## Jurnal Informatika Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT ISSN ONLINE : 2460-8998

## PREDIKSI PENJUALAN HANDPHONE DI TOKO X MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR
Yubi Aqsho Ramadhan 1 , Ahmad Faqih 2 , Gifthera Dwilestari 3
1,2,3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Cirebon, Jawa Barat, Indonesia, 45131 yubiaqsho@gmail,com , ahmadfaqih367@gmail.com , gifthera.ikmi@gmail.com

## Abstract
Mobile phones or smartphones have become a basic necessity in life. This device has transformed how we communicate and access information, and entertainment, making our lives easier and more comfortable. Store X sells mobile phones from various brands. The purpose of this research is to predict the sales of handphones in the next three months based on the sales data of brand X. Linear regression is used as the prediction method, with the number of handphones sold as the Y variable and the sales period as the X variable. RMSE (Root Mean Squared Error) and Relative Error are used to evaluate the prediction results. The predicted sales for the Entry category in the first month are 84 units, 86 units in the second month, and 88 units in the third month, while for the Mid category, 28 teams are sold in the first month, 29 teams in the second month, and 30 units in the third month. The RMSE evaluation result for the Entry category is 10.36, while the Relative Error value is 19.11%, and the RMSE value for the Mid category is 7.50, while the Relative Error value is 32.97%. The prediction of handphone sales using this linear regression method can be classified as sufficient or usable .
Keywords: Linear Regression, Prediction, RMSE, Relative Error, Sales

## Abstrak
Pada  saat  in i  handphone atau smartphone menjadi  kebutuhan  pokok  dalam  kehidupan.  Perangkat  ini  telah  merubah  cara berkomunikasi, mengakses informasi, dan hiburan, handphone telah membuat hidup kita lebih mudah dan nyaman. Toko X menjual handphone dari berbagai macam merk. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi penjualan handphone pada 3 bulan berikutnya pada data penjualan handphone merk X. Regresi linear digunakan sebagai metode prediksi dengan jumlah handphone yang terjual sebagai variabel Y dan periode penjualan handphone sebagai variabel X. RMSE ( Root Mean Squared Error ) dan Relative Error digunakan untuk mengevaluasi hasil prediksi. Hasil prediksi kategori Entry pada bulan pertama terjual 84 unit, pada bulan kedua 86 unit dan bulan ketiga 88 unit dan kategori Mid pada bulan pertama terjual  unit 28, pada bulan kedua 29 unit dan bulan ketiga 30 unit.  Hasil evaluasi nilai RMSE pada kategori Entry 10.36, sedangkan nilai Relative  Error kategori Entry 19.11%  dan  Nilai  RMSE  kategori Mid 7.50,  sedangkan  Nilai Relative  Error kategori Mid 32.97%.  Prediksi  penjualan handphone menggunakan  metode  regresi  linear  ini  dapat  dikatakan  tergolong  dalam  kategori cukup atau bisa digunakan.
Kata kunci: Prediksi, Penjualan, RMSE, Relative Error , Regresi Linear
1. PENDAHULUAN
Handphone atau smartphone sangat memudahkan kehidupan  sehari-hari,  termasuk  dalam  belanja,  mencari informasi, dan berkomunikasi [1]. Setiap penjualan di toko X dikumpulkan menjadi data, yang dapat diolah dengan data mining  untuk  menghasilkan  pengetahuan  baru  dan memperbaiki  pengambilan  keputusan  di  masa  depan  [2]. Penelitian prediksi penjualan toko X dengan merek X pada 2021-2022  untuk  pengambilan  keputusan.  Prediksi  atau Forecasting adalah ramalan terhadap kejadian masa depan
yang  membantu  dalam  pengambilan  keputusan[3].  Pada penelitian ini prediksi atau Forecasting bersifat time series , data urutan waktu atau " time series data " merujuk pada data yang  terkumpul,  tercatat  atau  diamati  secara  berurutan sesuai  dengan  waktu  [4].    Regresi  linear,  metode  statistik untuk time  series ,  mempelajari  hubungan  antara  variabel dependent Y dan variabel independent X, digunakan untuk memprediksi nilai Y berdasarkan nilai yang diberikan pada X[5].  Toko  X  mengalami  hambatan cashflow karena  stok merek  X  yang  masih  belum  terjual.  Studi data  mining
41 | Jurnal Informatika Terpadu Vol. 9 No. 1 Maret 2023
dengan regresi linear pada data penjualan handphone merek X  di  toko  X  dan  dievaluasi  dengan  2  indikator  penilaian yaitu RMSE dan Relative Error. RMSE adalah akar kuadrat rata-rata error dari  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  kesesuaian  data  sebenarnya  dengan  model prediksi. Semakin mendekati 0 nilai RMSE, semakin akurat prediksinya[6]. Relative  error adalah  perbandingan kesalahan pada nilai aktual dengan kesalahan yang diukur, yang  dinyatakan  dalam  satuan  persen.  Semakin  kecil persentase kesalahan, semakin akurat prediksinya. Keputusan  mengenai  akurasi  jika Relative  Error ≤  25% dianggap akurat, sedangkan nilai > 25% tetapi ≤ 50% perlu dipertimbangkan jika ingin digunakan, dan estimasi dengan nilai  >  50%  dianggap  tidak  akurat[7].  diharapkan  dapat memberikan  prediksi  penjualan  dan  memandu  keputusan terbaik dalam menentukan stok handphone .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  jenis  penelitian  deskriptif menggunakan pendekatan kuantitatif. Deskriptif kuantitatif berfungsi untuk menentukan jumlah setiap variabel dimana satu  atau  lebih  variabel  bebas,  tanpa  membentuk  suatu ikatan  atau  perbedaan  dengan  variabel  yang  lain  dengan tujuan memberikan penjelasan yang objektif tentang suatu kondisi[8].  Dengan  menggunakan  Regresi  Linear.  Regresi Linear merupakan metode prediksi yang mempelajari ikatan antara  variabel dependent dan  variabel independent . Algoritma  regresi  linear  berfungsi  untuk  mengukur kekuatan hubungan dua variabel,   dan  menunjukkan  alur hubungan  antara  variabel dependent dengan  variabel independent [9] . KDD ( Knowledge Discovery in Database ) digunakan  dalam  menganalisis  data  pada  penelitian  ini. Gambar tahapan KDD bisa dilihat pada Gambar1 berikut.

## Gambar 1. Tahapan KDD
2.1 KDD ( Knowledge Discovery in Database )
Proses mencari hubungan antar variabel menggunakan data mining dan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) untuk menggali data tersembunyi dari informasi besar. Data mining adalah  tahapan  dalam  KDD,  yang  juga  terdiri dari Selection, Preprocessing, Transformation, Evaluation, dan Knowledge . KDD dan data mining berbeda konsep namun terkait  [10].  Pada  penelitian  ini  dataset  tentang  penjualan handphone dengan merk X di toko X sebanyak 730 data dari
tahun  2021-  2022  menggunakan  1  atribut  tangal  dan  22 atribut tipe handphone dan 1 atribut jumlah penjualan.
2.2 Tahapan Penelitian

## a. Data Selection
Sebelum memasuki tahap pencarian informasi dalam proses KDD,  langkah  penting  yang  harus  dilakukan  adalah memilih  data  yang  relevan  dari  berbagai  data  operasional yang  tersedia.  Tahap  ini  dikenal  sebagai Data  Selection [11] . Pada proses ini dilakukan proses penggalian informasi. Atribut  yang  dipilih  dari dataset adalah  periode,  kategori Entry dan Mid data  penjualan  2021-2022.  Hasil Data Selection dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Hasil Data Selection Periode Entry Midt Jan-21 46 5 Feb-21 48 12 Mar-21 53 8 Apr-21 57 10 May-21 46 18 Jun-21 43 17 Jul-21 46 14 Aug-21 62 21 Sep-21 67 22 Oct-21 69 19 Nov-21 59 18 Dec-21 63 26 Jan-22 61 0 Feb-22 59 0 Mar-22 55 5 Apr-22 46 15 May-22 56 19 Jun-22 43 31 Jul-22 48 22 Aug-22 69 25 Sep-22 66 29 Oct-22 108 35 Nov-22 98 28 Dec-22 118 27

## b. Preprocessing
Proses preprocessing mencakup  beberapa  langkah,  antara lain  menghilangkan  data  yang  tidak  relevan  atau duplikat, memeriksa  data  yang  tidak  konsisten,  dan  memperbaiki kesalahan  dalam  data  seperti  kesalahan  penulisan  atau ketik[12].  Pada  tahap  ini  tidak  dilakukan preprocessing data, karena tidak ada kesalahan pada data

## c. Transformation
Transformation bertujuan  untuk  mengurangi  kerumitan data, memfasilitasi pengubahan data, serta mencegah salah satu  variabel  bebas  mendominasi  variabel  bebas  lainnya
42 | Jurnal Informatika Terpadu Vol. 9 No. 1 Maret 2023
yang dapat berdampak pada hasil prediksi [13]. Pada atribut periode  ubah  menjadi  atribut  nomer,  untuk  membantu memudahkan  koordinasi  data  yang  akan  diproses.  Hasil Transformation dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Transformation No Entry Midt -11 46 5 -10 48 12 -9 53 8
-8 57
10
-7 46 18 -6 43 17 -5 46 14 -4 62 21 -3 67 22 -2 69 19 -1 59 18 0 63 26 0 61 0 1 59 0 2 55 5 3 46 15 4 56 19 5 43 31
6 48 22 7 69 25 8 66 29 9 108 35 10 98 28 11 118 27
d . Data mining
Tahap kelima dalam proses KDD adalah langkah di mana tugas Data mining yang sesuai dipilih sesuai dengan tujuan yang  telah  ditetapkan  pada  tahap  awal  untuk  menggali informasi  dari  data[14].  Pada  proses  ini  menggunakan aplikasi  Rapidminer,  dilakukan  proses  pemodelan  pada setiap  kategori Entry dan Mid untuk  menentukan  nilai persamaan algortima regresi linear, setelah didapat kan hasil persamaan  Y  =  a+b(X)  dari  setiap  kategori,  selanjutnya dilakukan proses prediksi penjualan 3 bulan berikutnya dari setiap  kategori,  setelah  mendapatkan  hasil  prediksi dilakukan  perhitungan  evaluasi  dari  hasil  prediksi  dengan menggunakan RMSE dan Relative Error untuk mengetahui akurasi hasil prediksi.
e . Evaluation
Diperlukan penyajian pola informasi hasil dari data mining dalam format yang dapat dipahami dengan mudah oleh para pihak  yang  berkepentingan. Evaluation merupakan  tahap penting  dalam  proses  KDD  yang  melibatkan  pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan sesuai dengan fakta  atau  hipotesis  yang  telah  ada  sebelumnya  [15].
Ditetapkan  hasil  evaluasi  dari  hail  yang  telah  diprediksi, Nilai RMSE dan Relative Error bisa dikatakan sangat baik jika mendekati 0 atau prediksi yang mendekati nilai aktual.
f. Knowledge
Berdasarkan  hasil  validitas  prediksi  penjualan handphone pada  masing-masing  kategori  ditampilkan plot  Scatter Bubble hasil  prediksi  algoritma  regresi  linear,  diketahui hasil  prediksi  penjualan handphone memiliki  nilai  yang konstan. Hasil Plot Scatter dapat dilihat pada Gambar 2 dan 3 berikut.
Gambar 2. Plot Scatter Entry

## Gambar 3. Plot Scatter Mid

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian didapatkan beberapa model data mining Regresi Linear menggunakan tools Rapidminer dalam menentukan persamaan  regresi  linear,  memprediksi  penjualan  periode berikutnya dan menentukan hasil evaluasi dari hasil prediksi menggunakan  RMSE  dan Relative  Error. Desain menentukan  persamaan  dapat  dilihat  pada  Gambar  4 berikut.
Gambar 4. Desain Menentukan Persamaan
Berdasarkan  proses  perhitungan  persamaan    nilai  a  dan  b didapatkan kategori Entry Y = 61.92 + 1.90(X) dan kategori Mid Y  =  17.75  +  0.87(X).  Hasil  pemodelan  dapat  dilihat pada Gambar 5 dan 6 berikut.
Gambar 5. Hasil Pemodelan Entry
Gambar 6. Hasil Pemodelan Mid
Setelah persamaan didapatkan dilakukan prediksi penjualan handphone pada 3 bulan dengan nilai X = 12, 13, 14. Desain prediksi data penjualan dapat dilihat pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Desain Prediksi data penjualan
Didapat  kan  kategori Entry pada  bulan  pertama  terjual  84 unit,  pada  bulan  kedua  86  unit  dan  bulan  ketiga  88  unit, sedangkan kategori Mid pada bulan pertama terjual 28 unit, pada  bulan  kedua  29  unit  dan  bulan  ketiga  30  unit.  Hasil prediksi dapat dilihat pada Gambar 8 dan 9 berikut.
Gambar 8. Hasil Prediksi Entry
Gambar 9. Hasil Prediksi Mid
Setelah  hasil  prediksi  didapatkan  dilakukan  evaluasi menggunakan  2  indikator  penilaian  RMSE  dan Relative Error .  Desain  Evaluasi  RMSE  dan Relative  Error dapat dilihat pada Gambar 10 berikut.
Gambar 10. Desain Evaluasi RMSE dan Relative Error
Didapatkan nilai RMSE kategori Entry 14.99 dan Relative Error 19.11%  sedangkan  pada  kategori Mid nilai  RMSE 7.50 dan Relative Error 32.97%. Hasil Evaluasi RMSE dan Relative Error dapat dilihat pada Gambar 11 dan 12  berikut.
Gambar 11. Hasil Evaluasi RMSE dan Relative Error Entry
Gambar 12. Hasil Evaluasi RMSE dan Relative Error Mid

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini diusulkan algoritma regresi linear untuk memprediksi  penjualan handphone di  toko  X,  setelah melewati  proses  tahapan  KDD  ( Knowledge  Discovery  in Data Base ) dan data mining didapatkan hasil dari prediksi penjualan  3  bulan  berikutnya,  dengan  nilai  evaluasi  yang bisa  disimpulkan  cukup  atau  bisa  digunakan  hasil  dari persamaan regresi linear, karena hasil evaluasi RMSE dan Relative Error cukup mendekati nilai 0.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
E.  Yuliana  dan  S.  Nurfiani,  “Pengaruh
PenggunaanHandphoneTerhadap  Prestasi  Belajar SiswaPada Mata Pelajaran SKI(Sejarah Kebudayaan Islam)Kelas XIdi MA NW
DamesTahun  pelajaran  2020/2021,” Jurnal  Al- Amin , vol. 6, 2021.
[2] D.  S.  O.  Panggabean,  E.  Buulolo,  dan  N.  Silalahi, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Pemesanan  Bibit  Pohon  Dengan  Regresi  Linear Berganda,” JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , vol.  7,  no.  1,  hlm.  56,  Feb  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[3] Y.  Kurnia  Hadi,  M.  Julian  Syaputra,  dan  D. Setiawan,  “Peramalan  Penjualan  Obat  Generik Melalui  Time  Series  Forecasting  Model  Pada Perusahaan  Farmasi  di  Tangerang:  Studi  Kasus,” Journal  Industrial  Engineering  &  Management Research (JIEMAR) , vol. 1, no. 2, hlm. 2722–8878, doi: 10.7777/jiemar.v1i2.
[4] M.  N.  Arridho  dan  Y.  Astuti,  “Penerapan  Metode Single Exponential Smoothing untuk Memprediksi Penjualan  Katering  pada  Kedai  Pojok  Kedaung Implementation  Single  Exponential  Smoothing Method  For  Sales  Catering  Prediction  At  Kedai Pojok Kedaung,” Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS , vol. 2, no. 02, hlm. 35–44, 2020.
[5] E.  Kwok  dan  W.  Susanti,  “Penerapan  Metode Regresi  Linier  dalam  Aplikasi  Sistem  Peramalan Jumlah Bahan Baku untuk Produksi Tahu,” Jurnal Mahasiswa  Aplikasi  Teknologi  Komputer  dan Informasi , vol. 1, no. 2, hlm. 121–128, 2019.
[6] F.  H.  Hamdanah  dan  D.  Fitrianah,  “Analisis Performansi  Algoritma  Linear  Regression  dengan Generalized Linear Model untuk Prediksi Penjualan pada  Usaha  Mikra, Kecil,  dan Menengah,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika
(JANAPATI) , vol. 10, no. 1, hlm. 23, Apr 2021, doi: 10.23887/janapati.v10i1.31035.
[7] B.  Pradito  dan  D.  Silvi  Purnia,  “Komparasi Algoritma Linear Regression Dan Neural Network Untuk Memprediksi Nilai Kurs Mata Uang,” Jurnal Sains dan Manajemen , vol. 10, no. 2, 2022.
[8] D. S. Purnia, H. Muhajir, M. F. Adiwisastra, dan D. Supriadi,  “Pengukuran  Kesenjangan  Digital
Menggunakan Metode Deskriptif Berbasis
Website,” Jurnal Sains dan Manajemen , vol. 8, no.
2, 2020.
[9] A.  Anggrawan,  N.  Azmi,  U.  Bumigora,  dan  I. Anthonyangrawan,  “Prediksi  Penjualan  Produk Unilever  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear,” Jurnal  Bumigora  Information  Technology  (BITe) , vol.  4,  no.  2,  hlm.  123–132,  2022,  doi: 10.30812/bite.v4i2.2416.
[10] F.  Ginting,  E.  Buulolo,  dan  E.  R.  Siagian, “Implementasi Algoritma Regresi Linear Sederhana Dalam  Memprediksi  Besaran  Pendapatan  Daerah (Studi  Kasus:  Dinas  Pendapatan  Kab.  Deli Serdang),” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , vol. 3, no. 1, hlm. 274– 279, Nov 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1602.
[11] E. Yanti, M. Yetri, dan F. Taufik, “Penerapan Data Mining  Untuk  Mengestimasi  Biaya  Pembangunan Di  Desa  Puang  Aja  Biaya  Pembangunan  Di  Desa Puang  Aja  Regresi  Linear  Berganda,” Jurnal CyberTech ,  2022,  [Daring].  Tersedia  pada: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[12] A. Tameliza Sitompul, M. Yetri, dan R. Mahyuni, “Data Mining Mengestimasi Jumlah Tonase Kelapa Sawit  Dengan  Metode  Regresi  Linear  Berganda,” Jurnal  Sistem  Informasi  TGD ,  vol.  2,  no.  1,  hlm. 148, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[13] M.  N.  Pangestu,  M.  Jajuli,  dan  U.  Enri,  “Prediksi Harga Kartu Grafis NVIDIA Berdasarkan Pengaruh Harga  Cryptocurrency  Menggunakan  Support Vector  Regression,” Jurnal  Ilmiah  Wahana Pendidikan , vol. 8, no. 17, hlm. 280–287, 2022, doi: 10.5281/zenodo.7076540.
[14] I.  Sugiyarto,  R.  Irawan,  dan  D.  Rosiyadi, “Pengelompokan  Dampak  Gempa  Bumi  dan Kerusakan  Pada  Wilayah  Berpotensi  Gempa  di Provinsi  Sumatera  Barat,” Journal  of  Students Research in Computer Scinence , vol. 2, no. 2, hlm. 211–222, 2021, [Daring]. Tersedia pada: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/JSRCS
[15] M.  Fajri,  A.  Amin,  Y.  N.  Kunang,  dan  S.  D. Purnamasari, “Penerapan Model Regression Untuk Prediksi Cuaca Wilayah seberang Ulu 1 Palembang,” Bina Darma Conference on Computer Science , hlm. 185–197, 2019.