Ketahanan Pangan adalah Salah satu masalah yang dihadapi Indonesia maupun Dunia dimasa sekarang. Menurut FAO(Food and Agriculture Organization) ketahanan pangan sebagai suatu kondisi dimana setiap orang sepanjang waktu, baik fisik maupun ekonomi, memiliki akses terhadap pangan yang cukup, aman, dan bergizi untuk memenuhi kebutuhan gizi sehari-hari sesuai preferensinya. Salah satu variabel dari Ketahanan pangan adalah Jumlah Produksi pangan. Jumlah produksi pangan yang tidak menentu akan sangat berefek di berbagai sektor di Indonesia salah satunya adalah sektor ekonomi. Untuk membantu Badan Pusat Statistik (BPS) meningkatkan respon krisis terhadap permasalahan Pangan Indonesia terutama pada Produksi Pangan maka telah dibuat sebuah sistem. Sistem ini menggunakan algoritma Machine Learning Linear regresi berganda dan dibangun menggunakan Bahasa python dan Framework Streamlit. Pengujian dilakukan pada mode dan sistem. Setelah dilakukan pengujian terhadap model Linear regresi menggunakan R-squared dan Adjusted R-squared didapatkan hasil akurasi sebesar 95%. Pengujian pada sistem dilakukan menggunakan Blackbox testing, Usability testing, dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil dari pengujian Blackbox testing dari 5 case testing hasilnya berhasil semua. Sedangkan hasil dari pengujian Usability Testing didapatkan kesimpulan bahwa 88% responden sangat setuju bahwa Sistem ini efisien untuk digunakan. Hasil dari User Acceptance Testing (UAT) didapatkan bahwa fungsionalitas sistem berjalan dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.