13, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i1.41151.