Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Marketplace Shopee Untuk Memprediksi Penjualan dengan Algoritma Regresi Linier
Yusuf Syakir 1 , Teguh Iman Hermanto 2 , Yudhi Raymond Ramadhan 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta, Indonesia e-mail: yusufsyakir23@wastukancana.ac.id 1 , teguhiman@wastukancana.ac.id 2 , yudhi.raymond@wastukancana.ac.id 3

## Abstract
Many methods can be used to predict sales, one of which is the processing of sales data using the method of data mining  with a linear  regression  algorithm.  The data in this study used is data  on  sales  of  the  Ariqa  Collection  Boutique  in  the  Shopee  marketplace  starting  from  May 2020 to April 2022. By using a linear regression algorithm, the Ariqa Collection Boutique can predict sales estimates based on total visitors and total orders. The data mining method used is SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess). With the Rapidminer Studio 9.10 tools the test results Mean Square Error (MSE) value is 5.172.628.212.404, Root Mean Square Error (RMSE) is 2.274.341, and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is 4.34%. Based on the MAPE value obtained, the accuracy of the linear regression algorithm in predicting sales of Ariqa Collection Boutique in the Shopee marketplace provides high accuracy.
Keywords : Data Mining, Liniar Regression, Sales Prediction, SEMMA

## Abstrak
Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan,  salah  satunya  adalah pengolahan  data  penjualan  menggunakan  metode  data  mining  dengan  algoritma  regresi linier. Data pada penelitian ini yang digunakan adalah data penjualan Butik Ariqa Collection pada  marketplace  Shopee  terhitung  dari  bulan  Mei  2020  hingga  April  2022.  Dengan menggunakan  algoritma  regresi  linier  pihak  Butik  Ariqa  Collection  dapat  memprediksi perkiraan penjualan berdasarkan total pengunjung, dan total pesanan. Adapun metode Data Mining  yang  digunakan  yaitu  SEMMA  (Sample,  Explore,  Modify,  Model,  Assess).  Dengan menggunakan RapidMiner Studio 9.10 jumlah nilai hasil pengujian Mean Square Error (MSE) adalah  5.172.628.212.404,  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  adalah  2.274.341,  dan  Mean Absolute Percentage Error (MAPE) adalah 4,34%. Berdasarkan nilai MAPE yang didapat, maka akurasi  algoritma  regresi  linier  dalam  memprediksi  penjualan  Butik  Ariqa  Collection  pada marketplace Shopee memberikan akurasi yang tinggi.
Kata kunci : Data Mining, Regresi Linier, Prediksi Penjualan, SEMMA

## 1. PENDAHULUAN
Ariqa  Collection  merupakan  salah  satu  dari  banyak  bisnis  yang terdampak  oleh  pandemi  covid-19  lalu  berhasil  bertahan  dan  bahkan meningkatkan  performa  bisnisnya  melalui e-commerce, dapat  dilihat berdasarkan data Seller Centre Shopee dari peningkatan penjualannya  pada tahun 2020 dengan total penjualan Rp37.503.321 dan meningkat pesat pada tahun  2021  dengan  total  penjualan  mencapai  Rp6.14M.  Dengan  membuka online store pada salah satu marketplace , bisnis ini dapat terus berkembang di saat sedang pandemi covid-19.
Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  proses  analisis  prediksi terhadap  data  penjualan  Butik  Ariqa  Collection  pada marketplace Shopee menggunakan  algoritma  regresi  linier.  Regresi  linier  adalah  metode pengumpulan data untuk menentukan apakah ada hubungan antara variabel tertentu dengan variabel yang ingin diprediksi, dan skema peningkatan data perkiraan  historis  ini  linier.  bahkan  jika  tidak,  itu  didasarkan  pada  asumsi bahwa itu linier [1].
Data  mining adalah  metode  yang  menggunakan  sejumlah  besar  data untuk  mengekstrak  data  berharga  yang  dapat  digunakan  demi  membuat keputusan penting [2]. Sederhananya, data mining atau pengembangan data dapat  didefinisikan  sebagai  proses  memilih,  mengeksplorasi,  dan memodelkan  sejumlah  besar  data  untuk  menemukan  pola  atau  tren  yang biasanya tidak dikenali [3].
SEMMA  merupakan  singkatan  dari Sample,  Explore,  Modify,  Model, Assess . Singkatan itu mengacu terhadap proses dalam melakukan suatu objek data  mining [4] . Metode  SEMMA  tertuju  pada  tugas  modifikasi  terhadap proyek  penambangan  data  juga  pemodelan  data  dan  mengabaikan  aspek kebutuhan  bisnis  dirancang  untuk  membantu  pengguna software  SAS enterprise miner [5] .

## Gambar 1. Tahapan SEMMA

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  SEMMA  untuk pengolahan  data  menggunakan  teknik data  mining .  Untuk  mempermudah pengerjaan  penelitian  ini,  sehingga  penulis  membuat  kerangka  penelitian sebagai berikut.
Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Kerangka Penelitian

## 2.1. Tahap Objek Penelitian
Pada  proses  ini  penulis  menentukan  data  penjualan  Butik  Ariqa Collection  pada marketplace Shopee  sebagai  objek  penelitian,  selain  itu penulis  juga  melakukan literature  review dengan  membaca  beberapa  jurnal yang berkaitan dengan Data Mining dan Regresi Linier.

## 2.2. Tahap Sample
Tahap ini terdiri dari pengambilan data dengan mengekstraksi sebagian dari  kumpulan  data  besar  yang  cukup  besar  untuk  memuat  informasi  yang signifikan  [6].  Proses  yang  dilakukan  pada  tahap sample adalah  melakukan pengunduhan sampel data penjualan dari bulan Mei 2020 sampai bulan April 2022  melalui website  Seller  Centre Shopee.  Contoh  data  penjualan  dapat
Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dilihat pada tabel 1:

## Tabel  1.
Contoh Data Penjualan Tanggal Total Penjualan (IDR) Total Pesanan Penjualan per Pesanan Produk Dilihat Total Pengunjung 01-08-2020 0 0 0,00 50 11 02-08-2020 0 0 0,00 33 11 03-08-2020 0 0 0,00 37 12 04-08-2020 132.919 1 132.919,00 51 13 05-08-2020 76.460 2 38.230,00 806 259 06-08-2020 256.500 2 128.250,00 778 275 2.3. Tahap Explore
Didalam  tahap explore akan  dilakukan  eksplorasi  data  dengan  cara menelaah  tren  atau  anomali  yang  tidak  terduga  [7].  Pada  tahap  ini dataset berhasil  didapatkan,  lalu  dilakukan data  cleaning dan data  selection pada dataset [8] . Pada  proses data  cleaning dilakukan  penghapusan  data  dengan nilai  penjualan  kosong  pada  data  penjualan  dan  diperoleh  sebanyak  156 baris  data  yang  bernilai  kosong  dari  total  730  baris  data  sehingga menyisakan  sebanyak 574  data  yang  dapat  diolah  sebagai  objek  penelitian. Setelah  melalui data  cleaning selanjutnya  dilakukan  proses data  selection dengan melakukan penyeleksian atribut terhadap data untuk memilih atribut yang  relevan  terhadap  analisis  yang  akan  dilakukan,  dalam  hal  ini  penulis memilih atribut tanggal, total penjualan, total pesanan dan total pengunjung lalu menghapus atribut selain atribut tersebut. Contoh data penjualan setelah melalui tahap explore dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel  2. Tahap
Explore Tanggal Total Penjualan (IDR) Total Pesanan Total Pengunjung 04-08-2020 132.919 1 13 05-08-2020 76.460 2 259 06-08-2020 256.500 2 275

## 2.4. Tahap Modify
Proses  yang  dilakukan  pada  tahapan modify adalah  dilakukan  proses data  integration dengan  melakukan  penggabungan  data-data  [9]. Penggabungan  data  dilakukan  pada  data  penjualan  dari  bulan  Mei  202 sampai Maret 2022 yang akan digunakan untuk data training , dan untuk data bulan April 2022 akan digunakan sebagai data testing . Contoh data penjualan setelah melalui tahap data integration dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini:
Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel  3. Data Integration
Tanggal Total Penjualan (IDR) Total Pesanan Total Pengunjung 28/05/2020 65.500 1 21 04/06/2020 114.130 1 11 10/06/2020 63.000 1 24 31/07/2020 102.500 2 13 04/08/2020 132.919 1 13 05/08/2020 76.460 2 259 06/08/2020 256.500 2 275 07/08/2020 50.000 1 208 08/08/2020 410.580 5 240 09/08/2020 734.000 6 136 10/08/2020 640.671 5 273 12/08/2020 60.500 1 45 13/08/2020 142.633 2 56 14/08/2020 795.016 4 48 15/08/2020 643.500 3 40 16/08/2020 305.500 2 28 17/08/2020 338.333 3 42 21/08/2020 63.945 1 31 22/08/2020 1.808.972 24 1455 23/08/2020 864.600 8 173 24/08/2020 372.500 4 333 25/08/2020 1.181.526 15 442 26/08/2020 745.121 10 480 27/08/2020 517.671 6 581 28/08/2020 1.087.580 9 572 29/08/2020 671.248 7 526 30/08/2020 74.700 2 385 31/08/2020 877.068 8 303

## 2.5. Tahap Model
Dalam  tahap  ini  hasil data  training dan data  testing yang  telah didapatkan  akan  dilakukan  proses  pemodelan  dengan  algoritma  Regresi Linier  Berganda  [10].  Rumus  perhitungan  Regresi  Linier  Berganda  yang digunakan sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + … + bnXn (1) Dimana :
Y = Variabel yang akan diramalkan X = Variabel bebas a = Intercep (nilai Y pada saat X = 0)
Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b = Slope (perubahan rata-rata Y pada perubahan satu unit X) n = Banyaknya data
Pada  proses  pemodelan  digunakan software RapidMiner  Studio  9.10 dengan dataset bulan April 2022 sebagai data testing untuk menguji apakah perhitungan  regresi  linier  yang  telah  diterapkan  pada data  training sudah sesuai dan memiliki tingkat error yang kecil. Adapun design RapidMiner yang dibuat dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3 sebagai berikut:
Gambar 3. Tahap Model

## 2.6. Tahap Assess
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  menggunakan  perhitungan Mean Square  Error (MSE)  [11], Root  Mean  Square  Error (RMSE)  [12],  dan Mean Absolute Percentage  Error (MAPE) untuk  mengetahui  keandalan  model  dari proses  yang  telah  dilakukan  [13].  Persamaan  2  merupakan  rumus perhitungan  MSE,  persamaan  3  merupakan  rumus  perhitungan  RMSE  dan persamaan 4 merupakan rumus perhitungan MAPE.
MSE = ∑ (2) RMSE = √ ∑ (3)
MAPE = ∑ | | (4)
Dimana: t    = Nilai periode ke t = Nilai sebenarnya atau aktual = Nilai prediksi
n   = Jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  penjualan  bulan  April  2022  sebagai data testing untuk mengukur performa model regresi linier yang dilakukan. Contoh data testing dapat dilihat pada tabel 4 sebagai berikut:
Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel  4. Contoh
Data Testing Tanggal Total Penjualan (IDR) Total Pesanan Total Pengunjung 01/04/2022 23.716.163 150 11309 02/04/2022 22.901.501 135 13221 03/04/2022 28.422.133 165 12352 04/04/2022 80.003.098 544 19069 05/04/2022 42.492.783 287 13191 06/04/2022 43.803.681 254 15189 07/04/2022 38.988.669 267 15501 08/04/2022 39.454.629 260 15249 09/04/2022 43.275.545 275 18281 10/04/2022 50.116.991 314 22849 11/04/2022 52.555.973 317 18787 12/04/2022 45.538.908 289 19282 13/04/2022 38.170.652 243 19535 14/04/2022 44.968.799 290 19001 15/04/2022 55.372.364 352 22197
3.1.   Hasil Perhitungan Algoritma Regresi Linier
Hasil  perhitungan  algoritma  regresi  linier  yang  diperoleh menggunakan software RapidMiner  Studio  dapat  dilihat  pada  Gambar  4 berikut:
Gambar 4. Hasil Perhitungan Algoritma Regresi Linier
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4  di  atas  sehingga  dapat  disimpulkan  nilai persamaan regresinya yaitu seperti berikut:
Y = 619803,93 + 151947,35 X1 + 42,99 X2
Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dimana : Y = Variabel yang akan diramalkan X1 = Total Pesanan X2
= Total Pengunjung
Hasil prediksi yang diperoleh dari perhitungan menggunakan algoritma regresi linier pada software RapidMiner Studio dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6 berikut:
Gambar 5. Nilai Prediksi Pada RapidMiner
Gambar 6. Visualisasi Total Penjualan Dengan Prediction
Dapat  dilihat  visualisasi  diagram  garis  pada  Gambar  6  di  atas  bahwa garis  berwarna  biru  merupakan  Total  Penjualan  sedangkan  garis  berwarna hijau  merupakan Prediction. Terlihat  bahwa  pada  visualisasi  diagram  garis tersebut  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  diantara  nilai  Total Penjualan dengan Prediction. Pada proses pemodelan penulis menambahkan operator  tambahan  yaitu Model  Simulator yang  berguna  untuk  melakukan
Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
simulasi prediksi Total Penjualan pada variabel bebas yang akan diinputkan. Visualisasi Model Simulator dapat dilihat pada Gambar 7 di bawah ini:

## Gambar 7. Visualisasi Model Simulator

## 3.2.   Hasil Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  menilai  data  dengan  mengevaluasi kegunaan  dan    keandalan  pemodelan  algoritma  regresi  linier  yang  telah dilakukan  menggunakan  perhitungan Mean  Square  Error (MSE), Root  Mean Square  Error (RMSE),  dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  [14]. Untuk  mengetahui  akurasi  hasil  prediksi  penjualan  Butik  Ariqa  Collection maka  dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  perhitungan  MSE,  RMSE, dan  MAPE  dimana  semakin  kecil  nilai error maka  menunjukkan  bahwa metode  prediksi  yang  digunakan  semakin  baik  [15].  Berikut  ini  merupakan tabel  yang  dibuat  untuk  mengetahui  nilai  Square  Error  dan  Absolute Percentage Error dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel  5. Square Error Dan Absolute Percentage Error
Tanggal aktual prediksi Square Error Absolute Percentage Error 01/04/2022 23716163 23898175 33128471919 0,007674609 02/04/2022 22901501 21701178 1440775463477 0,052412419 03/04/2022 28422133 26222233 4839560616046 0,077400951 04/04/2022 80003098 84099099 16777223949569 0,051198029 05/04/2022 42492783 44795885 5304280234861 0,054199846 06/04/2022 43803681 39867534 15493257129261 0,089858829 07/04/2022 38988669 41856265 8223104285153 0,07354946 08/04/2022 39454629 40781798 1761376252775 0,03363784 09/04/2022 43275545 43191379 7083936892 0,001944889 10/04/2022 50116991 49313742 645208674898 0,016027475
Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tanggal aktual prediksi Square Error Absolute Percentage Error 11/04/2022 52555973 49594925 8767806501161 0,05634085 12/04/2022 45538908 45361683 31408641267 0,003891723 13/04/2022 38170652 38382984 45084717295 0,005562693 14/04/2022 44968799 45501548 283821467463 0,01184708 15/04/2022 55372364 55059707 97754675108 0,005646453 16/04/2022 48883403 49145842 68874451038 0,005368682 17/04/2022 53558300 53280326 77269713201 0,005190126 18/04/2022 57531332 57232462 89323419393 0,005194913 19/04/2022 56395385 56776233 145044988646 0,006753172 20/04/2022 72682318 74511418 3345608171624 0,025165686 21/04/2022 48318114 49943882 2643120934925 0,03364717 22/04/2022 39677919 43264906 12866476531031 0,090402602 23/04/2022 48955008 48963787 77075479 0,000179333 24/04/2022 31896958 35090312 10197510267787 0,10011469 25/04/2022 52524971 57915437 29057128657167 0,102626738 26/04/2022 38064770 40973638 8461515493815 0,076418915 27/04/2022 31753395 33252350 2246864703528 0,047206119 28/04/2022 24636507 29229395 21094621402686 0,186426109 29/04/2022 21437552 22035498 357538955389 0,027892439 30/04/2022 18075045 18956519 776996589281 0,048767464 Total 155178846372132 1,302547306
Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  atas,  nilai  evaluasi  yang  didapatkan dengan perhitungan Mean Square Error (MSE) adalah total nilai Square Error yaitu  155.178.846.372.132  dibagi  jumlah  data  (n)  sebanyak  30  sehingga menghasilkan  nilai  MSE  sebesar  5.172.628.212.404.  nilai  evaluasi  yang didapatkan dengan perhitungan Root Mean Square Error (RMSE) adalah akar dari  nilai Mean  Square  Error (MSE)  yaitu √ sehingga menghasilkan  nilai  RMSE  sebesar  2.274.341,27.  nilai  evaluasi  yang didapatkan  dengan  perhitungan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) adalah  total  dari  nilai Absolute  Percentage  Error yaitu  1,302547306  dibagi dengan  banyaknya  n  yaitu  sebanyak  30  sehingga  menghasilkan  nilai  MAPE sebesar 0.04341 atau 4,34%.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan  dalam  memprediksi penjualan  menggunakan  algoritma  regresi  linier  menghasilkan  nilai  MSE sebesar  5.172.628.212.404,  RMSE  sebesar  2.274.341,27,  dan  MAPE  sebesar 4,34% sehingga dapat disimpulkan bahwa penelitian ini mempunyai tingkat akurasi  yang  tinggi.  Meski  begitu  dalam  penelitian  ini  pengembang  harus dapat menentukan estimasi Total Pesanan dan Total Pengunjung untuk dapat memprediksi  nilai  Total  Penjualan.  Informasi  ini  dapat  menjadi  salah  satu pertimbangan dalam pengambilan keputusan untuk meminimalisir produksi
Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
yang  berlebih  atau  meningkatkan  strategi  promosi  bagi  pihak  Butik  Ariqa Collection.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  Purwadi,  P.  S.  Ramadhan,  and  N.  Safitri,  “Penerapan  Data  Mining Untuk  Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 18, no. 1, p. 55, 2019.
[2] M. winny Amelia, A. S. . Lumenta, and A. Jacobus, “Prediksi Masa Studi Mahasiswa  dengan  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” J.  Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, 2017, doi: 10.35793/jti.11.1.2017.17652.
[3] N.  A.  Hasibuan et  al. ,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Pengaturan Layout Mini Market Dengan Menerapkan Association Rule,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.
[4] T.  I.  Hermanto  and  Y.  Muhyidin,  “Analisis  Data  Sebaran  Bandwidth Menggunakan  Algoritma  Dbscan  Untuk  Menentukan  Tingkat Kebutuhan Bandwidth Di Kabupaten Purwakarta,” Rabit  J. Teknol. dan Sist.  Inbformasi  Univrab ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  130–137,  2020,  doi: 10.36341/rabit.v5i2.1388.
[5] U.  Ependi  and  A.  Putra,  “Solusi  Prediksi  Persediaan  Barang  dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Regional Part Depo Auto 2000 Palembang),” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 2, p. 139, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i2.32648.
[6] A. Azevedo and M. F. Santos, “Kdd , Semma And Crisp-Dm : A Parallel Overview,” IADIS Eur. Conf. Data Min. , pp. 182–185, 2008.
[7] M.  C.  Aksama  and  A.  Wahyuniati,  “Prediksi  Churn  Nasabah  Bank Menggunakan  Klasifikasi  Naïve  Bayes  dan,”  vol.  17,  no.  1,  pp.  9–18, 2022.
[8] A.  P.  Giovani,  T.  Haryanti,  and  L.  Kurniawati,  “Analisis  Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter Menggunakan Algoritma Klasifikasi,” J. TEKNOINFO , vol. 14, no. 2, pp. 116–124, 2020.
[9] M.  H.  Adiya  and  Y.  Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Obat-Obatan  Pada  RSUD  Pekanbaru,” J.  Nas.  Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 01, pp. 17–24, 2019.
[10]  A. N. Maharadja, I. Maulana, and B. A. Dermawan, “Penerapan Metode Regresi Linear Berganda untuk Prediksi Kerugian Negara Berdasarkan Kasus Tindak Pidana Korupsi,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 1, pp. 95–102, 2021.
[11]  N.  Nafi’iyah  and  E.  Rakhmawati,  “Analisis  Regresi  Linear  Dan  Moving Average  Dalam  Memprediksi  Data  Penjualan  Supermarket,” J.  Teknol. Inf.  Dan  Komun. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  44–50,  2021,  doi: 10.51903/jtikp.v12i1.230.
[12]  R.  D.  Shaputra  and  S.  Hidayat,  “Implementasi  regresi  linear  untuk prediksi  penjualan  pada  aplikasi  point  of  sales  restoran,” J.  Autom. (Ajang Unjuk Tugas Akhir oleh Mhs. Inform. , 2021.
Volume 6 Nomor 2, September 2022, pp. 904-915 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[13]  Y.  Aryo  Jatmiko,  R.  Luciani  R,  and  G.  Darmawan,  “Perbandingan Keakuratan  Hasil  Peramalan  Produksi  Bawang  Merah  Metode  Holt- Wintersdengan  Singular  Spectrum  Analysis  (SSA),” J.  Mat. ,  vol.  03,  p. 11, 2017.
[14]  G. N. Ayuni and D. Fitrianah, “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J. Telemat. , vol. 14, no. 2, pp. 79–86, 2019.
[15]  E.  Analysis,  T.  Sales,  and  D.  Forecasting,  “Analisis  Error  Terhadap Peramalan Data Penjualan,” Techno.Com , vol. 20, no. 1, pp. 1–9, 2021.