IMPLEMENTASI DATA MINING POLA PENJUALAN DENGAN PENDEKATAN REGRESI LINEAR
Abstract views: 51
,
PDF downloads: 29
Abstract
Abstrak
SR12 Herbal Perkasa merupakan perusahaan yang bergerak dibidang herbal dan skincare berdiri pada tahun 2015 dan merupakan ditributor utama di Kota Serang. Memiliki visi yang besar yaitu untuk memberikan nilai manfaat bagi semua orang, telah membawa perusahaan ini bertumbuh dengan cepat dan disambut baik oleh masyarakat. Semakin meningkatnya hasil penjualan pada setiap tahunnya telah menuntut PT SR12 Herbal Perkasa harus selalu menyediakan stok dari setiap barang digudang. Peningkatan penjualan juga berimpact pada tuntutsn akan ketersediaan stock di gudang, dimana hal ini berpengaruh pada sulit untuk menentukan trend permintaan pelanggan, sehingga potensi beberapa produk yang diminta oleh pelanggan tidak dapat dipenuhi. Meningkatnya permintaan pelanggan dan volume penjualan tersebut menuntut PT. SR12 Herbal Perkasa menentukan strategi penyediaan barang digudang agar setiap permintaan pelanggan dapat terpenuhi. Atas dasar hal itu maka perlu kiranya dilakukan penelitian dengan memanfaatkan Data Mining untuk dapat memprediksi pola penjualan dan permintaan pelanggan dengan pendekatan Regresi Linear sederhana sehingga didapatkan solusi atas permasalahan yang terjadi tersebut. Adapun peramalan penjualan dengan metode regresi linear sederhana dan nilai error yang digunakan untuk mengukur kesalahan peramalan yaitu Root Mean Squared Error (RMSE). Berdasarkan hasil pengujian pengkuadratan prediksi pada data testing produk Deospray Reguler didapatkan hasil sebesar 65,30466, prediksi pada data testing produk Go Milk Ori 200gr didapatkan hasil sebesar 53,55691, prediksi pada data testing produk Go Milk Ori 600gr didapatkan hasil sebesar 51,25978 Sistem data mining pola penjualan dengan Data Mining menggunakan pendekatan regresi linear ini dibangun menggunakan metode Prototype sebagai pengembangan perangkat lunak, menggunakan model perancangan UML (Unified Modelling Language) dan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai DBMS. Hasil implementasi dari aplikasi Data Mining ini diharapkan dapat menjadi masukan bagi pemilik usaha untuk meningkatkan ketersediaan barang digudang sehingga peningkatan pemasaran produk dan strategi penjualan dapat tercapai.
Kata kunci : Data Mining, Produk Herbal, Pola Penjualan, Regresi Linear
Downloads
References
Ababil, O. J., Wibowo, S. A., & Zulfia Zahro’, H. (2022). Penerapan Metode Regresi Linier Dalam Prediksi Penjualan Liquid Vape Di Toko Vapor Pandaan Berbasis Website. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 6(1), 186–195. https://doi.org/10.36040/jati.v6i1.4537
Alfandianto, A., Suharyanto, C. E., & Prasasti, F. N. Di. (2021). Analisis Regresi Linier Guna Mengetahui Pengaruh Tingkat Kematian Kecelakaan Lalu Lintas Terhadap Faktor Mabuk. SAINTEK : Jurnal Ilmiah Sains Dan Teknologi Industri, 5(1), 47–51. https://doi.org/10.32524/saintek.v5i1.246
Arief Nurdini, & Anita. (2022). Analisis Peramalan Permintaan Tempe Gmo 450 Gram Dengan Menggunakan Metode Regresi Linear. Jurnal Ilmiah Teknik, 1(2), 131–142. https://doi.org/10.56127/juit.v1i2.203.
Ariyani, N., & Arifin, A. Z. (2021). Prediksi Tingkat Pengangguran Terbuka Kabupaten Tuban dengan Metode Regresi Linier Sederhana. Jurnal UNIROW, 03(01), 6–13.
Galih, M., Atika, P. D., & Mukhlis. (2023). Prediksi Penjualan Menggunakan Algoritma Regresi Linear Di Koperasi Karyawan “Usaha Bersama.” Journal of Informatic and Information Security, 3(2), 193–202. https://doi.org/10.31599/jiforty.v3i2.1354
Prastyo, H. A., & Wahyuningrum, S. E. (2021). Memprediksi Dan Menganalisa Penjualan PT. Mitra Asia Synergy Dengan Metode Regresi Linear. Proxies : Jurnal Informatika, 3(1), 10–19. https://doi.org/10.24167/proxies.v3i1.3623
Pressman, R. S. (2001). Prototype. Software Engineering A Practitioner’s Aproach, Thomas Chasson, 31-32
Ramadhan, R. F., & Mukhaiyar, R. (2020). Penggunaan Database Mysql dengan Interface PhpMyAdmin sebagai Pengontrolan Smarthome Berbasis Raspberry Pi. 1(2), 129–134
Syahriani, S. (2022). Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Pola Penjualan Sepatu Menggunakan Algoritma FP-Growth. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(6), 1920. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i6.5148
Tahyani, Sunge, A. S., & Wangsadanureja, M. (2022). Penerapan Data Mining Untuk Mempermudah Produksi Diapers Dengan Menggunakan Algoritma Regresi Linier. Prosiding SAINTEK: Sains Dan Teknologi, 1(1), 176–179
Copyright (c) 2024 Ahmad Sugiyarta, Sumiati, Habib Maulana
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
- This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
-
Author(s)' Warranties
The author warrants that the article is original, written by stated author(s), has not been published before, contains no unlawful statements, does not infringe the rights of others, is subject to copyright that is vested exclusively in the author and free of any third party rights, and that any necessary written permissions to quote from other sources have been obtained by the author(s).
- Information
- Notice about change in the copyright policy of the journal 'Jurnal Sistem Informasi (JSiI)' : "From Vol 1, onwards the copyright of the article published in the journal 'Jurnal Sistem Informasi' will be retained by the author"
.jpg)
