## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 2 Iss. 1 April 2022, pp: 62-70 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Prediction System for Determine The Number of Drug Orders using Linear Regression

## Sistem Prediksi untuk Penentuan Jumlah Pemesanan Obat Menggunakan Regresi Linier
Rice Novita 1* , Indri Yani 2 , Gunawan Ali 3
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sultan Syarif Kasim Riau
3 Jurusan Teknik Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dharmas Indonesia
E-Mail: 1 rice.novita@uin-suska.ac.id,
2 indri.yanni1997@gmail.com, 3 goenawanalie@gmail.com ,
Received Apr 20th 2022; Revised Apr 26th 2022; Accepted Apr 30th 2022 Corresponding Author: Rice Novita

## Abstract
Medicine is a major factor for health agencies. With the availability of sufficient drugs, it can provide maximum service, thus avoiding bad risks for patient safety. Excess availability of drugs will cause buildup and drug losses associated with drug expiration. And the shortage of drugs will have an adverse effect on the hospital and especially patient safety. With the outgoing drug data, the hospital can find out how much medicine is available per month. The data analysis process can be done using the Linear Regression method by determining the independent variables. Predictions made by the Linear Regression method can be measured using the calculation of Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Predictions that have been standardized and measured so that they can be used with future data can quickly develop a Prediction System. The  design  of  the  prediction  system  uses  the  Object  Oriented  Analysis  Design  (OOAD)  design  method.  This  research produces a prediction system that can predict the amount of drugs out and predict drug orders. With a MAPE value of 12.42% and a test of the acceptance of this prediction system of 74.64. meaning that the prediction system is good and in accordance with the needs .
Keywords: Drug, Linear Regression, MAPE, Prediction, UAT

## Abstrak
Obat merupakan faktor utama bagi instansi kesehatan. Dengan ketersediaan obat yang cukup dapat memberikan pelayanan yang  maksimal,  sehingga  terhindar  dari  resiko  buruk bagi  keselamatan  pasien.  Ketersediaan obat yang  berlebihan  akan menyebabkan penumpukan dan kerugian obat terkait dengan kadaluwarsa obat. Dan kekurangan obat akan mengakibatkan efek yang tidak baik bagi Rumah sakit dan khususnya keselamatan pasien. Dengan data obat keluar, pihak rumah sakit bisa mengetahui berapa banyak ketersediaan obat perbulannya. Proses Analisis data yang bisa dilakukan dengan menggunakan metode Regresi Linear dengan menentukan variable bebas. Prediksi yang dilakukan dengan metode Regresi Linear dapat diukur menggunakan perhitungan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).  Prediksi yang telah dikakukan dan diukur agar  dapat  digunakan  dengan  data  kedepannya  secara  cepat  dibangunkan  sebuah  Sistem  Prediksi.  Perancangan  Sistem prediksi menggunakan metede perancangan Object Oriented Analysis Design (OOAD). Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem prediksi yang dapat memprediksi jumlah obat keluar dan memprediksi pemesan obat. Dengan nilai MAPE sebesar 12.42% dan pengujian terhadap penerimaan sistem prediksi ini sebesar 74.64. artinya sistem prediksi sudah baik dan sesuai dengan kebutuhan.
Kata Kunci: MAPE, Obat, Prediksi, Regresi Linier, UAT

## 1. PENDAHULUAN
Instansi  Kesehatan  merupakan  salah  satu  tempat  yang  menyediakan  pelayanan  kesehatan.  Seiring dengan meningkatnya perindustrian dan perekonomian, para pemilik modal berupaya mengembangkan bisnis dalam  bidang  kesehatan.  Seperti  Rumah  Sakit,  Klinik,  dan  Apotik  merupakan  salah  satu  bisnis  di  bidang
kesehatan yang terus mengalami peningkatan[1]. Pola hidup yang kurang sehat dan lingkungan yang kurang sehat memudahkan tubuh terserang virus atau penyakit [2].  Penyakit berkaitan dengan pengobatan, pengobatan yang tepat pada waktunya akan memberikan hasil yang lebih baik. Metode pengobatan yang dilakukan oleh dokter akan disesuaikan pada jenis penyakit pasien [3]. Ketersediaan alat kesehatan dan obat obatan merupakan bahan  pokok  utama  pada  penyembuhan  atau  penyelamantan  pasien  [4][5].  Hal  ini  akan  mempengaruhi perkembangan  dan  pendapatan financial dari  rumah  sakit.  Banyaknya  pasien  yang  datang  ke  Rumah  sakit untuk berobat akan meningkatkan pendapatan. Kekurangan alat kesehatan khusunya obat obatan pada Rumah Sakit akan menimbulkan kekecewaan pasien dan akan berpengaruh pada kurang minatnya pasien untuk datang kembali.
Untuk  itu  dalam  menangani  ketersediaan  obat  obatan  perlunya  sebuah  sistem  prediksi.  Dalam memprediksi ketersediaan dapat dilakukan dengan beberapa metode. Salah satunya Regeresi Linear. Regresi Linear merupakan  salah  satu  metode  statistik  yang  memiliki  tingkat  akurasi  tinggi.  Dalam  prosesnya diterapkan  pada  kumpulan  data  untuk  memvisualisasikan  tren  kasus  yang  terpengaruh.  yang  dipergunakan untuk melakukan peramalan atau prediksi [6]. Regresi linear memiliki variable bebas dan variable tidak bebas yang memiliki hubungan yang yang sangat kuat antar variabel. [7] Hasil yang di dapat menggunakan metode ini juga lebih terperinci daripada metode prediksi lainnya.[8][9]. Dengan adanya prediksi diawal kekurangan dan penumpukan obat tidak akan terjadi.
Untuk  pengukuran  kualitas  ketetapan  peramalan  atau  prediksi  model  regresi  menggunakan mean absolute percentage error (MAPE). MAPE sangat intuitif interpretasi dalam hal kesalahan relative dan sering digunakan saat kuantitas untuk diprediksi diketahui tetap jauh di atas nol [10] [11]. Dengan demikian penelitian ini  akan  menerapkan  metode regreni  linear untuk  memprediksi  jumlah  obat  keluar dan menentukan  jumlah pemesanan  obat.  Sedangkan  untuk  pengukuran  kualitas  menggunakan mean  absolute  percentage  error (MAPE).

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian ini adalah Research and Development dengan model pengembangan 4D ( Four D ). model 4D memiliki tahapan pertaman pendefenisisan, perancangan, pengembangan dan penyebaran. .
Define Analisis Kebutuhan Studi literatur Identifikasi  Masalah DESIGN DEVE LOPMENT Diseminasi Penetuan Variabel Analisis Regresi Linear MAPE Sistem Prediksi Pengkodingan sistem Testing dan Implementasi (Black Box Testing) Validitas, Praktikalitas dan efektifitas Ahli pakar teknologi Operator/User Ahli pakar evaluasi
Gambar 1. Model Four D
Pada Gambar 1 menjelaskan tahapan tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini. Tahap pendefenisian melakukan  analiss  kebutuhan,  studi  literature  dan  identifikaasi  masalah.  Pada  tahapan  kedua  adalah
perancangan, proses yang dilakukan pada perancagan ini adalah menentukan variable, melakukan perhitungan dengan regresi linear, setelah perhitungan selesai dilakukan pengujian error menggunakan MAPE. Dari hasil analisis  melangkah  pada  perancangan  sistem  prediksi  dan  pengkodingan.  Selanjutkan  pada  tahapan  ketiga adalah pengembangan. Proses pengembangan yang dilakukan dengan melakukan uji validitas, uji praktikalitas dan  efektifitas  kepada  pakar  dan  pengguna.  Terakhir  tahap  penyebaran.  Penyebaran  dilakukan  adalah penyebaran terbatas.
Penelitian ini menggunakan metode regresi linier untuk memprediksi jumlah obat dengan menggunakan data obat keluar bulan Januari 2018 – Oktober 2019. Setelah menghitung hasil prediksi dilakukan perhitungan eror pada hasil prediksi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Kemudian akan di rancang antarmuka  sistem  prediksi.  Untuk  pengujian  sistem  penelitian  ini  menggunakan Black  Box  dan  User Acceptance Testing (UAT). Kemudian akan dilihat seberapa baik sistem ini dapat digunakan oleh user.

## 2.1. Regresi Linier
Regresi linier sederhana merupakan sebuah motode prediksi yang hanya memiliki satu variabel bebas. Regresi linier digunakan untuk melakukan prediksi terhadap variable terikat Y [12]. Regresi linier digunakan untuk  melihat  hubungan  antar  dua  varibale  atau  lebih  [3].  Persamaan  untuk  model  regresi  linier  sederhana dapat dilihat pada persamaan 1.
𝑌 =  𝑎 + 𝑏𝑥 (1)
Dengan Y adalah variabel yang diramalkan, a adalah intercept, b adalah slope dan x adalah variabel bebas [13] Koefisien nilai a dan nilai b merupakan koefisien regresi dimana nilai a dan nilai b dapat di cari menggunakan persamaan 2 dan 3.
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥) (∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )−(∑ 𝑥) 2 (2)
𝑎 = (∑ 𝑦)−𝑏(∑ 𝑥)
𝑛 (3)
Nilai a adalah slope , b adalah intercep dan n adalah banyaknya data yang digunakan dalam perhitungan [14]

## 2.2. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Persentase absolut rata-rata (MAPE) adalah satu dari ukuran paling populer dari keakuratan digunakan sebagai ukuran utama dalam kompetisi. Suatu model dapat dikatakan memiliki kinerja sangat bagus jika nilai MAPE berada di bawah 10% dan mempunyai kinerja bagus jika nilai MAPE berada di antra 10% dan 20% [14]. Perhitungan MAPE dapat dilihat pada persamaan 3 dan 4.
𝑃𝐸 = (𝑋𝑡−𝐹𝑡) 𝑋𝑡 𝑥 100 % . (4)
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ∑ ( PEt 𝑛 ) 𝑛 𝑡=1 (5)
Dengan nilai Xt adalah data aktual pada periode ke-t, Ft adalah data prediksi pada periode ke-t, n adalah jumlah data, PE adalah nilai persentase eror. Tabel 1 menunggukkan evaluasi dari MAPE.
Tabel  1. Tabel  kinerja MAPE Rentang Nilai Keterangan MAPE≤ 10% Tinggi 10% < MAPE≤ 20% Baik 20% < MAPE≤ 50% Reasonable

## 2.3. User Acceptance Test (UAT)
Sistem yang dibangun dilakukan uji coba pada pengguna akhir untuk mengetahui penerimaan terhadap sistem. Alasan utama penerimaan pengguna tes adalah untuk mengidentifikasi apa yang akan dilakukan sistem dan  bagaimana  manfaatnya  bagi  pengguna  akhir  sebelum  diterapkan.[15].  User  terakhir  adalah  orang  yang akan menggunakan sistem, mereka akan menvalidasi fungsi dan kelengkapan sistem sesuai kebutuhan. [16]. Pengujian ini memungkinkan untuk mengetahui secara langsung apakah sistem sudah memenuhi kebutuhan dan memilik fungsional yang sesuai dengan yang dibutuhkan user [17]

## 2.4. Black Box Testing
Black  Box  Testing berfokus  pada  pengujian  fungsional  sistem  dimana  sistem  akan  diuji  secara fungsional  sehingga  dapat  langsung  menilai  apakah  sistem  sudah  memenuhi  persyaratan  fungsional  untuk sebuah program [18]. Pengujian ini dilakukan untuk menilai apakah semua fungsi dari sistem telah berjalan atau tidak sehingga memudahkan dalam pengujian sistem selanjunya [17][19].

## 2.5. Uji Validitas, Praktikalitas dan Efektifias
Pada  uji  Validitas  menggunakan  Untuk  mengetahui  validitas  item  soal  digunakan  rumus  korelasi product moment , uji Praktikalitas menggunakan Moment kappa dan Uji Efektifitas menggunakan Gains Score .

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Hasil dari penelitian ini dibagi menjadi 5 bagian yaitu (1) perhitungan regresi linier ; (2) perhitungan Mean Absolute Percentage Error (MAPE); (3) Implementasi sistem; (4) Pengujian black box dan (5) pengujian User Acceptance Testing (UAT).

## 3.1. Perhitungan Regresi Linier
Berikut ini adalah perhitungan prediksi obat Acarbose 100 Mg menggunakan regresi linier. Perhitungan X², Y², XY dan total dari obat Acarbose 100 Mg dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel  2. Perhitungan  Obat Acarbose 100 M X Y XY X 2 Y 2 240 150 36000 57600 22500 150 236 35400 22500 55696 236 153 36108 55696 23409 153 314 48042 23409 98596 314 159 49926 98596 25281 159 360 57240 25281 129600 360 213 76680 129600 45369 213 201 42813 45369 40401 201 260 52260 40401 67600 260 324 84240 67600 104976 324 311 100764 104976 96721 311 256 79616 96721 65536 256 213 54528 65536 45369 213 222 47286 45369 49284 222 273 60606 49284 74529 273 257 70161 74529 66049 257 286 73502 66049 81796 286 204 58344 81796 41616 204 301 61404 41616 90601 301 208 62608 90601 43264 208 287 59696 43264 82369
Setelah itu akan dihitung koefisien b sebagai berikut:
𝑏 = 𝑛(∑ 𝑥𝑦)−(∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 𝑥 2 )− (∑ 𝑥) 2
𝑏 = 21(1247224)− (5141) (5188) 21(1325793)− (5141) 2
𝑏 = 26191704−26671508 27841653− 26429881
𝑏 = −479804 1411772
𝑏 = −0,339859
Setelah mendapatkan nilai koefisien b maka selanjutnya menghitung nilai a:
𝑎 = (∑ 𝑦)−𝑏(∑ 𝑥) 𝑛
𝑎 = (5188 ) − ( −0,339859)(5141)
21 𝑎 =  330,24844
Dari proses hitung, nilai a didapat 330,24844 dan nilai b didapat  -0,339859. Nilai a dan nilai b yang didapat digunakan untuk membuat model persamaan regresi linier. Berikut ini adalah persamaan yang telah didapatkan:

## 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥
𝑌 = 330,24844 +   (−0,339859) (x)
Persamaan regresi liniernya yang dihasilkan, dapat digunakan utnuk menghitung nilai prediksi, nilai x yang  akan  digunakan  dalam  memprediksi  adalah  data  obat  keluar  pada  bulan  sebelumnya.  Nilai  x  =  287. Prediksinya akan di hitung dengan menggunakan persaman regresi.
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥
𝑌 = 330,24844 +   (−0,339859) (287)
𝑌 = 232,7087887
Maka hasil prediksi untuk obat Acarbose 100 Mg pada bulan November 2019 adalah sebanyak 233 obat.
3.2. Perhitungan Mean Absolute Percentage Error
Menghitung nilai Percentage Error (PE) untuk obat Acarbose 100 Mg:
𝑃𝐸 = (𝑋𝑡−𝐹𝑡) 𝑋𝑡 𝑥 100 %
𝑃𝐸 = (214−233) 214 𝑥 100 %
𝑃𝐸 = (19) 214 𝑥 100 %
𝑃𝐸 =   −0,088785047 𝑥 100 %
𝑃𝐸 =   −8,8785 %
Menghitung  nilai Mean  Absolute  Percentage  Error (  MAPE)  untuk  bulan  November  2019  dengan rumus dibawah ini:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑ ( PEt 𝑛 ) 𝑛 𝑡=1 𝑀𝐴𝑃𝐸 = (10149,28 %)
817
𝑀𝐴𝑃𝐸 =  12,42262 %
Hasil MAPE untuk bulan November 2019 adalah 12,42% yang menunjukkan bahwa hasil prediksi baik karena berada pada rentang 10% - 20.

## 3.3. Implementasi Sistem
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  perhitungan  regresi  linier  dan  perhitungan  MAPE  maka  selanjutnya implementasi sistem prediks jumlah obat. Berikut adalah implementasi dari sistem prediksi jumlah obat yang telah dibangun. Untuk mengimplementasikan sistem maka harus dirancang terlebih dahulu usecase diagram. Usecase diagram admin dan staff. Pada usecase diagram terdiri dari actor dan usecase.
Gambar 2. Usecase diagram
Usecase diagram pada admin terdapat delapan usecase , hubungan antar usecase terdapat include pada login.  Usecase  diagram  staff  dapat  dilihat  pada  gambar  2. usecase  diagram staff  memiliki  6  usecase  dan hubungan antar usecase adalah include. Dalam perancangan sistem diperlukan class diagram .
Gambar 3. Class Diagram
Pada class diagram terdapat tujuh class yang saling berhubungan. Selanjutnya implementasi dari sistem prediksi jumlah obat menggunakan Regresi Linear. Untuk tampilan dataobat dapat dilihat pada gambar 4.
Pada proses data obat masuk dan obat keluar dapat melakukan penambahan obat, perubahan obat dan hapus data obat.  Dari data obat yang diinputkan akan d proses oleh sistem untuk prediksi. Tampilan data obat masuk dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Tampilan Data Obat Masuk
Data obat yang telah diinput akan diproses. Berikut Tampilan prediksi obat dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Prediksi Obat
Pada gambar 6 merupakan hasil prediksi obat yang telah diproses menggunakan regresi linear. Pada sistem dapat memberikan informasi terkait berapa obat yang akan dipesan dan berapa obat yang akan keluar, serta pada sistem juga memberikan informasi peringatan mengenai kadaluarsa obat.

## 3.4. Pengujian Black Box dan User Aceptance Test (UAT)
Pada pengujian black box, semua menu pada sistem prediksi sukses. Menu yang disediakan sudah sesuai dengan kebutuhan, pengujian ini dilakukan pada level admin dan staff yang akan menggukan sistem prediksi. Sedangkan interval presentase hasil pengujian UAT dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel  3. Tabel  Software dan Hardware Pendukung
Interval Persentase Kategori 0 % - 19,9 % Tidak baik 20 % - 39,9 % Cukup baik 40 % - 59,9 % Netral 60 % - 79,9 % Baik 80% - 100 % Sangat baik
Berdasarkan hasil perhitungan hasil kuisioner pada User Acceptance Testing (UAT) dengan empat belas pertanyaan didapatkan hasil persentase 74,64 %, artinya hasil dari nilai yang didapt berada papda pada rentang 60 % - 79,9 % yang berarti sistem prediksi jumlah obat keluar sudah berada pada kategori baik

## 3.5. Uji Validitas, Praktikalitas dan Efektifitas
Secara keseluruhan hasil uji validitas terhadap Sistem Prediksi Pemesan Obat menggunakan Regresi Linear dari validator adalah: 1) Aspek Desain 0.90 dengan kategori valid, 2) Aspek Pengoperasian memiliki skor rata-rata 0.88 dengan kategori valid, 3) Aspek Kemanfaatan memiliki skor rata-rata 0.89 dengan kategori valid, grafik dari validasi Sistem Prediksi Pemesanan Obat dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Grafik Validasi Sistem Prediksi
Sedangkan  Uji  praktikalitas  oleh  administrator  terhadap  Sistem  Prediksi  diperoleh  nilai  praktis sebesar  88,44 dengan kategori sangat praktis dan uji efektifitas dengan kategori Baik Sekali.

## 4. KESIMPULAN
Sistem Predikisi perhitungan pengeluaran obat dan jumlah obat yang akan dipesan menggunakan regresi linear telah dapat digunakan dengan baik. dengan nilai MAPE 12,42%, dengan ini menunjukkan hasil prediksi baik. Implementasi metode regesi linear pada sistem prediksi dapat bekerja dengan baik, dengan memiliki hasil yang  sama  antara  perhitungan  sistem  dengan  perhitungan  manual  serta  hasil  perhitungan  UAT  pada  angka 74,64 %, denga nilai rentang 60% - 79,9% . artinya sistem prediksi jumlah obat yang dibangun masuk pada karegori baik.

## REFERENSI
[1] P. Sulardi, T. Hendro, and F. R. Umbara, “Prediksi Kebutuhan Obat Menggunakan Regresi Linier,” Pros. SNATIF , vol. 0, no. 0, pp. 57–62, 2017, [Online]. Available: https://jurnal.umk.ac.id/index.php/SNA/article/view/1422.
[2] C. C. va. t. Klooster et al. , “Predicting 10-year risk of recurrent cardiovascular events andcardiovascular interventions  in  patients  with  established  cardiovascular  disease:  results  from  UCC-SMART  and REACH,” Int. J. Cardiol. , vol. 325, pp. 140–148, 2021, doi: 10.1016/j.ijcard.2020.09.053.
[3] A. links open overlay panelMiguelMateus-P. M.P.Rodrigues, “Systems Medicine Applied to Metabolic and Cardiovascular Disease,” Syst. Med. , vol. 2, pp. 402–403, 2021.
[4] M. Haghighatlari, J. Li, F. Heidar-Zadeh, Y. Liu, X. Guan, and T. Head-Gordon, “Learning to Make Chemical Predictions: The Interplay of Feature Representation, Data, and Machine Learning Methods,” Chem , vol. 6, no. 7, pp. 1527–1542, 2020, doi: 10.1016/j.chempr.2020.05.014.
[5] V. J. Ribas, A. Vellido, J. C. Ruiz-Rodríguez, and J. Rello, “Severe sepsis mortality prediction with logistic regression over latent factors,” Expert  Syst.  Appl. , vol.  39, no.  2,  pp.  1937–1943,  2012,  doi: 10.1016/j.eswa.2011.08.054.
[6] S.  Rath,  A.  Tripathy,  and  A.  R.  Tripathy,  “Prediction  of  new  active  cases  of  coronavirus  disease (COVID-19) pandemic using multiple linear regression model,” Diabetes Metab. Syndr. Clin. Res. Rev. , vol. 14, no. 5, pp. 1467–1474, 2020, doi: 10.1016/j.dsx.2020.07.045.
[7] M. Marbun, H. T. Sihotang, and M. A. Nababan, “Perancangan Sistem Peramalan Jumlah Wisatawan Asing,” J.  Mantik  Penusa ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  41–49,  2018,  [Online].  Available:  http://e- jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/search/search?simpleQuery=MURNI+MARBUN&searc hField=query.
[8] F.  Nurzaman,  “Penerapan  Algoritma  Regresi  Linier  Untuk  Prediksi  Jumlah  Klaim  Pada  Asuransi Kesehatan,” Semin. Nas. Teknol. Inf. , pp. 105–114, 2017.
[9] C. A. R.-N. G. J. TobiasMoraesaKarolinaSchwarzová-PeckovábElen, “Boron-doped diamond film and multiple linear regression-based calibration applied to the simultaneous electrochemical determination of paracetamol, phenylephrine hydrochloride, and loratadine in fixed-dose combinations,” Microchem.
0,90 0,88 0,89 0,87 0,88 0,88 0,89 0,89 0,90 0,90 0,91 Aspek Desain Aspek Pengoperasian Aspek Kemanfaatan Sistem Prediksi Pemesanan Obat
J. , vol. Volume 162, no. March 2021, 105831, 2021.
[10] A.  de  Myttenaere,  B.  Golden,  B.  Le  Grand,  and  F.  Rossi,  “Mean  Absolute  Percentage  Error  for regression models,” Neurocomputing , vol. 192, pp. 38–48, 2016, doi: 10.1016/j.neucom.2015.12.114.
[11] S. Kim and H. Kim, “A new metric of absolute percentage error for intermittent demand forecasts,” Int. J. Forecast. , vol. 32, no. 3, pp. 669–679, 2016, doi: 10.1016/j.ijforecast.2015.12.003.
[12] I. M. Kamal, T. H. P, and R. Ilyas, “Prediksi Penjualan Buku Menggunakan Data Mining Di Pt. Niaga Swadaya,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  Multimed. ,  vol.  02,  no.  February,  pp.  49–54,  2017,  [Online]. Available: http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semnasteknomedia/article/view/1712.
[13] M. Syafruddin, L. Hakim, and D. Despa, “Metode Regresi Linier Untuk Prediksi Kebutuhan Energi Listrik  Jangka  Panjang  (Studi  Kasus  Provinsi  Lampung),” J.  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–9,  2014, [Online]. Available: http://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet/article/download/237/228.
[14] F. Nurzaman and A. Herwanto, “Sistem Pendukung Keputusan Servis Level Agreement (SLA) Klain Asuransi Kesehatan Dengan Metode Regresi Linear dan Metode K-Means,” Tek. Inform. UPI YAI , pp. 77–84, 2018.
[15] C. K. N. C. K. Mohd and F. Shahbodin, “Personalized Learning Environment: Alpha  Testing, Beta Testing  &  User  Acceptance  Test,” Procedia  -  Soc.  Behav.  Sci. ,  vol.  195,  pp.  837–843,  2015,  doi: 10.1016/j.sbspro.2015.06.319.
[16] G. D. P. Utama and W. Usino, “E-Crm Dengan Metodologi Fast (Framework for the Application of System Technique) Sebagai Upaya Peningkatan Kepuasan Dan Loyalitas Pelanggan: Studi Kasus Ukm U-Me  Online,” Telematika  MKOM ,  vol.  10,  no.  1.  pp.  34–41,  2018,  [Online].  Available: https://journal.budiluhur.ac.id/index.php/telematika/article/view/656/.
[17] P. A. E. Pratama, “UAT Sistem Pendataan Penduduk Pendatang di Kabupaten Gianyar Berbasis Hybrid Cloud,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 01, no. 01, pp. 1689–1699, 2018.
[18] T.  S.  Jaya,  “Pengujian  Aplikasi  dengan  Metode  Blackbox  Testing  Boundary  Value  Analysis  (Studi Kasus: Kantor Digital Politeknik Negeri Lampung),” J. Inform. Pengemb. IT , vol. 3, no. 2, pp. 45–46, 2018, [Online].
Available:
http://www.ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/647/640.
[19] A. Pujianto, K. Kusrini, and A. Sunyoto, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Neural Network Backpropagation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 157, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852631.