## ANALISIS PENJUALAN PRODUK UMKM DI SHOPEE PADA TOKO AGUNG0NA9 MENGGUNAKAN MODEL ALGORITMA REGRESI LINEAR

## Adi Supriyatna, Ade Irma Purnamasari, Irfan Ali
Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kota Cirebon
Adisupriatna652@gmail.com,

## ABSTRAK
Shopee merupakan platform e-commerce yang beroperasi secara online dan hadir di berbagai negara di Asia Tenggara,  Shopee  telah  berkembang  pesat  dalam  beberapa  tahun  terakhir  memungkinkan  konsumen  membeli produk secara online, Toko umkm Agung0na9 Menjual produk kategori musik dan juga kerajinan. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan algoritma regresi linier untuk memprediksi produk dengan Kategori musik dan kerajinan yang akan terjual dalam waktu 3 bulan berikutnya. Regresi linear digunakan sebagai metode prediksi dengan jumlah produk yang terjual sebagai variabel Y dan periode sebagai variabel X. relative Error digunakan untuk mengevaluasi hasil prediksi. Hasil prediksi kategori Musik pada bulan pertama terjual 68 pcs, pada bulan kedua 69 pcs dan bulan ketiga 70 pcs dan kategori Kerajinan pada bulan pertama terjual 1078 pcs, pada bulan kedua 1029 pcs dan bulan ketiga 1066 pcs. Hasil evaluasi nilai Nilai Relative Error pada kategori Musik 13.64%, sedangkan, Nilai Relative Error kategori Kerajinan 22.65%. Prediksi penjualan handphone menggunakan metode regresi linear ini dapat dikatakan tergolong dalam kategori cukup atau bisa digunakan.
Kata kunci: Prediksi, Relative error, Regresi linear, Penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  globalisasi  dan  pesatnya  perkembangan teknologi informasi, dunia bisnis mengalami perubahan  besar  [1].  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan Menengah (UMKM) merupakan salah satu penopang utama  perekonomian  negara  dan  memberikan kontribusi  penting  dalam  penciptaan  lapangan  kerja dan  peningkatan  pendapatan  masyarakat.  Dalam konteks ini, platform e-commerce seperti Shopee telah menjadi  sarana  penting  bagi  UMKM  untuk  menjual produknya secara luas [2]. Toko Agung0na9 mewakili UMKM  yang  beroperasi  di  platform  Shopee, menunjukkan  semangat  beradaptasi  dengan  tren teknologi  untuk  mendapatkan  keunggulan  kompetitif [3]
Ketika persaingan meningkat, perkiraan penjualan  telah  menjadi  elemen  penting  dalam perencanaan  strategis  [4].  Prediksi  atau Forecasting adalah  Ramalan  terhadap  kejadian  masa  depan  yang membantu  dalam  pengambilan  keputusan  [5].  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  [6]. 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 [7]Toko agung0na9 mengalami permasalahan cashflow  karena  stok  produk  kategori  x  yang  belum terjual. Studi data mining dengan regresi linear pada data penjualan produk di evaluasi dengan menggunakan indikator relative error. Relative error adalah akar kuadrat rata-rata error dari suatu  metode yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kesesuaian  data
sebenarnya  dengan  model  prediksinya  [8].  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 [9]. Diharapkan bisa memberikan prediksi penjualan  dan  memberikan  keputusan  terbaik  dalam menentukan stok produk.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian terdahulu
Salah  satu  penelitian  terkait  yang  sudah  behasil dilakukan  diantaranya  penelitian  oleh  yubi  Aqsho Ramadhan  ,  Ahmad  Faqih  dan  Gifthera  Dwilestari 2023 berjudul “PREDIKSI PENJUALAN HANDPHONE  DI  TOKO  X  MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR” Kesimpulan dari jurnal  ini  adalah  bahwa  penggunaan  regresi  linear dalam  memprediksi  penjualan  handphone  di  toko  X telah memberikan hasil yang cukup baik [10]. Evaluasi menggunakan RMSE dan Relative Error menunjukkan hasil  yang  mendekati  nilai  0,  menunjukkan  tingkat akurasi  yang  tinggi  dalam  prediksi  penjualan.  Selain itu, artikel ini juga memberikan gambaran metodologi penelitian  yang  digunakan,  termasuk  pemilihan  data, preprocessing,  transformasi,  data  mining,  evaluasi, dan pengetahuan. Hasilnya disajikan dalam scatter plot untuk  menunjukkan  konsistensi  prediksi.  Dengan demikian,  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  dalam memahami  dan  memprediksi  penjualan  handphone berdasarkan data historis menggunakan regresi linear [11].
Kemudian  Hasil  penelitian  dari  Riyana,  Suarna and Dwilestari, 2023 Yang Berjudul “Analisa Dataset
Penjualan  Teh  Menggunakan  Algoritma  Linear Regresi”  Hasil  penelitian  ini  membahas  tentang analisis penjualan teh dengan menggunakan algoritma regresi linier. Hal ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola  dan  tren  terkait  penjualan  serta  mengetahui hubungan  antara  variabel  penjualan  dengan  variabel yang  mempengaruhinya[12].  Selain  itu,  makalah  ini membahas strategi pemasaran produk teh dan dampak berbagai  faktor  terhadap  penjualan.  Metodologi penelitian  meliputi  pengumpulan  data,  pembersihan data,  transformasi  data,  penambangan  data,  dan interpretasi  &  evaluasi.  Penelitian  ini  menggunakan proses Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan alat RapidMiner untuk analisis data[13].

## 2.2. Landasan Teori
2.2.1. Data mining Data mining adalah proses yang menggunakan metode  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi informasi yang berguna dan temukan pengetahuan tersembunyi dari berbagai database [13]

## 2.2.2. Regresi Linear
Algoritma regresi Linear adalah sebuah metode statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan linear  antara  satu  atau  lebih  variabel  independen (predisiktor)  dan  variabel  dependen  (hasil  atau respons).  Dalam  konteks  prediksi  penjualan  produk UMKM  di  Shopee,  algoritma  Regresi  Linear digunakan untuk menemukan garis linear terbaik yang merepresentasikan  hubungan  antara  faktor-faktor tertentu dengan jumlah penjualan produk.[14]

## 2.2.3. Relative error
Relative  error adalah  akar  kuadrat  rata-rata error dari  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mengevaluasi  kesesuaian  data  sebenarnya  dengan model  prediksinya,  Relative  Error  berguna  dalam banyak konteks, termasuk pengukuran akurasi  model prediksi [14]

## 2.2.4. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) adalah pendekatan yang diterapkan untuk mendapatkan  informasi  yang  berasal  dari  basis  data yang  tersedia.  Hasil  temuan  dari  proses  ini  dapat dimanfaatkan  untuk  membentuk  basis  pengetahuan yang digunakan dalam konteks pengambilan keputusan[5]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  ini  menggunakan  jenis penelitian deskriptif dengan menggunakan pendekatan kuantitatif.  Fungsi  deskriptif  kuantitatif  dirancang untuk  menentukan  jumlah  setiap  variabel,  dengan tujuan  memberikan  gambaran  obyektif  tentang  suatu kondisi, dan satu atau lebih variabel dihubungkan atau dibedakan  dengan  variabel  lain,  bersifat  independen tanpa  menimbulkan  apa  pun[10]Gunakan  regresi
linier. Regresi linier merupakan metode prediksi yang menguji  hubungan  antara  variabel  terikat  dan  bebas. Algoritma regresi linier mengukur kekuatan hubungan antara dua variabel dan menunjukkan aliran hubungan antara variabel terikat dan bebas [10]KDD (Knowledge Discovery in Database) digunakan untuk analisis data dalam  penelitian ini. Gambar stage KDD ditunjukkan pada Gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Tahapan Proses KDD
Proses Knowledge Discovery in Database (KDD) dapat diuraikan sebagai berikut :
a. Selection Data penjualan pada toko Agung0na9 merupakan data tahun 2022-2023.. Pada tahapan ini data dari penjualan dari bulan oktober 2022- oktober 2023 ,  terjadi  penyeleksian  atribut  untuk  menentukan atribut mana yang akan digunakan dalam proses data mining.
b. Pre-processing Pada  tahapan  ini,  hanya  fokus  pada  data  yang akan  diolah.  Ini  juga  termasuk  membersihkan data  untuk  memperbaiki  duplikat,  nilai  yang hilang,  dan  memperbaiki  kesalahan  seperti kesalahan ketik.
c. Transformation Merupakan  proses  transformasi  untuk  data terpilih, sehingga data tersebut layak dan sesuai untuk diolah dalam data mining.
d. Data Mining
Proses  data  mining  ini  melibatkan  penerapan algoritma atau pencarian pengetahuan, dan dalam penelitian  ini,  digunakan  algoritma Regresi Linear pada tools rapidminer versi 10.2.
e. Interpretation / Evaluation
Tahapan  ini  merupakan  tahap  akhir  dari  proses data  mining.  Tahap  ini  dilakukan  setelah  data diolah dengan algoritma yang dipilih menggunakan tools rapidminer dan  tujuannya adalah untuk  melakukan evaluasi terhadap hasil proses data mining.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  data  yang  digunakan  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  digunakan  untuk analisis data.

## 4.1. Selection
Sebelum memasuki tahap pencarian Informasi dalam proses KDD, Langkah yang penting yang harus dilakukan yaitu memilih data yang relevan dari  berbagai  data  yang  tersedia.  Tahap  ini  dikenal
dengan Data Selection[10].  pada proses ini dilakukan penggalian  informasi  atribut  yang  dipilih  untuk  dari dataset adalah periode, Kategori Musik dan Kerajinan dapat dilihat pada tabel 1 berikut
Tabel 1. Hasil Data Selection Periode Musik Kerajinan Okt-22 63 1029 Nov-22 51 964 Des-22 46 752 Jan-23 58 530 Feb-23 64 1015 Mar-23 76 860 Apr-23 69 974 Mei-23 52 1298 Jun-23 71 1587 Jul-23 83 955 Agt-23 69 1158 Sep-23 57 1280 Oktr-23 66 1320
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

## 4.2. Preprocessing
Dalam  tahap  ini  dilakukan Preprocessing data yaitu  proses cleaning data  yang  hilang  atau  kosong sebelum  ke  proses  selanjutnya,  karena  data  yang peneliti gunakan tidak terdapat data yang missing atau kosong  maka  tidak  dilakukan penghapusan  data  yang kosong.

## 4.3. Transformation
Transformation  bertujuan  untuk  mengurangi kerumitan data,  memfasilitasi pengubahan data, serta mencegah  salah  satu  variabel  bebas  mendominasi variabel  bebas  lainnya  yang  dapat  berdampak  pada hasil prediksi [10]. 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 Musik Kerajinan 1 63 1029 2 51 964 3 46 752 4 58 530 5 64 1015 6 76 860 7 69 974 8 52 1298 9 71 1587 10 83 955 11 69 1158 12 57 1280 13 66 1320

## 4.4. Data Mining
Dalam proses langkah di mana tugas Data mining yang  sesuai  dipilih  sesuai  dengan  tujuan  yang  telah ditetapkan pada tahap awal untuk menggali informasi dari  data  [3].  Pada  proses  ini  menggunakan  aplikasi Rapidminer, dilakukan proses pemodelan pada setiap kategori Musik dan Kerajinan 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 Relative  Error  untuk  mengetahui  akurasi  hasil prediksi.  untuk  memprediksi  bulan  kedepan.  Pada proses  ini  dilakukan  pemodelan  algoritma  regresi linear  dengan  mengubah  nama  atribut  pada  data. Beberapa operator yang digunakan adalah Read Excel berfungsi untuk membaca isi dari file Microsoft Excel yaitu  data  penjualan  Musik  lalu  operator Multiply untuk mengambil objek dari port input atau objek dari operator Read  Excel dan  mengirimkan  salinannya  ke port  output dihubungkan  pada  operator Linear Regression, pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan model regresi linear dari input ExampleSet, lalu setalah itu dihubungkan pada operator Apply Model , berfungsi untuk  menerapkan  model  yang  telah  dilatih  dari operator Linear  Regression pada  data testing dari output  operator Multiply, lalu  terakhir  dihubungkan pada port Result .

## 4.5. Evaluation
Diperlukannya  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 ditetapkan dari hasil yang sudah  diprediksi,  Nilai  Relative  error  bisa  dikatakan baik apabila Relative Error ≤ 25% dianggap akurat.

## 4.6. Knowledge
Berdasarkan  prediksi  penjualan  produk  dengan kategori musik dan kerajinan masing-masing kategori ditampilkan plot  scatter  bubble hasil  prediksi algoritma  regresi  linear,  berikut  dapat  dilihat  dari gambar diberikut.
Gambar 2. Plot Scatter Musik
Gambar 3. Plot Scatter Kerajinan
Pengujian  dari  model  algoritma  Regresi  Linear menggunakan tool Rapidminer  dalam  menentukan persamaan  regresi  linear,  prediksi  penjualan  periode berikutnya  dan  menentukan  hasil  evaluasi  dari  hasil prediksi menggunakan relative error . Desainya dapat dilihat dari gambar 4 berikut.
Gambar 5 Desain Menentukan persamaan
Berdasarkan proses perhitungan persamaan nilai a dan b didapatkan kategori musik Y=55.58+ 1.13(X) dan  kategori  kerajinan  Y=  4.11+796  (X).  hasil permodelan dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 6. Hasil Pemodelan Musik
Gambar 7. Hasil Pemodelan Kerajinan
Setelah persamaan didapatkan dilakukan prediksi penjualan produk pada 3 bulan berikutnya dengan nilai X=12,13,14.  Desain  prediksi  data  penjualan  dapat dilihat dari gambar 8 berikut.
Gambar 8. Desain Prediksi Penjualan
Didapatkan  kategori  produk  musik  pada  bulan pertama  terjual  68,  pada  bulan  kedua  69  dan  bulan ketiga 70 sedangkan kategori produk kerajinan bulan pertama  terjual  1078,  pada  bulan  kedua  1029  dan bulan  ketiga  1066.  Hasil  prediksi  dapat  dilihat  pada gambar 9 dan 10 berikut.
Gambar 9.  Hasil Prediksi Musik
Gambar 10. Hasil Prediksi Kerajinan
Setelah didapatkan hasil prediksi maka dilakukan proses  selanjutnya  dengan  evaluasi  menggunakan indikator  Penilaian Relative  Error Hasil  evaluasi Relative  Error pada  kategori  Musik  dan  Kerajinan, pada  nilai  akurasi  error  pada  kategori  musik didapatkan Relative Error 13.6%. sedangkan Kerajinan  nilai Relative  Error 22.65%.  Desain  bisa dilihat pada gambar 11 dan 12 berikut.
Gambar 11. Nilai Relative Error Musik
Gambar 12. Nilai Relative Error Kerajinan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan algoritma regresi linear untuk memprediksi penjualan produk  kategori  musik  dan  kerajinan  di  toko Agung0na9, dilakukan beberapa proses tahapan KDD ( Knowledge Discovery In Data Base ) dan didapatkan hasil  untuk  memprediksi  3  bulan  selanjutnya  yaitu bulan pertama musik 68 pcs, bulan dua 69 dan bulan tiga  70  pcs  untuk  kategori  kerajinan  bulan  pertama 1078, bulan kedua 1029 dan bulan ketiga 1066. dengan nilai evaluasi untuk kategori musik 13% dan kerajinan 22,65%  yang  bisa  dikatakan  cukup  atau  bisa digunakan hasil dari persamaan regresi linear, karena hasil evaluasi Relative Error cukup mendekati.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Azzanuddin  and  A.  Calam,  “Data  Mining Untuk  Memprediksi  Penjualan  Buah  Sawit Menggunakan  Metode  Multi  Regresi  Pada  PT. Karya  Hevea  Indinesia,” Jurnal  Cyber  Tech , 2022, [Online]. Available:
https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/arti cle/view/1923
[2]  A. Arisandi and U. Ependi, “Analisis Peramalan Penjualan  Produk  Pada  PT.  Enseval  Putera Megatrading TBK Menggunakan Metode Regresi  Linear  Sederhana,” JUPITER  (Jurnal Penelitian  Ilmu  dan  … ,  2023,  [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/articl e/view/5318
[3]  S.  Lestari,  “Analisis  Algoritma  Regresi  Linear Sederhana dalam Memprediksi Tingkat Penjualan  Album  KPOP,” INSOLOGI:  Jurnal Sains dan Teknologi , 2023, [Online]. Available: https://journal.literasisains.id/index.php/insologi /article/view/1692
[4]  Y.  Syakir,  T.  I.  Hermanto,  and  ...,  “Analisis Marketplace Shopee Untuk Memprediksi Penjualan dengan Algoritma Regresi Linier,” J- SAKTI  (Jurnal  Sains  … ,  2022,  [Online]. Available: http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/ article/view/501
[5]  I. Riyana, N. Suarna, and G. Dwilestari, “Analisa Dataset Penjualan Teh Menggunakan Algoritma Linear  Regresi,” Jurnal  … ,  2023,  [Online]. Available: https://ejurnal.bangunharapanbangsa.com/index. php/jutek/article/view/194
[6]  A.  S.  Sunge  and  A.  T.  Zy,  “ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN DENGAN METODE REGRESI LINEAR DI PT. EAGLE INDUSTRY INDONESIA,” Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks … , 2023, [Online]. Available: http://www.jurnal.uts.ac.id/index.php/JINTEKS/ article/view/3325
[7]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, and ..., “Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah  Terhadap  US  Dollar  Dengan  Metode Regresi  Linier,” …  Teknologi  dan  Sistem  … , 2021, [Online]. Available: http://repository.ubaya.ac.id/39606/
[8]  M. L. Mu’tashim, T. Muhayat, and ..., “Analisis prediksi harga rumah sesuai spesifikasi
menggunakan  multiple  linear  regression,” Informatik: Jurnal … , 2021, [Online]. Available: https://ejournal.upnvj.ac.id/informatik/article/vie w/3635
[9]  M.  Galih  and  P.  D.  Atika,  “Prediksi  Penjualan Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linear  Di Koperasi Karyawan" Usaha Bersama",” Journal of Informatic and Information … , 2022, [Online].
Available:
https://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/jiforty /article/view/1354
[10]  Y.  A.  Ramadhan,  A.  Faqih,  and  ...,  “Prediksi Penjualan  Handphone  di  Toko  X  menggunakan Algoritma  Regresi  Linear,” Jurnal  Informatika
… , 2023, [Online]. Available:
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jit/artic le/view/692
[11]  F.  H.  Hamdanah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis Performansi Algoritma Linear Regression dengan Generalized Linear Model untuk Prediksi Penjualan  pada  Usaha  Mikra,  Kecil,  dan Menengah,” Jurnal  Nasional  Pendidikan  … ,
2021, [Online]. Available:
https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/janapat i/article/view/31035
[12]  A.  Anggrawan,  H.  Hairani,  and  ...,  “Prediksi Penjualan Produk Unilever Menggunakan Metode  Regresi  Linear,” Jurnal  … ,  2022, [Online]. Available: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.p hp/bite/article/view/2416
[13]  E.  P.  A.  Akhmad,  “Data  Mining  Menggunakan Regresi  Linear  untuk  Prediksi  Harga  Saham Perusahaan Pelayaran,” Jurnal Aplikasi Pelayaran  dan  … ,  2020,  [Online].  Available: https://pdp- journal.hangtuah.ac.id/index.php/jurnal/article/v iew/13
[14]  W. J. PUTRA, Analisa Algoritma Regresi Linear dan  Decision  Tree  Dalam  Prediksi  Penjualan Produk  (Studi  Kasus:  Lookma  Boutique) . repository.mercubuana.ac.id,  2022.  [Online]. Available: https://repository.mercubuana.ac.id/70498/