## PENERAPAN ALGORITMA REGRESI LINEAR PADA DATA HARGA CABAI RAWIT DI PASAR INDIHIANG
Yusuf Ikhwan Fahruddin, Rudi Kurniawan, Yudhistira Arie Wijaya
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, 45131, Indonesia yusufikhwanfahruddin@gmail.com

## ABSTRAK
Sayuran, termasuk cabai rawit, memegang peran vital dalam perekonomian nasional. Meningkatnya harga cabai rawit tidak hanya dipengaruhi oleh peningkatan permintaan selama hari-hari besar keagamaan seperti Bulan Ramadhan,  Hari  Raya  Idul  Fitri,  Hari  Raya  Idul  Adha,  khususnya  jika  terjadi  gangguan  cuaca  atau  pasokan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  harga  cabai  rawit  di  Pasar  Indihiang  dan  mencari  atribut  yang mempengaruhi  nilai Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  terbaik.  Algoritma  regresi  linear  terkenal  karena kemampuannya  menganalisis  korelasi  data  dan  memberikan  prediksi  yang  akurat.  Data  harga  cabai  rawit  dari 2021  hingga  2022  mencakup  informasi  harga,  bulan,  cuaca,  pasokan,  supplier,  dan  nama  pedagang.  Melalui analisis  Regresi  Linear  menggunakan Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  mining (CRISP-DM)  dan RapidMiner  versi  10.1,  penelitian  ini  membangun  model  matematis  untuk  memprediksi  harga  cabai  rawit berdasarkan  faktor-faktor  tersebut.  Hasil  penelitian  ini  menunjukan  atribut  yang  mempengaruhi  nilai  RMSE adalah  Bulan  dan  Stok  Cabai/KG  terhadap  label  Harga  Cabai  dengan  nilai  RMSE  sebesar  14975.095.  Model prediksi harga diharapkan dapat membantu pedagang merancang strategi penjualan yang efektif, memungkinkan konsumen merencanakan belanja dengan lebih tepat, dan membantu petani menyesuaikan waktu tanam dan panen cabai rawit.
Kata kunci :   Data  Mining,  Regresi  Linear,  Cross-Industry  Standard  for  Data  Mining  (CRISP-DM),  Harga Cabai Rawit, Pasar Indihiang

## 1. PENDAHULUAN
Sayur  mayur  merupakan  salah  satu  subsektor unggulan  yang  memiliki  peranan  dalam  menunjang perekonomian  nasional  [1].  Komoditas  hortikultura merupakan  komoditas  potensial  yang  memiliki  nilai ekonomi tinggi  [2]. Selain itu komoditas hortikultura dapat  menjadi  sumber  pendapatan  bagi  masyarakat dan  petani  baik  berskala  kecil,  menengah  maupun besar [3]. Meningkatnya harga cabai rawit tidak hanya dipengaruhi oleh peningkatan permintaan selama hari- hari  besar  keagamaan  seperti  Bulan  Ramadhan,  Hari Raya Idul Fitri, serta Hari Raya Idul Adha, khususnya jika terjadi gangguan cuaca atau pasokan [4].
Proses  pembentukan  harga  suatu  komoditas umumnya dipengaruhi oleh sejumlah faktor, termasuk ketersediaan  terbatas  pasokan  cabai  rawit.  Faktor- faktor  seperti  kondisi  cuaca,  musim  tanam,  masalah spekulasi  harga,  biaya  transportasi,  dan  peningkatan dalam  distribusi  dapat  berkontribusi  pada  fluktuasi harga cabai rawit [5]. Fluktuasi harga yang tidak stabil sering tidak diinginkan oleh masyarakat karena dapat menimbulkan  risiko  dan  ketidakpastian  yang  harus dihadapi oleh mereka [6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi dan  memahami  harga cabai rawit di Pasar Indihiang. Analisis regresi adalah teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen  dan  satu  set  independen  [7].  Hasil  dari pengolahan  data  penjualan  tersebut  menjadi  sebuah informasi dan pengetahuan yang diharapkan, sehingga
dapat digali suatu potensi atau pengetahuan yang lebih baik atau akurat dalam pembacaan datanya, tepat dan cepat  dari  data  tersebut  sehingga  dapat  menganalisa prediksi  penjualan  dan  menemukan  peluang-peluang yang  baru  serta  menemukan  rencana  strategis  dan untuk  analisa  stok  persediaan  barang,  selain  itu  bisa digunakan sebagai sarana untuk mengambil keputusan [8].
Dalam konteks ini, Data Mining memiliki peran signifikan  dalam  menggali  informasi  dari  suatu kumpulan  data  yang  berupa  pengetahuan  yang sebelumnya  tidak  diketahui  secara  manual  [9]. Terdapat  beberapa  kelompok  tugas  dalam Data Mining ,  termasuk  Deskripsi,  Estimasi,  Prediksi, Klasifikasi,  Pengklusteran,  dan  Asosiasi  [10]. Prediksi, sebagai salah satu tugas Data Mining , adalah suatu  proses  sistematis  untuk  memperkirakan peristiwa  di  masa  depan  berdasarkan  informasi  masa lalu dan saat ini dengan tujuan mengurangi kesalahan prediksi [11]. Tujuan prediksi melibatkan pemahaman dan  estimasi  prospek  ekonomi  atau  kegiatan  usaha [12].  Penting  dicatat  bahwa  prediksi  tidak  harus memberikan jawaban pasti terkait peristiwa yang akan terjadi; sebaliknya, tujuannya adalah mencari jawaban seakurat  mungkin  terhadap  perkiraan  yang  diberikan [13].
Metode yang digunakan untuk mengolah dataset tersebut adalah Regresi Linear [14]. Pengujian akurasi dilakukan  dengan  mengukur Root  Mean  Squared Error (RMSE)  [15].  RMSE  berfungsi  untuk
mengevaluasi  nilai  yang  diprediksi  oleh  suatu  model perhitungan  dengan  nilai  dari  hasil  pengamatan. Dengan  kata  lain,  RMSE  mengukur  kualitas kesesuaian  antara  data  yang  sebenarnya  dan  model prediksi.  Tingkat  kesalahan  dari  hasil  prediksi  jika semakin  kecil  atau  mendekati  0  nilai  RMSE  maka semakin  akurat  nilai  prediksinya  [16].  Pada  data supervised  algoritma  Regresi  Linear data  mining bekerja  dengan  menggunakan  label  yang  telah diketahui nilainya. Biasanya nilai label - label tersebut dapat  berupa  nilai  numerik  maupun  nilai  kategorikal [17]. Tahapan-tahapan yang dilakukan pada penelitian kali ini mengikuti proses standar dari data mining yaitu Cross-Industry  Standard  for  Data  Mining (CRISP- DM)  dimana  ada  enam  fase Business  Understanding (pemahaman bisnis), Data Understanding (pemahaman data), Data Preparation (persiapan data), Modeling (pemodelan  data), Evaluation , Deployment [18].
Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi yang  signifikan  dalam  memahami  dinamika  harga cabai  rawit  dan  dampaknya  pada  berbagai  aspek kehidupan [19]. Informasi yang diperoleh dari analisis data mining dan Algoritma Regresi Linear diharapkan dapat mendalamkan pemahaman tentang faktor-faktor yang  mempengaruhi  harga  cabai  rawit.  Ini  akan mendukung  pedagang  dalam  perencanaan  stok  dan pengaturan  harga  yang  lebih  efisien,  serta  membantu petani  dalam  mengoptimalkan  musim  tanam  mereka. Terlebih  lagi,  penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk memberikan manfaat praktis bagi konsumen, membantu  mereka  merencanakan  anggaran  rumah tangga dengan lebih efektif saat harga cabai rawit naik. Lebih dari itu, dampaknya juga dapat dirasakan dalam pengelolaan pasar dan perumusan kebijakan ekonomi lokal  yang  lebih  baik.  Penelitian  ini  juga  membuka jalan bagi penelitian lebih lanjut di bidang pertanian, ekonomi,  dan data  mining ,  dengan  harapan  dapat memajukan  teknik  analisis  data  dalam  mendukung stabilitas pasar serta kesejahteraan ekonomi dan sosial yang  lebih  luas  di  Pasar  Indihiang  dan  masyarakat. Seiring  dengan  itu,  hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat  menjadi  acuan  berharga  bagi  penelitian- penelitian  mendatang  yang  berfokus  pada  dinamika harga  komoditas  pertanian  di  konteks  pasar tradisional.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  yang  berjudul  “Prediksi  Peningkatan Omset  Penjualan  Menggunakan  Metode  Regresi Linier  Berganda”  yang  dilakukan  oleh  Adiguno, Syahra,  dan  Yetri.  Hasil  dari  penelitian  tersebut menunjukkan bahwa penggunaan analisis data mining dengan  dukungan  regresi  linear  berganda  dapat membantu memprediksi pendapatan penjualan di PT. Makmur  Jaya  dengan  lebih  akurat  dan  efisien. Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  implementasi analisis  regresi  linear  berganda  memberikan  solusi untuk  memprediksi  pendapatan  penjualan  di  masa depan dengan tepat. [13]
Penelitian  yang  berjudul  “Machine  Learning Untuk  Model  Prediksi  Harga  Sembako  Dengan Metode Regresi Linier Berganda” yang dilakukan oleh Puteri  dan  Silvanie. Hasil  dari  penelitian  tersebut menunjukkan bahwa variabel tanggal, komoditas, dan pasar  secara  parsial  maupun  simultan  berpengaruh secara  signifikan  terhadap  harga  sembako,  dengan persentase  sumbangan  pengaruh  variabel  bebas terhadap  variabel  terikat  sebesar  84,2%,  sedangkan sisanya sebesar 15,8% dipengaruhi oleh variabel yang tidak dimasukkan ke dalam penelitian ini.[20]
Penelitian yang berjudul “Analisis Pembentukan Harga  Komoditas  Cabai  Rawit  dan  Bawang  Merah Pada Tingkat Eceran di Kota Ambon” yang dilakukan oleh Timisela, Salampessy, dan Apituley. Kesimpulan dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  faktor-faktor  seperti transportasi, kemasan, selisih pasokan dan permintaan, produksi,  daya  beli  konsumen,  dan  barang  substitusi mempengaruhi  pembentukan  harga  cabai  rawit  dan bawang  merah  di  tingkat  eceran  di  Kota  Ambon. Selain  itu,  distribusi  dan  gangguan  cuaca  juga  dapat mempengaruhi harga cabai rawit.[5]

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Penelitian
Metode yang digunakan untuk mengolah dataset tersebut  adalah  Algoritma  Regresi  Linear.  Dalam melakukan  prediksi  data  harga  cabai  yang  akan  diuji sesuai  pemodelan  data  yang  akan  digunakan  agar mempermudahkan  penelitian  dan  berjalan  sesuai diinginkan  maka  dibuat  alur  atau  tahapan  dalam penelitian seperti terlihat pada Gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 3.2. Sumber Data
Dalam penelitian ini sumber data yang digunakan adalah  data  primer,  sumber  data  penelitian  yang diperoleh  secara  langsung  dengan  melalui  metode pengumpulan data seperti Observasi, wawancara. Data harga  cabai  rawit  yang  terkumpul  dari  tahun  2021 hingga 2022 mencakup informasi tentang harga, bulan, cuaca, pasokan, supplier, dan nama pedagang.

## 3.3. Data Testing dan Data Training
Pada  bagian  ini,  akan  diuraikan  mengenai  data testing  yang  menjadi  fokus  penelitian,  yaitu  seluruh kelompok yang ingin diteliti, serta data training, yang
merupakan  subset  dari  data  testing  yang  akan  dikaji lebih rinci.

## 3.3.1. Data Testing
Data testing adalah bagian terpisah dari dataset yang tidak digunakan selama pelatihan model. Setelah model  dilatih  dengan  data  training,  data  testing digunakan  untuk  menguji  kemampuan  model  dalam menerapkan  pengetahuan  yang  telah  dipelajarinya pada data yang belum pernah ditemuinya sebelumnya. Proses  pengujian  data  ini  membantu  mengevaluasi sejauh mana model dapat menghasilkan prediksi yang akurat.

## 3.3.2. Data Training
Data  training  adalah  subset  dari  data  yang digunakan  untuk  melatih  model  atau  algoritma.  Ini adalah  data  yang  diberikan  ke  dalam  model  untuk memungkinkannya belajar pola atau hubungan antara variabel-variabel yang ada. Proses pelatihan melibatkan pengoptimalan parameter model sehingga dapat  membuat  prediksi  yang  akurat  ketika dihadapkan  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  adalah  metode  yang digunakan  untuk  memperoleh  dan  mengumpulkan informasi  yang  relevan  terhadap  masalah  yang diangkat.  Dalam  proses  pengumpulan  data,  berbagai teknik dapat diterapkan, seperti: berikut:

## 3.4.1. Observasi
Observasi merupakan teknik pengumpulan data yang  dilakukan  dengan  mengamati  langsung  objek yang  diteliti.  Parameter  yang  diamati  yaitu  kenaikan harga  cabai  rawit  dan  jumlah  responden  untuk  di wawancara.

## 3.4.2. Wawancara
Tahapan wawancara adalah proses tanya jawab yang  bertujuan  untuk  mengumpulkan  data/informasi antara  pewawancara  (peneliti)  dengan  responden narasumber.  Wawancara  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah wawancara yang terstruktur yaitu wawancara yang berhubungan dengan harga penjualan Cabai  Rawit (Capsicum  frutescens  L.) di  Pasar Indihiang yang disusun dan terstruktur oleh peneliti.

## 3.4.3. Dokumentasi
Dokumentasi  merupakan  teknik  pengumpulan data  berupa  foto,  dokumen,  maupun  tulisan. Dokumentasi  dilakukan  untuk  memenuhi  suatu  data atau  informasi  untuk  kepentingan  variabel  peneliti yang telah didesain sebelumnya.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data yang digunakan yaitu teknik data  mining dengan  metode Cross-Industry Standard Process  for  Data  Mining (CRISP-DM)  yang
digunakan sebagai strategi pemecahan masalah secara umum  dari  bisnis  atau  unit  penelitian.  Berikut  pada Gambar 2 adalah proses pada Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM).
Gambar 2. Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)
Metode  CRISP-DM  terdiri  dari  6  tahapan,  berikut adalah penjelasan dari setiap tahapannya: 1) Tahap Pemahaman
Bisnis (Business
Understanding)
Merupakan  langkah  awal  CRISP-DM  dan merupakan  bagian  penting.  Pada  titik  ini, pengetahuan tentang objek bisnis, cara menghasilkan  atau  mengambil  data,  dan  cara mencocokkan tujuan model dengan tujuan bisnis diperlukan  agar  model  terbaik  dapat  dibangun. Kegiatan yang dilakukan meliputi: Mendefinisikan dengan jelas tujuan dan kebutuhan  secara  keseluruhan,  menerjemahkan tujuan  tersebut  dan  menentukan  batasan  dalam perumusan  masalah  data  mining,  kemudian menyiapkan strategi awal untuk mencapai tujuan yang dibelanjakan.
2) Tahap Pemahaman Data (Data Understanding) Fase  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data, dilanjutkan  dengan  proses  untuk  mendapatkan wawasan tentang data, mengidentifikasi masalah kualitas  data,  atau  mengungkap  bagian  menarik dari data yang dapat digunakan untuk menghipotesiskan informasi tersembunyi.
3) Tahap Persiapan Data (Data Preparation) Langkah ini mencakup semua kegiatan membangun  dataset  final  yaitu  data  yang  akan diproses pada langkah pemodelan, dataset akhir dibangun  dari  data  asli/mentah  yang  sudah dibersihkan.  data  clean  atau  bersih  untuk membersihkan  nilai-nilai  yang  kosong,  dataset yang tidak konsisten atau kosong (missing value dan  noise).  Langkah  ini  dapat  diulang  berkali- kali,  dan  juga  mencakup  pemilihan  tabel, rekaman, dan atribut data.
4) Tahap Modelling
Pada langkah ini, teknik pemodelan yang berbeda diidentifikasi  dan  diterapkan,  dan  beberapa parameter  disesuaikan  untuk  mencapai  nilai maksimum.
5) Tahap Evaluasi (Evaluation) Pada  titik  ini,  model  telah  dilatih  dan  harus berkualitas  baik  dari  perspektif  analisis  data. Pada tahap ini akan dilakukan evaluasi terhadap keefektifan  dan  kualitas  suatu  model  sebelum digunakan  dan  akan  menentukan  apakah  model
yang  digunakan  dapat  mencapai  tujuan  yang telah ditetapkan dalam tahap Business
Understanding, career atau tidak
6) Tahap Penyebaran (Deployment)
Sebagai  langkah  terakhir  dari  CRISP-DM, pengetahuan  atau  informasi  yang  diperoleh disebarluaskan dalam bentuk khusus yang dapat digunakan  oleh  pengguna.  Tahap  implementasi dapat  berupa  laporan  atau  melakukan  proses penambangan  data  berulang-ulang  di  dalam perusahaan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan  data berdasarkan  tahapan-tahapan  yang  ada  pada  metode CRISP-DM yang sudah dijelaskan sebelumnya.
4.1. Tahap Pemahaman Bisnis (Business
Understanding) Analisis  data  harga  cabai  rawit  dengan menggunakan algoritma regresi linear bertujuan untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi perubahan  harga  cabai  rawit.  Dengan  fokus  pada variabel seperti bulan, iklim, supplier dan penawaran pasokan,  tujuan  utama  adalah  mengidentifikasi korelasi antara faktor-faktor tersebut dengan perubahan harga. Melalui pemahaman yang mendalam terhadap  hubungan  ini,  analisis  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  model  regresi  linear  yang  dapat memberikan prediksi harga yang akurat.
4.2. Tahap Pemahaman Data (Data Understanding )
Data  yang  akan  diproses  dengan  data  mining merupakan  data  kuantitatif,  karena  kumpulan  data yang akan digunakan berbentuk nominal dan numerik. Adapun  kumpulan  data  tersebut  berisi  Nama Pedagang,  Tahun,  Bulan,  Cuaca,  Supplier,  Harga Cabai  Rawit,  Stok  Cabai/Kg.  Adapun  sumber  data didapatkan berdasarkan hasil observasi dan wawancara di Indihiang yang berlokasi di Jl. Brigjen Wasita  Kusuma  (Komplek  Pasar  Indihiang)  (kantor Pasar  Indihiang),  Kec.  Indihiang,  Kota  Tasikmalaya, Jawa Barat, ID 46151. Data penelitian berasal dari data penjualan  selama  kurun  waktu  2  tahun  dari  januari 2021 sampai Desember 2022.

## 4.3. Tahap Persiapan Data (Data Preparation)

## 4.3.1. Data
Data  dalam  bentuk  file  excel  yang  bernama Dataset Update Kenaikan Harga Cabai 2 diperoleh dari hasil  wawancara  di  Pasar  Indihiang.  Jumlah  record sebanyak  720  record,  terdiri  dari  8  atribut  seperti tampak pada Tabel dibawah ini.

## Tabel 1. Dataset
No. Nama
Pedagang
Tahun ….. Harga Cabai Stok Cabai/KG 1 Ibu Ade 2021 …..  80.000 450 2 Ibu Ade 2021 …..  90.000 450
No. Nama Pedagang Tahun ….. Harga Cabai Stok Cabai/KG 3 Ibu Ade 2021 …..  70.000 450 4 Ibu Ade 2021 …..  60.000 450 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 719 Bpk Irwan 2022 …..  40.000 450 720 Bpk Irwan 2022 …..  61.000 300

## 4.3.2. Import Data
Agar  dataset  tersebut  ada  di  repository Rapidminer, maka perlu dilakukan import data Dataset Update Harga Cabai 2.xlsx menjadi operator Retrieve seperti tampak pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Operator Retrieve
Adapun hasil import data sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil Import Data Row No. No Nama Pedagang ….. Harga Cabai Stok Cabai/KG 1 ? Ibu Ade …..  80.000 450 2 ? Ibu Ade …..  90.000 450 3 ? Ibu Ade …..  70.000 450 4 ? Ibu Ade …..  60.000 450 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 719 ? Bpk Irwan …..  40.000 450 720 ? Bpk Irwan …..  61.000 300

## 4.3.3. Mengubah  tipe  data  nominal  menjadi numerik
Karena tipe data pada dataset ada yang berjenis nominal  sedangkan  Algoritma  Regresi  Linear  harus bertipe  numeric,  maka  diperlukan  transformation untuk  mengubah  data  bertipe  nominal  menjadi numeric menggunakan operator Nominal to Numerical seperti pada gambar dibawah ini.
Gambar 4. Operator Nominal to Numerical
Hasil pembacaan operator Nominal to Numerical pada tabel berikut.

## Tabel 3. Hasil operator Nominal to Numerical
No. Nama Pedagang Tahun ….. Harga Cabai Stok Cabai/KG 1 0 0 …..  80000 450 2 0 1 …..  90000 450 3 0 2 …..  70000 450 4 0 3 …..  60000 450 ….. ….. ….. ….. ….. ….. 719 29 10 …..  40000 450 720 29 11 …..  61000 300

## 4.3.4. Memilih atribut yang akan digunakan
Untuk menentukan atribut yang akan digunakan  dan  tidak,  digunakan  operator Select Atribut untuk memilih data atribut.
Gambar 5. Select Attributes
Hasil setelah menjalankan operator select atribut sebagai berikut.
Tabel 4. Hasil Select Attribute Atribut yang tidak digunakan Atribut yang digunakan No Bulan Nama Pedagang Stok Cabai/KG Supplier Harga Cabai Tahun Cuaca 4.4. Tahap Modelling
1) Menentukan atribut label Untuk  menentukan  id  dan  label  pada  dataset, digunakan  operator  Set  Role  seperti  tampak pada gambar dibawah ini.
Gambar 6. Operator Set Role
Dari hasil pembacaan operator Set Role didapat informasi Harga Cabai sebagai label.
Tabel 5. Penentuan label pada Set Role
Label Harga Cabai
2) Membuat ID Karena  pada  dataset  data  harga  cabai  rawit  di pasar  indihiang  tidak  memiliki  id  maka menggunakan operator Generate ID
Gambar 7. Operator Generate ID
Dari hasil pembacaan operator Generate ID di dapatkan id seperti pada tabel berikut.

## Tabel 6 Hasil Generate ID
ID
3
4 7
…..
719
3) Membagi data testing dan data training Pada tahap ini akan menggunakan data testing dan  data  training  dengan  ratio  0.8  untuk  data training  dan  0.2  untuk  data  testing  untuk dilakukan penelitian.
Gambar 9. Split Data
Hasil dari operator split data dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 7. Pembagian data testing dan training 0.8 Data Training 0.2 Data Testing 4) Implementasi Algoritma Regresi Linear Setelah melakukan
pembagian data, selanjutnya  mencari  nilai  prediksi  dengan operator Linear  Regression seperti  tampak pada gambar dibawah ini.
Gambar 10. Implementasi Algoritma Regresi Linear
Pada  tahap  implementasi  Algoritma  Regresi Linear  pengujian  terhadap prediction harga  cabai rawit, dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 8. Hasil Implementasi Algoritma Regresi
Linear id Harga Cabai Prediction (Harga Cabai) 3 70000 62718.016 4 60000 60565.379
id Harga Cabai Prediction (Harga Cabai) 7 40000 54107.467 13 70000 72547.294 20 60000 57478.833 26 95000 64870.653 31 41000 54017.467
Dari  tabel  di  atas,  didapatkan  informasi  bahwa harga  cabai  sebesar  Rp.  70.000  diprediksi  akan mengalami penurunan menjadi Rp. 62.718 pada bulan selanjutnya,  harga  cabai  Rp.  60.000  diprediksi  akan mengalami kenaikan menjadi Rp. 60.565, harga cabai Rp.  40.000  diprediksi  akan  mengalami  kenaikan menjadi Rp. 54.107, harga cabai Rp. 70.000 diprediksi akan mengalami kenaikan menjadi Rp. 72.547, harga cabai  Rp.  60.000  diprediksi  akan  mengalami penurunan menjadi Rp. 57.478, harga cabai Rp. 95.000 diprediksi  akan  mengalami  penurunan  menjadi  Rp. 64.870,  dan  harga  cabai  Rp.  41.000  diprediksi  akan mengalami  kenaikan  menjadi  Rp.  54.017  pada  bulan selanjutnya.

## 4.5. Tahap Evaluasi (Evaluation)
Setelah menyelesaikan tahap pemodelan, langkah  berikutnya  adalah  tahap  evaluasi.  Evaluasi dilakukan  untuk  menilai  kinerja  model.  Proses evaluasi  menggunakan data uji yang telah ditetapkan sebesar  20%  dari  seluruh  data.  Pengujian  dilakukan dengan  operator  kinerja,  sebagaimana  terlihat  pada Gambar 11, yang menggambarkan langkah pengujian dengan operator kinerja.

## Gambar 8. Proses pengujian dengan melihat performance
Pada  tahap  implementasi  Algoritma  Regresi Linear pengujian terhadap Parameter feature selection dan Perfomance untuk mendapatkan nilai Root Mean Squared  Error (RMSE),  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini.
Tabel 9. Hasil eksperimen Parameter feature selection dan Perfomance
Setelah menjalankan eksperimen, hasil dari tabel di  atas  menunjukkan  bahwa  atribut  yang  signifikan memengaruhi  nilai  RMSE  adalah  Bulan  dan  Stok
Cabai/KG  terhadap  Harga  Cabai.  Parameter  feature selection  seperti  M5  Prime,  Greedy,  T-Test,  dan Iterative T-Test dalam model algoritma Regresi Linear memberikan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) yang serupa, yakni sebesar 14975.095.

## 4.6. Tahap Penyebaran (Deployment)
Setelah  menyelesaikan  tahap  evaluasi,  langkah terakhir  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan deployment model yang telah dibangun. Penerapan ini akan  dilakukan  melalui  pembuatan  laporan  yang merinci hasil penelitian sesuai dengan metode Cross- Industry  Standard  Process  for  Data  mining (CRISP- DM). Laporan ini dimuat untuk membahas pencarian nilai Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  terbaik, mengidentifikasi  atribut  yang  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  nilai  RMSE,  serta  menganalisis peran Parameter feature selection dalam mempengaruhi nilai RMSE.

## 4.7. Hasil  atribut  yang  mempengaruhi  nilai  Root Mean Squared Error (RMSE)
Berikut  adalah  hasil  dari  eksperimen  tersebut, yang  disajikan  dalam  tabel  dengan  label  yang  telah ditentukan, yaitu Harga Cabai.

## Tabel 10. Hasil eksperimen atribut
Atribut Label Parameter Feature Selection RMSE Bulan Stok Cabai Harga Cabai M5 Prime 14975.095 Greedy 14975.095 T-Test 14975.095 Interative T- Test 14975.095 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berikut adalah kesimpulan berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  dataset  Harga Cabai  Rawit  di  Pasar  Indihiang  menggunakan algoritma Regresi Linear atribut yang mempengaruhi nilai  RMSE  terbaik  pada  data  harga  cabai  rawit  di pasar  Indihiang  pada  atribut  Bulan  dan  Stok Cabai/KG,  dengan  nilai Root  Mean  Squared  Error (RMSE) terbaik  pada data harga cabai rawit di pasar Indihiang adalah 14975.095.
Dari hasil penelitian ini, beberapa saran strategis dapat  diajukan  untuk  meningkatkan  pemahaman  dan pengembangan model Regresi Linear dalam menganalisis  dinamika  harga  cabai  rawit  di  Pasar Indihiang sebagai berikut : Rutin monitor dan perbarui dataset dengan informasi terkini untuk mempertahankan ketepatan model terhadap perubahan pasar.  Pertimbangkan  faktor-faktor  eksternal  seperti tren  pasar  global,  perubahan  kebijakan,  atau  faktor cuaca yang lebih rinci untuk meningkatkan ketepatan prediksi  dan  relevansi  model  dalam  menghadapi dinamika  pasar.  Dukung  pedagang  dengan  hasil analisis  data  mining  dan  Algoritma Regresi  Linear untuk  strategi  penjualan.  Membantu  petani  dalam mengoptimalkan  musim  tanam  dengan  memahami
faktor-faktor  yang  mempengaruhi  harga  cabai  rawit. Membantu konsumen merencanakan anggaran rumah tangga secara lebih efektif saat harga cabai rawit naik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  A.  Loanga,  R.  Indriani,  and  Y.  Boekoesoe, “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Fluktuasi  Harga  Cabai  Rawit  Di  Kecamatan Sumalata  Kabupaten  Gorontalo  Utara,” J.  Sci. Soc. Res. , vol. 4, no. 2, pp. 235–242, 2023.
[2]  M. Y. Wardhana, W. Widyawati, R. Hermawan, and  T.  M.  Kesuma,  “Analisis  Faktor  –  Faktor Yang  Mempengaruhi  Harga  Cabai  Rawit (Capsicum  Frutescens  L.)  Di  Aceh,” Paradig. Agribisnis , vol. 4, no. 2, p. 69, 2022.
[3]  A.  Ramadhani,  D.  Susilowati,  and  S.  Hindarti, “Studi  Kasus  Di  Abang  Sayur  Organik  Kota Malang,” J.  Sos.  Ekon.  Pertan.  Dan  Agribisnis , vol. 9, no. 2, pp. 1–10, 2021.
[4]  M.  Royun  Nuha,  T.  Andita  Putri,  and  A.  Dwi Utami,  “Pendapatan  Usahatani  Cabai  Merah Berdasarkan Musim di Provinsi Jawa Tengah,” J. Ilmu  Pertan.  Indones. ,  vol.  28,  no.  2,  pp.  323– 334, 2023.
[5]  N. R. Timisela, Y. E. Salampessy, and Y. M. T. N.  Apituley,  “Analisis  Pembentukan  Harga Komoditas Cabai Rawit dan Bawang Merah Pada Tingkat  Eceran  di  Kota  Ambon,” J.  Budid. Pertan. , vol. 16, no. 1, pp. 31–41, 2020.
[6]  R.  A.  Abdi,  B.  Siswadi,  and  N.  Khoiriyah, “Deskripsi Harga Cabai Merah Di Jawa Timur,” SEAGRI , vol. 10, no. 8, p. 9, 2022.
[7]  E.  Terapan,  “Model  Regresi  Linier,”  no.  Eko 1708, 2021.
[8]  A.  T.  Z.  Miftahuljannah,  Aswan  Supriyadi Sunge,  “Analisis  Prediksi  Penjualan  Dengan Metode  Regresi  Linear  Di  Pt.  Eagle  Industry Indonesia,” vol. 5, no. July, pp. 1–23, 2020.
[9]  S.  P.  Dewi,  N.  Nurwati,  and  E.  Rahayu, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 639–648, 2022.
[10]  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.
[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.
[12]  G.  N.  Ayuni  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J. Telemat. , vol. 14, no. 2, pp. 79–86, 2019.
[13]  S.  Adiguno,  Y.  Syahra,  and  M.  Yetri,  “Prediksi Peningkatan  Omset  Penjualan  Menggunakan Metode  Regresi  Linier  Berganda,” J.  Sist.  Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 4, p. 275, 2022.
[14]  A.  N.  Maharadja,  I.  Maulana,  and  B.  A. Dermawan,  “Penerapan  Metode  Regresi  Linear Berganda  untuk  Prediksi  Kerugian  Negara Berdasarkan  Kasus  Tindak  Pidana  Korupsi,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 1, pp. 95– 102, 2021.
[15]  V.  Arinal,  M.  Azhari,  and  I.  Pendahuluan, “Penerapan Regresi Linear Untuk Prediksi Harga Beras Di Indonesia,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 341–346, 2023.
[16]  F.  H.  Hamdanah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis Performansi Algoritma Linear Regression dengan Generalized Linear Model untuk Prediksi Penjualan  pada  Usaha  Mikra,  Kecil,  dan Menengah,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, p. 23, 2021.
[17]  A.  Prawira,  D.  Arisandi,  and  T.  Sutrisno, “Penerapan Algoritma Naive Bayes dan Multiple Linear  Regression  untuk  Prediksi  Status  dan Plafon  Kredit  (  Studi  Kasus :  Bank  ABC  ),” J. Appl.  Informatics  Comput. ,  vol.  05,  no.  01,  pp. 1075–1087, 2022.
[18]  S.  Isnanto  and  S.  Widodo,  “Penerapan  Data Mining  Pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 158, 2021.
[19]  Saputra Aldi Agusta, M. Munir, and Z. A. Daffa Rizki,  “Peramalan  Pendapatan  dari  Penjualan Bawang  Merah  Menggunakan  Metode  Regresi Linier  Berganda,” Stain.  (Seminar  Nas.  Teknol. Sains) , vol. 2, no. 1, pp. 383–389, 2023.
[20]  K.  Puteri  and  A.  Silvanie,  “Machine  Learning untuk Model Prediksi Harga Sembako,” J.  Nas. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 82–94, 2020.