Menentukan kecocokan lahan merupakan hal yang penting untuk memastikan produktivitas pertanian yang optimal. Hal tersebut dikarenakan setiap tanaman memiliki persyaratan tumbuh yang berbeda – beda, baik dari segi tanah, iklim, hidrologi, maupun relief. Dengan mengetahui kesesuaian lahan, petani dapat menanam tanaman yang tepat untuk dibudidayakan di lahannya. Dengan begitu petani dapat meningkatkan produktivitas dan berdampak juga pada peningkatan pendapatan petani. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan membahas mengenai menentukan kecocokan lahan dengan menggunakan machine learning sistem klasifikasi kesesuaikan lahan. Penelitian ini menggunakan algoritma Decision Tree, dan Random Forest untuk tanaman bawang merah dengan dataset yang digunakan merupakan data tanah yang diambil secara real-time di Selaawi, Indonesia. Hasil evaluasi menunjukan bahwa algoritma Decision Tree dan Random Forest mencapai akurasi 99%. Hal tersebut dapat disimpulkan bahwa metode yang diusulkan dapat menentukan kecocokan lahan untuk tanaman bawang merah.
Kata Kunci: Random Forest, Decision Tree, Bawang merah, prediksi kecocokan lahan.