<![CDATA[Sektor perkebunan merupakan salah satu sektor penting yang berkontribusi terhadap perekonomian Provinsi Sumatera Selatan melalui komoditas utama seperti kelapa sawit, karet, kelapa, kopi, dan kakao. Variasi produksi yang terjadi setiap tahun menyebabkan perlunya prediksi produksi sebagai dasar dalam mendukung perencanaan dan pengambilan keputusan di bidang pertanian. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi produksi tanaman perkebunan di 17 kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Selatan menggunakan algoritma Linear Regression. Data yang digunakan merupakan data historis produksi tanaman perkebunan periode 2021–2025. Tahapan penelitian mengikuti metode Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang meliputi seleksi data, praproses, transformasi, pemodelan, dan evaluasi. Proses pemodelan dilakukan menggunakan aplikasi Orange Data Mining dengan skema evaluasi 10-Fold Cross Validation. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model Linear Regression menghasilkan nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 1,000, Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 0,373, dan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,249. Nilai evaluasi tersebut menunjukkan bahwa model mampu mengikuti pola data yang digunakan dengan tingkat kesalahan prediksi yang rendah. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Linear Regression dapat digunakan sebagai salah satu pendekatan untuk memprediksi produksi tanaman perkebunan di Provinsi Sumatera Selatan berdasarkan data historis yang tersedia.]]>
Copyrights © 2026
