## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 169-172
Cici Erlangga Simbolon | https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ | Page 169 Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 06/01/2021 ; Published: 26/01/2021

## Penerapan Algoritma Regresi Linier Sederhana Dalam Memprediksi Keuntungan dan Kerugian Kelapa Sawit Pt. Sri Ulina
Ersada Karina

## Cici Erlangga Simbolon
Program Studi Teknik Informatika, Universitas BUDI DARMA, Medan, Indonesia Email: cicierlanggasimbolon@gmail.com
Abstrak− Sesuatu yang diolah agar dapat menghasilakan suatu yang maksimal dalam memprediksi suatu data dalam perusahaan agar dapat yang baik. Dalam pengolahan data, PT.Sri Ulina Ersada Karina masih menggunakan perhitungan manual. Untuk itu diperlukan memprediksi dalam perusahaan agar tidak adanya kerugian yang tidak dapat teratasi dan kehilangan pelanggan yang membuat merugi besar. Dengan alasan  inilah  inilah penulis  membuat  penelitian  yang membahas  membahas  tentang  Memprediksi Keuntungan  dan Kerugian  Distribusi Kelapa Sawit pada PT.Sri Ulina Ersada Karina. Pengujian data menggunakan Aplikasi SPSS 17. Prediksi ini dibuat agar dapat memprediksi tahun  yang  akan  datang  agar  dapat  mengatasi  setiap  kerugian.  Adanya  prediksi  ini  juga  agar  permasalahan  yang  sering  terjadi  dapat terselesaikan.
Kata Kunci: Algoritma; Regresi Linier Sederhana; Kelapa Sawit; Kerugian
Abstract− Something that is processed in order to produce a maximum in predicting a data in the company so that it can be good. In data processing, PT.Sri Ulina Ersada Karina still uses manual calculations. For this reason, it is necessary to predict within the company so that there  are  no  insurmountable  losses  and  loss  of  customers  who  make big  losses.  It  is  for  this  reason  that the authors  make  a  study that discusses predicting the advantages and disadvantages of oil palm distribution at PT.Sri Ulina Ersada Karina. Testing data using the SPSS 17 application. This prediction is made in order to predict the coming year in order to overcome any losses. The existence of this prediction is also so that problems that often occur can be resolved.
Keywords : Algorithm; Simple Linear Regression; Palm Oil; Loss

## 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.
Perusahaan  kelapa  sawit  PT.  Sri  Ulina  Ersada  Karina  adalah  sebuah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  tempat penampungan kelapa sawit atau biasa disebut (RAM),melalui perusahaan ini masyarakat dapat menjual kelapa sawit mereka melalui perusahaan ini,dan persusahaan inilah yang akan distribusikan ke pabrik-pabrik. Dengan adanya perusahaan ini sangat membantu masyarakat sekitar. Selama ini PT. Sri Ulina Ersada Karina sering mengalami kerugian dalam hal jual beli kelapa sawit. Karena harga yang sering tidak stabil, kadang  naik atau turun itu disebabkan  harga dipasaran. Akibat dari masalah harga  yg  tidak  stabil  pelanggan  tidak  menjual  kelapa  sawitnya  ke  perusahaan  PT.  Sri  Ulina  Ersada  Karina  sehingga keuntungan dan kerugian tidak dapat diprediksi perusahaan.
Dari  permasalahan  diatas,  sangat  perlu  mengelola  data-data  jual  beli  kelapa  sawit  sebelumnya  untuk  memprediksi keuntungan dan kerugian. Maka dari itu untuk mengantisipasi ada nya kerugian pada perusahaan PT. Sri Ulina Ersada Karina yang sering di alami sangat dibutuhkan penerapan Algoritma Regresi Linier sederhana untuk mempermudah prediksi untung atau rugi  ditahun tahun berikut nya dengan menggunakan metode regresi linier sederhana kita dapat menghitung dan membuat prediksi  yang  bener  agar  mencegah  tingkat  kerugian..  Algoritma  yang  digunakan  disini  adalah  Algoritma  Regresi  Linier sederhana  yang diperkenalkan oleh Francis Gaton dalam artikelnya berjudul Family Likeness in Stature pada Tahun (1886). Untuk itu sangat  perlu  mengelola data-data jual beli kelapa sawit sebelumnya untuk memprediksi keuntungan dan kerugian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining merupakan  sebuah  analisa  dari  observasi  data  dalam  jumlah  besar  untuk  menemukan  hubungan  yang  tidak diketahui  sebelumnya dan dua metode baru untuk meringkas data agar mudah dipahami serta kegunaannya untuk  pemilih data[3]. Data mining didefinisikan sebagai sebuah proses untuk menemukan hubungan, pola dan tren baru yang bermakna dengan menyaring data yang sangat besar, yang tersimpan dalam penyimpanan, menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika[3]. Data mining bukanlah suatu  bidang yang sama sekali baru. Salah satu  kesulitan untuk mendefinisikan data mining adalah kenyataan bahwa data mining mewarisi banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang sudah mapan terlebih dahulu. Berawal  dari beberapa disiplin  ilmu, data mining bertujuan untuk memperbaiki teknik tradisional sehingga bisa menangani[3].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 169-172
1. Jumlah data yang sangat besar.
2. Dimensi data yang tinggi.
3. Data yang heterogen dan berbeda sifat.
Secara sederhana data mining bisa dikatakan sebagai proses penyaring atau menambang pengetahuan dari sejumlah data yang besar. Istilah lain untuk data mining adalah Knowledge Discoveryin Database (KDD). Berikut tahapan-tahapan pada data mining [3]: 1. Seleksi Data ( Data Selection) 2. Pembersihan Data ( Data Cleaning)
3. Transformasi Data ( Data Transformation) 4. Data mining
5. Evaluasi Pola ( Pattern Evaluation)

## 2.2 Algoritma Regresi Linier Sederhana
Regresi  Linear  Sederhana adalah  salah  satu metode  least  square yang  berfungsi  untuk  menguji  hubungan  sebab  akibat antara Variabel Penyebab (X) terhadap Variabel Akibat (Y). Variabel Penyebab pada umumnya dilambangkan dengan X sedangkan Variabel Akibat dilambangkan dengan Y.

## 2.3 Prediksi
Prediksi adalah memperkirakan sesuatu yang akan terjadi pada masa yang mendatang. Prediksi juga dapat digunakan dalam pengklasifikasian,  tidak  hanya  untuk  memprediksi time  series, karena  sifatnya  yang  bisa  menghasilkan class berdasarkan atribut yang ada [5].

## 2.4 Keuntungan
Keuntungan (laba) adalah perbedaan antara penghasilan dan biaya yang dikeluarkan Astuti (2005 : 12). Dengan demikian, sebagai ukuran keberhasilan dalam menghasilkan keuntungan dapat dilihat dari tinggi rendahnya profit margin serta tingkat pengembaliannya. Adapun unsur unsur yang dikaji dalam analisis keuntungan yaitu: biaya dan penerimaan. Keuntungan dari suatu  usaha  tergantung  pada  hubungan  antara  biaya  produksi  yang  dikeluarkan  dengan  jumlah  penerimaan  dari  hasil penjualan,  dengan  pusat  perhatian  ditunjukan  bagaimana  cara  menekan  biaya  sewajarnya  supaya  dapat  memperolah keuntungan sesuai dengan yang diinginkan [6].

## 2.5 Kerugian
Rugi  adalah loss yaitu  (kerugian),  jumlah pengeluaran atau biaya yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  pendapatan  yang diterima;  dalam asuransi dapat  pula  diartikan  sebagai  besarnya  pembayaran  yang  harus  diberikan  oleh  penanggung kepada tertanggung atas terjadinya hal yang diasuransikan [7].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap analisa ini dibangun untuk menegembangkan sebuah sistem analis yang dapat memprediksi untung atau rugi  pada PT.Sri Ulina Ersada Krina  dalam Setahun dengan menggunakan metode Algoritma Regresi Linier sederhana. Prediksinya menggunakan  kuantitaf  dan  untuk  mengukur  kesalahan  dari  metode  peramalan  tersebut.  Cara  mengukur  kesalahan  dari metode  peramalan  adalah  dengan  mengunakan  data    tahun  2018  dan  memppredikksi  pendistribusian  kelapa  sawit  dari masyarakat di distribukan oleh PT. Sri Ulina Ersada Karina ke pabrik, Penerapan metode Regresi Linier Sederhana, dilakukan dengan beberapa tahap dapat dilihat pada Flowchart berikut ini:
Gambar 1. Flowchart Metode Regresi Linier Sederhana

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 169-172
Cici Erlangga Simbolon | https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ | Page 171 Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 06/01/2021 ; Published: 26/01/2021
Adapun langkah-langkah metode regresi linier sederhana dibawah ini :
1. Menentukan tujuan dari Analisis Regresi Linear Sederhana
2. Mengidentifikasi variabel predictor dan variabel response
3. Melakukan pengumpulan data dalam bentuk tabel
4. Menghitung X², XY dan total dari masing-masingnya
5. Menghitung a dan b menggunakan rumus yang telah ditentukan
6. Membuat model Persamaan Garis Regresi
7. Melakukan prediksi terhadap variabel predictor atau response
8. Uji signifikansi menggunakan Uji-t dan menentukan Taraf Signifikan
Pada tahap pembahasan dilakukan proses perhitungan data dengan metode regresi  linier sederhana metode statistik yang berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab dan akibat antar variabel faktor penyebab (X) terhadap variabel akibatnya. Faktor penyebab pada umumnya dilambangkan dengan x atau disebut juga dengan predicator, sedangkan variabel akibat dilambangkan dengan y atau disebut dengan respon.
Tabel 1 . Data PT.Sri Ulina Ersada Karina
Pada penerapan metode regresi linier sederhana perlu dilakukan penyederhanaan tabel kedalam bentu rumus regresi dengan tujuan untuk mendapatkan hasil regresi yang maksimal, berikut ini adalah tabel yang sudah disederhanakan pada tabel berikut :
Tabel 2 . Prediksi Keuntungan Dan Kerugian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraikan yang  telah penulis buat tentang Implementasi Algoritma Regresi Linier Sederhana dalam memprediksi keuntungan dan kerugian di PT. Sri Ulina Ersda Karina, maka penulis dapat menarik beberapa kesimpulan yang diproleh dari pembahasan tersebut antara lain:
1. Penerapan  proses  data  mining  pada  PT.  Sri  Ulina  Ersada  Karina,  Ternyata  mampu  menyelesaikan  permasalahan perusahaan dalam di PT. Sri Ulina  Ersada Karina dengan metode Regresi linier sederhana.
Volume 2, No. 2, Januari 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 169-172
2. Dengan memanfaatkan data mining menggunakan Algoritma Regresi Linier Sederhana dalam memprediksi keuntungan dan kerugian di PT. Sri Ulina Ersda Karina  dapat dihasilkan untuk tahun depan nya oleh PT. Sri Ulina Ersada Karina memprediksi ditahun dwepan mendapat keuntungan hasil Rp 110.439.053,42.
3. Bahasa pemograman Visual  Basic 2008 digunakan sebagai  perancangan hasil yang didapat dari sebuah metode regresi linier sederhana. Dari persamaan inilah akan menghasilkan sebuah aturan aturan yang dapat membantu Manager Utama perusahaan dalam memprediksi keuntungan dan kerugian, serta mudah dipahami oleh orang lain.

## REFERENCE
[1] A. Hijriani, K. Muludi, and E. A. Andini, “Implementasi Metode Regresi Linier Sederhana Pada Penyajian Hasil Prediksi Pemakaian Air Bersih Pdam Way Rilau Kota Bandar Lampung Dengan Sistem Informasi Geofrafis,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, p. 37, 2016.
[2] P. Katemba and R. K. Djoh, “Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear,” J. Ilm. FLASH , vol. 3, no. 1, pp. 42– 51, 2017.
[3] D. H, Kamagi and S. Hansun, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma C45 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” ULTIMATIC, vol 6, no, ResearchGate, p, 16, 2014
[4] Tito Anggoro  Adhia Saputra   October 09, 2014 , http://algoritma-program.blogspot.com/2014/10/regresi-linear-sederhana.html
[5] D. I. Sma and N. Surakarta, “Perbandingan 3 Metode Dalam Data Mining Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Berdasarkan Prestasi Di Sma Negeri 6 Surakarta,” vol. I, p. 15, 2015.
[6] K. Palaran and K. Samarinda, “ANALISIS KEUNTUNGAN PEDAGANG NASI KUNING,” vol. 4, no. 4, pp. 990–1001, 2016.
[7] http:www.mediabpr.com/kamus-bisnis-bank/kamus_bi.aspx
[8] B. Bakar, A. Dan, M. Pemanasan, and G. Studi, “No Title,” vol. 3, pp. 96–107, 2013.
[9] Tata Sutabri, Pengenalan Sistem Informasi, 2005:261
[10]  Rachmat Hakim S, " Visual basic 2008 for pemula banget", Elex Media Komputindo, Jakarta, 2009