## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI PRODUKSI BAWANG MERAH DI KABUPATEN BREBES
Suyono 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil M. Basysyar 3 1,3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung Jalan Perjuangan No. 10 B, Majasem, Cirebon Indonesia soeyono199@gmail.com

## ABSTRAK
Kabupaten Brebes merupakan lokasi utama di Indonesia yang menghasilkan bawang merah dalam  jumlah besar. Bawang merah Brebes memiliki ciri bentuk lebih kering dan tahan busuk serta rasanya lebih pedas daripada bawang dari daerah lain menjadikan keunggulan bawang merah dari Brebes ini. Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan (DPKP) Kabupaten Brebes menyebutkan bahwa luas panen pada tahun 2022 mencapai 32,571 ha dengan jumlah  total  produksi  mencapai  384,448  ton.  Ketidakpastian  hasil  produksi  bawang  merah  membuat  harga bawang merah mejadi tidak stabil dan cenderung melonjak. Oleh karena itu, dengan memprediksi hasil produksi bawang merah akan membantu petani dalam melakukan manajemen pertanian bawang merah . Dalam penelitian ini, akan di terapkan metode regresi linier, dimana metode ini dapat menguji suatu hubungan dari variable yang satu dengan variable yang lain, dan memprediksi guna keperluan di bidang pertanian, sumber data yang digunakan berasal dari dataset Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan (DPKP) Kabupaten Brebes. Kemudian, membagi dua data menjadi data training sebesar 80% dan 20% untuk data testing, menghasilkan hasil prediksi jumlah produksi bawang merah pada tahun 2024 sebanyak 3.962.376 Kuintal, mengalami kenaikan daripada tahun 2022. Dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar : 30116.24, Mean Squared Error (MSE) : 2989724823.94, Root Mean Squared Error ( RMSE) : 54678.38 serta nilai R2-Score : 0.948.
Kata kunci : Kabupaten Brebes, Bawang Merah, Prediksi, Data Mining, Regresi Linier Berganda

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Brebes  terkenal  menjadi  daerah penghasil  bawang  merah  yang  unggul  di  Indonesia. Dengan  memiliki 17 kecamatan dengan  luas wilayah 1.770  km2,  dengan  mata  pencaharian  penduduknya sebagian  besar  menjadi  petani  bawang  merah,  tidak heran  jika  Kabupaten  Brebes  dijuluki  kota  bawang. Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan  (DPKP) Kabupaten  Brebes  menyebutkan  bahwa  luas  panen pada tahun 2022  mencapai 32,571 ha dengan  jumlah total  produksi  mencapai  384,448  ton,  ini  menjadikan Kabupaten  Brebes  menjadi  penghasil  bawang  merah terbesar  di  Indonesia.  Seiring  kemajuan  teknologi yang  semakin  masif,  memaksa  sektor  pertanian khususnya  petani  bawang  merah  untuk  lebih mendalami teknologi untuk bisnis.
Namun, pada praktiknya teknologi belum benar- benar  dimanfaatkan  dengan  baik  di  bidang  pertanian khususnya untuk pertanian bawang merah yang berada di  Kabupaten  Brebes,  ini  menjadi  masalah  sangat serius  dikarenakan  kebutuhan  bawang  merah  dalam dan  luar  negeri  akan  terus  meningkat  seiring berjalannya waktu, serta ketidakstabilan hasil produksi membuat  harga  bawang  merah  tidak  stabil  dan cenderung  naik.  Dengan  rata-rata  luas  wilayah  untuk penanaman  bawang  merah  mengalami  penurunan yang  disebabkan  oleh  pembangunan  berbagai infrastruktur  yang  ada  di  Kabupaten  Brebes,  ini menyebabkan  masalah  keberlangsungan  bawang merah.  Curah  hujan  juga  sangat  mempengaruhi kualitas  bawang  merah,  ini  sangat  penting  untuk menjaga kualitas bawang merah itu sendiri agar tetap
disukai  oleh  pasar  dan  tetap  menjadi  primadona. Dengan berbagai masalah tersebut, penerapan prediksi untuk  produksi  bawang  merah  diharapkan  bisa memberikan dampak yang positif untuk keberlangsungan  bawang  merah  dari  Brebes  ini dengan memperhatikan berbagai aspek yang ada.
Dengan  melakukan  kajian  yang  terdahulu, penulis  melakukan  kajian  penelitian  terdahulu  [1] dengan  judul  memprediksi  jumlah  penduduk  Jakarta Selatan  dengan  memakai  Regresi  Linier  Berganda dengan  menggunakan  data  dari  tahun  2010  hingga 2018 dengan 2 variable yang kemudian menghasilkan peningkatan  jumlah  penduduk  pada  tahun  2019 sebesar  4.195  jiwa.  Kemudian  penelitian  [2]  dengan judul penelitian memprediksi produksi jagung dengan menggunakan  2  metode  yakni  algoritma  apriori  dan regresi  linier  berganda  yang  kemudian  menghasilkan beberapa angka yang menghasilkan data dari masing- masing  metode.  Selanjutnya  penelitian  [3]  dengan judul  implementasi  regresi  linier  berganda  guna memprediksi  produksi  padi  pada  Kabupaten  Bantul dengan  menggunakan  dataset  penelitian  tahun  2009 hingga  2017  menghasilkan  mean  absolute  deviation (MAD)  sebesar  0,101  dengan  persamaan  Y  = 8307,561443282 + 5,9294543706657x1 + 118,28063200866x2 + 175,71009241484x3.
Penelitian  ini  bertujuan  melakukan  prediksi jumlah produksi di bidang pertanian khususnya petani bawang  merah  dengan  menggunakan  metode  regresi linier  dengan  menggunakan  dataset  yang  sudah didapat  dari  Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan (DPKP)  Kabupaten  Brebes.  Kemudian  diharapkan
dengan adanya penelitian ini bisa memberikan dampak positif  untuk  masyarakat  terkhusus  pada  bidang informatika  dan  memberikan  hasil  yang  bermanfaat untuk pertanian bawang merah di Kabupaten Brebes.
Di  dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode estimasi regresi  linear untuk  menjelaskan keterkaitan antara dua variabel menggunakan garis lurus. Regresi linear  secara  ringkas  menggambarkan  hubungan sebab-akibat.  Penggunaan  metode  ini  memiliki keunggulan  dalam  memprediksi  ketidakpastian, menyelidiki  pola  dalam  data  serta  meningkatkan kecepatan  perhitungan  dengan  menerapkan  metode perhitungan yang berjalan secara simultan atau paralel. Penelitian  ini  akan  menggunakan  3  variable independent dan 1 data dependent[4].
Hasil  dari  penelitian  ini  ialah  sebuah  prediksi atau  estimasi  hasil  jumlah  produksi  bawang  merah yang berada di Kabupaten Brebes, dimana diharapkan bisa  memberikan  hasil  yang  positif  terutama  soal bagaimana  pengambilan  keputusan  di  dalam    bidang pertanian  dan  memaksa  petani  bawang  merah berinovasi  terutama  di  soal  teknologi,  ini  berguna untuk  terus  meningkatkan  hasil  produksi  bawang merah  di  atas  permasalahan  yang  begitu  komplek terutama soal cuaca, hama, lahan pertanian yang terus tergerus  dan  petani  bawang  merah  tetap  harus memperhatikan  kualitas  mutu  dari  bawang  merah tersebut agar tetap jadi yang terbaik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Paper  [5]  Artikel  ini  membicarakan  Prediksi Produksi Kelapa Sawit menggunakan Metode Regresi Linier  Berganda  dengan  variabel  predictor  termasuk bulan, curah hujan, usia lahan, jumlah pokok, jumlah tandan, rata-rata berat, dan hasil produksi kelapa sawit sebagai  variabel  terikat.  Dataset  bermula  dari  PT. Perkebunan  Nusantara  I  serta  data  eksternal,  seperti curah hujan dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika. Terdapat 180 data untuk pelatihan dan 20% dari  data  pelatihan  digunakan  untuk  pengujian.  Hasil penelitian  mengungkap  persamaan  Regresi  Linier Berganda:  Y  =  -415337,95  +  1073,82208X1  + 3736,68741X2  +  -15306,629X3  +  -621,89932X4  + 11,7449262X5  +  7,47948459X6  +  33441,5621X7 dengan nilai MAPE sekitar 14.28%.
Paper  [6]  artikel  membahas  estimasi  produksi daging  sapi  menggunakan  metode  regresi  linier  serta regresi  polinomial.  Penelitian  bertujuan  untuk meramalkan  produksi  daging  sapi  dalam  skala nasional  guna  memahami  hasil  produksi  di  masa depan. Hasil prediksi dari kedua metode dibandingkan untuk menentukan  model terbaik berdasarkan dataset yang  mencakup  tahun  1984  hingga  2019.  Hasil prediksi  menunjukkan  produksi  tahun  2020  sebesar 531.367  ton,  tahun  2021  sebanyak  538.567  ton, kemudian  tahun  2022  sebesar  545.343  ton.  Hasil menunjukkan  bahwa  model  terbaik  dalam  penelitian ini ialah menggunakan metode regresi polinomial orde 4,  dibuktikan  dengan  perbandingan  hasil  prediksi
menggunakan nilai R2 = 0.9217, MSE = 80.549.907, dan RMSE = 8.975

## 2.2. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  berjenjang  untuk mengungkap  informasi  baru  dari  volume  data  besar yang  sebelumnya  tidak  diketahui.  Proses  ini melibatkan pengidentifikasian dan pemisahan informasi  dari  data  menggunakan  metode  yang menghasilkan informasi bernilai. Dalam penelitiannya,  data  mining  memanfaatkan  teknik- teknik  matematika,  statistika,  machine  learning,  dan kecerdasan buatan untuk memperoleh informasi yang tepat dari beragam jenis data yang besar[7].
Data  besar  lalu  diolah  menggunakan  teknik pemisahan  dan  identifikasi  menghasilkan  informasi yang  bernilai.  Dalam  proses  penelitian,  data  mining mengadopsi  teknik-teknik  matematika,  statistika, machine  learning,  dan  kecerdasan  buatan  untuk mendapatkan informasi yang akurat dari berbagai jenis data yang berskala besar.

## 2.3. Prediksi
Memprediksi melibatkan keahlian dan pengetahuan  untuk  menaksir  kejadian  di  masa mendatang.  Ini  bisa  dilakukan  dengan  menganalisis data  masa  lalu  dan  mengekstrapolasikannya  ke  masa yang  akan  datang  menggunakan  model  matematika (dalam  hal  kuantitatif),  atau  dengan  menggunakan naluri yang lebih subjektif (dalam hal kualitatif)[6].

## 2.4. Regresi Linier Berganda
Regresi linier memiliki dua bentuk, yakni regresi linier  sederhana  dan  regresi  linier  berganda.  Regresi linier berganda digunakan untuk mengeksplorasi pola keterkaitan  antara  variabel  terikat  dan  dua  atau  lebih variabel bebas. Menurut suatu penelitian, regresi linier berganda terbukti lebih efektif daripada metode fuzzy dan jaringan syaraf tiruan[8].
Metode  ini  adalah  pendekatan  analisis  yang melibatkan variabel bebas lebih dari satu dan bertujuan untuk  menentukan  apakah  ada  pengaruh  yang signifikan dari dua atau  lebih  variabel  bebas (x1, x2, …, xn) terhadap variabel terikat (Y). Metode ini sangat cocok digunakan untuk memprediksi dengan variable bebas  lebih  dari  satu.  Penjelasan  mengenai  model regresi  linear  berganda  disampaikan  melalui  rumus atau persamaan yang sesuai. Secara umum, persamaan untuk  regresi  linier  berganda  dinyatakan  sebagai berikut[9]:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏1 + 𝑋1 + 𝑏2 + 𝑋2 + ⋯ + 𝑏𝑛 + 𝑋𝑛
(1) Artinya:
Y : Variable tak bebas
X1, X2 : Variable bebas
a : Konstanta
b : Koefisien regresi
3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Dalam penelitian ini, pendekatan yang dilakukan ialah  metode  kuantitatif,  suatu  metode  yang menggunakan perhitungan, pengukuran, observasi dan eksperimen,  lalu  diolah  dengan  menggunakan  teknik statistik  guna  menghasilkan  hasil  yang  diinginkan dengan  angka.  Kemudian,  penulis  menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD). KDD ialah proses  penggalian  dan  menganalisa  sejumlah  data besar  yang  berguna  memberikan  informasi  serta pengetahuan yang bermanfaat. Berikut tahapan dalam KDD[10].
Gambar 1. Tahapan Knowledge Data Discovery (KDD)
Penjelasan  tahapan  yang  ada  di  Knowledge Discovery in Database (KDD). Berikut penjelasannya:
1. Selection
Tahap seleksi ialah tahap penyeleksian Data yang akan  dimanfaatkan  dalam  studi  ini  akan disesuaikan  dengan  kebutuhan  yang  ada. Kemudian  data  diubah  ke  format  yang dibutuhkan.
2. Preprocessing Tahap pemilihan data, setelah penyeleksian data kemudian dilakukan seleksi data kembali dengan tujuan  membuang  data  atau  membersihkan  data yang  tidak  diperlukan  agar  tidak  ada  data  yang bermasalah.
3. Transformation
Tahap  transformasi  ialah  proses  transformasi data  atau  perubahan  format  ke  dalam  format tertentu. Proses ini menjadi hal terpenting dalam tahap  penelitian  ini  karena  sumber  data  yang digunakan berasal dari multiple sources.
4. Data Mining
Setelah  data  diseleksi  dan  di  ubah  ke  dalam format  tertentu,  kemudian  tahap  selanjutnya adalah  data  mining,  tahap  ini  ialah  bentuk interpretasi  dari  berbagai  tahap  yang  bertujuan mencari  hubungan  yang  ada  dalam  berbagai variable dalam data tersebut.
5. Interpretation/Evaluation
Tahap  terakhir  yakni  evaluasi,  tahap  ini  ialah tahap  menyimpulkan  serta  mengevaluasi  hasil dari  data  mining,  yang  dimana  tahap  ini merupakan bagian integral dari proses Knowledge  Data  Discovery  (KDD),  di  mana dilakukan  pengecekan  untuk  memeriksa  sejauh mana kesesuaian pola informasi tersebut dengan fakta dan hipotesis yang telah ada sebelumnya.

## 3.2. Sumber Data
Data yang dipakai dalam penelitian ini ialah, data berasal  dari  sebuah  dataset  Dinas  Pertanian  dan Ketahanan  Pangan  (DPKP)  Kabupaten  Brebes,  dari tahun 2014 sampai tahun 2023 serta dataset dari Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten  Brebes,  yang  bisa diakses melalui link https://brebeskab.bps.go.id.
3.3. Training dan Testing Sebelum melakukan penelitian, penulis melakukan pemisahan dataset menjadi dua bagian, di mana  salah  satunya  digunakan  untuk  melatih  model dan yang lainnya untuk melakukan pengujian[5]. Lalu penulis  memutuskan  membagi  dataset  untuk training sebesar 80% dan 20% digunakan untuk testing.
3.4. Teknik Pengumpulan Data
3.4.1. Observasi
Teknik  pengumpulan  data  dalam  studi  ini adalah  dengan  menggunakan  teknik  observasi  ke Dinas  Pertanian  dan  Ketahanan  Pangan  (DPKP) Kabupaten  Brebes.  Kemudian  di  dapat  data  bawang merah  dari  tahun  2014  sampai  2023  yang  berupa jumlah  tanam,  jumlah  panen  dan  jumlah  produksi. Kemudian  data  seperti  curah  hujan  dan  hari  hujan didapatkan  dari  website  resmi  Badan  Pusat  Statistik (BPS) Kabupaten Brebes dari publikasi dengan  judul ‘Kabupaten  Brebes  dalam  Angka’  dari  tahun  2014 sampai 2023.

## 3.4.2. Studi literature
Studi Literature adalah upaya untuk menelusuri teori  yang  relevan  dengan  penelitian  yang  sedang dikerjakan, semacam teori data mining, berbagai jurnal tentang  prediksi  jumlah  produksi,  dan  metode penelitian yang sesuai dengan penelitian yang sedang dilakukan ini[11].

## 3.5. Teknik Analisis Data
Dalam analisa ini, penulis menggunakan regresi linier  yang  umumnya  digunakan  dalam  prediksi, karena  tingkat  keakuratnya  yang  terbukti.  Regresi linier ialah suatu pendekatan statistik yang digunakan guna menciptakan sebuah metode yang menggambarkan keterkaitan diantara variabel dependent berhubungan lebih atau hanya satu variabel bebas. Kalo hanya terdapat satu variabel independent , dinyatakan sebagai regresi linier sederhana, tetapi jika terdapat  beberapa  variabel independent ,  disebut sebagai regresi linier berganda. Kedua jenis regresi ini memiliki perbedaan dalam jumlah variabel bebas yang terlibat.  Koefisien  regresi  dapat  diklasifikasikan  ke dalam dua kategori.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
4.1.1. Selection
Dalam  tahap selection ,  penulis  melakukan seleksi  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian prediksi produksi bawang merah ini. Berikut data yang sudah diseleksi secara manual:
Gambar 2. Hasil seleksi data
4.1.2. Preprocessing
Tahap preprocessing ini  penulis  melakukan seleksi  ulang  di Google  Colaboratory ,  tahap  ini mencari  apakah  terdapat  missing  value  yang  akan mempengaruhi penelitian ini. Setelah diperiksa ulang tidak  ditemukan  missing  values  yang  bisa  dilihat  di gambar bawah ini:
Gambar 3. Hasil pengecekan missing value

## 4.1.3. Transformation
Dalam  tahap  transformasi,  penulis  mengubah format  yang  sebelumnya  dari  .xlsx  diubah  menjadi .csv, sekaligus meng- upload file bawang.csv ke dalam Google  Colaboratory ,  kemudian  penulis  memanggil dataset  tersebut  dengan  bawangdf  sebagai  nama  data frame, yang tersaji pada gambar bawah ini:
Gambar 4. Tampilan dataset di dalam dataframe bawangdf
Lalu penulis melakukan pengecekan data standar deviasi guna mengecek banyaknya nilai, nilai rata-rata, nilai minimal hingga nilai maksimal, yang tersaji pada gambar berikut ini:
Gambar 5. Tampilan tabel standar deviasi
4.1.4. Data Mining Dataset yang sudah di upload ke dalam Goggle Colaboratory, Setelah  itu,  dilakukan  penelusuran terkait  keterkaitan  antar  variabel  x  dan  variabel  y. Variabel x di kasus ini merujuk pada data luas tanam yang direpresentasikan dengan warna merah, kemudian luas panen direpresentasikan dengan warna hijau,  lalu  variable  x  lainnya  yakni  Curah  hujan direpresentasikan  dengan  warna  biru  sedangkan variable y adalah data produksi, yang tersaji di gambar bawah ini:
Gambar 6. Visualisasi hubungan variable x dan y
Kemudian  penulis  melihat  korelasi  antar variable  x  dan  variable  y,  yang  dimana  jika  nilai korelasinya  mendekati  angka  1  (satu),  itu  bisa diartikan  bahwa  hubungan  variable  tersebut  sangat berpengaruh ke dalam hasil produksi. Berikut tampilan hasil korelasi yang bisa dilihat dibawah ini:
Gambar 7. Tampilan hasil korelasi antar variable
Setelah  itu  penulis  membuat dataframe baru dengan  nama  bawangdf2,  berisi  dengan  data  luas tanam, luas panen dan produksi, dapat dilihat dibawah ini:
Gambar 8.Tampilan isi dataframe baru
Lalu  penulis  membuat  grafik  dari dataframe bawangdf2,  dengan  membuat  grafik  ini  agar mempermudah  pengamatan  variable  x  dan  y  melalui visualisasi grafik, berikut tampilannya:
Gambar 9. Tampilan grafik di dataframe baru
4.1.5. Interpretation/Evaluation
Tahap Interpretation penulis melakukan penyimpulan hasil dari data mining. Kemudian penulis melakukan split  training dan testing ,  80%  dari  data digunakan  sebagai  bagian  pelatihan  ( training ),
sementara  20%  dipakai  sebagai  bagian  pengujian ( testing ). Yang tersaji pada gambar dibawah ini:
Gambar 10. Kode perintah split training dan testing
Karena  penelitian  ini  hasil  akhirnya  ialah prediksi,  kemudian  penulis  membuat  objek  regresi linier  dengan  nama  reg2,  yang  bisa  dilihat  di  bawah ini:
Gambar11. Membuat objek prediksi linier regresi berganda
Setelah  itu,  penulis  melakukan  pengecekan nilai Coeficient untuk Luastanam dan Luaspanen  dan nilai Intercept , yang tersaji di gambar bawah ini:
Gambar 12. Tampilan Nilai coeficient dan intercept
Kemudian,  penulis  melakukan  pencarian  data prediksi  yang  akan  digunakan  perhitungan  prediksi jumlah  produksi  bawang  merah  pada  tahun  2024. Berikut data prediksinya:
Gambar 13. Tampilan hasil data prediksi
Setelah  data  prediksi  di  dapat  seperti  yang diatas  dengan  jumlah  30  data  prediksi,  penulis melakukan  penghitungan  secara random guna menghasilkan prediksi jumlah produksi bawang merah pada  tahun  2024  dengan  hasil  sebanyak  3.962.376 Kuintal.
Gambar 14. Hasil penghitungan data prediksi
Penulis  mencari  visualisasi  hasil  dari  data testing terhadap  hasil  produksi,  yang  dimana  data testing ini  linier  atau  tegak  lurus  terhadap  hasil produksi.
Gambar 15. Tampilan visual data testing
Kemudian  penulis  memvisualisasikan  hasil dari data training terhadap  produksi,  yang  dimana hasil data training ini linier atau tegak lurus terhadap produksi
Gambar 16. Tampilan visual data training
Setelah  itu  penulis  mencari  nilai MSE,  MAE, RMSE, dan R2-Score, tersaji pada gambar dibawah ini:
Gambar 17. Hasil nilai MSE, RMSE, MAE dan R2- Score

## 4.2. Pembahasan
Dalam  tahap  pembahasan  hasil  ini  telah didapatkan  beberapa  hasil  dari  prediksi  produksi bawang  merah  dengan  menggunakan  metode  regresi linier  berganda  menggunakan  bahasa  pemrograman python  di Google  Colaboratory .  Berikut  penjelasan pembahasan berikut ini:
1. Hasil  prediksi  jumlah  produksi  bawang  merah pada  tahun  2024  adalah  sebanyak  3.962.376 Kuintal,  ini artinya  hasil prediksi di tahun 2024 mengalami kenaikan dari pada tahun sebelumnya terutama  di  tahun  2022  sebanyak  3.844.480 Kuintal.
2. Penerapan prediksi dengan menggunakan metode regresi linier berganda dengan menggunakan dataset yang penulis dapatkan dari Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan (DPKP)
Kabupaten  Brebes  dan  Badan  Pusat  Statistik (BPS), menunjukan nilai MAE : 30116.24, MSE : 2989724823.94, RMSE : 54678.38 dan nilai R2- Score : 0.948.
3. Karakteristik  yang  berpengaruh  dalam  prediksi jumlah produksi bawang merah untuk tahun 2024 yaitu Luas tanam, Luas panen dan Curah hujan. Luas tanam sangat berpengaruh di susul dengan luas  panen  kemudian  curah  hujan  yang  dimana curah hujan berpengaruh dalam jumlah produksi serta kualitas bawang merah itu sendiri.
4. Rekomendasi  yang  bisa  diberikan  penulis  yaitu meningkatkan  atau  memperluas  luas  tanam bawang merah pada musim kemarau dikarenakan pada  musim  kemarau,  akan  meningkatkan jumlah produksi bawang merah dan meningkatkan kualitas bawang merah.
5. Dengan diperoleh nilai R2-Score sebesar: 0.948, artinya  mendekati  angka  1  yang  artinya penelitian  dengan  menggunakan  metode  regresi linier berganda cukup akurat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  analisa  yang  sudah  dilaksanakan,  bisa  di simpulkan  dengan  hasil  prediksi  produksi  bawang merah  pada  tahun  2024  sebanyak  3.962.376  kuintal artinya  mengalami  kenaikan  dari  pada  tahun  2022. Kemudian  Faktor  yang  mempengaruhi  produksi bawang merah ialah luas tanam, luas panen dan curah hujan.  Curah  hujan  sangat  mempengaruhi  kualitas bawang merah. Hasil akurasi metode yang digunakan untuk  melakukan  prediksi  produksi  bawang  merah memiliki  nilai Mean  Absolute  Error  (MAE) sebesar:
30116.24, Mean Squared Error (MSE) : 2989724823.94, Root Mean Squared Error (RMSE) :
54678.38 dan nilai R2-Score : 0.948.
Saran untuk penelitian berikutnya, bisa menggunakan  lebih  banyak  dataset  dan  bisa menambahkan variable-variable yang relevan terhadap penelitian prediksi bawang merah berikutnya supaya  mendapatkan  angka  prediksi  dengan  nilai akurat dan tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P. Kurniawan et al. , “Prediksi Jumlah Penduduk Jakarta  Selatan  Menggunakan  Metode  Regresi Linear Berganda,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol. 10, no. 4, p. 518, 2022, doi: 10.26418/justin.v10i4.48331.
[2]  M.  Adha,  E.  Utami,  and  H.  Hanafi,  “Prediksi Produksi  Jagung  Menggunakan Algoritma Apriori  Dan  Regresi  Linear  Berganda  (Studi Kasus :  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Dompu),” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  803–820,  2022,  doi: 10.29100/jipi.v7i3.3139.
[3]  E.  Triyanto,  H.  Sismoro,  and  A.  D.  Laksito, “Implementasi  Algoritma  Regresi  Linear Berganda Untuk Memprediksi Produksi Padi Di Kabupaten  Bantul,” Rabit    J.  Teknol.  dan  Sist. Inf. Univrab , vol. 4, no. 2, pp. 66–75, 2019, doi: 10.36341/rabit.v4i2.666.
[4]  A. S. Lubis, T. Tugiono, and H. Hafizah,  “Data Mining Estimasi Biaya Produksi Ikan Kembung Rebus Dengan Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 6, p. 888, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i6.5732.
[5]  A.  Prasetyo,  S.  Salahuddin,  and  A.  Amirullah, “Prediksi Produksi  Kelapa Sawit  Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. Infomedia , vol. 6, no. 2, p. 76, 2021, doi: 10.30811/jim.v6i2.2343.
[6]  A. Eka, A. Juarna, T. Informatika, F. T. Industri, and U. Gunadarma, “Prediksi Pro duksi Daging Sapi Nasional dengan Meto de Regresi Linier dan
Regresi Polinomial,” J. Ilm. Komputasi , vol. 20, no. 2, pp. 209–215,
2021, doi: 10.32409/jikstik.20.2.2722.
[7]  D.  N.  Aini,  B.  Oktavianti,  M.  J.  Husain,  D.  A. Sabillah,  S.  T.  Rizaldi,  and  M.  Mustakim, “Seleksi  Fitur  untuk  Prediksi  Hasil  Produksi Agrikultur  pada  Algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 140, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4813.
[8]  V.  V.  Utari,  A.  Wanto,  I.  Gunawan,  and  Z.  M. Nasution, “Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN  IV  Bahjambi  Menggunakan  Algoritma Backpropagation,” J.  Comput.  Syst.  Informatics (JoSYC , vol. 2, no. 3, pp. 271–279, 2021.
[9]  T. N. Padilah and R. I. Adam, “Analisis Regresi Linier  Berganda  Dalam  Estimasi  Produktivitas Tanaman  Padi  Di  Kabupaten  Karawang,” FIBONACCI J. Pendidik. Mat. dan Mat. , vol. 5, no.  2,  p.  117,  2019,  doi:  10.24853/fbc.5.2.117- 128.
[10]  A.  Diyanti;  Martanto;  Bahtiar,  “PREDIKSI HASIL PANEN PADI TAHUN 2023 MENGGUNAKAN METODE
REGRESI LINIER  DI  KABUPATEN  INDRAMAYU,” J. Inform. Terpadu , vol. 9, no. 1, pp. 18–23, 2023.
[11]  D. P.  L.  Mardi  Hardjianto,  “Data  Mining  untuk Memprediksi  Jumlah  Penjualan  Hasil  Pertanian Mengunakan Algoritma Forcasting (Studi Kasus :  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Banggai),” Respati ,  vol.  16,  no.  2,  p.  94,  2021,  doi: 10.35842/jtir.v16i2.405.