## Perbandingan Model Regresi Untuk Memprediksi Harga Jual Cabai Rawit Berdasarkan
Iklim Harian
Miko Ardian* 1 , Siti Khomsah 2 , Ridwan Pandiya 3 1,2 Program Studi Sains Data; Institut Teknologi Telkom Purwokerto,
3 Program Studi Teknik Informatika; Institut Teknologi Telkom Purwokerto; Jl.DI Panjaitan No.128, Kec. Purwokerto Selatan, Kab. Banyumas, JawaTengah. e-mail: * 1 20110011@ittelkom-pwt.ac.id , 2 siti@ittelkom-pwt.ac.id ,
3 ridwanpandiya@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Cabai  memberikan  sumbangan  inflasi  sebesar  0,15%  pada  Juli  2022.  Inflasi  cabai disebabkan oleh kenaikan harga, kenaikan tersebut diakibatkan fluktuasi harga jual. Fluktuasi harga  cabai  rawit  disebabkan  beberapa  faktor,  seperti  kondisi  iklim.  Iklim  ekstrem mengakibatkan penurunan produksi sehingga menyebabkan perubahan harga. Perlu dilakukan prediksi  untuk  memperkirakan  harga  jual  cabai  rawit  berdasarkan  kondisi  iklim  harian  yang terdiri  dari  variabel  suhu,  kelembaban,  curah  hujan,  waktu  pemaparan,  dan  kecepatan angin. Teknik regresi umumnya digunakan untuk memprediksi masa depan. Pemilihan algoritma regresi harus disesuaikan dengan karakteristik data dan uji asumsi klasik. Data yang digunakan dalam penelitian  ini  merupakan  data  yang  tidak  memiliki  distribusi  normal  dan  linearitas.  Pada penelitian  terdahulu,  algoritma  XGBoost  Regression,  KNN  Regression,  dan  Random  Forest Regression  digunakan  untuk  menangani  data  dengan  karakteristik  tersebut.  Evaluasi  ketiga algoritma menghasilkan bahwa XGBoost Regression menjadi model terbaik dengan nilai MAE terkecil yaitu 3388, nilai  MAPE terkecil yaitu 9,96% yang masuk dalam kategori sangat baik, dan  R2-Score terbesar  yaitu  0,91.  Dengan  menggunakan  metode  SHAP  diketahui  bahwa  suhu merupakan variabel yang mempunyai kontribusi paling signifikan dengan rata-rata nilai SHAP sebesar  +7003,8  yang  menunjukkan  bahwa  variabel  tersebut  mempunyai  pengaruh  positif terhadap prediksi harga jual. Variabel lain yaitu kecepatan angin dan waktu pemaparan juga mempunyai kontribusi yang besar terhadap harga jual.
Kata kunci: Cabai Rawit, Iklim, Harga Jual, Regresi, Prediksi, Perbandingan

## Abstract
Chili contributes to inflation of 0.15% in July 2022. Inflation is caused by an increase in selling prices, this increase is caused by fluctuations in selling prices. Several factors, such as climate conditions cause fluctuations in the price of cayenne pepper. Predictions need to be made to  estimate  the  selling  price  based  on  daily  climate  conditions.  Regression  techniques  are generally used to predict the future. The data used in this research is data that doesn’t have a normal distribution and does not have linearity. The XGBoost Regression, KNN Regression, and Random Forest Regression algorithms handle data with these characteristics. Evaluation of the three  algorithms  resulted  in  XGBoost  Regression  being  the  best  model  with  the  smallest MAE=3388, the smallest MAPE=9,96%, which is in the very good category, and the largest R2- Score=0,91.  Using  the  SHAP  method,  temperature  is  the  variable  with  the  most  significant contribution with an average SHAP value of +7003,8 which shows that this variable positively influences selling price predictions.
Keywords: Cayenne Pepper, Climate, Selling Price, Regression, Prediction, Comparasion

## 1. PENDAHULUAN
abai  rawit  adalah  jenis  tanaman  hortikultura  yang  populer  di  Indonesia  karena  digunakan sebagai salah satu bumbu masakan [1] . Cabai sebagai bagian dari volatile foods menyumbang inflasi  sebesar  0,15%    pada  Juli  2022  [2].  Inflasi  cabai  disebabkan  karena  naiknya  harga  jual, kenaikan  tersebut  diakibatkan  oleh  harga  jual  yang  mengalami  fluktuasi  [3].  Melalui  platform Hargapangan.com  yang  merupakan  pusat  informasi  fluktuasi  harga  pangan  nasional  mencatat pada  salah  satu  daerah  yaitu  kota  Semarang,  harga  cabai  rawit  sering  naik  dan  turun  setiap bulannya. Pada Maret 2021, terjadi kenaikan harga tertinggi yaitu Rp. 110.000/kg, hal tersebut disebabkan oleh faktor cuaca dan peningkatan kebutuhan industri kuliner [4] .
Iklim  yang  ekstrim  seperti  kekeringan  atau  banjir  dapat  berdampak  buruk  pada  lahan, menghambat  proses  penanaman  dan  berdampak  buruk  pada  produksi  tanaman  sehingga  tidak mencukupi  jumlah  permintaan  pasar [1]. Pada  2022,  BBC  Indonesia  melaporkan  bahwa  hasil panen cabai yang semula 200 kg menurun menjadi 8-10kg pada musim hujan [2]. Penelitian [5] menyimpulkan  bahwa  perlu  dilakukan  prediksi  untuk  memperkirakan  harga  jual  cabai  rawit berdasarkan  keadaan  iklim  yang  terdiri  dari  variabel  suhu,  kelembapan,  curah  hujan,  lama penyinaran  dan  kecepatan  angin  [6] agar  petani  dan  produsen  dapat menyesuaikan  pola tanam dan  produksi  sesuai  dengan  prediksi  harga  yang  diharapkan,  sehingga  dapat  mengoptimalkan keuntungan.
Prediksi umumnya dibuat secara otomatis melalui penggunaan metode  regresi. Regresi merupakan sebuah metode untuk mengestimasi nilai y berdasarkan nilai x yang telah diberikan [7] [8]. Pemilihan algoritma regresi harus disesuaikan dengan karakteristik serta uji asumsi klasik terhadap data yang digunakan [9]. Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data yang tidak berdistribusi normal, terjadi autokorelasi serta tidak adanya linearitas. Data keadaan iklim memiliki beberapa variabel seperti suhu, kelembapan, curah hujan dan kecepatan angina [12][13]. Variabel-variabel tersebut memiliki tipe data kontinu dan berbentuk desimal. Distribusi data juga memiliki  banyak outlier s  dikarenakan  data  harga  jual  cabai  rawit  yang  digunakan  mengalami fluktuasi.
Beberapa algoritma regresi yang banyak digunakan untuk melakukan prediksi pada data yang non-linear antara lain XGBoost Regression [12], KNN Regression [13] dan Random Forest Regression [14].  Dari  ketiga  algoritma  tersebut  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  yang berkaitan antara satu sama lain, maka dari itu dilakukan perbandingan sehingga dapat diketahui algoritma apa yang memiliki performa terbaik dalam memprediksi [15].
Penelitian terdahulu menerapkan Random Forest Regression pada data non -linier untuk memprediksi  harga  rumah,  hasilnya Random  Forest  Regression dapat  memprediksi  dengan akurasi 81,5% berdasarkan luas tanah, luas bangunan dan sebagainya [16] . Menurut penelitian KNN  Regression memiliki  nilai error terendah  dalam  memprediksi  daya  turbin  berdasarkan kecepatan angin, arah angin, dan suhu udara [17] . Penelitian sebelumnya menggunakan data iklim dari BMKG dan harga jual cabai di daerah kabupaten Bandung untuk memprediksi harga cabai. Harga cabai yang telah diprediksi kemudian diklasifikasi menggunakan algoritma SVM dengan optimasi ANFIS dengan rata-rata akurasi sebesar 92,68%. Penelitian berikutnya bertujuan untuk membandingkan  6  model  regresi  yang  berbeda  sehingga  ditemukan  model  terbaik  dalam memprediksi rating restoran serta mengidentifikasi variabel yang  mempengaruhi rating sebuah restoran, hasilnya yaitu model Random Forest Regression dengan akurasi 92% memiliki performa terbaik dibanding dengan model lainnya [18].
Berdasarkan  uraian  yang  telah  dipaparkan,  penelitian  ini  membandingkan  beberapa algoritma regresi seperti XGBoost Regression , KNN Regression dan Random Forest Regression untuk mendapatkan model  yang  akurat  dalam memprediksi  harga jual  cabai rawit  berdasarkan keadaan  iklim.  Perbandingan  performa  algoritma  dilakukan  dengan  menggunakan  matriks evaluasi seperti MAE , MAPE dan R2-Score untuk menilai seberapa baik serta seberapa kecil error yang  dihasilkan  model  dalam  memprediksi  harga  berdasarkan  variabel  input  yang  telah ditentukan  [19].  Penelitian  ini  bukan  hanya  sekedar  mendapatkan  model  yang  akurat  dalam

## C
memprediksi  saja,  tetapi  diharapkan  juga  dapat  mengetahui  variabel-variabel  iklim  yang berpengaruh signifikan terhadap prediksi harga jual cabai rawit.

## 2. METODE PENELITIAN
Alur penelitian dari awal hingga mendapatkan hasil yang diharapkan ditunjukkan pada Gambar  1.  Penelitian  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman Python dengan  platform google colaboratory untuk  membantu  dalam  menganalisisi  dan modelling. Penelitian  diawali  dengan pengumpulan data dari website resmi sesuai data yang dimaksud. Dilanjutkan dengan EDA untuk melihat  detail  mengenai  data  dan  melihat  indikasi  anomali  pada  data.  Apabila  ternyata  data memiliki indikasi yang mencurigakan, maka dilakukan proses pre-processing untuk menangani dan  menyesuaikan  data  dengan  algoritma  yang  digunakan.  Masuk  ke  tahap  utama  yaitu  data fitting  dengan  menggunakan  algoritma XGBoost  Regression , KNN  Regression ,  dan Random Forest  Regression .  Hasil  pemodelan  tersebut  diuji  dan  dievaluasi  kinerjanya  dengan menggunakan MAE , MAPE ,  dan R2-Score .  Model  terbaik  selanjutnya  digunakan  untuk menganalisis  variabel-variabel  yang  berkontribusi  terhadap  harga  jual  dengan  menggunakan metode SHAP .  Setelah  proses  analisis  data  selesai,  tahap  terakhir  yaitu  menginterpretasi  hasil yang diperoleh dan menarik kesimpulan.
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 2.1  Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data sekunder yang diperoleh dari website resmi.  Data  keadaan  iklim  yang  terdiri  dari  variabel  Suhu,  Kelembapan,  Curah  Hujan,  Lama Penyinaran dan Kecepatan Angin didapat dari website resmi BMKG yaitu https://dataonline.bmkg.go.id/data_iklim. Data harga jual cabai rawit didapat dari website SiHaTi (Sistem  Informasi  Harga  dan  Produksi  Komoditi)  yaitu  https://hargajateng.org/tabel-harga- komoditi.  Data-data  tersebut  merupakan  data  harian  yang  dikumpulkan  dari  Januari  2016- Desember  2023.  Kemudian  data  tersebut  diintegrasikan  dalam  satu  tabel  untuk  memudahkan dalam melakukan modelling .

## 2.2  EDA dan Pre-processing Data
EDA ( Exploratory Data Analysis ) merupakan langkah awal yang penting dalam proses analisis  data  yang  membantu  untuk  mendapatkan  intuisi  tentang  data  sebelum  menerapkan metode  analisis  lebih  lanjut  atau  membangun  model.  Pada  tahap  ini  dibagi  menjadi  beberapa bagian  yaitu  understanding  data  dan  visualisasi. Pre-processing data  dilakukan  untuk mempersiapkan  data  sebelum  masuk  ke  dalam  pemodelan  dengan  tujuan  untuk  menyesuaikan data  sesuai  dengan  karakteristik  dari    masing-masing  algoritma  yang  digunakan  dalam
552  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 549 - 560
pemodelan.  Pada  tahap  ini  dibagi  menjadi  data cleaning ,  penanganan missing  value dan transformasi data. Transformasi menggunakan metode BoxCox yang digunakan untuk mengubah distribusi data yang tidak normal menjadi distribusi normal. Adapun perhitungan transformasi ini menggunakan Persamaan (1)
𝑌 (λ) = { 𝑌 (λ) −1 λ 𝑖𝑓  λ ≠ 0
log 𝑌 , 𝑖𝑓 λ = 0,
(1)
dimana Y merupakan nilai yang ingin ditransformasi dan λ merupakan parameter dalam BoxCox [20]-[21]. Setelah transformasi data, maka tahap selanjutnya yaitu standarisasi data dan splitting data kedalam data latih dan data uji. Splitting data dilakukan sebanyak lima kali untuk memastikan model yang dibuat stabil dengan data yang di acak dan mengurangi resiko overfitting pada model.

## 2.3  Pemodelan
Dalam tahap ini dilakukan pada algoritma XGBoost Regression , KNN Regression dan Random Forest Regression .

## 2.3.1  XGBoost Regression
XGBoost adalah  sebuah  algoritma  yang  digunakan  dalam gradient tree  boosting untuk membangun model ensemble yang kuat dan efisien. XGBoost Regression adalah metode regresi yang menggunakan algoritma XGBoost untuk memprediksi nilai kontinu. Setiap pohon keputusan memprediksi  variabel  target  dan  menghitung  residual  yang  dihasilkan  oleh  pohon-pohon sebelumnya. Dalam kasus regresi, umumnya digunakan fungsi objektif yang berhubungan dengan mengurangi  kesalahan  prediksi,  seperti Mean  Squared  Error  (MSE) atau  fungsi  objektif  yang serupa untuk meminimalkan loss function , formulanya pada Persamaan (2)
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 , (2)
dimana n adalah jumlah data point dalam dataset, 𝑦 𝑖 adalah nilai target yang sebenarnya dari data point ke-i dan 𝑦̂ 𝑖 adalah prediksi dari model untuk data point ke-I [22].

## 2.3.2  KNN Regression
K-Nearest Neighbor ( KNN ) adalah metode pengenalan pola yang tidak bergantung pada parameter, berguna untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini memanfaatkan perhitungan jarak antar titik data dan menentukan tetangga terdekat untuk setiap titik data tertentu. Ada berbagai metode untuk menghitung jarak ini, metode yang paling umum dikenal pada data kontinyu adalah Euclidean . Persamaan (3) merupakan perhitungan dari Euclidean .
𝑑 = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑘 𝑖=1 , (3)
Euclidean dihitung sebagai akar kuadrat dari jumlah selisih kuadrat antara titik baru (x) dan titik yang sudah ada (y) [23].

## 2.3.3  Random Forest Regression
Konsep  dari  algoritma Random  Forest adalah  menggabungkan  prediksi  dari  beberapa pohon  keputusan (decision  trees )  yang  dibangun  secara  acak  untuk  mencapai  akurasi  prediksi yang lebih tinggi. Random Forests juga dapat digunakan untuk masalah regresi. Dalam metode Random Forests untuk regresi, pohon-pohon keputusan dibangun menggunakan vektor acak, di mana  prediktor  pohon  menghasilkan  nilai  numerik  sebagai  hasilnya.  Prediksi  akhir  diperoleh dengan  mengambil  mayoritas  suara  atau  rata-rata  dari  prediksi  pohon-pohon  tersebut Random Forests Regression menghasilkan nilai prediksi berupa kontinyu dan menggunakan MSE sebagai metode dalam membagi node. Adapun perhitungan MSE menggunakan Persamaan (2) [24].

## 2.4  Matriks Evaluasi
Setelah  pemodelan  dilakukan,  maka  untuk  mengetahui  performa  dari  masing-masing algoritma,  dilakukan  pengukuran  matriks  evaluasi  menggunakan MAE , MAPE dan R2-Score . Identifikasi  model  terbaik  jika  memenuhi  persyaratan  yaitu  memiliki MAE terendah, MAPE terendah dan R2-Score terbesar.

## 2.4.1  Mean Absolute Error (MAE)
MAE mengukur rata-rata kesalahan yang bersifat mutlak dari prediksi tersebut. Semakin kecil nilai MAE , semakin baik kualitas model yang dibuat. Nilai MAE dihitung dengan Persamaan (4)
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑦 𝑖 − ŷ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 , (4)
dimana  n  merupakan  jumlah  dari  observasi, 𝑦 𝑖 merupakan  nilai  aktual  dan ŷ 𝑖 merupakan  nilai hasil prediksi [14].

## 2.4.2  Mean Absolute Percentage  Error (MAPE)
MAPE menggambarkan  persentase  kesalahan  prediksi  terhadap  data  aktual  selama periode tertentu. Semakin kecil nilai MAPE , semakin baik kualitas dari model yang digunakan. MAPE didapatkan dengan Persamaan (5)
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ | ŷ 𝑖 −𝑦 𝑖 𝑦 𝑖 | 𝑥 100 𝑛 𝑖=1 (5)
Adapun kriteria nilai MAPE yaitu apabila error <10% maka masuk dalam kategori sangat baik, error antara 10%-20% masuk dalam kategori baik, error antara 20%-50% masuk dalam kategori cukup error >50% masuk dalam kategori buruk [14].

## 2.4.3  Goodness-of-fit (R2-Score)
R2-Score adalah ukuran mengenai seberapa dekat nilai prediksi dari suatu model cocok dengan nilai yang diamati. Nilai R2 ideal suatu model adalah 1 yang menunjukkan bahwa model tersebut  dapat  menjelaskan  seluruh  variabilitas  pada  kelas  sasaran.  Nilai  R2  dihitung  dengan Persamaan (6)
𝑅 2 = 1 − ∑ |𝑦 𝑖 −ŷ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 2 ∑ |𝑦 𝑖 −𝑦̅ 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 , 2 (6)
dimana 𝑦̅ 𝑖 mewakili rata-rata dari nilai target yang sebenarnya. Ketika nilai prediksi mendekati nilai sebenarnya, maka MAE mendekati nol, sehingga R2-Score yang mendekati 1 menunjukkan kecocokan yang baik antara nilai hasil prediksi dan nilai sebenarnya [14].

## 2.5  SHapley Additive explanation (SHAP)
Setelah  model  terbaik  didapat,  analisis  selanjutnya  yaitu  pengaruh  signifikan  dan kontribusi  antar  variabel  x  terhadap  variabel  y.  Pengaruh  signifikan  variabel  x  dihasilkan  dari model yang memiliki performa terbaik. Untuk mengetahui kontribusi setiap variabel x terhadap variabel Harga Jual menggunakan metode SHAP dengan menghitung nilai Shapely pada masing- masing  variabel. SHAP merupakan  salah  satu  metode  yang  membantu  dalam  melakukan interpretasi  dari  hasil  prediksi  model  pada machine  learning .  Tujuan  dari SHAP adalah  untuk menjelaskan prediksi dari sebuah instance x dengan menghitung kontribusi dari setiap fitur untuk prediksi. Nilai fitur dari instance data bertindak sebagai players dalam suatu koalisi. Nilai Shapley memberi tahu cara mendistribusikan “prediksi” secara adil di antara fitur. Persamaan (7) untuk menghitung kontribusi masing-masing variabel menggunakan nilai Shapely [25].
𝜑 𝑗 =   ∑ |𝑆|!(𝑁−|𝑆|−1)! 𝑁! (𝑣(𝑆  ∪ {𝑗} − 𝑣(𝑆)), 𝑆 ⊆𝑁{𝑗} (7)
554  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2024, Hal. 549 - 560
dimana 𝑆 adalah  subset  fitur  yang  digunakan  dalam  model, 𝑣(𝑆) adalah  nilai  dari  fungsi karakteristik  setiap  prediktor  dan 𝑁 adalah  jumlah  prediktor.  Kontribusi  dari  setiap  fitur didefinisikan juga sebagai nilai rata-rata dari marginal kontribusinya terhadap seluruh permutasi yang mungkin dari set fitur [26].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  EDA and Pre-processing Data
Data  penelitian  yang  diambil  dari website BMKG  dan  SiHaTi  yang  diintegrasikan menghasilkan cuplikan data pada Tabel 1.
Tabel 1. Integrasi Data Keadaan Iklim dan Harga Jual
Tanggal Suhu Kelembapan Curah Hujan Lama Penyinaran Kecepatan Angin Harga Jual 01/01/2016 27 88 9,6 3,6 4 Rp 49600 02/01/2016 27,4 87 16,7 3,4 3 Rp 49600 03/01/2016 28,4 84 2 2,5 3 Rp 44400 ……….. …… …….. …. ……….. ……. ……….. 29/12/2023 28,9 84 5,6 7,9 2 Rp 78000 30/12/2023 28,9 84 2 9 1 Rp 75600 31/12/2023 28,9 84 0 7,7 2 Rp 65400
Pada  penelitian ini  menggunakan  data  sebanyak  2922  baris  dan  7 kolom  yang  diambil dari Januari  2016-Desember 2023. Setelah ditelusuri, tidak terdapat adanya duplikasi sehingga dataset  bebas  dari  duplikat.  Selajutnya  yaitu  mengidentifikasi  jumlah  dan  persentase  missing value di setiap variabel pada Tabel 2.
Tabel 2. Distribusi Missing Value Pada Dataset Variabel Missing Value Persentase Curah Hujan 173 5,92% Lama Penyinaran 129 4,14% Kelembapan 20 0,68% Suhu 12 0,41% Kecepatan Angin 3 0,10% Tanggal 0 0,000 Harga Jual 0 0,000 Diketahui  data  yang  diambil  dari website BMKG  memiliki  data  8888  yang mengindikasikan  bahwa  data  pada record ini  tidak  terukur  oleh  alat.  Data  ini  dihilangkan  dan diubah menjadi data null . Dari proses ini hanya variabel Curah Hujan saja yang dihilangkan, data 8888 menjadi data null sehingga terjadi penambahan data null . Awalnya data null untuk variabel ini pada Tabel 2 berjumlah 173, kemudian bertambah menjadi 302.
Tabel 3. Cuplikan Data Sebelum dan Setelah Penanganan Missing Value Sebelum Penanganan Missing Value Setelah Penanganan Missing Value Suhu Kelembapan   Curah Hujan Suhu Kelembapan Curah Hujan 28,80 75,13 NaN 28,80 75,13 10,60 NaN NaN 0,2 28,57 76,56 0,2 28,44 77,53 0,0 28,44 77,53 0,0
Pada Tabel 3, nilai-nilai yang hilang yang tersebar di seluruh dataset ditangani dengan menggunakan  imputasi  nilai  rata-rata.  Teknik  yang  digunakan  dalam  tahap  ini  adalah  mengisi
Miko Ardian, dkk., Perbandingan Model Regresi Untuk Memprediksi Harga Jual … 555
data yang hilang sesuai dengan bulan di mana data tersebut null sehingga pengisian ini memiliki ketentuan  berdasarkan  masing-masing  waktu.  Hal  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah mengekstrak fitur dari kolom Tanggal dan kemudian memisahkannya menjadi kolom Bulan dan kolom Tahun. Setelah itu, variabel-variabel yang memiliki nilai yang hilang di setiap bulan dan tahun dikelompokkan dan kemudian dimasukkan dalam proses perhitungan nilai rata-rata. Setelah mendapatkan  nilai  rata-rata  setiap  variabel  untuk  setiap  bulan  dan  tahun,  nilai-nilai  ini  diisi sebagai nilai yang hilang.

## Tabel 4. Cuplikan Data Sebelum dan Setelah Transformasi Data
Sebelum Transformasi Data Setelah Transformasi Data Suhu Kelembapan Curah Hujan Suhu _transformed Kelembapan _transformed Curah Hujan _transformed 28,80 75,13 10,60 2,5105e+07 19825,06 1,39 28,57 76,56 0,2 2,4080e+07 20772,30 0,17 28,44 77,53 0,0 2,3475e+07 21421,30 0,00
Identifikasi  selanjutnya  adalah  jumlah  data outlier pada  masing-masing  variabel. Diketahui  bahwa  Curah  Hujan  merupakan  variabel  penyumbang  data outlier sebesar  13,7%, diikuti  oleh  variabel  Harga  Jual  sebesar  2,29%,  dan  variabel  lainnya  yaitu  Suhu,  Kecepatan Angin,  Kelembaban  dan  Lama  Paparan  yang  masing-masing  memiliki  data outlier dengan presentase di bawah 0% untuk semua data. Tabel 4 merupakan cuplikan data sebelum dan sesudah transformasi  data menggunakan BoxCox .  Setelah  dilakukan  transformasi  data  diketahui  bahwa terjadi penurunan sebaran outlier pada masing-masing variabel. Penurunan sebaran outlier yang signifikan terjadi pada variabel Curah Hujan menjadi 0, diikuti oleh Suhu, Kelembaban dan Lama Paparan.

## Gambar 2. Cuplikan Data Setelah StandarScaler
Setelah  proses  transformasi,  dilakukan  standarisasi  data  dengan  menggunakan  metode StandardScaler . Hasil dari standarisasi data ini dapat dilihat pada Gambar 2. Proses terakhir pada tahap pra-proses ini adalah pemisahan data. Pembagian data menggunakan proporsi 80:20, yaitu 80% atau sekitar 2337 baris merupakan data latih dan 20% atau sekitar 585 baris merupakan data uji. Setelah semua proses pada tahap ini dilakukan, maka data siap digunakan untuk pemodelan.

## 3.2  Modelling dan Evaluasi
Tabel 5, 6 dan 7 menunjukkan hasil evaluasi masing-masing model dalam memprediksi data uji.
Tabel 5. Evaluasi Model XGBoost Regression Evaluasi Test Set Train Set MAE 3388,03 3014,17 MAPE 8,96% 8,61% R2-Score 0,91 0,93
Pada  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa error nilai  Harga  Jual  yang  dihasilkan  pada  data  uji mencapai Rp. 3388 dengan selisih Rp. 374 terhadap data latih. Error dalam melakukan prediksi menggunakan  algoritma XGBoost  Regression mencapai  8,96%,  dengan  hasil  tersebut error prediksi menggunakan algoritma XGBoost Regression masuk dalam kriteria sangat baik, dengan selisih  antara  data  uji  dan  data  latih  sebesar  0,3%.  Nilai R2-Score sebesar  0,91  menunjukkan bahwa 91% variabilitas pada variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen dalam
model,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma XGBoost  Regression sangat  kuat  dalam memprediksi variabel Harga Jual berdasarkan variabel iklim.
Tabel 6. Evaluasi Model KNN Regression Evaluasi Test Set Train Set MAE 5581,99 4130,41 MAPE 14,32% 11,28% R2-Score 0,79 0,86
Pada  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa error nilai  Harga  Jual  yang  dihasilkan  pada  data  uji mencapai Rp 5581 dengan selisih sebesar Rp 1451 dibandingkan dengan data latih. Error dalam melakukan  prediksi  menggunakan  algoritma KNN  Regression mencapai  14,32%,  dengan  hasil tersebut error prediksi menggunakan algoritma KNN Regression masuk dalam kriteria baik, dengan selisih antara  data  uji dan  data latih  sebesar 3,04%.  Nilai R2-Score sebesar  0,79  menunjukkan bahwa 79% variabilitas pada variabel dependen dapat dijelaskan oleh variabel independen dalam model, hal ini menunjukkan bahwa algoritma KNN Regression cukup efektif dalam memprediksi variabel Harga Jual berdasarkan variabel iklim.
Tabel 7. Evaluasi Model Random Forest Regression Evaluasi Test Set Train Set MAE 5964,96 5683 MAPE 16,71% 16,55% R2-Score 0,76 0,75
Pada  Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa error nilai  Harga  Jual  yang  dihasilkan  pada  data  uji mencapai Rp 5964 dengan selisih Rp 281 terhadap data latih. Error dalam melakukan prediksi menggunakan  algoritma Random  Forest  Regression mencapai  16,71%,  dengan  hasil  tersebut error prediksi  menggunakan  algoritma Random  Forest  Regression masuk  dalam  kriteria  baik, dengan  selisih  antara  data  uji  dan  data  latih  sebesar  0,16%.  Nilai R2-Score sebesar  0,76 menunjukkan  bahwa  76%  variabilitas  variabel  dependen  dapat  dijelaskan  oleh  variabel independen  dalam  model,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma Random  Forest  Regression cukup efektif dalam memprediksi variabel Harga Jual berdasarkan variabel iklim.
Tabel 8. Perbandingan Performa dari Setiap Model
Rank Model Matriks Evaluasi MAE MAPE R2-Score 1 XGBoost Regresison 3388 8,96% 0,91 2 KNN Regression 5581 14,32% 0,79 3 Random Forest Regression 5964 16,71% 0,76
Tabel  8  merupakan  perbandingan  kinerja  masing-masing  model.  Dapat  dilihat  bahwa algoritma XGBoost  Regression merupakan  model  terbaik  dalam  memprediksi  harga  jual  cabai rawit  berdasarkan  kondisi  iklim  harian  di  Kota  Semarang  dengan error prediksi  berada  pada kategori  sangat  baik. R2-Score juga  membuktikan  bahwa  algoritma XGBoost  Regression tertinggal jauh dengan selisih 0,12 di atas model lainnya. Dari evaluasi MAE juga dapat dilihat bahwa error absolute dalam  memprediksi  Harga  Jual  sangat  kecil  dengan  selisih  Rp  2193 dibandingkan model lainnya.
Gambar 3. Diagram Garis Nilai Aktual vs Prediksi
Pada Gambar 3 terlihat bahwa hasil prediksi menggunakan model terbaik pada data uji yaitu  algoritma XGBoost  Regression menghasilkan  grafik  perbandingan  antara  nilai  aktual dengan nilai prediksi yang saling berdekatan. Garis berwarna biru merepresentasikan data aktual dan garis berwarna oranye merepresentasikan data prediksi. Diketahui bahwa kedua garis tersebut saling berdekatan, dimana terdapat selisih garis yang tidak terlalu signifikan.
Gambar 4. Perbandingan R2-Score dengan 5 Split Berbeda
Pada  Gambar  4  menampilkan  hasil R2-Score dari  lima splitting data  yang  berbeda. Terlihat bahwa model-model yang telah di fitting tidak menunjukkan perubahan R2-Score yang signifikan. Selisih nilai di setiap split hanya berkisar 0,001-0,01 saja. Hal ini mengartikan bahwa model-model yang telah di fitting dapat melakukan generalisasi yang baik pada data dan tidak adanya indikasi overfitting .

## 3.3  Variabel Contributin to Selling Prices
Kontribusi  masing-masing  variabel  menggunakan  metode SHAP .  Kontribusi  variabel secara  umum  ditunjukkan  pada  Gambar  5,  sedangkan  kontribusi  per-variabel  terhadap  hasil prediksi harga jual ditunjukkan pada Gambar 6.
0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 H ar g a Jua l (R p) Periode Aktual Prediksi 0,919 0,916 0,915 0,909
0,921 0,791 0,796
0,79 0,788 0,776 0,761 0,761 0,751 0,743 0,755
Split 1
Split 2 Split 3
Split 4 Split 5 XGBoost Reg KNN Reg
Random Forest Reg
Gambar 5. Diagarm SHAP
Gambar 6. Diagram Nilai Shapely
Pada Gambar 5, semakin merah warna yang  ditampilkan, semakin tinggi nilai variabel tersebut. Variabel suhu yang rendah memiliki dampak positif terhadap hasil prediksi harga jual, dan sebaliknya. Variabel Kecepatan Angin yang rendah memiliki dampak negatif terhadap hasil prediksi Harga Jual, dan sebaliknya. Gambar 6 menampilkan kontribusi masing-masing variabel terhadap pengaruh hasil prediksi Harga Jual. Suhu merupakan variabel yang memiliki kontribusi terbesar  terhadap  harga  jual  dengan  nilai SHAP rata-rata  +7003,8  yang  menunjukkan  bahwa variabel ini memiliki dampak positif terhadap harga jual.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dipaparkan  dalam  pembahasan,  berikut merupakan beberapa kesimpulan yang dapat ditarik.
1. XGBoost Regression merupakan model terbaik dibandingkan dengan model lainnya dalam melakukan prediksi dengan nilai MAE terkecil yaitu 3388, nilai MAPE terkecil yaitu 9,96% yang masuk dalam kategori sangat baik dan R2-Score terbesar yaitu 0,91. Menggunakan lima splitting data dengan nilai randomstate yang berbeda menunjukkan bahwa selisih R2-Score di setiap split hanya berkisar 0,001-0,01 saja. Hal ini mengartikan bahwa model-model yang telah difitting dapat melakukan generalisasi yang baik pada data dan tidak adanya indikasi overfitting .
2. Variabel-variabel iklim yang berkontribusi terhadap nilai prediksi  ditunjukkan oleh diagram SHAP .  Diketahui  bahwa  Suhu  merupakan  variabel  yang  memiliki  kontribusi  paling
signifikan dengan nilai rata-rata SHAP yaitu +7003,8 yang menandakan bahwa variabel ini memberikan dampak positif terhadap prediksi Harga Jual Variabel lainnya yaitu Keceparan Angin dan Lama Penyinaran yang juga memiliki kontribusi cukup besar terhadap prediksi Harga  Jual.  Dari  nilai  kontribusi  yang  diberikan  oleh  variabel-variabel  tersebut,  dapat disimpulkan bahwa kenaikan atau penurunan Harga Jual cabai rawit di Kota Semarang lebih banyak dipengaruhi oleh Suhu. Kecepatan Angin dan Lama Penyinaran matahari.
Terdapat  beberapa  keterbatasan  dalam  penelitian  ini  yaitu  lokasi  penelitian  hanya terfokus  pada  Kota  Semarang.  Temuan  ini  bergantung  pada  kumpulan  data  spesifik  yang digunakan  untuk  analisis  dan  hanya  menggunakan  tiga  algoritma,  sehingga  berpotensi mengabaikan algoritma lain yang lebih efektif dalam memprediksi harga  dibandingkan dengan algoritma dalam penelitian ini.

## 5. SARAN
Penelitian ini memberikan peluang untuk eksplorasi dan modifikasi di masa mendatang, diantaranya  yaitu;  Pertama,  cakupan  wilayah  penelitian  dapat  diperluas  sehingga  harga  yang diprediksi  dan  dianalisis  mencakup  wilayah  secara  nasional.  Kedua,  menggunakan  teknik hyperparameter-tuning  untuk  mengetahui  parameter  yang  optimal  dalam  melakukan  prediksi. Ketiga,  hasil  prediksi  dapat  ditampilkan  di  situs  web  menggunakan  tampilan  dasbor,  sehingga memudahkan orang untuk mengakses dan memahami hasil prediksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. N. Ridho and N. E. Suminarti, “The Effect of The Climate Change on Cayenne Pepper (Capsicum frutescens L.) Productivities In Malang Regency,” J. Produksi Tanam. , vol. 8, no. 3, pp. 304–314, 2020.
[2] T. Purwanti, “Harga Cabai Makin ‘Pedas’, Inflasi RI Melejit 0,61%,” CNBC Indonesia , 2022. .
[3] Diskominfo  Indramayu,  “Inflasi  Harga  Cabe  Rawit  Merangkak  Naik,” Diskominfo Indramayu.go.id ,  2023.  https://diskominfo.indramayukab.go.id/rakor-inflasi-harga-cabe- rawit-merangkak-naik/.
[4] P.  Nasional,  “PUSAT  INFORMASI  HARGA  PANGAN  STRATEGIS  NASIONAL-
Harga Jual Cabai Rawit Kota Semarang,” bi.go.id , 2023.
https://www.bi.go.id/hargapangan.
[5] A. H. Nurcahyono, F. Nhita, D. Saepudin, and A. Aditsania, “Price prediction of chili in bandung regency using support vector machine (SVM) optimized with an adaptive neuro- fuzzy  inference  system  (ANFIS),” 2019  7th  Int.  Conf.  Inf.  Commun.  Technol.  ICoICT 2019 , pp. 1–6, 2019, doi: 10.1109/ICoICT.2019.8835367.
[6] Y. Apriyana, E. Susanti, and F. Ramadhani, “Analysis of Climate Change Impacts on Food Crops Production in Dry Land and Design of Information System,” Inform. Pertan. , vol. 25, no. 1, pp. 69–80, 2016.
[7] S. Hasmita, F. Nhita, D. Saepudin, and A. Aditsania, “Chili commodity price forecasting in  bandung  regency  using  the  adaptive  synthetic  sampling  (ADASYN)  and  K-Nearest neighbor (KNN) algorithms,” 2019 Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICOIACT 2019 , pp. 434–438, 2019, doi: 10.1109/ICOIACT46704.2019.8938525.
[8] D.  Novianty,  N.  D.  Palasara,  and  M.  Qomaruddin,  “Algoritma  Regresi  Linear  pada Prediksi Permohonan Paten yang Terdaftar di Indonesia,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 81, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43664.
[9] G.-  MARDIATMOKO,  “Pentingnya  Uji  Asumsi  Klasik  Pada  Analisis  Regresi  Linier Berganda,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 14, no. 3, pp. 333–342, 2020, doi: 10.30598/barekengvol14iss3pp333-342.
[10] S. D. and K. P. R. M. Satish, Prakash, S. M. Babu, P. P. Kumar, “Artificial Intelligence (AI) and the Prediction of Climate Change Impacts,” 2023 IEEE 5th Int. Conf. Cybern. Cogn. Mach. Learn. Appl. , pp. 660–664, doi: 10.1109/ICCCMLA58983.2023.10346636.
[11] X. L. and N. T. Y. Li, “Climate change prediction by combination prediction method based on deep learning models,” 2023 5th Int. Acad. Exch. Conf. Sci. Technol. Innov. , pp. 1508– 1512, 2023, doi: 10.1109/IAECST60924.2023.10502965.
[12] Zhagparov, Z. Buribayev, S. Joldasbayev, A. Yerkosova, and M. Zhassuzak, “Building a System  for  Predicting the  Yield  of  Grain  Crops  Based  on  Machine  Learning  Using  the XGBRegressor Algorithm,” SIST 2021 - 2021 IEEE Int. Conf. Smart Inf. Syst. Technol. , pp. 28–30, 2021, doi: 10.1109/SIST50301.2021.9465938.
[13] I. D. Oktaviani and A. G. Putrada, “KNN imputation to missing values of regression-based rain duration prediction on BMKG data,” J. Infotel , vol. 14, no. 4, pp. 249–254, 2022, doi: 10.20895/infotel.v14i4.840.
[14] Y.  Li et  al. ,  “Random  forest  regression  for  online  capacity  estimation  of  lithium-ion batteries,” Appl.  Energy ,  vol.  232,  no.  September,  pp.  197–210,  2018,  doi: 10.1016/j.apenergy.2018.09.182.
[15] P. Kulkarni et al., “Comparison of Regression and Classification Models for Prediction of the  Retail  Sales,” 2023  Int.  Conf.  Integr.  Comput.  Intell.  Syst. ,  pp.  1–7,  2023,  doi: 10.1109/ICICIS56802.2023.10430292.
[16] E. Fitri, “Analisis Perbandingan Metode Regresi Linier, Random Forest Regression dan Gradient  Boosted  Trees  Regression  Method  untuk  Prediksi  Harga  Rumah,” J.  Appl. Comput. Sci. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 58–64, 2023, doi: 10.52158/jacost.v4i1.491.
[17] O. Eyecioglu, B. Hangun, K. Kayisli, and M. Yesilbudak, “Performance comparison of different  machine  learning  algorithms  on  the  prediction  of  wind  turbine  power generation,” 8th Int. Conf. Renew. Energy Res. Appl. ICRERA 2019 , pp. 922–926, 2019, doi: 10.1109/ICRERA47325.2019.8996541.
[18] J.  Priya,  “Predicting  Restaurant  Rating  using  Machine  Learning  and  comparison  of Regression Models,” Int. Conf. Emerg. Trends Inf. Technol. Eng. ic-ETITE 2020 , pp. 1– 5, 2020, doi: 10.1109/ic-ETITE47903.2020.238.
[19] M.  S.  Acharya,  “A  Comparison  of  Regression  Models  for  Prediction  of  Graduate Admissions,” 2019 Int. Conf. Comput. Intell. Data Sci. , pp. 1–5, 2019.
[20] M. M. Ahsan, M. A. P. Mahmud, P. K. Saha, K. D. Gupta, and Z. Siddique, “Effect of Data  Scaling  Methods  on  Machine  Learning  Algorithms  and  Model  Performance,” Technologies , vol. 9, no. 3, pp. 5–9, 2021, doi: 10.3390/technologies9030052.
[21] M.  Saputra,  J.  P.  Sidabuke,  R.  P.  Sinulingga,  and  R.  B.  Tamba,  “Analisis  Metode Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Diabetes Mellitus,” J. TEKINKOM , vol. 6, no. 2, pp. 723–729, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.942.
[22] Y. Wang, Z. Pan, J. Zheng, L. Qian, and M. Li, “A hybrid ensemble method for pulsar candidate  classification,” Astrophys.  Space  Sci. ,  vol.  364,  no.  8,  pp.  1–15,  2019,  doi: 10.1007/s10509-019-3602-4.
[23] M. M. Baharuddin, H. Azis, and T. Hasanuddin, “Analisis Performa Metode K-Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Jenis Kaca,” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no. 3, pp. 269–274, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.489.269-274.
[24] Leo Breiman, Random Forest , vol. 45. Kluwer Academic Publishers. Manufactured in The Netherlands, 2001.
[25] S.  Ben  Jabeur,  S.  Mefteh-Wali,  and  J.  L.  Viviani,  “Forecasting  gold  price  with  the XGBoost algorithm and SHAP interaction values,” Ann. Oper. Res. , vol. 334, no. 1–3, pp. 679–699, 2024, doi: 10.1007/s10479-021-04187-w.
[26] L. S. . Lundberg. S.M, “A Unified Approach to Interpreting Model Predictions Scott,” 31st Conf. Neural Inf. Process. Syst. , vol. 16, no. 3, pp. 426–430, 2017.