## ESTIMASI PENJUALAN PADA TOKO DAMHIL CAKE AND BAKERY MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINIER SEDERHANA DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN KUE KERING
Kaslani, Regi Putri Siti Nur Hajijah, Sandy Eka Permana, Fatihanursari Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10 B Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. (02311) 490480 - 490481 kaslani@gmail.com

## ABSTRAK
Damhil cake and Bakery merupakan perusahaan kecil dan menengah yang bergerak di bidang industri roti dan  kue  di  tengah  persaingan  yang  semakin  ketat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  strategi penjualan kue kering di Toko Damhil  cake and Bakery  melalui estimasi  hasil penjualan produk menggunakan algoritma regresi linier sederhana. Penelitian ini melibatkan pengumpulan data penjualan produk kue kering di Toko Damhil Cake and Bakery  selama priode 1 tahun  yaitu tahun 2022.  Data ini  mencakup  informasi tentang harga produk, dan dampak  musiman terhadap penjualan. Dalam  analisis  ini, algoritma regresi  linier sederhana dengan pendekatan Knowledge Discorvery in Databases (KDD) digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel-variabel tersebut dengan hasil penjualan. Penelitian  ini  melibatkan analisis data historis penjualan kue kering, penerapan algoritma regresi linier sederhana untuk membangun model prediktif, dan penggunaan metode KDD  untuk  mengidentifikasi  pola  atau  hubungan  yang  dapat  meningkatkan  strategi  penjualan.  Hasil  estimasi penjualan diharapkan dapat  membantu Toko Damhil cake and Bakery dalam  mengambil keputusan yang  lebih tepat terkait  produksi,  promosi,  dan  penetapan  harga  produk.  Dengan  menerapkan  pendekatan  ini,  diharapkan toko dapat meningkatkan efisiensi operasionalnya dan merumuskan strategi penjualan yang lebih cerdas. adalah Hasil penelitian  ini dapat memberikan  jawaban terhadap permasalahan  yang dirumuskan dalam  latar belakang, yaitu  kesulitan  untuk  menentukan  strategi  penjualan  yang  efektif,  adapun  relevensi  dari  penelitian  ini  yaitu bertujuan untuk membantu Toko Damhil Cake and Bakery untuk membuat keputusan yang lebih akurat dalam merencanakan strategi penjualan kue keringdan meningkatkan efisiensi bisnis. Hasil yang diperoleh dari prediksi penjualan kue kering untuk periode waktu tahun 2022 sebanyak 10.458pcs.
Kata kunci : Algoritma regresi linier, Strategi penjualan kue kering, dan Estimasi penjualan produk .

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  bisnis  yang  kompetitif  saat  ini, masyarakat    selalu  perlu  mengembangkan  usahanya agar  dapat  bertahan  dalam  persaingan,  apalagi persaingan  penjualan  menuntut  para  wirausahawan untuk  memiliki  model  yang  dapat  meningkatkan penjualan  dan  pemasaran  dalam  perusahaan,  salah satunya adalah  pemanfaatan penjualan [1]. Penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya oleh [2] Mencakup tentang cara melakukan prediksi penjualan yang diuji terhadap  pemodelan  data  yang  digunakan  untuk mempermudah penelitian dan berjalan sesuai harapan maka dibuat alur atau tahapan penelitian. Objek yang digunakan  adalah  data  penjualan  perusahaan,  yaitu data  kuantitatif  yang  telah  diolah  untuk  menjawab suatu  hipotesis  atau  pertanyaan  penelitian.  Data  ini mencakup  atribut  seperti  produk,  volume  penjualan aktual, rencana penjualan bulanan, dan tahun.
Dalam  penelitian  ini,  metode  regresi  linier digunakan untuk perhitungan dan perancangan sistem dan  diimplementasikan  dalam  sistem.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  penjualan produk  dan  membuat  perkiraan  penjualan  dengan menggunakan data penjualan bulan sebelumnya yang disediakan [1].
Pengolahan  data  menggunakan  metode  Data Mining  dengan  menerapkan  Algoritma  regresi  linier
untuk  meramalkan  angka  penjualan  pada  sistem  ini memudahkan  dalam  meramalkan  penjualan  dan memungkinkan  alokasi  sumber  daya  yang  lebih efisien, yang pada akhirnya meningkatkan pendapatan [3].
Masalah  dalam  penelitian  ini  yaitu  bagaimana cara  untuk  mengimplementasikan  algoritma  regresi linier  sederhana  sebagai  strategi  pemasaran  di  toko damhil  cake  and  bakery,  yaitu  dengan  cara mengumpulkan data historis penjualan kue kering dan variabel pemasaran terkait seperti promosi, harga, dan faktor  musiman.  Selanjutnya,  dengan  menggunakan regresi linier sederhana untuk menganalisis hubungan antara variabel pemasaran tersebut dan penjualan kue kering. Jumlah data yang diperoleh pada penelitian ini adalah 3.009 data penjulan kue kering selama 1 tahun terakhir  yaitu  2022  dari  6  varian  kue  kering  yaitu diantaranya  Kastangel,  Putri  Salju,  Mini  Pie  Keju, Nastar Keju, Kue Semprit, dan Nastar Strawberry.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data Mining adalah ekstraksi informasi atau pola yang  penting  dari  data  yang  di  database  yang  besar. Dalam jurnal ilmiah, data mining juga dikenal dengan nama Knowledge Discovery in Database (KDD).[4]

## 2.2. Regresi Linear
Regresi  linear  sederhana  adalah  sebuah  metode pendekatan  untuk  pemodelan  hubungan  antara  satu variabel  dependen  dan  satu  variabel  independen, analisi  regresi  linear  sederhana  berfungsi  untuk menguji hubungan sebab akibat antara variabel faktor penyebab terhadap variabel akibatnya. Regresi Linear Sederhana adalah salah satu metode least square yang berfungsi untuk menguji hubungan sebab akibat antara Variabel Penyebab (X) terhadap Variabel Akibat (Y). Variabel  Penyebab  pada  umumnya  dilambangkan dengan  X  sedangkan  Variabel  Akibat  dilambangkan dengan Y [5]
Model  regresi  linier  yang  digunakan  memiliki bentuk umum sebagai berikut:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + ε • Y Adalah hasil penjualan produk kue kering.
• β0 Adalah intercept (konstanta).
•  β1,  β2,  dan  β3  Adalah  koefisien  regresi  untuk masing-masing variabel independen (X1, X2, X3).
• ε Adalah kesalahan acak.
2.3. Perhitungan Root  Mean  Squared  Error

## (RMSE)
Root mean squared error (RSME) adalah metric evaluasi yang mengukur sejauh mana perbedaan sntara nilai  prediksi  dan  nilai  sebenarnya.  Root  Mean Squared  Error  (RMSE)  merupakan  salah  satu  cara untuk  mengevaluasi  model  regresi  linear  dengan mengukur  tingkat  akurasi  hasil  perkiraan  suatu model.[6]
RMSE dapat dihitung dengan mengambil akar kuadrat dari  rata-rata  kuadrat  dengan  selisih  prediksi  (ŷ)  dan nilai  sebenarnya  (y)  untuk  setiap  observasi,  Rumus RMSE yang akan digunakan adalah sebagai berikut:
RMSE = √ 1 𝑛 ∑ (𝑦𝑖 −  ŷ𝑖) 2 𝑛 𝑖=1
Dimana:
 𝑛 adalah jumlah observasi.
 𝑦 𝑖 adalah  nilai  sebenarnya  dri observasi ke-i.
 ŷ 𝑖 adalah  nilai  prediksi  dari observasi ke-i.

2.4. Contoh Gambar
Gambar 1. Hasil Root Mean Square Error (RMSE)
Jadi,  hasil  RMSE  sebesar  2.675  +/-  0.000 menunjukan  bahwa  RMSE  yang  rendah  (2.675) menandakan  bahwa  model  regresi  linier  sederhana cenderung memberikan prediksi yang akurat terhadap penjualan produk pada Toko Damhil Cake and Bakery.

## 2.5. Contoh Tabel

## Tabel 1.  Data Penjualan
Tanggal  Nama Produk Qty  Harga  Total 18-01-2022 Kastangel 8  45.000 360.000 31-12-2022 Putri salju 6  40.000 240.000 Mini pie keju 8  45.000 360.000 Nastar Keju 7  50.000 350.000 Semprit 2  40.000  80.000 Nastar Stw 5  40.000 200.000

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 2. Alur Model Penelitian
Metodologi penelitian merupakan kerangka kerja  yang  dilakukan  peneliti.  Kerangka  kerja  ini merupakan  tahapan  proses-proses  pengelolaan  data yang  dijalankan.  Ada  beberapa  tahapan  yang digambarkan,  yaitu  mulai  dari  tahap  studi  literatur sampai  tahap  kesimpulan.  Tahapan  proses  dilakukan secara  terstruktur  dan  sistematis  [7].  Tahapan Knowledge Discovery In Database (KDD) Knowledge Discovery  In  Databases  (KDD)  adalah  keseluruhan proses nontrivial untuk mencari dan mengidentifikasi pola (pattern) dalam data, dimana pola yang ditemukan bersifat  sah,  baru,  dapat  bermanfaat  dan  dapat dimengerti.  KDD  berhubungan  dengan  teknik integrasi  dan  penemuan  ilmiah,  interprestasi  dan visualisasi dari pola-pola sejumlah kumpulan data [8]. Berikut  adalah  tahapan  dari Knowledge  Discovery  in Database (KDD) :

## 3.1. Data selection
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mencatat penjualan  harian  kue  kering  selama  periode  tertentu, termasuk variabel-variabel seperti jumlah produk yang terjual,  dan  faktor-faktor  lain  yang  mempengaruhi penjualan.
Gambar 3. Operator Read Excel
Proses  Read  excel  digunakan  untuk  mengimpor dan  membaca  file  excel  sebagai  input  untuk membangun model regresi liner sederhana.
Gambar 4. Import Data
Setelah  melakukan  Read  excel  maka  akan muncul  tampilan  select  the  cells  to  import  untuk memastikan  bahwa  file  data  yang  di  upload  sudah benar  atau  belum,  jika  dirasa  data  yang  sudah  di masukan  ke  dalam  parameter  Read  excel  maka selanjutnya tekan tombol next untuk melihat hasilnya seperti pada gambar 4
Gambar 5. Hasil Read Excel
Hasil  read  excel  dalam  rapidminer  pada algoritma  regresi  linier  sederhana  mencakup  dataset yang akan digunakan dalam proses pembuatan model regresi linier sederhana untuk melakukan prediksi atau analisis  terhadap  variabel  independen  yang  terpilih yaitu Qty (Quantity).

## 3.2. Data Processing
Mengidentifikasi  dan  menangani  data  yang hilang  atau  tidak  valid,  menghapus  duplikat,  dan melakukan normalisasi jika diperlukan untuk memastikan konsistensi dan kualitas data.
Gambar 6. Operator Select Attribut
Pada  select  attribute  terdapat  beberapa  attribute yang  dipilih  yaitu  Selected  Attribute  dan  Attributte. Kemudian  pada  parameter  Attributte  filter  opsi  yang dipilih  yaitu a subset. Selanjutnya setelah  melakukan parmeter  a  subset  opsi  yang  dipilih  bisa  dilihat  pada gambar 6
Gambar 7. Proses Select Atribut
Pada  gambar  diatas  menampilkan  atribut  yang akan digunakan untuk dianalisis terdapat pada kolom Select  Attribute  yaitu  Total,  Harga,  No,  dan  Qty (keterangan  jumlah  barang  yang  terjual)  serta  total. Sedangkan atribut yang tidak digunakan dalam analisis terdapat pada kolom attributes diantaranya Date, G, H, I, J dan Nama Produk.
Gambar 8. Hasil Select Attribut
Hasil  dari  select  attribute  yang  telah  dilakukan menunjukan  bahwa  attribute  yang  akan  digunakan pada penelitian ini yaitu Quantity (jumlah kue kering yang terjual).

## 3.3. Data Transformation
Mengonversi  data  ke  dalam  format  yang  sesuai untuk  regresi  linier,  seperti  mengubah  variabel- variabel  kategorikal  menjadi  variabel  dummy,  dan
mempersiapkan  data  agar  sesuai  dengan  persyaratan algoritma regresi linier.
Gambar 9. Operator SetRole
Pada  operator  SetRole,  terdapat  parameter Editroles  dengan  2  pilihan  opsi  yaitu  attribute  name dan  target  role,  maka  pada  penelitian  ini  yang  akan dijadikan  sebagai  target  role  nya  adalah  regular  dan attribute name nya adalah Qty (Quantity).
Gambar 10. Parameter SetRole
Gambar 11. Hasil SetRole
Hasil set role digunakan untuk mengidentifikasi atribut  sebagai  variabel  independen  (input)  yang mencakup  atribut-atribut  yang  diianggap  sebagai variabel  yang digunakan untuk memprediksi  variabel dependen,  Sedangkan  variabel  depeden  (Output) mencakup atribut yang dianggap sebagai variabel yang akan di prediksi.

## 3.4. Data Mining
Data  Mining  adalah  suatu  proses  ekstrasi  atau penggalian  data  yang  belum  diketahui  sebelumnya, namun dapat dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting. Data Mining biasa disebut dengan  “Data  atau  Knowledge  Discovery”  atau menemukan pola tersembunyi pada data [9] .
Gambar 12. Operator Linear Regression
Operator  Regresi  linear  digunakan  untuk melakukan  analisis  regresi  pada  suatu  variabel independen dan variabel dependen untuk menghasilkan persamaan garis regresi yang menggambarkan pola hubungan tersebut.
Gambar 13. Hasil Linear Reggresion
Hasil  Regression  linear  dapat  memberikan koefisien regresi dan konstanta yang digunakan dalam persamaan  linier,  dengan  menggunakan  regresi  linier sederhana  juga  dapat  digunakan  untuk  memahami seberapa kuat dan arah hubungan antara dua variabel.
Gambar 14. Operator Apply Model
Apply Model adalah tahapan terkahir yang mana pada  proses  ini  akan  menerapkan  model  data  linear regression  berdasarkan  proses-proses  sebelumnya mulai  dari  Select  attribute,  SetRole,  dan  Linear Regression.  Setelah  semua  proses  dilakukan,  maka akan  dihasilkan  model  prediksi  dari  data  Exampleset sebesar 20%.
Gambar 15. Hasil Apply Model
Hasil  dari  Apply  model  diatas  menunjukan bahwa Qty dari data asli yang berbentuk excel dengan Qty  yang  sudah  diolah  dengan  tools  Rapidminer memiliki persamaan dari hasilnya

## 3.5. Evaluation
Dalam tahap ini, merupakan hasil dari teknik data mining  berupa  pola  pola  yang  khas  maupun  model dievaluasi untuk menilai apakah ada memang tercapai. Memeriksa  akurasi  dan  kehandalan  model  regresi linier  dengan  menggunakan  metric  evaluasi  seperti Root  mean  squared  error (RMSE),  dan  melakukan validasi silang jika diperlukan. Jika model memberikan  hasil  yang  memadai,  dapat  digunakan untuk  membuat  estimasi  penjualan  dan  menentukan strategi penjualan kue kering di toko Damhil Cake and Bakery.
Gambar 16. Operator Performance
Selanjutnya, Operator performance akan menghasilkan  hasil  attribute,  statistic  performance, dan  visualizations  yang  dapat  dilihat  seperti  pada gambar
Gambar 17. Hasil Attribut Performance
Gambar 18. Hasil Statistic Performance
Statistic  pada  performance  mencakup  tentang hasil  dari  penglahan  data  degan  menyatakan keterangan  Qty  berbentuk  integer,  Prediction(Qty) berbentuk  integer,  No  berbentuk  Real,  Harga berbentuk  integer,  Total  berbentuk  integer,  dan menunjukan bahwa prediksi penjualan kue kering pada took  damhil  cake  and  bkery  dengan  menggunakan tools Rappidminer menunjukan hasil 0 untuk missing value.
Gambar 19. Hasil Visualizations
Hasil  visualizations  performance  pada  gambar diatas  menunjukan  bahwa  data  excel  dengan pengolahan data pada Rappidminer memiliki prediksi yang sama hasilnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Memuat  hasil,  Pengujian  dan  pembahasan tentang  skripsi  yang  telah  dilakukan  Berdasarkan penelitian  mengenai  “Estimasi  Penjualan  Pada  Toko Damhil  Cake  And  Bakery  Menggunakan  Algoritma Regresi Linier Sederhana Dalam Menentukan Strategi Penjualan Kue Kering” .
a) Hasil  yang  diperoleh  dari  prediksi  penjualan kue  kering  untuk  periode  waktu  tahun  2022 sebanyak 10.458pcs.
b) Dari  proses  prediksi  penjualan  kue  kering berdasarkan  jenis  nama  produk  kue  kering tertinggi yaitu adalah kue kering mini pie keju, yang memiliki angka prediksi penjualan sekitar 5.546  pcs  dengan  total  penjualan  terendah untuk  jenis  kue  kering  nastar  strawberry dengan angka penjualan 4.404 pcs.
c) Pengukuran tingkat error, yang diperoleh root mean  squared  error (RMSE)  dengan  nilai 2.675+ /- 0.000.

## 4.2. Pembahasan Pengujian
Root mean squared error (RSME) adalah metric evaluasi yang mengukur sejauh mana perbedaan sntara nilai prediksi dan nilai sebenarnya. Hasil RMSE yang relative  rendah  menunjukan  model  memiliki  tingkat akurasi  yang  baik  dalam  memprediksi  penjualan, dengan penggunaan algoritma regresi linier sederhana dinilai  efektif  dalam  konteks  estimasi  penjualan  kue kering  serta  model  ini  dapat  digunakan  untuk penyesuaian  stok  dan  promosi  yang  dapat  dilakukan lebih efisien dengan mengoptimalkan pendapatan dan tingkat kepuasan pelanggan, Dengan nilai RMSE yang rendah  dan  interval  keyakinan  yang  sempit,  model regresi linier sederhana dapat dianggap berhasil dalam mengestimasi  penjualan  produk  pada  Toko  Damhil Cake and Bakery.
Langkah  pengujian  Root  mean  squared  error untuk hasil root_mean_squared_error : 2.675 +/- 0.000 adalah sebagai berikut:
1) Hitung Selisih Kuadrat:
Squared Differences = (2.675 − 2.675) 2 = 0 2) Hitung Mean dari Selisih Kuadrat: Mean Squared Differences = 1 1 x 0 = 0
3) Hitung RMSE :
RMSE= √𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒𝑑 𝐷𝑖𝑓𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒𝑠 = √0 =0 Hasil Pengujian :
 Nilai Rata-rata RMSE: 2.6752.675
 Deviasi standar (ketidakpastian): 0.0000.000
Kesimpulan :
 Rata-rata  RMSE  dari  model  regresi  adalah 2.6752.675,  dengan  ketidakpastian  sekitar 0.0000.000.
 Mean  dari  selisih  kuadrat  yang  dihitung adalah 00.
 RMSE  yang  dihitung  berdasarkan  rumus adalah  00,  namun  ini  mungkin  tidak merepresentasikan  situasi  yang  umum  dan dapat  terjadi  karena  tidak  adanya  variasi dalam  data  (semua  nilai  sebenarnya  dan prediksi sama).
Gambar 20. hasil Root Mean Squared Error
Nilai  2.675  adalah  nilai  rata-rata  dari  sejumlah hasil  RMSE,  sedangkan  0.000  mengindikasikan deviasi  standar  atau  kesalahan  baku  dari  nilai-nilai tersebut.  Hasil  RMSE  ini  menunjukan  bahwa  hasil RMSE dapat bervariasi dari nilai rata-rata, memberikan  gambaran  tentang  konsistensi  kinerja model,  bahwa  semakin  kecil  nilai  RMSE,  maka semakin  baik  model  yang  dapat  memprediksi  data dengan akurasi.
Gambar 21. Hasil Absolute Error
Diketahui :  Rata-rata RMSE yang dilaporkan:
0.9170.917
 Deviasi standar (ketidakpastian): 2.5132.513
Maka  langkah  pengujian  hasil  absolute  error adalah sebagai berikut:
1. Hitung Selisih Kuadrat Squared Differences = ( 0.917 − 0) 2 = 0.841889 2. Hitung Mean dari Selisih Kuadrat : Mean Squared Differences = 1 1 × 0.841889 = 0.841889
3. Hitung RMSE: RMSE =
√𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒𝑑 𝐷𝑖𝑓𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒𝑠 = √0.841889 ≈ 0.918
Hasil Pengujian :
 Nilai Rata-rata RMSE: 0.9170.917
 Deviasi standar (ketidakpastian): 2.5132.51
Kesimpulan:
 Rata-rata  RMSE  dari  model  regresi  adalah 0.9170.917,  dengan  ketidakpastian  sekitar 2.5132.513.
 Mean  dari  selisih  kuadrat  yang  dihitung adalah 0.8418890.841889.
 RMSE  yang  dihitung  berdasarkan  rumus adalah sekitar 0.9180.918.
Maka dapat diketahui bahwa asil absolute error : 0.917 +/- 2.513 mencakupnilai rata-rata dari sejumlah hasil kesalahan mutlak (absolute error), dimana 0.917 adalah nilai rata-rata dan 2.513 adalah deviasi standar atau kesalahan baku dari nilai-nilai tersebut
Gambar 22. Hasil Squared Error
Diketahui:
 Rata-rata dari squared error yang dilaporkan: 7.1577.157
 Deviasi standar (ketidakpastian):
56.36356.363
Langkah-langkah  pengujian  squared_error  adalah sebagai berikut:
1. Hitung Mean Squared Differences:
Mean Squared Differences = 7.157
2. Hitung RMSE:
RMSE  = √𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑆𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒𝑑 𝐷𝑖𝑓𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒𝑠 =
√7.157 ≈ 2.678
Hasil Pengujian:
 Nilai Rata-rata dari squared error: 7.1577.157
 Deviasi standar (ketidakpastian):
56.36356.363
Kesimpulan:
 Rata-rata dari squared error dari model adalah 7.1577.157,  dengan  ketidakpastian  sekitar 56.36356.363.
 RMSE  yang  dihitung  berdasarkan  rumus adalah sekitar 2.6782.678.
Maka diketahui nilai squared_error 7.157 adalah nilai  rata-rata  dari  sejumlah  hasil  kesalahan  kuadrat (squared  error),  sementara  56.363  adalah  deviasi standar  atau  kesalahan  baku  dari  nilai-nilai  tersebut. Kesalahan  kuadrat  mengukur  seberapa  jauh  prediksi model  dari  nilai  sebenarnya,  dan  deviasi  standar memberikan  gambaran  tentang  seberapa  konsisten kesalahan  dari  satu  pengukuran  ke  pengukuran lainnya.
Sedangkan, Model  regresi  linier  sederhana digunakan  untuk  memodelkan  hubungan  antara variabel  independen  dan  hasil  penjualan,  dengan mengestimasi  koefisien  regresi  untuk  setiap  variabel independen.  Regresi  linier  adalah  metode  statistik yang  memungkinkan  peneliti  untuk  memahami bagaimana  perubahan  dalam  satu  atau  lebih  variabel independen  (harga  produk,  promsi  dan  waktu)  dapat mempengaruhi variabel dependen (hasil penjualan).
Diketahui:
 Persamaan  regresi  linier  sederhana:  154.645 x NO + 43790.218 x QTY + 7.777 x HARGA – 351135.576
 Dataset yang berisi nilai sebenarnya dan hasil prediksi  untuk  variabel  NO,  QTY,  dan HARGA.
Langak-langkah  pngujian  Linear  regression adalah sebagai berikut:
1. Hitung  Prediksi  Menggunakan  Persamaan Regresi:
Prediksi = 154.645 × NO + 43790.218 × QTY + 7.777 × HARGA − 351135.576.
2. Hitung  Selisih  Antara  Data  Aktual  dan Prediksi :
Selisih=Aktual−PrediksiSelisih=Aktual−Pre diksi 3. Hitung selisih kuadrat: Squared Differences=(Selisih)2Squared Diff erences = (Selisih) 2
4. Hitung Mean dari Selisih Kuadrat: Mean Squared Differences= 1 𝑛 ∑ = 𝑛 𝑖 1 Squared DifferencesMean Squared Differences
5. Hitung RMSE: RMSE=Mean Squared DifferencesRMSE =
√Mean Squared Differences Hasil Pengujian:
 Nilai RMSE yang dihitung berdasarkan data aktual dan prediksi.
Maka  dapat  dilihat  bahwa  hasil  regresi  linier dihitung dengan mengalikan masing-masing koefisien (154.604, 43790.218, 7.777) dengan nilai yang sesuai dari variabel independen, dan kemudian menambahkan  konstanta  (-351135.576).  Contohnya, jika nilai NO = a, QTY = b, dan HARGA = c .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  jawaban terhadap  permasalahan  yang  dirumuskan  dalam  latar belakang,  yaitu  kesulitan  untuk  menentukan  strategi penjualan  yang  efektif,  adapun  relevensi  dari penelitian  ini  yaitu  bertujuan  untuk  membantu  Toko Damhil  Cake  and  Bakery  untuk  membuat  keputusan yang  lebih  akurat  dalam  merencanakan  strategi penjualan  kue  kering  dan  meningkatkan  efisiensi bisnis.  Dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan algoritma  regresi  linier  sederhana  dapat  memberikan kontribusi yang positif dalam memprediksi penjualan kue  kering  menggunakan  algoritma  regresi  linier sederhana dengan proses pengolahan data menggunakan tahapan dari  Knowlwdge Discovery  in Database (KDD), serta penggunaan tools Rapidminer
sebagai alat bantu dalam proses prediksi penjualan kue kering menghasilkan:
a. Hasil  yang  diperoleh  dari  prediksi  penjualan kue  kering  untuk  periode  waktu  tahun  2022 sebanyak 10.458 pcs.
b. Dari  proses  prediksi  penjualan  kue  kering berdasarkan  jenis  nama  produk  kue  kering tertinggi yaitu adalah kue kering mini pie keju, yang memiliki angka prediksi penjualan sekitar 5.546  pcs  dengan  total  penjualan  terendah untuk  jenis  kue  kering  nastar  strawberry dengan angka penjualan 4.404 pcs.
c. Pengukuran  tingkat  error,  yang  diperoleh  root mean  squared  error  (RMSE)  dengan  nilai 2.675+ /- 0.000.
Sehubungan dengan fokus penelitian yang terkait dengan  estimasi  penjualan  produk  pada  toko  damhil cake  and  bakery  menggunakan  regresi  linier sederhana,  Penulis  ingin  memberikan  beberapa  saran yang dapat  menjadi panduan dalam  mengembangkan hasil penelitian.
Pertama, untuk meningkatkan keakuratan estimasi,  disarankan  untuk  mengumpulkan  data penjualan  secara  berkala  dan  memperbarui  model regresi  linier  sesuai  dengan  perkembangan  bisnis. Selanjutnya,  untuk  meningkatkan  strategi  penjualan kue  kering,  penulis  menyarankan  agar  hasil  estimasi digunakan  untuk  menyusun  rencana  promosi  yang lebih  terarah.  Melakukan  identifikasi  periode  dengan potensi penjualan yang tinggi dan memanfaatkan hasil estimasi  untuk  merencanakan  promosi  produk  kue kering  secara  optimal,  dan  yang  terakhir  yaitu pentingnya  untuk  terus  mengevaluasi  strategi  kinerja dengan melakukan penyesuian yang diperlukan untuk tetap bersaing dan meningkatkan efektivitas penjualan.  Dengan  mempertimbangkan  saran-saran ini,  diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan kontribusi yang signifikan dalam upaya meningkatkan strategi penjualan kue kering di Toko Damhil cake and Bakery.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Adianto, “Implementasi Data Mining untuk
Prediksi Penjualan Produk Mayora Menggunakan Metode FP-Growth,” vol. 3, no.
1,  pp.  170–177,  2023,  [Online].  Available:
http://repository.uinsu.ac.id/id/eprint/20362%0 Ahttp://repository.uinsu.ac.id/20362/3/BAB_II .pdf
[2] Miftahuljannah,  Aswan  Supriyadi  Sunge,  and Ahmad  Turmudi  Zy,  “Analisis  Prediksi Penjualan  Dengan  Metode  Regresi  Linear  Di Pt.  Eagle  Industry  Indonesia,” J.  Inform. Teknol. dan Sains , vol. 5, no. 3, pp. 398–403, 2023, doi: 10.51401/jinteks.v5i3.3325.
[3] A. D. A. Nasharudin and U. Ependi, “Analisis peramalan  penjualan  produk  pada  pt  .  enseval putera megatrading TBK menggunakan metode regresi linear sederhana,” JUPITER J. Penelit. ilmu dan Tek. komputar , vol. 15, no. 1, pp. 317–
326, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.5281./5318/15.jupiter.2023.0 4
[4] S.  Supardi et  al. ,  “Peran  Data  Mining  dalam Memprediksi Tingkat Penjualan Sepatu Adidas Menggunakan  Metode  Algoritma  Regresi Linear  Sederhana,” J.  Ekon.  Manjemen  Sist. Inf. , vol. 4, no. 5, pp. 883–890, 2023, [Online]. Available: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
[5] C. E. Simbolon, “Penerapan Algoritma Regresi
Linier Sederhana Dalam Memprediksi Keuntungan dan Kerugian Kelapa Sawit Pt . Sri Ulina,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 169– 172, 2021.
[6] D. Setiawan, N. Surojudin, and W.
Hadikristanto,  “Prediksi  Penjualan  Obat Dengan Algoritma Regresi Linear,” Pros. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 1, pp. 237–246, 2022.
[7] M.  Walid  and  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” J.  ICT Inf.  Commun.  Technol. ,  vol.  22,  pp.  190–197, 2022.
[8] R.  K.  Purnomo,  H.  A.  Saufi,  and  R.  Hs, “Experimental  Student  Experiences,” Exp. Student Exp. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[9] O. Nurdiawan, A. Irma Purnamasari, and I. Ali, “Analisa Penjualan Mobil Dengan
Menggunakan  Algoritma  K-Means  Di  PT. Mulya  Putra  Kencana,” J.  Data  Sci.  dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 32–35, 2021.