## PREDIKSI HASIL PRODUKSI PANEN BAWANG MERAH MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER SEDERHANA
Alfin Maulana, Martanto, Irfan Ali
Teknik Informatika, Manajemen Informatika, Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI CIREBON, Indonesia
Alfino1999@gmail.com

## ABSTRAK
Bawang  merah  adalah  salah  satu  tanaman  hortikultura  yang  banyak  dijadikan  bumbu  masakan  di  dunia. Salah satu daerah penghasil bawang merah terbesar di Provinsis Jawa Tengah adalah Kabupaten Brebes yang tiap tahunnya  menghasilkan  panen  bawang  merah  yang  cukup  besar.  Teknik  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode Regresi Linier yang datanya diambil di kantor Dinas Pertanian dan ketahanan pangan Kabupaten Brebes untuk melakukan pengolahan data. Beberapa petani gagal memprediksi dan beradaptasi terhadap perubahan faktor yang  mengakibatkan  penurunan  produktivitas  bawang  merah.  Pada  penelitian  ini  penulis  akan  membahas mengenai penerapan  metode Regresi Linier, Regresi  Linier  digunakan untuk  menelusuri pola hubungan antara variable  terikat  dengan  dua  atau  lebih  variable  bebas.  Dataset  yang  digunakan  berasal  dari  Dinas  Pertanian Kabupaten Brebes. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu memprediksi hasil produksi panen Bawang Merah di Kabupaten Brebes. Prediksi hasil Skor pada Mean Absolute Error (MAE) adalah 29051, skor yang dihasilkan pada Mean Squared Error (MSE) adalah 2073311, skor yang dihasilkan pada Roots Mean Squared Error (RMSE) adalah 45533, dan skor yang dihasilkan pada R2 Score adalah 0.98% dan hasil panen bawangmerah di tahun 2023 adalah sebanyak 3822918 Ton/GKP dan mengalami dari tahun sebelumnya.
Kata kunci: Bawang Merah, Prediksi, Regresi Linier, R2 score.

## 1. PENDAHULUAN
Bawang  merah  (Allium  ascalonicum  L)  ialah sayuran  yang  sangat  penting  secara  komersial  bagi penduduk,  baik  dari  segi  kepentingan  ekonominya, maupun  dari  segi  kandungan  makanannya.  Warga sudah  merasakan  khasiat  khasiat  bawang  merah sebagai  obat.  Selain  itu,  industri  ini  berkembang sangat  cepat,  sehingga  masakan  yang  diolah  akhir- akhir  ini  cenderung  meningkatkan  permintaan  stok bawang merah di dalam negeri. Permintaan konsumsi bawang  merah  nasional  Indonesia,  yang  keduanya merupakan benih, meningkat sebesar 5% dari tahun ke tahun. Seiring waktu, populasi tumbuh dan begitu juga minat konsumen [1].
Kabupaten  Brebes  dikenal  sebagai  pemasok terbesar Indonesia untuk bawang merah di. Kontribusinya  mencapai  total produksi  nasional 57% dari 18. 5% dari total produksi Jawa Tengah. Bawang merah  Brebes  tidak  hanya  memenuhi  kebutuhan domestik, tetapi juga luar negeri. Badan Pusat Statistik (BPS)  mencatat  jumlah  produksi  bawang  merah  di Kabupaten Brebes sebesar 3,8 juta kuintal dengan luas panen 38,9 ribu hektare pada tahun 2020. Badan Pusat Statistik  (BPS)  mencatat  jumlah  produksi  bawang merah  di  Kabupaten  Brebes  sebesar  3,8  juta  kuintal dengan luas panen 38,9 ribu hektare pada tahun 2020. Produksi  ini  mengalami  kenaikan  sebesar  26.  6% dibandingkan  tahun  sebelumnya  yang  sebesar  3,03 juta  kuintal.  Untuk  menjaga  stabilitas  supaya  panen bawang  merah  tetap  terjaga,  Salah  satu  prosesnya adalah  menggunakan  data  mining  yang  akan digunakan  adalah  metode  dengan  Algoritma  regresi Linear. Prediksi adalah fungsi tambahan yang ada pada data  mining.  Algoritma  regresi  linier  adalah  teknik
data  mining  untuk  menentukan  bahwa  ada  hubungan antara  variabel  yang  diprediksi  dengan  variabel  lain [2].Pada penelitian sebelumnya mengenai memprediksi  produksi  tanaman  di  kota  Malang dengan  menggunakan  penerapan  algoritma  estimasi regresi  linier  berganda  oleh  Laventine  Devi  Lulita pada tahun  2018.  Penelitian  ini  menjelaskan  prediksi tahun  berikutnya  untuk  memprediksi  produksi tanaman bawang merah. Digunakan Model regresi ini untuk mengetahui variabel yang digunakan seperti luas lahan,  tenaga  kerja,  penggunaan  pupuk,  pestisida, benih,  keanggotaan  kelompok  tani  dan  kepemilikan lahan terhadap produksi  bawang  merah di  Kelurahan Torongrejo, Kota Malang [3].
Kemudian  penelitian  yang  diteliti  oleh  Hasri, Junaidin Zakaria, Arifin, yang membahas faktor-faktor yang mempengaruhi produksi bawang merah menggunakan estimasi analisis regresi linier berganda. Persamaan variabel yang digunakan untuk memprediksi  tersebut  ialah  variabel  pengaruh  luas lahan, jumlah pemakaian pupuk, jumlah tenaga kerja, Dan  jumlah  pemakaian  pestisida  terhadap  produksi Bawang Merah. Artinya  jika produksi petani bawang merah  ditingkatkan  maka  secara  otomatis  luas  lahan ditambah.  Begitu  Pula  jika  produksi  bawang  merah ditambah  maka diikuti peningkatan produksi  bawang merah jumlah seperti pemakaian pupuk, jumlah tenaga kerja, dan dan jumlah pemakaian pestisida [4].
Berdasarkan  pemaparan  yang  telah  diuraiakan, penulis mengusulkan judul penelitian yaitu Penerapan Data  Mining  Untuk  Analisis  Pola  Prediksi  produksi panen bawang merah menggunakan algoritma Regresi Linier.  Alasan  agar  dapat  penerapan  data  mining dengan  algoritma  Regresi  Linier  dapat  membantu
dalam menganalisis pola dan prediksi produksi panen bawang  merah.  Kemudian  memberikan r ekomendasi dari  penerapan  metode,  sehingga  bisa  dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Regresi Linear
Regresi  linier  adalah  suatu  bentuk  regresi  yang menunjukkan  hubungan  linier,  yang  pada  gilirannya menemukan  korelasi  antara  target  atau  variabel dependen sesuai dengan prediktor variabel independen.  Metode  ini  bekerja  paling  baik  ketika kumpulan  data  yang  biasanya  diberikan  adalah kumpulan data linier yang pada gilirannya membentuk hubungan  linier  pada  plot.  Namun,  dalam  proses aplikasi  yang  sebenarnya  (regresi  linear),  kumpulan sampel  data  merupakan  langkah  yang  sangat  kritis. Jika  titik  sampel  pada  dasarnya  dapat  mencerminkan keadaan  yang sebenarnya,  maka pembentukan  model lebih ideal. Sebaliknya, ada kesenjangan antara model dan  situasi  nyata,  sehingga  keandalan  dan  keaslian prediksi  akan  sangat  berkurang  [5].  SLR  (Simple Linier Regression) atau sebutan singkatan dari Regresi linear  sederhana,  merupakan  salah  satu  metode statistik  untuk  melakukan  peramalan  yang digunakan dalam prediksi ataupun produksi tentang karakteristik kualitas  maupun  kuntitas.  Persamaan  umum  metode regresi linier sederhana [6] dalam penelitian ini adalah:
1. y = a + bx… … …
Keterangan:
2. y= Variabel dependen (variabel tak bebas)
3. a = Konstanta
4. b = Koefisien regresi
5. x = Variabel independen (variabel bebas)
2.2. Notebooks Google Colab
Berbagai penelitian telah melaporkan
keserbagunaan  dan  ruang  lingkup  yang  luas  alat pemrograman di semua bidang pengetahuan, Notebook Google Colab dapat memperkenalkan siswa konsep  pemrograman  dan  bisa  menjadi  alat  yang nyaman  untuk  membantu  dalam  proses  pengajaran Selain itu, semua Notebook Colab dapat dimodifikasi dan  diunduh  dari  repositori  Github.  Terakhir,  kami menggunakan bahasa pemrograman Python danGoogle Colab karena gratis dan banyak digunakan oleh semua pelajar [7].

## 2.3. Bawang Merah
Menurut  [8]  dalam  jurnal  yang  berjudul Pemanfaatan  Limbah  Kulit  Bawang  Merah  Menjadi Pupuk  Kompos  Di  Kecamatan  Kretek  Kabupaten Bantul bawang merah memiiki banyak manfaat utama sebagai  penyedap  makanan  tetapi  kulit  bawang  bisa dijadikan limbah sebagai pakan ternak, bawang merah juga memiliki banyak khasiat bisa dimanffatkan sebagi penurun demam [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Data  mining  ialah  teknik  atau  metode  tertentu untuk  melakukan  sebuah  proses  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  data  yang  terpilih.  Dalam data mining sangat bervariasi seperti teknik-teknik dan metode-metode  algoritma  [10].  untuk  menentukan nilai  tambah  suatu  kumpulan  data  berupa  informasi yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dari  data  tersebut. Dalam  dunia  database,  data  mining  dikenal  juga dengan  knowledge  discovery  (KDD).  KKD  adalah proses  yang  melibatkan  pengumpulan,  analisis,  dan interpretasi  data,  serta  penggunaan  sejarah  untuk mengungkap  keteraturan  dan  pola  dalam  kumpulan data  besar  [11].  Fondasi  metodologi  data  mining terstruktur pertama kali diusulkan, dan awalnya terkait dengan  Penemuan  Pengetahuan  dalam  Basis  Data (KDD).  KDD  menyajikan  model  proses  konseptual teori  komputasi  dan  alat  yang  mendukung  ekstraksi informasi dengan data [12].
Gambar 1. Knowledge discovery in databases
Adapun tahapan proses KDD terdiri dari berbagai tahapan, yaitu : 1. Data Selection
Tahapan  pertama  dari  data Selection memilih dataset  produksi  bawang  merah  yang  akan digunakan. Dataset ini  harus  mencakup  informasi tentang  parameter-parameter  seperti  luas  lahan, luas panen, produksi dan lain-lain.
2. Data Preprocesing
Tahap kedua data Preprocesing , seperti membersihkan  data,  membuang  data  yang  tidak relevan,  menghilangkan  nilai  yang  hilang  atau tidak  valid,  dan  menormalisasi  data  jika diperlukan.
3. Data Split Pada  tahapan  data  split,  menerapkan  teknik eksplorasi  data  untuk  mengeksplorasi  dan menganalisis data Produksi panen bawang merah, seperti  analisis  deskriptif,  visualisasi  data,  dan analisis korelasi. Tujuannya adalah untuk menemukan  pola  dan  hubungan  antara  parameter Produksi  panen  bawang  merah  yang  berpengaruh terhadap Regresi.
4. Data mining Data  mining  adalah  proses  menemukan  pola  atau informasi  dalam  kumpulan  data  terpilih  selama proses transformasi data. Pengujian dengan dataset yang  diberikan  membutuhkan  metode  yang digunakan yaitu Linear Regression yang digunakan sesuai dengan tujuan penelitian.
5. Evaluation
Tahapan  evaluation  ini  menghasilkan  pola-pola dari  proses  evaluasi  untuk  memperkirakan  tujuan yang  diinginkan.  Tahap  ini  juga  menggunakan tools Google Colab.

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  adalah  data  sekunder  yaitu  data sudah tersedia dan dikelola oleh  Dinas  Pertanian  dan ketahanan  Pangan  Kabupaten  Brebes  berupa  data numerik dalam bentuk tabel.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  untuk  penelitian  ini diperoleh  dari  hasil  kesepakatan  bersama  pada  saat melakukan  penelitian  di  Dinas  Pertanian  dan ketahanan  Pangan  Kabupaten  Brebes  di  ambil  pada tanggal 13 Maret 2023.

## 3.3. Jenis penelitian
Penerapan  jenis  kuantitatif  pada  data  numerik melibatkan  serangkaian  langkah  sistematis  yang bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengambil wawasan  berupa  data  yang  disajikan  dalam  bentuk angka.  Dalam  pendekatan  ini,  data  numerik  diolah menggunakan teknik regresi linear untuk mengidentifikasi  pola,  hubungan,  dan  tren  yang tersembunyi  dalam  angka-angka  tersebut.  Langkah- langkah ini tidak hanya memberikan pemahaman lebih mendalam,  tetapi  juga  memungkinkan  pengambilan keputusan  yang  lebih tepat  berdasarkan analisis  yang obyektif  dan  kuantitatif.  Dari  identifikasi  tujuan penelitian  hingga  evaluasi  hasil  dan  kesimpulan, proses  ini  memandu  peneliti  dalam  merumuskan argumen yang kuat dan menghasilkan informasi yang lebih mendalam dari data numerik yang ada.

## 3.4. Metode analisis Data
Analisis  regresi  adalah  model  analisis  statistik yang umum digunakan, yang dapat memprediksi nilai sebuah variabel acak melalui variabel atau sekelompok variabel,  sehingga  membantu  kita  membuat  analisis dan penilaian  atas  peristiwa  masa  depan  dan memperoleh hasil keputusan yang wajar [13].
Penelitian yang diambil menggunakan 4 metode analisa data seperti :
1. Mean  Squared  Error  (MSE):  merupakan  kuadrat deviasi  antara  nilai  sebenarnya  dan  nilai  yang diprediksi oleh model. Semakin rendah nilai MSE, semakin baik performa model.
2. Root  Mean  Squared  Error  (RMSE)  merupakan akar  kuadrat  dari  MSE  dan  memberikan  nilai dalam  satuan  yang  sama  dengan  variabel dependen.  RMSE  memberikan  informasi  tentang besarnya kesalahan prediksi dalam unit yang lebih mudah dipahami.
3. Mean  Absolute  Error  (MAE):  merupakan  metrik yang  mengukur  rata-rata  deviasi  absolut  antara nilai  sebenarnya  dan  nilai  yang  diprediksi.  MAE
memberikan  gambaran  tentang  seberapa  besar kesalahan rata-rata prediksi model.
4. R-squared:  merupakan  Metrik  yang  mengukur seberapa  besar  variasi  dalam  variabel  dependen yang  dapat  dijelaskan  oleh  variabel  independen dalam model. Nilai R-squared berkisar antara 0 dan 1,  dan  semakin  tinggi  nilai  0  dan  1  R-squared, semakin  baik  model  dalam  menjelaskan  variasi data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  hasil  penelitian  ini  membahas  tahapan- tahapan  penerapan  prediksi  panen  bawang  meah menggunakan  metode  regresi  linier,  yang  nantinya akan menggunakan python sebagai bahasa pemrogramannya dan Google colab sebagai platform . Berikut penjelasan tahapan penelitian
4.1. Selection
Tahap selection penulis menyeleksi atau memilih data  sekiranya  yang  diperlukan  sesuai  kebutuhan. Berikut data yang sudah di seleksi  yang dapat  dilihat pada Tabel 1 :

## Tabel 1. Dataset bawang merah
No  Tahun Kecamatan Luas lahan Luas panen Produksi 1 2012  Larangan 80 8 640 2 2012  Ketanggungan 103 5361 54951 3 2012  Banjarharjo 126 1006 126232 4 2012  Losari 120 79 9490 5 2012  Tanjung 89 671 59900 6 2012  Kersana 94 1324 124802 7 2012  Bulakamba 138 776 106872 8 2012  Waasari 107 1854 198035 9 2012  Songgom 119 6052 719230 10 2012  Jatibarang 133 881 117528 11 ..... ..... ..... ..... 139 2022  Jatibarang 12212  6898 722101
Data  yang  ditampilkan  hanya  data  yang  teratas (head), total data terdiri dari 139 baris dan 4 kolom.

## 4.2. Data pre-processsing
Penulis  melakukan  data  pre-processing  dengan melakukan seleksi ulang, berikut ini hasil yang sudah di seleksi pada gambar 2 :
Gambar 2. Data pre-processing
Data yang penulis di hapus adalah kecamatan di karenakan  tidak  di  butuhkan  karena  tidak  termasuk variabel  x  dan  int  (interjer)  yang  berbentuk  angka. Kemudian  melakukan pengecekan data  yang  missing value seperti pada gambar 3 :
Gambar 3. Cek Dataframe
Dari  hasil  yang  telah  dilakukan,  data  berjumlah 139  baris  dengan  tipe  data  integer,  Dengan menggunakan  memori  sebesar  3,9  KB,  Kemudian tidak  adanya  missing  value  sehingga  dapat  di  proses untuk melakukan sebuah prediksi.

## 4.3. Data Transformasi
Tahap  transformation  adalah  proses  pengolahan data yang bertujuan untuk mengubah data dari bentuk asalnya  menjadi  bentuk  yang  lebih  sesuai  untuk analisis data seperti pada gambar 4 :
Gambar 4. Data describe
Kemudian  penulis  menuliskan  sebuah  kode sehingga  menghasilkan desricription  dari  mean, sandart dan sebagainya. Tahap selanjutnya melakukan Exploratory  Data  Analysis  (EDA).  EDA  juga  dapat membantu dalam menentukan teknik pemodelan atau algoritma  yang  paling  sesuai  untuk  digunakan  dalam proyek data mining yang peneliti gunakan seperti Pair plot, Scatter Plot, figure plot. Seperti yang tertera pada gambar 5 :
Gambar 5. Scatter plot
Scatter plot yang telah diuraikan pada gambar 5 memiliki fluktuasi diantara 0,2 dari luas panen ke 2000 produksi.  Kemudian  melakukan  plot  figure  antara luas_panen dan produksi yang akan ditampilkan dalam gambar 6 :

## Gambar 6. Plot figure
Diantara  kedua  plot  tersebut  memiliki  grafik yang  lebih  dominan  pada  produksi.  Kemudian melakukan data koorlasi untuk mengetahui apakah ada hubungan antara dua variabel atau lebih, dan seberapa kuat  hubungan  tersebut.  Korelasi  dapat  dinyatakan dalam koefisien korelasi, yang mengukur seberapa erat hubungan  antara  dua  variabel  dalam  bentuk  angka antara -1 dan 1. Seperti yang tertera pada gambar 7 :
Gambar 7. Kolerasi data
Dari  gambar  7  menunjukan  sebuah  korelasi antara  kolom  ‘luas_panen’  yang  memiliki  korelasi sangat  kuat  dengan  kolom  ‘produksi’  dengan  nilai 0,97.

## 4.4. Data Mining
Proses  untuk  membuat  suatu  odel  regresi  linier yang  membentuk  sebuah  huungan  variabel  dependen dan variabel independent. Dengan data training untuk melakukan  sebuah  training  model  dari  sebuah  model algoritma regresi yang akan menghasilkan sebuah nilai coefisian, seperti yang tertera pada gambar 8 :
Gambar 8. Model regresi
Penelitian  ini  menggunakan  regresi  linier sederhana  seperti  yang  sudah  tertera  pada  gambar  8 kemudian melakukan sebuah prediksi data sebelumnya dengan data prediksi seperti pada gambar 9 :
Gambar 9. Data sebenarnya dan data prediksi
Pada  gambar  9  menunjukan  perbedaan  antara data  sebenarya  yang  di  proses  dengan  data  prediksi sehingga  bisa  di  lanjutkan  dalam  tahap  penentuan model skor MAE, MSE, RMSE dan R2 Score.

## 4.5. Evaluation
Tahap  evaluation  menentukan  model  regresi linier  menggunakan  model  skor  MAE,  MSE,  RMSE dan R2 Score, seperti yang tertera pada gambar 10 :
Gambar 10. Skor mae, mse, rmse dan r2 score
Pada  gambar  10  Skor  yang  dihasilkan  pada model regesi ialah Mean Absolute Error (MAE) adalah 29051, skor yang dihasilkan pada Mean Squared Error (MSE)  adalah  2073311,  skor  yang  dihasilkan  pada Roots Mean Squared Error (RMSE) adalah 45533, dan skor  yang  dihasilkan  pada  R2  Score  adalah  0.98%. Kemudian  melakukan  perhitungan  jumlah  dari  data prediksi,  data  prediksi  untuk  hasil  panen  bawang merah, yang dapat dilihat pada gambar 10 :
Gambar 11. umlah perhitungan data prediksi Hasil  pada  gambar  11  ialah  prediksi  produksi panen  pada  tahun  2023  adalah  sebanyak  3822918 Ton/GKP  dan  mengalami  kenaian  dari  tahun sebelumnya yaitu tahun sebelumnya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  prediksi  menggunakan  regresi  linier  yaitu sebanyak 3822918 Ton/GKP, ini menunjukan prediksi panen  bawang  merah  di  tahun  2023  mengalami kenaikan  dari  tahun  sebelumnya.  Penelitian  yang dilakukan oleh penulis hanya sebatas sebuah prediksi dengan menggunakan data analisis adapun untuk hasil panen bawang merah pada tahun 2023 bisa jadi lebih banyak  atau  lebih  sedikit  dari  hasil  prediksi  yang penulis lakukan. Hasil dari model analisi regresi dilihat dari : Mean Absolute Error (MAE) adalah 29051, skor yang  dihasilkan  pada  Mean  Squared  Error  (MSE) adalah  2073311,  skor  yang  dihasilkan  pada  Roots
Mean Squared Error (RMSE) adalah 45533,  dan skor yang  dihasilkan  pada  R2  Score  adalah  0.98%.  Saran dari  penulis  perbanyak  variabel  data  supaya  bisa menganalisis lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  d.  A.  L.  Ridho,  “respon  pertumbuhan  dan produksi  tanaman  bawang  merah  (  allium ascalonicum  l.)  Terhadap  pupuk  kascing  dan pupuk nitrophoska s k r i p s i,” 2022.
[2]  k. Brebes et al. , “produksi bawang merah brebes capai 3 , 8 juta kuintal pada 2020,” 2020.
[3]  l.  D.  Lulita,  “analisis  produksi  dan  pendapatan usahatani  hortikultura  bawang  merah  di  di  kota batu ( studi kasus gapoktan torong makmur desa torongrejo  ,  kecamatan  junrejo  kota  batu  ),” 2018.
[4]  hasri,  j.  Zakaria,  and  arifin,  “paradoks :  jurnal ilmu ekonomi faktor-faktor yang mempengaruhi produksi bawang merah di,” vol. 3, no. 4, 2020.
[5]  o.  Pejcha  and  j.  L.  Prieto,  “description  and application research of multiple regression model optimization  algorithm  based  on  data  set denoising description and application research of multiple regression model optimization algorithm  based  on  data  set  denoising”,  doi: 10.1088/1742-6596/1631/1/012063.
[6]  z. Muttaqin and e. Srihartini, “penerapan metode regresi linier sederhana untuk prediksi persediaan obat jenis tablet,” vol. 9, no. 1, pp. 12–16, 2022.
[7]  w.  Vallejo,  d.  Carlos,  and  c.  Fajardo,  “to students,” 2022, doi: 10.1021/acsomega.2c00362.
[8]  k.  Di,  k.  Kretek,  k.  Bantul,  and  z.  Rozaki, “pemanfaatan  limbah  kulit  bawang  merah menjadi pupuk,” pp. 1897–1904, 2019.
[9]  d.  A.  N.  Kulit,  b.  Pule,  n.  I.  K.  Karyawati,  a. Borneo,  and  s.  Pawarrangan,  “ni  putu  sinta mahasuari. Jurnal ilmiah medicamento 6(2), 84- 88,” vol. 6, no. 2, pp. 84–88, 2020.
[10]  y. Mardi, “jurnal edik  informatika data mining : klasifikasi  menggunakan  algoritma  c4  .  5  data mining  merupakan  bagian  dari  tahapan  proses knowledge discovery in database ( kdd ) . Jurnal edik informatika,” 2019.
[11]  p.  Edastama,  a.  S.  Bist,  and  a.  Prambudi, “implementation of data mining on glasses sales using  the  apriori  algorithm,”  vol.  1,  no.  2,  pp. 159–172, 2021.
[12]  v.  Plotnikova,  m.  Dumas,  and  f.  Milani, “adaptations  of  data  mining  methodologies :  a systematic literature review,” no. May, 2020, doi: 10.7717/peerj-cs.267.
[13]  c. Series, “description and application research of multiple regression model optimization algorithm based on data set denoising description and  application  research  of  multiple  regression model  optimization  algorithm  based  on  data  set denoising,” 2020, doi:
10.1088/1742- 6596/1631/1/012063.