## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine
Yotan Hendra Huan 1* , Andry P.T. Mara 1 , Titus Kurra 1
1 Program Studi Teknik Informatika, STIMIKOM Stella Maris Sumba, Indonesia
yotanhendrahuan97@gmail.com *
Received: 14/09/2023 Revised: 18/09/2023 Accepted: 19/09/2023
Copyright©2023 by authors, all rights reserved. Authors agree that this article remains permanently open access under the terms of the Creative Commons Attribution License 4.0 International License

## Abstrak
Jambu  mete  (Anacardium  Occidentale  L)  merupakan  salah  satu  komoditas  tanaman perkebunan yang memiliki arti ekonomis dan cukup potensial karena produksinya dapat dipakai  sebagai  bahan  baku  industri  makanan.  Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI),  Komoditas  adalah  bahan  mentah  hasil  bumi,  barang  dagangan,  barang  utama, dan kerajinan lokal yang dapat dimanfaatkan sebagai komoditas ekspor seperti gandum, kare, kopi, dan lain-lain. Kabupaten Sumba Barat Daya adalah salah satu tempat produksi jambu  mete  untuk  meningkatkan  pendapatan  petani, tetapi  potensi tanaman  jambu  mete harus  diimbangi  dengan  harga  yang  tepat.  Banyak  peneliti  yang  melakukan forecasting/peramalan dengan berbagai metode tetapi dalam penelitian ini metode yang di gunakan  adalah  supervised  learning  yaitu    Regresi  liniear  yang  mempunyai  tingkat akurasi  yang  cukup  tinggi.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  Regresi  Linear dengan  tujuan  menghasilkan  peramalan  harga  yang  Akurat  serta  mengetahui  pengaruh naik turunya harga jambu mete ke depan di kabupaten sumba barat daya. Hasil peramalan dalam penelitian ini adalah Rp. 14.272/Kg dengan nilai RMSE sebesar 0,794.
Kata kunci: Jambu Mete, Komoditas, Machine Learning, Forecasting

## Abstract
Cashew (Anacardium Occidentale L) is one of the plantation crop commodities which has economic  significance  and  quite  potential  because  its  production  can  be  used  as  raw material  for  the  food  industry.  According  to  the  Big  Indonesian  Dictionary  (KBBI), commodities  are  raw  materials  for  agricultural  products,  merchandise,  primary  goods and local crafts that can be used as export commodities, such as wheat, curry, coffee, etc. Southwest  Sumba  Regency  is  one  of  the  places  where  cashew  is  produced  to  increase farmers'  income,  but  the  potential  of  the  cashew  crop  must  be  balanced  with  the  right price.  Many  researchers  carry  out  forecasting  using  various  methods,  but  in  this research, the technique used is supervised learning, namely linear regression, which has a relatively high level of accuracy. This research uses the Linear Regression method to produce  accurate  price  forecasts  and  to  know  the  influence  of  future  rises  and  falls  in cashew  prices  in  the  Southwest  Sumba  district.  The  forecasting  results  in  this  research were Rp. 14,272/Kg with an RMSE value of 0.794.

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Keywords : Cashew, Commodities, Machine Learning, Forecasting

## 1. Pendahuluan
Sebagai komponen penting dari ekonomi Indonesia, sektor pertanian memainkan peran penting  dan  strategis  dalam  pembangunan  nasional.  Sangat  jelas  bahwa  dia  memainkan  peran penting dalam meningkatkan penerimaan devisa negara melalui ekspor, menciptakan lapangan kerja,  memenuhi  kebutuhan  dalam  negeri,  menyediakan  bahan  baku  untuk  berbagai  industri dalam  negeri,  meningkatkan  nilai  tambah  dan  daya  saing,  dan  mengoptimalkan  pengelolaan sumber daya alam yang berkelanjutan. Pada era digital saat ini, data sangat penting karena dapat membantu  perusahaan  membuat  kebijakan  atau  membuat  keputusan.  Data  peramalan  untuk masa  depan  adalah  hasil  dari  penggunaan  data  ini.  Peramalan  ini  sangat  penting  untuk membantu organisasi memutuskan arah kebijakan yang tepat untuk masa depan. (Herdhiansyah & Asriani, 2018).
Faktanya,  salah  satu  kelemahan  sistem  pertanian  negara  berkembang,  termasuk Indonesia, adalah kurangnya perhatian pada pemasaran. Untuk mengetahui apakah harga pasar akan  berubah  ke  depannya,  diperlukan  forcasting  harga  untuk  pertanian  yang  memiliki karakteristik  hasil  yang  mudah  rusak,  bersifat  musiman  dengan  lokasi  tersebar  dan  skala produksi  yang  relatif  kecil,  dan  harga  pasar  yang  tidak  stabil.  Peramalan,  juga  disebut peramalan, adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan bagaimana sesuatu akan terjadi di masa depan.  Dengan  melibatkan  data  historis  dan  menggunakan  model  matematis  untuk memproyeksikan data masa depan, peramalan dapat dilakukan. Harga barang, seperti penentuan harga,  adalah  salah  satu  contoh  bisnis  yang  membutuhkan  data  peramalan  (Gani  &  Saputri, 2015).
Tanaman  jambu  mete  (Anacardium  Occidentale  Linn),  pohon  yang  berasal  dari  Brasil tenggara  yang  menghasilkan  buah  yang  dapat  dimakan  dan  biji  yang  dapat  digoreng  atau dikeringkan  untuk  berbagai  macam  penganan,  adalah  salah  satu  komoditas  perkebunan  yang memiliki arti ekonomis dan cukup potensial karena produksinya dapat digunakan sebagai bahan baku industri makanan. Tumbuhan ini tidak termasuk dalam suku jambujambu (Myrtaceae) atau kacang-kacangan  (Fabaceae),  tetapi  lebih  mirip  dengan  mangga  (Suku  Anacardiaceae).  Pelaut Portugis membawa tanaman ini ke India sejak 425 tahun yang lalu. Kemudian ia menyebar ke berbagai  daerah  tropis  dan  subtropis  seperti  Bahana,  Senegal,  Kenya,  Madagskar,  Mozambik, Srilangka,  Thailand,  Malaysia,  Filipina,  dan  Indonesia.  Familia  Anacardiaceae  berjumlah  60 genus  dan  400  spesies  jambu  mete,  baik  pohon  maupun  perdu,  tersebar  di  seluruh  nusantara (Savitri et al., 2021).
Ada  banyak  varietas  jambu  mete,  termasuk  yang  putih,  kuning,  merah,  merah  muda, hijau kekuningan, dan hijau. Jambu mete memiliki bagian vegetatif dan generatif. Akar, batang, dan daun adalah bagian vegetatif. Bunga, buah, dan biji adalah bagian generatif. Biji mete yang melengkung dan dapat dimakan memiliki kandungan minyak yang tinggi dan rasa yang unik. Itu juga kaya akan protein berkualitas premium. Banyak orang mengonsumsi buah dan biji mete ini sebagai makanan, baik secara langsung, diolah, maupun digabungkan dengan produk makanan lain.    Karena  jambu  mete  adalah  tanaman  konservasi  lahan  marginal  atau  kering  dan  kritis, pengusaha  jambu  mete  memiliki  nilai  strategis  terutama  untuk  pemanfaatan  lahan  marginal, penyelamatan, dan pelestarian aset sumber daya pembangunan (Sofyan, 1980).

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Produksi  Jambu  Mete:  Berdasarkan  Pusat  Data  dan  Sistem  Informasi  Pertanian,  enam provinsi di Indonesia berkontribusi sebesar 93,23% pada produksi jambu mete selama beberapa tahun  terakhir  (2016–2020),  salah  satunya  adalah  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT),  dengan Kabupaten  Flores  Timur  sebesar  14  ribu  ton,  atau  26,92%,  dan  Kabupaten  Sikka  sebesar 17,73%,  atau  9  ribu  ton,  pada  tahun  2020  (Data,  1907).  Produksi  jambu  mete  meningkatkan pendapatan  petani  di  Kabupaten  Sumba  Barat  Daya.  Tetapi  keuntungan  dari  tanaman  jambu mete  harus  diimbangi  dengan  harga  yang  wajar.  Harga  jambu  mete  selalu  naik  atau  turun, mempengaruhi  pendapatan  petani.  Kondisi  sosial  ekonomi,  produktivitas,  kondisi  pasar,  dan faktor  lain  yang  berpengaruh  pada  kenaikan  harga  komoditas  jambu  mete  juga  berpengaruh. Karena  petani  dan  pedagang  jambu  mete  menghadapi  banyak  masalah,  prediksi  yang  tepat diperlukan untuk meningkatkan penjualan jambu mete mereka. Petani jambu mete di Kabupaten Sumba Barat Daya menjual biji kulit (gelondongan) hasil panen mereka langsung ke pedagang pengumpul,  kemudian  ke  pedagang  besar,  dan  akhirnya  ke  pedagang  eksportir  dengan  harga yang tidak pasti. karena tidak ada metode untuk memprediksi harga jambu mete di Kabupaten Sumba  Barat  Daya,  tantangan  yang  terkait  dengan  harga  jambu  mete,  dan  potensi  tanaman jambu mete (Sudipa, 2021).
Para  petani  di  Sumba  Barat  Daya  secara  turun  temurun  mengusahakan  komoditas pertanian, terutama jambu mete, yang memenuhi kebutuhan manusia dan sebagian dari hasilnya dijual  di  pasar.  Dibutuhkan  strategi  yang  tepat  untuk  membantu  petani  jambu  mete  dan pedagang  jambu  mete  memasarkan  jambu  mete  dengan  baik,  karena  mereka  menghadapi banyak  masalah  (Fitriani  et  al.,  2013).  Banyak  penyebab  rendahnya  produktivitas  mete Indonesia,  termasuk:  1)  tanaman  tua  dan  rusak  oleh  hama  dan  penyakit;  2)  sebagian  besar pertanaman  belum  menggunakan  teknik  budidaya  dan  benih  unggul  sesuai  standar  teknis (GAP);  dan  3)  penerapan  PHT  belum  optimal.  Selain  itu,  situasi  menjadi  lebih  buruk  karena masalah berikut: kelembagaan petani sebagai wadah untuk aspirasi anggota belum berkembang dengan  baik;  posisi  tawar petani  rendah  dan  kemitraan  usaha  belum  terbentuk secara  optimal; keadaan  permodalan  yang  terbatas  membuat  petani  tidak  dapat  memelihara  tanaman  sesuai standar GAP; dan rantai tata niaga yang tidak efisien membuat harga yang diterima petani tetap rendah (Murniati & Takandjandji, 2015).
Pendidikan mesin adalah bidang yang mencakup banyak disiplin yang berbeda, termasuk ilmu  komputer,  statistik,  ilmu  kognitif,  teknik,  teori  pengoptimalan,  dan  banyak  disiplin matematika dan sains lainnya. Machine learning dapat digunakan untuk mengklasifikasi suatu. Pembelajaran  mesin  adalah  subkategori  dari  kecerdasan  buatan  (artificial intelligence).  Tujuan pembelajaran  mesin  adalah  untuk  mengajarkan  mesin  atau  software  untuk  menyelesaikan masalah dengan memberi mereka contoh (Coelho et al., 2018). Contoh machine learning berupa kumpulan  data.  Dalam  kasus  ini,  data  tersebut  adalah  penyakit  manusia  dan  beberapa  gejala yang  mengindikasikannya.  Penelitian  ini  akan  berfokus  pada  model  decision  tree  dan  neural network  dari  berbagai  model  machine  learning  yang  sudah  ada.  Decision  tree,  atau  pohon keputusan,  adalah  model  kuat  yang  mampu  menemukan  hubungan  dua  kompleks  nonlinier dalam  data,  menurut  Geron  et  al  (2019).  Sebaliknya,  neural  network  adalah  inti  dari  deep learning, yang serbaguna, kuat, dan dapat diskalakan, menjadikannya pilihan yang ideal untuk menangani  masalah  kompleks  dan  besar.  Dua  model  ini  akan  digunakan  untuk  menangani masalah  klasifikasi  penyakit  manusian.Penambangan  data  adalah  aplikasi  pembelajaran  mesin yang paling penting. Dua kategori utama pembelajaran mesin adalah pembelajaran mesin yang

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
diawasi  dan  pembelajaran  mesin  yang  tidak  diawasi.  Pembelajaran  mesin  yang  diawasi digunakan  untuk  mengidentifikasi  hubungan  antara  atribut  input  dan  atribut  target  (Soedireja, 2016).
Metode  regresi  linier  digunakan  untuk  mengevaluasi  bagaimana  variabel  bebas  dan variabel  terikat  berinteraksi  satu  sama  lain.  Dalam  kasus  ini,  analisis  regresi  digunakan  untuk mengetahui arah dan kekuatan hubungan linier antara dua variabel tersebut. Setelah menemukan koefisien  korelasi,  langkah  selanjutnya  adalah  menemukan  persamaan  yang  menunjukkan hubungan  linier  antara  dua  variabel  tersebut.  Analisis  regresi  adalah  metode  yang  digunakan untuk menemukan persamaan ini dan menghasilkan perkiraan (Barner-Rasmussen et al., 2014).
Secara  umum,  regresi  linear  dapat  dibagi  menjadi  dua  model:  1.  Regresi  linier sederhana.  Dalam  hal  ini,  pola  hubungan  terdiri  dari  dua  variabel  saja,  yaitu  variabel  x  dan variabel y, dan rumus yang digunakan adalah Y = a + bx. Dalam regresi linier berganda, pola hubungan terdiri dari tiga atau lebih variabel. Kalkulasi yang digunakan adalah:
Yt=a+B1.X1t+B2.X2t+..+Bn.Xnt ……………………(1)
Untuk  melihat  besarnya  agregat  kesalahan  dalam  peramalan,  maka  digunakan  RMSE (Root Means Square Error), yang didapat dengan rumus:
𝑅𝑀𝑆𝐸√ 1 𝑛 𝑛 Σ 𝑗 = 1 (𝑦𝑗 − ∧ 𝑦𝑗) 2 ………………………………(2)
Banyak peneliti telah melakukan penelitian tentang peramalan. Ada yang menggunakan jaringan  syaraf  imitasi  algoritma  backpropagation,  dan  ada  juga  yang  menggunakan  program statistik  seperti  SPSS,  Minitab,  dan  AMOS (Geetha &  Nasira,  2014a,  2014b). Penelitian  yang dilakukan  oleh  Rizqiani  (2022)  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  peramalan  produksi  jambu mete di Provinsi Nusa Tenggara Barat.
Dengan nilai MAPE 10,47% pada tahun 2022 sebesar 11.984,35 ton/tahun, nilai MAPE pada tahun 2023 sebesar 11.908,29 ton/tahun, nilai MAPE pada tahun 2024 sebesar 11.829,38 ton/tahun,  dan  nilai  MAPE  pada  tahun  2025  sebesar  11.747,60  ton/tahun,  diperkirakan  harga jambu  mete  di  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  akan  meningkat.  Harga  diproyeksikan  sebesar Rp.25.300/kg pada tahun 2022, Rp.29.400/kg pada tahun 2023, Rp.33.500/kg pada tahun 2024, dan  Rp.37.500/kg  pada  tahun  2025  (Mulyaningsih  et  al.,  2018).  Meskipun  penelitian  ini sebagian besar berfokus pada bisnis produksi, bisnis jasa juga mendapatkan manfaat darinya.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  proses  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil  dan pemikiran  sistematis  serta  pemecahan  masalah  dan  persoalan.  Metodologi  ini  juga  digunakan untuk  menghasilkan  pemikiran  sistematis  tentang  cara  memecahkan  berbagai  masalah  yang membutuhkan  pengelompokan  dan  penafsiran  fakta  tertentu.  Salah  satu  pedagang  pengumpul atau vendor Jambu mente di Kabupaten Sumba Barat Daya adalah Toko Wee Wella. Penelitian dilakukan  dengan  metode  survei  dari  Juli  hingga  September  2023.  Lokasi  penelitian  dipilih secara purposive karena lokasi tersebut merupakan sentra produksi jambu mete utama di pulau

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Sumba, NTT. Oleh karena itu, data yang dikumpulkan akan menunjukkan penentuan harga yang berjalan selama berbagai waktu. Data yang dikumpulkan meliputi data awal, yang diperoleh dari wawancara  tentang  bagaimana  harga  jambu mete  di Kabupaten  Sumba  Barat  Daya  naik  turun dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kenaikan  harga.  Selanjutnya,  peneliti  akan  mengambil data awal harga jambu mete dari tahun 2021 hingga 2023.
Pada  penelitian  ini,  metode  pengumpulan  data  adalah  obsevasi  (pengamatan),  yang berarti  melakukan  pengamatan  dan  catatan  sistematis  tentang  berbagai  faktor,  termasuk  total berat  biji  jambu  mete  per  kilogram,  tingkat  keburukan,  kualitas,  kadar  air,  dan  harga pembelian.Wawancara,  atau  wawancara,  adalah  melakukan  wawancara  dengan  pemilik  Wee Wella  Data  Store.  Pertanyaan  ini  tidak  akurat  atau  dapat  berubah-ubah  selama  penelitian. Dokumen,  atau  dokumen,  adalah  sumber  informasi  atau  penelitian  dari  peristiwa  masa  lalu dalam bentuk tulisan, gambar, video, dan audio.
Karena  ini  adalah  penelitian  ilmiah,  penulis  menggunakan  metode  ilmiah  untuk mengumpulkan data. Data yang digunakan berasal dari Toko Wee Wella, yang merupakan salah satu  pedagang  pengumpul atau  vendor jambu  mete  di  Kabupaten  Sumba  Barat Daya.  Data ini dikumpulkan langsung dari penulis dari bulan Juli 2021 hingga September 2023, dan mencakup informasi seperti bulan, berat, total biji jambu mete per kilogram, kualitas, busuk, kadar air, dan harga  pembelian.  Setelah  data  dikumpulkan,  pengujian  model  akan  dilakukan  menggunakan aplikasi  RapidMiner  Studio  10.1.  Tahapan  penelitian  yang  disebutkan  di  bawah  ini  akan dilakukan:
Pengumpulan Data Set Preprocessing Pengolahan Data set/ Forcasting Evaluasi

## Gambar 1. Langkah-langkah penelitian Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penulis,  seperti  yang  disebutkan  sebelumnya,  melakukan  penelitian  dengan menggunakan  regresi  linier  untuk  menghasilkan  ramalan  atau  prediksi  tentang  Harga  Jambu. Tabel  berikut  menunjukkan  data  yang  akan  diproses  menggunakan  RapidMiner  Studio  Versi 10.1:

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Tabel 1. Data Histori Pembelian Jambu Mete
Bulan Berat Total Biji Jambu Mete Busuk Bagus Kadar Air Harga 07/08/2021 1 Kg 181 80 Gr 300 Gr 100 Gr Rp16.000 21/08/2021 1 Kg 200 90 Gr 291 Gr 90 Gr Rp14.000 07/09/2021 1 Kg 201 110 Gr 211 Gr 150 Gr Rp12.000 21/09/2021 1 Kg 178 70 Gr 302 Gr 80 Gr Rp16.000 07/10/2021 1 Kg 190 70 Gr 301 Gr 100 Gr Rp16.000 21/10/2021 1 Kg 205 130 Gr 180 Gr 120 Gr Rp12.000 07/11/2021 1 Kg 189 70 Gr 300 Gr 90 Gr Rp16.000 21/11/2021 1 Kg 199 80 Gr 300 Gr 90 Gr Rp15.000 07/12/2021 1 Kg 179 70 Gr 303 Gr 80 Gr Rp16.000 07/08/2022 1 Kg 178 70 Gr 303 Gr 90 Gr Rp16.000 21/08/2022 1 Kg 186 70 Gr 301 Gr 90 Gr Rp16.000 07/09/2022 1 Kg 180 70 Gr 302 Gr 80 Gr Rp16.000 21/09/2022 1 Kg 203 120 Gr 201 Gr 110 Gr Rp12.000 07/10/2022 1 Kg 202 110 Gr 198 Gr 120 Gr Rp12.000 21/10/2022 1 Kg 201 100 Gr 200 Gr 150 Gr Rp11.000 07/11/2022 1 Kg 189 70 Gr 301 Gr 90 Gr Rp14.000 21/11/2022 1 Kg 202 100 Gr 289 Gr 110 Gr Rp12.000 29/07/2023 1 Kg 200 80 Gr 300 Gr 100 Gr Rp14.000 07/08/2023 1 Kg 199 80 Gr 301 Gr 90 Gr Rp14.000 14/08/2023 1 Kg 202 100 Gr 289 Gr 110 Gr Rp13.000 30/08/2023 1 Kg 200 90 Gr 291 Gr 90 Gr Rp14.000 02/09/2023 1 Kg 199 80 Gr 301 Gr 90 Gr Rp14.000
RapidMiner  digunakan  untuk  mengolah  data  setelah  dikumpulkan.  Konfigurasi  model regresi linear disusun sebelum menyusun set data. Ini termasuk memilih jenis data:

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Gambar 2. Pengolahan Data Set Dengan Rapidminer Studio 10.1
Berdasarkan  data  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Pengolahan  Set  Data  Dengan Rapidminer Studio 10.1 di atas, set data dibagi menjadi dua bagian: pelatihan data dan penilaian data. Split data menggunakan 70% pelatihan data dan 30% penilaian data. Kemudian, data ini diolah untuk menghasilkan keluaran yang dapat digunakan sebagai referensi.
Gambar 3. Pembagian Data Training dan data Testing

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Gambar 4. Hasi Pengolahan menggunakan Linear Regresi.
Gambar 4. Hasil Forcasting dengan linear Regresi
Gambar 5. Vizualizations Forcasting Harga Jambu Mete

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen

## Gambar. 6. Hasil RMSE
Berdasarkan hasil yang telah diolah oleh Rapidminer, kita dapat melihat seberapa besar pengaruh terhadap  naik  turunnya harga jambu mete,  serta  predikat minimal  dan maksimalnya. Dengan  kata  lain,  pengaruh  terhadap  naik  turunnya  harga  jambu  mete  dipengaruhi  langsung oleh total biji jambu mete per kilogram, kacang mete yang busuk per kilogram, dan kadar air per kilogram,  sehingga  harga  tidak  stabil  selama  satu  tahun.  Selanjutnya,  untuk  mengetahui seberapa  akurat  perhitungan  ini,  kita  dapat  menggunakan  RMSE;  hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa nilai RMSE sebesar 0,794.

## 4. Kesimpulan
Setelah  panen,  petani  jambu  mete  di  Kabupaten  Sumba  Barat  Daya  menjual  hasil produksinya  dalam  bentuk  biji  kulit  (gelondongan)  langsung  ke  pedagang  pengumpul, kemudian  ke  pedagang  besar,  dan  akhirnya  ke  pedagang  eksportir  dengan  harga  yang  tidak pasti.  Disebabkan  oleh  kendala  seperti  harga  jambu  mete,  potensi  tanaman  jambu  mete,  dan fakta bahwa belum ada metode atau teknik untuk memprediksi harga jambu mete di Kabupaten Sumba  Barat  Daya.Untuk  memperkirakan  jumlah  jambu  di  Sumba  Barat  Daya,  model pengajaran  mesin  seperti  ELM,  ANN,  dan  GLR  telah  digunakan  dan  diuji.  Sebagai  metode untuk meramalkan harga jambu di Toko Wee Wella di Kabupaten Sumba Barat Daya, dengan nilai  RMSE  sebesar  0,794,  peramalan  dilakukan  dengan  menggunakan  pembelajaran  mesin supervisi dengan metode regresi linier dan alat bantu Rapidminer 10.1. Harga jambu mete yang naik  dan  turun  sangat  dipengaruhi  oleh  total  biji  jambu  mete  per  kilogram,  kacang  mete  yang busuk per kilogram, dan kadar air per kilogram. Akibatnya, harga jambu mete tidak stabil setiap tahun. Hasil peramalan harga tertinggi di Kabupaten Sumba Barat Daya pada September 2023 adalah Rp. 14.272/kg.

## Daftar Pustaka
Barner-Rasmussen,  W.,  Ehrnrooth,  M.,  Koveshnikov,  A.,  &  Mäkelä,  K.  (2014).  Cultural  and language  skills  as  resources  for  boundary  spanning  within  the  MNC. Journal  of International Business Studies , 45 , 886–905.
Coelho,  L.  P.,  Richert,  W.,  &  Brucher,  M.  (2018). Building  Machine  Learning  Systems  with

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Python:  Explore  machine  learning  and  deep  learning  techniques  for  building intelligent systems using scikit-learn and TensorFlow . Packt Publishing Ltd.
Data, P. (1907). Sistem Informasi Pertanian Sekretariat Jenderal Kementerian Pertanian. 2016.
Outlook Kelapa Sawit Komoditas Pertanian Subsektor Perkebunan .
Fitriani,  F.,  Rusgiyono,  A.,  &  Wuryandari,  T.  (2013).  Perhitungan  dan  Analisis  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  Kabupaten/kota  Berdasarkan  Harga  Konstan (Studi  Kasus  BPS  Kabupaten  Kendal). Jurnal  Gaussian , 2 (2),  109–118. https://doi.org/https://doi.org/10.14710/j.gauss.2.2.109%20-%20118
Gani, I. M., & Saputri, M. E. (2015). Analisis Peramalan dan Pengendalian Persediaan Bahan Baku  dengan  Metode  EOQ  pada  Optimalisasi  Kayu  di  Perusahaan  Purezento. EProceedings of Management , 2 (2).
Geetha,  A.,  &  Nasira,  G.  M.  (2014a).  Artificial  Neural  Networks’  application  in  weather forecasting–using  RapidMiner. International  Journal  of  Computational  Intelligence and Informatics , 4 (3), 177–182.
Geetha,  A.,  &  Nasira,  G.  M.  (2014b).  Data  mining  for  meteorological  applications:  Decision trees  for  modeling  rainfall  prediction. 2014  IEEE  International  Conference  on Computational Intelligence and Computing Research , 1–4.
Geron,  Y.,  Benbassat,  C.,  Shteinshneider,  M.,  Or,  K.,  Markus,  E.,  Hirsch,  D.,  Levy,  S.,  Ziv- Baran,  T.,  &  Muallem-Kalmovich,  L.  (2019).  Multifocality  is  not  an  independent prognostic  factor  in  papillary  thyroid  cancer:  a  propensity  score–matching  analysis.
Thyroid , 29 (4), 513–522.
Herdhiansyah, D., & Asriani. (2018). Strategi Pengembangan Agroindustri Komoditas Kakao di Kabupaten  Kolaka–Sulawesi  Tenggara  Agroindustry  Development  Strategy  of  Cocoa Commodity  in  Kolaka  Regency-Southeast  Sulawesi. Jurnal  Agroindustri  Halal , 4 (1), 030–041. https://doi.org/https://doi.org/10.30997/jah.v4i1.1124
Mulyaningsih,  A.,  Hubeis,  A.  V.  S.,  &  Sadono,  D.  (2018).  Partisipasi  petani  pada  usahatani padi,  jagung,  dan  kedelai  perspektif  gender. Jurnal  Penyuluhan , 14 (1),  145–158. https://doi.org/10.25015/penyuluhan.v14i1.18546
Murniati,  M.,  &  Takandjandji,  M.  (2015).  Tingkat  Pemanfaatan  Tumbuhan  Penghasil  Warna pada Usaha Tenun Ikat di Kabupaten Sumba Timur. Jurnal Penelitian Hutan Tanaman ,
12 (3), 223–237. https://doi.org/https://doi.org/10.20886/jpht.2015.12.3.223-237
Rizqiani,  F.  (2022). Analisis  Peramalan  Produksi  Dan  Harga  Jambu  Mete  Di  Provinsi  Nusa Tenggara Bara . Universitas Mataram.
Savitri,  N.  L.  P.  C.,  Rahman,  R.  A.,  Venyutzky,  R.,  &  Rakhmawati,  N.  A.  (2021).  Analisis klasifikasi  sentimen  terhadap  sekolah  daring  pada  twitter  menggunakan  Supervised Machine  Learning. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi , 7 (1). https://doi.org/https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i1.3216
Soedireja, H. R. (2016). Potensi dan upaya pemanfaatan air tanah untuk irigasi lahan kering di

## JURNAL KRIDATAMA SAINS DAN TEKNOLOGI
Forecasting Harga Komoditi Pokok Jambu Mete di Sumba Barat Daya dengan Menggunakan Metode Supervised Machine Vol. 05 No.2 2023 E-ISSN: 2685-6921 Universitas Ma’arif Nahdlatul Ulama Kebumen
Nusa Tenggara. Jurnal Irigasi , 11 (2), 67–80.
Sofyan, S. (1980). Peranan Tanaman Jambu Mete (Anacardium occidentale Linn) dalam Usaha Pelestarian Hidup dan Peningkatan Manfaat Hasil Pertanian. Agritech:  Jurnal  Fakultas Teknologi Pertanian UGM , 1 (3), 29–33. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.22146/agritech.22235
Sudipa,  N.  (2021).  Status  Daya  Dukung  Lahan  untuk  Keberlanjutan  Pangan  di  Kabupaten
Klungkung. Jurnal Ilmu Pertanian Indonesia , 26 (4), 597–604. https://doi.org/https://doi.org/10.18343/jipi.26.4.597