## ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN IKLAN MEDIA MASSA DAN ELEKTRONIK MENGGUNAKAN METODE LINEAR REGRESSION
Adham Novalas Putra Wibisono 1) , Nuril Lutvi Azizah 2) , Yunianita Rahmawati 3)
1 Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo email: adamrio111011@gmail.com

## Abstract
This research aims to analyze the prediction of advertisement sales in mass and electronic media using the linear regression method. Historical advertising data from print media, radio, and television were collected and  analyzed  using  machine  learning  techniques  to  improve  prediction  accuracy.  The  research  steps include  data  collection  and  processing,  mathematical  model  creation,  model  validation,  and  result evaluation. The dataset used consists of 200 advertisement data points confirmed by Kaggle. The analysis results show that television advertisements have the most significant impact on sales, contributing 90%, compared to 34% for radio and 15% for newspapers. The advantage of the linear regression method is its ability to conduct simultaneous analysis with rapid results, although inaccuracies and the large volume of data can affect the accuracy of the results. This study concludes that television is the most effective platform for advertisements and suggests further development using multiple linear regression to enhance prediction accuracy.
Keywords : Advertisement, Sales, Prediction, Linear Regression, Mass Media.

## 1. PENDAHULUAN
Penjualan  iklan  di  media  cetak  dan elektronik  menjadi  salah  satu  strategi  utama untuk  mencapai keuntungan. Dalam konteks  era saat ini, keberhasilan penjualan iklan memerlukan data yang akurat dan valid [1]. Data yang tepat menjadi kunci untuk mengoptimalkan hasil  penjualan  dan  mengenali  peluang  yang mungkin terlewatkan [2]. Berdasarkan data yang telah  valid  pada  Penelitian  analisis  penjualan iklan  pada  media  massa  dan  elektronik menggunakan  Linear  Regression,  Dan  mencari tahu  tentang  peningkatan  penjualan  iklan  [3]. Peramalan  sebagai  unsur  statistika  kunci memiliki  peran  vital  dalam  pengambilan keputusan  [4].  Dalam  analisis  ini,  machine learning  digunakan  untuk  meramal  penjualan iklan  dengan  memanfaatkan  pola  dari  data historis,  meningkatkan  ketepatan  prediksi  [5]. Penerapan teknik Machine Learning memungkinkan  proses  pembelajaran  dengan struktur  lapisan  yang  lebih  kompleks,  sehingga dapat mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam meramalkan  penjualan  iklan  pada  media  massa dan elektronik [6].
Linear  Regression  (LR)  adalah  Regresi linear  adalah  teknik  analisis data  yang memprediksi  nilai  data  yang  tidak  diketahui dengan menggunakan nilai data lain yang terkait dan  diketahui.  Secara  matematis  memodelkan variabel yang tidak diketahui atau tergantung dan variabel  yang  dikenal  atau  independen  sebagai persamaan linier [7]. Model regresi, sebagai satu bentuk  pemodelan  dalam  Machine  Learning (ML),  mampu  meramal  nilai  numerik  dengan memanfaatkan  pembelajaran  dari  informasi historis  [8].  Model  regresi  mencari  hubungan matematis  antara  variabel  input  dan  output, seperti  regresi  linier  yang  mencari  garis  terbaik yang  mendekati  pola  hubungan  tersebut  [9]. Dalam  konteks  geografis,  misalnya,  model regresi  dapat  digunakan  untuk  memprediksi tingkat polusi udara berdasarkan variabel seperti konsentrasi  polutan  udara  dan  suhu  udara  [10]. Iklan  merupakan  cara  untuk  berkomunikasi mengenai  suatu  produk  melalui  berbagai  media dengan  biaya  yang  ditanggung  oleh  pihak  yang menginisiasinya [11]. Untuk menghadapi tantangan  tersebut,  solusi  yang  dapat  diadopsi adalah  pendekatan  kecerdasan  buatan,  termasuk
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 204
penggunaan machine learning dan deep learning [12].
Penelitian  "Analisis  Prediksi  Penjualan Iklan Media Massa Dan
Elektronik Menggunakan  Metode  Linear  Regression"  akan ditingkatkan dengan bertujuannya untuk menarik minat  masyarakat,  sehingga  mereka  bersedia menyetujui dan ikut terlibat agar dapat digunakan untuk  Mempermudah  proses  evaluasi  dan keuntungan  pada  penjualan  iklan  media  massa dan  elektronik.  Penulis  akan  mengembangkan analisis  penjualan  iklan  pada  media  massa  dan elektronik menggunakan metode linear regression.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian analisis prediksi penjualan iklan pada media massa dan elektronik menggunakan  metode  linear  regression  [13]. Dimana metode  linear regression adalah  metode untuk  memprediksi  data  dalam  pendekatan  AI untuk menggantikan atau perilaku manusia untuk menyelesaikan sebuah massalah dengan otomatis [14].  Penggunaan  metode  Linear  Regression untuk  menganalisa  dan  memprediksi  penjualan iklan  di  media  massa  dan  elektronik  telah memberikan  kontribusi  yang  berharga  [15]. Penelitian  ini  menyelidiki  teknik  dan  metode linear  regression  dengan  tujuan  meningkatkan kinerja  pemanfaatan  linear  regression  [16]. Tujuan  dari  pendekatan  ini  adalah  untuk mengelompokkan objek baru dengan mempertimbangkan atribut dan sampel pembelajaran  yang  sudah  ada  [17].  Setelah  itu, nilai  prediksi  dari  pertanyaan  akan  ditetapkan berdasarkan klasifikasi [18].

## 2.1.   Flowchart
Flowchart  adalah  alur  atau  langkah  – langkah dalam suatu proses untuk merencanakan, menjelaskan  proses  secara  sistematis  dan terstruktur.  Berikut  pada  gambar  1  adalah  alur dari analisis penjualan produk.
Pada  Gambar  1  merupakan  flowchart analisis penjualan produk dengan meliputi :
A.Pengumpulan Data
Pada  Tahapan  Pengumpulan  data  langkah- langkah  untuk  mengenali,  mengambil,  dan menyimpan  informasi  yang  diperlukan  untuk keperluan analisis atau penelitian lebih lanjut.

## B.Pemrosesan Data
Pada Tahapan ini pemrosesan data mengacu pada serangkaian kegiatan atau proses yang dilakukan untuk  mengelola  dan  mengubah  data  agar menjadi lebih bermanfaat atau dapat dipahami.

## C.Pembuatan Model ( Model Matematika )
Pada  tahapan  ini  pembuatan  model  matematika untuk menggambarkan hubungan antara variabel- variabel  dalam  sistem.  Sehingga  kita  dapat menganalisa, memprediksi, atau membuat keputusan.
D. Validasi Model Dalam tahap Validasi Model, Evaluasi dilaksanakan untuk  memverifikasi bahwa model mampu  berfungsi  dengan  baik  pada  data  yang tidak pernah dilihat sebelumnya. Model dievaluasi  menggunakan  dataset  validasi  yang tidak digunakan selama pelatihan.

## E. Evaluasi Hasil
Pada Tahapan Evaluasi Hasil untuk memberikan hasil yang menyeluruh dalam analisis penjualan iklan pada media massa dan elektronik.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/
205

## Gambar 1. Alur Analisis Penjualan Produk

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian analisis prediksi penjualan iklan pada media massa dan elektronik menggunakan  metode  machine  learning  [19]. Dimana metode  linear regression adalah  metode untuk  memprediksi  data  dalam  pendekatan  AI untuk menggantikan atau perilaku manusia untuk menyelesaikan sebuah massalah dengan otomatis [20].

## 3.1.   Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah tahap untuk mendapatkan  informasi  yang  diperlukan  untuk analisis.  Berikut  pada  tabel  1  dataset  penjualan iklan yang sudah dikumpulkan :
Tabel 1. Dataset Penjualan Iklan No TV Radio Newspaper Sales 1 230,1 37,8 69,2 22,1 2 44,5 39,3 45,1 10,4 3 17,2 45,9 69,3 12 4 151,5 41,3 58,5 16,5 5 180,8 10,8 58,4 17,9 6 8,7 48,9 75 7,2 7 57,5 32,8 23,5 11,8 8 120,2 19,6 11,6 13,2 9 8,6 2,1 1 4,8 10 199,8 8,2 21,2 15,6
11 66,1 5,8 24,2 12,6 12 214,7 24 4 17,4 13 23,8 35,1 65,9 9,2 14 97,5 7,6 7,2 13,7 15 204,1 32,9 46 19 … … … … … 195 149,7 35,6 6 17,3 196 38,2 3,7 13,8 7,6 197 94,2 4,9 8,1 14 198 177 9,3 6,4 14,8 199 283,6 42 66,2 25,5 200 232,1 8,6 8,7 18,4
Pada  Tabel  1  merupakan  dataset  yang  akan digunakan  untuk  dianalisa  menggunakan  google collab.  Dataset  berikut  saya  ambil  dari  dataset publik  yang  sudah  terkonfirmasi  oleh  kaggle berikut link nya:
https://www.kaggle.com/datasets/ashydv/adverti sing-dataset/data  dengan  4  atribut  dan  memiliki 200 data.

## 3.2.   Pemrosesan Data
Pemrosesan  Data  merupakan  proses  yang dilakukan  untuk  mengelola  dan  mengubah  data agar  menjadi  lebih  bermanfaat  atau  dapat dipahami.

## Contoh Perhitungan
Rumus perhitungan manual Linear regression : Y= a + b1x1 + b2x1  …. (1) Y= 44,5 + 39,3(3) +45,1 (3) Y= 44,5 + 117,9 + 135,3 Y= 298
Y= a + b1x1 + b2x1  …..(2) Y= 230,1 + 37,8(1) + 69,2 (1) Y= 337,1
Y= a + b1x1 + b2x1 ……(3) Y= 17,2 + 45,9(2) + 69,3(2) Y= 17,2 + 91,8 + 138,6 Y= 247,6
Y= a + b1x1 + b2x1 ……(4) Y= 151,5 + 41,3 (4) +58,5 (4)
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 206
Y= 151,5 + 165,2 + 234 Y= 550,7
Y= a + b1x1 + b2x1 ……(5) Y= 180,8 + 10.8 (5) + 17,9 (5) Y= 180,8 + 54 + 292 Y= 526,8
Y= a + b1x1 + b2x1 ……(6) Y= 8,7 + 48,9(6) + 75(6) Y= 8,7 + 293,4 + 450 Y= 752,1
Y= a + b1x1 + b2x1 ……(7) Y= 57,5 + 32,8(7) + 23,5(7) Y= 57,5 + 229,6 + 164,5 Y= 451,6
Y= a + b1x1 + b2x1 ……(8) Y= 120,2 + 19,6 (8) + 11,6 (8) Y= 120,2 + 156,8 + 92,8 Y= 369,8
Y= a + b1x1 + b2x1 …….(9) Y= 8,6  + 2,1(9) +  1(9) Y= 8,6  + 18,9 + 9 Y= 36,5
Y= a + b1x1 + b2x1 .…..(10) Y= 199,8 + 8,2 (10) + 21,2 (10) Y= 199,8 + 82 + 212 Y= 493,8
Y= a + b1x1 + b2x1 ..…(11) Y= 66,1 + 5,8(11) + 24,2(11) Y= 66,1 + 63,8 + 266,2 Y= 396,1
Y= a + b1x1 + b2x1 …..(12) Y= 214,7+ 24(12) + 4(12) Y= 214,7 +288 + 48 Y= 550,7
Y= a + b1x1 + b2x1 + b3x1……(13) Y= 23,8 + 35,1(13) + 65,9(13) Y= 23,8 + 456,3 + 856,7 Y= 1336,8
Y= a + b1x1 + b2x1 + b3x1…….(14) Y= 97,5 + 7,6 (14) + 7,2 (14) Y= 97,5 + 106,4 + 100,8 Y= 304,7
Y= a + b1x1 + b2x1 + b3x1……(15) Y= 204,1 + 32,9(15) + 46(15) Y= 20,41 + 493,5 + 690 Y= 1387,6

## 3.3.   Validasi Model
Validasi  Model  untuk  menilai  dan  memastikan keandalan  serta  kemampuan  model  memastikan bahwa  regresi  linear  dapat  memberikan  hasil yang baik saat diterapkan pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Gambar 2. Penjualan Iklan Terhadap TV
Pada  gambar  2  merupakan  penjualan  iklan melalui  TV  pemasukan  penjualan    sangat  tinggi dikarenakan  banyak  titik  yang  berdekatan  yang berarti banyak yang berminat.
Gambar 3. Penjualan Iklan Terhadap Radio
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 207
Pada  gambar  3  merupakan  penjualan  iklan melalui  Radio  peminatnya  sedang  dikarenakan banyak  titik  yang  menyebar  yang  berarti peminatnya sedang.
Gambar 4. Penjualan Iklan Terhadap Newspaper ( Koran)
Pada  gambar  4  merupakan  penjualan  iklan melalui Newspaper peminatan kurang dikarenakan  banyak  titik  yang  lebih  sedikit berarti  peminatan  penjualan  dari  newspaper kurang diminati.

## 3.4.   Evaluasi Hasil
Evaluasi  Hasil  dari  analisis  penjualan iklan  media  massa  dan  elektronik  untuk mengukur keuntungan dari penjualan iklan media massa dan elektronik.
Jadi Hasil prediksi yang memberikan keuntuntungan dari penjualan iklan media massa dan elektronik:
TV Radio Newspaper 90% 34% 15%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan tujuan penelitian yang telah diuraikan bahwa yang paling berpengaruh adalah media  TV  dikarenakan  media  TV  adalah  90%, Radio  adalah  34%,  Newspapaer  adalah  15%. Kelebihan  analisis  menggunakan  regresi  linier pada  penelitian  ini  adalah  analisis  dapat dilakukan  melalui  proses  perhitungan  secara bersamaan  sehingga  didapatkan  perbandingan hasil  yang  lebih  cepat.  Sedangkan  kelemahan pada metode ini adalah ketidaktelitian perhitungan  serta  banyaknya  data  yang  diambil
dapat mempengaruhi hasil dari perhitungan yang kurang  akurat  sehingga  diharapkan  pada penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan analisis  dengan  menggunakan  regresi  linier berganda.

## 5. REFERENSI
[1] K. Nugroho, W. Hadi Kurniawati, dan R.
M.  Herdian  Bhakti,  “Perancangan  Sales Prediction  Model  Menggunakan  Metode Neural  Network,” J.  Ilm.  Intech    Inf. Technol.  J.  UMUS ,  vol.  4,  no.  02,  hal. 153–160, 2022, doi: 10.46772/intech.v4i02.870.
[2] H.  A.  Abdullah,  D.  R.  D.  Putra,  dan  Y. Azhar,  “Analisa  Penjualan  Video  Game Menggunakan  Metode  Ensemble,” JUST IT  J.  Sist.  … ,  vol.  12,  no.  3,  hal.  8–16,
2022, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just- it/article/view/6746 [3] M. T. Tombeng dan Z. Ardian, “Prediksi Penjualan  Supermarket  Menggunakan Pendekatan  Deep  Learning,” CogITo Smart J. , vol. 7, no. 1, hal. 160–169, 2021, doi: 10.31154/cogito.v7i1.306.160-169.
[4] A. I. Yanti dan O. R. Adhiyani, “Analisa Pengaruh  Iklan,  Cashback  Dan  User
Friendly Terhadap Impulse Buying Konsumen  Dompet  Elektronik  Ovo  Di Surakarta,” J.  MEBIS  (Manajemen  dan Bisnis) ,  vol.  5,  no.  2,  hal.  97–109,  2021, doi: 10.33005/mebis.v5i2.109.
[5] A.  M.  M.  Fattah,  A.  Voutama,  N.
Heryana, dan N. Sulistiyowati, “Pengembangan Model Machine
Learning  Regresi  sebagai  Web  Service untuk  Prediksi  Harga  Pembelian  Mobil dengan  Metode  CRISP-DM,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 5, hal. 1669, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.5021. [6] L.  Putra  Nasyuli,  I.  Lubis,  A.  Marwan Elhanafi,    corresponding  author,  dan  F. Teknik  Dan  Komputer,  “Penerapan
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 208
Model  Machine  Learning  Algoritma Gradient Boosting dan Linear Regression Melakukan  Prediksi  Harga  Kendaraan Bekas  Application  Of  Machine  Learning Models and Gradient Boosting Algorithms  Doing  Linear  Regression Vehicle Price Prediction Used,”
Penerapan Model Mach. Learn. Algoritm. Gradient  Boost.  dan  Linear  Regres. Melakukan  Prediksi  Harga  Kendaraan
Bek. ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  299–310,  2023,
[Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.unity- academy.sch.id/index.php/jirsi/index%0 Ahttp://creativecommons.org/licenses/by -sa/4.0/ [7] S. Suparmadi dan A. Ramadhani, “Sistem Estimasi Pencapaian Target Profit Menggunakan  Model  Regresi  Berbasis
Machine Learning,” J. Sci. Soc. Res. , vol.
5, no. 3, hal. 703, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i3.1042.
[8] I.  M.  Muhamad,  S.  A.  Wardana,  A.
Wanto,  dan  ...,  “Algoritma  Machine
Learning untuk penentuan Model Prediksi Produksi Telur Ayam Petelur di
Sumatera,” J. Informatics … , vol. 1, no. 4, hal.  126–134,  2022,  [Daring].  Tersedia pada:
https://djournals.com/jieee/article/view/3 82%0Ahttps://djournals.com/jieee/article/ download/382/283
[9] I. Ogi dan A. Alhasni, “Iklan Dan Harga Pengaruhnya  Terhadap  Penjualan  Mobil
Toyota  Avanza  Pada  Pt.  Hasjrat  Abadi Manado,” J.  Ris.  Ekon.  Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 2, no. 2, hal. 1021– 1031, 2014.
[10] A.  Wanto,  S.  Defit,  dan  A.  Perdana Windarto,  “Algoritma  Fungsi  Perlatihan pada  Machine  Learning  berbasis  ANN untuk Peramalan Fenomena Bencana,” J. RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  hal.  254–264,
2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3031.
[11] A. Muhadi dan A. Octaviano, “Penerapan Data  Mining  Untuk  Prediksi  Hasil Keuntungan  Lelang  Mesin  X-Ray  Tahun 2020 Dengan Metode K-Nearest
Neighbor  (Studi  Kasus :  PT.Ramadika Mandiri),” J.  Inform.  MULTI ,  vol.  1,  no. 2,  hal.  2985–8860,  2023,  [Daring].
Tersedia pada: https://jurnal.publikasitecno.id/index.php/ jim126
[12] N.  L.  P.  C.  Savitri,  R.  A.  Rahman,  R. Venyutzky,  dan  N.  A.  Rakhmawati,
“Analisis  Klasifikasi  Sentimen  Terhadap Sekolah Daring pada Twitter Menggunakan Supervised Machine Learning,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. , vol.  7,  no.  1,  hal.  47–58,  2021,  doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3216.
[13] Mulianto.  Jimmi  Hendrik  P.  Sitorus, “Sistem Informasi Absen Karyawan Pt Fif
Group  Pematang  Siantar  Berbasis  Web Dengan  Metode  Qr  Code,” Bisantara Inform. , vol. 4, no. 2, hal. 4, 2020.
[14] F.  F.  Kiedrowsky  dan  Andrianingsih, “Sentiment Analysis Marketplaces Digital menggunakan  Machine  Learning,” J.
JTIK (Jurnal Teknol. Inf. dan Komunikasi) , vol. 7, no. 3, hal. 493–499,
2023, doi: 10.35870/jtik.v7i3.1002.
[15] V.  Arinal  dan  M.  Azhari,  “Penerapan Regresi  Linear  Untuk  Prediksi  Harga Beras Di Indonesia,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, hal. 341–346, 2023.
[16] H. Suroyo, “Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) Penerapan  Machine  Learning  dengan Aplikasi  Orange  Data  Mining  Untuk
Menentukan  Jenis  Buah  Mangga,”
Sainteks , hal. 343–347, 2019.
[17] A. Satria, R. Maulida Badri, I. Safitri, dan H.  Artikel,  “Prediksi  Hasil  Panen Tanaman Pangan Sumatera dengan Metode  Machine  Learning,” Digit. Transform. Technol. | e , vol. 3, no. 2, hal.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 209
389–398, 2023.
[18] C.  Siregar,  A.  S.  Sembiring,  dan  H.  K. Siburian, “Perancangan Aplikasi Prediksi
Penjualan  Laptop  Dengan  Menerapkan Metode Regresi Linier,” J. Pelita Inform. , vol.  17,  no.  4,  hal.  416–421,  2018,
[Daring]. Tersedia
pada:
https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/v iew/1079/932
[19] T. Indarwati, T. Irawati, dan E. Rimawati, “Penggunaan  Metode  Linear  Regression Untuk Prediksi Penjualan Smartphone,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 6, no. 2, hal. 2–7, 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.369.
[20] H.  Larochelle,  Y.  Bengio,  J.  Louradour, dan P. Lamblin, “Exploring Strategies for Training  Deep  Neural  Networks,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 1, hal. 1–40, 2009, doi: Doi 10.1109/Tsmcc.2012.2220963.