## IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA UNTUK PREDIKSI PRODUKSI PADI DI KABUPATEN CIREBON
Oom Muharromah, Nana Suarna, Willy prihartono Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10B, Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon oommuharromah1@gmail.com

## ABSTRAK
Produksi  padi  merupakan  aspek  penting  dalam  upaya  meningkatkan  hasil  pertanian  dan  mencangkupi kebutuhan pangan di seluruh dunia termasuk masyarakat indonesia. Permasalahan Badan Pusat Statistik (BPS) kabupaten Cirebon pada tahun 2022 mencatat jumlah penduduk sebesar 2.315.417 jiwa. Bertambahnya  jumlah penduduk  pada  setiap  tahun  berbanding  lurus  dengan  kondisi  lahan  pertanian  yang  semakin  berkurang  dan dikarenakan permintaan kebutuhan pokok yang semakin  meningkat. Untuk memperkirakan  jumlah penanaman yang akan dilakukan untuk memenuhi kebutuhan pangan, diperlukan prediksi hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh pemahaman dan  mengidentifikasi antara berbagai  faktor yang  mempengaruhi dan  memiliki dampak yang signifikan terhadap hasil panen padi sehingga petani dan pemerintah dapat membuat keputusan yang lebih efektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan menggunakan algoritma regresi linear berganda untuk  memprediksi  produksi  padi  dengan  bantuan  tools  RapidMiner  dan  Google  colaboratory.  Hasil  pada penelitian  ini  dengan  menggunakan  algoritma  regresi  linear  berganda  dengan  cara  menentukan  nilai RMSE sebesar 0.0389540394101773, Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.028798691778501424 dan Mean Relative Absolute  Error  (MARE)  sebesar  -0.24438968292049496.  Penelitian  ini  diharapkan  mendukung  upaya meningkatkan ketahanan pangan di seluruh dunia dengan memberikan dasar ilmiah untuk pengembangan praktik pertanian  yang  lebih  efektif  dan  berkelanjutan  yang  meningkatkan  produksi  padi,  yang  merupakan  sumber makanan pokok bagi banyak orang di seluruh dunia.
Kata kunci : Data Mining, Produksi Padi,  Regresi Linear Berganda

## 1. PENDAHULUAN
Sektor  pertanian  adalah  salah  satu  contoh penerapan teknologi informasi yang memiliki potensi besar  [1].  Produksi  padi,  merupakan  faktor  kunci dalam  mencukupi  kebutuhan  pangan  penduduk indonesia  yang  terus  meningkat  [2].  Peningkatan produksi  padi  memiliki  dampak  penting  terhadap ketahanan  pangan  dan  pembangunan  ekonomi  suatu wilayah. Oleh karena itu, pemahaman yang mendalam tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  produksi padi menjadi sangat penting dalam upaya meningkatkan  hasil  pertanian.  Peningkatan  jumlah penduduk  pada  setiap  tahun  dan  berbanding  lurus dengan  kondisi  lahan  pertanian  yang  semakin berkurang.
Meningkatnya jumlah penduduk memiliki dampak  yang  signifikan  pada  sektor  produksi  padi. Karena  permintaan  akan  beras  dan  produk  padi meningkat  seiring  dengan  pertumbuhan  populasi, sektor  pertanian  dipaksa  untuk  meningkatkan produksinya. Untuk memperkirakan jumlah penanaman  yang  akan  dilakukan  dalam  memenuhi kebutuhan  pangan  dan  mengetahui  apakah  hasil produksi  padi  di  wilayah  ini akan  meningkat  atau menurun.
Penelitian  yang  terkait  dengan  prediksi  dengan menggunakan  regresi  linear  berganda  Penerapan Metode  Regresi  Linear  Berganda  untuk  Prediksi Kerugian  Negara  Berdasarkan  Kasus  Tindak  Pidana Korupsi dilakukan oleh Alfanda Novebrian Maharadja,  Iqbal  Maulana,  Budi  Arif  Dermawan.
Pengujian ini dilakukan dengan mengukur nilai RMSE yang  dihasilkan  sebesar  8447373.485  menunjukkan tingkat kesalahan prediksi dalam model regresi linear berganda.  Prediksi  yang  dibuat  lebih  baik  jika  nilai RMSE lebih rendah [3].
Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  prediksi  untuk memperkirakan  produksi  padi  di  masa  yang  akan datang. Dengan menggunakan algoritma regresi linear berganda dapat membantu mengidentifikasi  beberapa faktor yang mempengaruhi produksi padi yang sangat rumit  dan  beragam  termasuk  luas  tanam,  luas  panen, pemupukan, benih padi dan produksi padi. Prediksi ini dapat digunakan sebagai tolak ukur untuk mengetahui ketahan  pangan  di  wilayah  ini,  khususnya  dalam  hal padi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining
Data mining adalah bidang ilmu yang menangani masalah  pengambilan  informasi  dari  database  yang sangat  besar  dengan  menggabungkan  teknik  seperti statistik,  pembelajaran  mesin,  visualisasi  data, pengenalan  pola,  dan  database.  Tujuan  dari  data mining  adalah  untuk  mengekstrak  informasi  dari kumpulan data dengan metode yang cerdas, kemudian mengubah  informasi  menjadi  struktur  yang  dapat dipahami untuk digunakan lebih lanjut [4].

## 2.2. Produksi Pertanian
Pertanian  adalah  pekerjaan  manusia  yang memanfaatkan sumber daya hayati untuk
menghasilkan  makanan,  energi,  bahan  baku  industri, dan mengelola lingkungan. [5].
Produksi  dapat  didefinisikan  sebagai  kegiatan yang  dapat  menghasilkan  barang  dan  jasa  secara langsung  atau  tidak  langsung  dengan  tujuan meningkatkan  nilai  guna  (utilitas)  barang  untuk memenuhi kebutuhan masyarakat [6].

## 2.3. Algoritma Regresi Linear Berganda
Regresi  linier  berganda  merupakan  suatu model statistik yang menggambarkan kompleksitas hubungan antara satu variabel tak bebas atau respons (Y)  dengan  dua  atau  lebih  variabel  bebas  atau prediktor  (X1,  X2,  ...,  Xn).  Analisis  regresi  linier berganda dilakukan dengan tujuan untuk meramalkan nilai  variabel  tak  bebas  ketika  nilai  variabel  bebas sudah diketahui, sehingga dapat memberikan gambaran  yang  lebih  jelas  mengenai  hubungan antarvariabel  tersebut.  Selain  itu,  proses  analisis  ini juga  memberikan  informasi  tentang  arah  dan signifikansi  hubungan  antara  variabel  tak  bebas  dan variabel-variabel bebas yang terlibat [7].

## 2.4. Root mean Square Error (RMSE)
Root  Mean  Square  Error (RMSE) adalah  Nilai rata-rata  kuadrat  jumlah  kesalahan  pada  model prediksi.  Perhitungan  tingkat  error  digunakan  untuk menghitung  perbedaan  antara  nilai-nilai yang diprediksi.  Ini  juga  dikenal  sebagai  rumus  Rata-rata Error  Rata-rata (RMSE) dan  rumus  Rata-rata  Error Rata-rata (RMSE) [8]. Berikut ini  Rumus Root  Mean Square Error (RMSE) sebagai berikut:
RMSE =   ∑ = 1(𝑌𝑡 − 𝑌 ′ 𝑡)) 2 𝑛 𝑡 Dimana : n : Jumlah sampel dalam data Yt : Nilai Aktual Yt : Nilai Prediksi

## 2.5. Mean Absolute Error (MAE)
MAE  adalah  perhitungan  rata-rata  dari  selisih absolut antara nilai aktual dan prediksi.  Dengan kata lain, Mean Absolute Error (MAE) menghitung berapa rata-rata  kesalahan  absolut  dalam  prediksi.  Semakin kecil nilai Mean Absolute Error (MAE), semakin baik kualitas model tersebut [9].
Berikut ini Rumus Mean Absolute Error (MAE):
𝑀𝐴𝐸  =   ( 1 𝑛 ) ∗  𝛴|𝑖 = 1| 𝑛 |𝑦 𝑖 −   ŷ 𝑖 |
Dimana: N : jumlah sampel dalam data y_y : nilai aktual ŷ_i : nilai prediksi

## 2.6. Mean Relative Absolute Error (MERA)
Mean  Relative  Absolute  Error  (MARE)  adalah metrik  evaluasi  yang  mengukur  kesalahan  rata-rata antara nilai yang diobservasi dan nilai yang diprediksi pada  analisis  regresi.  Nilai  MERA  yang  positif
menunjukkan  bahwa  model  cenderung  memprediksi nilai  yang  lebih  tinggi  daripada  nilai  sebenarnya, sedangkan  nilai  MERA  yang  negatif  menunjukkan bahwa model cenderung memprediksi nilai yang lebih rendah daripada nilai sebenarnya [10] .
𝑀𝐴𝑅𝐸 = 1 𝑛 ∑ 𝑦𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑑 − 𝑦𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑒𝑑 𝑦𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑒𝑑 𝑁 𝑖=1
Dimana : N
:  Jumlah  Total  Titik  Data  Atau
Observasi Yobserved : Mewakili Nilai Atau Pengamatan
Sebenarnya
Ypredicted : Mewakili Nilai Yang Diprediksi Oleh Model

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif dikarenakan  data  yang  digunakan  diambil  langsung dari  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Cirebon.  Dalam proses  penelitian,  terdapat  sejumlah  langkah  yang harus  dijalani untuk menyelesaikan  penelitian. Langkah-langkah  ini  dimulai  dari  mengidentifikasi masalah  hingga  menemukan  solusi  untuk  masalah tersebut. Hal  ini  bertujuan agar hasil penelitian dapat diimplementasikan  secara  efektif.  Berikut  metode penelitian  dapat  dilihat  pada  gambar  3.1  sebagai berikut.
Gambar 1. Metode Penelitian
Berikut ini deskripsi tahapan penelitian sebagai berikut.
1. Identifikasi Masalah Menganalisa  suatu  masalah  yang  terkait  dengan data produksi padi dengan cara menentukan faktor yang mempengaruhi.
2. Pengumpulan Data Mengumpulkan data yang  berkaitan dengan topik penelitian dari Dinas Pertanian Kabupaten Cirebon untuk mendukung penelitian ini
3. Data Mining Mengolah  data  dengan  bantuan  tools  rapidminer sehingga menemukan pola prediksi dan menentukan  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE).
4. Evaluasi Pada  kegiatan  ini  mengevaluasi  kerja  algoritma regresi dan mengevaluasi nilai Root Mean Square Error (RMSE).
5. Kesimpulan Pada kegiatan ini menyimpulkan algoritma regresi terhadap data produksi padi.

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  yang  dugunakan  Data  primer, diperoleh dari sumber atau objek yang sedang diteliti melalui  observasi  data  Produksi  Padi.  Data  ini diperoleh  dari  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Cirebon, data ini dari tahun 2018-2022.

## 3.2. Populasi dan Sampel
Dalam  penelitian  ini,  populasi  yang  akan digunakan adalah seluruh produksi padi di Kabupaten Cirebon.  Untuk  penelitian  ini,  metode  purposive sampling  yang  digunakan  dengan  200  record  dan  7 atribut  yang  mempengaruhi  faktor-faktor  yang  telah ditentukan, seperti nama kecamatan, luas tanam padi, luas panen padi, produksi padi, jumlah benih,  jumlah pupuk dan tahun.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  metode  dalam pengumpulan  data  dibutuhkan  melalui  sebuah observasi  dan  wawancara  pengumpulan  data  dengan bentuk  tanya  jawab  dengan  narasumber  untuk mengenali permasalahan pada penelitian.

## 3.4. Teknik Analisisis Data
Gambar 1. Tahapan KDD [11].

## 3.4.1. Data
Data  merupakan  sekumpulan  fakta,  angka, informasi,  atau  catatan  yang menggambarkan peristiwa,  benda,  gagasan,  atau  fenomena  dalam format yang bisa dimengerti atau diolah oleh manusia
maupun  komputer.  Data  ini  berasal  dari  Dinas Pertanian Kabupaten Cirebon yaitu menggunakan data pada  tahun  2018  sampai  2022  meliputi  Luas  Tanam Padi,  Luas  Panen  Padi,  Produksi  padi,  benih,  dan jumlah pupuk.

## 3.4.2. Seleksi Data
Seleksi  data  Proses  pemilihan  data  yang  akan digunakan dalam suatu penelitian dengan tujuan untuk memilih data atau menyeleksi yang relevan dan tidak relevan, dan representatif dalam penelitian.

## 3.4.3. Preprocessing Data (Pra Proses Data)
Preprocessing data atau pra proses data adalah Suatu  langkah  atau  teknik  yang  digunakan  dalam membersihkan  dan  mempersiapkan  data  mentah sebelum dilakukan analisis, tahapan ini data ini terdiri dari  pembersihan  data,  transformasi  data,  dan normalisasi data. Data produksi padi yang sudah bersih tidak perlu dilakukan proses cleaning data.

## 3.4.4. Transformation
Setelah data dibersihkan dari kesalahan, proses transformasi  data  dilakukan.  Data  transformation adalah  proses  transformasi  pada  data  yang  telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining.

## 3.4.5. Data Mining
Data  mining  merupakan  langkah-langkah untuk  menggali  pola,  relasi,  atau  pengetahuan berharga  dari  dataset  yang  besar  atau  rumit  dengan menggunakan beragam teknik, algoritma, dan metode analisis.

## 3.4.6. Interpretation atau Evaluation
Evaluasi  atau  Interpretasi  dalam  ranah  data mining merujuk pada tahap akhir dalam proses analisis data  atau  evaluasi  hasil  nilai  error  dari  data  produksi padi,  di  mana  hasil  dari  analisis  nilai  Root  Mean Square  Error  (RMSE),  nilai  Mean  Absolute  Error (MAE)  dan  Mean  Relative  Absolute  Error  (MERA). Regresi  Linear  Berganda  atau  disebut  juga  dengan multiple linear regression adalah model regresi linear dengan melibatkan lebih dari satu variabel bebas atau predictor.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data
Tabel 1. No Nama kecamatan Luas Tanam Luas Panen Produksi Benih Pupuk Tahun 1 WALED 2123 2123 14280 53075 1609,96 2018 2 PASALEMAN 93 93 580 2325 1435,92 2018 3 CILEDUG 1035 1033 6684 25875 1551,40 2018 4 PABUARAN 723 723 4745 18075 1205,73 2018 5 LOSARI 1796 1779 11454 44900 1281,67 2018 6 PABEDILAN 1772 1772 11546 44300 2310,30 2018 7 BABAKAN 1640 1640 10503 41000 2004,89 2018 8 GEBANG 1418 1418 9143 35450 3167,33 2018
No Nama kecamatan Luas Tanam Luas Panen Produksi Benih Pupuk Tahun 9 KARANGSEMBUNG 1445 1445 9365 36125 861,87 2018 10 KARANGWAREG 1630 1630 10353 40750 913,44 2018 11 LEMAHABANG 1063 1063 6676 26575 1248,92 2018 12 SUSUKAN LEBAK 2223 2200 13917 55575 1231,95 2018 13 SEDONG 2739 2735 16858 68475 2109,40 2018 14 ASTANAJAPURA 1502 1481 8914 37550 1219,25 2018 15 PANGENAN 1611 1454 9391 40275 2022,78 2018 16 MUNDU 1435 1364 8635 35875 1609,54 2018 17 BEBER 2074 1979 12183 51850 1066,49 2018 18 GREGED 1788 1788 10849 44700 1301,36 2018 19 TALUN 1567 1563 9594 39175 852,76 2018 20 SUMBER 1873 1873 10869 46825 1182,71 2018 21 DUKUPUNTANG 3635 3660 21125 90875 2247,02 2018 22 PALIMANAN 2298 2263 14635 57450 1209,25 2018 23 PLUMBON 1920 1915 12434 48000 1292,26 2018 24 DEPOK 1489 1489 9154 37225 949,26 2018 Total 24 - - - - - - Total keseluruhan 200 record - - - - - -

## 4.2. Selection Data
Langkah pertama untuk memasukkan dataset ke dalam Read  Excel pada  tools RapidMiner, dengan melakukan  impor  data  dari Microsoft  Excel dalam format Xlsx ke operator Read Excel untuk dilakukan pembacaan  data  pada  operator Read  Excel .  seperti yang ditampilkan pada gambar 4.1 sebagai berikut.
Gambar 3. Operator Read Excel
Selanjutnya  operator Set  Role digunakan  untuk menentukan  attribut  yang  akan  menjadi  id.  Seperti yang ditampilkan pada gambar 4.2 sebagai berikut .
Gambar 4. Set Role
Tabel 2. Parameter dan attribute
No Parameter Keterangan 1. Produksi Label 2. Luas Tanam Id
Selanjutnya  menentukan  attribut  yang  akan digunakan  dengan  menggunakan  operator Select attribut seperti  yang  ditampilkan  pada  gambar  4.3 sebagai berikut.
Gambar 4. Operator Select Attribute
Tabel 3. Parameter dan attribut pada operatore Select Attribute No Parameter Keterangan 1. Attribut filter type Subset 2. Attribute Nama kecamatan, luas tanam, luas panen, produksi, benih, pupuk dan tahun.

## 4.3. Tahap Preprocessing
Dengan  melakukan  pre-processing  pada  data yang  memiliki  nilai  hilang  ( Missing  Velue ).  Hal  ini terjadi ketika sebuah atribut dalam dataset yang telah dipilih  tidak  memiliki  nilai  atau  kosong.  Namun, karena atribut-atribut  yang seharusnya  memiliki  nilai hilang  memiliki  nilai  0  pada  setiap  kolom,  hasilnya menunjukkan bahwa data yang sedang diproses tidak memiliki missing velue , karena data sudah lengkap dan tidak  ada  nilai  yang  hilang,  Hasil  dapat  dilihat  pada gambar 4.4 sebagai berikut.
Gambar 5. Tahap Preprocessing
4.4. Transformasi Data
Tahap transformasi dilakukan dengan menggunakan  satu  operator  dengan  menggunakan Nominal  to  Numeric dengan  tujuan  mengubah  jenis data Polinomial menjadi data Numerical seperti yang ditampilkan pada gambar 4.5 sebagai berikut.
Gambar 6. Operator Nominal To Numerical
Tabel 4. Parameter dan attribut opertor Nominla To Numerical No Parameter Keterangan 1. Attribute Filter Type Subset 2. Attribut Nama Kecamatan (Numeric)

## 4.5. Data Mining
Pada tahap  data  mining  menggunakan  beberapa library python yang akan digunakan, seperti split data yang akan digunakan untuk membagi data seperti data pelatihan (training) dengan  ratio  0.8  atau  80% diperoleh  160  data  training  dan  data  pengujian (pengujian) 0.2  atau  20  %  diperoleh  40  data  testing seperti  yang  ditampilkan  pada  gambar  4.6  sebagai berikut.
Gambar 7. Untuk membagi data
LinearRegression() dengan menggunakan inisialisasi ini,, pengguna dapat membuat objek model yang siap untuk proses pelatihan  dan prediksi. Objek model ini akan memiliki metode dan fitur yang dapat digunakan untuk melatih model dengan data pelatihan dan membuat prediksi dengan data baru. Model regresi linear  berganda  akan  dilatih  menggunakan  data pelatihan  yang  terdiri  dari  variabel  independen " X_train "  dan  variabel  dependen  " y_train "  setelah melaksanakan  perintah  " model.fit(X_train,  y_train) . Berikut ini hasil dari model.fit(X_train), y(train) pada gambar 4.7 sebagai berikut.

## Gambar 8. Model Linear Regression

## 4.6. Evaluasi
Setelah  membuat  prediksi  menggunakan  data pengujian  dengan  menggunakan  model  regresi  linear berganda,  langkah  berikutnya  adalah  menilai  kinerja model  dengan  menggunakan  sejumlah  metrik evaluasi. Evaluasi kinerja ini menggunakan 3 indikator meliputi Root mean square Error atau kesalahan rata- rata kuadrat atau yang disebut (RMSE) , Mean Absolute
Error atau  kesalahan  rata-rata  absulute  disebut  juga (MAE) dan Mean  Absolute  Relative  Error atau kesalahan  relative  absolute  disebut  juga (MERA). seperti  yang  ditampilkan  pada  tabel  4.8  sebagai berikut .
Gambar 9. Menampilkan hasil evaluasi
Hasil evaluasi kinerja RMSE sebesar 0.0389540394101773, Mean  Absolute  Error  (MAE) sebesar  0.028798691778501424  dan  Mean  Relative Absolute Error (MARE)
sebesar -
0.24438968292049496. Hasil evaluasi ini menunjukan bahwa  model  memiliki  tingkat  kesalahn  rendah  dan memberikan  prediksi  yang  akurat.  Seperti  yang ditampilkan pada gambar 4.9 sebagai berikut.
Gambar 10. Hasil evaluasi kinerja regresi
Hasil prediksi variabel independen (x) dan variabel dependen (x) diperoleh hasil prediksi sebagai berikut.
Gambar 11. Hasil Prediksi
Hasil  prediksi  data  luas tanam  pada  tahun  2023 adalah  91,433.137743  hektar,  pada  tahun  2024  hasil prediksi sebesar 91,416.021718 hektar, dan pada tahun 2025  dengan  hasil  prediksi  sebesar  91,421.662285 hektar. Selain itu, luas panen pada tahun 2023 dengan hasil  prediksi  sebesar  91,714.785841  hektar,  pada tahun 2024 dengan hasil prediksi sebesar 91,720.416431  hektar  dan  pada  tahun  2025  dengan hasil prediksi  sebesar 91,718.261803 hektar. Namun, hasil  prediksi  data  benih  menunjukkan  konsistensi dengan angka 2.2856 kilogram per hektar pada tahun 2023,  dengan  hasil  prediksi  sebesar  2.2852  kilogram per hektar pada tahun 2024, dan 2.2853 kilogram per ha pada tahun 2025. Sebaliknya, hasil proyeksi pupuk turun  dari  49,463.673026  ton  pada  tahun  2023, menjadi  48,200.056278  ton  pada  tahun  2024,  dan menjadi  47,926.069664  ton  pada  tahun  2025.  Dan variabel dependen (y) adalah produksi diperoleh hasil prediksi.  Pada  tahun  2023,  prediksi  produksi  padi mencapai  14049.762928  ton,  yang  menunjukkan kenaikan  dibandingkan  tahun  sebelumnya.  Namun,
pada  tahun  2024,  prediksi  produksi  padi  menurun menjadi 10738.640407 ton.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil pembahasan diatas maka dapat disimpulkan  bahwa  Hasil  analisis  menghasilkan beberapa  kesimpulan  penting  tentang  produksi  padi Kabupaten  Cirebon.    Prediksi  luas  tanam  mengalami penurunan,  tetapi  luas  panen  tetap  stabil.  Selain  itu, model yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  mereka  sangat akurat  dan dapat diandalkan dalam memprediksi produksi padi di masa mendatang, karena mereka memiliki tingkat kesalahan prediksi yang relatif rendah. Algoritma Regresi Linear Berganda  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan efisiensi produksi dan membantu dalam pengambilan keputusan  yang  lebih  baik  untuk  meningkatkan produksi  padi  di  Kabupaten  Cirebon  dengan memahami bagaimana masing-masing elemen mempengaruhi produksi padi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Siti Aisyah Rizki Nurrahmah and A. Sulistiawati, “Ragam  Penggunaan  Teknologi  Informasi  Dan Komunikasi (TIK) untuk Informasi Pertanian di Masa  Pandemi,” J.  Komun.  Pembang. ,  vol.  20, no. 01, pp. 74–84, 2022, doi: 10.46937/20202239869.
[2] O.  Lastiur  Sianipar,  A.  H.  Damanik,  S.  T. Akuntansi,  M.  Indonesia,  and  S.  T.  Akuntansi, “Peranan Teknologi Informasi
Dalam
Meningkatkan  Pemasaran  Hasil  Pertanian  Di Kecamatan Ajibata Kabupaten Toba Samosir,” J. EK&BI ,  vol.  4,  pp.  2620–7443,  2021,  doi: 10.37600/ekbi.v4i2.371.
[3] A.  N.  Maharadja,  I.  Maulana,  and  B.  A. Dermawan,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear Berganda  untuk  Prediksi  Kerugian  Negara Berdasarkan Kasus Tindak Pidana Korupsi,” vol. 5, no. 1, pp. 95–102, 2021.
[4] dan  S.  Data  Mining  Menggunakan  Android, Weka,  “No  Title,”  2020,  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=xEwCEAA
AQBAJ&lpg=PP1&ots=z4OSq8DXkL&dq=pen gertian
data mining&lr&hl=id&pg=PR4#v=onepage&q=pen gertian data mining&f=false
[5] P.  ilmu  Pertanian,  “No  Title,”  2022,  [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=kg1vEAA AQBAJ&lpg=PR1&ots=MbeNUKXMYL&dq= pengertian pertanian &lr&hl=id&pg=PR4#v=onepage&q=pengertian pertanian&f=false
[6] E.  Rahmawati,  A.  E.  Nugroho,  and  A.  Defri, “Analisis  Faktor  yang  Mempengaruhi  Produksi Padi  Sawah  di  Desa  Sebulu  Ilir  Kecamatan Sebulu  Kabupaten  Kutai  Kartanegara,” Rawa Sains  J. Sains Stiper Amuntai , vol. 9, no. 2, pp. 740–748, 2020, doi: 10.36589/rs.v9i2.100.
[7] S.  Rahmatullah,  E.  H.  Juningsih,  and  S. Rachmawati,  “Prediksi  nilai  akademik  peserta didik  di  masa  pandemi  covid-19  dengan  regresi linier  berganda,” J.  Inf.  Syst.  Applied,  Manag. Account. Res. , vol. 7, no. 1, pp. 112–123, 2023, doi: 10.52362/jisamar.v7i1.1012.
[8] M. Adjie Setyadj, A. Faqih, and Y. Arie Wijaya, “Forecasting  Rice  Commodity  Prices  in  East Kalimantan Using Neural Network Algorithm,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 320–324, 2023.
[9] A.  A.  Suryanto,  “Penerapan  Metode  Mean Absolute Error (Mea) Dalam Algoritma Regresi Linear  Untuk  Prediksi  Produksi  Padi,” Saintekbu ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  78–83,  2019,  doi: 10.32764/saintekbu.v11i1.298.
[10] K.  Gholamizadeh,  E.  Zarei,  M.  Yazdi,  M.  A. Rodrigues, N. Shirmohammadi-Khorram, and I. Mohammadfam,  “An  integration  of  intelligent approaches  and  economic  criteria  for  predictive analytics of occupational accidents,” Decis. Anal. J. ,  vol.  9,  no.  October,  p.  100357,  2023,  doi: 10.1016/j.dajour.2023.100357.
[11] D. Kurniawan, “Regresi Linier,” Statistic , vol. 7, no. 3, pp. 1–6, 2023.
[12]