Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 438-447

## Penerapan Algoritma Regresi Linier  Berganda Untuk Memprediksi  Hasil  panen Padi Di Kota Pagar Alam
Dedi Setiadi¹, Sasmita², Melza Yolanda3 Prodi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Indonesia E-mail: dedisetiadi1212@gmail.com¹, sasmitha661@gmail.com², melzayolanda12@mail.com3

## Abstract
Many  farmers  experience  crop  failure.  Apart  from  that,  farmers  do  not  know  what factors most influence the crop yield, so farmers cannot anticipate crop failure. Based on these  conditions,  a  prediction  model is  needed  that is  able  to  predict  rice  crop  yields  so that farmers can find out the causes of  crop failure, the factors that most influence crop yields  and  make  better  estimates  of  what  will  happen  in  the  future,  so  that  farmers  can make policies and measures to anticipate crop failure in the next planting. This research aims to predict rice harvest yields in Pagar Alam City so as to help farmers predict rice harvest more easily, farmers can take policies and actions to predict crop failure using a multiple  linear  regression  algorithm.  Development  method.  The  system  used  is  the waterfall method and testing using black box testing. The rice harvest prediction system is an innovative solution that aims to accurately estimate rice harvest yields in Pagar Alam City.
Keywods: Prediction System, Multiple Linear Regression, crop yield, rice

## Abstrak
Banyaknya  petani  yang  mengalami  kegagalan  panen  selain  itu  petani  tidak mengetahui faktor apa yang paling mempengaruhi hasil panen tersebut, sehingga petani belum  bisa  melakukan  antisipasi  terhadap  kegagalan  panen.  Berdasarkan  kondisi tersebut  maka  diperlukan  sebuah  model  prediksi  yang  mampu  memprediksi  hasil  panen tanaman  padi  agar  para  petani  dapat  mengetahui  penyebab  kegagalan  panen,  faktor yang paling mempengaruhi hasil panen dan membuat perkiraan lebih baik dari apa yang akan  terjadi  di  masa  depan,  sehingga  petani  dapat  mengambil  kebijakan  dan  tindakan untuk  mengantisipasi  kegagalan  panen  pada  penanaman  berikutnya.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  memprediksi  hasil  panen  padi  di  Kota  Pagar  Alam  sehingga  membantu para petani dalam memprediksi panen padi dengan lebih mudah, petani dapat mengambil kebijakan  dan  tindakan  untuk  memprediksi  kegagalan  panen  dengan  menggunakan algoritma  regresi  linier  berganda.Metode  pengembangan.Sistem  yang  dipakai  metode waterfall  dan  pengujian  mengunakan  blackbox  testing.  Sistem  prediksi  panen  padi merupakan solusi inovatif yang bertujuan untuk memperkirakan hasil panen padi di Kota Pagar Alam secara akurat.
Kata Kunci: Sistem Prediksi, Regresi Linier Berganda, hasil panen, padi

## 1. Pendahuluan
Kemajuan  Teknologi  informasi  saat  ini  sangat  berkembang  pesat,  hal  ini  merupakan salah  satu  pemicu  terjadinya  perubahan  pola  pikir  manusia  untuk  dapat  memperoleh informasi.  Dengan  kemajuan  Teknologi  Informasi  pengaksesan  terhadap  data  atau informasi  dapat  lebih  efisien,  cepat,  serta  akurat  dibandingkan  dengan  sistem  manual. Internet sebagai salah satu penyedia informasi  yang banyak manfaatnya bagi masyarakat yang  membutuhkan  informasi  tanpa  terhalang  oleh  jarak  dan  perbedaan  lainnya  yan g menjadi  penghambat  penyebaran  informasi.[1]Pesatnya  perkembangan  teknologi  telah menciptakan  berbagai  media  terutama  dalam  membantu  proses  pengolahan  data  pada

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 438-447
pemilik  perusahaan  maupun  pengusaha.  Informasi  yang  telah  d idapatkan  bisa  berguna untuk  dijadikan  sebuah  keputusan  dalam    memperkirkan  sesuatu  maka  pengolahan  data ini  menggunakan data mining.
Data  Mining  merupakan  suatu  proses  otomatis  terhadap  data  yang  sudah  ada.  Data yang  akan  diproses  berupa  sebuah  data  yang  sangat  besar.  Tujuan  data  mining  adalah mendapatkan  hubungan  atau  pola  yang  mungkin  memberikan  indikasi  yang bermanfaat.[2]  Salah  satu  fungsi  data  mining  adalah  melakukan  prediksi.  Prediks i merupakan  suatu  jenis  kegiatan  untuk  memperkirakan  sesuatu  yang  akan  terjadi  dimasa depan. Permasalahan dalam  proses menentukan keputusan adalah kendala yang dihadapi, oleh  sebab  itu  prediksi  termasuk  dari  permasalah  yang  harus  dihadapi,  dikarenakan prediksi  memiliki  keterkaitan  dengan  pengambilan  keputusan.[3]  Dalam  memprediks i terdapat  beberapa  algoritma  sesuai  dengan  kebutuhan,  salah  satunya  yaitu  algoritma Regresi Linier Berganda.
Regresi  linier  berganda  adalah  analisis  regresi  yang  menjelaskan  hubungan  antara peubah  respon (variabel  dependen) dengan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  lebih  dar i satu  prediktor  ( variabel  independen). Ketika  suatu  hasil/keluaran,atau  kelas  berupa numerik, dan semua atribut adalah numerik, regresi linear adalah teknik yang tepat untuk menyelesaikan.[4] Regresi  linier berganda  merupakan  sebuah  analisis  yang  menjelaskan hubungan  antara variabel  dependen dengan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  lebih  dari satu variabel independen. [5] untuk mengetahui Gambaran masa depan apakah hasil panen padi di Kota Pagar  Alam akan mengalami kenaikan atau penurunan. Hasil prediksi dapat digunakan  sebagai  tolak  ukur ketahanan pangan khususnya padi di Kota Pagar Alam.
Berdasarkan  wawancara  kepada  petani  Padi  didapatkan  suatu  permasalahan  dimana masih  banyaknya  petani  yang  mengalami  kegagalan  panen  selain  itu  petani  tidak mengetahui  faktor  apa  yang  paling  mempengaruhi  hasil  panen  tersebut,  sehingga  petan i belum bisa melakukan antisipasi terhadap kegagalan panen. Berdasarkan kondisi tersebut maka  diperlukan  sebuah  model  prediksi  yang  mampu  memprediksi  hasil  panen  tanaman padi  agar  para  petani  dapat  mengetahui  penyebab  kegagalan  panen,  faktor  yang  palin g mempengaruhi hasil panen  dan membuat perkiraan  lebih baik dari apa  yang akan terjad i di  masa  depan,  sehingga  petani  dapat  mengambil  kebijakan  dan  tindakan  untu k mengantisipasi  kegagalan  panen  pada  penanaman  berikutnya.  Hal  ini  tentunya  dapat membantu  petani  dalam  mengembangkan  dan  membangun  pertanian  tanaman  padi  di Kota Pagar Alam.
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh  [6] dengan judul Prediksi Produksi Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda hasil  Penelitian  di PT.Perkebunan Nusantara dan  hasil pengembangan sistem produksi kelapa sawit dengan teknik Machine Learning. Sistem tersebut dapat memprediksi hasil produksi  kelapa sawit dalam periode bulan  dengan  persentase ketepatan akurasi sistem yang  di peroleh dengan menggunakan  metode Mean Absolute Percentage error sebesar 14,28%. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  Dengan  Judul Implementasi Algoritma  Regrsi  Linier  Berganda  Untuk  Memprediksi  Produksi  Padi  Di Kabupaten  Bantul. Dengan  hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan Algoritma Regresi  Linier Berganda  ,  dapat  diketahui  dari  3  variabel  yang  meliputi  luas lahan panen , curah hujan, dan serangan hama yang dapat mempengaruhi produksi pad i , dengan  hasil  uji  prediksi  sebesar  0,101  sehingga  untuk  hasilprediksi  dalam  kategor i sangat baik.
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh [7] dengan judul Penyesuaian Musim Tanam, Jenis Varietas, Dan Teknik Budidaya Tanaman Padi Terkait Mitigasi Emisi Metana dari pertanian padi  lahan sawah dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti cara pemberian air, pengolahan tanah, varietas padi, dan iklim. Pada penelitian  ini dikaj i tahap penentuan  musim  tanam,  pemilihan  varietas  padi,  dan  tahap  terakhir  adalah  teknik budidaya  pertanian  padi  lahan  sawah  yang  terkait  mitigasi  emisi  CH4.  Hasil  kajian menunjukkan  bahwa  musim  tanam  padi  pada  musim  kemarau  menghasilkan  emisi  CH4

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 438-447
lebih  kecil  daripada  di  musim  hujan  dengan  pengurangan  emisi  CH4  sebesar  18,13%. Indonesia yang memiliki tiga tipe pola curah hujan tahunan ( monsunal, equatorial , lokal) mengakibatkan periode musim tanam rendah emisi CH4 berbeda antara tipe curah hujan yang satu dengan  lainnya.
Dari  Ketiga  penelitian  diatas  dapat  di  simpulkan  bahwa  Algoritma Regresi  Linier Berganda  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  berdasarkan variabel yang  di  inputkan, sehingga  dengan  menggunakan  Algoritma  ini  dapat  mempermudah  pihak  terkait  dalam melakukan  prediksi  hasil  panen  untuk  kedepannya,  Hubungan  ketiga  hasil  penelitian  in i adalah  untuk  memprediksi  data  dengan  Algoritma Regresi  Linier Berganda  untuk mempermudah  di dalam  memprediksi  hasil  panen.
Tujuan dari  penelitian  ini adalah untuk Memprediksi  Hasil Panen Padi Di Kota Pagar Alam  sehingga  membantu  para  petani  dalam  memprediksi  panen  padi  dengan  lebih mudah,  petani  dapat  mengambil  kebijakan  dan  tindakan  untuk  memprediksi  kegagalan panen  dengan  menggunakan  algoritma regresi  linier berganda.  Batasan  masalah  pada penelitian  ini  yaitu  metode  yang  digunakan  adalah  metode  prediksi  dengan  Algoritma Regresi  Linier Berganda, software yang  akan  digunakan  dalam  pengolahan  data  yaitu RapidMiner, menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP,  Dilakukan  pengujian  den gan menggunakan  metode BlackBox Testing.

## 2. Metodologi Penelitian
Model  SDLC  (Software  Development  Life  Cycle)  atau  (Sistem  Development  Life Cycle)  air  terjun  (Waterfall)  sering  juga  di  sebut  model  sekuensial  linier  (sequentia l linear)  atau  alur  hidup  klasik  (classic  life  cycle).  Model  air  terjuan  menyediakan pendekatan  alur  hidup  perangkat  lunak  secara  sekuensial  atau  terurut  dimulai  analisis, desain,  pengkodean,  pengujian.  Dan  tahap  pendukung  (support).  (Rossa,  2018)  Berikut adalah Gambar model air terjun.
1. Analisis Perangkat  Lunak
Proses  pengumpulan  kebutuhan  dilakukan  secara  intensif  untuk  mengspesifikan kebutuhan  perangkat  lunak  agar  dapat  dipahami  perangkat  lunak  seperti  apa  yang dibutuhkan user . Spesifikasi kebutuhan perangkat  lunak pada tahap ini perlu untuk di dokumentasikan,  berdasarkan  hal  tersebut  maka  pada  penelitian  ini  peneliti mengumpulkan  data  dengan  observasi,  wawancara,  dokumentasi  dan  studi  pustaka guna untuk mengetahui perangkat lunak apa yang dibutuhkan user dalam penelitian ini peneliti  mengambil  data di Dinas Pertanian Kota Pagar Alam.
2. Desain
Desain  perangkat  lunak  adalah  proses  multi  langkah  yang  fokus  pada  desain pembuatan  program  perangkat  lunak  termasuk  struktur  data,  arsitektur  perangkat lunak.  Representasi  antarmuka,  dan  prosedur  pengkodean.  Tahap  ini  mentranslasi kebutuhan  perangkat  lunak  dari  tahap  analisis  kebutuhan  ke  representasi  desain  agar dapat  diimplementasikan  menjadi  program  pada  tahap  selanjutnya.  Desain  perangkat lunak yang dihasilkan pada tahap ini juga perlu dokumentasi. Berdasarkan hal tersebut maka pada penelitian  ini peneliti melakukan desain perancangan seperti membuat use case diagram dan flowchart .
3. Pengkodean
Pada  tahap  pengkodean  ini  desain  harus  ditranslasikan  kedalam  program  perangkat lunak.  Hasil  dari  tahap  ini  merupakan  program  komputer  sesuai  desain  yang  telah dibuat  pada  tahap  desain.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  pada  penelitian  ini  peneliti akan membuat program  yang sesuai dengan  perancangan  yang telah dibuat
4. Pengujian
Pengujian  berfokus  pada  perangkat  lunak  secara  segi logic dan  fungsional  serta memastikan bahwa  semua bagian sudah diuji. Hal  ini dilakukan untuk meminimalisir kesalahan (error) data  dan  memastikan  keluaran  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  yang diinginkan. Berdasarkan hal tersebut maka pada penelitian ini peneliti akan melakukan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 438-447
pengujian  dengan  menggunakan blackbox  testing guna  mengetahui  kesalahan (error) dan keakuratan pada program.
Gambar  1. Metode Waterfall

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  Sistem  Prediksi  hasil  panen  padi  yang bermanfaat  untuk  memberikan  kemudahan  bagi  para  petani  memprediksi  hasil  panen mereka.
3.1. Perancangan UML
UML adalah salah satu standar bahasa yang banyak digunakan di dunia industri untuk mendefinisikan requirement ,  membuat  analisis  dan  desain,  serta  mengGambarkan arsitektur  dalam pemrograman  berorientasi  objek [13].

## 3.2. Use Case Diagram
Pada  bagian use  casse ini  mengGambarkan  aktivitas  interaksi  antar  aktor  dan  sebuah sistem. Pada sistem prediksi yang akan dibangun  ini terdapat dua faktor yaitu admin dan peta (user) ditunjukan  pada  Gambar 2.
Gambar  2. Use Case Diagram

## 3.3. Sequance  Diagram Admin
Pada  bagian sequence  diagram  admin hal  yang  pertama  dilakukan  oleh  admin  yaitu membuka  sistem,  lalu  menginputkan username dan Password untuk  lanjut  kehalaman mengelolah  prediksi  lalu  mengelola  produksi ditunjukan  pada  Gambar 3.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  3. Sequance Diagram Admin
3.4. Sequance  Diagram User
Pada  bagian Sequence  diagram petani (user) pengguna  hanya  membuka  sistem  tanpa harus  memasukkan username dan password, tidak  melakukan registrasi pada  siapapun yang akan mengakses website, pada user atau petani bisa langsung kehalaman utama lalu menampilkan  halaman  menampilkan  halaman  data prediksi  ditunjukan  pada Gambar 4.
Gambar  4. Sequance Diagram User
3.5. Class Diagram
Class  Diagram dapat  membantu  dalam  memvisualisasikan  struktur  kelas-kelas  dari suatu  sistem  dan  merupakan  tipe  diagram  yang  paling  banyak  dipakai Class  diagram paling  banayk  memperhatikan  hubungan  antar  kelas  dan  penjelasan  detail  kelas  dalam pemodelan  desain dalam  ( logical view) dari suatu sistem  ditunjukan  pada  Gambar 5.
Gambar  5. Class Diagram

## 3.6. Implmentation
Sistem  yang  diterapkan  diharapkan  dapat m embantu  para  petani  dalam  memprediksi panen  padi  dengan  lebih  mudah,  petani  dapat  mengambil  kebijakan  dan  tindakan  untuk memprediksi  kegagalan  panen  dengan  menggunakan  algoritma regresi  linier berganda. Berikut  ini  adalah  implementasi  dari  Sistem  Prediksi  Hasil  Panen  Padi  Di  Kota  Pagar Alam.
a) Tampilan  Halaman Utama
Halaman utama adalah halaman pertama saat kita akses sistem prediksi, pada halaman utama ini  berisi Home, informasi,  prediksi  dan login  sistem sebagai  berikut :
Gambar  6. Halaman Utama
b) Halaman Informasi
Halaman  informasi  yang  berisi  informasi  tentang  sistem  prediksi  padi.  Adapun tampilannya  sebagai  berikut.
Gambar  7. Halaman Informasi
c) Halaman Prediksi
Halaman  menu  prediksi  digunakan  petani  untuk  melakukan  prediksi  hasil  panen  padi dan tampilannya  sebagai  berikut :
Gambar  8. Halaman Prediksi

## d) Halaman Hasil Prediksi
Halaman  Prediksi ini  menampilkan  hasil  prediksi  pada hasil  panen padi.
Gambar  9. Halaman Hasil  Prediksi
e)  Halaman Login Admin Halaman Login Admin merupakan halaman yang pertama kali tampil. Sebelum masuk ke  menu  utama administrator , admin harus  memasukkan username , password untuk dapat masuk ke halaman administrator dan tampilannya  sebagai  berikut:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  10. HalamanLogin  Admin

## f) Halaman Halaman  Main Menu
Desain  halaman  Main  Menu admin adalah  halaman  utama  setelah admin berhasil login kedalam  halaman  sistem.  Pada  halaman  ini admin dapat  mengelolah  seluruh  data- data tersebut dan tampilannya  sebagai  berikut  :
Gambar  11. Halaman  Main Menu

## g)  Halaman Input Kelola Prediksi
Halaman  Input  Prediksi adalah  halaman  Untuk  menginputkan  variabel  data  prediksi hasil  panen  padi  seperti  luas  lahan,  jumlah  bibit,  hama  ,  curah  hujan,  urea  phonska  dan tampilannya  sebagai  berikut  sebagai  berikut  :
Gambar  12. Halaman Input Kelola  Prediksi
h) Halaman View Kelola Prediksi Halaman View Kelola  Prediksi  adalah  tampilan  hasil  dari  variabel  yang  telah diinputkan  dari kelola  data prediksi  dan tampilannya  sebagai  berikut:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  13. Halaman View Kelola Prediksi
i) Halaman Input Data Set
Halaman  Input  Prediksi adalah  halaman  Untuk  menginputkan  variabel  data  prediksi hasil  panen  padi  seperti  luas  lahan,  jumlah  bibit,  hama,  curah  hujan,  urea  phonska  dan tampilannya  sebagai  berikut  sebagai  berikut  :
Gambar  14. Halaman Input Data Set
j) Halaman View Data Set Halaman View Kelola  Prediksi  merupakan  tampilan  hasil  dari  variabel  yang  telah diinputkan  dari kelola  data prediksi  dan tampilannya  sebagai  berikut
Gambar  15. Halaman View Data Set

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 438-447

## 4.  Kesimpulan
Setelah  melalui  proses  yang  cukup  lama,  dalam  membangun  Sistem  Prediksi  Hasil Panen  Padi  Kota  Pagar  Alam Menggunakan Framework  Codeigniter ,  sehingga  penulis dapat  menarik  sebuah  kesimpulan  telah  berhasil  dilakukan  pembuatan  Sistem  Prediks i Hasil  Panen  Padi  Kota  Pagar  Alam  menggunkan framework  codeigniter. Sistem  ini dibangun  hanya  untuk  prediksi  hasil  panen  padi  dengan  variabel  luas  lahan,  jumlah  bibit,  curah hujan,  hama,  urea  dan  phonska.  Dalam  pembuatan  sistem  menggunakan framework  codeigniter . Objek yang digunakan dalam  penelitian ini adalah petani padi Kota Pagar  Alam. Hasil pengujian black box testing yaitu uji alpha testing dengan hasil pengujian alpha uji kelayakan sistem.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Saputra,  “Sistem  Prediksi  Persediaan  Obat  Pada  Apotek  Menggunakan  Metode Naive Bayes (Studi Kasus: Apotek Seger Waras, Cianjur),” 2020, [Online]. Available: Http://Eprints.Uty.Ac.Id/4874/
[2] I.  F.  P.  Ginting,  D.  Saripurna,  And  E.  Fitriani,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Menentukan  Pola  Ketersediaan  Stok  Barang  Berdasarkan  Permintaan  Konsumen  Di Chykes  Minimarket  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J.  Saintikom  (Jurnal  Sains Manaj.  Inform.  Dan  Komputer) ,  Vol.  20,  No.  1,  P.  28,  2021,  Doi: 10.53513/Jis.V20i1.2504.
[3] Y.  Asohi  And  A.  Andri,  “Impelementasi  Algoritma  Regresi  Linier  Berganda  Untuk Prediksi  Penjualan,” J.  Nas.  Ilmu  Komput. ,  Vol.  1,  No.  3,  Pp.  149–158,  2020,  Doi: 10.47747/Jurnalnik.V1i3.161.
[4] 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.
[5] E.  Hartati,  R.  Indriyani,  And  I.  Trianingsih,  “Analisis  Kepuasan  Pengguna  Website Smk  Negeri  2  Palembang  Menggunakan  Regresi  Linear  Berganda,” Matrik    J. Manajemen, Tek.  Inform.  Dan  Rekayasa Komput. ,  Vol.  20, No.  1, Pp.  47–58,  2020, Doi: 10.30812/Matrik.V20i1.736.
[6] 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.
[7] L.  S.  Supriatin,  “Penentuan  Musim  Tanam,  Jenis  Varietas,  Dan  Teknik  Budidaya Tanaman Padi Terkait Mitigasi Emisi Metana (Ch4) (Determination Of Early Planting Season,  Type  Varieties,  And  Cultivation  Techniques  Of  Rice  As  Mitigation  To Methane  Emission),” J.  Mns.  Dan  Lingkung. ,  Vol.  24,  No.  1,  P.  1,  2018,  Doi: 10.22146/Jml.23077.
[8] Alfiqra  And  F.  Y.  Alfizi,  “Penerapan  Market  Basket  Analysis  Menggunakan Proses Kdd (Knowledge Discovery In Database) Sebagai Strategi Penjualan Produk Swalayan (Studi Kasus : Swalayan X) Alfiqra,” Pp. 509–516, 2018.
[9] L.  L.  Kaamilah,  “Analisis  Kelompok  Lansia  Berdasarkan  Kategori  Usia  Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Ris. Ilmu Akunt. , Vol. 2, No. 2, 2023.
[10] D. P. Utomo And B. Purba, “Penerapan Datamining Pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi  Tsunami  Di  Indonesia,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  Vol.  1,  No. September, P. 846, 2019, Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.91.
[11] D.  S.  O.  Panggabean,  E.  Buulolo,  And  N.  Silalahi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Pemesanan  Bibit  Pohon  Dengan  Regresi  Linear  Berganda,” Jurikom (Jurnal Ris. Komputer) , Vol. 7, No. 1, P. 56, 2020, Doi: 10.30865/Jurikom.V7i1.1947.
[12] D.  W.  T.  Putra  And  R.  Andriani,  “Unified  Modelling  Language  (Uml)  Dalam Perancangan  Sistem  Informasi Permohonan Pembayaran  Restitusi  Sppd,” J.  Teknoif , Vol. 7, No. 1, P. 32, 2019, Doi: 10.21063/Jtif.2019.V7.1.32-39.
[13] F.  Hidayah,  S.  Santosa,  And  R.  E. Putri,  “Model Prediksi  Hasil  Panen  Berdasarkan Pengukuran Non-Destruktif Nilai Klorofil Tanaman Padi Rice Yield Prediction Model Based  On  Nondestructive  Measurements  Of  Rice  Chlorophyll  Values  Paddy  Leaf,” Agritech , Vol. 39, No. 4, Pp. 289–297, 2019.