Dinamika cuaca yang tidak menentu menjadi faktor utama yang mempengaruhi variabilitas produksi padi di Jawa Barat dan menuntut penerapan teknologi prediksi yang akurat untuk mendukung pengelolaan produksi pertanian secara efisien dan adaptif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi produksi padi berbasis integrasi data agroklimat menggunakan algoritma ensemble machine learning, yaitu Random Forest (RF) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Data yang digunakan meliputi variabel agroklimat berupa curah hujan, suhu udara, kelembapan, dan kecepatan angin serta data historis produksi padi di Provinsi Jawa Barat periode 2018–2024. Pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan pra-pemrosesan data, transformasi fitur, pelatihan model, dan validasi menggunakan skema 10-fold cross-validation untuk menjamin stabilitas dan reliabilitas model. Kinerja model dievaluasi menggunakan koefisien determinasi (R²), Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memberikan performa terbaik dengan nilai R² sebesar 0,9928, MAE sebesar 16.608,92, dan RMSE sebesar 24.796,55. Variabel luas lahan, curah hujan, suhu, dan kelembapan teridentifikasi sebagai faktor utama yang memengaruhi produksi padi. Sistem yang dikembangkan berpotensi diimplementasikan sebagai teknologi pendukung prediksi produksi padi dengan memanfaatkan data agroklimat sebagai variabel prediktor, sehingga dapat mendukung pengambilan keputusan dalam pengelolaan produksi tanaman dan penerapan pertanian presisi berbasis data guna meningkatkan efisiensi serta ketahanan sistem produksi padi.