(Print) | 2721-4729 (Online) Artikel dikirim: 23/01/2023 Artikel direvisi: 07/02/2023 Artikel diterima: 09/02/2023

## ABSTRAK
Industri makanan ringan merupakan salah satu sektor industri yang memiliki tren pertumbuhan positif pada tahun 2022. Dibeberapa daerah sentral makanan ringan kondisi sulit masih terasa seperti di Kabupaten Bekasi. Untuk membantu menentukan arah kebijakan dan keputusan perusahaan agar efektif dan efisien di masa depan adalah dengan mengembangkan sebuah peramalan usaha. Studi kasus penelitian ini adalah CV. Stanley Mandiri Snack yang  memfokuskan  dalam  usaha  menentukan  stok  awal  agar  dapat  meminimalisir  ketidakpastian  penjualan periode mendatang. Metode Regresi linier dan Polynomial merupakan metode yang digunakan dalam penelitian ini  disebabkan  sederhana,  mudah  dalam  proses  dan  memiliki  hasil  yang  optimal.  Hasil  penelitian  ini  adalah terbangunnya model persamaan regresi dan polinomial penjualan melalui pendekatan Curve Fit . Kedua model ini dapat  diterima  karena  memiliki  nilai  evaluasi  MAPE  yang  rendah  yaitu  berkisar  1%  dan  R 2 sebesar  0,99. Berdasarkan model peramalan yang dibangun, perusahaan akan terus mengalami penurunan nilai penjualan untuk beberapa bulan kedepan. Perusahaan perlu mempertimbangkan strategi yang tepat diterapkan agar potensi pasar membaik pada periode berikutnya, seperti pemasaran berbiaya rendah, penyesuaian atau  mengubah  menu dan menghindari program diskon.
Kata Kunci: Model peramalan; regresi linier; polynomial ; curve fit ; MaPE

## ABSTRACT
One of the industrial sectors with a promising growth outlook for 2022 is the snack food business. Unfortunately, some core regions still have challenging snacking conditions that are similar to Bekasi Regency. Create a business projection to assist identify the course that company policies and choices should take to be productive and efficient in the future. The CV. Stanley Mandiri Snack case study of this investigation focuses on initiatives to establish the first stock in order to reduce the unpredictability of sales for the upcoming period. The methods chosen in this study include linear and polynomial regression since they are straightforward, simple to apply, and produce the best results. The development of a regression equation model and a sales polynomial using the Curve Fit method are the study's outcomes. Both of these models are suitable because they have an R2 of 0.99 and a low MAPE assessment value of about 1%. According to the forecasting model created, the company's sales value will continue to decline for the ensuing few months. Businesses must think carefully about the best course of action to take in order  to  boost  CV  Stanley's  market  potential  in  the  upcoming  term,  such  as  low-cost  marketing,  tweaks  or modifying menus, and avoiding discount promotions.
Keywords: Forecasting models, Linear regression, Polynomials, Curve Fit, MaPE
ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online)

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 10, Nomor 2, Juli 2023, hlm 185-192 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: 10.37373
Pengembangan model peramalan penjualan menggunakan metode regresi linier dan polinomial pada industri makanan ringan (Studi Kasus:
CV. Stanley Mandiri Snack)
The creation of a sales forecasting model for the snack food sector using linear and polynomial regression techniques (Case Study: CV. Stanley Mandiri Snack)
Roberta Heni, Solihin, Jasan Supratman, Rifki Muhendra *
*Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia.  Jl. Perjuangan Raya, Marga Mulya, Bekasi Utara, Jawa Barat, Indonesia
*Koresponden Email: rifki.muhendra@dsn.ubharajaya.ac.id
Pengembangan model peramalan penjualan menggunakan metode regresi linier dan polinomial pada industri makanan ringan (Studi Kasus: CV. Stanley Mandiri Snack)

## 1. PENDAHULUAN
Industri  makanan  ringan  merupakan  salah  satu  sektor  industri  yang  memiliki  tren  pertumbuhan positif  pada  tahun  2022.  Laporan  kinerja  industri  makanan  dan  minimum  pada  kuartal  1  2022 menunjukkan  bahwa  sektor  ini  mengalami  pertumbuhan  sebesar  2,56  persen [1] .  sektor  industri makanan dan minuman diperkirakan tumbuh  sekitar 3,75 persen pada tahun depan. Pada tahun 2022, diproyeksikan  volume  makanan  yang  didistribusikan  akan  menjadi  sekitar  1,357  juta  kilogram,  atau berkurang  sekitar  6%.  Setiap  orang  di  Indonesia  akan  mengkonsumsi  rata-rata  4,6  Kilogram  daging merah pada tahun 2021. Ini meningkat 5% dari tahun 2020, ketika konsumsi makanan ringan per kapita Indonesia sekitar 4,4 kilogram per orang per tahun [2] . Diperkirakan pada tahun 2022, kuantitas ini akan meningkat  sekitar  6,5%  menjadi 4,9 kilogram  per  kapita  per  tahun.  Mayoritas  konsumen  di  industri makanan ringan Indonesia adalah generasi Z dan milenial yang selalu ingin mencoba hal baru. Akibat maraknya kuliner ring-tasting unik yang bermunculan akhir-akhir ini, generasi milenial dan Generasi Z menjadi target pasar produk tersebut [3] .
Di Kabupaten Bekasi Kecamatan Tambun Utara telah berdiri pusat-pusat industri makanan ringan. Satu dari industri yang terkenal yang memproduksi dan sebagai agen makan ringan adalah CV. Stanley Mandiri Snack. CV. Stanley Mandiri Snack menjual berbagai macam kue kering seperti kacang kulit, keripik pisang, keripik singkong, dan lain sebagainya. Perusahaan ini mampu memproduksi hingga 300 Unit  makanan  ringan  perbulan.  Untuk  meningkatkan  volume  penjualan,  CV  Stanley  telah  memiliki beberapa mobil Box untuk mendistribusikan hingga ke pelanggan.
Untuk membantu menentukan arah kebijakan dan keputusan perusahaan agar efektif dan efisien di masa  depan  adalah  dengan  mengembangkan  sebuah  peramalan  usaha  (Peramalan).  Beberapa  fungsi Peramalan antara lain: sebagai kajian bagi kebijakan perusahaan yang berlaku pada saat ini, masa lalu, serta  sejauh  mana  pengaruhnya  di  masa  depan,  persiapan  untuk  menghadapi  perubahan-perubahan, menjaga stabilitas keuangan perusahaan [4] . Selain itu, Peramalan berkontribusi untuk menentukan arah bisnis guna meningkatkan keuntungan perusahaan [5] .
Beberapa  metode  atau  model  Peramalan  pada  industry  makanan  dan  minuman  yang  telah dikembangkan  oleh  peneliti-peneliti  sebelumnya.  Penelitian  tentang  model  peramalan  resiko kebangkrutan pada Industri makanan telah diteliti sebelumnya [6] . Penelitian ini menemukan bahwa ada tiga  variabel  utama  yang  menentukan  situasi  keuangan  perusahaan  antara  lain  rasio  ekuitas  dan pendapatan  dari  penjualan,  perbedaan  antara  indikator  likuiditas  cepat  untuk  industri  dan  untuk perusahaan  dan dinamika kewajiban  jangka  pendek  perusahaan. Penelitian  tentang  model  peramalan terintegrasi untuk rantai pasokan biji kopi telah diteliti sebelumnya [7] . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa  model  peramalan terintegrasi  merupakan  metode  peramalan  yang  efektif. Penelitian ini dapat membantu perusahaan untuk mengendalikan risiko yang datang dengan harga kopi yang tidak pasti dan mengurangi risiko dalam rantai pasokan pertanian berkelanjutan. Penelitian tentang model peramalan ensemble  untuk  memprediksi  kontribusi  donor  makanan  berdasarkan  perilaku  pasokan  telah  diteliti sebelumnya [8] .  Penelitian  ini  menunjukkan  mampu  atribut  perilaku  yang  diperlukan  untuk mengklasifikasikan  donor  dan  cara  terbaik  untuk  mengelompokkan  data  donor  untuk  meningkatkan model prediksi.
Dalam pengembangan model peramalan ada beberapa pertimbangan metode yang digunakan oleh pihak peneliti maupun perusahaan yaitu akurasi, tingkat kesalahan model yang rendah dan kehandalan. Secara  umum  ada  dua  kelompok  besar  penelitian  mengenai  model  peramalan  yaitu  menggunakan metoda statistic dan menggunakan machine learning . Regresi linier dan polinomial merupakan metode yang sering digunakan dalam peramalan dalam sebuah perusahaan. Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Tandan Buah Segar (TBS) Menggunakan metode exponential smoothing dan linier regresion di pt. pola kahuripan  intisawit  telah  diteliti  sebelumnya [9] .  Peneliti  berhasil  mengembangkan  model  yang memiliki nilai akurasi yang sangat baik dan dapat membantu melakukan meramalkan nilai penjualan pada periode mendatang. Pemodelan harga emas dunia menggunakan metode nonparametrik polinomial lokal dilengkapi gui r telah diteliti sebelumnya [10] . Penelitian ini menghasilkan model yang memiliki akurasi  dan  evaluasi  yang  bernilai  sangat  baik.  Penelitian  ini  juga  berhasil  mengembangkan  output tampilan interaktif yang mudah digunakan dalam peramalan. Metode-metoda ini sederhana dan mudah dalam proses namun tetap memberikan nilai evaluasi yang cukup baik.
Pada  penelitian  ini  dikembangkan  model  peramalan  penjualan  pada  industry  makanan  ringan menggunakan  Regresi  linier  dan  Polinomial.  Studi  kasus  penelitian  ini  adalah  CV.  Stanley  Mandiri Snack.  Fokus  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  model  yang  dapat  digunakan  oleh  perusahaan dalam menentukan stock awal agar dapat meminimalisir ketidakpastian penjualan periode mendatang sebagai  langkah  antisipasi  perubahan  jumlah  pada  tiap  bulannya.  Model  ini  diharapkan  membantu perusahaan untuk melakukan perencanaan dan perkiraan dalam mengambil keputusan manajerial.

## 2. METODE
Jenis  Penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian  deskriptif.  Penelitian deskriptif  merupakan  penelitian  yang  menggunakan  sejumlah  data  keadaan  saat  ini  yang  kemudian dilakukan dianalisis  dalam  upaya  memberikan  gambaran,  pembahasan  dan  solusi  dari  permasalahan. Penelitian ini didasarkan pada identifikasi dan analisis over stock barang yang optimal. Adapun tujuan dari  penelitian  ini  adalah  mencari  metode  forecast  penjualan  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam peramalan penjualan produk kue kering dan memberikan usulan supaya tidak terjadi over stock yang berlebihan akibat tidak sesuainya aktual penjualan. Alur proses penelitian dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Alur penelitian
Gambar 1 memperlihatkan tahapan penelitian yang dimulai dari pengumpulan data, preprosesing data, perancangan model prediksi, evaluasi, evaluasi model, pemilihan model terbaik dan estimasi nilai penjualan tahun berikutnya. Data pada penelitian ini adalah data penjualan CV Stanley Mandiri Snack pada periode April 2021 hingga Maret 2022.

## 2.1 Peramalan
Peramalan dapat dipahami  sebagai  memperkirakan  ukuran  satu atau  lebih  produk  di  masa  yang akan  datang  dengan  menggunakan  teknik tertentu dan  bantuan  perencanaan  terlebih  dahulu di  mana rencana tersebut  ditetapkan.  Sesuai dengan   kapasitas  dan    permintaan  atau  kapasitas  produksi  yang telah  direalisasikan  di  perusahaan [11][12] .  Sebelum  melakukan  peramalan  perlu  diketahui  terlebih dahulu masalah-masalah yang muncul agar dapat mengambil keputusan yang sesuai dengan kebutuhan. Hal  ini  dilakukan  untuk  memperkecil  kesalahan  peramalan  yang  biasa  diukur  dengan Mean  Square Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan lain sebagainya.
2.2 Metode regresi linier
Regresi  adalah  metode  statistik  yang  membuat  prediksi  dengan  mengembangkan  hubungan matematis  antar  variabel,  yaitu  variabel  dependen  (Y)  dan  variabel  independen  (X) [13] .  Variabel dependen  adalah  variabel  yang  mempengaruhi  atau  mempengaruhi  sedangkan  variabel  independen adalah  variabel  penyebab  atau  yang  mempengaruhi.  Memprediksi  nilai  variabel  dependen  dapat

## 188  Roberta Heni, Solihin, Jasan Supratman, Rifki Muhendra
Pengembangan model peramalan penjualan menggunakan metode regresi linier dan polinomial pada industri makanan ringan (Studi Kasus: CV. Stanley Mandiri Snack)
dilakukan jika variabel independen diketahui. Secara umum, penjualan atau permintaan suatu  produk dinyatakan  sebagai  variabel  dependen  yang  besarnya  atau  nilainya  dipengaruhi  oleh  variabel independen. Rumus untuk Regresi Linear dengan metode kuadrat terkecil atau sederhana adalah
𝑎  = (∑ 𝑦)(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥)(∑ 𝑥𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 (1)
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 (2)
𝑦 = 𝑎 + 𝑏. 𝑥
(3)
Dengan  y  adalah  kuantiti  penjualan,  x  adalah  periode  penjualan  atau  bulan  penjualan,  a  adalah konstanta yang menunjukan besarnya nilai y apabila x = 0, dan b adalah besaran perubahan nilai y.

## 2.3 Metode polynomial
Polynomial adalah salah satu metode peramalan yang juga populer digunakan. Regresi polinomial digunakan menentukan fungsi polinomial yang paling sesuai dengan kumpulan titik data (xn,yn) yang diketahui [14] . Bentuk perumusan dengan persamaan polynomial dapat dijabarkan sebagai berikut: 𝑦 =   𝑎 𝑛 𝑥 𝑛 + 𝑎 𝑛−1 𝑥 𝑛−1 + ⋯ + 𝑎 0 (4) Dengan n adalah banyak data, 𝑎 0 adalah konstanta dan 𝑎 𝑛 , 𝑎 𝑛−1 , … adalah koefisien 𝑥 𝑛 , 𝑥 𝑛−1 , …

## 2.4 Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE dapat dipahami sebagai pengukuran akurasi dengan menghitung jumlah persentase antara data  peramalan  yang  menyimpang  dengan  data  aktualnya [15] .  Metode  ini  menghitung  kesalahan absolut  untuk  setiap  periode  kemudian  membagi  nilai  sebenarnya  untuk  periode  tersebut  serta menghitung rata-rata akurasi persentase absolut. Rumus MAPE sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ( 100% 𝑛 ) ∑ | 𝑌 𝑡 −𝑆 𝑡 𝑌 𝑡 | 𝑛 𝑡=1 (5)
Dimana: n = jumlah periode Yt= nilai aktual periode ke-t St = nilai peramalan dalam periode ke-t
Jika nilai MAPE yang diperoleh kurang dari 10%  menunjukkan peramalan yang sangat baik dan memiliki peramalan yang baik jika nilai MAPE yang diperoleh kurang dari 20%.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Peramalan
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengambilan  data  penjualan  di  CV  Stanley  Mandiri  Snack  pada periode April 2021 hingga maret 2022 yang dapat dibuat menjadi grafik seperti gambar 2.
0 20 40 60 80 100 120 U ni t
Data penjualan merupakan data yang penting dalam pembentukan model peramalan. Berdasarkan grafik pada Gambar 2 terlihat bahwa penjualan CV Stanley Mandiri Snack pada periode April 2021 hingga maret 2022 mengalami tren penurunan. Penurunan ini merupakan imbas langsung dari kondisi ekonomi masyarakat Indonesia dalam hal ini pelanggan dan distributor pada masa pandemic Covid 19. Berdasarkan analisis dampak pandemi covid-19 terhadap bisnis kuliner dan strategi beradaptasi di Era new  normal [16 ],  Bisnis  kuliner  harus  mampu  meraih  kepercayaan  konsumen  dengan  produk  yang aman,  sehat  dan  higienis,  menerapkan  protokol  kesehatan,  memaksimalkan  pemasaran  online, memenuhi pesanan takeout dan delivery, menciptakan diversifikasi atau inovasi produk berupa makanan sehat dan makanan beku, serta meningkatkan kualitas produk.
Pengembangan  model  peramalan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metode kecenderungan  data-data  dalam  bentuk  persamaan  model  matematika  atau  biasa  dikenal  dengan pendekatan Curve  Fit [17]–[19] .  Metode Curve  Fit yang  digunakan  adalah  model  regresi  linier  dan polynomial.  Tahapan  dalam  pengembangan  model  peramalan  ini  dilakukan  dengan  bantuan  aplikasi Microsoft Excel seperti yang terlihat pada Gambar 3 .
Gambar 3. Tahapan pengembangan model peramalan
Gambar 4. Visualisasi model peramalan menggunakan persamaan regresi linier (kiri) dan polynomial
(kanan)
Gambar 4 memperlihatkan grafik nilai penjualan CV Stanley Mandiri Snack pada periode April 2021  hingga Maret 2022  yang  dilengkapi dengan  model  peramalan  menggunakan  metode Curve  Fit . Dua model yang digunakan adalah regresi linier (kiri) dan polynomial (kanan). Hasil formulasi model peramalan penjualan CV Stanley Mandiri Snack diperlihatkan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Model peramalan penjualan Metode Model R² Regresi linier y = -5,1923x + 105,83 0,9954 Polinomial y = -0,0687x 2 - 4,2995x + 103,75 0,9971
Tabel  1 memperlihatkan  model  peramalan  regresi  linier  dan  polynomial.  Dari  kedua  model  ini menunjukkan  nilai  R2  yang  hampir  sama  yaitu  0,99.  R2  dapat  diartikan  bahwa  nilai  yang memperlihatkan pengaruh variable bebas (X) terhadap variable terikat (Y). R2 berkisar antara 0 hingga 1, semakin tinggi nilai R2 semakin berpengaruh X terhadap Y. ini berarti nilai model yang dihasilkan dapat dipercaya karena berdasarkan data aktual di lapangan.
y = -0.0687x 2 - 4.2995x + 103.75 R² = 0.9971 0 20 40 60 80 100 120 0 5 10 15 20 Un it Bulan y = -5.1923x + 105.83 R² = 0.9954 0 20 40 60 80 100 120 0 5 10 15 20 Un it Bulan

## 190  Roberta Heni, Solihin, Jasan Supratman, Rifki Muhendra
Pengembangan model peramalan penjualan menggunakan metode regresi linier dan polinomial pada industri makanan ringan (Studi Kasus: CV. Stanley Mandiri Snack)
Dari  hasil  model  yang  dikembangkan,  selanjutnya  dilakukan  evaluasi  menggunakan  metode MAPE. Secara teknis, MAPE adalah metode yang membandingkan hasil aktual penjualan dengan hasil peramalan. Perbandingan nilai penjualan aktual dengan model regresi linier diperlihatkan Tabel 2 dan dengan model polynomial diperlihatkan pada Tabel 3 .
Tabel 2. Evaluasi model regresi linier dengan MAPE
Periode  Aktual  Peramalan  Error  |Error|  Error 2 Persentase Error/Aktual Apr-21 100 101 -1 1 1 1,00 Mei-21 95 95 0 0 0 0,00 Jun-21 90 90 0 0 0 0,00 Jul-21 85 85 0 0 0 0,00 Agu-21 80 80 0 0 0 0,00 Sep-21 75 75 0 0 0 0,00 Okt-21 70 69 1 1 1 1,43 Nov-21 65 64 1 1 1 1,54 Des-21 60 59 1 1 1 1,67 Jan-22 55 54 1 1 1 1,82 Feb-22 50 49 1 1 1 2,00 Mar-22 40 44 -4 4 16 10,00 Rata-rata 1 2 2 MAPE
Tabel 3 . Evaluasi model polynomial dengan MAPE Periode  Aktual  Peramalan  Error  |Error|  Error 2 Persentase Error/Aktual Apr-21 100 99 1 1 1 1,00 Mei-21 95 95 0 0 0 0,00 Jun-21 90 90 0 0 0 0,00 Jul-21 85 85 0 0 0 0,00 Agu-21 80 81 -1 1 1 1,25 Sep-21 75 75 0 0 0 0,00 Okt-21 70 70 0 0 0 0,00 Nov-21 65 65 0 0 0 0,00 Des-21 60 59 1 1 1 1,67 Jan-22 55 54 1 1 1 1,82 Feb-22 50 48 2 2 4 4,00 Mar-22 40 42 -2 2 4 5,00 Rata-Rata 1 1 1 MAPE
Berdasarkan  tabel 2  dan  3 terlihat  bahwa  model  regresi  linier  memiliki MAPE  sebesar  2% dan model polynomial memiliki nilai Mape sebesar 1%. Kedua model ini memiliki MAPE sangat kecil yaitu kurang dari 10%. Nilai MAPE kecil dari 10% menandakan peramalan yang sangat baik. Ini berarti kedua model dapat digunakan untuk memprediksi penjualan CV Stanley Mandiri.
3.2 Estimasi nilai penjualan
Pada Tabel 4 diperlihatkan  nilai  estimasi  penjualan CV  Stanley Mandiri  untuk 3 bulan  kedepan menggunakan model regresi linier dan polynomial.
Tabel 4. Nilai estimasi penjualan CV Stanley Mandiri bulan April-Juni 2022
DOI 10.37373/tekno.v10i2.456 191
Periode  Estimasi Model Regresi Linier  Estimasi Model Polinomial Apr-22 38 36 Mei-22 33 30 Jun-22 28 24
Berdasarkan Tabel 4 ,  nilai estimasi  penjualan  model  regresi linier  memiliki  nilai kuantitas  lebih besar  dibandingkan  model  polynomial.  Namun  dari  kedua  model  tersebut  tidak  terlalu  memiliki perbedaan yang besar. Ini berarti bahwa kedua model bisa menjadi acuan nilai penjualan yang digunakan oleh CV Stanley Mandiri.

## 3.3 Analisis penjualan
Dari  hasil  pengumpulan  data  yang divisualisasi  dengan  grafik  pada Gambar  2 memperlihatkan bahwa CV Stanley Mandiri mengalami penurunan nilai penjualan. Penurunan omzet penjualan ini selain akibat krisis ekonomi, pandemi, juga merupakan faktor kesalahan kecil yang diremehkan namun berefek besar.  Beberapa  variabel  yang  mempengaruhi  minat  pembelian  ulang  yaitu  variable  kinerja  yang menguntungkan (cognitive), variable sikap yang menguntungkan ( affective ), variabel niat ( cognative ), dan  pembelian  ulang [20] .  Secara  teknis  penurunan  nilai  penjualan  dapat  disebabkan  oleh  kualitas produk menurun, harga produk kurang terjangkau dan teknik pemasaran kurang kreatif
Kualitas produk yang menurun disebabkan pengurangan tenaga kerja produksi oleh perusahaan. Ini merupakan imbas dari faktor eksternal seperti pandemic Covid-19. Beberapa karyawan bekerja dengan beban kerja yang lebih tinggi dari sebelumnya. Harga yang ditawarkan kepada calon pembeli juga masih harga lama yaitu harga sebelum adanya pandemi. Seharusnya perusahaan harus menyesuaikan terhadap permintaan  pasar  yang  sedang  melemah.  Dalam  kondisi  usaha  yang  sedang  menurun,  CV  Stanley sebaiknya mempertimbangkan strategi pemasaran yang tepat untuk mendapatkan keuntungan. Beberapa strategi  yang  mungkin  dilakukan  oleh  perusahaan  antara  lain:  pemasaran  dengan  biaya  rendah, penyesuaian  atau  mengubah  menu  dan  menghindari  program  diskon.  Selain  itu, pengkajian terhadap segmen penjualan dan target baru perlu segera dipersiapkan jika keadaan tidak membaik.

## 4. SIMPULAN
Pengembangan model peramalan menggunakan metode regresi linier dan polynomial telah berhasil dilakukan. Kedua model ini merupakan hasil Curve fit dari data penjualan aktual CV Stanley Mandiri. Kedua model ini dapat diterima karena memiliki nilai evaluasi MAPE yang rendah yaitu berkisar 1%. Ini  berarti  kedua  model ini dapat digunakan  sebagai  model  peramalan  penjualan.  Penelitian  ini  juga memberikan nilai estimasi penjualan CV Stanley untuk beberapa 3 bulan kedepan yaitu 38, 33 dan 28 untuk  metode  regresi  linier  dan  36,  30  dan  24  dengan  metode  polynomial.  Nilai  estimasi  ini memperlihatkan  penjualan  CV  Stanley  mandiri  yang  terus  menurun.  Beberapa  factor  yang menyebabkan penurunan ini antara lain faktor krisis ekonomi, pandemi dan beberapa kesalahan kecil lainnya.  Perusahaan  perlu  mempertimbangkan  strategi  yang  tepat  diterapkan  agar  potensi  pasar  CV Stanley  membaik  pada  periode  berikutnya  seperti  pemasaran  berbiaya  rendah,  penyesuaian  atau mengubah menu dan menghindari program diskon.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  LPPMP  Universitas  Bhayangkara  Jakarta  Raya  untuk  pendanaan penelitian Internal anggaran tahun 2022-2023.

## REFERENSI
[1] R.  J.  Kumaat  and  U.  S.  Ratulangi, “Pengaruh  Suku  Bunga  Sertifikat  Bank  Indonesia  Kredit Konsumsi Dan Produk Domestik Bruto Terhadap Konsumsi Sektor Rumah Tangga Robby,” J. Ilm. Manaj. bisnis dan Inov. Univ. Sam Ratulangi , vol. 7, no. 2, 2020.
[2] D. Yadewani and M. L. Arief, “Analisis Strategi Peningkatan Industri Makanan Ringan di Kota Payakumbuh,” Target  J. Manaj. Bisnis , vol. 3, no. 1, 2021, doi: 10.30812/target.v3i1.1213.
[3] M. K. Dewi, D. Suhartono, and P. Subarkah, “Implementasi Metode Bruce Archer dan Analisis SWOT  pada  Redesain  Logo  untuk  Peningkatan  Promosi  Kripik  Tempe  Mama  Ghusla,” DoubleClick J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. 2, 2022, doi: 10.25273/doubleclick.v5i2.12012.
[4] N.  S.  Sitorus,  Y.  Siagian,  and  R.  Aulia, “Penerapan Metode  SMA  Untuk Peramalan  Tingkat
Pengembangan model peramalan penjualan menggunakan metode regresi linier dan polinomial pada industri makanan ringan (Studi Kasus: CV. Stanley Mandiri Snack)
Produksi Tanaman Pangan di Dinas Pertanian,” J-Com (Journal Comput. , vol. 1, no. 1, 2021, doi: 10.33330/j-com.v1i1.1070.
[5] E. Kwok and W. Susanti, “Penerapan Metode Regresi Linier dalam Aplikasi Sistem Peramalan Jumlah Bahan Baku untuk Produksi Tahu,” Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 1, no. 2, 2019.
[6] R. Balina, “Forecasting Bankruptcy Risk In The Contexts Of Credit Risk Management - A Case Study  On  Wholesale  Food  Industry  In  Poland,” Int. J.  Econ. Sci. ,  vol.  VII,  no.  1, 2018, doi: 10.20472/es.2018.7.1.001.
[7] C. N. Wang, M. C. Yu, N. N. Y. Ho, and T. N. Le, “An integrated forecasting model for the coffee  bean  supply  chain,” Appl. Econ. , vol. 53, no. 28, 2021, doi: 10.1080/00036846.2021.1887447.
[8] S. Paul and L. B. Davis, “An ensemble forecasting model for predicting contribution of food donors based on supply behavior,” Ann. Oper. Res. , 2021, doi: 10.1007/s10479-021-04146-5.
[9] R. R. Amalia and N. Hairiyah, “Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Tandan Buah Segar (TBS) Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing  dan  Linier  Regresion  di  PT.  Pola  Kahuripan Intisawit,” J. Teknol. Agro-Industri , vol. 5, no. 2, 2018, doi: 10.34128/jtai.v5i2.75.
[10] J.  Hendrian,  S.  Suparti,  and  A.  Prahutama,  “Pemodelan  Harga  Emas  Dunia  Menggunakan Metode Nonparametrik Polinomial Lokal Dilengkapi Gui R,” J. Gaussian , vol. 10, no. 4, 2021, doi: 10.14710/j.gauss.v10i4.33103.
[11] R. Rachman, “Penerapan Metode Moving Average Dan Exponential Smoothing Pada Peramalan Produksi Industri Garment,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3309.
[12] M.  A.  Wijaya,  S.  Nugroho,  M.  Ali  Pahmi,  and  Miftahul  Imtihan,  “Pengendalian  Persedian Produk Dengan Metode Eoq Melalui Konsep Supply Chain Management,” JENIUS  J. Terap. Tek. Ind. , vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.37373/jenius.v2i1.92.
[13] Y. E. Afinda and G. Budiono, “Peramalan Jangka Panjang Beban Listrik Sektor Rumah Tangga di Jawa Timur Menggunakan Metode Trend Proyeksi dan Regresi Linier,” El Sains  J. Elektro , vol. 2, no. 1, 2020, doi: 10.30996/elsains.v2i1.4012.
[14] D. Rakhmawati and M. Nurhalim, “Prediksi harga emas berjangka di masa pandemi covid-19 menggunakan model tren deterministik,” Akuntabel , vol. 18, no. 1, 2021.
[15] A. S. Ahmar, “Forecast Error Calculation with Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE),” JINAV J. Inf. Vis. , vol. 1, no. 2, 2020, doi: 10.35877/454ri.jinav303.
[16] E. Ezizwita and T. Sukma, “Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Bisnis Kuliner Dan Strategi Beradaptasi di Era New Normal,” J. Ekon. dan Bisnis Dharma Andalas , vol. 23, no. 1, 2021, doi: 10.47233/jebd.v23i1.169.
[17] Z.  G.  Liang,  “The  Four-parameter  Sinusoidal  Curve-fit  Method  by  Using  Combination Methods,” Jiliang  Xuebao/Acta  Metrol.  Sin. ,  vol.  42,  no.  12,  2021,  doi:  10.3969/j.issn.1000- 1158.2021.12.02.
[18] G. D. Walters, R. E. McGrath, and R. A. Knight, “Taxometrics, Polytomous Constructs, and the Comparison Curve Fit Index: A Monte Carlo Analysis,” Psychol. Assess. , vol. 22, no. 1, 2010, doi: 10.1037/a0017819.
[19] N. R. De Jager and T. J. Fox, “Curve Fit: A pixel-level raster regression tool for mapping spatial patterns,” Methods Ecol. Evol. , vol. 4, no. 8, 2013, doi: 10.1111/2041-210X.12068.
[20] S. Andrayeni, “Pengaruh Kualitas Pelayanan dan Harga Terhadap Minat Pembelian Ulang di PT Shabar Tour,” J. Sos. Teknol. , vol. 1, no. 1, 2021, doi: 10.36418/sostech.v1i1.4.