## PENERAPAN DATA MINING UNTUK PERAMALAN TARGET PRODUKSI MINUMAN JUS KEMASAN MENGGUNAKAN METODE LINEAR REGRESI BERGANDA
Diat Ridwan Nugraha 1 , Tumini 2
Universitas Panca Sakti Bekasi 1,2
Jl. Raya Hankam No. 54 Pondok Melati Jati Rahayu Kota Bekasi 1,2
Email : diatrdwn@gmail.com 1 , kemuningijo@gmail.com 2

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan salah satu teknik data mining dengan menerapkan metode regresi linier dalam proses perencanaan produksi minuman. Data mining merupakan suatu teknik analisis data  yang digunakan untuk  mengidentifikasi pola,  hubungan, dan  informasi  berharga dari  kumpulan data  yang  besar. Metode regresi linier  merupakan  salah  satu  metode  statistik  yang  digunakan  untuk  memodelkan  hubungan  antara  variabel independen dan variabel dependen. Dalam penelitian ini, data yang dikumpulkan meliputi variabel-variabel yang berkaitan  dengan  produksi  minuman,  seperti  hasil  penjualan,  jumlah  pesanan  dan  jumlah  produksi.  Metode  regresi linier akan digunakan untuk membangun model matematika yang dapat memprediksi jumlah produksi minuman berdasarkan  variabel-variabel  yang  ada.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga  dalam  proses  perencanaan  produksi  minuman.  Dengan  menggunakan  metode  regresi  linier  dapat membantu perusahaan dalam melakukan peramalan produksi minuman di masa depan berdasarkan pola dan tren yang ditemukan dari analisis data. Hal ini dapat membantu perusahaan dalam mengatur persediaan bahan baku, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan mengurangi biaya produksi. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dan efisien dalam mengatur produksi minuman, serta memberikan manfaat ekonomi yang signifikan bagi perusahaan.
Kata Kunci : Data mining, perencanaan produksi, regresi linier berganda

## ABSTRACT
This  study  aims  to  apply  one  of  the  data  mining  techniques  by  applying  the  linear  regression  method  in  the beverage  production  planning  process.  Data  mining  is  a  data  analysis  technique  used  to  identify  patterns, relationships, and valuable information from large data sets. The linear regression method is one of the statistical methods  used  to  model  the  relationship  between  the  independent  variables  and  the  dependent  variable.  In  this study, the data collected includes variables related to beverage production, such as sales results, the number of orders and the amount of production. The linear regression method  will be used to build a mathematical model that can predict the amount of beverage production based on the existing variables. The results of this study are expected to provide valuable insights into the beverage production planning process. Using the linear regression method can assist companies in forecasting future beverage production based on patterns and trends found from data  analysis.  This  can  help  companies  manage  raw  material  inventories,  optimize  resource  use,  and  reduce production costs. The results of this study can be used as a basis for making better and more efficient decisions in managing beverage production, as well as providing significant economic benefits for the company.
Keyword : Data Mining, Production Planning, multiple linear regression

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  masyarakat  hidup  dalam  lingkungan modern  yang  memiliki  gaya  hidup  serba  instan, salah satunya terlihat dari  meningkatnya kebiasaan dalam mengkonsumsi minuman sari buah. Berdasarkan  data  Kementrian  Perindustrian  pada tahun  2021,  produksi  buah  di  Indonesia  mencapai 24,9  juta  ton  per  tahun  yang  turut  mendorong meningkatnya  konsumsi  minuman  sari  buah  di Indonesia (Kemendag, 2022).
Besarnya  produksi  pengolahan  buah  di  Indonesia turut  didukung  oleh  industri  di  sektor  hilir  yaitu sebanyak  41  perusahaan  dengan  total  kapasitas
produksi  sebesar  430.000  ton  per  tahun.  Selain kontribusinya  pada  sektor  industri  pengolahan, industri pengolahan buah juga berkontribusi terhadap ekspor sebesar USD 280 juta pada tahun 2021. Peramalan  atau  forecasting  merupakan  ilmu  yang bertujuan untuk mengetahui atau memperkirakan apa  yang  terjadi  pada  masa  yang  akan  datang berdasarkan  data  historis  di  masa  lampau.  Dalam peramalan,  dapat  dilakukan  berdasarkan  model matematis (kuantitatif), secara kualitatif berdasarkan  observasi,  serta  mengombinasikan keduanya  yaitu  model  matematis  dan  hasil observasi.
Perusahaan  mengalami  kendala  terkait  peramalan target  produksi  dalam  masalah  operasionalnya, dalam  menjalankan  bisninya  perusahaan  juga belum  memiliki  sistem  yang  mengakomodir kebutuhan  peramalan  target  produksi.  Jadi  saat musim  festive,  perusahaan  selalu  tidak  terkontrol antara  permintaan pasar  dengan  stok  yang  ada  di gudang  dimana  ini  menyebabkan  kadang  stok berlebih  juga  kekurangan  stok  untuk  memenuhi kebutuhan pasar.
Dengan  melakukan  peramalan  jumlah  produksi minuman  sari  buah  dapat  membantu  perusahaan untuk  dapat  memperhitungkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  proses  produksi  minuman  sari buah
pada masa yang akan datang dengan menggunakan data  historis  seperti  data  kebutuhan  penjualan  dan data pemesanan serta data produksi sebagai variable yang akan diprediksi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Identifikasi Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dipaparkan, identifikasi permasalahannya adalah :
1) Ketidakakuratan jumlah stok digudang dengan permintaan pasar terkait produk minuman sari buah kemasan
2) Belum  optimalnya  sistem  yang  digunakan untuk memprediksi target produksi berdasarkan  permintaan  pasar  di  perusahaan agar lebih efisien
3) Merancang  sistem  yang  dapat  memprediksi target  produksi  dengan  metode  regresi  linier berganda  pada  PT  Coca  cola  europacific partners Indonesia

## 2.2 Studi Literatur
Penelitian  ini  dimulai  dengan  melakukan  studi literatur  yang  mendalam  tentang  konsep  Data Mining,  Metode  Regresi  Linier  Berganda,  dan  alat analisis data seperti Rapid Miner. Studi literatur ini bertujuan  untuk  memperoleh  pemahaman  yang komprehensif  tentang  prinsip  dasar  data  minig, manfaatnya  dalam  konteks  prediksi  data,  dan kemampuan Rapid Miner dalam mengolah data.

## 2.3 Pengumpulan Data

## 2.3.1.Wawancara
Teknik  pengumpulan  data  dengan  wawancara dilakukan  dengan  cara  melakukan  tanya  jawab terhadap narasumber, yaitu pekerja yang  mengerti dan bertanggung jawab pada perusahaan

## 2.3.2. Observasi
Teknik  pengumpulan  data  dengan  cara  meninjau dokumen-dokumen  yang  memiliki  keterkaitan dengan  perencanaan  target  produksi  di  PT  Coca
cola       europacific partners Indonesia.

## 2.4 Jenis Data
Untuk  memperoleh  laporan  penelitian  yang  baik maka  diperlukan  data  yang  lengkap  serta  akurat sesuai yang dibutuhkan. Data yang diperlukan dalam penelitian  ini  data  dikelompokkan  berdasarkan sumbernya.

## 2.4.1 Data Primer
Data-data  perusahaan  yang  dapat  mendukung penulisan  laporan.  Seperti  data  tentang  sejarah  dan profil  perusahaan  serta  kegiatan  pelayanan  yang diberikan di dalam.

## 2.4.2 Data Sekunder
Buku-buku  refrensi  yang  berasal  dari  perpustakaan, data  dari  internet  maupun  data  yang  berasal  dari perusahaan  yang  dapat  membantu  dalam  penulisan seperti  struktur  organisasi  dan  Job  Description  dari masing-masing jabatan.

## 2.5 Pemodelan Data
Pemodelan data melibatkan pemilihan dan pengembangan  model  analisis  yang  tepat  untuk tujuan  yang  diinginkan.  Model  ini  akan  digunakan untuk menggambarkan hubungan antara variabel dan mencari  pola  dalam  data.  Contoh  model  termasuk regresi  linier,  regresi  logistik,  pohon  keputusan,  dan algoritma  machine  learning  lainnya.  Proses  ini melibatkan  pengelompokkan  variabel  sebagai  target (dependen) dan variabel independen (predictor) yang mempengaruhi target.

## 2.6 Pengujian
Setelah model data dikembangkan, langkah berikutnya adalah menguji model untuk memastikan kualitasnya.  Pengujian  data  melibatkan  penggunaan subset  data  yang  tidak  digunakan  dalam  proses pelatihan  (data  uji)  untuk  mengevaluasi  kinerja model. Metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, F1-score,  R-squared,  MSE,  dan  lain-lain  dapat digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana  model berhasil  melakukan  prediksi  atau  analisis  dengan baik.

## 2.7 Implementasi Data
Setelah  model  dianggap  berhasil  berdasarkan  hasil pengujian, tahap selanjutnya adalah mengimplementasikan model tersebut dalam lingkungan  produksi  atau  di  lingkungan  bisnis  yang sesuai.  Implementasi  data  melibatkan  integrasi model  dalam  sistem  yang  relevan  atau  penggunaan model  secara  aktif  dalam  pengambilan  keputusan sehari-hari.  Misalnya,  jika  model  digunakan  untuk peramalan  stok  atau  prediksi  penjualan,  hasil  model dapat digunakan untuk memandu keputusan manajemen dan operasional.
Dalam semua tahap ini, penting untuk memperhatikan  kualitas  data,  preprocessing  data yang  tepat,  serta  pemilihan  metode  dan  algoritma yang  sesuai  untuk  tujuan  yang  diinginkan.  Selain itu, validasi dan pemeliharaan model secara berkala sangat  penting  untuk  memastikan  bahwa  model tetap relevan dan berkinerja baik seiring waktu.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Kebijakan  atau  keputusan  selama  ini  yang dilakukan oleh manager untuk menentukan pengaruh  pencapaian  target  produksi  dengan  cara mengumpulkan  hasil-hasil  nilai  produksi  dan beberapa data-data yang menunjang kriteria-kriteria yang  telah  ditetapkan.  Pengaruh  total  pemesanan produk dan total penjualan untuk menentukan target produksi  yang  dilakukan  secara  manual  sangatlah membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama.  Untuk mengatasi permasalahan dalam menentukan pengaruh  target  produksi  yang  ada  pada  PT  Coca cola europacific partners Indonesia, maka diperlukan  suatu  alat  analisis  bagi  manager, supervisor dan manager produksi untuk memperkirakan  target  tersebut.  Alat  analisis tersebut  berupa  aplikasi  penunjang  keputusan berbasis komputer yang mengimplementasikan data mining  menggunakan  prediksi  yang  didalamnya sudah dilengkapi metode Regresi Linear  Berganda.
Dengan  ketersediaan  data  produksi  yang  lengkap, maka  data  mining  dapat  menggali  informasi  yang tersirat dari kumpulan data produksi yang diperoleh dari perusahaan tersebut.

## 3.1.1 Menentukan Variabel dan Koofisien Regresi
Data  akan  diolah  dengan  menerapkan  data  mining dengan  penggunaan  metode regresi  linear  berganda dalam  proses  untuk  prediksi  target  produksi. Beberapa  atribut  atau  komponen  variabel  yang digunakan yaitu terlihat pada Tabel sebagai berikut:
Tabel 1. Data Produksi Tahun 2022
Dari data diatas diolah menjadi data produksi seperti tabel dibawah ini:
Tabel 2. Data Produksi Tahun 2022 (Diolah)
Dari data tabel diolah diatas maka diperoleh perhitungan sebagai berikut:
1) Pada  bulan  Januari  Total  penjualan  (X1)  yang ada  yaitu :  13, total pemesanan (X2) sebanyak 9  dan  total  produksi  (Y)  sebanyak  12.  Maka  : X1²  =  172,  X2²  =  84,  Y  =  12,  Y*X1  =  163, Y*X2 = 114, X1*X2 = 120
2) Pada bulan Februari Total penjualan (X1) yang ada  yaitu :  27, total pemesanan (X2) sebanyak 10  dan  total  produksi  (Y)  sebanyak  20.  Maka X1²  =  747,  X2²  =  99,  Y  =  20,  Y*X1  =  551, Y*X2 = 200, X1*X2 = 272.
3) Pada  bulan  Maret  Total  penjualan  (X1)  yang ada  yaitu :  27, total pemesanan (X2) sebanyak 12  dan  total  produksi  (Y)  sebanyak  27.  Maka X1²  =  704,  X2²  =  134,  Y  =  27,  Y*X1  =  724, Y*X2 = 316, X1*X2 = 307.
4) Pada  bulan  April  Total  penjualan  (X1)  yang ada  yaitu :  19, total pemesanan (X2) sebanyak 11  dan  total  produksi  (Y)  sebanyak  21.  Maka X1²  =  363,  X2²  =  129,  Y  =  21,  Y*X1  =  390, Y*X2 = 233, X1*X2 = 216.
5) Pada bulan Mei Total penjualan (X1) yang ada yaitu  :  7,  total  pemesanan  (X2)  sebanyak  12 dan total produksi (Y) sebanyak 7. Maka X1² = 42, X2² = 134, Y = 7, Y*X1 = 42, Y*X2 = 75, X1*X2 = 75.
6) Pada bulan Juni Total penjualan (X1) yang ada yaitu  :  12,  total  pemesanan  (X2)  sebanyak  9 dan total produksi (Y) sebanyak 12. Maka X1² = 136, X2² = 86, Y = 12, Y*X1 = 137, Y*X2 = 109, X1*X2 = 108.
7) Pada bulan Juli Total penjualan (X1)  yang ada yaitu  :  14,  total  pemesanan  (X2)  sebanyak  9 dan total produksi (Y) sebanyak 14. Maka X1² = 199, X2² = 75, Y = 14, Y*X1 = 199, Y*X2 = 122, X1*X2 = 122.
8) Pada bulan Agustus Total penjualan (X1) yang ada  yaitu :  39, total pemesanan (X2) sebanyak 11  dan  total  produksi  (Y)  sebanyak  44.  Maka X1²  =  1,542,  X2²  =  122,  Y  =  44,  Y*X1  = 1.741, Y*X2 = 490, X1*X2 = 434.
9) Pada  bulan  September  Total  penjualan  (X1) yang  ada  yaitu  :  53,  total  pemesanan  (X2) sebanyak  11  dan  total  produksi  (Y)  sebanyak 55.  Maka  X1²  =  2,828,  X2²  =  126,  Y  =  55, Y*X1 = 2.918, Y*X2 = 615, X1*X2 = 596.
10) Pada bulan Oktober Total penjualan (X1) yang ada  yaitu :  51, total pemesanan (X2) sebanyak
12 dan total produksi (Y) sebanyak 51.  Maka X1²  =  2,564,  X2²  =  143,  Y  =  51,  Y*X1  = 2,566, Y*X2 = 605, X1*X2 = 605.
11) Pada  bulan  November  Total  penjualan  (X1) yang  ada  yaitu  :  57,  total  pemesanan  (X2) sebanyak  57  dan  total  produksi  (Y)  sebanyak 60.  Maka  X1²  =  3,287,  X2²  =  3,287,  Y  =  60, Y*X1  =  3,437,  Y*X2  =  3,437,  X1*X2  = 3,287.
12) Pada  bulan  Desember  Total  penjualan  (X1) yang  ada  yaitu  :  58,  total  pemesanan  (X2) sebanyak  58  dan  total  produksi  (Y)  sebanyak 57.  Maka  X1²  =  3,342,  X2²  =  3,342,  Y  =  57, Y*X1  =  3,320,  Y*X2  =  3,320,  X1*X2  = 3,342.
Kemudian  masukkan  angka  yang  telah  didapat pada  rumus  persamaan,  sehingga  diperoleh hasilnya sebagai berikut :
b0 (12) + b1 (377) + b2 (221) = 380 (Persamaan 1) b0  (377)  +  b1(15,927)  +  b2  (9,485)  =  16,189 (Persamaan 2)
b0  (221)  +  b1  (9,485)  +  b2  (7,760)  =  9,636 (Persamaan 3)
a. Kemudian ketiga persamaan d atas diselesaikan hingga  memperoleh  nilai  pada  b0,  b1,  b2. Langkah-langkah penyelesaiannya adalah sebagai berikut :
Pertama, persamaan 1 dan 2 dieliminasi (12) b0 + (377) b1 + (221) b2 = 380 (x 377) (377) b0 + (15,927) b1 + (9,485) b2 = 16,189
(x 12)
4,524 b0 + 142,129 b1 + 83,317 b2 = 143, 260 4,524 b0 + 191,124 b1 + 113,820 b2 = 194,268
0 + (48,995) b1 + (30,503) b2 = 51,008
(Persamaan 4)
Kedua, persamaan 1 dan 3 dieliminasi (12) b0 + (377) b1 + (221) b2 = 380
(x 221) (221) b0 + (113,820) b1 + (9,485) b2 = 83,980
(x 12)
2,652 b0 + 83,317 b1 + 48,841 b2 = 83,980
2,652 b0 + 113,820 b1 + 93,120 b2 = 115,632
0 + (30,503) b1 + (44,279) b2 = 31,652
(Persamaan 5)
Ketiga, persamaan 4 dan 5 dieliminasi 0 + (48,995) b1 + (30,503) b2 = 51,008 (x 30,503) 0 + (30,503) b1 + (44,279) b2 = 31,652 (x 48,995) (1,494,494,485)  b1  +  (930,433,009  )  b2  = 1,555,897,024 (1,494,494,485)  b1  +  (2,169,449,605)  b2  = 1,550,789,740 0 + 1,239,016,596 b2
b2 = 5,107,284 b2 = 5,107,284 / 1,239,016,596 b2 = -0.0041
Keempat,  masukkan  nilai  b2  kepersamaan  4  dengan mensubsitusikan  0  +  (48,995)  b1  +  (30,503)  b2  = 51,008 (48,995) b1 + (30.503*-0,0041) = 51,008 (48,995) b1 + (-125,0623) = 51,008 (48,995) b1 = 51.008 +125,0623 (48,995) b1 = 51.133,0623 b1 = 51.133,0623/(48,995) b1 = 1,0436 Kelima,  masukkan  nilai  b1  dan  b2  ke  persamaan  1 dengan  mensubsitusikan  b0  (12)  +  b1  (377)  +  b2 (221) = 380 b0 (12) + (1,0436*377) b1 + (-0,0041*221) b2 = 380 b0 (12) + 393,4372 + (-0,9061) = 380 b0 (12) = 380 – 394,4372 + 0,9061 b0 (12) = -12,5311 b0 = -12,5311/ 12 b0 = -1,0455 Jadi  sekarang  telah  diketahui  nilai  b0,  b1,  b2  dimana nilai-nilainya adalah sebagai berikut : b0 = -1,0455 b1 = 1,0436 b2 = -0,0041 sehingga persamaan regresinya menjadi : Y = -1,0455 + 1,0436(X1) + (-0,0041)(X2) Setelah  mendapatkan  persamaan  regresi  linear bergandanya  maka  dapat  ditentukan  prediksi  target produksi  pada  PT.  Coca  cola  Europacific  partners Indonesia,  berikut  ini  akan  disubtitusikan  nilai sample  di  bulan  Mei  kedalam  persamaan  regresi yang sudah didapat :
Y = -1,0455 + 1,0436(X1) + (-0,0041)(X2) Y = -1,0455 + 1,0436(7) + (-0,0041)(12) Y = -1,0455 + 7.3052 + (-0.049464558) Y = -1,0455 + 7.255735442 Y = 6.2102 = 6.200 (pembulatan)
Sehingga,  target  produksi  pada  bulan  Mei  adalah 6.200 pcs

## 3.2 Pembahasan

## Tampilan Menu Utama
Setelah  proses  menampilkan  aplikasi  dari  command prompt  (cmd)  berhasil,  admin  akan  diarahkan  ke menu  utama  dimana  pada  menu  utama  terdapat empat sub menu pengolahan data yang dapat diakses, yaitu menu input, menu regression calculation, menu prediction  result,  dan  delete.  Namun,  apabila  proses menampilkan  aplikasi  dari  cmd  tidak  berhasil  maka sistem  tidak  akan  memunculkan  aplikasi  untuk proses  data.  Berikut  halaman  menu  utama  dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini :

## Gambar 1. Tampilan Producation Target P

## Tampilan Sub Menu Regression Calculation
Pada  sub  menu  regression  calculation  terdapat proses  input  data  produksi  di  tahun  2022  yang mencakup  data  penjualan,  data  pemesanan  dan target produksi. Input data produksi yang dimaksud adalah proses menampilkan data nilai regresi dalam bentuk  setiap  bulan  yang  sudah  terdapat  pada database.
Gambar  2.  Tampilan  Sub  Menu  Regressin Calculation
Setelah  proses  penginputan  data  dan  proses persamaan  regresi  berhasil  dilakukan,  maka  sistem akan  memproses  hasil  dari  pencarian  target produksi  untuk  tahun  2023  sesuai  dengan  rumusan masalah yang telah ditentukan pada bab sebelumnya,  yang  dimana  sistem  ini  dibuat  untuk menentukan  target  produksi  tahun  2023.  Adapun halaman  menu  prediction  result  target  produksi tahun 2023 dengan mengambil contoh di bulan  Mei dapat dilihat pada gambar 3 berikut ini :

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  pada bagian sebelumnya, dapat disimpulkan beberapa hal dari penelitian ini yaitu:
• Adapun cara menganalisa data produksi, penjualan dan pemesanan pada tahun 2023 adalah dengan cara terlebih  dahulu  mengumpulkan  setiap  data  akurat yang terjadi setiap bulannya, kemudian data tersebut dikelompokkan dan selanjutnya dilakukan pembulatan  agar  data  yang  akan  dihitung  tidak terlalu besar nominalnya.
•  Untuk  mengimplementasikan  Teknik  data  mining menggunakan  metode  regresi  linier  berganda  dalam pemecahan  masalah  menentukan  target  produksi adalah dengan cara, terlebih dahulu tentukan variable Y,  X1  dan  X2,  selanjutnya  hitung  nilai  dari  setiap perpangkatan, lalu hitung menggunakan rumus untuk mencari nilai a, b1, dan b2, setelah nilai a, b1, dan b2 ditentukan saatnya pengujian sampel untuk menetukan  prediksi  target  produksi  yang  akan dicapai.
•  Untuk  merancang  sebuah  sistem  prediksi menggunakan  Teknik  data  mining  menggunakan metode  Regresi  Linier  Berganda  dapat  digunakan Bahasa  pemrograman  berbasis  desktop  sehingga menjadi  sebuah  aplikasi  prediksi  yang  dapat digunakan secara cepat dan jauh lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ambarwati,  Y.,  Bahri,  S.,  &  Susianti,  S.  (2019). ISOLASI  SENYAWA  TERPENOID DARI UMBI RUMPUT TEKI SEBAGAI ANTIKANKER. [2]  Ardiansah,  I.,  Adiarsa,  I.  F.,  Putri,  S.  H.,  & Pujianto,  T.  (2021).  Penerapan  Analisis Runtun Waktu pada Peramalan Penjualan Produk Organik menggunakan Metode Moving  Average dan Exponential Smoothing. Jurnal Teknik Pertanian Lampung , 10 (4), 548- 559.
[3]  Aristoteles,  A.,  Heningtyas,  Y.,  &  Kristiani,  M. (2020).  Canny  Edge  Detection  for Goldfish
(Carrasius auratus) Identification. [4]  FEBRIANTI,  M.  A.  (2022).  Analisis  Pola Pembelian Pelanggan Berdasarkan Transakspenjualan  Pada  Ritel  Dengan Metode Multilevel Association Rules. [5]  Kemendag.  (2022)  NL  June  2022.  Kemendag.
[Online]
https://bkperdag.kemendag.go.id
[6]  Mulyati,  S.,  Fadilah,  N.,  &  Saleh,  K.  (2019). Peramalan permintaan Toza Juice Strawberry  sebagai  dasar  penentuan kebutuhan persediaan bahan baku. Jurnal  Agribisnis  Terpadu , 12 (2),
217-237.
[8]  Nurhasanah,  N.,  Siwi,  M.  S.,  Supriyanto,  S.,  &
Aspita,  L.  (2019).  Analisis  Kadar Protein,  Lemak,  Dan  Total  Asam Laktat Dari Fermentasi Kefir Berbahan
Baku Kolostrum Sapi.
[9]  Ramadina,  S.  G.  (2023). PERENCANAAN KAPASITAS  PRODUKSI  PRODUK MINUMAN  KEMASAN  PADA  PT. XYZ (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Malang). Rukmana,  C.  T.  P.,  &  Burhany,  D.  I.  (2021).
Perhitungan Peramalan Penjualan dalam Penyusunan Anggaran Penjualan pada PT Industri Susu Alam Murni (ISAM). Indonesian  Accounting Literacy Journal , 1 (3), 705-716.
[9]  Sembiring,  A.  W.,  &  Prasetyawan,  Y. (2016). Perancangan Miniplant Pengolahan  Komoditas  Nanas  dan Jagung di Kecamatan Ngancar (Doctoral dissertation, Institut
Teknologi Sepuluh Nopember).
[10] Sembiring, F., Winata, H., & Kustini, R. (2018). Implementasi  Data  Mining  Untuk
Mengestimasi Perbandingkan Keuntungan  Antara  Tanaman  Jeruk dan Kopi di Desa Kutambelin Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda. Jurnal Cyber
Tech , 1 (4).
[11] Sembiring, F., Winata, H., & Kustini, R. (2018). Implementasi  Data  Mining  Untuk
Mengestimasi Perbandingkan Keuntungan  Antara  Tanaman  Jeruk dan Kopi di Desa Kutambelin Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda. Jurnal Cyber
Tech , 1 (4).
[12] Septifani, R. (2016). Raw Material Requirement Planning  of  Apple  Cider  Using Artificial Neural Network. Jurnal
Teknologi Pertanian , 17 (1), 59-68.
[13] Sianturi, F. A., Hasugian, P. M., Simangunsong, A.,  &  Nadeak,  B.  (2019). DATA
MINING: Teori
dan
Aplikasi
Weka (Vol. 1). IOCS Publisher.