## MEMPREDIKSI HARGA BERAS ECERAN MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINIER
Syahid Karbala, Irfan Ali
Program Studi Komputerisasi Akuntansi D3, Fakultas Teknologi Industri STMIK IKMI CIREBON, Jalan Perjuangan No. 10B Kota Cirebon, Indonesia syahidkarbala9@gmail.com

## ABSTRAK
Beras merupakan biji-bijian yang kaya akan karbonhidrat sehingga menjadi makanan pokok manusia, pakan ternak dan industri yang mempergunakan karbonhidrat sebagai bahan baku. Beras merupakan kebutuhan pokok masyarakat  indonesia.  Hal  ini  membuat  beras  penting  bagi  masyarakat  indonesia  karena  makanan  pokok masyarkat indonesia. Mengingat keberadaan beras sangat penting bagi masyarakat indonesia membuat perhatian khusus  dalam  hal  mengontrol  harga  dari  beras  itu  sendiri.  Namun  harga  beras  setiap  waktu  dapat  mengalami kenaikan atau penurunan harga (fluktuatif) secara tidak menentu, hal ini membuat harga beras sulit di prediksi. Adapun tujuan dilakukan suau prediksi terhadap harga beras agar masyarakat dapat megetahui peningkatan harga beras dimasa mendatang. Maka, dari itu dibuatlah suatu metode atau algoritma yang dapat memprediksikan harga beras yaitu menggunakan algoritma regresi linier. Metode regresi linier diyakini dapat cocok dan sesuai dengan data  harga  beras  yang  bersifat  time  series.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  metode linier  regresi  menghasilkan  nilai  rata-rata  prediksi  Rp11.210,53  dan  hasil  performa  dari  metode  regresi  linier dengan nilai root mean squared eror 21.118
Kata kunci: harga beras, regresi linier, prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Beras  merupakan  biji-bijian  yang  kaya  akan karbonhidrat  sehingga  menjadi  makanan  pokok manusia, pakan ternak dan industri yang mempergunakan karbonhidrat sebagai bahan baku [1].
Beras  merupakan  kebutuhan  pokok  masyarakat indonesia.  Hal  ini  membuat  beras  penting  bagi masyarakat  indonesia  karena  makanan  pokok masyarkat  indonesia.  Mengingat  keberadaan  beras merupakan makanan utama bagi masyarakat indonesia membuat  perhatian  khusus  dalam  hal  mengontrol harga dari beras itu sendiri. Namun harga beras setiap waktu  dapat  mengalami  kenaikan  atau  penurunan harga  (fluktuatif)  secara  tidak  menentu,  hal  ini membuat harga beras sulit diprediksi. Oleh karena itu diperlukan  suatu  sistem  prediksi  yang  dapat mengetahui  harga  beras  dalam  beberapa  waktu kedepan yakni dengan menggunakan sistem algoritma regresi linier. Regresi linier merupakan sebuah proses perhitungan  yang  umumnya  digunakan  untuk memprediksi  nilai  yang  bersifat  kontinu.  Dengan demikian  tumpukan  data  yang  telah  dikumpulkan dapat  memprediksi  harga  beras  dalam  beberapa periode kedepan [2].
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Lady Khadma yang berjudul Analisis perkembangan harga beras  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  Tahun  2006- 2021.  Metode  yang  digunakan  adalah  regresi  linier berganda. Hasil penelitian menunjukan harga beras di Provinsi NTB tahun 2006-2021 cenderung mengalami peningkatan  dengan  koefisien  regresi  trend  198,273. Artinya  rata-rata  peningkatan  harga  beras  di  NTB setiap tahun sebesar Rp 198,2739/kg [3].
Namun, sering terjadi perubahan harga komoditas  pertanian,  seperti  komoditas  padi  yang dimana  harga  beras  tersebut  bisa  berubah  tidak menentu secara signifikan. Hal ini tentu mempengaruhi  bagi  petani  dan  masyarakat  yang mengonsumsi  beras.  Selain  karena  faktor  lingkungan yang  terjadi  ada  beberapa  faktor  lain  misalnya kekurangan pasokan dan permintaan yang tinggi pada beras [4].
Sehingga  membuat  harga jual beras yang tinggi hal ini yang akan merugikan bagi petani, pedagang dan konsumen. Namun, masih banyak pedagang terutama penggilingan yang menekan petani menurunkan harga gabah  kering  panen  dibawah  harga  pembelian pemerintah. Kemudian menjual harga yang jauh lebih tinggi  dipasaran,  sehingga  kesenjangan  harga  yang diterima petani dan diterima konsumen sangat jauh [5].
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu: Mengetahui  hasil  prediksi  harga  beras  di  pasar kanoman  dan  Menerapkan  model  algoritma  linier regresi sebagai prediksi harga beras.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. B ERAS
Beras  merupakan  biji-bijian  yang  kaya  akan karbonhidrat  sehingga  menjadi  makanan  pokok manusia, pakan ternak dan industri yang mempergunakan karbonhidrat sebagai bahan baku.
Secara umum diIndonesia terdapat 2 jenis beras, yaitu beras medium dan premium yang memiliki ciri – ciri sebagai berikut: [6]
Beras medium memiliki ciri-ciri sebagai berikut:
a. Memliki warna lebih gelap
b. Dalam  beras  medium  terdapat  bulir  beras  yang tercampur dengan batu atau gabah
c. Beras medium memiliki tingkat kepatahan diatas 10%
Beras Premium memiliki ciri-ciri sebagai berikut:
a. Memiliki warna yang lebih cerah
b. Tidak tercampur dengan batu atau gabah
c. Beras  premium  memliki  tingkat  kepatahan sebesar 0-10%

## 2.2. HARGA
Harga adalah jumlah semua nilai yang diberikan oleh pelanggan untuk mendapatkan keuntungan yang dimiliki atau menggunakan suatu produk atau jasa. [7]
Dalam  menetapkan  harga  suatu  barang  terdapat beberapa faktor sebagai berikut:
a. Faktor internal
 Biaya
Biaya merupakan faktor utama yang menentukan  harga  minimal  yang  harus ditetapkan perusahaan agar tidak mengalami kerugian.
b. Faktor Eksternal
 Persaingan
 Inflasi
 Suku bunga

## 2.3. DATA MINING
Data  mining  adalah  suatu  proses  pengumpulan informasi  dan  data  yang  penting  dalam  jumlah  yang besar  atau  big  data.  Dalam  proses  ini  seringkali memanfaatkan  beberapa  metode,  seperti  matematika, statistika dan pemanfaatan teknologiartificial intelligence  (AI).  Pengertian  data  mining  ini  juga dikenal  dengan  istilah  lain,  seperti  Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan Data Analysis. [8]
Proses  data  mining  atau  yang  biasa  disebut dengan  Knowledge  Discovery  Databases  (KDD) terbagi menjadi 5 step sebagai berikut:
a. Selection Mengindetifikasi  semua  sumber  informasi internal dan eksternal dan memilih sebagian saja dari  data  yang  diperlukan  untuk  aplikasi  data mining.
b. Preprocessing Menyakinkan kualitas data yang telah dilakukan sebelumnya. 2 issue yang sering dihadapkan pada tahapan ini adalah noisy data dan missing value.
c. Tranformasi data Mengubah  data  ke  dalam  model  analitis  serta memodelkan  data  agar  sesuai  dengan  analisa yang  diharapkan  dan  format  data  yang diperlukan.
d. Data Mining Proses  mencari  informasi  yang  menarik  dalam data  terpilih  dengan  menggunakan  metode tertentu.
e. Interpretasi/Evaluasi Dalam  tahap  ini  hasil  dari  teknik  data  mining berupa  model  prediksi  dievaluasi  untuk  menilai apakah hipotesa yang ada memang tercapai.

## 2.4. PREDIKSI
Prediksi merupakan suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan  masa  sekarang  yang  dimiliki,  agar  kesalahannya dapat diperkecil [8]. Prediksi bisa berdasarkan metode ilmiah atau subjektif belaka. Sebagai contoh prediksi sebagai metode ilmiah adalah prediksi cuaca. Adapun prediksi  sebagai  subjekti  belaka  seperti  hasil  skor pertandingan sepak bola atau olahraga lainnya.

## 2.5. REGRESI LINIER
Regresi Linier merupakan teknik yang digunakan memperoleh  model  hubungan  antara  1  variabel dependen  (terikat)  dan  1  atau  lebih  variabel independen (bebas)[9]. Regresi linier juga merupakan metode statistik yang berfungsi untuk menguji sejauh mana  hubungan  sebab-akibat  faktor  penyebab  (x) terhadap  variabel  akibatnya  (y).  Rumus  persamaan linier regresi umumnya yaitu:
𝒀 = 𝒂 + 𝒃𝑿 Y=Variabel dependen a=Konstanta b=Koefisien X=Variabel Independen
𝒃 = 𝒏 ∑ 𝑿𝒀 − ∑ 𝑿 ∑ 𝒀 𝒏∑𝑿 𝟐 − (∑ 𝑿) 𝟐 𝑎 = ∑ 𝑌 ∑ 𝑋 2 − ∑ 𝑋 ∑ 𝑋𝑌 𝑛 ∑ 𝑋 2 − (∑ 𝑋) 2

## 2.6. RMSE
RMSE  merupakan  nilai  rata-rata  kuadrat  dari jumlah  kesalahan  pada  model  prediksi.  Perhitungan eror rate digunakan dalam perbedaan antara nilai-nilai yang diprediksi atau bisa disebut rumus Mean Squared Eror  (MSE)  dengan  rumus  Root  Mean  Squared  Eror (RMSE).
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑ (𝑦 − 𝑦̂) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan  proses Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  bertujuan untuk  menggali  dan  menganalisis  data  yang  sangat besar menjadi informasi  yang berguna [10]. Tahapan proses  KDD  terdiri  dari  lima  tahapan  yaitu  sebagai berikut:
Gambar 1. Proses KDD
a. Data Selection Pada tahap ini dilakukan seleksi data daftar harga beras  yang  terdiri  dari  enam  variabel  independen dan  satu  variabel  dependen.  Variabel  independen terdiri dari: variabel Semua Provinsi, Jawa Barat, Kota  Cirebon,  pasar  Kramat,  pasar  Harjamukti, dan pasar Jagastru. Variabel dependen terdiri dari pasar kanoman.
b. Preprocessing Data Preprocessing  data  merupakan  langkah  pertama yang harus dilakukan adalah pembersihan data atau cleaning  data  apabila  ada  data  yang  hilang  atau ganda.
c. Tranformasi Data Setelah  proses  pembersihan  data  dari  kesalahan, langkah selanjutnya yang dilakukan adalah proses
Tranformation pada data sesuai dengan jenis data. Tahapan  transformation  dimana  jenis  data  yang dikelompokkan  menjadi  dua  kategori  yaitu, variabel independen dan variabel dependen.
d. Data Mining Pada  tahapan  ini  akan  mencari  informasi  yang menarik  dengan  menggunakan  metode,  teknik, atau  algoritma  tertentu.  Dalam  penelitian  ini dilakukan  proses  mencari  informasi  dengan menggunakan algoritma regresi linier.
e. Interpretasi dan Evaluation Pada tahapan ini dilakukan evaluasi terhadap hasil prediksi  yang  dihasilkan  algoritma  regresi  linier dan  menghasilkan  nilai  performansi  berupa  nilai Root Mean Squared Eror (RMSE).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. DATA SELECTION
Pada  tahapan  ini  data  yang  diambil  dari  kantor bulog di wilayah kota cirebon pada tanggal 3 Januari – 30  Desember  2022,  dengan  data  sebanyak  246  data dan  8  variabe  harga  beras.  Dengan  variabel  yang terdiri dari enam variabel independen dan satu variabel dependen.  Variabel  independen  terdiri  dari:  variabel Semua  Provinsi,  Jawa  Barat,  Kota  Cirebon,  pasar Kramat,  pasar  Harjamukti,  dan  pasar  Jagastru. Variabel  dependen  terdiri  dari  pasar  kanoman.  Pada proses ini menggunakan sofware rapidminer.
Tabel 1.Harga Beras Tanggal Semua Provinsi Jawa Barat Kota Cirebon Pasar Kanoman Pasar Kramat Pasar Harjamukt i Pasar Jagasatru 03/01/2022 Rp 11.750 Rp 11.250 Rp 11.250 Rp 11.000 Rp 11.500 Rp 10.750 Rp 10.750 04/01/2022 Rp 11.750 Rp 11.300 Rp 11.350 Rp 11.150 Rp 11.500 Rp 10.750 Rp 10.750 05/01/2022 Rp 11.750 Rp 11.300 Rp 11.350 Rp 11.150 Rp 11.500 Rp 11.250 Rp 10.750 06/01/2022 Rp 11.750 Rp 11.300 Rp 11.250 Rp 11.000 Rp 11.500 Rp 11.250 Rp 10.750 07/01/2022 Rp 11.750 Rp 11.300 Rp 11.250 Rp 11.000 Rp 11.500 Rp 11.250 Rp 10.750 10/01/2022 Rp 11.700 Rp 11.300 Rp 11.250 Rp 11.000 Rp 11.500 Rp 11.250 Rp 10.750

## 4.2. PREPROCESSING DATA
Gambar 2. Preprocessing Data
Dilihat dari gambar diatas terdapat missing yang bernilai 0 atau tidak ada eror. Oleh karena itu, Pada tahapan ini tidak dilakukan suatu proses preprocessing data dikarenakan data yang digunakan tidak ada yang kosong atau eror.

## 4.3. TRANFORMASI DATA
Pada  tahap  transformasi  data  dilakukan  dengan memberikan label pada variabel dependen. tahapan ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 3. TRANSFORMASI DATA

## 4.4. DATA MINING
Pada  gambar  dibawah  menjelaskan  untuk menyusun  model  linier  regresi  terdapat  beberapa operator  yang  digunakan  seperti  split  data  yang gunanya  untuk  membagi  data  menjadi  2  yaitu,  data training dan data testing dan opertor linear regression.
Gambar 4. Proses Model Linier Regresi
Berdasarkan gambar dibawah menjelaskan untuk proses memprediksikan dibutuhkan operator apply model yang gunanya untuk menampilkan hasil prediksi dan operator performance yang gunanya untuk menampilkan hasil performa berupa nilai RMSE.

## Gambar 5. Proses Pengujian

## 4.5. INTERPRETASI/ EVALUASI
Gambar 6. Hasil Model Linier Regresi
Berdasarkan Hasil percobaan data training 80% dan data testing 20% menghasilkan nilai regresi linier sebesar -1019,811.
Tabel 2. Hasil Model Linier Regresi Summary Output Regression Statistics Multiple R 0,995 R Square 0,991 Adjusted R Square 0,990 Standard Error 21,015 Observations 197,000 ANO VA df SS MS F Signific ance F Regre ssion 4,00 0 888373 6,597 222093 4,149 5029, 045 0,000 Resid ual 192, 000 84791, 322 441,62 1 Total 196, 000 896852 7,919 Coeffici ents Standard Error t Stat P- value Intercept - 1019,81 1 227,691 - 4,479 0,000 Jawa Barat 0,065 0,023 2,879 0,004 Kota Cirebon 1,841 0,024 76,73 8 0,000 Pasar Kramat -0,892 0,024 - 37,70 6 0,000 Pasar Harjamukti 0,072 0,016 4,422 0,000
Nilai  significance  F  yang  diperoleh  lebih  kecil dari  5%  (0.000  <  0.05),  sehingga  ada  pengaruh  dari harga  beras  yang  berada  dikota  cirebon,  jawa  barat, pasar  harjamukti,  pasar  kramat  terhadap  harga  beras yang berada dipasar kanoman.
Tabel 3. Hasil Prediksi Tanggal Pasar Kanoman Prediction (Pasar Kanoman) 07/01/2022 Rp 11.000,00 Rp 10.980,30 13/01/2022 Rp 11.000,00 Rp 10.980,30 14/01/2022 Rp 11.000,00 Rp 10.980,30 26/01/2022 Rp 11.000,00 Rp 10.983,58 10/02/2022 Rp 11.000,00 Rp 10.983,58
Tanggal Pasar Kanoman Prediction (Pasar Kanoman) 11/02/2022 Rp 11.000,00 Rp 10.983,58 14/02/2022 Rp 11.000,00 Rp  10.983,58 15/02/2022 Rp 11.000,00 Rp  10.983,58 16/02/2022 Rp 11.000,00 Rp  10.983,58 21/02/2022 Rp 11.000,00 Rp  10.983,58 24/02/2022 Rp 11.000,00 Rp  10.983,58 01/03/2022 Rp 11.000,00 Rp  10.983,58 28/03/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.123,10 30/03/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.123,10 04/04/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.162,36 20/04/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.123,10 22/04/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.123,10 26/04/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.123,10 09/05/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.167,71 17/05/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.167,71 13/06/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.167,71 23/06/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.167,71 30/06/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.164,43 05/07/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.164,43 06/07/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.164,43 08/07/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.164,43 14/07/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.164,43 20/07/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.164,43 21/07/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.164,43 22/07/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.164,43 25/07/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.164,43 27/07/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.164,43 12/08/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.164,43 19/08/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.167,71 02/09/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.170,98 05/09/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.170,98 21/09/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.177,52 27/09/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.177,52 18/10/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.361,65 31/10/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.361,65 02/11/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.361,65 23/11/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.644,39 29/11/2022 Rp 11.000,00 Rp 11.599,78 01/12/2022 Rp 11.000,00 Rp 11.599,78 02/12/2022 Rp 11.000,00 Rp 11.599,78 08/12/2022 Rp 11.000,00 Rp 11.648,23 16/12/2022 Rp 11.000,00 Rp 11.740,29 19/12/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.740,29 22/12/2022 Rp 11.000,00 Rp  11.743,57
Gambar 7. Statistics Prediction (Pasar Kanoman)
Gambar 8. Statistics Prediction (Pasar Kanoman)
Berdasarkan  Hasil  percobaan  data  training  80% dan  data  testing  20%  menghasilkan  nilai  average Rp11.210,53.
Tabel 4. RMSE Pasar  Kanoman Prediction (Pasar Kanoman) RMSE Rp       11.000,00 Rp  10.980,30 387,95 Rp       11.000,00 Rp  10.980,30 387,95 Rp       11.000,00 Rp  10.980,30 387,95 Rp       11.000,00 Rp  10.983,58 269,78 Rp       11.000,00 Rp  10.983,58 269,78 Rp       11.000,00 Rp  10.983,58 269,78 Rp       11.000,00 Rp  10.983,58 269,78 Rp       11.000,00 Rp  10.983,58 269,78 Rp       11.000,00 Rp  10.983,58 269,78 Rp       11.000,00 Rp  10.983,58 269,78 Rp       11.000,00 Rp  10.983,58 269,78 Rp       11.000,00 Rp  10.983,58 269,78 Rp       11.150,00 Rp  11.123,10 723,51 Rp       11.150,00 Rp  11.123,10 723,51 Rp       11.150,00 Rp  11.162,36 152,80 Rp       11.150,00 Rp  11.123,10 723,51 Rp       11.150,00 Rp  11.123,10 723,51 Rp       11.150,00 Rp  11.123,10 723,51 Rp       11.150,00 Rp  11.167,71 313,47 Rp       11.150,00 Rp  11.167,71 313,47 Rp       11.150,00 Rp  11.167,71 313,47 Rp       11.150,00 Rp  11.167,71 313,47 Rp       11.150,00 Rp  11.164,43 208,32 Rp       11.150,00 Rp  11.164,43 208,32 Rp       11.150,00 Rp  11.164,43 208,32 Rp       11.150,00 Rp  11.164,43 208,32 Rp       11.150,00 Rp  11.164,43 208,32 Rp       11.150,00 Rp  11.164,43 208,32 Rp       11.150,00 Rp  11.164,43 208,32 Rp       11.150,00 Rp  11.164,43 208,32 Rp       11.150,00 Rp  11.164,43 208,32 Rp       11.150,00 Rp  11.164,43 208,32 Rp       11.150,00 Rp  11.164,43 208,32 Rp       11.150,00 Rp  11.167,71 313,47 Rp       11.150,00 Rp  11.170,98 440,02 Rp       11.150,00 Rp  11.170,98 440,02 Rp       11.150,00 Rp  11.177,52 757,35 Rp       11.150,00 Rp  11.177,52 757,35 Rp       11.350,00 Rp  11.361,65 135,72 Rp       11.350,00 Rp  11.361,65 135,72 Rp       11.350,00 Rp  11.361,65 135,72
Pasar  Kanoman Prediction (Pasar Kanoman) RMSE Rp       11.650,00 Rp  11.644,39 31,49 Rp       11.650,00 Rp  11.599,78 2521,56 Rp       11.650,00 Rp  11.599,78 2521,56 Rp       11.650,00 Rp  11.599,78 2521,56 Rp       11.650,00 Rp   11.648,23 3,13 Rp       11.750,00 Rp  11.740,29 94,19 Rp       11.750,00 Rp  11.740,29 94,19 Rp       11.750,00 Rp  11.743,57 41,39 21,118

## Gambar 9. RMSE
Berdasarkan  Hasil  percobaan  data  training  80% dan  data  testing  20%  menghasilkan  nilai  RMSE sebesar 21.118.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  dilakukan dapat diketahui hasil dari prediksi harga beras dipasar kanoman  dengan  percobaan  80%/20%  menghasilkan nilai  prediction  average  Rp11.210,53  dan  nilai  root mean squared eror sebesar 21.118, 2. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan  bahwa  dengan  tingkat  nilai  sign-F  yang diperoleh  lebih  kecil  dari  5%  (0.000  <  0.05),  maka model  linier  regresi  dapat  diterapkan  untuk memprediksi  harga  beras  atau  dengan  kata  lain  ada pengaruh dari harga beras yang berada dikota cirebon, jawa  barat,  pasar  harjamukti,  pasar  kramat  terhadap harga beras yang berada dipasar kanoman.
Berdasarkan  kesimpulan  dari  tugas  akhir,  maka penulis  dapat  memberikan  berupa  saran,  yaitu  pada penelitian berikutnya dapat memasukan perubah atau variabel  lain  diluar  variabel    diatas  atau  faktor  lain yang berpengaruh yang mempengaruhi harga beras

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y ANUARTI , A. R., & A FSARI , M. D. (2016). K OMODITAS BERAS
. 44
[2] PUTRA, R. E., & SINAGA, A. S. (N.D.).
PERKIRAAN HARGA BERAS PREMIUM DKI
JAKARTA MENGGUNAKAN REGRESI LINIER. [3] J_L ADY K HADMA _P ERKEMBANGAN H ARGA B ERAS  DI P ROVINSI N USA T ENGGARA B ARAT
T AHUN 2006-2021_1122. ( N . D .).
[4] PADILAH, T. N., & ADAM, R. I. (2019). ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DALAM ESTIMASI PRODUKTIVITAS TANAMAN PADI DI KABUPATEN KARAWANG. FIBONACCI: JURNAL PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN MATEMATIKA, 5(2), 117. HTTPS://DOI.ORG/10.24853/FBC.5.2.117-128 [5] ARUAN, P., & SYAHRIL, M. (N.D.). IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH PERSEDIAAN BAHAN BAKU BERAS MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA PADA CV. FOUNTAIN. JURNAL CYBERTECH, X. NO.X. HTTPS://OJS.TRIGUNADHARMA.AC.ID/ [6] P UTERI , K., & S ILVANIE , A. (2020). MACHINE LEARNING UNTUK MODEL PREDIKSI HARGA SEMBAKO DENGAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA 1) (V OL . 1,
I SSUE 2). WWW . DATA . JAKARTA . GO . ID
[7] S UDIYONO , K URNIAWATI , M., & M USTIKOWATI , R. I. (2018). M ANAJEMEN P EMASARAN U SAHA W ISATA . M ANAJEMEN
P EMASARAN
U SAHA W ISATA , 6
[8] PETRUS KATEMBA, & KORO, R. (2017).
PREDIKSI TINGKAT PRODUKSI KOPI MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR. JURNAL ILMIAH FLASH, 3(1), 42–51.
[9] HARLAN, J. (2018). ANALISIS REGRESI LINEAR. IN JOURNAL OF CHEMICAL INFORMATION AND MODELING (VOL. 53,
ISSUE 9).
[10] PRASETYO, V. R., LAZUARDI, H., MULYONO, A. A., & LAUW, C. (2021). PENERAPAN APLIKASI RAPIDMINER
UNTUK PREDIKSI NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP US DOLLAR DENGAN METODE LINEAR REGRESSION. JURNAL NASIONAL TEKNOLOGI DAN SISTEM INFORMASI, 7(1), 8–17.
HTTPS://DOI.ORG/10.25077/TEKNOSI.V7I1.2
021.8-17