PREDIKSI HASIL PANEN WORTEL MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR BERGANDA - Afrilia S, Nandita; Frazna Az-Zahra, Fathia; Prajoko, Prajoko (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Selama beberapa dekade terakhir, pertanian hortikultura telah berkembang pesat dan berkembang menjadi pemasok utama berbagai macam sayuran. Wortel (daucus carota l) yang merupakan sumber utama vitamin A merupakan salah satu sayuran unggulan dalam bidang hortikultura. Kandungan vitamin dan mineral pada wortel menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk dikonsumsi sehari-hari karena sangat penting untuk kesehatan tubuh. Budidaya wortel adalah fokus utama Maya Wortel, sebuah bisnis pertanian. Perusahaan ini didirikan di Sukabumi dengan potensi wortel yang besar untuk memenuhi permintaan konsumen. Pemanenan adalah salah satu langkah penting dalam produksi tanaman. Akibat ketidakstabilan produksi, produksi wortel Maya tidak optimal sehingga menimbulkan risiko yang mempengaruhi pasokan tanaman untuk memenuhi permintaan pasar. Jika panen tidak dilakukan sebaik mungkin, maka produksi tertinggi tidak akan berarti apa-apa. Memperkirakan hasil panen wortel memerlukan prediksi guna menjamin produksi optimal pada musim panen. Untuk meramalkan hasil panen, algoritma machine learning yang dikenal sebagai Regresi Linear Berganda diterapkan. Regresi Linear Berganda merupakan salah satu teknik untuk menghitung pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen. Hasil evaluasi kinerja model dengan menggunakan MSE sebesar 0,00228 dan RMSE sebesar 0,04788 yang digunakan dalam penelitian ini untuk menghasilkan model prediksi hasil panen wortel menunjukkan bahwa model prediksi tersebut cukup akurat dalam memperkirakan hasil panen wortel.