## Perbandingan Performance Algoritma KNN dan Liner Regresi Dalam Percepatan Masa Tanam Sawi Berdasarkan Suhu air dan Nutrisi
M. Zaky Fanany* 1 , Handoyo Widi Nugroho 2 1,23 Jurusan Teknik Komputer, IIB Darmajaya Jl. ZA. Pagar Alam No.93, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung, Lampung 35141 , telp/ (0721) 787214 e-mail: * 1 mzakyfanany@radenintan.ac.id , 2 handoyo.w.d@darmajaya.ac.id

## Abstrak
Hidroponik  merupakan  kemajuan  teknologi  dibidang  pertanian  yang  memungkinkan penanaman tanpa menggunakan tanah dan mengandalkan air serta nutrisi untuk pertumbuhan tanaman. Metode ini efektif dalam mengatasi masalah dibidang pertanian seperti kekeringan dan hama  yang  dapat  menghambat  pertumbuhan  tanaman  sayur.  Studi  ini  menginvestigasi penggunaan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dan Linear Regression untuk memprediksi waktu tumbuh tanaman sawi berdasarkan suhu air dan kadar nutrisi. Dataset yang digunakan mencakup  variabel-variabel  ini  yang  diukur  pada  periode  pertumbuhan.  Langkah-langkah eksperimental termasuk membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian, standarisasi fitur, pelatihan model, dan evaluasi menggunakan metrik seperti Mean Mean Squared Error (MSE): Model KNN (3.69625) memiliki MSE lebih rendah dibandingkan Linear Regression (4.33562), , Root Mean Squared Error (RMSE ): KNN (1.92156) memiliki RMSE lebih rendah dibandingkan Linear Regression (2.08121 R^2 Score: KNN (0.96567) memiliki R^2 Score sedikit lebih tinggi dibandingkan Linear Regression (0.95932),
Kata Kunci:K-Nearest Neighbors, KNN, Linear Regression, waktu tumbuh, tanaman sawi, prediksi, evaluasi model

## Abstract
Hydroponics is a technological advancement in agriculture that allows planting without using  soil  and  relying  on  water  and  nutrients  for  plant  growth.  This  method  is  effective  in overcoming problems in the agricultural sector such as drought and pests which can inhibit the growth  of  vegetable  plants.This  study  investigates  the  use  of  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  and Linear  Regression  algorithms  to  predict  the  growth  time  of  mustard  greens  based  on  water temperature and nutrient levels. The dataset used includes these variables measured during the growth  period.  Experimental  steps  included  dividing  the  data  into  training  and  testing  sets, feature  standardization,  model  training,  and  evaluation  using  metrics  such  as  Mean  Squared Error (MSE): KNN model (3.69625) had lower MSE compared to Linear Regression (4.33562), Root  Mean  Squared  Error  (RMSE):  KNN  (1.92156)  had  lower  RMSE  compared  to  Linear Regression (2.08121), R^2 Score: KNN (0.96567) had a slightly higher R^2 Score compared to Linear Regression (0.95932).
Keywords:K-Nearest Neighbors, KNN, Linear Regression, growing time, mustard greens, prediction, model evaluation

## 1. PENDAHULUAN
erkembangan  teknologi  saat  ini  telah  mencapai  tingkat  yang  sangat  pesat  dan  mencakup berbagai sektor, tidak hanya terbatas pada komunikasi. Beragam inovasi baru yang muncul telah mempengaruhi kehidupan masyarakat, membuktikan bahwa teknologi berkembang dengan sangat  cepat.  Teknologi  memiliki  peran  penting  dalam  kehidupan  masyarakat  karena memudahkan  akses  informasi  tanpa  batasan  jarak,  tempat,  dan  waktu,  yang  biasanya  menjadi kendala.  Perkembangan  teknologi  berdampak  positif  pada  berbagai  bidang  seperti  kesehatan, pendidikan, industri, pertanian, dan lain-lain[1][2][3].
Salah satu kemajuan teknologi dibidang pertanian adalah metode hidroponik. Hidroponik memungkinkan penanaman tanpa menggunakan tanah dan mengandalkan air serta nutrisi untuk pertumbuhan  tanaman.  Metode  ini  efektif  dalam  mengatasi  masalah  dibidang  pertanian  seperti kekeringan  dan  hama  yang  dapat  menghambat  pertumbuhan  tanaman  sayur  [4][5].  Metode K- Nearest  Neighbor  (KNN )  adalah  salah  satu  teknik  dalam  machine  learning.[6][7],  KNN merupakan algoritma sederhana yang diperkenalkan oleh Fix dan Hodges dan digunakan untuk mengklasifikasi  data.  Dalam  penelitian  ini, KNN digunakan  untuk  menentukan  tanaman  mana yang  lebih  cepat  siap  panen.  Algoritma  ini  akan  dibandingkan  dengan  algoritma  lain  yang menunjukkan  pertumbuhan tanaman  melalui  indikator  seperti pH air  dan  nutrisi[8][9].  Regresi Linear adalah algoritma yang digunakan untuk memprediksi hubungan antara variabel output dan variabel input independen dengan belajar dari sejumlah sampel data[10][11].
Penelitian      terdahulu      yang      pernah      diangkat      adalah  Perbandingan  Metode  linier Regression, Random Forest dan KNN Untuk Prediksi Hasil Panen Padi dI Provinsi Jawa Barat. Metode  Random  Forest  memberikan  akurasi  prediksi  tertinggi  dibandingkan  dengan  Linear Regression dan KNN. Penerapannya menggunakan teknologi machine learning dengan dataset hasil  panen  padi.  Perbandingan  tiga  algoritma machine  learning  (Linear  Regression,  Random Forest,  dan  KNN) dalam  memprediksi  hasil  panen  padi[8][9].  Berikutnya  prediksi  hasil panen padi tahun 2023 menggunakan metode Regresi Linier di Kabupaten Indramayu. Hasilnya berupa regresi  linier  memberikan  prediksi  yang  cukup  akurat  untuk  hasil  panen  padi  tahun  2023, menggunakan teknologi statistik dan analisis data.   Analisis regresi linier pada data historis hasil panen padi untuk memprediksi hasil panen di masa mendatang[10].
Pengukuran  Panjang-Berat  Ikan  dan  Sayuran  secara  Otomatis  pada  Budidaya  dalam ember  (Budi  Daya  Ikan  dalam  Ember)  Menggunakan  Visi  Komputer  dan Regresi  Linier Pengukuran otomatis menggunakan visi komputer dan regresi linier menunjukkan akurasi tinggi dalam  pengukuran  panjang  dan  berat  ikan  serta  sayuran.  Visi  komputer  dan  algoritma  regresi linier. Metode menggunakan kamera dan software analisis gambar untuk mengukur panjang dan berat  ikan  serta  sayuran  secara  otomatis  [11],  Perbandingan Algoritma  Cart  dan  KNN untuk Prediksi  Luas  Lahan  Panen  Tanaman  Padi  di  Kabupaten  Indramayu.  Algoritma CART memberikan  hasil  prediksi  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  KNN.  Algoritma machine learning  CART dan KNN. Perbandingan  kinerja  dua  algoritma  dalam  memprediksi  luas  lahan panen padi[10], Akurasi Estimasi Kadar Sukrosa pada Penentuan Tingkat Kematangan Pepaya Menggunakan Nilai RGB Berbasis Aplikasi Mobile. Estimasi kadar sukrosa menggunakan nilai RGB dari aplikasi mobile menunjukkan hasil yang akurat. Aplikasi mobile dengan analisis nilai RGB. Menggunakan aplikasi mobile untuk menangkap gambar pepaya dan menganalisis kadar sukrosa berdasarkan nilai RGB [12].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  dua  metode, KNN dan Regresi  Linear , untuk  menentukan  metode  mana  yang  paling  akurat  dalam  menentukan  masa  tanam.  Dengan memanfaatkan teknologi yang berkembang pesat, penelitian ini akan mengkaji keefektifan kedua algoritma  tersebut  dalam  memprediksi  waktu  panen  tanaman  melalui  berbagai  indikator pertumbuhan seperti pH air dan nutrisi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi  dalam  peningkatan  efisiensi  dan  produktivitas  pertanian,  khususnya  dalam  metode penanaman hidroponik[13].

## P

## 2. METODE PENELITIAN
Pada tahap-tahap penelitian ini dapat dilihat pada gambar di bawah, yang menampilkan langkah- langkah yang dilakukan dalam penelitian ini. Tahap pertama adalah tinjauan pustaka, diikuti oleh pengumpulan data, prediksi menggunakan KNN , prediksi menggunakan Regresi Linear , evaluasi hasil prediksi, dan diakhiri dengan publikasi .

## 2.1 Algoritma KNN
Berikut ini adalah gambar tahapan-tahapan dalam melakukan proses prediksi menggunakan KNN, yang  terdiri  dari  input  data, KNN data formatting,  training ,  prediksi,  dan pengujian[5][6][15].
1. Langkah 1: Input Data
Mulai dengan dataset yang terdiri dari titik-titik data dengan fitur-fitur yang relevan dan label atau nilai target yang sesuai untuk setiap titik data.
2. Langkah 2: Pilih Nilai K
Tentukan nilai K, yaitu jumlah tetangga terdekat yang akan digunakan untuk memprediksi label atau nilai target dari titik data baru.
3. Langkah 3: Hitung Jarak
Hitung jarak antara titik data baru (yang ingin diprediksi) dengan setiap titik data dalam dataset menggunakan metrik jarak seperti Euclidean distance atau manhattan distance. Ini dapat dihitung sebagai:
(1)
Di sini, xix_ixi dan yiy_iyi adalah nilai fitur dari titik data yang sedang diprediksi dan titik data lain dalam dataset.
4. Langkah 4: Identifikasi Tetangga Terdekat Identifikasi K titik data dengan jarak terdekat ke titik data baru. Ini akan menjadi K tetangga terdekat berdasarkan nilai jarak yang telah dihitung.
5. Langkah 5: Prediksi
Klasifikasi:  Untuk  masalah  klasifikasi,  tentukan  label  dari  titik  data  baru  dengan menggunakan majority voting dari K tetangga terdekat. Artinya, label yang paling sering muncul di antara K tetangga terdekat akan menjadi prediksi untuk titik data baru. Regresi: Untuk masalah regresi, prediksi nilai target untuk titik data baru dapat dihitung sebagai rata-rata (mean) atau median dari nilai target K tetangga terdekat.
6. Langkah 6: Output
Outputkan label atau nilai prediksi untuk titik data baru berdasarkan proses yang telah dijelaskan.

## 2.2 Linear Regression
Berikut ini adalah gambar tahapan-tahapan dalam melakukan proses prediksi menggunakan Linear Regression, yang terdiri dari input data, Linear Regression data preparation, trainig, prediksi kemudian pengujian[16] [17]
1. Langkah 1: Input Data
Mulai dengan dataset yang terdiri dari pasangan nilai fitur (xxx) dan nilai target (yyy). Setiap  sampel  dalam  dataset  memiliki  satu  atau  lebih  nilai  fitur  dan  nilai  target  yang sesuai.
2. Langkah 2: Persiapkan Data
Pisahkan dataset menjadi data pelatihan (training data) dan data pengujian (test data) jika diperlukan  untuk  evaluasi  model.  Lakukan  normalisasi  atau  standarisasi  data  fitur  jika diperlukan untuk memperbaiki kinerja algoritma.
3. Langkah 3: Inisialisasi Model
Inisialisasi  model  Linear  Regression  dengan  menetapkan  parameter  awal  seperti koefisien (θ\thetaθ) dan intersep (bbb).
4. Langkah 4: Latih Model
Latih model menggunakan data pelatihan. Proses ini melibatkan menyesuaikan parameter model (koefisien dan intersep) agar sesuai dengan data pelatihan. Ini dilakukan dengan meminimalkan  fungsi  biaya  (misalnya,  Mean  Squared  Error  atau  MSE)  antara  nilai prediksi model dan nilai target yang sebenarnya dalam data pelatihan.
5. Langkah 5: Prediksi
Setelah model dilatih, gunakan model untuk membuat prediksi terhadap data baru atau data pengujian. Prediksi dilakukan dengan mengalikan nilai fitur dengan koefisien yang sesuai dan menambahkan intersep.
6. Langkah 6: Evaluasi Model
Evaluasi  kinerja  model  menggunakan  metrik  evaluasi  seperti  Mean  Squared  Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan koefisien determinasi  (R-squared).  Analisis  residual  untuk  memverifikasi  asumsi  model  dan mengevaluasi kesesuaian model dengan data.
7. Langkah 7: Output
Outputkan  hasil  prediksi  dan  hasil  evaluasi  model  seperti  metrik  evaluasi  yang  telah dihitung.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengolahan  data  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbors  (KNN) dan Linear Regression untuk  memprediksi  percepatan  masa  tanam  sawi  berdasarkan  suhu  air  dan  kadar nutrisi  menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan  dalam  kinerja  kedua  model  tersebut.  Berikut adalah hasil dari pengolahan data.

## Gambar 1 Potongan Dataset

## Keterangan Dataset
Deskripsi:  Dataset  ini  berisi  100  sampel  data  mengenai  waktu  tumbuh  sawi  (dalam  hari) berdasarkan variasi suhu air (dalam derajat Celsius) dan kadar nutrisi (dalam ppm). Dataset ini dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  atau  melatih  model machine  learning dalam memprediksi waktu tumbuh sawi berdasarkan suhu air dan kadar nutrisi yang diberikan.
Kolom :
1. ID: Nomor identifikasi untuk setiap sampel data (1 hingga 100).
2. Suhu_Air  (°C):  Suhu  air  yang  digunakan  untuk  menanam  sawi,  diukur  dalam  derajat Celsius. Nilai bervariasi dari 18°C hingga 36°C.
3. Nutrisi (ppm) : Kadar nutrisi yang diberikan dalam larutan penanaman, diukur dalam ppm (parts per million). Nilai bervariasi dari 400 ppm hingga 1030 ppm.
4. Waktu Tumbuh (hari): Waktu yang dibutuhkan untuk menumbuhkan sawi hingga siap panen, diukur dalam hari. Nilai bervariasi dari 12 hari hingga 35 hari
Untuk  mengolah  dataset  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbors  (KNN) di Google Colab, kita  dapat  mengikuti  langkah-langkah  berikut.  Di  bawah  ini  saya  berikan  kode yang  dapat  Anda  salin  dan  tempel  ke  dalam Google  Colab untuk  menjalankan  analisis menggunakan KNN.
ID Suhu_Air (°C) Nutrisi (ppm) Waktu_Tumbuh (hari) 1 18 400 35 2 20 450 32 3 22 500 30 4 24 550 28 5 26 600 26 6 28 650 25 7 30 700 24 8 32 750 23 9 34 800 22 10 36 850 21 11 18 420 34 12 20 470 31 13 22 520 29 14 24 570 27 15 26 620 25 16 28 670 24 17 30 720 23 18 32 770 22 19 34 820 21 20 36 870 20 21 18 440 33 22 20 490 30 23 22 540 28
498  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 493 - 502
3.1. Langkah-langkah Pengolahan Data
1. Unggah dataset ke Google Colab
2. Impor pustaka yang diperlukan
3. Memuat dataset
4. Mempersiapkan data untuk pelatihan dan pengujian
5. Melatih model KNN
6. Mengevaluasi model
Gambar 2 Pengolahan data Algoritma KNN Penjelasan Kode :
a. Langkah 1: Mengunggah file Excel ke Google Colab.
b. Langkah 2 : Mengimpor pustaka yang diperlukan seperti pandas, scikit-learn, dll.
c. Langkah 3: Memuat dataset dari file Excel ke dalam DataFrame.
d. Langkah  4 : Memisahkan  dataset  menjadi  fitur  (X)  dan  target  (y),  kemudian  membagi dataset menjadi set pelatihan dan pengujian.
e. Langkah 5: Melakukan standarisasi fitur dan melatih model KNN.
f. Langkah  6:  Mengevaluasi model  dengan menghitung Mean  Squared  Error  (MSE) dan Root Mean Squared Error (RMSE), serta menampilkan beberapa prediksi dibandingkan dengan nilai sebenarnya.
3.2. Ringkasan Hasil Pengolahan Data KNN
1. Mean Squared Error (MSE) : 3.69625
2. Root Mean Squared Error (RMSE ): 1.92156
3. Mean Absolute Error (MAE): 1.49625
4. R^2 Score : 0.9656
Hasil Pengolahan Data dengan Linear Regression
Gambar 3  Pengolahan data Algoritma Linier Regresi
Penjelasan Kode:
a. Langkah 1 : Mengunggah file Excel ke Google Colab.
b. Langkah 2: Mengimpor pustaka yang diperlukan seperti pandas, scikit-learn, dll.
c. Langkah 3: Memuat dataset dari file Excel ke dalam DataFrame.
d. Langkah  4:  Memisahkan  dataset  menjadi  fitur  (X)  dan  target  (y),  kemudian  membagi dataset menjadi set pelatihan dan pengujian.
e. Langkah 5: Melakukan standarisasi fitur dan melatih model Linear Regression.
f. Langkah 6: Mengevaluasi model dengan menghitung Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan R2R^2R2 Score, serta menampilkan beberapa prediksi dibandingkan dengan nilai sebenarnya.

## Linear Regression
1. Mean Squared Error (MSE): 4.33562
2. Root Mean Squared Error ( RMSE): 2.08121
3. Mean Absolute Error (MAE): 1.61738
4. R^2 Score: 0.95932
500  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 493 - 502
• KNN  Scatter  Plot :  Titik-titik  dari  model  KNN  lebih  dekat  ke  garis  ideal  ( Actual  = Predicted) dibandingkan  dengan  model  Linear  Regression,  menunjukkan  bahwa  KNN memiliki prediksi yang lebih akurat.
• Linear Regression Scatter Plot : Meskipun prediksi Linear Regression juga cukup akurat, titik-titiknya cenderung lebih tersebar dibandingkan dengan KNN .
Dari hasil scatter plot dan metrik evaluasi, kita dapat menyimpulkan bahwa model KNN lebih baik dalam memprediksi waktu tumbuh sawi berdasarkan suhu air dan kadar nutrisi dibandingkan dengan model Linear Regression . 1. Mean  Squared  Error  (MSE):  Model  KNN (3.69625)  memiliki MSE lebih  rendah dibandingkan Linear  Regression (4.33562),  menunjukkan  KNN  lebih  baik  dalam meminimalkan kesalahan kuadrat rata-rata.
2. Root  Mean  Squared  Error (RMSE ): KNN (1.92156)  memiliki RMSE lebih  rendah dibandingkan Linear  Regression (2.08121),  menandakan  KNN  memiliki  kesalahan prediksi yang lebih kecil. Mean Absolute Error ( MAE) : KNN (1.49625) memiliki MAE lebih  rendah  dibandingkan  Linear  Regression  (1.61738),  menunjukkan  rata-rata kesalahan absolut dari prediksi KNN lebih kecil.
3. R^2 Score: KNN (0.96567) memiliki R^2 Score sedikit lebih tinggi dibandingkan Linear Regression (0.95932), menandakan bahwa model KNN dapat menjelaskan lebih banyak variasi dalam data.
Secara keseluruhan, KNN menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam semua metrik evaluasi yang disajikan.

## 4. KESIMPULAN
Secara  keseluruhan,  dari  hasil  perbandingan  metrik  evaluasi  antara  model  KNN  dan Linear Regression:
1. KNN menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  dalam  meminimalkan  kesalahan  prediksi, dengan MSE, RMSE, dan MAE yang lebih rendah dibandingkan Linear Regression . Hal ini menunjukkan bahwa KNN memberikan prediksi yang lebih akurat dan mendekati nilai sebenarnya.
2. R^2  Score dar i model KNN juga  sedikit  lebih  tinggi,  menandakan  bahwa  model  KNN dapat menjelaskan variasi dalam data dengan lebih baik daripada Linear Regression . Ini mengindikasikan bahwa K NN lebih cocok untuk menjelaskan hubungan antara variabel input dan output dalam dataset tersebut.
Dengan  demikian,  berdasarkan  semua  metrik  evaluasi  yang  diberikan, KNN secara  konsisten menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan Linear Regression dalam konteks dataset yang dievaluasi.

## 5. SARAN
Penelitian  selanjutnya  disarankan  untuk  memperluas  dataset  dengan  lebih  banyak variabel lingkungan seperti pH air, kelembaban udara, dan intensitas cahaya, yang mungkin juga mempengaruhi pertumbuhan sawi. Selain itu, penggunaan algoritma machine learning yang lebih canggih seperti Random Forest atau Gradient Boosting dapat dieksplorasi untuk melihat apakah dapat meningkatkan akurasi prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  Ilham,  N.  Harun,  and  Arwansyah,  “Simulasi  Penerapan  Teknologi  Data  Mining Untuk Menghasilkan Model Pola Tanam Berkelanjutan,” Pros. Konf. Nas. Ilmu Komput. 2013 , pp. 124–132, 2013, [Online]. Available: http://repository.unhas.ac.id/handle/123456789/9384
[2] T.  Wahyudi et  al. , “Penerapan Data Mining Pada Transaksi Penjualan Pakaian Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Jupiter , vol. 14, no. 2, pp. 473–482, 2022.
[3] A. Ardiansyah, J. Triloka, and Indera, “Evaluasi Kinerja Model YOLOv8 dalam Deteksi Kesegaran Buah,” JUPITER  J. Penelit. Ilmu Dan Teknol. Komput. , pp. 357–368, 2024.
[4] E.  F.  Yogatama  and  L.  Rifani,  “Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Kesuburan Tanaman Selada Hidroponik Dengan Metode K Nearest Network,” J. Ilmu Komput. dan Bisnis , vol. 13, no. 2, pp. 33–43, 2022, doi: 10.47927/jikb.v13i2.308.
[5] S. C. Wohon, D. Hatidja, and N. Nainggolan, “Penentuan Model Regresi Terbaik Dengan Menggunakan  Metode  Stepwise  (  Studi  Kasus :  Impor  Beras  Di  Sulawesi  Utara  ) Determining  the  Best  Regression  Model  Using  Stepwise  Method  (  Case  Study :  Rice Imports in North Sulawesi ),” J. Ilm. Sains , vol. 17, no. 2, p. 81, 2017.
[6] M. F. Aziz, S. Defiyanti, and B. N. Sari, “Perbandingan Algoritma Cart Dan K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Luas Lahan Panen Tanaman Padi Di Kabupaten Karawang,” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 9, no. 2, pp. 74–78, 2018.
[7] A.  P.  Wibowo,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  untuk  Penentuan  Jenis  Spesies Tanaman  Hutan,” J.  Cakrawala  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  12–19,  2021,  doi: 10.54066/jci.v1i1.209.
[8] H. Panen, P. Di, and P. Jawa, “PERBANDINGAN METODE LINEAR REGRESSION , RANDOM  FOREST  &  K-NEAREST  NEIGHBOR  UNTUK  PREDIKSI  PRODUKSI,” vol. 8, no. 3, pp. 3895–3900, 2024.
[9] R. Andrianto and F. Irawan, “Implementasi Metode Regresi Linear Berganda Pada Sistem Prediksi Jumlah Tonase Kelapa Sawit di PT . Paluta Inti Sawit,” J. Pendidik. Tambusai , vol. 7, no. 1, pp. 2926–2934, 2023.
[10] A. Bahtiar, “Jurnal Informatika Terpadu PREDIKSI HASIL PANEN PADI TAHUN 2023 MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER DI KABUPATEN INDRAMAYU,” J. Inform.  Terpadu ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  18–23,  2023,  [Online].  Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT
[11] H. Fitriyah, “Pengukuran Panjang-Berat Ikan dan Sayuran pada Budikdamber (Budi Daya Ikan  dalam  Ember) Menggunakan  Visi  Komputer  dan  Regresi  Linier,” J.  SISKOM-KB (Sistem  Komput.  dan  Kecerdasan  Buatan) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  8–14,  2020,  doi: 10.47970/siskom-kb.v4i1.166.
[12] M. L. Firdhaus, F. Romadlon, and F. M. Wibowo, “Akurasi Estimasi Brix pada Tingkat Kematangan Pepaya Menggunakan Nilai RGB Berbasis Aplikasi Mobile,” Ind. J. Teknol. dan Manaj. Agroindustri , vol. 8, no. 2, pp. 79–86, 2019, doi:
10.21776/ub.industria.2019.008.02.1.
[13] A.  Bravo,  T.  Tursina,  and  H.  Sastypratiwi,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk Penentuan  Bibit  Kelapa  Sawit  Berdasarkan  Kondisi  Daerah  Tanam  dan  Perawatan Tanaman,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  101,  2023,  doi: 10.26418/justin.v11i1.52277.
[14] U. Hasdiana, “Title,” Anal. Biochem. , vol. 11, no. 1, pp. 1–5, 2018, [Online]. Available: http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-59379- 1%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-420070-8.00002-
7%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.ab.2015.03.024%0Ahttps://doi.org/10.1080/07352689. 2018.1441103%0Ahttp://www.chile.bmw-motorrad.cl/sync/showroom/lam/es/
[15] M. S. E. ,M. K. M. Y. S. K. ,M. K. Kandi Sri, “Penerapan Data Mining untuk Meprediksi Hasil  Panen  Pertanian  Tanaman  Padi  Daerah  Serdang  Bedagai  Menggunakan  Metode
502  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 493 - 502
C4.5 Pada Dinas Tanaman Pangan Dan Holtikultura Sumut,” J. Sains Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 01–07, 2020.