## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2022

## Model Hibrid Algoritma Apriori dan Regresi Linear untuk Perkiraan Produksi Jagung (Studi Kasus : Kabupaten Dompu)
Muh Adha #1 , Ema Utami #2 , Hanafi #3 # Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia Jl. Ring Road Utara, Ngringin, Condong Catur, Kecamatan Depok, Kabupaten Sleman, Yogyakarta
1 muh.adha@students.amikom.ac.id
2 ema.u@amikom.ac.id
3 hanafi@amikom.ac.id
Abstrak — Jagung  ialah  sumber  karbohidrat  penting  ke  dua sesudah beras. Dibeberapa daerah, jagung adalah pembakar lemak yang baik karena jagung juga tinggi lemak dan tinggi kalori daripada nasi. Selain itu, mengandung asam lemak dan esensial  yang  membantu  mencegak  aterosklerosis.  Sebagai akibat  dari  permasalahan  yang  terjadi  baru  baru  ini, permintaan  jagung  meningkat  secara  signifikat.  Komsumsi terus  tumbuh,  namun  produksi  jagung  dalam  negeri  tetap rendah sehingga menimbulkan ketimpangan dalam memenuhi  kebutuhan  jagung.  Seiring  dengan  perubahan produksi  jagung  Kabupaten  Dompu  dari  tahun  ke  tahun, maka  perlu  diperkirakan  kedepannya  apakah  produksi jagung  Kabupaten  Dompu  akan  menurun  atau  meningkat. Hasil  ramalan  ini  akan  digunakan  sebagai  indikator keamanan  pangan  Kabupaten  Dompu,  khususnya  jagung. Penelitian  ini  menggunakan  data  panen  atau  budidaya Jagung  dari    Dinas  Pertanian  dan  Perkebunan  Kabupten Dompu  dari  tahun 2012  sampai  2021  sebagai  data  produksi tanaman  jagung  di  Kabupaten  Dompu.  Maka  dari  itu, prediksi  ini  membutuhkan  algoritma  yang  menggunakan algoritma  apriori  dan  regresi  linear.  Perhitungan  metode regresi  linear  untuk  memprediksi  produksi  jagung menggunakan pengujian MAD didapatkan 4.04
menggunakan data training mulai periode tahun 2012 – 2021 dan  hasil  persamaan  regresi  linear  didapatkan  yaitu  Y  =  - 29.0212901  +  2.30146418 x1 +  4.53334525 x2 +  11.8742684 x3 . Sedangkan  perhitungan  metode  apriori,  didapatkan  2  rule yang dengan support 10% dan confidence 50% didapat IF buy Gandasil then buy Ricestar with confidence 100% dan IF buy Roundup then buy Tabas with confidence 67%.
Kata kunci — Jagung, Algoritma, Regresi Linear, MAD, Apriori.

## I. P ENDAHULUAN
Jagung  adalah  sumber  karbohidrat  terpenting  kedua sesudah beras. Bahkan di beberapa daerah,  jagung adalah pembakar  lemak  yang  baik.  Karena  jagung  juga  tinggi lemak  dan  tinggi  kalori  daripada  nasi.  Selain  itu, mengandung  asam  lemak  esensial  yang  membantu mencegah aterosklerosis [1].  Dinas  Pertanian  dan
Perkebunan  Kabupaten  Dompu  adalah  organisasi  yang bekerja sama dengan pemerintah negara bagian di bidang pertanian,  peternakan,  perlaukan,  dan    pangan.  Dinas Pertanian  dan  Perkebunan  Kabupaten  Dompu  memiliki sejumlah  cabang,  diantaranya  adalah  Departemen  Hutan dan Pertanian yang fungsi utamanya adalah penyelenggaraan  usaha  tanaman  pangan,  peningkatan produksi  serta  pencegahan  dan  pengendalian  hama penyakit tanaman, termasuk jasa penyuluhan. Memperkenalkan teknik pertanian dan pengumpulan data.
Provinsi NTB adalah satu dari daerah pertanian tertinggi di  Indonesia.  Bahan  utama  pertanian  di  Nusa  Tenggara Barat  adalah  beras  dan  jagung.  Dengan  luas  2.015.315 hektar,  NTB dua pulau  besar,  diantaranya  Pulau  Lombok dan  Pulau  Sumbawa  [2].  Terkait  masalah  pada  penelitian ini, yang dikenal sebagai daerah yang dipasangi jagung di Kabupaten  Dompu  sebagai  program  akses,  Pada  musim tanam  sebelumnya,  dukungan  benih  yang  terbatas  dan wabah  wereng  (penyakit)  ialah  satu  dari  bidang  yang menyebabkan minimnya jumlah panen. Di sisi lain, jumlah benih yang akan disumbangkan petani pada Oktober 2020, Maret  2021,  dan  September  2021  sangat  terbatas.  Pada tahun sebelumnya, petani jagung diserang hama jagung dan mereka  tidak  dapat  membangun  kembali  modal  usaha mereka.  Tidak  hanya  produk  jagung,  tetapi  juga  produk beras dan kedelai belum mencapai target produksinya.
Berdasarkan permasalahan yang telah dibahas, permintaan jagung meningkat secara signifikan. Konsumsi terus  tumbuh,  namun produksi  jagung dalam  negeri  tetap rendah  sehingga  menimbulkan  ketimpangan  dalam memenuhi  kebutuhan  jagung  [3].  Seiring  dengan perubahan produksi jagung Kabupaten Dompu dari tahun ke  tahun,  maka  perlu  diperkirakan  kedepannya  apakah produksi  jagung  Kabupaten  Dompu  akan  menurun  atau meningkat [4].  Hasil  ramalan  ini  akan  digunakan  sebagai indikator keamanan pangan Kabupaten Dompu, khususnya jagung.  Studi ini menggunakan data panen atau budidaya Jagung  dari    Dinas  Pertanian  dan  Perkebunan  Kabupten Dompu  sebagai  data  produksi  tanaman  jagung  di
Kabupaten  Dompu.  Tentu  saja,  memprediksi  ini membutuhkan  algoritma  yang  menggunakan  algoritma apriori dan regresi linear ,  proses  yang  digunakan  untuk membuat prediksi tersebut. Pra-algoritma untuk pemodelan apriori dan regresi linier [5]. Kemudian gunakan metode yang  berbeda  untuk  menggabungkan  dan  menghitung setiap  fungsi.  Algoritma regresi linier adalah  satu  dari metode analisa data yang umum dipakai dalam menyelidiki korelasi  antara  banyak  variabel  dan  memprediksi  satu variabel  [4].  Algoritma apriori ialah  algoritma  untuk menentukan  frekuensi itemset pada  aturan asosiasi [5]. Prakiraan produksi jagung dihitung berdasarkan data yang diperoleh  dengan  teknik  algoritma  regresi  linear,  dan beberapa  atribut  didalamnya  ialah  luas  lahan,  luas panen, produktivitas,  dan  produksi.  Dari  sudut  pandang pengetahuan,  peneliti  dapat  memprediksi  apa  yang mungkin  mempengaruhi  produksi  jagung.  Penelitian  ini menggunakan  data  produksi  jagung  dari  Dinas  Pertanian dan Perkebunan Kabupaten Dompu dari tahun 2012 hingga 2021. Studi peramalan ini menggunakn  prediksi produksi jagung dengan teknik algoritma apriori dan regresi linear . Beberapa  peneliti  terdahulu  yang  berhubungan  dengan prediksi  metode  ini  salah  satunya  penelitian  [6]  Dalam penelitian  ini  melakukan  prediksi  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.  Penelitian  [5] 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  menurut  [7]  Dengan menggunakan  algoritma KMeans dan regresi linier , mengidentifikasi data risiko untuk BNPB dan memperoleh data  risiko  untuk  seluruh  wilayah  Indonesia  dan serangkaian  kesenjangan  data.  Obat  akan  tiba  dalam  5 tahun  ke  depan.  Berdasarkan  algoritma  yang  tersedia, Provinsi Jawa Tengah dapat menentukan besarnya bencana suatu wilayah ketika memperkirakan kehilangan data untuk periode  2016-2020  menggunakan  proses  desain  ulang. Misalnya,  hasil  terbatas  adalah  Jawa  Barat.  Kondisinya adalah yang terbaik. Berdasarkan hasil beberapa penilaian longsor,  risiko  banjir  juga  diketahui  mempengaruhi  20 negara  Indonesia.  Penelitian  [8]  melakukan  penelitian memprediksi produksi panen dengan metode regresi linear berganda  berbasis website ,  dalam  melakukan  ramalan terdapat  faktor-faktor  yang  akan  berpengaruh  ialah  luas lahan, produktivitas, dan curah hujan, dan diperoleh RMSE adalah  62,02  menggunakan  data  latih  di  periode  2010 hingga  2016.  Persamaan regresi  linear berganda  yang
diperoleh  ialah  Y  = . -21772,95  +  5,91x1  +  438,14x2  +  - 0,080x3.  Efrem  Yohannes  Obsie dkk [9]  melakukan penelitian wild  blueberry  yield  prediction ,  tujuan  utama dari  penelitiannya  adalah  untuk  menentukan  kepentingan yang  relatif dan kondisi  iklim  dari  perlebahan  dan  sistem produksi,  beberapa  refererensi  yang  digunakan boost decisions . trees,  extreme  gradient  boost,  multiples . linears regresi, dan random forest dipilih sebagai metode prediksi dalam  penelitiannya.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa XGBoost mengungguli  semua  algoritma  lainnya  dengan 0.938  diprediksi  oleh wild  blueberry ,  dengan Means Absolute  Errors (MAE)  adalah  206,445  dan Root  Means Square . Errors (RMSE) adalah 343.026.
Beberapa  dari  pencarian  ini  dapat  digunakan  untuk menentukan kegunaan dari algoritma. Penggunaan regresi linear lebih  tepat  dalam  analisa relational dikarenakan besarnya  pergantian variable termasuk variable lain  dan metode  untuk  memprediksi  atau  memperkirakan  nilai variabel berdasarkan variabel netral lebih akurat.
Beberapa kajian ini akan digunakan untuk meramalkan produksi  jagung  di  Kabupaten  Dompu  dari  tahun  2012- 2021. Jenis studi yang digunakan pada studi ini yaitu studi eksperiment . Studi ini  mengaplikasikan metode algoritma apriori dan regresi linear . Menggunakan algoritma apriori , algoritma ini efisien dan efektif dalam menentukan itemset . Analisis  awal  yang  telah  selesai  menggambarkan  proses memperoleh semua prasyarat yang memenuhi persyaratan minimum untuk dukungan dan loyalitas. Algoritma regresi linier sering digunakan sebagai teknik analisis data untuk menganalisis  hubungan  antara  variabel  yang  berbeda  dan memprediksi  variabel  netral  atau  variabel  yang  paling tergantung.
Berdasarkan  permasalahan di atas, perlu menggunakan model  yang  memungkinkan  peneliti  untuk  prediksi  hasil jagung  sehingga  petani  tahu  apa  hasil  mereka  di  masa depan,  bagaimana  mereka  akan  menjualnya  dan  berapa banyak  yang  mereka  peroleh.  Permasalahan  ini  dapat membantu  para  petani  mendirikan  perkebunan  jagung  di Kabupaten Dompu.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  studi  ini  memakai  proses  pengembangan pengujian algoritma, proses dan tahapan. Adapun tahapan atau alur pada studi ini ditampilkan dalam bagan alur yang bisa diperhatikan pada Gambar 1.
Adapun  alur  analisis  data  penelitian  ini  menerapkan metode  CRISP-DM  yang  dibagi  6  langkah[10]  dapat diperhatikan pada Gambar 2.

## A. Business Understanding
Penelitian
ini memiliki tujuan untuk mengimplementasikan kemudian membandingkan
algoritma apriori dan regresi  linear menggunakan  data produksi  jagung  dari  Dinas  Pertanian  dan  Perkebunan Kabupaten  Dompu  sehingga  nanti  hasilnya  akan  dapat digunakan  sebagai  dasar  pertimbangan  dalam  membuat rekomendasi itemset menggunakan apriori dan  prediksi produksi jagung menggunakan regresi linear . Dan setelah
mengetahui  tujuan  dari penelitian  ini,  langkah berikutnya ialah  melakukan  proses  menghilangkan noise pada  data [11].
Gambar 1. Alur penelitian

## Gambar 2. Tahapan metode CRISP-DM

## B. Data Understanding Phase
Asal data yang digunakan ialah [12] data produktivitas jagung  pada  Kabupaten  Dompu   pada  tahun  2012 hingga 2021.

## C. Data Preparation Phase
Tahap  Pembersihan  Data: Tahapan  ini  akan  dilakukan untuk  membersihkan  data  dengan  cara  pembersihan  data record yang  tidak  sempurna  (kosong)  agar  terhindar  dari missing  value sampai  nanti  diperoleh  hasil  atau score akurat.
Pemilihan Atribut: Dalam studi ini atribut yang digunakan dideskripsikan pada Tabel I [8]:
TABEL I
D ESKRIPSI FIELD Atribut Keterangan Tahun Mendeskripsikan mengenai data pada periode waktu tahunan Kecamatan Mendeskripsikan nama - nama Kecamatan pada wilayah Kabupaten Dompu. Luas Lahan Lebar Lahan setiap Kabupaten di Provinsi Nusa Tenggara Barat per tahun Produksivitas Produktivitas (Daya Produksi) jagung ialah hasil perpaduan atau satu lahan panen dari semua lebar lahan yang di panen di setiap Kabupaten Provinsi Nusa Tenggars Barat per tahun Produksi Data Produksi dari semua Kabupaten di Provinsi NTB per tahun Produk Menjelaskan produk-produk pertanian yang akan digunakan para petani. Jumlah Transaksi Menjelaskan jumlah transaksi setiap penjualan produk per bulan

## D. Modelling Phase
Studi ini dilakukan  menggunakan metode asosiasi data mining  algoritma apriori untuk  menentukan  prediksi rekomendasi  item  paket  produk  Jagung.  Dan  algoritma regresi  linear untuk  menentukan  hasil  produksi  jagung berdasarkan  data  yang  digunakan  mulai  dari  tahun  2012 sampai 2021.
1)  Apriori: Alur proses mining dalam algoritma apriori diperlihatkan pada Gambar 3 [12].
2)  Regresi Linear: Alur proses metode algoritma regresi linear diperlihatkan pada Gambar 4 [4].
E. Evaluation Phase .
Fase ini digunakan untuk evaluasi hasil rule dan prediksi dibentuk dari masing-masing algoritma, ditarik kesimpulan dari  prediksi  kedua algoritma tersebut.

## F. Deployment Phase
Tahap  ini,  hasil  pembahasan  studi  disajikan  dengan bentuk  pelaporan  dan  diberikan  ke  Dinas  Pertanian  dan Perkebunan  Kabupaten  Dompu  untuk  dijadikan  acuan untuk  rekomendasi  pemilihan  item  produk  jagung  dan membantu  dalam  melakukan  peramalan  produksi  jagung dimasa yang akan datang [13].
Gambar 3. Alur proses apriori
Gambar 4. Alur proses regresi linear

## G. Regresi Linear
Metode  ini  adalah  teknik  yang  menggunakan  antara hubungan  faktor  penyebab  (x)  dan  variabel  hasil  (y). Variabel digunakan untuk menggambarkan atau memprediksi X, dan variabel output didefinisikan sebagai Y.  Regresi  linier  adalah  metode  statistik    untuk memprediksi karakteristik kualitatif dan  kuantitatif suatu produk. Model regresi linear dilihatkan pada persamaan (1) [14].
𝛾 =  𝑎 + 𝑥 1 ∗ 𝑏 1 + 𝑥 2 ∗ 𝑏 2 + ⋯ + 𝑥 𝑛 ∗ 𝑏 𝑛 (1) Dimana: Y = variable nilai prediksi. X = variable bebas. A = nilai . Y B
= koefisien regresi.
Penetapan konstanta (a) dengan koefisien regresi (b)  dihitung  menggunakan  persamaan  (2)  dengan persamaan (3) ;
∑ 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
Selain  dihitung  menggunakan  rumus  persamaan,  nilai 1,b1,b2,…,  bn bisa  juga  diperoleh  menggunakan  metode kuadrat paling kecil ditunjukkan pada persamaan (4), yaitu :
𝑏 1 = (∑ 𝑋1𝑦)+(∑ 𝑋 22 )−(∑ 𝑋1.𝑋2).(∑ 𝑋22)
(∑ 𝑥12).(∑ 𝑥22)− (∑ 𝑋2.𝑋1) 2
𝑏 2 = (∑ 𝑥12) + (∑ 𝑥2.𝑦)−(∑ 𝑋1.𝑦)(∑  𝑋1.𝑋2)
(∑ 𝑥12)(∑ 𝑥22)− ( ∑ 𝑋1.𝑋2 ) 2
𝑎 = ∑ 𝑌−(𝑏1 ∑ 𝑋1)−(𝑏2 ∑ 𝑋2 𝑛 (4)
Jika  variabel  bebas  nilainya  besar  dari  dua,  maka koefisien  regresi  dan  konstanta  untuk  tiap  variabel  bebas diperoleh menggunakan determinan matriks [15]. Misalnya, ada tiga persamaan dengan tiga nilai yang tidak ditemukan, yaitu a, b1, b2, b3, yang dinyatakan dengan persamaan  (6) 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 )]
𝐴0 = [ ∑(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 ) ] 𝐴1 = [ 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 ) ] 𝐴2 = [ 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 ) ] 𝐴3 = [ 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 )] (5)
Setelah  itu  dilakukan  menghitung  untuk  menemukan determinan  dari  setiap  matriks,  dapat  dilihat  pada persamaan (6) dibawah ini :
𝑎 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴0)
𝐷𝑒𝑡 (𝐴) 𝑏1 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴1) 𝐷𝑒𝑡 (𝐴) 𝑏2 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴2)
𝐷𝑒𝑡 (𝐴)
𝑏3 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴3) 𝐷𝑒𝑡 (𝐴) (6)

## H. Pengujian Tingkat Kesalahan
Akurasi  peramalan  tergantung  pada  besar  kesalahan yang  terjadi  diantara  data  prakiraan  dan  data  aktual  atau data aktual [16]. Terdapat berbagai cara untuk menghitung besarnya kesalahan keakurasian suatu prediksi diantaranya ialah root RMSE,  MSE,  dan  MAD.  MAD  ialah  rerata kesalahan absolute ke  arah negative atau positive yang dinilai adalah besar nilai error secara absolute . Rumus dari pengujian MAD ditampilkan pada persamaan (7) dibawah ini :
𝑀𝐴𝐷 = 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙𝑡− 𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛𝑡 𝑛
(7)

## I. Apriori / Association Rule
Association rule ialah metode untuk menemui pola yang sering terjadi dalam beberapa transaksi. Pada tiap transaksi terdapat  dari  beberapa  item.  Oleh  karena  itu,  metode  ini mendukung  sistem  rekomendasi  dengan  mencari  pola  di setiap elemen transaksi yang terjadi  [13].
konsep  dasar  analisis association rule dibagi  ke beberapa tahap, yaitu :
1)  Pola  Frekuensi  Tinggi: Ini  adalah  tingkat  di  mana kelompok-kelompok  terbentuk  di  antara  elemen-elemen yang  memenuhi  persyaratan  minimum  untuk  dukungan. Frekuensi merupakan nilai dukungan atau persentasi item pada database .  Nilai  dukungan  untuk  himpunan  elemen diperoleh dengan persamaan (8) di bawah ini:
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ( 𝐴 ) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔  𝐴 Total Transaksi 𝑥 100 (8) Rumus pertama untuk menentukan maknanya berdasarkan suatu unsur, yaitu. Jumlah transaksi termasuk dalam  elemen  A,  yang  merupakan  bagian  dari  jumlah transaksi dalam database. Atau, untuk grup yang terdiri dari dua atau lebih elemen, persamaan (9) diberikan oleh :
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 Total Transaksi 𝑥 100% (9)
Rumus  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  penjualan  yang  telah  kejadian dalam data set.
2)  Pembentukan  Aturan  Asosiasi: Tahapan  selanjutnya adalah dengan sering menentukan nilai support suatu item set  dan  membentuk  suatu  aturan  asosiasi  (belief)  yang menunjukkan kekuatan hubungan antar kombinasi item set dalam  suatu  transaksi.  Untuk  menentukan  aturan  asosiasi yang terbentuk, Anda memerlukan setidaknya dua kandidat A dan B dalam kumpulan item. Persamaan (10) digunakan untuk menentukan aturan untuk A dan B:
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴 → 𝐵) = ∑  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 ,𝐵
∑  𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 (10)
Untuk  menentukan  nilai  kepercayaan  dalam  aturan asosiasi,  untuk  menentukan  nilai  kepercayaan  dengan membagi  jumlah  opera  pada  paragraf  A  dan  B  dengan jumlah opera yang tercantum dalam Klausul A.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  studi  ini dataset jagung  sebanyak  80  dari  320 dataset  yang  didapatkan  dari  Dinas  Pertanian  dan Perkebunan  Kabupaten  Dompu.  Dataset  dalam  studi  ini menggunakan  beberapa  atribut  yaitu  data  Tahun, Kecamatan,  Luas  Panen  ,Luas  Lahan,  Produktivitas,  dan Produksi periode tahun 2012 – 2021.

## A. Perhitungan Metode Regresi Linear
1)  Pengumpulan  Data: Tahapan  fase  ini  dibuat perolehan  data  [8]  yang  bersumber  dari  Dinas  Pertanian dan  Perkebunan  Kabupaten  Dompu  dengan  atribut  yang digunakan  disini  adalah  Tahun,  Kecamatan,  Luas  Lahan, Luasn Panen, Produktivitas, dan Produksi dari tahun 2012 sampai  dengan  2021.  Tabel  II  menunjukkan  Data  Luas Lahan, Tabel III menunjukkan Data Luas Panen, Tabel IV menunjukkan Data Produktivitas, dan Tabel V menunjukkan Data Produksi Padi di Kabupaten Dompu.
TABEL II D ATA L UAS L AHAN Kecam atan Luas Lahan Jagung Kabupaten Dompu (Hektar) 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 201 7 201 8 201 9 202 0 202 1 Dompu 80 6 54 2 21 6 36 5 98 6 713 0 744 5 570 7 717 4 686 7 Woja 26 63 55 48 48 05 47 96 56 44 126 61 124 96 111 49 800 6 105 44 Pajo 38 4 61 0 94 3 89 6 14 40 672 2 707 9 493 1 724 8 750 5 Hu'u 64 8 25 11 16 16 21 07 31 97 820 1 890 5 336 0 816 0 823 3 Mangg elewa 41 07 66 93 75 50 75 17 73 72 145 22 136 26 807 1 147 75 999 6 Kempo 23 53 43 66 21 50 37 51 60 34 141 66 611 5 433 3 961 4 126 81 Kilo 29 26 64 12 51 03 70 25 69 44 138 27 749 1 607 7 840 4 157 75 Pekat 16 15 48 35 27 61 35 15 33 31 113 97 146 82 137 76 114 60 126 82 TABEL III D ATA L UAS P ANEN Kecam atan Luas Panen Jagung Kabupaten Dompu (Hektar) 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 201 7 201 8 201 9 202 0 20 21 Dompu 22 43 10 57 17 6 36 5 98 6 713 0 972 6 844 3 602 7 44 99 Woja
37 83 39 70 51 38 49 20 55 73 123 71 112 46 171 71 377 1 84 12 Pajo 22 68 64 5 44 6 88 8 13 73 672 2 827 9 669 9 630 9 55 65 Hu'u
22 79 10 74 21 32 21 04 31 97 820 1 997 4 635 6 775 3 70 54 Mangge lewa 53 27 42 74 75 10 75 17 73 72 145 22 114 27 147 29
895 7 89 99 Kempo 35 14 35 57 35 57 37 51 60 34 141 66 910 7 560 0 740 5 82 12 Kilo
44 52 45 56 53 26 69 13 69 04 138 27 841 9 897 4 554 3 91 56 Pekat 39 64 24 60 52 62 35 15 33 24 114 04 121 22 145 18 126 18 92 27 TABEL IV D ATA P RODUKTIVITAS Kecam atan
Produktivitas Jagung Kabupaten Dompu (Kw/Ha)
20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 20 20 20 21 Dompu 54, 9 57, 48 63, 4 73, 4 64, 29 69, 77 67, 59 65, 35 51, 9
50, 62 Woja 54, 98
57, 6 63, 42 73, 42 64, 3 69, 78 67, 59 68, 15 51, 93 50, 64 Pajo
54, 87
57,
5 63, 38 73, 38 64, 29 69, 76 67, 59 62, 25
51,
89 50,
63 Hu'u 54, 89 57, 56 63, 41 73, 41 64, 3 69, 78 67, 59 62, 15 51,
93 50, 63 Mangg elewa 55 57,
65 63, 43 73, 43 64, 32 69, 8 67, 61 67, 1 51,
97 50, 7
Kecam atan Produktivitas Jagung Kabupaten Dompu (Kw/Ha) 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 20 20 20 21 Kempo 54, 95 57, 62 63, 42 73, 42 64, 32 69, 78 67, 59 62, 05 51, 93 50, 64 Kilo 54, 98 57, 63 63, 43 73, 43 64, 31 69, 8 67, 6 65, 15 51, 94 50, 65 Pekat 54, 92 57, 58 63, 42 73, 42 64, 3 69, 78 67, 59 67, 1 51, 93 50, 64 TABEL V D ATA P RODUKSI Keca matan Produksi Jagung Kabupaten Dompu (Ton) 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 201 7 20 18 201 9 20 20 20 21 Domp u 12 32 3 60 86 10 13 26 79 72 38 523 41 65 73 8 548 04 31 29 8 23 36 3 Woja 20 78 4 22 85 9 29 58 5 36 11 8 40 91 1 908 16 76 01 2 111 457 19 58 3 43 68 4 Pajo 12 46 0 37 14 25 68 65 19
10 07 9 493 46 55 95 8 438 43 32 76 3 28 89 9 Hu'u 12 52 1 61 84 12 27 6 15 44 5 23 46 9 602 04 67 41 4 412 57 40 26 1 36 63 1 Mangg elewa 29 26 7 24 61 0 43 24 3 55 18 2 54 11 3 106 606 77 23 5 956 06 46 51 4 46 73 2 Kemp o 19 30 6 20 48 1 20 48 1 27 53 6 44 29 6 103 993 61 55 4 363 50 38 45 4 42 64 5 Kilo 24 45 9 26 23 3 30 66 7 50 74 8 50 68 2 101 504 56 90 4 582 50 28 78 5 47 54 7 Pekat 21 77 8 14 16 5 30 29 9 25 80 3 24 40 1 837 17 81 93 3 942 36 65 52 5 47 91 6
2)  Pengolahan  Data: Tahapan  ini  adalah  langkah pertama  memproses  dataset  dengan  tujuan  memastikan bahwa teknik yang dijalankan dengan sudah benar dengan teknik  pengujian  MAD  [4].  Tahap  pengolahan  data menjalankan proses pembersihan data yang digunakan oleh proses  pengolahan  data  untuk  menghilangkan  informasi yang tidak diinginkan. Artinya, atribut bawahan dari data jagung dihapus.
3)  Pemodelan: Pada tahap sebelumnya, pemilihan data dilakukan agar sesuai jenis dataset yang dipakai dalam data mining.  Metode  yang  dipakai  adalah  metode  prediksi menggunakan  regresi  linier.  Dengan  menggunakan  tenik ini diharapkan hasil panen jagung dapat diprediksi secara akurat.
Data  Training  yang  dipakai  ialah  sejumlah  80  dataset dari 320 dataset di periode tanam 2012-2021. Akan tetapi, pada fase ini akan menghitung 10 data yang dapat dilihat di Tabel VI.
TABEL VI
D ATA T RAINING Tahun
Luas Lahan (X1) Luas Panen (X2) Produktivitas (X3) Produksi (Y) 2012 806 2243 54.9 12323 2013 542 1057 57.48 6086 2014 216 176 63.4 1013 2015 365 365 73.4 2679 2016 986 986 64.29 7238
Tahun Luas Lahan (X1) Luas Panen (X2) Produktivitas (X3) Produksi (Y) 2017 7130 7130 69.77 52341 2018 7445 9726 67.59 65738 2019 5707 8443 65.35 54804 2020 7174 6027 51.9 31298 2021 6867 499 50.62 23363
Setelah  itu  dibuatkan  tabel  untuk  mempermudah perhitungan regresi linear seperti Tabel VII dan VIII.
TABEL VII D ATA T RAINING X1.Y X2.Y X3.Y X1.X2 X1.X3 9932338 27640489 676532.7 1807858 44249.4 3298612 6432902 349823.28 572894 31154.16 218808 178288 64224.2 38016 13694.4 977835 977835 196638.6 133225 26791 7136668 7136668 465331.02 972196 63389.94 37319133 0 37319133 0 3651831.5 7 5083690 0 497460.1 48941941 0 63936778 8 4443231.4 2 7241007 0 503207.5 5 31276642 8 46271017 2 3581441.4 4818420 1 372952.4 5 22453185 2 18863304 6 1624366.2 4323769 8 372330.6 16043372 1 11658137 1182635.0 6 3426633 347607.5 4
TABEL VIII P ERHITUNGAN D ATA T RAINING X2.X3 X12 X22 X32 123140.7 649636 5031049 3014.01 60756.36 293764 1117249 3303.9504 11158.4 46656 30976 4019.56 26791 133225 133225 5387.56 63389.94 972196 972196 4133.2041 497460.1 50836900 50836900 4867.8529 657380.34 55428025 94595076 4568.4081 551750.05 32569849 71284249 4270.6225 312801.3 51466276 36324729 2693.61 25259.38 47155689 249001 2562.3844
Selanjutnya  perhitungan  dataset  selesai  maka  step berikutnya ialah mentotalkan dataset tersebut berdasarkan masing-masing  kolom.  Hasil  penjumlahan  perhitungan data training dapat dilihat pada Tabel IX.
TABEL IX J UMLAH D ATA P REDIKSI N 80 Y 256883 X1 37238
X2 36652 X3 618.7 X1Y 1581907002 X2Y 1717926655 X3Y 16236055.45 X1X2 221619691 X1X3 2272837.14 X2X3 2329887.57 𝑥 1 2
239552216
𝑥 2 2
260574650
𝑥 3 2 38821.1624
Selanjutnya, setelah semua data diprediksi setiap kolom didapatkan,  akan  diperoleh  untuk  menghitung  nilai konstanta dan koefisien dengan matriks determinan a, a 0, a 1, a 2, a 3 sesuai persamaan (5).

## 𝐴 = [
80 37238            36652               618.7 37238 36652 618.7 239552216 221619691 2272837.1 221619691 260574650 2329887.57 2272837.14 2329887.57 38821.1624 ] 𝐴0 = [ 256883 37238            36652               618.7 1581907002 1717926655 16236055.5 239552216 221619691 2272837.14 221619691 260574650 2329887.57 2272837.14 2329887.57 38821.1624 ] 𝐴1 = [ 80 256883            36652               618.7 37238 36652 618.7 1581907002 1717926655 16236055.5 221619691 260574650 2329887.57 2272837.14 2329887.57 38821.1624 ] 𝐴2 = [ 80 37238            256883               618.7 37238 36652 618.7 239552216 221619691 2272837.14 1581907002 1717926655 16236055.5 2272837.14 2329887.57 38821.1624 ] 𝐴3 = [ 80 37238            36652               256883 37238 36652 618.7 239552216 221619691 2272837.14 221619691 260574650 2329887.57 1581907002 1717926655 16236055.5 ]
Selanjutnya yaitu ditentukan determinan masing-masing matriks yang diperoleh sebelumnya dengan persamaan (6). Dibawah ini merupakan perhitungan matriks determinan a0, a1, a2, dan a3 diperhatikan pada Tabel X.
TABEL X P ERHITUNGAN D ETERMINAN M ATRIKS Det A 1.5229E+22 Det A1 -4.4197E+23 Det A2 3.5049E+22 Det A3 6.9039E+22 Det A4 1.8083E+23
Dari hasil perhitungan matriks determinan, maka nilai a, b 1, b 2, dan b 3 ditemukan dengan persamaan (6) , hasil dari nilai determinan dapat dilihat pada Tabel XI.
TABEL XI
H ASIL N ILAI D ETERMINAN a -29.0212901 b1 2.30146418
b2 4.53334525
b3 11.8742684
Selanjutnya  nilai  a,  b1,  b2,  dan  b3  telah  di  hitung mendapatkan  persamaan  regresi  pada  hasil  panen  jagung adalah Y= -29.0212901 + 2.30146418 x1 + 4.53334525 x2 + 11.8742684 x3 .
4)  Pengujian  Hasil  Prediksi: Tentunya  untuk  dapat memprediksi hasil jagung, Anda perlu menguji rendemennya.  Tahapan  dilakukan  agar  mengetahui kesalahan  pada  prediksi  tanaman.  Makin  kecil error , semakin  akurat  prediksinya.  Dalam  pengujian  ini, menggunakan teknik MAD. Dimana uji MAD merupakan mean  absolute  error dan  MSE  adalah squared  error . Dalam  MAD, error dalam  arah positive atau negative dihitung hanya sebagai jumlah kesalahan mutlak.
Persamaa  untuk  rerata absolute error sesuai  dengan rumus  pada  persamaan  ke  (7)  terlihat  pada  data  latih dibawah ini. Data latih yang digunakan adalah Kecamatan Dompu, yaitu :
Tahun : 2012 Luas Lahan : 806 Luas Panen : 2243 Produktivitas : 54.9 Produksi : 12323 Prediksi Produksi Jagung : 12646 𝑀𝐴𝐷 = 12323 − 12646 80 = 4.04
Setelah mencari kesalahan rata-rata absolut, kesalahannya  cukup  kecil  sehingga  data  prediksi  hampir benar.  Untuk  eror  absolut  dari  hasil  eror  rata-rata,  semua data yang diperoleh adalah 4,04.

## B. Perhitungan Metode Apriori
Pada  pembahasan  penelitian  metode  apriori  ini mencakup  analisa  data mining serta  mengolah  data  dan menghasilkan  aturan  asosiatif.  Pada  tahap  perhitungan apriori  disini  menggunakan  data  sekunder  penjualan  dari CV. Santya Makmur dimulai dari bulan Januari – Juni 2022. Data  transaksi  diproses  oleh  algoritma  apriori  untuk menentukan  jumlah  transaksi  dan  dukungan  untuk  setiap item.  Kemudian  item  yang  memenuhi  nilai  dukungan minimum  dipilih  dan  kombinasi  aturan  set  item  2    dan  3 dibuat [10]. Dukungan minimum support . yang digunakan adalah  10%,  tetapi  kepercayaan  minimum  adalah  50%. Didapatkanlah  hasil  pemrosesan  data  penjualan  dapat diperhatikan pada Tabel XII.
TABEL XII
TRANSAKSI DATA MINING Nama Item Jumlah Support Gandasil 2 13% Lannate 1 7% Ricestar 4 27% Roundup 3 20% Neocron 2 13% Tabas 2 13% Basmilang 5 33% Bitop 2 13% Chix 1 7% Cornbelt 1 7% Lindomin 1 7% Sinergy 1 7% Tobi 1 7% ADV 313 Joss 2 13% Booster 1 7% Gibgro 1 7% Green Tonik 2 13% Kaos 2 13% Bentan 1 7% Convey 2 13% Kayabas 1 7% Regent Red 2 13% Chlormite 1 7% Sarvoxone 1 7% Toxedon 1 7% Alamor 1 7% Explore 1 7% Klensect 1 7% Penalty 1 7% Calaris 1 7% Kisan 1 7% Nominee 1 7%
Tahapan  olah  data  pemasaran  yang  pertama  adalah menganalisa hasil frekuensi set item A dengan persamaan (8),    dan  hasil  nilai  pada  Tabel  XII.  Dengan  minimal support adalah  10%  dengan  minimal confidence 50% dilakukan filter  support minimal, dapat  diperhatikan pada Tabel XIII Itemset I yang memenuhi.
Data transaksi diproses oleh algoritma komputasi untuk menentukan  jumlah  transaksi  dan  dukungan  untuk  setiap item [17]. Kemudian item yang memenuhi nilai dukungan minimum  dipilih  dan  kombinasi  aturan  set  item  2    dan  3 dibuat.  minimal support yang  digunakan  ialah  10%,  dan minimal  nilai confidence adalah  50%.  Hasil  perhitungan itemset I dapat dilihat pada Tabel XIII.
TABEL XIII ITEM SET 1
Nama Item Jumlah Support Gandasil 2 13% Ricestar 4 27% Roundup 3 20% Neocron 2 13% Tabas 2 13% Basmilang 5 33% Bitop 2 13% ADV 313 Joss 2 13% Green Tonik 2 13% Kaos 2 13% Convey 2 13% Regent Red 2 13%
Dari  proses  bentuk  set  item  Tabel  XIII  menggunakan minimal support 10% didapatkan yang memenuhi minimal support adalah  pembentukan  obat  Gandasil,  Ricestar, Roundup,  Neocron,  Tabas,  Basmilang,  Bitop,  ADV  313 Joss,  Green  Tonik,  Kaos,  Convey,  dan  Regent  Red. Setelahnya hasil dari item set 1 dilakukan kombinasi 2 item set menggunakan  menggunakan  persamaan  (9)  dan diperoleh perhitungan 2 item set seperti pada tabel XIV.
TABEL XIV
ITEM SET 2
Nama Item Jumlah Support Gandasil, Ricestar 2 13% Roundup, Tabas 2 13% Basmilang, Bitop 2 13% Basmilang, Convey 2 13% Basmilang, Convey 2 13%
Dari  2  set  item  dengan  minimal support 10% didapatkanlah  kombinasi  2 set  item  memenuhi standart support minimal ialah Gandasil, Ricestar, Roundup, Tabas, Basmilang, Bitop, Convey, dan Regent Red.
Jika  pola frekuensi ditemukan,  selanjutnya  mencari aturan  nilai  asosiatif  yang memenuhi  minimal confidence menggunakan  perhitungan confidence A → B.  Dengan confidence minimal 50%. Nilai Confidence dari atuan A → B  menggunakan  persamaan  (11)  dapat  diperhatikan  pada Tabel XV Aturan Asosiasi sebagai berikut.
TABEL XV ATURAN ASOSIASI Aturan Confidence IF buy Gandasil then buy Ricestar 2/2 100% IF buy Roundup then buy Tabas 2/3 67%
Aturan Confidence 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  Tabel  XV,  obat  yang  sering  dibeli  oleh pelanggan  ialah  Gandasil,  Ricestar,  Roundup,  dan  Tabas. Berdasarkan  minimal support 10%  dan confidence 50% didapatkan hasil rule :
1) IF  BUY Gandasil THEN  BUY Ricestar with confidence 100%.
2) IF  BUY Roundup THEN  BUY Tabas with confidence 67%.
Karena perusahaan mengetahui obat yang paling sering dibeli,  maka  perusahaan  juga  dapat  mengembangkan strategi  dan  menyesuaikan  tata  letak  untuk  mengambil keputusan pembelian obat untuk menjaga ketersediaan obat yang dibutuhkan.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapat  setelah  dilakukan  proses terhadap  prediksi  produksi  padi  menggunakan  data  dari Dinas  Pertanian  dan  Perkebunan  Kabupaten  Dompu  dari tahun  2012  –  2021  untuk  menghitung  algoritma  regresi linear, dan data penjualan selama bulan Januari – Juni 2022 dari  CV.  Santya  Makmur  untuk  menghitung  algoritma apriori adalah sebagai berikut :
1. Studi  ini  berhasil  melakukan  perhitungan  prediksi produksi  Jagung  di  Kabupaten  Dompu  menggunakan teknik  linear  regresi  dan    menggunakan  tiga  atribut diantaranya  melibatkan  luas  tanam,  luas  panen,  dan produktivitas  yang  dapat  berpengaruh  di  produksi jagung.
2. Persamaan  linear  regresi  yang  diperoleh  adalah  Y=  - 29.0212901  +  2.30146418 x1 +  4.53334525 x2 + 11.8742684 x3 .
3. Dengan menggunakan teknik uji validitas menggunakan  metode  MAD,  hasil  pengujian  yang didapatkan  pada  peramalan  produksi  jagung  senilai 4.04, sehingga hasil ramalan dalam kategori sangat baik.
4. Berdasarkan  analisa  dan  hasil  perhitungan  maka didapatkan  kesimpulan  rekomendasi  obat  pertanian dengan teknik algoritma apriori berhasil diimplementasikan ke beberapa usaha untuk menentukan strategi bisnis.
5. Studi  menganalisa  data  pemasaran  menggunakan minimal support 10% dan confidence 50% menghasilkan  pola  pembelian  adalah  “Jika  membeli Gandasil  maka  membeli  Ricestar”  dengan confidence 100%.
6. Banyaknya  dataset  yang  diolah,  akan  semakin  lama waktu untuk membuat pola frekuensi.
7. Tinggi  nilai  minimal support dan  confidence  yang ditetapkan,  maka  akan    mempersingkat  waktu pemrosesan,  dan  semakin  rendah  nilai  dukungan  dan
kepercayaan,  semakin  lama  waktu  pemrosesan algoritma.

## R EFERENSI
[1] 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/arti cle/view/71%0Ahttps://www.cosphijournal.unisan.ac.id/index.php /cosphihome/article/download/71/25.
[2] 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. [3] A.  P.  Produksi et  al. ,  “FORECASTING  ANALYSIS  OF  CORN PRODUCTION  ,  CONSUMPTION,”  vol.  22,  no.  1,  pp.  49–60, 2021.
[4] M.  Produksi,  P.  Di,  and  K.  Bantul,  “Ervan  Triyanto,  2)  Heri Sismoro, 3) Arif Dwi Laksito,” vol. 4, no. 2, pp. 73–86, 2019.
[5] T.  Rizgitta,  V.  C.  M,  and  J.  Hendryli,  “Sistem  Analisis  Kinerja Sales  Berdasarkan  Transaksi  Penjualan  Dengan  Regresi  Linear Dan Algoritma Apriori,” pp. 173–178.
[6] A.  Ramandoni,  “No  Title,” Penerapan  Metod.  Regresi  Linear Berganda Untuk Prediksi Has. Panen Jagung , 2017.
[7] M.  I.  Ramadhan,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Analisis  Data Bencana  Milik  BNPB  Menggunakan  Algoritma  K-Means  dan Linear Regression,” J. Inform. dan Komput. , vol. 22, no. 1, pp. 57– 65, 2017.
[8] Y. Yusriani, A. Anggrawan, and M. Syahrir, “Berganda Berbasis Web ( Studi Kasus : Dinas Pertanian Kabupaten Sumbawa ),” Univ. Bumigora , pp. 1–14, 2016.
[9] 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.
[10]  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.
[11]  A. Febriani, T. T. Rahmawati, and E. Sabna, “Implementation of Data Mining to Predict The Feasibility of Blood Donors Using C4.5 Algorithm,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 1, no. 1, p. 41,
2018, doi: 10.24014/ijaidm.v1i1.4562.
[12]  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.
[13]  A. I. Jamhur, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisa Jumlah,” vol. 23, no. 2, pp. 12–20, 2016.
[14]  A.  Datumaya,  W.  Sumari,  A.  K.  Febrianto,  and  Y.  Pramitarini, “Sistem Prediksi Permintaan Darah Menggunakan Metode Regresi Linier ( Studi Kasus Pada UTD PMI Kabupaten Bojonegoro ),” J. Inform. Polinema , vol. 7, no. 1, pp. 85–90, 2021.
[15]  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.
[16]  G. N. Ayuni and D. Fitrianah, “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J. Telemat. , vol. 14, no. 2, pp. 79–86, 2019.
[17]  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.