IMPLEMENTASI FORECASTING PADA PERENCANAAN SISTEM PEMESANAN BUKU LKS (LEMBAR KERJA SISWA) MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR. (STUDI KASUS: TOKO BUKU DARUL ULUM,

## PUNGGUR, LAMPUNG TENGAH
Ida Laily Ihsanti 1 , Permata 2 , Zainal Abidin 3
1, 3 Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Teknokrat Indonesia
2 Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Teknokrat Indonesia JL.ZA. Pagar Alam No. 9-11, Labuhan Ratu, Kec. Kedaton, BandarLampung Email: 1 idalailyihsanti1199@gmail.com , 2 permata@teknokrat.ac.id , 3 zabin@teknokrat.ac.id

## Abstract
Darul Ulum Bookstore is engaged in distributing LKS books to be sent to schools. The need for worksheets that support learning is one of the most important aspects of availability in the store. so it takes sufficient stock in the order at the beginning of the semester. In this case, the shop owner has difficulty in estimating the number of books to be ordered, so a calculation model is needed to estimate  how  many  books  will  be  ordered  at  the  beginning  of  the  semester.  The  Multiple  Linear Regression  method  is  one  of  the  methods  used  to  predict  how  many  books  will  be  ordered. This method uses the dependent variable and the independent variable as the basis by taking into account the initial stock of books for 2018 and 2019 as the independent variable (x) and the initial stock of 2020 as the dependent variable (y). The results of this study obtained a predictive accuracy value from  each printing, namely for CV. Hasan Pratama with  MAPE  testing of 6.42% with  very  good indicators. CV. Pratama Mitra Aksara with MAPE testing of 23.52% the results of the indicators are feasible,  and  CV.  Pilar  Pustaka  with  MAPE  testing  of  6.75%  the  indicator  results  are  very  good. And visualization of predictive data using R-Markdown.
Keywords: Linear Regression, Predicting, Interactive Website, R-Markdown

## Abstrak
Toko Buku Darul Ulum bergerak dalam bidang distributor buku  LKS yang akan dikirim ke sekolah-sekolah.  Kebutuhan LKS yang menjadi penunjang pembelajaran menjadi salah satu aspek ketersediaan yang paling penting dalam toko tersebut. sehingga dibutuhkan stok yang cukup dalam pemesanannya  di  awal  semester.  Dalam  hal  ini  pemilik  toko  tersebut  mengalami  kesulitan  dalam mengestimasi  jumlah  buku  yang  akan  dipesan,  sehingga  dibutuhkan  sebuah  model  perhitungan guna  mengestimasi  berapa  jumlah  buku  yang  akan  dipesan  diawal  semesternya.  Metode  Regresi Linear Berganda menjadi salah satu metode yang digunakan guna memprediksi berapa jumlah buku yang  akan  dipesan.  Metode  ini  menggunakan  variabel  terikat  dan  variabel  bebas  sebagai
landasannya dengan memperhitungkan stok awal buku tahun 2018 dan 2019 sebagai variabel bebas (x) dan stok awal 2020 sebagai variabel terikatnya (y). Hasil penelitian ini didapatkan sebuah nilai akurasi prediksi dari masing-masing percetakan yakni untuk CV. Hasan Pratama dengan pengujian MAPE sebesar 6.42% dengan indikator sangat baik. CV. Pratama Mitra Aksara dengan pengujian MAPE  sebesar  23.52%  hasil  indikator  layak,  dan  CV.  Pilar  Pustaka  dengan  pengujian  MAPE sebesar  6.75%  hasil  indikator  sangat  baik.  Serta  visualisasi  data  prediksi  menggunakan R- Markdown.
Kata Kunci: Linear Regression, Predicting, Interactive Website, R-Markdown

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan  secara  sistematis  tentang  sesuatu  yang  paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang  yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi[1].  Oleh sebab itu prediksi diperlukan dalam mengestimasi  sesuatu,  salah  satunya  yakni  prediksi  dalam  hal  persediaan  barang  di  gudang  bagi para  usahawan  yang  bergerak  di  bidang  pendistribusian.  Bagi  para  distributor  barang  estimasi persediaan  / stock di  gudang  harus  siap  sedia  karena  ini  menyangkut  kebutuhan  konsumen  serta jalannya suatu usaha. Ini terjadi pada toko buku Darul Ulum yang terletak di Kecamatan Punggur, Kabupaten Lampung Tengah. Toko ini bergerak di bidang pendistribusian kebutuhan LKS (Lembar Kerja Siswa) yang mana kebutuhannya di sekolah atau madrasah sangat diperlukan.
Lembar  Kerja  Siswa  (LKS)  merupakan  salah  satu  jenis  alat  bantu  pembelajaran.  Secara umum LKS merupakan perangkat pembelajaran sebagai pelengkap dalam mendukung pelaksanaan rencana pembelajaran di sekolah. Maka oleh sebab itu, ketersediannya di sekolah maupun madrasah sangatlah penting untuk penunjang dalam proses Pendidikan[2]. Toko Buku Darul Ulum melakukan aktivitas  jual  beli  buku  dengan  berbagai  merk  yang  ditawarkan.  Toko  ini  menjalankan  bisnisnya dengan  cara  melakukan  pengambilan  barang  dari supplier yang  kemudian  di  distribusikan  ke sekolah-sekolah yang terdapat di Provinsi Lampung. Sekolah-sekolah membeli buku LKS ini untuk memenuhi  kebutuhan  pembelajaran.  Sehingga  ketersediaannya  sangatlah  penting.  Toko  ini memesan buku LKS ke supplier yang terletak di Solo, Jawa Tengah setiap semesternya. Semakin banyaknya transaksi  yang terjadi berdampak pada sulitnya melakukan perkiraan penyediaan buku sehingga  menyebabkan  ketidakstabilan  persediaan  buku  untuk  memenuhi  kebutuhan  konsumen. Dan juga dikarenakan jarak yang lumayan jauh maka pemesanan LKS memakan waktu yang lama. Dalam  hal  ini  pemilik  toko  merasa  kesulitan  dalaam  memprediksi  berapa  pesanannya  ke  kantor pusat untuk semester berikutnya. Selain itu, dikarenakan supplier yang menjadi rujukan pemesanan buku  lebih  dari  satu.  Maka,  diperlukan  sebuah  prediksi  perencanaan  pemesanan  buku  untuk membantu  kalnacaran  proses  pengiriman  dan  juga  dalam  mendistribusikan  buku  LKS  ini  ke sekolah-sekolah.
Metode  Regresi  Linear  dapat  digunakan  untuk  memberikan  prediksi  permintaan  buku sehingga  dapat  menyelesaikan  permasalahan  ketidakstabilan  penjualan.  Metode  Regresi  yang digunakan yaitu metode yang dapat memprediksi jumlah buku yang ingin dipesan kepada supplier. Dengan adanya metode regresi linear ini diharapkan toko ini dapat dengan mudah memperkirakan
jumlah buku yang akan dipesan kepada supplier.

## 1.1. Prediksi
Forecasting atau  Prediksi  merupakan  alat  yang  sangat  penting  dalam  membuat  estimasi berapa  besarnya  permintaan  ( demand )[3].  Prediksi  adalah  Suatu  proses  memperkirakan  secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan)  dapat  diperkecil[4].    Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian yang akan terjadi melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi.
Fungsi  Peramalan  ( Forecasting )  akan  diketahui  ketika  pengambilan  keputusan.  Keputusan yang  baik  adalah  keputusan  yang  berdasarkan  atas  pertimbangan  apa  yang  akan  terjadi  di  waktu keputusan tersebut dijalankan[5]. Jika kurang tepat peramalan  yang sudah disusun, maka masalah peramalan juga merupakan masalah yang sering dihadapi. Fungsi peramalan antara lain:
a. Sebagai alat bantu untuk merencanakan yang efektif dan efisien.
b. Untuk menetapkan kebutuhan sumber daya pada masa yang akan dating.
c. Untuk membuat keputusan yang tepat.

## 1.2.  Algoritma Regresi Linear
Analisis  Regresi  adalah  analisis  statistik  yang  mempelajari  hubungan  antara  dua  atau  lebih variabel  kuantitatif  sehingga  satu  variabel  dapat  diramalkan  ( predicted )  dari  variabel  lainnya. Hubungan  antara  dua  variabel  dapat  dibedakan  menjadi  dua,  yaitu  hubungan  fungsional  dan hubungan  statistik.  Hubungan  fungsional  antara  dua  variabel  dapat  dinyatakan  secara  matematis; jika  X  variabel  bebas  ( independent  variable )  dan  Y  variabel  tak  bebas  ( dependent  variable ), hubungan fungsional ditulis dalam bentuk:
Gambar 1. Garis Persamaan Regresi Linear

## 1.3. Model Regresi Linear Sederhana
Regresi  Linear  sederhana  menemukan  hubungan  antara  satu input variabel,  yang  disebut variabel  prediksi,  dan output variabel  yang  disebut  sistem  respons.  Persamaan  regresi  linear sederhana secara matematik diekspresikan oleh:
Ŷ=ɑ+bX
Dengan: Ŷ = Garis regresi/ variable response ɑ = kostanta, perpotongan dengan sumbu vertical b = Konstanta regresi ( slope ) X = Variabel bebas/ predictor

## 1.4. Model Regresi Linear Berganda
Regresi  linear berganda  adalah regresi  yang mempunyai  hubungan antara satu  peubah tidak
bebas dengan beberapa peubah lain yang bebas X 1 , X 2, X 3,… X 4. Persamaan regresi linear berganda secara matematik diekspresikan oleh:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 +… + b n X n Dengan: Ŷ = Variabel tak bebas ɑ = kostanta, perpotongan dengan sumbu vertical b 1 , b 2 , … b n = Konstanta regresi ( slope ) X 1, X 2, … , X n = Variabel bebas/ predictor

## 1.5. Ukuran Akurasi Prediksi
Keakuratan sebuah peramalan adalah aspek penting dari peramalan, sehingga peramal ingin memperkecil  kesalahan  yang  terjadi  pada  peramalan. Ada  tiga  ukuran  kesalahan  yang  digunakan untuk  merangkum  kesalahan  historis  yaitu mean  absolute  deviation (MAD), mean  squared  error (MSE), dan mean absolute percent error (MAPE). Dalam MAD, kesalahan dengan arah positif atau negatif yang diukur hanya besar kesalahan secara absolut. Perhitungan nilai MAD digunakan cara seperti berikut:
𝑀𝐴𝐷 = 𝑎𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑡 − 𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝑡 𝑛
Sedangkan, MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap periode dan membaginya dengan jumlah periode peramalan[6]. Secara sistematis, MSE dirumuskan sebagai berikut:
MSE = ∑ (𝑎 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝑛
Kemudian,  MAPE  biasanya  lebih  berarti  membandingkan  MAD  karena  MAPE  menyatakan presentase kesalahan hasil peramalan terhadap permintaan aktual selama periode tertentu yang akan memberikan informasi persentase kesalahan. Secara sistematis, MAPE dirumuskan sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 100 𝑛 ) ∑ |𝐴 𝑡 − 𝐹 𝑡 𝐴 𝑡 |

## 1.6. LKS (Lembar Kerja Siswa)
LKS  (Lembar  Kerja  Siswa)  merupakan  salah  satu  jenis  alat  bantu  pembelajaran.  Secara umum LKS merupakan perangkat pembelajaran sebagai pelengkap dalam mendukung pelaksanaan rencana pembelajaran di sekolah.

## 1.7. R- Markdown
R- Markdown merupakan tools yang  disediakan  R  Studio  yang  digunakan  untuk  mencetak projek  yang  dikerjakan  dalam  bentuk  dokumen  (HTML,  PDF,  dan Word )  maupun  dalam  bentuk
presentasi. R-Markdown adalah  format  file  untuk  membuat  dokumen  dinamis  dengan  R[7]. Dokumen R Markdown ditulis dalam markdown (format teks biasa yang mudah ditulis) dan berisi potongan kode R yang disematkan, seperti dokumen di bawah ini:
Gambar 2. R-Markdown

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian

## Gambar 3. Tahapan Penelitian

## 2.1.1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  Tahap  setelah  pemilihan  topik  penelitian.  Dalam  tahap  ini masalah-masalah yang berada di studi kasus tersebut dikumpulkan dengan cara mencari informasi
---
output: html_document
--- ```{r}
summary(cars)
```
```{r, echo=FALSE}
plot(cars)
dengan pemilik toko terkait permasalahan yang dihadapi dalam menentukan jumlah pesanan buku.

## 2.1.2. Studi Literatur
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  topik  penelitian  yang  sudah dipilih  yang  bertujuan  untuk  menemukan  permasalahan  dan  celah  penelitian  yang  akan  dijadikan bahan penelitian yang sesuai dengan penelitian yang akan penulis lakukan.

## 2.1.3. Penyusunan Latar Belakang
Pada tahap penyusunan latar belakang penulis menjabarkan masalah yang akan diselesaikan. Pada tahap latar belakang disusun berdasarkan studi awal dan masalah yang ditemukan, kemudian dari latar belakang penulis dapat membuat rumusan masalah yang akan menjadi fokus dan tujuan penelitian. Kemudian setelah rumusan masalah penulis menentukan batasan masalah agar penelitian tidak melebar dan tetap terarah serta sesuai dengan rumusan masalah dan tujuan penelitian sehingga hasilnya menjadi lebih optimal.

## 2.1.4. Pengumpulan Data
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  pengumpulan  data  yang didapatkan secara langsung dari toko tersebut. Data yang telah didapatkan mencakup data stok awal buku dan juga data penjualan buku dari tahun 2019 sampai tahun 2021.

## 2.1.5. Pemodelan
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemodelan  dengan  pertimbangan  dari  data  buku  tahun  sebelumnya menggunakan metode regresi linear. Kemudian setelah mendapatkan persamaan regresi, hasil yang didapatkan digunakan sebagai bahan untuk memprediksi data yang akan dating.

## 2.1.6. Pengujian Hasil
Pada  tahap  ini  dilakukan  investigasi  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  kualitas  dari prediksi  yang dibuat agar memberikan informasi terkait keakuratan dari sebuah model. Pengujian yang dilakukan pada tahap ini menggunakan MAPE, MSE, dan MFE yang akan mencari letak error dari suatu model. Jika error yang ditemukan semakin kecil, maka hasil yang didapatkan mendekati kebenaran.

## 2.1.7. Visualisasi Hasil
Pada  tahap  ini  dilakukannya  visualisasi  hasil,  supaya  hasil  yang  telah  didapatkan  bisa dimengerti  bagi  pengguna.  Selain  itu,  dalam  visualisasi  hasil  digunakan software Bahasa  R  yang mana dalam penggunaannya data yang telah diolah dapat dimengerti oleh pengguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 . Analisis Korelasi dan Regresi Linier
Dalam  tahapan  ini  setelah  tahapan  penyusunan  latar  belakang  selesai,  kita  akan  mengolah data yang sudah dikumpulkan dan data yang digunakan yaitu data primer yang diperoleh dari data penjualan  buku  Darul  Ulum,  Punggur,  Lampung  Tengah  yaitu  data  penjualan  buku  LKS  SMP (Sekolah Menengah Pertama) yang diambil sebanyak 5725 data.
Data record yang sudah ada selanjutnya diproses untuk mencari seberapa besar hubungan dari setiap variabel (korelasi). Korelasi yang dilakukan dan divisualisasikan dalam bentuk diagram plot:
Tabel 1. Perhitungan Korelasi
Korelasi CV. Hasan Pratama CV. Pratama Mitra Aksara CV. Pilar Pustaka Stok_Awal2018 & Stok_Awal2019 0.0824
0.1583
-0.2079
Gambar 4. Plot Korelasi Variabel CV. Hasan Pratama
Gambar 5. Plot Korelasi Variabel CV. Pratama Mitra Aksara

## 3.2 . Pemodelan Data
Berdasarkan perhitungan Ringkasan Data diatas,  maka didapatlah perhitungan variabel  bebas dan variabel terikat, yakni sebagai berikut:
Variabel Terikat : Stok Awal 2020 Variabel Bebas : Stok Awal 2018 dan 2019
Tabel 2. Persamaan Regresi Linier
Nama Supplier Persamaan CV. Hasan Pratama Ŷ = 1,32 X1 + (-0,42)X2 CV. Pratama Mitra Pustaka Ŷ = 0,299 X1 + 1,23 X2 CV. Pilar Pustaka Ŷ = 0,045 X1 + 0,513 X2

## 3.3 . Pengujian

## 3.3.1. MSE (Mean Squared Error)
MSE dihitung dengan menjumlahkan kuadrat semua kesalahan peramalan pada setiap periode dan  membaginya  dengan  jumlah  periode  peramalan.  Berikut  hasil  dari  perhitungan  uji  akurasi MSE.
Tabel 3. Hasil MSE Percetakan CV. Hasan Pratama CV. Pratama Mitra Aksara CV. Pilar Pustaka MSE 19156.5 162470.6 16764.3

## 3.3.2. MAD (Mean Absolute Deviation)
MAD  merupakan  rata-rata  kesalahan  mutlak  selama  periode  tertentu  tanpa  memperhatikan apakah hasil peramalan lebih besar atau lebih kecil dibandingkan kenyataannya. Berikut merupakan hasil uji akurasi MAD.
Tabel 4. Hasil MAD

## 3.3.3. MAPE (Mean Absolute Percentage)
MAPE  biasanya  lebih  berarti  membandingkan  MAD  karena  MAPE  menyatakan  persentase kesalahan  hasil  peramalan  terhadap  permintaan  actual  selama  periode  tertentu  yang  akan memberikan informasi persentase kesalahan. Berikut merupakan hasil uji akurasi MAPE.
Tabel 4. Hasil MAPE Percetakan CV. Hasan Pratama CV. Pratama Mitra Aksara CV. Pilar Pustaka MAPE 6.42% 23.52% 6.75% Percetakan CV. Hasan Pratama CV. Pratama Mitra Aksara CV. Pilar Pustaka MAD 125.9 350.2 118.5

## 3.4 . Implementasi
Implementasi mengunakan halaman web, web akan menampilkan halaman yang terdiri dari 4 kolom,  yakni  kolom  hasil  perhitungan  regresi  linear,  Kolom  Hasil  Perhitungan  Prediksi  dan  juga Residual  dari  nilai  Stok_Awal2020  dikurangi  dengan  Stok  Prediksi,  Kolom  Diagram  ScatterPlot yang  menunjukkan  hasil  perhitungan  dari  tabel  prediksi  dan  juga  stok_awal2020  dan,  Kolom Histogram yang menunjukkan hasil dari residual yang telah dihitung berdasarkan frekuensinya.
Gambar 7. Interface Visualisasi Prediksi CV. Hasan Pratama
Gambar 8. Interface Visualisasi Prediksi CV. Pratama Mitra Aksara
Gambar 9. Interface Visualisasi Prediksi CV. Pilar Pustaka

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dalam  penulis  laporan  skripsi  dapat  diambil  kesimpulan yaitu: dalam proses menganalisis  data  stok buku dari  tahun 2019 sampai 2021 untuk mendapatkan hasil prediksi jumlah buku di tahun  2022. Dan setelah melalui beberapa tahap  pengolahan model dan    perhitungan  prediksi  maka  didapatkan  hasil    berupa  visualisasi  data  menggunakan  R- Markdown  yang  didalamnya  menampilkan  nama  mata  pelajaran  ,  kelas,    dan  jumlah  buku  yang dipesaan  di  tahun    2022.    Prediksi  pesanan  buku  LKS  CV.  Hasan  Pratama  mendapatkan  nilai akurasi  MAPE  sebesar  6.42%  dengan  indikator  sangat  baik,  CV.  Pratama  Mitra  Aksara mendapatkan  nilai  akurasi  MAPE  sebesar  23.52%  dengan  indikator  layak,  dan  CV.  Pilar  Pustaka mendapatkan  nilai  akurasi  MAPE  sebesar  6.75%.    dengan  indikator  sangat  baik.  Maka,  dari  sini didapatkan suatu kesimpulan bahwa metode regresi linear berganda  baik dalam pengolahan suatu prediksi

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas Teknokrat Indonesia yang telah memberikan dukungan baik material maupun nonmaterial untuk terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] T. Jaringan, D. A. Pohan, and M. H. Dar, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Penerapan Data Mining untuk Prediksi Penjualan Produk Sepatu Terlaris Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana,” vol. 2, pp. 2–6, 2022.
[2] E. Pemanfaatan and L. Kerja, “54 | Efektivitas Pemanfaatan Lembar Kerja Siswa (LKS),” pp. 54–69, 2014.
[3] A. Fitri Boy, “Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil (CPO) Pasar Domestik Menggunakan Algoritma Regresi Linier Berganda (Studi Kasus Dinas Perkebunan Provinsi Sumatera Utara),” J. Sci. Soc. Res. , vol. 4307, no. 2, pp. 78–85, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR.
[4] D.  S.  O.  Panggabean,  E.  Buulolo,  and  N.  Silalahi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Pemesanan Bibit Pohon Dengan Regresi Linear Berganda,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 56, 2020,
doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[5] F.  Ginting,  E.  Buulolo,  and  E.  R.  Siagian,  “Implementasi  Algoritma  Regresi  Linear  Sederhana  Dalam Memprediksi  Besaran  Pendapatan  Daerah  (Studi  Kasus:  Dinas  Pendapatan  Kab.  Deli  Serdang),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 274–279, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1602.
[6] N. L. N. M. Wedasari,  “Perancangan Prediksi Persediaan Barang Pada Andis Griya Kebaya,” Konf. Nas. Sist. Inform. , pp. 1021–1026, 2015.
[7] D. Sorenson, “a Web App for Predicting Voluntary Employee Attrition Using R Shiny & Rstudio,” 2020.