<![CDATA[Penentuan waktu tanam padi yang tepat menjadi salah satu faktor penting dalam mendukung keberhasilan budidaya pertanian karena berkaitan dengan kondisi lingkungan, ekonomi, dan pola aktivitas pertanian sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi waktu tanam padi menggunakan algoritma Random Forest Classifier berbasis kombinasi data cuaca, aspek ekonomi, dan fitur historis aktivitas pertanian. Data penelitian menggunakan data historis pertanian Kecamatan Wawotobi Kabupaten Konawe yang terdiri dari variabel curah hujan, suhu udara, kelembapan, intensitas penyinaran matahari, harga gabah, biaya produksi, luas tanam, serta fitur hasil rekayasa data berupa lag, rolling mean, dan recent momentum. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pembentukan fitur dan label, pelatihan model Random Forest Classifier, evaluasi menggunakan metode walk-forward validation, serta implementasi model ke dalam sistem berbasis website. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu melakukan klasifikasi status waktu tanam menjadi dua kategori, yaitu bulan tanam aktif dan bulan tanam tidak aktif. Pada pengujian data panel 29 kecamatan, model memperoleh nilai Accuracy sebesar 0,807, Balanced Accuracy sebesar 0,820, dan ROC-AUC sebesar 0,885. Pada pengujian khusus Kecamatan Wawotobi, model menghasilkan nilai Accuracy sebesar 0,889, Precision sebesar 0,938, Recall sebesar 0,938, dan F1-Score sebesar 0,938. Analisis feature importance menunjukkan bahwa fitur berbasis histori aktivitas pertanian memiliki kontribusi terbesar terhadap hasil prediksi. Sistem yang dikembangkan mampu memberikan prediksi waktu tanam serta informasi faktor yang memengaruhi keputusan model sehingga dapat digunakan sebagai media pendukung pengambilan keputusan dalam kegiatan budidaya padi.]]>
