## ANALISIS METODE TREND MOMENT DALAM FORECASTING UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENJUALAN PADA RESTORAN AYAM GEPREK GOKIL
Rizky Prayoga 1 ), Anita 2) , Josua Silaban 3) , Saut Parsaoran Tamba 4)
Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia Email : rizky_prayoga@gmail.com , anitayakub_pilchan@yahoo.com , josua_silaban@gmail.com , sautparsaorantamba@unprimdn.ac.id

## Abstract
Predictions  are  things  that  might  be  done  so  that  actions  taken  in  the  future  are  more  effective  and efficient.  Predictions  in  sales  are  absolutely  necessary  so  that  companies  /  institutions  can  avoid  big losses. Gokil Chicken Resto is a company engaged in the culinary field. Even though it is a Resto brand, it  must  have  a  business  license  in  the  form  of  a  CV  so  that  it  can  be  said  to  be  a  company.  The  Gokil Chicken Resto has a problem, namely in the loss of procuring raw materials to be produced in a culinary menu called Gokil Geprek Chicken. In a condition, sometimes the procurement of these materials will be left quite a lot or even run out. This causes losses in terms of cost and also consumer disappointment as well.  For  this  reason,  research  is  needed  in  the  form  of  sales  predictions  so  that  it  can  help  minimize losses  by  procuring  materials  that  are  more  effective  and  efficient.  This  study  uses  the  trend  moment method in analyzing sales to produce predictive numbers. The method of precise prediction accuracy uses MAPE (Mean Absolute Percentage Error). The accuracy of the prediction accuracy obtained is 99.36%.

## Keywords: Predictions, Sales, Inventory, Trend Moment, Analysis

## 1. PENDAHULUAN
Resto  Ayam  Gokil  merupakan  sebuah restoran  yang  mengkhususkan  diri  dalam penjualan  makanan  seperti  ayam  geprek,  mie goreng,  dan  kentang  goreng.  Restoran  ini berlokasi di Jl. Gagak Hitam, No. 165. Saat ini, Resto  Ayam  Gokil  mengalami  pertumbuhan yang  baik,  baik  dari  sisi  jumlah  pelanggan maupun  variasi  makanan  yang  ditawarkan. Sehingga  resto  ini  memerlukan  suatu  sistem yang mampu memproyeksikan atau memprediksi jumlah penjualan di masa depan.
Permasalahan  yang  sering  muncul  di Resto  Ayam  Gokil  adalah  kelebihan  atau kekurangan  stok  bahan  yang  dibutuhkan,  serta kurang  pemahaman  terhadap  bahan-bahan  yang terjual  yang  menyebabkan  pengelolaan  kas menjadi  tidak  optimal.  Hal  ini  terjadi  karena terjadi  penumpukan  stok  bahan  dalam  satu produk  dan  kekurangan  stok  bahan  dalam produk lainnya.
Saat  ini,  berbagai  teknologi  yang berbasis  komputer  telah  diterapkan  untuk
memfasilitasi  penyelesaian  tugas  dengan  lebih mudah  [1]–[10],  [11]–[13].  Oleh  karena  itu, untuk  mengatasi  permasalahan  yang  sering terjadi  di  Resto  Ayam  Gokil  diperlukan  suatu sistem  yang  dapat  melakukan  ramalan  atau prediksi  terhadap  jumlah  penjualan  di  masa depan  untuk  periode  yang  akan  datang.  Sistem ini  diharapkan  dapat  membantu  Resto  Ayam Gokil  dalam  mengoptimalkan  pengelolaan  stok bahan,  menghindari  kelebihan  atau  kekurangan, serta  memperbaiki  arus  kas  secara  keseluruhan. [14]–[22].
Suatu  peramalan  bisa  dilakukan  dengan menggunakan
metode perhitungan
menggunakan  Trend  Moment.  Trend  Moment dan Forecasting merupakan salah satu pengambilan data yang memilki kesesuaian yang akurat  dan  efektif  untuk  menangani  masalah seperti  data  dalam  jumlah  besar. Metode  Trend Moment  merupakan  suatu  pendekatan  yang menggunakan  teknik  perhitungan  statistika  dan matematika  khusus  untuk  menggantikan  garis patah-patah  yang  terbentuk  dari  data  historis
perusahaan  dengan  fungsi  garis  lurus.  Untuk mengevaluasi  kinerja  Metode  Trend  Moment, digunakan  Analisa  Trend  yang  mengacu  pada kecenderungan  pergerakan  naik  atau  turun dalam jangka panjang, yang dihitung berdasarkan  rata-rata  perubahan  dari  waktu  ke waktu.  Rata-rata  perubahan  tersebut  dapat meningkat atau menurun. Jika rata-rata perubahan  meningkat,  ini  menunjukkan  tren positif  atau  kecenderungan  naik.  Sebaliknya, jika rata-rata perubahan menurun, ini menunjukkan  tren  negatif  atau  kecenderungan menurun.
Peramalan  merupakan  proses  untuk memperkirakan
atau memproyeksikan permintaan  konsumen  potensial  untuk  periode waktu  tertentu  dengan  menggunakan  berbagai asumsi,  berdasarkan  pertimbangan  teknis  [8], [10],  [14].  Sementara  itu,  peramalan  penjualan adalah  estimasi  mengenai  aktivitas  perusahaan dalam periode waktu mendatang, dan juga berisi estimasi mengenai kondisi atau posisi keuangan perusahaan di masa depan.

## 2. METODE PENELITIAN Jenis Penelitian
Penelitian  kuantitatif  adalah  suatu  studi yang  sistematis  untuk  mempelajari  sebuah fenomena  dengan  mengumpulkan  data  yang dapat  diukur  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  atau  komputasi.  Tujuan  utama  dari penelitian ini adalah untuk memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang hubungan  mendasar  antara  pengamatan  empiris dan  data  yang  diperoleh  secara  kuantitatif.  Inti dari jenis penelitian ini adalah proses pengelompokan data menggunakan metode data mining dengan basis data yang lebih luas.

## Prosedur Penelitian
Untuk  memudahkan  penyusunan  laporan penelitian  ini,  diperlukan  suatu  rangkaian kerangka  kerja  penelitian  yang  terstruktur. Rangkaian kerangka kerja penelitian ini mencakup  serangkaian  langkah  yang  akan dilakukan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang akan  dibahas.  Berikut  adalah  susunan  kerangka kerja penelitian yang telah disusun::

## Gambar 1. Kerangka Kerja

## Pengumpulan Data
Dalam  pengumpulan  data-data  yang  diperlukan dalam  penyusunan  penelitian  ini,  maka  peneliti menggunakan beberapa tahapan yaitu : 1. Studi Lapangan
Pada penelitian ini, dilakukan suatu metode yang  melibatkan  kunjungan  langsung  ke  lokasi Restoran  Ayam  Geprek  Gokil  di  Jl.  Gagak Hitam  No.  165  untuk  mengumpulkan  data. Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan adalah  melalui  observasi  terhadap  lokasi restoran  guna  memperoleh  informasi  tentang penjualan produknya serta kendala-kendala yang dihadapi dalam operasionalnya. [28].
2. Penelitian perpustakaan
Penelitian perpustakaan adalah suatu pendekatan yang  digunakan  oleh  peneliti  dalam  mencari, mengumpulkan,  dan  menganalisis  sumber  data yang  nantinya  akan  diolah  dan  disajikan  dalam bentuk  laporan.  Dalam  konteks  ini,  peneliti melakukan  penelitian  perpustakaan  dengan tujuan  mengumpulkan  teori  yang  terdiri  dari jurnal-jurnal  penelitian  sebagai  referensi  untuk penelitian yang sedang dilakukan. [16], [19].
3. Wawancara ( Interview )
Wawancara  adalah  percakapan  dua  orang atau  lebih  yang  berlangsung  antara  narasumber dan pewawancara dengan tujuan mengumpulkan data-data berupa informasi. Usaha pengumpulan data dengan cara mengajukan beberapa pertanyaan kepada salah satu staff pada Restoran Ayam  Geprek  Gokil.  Disini  peneliti  secara
Mulai Pengambilan Data Analisis Data Implementasi Data Hasil Data Vertifikasi Data
langsung  bertatap  muka  dengan  Bapak  Ifan Solihin  sebagai  supervisor  penjualan  untuk melakukan wawancara agar mendapatkan informasi.  Adapun  pertanyaan  yang  diajukan penulis adalah :
1. Masalah  apa  yang  terjadi  terkait kerugian  pada  Restoran  yang  sering dialami?
2. Bagaimana  biasanya  pihak  Restoran mensolusikan  masalah  tersebut  sampai saat ini?
3. Apakah ada sistem yang dapat memprediksi  penjualan  produk  pada Restoran Ayam Geprek Gokil?
4. Bagaimana bila solusi terhadap kerugian
Restoran menggunakan Analisis prediksi? Sehingga data penelitian yaitu Tabel 1. Dataset Bulan 2018 2019 2020 2021 2022 Januari 56 126 37 78 59 Februari 62 127 36 67 15 Maret 45 153 67 44 18 April 33 151 51 92 43 Mei 48 126 24 94 20 Juni 33 167 51 88 17 Juli 23 160 60 86 55 Agustus 11 139 67 81 54 September 21 177 53 75 60 Oktober 15 93 26 77 10 November 67 98 39 26 15 Desember 74 97 22 42 11 JUMLAH 488 1.614 533 850 377

## 1. Analisis Data
Proses  pengelolaan  data  dengan  tujuan untuk  menemukan  informasi  yang  berguna berdasarkan  studi  pustaka  pada  jurnal  –  jurnal
yang  dapat  dijadikan  dasar  dalam  pengambilan keputusan untuk solusi suatu permasalahan [33].
2. Implementasi Data
Dengan  mengimplementasikan  isi  data dalam  metode trend  moment untuk  dapat mengatasi permasalahan yaitu untuk memprediksi penjualan sehingga pengaruh unsur subjektif dalam menentukan peramalan penjualan nantinya dapat di hindarkan [34], [35]. 3. Hasil Data
Perhitungan  metode trend  moment akan menghasilkan kalkulasi – kalkulasi prediksi pada penjualan  ayam  geprek  gokil  kedepannya pada Restoran Ayam Geprek Gokil
4. Verifikasi Data
Verifikasi  data  ini  untuk  membandingkan hasil perhitungan manual dengan aplikasi sistem peramalan  /  prediksi  dengan  metode trend moment .  Dan  menghitung  tingkat  error  prediksi dengan kalkulasi Mean Absolutely Percentage.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data penjualan ayam geprek pada Resto Ayam Gokil pada 5 (lima) tahun terakhir yaitu tahun 2018 - 2022 yang telah dikumpulkan sebagai berikut

## Tabel 2. Dataset
Bulan 2018 2019 2020  2021  2022 Januari 56 126 37 78 59 Februari 62 127 36 67 15 Maret 45 153 67 44 18 April 33 151 51 92 43 Mei 48 126 24 94 20 Juni 33 167 51 88 17 Juli 23 160 60 86 55 Agustus 11 139 67 81 54 September  21 177 53 75 60 Oktober 15 93 26 77 10 November  67 98 39 26 15 Desember 74 97 22 42 11
Jumlah 488 1.614  533 850 377
Dari  data  penjualan  tersebut  maka  akan dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode trend  moment sehingga  menghasilkan  angka prediksi.  Metode trend  moment memiliki  alur kerja  yang  dilakukan  sebagai  langkah-langkah perhitungan.  Dimana  alur  ini  merupakan petunjuk  dalam  penggunaan  metode trend momen.
Mulai Pilih data Data terpilih Olah data Mencari nilai b Mencari nilai a Persamaan forcasting Analisis data terpilih Hasil analisi Hitung akurasi Hasil akurasi Selesai
Gambar 2. Flowchart metode Trend Moment
Di  mulai  pada  Pilih  Data  dan  Data  Terpilih    di dapat  dari  data  penjualan  Resto  Ayam  Gokil pada  lima  tahun  terakhir.  Kemudian  Olah  Data
yaitu  data  penjualan  yang  telah  terbentuk  untuk diubah dengan menambahkan nilai X dan Y.
Tabel 3. Menentukan nilai Waktu, nilai X dan Y, serta X 2
Mencari  nilai  a  dan  b  untuk  mendapatkan
persamaan 𝑌  =  𝑎 +  𝑏𝑋 3862 = 60𝑎 + 1770𝑏
232143830 = 190𝑎 + 2470𝑏 |3862| Eliminasi persamaan (1) dan (2): 22264280 = 60𝑎 + 1770𝑏            |9,5| 232143830 = 190𝑎 + 2470𝑏     |1| 211510660 = 190𝑎 + 1805𝑏 232143830 = 190𝑎 + 2470𝑏        − −20633170 = −665𝑏 𝑏 = 31027,32
Substitusi b ke persamaan (1) 22264280 = 20𝑎 + 190𝑏 22264280 = 20𝑎 + 190(31027,32) 20𝑎 = 5895191,37 − 22264280 𝑎 = 818454,46
Memasukkan nilai X 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 𝑌 = 818454,46 + 31027,32(21) Index musim
= rata − rata permintaan bulan tertentu rata − rata permintaan perbulan
= 14,7002878
Index musim = 1820145 1113214 = 1,64
Y ′ = Index Musim  ×  Y Y ′ = 1,64 × 14,7002878 Y ′ = 42.378531073446

## PEMBAHASAN
Nilai 42.378531073446 adalah  hasil  dari  metode trend  moment yang  merupakan  nilai  prediksi. Nilai prediksi ini harus dilakukan pencarian nilai akurasinya.  Nilai  akurasi  ini  memerlukan metode  lain  dalam  pencariannya.  Disini  penulis memakai  metode  MAPE  ( Mean  Absolute Percentage Error ). Perhitungan MAPE yaitu
MAPE = | Y − Y ′
Y | × 100%
= 14,7002878 − 42.378531073446
14,7002878
× 100%
= −0,64 Akurasi = 100% − kesalahan = 100% − 0,64% = 99,36%
Jadi  stok  yang  harus  disediakan  di  bulan Februari  tahun  2023  adalah  2410847,20.  Hasil pengujian  keakuratan  yang  diperoleh  dari perbandingan  antara  data  aktual  dengan  data ramalan  pada  Februari  tahun  2023  adalah 99,36%.

## Gambar 3. Data Penjualan

## Gambar 4. Hasil Prediksi

## 4. KESIMPULAN
Dari  pembahasan  yang  sudah  dilakukan maka  kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah penerapan metode trend moment dalam memprediksi penjualan ayam geprek gokil pada Resto Ayam Gokil yang akan terjadi kedepannya  dikategorikan  efketif  karena  hasil error yang didapat 0.64% dengan tingkat akurasi 99.36%.  Dengan  adanya  penelitian  ini  maka diharapkan Resto Ayam Gokil dapat
mempersiapkan cost produksi lebih tepat efisien. Penelitian  ini  juga  memberikan  pengetahuan pada penulis dalam hal pembelajaran datamining mengenai metode prediksi.

## 5. REFERENSI
[1] V.  M.  M.  Siregar et  al. ,  “Decision support  system  for  selection  of  food  aid recipients  using  SAW  method,” AIP Conf.  Proc. ,  vol.  2453,  no.  July,  2022, doi: 10.1063/5.0094385.
[2] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of the best teachers,” AIP Conf. Proc. ,  vol.  2453,  no.  July,  2022,  doi:
10.1063/5.0094437. [3] Kisno,  V.  M.  M.  Siregar,  H.  Sugara,  A.
T.  Purba,  and  S.  Purba,  “Jurnal  abdi insani,” J.  Abdi  Insa. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.
570–579, 2022.
[4] P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Performance Evaluation of ZigBee Mesh Communication on the Internet of Things (IoT),” 3rd  2021  East  Indones.  Conf. Comput.  Inf.  Technol.  EIConCIT  2021 , pp. 7–13, 2021, doi: 10.1109/EIConCIT50028.2021.9431875. [5] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[6] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A.
Kitagawa, “Soil moisture sensor based on
Internet  of  Things  LoRa,” Iota ,  vol.  1, no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[7] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf.
dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec.
2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[8] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  A.  T. Purba,  H.  Sugara,  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  TOPSIS  Algorithm for  Selection  of  Prominent  Student Class,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no.
1, p. 012038, Feb. 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1783/1/012038.
[9] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk Peningkatan Pelayanan Pelanggan Dalam Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[10] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee
Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[11] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  S.  Sirait,
“PREDIKSI  PRESTASI  MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  67,  Jun. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.512.
[12] S.  Sonang,  S.  Defit,  and  M.  Ramadhan, “JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika)  Analisis  Optimasi  Fungsi Pelatihan  Machine  Learning  Neural Network dalam Peramalan Kemiskinan,” vol.  7,  no.  3,  pp.  359–369,  2021,
[Online]. Available: https://www.bps.go.id/.
[13] S.  S.  Sitanggang,  S.  Defit,  and  M. Ramadhan,  “Analisis  Optimasi  Fungsi Pelatihan  Machine  Learning  Neural Network dalam Peramalan Kemiskinan,”
J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  7, no.  3,  p.  359,  Dec.  2021,  doi: 10.26418/jp.v7i3.50092.
[14] A.  Amrullah,  E.  Affandi,  W.  Riansyah, and  S.  Sobirin,  “Peramalan  Penjualan Bulanan  menggunakan  metode  Trend
Moment  pada  Toko  Suamzu  Boutique,” J.  SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 19, no. 2, p.
46, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i2.2423.
[15] D.  N.  Fitriani  and  P.  A.  Rakhma  Devi, “Implementasi  Metode  Trend  Moment pada  Jumlah  Produksi  Baju  Distro Jatirogo,” Nuansa Inform. , vol. 16, no. 1,
pp. 134–140, 2022, doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5329.
[16] N.  Indah  Kusuma  Wardhani,  I.  Hartami S,  and  W.  Dwi  Puspitasari,  “Sistem Forecasting  Penjualan  Beras  Dengan Menerapkan  Metode  Trend  Moment,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  6, no. 2, pp. 901–907, 2022, doi:
10.36040/jati.v6i2.5780.
[17] T.  Fakhta,  T.  Nasution,  A.  R.  Lubis,  S. Informasi,  U.  H.  Medan,  and  U.  Mikro, “Analisis Metode Trend Moment Sebagai Peramalan ( Forecast ) Penjualan UMKM Dimsum,”  no.  April  2021,  pp.  117–126, 2023.
[18] D.  Irawan,  “Prediksi  Harga  Kebutuhan Pokok di Kota Kediri Dengan
Menggunakan  Metode  Trend  Moment,”
Ekon.  Akunt. ,  vol.  01,  no.  08,  pp.  1–13, 2016.
[19] A. N. Safitri and F. A. Sianturi, “Analisa Metode Trend Moment Untuk Peramalan Penjualan  Stok  Barang  Pada  Toko  Sun Oleh-Oleh,” J.  Ilmu  Komput.  dan  Sist. Inf. , vol. 3, no. 1.1, pp. 91–102, 2020.
[20] I. Yulian, D. Sri Anggraeni, and Q. Aini, “Penerapan  Metode  Trend  Moment Dalam Forecasting Penjualan Produk Cv. Rabbani  Asyisa,” JURTEKSI  (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 2407–1811, 2020.
[21] M. A. Firmansyah, A. P. Sasmito, and H.
Z. Zahro, “Aplikasi Forecasting Penjualan Bahan Bangunan Menggunakan,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.
Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 526–533, 2021.
[22] F.  R.  Hariri  and  C.  Mashuri,  “Sistem Informasi  Peramalan  Penjualan  dengan
Menerapkan Metode Double Exponential Smoothing  Berbasis  Web,” Gener.  J. , vol.  6,  no.  1,  pp.  68–77,  2022,  doi: 10.29407/gj.v6i1.16204.
[23] D.  Astuti,  D.  Y.  Hartanti,  S.  T. Nurhayanti, and H.
Fransiska, “Clustering and Forecasting of Covid-19 Data  in  Indonesia,” J.  Mat.  Stat.  dan Komputasi ,  vol.  18,  no.  3,  pp.  324–335, 2022, doi: 10.20956/j.v18i3.18882.
[24] T.  M.  Jannah,  L.  Latipah,  and  A. Muchayan,  “Decision  Support  System
Forecasting Penjualan Menggunakan
Metode  Simple  Moving  Average  (Studi Kasus :  CV.  Perkakas  Indonesia),” J. Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) , vol.  11,  no.  2,  pp.  214–222,  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i2.1434.
[25] I.  T.  Julianto,  D.  Kurniadi,  M.  R. Nashrulloh, and A. Mulyani, “Comparison  of  Data  Mining  Algorithm For Forecasting Bitccoin Crypto
Currency Trends,” J. Tek. Inform. , vol. 3,
no. 2, pp. 245–248, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.2.194.
[26] I. Yulianti and A. Rahmawati, “Pengembangan Sistem Forecasting
Penjualan  Pada  Aplikasi  Point  of  Sales
Menggunakan  Metode  Trend  Least Square,” Ldng. Artik. Komput. , vol. 2, no.
2, pp. 24–31, 2022.
[27] Poernomo,  “Sinergisme  Metode  Trend Moment  Sebagai  Model  Pendukung Keputusan  Dalam  Perancangan  Visual Forecasting  Penjualan,” Semin.  Nas.
Teknol.  Inf.  dan  Multimed. ,  pp.  91–96, 2016.
[28] M.  Solehuddin,  W.  A.  Syafei,  and  R. Gernowo,  “Metode  Decision  Tree  untuk Meningkatkan Kualitas Rencana Pelaksanaan Pembelajaran dengan Algoritma  C4.5,” J. Penelit. dan Pengemb.  Pendidik. ,  vol.  6,  no.  3,  pp. 510–519, 2022, doi: 10.23887/jppp.v6i3.52840. [29] I.  A.  Darmawan,  M.  F.  Randy,  I.
Yunianto, M. M. Mutoffar, and M. T. P.
Salis, “Penerapan Data Mining
Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk Menentukan  Pola  Golongan  Penyandang Masalah  Kesejahteraan  Sosial,” Sebatik , vol.  26,  no.  1,  pp.  223–230,  2022,  doi: 10.46984/sebatik.v26i1.1622.
[30] Giyanafrenti, “Analisis sistem pengelolaan  rekam  medis  rawat  inap rumah sakit umum daerah Kota Semarang,” Kesehat.  Masy. ,  vol.  1,  pp. 48–61, 2018.
[31] D.  A.  Trianggana,  “a  Peramalan  Jumlah Siswa-Siswi Melalui Pendekatan Metode Regresi Linear,” J. Media Infotama ,  vol. 16,  no.  2,  pp.  115–120,  2020,  doi: 10.37676/jmi.v16i2.1149.
[32] E.  Fauziningrum,  M.Pd  and  E.  I. Sulistyaningsih, “Penerapan Data Mining Metode  Decision  Tree  Untuk  Mengukur Penguasaan  Bahasa  Inggris  Maritim (Studi  Kasus  Di  Universitas  Maritim Amni),” J. Sains Dan Teknol. Marit. , vol.
22, no. 1, p. 41, 2021, doi:
10.33556/jstm.v22i1.285. [33] I. Maemanah and N. Sofiyati, “Peramalan  Jumlah  Penduduk  Desa Pandak  Tahun  2022  Dengan  Metode Exponential  Smoothing,” Sci.  Timeline , 2022.
[34] H.  D.  Wijaya  and  S.  Dwiasnati, “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  Naïve  Bayes  pada  Penjualan Obat,” J.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  1–7,
2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[35] 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.