INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 4 Tahun 2024 Page 1199-1216 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Prediksi Penjualan Kendaraan Menggunakan Regresi Linear:
Studi Kasus pada Industri Otomotif di Indonesia
Ilham Amansyah 1 ✉ , Jamaludin Indra 2 , Euis Nurlaelasari 3 , Ayu Ratna Juwita 4
Universitas Buana Perjuangan Karawang Email: if20.ilhamamansyah@mhs.ubpkarawang.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Industri  otomotif  Indonesia  memiliki  tingkat  persaingan  yang  tinggi,  sehingga  perusahaan  mobil seperti Toyota membutuhkan prediksi penjualan yang akurat untuk perencanaan bisnis yang efektif, dan prediksi penjualan yang akurat sangat penting untuk perencanaan bisnis yang efektif. Penelitian ini  bertujuan  untuk  mengaplikasikan  algoritma  Regresi  Linear  dalam  meramalkan  penjualan  mobil Toyota  di  Negara  Indonesia.  Data  penjualan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari laporan penjualan mobil Toyota periode 2018 hingga 2023 yang diterbitkan oleh Gabungan Industri Kendaraan  Bermotor  Indonesia  (GAIKINDO).  Penelitian  ini  meliputi  beberapa  tahapan,  mulai  dari analisis  masalah,  pengumpulan  data, preprocessing  data, penerapan  algoritma regresi  linier,  hingga evaluasi  model  menggunakan  mean  absolute  error  (MAE),  mean  square  error  (MSE),  square  error average  (RMSE).  dan  rata-rata  persentase  kesalahan  absolut  (MAPE).  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  model  regresi  linier  dapat  memprediksi  penjualan  mobil  Toyota  dengan  akurasi  yang  cukup baik, dengan rata-rata kesalahan mutlak (MAE) sebesar 2.617 Unit penjualan dan rata-rata persentase kesalahan  absolut  (MAPE)  sebesar  12,47%  yang  menunjukkan  tingkat  yang  baik  dalam  akurasi ramalan.  Nilai  MAE,  MSE,  RMSE,  Mape  yang  rendah  menunjukkan  bahwa  model  ini  efektif  dalam meramalkan  penjualan  di  masa  depan.  Prediksi  penjualan  mobil  Toyota  untuk  beberapa  bulan  ke depan  menunjukkan  hasil  yang  mendekati  nilai  aktual,  sehingga  model  ini  dapat  diandalkan  untuk perencanaan bisnis yang lebih baik.
Kata  Kunci: Algoritma  Regresi  Linear,  Prediksi  Penjualan,  Industri  Otomotif,  Data  Mining,  Tren Penjualan

## Abstract
The  Indonesian  automotive  industry  has  a  high  level  of  competition,  so  car  companies  like  Toyota need accurate sales predictions for effective business planning, and accurate sales predictions are very important for effective business planning. This research aims to apply the Linear Regression algorithm in  predicting  Toyota  car sales  in  Indonesia. The  sales  data used  in  this  research  was  obtained  from Toyota  car  sales  reports  for  the  period  2018  to  2023  published  by  the  Association  of  Indonesian Automotive  Industries  (GAIKINDO).  This  research  includes  several  stages,  starting  from  problem analysis,  data  collection,  data  preprocessing,  application  of  linear  regression  algorithms,  to  model evaluation using mean absolute error (MAE), mean square error (MSE), average square error (RMSE). and  mean  absolute  percentage  error  (MAPE).  The  results  of  the  research  show  that  the  linear regression  model  can  predict  Toyota  car  sales  with  fairly  good  accuracy,  with  an  average  absolute error (MAE) of  2,617  sales  units  and an  average percentage absolute  error  (MAPE) of 12.47%  which shows a high level of accuracy. good in forecast accuracy. The low MAE, MSE, RMSE, Mape values indicate that this model is effective in predicting future sales. Toyota car sales predictions for the next few  months  show  results  that  are  close  to  actual  values,  so  this  model  can  be  relied  on  for  better business planning.
Keywords: Linear  Regression  Algorithms,  Sales  Prediction,  Automotive  Industry,  Data  Mining,  Sales Trends

## PENDAHULUAN
Industri  kendaraan  memiliki  peran  penting  dalam  perekonomian  global  yang  terus berkembang, untuk mengoptimalkan operasi bisnis yang berasal dari kebutuhan ekonomi Masyarakat. Toyota adalah salah satu produsen mobil terbesar di dunia saat ini dan telah lama  berperan  dalam  industri  otomotif  global.  Perusahaan  ini  dikenal  dengan  berbagai varian mobil, mulai dari kendaraan keluarga hingga kendaraan bisnis.
Produsen  dan  distributor  kendaraan  memerlukan  prediksi  akurat  mengenai penjualan di masa depan. Dalam konteks  perencanaan, membuat prediksi atau ramalan penjualan menjadi aspek krusial, yang menjadi landasan penting sebelum merencanakan suatu  kegiatan  atau  proyek.  Seiring  perkembangan  waktu,  jumlah  merek  mobil  pun semakin bertambah.
Dalam  analitik  modern,  penggunaan  algoritma  data  mining  dan  machine  learning telah  menjadi  metode  yang  umum  untuk  peramalan  bisnis,  yang  melibatkan  prediksi perkembangan  bisnis  di  masa  depan  berdasarkan  analisis  tren  data  historis  dan  data
terkini.  Penggunaan  teknik  data  mining  untuk  meramalkan  penjualan  memberikan kemampuan  untuk  memperkirakan  jumlah  penjualan  kendaraan  dalam  beberapa  bulan mendatang.
Berbagai algoritma prediksi, termasuk Regresi Linear, Regresi Logistik, dan Decision Tree. Fokus utama penelitian ini ditempatkan pada algoritma Regresi Linear, yang terkenal dan  umum  digunakan.  Metode Regresi  Linear  digunakan  untuk  memodelkan  dan memprediksi penjualan kendaraan roda empat. Hasil pengujian keakuratan menunjukkan bahwa  prediksi  penjualan  kendaraan  dengan  menggunakan Regresi  Linear  dalam penelitian ini dinilai sangat baik.
Dengan menerapkan analisis data mining yang telah dikembangkan, masalah yang selama  ini  muncul  dalam  proses  perhitungan  prediksi  peningkatan  omset  dapat  diatasi. Proses perhitungan menjadi lebih sederhana, menghemat waktu, dan menghasilkan data yang lebih akurat untuk pengambilan keputusan.
Ketidakpastian  dalam  meramalkan  penjualan  kendaraan  dapat  mengakibatkan perencanaan  bisnis  yang  tidak  efektif,  seperti  produksi  yang  tidak  sesuai  dengan permintaan  aktual.  Prediksi  yang  akurat  membantu  menghindari  kelebihan  stok  atau kekurangan persediaan. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah membangun model Regresi Linear yang dapat memprediksi penjualan kendaraan dengan tingkat akurasi yang tinggi,  dengan  memperhitungkan  variabilitas  pasar  dan  faktor-faktor  eksternal  yang memengaruhi penjualan.
Langkah berikutnya adalah menerapkan algoritma Regresi Linear dalam proses Data Mining  untuk  mengolah  dataset.  Pemanfaatan  data  mining  bertujuan  untuk  mengelola dataset  besar,  mendukung  penyimpanan,  dan  pengolahan  data  penjualan  guna memperoleh informasi yang diperlukan. Dalam konteks prediksi, data mining digunakan secara  sistematis  untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa  depan  berdasarkan  informasi masa lalu dan saat ini. Tujuannya adalah mengurangi tingkat kesalahan dalam perkiraan yang dibuat.
Beberapa  penelitian  telah  menunjukkan  keberhasilan  berbagai  algoritma  prediksi dalam  konteks  yang  berbeda.  Sebagai  contoh,  Regresi  Logistik  dapat  memprediksi keberhasilan pemasaran jasa perbankan dengan akurasi 92,32%, sementara Decision Tree dapat memprediksi persediaan obat dan penjualan di apotek dengan tingkat akurasi 89%. Penggunaan Regresi  Linear  berganda  pada  SPSS24  untuk  memproyeksikan  penjualan mobil  di  tahun  mendatang  juga  menunjukkan  tingkat  kesalahan  estimasi  relatif  kecil, sekitar  0,0607,  menegaskan  kemampuan Regresi  Linear  dalam  memprediksi  penjualan
mobil  secara  akurat.  Dalam  konteks  harga  jual  mobil  bekas,  penelitian  menggunakan Regresi  Linear  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  80%,  menunjukkan  kecukupan metode tersebut dalam kasus tersebut.
Dari  hasil  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan,  Algoritma Regresi  Linear menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  dapat  menghasilkan  hasil  prediksi  yang berbeda  dari  penelitian-penelitian  sebelumnya.  Penggunaan  metode  ini  menjadi  efektif karena mampu memahami hubungan linier antara variabel dependen dan lebih dari satu variabel independen.  Algoritma  Regresi  Linear  terbukti  efisien  dalam  peramalan, khususnya  dalam  situasi  yang  melibatkan  lebih  dari  dua  faktor  yang  memengaruhi variabel dependen.  Metode  ini  menghasilkan  hasil  terbaik  dalam  memahami  hubungan kompleks antara variabel independen dan variabel dependen.
Menurut  data  dari  Gabungan  Industri  Kendaraan  Bermotor  Indonesia  (GAIKINDO), pada tahun 2018, penjualan mobil di Indonesia mencapai 1,1 juta unit per tahun. Tingginya potensi  pasar  di  Indonesia  ini  menyebabkan  persaingan  yang  sengit  di  antara perusahaan-perusahaan dalam industri ini.
Penelitian ini bertujuan untuk meneliti penggunaan Algoritma Regresi Linear dalam meramalkan  penjualan  kendaraan  mobil  Toyota  di  industri  otomotif  Indonesia.  Dalam projek  ini,  akan  diperkirakan  penjualan  mobil  Toyota  untuk  6  bulan  ke  depan.  Namun, tidak dimiliki data penjualan aktual untuk membandingkan hasil prediksi yang diperoleh sehingga  tingkat  kesuksesan  prediksi  tidak  dapat  dilihat.  Meskipun  demikian,  analisis Regresi Linear  diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  perkiraan  yang  berguna  dalam mengidentifikasi tren dan pola penjualan potensial.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dimulai  dengan  melakukan  tinjauan  literatur,  yang  bertujuan  untuk menemukan  dasar  teoritis  yang  akan  digunakan  serta  mencari  literatur  ilmiah  yang relevan  sebagai  dukungan  bagi  penelitian  ini.  Selama  keseluruhan  proses  penelitian, langkah-langkah atau tahapan penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1. Tahapan Penelitian diatas adalah alur dari metode penelitian yang dibuat,  dimulai  dari  Analisis  masalah,  Pengumpulan  data,  Memproses  data,  Penerapan, Hasil dan pemodelan, sampai evaluasi Algoritma Regresi Linear.
Pada Gambar 1. Tahapan Penelitian diatas adalah alur dari metode penelitian yang dibuat,  dimulai  dari  Analisis  masalah,  Pengumpulan  data,  Memproses  data,  Penerapan, Hasil dan pemodelan, sampai evaluasi Algoritma Regresi Linear.

## Analisis Masalah
Industri  otomotif  di  Indonesia  menghadapi  masalah  utama  terkait  tingkat ketidakpastian  tinggi  dalam  prediksi  penjualan  kendaraan.  Prediksi  yang  tidak  akurat dapat  menyebabkan  kesalahan  dalam  perencanaan  produksi,  tidak  seimbangan persediaan, dan dampak finansial yang signifikan bagi perusahaan otomotif. Faktor-faktor seperti  fluktuasi  suku  bunga,  pertumbuhan  ekonomi  yang  tidak  stabil,  dan  perubahan kebijakan pajak menambah kompleksitas prediksi pasar. Metode prediksi saat ini mungkin tidak  optimal  dalam  menghadapi  variasi  pasar  yang  cepat  dan  dinamis.  Keterbatasan dalam  model  prediksi  dapat  mengakibatkan  estimasi  yang  tidak  akurat,  dapat menghambat respons yang tepat terhadap perubahan kondisi pasar.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  pendekatan  yang  lebih  canggih  dan  diperbarui  untuk meningkatkan  akurasi  prediksi  penjualan  kendaraan.  Kurangnya  pemahaman  mendalam tentang faktor-faktor eksternal yang memengaruhi penjualan, seperti perubahan regulasi pajak  atau  kebijakan  pemerintah,  juga  menjadi  hambatan  yang  perlu  diatasi  melalui analisis mendalam untuk mengurangi risiko ketidakpastian.
Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  mobil  Toyota dari  tahun  2018  hingga  2023.  Data  tersebut  berasal  dari  laporan  yang  dikeluarkan  oleh Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (GAIKINDO). [21].
Tabel 1. Data Penjualan Mobil Toyota Tahun 2018-2023
No.  Tahun - Bulan  Penjualan 1 2018-01 25405 2 2018-02 27665 3 2018-03 31424 4 2018-04 29360 5 2018-05 28950 .... .... .... .... .... .... .... .... .... 68 2023-08 28104 69 2023-09 26600 70 2023-10 28003 71 2023-11 29125 72 2023-12 30825
Dalam  tabel  tersebut  tedapat  variabel  x  Ini  adalah  variabel  kategorikal  yang menunjukkan periode  waktu penjualan mobil. Variabel ini terdiri dari dua bagian: tahun dan bulan. Gabungan keduanya menjadi variabel independen yang menentukan variabel dependen (penjualan). Sedangkan variabel y variabel numerik yang menunjukkan jumlah mobil Toyota yang terjual dalam periode waktu tertentu. Variabel ini merupakan variabel dependen yang dipengaruhi oleh variabel independen (tahun - bulan).

## Preprocessing
Sebelum menerapkan Regresi Linear, penting untuk melakukan tahap preprocessing data  untuk  memastikan  kualitas  dan  ketepatan  model.  Terdapat  tahap  Data  Cleaning dimana data yang diperoleh akan diperiksa untuk memastikan bahwa data tidak terdapat nilai yang hilang dan duplikat data.
Dataset  diperiksa  menyeluruh  untuk  memastikan  dan  mendeteksi  nilai  yang  hilang dan  duplikat,  yaitu  dengan  mencetak  jumlah  nilai  yang  hilang,  mencetak  bentuk Data Frame,  dan  menghitung  jumlah  duplikat.  Berikut  adalah  langkah-langkah  yang  dapat
diambil  untuk  mengatasi  masalah Preprocessing  pada  tahap  Data  Cleaning,  disertakan dengan Pseudocode :
Gambar 2. Pseudocode Mencari Nilai yang Hilang
Pseudocode di atas mencari nilai yang hilang dalam struktur data yang terdiri dari kumpulan elemen ( array „arr‟). Algoritma ini bekerja dengan mengiterasi melalui array dan memeriksa apakah nilai pada indeks „ke-i‟ sama dengan „i‟. Jika tidak, itu berarti nilai yang hilang adalah „i‟. Jika tidak ada nilai yang hilang, nilai yang hilang adalah panjang array + 1.

## Gambar 3. Pseudocode Mencari Duplikat Data
Pseudocode  di  atas  mencari  nilai  duplikat  dalam  struktur  data  yang  terdiri  dari kumpulan elemen ( array „arr‟). Algoritma ini menggunakan dua set „hasil‟ untuk melacak nilai  yang  sudah  ditemukan,  dan  „duplikat‟  untuk  menyimpan  nilai  duplikat  yang ditemukan selama iterasi.
Setelah  langkah-langkah tersebut,  dataset  diperiksa menyeluruh untuk memastikan dan  mendeteksi  nilai  yang  hilang  dan  duplikat.  identifikasi  nilai  yang  hilang  dilakukan dalam  setiap  kolom,  dan  nilai  yang  hilang  diperbaiki  menggunakan  metode  imputasi
dengan nilai mean. selain itu, duplikat data juga dideteksi dan diatasi untuk memastikan integritas dan akurasi analisis.

## Instances pada Data Set
Instances merujuk pada jumlah rekaman atau catatan yang terdapat dalam data set. Total Instance pada data set ini adalah sebanyak 72 data.

## Penerapan Algoritma Regresi Linear
Dataset  adalah  kumpulan  data  yang  digunakan  untuk  analisis  atau  penelitian tertentu. Dalam penelitian ini, data yang dikumpulkan mencakup penjualan mobil Toyota selama  lima  tahun,  mulai  dari  2018  hingga  2023.  Sumber  data  ini  adalah  GAIKINDO, sebuah  organisasi  yang  mengumpulkan  dan  menerbitkan  data  industri  otomotif  di Indonesia.  Dengan  menggunakan  data  yang  valid  dan  terpercaya  dari  GAIKINDO, penelitian dapat memastikan keakuratan dan relevansi analisis yang dilakukan.
Langkah-langkah umum dalam penerapan Regresi Linear adalah:
1. Persiapan Data: Persiapkan data dengan membaginya menjadi data pelatihan (untuk membuat model) dan data uji (untuk mengevaluasi kinerja model).
2. Pilih Model: Pilih model Regresi Linear yang sesuai dengan data.
3. Latih  Model:  Gunakan  data  pelatihan  untuk  melatih  model Regresi  Linear  dengan menyesuaikan koefisien garis regresi.
4. Evaluasi Model: Gunakan data uji untuk mengevaluasi kinerja model dengan metrik yang sesuai (misalnya, RMSE, R-squared, MAE).
5. Prediksi: Gunakan model yang dilatih untuk memprediksi nilai y untuk data baru atau data yang tidak terlihat sebelumnya.
Berikut adalah Pseudocode menggunakan algoritma Regresi Linear:
Gambar 4. Pseudocode Menggunakan Algoritma Regresi Linear

## Metode Least Square
Metode Least squares adalah teknik statistik yang mencari garis atau kurva terbaik untuk data dengan meminimalkan jarak vertikal antara data dan garis atau kurva tersebut. Dalam peramalan penjualan, metode ini digunakan untuk melihat tren dari data penjualan masa  lampau,  membantu  meramalkan  penjualan  di  masa  mendatang  secara  ringkas. Metode ini sesuai untuk mengidentifikasi hubungan linear antara variabel dependen dan satu atau lebih variabel independen. [22].

## Data Latih dan Data Uji
Untuk  membandingkan  hasil  prediksi  yang  diperoleh  tingkat  kesuksesan  prediksi yang diperoleh tidak dapat dilihat. Oleh karena itu, untuk mengukur keberhasilan prediksi, akan disisihkan data 30% terakhir sebagai data uji dan 70% awal menjadi data latih. Jadi, penjualan  mobil  Toyota  di  Indonesia  untuk  beberapa  bulan  ke  depan  akan  diprediksi berdasarkan data latih dan membandingkan hasilnya dengan nilai sebenarnya yang ada di data uji.
Penelitian  ini  menggunakan  proporsi  waktu  sebagai  cara  untuk  membagi  data menggunakan  train-test  split.  Dengan  cara  ini,  memastikan  bahwa  model  dilatih  pada data  historis  yang  lebih  tua  dan  diuji  pada  data  yang  lebih  baru,  yang  mencerminkan situasi dunia nyata di mana ingin melihat seberapa baik model, memprediksi masa depan berdasarkan informasi masa lalu. Jadi, dalam penelitian ini menggunakan 70% data untuk latihan dan 30% data untuk pengujian.
Berikut Pseudocode mencari data latih dan uji:

## Gambar 5. Pseudocode Data latih dan Data Uji
Penjelasan:
1. Membaca Dataset:
Buka file dataset Baca data dari file dataset.
2. Membagi Dataset menjadi Data Latih dan Data Uji
Tentukan  proporsi  data  latih  (70%)  dan  data  uji  (30%)  Hitung  jumlah  total  sampel dalam  dataset.  Hitung  jumlah  sampel  untuk  data  latih  total  sampel  *  0.7.  Hitung jumlah sampel untuk data uji total sampel *  0.3. Ambil data 70% pertama sebagai data latih. Ambil data 30% terakhir sebagai data uji.
3. Mengembalikan Data Latih dan Data Uji Kembalikan data latih Kembalikan data uji.
Dari data uji dan data latih yang diambil akan diprediksi 4 bulan kedepan.
Tabel 2. Data Uji (30%) Penjualan Mobil Toyota Tahun 2018-2023
No. Bulan Penjualan 1 2022-05 13297 2 2022-06 27290 3 2022-07 29326 4 2022-08 30844 5 2022-09 33449
6 2022-10 33740 7 2022-11 26462 8 2022-12 28128 9 2023-01 28970 10 2023-02 27336 11 2023-03 29471 12 2023-04 21518 13 2023-05 28178 14 2023-06 26092 15 2023-07 25908 16 2023-08 28104 17 2023-09 26600 18 2023-10 28003 19 2023-11 29125 20 2023-12 30825
Data latih terdiri  dari 20 Instances. Setelah dilakukannya tahap Preprocessing telah dilakukan  untuk  memastikan  integritas  dan  kelengkapan  data  sebelum  melanjutkan analisis lebih lanjut.

## Evaluasi
Dalam konteks penelitian, evaluasi kinerja adalah proses untuk menilai seberapa baik model yang dikembangkan dalam memprediksi hasil yang diinginkan. Metrik seperti MAE, MSE,  dan  RMSE  digunakan  untuk  mengukur  akurasi  prediksi  model  dengan membandingkan hasil prediksi dengan data sebenarnya.

## Mean Absolute Error (MAE)
MAE  (Mean  Absolute  Error)  adalah  salah  satu  metrik  evaluasi  dalam  machine  learning yang  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  dekat  prediksi  model  dengan  nilai  aktual. Metrik  ini  menghitung  rata-rata  dari  nilai  absolut  selisih  antara  prediksi  dan  nilai sebenarnya, tanpa mempertimbangkan arah kesalahan (positif atau negatif). Rumus MAE adalah sebagai berikut:
| ( )|
Dimana:
n adalah jumlah total observasi. Yi adalah nilai aktual. F(Xi) adalah nilai prediksi dari model untuk observasi ke-i.
Y i −F(X i )   adalah selisih absolut antara nilai aktual dan nilai prediksi.
∑ menunjukkan penjumlahan dari semua selisih absolut.
adalah  kebalikan  dari  jumlah  total  observasi,  yang  merupakan  rata-rata dari selisih absolut.
MAE  memberikan  ukuran  rata-rata  dari  kesalahan  prediksi  dalam  skala  yang  sama dengan  variabel  yang  diamati,  dan  semakin  rendah  nilai  MAE,  semakin  baik  modelnya dalam melakukan prediksi
Mean Squared Error (MSE)
MSE  merupakan  metrik  yang  menghitung  rata-rata  dari  selisih  kuadrat  antara  nilai prediksi dan nilai aktual. Rumus MSE adalah sebagai berikut:
( ( ))
Dimana:
n adalah jumlah total observasi. Yi adalah nilai aktual. F(Xi) adalah nilai prediksi dari model untuk observasi ke-i. (Y i −F(X i )) 2 adalah selisih absolut antara nilai aktual dan nilai prediksi.
∑ menunjukkan penjumlahan dari semua selisih absolut.
adalah  kebalikan  dari  jumlah  total  observasi,  yang  merupakan  rata-rata dari selisih absolut.
MSE  memberikan  indikasi  seberapa  baik  model  memprediksi  nilai  aktual,  dan semakin rendah nilai MSE, semakin baik pula performa model dalam melakukan prediksi.
Root Mean Squared Error (RMSE)
RMSE  (Root  Mean  Squared  Error)  adalah  salah  satu  metrik  yang  digunakan  untuk mengukur  seberapa  baik  model  melakukan  prediksi.  Metrik  ini  dihasilkan  dengan menghitung  akar  kuadrat  dari  nilai  Mean  Squared  Error  (MSE).  Rumus  RMSE  adalah sebagai berikut:
RMSE = √(   )
Dimana:
MSE
adalah Mean Squared Error.
√ adalah fungsi akar kuadrat.
RMSE sering digunakan dalam evaluasi performa model prediksi karena memberikan gambaran  yang  intuitif,  ukuran  yang  menunjukkan  besarnya  kesalahan  dalam  hasil prediksi.  Nilai  RMSE  yang  rendah  atau  mendekati  angka  0  menunjukkan  bahwa  hasil peramalan  sangat  sesuai  dengan  data  aktual.  Meskipun  RMSE  biasanya  berupa  angka positif,  semakin  kecil  nilai  RMSE,  semakin  akurat  prediksi  yang  dihasilkan.  Berdasarkan penjelasan  ini,  model  dengan  RMSE  dapat  diimplementasikan  dalam  penelitian  ini  dan digunakan di masa mendatang untuk evaluasi dan perbaikan prediksi [23].

## Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  adalah  metrik  yang  digunakan  dalam analisis  statistik  untuk  menilai  akurasi  model  prediksi  atau  peramalan.  Metrik  ini memberikan  gambaran  tentang  seberapa  akurat  prediksi  model  jika  dibandingkan dengan nilai aktual yang sebenarnya. [24].
[ ̅ ̅ ]
Dimana:
∑ menunjukkan penjumlahan dari semua selisih absolut.
n adalah jumlah total observasi.
t =  1penjumlahan  dimulai  pada  periode  waktu  dan  berlanjut  hingga periode waktu terakhir dalam kumpulan data.
̅
̅
Persentase  kesalahan  antara  nilai  aktual  dan  nilai  yang  diprediksi  pada periode atau data ke-i.
Nilai MAPE dapat diartikan ke dalam 4 kategori yaitu :
Tabel 3. Range Nilai MAPE Range MAPE Arti Nilai < 10% Kemampuan Model Peramalan Sangat Baik 10 - 20% Kemampuan Model Peramalan Baik 20 - 50 % Kemampuan Model Peramalan Layak >50% Kemampuan Model Peramalan Buruk
Interpretasi Hasil Evaluasi
Model  dengan  nilai  MAE,  MSE,  RMSE,  dan  MAPE  yang  lebih  kecil  memiliki  kinerja yang lebih baik. MAE mencerminkan rata-rata perbedaan antara nilai prediksi dan aktual, MSE mengukur rata-rata kuadrat perbedaan tersebut, RMSE menunjukkan rata-rata selisih dalam  satuan  yang  sama  dengan  nilai  aktual,  dan  MAPE  merupakan  metrik  untuk menghitung rata-rata persentase kesalahan mutlak
Prosedur evaluasi model Regresi Linear dengan MAE, MSE, RMSE dan MAPE adalah sebagai berikut:
1. Pisahkan data menjadi data latihdan data uji.
2. Latih model Regresi Linear dengan data latih.
3. Prediksi nilai penjualan mobil Toyota dengan model yang telah dilatih.
4. Hitung nilai MAE, MSE, RMSE, dan MAPE antara nilai prediksi dan nilai aktual.
Dalam penelitian ini, data penjualan mobil Toyota akan dibagi menjadi data latih dan data  uji.  Model Regresi  Linear  akan  dilatih  dengan  data  latih  dan  kemudian  digunakan untuk memprediksi nilai penjualan mobil Toyota untuk 4 bulan ke depan. Nilai MAE, MSE, RMSE, dan MAPE akan dihitung antara nilai prediksi dan nilai aktual.

## Gambar 6. Pseudocode Evaluasi dengan MAE, MSE, dan RMSE
Dengan demikian, hasil evaluasi model Regresi Linear dapat digunakan untuk menilai kinerja  model  dalam  memprediksi  penjualan  mobil  Toyota.  Hasil  evaluasi  ini  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  meningkatkan  kinerja  model  atau  untuk  menentukan apakah  model  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  mobil  Toyota  di  masa depan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  dari  pengolahan  data  penjualan  mobil  Toyota  menggunakan metode Regresi Linear didapatkan hasilnya sebagai berikut.
Hasil Prediksi
Tabel 4. Hasil Prediksi dan Aktual Penjualan 2024 Tahun- Bulan Prediksi Penjualan Aktual Penjualan Selisih Penjualan 2024-01 25356 24686 670 2024-02 25366 22142 3224 2024-03 25375 26142 -767 2024-04 25385 19577 5808
Hasil prediksi penjualan mobil Toyota untuk tahun 2024 menunjukkan angka yang cukup dekat dengan penjualan aktual pada bulan Januari 2024. Selisih ini menunjukkan bahwa model cukup akurat dalam memprediksi penjualan. Namun, pada bulan Februari, Maret,  dan  April  2024  menunjukkan  adanya  perbedaan  signifikan  antara  prediksi  dan realisasi,  yang  mungkin  disebabkan  oleh  faktor-faktor  musiman  atau  kejadian  khusus yang  tidak  tertangkap  oleh  model.  Hal  ini  mungkin  terjadi  karena  adanya  perubahan pasar yang tidak diantisipasi oleh model.
Hasil Evaluasi
Tabel 5. Hasil Nilai Error No Evaluasi Nilai Error 1 MAE 2617.3161729166386 2 MSE 11291369.892151663 3 RMSE 3360.263366486571 4 MAPE 12.46934871611428
Dari evaluasi di atas, Model dengan Data Uji :
1. MAE memberikan  rata-rata kesalahan absolut antara nilai aktual  dan nilai prediksi. Dalam kasus ini, MAE adalah sekitar 2617 Ini berarti bahwa, rata-rata, prediksi model memiliki kesalahan sekitar 4946 unit penjualan.
2. MSE  adalah  rata-rata  dari  kesalahan  kuadrat  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi. Dalam  kasus  ini,  MSE  adalah  11291369.89  adalah  rata-rata  dari  kuadrat  kesalahan
antara prediksi dan nilai aktual untuk data masa depan.
3. RMSE sebesar 3360.26 adalah akar kuadrat dari MSE. Hasil penjualan 2,216.90 unit, RMSE  yang  lebih  rendah  untuk  data  masa  depan  menunjukkan  bahwa  model  ini bekerja lebih baik dalam memprediksi data masa depan.
4. Interpretasi  MAPE  sebesar  12.47%.  menunjukkan  bahwa  rata-rata  kesalahan  relatif dari  prediksi  model  adalah  sekitar  12.47%.  Ini  berarti  rata-rata  perbedaan  antara penjualan yang  diprediksi dengan  penjualan  aktual adalah sekitar  12.47% dari nilai penjualan aktual. Semakin rendah nilai MAPE, semakin baik kualitas prediksi model.

## SIMPULAN
Penerapan algoritma Regresi Linear dalam meramalkan penjualan mobil Toyota di industri  otomotif  Indonesia.  Dengan  menggunakan  data  penjualan  dari  tahun  2018 hingga 2023, model Regresi Linear berhasil memprediksi penjualan mobil Toyota untuk beberapa bulan ke depan. Hasil prediksi menunjukkan angka yang cukup dekat dengan penjualan  aktual  untuk  bulan  Januari,  namun  pada  bulan  Februari,  Maret,  dan  April 2024  menunjukkan  adanya  perbedaan  signifikan  antara  prediksi  dan  realisasi,  yang mungkin  disebabkan  oleh  faktor-faktor  musiman  atau  kejadian  khusus  yang  tidak tertangkap oleh model.
Evaluasi model menunjukkan bahwa Meskipun MAE menunjukkan kesalahan rata- rata  yang  relatif  rendah,  namun,  MSE  dan  RMSE  yang  tinggi  menandakan  bahwa terdapat variasi yang besar antara prediksi dan nilai aktual, terutama pada bulan-bulan tertentu.  Selain  itu,  nilai  MAPE  sebesar  12.47%  mengkategorikan  model  ini  dalam kemampuan  peramalan  yang  baik,  sesuai  dengan  range  nilai  MAPE  10-20%.  Ini menunjukkan  bahwa  rata-rata  kesalahan  relatif  dari  prediksi  model  adalah  sekitar 12.47% dari nilai penjualan aktual.

## DAFTAR PUSTAKA
K.  Yuliantari,  N.  Nurhidayati,  and  S.  Sugiyah,  “Brand  Equity  pada  Mobil  Toyota  di Indonesia,” Moneter-Jurnal Akuntansi dan Keuangan, vol. 9, no. 1, pp. 58–65, 2022.
I. P. Tama, O. Novareza, D. Hardiningtyas, R. Yuniarti, and N.  F. Nuzula, Potensi Masa Depan  Elektrifikasi  Kendaraan  Bermotor  di  Indonesia:  Sebuah  Analisis  Strategis Rantai Pasok. Universitas Brawijaya Press, 2023.
T. Waluyo, A. Hermawan, and A. P. Wibowo, “Prediksi Penjualan Sepeda Motor Honda Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” Journal of Information System Management (JOISM), vol. 1, no. 1, pp. 31–35, Jul. 2019, doi: 10.24076/joism.2019v1i1.20.
F. Riza, “Analisis dan Prediksi Data Penjualan Menggunakan Machine Learning dengan Pendekatan Ilmu Data,” Data Sciences Indonesia (DSI), vol. 1, no. 2, pp. 62–68, Jan.
2022, doi: 10.47709/dsi.v1i2.1308.
D. Hatidja, F. G. Walelang, and C. E. J. C. Montolalu, “Penerapan Metode Autoregressive Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  dalam  Model  Intervensi  Fungsi  Step  untuk Memprediksi  Penjualan  Mobil  di  PT.  Hasjrat  Abadi  Cabang  Tendean  Manado,” Indonesian Journal of Intelligence Data Science, vol. 1, no. 1, 2023.
N. Hajarisman, M. Herlina, and S. Stat, “ Analisis Regresi dan Aplikasinya menggunakan SPSS.” Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Islam Bandung, 2022.
S.  Adiguno,  Y.  Syahra,  and  M.  Yetri,  “Prediksi  Peningkatan  Omset  Penjualan Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda,” Jurnal  Sistem  Informasi  Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, pp. 275–281, 2022.
E. Junaedi, A. Siregar, and E. Nurlaelasari, “Implementasi C4. 5 Dan Algoritma K Nearest Neighbor  Untuk  Prediksi  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Menggunakan  RapidMiner Studio,” Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, vol. 3, no. 1, pp. 83–90, 2022.
M. Lase, D. Saripurna, and V. W. Sari, “Estimasi Penjualan Ice Cream Walls Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,” Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 5, pp. 625–634, 2022.
I. L. L. Gaol, S.  Sinurat, and E. R. Siagian, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Regresi  Linear  Berganda  Untuk  Memprediksi  Data  Persediaan  Buku  Pada  Pt. Yudhistira  Ghalia  Indonesia  Area  Sumatera  Utara,” KOMIK  (Konferensi  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komputer),  vol.  3,  no.  1,  Nov.  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1579.
S.  Dewi,  H.  A.  Al  Kautsar,  and  D.  Y.  Utami,  “Prediksi  Keberhasilan  Pemasaran  Layanan Jasa Perbankan Mengunnakan Algoritma Logistic Regreesion,” Computer Science (CO-SCIENCE), vol. 3, no. 2, pp. 118–125, 2023.
F.  P.  Dewanti,  S.  Setiyowati,  and  S.  Harjanto,  “Prediksi  Persediaan  Obat  Untuk  Proses Penjualan  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  Pada  Apotek,” Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  (TIKomSiN),  vol.  10,  no.  1,  May  2022,  doi: 10.30646/tikomsin.v10i1.604.
A. A.-F. Nur Wahyudin, A. Primajaya, and A. S. Y. Irawan, “Penerapan Algoritma Regresi Linear Berganda Pada Estimasi Penjualan Mobil Astra Isuzu,” Techno.Com, vol. 19, no. 4, pp. 364–374, Nov. 2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.3834.
R.  C.  Rasyidi  and  I.  G.  B.  B.  Dharma,  “Desain  Eksperimen  pada  Sisi  Mobil  dengan Menggunakan Taguchi,” Seminar dan Konferensi Nasional IDEC, 2019.
A. Sudarismiati and M. T. Sari, “Analisis peramalan penjualan untuk menentukan rencana produksi pada UD Rifa‟I,” Growth, vol. 14, no. 2, pp. 17–30, 2019.
C. Zai, “Implementasi Data Mining Sebagai Pengolahan Data,” Jurnal Portal Data, vol. 2, no. 3, 2022.
P.  Susanti  and  K.  Sussolaikah,  “Penerapan  metode  regresi  linear  untuk  memprediksi harga  jual  mobil  bekas  yaris  dan  jazz  pada  wilayah  DKI  Jakarta,” Network Engineering Research Operation, vol. 7, no. 2, pp. 133–144, 2022.
D.  S.  O.  Panggabean,  E.  Buulolo,  and  N.  Silalahi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi Pemesanan Bibit Pohon Dengan Regresi Linear Berganda,” JURIKOM (Jurnal  Riset  Komputer),  vol.  7,  no.  1,  p.  56,  Feb.  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
F. O. Suparno and S. Suwitho, “Pengaruh Harga, Lokasi dan Kualitas Produk Terhadap Keputusan  Pembelian  Perumahan  Wisata  Semanggi,” Jurnal  Ilmu  dan  Riset Manajemen (JIRM), vol. 8, no. 5, 2019.
T. Indarwati, T. Irawati, and E. Rimawati, “Penggunaan Metode Linear Regression Untuk Prediksi  Penjualan  Smartphone,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi (TIKomSiN), vol. 6, no. 2, pp. 2–7, 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.369.
Rudi  Triatmono,  “DATA  PENJUALAN  MOBIL  TAHUN  2010  –  2023,” https://triatmono.info/data-penjualan-tahun-2012/data-penjualan-mobil-2017/.
F. R. Hariri, “Metode Least Square Untuk Prediksi Penjualan Sari Kedelai Rosi,” Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, vol. 7, no. 2, p. 731, Nov. 2016, doi: 10.24176/simet.v7i2.788.
A.  R.  Kurniawan  and  N.  A.  Amri,  “ Estimasi  Sumberdaya  Emas  Menggunakan  Metode Ordinary  Kriging  Pada  Pit  X,  Pt.  Indo  Muro  Kencana,  Kec.  Tanah  Siang,  Kab. Murung Raya, Kalimantan Tengah,” 2019.
S. Fachid and A. Triayudi, “Perbandingan Algoritma Regresi Linier dan Regresi Random Forest  Dalam  Memprediksi  Kasus  Positif  Covid-19,” Jurnal  Media  Informatika Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 68, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3492.