## PENERAPAN DATA MINING DALAM PREDIKSI PRODUKSI BERAS MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR
Adinata 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No.10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon
Adinata706@gmail.com

## ABSTRAK
Kondisi  geografis  Indonesia  yang  mendukung  serta  memiliki  iklim  tropis  sangat  cocok  untuk membudidayakan padi. Sehingga pada tahun 2018, Indonesia berhasil menjadi negara penghasil beras terbanyak di  dunia.  Hal  ini  menjadikan  Indonesia  sebagai  negara  penghasil  beras  terbanyak  di  dunia  pada  tahun  2018. Analisis regresi digunakan untuk memprediksi nilai dari suatu variabel response (y) dengan menggunakan nilai dari variabel prediktor/independent (x). Tujuan penelitian ini adalah untuk Mendapatkan gambaran daerah-daerah penghasil beras di Kabupaten Cirebon, Mengklasifikasikan daerah-daerah penghasil beras di Kabupaten Cirebon berdasarkan  kuantitas  hasil  panen  per  tahun,  Mengimplementasikan  data  mining  dengan  metode  regresi  linear untuk  memprediksi  produksi  beras  di  daerah-daerah  prioritas  produksi  beras  di  Kabupaten  Cirebon.  Hasil penelitian menunjukan bahwa RMSE dan Relative Error, menunjukkan jika metode prediksi yang dipergunakan baik. Hasil penelitian nilai evaluasi  yang di dapat dari perhitungan prediki  menggunakan RMSE 285.590  dan Relative Error 0.000 %. Dan prediksi produk beras yang disimulasikan dengan rapidminer mempunyai nilai min 140 dan nilai max 41060 dengan nilai rata-rata 9037.220 dan standard deviation 7837.949, Hasil evaluasi nilai RMSE  pada  produksi  beras  adalah  285.590,  sedangkan  nilai  Relative  Error  adalah  0.000%.  Nilai  RMSE  dan Relative Error yang mendekati 0 menunjukkan bahwa prediksi mendekati nilai aktual.
Kata kunci :  produksi beras, prediksi, regresi linear

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu sumber makanan pokok yang sebagian besar  dikonsumsi  oleh  masyarakat  Indonesia  adalah beras salah satu makanan pokok yang dikonsumsi oleh sebagian  besar  masyarakat  Indonesia.  Tanaman  padi (Oryza sativa L.) merupakan tanaman penghasil beras Padi  adalah  tanaman  yang  menghasilkan  beras.  Padi dapat  tumbuh  di  daerah  yang  memiliki  iklim  tropis atau  subtropis.  Kondisi  geografis  Indonesia  yang mendukung,  terutama  iklim  tropisnya,  sangat  cocok untuk  membudidayakan  padi.  Indonesia  berhasil menduduki  peringkat  pertama  sebagai  negara penghasil  beras  terbanyak  di  dunia  pada  tahun  2018. Produksi  beras  sangat  penting  bagi  kehidupan masyarakat.  Beras  adalah  makanan  pokok  yang memberikan  energi  bagi  tubuh  untuk  melakukan berbagai  aktivitas.  Populasi  masyarakat  yang  terus bertambah  menyebabkan  kebutuhan  akan  beras  juga meningkat dari waktu ke waktu. Kekurangan pasokan beras  dapat  menyebabkan  kelangkaan  bahan  pangan, yang  dapat  berdampak  pada  kegiatan  masyarakat. Pemerintah harus berupaya untuk menjaga ketersediaan  pasokan  beras  yang  berkualitas  dan mencukupi  untuk  memenuhi  kebutuhan  pangan masyarakat. [1]
Beras  merupakan  salah  satu  kebutuhan  penting yang harus dipenuhi oleh setiap orang yang tinggal di Indonesia.  Beras  merupakan  kebutuhan  pokok  yang tidak  dapat  digantikan  dengan  barang  lain.  Beras merupakan  kebutuhan  pokok  yang  penting  bagi masyarakat, sehingga kenaikan atau penurunan harga tidak akan mempengaruhi pola konsumsi masyarakat.
Oleh karena itu, perhatian terhadap harga beras sangat penting karena harga beras cenderung berubah-ubah.
Menganalisa  faktor-faktor  yang  mempengaruhi produksi  beras  dan  memprediksi  jumlah  produksi beras  tersebut  dengan  2  metode  selanjutkan  akan membandingkan  hasil  yang  lebih  akurat  dengan  cara menghitung  nilai  rata-rata  kesalahan  relatif  dari peramalan  menggunakan  Logika  Fuzzy  dan  Analisis Regresi  Berganda.  Tujuannya  agar  membantu pemerintah  mengetahui  faktor-faktor  penentu  dalam memaksimalkan  produksi  beras  sehingga  Indonesia mampu untuk berswasembada. [2]
Saat ini pertanian menjadi sebuah unsur penting dalam  menyokong  ketahanan  pangan.  Berdasarkan data dari BPS Jawa Timur menunjukan bahwa jumlah produksi padi mengalami peningkatan dan penurunan dari tahun ke tahun. Berapa penelitian yang dilakukan sebelumnya  diantaranya  metode  Simple  Regresi Linear memiliki MAPE diatas 10% dan metode Single Exponential  Smoothing  memiliki  MAPE  dibawah 10%.[3].
Meskipun Indonesia menduduki peringkat ketiga sebagai  produsen  padi  di  Asia,  bahkan  di  dunia; mempertimbangkan  jumlah  penduduk  Indonesia berada  pada  per-  ingkat  keempat  dunia  setelah Tiongkok, India, dan Amerika Serikat dengan jumlah penduduk  Indonesia  tahun  2019  tercatat  sekitar  270 juta  jiwa  (Badan  Pusat  Sta-  tistik,  2020),  Indonesia juga  merupakan  negara  pengimpor  beras  dominan. BPS  Indonesia  mencatat  pada  periode  tahun  2010– 2018, Indonesia melakukan impor be- ras rata-rata per tahun  sebesar  1,2  juta  ton  dengan  impor  pada  tahun
2018  tercatat  2,2 juta  ton.  Bila  dibandingkan  dengan ekspor beras Indonesia pada tahun 2018 sebesar 3 196 ton, maka secara empirik terlihat meskipun menduduki peringkat  keti-  ga  sebagai  produsen  beras  Indonesia merupakan  salah  satu  negara  pengimpor  beras terbesar.[4][5]
Semakin  meningkat.  Kebutuhan  yang  tinggi harus  diikuti  dengan  peningkatan  jumlah  produksi agar  tidak  timbul  permasalahan.  Pemerintah  sejak awal  telah  memberikan  perhatian  khusus  tentang kebijakan  beras  nasional.[6]  Banyak  kalangan  dari masyarakat yang memilih beras tipe ini sebagai bahan pokok  di  tempatnya  masing-masing.  Sebagai  negara yang  memproduksi  beras  serta  berada  di  lingkungan negara-negara tetangga yang juga memproduksi beras, Indonesia melalui bagian pemerintah terkait juga turut mengontrol harga dari beras tersebut khususnya beras premium. Hal ini dilakukan agar harga beras premium yang  ada  di  masyarakat  sesuai  dengan  kondisi perekonomian  di  wilayah  sekitar.  Peluang  para pedagang  untuk  berbuat  curang  dalam  memainkan harga  juga  dapat  direduksi  dengan  adanya  kebijakan dari pemerintah terkait harga tersebut.[7]
Sebagai salah satu pilar ekonomi negara, sektor pertanian diharapkan dapat meningkatkan pendapatan terutama  dari  penduduk  pedesaan  yang  masih  di bawah garis kemiskinan. Untuk itu, berbagai investasi dan  kebijakan  telah  dilakukan  pemerintah  untuk mendorong pertumbuhan di sektor pertanian. Investasi di sektor pertanian seringkali sangat mahal, ditambah lagi tingkat pengembaliannya sangat rendah dan waktu investasinya  juga  panjang  sehingga  tidak  terlalu menarik  swasta.  pembangunan  irigasi,  penyuluhan pertanian dan berbagai bentuk investasi dalam bentuk subsidi  dan  lainnya  pada  umumnya  harus  dilakukan oleh pemerintah.[8]
Objek penelitian ini adalah petani padi sawah di Desa  Pamotan  Kecamatan  Kalipucang  Kabupaten Pangandaran.  Data  yang  dipergunakan  merupakan data  primer  dan  data  sekunder.  Metode  penarikan sampel  menggunakan  purposive  sampling  dan pemilihan daerah penelitian ditentukan secara sengaja. Analisis data dengan regresi berganda.[9]

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Beras
Beras  merupakan  salah  satu  bahan  makanan pokok  yang  menjadi  komoditas  penting  terutama  di negara  Indonesia  dikarenakan  beras  menjadi  bahan konsumsi  utama  bagi  masyarakat  untuk  memperoleh asupan karbohidrat. [10]

## 2.2. Regresi Linear
Regresi  linear  adalah  metode  statistika  yang digunakan untuk menganalisis hubungan sebab-akibat antara  variabel,  serta  dapat  digunakan  untuk memprediksi  nilai  variabel  tertentu.  Variabel  yang digunakan pada penelitian ini adalah luas panen, curah hujan, kelembaban, dan suhu rata-rata.

## 2.3. Data Mining
Data  mining  adalah  teknologi  yang  dapat digunakan  untuk  menemukan  informasi  penting  dari kumpulan  data  besar.  Beberapa  aplikasi  data  mining digunakan untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Analisis regresi adalah metode statistika yang  digunakan  untuk  mempelajari  hubungan  antara dua variabel atau lebih. Hubungan antara dua variabel tersebut  bersifat  linier,  yaitu  hubungan  yang  dapat digambarkan oleh sebuah garis lurus.

## 2.4. Rapidminner
RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  yang  dapat digunakan  secara  mandiri  untuk  analisis  data,  serta dapat  diintegrasikan  ke  dalam  produk  lain  sebagai mesin data mining.
2.5. Tahapan Perencanaan
a. Data Selection Pemilihan  data  dilakukan  untuk  memilah  data operasional  yang  akan  digunakan  dalam  tahap ekstraksi data pada regresi linear. Hasil pemilihan data ditampilkan dalam satu halaman berdasarkan data operasional.
b. Preprocessing Sebelum  tahap  selanjutnya  dilakukan,  perlu dilakukan  pembersihan  data  untuk  memastikan kualitas  data  yang  akan  digunakan  dalam  regresi linear.  Pembersihan  data  meliputi  penghapusan data  duplikat,  pengecekan  data  yang  tidak konsisten,  serta  koreksi  kesalahan  data,  seperti kekeliruan dalam cetak.
c. Transformation Data  perlu  diubah  atau  ditransformasikan  agar sesuai dengan langkah penambangan data. Prediksi merupakan  langkah  yang  kreatif  dan  sangat bergantung  pada  jenis  data  atau  model  yang digunakan.
d. Data Mining Pada  tahap  ini,  teknik  atau  metode  digunakan untuk  menemukan  pola  atau  hasil  yang  menarik dari  data.  Terdapat  berbagai  teknik,  metode,  atau algoritma penambangan data yang dapat digunakan.  Pemilihan  teknik  atau  metode  yang
Data Selection Preprocessing Transformation Data Mining Interpretation/ Evaluasi
tepat  sangat  bergantung  pada  tujuan  dan keseluruhan tahapan dalam regresi linear.
e. Evaluasi Model data yang diperoleh dari analisis data dapat diinterpretasikan  agar  mudah  dimengerti  oleh pihak  yang  berkepentingan.  Tujuan  interpretasi model  data  adalah  untuk  menentukan  apakah kebijakan  atau  informasi  yang  diperoleh  sesuai dengan informasi yang ada.

## 2.6. Sumber Data
Sumber  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  data  primer  dan  data  sekunder.  Sumber  data primer merupakan sumber data yang diperoleh secara langsung  dari  sumber  asli  dan  tidak  melalui  media perantara.  Data  historis  transaksi  hasil  panen    yang digunakan  diperoleh  secara  langsung  dari  objek penelitian  melalui  wawancara  dan  dokumentasi. Sedangkan  data  sekunder  merupakan  sumber  data penelitian  yang  diperoleh  secara  tidak  langsung melalui  media  perantara  diperoleh  dan  dicatat  oleh pihak lain. Data sekunder pada umumnya berupa bukti catatan atau laporan historis yang dipublikasikan. Data sekunder yang di maksud dalam penelitian ini adalah sumber  data  yang  digunakan  untuk  menunjang kelengkapan  teori  data  primer.  Adapun  data  yang didapatkan melalui hasil studi pendahuluan bahwasanya perkembangan produksi beras.
2.7. Teknik Pengumpulan Data

## 2.7.1. Observasi
Observasi atau pengamatan adalah teknik atau cara  mengumpulkan  data  dengan  cara  mengamati kegiatan  yang  sedang  berlangsung.  Observasi partisipasif  adalah  jenis  observasi  di  mana  peneliti terlibat  langsung  dengan  kegiatan  sehari-hari  orang yang sedang diamati. Hal ini dilakukan untuk melihat dari  dekat  kegiatan  yang  dilakukan.  Penelitian melakukan  kunjungan  ke  Dinas  Pertanian  dan Peternakan  Kabupaten  Cirebon  untuk  mendapatkan informasi  secara  langsung  tentang  produksi  beras  di kabupaten tersebut pada periode 2020 hingga 2022.

## 2.7.2. Wawancara (Interview)
Wawancara adalah kegiatan percakapan antara dua  orang  untuk  bertukar  informasi  dan  ide. Percakapan  tersebut  dilakukan  dengan  cara  saling bertanya dan menjawab, sehingga dapat menghasilkan makna  baru  dalam  suatu  topik  tertentu.  Dalam penelitian ini, wawancara dilakukan kepada salah satu staf  IT  dan  pengguna  sistem  di  dinas  terkait  di Kabupaten  Cirebon.  Wawancara  dilakukan  peneliti untuk memastikan bahwa data yang dicari berasal dari orang yang kompeten di bidangnya.

## 2.7.3. Studi Dokumentasi
Studi dokumentasi adalah teknik pengumpulan data  dengan  mengumpulkan  dan  menganalisis dokumen-dokumen,  baik  dokumen  tertulis,  gambar, maupun  elektronik.  Data  diperoleh  dengan  mencari
referensi  melalui  jurnal  dan  buku  yang  berkaitan dengan  permasalahan  yang  diteliti.  Peneliti  akan melakukan  pencatatan  secara  lengkap  dan  cepat setelah data terkumpul untuk menghindari kemungkinan hilangnya data. Dalam studi dokumentasi,  peneliti  dapat  melakukan  kegiatan seperti mendokumentasikan atau meminta rekapitulasi hasil produksi beras.

## 2.8. Contoh Persamaan Matematika
Persamaan regresi linier sederhana adalah model matematika  yang  menggambarkan  hubungan  antara satu variabel bebas (X) dengan satu variabel tak bebas (Y).  Persamaan  regresi  linier  sederhana  secara matematik diekspresikan oleh : [5]
Y ˆ  a  bX Yang mana  : Y ˆ = garis regresi/ variable response
a = konstanta (intersep), perpotongan dengan sumbu vertikal
b = konstanta regresi (slope)
X = variabel bebas/ predictor
Besarnya konstanta a dan b dapat ditentukan menggunakan persamaan :
𝑎 = (∑𝑌 1 )(∑𝑋 1 2 ) − (∑𝑋 1 )(∑𝑋 1 𝑌 1 ) n(∑𝑋 1 2 ) − (∑𝑋 1 ) 2 𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋 1 𝑌 1 ) − (∑𝑋 1 )(∑𝑌 1 ) 𝑛∑𝑋 1 2 − (∑𝑋 1 )2
yang mana n = jumlah data
Langkah-langkah Analisis dan Uji Regresi Linier Sederhana  Adapun  langkah-langkah  yang  perlu dilakukan  untuk  melakukan  analisis  dan  uji  regresi linier sederhana adalah sebagai berikut
a. Menentukan tujuan dari Analisis Regresi Linear Sederhana.
b. Mengidentifikasi variabel predictor dan variabel response.
c. Melakukan  pengumpulan  data  dalam  bentuk table
d. Menghitung  X²,  XY  dan  total  dari  masing- masingnya
e. Menghitung  a  dan  b  menggunakan  rumus  yang telah ditentukan.
f. Membuat model Persamaan Garis Regresi
g. Melakukan  prediksi  terhadap  variabel  predictor atau response
h. Uji signifikansi menggunakan Uji-t dan menentukan Taraf Signifikan
i. Koefisien regresi b ditentukan dengan menggunakan rumus yang telah diberikan

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode data sampel. Metode ini dipilih karena data yang digunakan dalam
penelitian  ini  merupakan  data  yang  diperoleh  dari kumpulan  data  terbaik.  Metode  ini  sangat  sesuai diterapkan  dalam  penelitian  ini  karena  sebelum  uji coba  data  dilakukan,  data  tersebut  terlebih  dahulu diproses  untuk  menghasilkan  data  yang  valid.  Data yang  telah  diproses  kemudian  diolah  menggunakan program  RapidMiner.  RapidMiner  adalah  tools  data mining  yang  memiliki  antarmuka  yang  nyaman. Dalam RapidMiner, analisis data dikonfigurasi dalam sebuah  proses  view.  Setiap  langkah  analisis digambarkan  dengan  sebuah  operator  dalam  proses analisis.
Operator-operator  ini  memiliki  port  untuk  input dan  output,  sehingga  dapat  berkomunikasi  dengan operator  lain  untuk  mendapatkan  input  data  atau mengirim  data  yang  telah  diubah  dan  menggenerasi model.  Davies-Bouldin  Index  adalah  salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  validitas cluster  pada  suatu  metode  pengelompokan.  Kohesi didefinisikan  sebagai  jumlah  dari  kedekatan  data terhadap  titik  pusat  cluster  dari  cluster  yang  diikuti. Evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index memiliki skema evaluasi internal, yaitu evaluasi yang dilakukan  dengan  melihat  kuantitas  dan  kedekatan antar data hasil cluster.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  tentang  cara  menerapkan  data mining untuk meningkatkan produksi beras menggunakan metode regresi linier.

## 4.1. Data Selection
Pemilihan  data  adalah  proses  memilih  atribut yang  diinginkan  dari  kumpulan  data  asli  untuk digunakan  dalam  proses  data  mining  selanjutnya. Proses  pemilihan  data  dalam  Rapidminer  dilakukan dengan  menggunakan  operator  pemilihan  atribut. Operator ini dapat digunakan untuk memfilter atribut yang  diinginkan  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Jika metadata  diketahui,  maka  semua  atribut  akan ditampilkan dan atribut yang diperlukan dapat dipilih dengan mudah. Hasil pemilihan data adalah kumpulan atribut yang akan digunakan dalam proses data mining selanjutnya.
Gambar 1. Hasil seleksi atribut
Berdasarkan  gambar  di  atas,  dapat  diketahui bahwa  hasil  seleksi  atribut  adalah  kolom  nama kecamatan, tahun produksi 2021, dan produksi 2020.
Kolom-kolom  tersebut  akan  digunakan  sebagai  data pelatihan  dalam  proses  analisis  data.  Hasil  seleksi atribut untuk jumlah kolom kecamatan adalah 40.
Gambar 2. Hasil seleksi atribut (data prediksi)
Berdasarkan  gambar  di  atas,  dapat  diketahui bahwa hasil prediksi jumlah produksi beras pada tahun 2023  adalah  berdasarkan  nilai  percobaan  produksi beras  pada  tahun  2022.  Hasil  prediksi  tersebut  akan digunakan  sebagai  data  pendukung  dalam  proses analisis  data.  Jumlah  kolom  kecamatan  yang didapatkan dari hasil prediksi adalah 40.

## 4.2. Preprocessing
Proses prapemrosesan data meliputi penghapusan  duplikat  data,  pemeriksaan  data  yang tidak konsisten, dan perbaikan kesalahan dalam data. Dalam  langkah  ini,  menggunakan  operator  filter sampel  RapidMiner  untuk  menghilangkan  missing value.  Data  missing  value  adalah  data  yang  tidak memiliki nilai pada salah satu atributnya. Data missing value yang dihilangkan dalam langkah ini adalah data yang terdapat pada dua atribut, yaitu jumlah produksi beras tahun prediksi dan jumlah produksi beras tahun sebelumnya.  Berikut  adalah  proses  penghapusan missing  value  di  RapidMiner  menggunakan  operator filter examples.
Pada  proses  prapemrosesan  data,  data  diolah menggunakan metode regresi linear. Oleh karena itu, atribut yang diteliti sebagai data training dihubungkan dengan metode regresi linear.

## 4.3. Transformation
Pada  tahap  transformasi,  data  diubah  menjadi bentuk yang sesuai dengan metode data mining yang akan  digunakan.  Tujuan  transformasi  adalah  untuk mengubah  data  yang  dipilih  menjadi  bentuk  yang dapat  diproses  oleh  prosedur  penambangan.  Dalam proses  ini,  kode  kecamatan  diubah  menjadi  ID,  dan kode  produksi  diubah  menjadi  label.  Atribut  yang diberi label bertindak sebagai label, dan atribut dalam peran pelabelan bertindak sebagai operator pembelajaran.  Label  sering  kali  dianggap  sebagai variabel  atau  kelas.  Data  berikut  diproses  untuk  data mining.
Gambar 4. Penggunaan linear regression dan apply model
Gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  untuk menentukan suatu prediksi, diperlukan data  pelatihan dan  metode  yang  digunakan,  serta  data  yang  akan diprediksi. Data-data tersebut kemudian dihubungkan dengan model yang telah dilatih.
Gambar 5. Hasil Transformasi data prediksi
Data  prediksi  menggambarkan  perkiraan  hasil produksi beras yang akan dihasilkan pada tahun 2023. Perkiraan  ini  diperoleh  dari  hasil  pengolahan  data pelatihan dengan menggunakan metode regresi linear.

## 4.4. Data Mining
Data mining Proses data mining yang diterapkan dalam  penelitian  ini  yaitu  prediksi  menggunakan regresi  linear.  Pada  penelitian  ini,  akan  dimuat perhitungan  prediksi  dari  beberapa  kecamatan  yang ada  di  kab  Cirebon  secara  spesifik  dan  nilai  evaluasi dari hasil prediksi diukur dengan RMSE dan Relative Error.  Entry  Kategori  entry  adalah  tahun  berjalan produksi  beras  yang  memiliki  jumlah  dalam  tonase, pada  sesi  ini  dilakukan  data  mining  dengan  metode regresi  linear  menggunakan  aplikasi  rapid  miner, untuk  memprediksi  penjualan  kedepannya.  Pada proses  ini  dilakukan  pemodelan  algoritma  regresi linear dengan mengubah nama atribut pada data Entry menjadi variabel X (tahun) dan Y (jumlah produksi), dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  nilai  a  dan  b untuk menghitung persamaan regresi linear.
Dalam proses ini, beberapa operator digunakan, yaitu  operator  Read  Excel  untuk  membaca  data produksi  beras  dari  file  Microsoft  Excel.  Operator Multiply digunakan untuk menyalin data dari operator Read  Excel  dan  menghubungkannya  ke  operator Linear  Regression.  Operator  Linear  Regression digunakan untuk menghitung model regresi linear dari data  input.  Operator  Apply  Model  digunakan  untuk menerapkan  model  regresi  linear  yang  telah  dilatih pada data testing. Hasil prediksi kemudian ditampilkan di  port  Result.  Desain  pemodelan  dapat  dilihat  pada gambar 6.
Gambar 6. Desain proses pemodelan
Berdasarkan gambar di atas, kinerja model dapat dievaluasi secara otomatis dengan menampilkan daftar nilai  kriteria  produksi  beras  yang  disediakan  dalam tugas tertentu.

## 4.5. Evaluasi Accuracy
Pada tahap ini, untuk memudahkan pengumpulan data,  dilakukan  proses  evaluasi  hasil  record  mining, salah  satunya  dengan  menggunakan  matriks  konfusi. Matriks  konfusi  adalah  alat  yang  digunakan  untuk menilai akurasi klasifikasi. Benar menguntungkan dan benar  negatif  menunjukkan  bahwa  klasifikasi dilakukan dengan benar, sedangkan salah
menguntungkan  dan  salah  negatif  menunjukkan bahwa klasifikasi dilakukan dengan salah.
Gambar 7. Tahapan Evaluasi
Gambar 8. RSME linear regresi
Berdasarkan  hasil  evaluasi,  nilai  RMSE  pada produksi  beras  adalah  285.590.  Nilai  Relative  Error adalah  0%.  Nilai  RMSE  dan  Relative  Error  yang mendekati 0 atau prediksi yang mendekati nilai aktual menunjukkan hasil prediksi yang sangat baik.
Berikut  adalah  prediksi  jumlah  produksi  beras pada tahun 2023:
Gambar 9. Hasil Prediksi Jumlah produksi beras tahun 2023
Berdasarkan gambar di atas, dapat dilihat bahwa prediksi  jumlah  produksi  beras  rata-rata  mengalami kenaikan di berbagai wilayah kecamatan di Kabupaten Cirebon. Detail produksi beras dapat dilihat pada tabel di atas.
Gambar 10. Visualisasi Prediksi Produksi Beras tahun 2023
Gambaran prediksi produksi beras di Kabupaten Cirebon  dapat  disimulasikan  dalam  bentuk  grafik. Grafik tersebut menunjukkan bahwa produksi beras di setiap  wilayah  di  Kabupaten  Cirebon  sangat bervariasi. Variasi tersebut dipengaruhi oleh luas lahan dan jumlah curah hujan di setiap wilayah.
Gambar 11. Data Mean, Min dan Max Prediksi produksi beras
Berdasarkan  hasil  simulasi  dengan  Rapidminer, prediksi  produksi  beras  memiliki  nilai  minimum  140 ton,  nilai  maksimum  41.060  ton,  nilai  rata-rata 9.037,22  ton,  dan  simpangan  baku  7.837,95  ton. Dengan menggunakan perintah yang ada di ms excel didapatkan hasil.
Gambar 12. data produksi beras
Dari data diatas dapat diinterpretasikan bahwa Y =  b0 + b1 X Y =  402.2 +  0.965 X
Setiap  kecamatan  di  Kabupaten  Cirebon diperkirakan  akan  menghasilkan  produksi  beras sekitar  402,2  ton  per  tahun.  Produksi  beras  tersebut akan mengalami kenaikan sebesar 0,96 ton per tahun.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa setelah dilakukan proses pemodelan,  diperoleh  hasil  prediksi  produksi  beras selama 3 bulan di kecamatan-kecamatan di Kabupaten Cirebon  menggunakan  algoritma  Regresi  Linear. RMSE  dan  Relative  Error,  Semakin  kecil  nilai  error hasil  prediksi  dari  kondisi  sebenarnya,  menunjukkan jika  metode  prediksi  yang  dipergunakan  baik.  Hasil nilai  evaluasi  yang  di  dapat  dari  perhitungan  prediki menggunakan  RMSE  285.590    dan  Relative  Error 0.000  %.  Dan  prediksi  produk  beras  yang disimulasikan  dengan  rapidminer  mempunyai  nilai min  140  dan  nilai  max  41060  dengan  nilai  rata-rata 9037.220  dan  standard  deviation  7837.949.  Hasil evaluasi  nilai  RMSE  pada  produksi  beras  adalah 285.590,  sedangkan  nilai  Relative  Error  adalah 0.000%.  Nilai  RMSE  dan  Relative  Error  yang mendekati 0 menunjukkan bahwa prediksi mendekati nilai aktual.
Berikut  adalah  beberapa  saran  yang  dapat dipertimbangkan untuk pengembangan sistem peningkatan  produksi  beras  menggunakan  metode regresi  linier:  Bagi  Peneliti  Sistem  ini  diharapkan dapat  ditingkatkan  dengan  metode  lain  agar  lebih akurat  dalam  memprediksi  produksi  beras  dan menyediakan layanan yang lebih baik. Pengembangan sistem ini dapat dilakukan dengan menambahkan fitur- fitur  baru  sesuai  kebutuhan  dan  memperluas cakupannya  dengan  menggunakan  metode  lainnya. Bagi Dinas Pertanian Kab Cirebon  Hasil penelitian ini diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  rujukan  untuk menyusun strategi ke depan agar dapat mengoptimalkan potensi pertanian di setiap kecamatan.  Bagi  Kampus  Hasil  penelitian  ini diharapkan  dapat  menambah  wawasan  ilmiah, khususnya  di  bidang  data  mining  dengan  metode regresi  linear.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  juga diharapkan dapat menjadi dasar untuk pengembangan metode prediksi lainnya di masa depan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Wijayanto and Y. Fathoni, M, “Pengelompokkan  Produktivitas  Tanaman  Padi di Jawa Tengah Menggunakan Metode Clustering  K-Means,” J.  JUPITER ,  vol.  13,  no.
2, pp. 212–219, 2021.
[2]  S.  Yulia  Retno,  “Perbandingan  Analisis  Logika Fuzzy  dan  Regresi  Linier  Berganda  dalam Menentukan  Produksi  Beras  Nasional,” J. KomtekInfo , vol. 8, no. 4, pp. 239–248, 2021, doi: 10.35134/komtekinfo.v8i4.186.
[3]  J. Terapan, S. & Teknologi, R. Novanda Putra, A. Aziz,  and  A.  Zaini,  “Implementasi  Metode Simple  Regresi  Linear  dan  Single  Exponential Smoothing  untuk  Memprediksi  Produksi  Padi Jawa  Timur,” Fak.  Sains  dan  Teknol.  PGRI Kanjuruhan Malang , vol. 5, no. 2, p. 2023, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.21067/jtst.v5i2.8545
[4]  E.  N.  Kencana,  D.  Arnawa,  and  K.  Jayanegara, “Memodelkan  Impor  Beras  Menggunakan Regresi  Data  Panel,” J.  Mat. ,  vol.  10,  no.  2,  p. 135, 2021, doi: 10.24843/jmat.2020.v10.i02.p130.
[5]  A. N. Hanna, J. S. Mcdonald, C. H. Miller, and D.  Couri,  “Pretreatment  with  paracetamol inhibits metabolism of enflurane in rats,” Br.  J. Anaesth. , vol. 62, no. 4, pp. 429–433, 1989, doi: 10.1093/bja/62.4.429.
[6]  S.  Sulistyorini  and  L.  T.  Sunaryanto,  “Dampak Efisiensi  Usahatani  Padi  Terhadap  Peningkatan Produktvitas,” Jambura Agribus. J. , vol. 1, no. 2, pp. 43–51, 2020, doi: 10.37046/jaj.v1i2.2680.
[7]  R.  E.  Putra  and  A.  S.  Sinaga,  “Perkiraan  Harga Beras  Premium  DKI  Jakarta  Menggunakan Regresi Linier,” J. Inf. Eng. Educ. Technol. , vol.
6, no. 2, pp. 80–85, 2022, doi: 10.26740/jieet.v6n2.p80-85.
[8]  U.  Seplida,  S.  Tan,  and  Y.  Yulmardi,  “Strategi peningkatan pendapatan petani padi di Kecamatan Gunung Tujuh Kabupaten Kerinci,” J.  Paradig.  Ekon. ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  213–228, 2020, doi: 10.22437/paradigma.v15i2.10324.
[9]  N. R. Walis, B. Setia, and A. Y. Isyanto, “Faktor- Faktor  Yang  Berpengaruh  Terhadap  Produksi Padi  Di  Desa  Pamotan  Kecamatan  Kalipucang Kabupaten Pangandaran,” J. Ilm. Mhs. Agroinfo Galuh ,  vol.  8,  no.  3,  p.  648,  2021,  doi: 10.25157/jimag.v8i3.5419.
[10]  I. Febriani, M. Safii, and O. Alfina, “Implementasi  Data  Mining  Peningkatan Produksi Beras Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Maj. Ilm. METHODA , vol. 12, no. 3,
pp. 258–268, 2022, doi: 10.46880/methoda.vol12no3.pp258-268.