## PENERAPAN METODE REGRESI LINIER DALAM PERAMALAN PENJUALAN KUE DI TOKO KARYA BAHARI SAMARINDA BERBASIS WEBSITE

## Welly Sebastian Rudi, Yosep Agus Pranoto, Franciscus Xaverius Ariwibisono
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang
Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718105@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Kue adalah camilan yang sangat digemari seluruh orang dan selalu di cari seseorang di saat ada acara besar, kue  kering  mempunyai  berbagai  macam-macam  jenis  dan  rasa  sehingga  diminati  banyak  orang.  Kini  banyak orang-orang yang gemar untuk kue kering di karenakan banyaknya jenis dan rasa sehingga kian banyak pengusaha yang membuka peluang penjualan kue terutama di Indonesia, khusunya pengusaha kue yang berada di Samarinda Kota. Kondisi yang sedang di hadapi oleh toko karya bahari samarinda adalah, tidak adanya sistem untuk dapat melakukan  memprediksi  penjualan  sehingga  toko  seringkali  mengalami  kendala  dalam  memangemen perencanaan ataupun melakukan persediaan stok kue kering. Dari kondisi permasalahan yang sedang dialami oleh toko tersebut diperlukannya sistem untuk dapat melakukan prediksi penjualan stok kue kering, di dalam proses prediksi stok kue ini menggunakan metode peramalan yakni metode regresi linier. Data yang digunakan diambil dari data penjualan kue tahun 2021-2023, dataset penjualan berdasarkan keseluruhan dari nama-nama kue kering per satu tahun, dengan variabel data perhitungan yang digunakan adalah bulan, tahun, jumlah terjual kue, dan stok kue. Metode regresi linier bekerja dengan baik dan efektif, hal tersebut dapat dibuktikan dengan uji yang telah dilakukan menggunakan MAPE ( Mean Absolute Percentage ) didapatkan nilai error sebesar 2-3%, berdasarkan kriteria  dari  MAPE  apabila  nilai  error  tidak  lebih  dari  10%,  maka  dikatakan  proses  peramalan  sudah  akurat. Sehingga dapat disimpulkan metode Regresi Linier sangat efisien untuk meramalkan penjualan kue dimasa depan yakni tahun 2024.
Kata kunci : Regresi Linier, Peramalan Penjualan, Kue Kering, Website, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Kue merupakan camilan yang sangat disukai oleh masyarakat  rakat  selalu  di  cari  seseorang  di  saat ada acara besar, kue kering mempunyai berbagai macam- macam jenis dan rasa sehingga di minati banyak orang. Kini banyak orang-orang yang gemar untuk kue kering disebabkan  banyaknya  jenis  dan  rasa  sehingga  kian banyak pengusaha  yang  membuka peluang penjualan kue  terutama  di  Indonesia,  khusunya  pengusaha  kue yang  berada  di  Samarinda  Kota.  Mereka  terus memasarkan produk-produk kue dari jenis, merk, dan harga.
Melihat kini permintaan konsumen akan produk kue  kering,  semakin  meningkatnya  permintaan konsumen terhadap kue kering, maka Toko sebaiknya meningkatkan  penjualan  kue  dengan  cara  menambah kapasitas  penyimpanan  kue  sesuai  permintaan konsumen,  agar  keduanya  seimbang  dan  tidak  ada hambatan  dalam  proses  penjualan.  Namun  kondisi yang dihadapi toko saat ini adalah tidak adanya sistem untuk  dapat  memperkirakan  penjualan  di  dalam  toko berdasarkan  jumlah  kue  yang  harus  disimpan.  Toko sering  kali  mengalami  masalah  dalam  perencanaan atau pengelolaan inventaris kue kering. Barang sering habis  padahal  permintaan  konsumen  masih  tinggi, toko sering tidak tahu stok kuenya ada atau habis, sulit menentukan prioritas produk mana yang harus disuplai terlebih  dahulu,  jumlah  kue  yang  tersedia  terkadang lebih  sedikit.  bisa  disebut  (out  of  stock),  atau  lebih banyak (out of stock).
Dari kondisi-kondisi yang telah dijelaskan diatas, maka  diperlukan  suatu  sistem  untuk  meramalkan penjualan  stok  kue  kering.  Peramalan  sendiri  adalah suatu  solusi  yang  dapat  mengetahui  kebutuhan persediaan  atau  bahan  produksi  ditahun  yang  akan datang  yakni  pada  tahun  2024  sampai  tahun  2025. Sehingga  dapat    menyeimbangkan  dan  disesuaikan dengan jumlah permintaan dari konsumen. Tak hanya itu, dengan diterapkan sistem prediksi ini, maka toko sekaligus  juga  memiliki  target  penjualan  mereka kedepan  dengan  memperhatikan  kondisi  di  masa mendatang maupun di masa lampau. Untuk melakukan peramalan  stok,    menggunakan    salah  satu  metode yang  ada  di  peramalan  yakni  Metode  regresi  linier. Alasan  menggunakan  regresi  linier,  karena  regresi linier merupakan metode yang efektif digunakan untuk membuat  peramalan  atau  perkiraan,  berdasarkan pengaruh dua variabel atau lebih. Di dalam hubungan antara  variabel,  masih  bersifat  fungsionalitas  yang diwujudkan dengan  model  secara matematis. Dengan menerapkan  peramalan  penjualan,  ini,  agar  dapat membantu kendala pada toko menyediakan  stok kue, sehingga  lebih  rapi  dan  toko  tidak  kekurangan  stok. Selain  itu  dengan  dibangunnya  sistem  ini  dapat membantu  penjual  dalam  perekapan  data  penjualan kue  sehingga  perekapan  data  penjualan  lebih  minim kesalahan dan efisien.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  pertama  dilakukan  oleh  Rodisa  pada tahun  2019,  Rodisa  melakukan  penelitian  yaitu penjualan  barang rumah tangga di toko grosir 3 roda sengkaling.  Kelebihan  maupun  kekurangan  dalam penyediaan  stok  barang  menjadi  permasalahan sehingga  tidak  diketahuinya  barang  masih  ada  atau tidak,  pengelolaan data  penjualan  masih  di  lakukan secara  manual  atau  masih  ditulis  dalam  bentuk pembukuan, tak hanya itu saja penumpukan stok yang yang dikarenakan tidak tau rugi dan tidaknya pada data bulan  penjualan  bulan  kemarin  masih  menjadi permasalahan  pada  toko  ini.  Tujuan  penelitian  untuk melakukan  penjualan  pada  toko  Grosir  3  Roda Sengkaling, denganw metode Fuzzy Time Series. Data yang diolah dari Bulan Januari 2017 – September 2018 [1].
Penelitian kedua pada tahun 2019 yang dilakukan oleh  Purwadi,  Puji  Sari  Ramadhan,  dan  Nurdiyanti Safitri melakukan  pendataan  terhadap jumlah penduduk.  Adapun  pendataan  secara  rutin  oleh  BPS deli  dikarenakan  beberapa  kendala,  tujuannya  untuk mengatasi laju pertumbuhan penduduk yaitu menggunakan  data  mining  dengan  metode  regresi linier  berganda  tujuan  agar  dapat  membantu memecahkan  masalah  dalam  mengestimasi  laju pertumbuhan  penduduk.  Hasil  dari  analisa  yang  di dapat  dari  data  mining  dengan  metde  Regresi  Linier Berganda  dapa  membantu  pihak  Badan  Perusahaan Statistik  Kabupaten  Deli  dan  juga  ditemukan  pola yang  saling  berkaitan  erat  antara  atribut  jumlah  laki- laki dan jumlah perempuan terhadap laju pertumbuhan penduduk [2].
Penelitian  ketiga  pada  tahun  2020  yang dilakukan oleh Jemmy Andrino Frans, Mira Orisa, dan Suryo  Adi  Wibowo  melakukan  penelitian  terkait penjualan  kayu  lapis  di  CV  Diato  Wood.  Salah  satu strategi  yang  dilakukan  oleh  pabrik  agar  dapat bersaing dalam dunia bisnis dan usaha, yakni dengan melakukan  perencanaan  dan  ketersedian  untuk memenuhi  kebutuhan  pasar.  Tujuannya  yakni  untuk melakukan penjualan kayu lapis menggunakan metode Trend  Moment.  Sehingga  dapat  memberikan  hasil yang baik serta terhindar dari resiko kesalahan dalam melakukan  perencanaan.  Sehingga  dengan  penelitian yang  dilakukan,  menghasilkan  keputusan  alternatif dalam  melakukan  penjualan  kayu  lapis  di  CV  Diato Wood[3].
Penelitian  selanjutnya  pada  tahun  2022  yang  di lakukan  oleh  Harsiti,  Zaenal  Muttaqin,  Ela  Srihartini melakukan  penelitian  di  Klinik  Teluk  Banten merupakan  klinik  rawat  jalan  dan  apotek  yang mengelola  dan  mengatur  persediaan  obat-obatan. Tujuan  dilakukannya  penelitian  untuk  melakukan prediksi  tentang  pengelolaan  ketersediaan  obat- obatan.  Pada  klinik,  persediaan  obat  dikelola  satu minggu  sekali  dengan  manual.  Masalah  ini  dapat diatasi dengan memperkenalkan prosedur regresi linier sederhana  yang  dapat  digunakan  sebagai  pendekatan untuk  menghasilkan  informasi  berupa  hasil  prediksi
tentang  pemberian  obat  dalam  proses  penjualan  obat dalam  bentuk  tablet.  Berdasarkan  perhitungan  yang dilakukan dengan menggunakan metode regresi linier diperoleh akurasi sebesar 98,505% yang berarti bahwa metode  ini  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  stok obat dalam bentuk tablet (ibu profen) di Klinik Teluk [4].
Penelitian  terakhir  pada  tahun  2022  yang dilakukan oleh Siswo Adiguno, Yohanni Syahra, dan Milfa Yetri melakukan penelitian di PT. Makmur Jaya terkait  Consumer  Goods.  Untuk  produk-produk makanan  ringan  yang  di  distribusikan  dijual  ke supermarket  maupun  ke  toko.  Tujuan  dari  penelitian ini adalah untuk melakukan pendataan yang cepat agar tidak  memakan  waktu  yang  lama  dalam  menghitung keuntungan  atau  kerugian  yang  ada  dengan  metode regresi linier berganda. Dengan menggunakan metode ini  dapat  mengurangi  kesalahan  dalam  melakukan perhitungan dan kurang akurat hasil yang di inginkan untuk dapat membantu memprediksi omset penjualan kedepannya lebih baik lagi [5].

## 2.1. Regresi Linier
Analisis  Regresi  sederhana  bertujuan  untuk mengetahui pengaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya. Dalam analisis regresi, variabel-variabel yang mempengaruhi disebut variabel bebas atau independen,  sedangkan  variabel  yang  mempengaruhi disebut  variabel  terkait  atau  dependen.  Tujuan  dari analisis  regresi  adalah  untuk  memodelkan  hubungan matematis  antara  variabel  X  dan  variabel  Y,  untuk mengetahui  derajat  perubahan  dari  variabel  X  ke variabel Y, dan untuk memprediksi variabel Y ketika nilai  variabel  X  diketahui.    persamaan  regresinya adalah    variabel  terikat  (Y)  dan  variabel  bebas  (X) harus mempunyai hubungan  sebab akibat atau bersifat teori  berdasarkan    hasil  penelitian  sebelumnya  atau bahkan  beberapa  data  [6].  Berikut  merupakan  rumus dari regresi linier:
Prediksi :
Y = a + bX                   persamaan (1) Konstanta a :
𝑎 = (∑ 𝑌)(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋)(∑ 𝑋𝑌) 𝑛 ∑ 𝑥 2 −(∑ 𝑋) 2 persamaan (2)
Koefisien regresi :
𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑋𝑌−(∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛 ∑ 𝑋 2 −(∑ 𝑋) 2
persamaan (3)
Keterangan : Y = Variabel dependen (variabel terikat) X = Variabel independen (variabel bebas)
a = Konstanta (nilai dari Y apabila X = 0) b = Koefisien regresi (positif atau negatif)

## 2.2. Peramalan Regresi Linier
Peramalan  merupakan  upaya  mengetahui  hasil tahun depan dengan  meramalkan data  yang ada pada tahun sebelumnnya. Peramalan atau prediksi juga bisa disebut  sebagai  perhitungan  yang  digunakan  untuk melihat hasil atau kejadian di masa depan berdasarkan
data dari masa lalu dan kemudian menggunakan model matematis untuk menghitung kejadian di masa depan. Perhitungan yang didapat berupa perhitungan dengan pendekatan kuantitatif maupun kualitatif[7].

## 2.3. Kue Kering
Kue  kering  merupakan  produk  makanan  ringan yang  dilakukan  dengan  proses  dipanggang,  dengan tekstur yang renyah, kering serta dengan ukuran tipis, beserta kadar air yang relative rendah sebesar 5%. Dan dapat  dikatakan  bahwa  kue  adalah  suatu  produk makanan  ringan  yang  terbuat  dari  tepung  terigu dengan  tambahan  bahan  lain  berupa  kandungan protein tidak  kurang dari 9% dan air  tidak  lebih dari 5% [8].

## 2.4. Uji Keakurasian Mape
MAPE  adalah  singkatan  dari  Mean  Absolute Percentage  Error  (MAPE.  Kesalahan  persentase absolut  rata-rata  adalah  ukuran  statistik  dari  akurasi perkiraan  (perkiraan)  yang  dibuat  oleh  metode prediksi.  Pengukuran  dengan  persentase  kesalahan absolut  rata-rata  (MAPE)  dapat  digunakan  untuk memprediksi  keakuratan  perkiraan.  Metode  MAPE (Mean  Absolute  Percentage  Error)  memberikan informasi  mengenai  nilai  kesalahan  ramalan  relatif terhadap nilainya. Sebenarnya dari serialnya. Semakin kecil nilai persentase error pada MAPE maka semakin akurat  hasilnya  peramalannya.  Berikut  merupakan rumus MAPE [9].
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑌 𝑡 −𝑌̂ 𝑡 | 𝑌 𝑡 𝑛 𝑡=1 ∗ 100% persamaan (4)
Dimana : 𝑌𝑡 = Nilai data aktual 𝑌 ̂ 𝑡 = Nilai data peramalan 𝑛 = Jumlah data Penafsiran  nilai  MAPE  dapat  dipahami  dalam  empat kategori, yaitu:
1. <10% = hasil peramalan sangat akurat
2. 10-20% = hasil peramalan baik
3. 20-50% = hasil peramalan cukup
4. >50% = hasil peramalan tidak akurat

## 2.5. Uji Keakurasian MSE
Nilai  ramalan  digunakan  untuk  menentukan kebutuhan masa depan. Pengukuran Tingkat kesalahan dapat  diperiksa  dengan  beberapa  metode,  termasuk MSE.  Dihitung  berdasarkan  selisih  antara  data prediksi  dan  data  sebenarnya.  Semakin  rendah  nilai maka  semakin  akurat  prediksinya  [10].  Rumus perhitungan MSE adalah sebagai berikut:
𝑀𝑆𝐸 = ∑ 𝑛 𝑡=1(𝑋𝑡−𝐹𝑡) 2 𝑛 persamaan (5)
Keterangan : Xt : nilai aktual pada periode t” Ft : nilai peramalan pada periode t” n : banyaknya data

## 2.6. Uji Keakurasian RMSE
Root mean square error (RMSE) atau base mean squared deviasi adalah metode yang digunakan untuk menghitung margin kesalahan dalam suatu perkiraan. Kesalahan menunjukkan perbedaan atau penyimpangan  antara  hasil  taksiran  dengan  nilai taksiran. Tujuan penggunaan  mean squared error asli adalah  untuk  mengukur  tingkat  kesalahan  hasil perhitungan  analitis  dengan  metode  tertentu  seperti data  latih  dan  data  uji  [11].  Persamaan  ini  adalah bentuk  umum  dari  kesalahan  kuadrat  rata-rata  asli. Berikut adalah rumus RMSE:
√ ∑ (𝑦 − 𝑌̂ 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑁 persamaan (6)
Keterangan: y = nilai dari observasi ŷ = nilai prediksi i = urutan data dalam database n = jumlah data
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisis Sistem
Sistem  yang  dirancang  merupakan  Penerapan dari  Metode  Refgresi  Linier  Dalam  Peramalan Penjualan  Kue  di  Toko  Karya  Bahari  Samarinda. Sistem  ini  dibangun  dengan  tujuan  meramalkan penjualan  produk  kue,  dan  memberikan  solusi  dalam peningkatan penjualan. Mengingat saat ini permintaan konsumen  akan  kue  terus  meningkat.  Sebelum merancang  website  ini  di  perlukan  data-data  sebagai sumber  informasi  yang  nantinya  akan  di  lakukan perhitungan  kemudian  di  prediksi  menggunakan metode  Regresi  Linier.  Data  yang  akan  digunakan adalah data transaksi  yang diambil pada tahun 2021 - 2023.

## 3.2. Analisis Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan fungsionalitas merupakan kebutuhan yang  berisi  layanan  apa  saja  yang  sistem  akan sediakan. Berikut adalah fungsi yang dibutuhkan pada website ini:
a.   Website  dapat  memperliatkan  halaman  dashboard admin b.  Website dapat memperliatkan juga mengolah data kue
c.   Website dapat memperliatkan hasil peramalan pada data penjualan kue d.  Website dapat menampilkan grafik penjualan kue e.  Website dapat menampilkan laporan penjualan kue

## 3.3. Struktur Menu
Struktur menu adalah kerangka bagan dari menu- menu  yang  disediakan  didalam  website  ini.  Adapun menu dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Struktur Menu Pada Admin

## 3.4. Diagram Blok
Diagram  blok  membantu  pengembang  untuk dapat mengenali permasalahan peranacangan website . Diagram Blok bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Blok

## 3.5. Flowcart Sistem
Flowchart sistem menggambarkan  tahapan- tahapan  atau alur  jalannya webiste, tahapan  ini dapat diakses  oleh admin. Berikut flowchart sistem pada website ini, ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Flowchart Sistem
3.6. Flowcart Metode Regresi Linier Flowchart  regresi  linier menggambarkan  urut perhitungan  metode  regresi  linier  pada website . Berikut  merupakan flowchart metode  pada website ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart metode regresi linier
3.7. Use Case Admin Use  Case memberikan  informasi  mengenai interaksi melibatkan pengguna dengan sistem. Tujuan use  case untuk  menggambarkan  sebuah  proses  yang ada pada sistem. Use case admin pada sistem ini dapat ditunjukkan pada Gambar 5
Gambar 5. Use Case Admin
3.8. Metode Regresi Linier
Adalah alur perhitungan regresi linier menggunakan data penjualan kue, tahun 2023. Berikut sampel gula gait ditunjukkan pada tabel 1
Tabel 1. Data Penjualan Gula Gait Tahun 2023
Kue Kering Gula Gait 500 GRAM Bulan Total Terjual (x) Stock Kue (y) Januari 25 108 Pebuari 5 83 Maret 21 75 April 10 57 Mei 17 46 Juni 5 33 Juli 8 26 Total 91 428 1.  Mencari nilai 𝑋 2 , 𝑌 2 , 𝑋𝑌 Pertama mencari  nilai 𝑋 2 , 𝑌 2 , 𝑋𝑌 dengan cara mengkuadratkan dan mengalikan dengan variabel x (jumlah terjual), dan variabel y (stok kue) dari setiap data yang ada.
Contoh perhitungan :
bulan 1 : 𝑋 2 = (27) * (27) = 729 𝑌 2 = (109) * (109) = 11.881 XY = (27) * (109) = 2.943
Berikut adalah hasil dan total keseluruhan dari Nilai 𝑋 2 𝑌 2 XY mulai dari bulan -1 hingga bulan ke -12 gula gait yang ditunjukkan pada Tabel 2
Tabel 2. Mencari Nilai 𝑋 2 𝑌 2 XY X Y 𝑋 2 𝑌 2 XY 25 108 729 11881 2943 5 83 36 6724 492 21 75 400 5776 1520 10 57 81 3136 504 17 46 256 2209 752 5 33 16 961 124 8 26 81 729 243 91 428 1599 31416 6578
2. Menentukan nilai a konstanta dan b (koefisien regresi)
Nilai  a (konstanta)
𝑎 = (∑ 𝑌)(∑ 𝑋 2 ) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑋𝑌)
𝑛 ∑ 𝑥 2 − (∑ 𝑋) 2
Dengan penjabaran perhitungan seperti dibawah ini :
𝑎 = (428)  ∗  (1599)  −  (91)  ∗  (6578)
12 ∗ (1599) − (91) 2
=  7,864123957 Nilai b (koefisien regresi)
𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑋𝑌 − (∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛 ∑ 𝑋 2 − (∑ 𝑋) 2
Dengan penjabaran perhitungan seperti pada perhitunggan dibawah ini :
𝑏 = 12 ∗ 6578 − ( 91 ) ∗ ( 428 ) 12 ∗ ( 1599 ) − ( 91 ) 2 =  3,666269368
3. Dilakukan perhitungan  peramalan  penjualan stok kue  dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
Y = a + bx
Penjabaran  perhitungan  dari  rumus  peramalan dapat dilihat seperti dibawah ini :
Pada periode bulan 1 (Januari) 2023: Y = 7,864123957 + (3,666269368 *27) = 106,8533969
Berikut  merupakan  hasil  keseluruhan  dan  total dari  perhitungan  prediksi  penjualan  gula  gait  tahun 2023 dari periode bulan 1 – 12 seperti pada Tabel 3
Tabel 3. Mencari Nilai Y = a + bx
Untuk  meramalkan  stok  kue  Gula  Gait  pada tahun yang akan datang yakni pada tahun 2024, maka data  peramalan  yang  digunakan  adalah  interval  dari stok bulan (1) Januari – (12) Desember 2023.
Y = a + bx x pada peramalan  ini  mengacu pada bulan  yang akan  di  lakukan  peramalan  pada  tahun  2024,  pada hitungan  ini  bulan  yang  dicari  adalah  bulan  Januari (13).
Y = 7,864123957 + (3,666269368*13) = 55,52562574 Maa didapakan hasil peramalan gula gait  tahun 2024 yakni 55,52562574
4.  Dilakukan pencarian nilai niai |y-y’|
Sebelum  dilakukan  proses  pengujian  tingkat akurasi,  dengan  tujuan  untuk  memperolehnilai  error dari  penerapan  metode  regresi  linier  terhadap  data penjualan  kue,  yakni  dengan  menemukan  nilai  |y-y'| dari data yang ada. Dengan rumus seperti berikut :
| 𝑦 − 𝑦 ′|
Berikut merupakan penjabaran dari rumus diatas dapat dilihat pada perhitungan dibawah ini : Pada bulan -1 : |108 – 106,8533969| = 2,146603099
Berikut merupakan Tabel 4 dari hasil keseluruhan nilai |y-y’|
X Y 𝑋 2 𝑌 2 XY y' = a + bX 25 108 729 11881 2943 106,8533969 5 83 36 6724 492 29,86174017 21 75 400 5776         1520          81,18951132 10 57 81 3136 504 40,86054827 17 46 256 2209 752 66,52443385 5 33 16 961 124 22,52920143 8 26 81 729 243 40,86054827 91 428 1599 1416 6578 388,6793802
Tabel 4. Mencari Nilai y-y' X Y 𝑋 2 𝑌 2 XY y' = a + bX |y-y'| 25 108 729 11881  2943 106,853 2,146 5 83 36 6724 492 29,861 52,138 21 75 400 5776 1520 81,189 5,189 10 57 81 3136 504 40,860 15,139
17 46 256 2209 752 66,524
19,524 5 33 16 961 124 22,529 8,470 8 26 81 729 243 40,860
13,860 91 428  1599 1416 6578 388,679 116,469
5.   Dilakukan uji tingkat akurasi menggunakan MAPE yang  diterapkan  pada  peramalan  stok  gula  gait untuk tahun 2023 yakni seperti dibawah ini :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑌 𝑡 −    𝑌̂ 𝑡 | 𝑌 𝑡 𝑛 𝑡=1 𝑥 100% 1 12 𝑥 ( 116.4696067 428 ) 𝑥100% = 2,2697321666666
Peramalan  yang  di  dapat  sebesar  2,26771041 atau  2%.    Berdasarkan  macam-macam  nilai  yang terdapat  pada  MAPE,  jika  angka  error  menunjukkan persentase  kecil  atau  nilai  dibawah  10%,  bisa dikatakan  tingkat  keakurasian  dari  peramalan menggunakan  metode  regresi  linier  tepat,  agar  dapat diterapkan  ke  dalam  peramalan  penjualan  gula  gait untuk tahun depan 2024 dan seterusnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Transaksi
Gambar 6. Halaman Transaksi Halaman  transaksi  dikatakan  sebagai  halaman pembayaran.  Dikarenakan  dipakai  untuk  wadah memberikan informasi serta memperlihatan hasil dari
proses  transaksi  yang  telah  di  inputkan  oleh  admin. Informasi dari data kue yang diperliatkan pada gambar dan  bisa  melakukan  print  guna  untuk  melihat  hasil tranaksi.  Berikut  merupakan  hasil  dari  halaman transaksi dapat dilihat pada Gambar 6

## 4.2. Halaman Peramalan
Halaman peramalan adalah halaman pakai untuk pengelolaan  berupa  mengitung  peramalan  stok penjualan  kue,  dengan  metode  regresi  linier.  Pada halaman  ini  juga  menampilkan  hasil  peramalan  yang telah  dilakukan  perhitungan  sebelumnya,  yakni  gula gait  yang  telah  diramalan  pada  tahun  2023.  Berikut tampilan  halaman  peramalan  ditunjukkan  pada Gambar 8
Gambar 8. Halaman Peramalan

## 4.3. Hasil Peramalan
Hasil  peramalan  gula  gait  tahun  2024  ini  di dapatkan  dari  perhitungan  tahun  2023  dengan menggunakan metode regresi linier. Adapun tampilan halaman peramalan bisa dilihat pada Gambar 9
Gambar 9. Hasil Peramalan 2024
4.4. Pengujian Black Box Uji Black  Box adalah  suatu  metode  yang bertujuan untuk melihat hasil dari jalannya keseluruhan  sistem.  Serta  melihat  fungsi  pada  sistem dengan memastikan dijalankan dengan baik agar tidak ada kendala pada sistem tersebut. Hasil uji black  box disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Black Box No Butir Uji Hasil Diharapkan Hasil Sebenarnya Hasil 1 Login Admin Verifikasi username dan password Data username dan password dengan benar Berasil
2 Halaman Dasboard
Halaman terdapat jumlah produk dan jumlah transaksi Klik grid pertama yaitu jumah produk dan transaksi dan jika sudah selesai akan ditampung di halaman penjualan Berasil 3 Halaman Data Produk
Masuk Halaman Data Kue Menampilkan data produk Berasil
4 Halaman Tambah Data Produk Input data produk kue Proses input produk berhasil dilakukan Berasil
5 Halaman Data Transaksi
Masuk halaman penjualan Menampilkan Data Penjualan Berasil
6 Halaman Tambah Data Transaksi Halaman data penjualan Proses penjualan berhasil di lakukan Berasil
7 Halaman Penyetokan Masuk halaman data penyetokan Menampilkan halaman data penyetokan Berasil 8 Halaman Tambah Penyetokan Halaman input data tambah penyetokan Proses input data penyetokan berhasil di lakukan Berasil 9 Halaman laporan Masuk halaman laporan Menampilkan data penjualan Berasil

## 4.5. Uji Browser
Uji Broswer adalah uji yang dilakukan pada fitur- fitur  yang  ada  pada  website  ini,  guna  dilakukannnya uji  fitur  ini  untuk  melihat  sistem  bisa  digunakan
dengan  baik  atau  ada  bug.  Uji  ini  penting  dicoba sebelum  website  dipublikasikan  kepada  admin.  Hasil Uji browser disajikan pada Tabel 7 Tabel 7. Uji Browser No Uji Yang Diuji Nama Browser Google Chrome (v.91.0) Microsoft Edge (v.96.0) Mozilla Firefox (v.94.0) 1 Halaman Login Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi 2 Halaman Dashboard Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi 3 Halaman Produk Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi 4 Halaman Transaksi Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi 5 Halaman Stok Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi 6 Halaman Laporan Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi 7 Halaman Peramalan Berjalan Sesuai Fungsi Berjalan Sesuai Fungsi
Berjalan Sesuai Fungsi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  penerapan  yang  di  dapat menggunakan  metode  regresi  linier  berjalan  dengan baik dengan diterapkannya data penualan kue di Toko Karya  Bahari  Samarinda  yakni  untuk  melakukan peramalan  stok  penjualan  kue  di  tahun  yang  akan datang  yakni  2024  dan  seterusnya.  Peramalan  yang dilakukan  kemudian  menggunakan  MAPE,  dengan presentase error 2%, Berdasarkan syarat error jika 10% atau  di  bawah  angka  10%  bisa  dikatakan  aman  akan tetapi  jika  nilai  yang  didapatkan  di  atas  50%  berarti metode tersebut tidak bisa digunakan atau tidak cocok. Saran untuk website ini dapat mengalami perkembangan  dan  bisa  digunakan  dengan  baik  dan bermanfaat  untuk  admin  dan  karyawan  toko  karya bahari  samarinda  dan  metode  ini  bisa  di  buat  asil perbandingan  dengan  metode  peramalan  yang  lain guna bisa melihat asil akurasi mana yang lebih cocok untuk peramalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  A.  F.  Saputri,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Time Series Untuk Prediksi Penjualan Berbasis Web Pada Toko  Grosir  3  Roda  Sengkaling,” JATI  (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 290–297, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/dow nload/1391/1247.
[2]  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,  doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
[3]  J.  A.  Frans,  M.  Orisa,  and  S.  A.  Wibowo, “PREDIKSI PENJUALAN KAYU LAPIS DI CV DIATO WOOD SEJAHTERA DENGAN METODE TREND MOMENT BERBASIS WEB,” vol. 4, no. 2, pp. 183–190, 2020.
[4]  Harsiti, Z. Muttaqin, and E. Srihartini, “Penerapan Metode  Regresi  Linier  Sederhana  Untuk  Prediksi Persediaan  Obat  Jenis  Tablet,” JSiI  (Jurnal  Sist. Informasi) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  12–16,  2022,  doi: 10.30656/jsii.v9i1.4426.
[5]  S.  Adiguno,  Y.  Syahra,  and  M.  Yetri,  “Prediksi Peningkatan  Omset  Penjualan  Menggunakan Metode  Regresi  Linier  Berganda,” J.  Sist.  Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 4, p. 275, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5331.
[6]  L. Sanny and H. Sarjono, “Peramalan Jumlah Siswa /  I  Sekolah  Menengah  Atas  Swasta  Menggunakan Enam  Metode  Forecasting,” Forum  Ilm. ,  vol.  10, no. 2, pp. 198–208, 2017.
[7]  Ahmad Faithoni, “ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENJUALAN TERHADAP PENINGKATAN VOLUME PENJUALAN  MOBIL  DALAM  PERSPEKTIF EKONOMI ISLAM (Studi,” 2017.
[8]  Bagas, “DASAR KUE KERING,” pp. 1–23.
[9]  A.  Eka,  A.  Juarna,  T.  Informatika,  F.  T.  Industri, and  U.  Gunadarma,  “Prediksi  Pro  duksi  Daging Sapi Nasional dengan Meto de Regresi Linier dan Regresi Polinomial,” J. Ilm. Komputasi , vol. 20, no.
2, pp. 209–215, 2021, doi: 10.32409/jikstik.20.2.2722.
[10]  L.  Aryani,  Fatmasari,  Afriyudi,  and  N.  Hadinata, “Prediksi jumlah siswa baru dengan menggunakan metode  exponential  smoothing  (studi  kasus:  SMK Ethika  palembang),” Bina  Darma  Conf.  Comput.
… ,  pp.  237–244,  2020,  [Online].  Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/BDC CS/article/view/1615%0Ahttps://conference.binad arma.ac.id/index.php/BDCCS/article/download/16 15/693.
[11]  Aindhae, “CARA MENGHITUNG ROOT MEAN SQUARED ERROR (RMSE) DENGAN EXCEL,” aindhae.com .
https://www.aindhae.com/2019/10/cara- menghitung-root-mean-squared-error.html (accessed Mar. 01, 2023).