ALGORITMA REGRESI LINIER UNTUK MENINGKATKAN MODEL PREDIKSI PENJUALAN PADA TOKO DEVANJAYABAN
DOI:
https://doi.org/10.23960/jitet.v13i2.6357Abstract Views: 176 File Views: 270
Abstract
Penjualan ban mobil menghadapi tantangan akibat volatilitas pasar dan pola permintaan yang kompleks, sehingga diperlukan model prediksi yang andal. Penelitian ini mengembangkan model prediksi penjualan di Toko Devan Jaya Ban menggunakan regresi linear. Data historis penjualan bulanan (Januari–April 2024) dianalisis dengan metode Knowledge Discovery in Databases (KDD), mencakup seleksi data, preprocessing, transformasi, pemodelan, dan evaluasi. Model dibangun menggunakan RapidMiner dan dievaluasi dengan Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Relative Error (RE). Hasil menunjukkan performa baik dengan RMSE 1.778, MAE 1.478 ± 0.989, dan RE 6.81% ± 5.09%. Preprocessing, seperti normalisasi data dan pemilihan variabel relevan, meningkatkan akurasi model. Regresi linear terbukti efektif dalam memprediksi penjualan serta mendukung optimalisasi stok, perencanaan pemasaran, dan pengambilan keputusan bisnis. Pengembangan lebih lanjut dapat mencakup variabel eksternal seperti tren pasar, musim, dan faktor ekonomi, serta membandingkan regresi linear dengan algoritma pembelajaran mesin lain untuk model yang lebih adaptif.
Downloads
References
A. A.-F. N. Wahyudin, “Penerapan Algoritma Regresi Linear Berganda Pada Estimasi Penjualan Mobil Astra Isuzu,” Techno.COM, vol. 19, no. 4, pp. 364–374, 2020.
N. A. S. Nur Mahar Aji1, Vihi Atina2, “Pemodelan prediksi kelulusan mahasiswa dengan metode naïve bayes di uniba,” MISI (Jurnal Manaj. Inform. Sist. Informasi), vol. 6, pp. 148–158, 2023.
S. M. Lilis Harianti Hasibuan, “Penerapan Metode Regresi Linear Sederhana Untuk Prediksi Harga Beras di Kota Padang,” J. Sci. Technol., vol. 2, no. 1, pp. 85–95, 2022.
S. W. Ade Izyuddin1, “APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN AC MENGGUNAKAN DECISION TREE DENGAN ALGORITMA C4.5 Ade,” MISI (Jurnal Manaj. Inform. Sist. Informasi), vol. 3, no. 2, 2020.
A. Anggrawan and N. Azmi, “Prediksi Penjualan Produk Unilever Menggunakan Metode Regresi Linear Sales Prediction of Unilever Products using the Linear Regression Method,” J. Bumigora Inf. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 123–132, 2022, doi: 10.30812/bite.v4i2.2416.
A. Yaya Asohi, “Impelementasi algoritma regresi linier berganda untuk prediksi penjualan,” J. Nas. Ilmu Komput., vol. 1, no. 3, pp. 149–158, 2020.
G. N. Ayuni and D. Fitrianah, “Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ,” J. Telemat., vol. 14, no. 2, pp. 79–86, 2020, doi: 10.61769/telematika.v14i2.321.
B. A. Wisudaningsi, “Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Kualitas Produk Terhadap Kepuasan Konsumen Dengan Menggunakan Metode Analisis Regresi Linier Berganda,” Pengaruh Kualitas Pelayanan Dan Kualitas Prod. Terhadap Kepuasan Konsum. Dengan Menggunakan Metod. Anal. Regresi Linear Berganda, vol. 1, no. 1, pp. 103–117, 2019.
E. R. Tri Indarwati, Tri Irawati, “Penggunaan Metode Linear Regression Untuk Prediksi Penjualan Smartphone,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 6, no. 2, pp. 2–7, 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.369.
S. Adiguno, “Prediksi Peningkatan Omset Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, p. 275, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5331.
K. Puteri and A. Silvanie, “Machine Learning untuk Model Prediksi Harga Sembako,” J. Nas. Inform., vol. 1, no. 2, pp. 82–94, 2020.
E. P. Ariesanto Akhmad, “Data Mining Menggunakan Regresi Linear untuk Prediksi Harga Saham Perusahaan Pelayaran,” J. Apl. Pelayaran dan Kepelabuhanan, vol. 10, no. 2, p. 120, 2020, doi: 10.30649/japk.v10i2.83.
D. H. Taufik Hidayat, Rahmi Darnis, “ALGORITMA REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK ANALISIS EFISIENSI STOK PRODUK DI PT. MADU PRAMUKA BATANG Taufik,” JITET (Jurnal Inform. dan Tek. Elektro Ter., vol. 10, no. 3, pp. 239–247, 2024.
