Prediksi Jumlah Penjualan pada Toko Makmur Jaya Elektronik dengan Regresi Linier

Nur Nafi'iyah

Abstract


Toko Makmur Jaya Elektronik merupakan toko yang bergerak di toko elektronik. Karena jumlah permintaan barang di setiap bulan kurang menentu, maka membuat pemilik toko kesulitan dalam menyediakan stok barang setiap bulan. Jika persediaan stok barang kurang maka membuat toko kehilangan laba dari perjualan. Tujuan penelitian ini untuk menentukan stok persediaan barang di bulan berikutnya menggunakan algoritma regresi linier berganda. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier berganda dengan inputan jenis barang, bulan, dan outputnya adalah stok barang. Barang yang akan diprediksi adalah kulkas dan televisi selama 3 tahun, sebanyak 72 baris dataset. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa metode regresi linier nilai MAPE sebesar 27,291 dan MAD sebesar 9,916.

Keywords


peramalan, regresi linier berganda, kulkas dan televisi

Full Text:

PDF

References


Junaidi, Bentuk Fungsional Regresi Linear (Aplikasi Model dengan Program SPSS). Jambi: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Jambi, 2015.

N. Nafi’iyah, “Penerapan Regresi Linear dalam Memprediksi Harga Jual Mobil Bekas,” in SENABAKTI, Surabaya, 2015.

A. Yusuf, H. Ginardi, dan I. Arieshanti, “Pengembangan Perangkat Lunak Prediktor Nilai Mahasiswa Menggunakan Metode Spectral Clustering dan Bagging Regresi Linier,” J. Tek. ITS, vol. 1, no. 2, hal. A246–A250, Sep 2012.

N. Nafi’iyah, “Perbandingan Regresi Linear, Backpropagation Dan Fuzzy Mamdani Dalam Prediksi Harga Emas,” Pros. SENIATI, vol. 0, no. Book-2, Des 2016.

P. Sulardi, T. Hendro, dan F. R. Umbara, “PREDIKSI KEBUTUHAN OBAT MENGGUNAKAN REGRESI LINIER,” Pros. SNATIF, vol. 0, no. 0, hal. 57–62, Sep 2017.

T. I. Andini, W. Witanti, dan F. Renaldi, “Prediksi Potensi Pemasaran Produk Baru Dengan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Regresi Linear,” J. Fak. Huk. UII, hal. 88533, 2016.

D. Kurniawan, Regresi Linier (Linear Regression): Forum Statistika. Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2008.


Article Metrics

Abstract has been read : 2649 times
PDF file viewed/downloaded: 0 times


DOI: http://doi.org/10.25273/research.v2i02.5143

Refbacks

  • There are currently no refbacks.



This work by Research is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.