## Impelementasi Algoritma Linear Regression untuk Prediksi Produksi Tanaman Padi di Kabupaten Grobogan
M Adin Musababa 1)*
1) Universitas Teknologi Yogyakarta Received: Nov 5, 2023 Accepted: Dec 11, 2023 Published: Jan 19, 2024 *Penulis Koresponden Abstrak : Produksi padi di Indonesia memiliki nilai yang cukup besar. Pada
2020 sendiri Indonesia menempati posisi ke 3 dalam produksi padi setelah Cina dan India. Namun produksi padi di Indonesia jika melihat data Badan Pusat  Indonesia  pada  2019  mengalami  penurunan  sebesar  6,16%  jika dibandingkan  dengan  tahun  2020.  Pada  objek  penelitian  ini  yaitu Kabupaten Groban merupakan penghasil beras terbanyak di Provinsi Jawa Tenggah.  Namun  pada  2022  mengalami  penurunan  sebesar  4,62%  jika dibandingkan dengan tahun 2021. Penurunan jumlah produksi itu diiringi dengan semakin bertambahnya jumlah penduduk menurut DISPENDUKCAPIL  Kabupaten  Grobogan  pada  tahun  2022  mengalami kenaikan sebesar 3,27% jika dibandingkan dengan tahun 2021. Selain itu peralihan  lahan  pertanian  menjadi  nonpertanian  juga  menjadi  faktor pendukung penurunan. Untuk mengatasi masalah tersebut salah satunya adalah  dengan  membangun  sebuah  model  prediksi  untuk memproyeksikan  hasil  panen  padi  di  masa  depan.  Model  ini  akan dibangun dengan Algoritma Linier Regresion . Data yang akan digunakan untuk melatih serta menguji model ini digunakan data yang bersumber dari Badan Pusat Statistika untuk variable data luas penan, jumlah produksi dan Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) untuk variabel suhu  rata-rata  ( cencius ),  kelembapan  rata-rata  ,  curah  hujan  (mm).  data yang diambil mencakup 10 Tahun terakhir dari tahun 2011-2022 dengan jumlah kecamatan di Kabupaten Grobogan yaitu 19 kecamatan. Setelah data diperoleh data akan dilakukan preprocessing untuk memastikan data sehat (fit), agar model yang di bangun memiliki nilai MSE dan MAE yang rendah.  Setelah  data  dipastikan  sehat  (fit)  data  akan  dilakukan  proses pembangunan  model  Linier  Regresion.  Setelah  model  dibangun  dapat dilihat  bahwa  model  memiliki  nilai  MSE  6550,241810  dan  MSE 121247657,9756.  Kemudian  model  dilakukan  proses  pengujian  dan menghasilkan nilai prediksi yang cukup bagus. Dari model tersebut dapat disipulkan  bahwa  model  yang  telah  dibangun  dapat  meberikan  solusi untuk masalah produksi padi di Kabupaten Grobogan.
Kata Kunci: Impelementasi, Algoritma, Regeresi Linier, Prediksi, Produksi, Tanaman Padi
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC
4.0).

## PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara agraris diamana sektor pertanian memegang kedudukan penting, hal ini karenakan Indosensia kaya akan sumber energi alam, seperti hortikultura serta tanaman panggan [1] . Pada 2020 Indonesia menepati posisi ketiga dalam produksi beras setalelah China kurang lebih 30% serta India sekitar 21%. Tetapi Indonesia  mengalami  penurangan  dalam  hasil  produktivitas  tanaman  padi,  pada  tahun  2019  mengalai penurunan besar 700,05 ribu hektar ataupun sebesar 6,15% dibanding  dengan tahun 2018 (Badan Statistik Indonesia). Pada tahun 2019 jumlah hasil panen padi  sebanyak 54,60 juta ton serta mengalai pengurangan sebesar 4,60 juta ton ataupun 7,76% [2] .
Pada objek kali ini yaitu Kabupaten Grobogan sendiri menempati posisi pertama penghasil beras di Provinsi
Jawa  Tenggah.  pada  tahun  2021  jumlah  produksitivitas  mencapai  60,37  (Ku/Ha)  dengan  jumlah  produksi pertonnya 800.945,00. Tetapi bila melihat data pada tahun 2022, Kabupaten Grobogan menggalami penunuran sebesar 4,62% dengan jumlah produktivitasnya 57,58  (Ku/Ha)  serta jumlah produksi pertonnya 787.275,00. Mengingat Kabuapten Grobogan merupakan penghasil Beras terbanyak pertama di Provinsi Jawa tenggah. (Badan Pusat Statistika 2023).
Kenaikan jumlah penduduk masing-masing tahunnya yang menyebabkan kebutuhan produksi melonjak [3] , di Kabupaten Grobogan memiliki jumlah penduduk pada tahun  2020 adalah 1.453.526 jiwa, jika melihat pada tahun  2022  Kabupaten  Grobogan  mengalai  kenaikan  jumlah  penduduk  sebanyak  3,27%  dengan  jumlah penduduknya adalah 1.501.145 jiwa. (DISPENDUKCAPIL Kabupaten Grobogan)
Peralihan  lahan  pertania  menjadi  lahan  non-pertanian  membuat  jumlah  produksi  yang  diperlukan  semakin melonjak  tetapi  lahan  yang  merupakan  aspek  penting  untuk  penunjang  produktifitas  padi  terus  menjadi berkurang [4] .
Ketersiaan  panggan  di  sesuatu  negara  sangatlah  penting,  sebab  beras  adalah  bahan  makanan  utama penduduk indonesia [5] . Tetapi dengan melihat fenomena pengurangan jumlah produksi dengan berkuranya lahan  pertanian  menjadi  nonpertanian  namun  jumlah  penduduknya  yang  semakin  banyak,  memberikan gambaran jika ketersediaan bahan panggan khususnya beras tidak menentu serta mengakibtkan pemerintah mesti menangulangi ketahan pangan di indonesia.
Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini akan menggunakan model Machine Learning dengan algorita Linier  Regresion. Machine  Learning adalah  cabang  dari  kecerdasan  buatan  (Artificial  Intelligence)  yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan pengalaman tanpa harus secara eksplisit diprogram. Ini memungkinkan  sistem  untuk  mengidentifikasi  pola,  membuat  prediksi,  dan  mengambil  keputusan  dengan minimnya  intervensi  manusia [6][7] . Tujuan  dibangunnya  model machine  learning ini    adalah  untuk membangun model prediksi yang dapat memproyeksikan hasil panen padi di masa depan. Dengan model ini, diharapkan  dapat  mengestimasi  kebutuhan  produksi  padi  yang  lebih  akurat.  Ini  akan  membantu  dalam mengatasi ketidakpastian dan fluktuasi yang terjadi dalam pertanian, termasuk perubahan cuaca dan fluktuasi harga pasar yang mempengaruhi hasil produksi.
Prediksi jumlah hasil panen merupakan salah satu kasus sangat kritis yang ditemui dalam bidang pertanian, hal ini disebabkan kurangnya pengetahuan para petani tentang panen yang baik dan melimpah, ketidakpastian keadaan  cuaca  hingga  naik-turunnya  harga  pasar  yang  mempengaruhi  terhadap  hasil  produksi  tanaman padi [2].
Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan untuk perencanaan produksi padi yang lebih efisien dan untuk menjaga ketahanan pangan di Indonesia. Selain itu,  model ini juga dapat digunakan untuk  mengantisipasi berbagai  perubahan  dan  tantangan,  seperti  lonjakan  permintaan,  inflasi,  atau  bencana  alam,  yang  dapat memengaruhi pasokan beras di negara ini.

## TINJAUAN LITERATUR
Penelitian terkait dengan prediksi hasil produksi tanaman padi telah dilakukan pada penelitian sebelumnya, pada penelitian sebelumnya mengunakan berbagai macam jenis Algoritma Machine Learning, peneltia yang mengunakan  jenis  Algoritma  Regresi  Linier  telah  dilakukan  oleh  Trianto  dkk.  Pada  penelitian  yang  telah dilakukan mendapatkan hasil sebuah aplikasi website untuk memprediksi hasil produksi padi di Kabupaten Bantul  menggunakan  algoritma  Regresi  Linier  berganda.  Hasil  yang  diperoleh  dapat  melakukan  prediksi dengan akrurat, dibuktikan dengan proses pengujian validasi dengan metode MAD, yang mendapatkan hasil uji untuk prediksi produksi tanaman padi sebesar 0,101 sehingga dapat disipulkan bahwa hasil prediksi pada model yang dibuat dalam kategori sangat baik [8].
Pengunaan Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mempredisi hasil produksi tanaman padi juga telah dilakukan.  Penelitian  ini  membanagun  model  Machine  Learning  SVM  dengan  menghasilkan  sebuah  model regresi  yang  memliki  akurasi  tinggi.  Ini  dibuktikan  dengan  hasil  perhitunggan  MAPE  (Mean  Absolute Percentage  Error)  sebesar  6635,53,  dan  RMSE  (Root  Mean  Square  Error)  sebesar  1094810,74.  Dari  model tersebut dapat disimpulkan bahwa model memiliki hasil predisi yang cukup baik [9].
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) yang juga merupaka salah satu algoritma pembelajaran mesin yang populer juga
telah dilakukan penelitian dan pembuatan model. Model JST yang digunakan yaitu Backpropragation, model ini disusun dengan struktur dan fungsi otak manusia sebagai model untuk ditiru. Penelitian ini menghasilkan sebuah model machine learning yang memiliki hasil evalusi kinerja algoritma yaitu Root Mean Square Error (RMSE).  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  nilai  RMSE  yang  paling  minimum  yakni  8.6918 dengan nilai parameter learning rate = 0.8, hidden layer = 3, hidden neuron = 4 dengan jumlah epoch 10000 terhadap  135  data  latih  dan  13  data  uji.  Hasil  RMSE  8.6918  menandakan  ukuran  besar  kesalahan  yang dihasilkan oleh sistem pada prediksi hasil produktivitas padi [10].

## METODE PENELITIAN

## 1. Pengumpulan Dataset
Pengumulan dataset dilakukan melalui rekap data dari sumber website Badan Pusat Statistika (BPS) Kabupaten  Grobogan  untuk  variabel  luas  panen(Ha),  Hasil  Produksi  (Ton)  menurut    kecamatan  di Kabupaten Grobogan, dan
Dari proses pengumpulan Dataset didapatkan jumlah 190 data untuk 19 kecamatan dalam 10 tahun dan  7 variable yaitu kecamatan, tahun, produksi, luas area, kelembapan, curah hujan dan suhu. Berikut gambaran singkat terkait data yang akan digunakan :

## Gambar 1 Dataset yang Digunakan
Dari table tersebut berisikan gambaran singkat tentang data yang akan digunakan untuk pelatihan model

## 2. Pre-processing
Pre-processing adalah langkah awal yang dilakukan dalam pengolahan data sebelum dilakukan proses pemodelan menggunakan algoritma untuk membantu algoritma yang digunakan agar dapat berjalan dengan baik dan nantinya menghasilkan faktor kesalahan Root Mean Error (RME) dan Mean Square Error (MSE) yang rendah sehingga model dapat memiliki akurasi yang baik [11]. Pada tahapan ini data yang telah terkumpul akan dilakukan akan dilakukan proses-proses sebagai berikut :
2.1 Deskripsi Data
Deskripsi data berisikan gambaran singkat setiap variable data yang akan digunakan, ini bertujuan untuk melihat apakah jumlah rentang variable berbeda jauh atau tidak
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 71

## Gambar 2 Deskripsi Dataset
Daari  data  yang  didapat  Rata-rata  hasil  panen  di  19  kecamatan  selama  10  tahun  adalah 33737.747368 ton dengan hasil terendah 1065.000000 ton dan tertinggi 4881089 ton. Rata- rata luas lahan pertanian adalah 6371.847368 hektar. Dari uraian data di atas terlihat bahwa nilai mean dan median setiap atribut tidak jauh berbeda

## 2.2 Sebaran data pada variable target Production
Untuk  memeriksa variable target berdistribusi normal atau tidak  meengunakan  grafik QQ-plot, Tujuannya  adalah  untuk  memeriksa  sejauh  mana  distribusi  data  pada  variable  class  yang  akan dijadikan sebagai  target prediksi sesuai dengan distribusi normal. Jika titik-titik dalam variable produksi berada dekat dengan garis diagonal, maka data memiliki distribusi yang mirip dengan distribusi normal. Jika titik-titik tersebut terletak jauh dari garis diagonal, maka data mungkin tidak mengikuti distribusi normal. Dengan melihat sebaran data pada variable target, akan membantu untuk mengevaluasi apakah asumsi bahwa data Anda terdistribusi normal adalah wajar. Jika data tidak mengikuti distribusi normal, itu mungkin mempengaruhi pemilihan model Machine Learning yang akan diuat pada proses selanjutnya.
Gambar 3 QQ-Plots Sebaran Dataset Variable Target
Dari data yang akan digunakan sebagai class target, terlihat bahwa data berada dekat pada garis diagonal, maka data yang akan digunakan sebagai class target adalah berdistribusi normal

## 2.3 Memeriksa Outliner
Outlier adalah data yang berbeda secara signifikan dari sebagian besar data lainnya dalam kumpulan data, nilai yang jauh lebih besar atau lebih kecil dari nilai-nilai lain dalam data dan
dapat mempengaruhi hasil model [12] . Outlier dapat memengaruhi hasil analisis, seperti rerata (mean) dan deviasi standar yang menyebabkan data tidak berdistribusi noral

## Gambar 4 Bloxplot Outlier Pada Variable Target
Dari hasil visualisasi bloxplot pada gabar 2.3 diatas, terlihat bahwa data variable output tidak memiliki outlier yang membuktikan bahwa variabel tersebut berdistribusi normal.

## 2.4 Correlation Matrix Between Variables
Untuk melihat jenis korelasi anatara variable indepenent dan variable output, tujuannya adalah akan  memeberikan  gambaran  seberapa  pengaruh  antara  variable  independent  dan  output dalam menentukan hasil predisi, jika nilai korelasi >= 0,5 maka terdapat hubungan yang erat antar  variable  dan  jika  nilai  korelasi  <0,5  maka  tidak  terdapat  hubungan  yang  erat  antar variable  :

## Gambar 5 Correlation Matrix
Dari matriks korelasi dapat diketahui jenis korelasi antara variabel independen dengan variabel output.  Luas  lahan  pertanian  dan  suhu  rata-rata  mempunyai  nilai  korelasi  negatif,  artinya semakin besar nilai variabel bebas tersebut maka produksi juga akan menurun walaupun tidak signifikan (pengaruh suhu). Sedangkan variabel curah hujan dan kelembaban mempunyai nilai korelasi  positif  yang  berarti  semakin  kecil  kedua  variabel  tersebut  maka  produksi  akan meningkat  (pergerakan  grafiknya  bergerak  terbalik),  meskipun  hubungannya  tidak  terlalu kuat.

## 2.5 Feature Selection
Feature Selection adalah pemilihan fitur yang akan digunakan sebagai variable indepenteng dan variable target [13] :
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 73

## Figure 6 Variable untuk Menapung Nilai Input dan Target
Variable x adalah variabel independent yang berisi subset fitur yang dipilih. Subset ini terdiri dari kolom-kolom 'Land Area', 'Rainfall', 'Humidity', dan 'Average Temperature' dari dataset yang akan digunakan sebagai model. fitur-fitur ini akan dijadikan sebagai input untuk model. Variable y adalah variabel yang berisi target atau variabel yang akan dijadikan output prediksi, yaitu 'Production'.

## 2.6 Train and Test Split
Train and Test Split adalah proses pembagian dataset enjadi 2 subset yaitu dataset pelatihan (train  set) dan  dataset  pengujian (test  set). Tujuannya  adalah  untuk  melatih  model  pada sebagian  data  dan  menguji  kinerja  model  pada  bagian  data  yang  tidak  digunakan  dalam pelatihan. Data akan dibagi 70% untuk data pelatihan dan 30% akan dijadikan pengujian.

## Figure 7 Jumlah Pembagian Dataset Untuk Training dan Testting
Setelah dilakukan proses pembagian data, data yang akan digunakan untuk pelatihan adalah 133 data dengan 4 variabel untuk variable independent untuk digunakan sebagai input dan 57 data dengan 1 variabel dependent yang akan digunakan sebagai variable target.

## 2.7 Feature Scaling
Feature Scaling adalah proses normalisasi atau penskalaan fitur-fitur dalam dataset sehingga mereka memiliki besaran yang sama atau setidaknya dalam rentang yang serupa. Tujuannya adalah  untuk  memastikan  bahwa  perbedaan  dalam  skala  atau  besaran  fitur  tidak memengaruhi kinerja algoritma machine learning yang digunakan [14] . Data Train Test:
Gambar 8 Scalling Data Train
Data test set

## Gambar 9 Scalling Data Test
Setelah  penskalaan  fitur,  rentang  nilai  setiap  fitur  telah  disesuaikan  sehingga  semua  fitur memiliki rata-rata  nol  dan  deviasi  standar  satu.  Ini  membantu  model  machine  learning berfungsi secara efektif dengan memastikan bahwa setiap fitur memiliki kontribusi yang setara dalam analisis.

## 3. Pembuatan model Linier Regresion
Model  yang  akan  dibuat  untuk  melakukan  proses  prediksi  adalah  dengan Algoritma  Linier Regresion, Regresi merupakan teknik membangun model yang digunakan untuk prediksi nilai dari data masukan yang diberikan. Regresi adalah ukuran statistik yang digunakan untuk menentukan kekuatan hubungan antara variabel dependen (tak bebas) dengan variabel independen (bebas) [4]. Metode utama untuk melakukan prediksi yakni membangun model regresi dengan mencari hubungan antara satu atau lebih variabel independen atau prediktor (X) dengan variabel dependen atau  respons  (Y)  yang  telah  dilakukan  pada  proses  pre-processing.  Linear  regression  memodelkan hubungan antara variabel skalar dan satu atau lebih variabel penjelas.
Metode linear regression tersusun atas dasar pola hubungan data yang relevan di masa lalu [10]. Secara umum, algoritme linear regression dibagi menjadi dua jenis, yaitu simple linear regression dan  multiple  linear  regression.  Simple  linear  regression  merupakan  hubungan  antara  satu  variabel dependen  dengan  satu  variabel  independen,  sedangkan  multiple  linear  regression  merupakan hubungan antara satu variabel dependen dengan dua atau lebih variabel independen.
Pada penelitian ini digunakan multiple linear regression, karena terdapat lebih dari satu buah variable independent. Dataset penelitian terdiri atas satu variabel dependen (Y) dan empat variabel independen  (X).  Variabel  dependen  tersebut  adalah  atribut  Production,  sedangkan  variabel independen adalah atribut Luas Lahan, kelembapan, rata-rata hujan, dan suhu rata-rata.
Pembuatan  model  akan  dilakukan  dengan  mengunakan  bahasa  pemograan  python  dengan librari sklearn. Langkah awal yang dilakukan adalah mengimport library sklearn.

## Gambar 10 Library Python untuk Pembuatan Model
Modul  dari sklearn yang digunakan adalah sebagai berikut :
Setalah library sklearn di import, selanjutnya akan dibuat model Regresi Linier :
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 75

## Gambar 11 Pebuatan Model Linier Regresion
Pertama  lakukan  import  modul  pada  library  sklearn  yaitu LinearRegression, kemudian  buat variable  untuk  menampung  model  yang  telah  dibuat  untuk  meudahkan  pemanggilan  selanjutnya, setelah model jadi dilakukan proses pelatihan model menggunakan data pelatian (train) yaang telah dibuat pada pre-processing (x_train adalah fitur, dan y_train adalah label).
Karena data telah dilakukan proses standarisasi yang menyebabkan Interpretasi maka data asli akan dikembalikan ke skala aslinya
Ini akan mengmbalikan hasil akhir predisi sesuai dengan satuan yang telah dilakukan yaitu Ton.
Setelah  model  jadi  dan  siap  dilakukan  proses  uji  model,    akan  dilihat  nilai  akurasi  dan  nilai prediksi melalui grafik plots, tujuannya adalah untuk  memberikan gambran seberapa akurat model yang telah dibuat untuk melakukan prediksi :

## Gambar 12 Nilai Aktual dan Prediksi Dari Model yang dibuat
Dari grafik tersebut dapat dilihat bahwa nilai prediction > actual. Ini memberikan gambaran bahwa nilai yang sebenarnya yang inggin model ini diprediksi lebih besar dari nilai yang  dihasilkan oleh model mesin yang telah dibuat. Perbandingan itu dapat dijadikan tolak ukur sejauhmana model benar-benar dapat memprediksi nilai-nilai yang lebih rendah dari data yang akan digunakan untuk inputan prediksi.
4. Evaluasi Model
Evaluasi kinerja dilakukan untuk menguji atau mengevaluasi kebenaran dan mengukur kinerja yang diinginkan pada sistem yang dibuat [07]. Teknik pengujian yang digunakan pada penelitian ini adalah Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE) dan koefisien determinasi (R2), untuk mengukur ketepatan ramalan untuk mengetahui hasil Algoritma Linier Regression dalam memprediksi hasil panen padi di kabupaten grobogan.
https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index | 76
MSE  adalah  matriks  yang  mengukur  seberapa  baik  model  regresi  memprediksi  nilai  yang sebenarnya dalam data MSE Ini menghitung rata-rata dari kuadrat selisih antara nilai sebenarnya dan nilai yang diprediksi oleh  model, MAE metrik  evaluasi alternatif yang mengukur kesalahan prediksi dengan  cara  yang  lebih  sederhana  dari  pada  MSE.  MAE  menghitung  rata-rata  dari  selisih  absolut antara nilai sebenarnya dan nilai yang diprediksi oleh model, Semakin kecil nilai MAE dan MSE maka semakin  baik  model  yang  dihasilkan  karena  tingkat  akurasinya  akan  tinggi,  R2  adalah  metrik  yang mengukur  sejauh  mana  model  regresi  cocok  dengan  data,  R2  mengukur  proporsi  varians  dalam variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen dalam model semakin besar nilai R2 maka model akan semakin bagus.

## Gambar 13 Nilai Evaluasi Model
Dari  hasil  model  Regresi  Linier  yang  telah  dibuat,  didapatkan  hasil  nilai  R2,  MAE  dan  MSQ seperti tabel 2.2 tersebut. Dapat disimpulkan bahwa skor yang didapat nilai R2 meeiliki nilai 63.463462, nilai tersebut cukup besar untuk memberikan gabaran dari model yang dibuat bahwa model regresi cocok dengan data. Nilai MAE dan MSE memiliki nilai yang rendah yang berarti model meiliki akurasi yang tinggi untuk melakukan proses prediksi pada tahapan uji model .
5. Uji Model
Uji model adalah proses untuk melakukan pengujian terhadapan odel esin yang telah dibuat. Sebelum melakukan proses uji model, model akan disimpan menjadi sebuah file. Proses penyimpanan ini mengunakan python dengan library pickle.

## Gambar 14 Menyimpan Model
Setelah  model  tersimpan  dengan  nama  file  LinReg.pkl,  kemudian  model  akan dilakukan proses pengujian mengunakan data yang sebelunya belu pernah diuji

## Gambar 15 Proses Uji Model
Dari uji odel yang dihasilkan dengan memasskukan nilai variable independet seperti digambar menghasilan nilai prediksi yaitu 9376 Ton. Jika elihat data yang dilatih, bisa dilihat bahwa odel telah mendekati nilai predisi yang baik.

## HASIL PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  telah  menjalani  beberapa  tahapan  penting  dalam  metodologi  penelitian  yang  telah dilakukan pada metode penelitian, khususnya dalam membangun model prediksi produksi padi berdasarkan data  yang  telah  kumpulkan  yang  mempertimbangkan  faktor-faktor  penting  dalam  proses  produksi  padi. Namun pada penelitian ini difokuskan hanya pada beberapa faktor yaitu suhu, kelembapa, curah hujan, luas lahan. Didapatkan hasil model prediksi yang memiliki akurasi cukup akurat. Ini bisa dilihat pada gambar 13 yang memiliki hasil nilai MSE dan MAE pada evaluasi model yang cukup rendah dan hasil nilai predisi yang lebih besal dari aktual. Hal itu juga dibuktikan dengan melakukan uji model yang menginputkan nilai faktor- faktor  yang  mempengaruhi  hasil  produksi  pada  variable  variable  independent  yang  nilainnya  sebelumnya belum pernah diuji yang berhasil mempredisi hasil yang akurat jika dilihat dengan nilai pada dataset yang telah
direkap dan akan dilakukan prosses pembuatan model.

## P EMBAHASAN
Penelitian  ini  membangun  sebuah  model  untuk  melakukan  prediksi  produksi  tanaman  padi.  Pada  proses sebelumnya telah dilakukan proses rangkaian untuk pembuatan model Regresi Linier, Linier Regresion adalah metode statistik yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara satu atau lebih variable dengan satu buah variable[4], [15].
Dengan mengunakan faktor-faktor yang terjasi di lapangan untuk mendukung proses prediksi jumlah produksi tanaman padi. Banyak faktor yang mempengaruhi hasil produksi, Namun penelitian ini hanya terbatas pada luas lahan, suhu, temperatur, curah hujan yang terjadi pada daerah penelitian ini yaitu Kabupaten Grobogan. Data ini didapatkan dari Badan Pusat Statistika(BPS) dan Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika (BMKG) dalam  rentang  waktu  2011  sampai  2021.  Daerah  penelitian  ini  memiliki  jumlah  produksi  padi  terbanyak pertama di Provinsi Jawa Tenggah sehingga Kabupaten Grobogan menjadi studi penelitian ini.
Dari  rumusan  latar  belakang  dan  masalah  yang  telah  diketahui,  maka  didapatkan  solusi  untuk  mengatasi masalah tersebut, salah satunya dengan menggunaka model prediksi produksi tanaman padi menggunakan Linier Regresion.
Hal tersebut bisa dilihat dari hasil akhir model yang telah dilakukan tahapan penting yang telah dilakukan pada metode penelitian. Yang memberikan gambaran akhir bahwa model dapat memprediksi dengan akurat. Dari  model  itu  akan  bisa  membantu  untuk  memeperkirakan  hasil  produksi  di  Kabupaten  Grobogan kedepannya .
Untuk penelitian selanjutnya dapat lebih di kembangkan lagi untuk data yang akan digunakan agar model yang dibuat lebih bagus

## KESIMPULAN
Berdasarkan proses-proses yang dilakaukan pada seluruh tahapan sebelumnya, penelitian ini dapat disipulkan:
1. Algoritme  linear  regression  dapat  diterapkan  untuk  prediksi  hasil  panen  tanaman  padi  dengan beberapa variabel yang memengaruhi, yaitu Luas Lahan, suhu rata-rata, kelebapan rata-rata dan curah hujan.
2. Model yang telah dibuat mampu untuk melakukan prediksi cukup baik, dengan nilai MSE 6542.458597 dan  MAE  117823406.915991  yang  cukup  rendah  memeberikan  informasi  bahwa  model  mendekati akurat dan dapat memprediksi cukup baik.
3. Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  beberapa  saran  yang  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya  antara  lain,  mengunakan  data  bulanan  atau  harian  dengan  menambahkan  parameter faktor-faktor  yang  mempengauhi  hasil  produksi  padi,  dapat  memodifikasi  dengan  menambahkan metode lain yang memiliki nilai MSE dan MAE yang lebih rendah agar model dapat lebih bagus dan maksimal untuk melakukan prediksi.

## REFERENCES
[1] F. Joanda Kaunang, R. Rotikan, and G. Stella Tulung, “Pemodelan Sistem Prediksi Tanaman Pangan Menggunakan Algoritma Decision Tree Crop Prediction System Using Decision Tree Algorithm,” Cogito Smart Journal , vol. 4, no. 1, 2018.
[2] “583-1273-1-PB”.
[3] N. Nur and F. Wajidi, “Jurnal Politeknik Caltex Riau Implementasi Algoritma Random Forest Regression  untuk  Memprediksi  Hasil  Panen  Padi  di  Desa  Minanga,” Jurnal  Komputer Terapan , vol. 9, no. 1, p. 58, doi: 10.35143/jkt.v9i1.5917.
[4] H. W. Herwanto, T. Widiyaningtyas, and P. Indriana, “Penerapan Algoritme Linear Regression untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi,” 2019.
[5] A. H. Krisdianto, Rais, N. Fiskia, and H. Sain, “Prediksi Tingkat Produksi Padi di Sulawesi Tengah  Menggunakan  Analisis  Algoritma  FBprophet,” JURNAL  ILMIAH  MATEMATIKA DAN TERAPAN , vol. 19, no. 2, pp. 2014–214, Dec. 2022, doi: 10.22487/2540766x.2022.v19.i2.16062.
[6] A. S. Diantika, Y. Firmanto, A. J. Akuntansi, F. Ekonomi, and D. Bisnis, “IMPLEMENTASI MACHINE  LEARNING  PADA  APLIKASI  PENJUALAN  PRODUK  DIGITAL  (STUDI PADA GRABKIOS).”
[7] R. G. Wardhana, G. Wang, and F. Sibuea, “PENERAPAN MACHINE LEARNING DALAM PREDIKSI TINGKAT KASUS PENYAKIT DI INDONESIA,” 2023.
[8] E.  Triyanto,  H.  Sismoro,  and A.  D.  Laksito,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA  REGRESI LINEAR  BERGANDA  UNTUK  MEMPREDIKSI  PRODUKSI  PADI  DI  KABUPATEN BANTUL,” Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab , vol. 4, no. 2, pp. 66–75, Jul. 2019, doi: 10.36341/rabit.v4i2.666.
[9] “admin,+Journal+manager,+06-553-1121-1-SM+-+UNISLA+-+OK”.
[10]  G.  Ramadhona,  B.  Darma  Setiawan,  and  F.  A.  Bachtiar,  “Prediksi  Produktivitas  Padi Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation,” 2018. [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[11]  P.  Meilina,  “PENERAPAN  DATA  MINING  DENGAN  METODE  KALSIFIKASI MENGGUNAKAN DECISION TREE DAN REGRESI,” 2015.
[12]  “13104-Article Text-26629-1-10-20170227”.
[13]  A.  Rahmansyah,  O.  Dewi,  P.  Andini,  T.  Hastuti,  P.  Ningrum,  and  M.  E.  Suryana, “Membandingkan Pengaruh Feature Selection Terhadap Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” 2018.
[14]  O.  Somantri  and  M.  Khambali,  “Feature  Selection  Klasifikasi  Kategori  Cerita  Pendek Menggunakan  Naïve  Bayes  dan Algoritme  Genetika,” Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi (JNTETI) , vol. 6, no. 3, Sep. 2017, doi: 10.22146/jnteti.v6i3.332.
[15]  I. M. Kamal, T. Hendro, and R. Ilyas, “PREDIKSI PENJUALAN BUKU MENGGUNAKAN DATA MINING DI PT. NIAGA SWADAYA,” 2017.