Received: 18 November 2023, Revised: 28 Juni 2024, Accepted: 30 Juni 2024

## ANALISA KINERJA MODEL REGRESI DALAM MACHINE LEARNING UNTUK MEMPREDIKSI HARGA BERAS
Muhammad Ardiansyah Sembiring 1 , Febby Wulandari Sembiring 2 1,2 Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran e-mail : adinmantap88@gmail.com 1 , febywulandari@gmail.com 2

## Abstract
The trading sector is currently experiencing very significant price increases or decreases. This causes rice to become one of the factors supporting community survival. Based on detailed data from the Indonesian Central Statistics Agency, wholesale rice prices in November 2022 jumped to  IDR  11,012/kg,  a  significant  increase  of  0.6%  compared  to  the  previous  month's  IDR 10,947/kg. An increase in the price of rice can result in a decrease in people's purchasing power for other needs. So, to anticipate an increase in rice prices, predictions are made using machine learning  using  a  comparison  of  7  methodsThe  purpose  of  this  research  is  to  analyze  the performance of regression models in machine learning for predicting rice prices. Ultimately, we will identify  the  method  that  yields the  most  accurate  predictions.  The  estimation  employs the regression  method,  which  encompasses  seven  specific  techniques:  Linear  Regression,  Linear Support Vector Regression, RBF Support Vector Regression, Decision Tree Regression, Random Forest Regressor, Gradient Boosting Regression, and NLP Regressor. The best model from the results  of  this research  analysis is the  Decision  Tree  Regression  method  with model  accuracy testing, namely at a data testing ratio of 80:20 of 100%, 100% at a data testing ratio of 70:30 and at a ratio of 60:40 is 100%.

## Keywords: Rice Prices, Machine Learning, Predictions

## Abstrak
Sektor perdagangan saat ini mengalami kenaikan atau penurunan harga yang sangat signifikan. Hal  ini  menyebabkan  beras  menjadi  salah  satu  faktor  penunjang  keberlangsungan  hidup masyarakat.  Berdasarkan data  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia  secara  rinci,  Harga  grosir  beras pada November 2022 melonjak hingga Rp 11.012/kg, naik signifikan 0,6% dibandingkan bulan sebelumnya  Rp  10.947/kg.  Kenaikan  harga  beras  dapat  mengakibatkan  penurunan  daya  beli masyarakat terhadap kebutuhan lainnya. Sehingga untuk mengantisipasi adanya kenaikan harga beras dilakukannya prediksi menggunakan machine learning dengan menggunakan perbandingan 7 metode. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisa kinerja model-model regresi terbaik dalam  machine  learning  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  harga  beras. Akan diidentifikasi suatu metode yang menghasilkan prediksi harga beras yang paling akurat. Estimasi ini menggunakan metode regresi yang mencakup tujuh teknik tambahan: Regresi Linier, Regresi Vektor Pendukung Linier, Regresi Vektor Pendukung RBF, Regresi Pohon Keputusan, Regresi Hutan  Acak,  Regresi  Peningkat  Gradien,  Regresor  NLP.  Berdasarkan  analisis  penelitian  ini, model terbaik adalah metode Regresi Pohon Keputusan, yang mencapai akurasi model luar biasa sebesar 100% pada berbagai rasio pengujian data: 80:20, 70:30, dan 60:40.
Kata Kunci: Harga Beras, Machine Learning, Prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Di era globalisasi saat ini, pertumbuhan teknologi informasi yang eksponensial mengubah tatanan kehidupan manusia. Pengaruhnya yang luas meresap ke dalam setiap aspek kehidupan, menawarkan  solusi  yang  belum  pernah  ada  sebelumnya  bahkan  untuk  tantangan  yang  paling rumit sekalipun. Tidak terkecuali di dalam aspek perdagangan. Sektor perdagangan saat ini sangat sulit  ditebak,  terkadang  mengalami  kenaikan  atau  penurunan  harga  yang    sangat  signifikan. Sehingga hal ini menyebabkan bertambahnya kejenuhan di masyarakat. Apa lagi jika kenaikan tersebut menyangkut bahan pokok yang sangat dibutuhkan  oleh masyarakat. Salah satu contoh bahan pokok yang paling dibutuhkan masyarakat indonesia adalah beras.
Beras  merupakan  salah  satu  bahan  pokok  di  setiap  negara.  Hal  ini  menyebabkan  beras menjadi salah satu faktor penunjang keberlangsungan hidup masyarakat. Kenaikan harga beras dapat  mengakibatkan  penurunan  daya  beli  masyarakat  terhadap  kebutuhan  lainnya(Beli et  al. , 2024).  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia secara rinci,  Harga  grosir beras  pada November  2022  melonjak  hingga  Rp  11.012/kg,  naik  signifikan  0,6%  dibandingkan  bulan sebelumnya Rp 10.947/kg. Dibandingkan periode yang sama tahun lalu, lonjakannya mencapai 6,14%. Kebanyakan metode atau cara yang digunakan instansi, grosir dan para pedagang kecil lainnya  masih  memprediksi  harga  beras  dengan  menggunakan  cara-cara  yang  tergolong sederhana  yaitu  hanya  berdasarkan  pengalaman,  selain  itu  juga  berdasarkan  prediksi  dari beberapa bulan sebelumnya.  Metodologi ini mengabaikan berbagai faktor lain yang berpotensi mempengaruhi fluktuasi harga beras, sehingga menjadikannya tidak efektif dalam memprediksi harga secara akurat.
Metode  yang  sama  juga  masih  digunakan  di  pengambil  keputusan  di  Kabupaten  Asahan. Sehingga  menyebabkan  tingkat  efisiensi  hasil  prediksi  harga  beras  yang  mereka  lakukan sangatlah minim dan juga sulit menerka harga beras jika terjadi situasi dan kondisi tertentu yang mungkin dapat mempengaruhi atau bahkan sangat mempengaruhi kenaikan atau penurunan  harga beras tersebut. Salah satu tugas utama Perum BULOG adalah menjaga kestabilan harga pangan di  pasar  dengan  cara  melakukan  intervensi  pasokan  dan  permintaan.  Mengingat  besarnya tanggung  jawab  ini,  sangat  penting  bagi  Perum  BULOG  untuk  mengadopsi  metodologi  yang melampaui  pendekatan-pendekatan  sebelumnya  dalam  hal  efektivitas  dan  efisiensi.  Salah  satu metode  yang  cocok  untuk  diintegrasikan  ke  dalam  sistem  informasi  mereka  adalah  analisis regresi.
Analisis  regresi  berfungsi  sebagai  alat  statistik  untuk  meneliti  korelasi  antara  berbagai variabel(Mulyana  and  Marjuki,  2022).  Ini  mengkuantifikasi  hubungan-hubungan  ini  secara matematis,  enggambarkannya  dalam  bentuk  fungsional.  Pada  dasarnya,  regresi  merupakan landasan  statistik  yang  bertujuan  untuk  membedah  dinamika  sebab-akibat  antara  berbagai variabel(Muhammad  Bangkit  Riksa  Utama  and  Hajarisman,  2021).  Kegunaannya  mencakup untuk  menggambarkan  sifat  dan  kekuatan  hubungan  antar  variabel,  sekaligus  memfasilitasi prediksi variabel yang belum dipetakan berdasarkan observasi historis dan faktor lainnya. Melalui pembuatan sistem atau aplikasi berbasis web untuk prediksi kenaikan harga beras, maka dapat mempermudah pihak BULOG untuk memprediksi harga beras. Penelitian terikait prediksi harga beras dilakukan dengan menggunakan regresi linier (Arinal and Azhari, 2023). Akan tetapi model yang  digunakan  belum  meggunakan  beberapa  persentasi  data  training  dan  testing  yaitu  hanya dengan  rasio  70%  training  dan  30%  testing.  Sedangkan  dalam  penelitian  ini,  akan  dilalukan menggunakan beberapa metode dan  rasio training dan tesing dengan tujuan mendapatkan model dengan performance yang lebih baik.

## 2. METODE PENELITIAN
a. Variabel Riset
Dalam  ranah  pembelajaran  mesin,  penelitian  ini  termasuk  dalam  kategori  supervised learning, sebuah pendekatan pemodelan di mana data yang dipergunakan telah dilengkapi dengan label, target, atau kelas. Sasarannya adalah untuk mengidentifikasi hubungan sebab-akibat antara variabel  independen  dan  variabel  target  atau  berlabel.  Variabel  yang  dipakai  dalam  studi  ini
meliputi Harga Gabah Kering (Rp/Kg), Produksi Padi (Ton), Harga BBM (Liter/Rp), dan Luas Lahan (Hektar), dengan variabel tergantungnya adalah Harga Beras (Rp/Kg). b. Tahapan–Tahapan Riset
Untuk memvisualisasikan langkah-langkah penelitian ini secara lebih terperinci, akan dibuat sebuah  flowchart  yang  menggambarkan  proses  yang  akan  dilalui.  Hal  ini  akan  memudahkan pemahaman terhadap setiap tahapan yang akan ditempuh dalam penelitian ini.
Gambar 1. Flowchart Sistem Estimasi
c. Dataset
Data  yang  akan  dipergunakan  merupakan  data  harga  beras  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS), meliputi rentang tahun 2019 hingga 2022 dengan jumlah total 97 baris. Terdapat lima  kolom  dalam  dataset  ini,  mencakup  harga  gabah  kering,  luas  lahan  sawah,  harga  BBM, produksi per ton, dan harga minyak goreng, yang akan dijadikan sebagai variabel uji coba. Selain itu, terdapat satu  kolom yang  berperan  sebagai target  atau label, yakni  Harga  Beras di  Grosir. Untuk tujuan ilustrasi dalam penelitian ini, sampel dataset akan direpresentasikan dengan lima baris teratas seperti yang tampak dalam Tabel(1).
Tabel 1.  Sampel Dataset
Harga Gabah Kering Luas Lahan Sawah Harga BBM Produksi Perton Harga Minyak goreng Harga Beras Di Grosir 9433.17  4494.67  433043  8500 2514020  13700 9531.20  4501.84  433043  8500 2519020  13700 9595.89  4210.54  433043  8500 2529020  13700 9424.65  4010.54  433043  8500 2517020 13700 9413.91  4209.36  433043  8500 2519020  13700
d. Split Data
Dalam  riset  ini,  pembagian  data  dilakukan  dengan  memisahkan  data  training  dan  data  testing dalam perbandingan 90:10. Data training mencakup 90% dari keseluruhan dataset, sementara data testing mencakup 10%. Algoritma yang menggunakan perbandingan ini menunjukkan performa yang unggul dibandingkan dengan algoritma lainnya, dengan tingkat akurasi mencapai 99,40% [2]. Selain itu, percobaan juga dilakukan dengan rasio pembagian data 80:20, 70:30, dan 60:40 untuk menemukan model regresi dengan hasil estimasi optimal.
e. Implementasi Model Regresi
Penggunaan regresi merupakan pendekatan yang umum dalam menganalisis hubungan antara variabel x (variabel independen) dan variabel y (variabel dependen). Dalam proses estimasi
ini,  digunakan  tujuh  model  regresi  yang  berbeda  dengan  maksud  untuk  membandingkan  dan menentukan model yang paling optimal untuk digunakan.
1. Model Regesi Linier
Regresi  linear  sederhana  merupakan  model  yang  memeriksa  korelasi  antara  satu  variabel prediktor dan satu variabel respons(Hasna and Achmad, 2022). Persamaan yang digunakan dalam regresi linear sederhana adalah sebagai berikut:

## 𝑌 =  𝑎 + 𝑏𝑥
Dalam konteks ini, Y mewakili variabel dependen, sedangkan a merupakan titik potong garis pada sumbu  Y,  dan  b  adalah  koefisien  variabel  independen  (x).  Variabel  x  sendiri  adalah  variabel independen dalam model.
Menurut  sumber  (Ronaldi,  2022)  regresi  linear  berganda,  atau  yang  dikenal  sebagai  multiple linear  regression,  adalah  suatu  model  analisis  yang  menggambarkan  hubungan  antara  variabel respons (Y) dengan beberapa variabel independen (x), yang jumlahnya lebih dari satu. Persamaan yang digunakan dalam regresi berganda adalah:
Y = b0+ b1X1 + b2X2+ b3X3 + … + bnXn
Dalam penjelasan ini, Y merujuk pada variabel respon, sedangkan X adalah variabel prediktor yang mempengaruhi variabel respon. b0 adalah intercept, dan b adalah koefisien dalam hubungan tersebut.
2. Model Support Vector Regression – Linear
Sebagai  salah  satu  model  regresi,  support  vector  regression  dipilih  untuk  mengatasi  masalah overfitting dan mencapai akurasi yang baik(Oktafiani and Rianto, 2023). Overfitting terjadi ketika model terlalu diperhatikan terhadap data pelatihan(A. Rahim, Inggrid Yanuar Risca Pratiwi and Muhammad  Ainul  Fikri,  2023),  sehingga  prediksinya  cenderung  menjadi  hampir  sempurna. Persamaan yang digunakan dalam support vector regression adalah sebagai berikut:
f(x) = w t (p(x) + b Dalam penjelasan ini, f(x) menggambarkan fungsi regresi, sedangkan w t merupakan vektor bobot dengan dimensi l. p(x) menandakan titik dalam ruang F, hasil dari pemetaan x pada ruang input. Sementara itu, b adalah bias yang memengaruhi prediksi.
3. Support Vector Regression dengan kernel Gaussian-RBF Dalam metode Support Vector Regression dengan kernel Gaussian-RBF(Suryani and Mustakim, 2022), persamaan yang digunakan adalah::
K(x i, x) = exp (- 1 2a 2 ||x - x i T || 2 )     (2)
4. Decision Tree Regresi
Decision tree regression pertama-tama menghitung nilai entropi, seperti yang dijelaskan dalam persamaan berikut(Anggara, Widjaja and Suteja, 2022):
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜(𝑆) = ∑ −𝑝(𝑤 𝑖 |𝑆 . 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑤 𝑖 |𝑆)
𝑚
𝑖=1
Setelah mengidentifikasi variabel seperti S untuk Himpunan Kasus, M untuk Total Kelas Data, dan (wi|S) untuk Proporsi kelas ke-i dalam semua data latih yang diproses di node S, langkah selanjutnya adalah mencari nilai gain.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐽) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ 𝑝(𝑣 𝑖 |𝑆) ∗ 𝐸(𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=𝑗
Variabel S merupakan Himpunan Kasus, J untuk Fitur, n untuk Banyak Kelas dalam node (akar), (vi|S) untuk Proporsi nilai v yang muncul pada kelas dalam node (akar), dan (Si) untuk Entropi komposisi nilai v dari kelas ke-j dalam data node ke-i

## 5. Random Forest Regresi
Random forest merupakan algoritma regresi yang memanfaatkan teknik yang menggabungkan prediksi  dari  berbagai  pemecahan  dalam  machine  learning(Aditya  Pratama et  al. ,  2024). Pendekatan  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  prediksi  dengan  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan dengan model tunggal. Persamaan random forest regressor dapat dilihat di bawah ini(Firmansyah et al. , 2022):
γ ̂ i = 1 N tree ∑ γ ̂ n N tree
n=1
Keterangan : 𝛾̂ i = Estimasi N tree = Jumlah Tree(pohon yang ditemukan) 𝛾̂ n = Estimasi tree ke n
6. Gradient Boosting Regression
Sebagai  elemen  dalam  algoritma  ensemble,  gradient  boosting  regression  bertujuan  untuk meningkatkan akurasi prediksi(Satria, Badri and Safitri, 2023). Model ini memiliki kemampuan untuk  menangani  pola  data  yang  kompleks  dengan  memanfaatkan  struktur  pohon  keputusan. Persamaan gradient boosting regression adalah sebagai berikut(Fitri, 2023):
r im = - [ ∂L(y i ,F(x i )) ∂F(x i ) ] F ( x ) =F m-1 ( x ) for i=1,…, n
7. Natural Language Processing Regresi Pengolahan  bahasa  alami  (Natural  Language  Processing/NLP)  merujuk  pada  kapasitas program  komputer  dalam  memahami  dan  mengolah  bahasa  manusia(Azriansyah,  Indra  and Azriansyah, 2023), baik secara lisan maupun tulisan. Tujuan utamanya adalah untuk menciptakan atau  mengembangkan  aplikasi  yang  memfasilitasi  interaksi  antara  manusia  dan  mesin  melalui penggunaan bahasa alami.
f. Performane
Setelah  data  diolah  menggunakan  model-model  diatas,  langkah  berikutnya  adalah mengevaluasi akurasinya dengan mempertimbangkan nilai error. Dalam proses estimasi data, di mana ketidakpastian hadir, penting untuk memperhitungkan nilai error sebagai indikator akurasi estimasi. Nilai error diukur sebagai selisih antara nilai observasi yang sebenarnya dengan nilai prediksi. Evaluasi dilakukan dengan metode estimasi seperti MAE, MSE, dan RMSE. Semakin kecil nilainya, semakin baik estimasinya. Sebaliknya, R2-Score yang mendekati 1 menandakan bahwa  variabel  independen  memberikan  informasi  yang  baik  untuk  memprediksi  variabel dependennya(Anggi Mei Sarah1, Bambang Kurniadi, 2023).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Fokus  utama  penelitian  ini  adalah  untuk  memperjelas  keterkaitan  antara  variabel  x  dan variabel  y.  Selain  itu,  data  akan  diuji  melalui  empat  skenario  pembagian  data  yang  berbeda, menjadikannya lebih ekstrem. , masing-masing diuji dengan tujuh model regresi yang berbeda dan diukur  menggunakan  empat  metode  evaluasi  yang  berbeda  pula.  Metode  regresi  dipilih  untuk membandingkan tujuh metode regresi yang berbeda, dengan harapan dapat menemukan model terbaik untuk memprediksi kenaikan harga beras. Penelitian ini akan melakukan pembagian data ke dalam lima skenario, termasuk rasio 90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40, untuk menguji konsistensi model regresi dalam menghasilkan estimasi yang akurat. Dengan hasil penelitian ini, diharapkan
dapat  ditemukan  model  regresi  yang  paling  sesuai  untuk  memprediksi  kenaikan  harga  beras. Untuk pengujian pertama dengan rasio 90:10, di mana 90% training dan dari 10% testing
Tabel 2. Rasio pengujian training testing 90:10 MODEL MAE MSE RMSE R2-SCORE LinearRegression 2.57097342 8.09162808 2.84457872 8.76741175 SVR-Linear 5.75362895 5.70303422 7.55184363 -8.68735538 SVR-RBF 6.53672758 6.70439866 8.18803924 -2.12732118 DecisionTree 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000 RandomForest 2.83946667 1.71765903 4.14446501 9.97961519 GradientBoosting 1.95821820 6.09467351 2.46873925 9.99276697 MLP-Regressor 9.25379084 9.22604168 9.60522862 -1.09482694
Dalam mengevaluasi hasil estimasi, penting untuk memperhatikan nilai-nilai yang ekstrem. Kriteria  yang  digunakan  adalah  memilih  nilai-nilai  yang  paling  ekstrem,  baik  itu  nilai-nilai terkecil  atau  terbesar,  sesuai  dengan  metrik  evaluasi  yang  digunakan.  Dalam  kasus  ini,  kita mencari  nilai-nilai  terkecil  untuk  MAE,  MSE,  dan  RMSE,  sementara  untuk  R2-Score,  kita mencari nilai yang paling mendekati 1 atau paling jauh dari 0, menandakan hasil estimasi yang paling  baik.  Dari  tabel  yang  disediakan,  metode  Decision  Tree  Regressor  menunjukkan konsistensi dalam memberikan hasil estimasi terbaik, sehingga dapat dianggap sebagai metode regresi  yang  paling  ekstrem  dalam  hal  kualitas  estimasi,  terutama  pada  rasio  data  90:10. Selanjutnya rasio pengujian 80:20, di mana 80% dan testing 20%.
Tebal 3. Rasio pengujian training testing 80:20 MODEL MAE MSE RMSE R2-SCORE LinearRegression 2.16944988 1.07379982 3.27688849 8.48640493 SVR-Linear 3.24875394 1.37526335 3.70845432 -1.93851876 SVR-RBF 7.10848208 7.13386877 8.44622328 -5.56812088 DecisionTree 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000 RandomForest 3.07801857 2.92292682 1.75442827 9.97961519 GradientBoosting 1.95821820 6.09467351 1.70965693 9.99587993 MLP-Regressor 9.25379084 9.22604168 9.60522862 -1.09482694
Dalam pengujian kali ini diperoleh metode Decision Tree Regressor sebagai metode regresi terbaik diantara 7 metode lainnya.
Tabel 4. Rasio pengujian training testing 70:30 MODEL MAE MSE RMSE R2-SCORE LinearRegression 5.32009248 3.97633510 6.30581882 4.64209317 SVR-Linear 5.55608873 4.78066883 6.91423809 -6.44169512 SVR-RBF 6.54412376 7.53998427 8.68330828 -1.59746202 DecisionTree 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000 RandomForest 6.81670000 2.69172031 1.6406431 9.97961519 GradientBoosting 3.02796248 1.38585567 3.7227082 9.98123631
MLP-Regressor 1.80799560 4.09946923 2.02471460 -5.51382373
Dalam pengujian dengan rasio 70:30, metode Decision Tree Regressor kembali menonjol sebagai pilihan terbaik di antara tujuh model regresi lainnya. Metode decision tree regressor mendominasi sebagai pilihan terbaik dari tujuh metode regresi lainnya. Terlihat dari nilai estimasi yang paling baik pada ketiga model pengukuran, metode Decision Tree Regressor menonjol sebagai pilihan terbaik  dalam pengujian dengan rasio  70:30, dengan hasil estimasi yang  mendekati  1.  Dengan demikian, metode ini dapat dianggap sebagai yang terbaik dalam pengujian dengan akurasi 70:30.
Tabel 5. Rasio pengujian training testing  60:40 MODEL MAE MSE RMSE R2-SCORE LinearRegression 4.77820065 3.09962932 5.56743147 5.53415413 SVR-Linear 4.98589259 5.04809256 7.10499301 2.49553466 SVR-RBF 7.21266244 7.03352728 8.38645174 -1.33290081 DecisionTree 0.00000000 0.00000000 0.00000000 1.00000000 RandomForest 8.81392727 2.98367919 1.72733297 9.99102734 GradientBoosting 1.92599802 6.22769324 2.49553466 1.16351405 MLP-Regressor 1.4900487 2.67368464 1.63514056 -3.84215853
Berdasarkan  tabel  yang  tercantum  di  atas,  dapat  dipastikan  bahwa  metode  Decision  Tree Regressor  merupakan  pilihan  terbaik  dalam  pengujian  dengan  rasio  60:40,  sekaligus  menjadi metode  yang  paling  dominan  dengan  nilai  estimasi  yang  optimal.  Decision  Tree  Regressor memperoleh nilai 0 pada pengukuran MAE, 0 pada MSE, 0 pada RMSE, dan 1 pada R2-Score. Dengan  demikian,  pada  pengujian  data  dengan  rasio  60:40,  Decision  Tree  Regressor  dapat disimpulkan sebagai metode terbaik.

## Analisis Perbandingan Metode
Metode terbaik yang paling konsisten dalam menghasilkan nilai estimasi terbaik adalah Decision Tree Regression. Model ini mencapai akurasi yang tinggi pada pengujian data: 100% pada rasio 90:10, 100% pada rasio 80:20, 100% pada rasio 70:30, dan juga 100% pada rasio 60:40. Dengan tingkat akurasi yang ekstrem dan konsisten ini, metode Decision Tree Regression menjadi pilihan yang  sangat  kuat  untuk  memprediksi  harga  beras.  Dibandingan  dengan  penelitian terdahulu(Arinal  and  Azhari,  2023),  model  yang  gunakan  adalah  regresi,  sedangkan  dalam penelitian ini model yang terbaik yang dihasilkan berasal dari metode Decission Tree.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini sangat jelas: metode Decision Tree Regression adalah pilihan terbaik untuk memprediksi harga beras. Dengan akurasi yag baik dalam keempat skenario rasio data  training  dan  testing  yang  berbeda,  tidak  ada  keraguan  bahwa  Decision  Tree  Regression menonjol  sebagai  metode  yang  paling  efektif.  Oleh  karena  itu,  implementasi  model  ini  dalam pembuatan dan deploy aplikasi untuk memprediksi harga beras di Kabupaten Asahan merupakan langkah yang sangat tepat. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk mengumpulkan dataset yang lebih besar guna mendapatkan wawasan yang lebih komprehensif dan hasil yang lebih kuat untuk masa depan.

## 5. DAFTAR PUSAKA
A. Rahim, A.M., Inggrid Yanuar Risca Pratiwi and Muhammad Ainul Fikri (2023) “Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Synthetic Minority Over-Sampling Technique Dan Random Forest Clasifier,” Indonesian Journal of Computer Science , 12(5), pp. 2995–3011.
Available at: https://doi.org/10.33022/ijcs.v12i5.3413. Aditya Pratama, M. et al. (2024) “Perbandingan Performa Algoritma Linear Regresi dan Random Forest untuk Prediksi Harga Bawang Merah di Kota Samarinda,” Jurnal Ilmu Teknik , 1(2), pp. 172–182. Available at: https://doi.org/10.62017/tektonik.
Anggara,  E.D.,  Widjaja,  A.  and  Suteja,  B.R.  (2022)  “Prediksi  Kinerja  Pegawai  sebagai Rekomendasi  Kenaikan  Golongan  dengan  Metode  Decision  Tree  dan  Regresi  Logistik,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  8(1),  pp.  218–234.  Available  at: https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i1.4479.
Anggi Mei Sarah1, Bambang Kurniadi, E.W. (2023) “IMPLEMENTASI METODE REGRESI LINEAR  DALAM  MEMPREDIKSI  PENYAKIT  ANEMIA  SECARA  DINI,” IMPLEMENTASI  METODE  REGRESI  LINEAR  DALAM  MEMPREDIKSI  PENYAKIT ANEMIA SECARA DINI , 3(1), pp. 14–23.
Arinal,  V.  and  Azhari,  M.  (2023)  “Penerapan  Regresi  Linear  Untuk  Prediksi  Harga  Beras  Di Indonesia,” Jurnal Sains dan Teknologi , 5(1), pp. 341–346.
Azriansyah, N., Indra, E. and Azriansyah, N. (2023) “Penerapan Natural Language Processing Untuk Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Streaming,” Jurnal Ilmiah BETRIK (Besemah Teknologi Informasi dan Komputer) , 14(2), pp. 273–282. Available at:
https://ejournal.pppmitpa.or.id/index.php/betrik/article/view/96. Beli, D. et al. (2024) “Pengaruh Naiknya Harga Beras Terhadap Pendapatan Riil dan Daya Beli Pangan Di Kelurahan Cilangkap,” jupensal , 1(2), pp. 311–318. Firmansyah,  I. et  al. (2022)  “Komparasi  Random  Forest  Dan  Logistic  Regression  Dalam Klasifikasi  Penderita  Covid-19  Berdasarkan  Gejalanya,” Journal  of  Science  and  Social Research , 5(3), p. 595. Available at: https://doi.org/10.54314/jssr.v5i3.994.
Fitri, E. (2023) “Analisis Perbandingan Metode Regresi Linier, Random Forest Regression dan Gradient  Boosted  Trees  Regression  Method  untuk  Prediksi  Harga  Rumah,” Journal  of Applied  Computer  Science  and  Technology ,  4(1),  pp.  58–64.  Available  at: https://doi.org/10.52158/jacost.v4i1.491.
Hasna and Achmad, A.I. (2022) “Metode Regresi Probit Biner untuk Pemodelan Faktor-Faktor yang  Mempengaruhi  Diagnosis  Penyakit  Jantung,” Jurnal  Riset  Statistika ,  pp.  28–34. Available at: https://doi.org/10.29313/jrs.vi.721.
Muhammad Bangkit Riksa Utama and Hajarisman, N. (2021) “Metode Pemilihan Variabel pada Model Regresi Poisson Menggunakan Metode Nordberg,” Jurnal Riset Statistika , 1(1), pp. 35–42. Available at: https://doi.org/10.29313/jrs.v1i1.24.
Mulyana, D.I. and Marjuki (2022) “Optimasi Prediksi Harga Udang Vaname Dengan Metode Rmse Dan Mae Dalam Algoritma Regresi Linier,” Jurnal Ilmiah Betrik , 13(1), pp. 50–58. Available at: https://doi.org/10.36050/betrik.v13i1.439.
Oktafiani, R. and Rianto, R. (2023) “Perbandingan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Decision Tree untuk Sistem Rekomendasi Tempat Wisata,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , 9(2), pp. 113–121. Available at:
https://doi.org/10.25077/teknosi.v9i2.2023.113-121.
Ronaldi,  R.  (2022)  “Keputusan  Pembelian:  Brand  Image  Dan  Brand  Awareness  Produk Smartphone  Samsung,” JEM:  Jurnal  Ekonomi  dan  Manajemen  STIE  Pertiba Pangkalpinang , Vol. 9 No.(Juli-Des), pp. 1–10.
Satria, A., Badri, R.M. and Safitri, I. (2023) “Prediksi Hasil Panen Tanaman Pangan Sumatera dengan Metode Machine Learning,” Digital Transformation Technology , 3(2), pp. 389–398.
Available at: https://doi.org/10.47709/digitech.v3i2.2852. Suryani,  S.  and  Mustakim,  M.  (2022)  “Estimasi  Keberhasilan  Siswa  dalam  Pemodelan  Data
Berbasis  Learning  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,” Bulletin  of Informatics and Data Science , 1(2), p. 81. Available at: https://doi.org/10.61944/bids.v1i2.36.