## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 384 - 390 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 894 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Memprediksi Kualitas Produk Inspeksi  Dalam Meminimalisasi Resiko Produk Ng Meggunakan Algoritma Regresi Linier
Dini Rahayu, Aris Gunaryati
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1 dinirahayu27@gmail.com . 2 arisgunaryati@yahoo.co.id . Email Penulis Korespondensi: dinirahayu27@gmail.com
Abstrak −  Meprediksi  produk  adalah  bentuk  menganalisis  data,  memprediksi  produk  merupakn  factor  penting  yang menentukan kelancaran produk. Pemanfaatan data produk dan defect dapat digunakan dalam melakukan proses tahapan data  mining  dan  pemodelan  untuk  memprediksi  jumlah  produk  defect  disuatu  waktu.  Penerapan  model  persamaan algoritma Regresi Linear sederhana dapat diimplementasikan dimana hasilnya juga menunjukkan sebuah wawasan baru bagi  kebutuhan  prediksi  terhadap  jumlah  produk defect Model  persamaan  Regresi  Linear  sederhana  setelah dibandingkan  hasil  perhitungan  secara  aktual  (observasi)  dan  juga  dengan  aplikasi  Rapid  Miner  secara  umum menunjukkan  kemiripan  hasil.  Evaluasi  dan  pengujian  nilai  RMSE  juga  didapat  saat  melakukan  evaluasi  linear regression model yang diterapkan, dengan nilai RMSE sebesar 0,984 dengan standar deviasi +- 0,0.
Kata Kunci : Data Mining, Defect , Estimasi , Regrensi Liniear , Inspection
Abstract−  Predicting  the  product  is  a  form  of  analyzing  data,  predicting  the  product  is  an  important  factor  that determines the smooth running of the product. Utilization of product and defect data can be used in carrying out the process of data mining and modeling stages to predict the number of product defects at one time. The application of the simple Linear Regression algorithm equation model can be implemented where the results also provide a new insight for  the  prediction  needs  of  the  number  of  product  defects.  The  simple  Linear  Regression  equation  model  after comparison with actual calculation results (observations) and also with the Rapid Miner application in general shows similar  results.  Evaluation  and  testing  of  the  RMSE  value  was  also  obtained  when  evaluating  the  applied  linear regression model, with an RMSE value of 0.984 with a standard deviation of +- 0.0.
Keywords: Data Mining, Defect, Estimation, Linear Regression, Inspection

## 1. PENDAHULUAN
Meprediksi  produk  adalah  bentuk  menganalisis  data,  memprediksi  produk  merupakn  factor  penting  yang menentukan  kelancaran  produk.  Dalam  strategi  meningakatkan  produk  dan  pengendalian  kualitas  produk  langkah pertama  yang  dilakukan  adalah  kualitas  produk,  hal  ini  penting  karena  yang  akan  dijual  ke customer. Pada  strategi produk yang perlu diingat yang berkaitan dengan produk secara utuh, mulai dari nama produk, bentuk, isi, pembungkus. Dalam  arti  yang  sederhana  produk  dikatakan  sesuatu  yang  dapat  memenuhi  kebutuhan  dan  keinginan  konsumen  atau customer.
Kualitas  produk  merupakan  salah  satu  kunci  persaingan  diatara  pelaku  usaha  yang  ditawarkan  kepada  konsumen. Konsumen  selalu  ingin  mendapatkan  produk  yang  berkualitas  sesuai  dengan  harga  yang  dibayar,  walaupun  terdapat sebagian konsumen yang berpendapat bahwa, produk yang mahal adalah produk yang berkualitas. Jika hal itu dapat di laksanakan  oleh  perusahaan,  maka  perusahaan  tersebut  akan  dapat  tetap  memuaskan  para  konsumen  dan  dapat menambah jumlah konsumen. Salah satu perusahaan yang sedang dianalisa adalah PT PNE Indonesia yang berlokasi di Cikarang, Kab. Bekasi yaitu perusahaan yang bergerak di bidang jasa painting. Kualitas barang dari suatu produk hasil laporan  inpeksi  harian,  maka  dari  itu  dibutuhkan  suatu  analisa  yang  dapat  meramalkan  kebutuhan  barang  untuk menentukan kualitas hasil laporan inspeksi. Mengurangi hasil produk defect atau penumpukan barang terjadi setiap hari sehingga data hasil laporan inspeksi harian ini dapat diolah menjadi suatu informasi dengan menggunakan metode yang tepat, dengan begitu perusahaan dapat menentukan strategi pengendalian kualitas. Akan tetapi masih banyak pengelola yang  belum  memanfaatkan  secara  maksimal  data  dari  laporan  inspeksi  harian  yang  ada.  Data  dibiarkan  menumpuk begitu  saja  tanpa  dilakukan  analisa  lebih  lanjut  sehingga  berpotensi  pihak  pengelola  kurang  mengetahui  hal  ensesial terhadap terjadinya barang defect.
Penelitian  yang  di  laukan  oleh  Fikri  [1].  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Tingkat  Kekuatan  Beton  Yang Dihasilkan  Dengan  Metode  Estimasi  Menggunakan  Linear  Regression.  CV.Sinar  Harapan  merupakan  sebuah  instansi yang  bergerak  dibidang  teknik  sipil.  Dimana  dalam  teknik  sipil  membutuhkan  persiapan  yang  sangat  baik  sebelum melakukan  pekerjaan  yang  dilakukan,salah  satunya  dalam  memperkirakan  kekuatan  beton  yang  nantinya  akan dihasilkan. Dengan memanfaatkan perkembangan teknologi sekarang maka dengan melimpahnya data  tersebut penulis menggunakan  teknik  data  mining  dengan  metode  estimasi  untuk  menghitung  kekuatan  beton  yang  dihasilkan  dengan menggunakan  algoritma  linear  regression  yang  dimana  algoritma  ini  dipilih  sesuai  dengan  data  yang  ada  yaitu komponen  yang  digunakan  yang  digunakan  untuk  menghitung  kekuatan  beton  yang  dihasilkan.  Untuk  metode pengujiannya  menggunakan  Cross  Validation  dan  evaluasinya  menggunakan  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  untuk mengetahui seberapa besar kesalahan yang dihasilkan dari Linear Regression tersebut.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 384 - 390 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 894 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Andini,  Witanti,  &  RenaldiPrediksi[2].    Potensi  Pemasaran  Produk  Baru  dengan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Regresi  Linear  [2].  CV.  Lampegan  Jaya  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang bergerak di bidang pendistribusian produk minuman dan makanan. Produk tersebut didistribusikan ke outlet-outlet yang ada di Jawa Barat. Produk yang memiliki tingkat kedekatan terbesar akan dilakukan pengambilan data penjualan produk serta daerah pemasarannya untuk di tampilkan sebagai prediksi bagi produk baru. Beberapa penelitian terdahulu dalam melakukan  pencarian  nilai  kedekatan  antar  produk  dengan  melakukan  prediksi  nilai  mahasiswa,  prediksi  persediaan alat-alat kesehatan, prediksi besarnya penggunaan listrik rumah tangga, dan beberapa penelitian menggunakan Nearest Neighbors,  Regresi  Linear,  Metode  Clustering  dan  Algoritma  Apriori  yang  termasuk  kedalam  Metode  Data  Mining. Pada penelitian ini menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dan Regresi Linear yang dapat diterapkan pada kasus dengan  class  dan  data  yang  banyak,  maka  diharapkan  dapat  memudahkan  perusahaan  dalam  mendapatkan  informasi mengenai prediksi penjualan produk baru dan derah pemasarannya Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Target  Pemakaian  Stok  Barang  Menggunakan[3].Metode  Regresi Linier Berganda Masyarakat sekarang ini hampir seluruhnya mengkonsumsi makanan dan minuman diluar rumah. Oleh sebab  itu,  penjualan  makanan  dan  minuman  mulai  meningkat  dan  persaingan  dalam  bisnis  penjualan  makanan  dan minuman  juga  semakin  meningkat.  Dalam  peningkatan  jumlah  penjualan  baru,  maka  sebuah  perusahaan  memerlukan target  pemakaian  stok  barang  yang  baik.  Dalam  memprediksi  untuk  kedepannya  sering  kali  pihak  perusahaan  salah memperkirakan  target  pemakaian  stok  barang.  Maka  dari  itu  perlu  adanya  sebuah  prediksi  yang  akurat  dan  dapat membantu  perusahaan  makanan  dalam  menerapkan  target  pemakaian  stok  barang.  Untuk  dapat  menyelesaikan permasalahan  yang ada  maka salah satu cara  yang dapat dilakukan untuk  memprediksi pemakaian stok barang adalah dengan  menggunakan  teknik  data  mining.  Adapun  teknik  yang  digunakan  dalam  hal  ini  adalah  Algoritma  Regresi Linier berganda. Regresi Linier berganda adalah Sebagai kajian terhadap ketergantungan satu variabel dengan variabel lain  dengan  tujuan  membuat  estimasi  rata-rata  nilai  variabel  yang  sudah  diketahui.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah, Penjualan barang yang memiliki keterkaitan / hubungan yang diolah dengan teknik data mining menggunakan algoritma regresi  linier  berganda  dapat  membantu  pihak  Managemen  perusahaan  dalam  menentukan  stok  barang  dibulan-bulan berikutnya.
Penerapan  Data  Mining  untuk  Menentukan  Estimasi  Penggunaan  Bahan  Bakar  Minyak  dengan  Menggunakan Algoritma  Regresi  Linier  di  Kantor  Perwakilan  Bank  Indonesia  Di  Semarang[4].  Bahan  bakar  minyak  adalah  bahan bakar yang berasal dan/atau diolah dari minyak bumi. BBM yang sering digunakan untuk kendaraan bermotor roda dua antara lain premium dan pertamax. Di Kantor Perwakilan Bank Indonesia Semarang penggunaan bahan bakar minyak dari tahun  ketahun  yang selalu  mengalami kenaikan 10% dari anggaran tahun sebelumnya dan kebutuhan  yang  selalu berbeda  beda  tiap  tahunnya  menyebabkan  anggaran  pertahun  selalu  mengalami  kenaikan.  Kantor  Perwakilan  Bank Indonesia  Semarang  Unit  Logistik,  Sekretariat  dan  Anggaran,  penggunaan  bahan  bakar  minyak  selalu  mendekati anggaran dari total anggaran yang sudah ada. Mengharuskan Unit Logistik, Sekretariat dan Anggaran menghitung ulang semua penggunaan bahan bakar minyak setiap tahun. Penelitian ini yang mendasari penulis untuk membuat sistem yang bisa  digunakan  untuk  memprediksi  penggunaan  (BBM)  ditahun  berikutnya  menggunakan  metode  Liner  Regresi Sederhana untuk membantu dalam perhitungan
Penelitian  yang  di  laukan  oleh  Rahayu,  Parlina,  &  Siregar[5]  Penerapan  Algoritma  Regresi  Linier  Berganda  Pada Estimasi Penjualan Sepeda Motor. CV. Kerinci Motor merupakan perusahaan yang bergerak di bidang transportasi dan otomotif khususnya dalam penjualan sepeda motor. Metode ini dipilih karena mampu membuat suatu estimasi dengan memanfaatkan  data-data  mengenai  penjualan.  Hasil  dari  estimasi  (perkiraan)  penjualan  sepeda  motor  manual  tahun 2021  dengan  bulan  januari  adalah  sebanyak  56,941  atau  57  sepeda  motor  dengan  kategori  manual.  Artinya  terdapat penambahan jumlah sepeda motor manual sebanyak 5 motor, sedangkan hasil sampai bulan Mei 2021 berjumlah 65,710 motor.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  penjualan  sepeda  motor  di  CV.  Kerinci  Motor  mengalami  kenaikan penjualan pada 5 bulan kedepan.
Berdasarkan dari uraian di atas maka pada tugas akhir ini, akan dikembangkan yang dapat mempermudah perusaahaan dalam  hal  memprediksi  strategi  apa  saja  yang  tepat  untuk  memasarkan  produknya.  Estimasi  adalah  suatu  metode dimana  kita dapat memperkirakan nilai Populasi dengan memakai nilai sampel dan yang dapat memodelkan persamaan untuk  menghitung  estimasi  yakni  algoritma linier  regression  (Regresi  linier) mencoba  untuk  memodelkan  hubungan antara dua variabel dengan memasang persamaan linier untuk mengamati data. Linier Regression berusaha menemukan hubungan matematis antar variabel.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Objek Penelitian
Penelitian ini menggunakan data mining untuk prediksi kualtas laporan inspeksi harian. Dengan semakin pesatnya perkembangan  industri  produk  dari  perusahaan  yang  menjadi  bahan  baku  dari  berbagai  produk  fiber  yang  berada  di Cikarang, salah satunya bracket dan dari pengumpulan data laporan inspeksi harian penafsiran pada data tersebut, serta penampilan  hasilnya.  Penelitian  deskrptif  dengan  pendekatan  kuantitatif  dapat  dikatakan  sebagai  katagori  penelitan dengan menggambarkan sesuatu berdasarkan data yang dikumpulkan dalam bentuk fakta-fakta yang ada.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 384 - 390 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 894 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 1 Pengumpulan Data Row No. Barang OK Barang Inspection ( Ng ) Total 1 3228 19 3247 2 2402 9 2411 3 4367 27 3494 4 1582 13 1595 5 2013 13 2026 6 1270 20 1290 7 1786 59 1845 8 3647 31 3678

## 2.2 Pengujian Metode
Pengujian  Metode  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  data  mining  teknik  prediksi  menggunakan  algoritma Regrensi  Linier.  Teknik  ini  dipilih  karena  merupakan  metode  yang  umum  dipakai  pada  penelitian  data  mining  untuk mencari seleksi aturan, maupun sebuah pola dari dataset besar.  Metode Kuadrat terkecil ( least square method ): metode yang paling populer untuk menetapkan persamaan regresi linier sederhana. Bentuk Umum Regresi Linier Sederhana : Regresi linear digunakan untuk mengetahui bagaimana variabel dependen/kriteria dapat diprediksikan melalui variabel independen  atau  variabel  prediktor,  secara  individual[8].  Dampak  dari  penggunaan  analisis  regresi  dapat  digunakan untuk memutuskan apakah naik dan menurunnya variabel dependen dapat dilakukan melalui menaikan dan menurunkan keadaan  variabel  independen,  atau  meningkatkan  keadaan  variabel  dependen  dapat  dilakukan  dengan  meningkatkan variabel independen/dan sebaliknya.[19] Penetapan Persamaan Regresi Linier Sederhana nilai a dan  b [1]
b n x y x y n x x i i i i n i i n i n i i n i i n = −             −       = = = = =      1 1 1 2 1 1 2 [2] a y bx = − sehingga a y n b x n i i n i i n = − = =   1 1
n  : banyaknya pasangan data y i : nilai peubah tak bebas Y ke-i x i : nilai peubah bebas X ke-i Menghitung permasan regrensi linearnya Y = a + bX Y : peubah tak-bebas
X : peubah bebas a
: konstanta b
: kemiringan
Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  adalah  aturan  penilaian  kuadrat  yang  juga  mengukur  besarnya  ratarata kesalahan[20].  RMSE  adalah  akar  kuadrat  dari  rata-rata  perbedaan  kuadrat  antara  prediksi  dan  observasi  aktual  [21]. Cara  yang  juga  biasanya  digunakan  untuk  mengevaluasi  model  data  mining  adalah  dengan  RMSE.  rumusnya  ditulis sebagai berikut:

## [3]
Metode Kuadrat terkecil ( least square method ): metode yang paling populer untuk menetapkan persamaan regresi linear sederhana.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 384 - 390 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 894 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data
Tahapan awal yang dilakukan pada penelitian ini adalah mempersiapkan data yang kemudian dilakukan tahapan pra- pemrosesan  data  seperti data  cleaning , data  selection ,  dan data  transformation pada  data  produksi.  Total  sebanyak 1500 baris data yang dilakukan cleaning sehingga untuk proses berikutnya hanya tinggal menggunakan data yang sudah bersih dengan total yakni 1000 baris data. Kemudian dilakukan agregasi data per bulan sehingga dihasilkan data yang akan dimodelkan seperti pada tabel berikut.
Tabel 2 Agregasi dataset produk perbulan No QTY Produk ( Variabel X) QTY Defect (Variabel Y) 1 3247 19 2 2411 9 3 3494 27 4 1595 13 5 2026 13 6 1290 20

## 3.2 Evaluasi Data Uji pada Rapid Miner
Tahapan  evaluasi  terhadap  data  uji (testing) yang  digunakan  untuk  menilai  model  persamaan  algoritma  Regresi Linier sederhana yang diterapkan dalam pembentukan prediksi produk defect dari suatu objek baru dengan keakurasian yang  tepat  .  Dalam  penelitian  ini  penulis  memanfaatkan  aplikasi  Rapid  Miner,  hasil  pengujian  yang  dilakukan menggunakan aplikasi Rapid Miner adalah dengan menerapkan langkah-langkah sebagai berikut :
Gambar 1 Proses Rapid Miner Linear Regression
Hasil nilai sample prediksi berdasar pada aplikasi Rapid Miner dapat dilihat pada gambar sebagai berikut :
Gambar 2 Hasil Runing Sample prediksi Hasil nilai sample RMSE berdasar pada aplikasi Rapid Miner dapat dilihat pada gambar sebagai berikut :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 384 - 390 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 894 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Gambar 3 Hasil Runing Sample RSME
1. Melakukan import data yang diperlukan untuk proses pada tools Rapid Miner. Pada aplikasi Rapid Miner pilih dan klik Import Data , kemudian pilih data yang akan dipakai serta kemudian menentukan attribut dan label yang akan digunakan.
2. Klik menu Design , pada tampilan proses, tambahkan dataset latih (training) dan dataset uji (testing) pada folder ke layar tampilan proses.
3. Berikutnya  pada  menu Modelling ,  dalam  submenu Predictive ,  pilih  operator  fungsi Linear  Regression ,  untuk menerapkan persamaan algoritma Regresi Linear sederhana terhadap proses prediksi objek yang akan dilakukan.
4. Selanjutnya  pada  menu Scoring pilih  operator Apply  Model dan  drag  ke  layar  tampilan  proses,  melalui  fungsi  ini dapat  mengatur  penerapan  model  dari  dataset  yang  dipakai  pada  proses  ini  terhadap  prediksi  label  yang  akan diterapkan.
5. Koneksikan semua perintah tersebut sehingga pada layar tampilan proses terlihat alur tahapan seperti pada Gambar 4.1 berikut.
6. Setelah  dilakukan Running  Process pada tools Rapid  Miner,  didapatkan  hasil  prediksi  objek  testing  dengan menggunakan algoritma Regresi Linier yang dapat dilihat pada tabel berikut dibawah ini.
Tabel 3. Hasil Prediksi pada Rapid Miner NO Y (observation) Y (predict) Rapid Miner 1 26 27.264 2 30 33.178 3 19 17.408 4 17 14.944 5 16 13.958 6 21 20.197

## 3.3 Pengujian Regresi Linier
Pengujian performa terhadap model dan algoritma dilakukan dengan  maksud  mengetahui hasil perhitungan  yang dianalisa  dan  mengukur  metode  serta  algoritma  yang  digunakan  apakah  berfungsi  dengan  baik  atau  tidak.  Hasil  nilai RMSE berdasar pada aplikasi Rapid Miner yang didapat dari pengujian data testing adalah sebagai berikut.
Gambar 4 Nilai RMSE pada Pengujian Data Testing Persaman  Regresi  Linier sederhana tersebut  kemudian akan diimplementasikan dalam  memprediksi pada data testing . Secara umum penerapan persamaan Regresi Linear tersebut diaplikasikan untuk memprediksi 10 record dataset sebagai data uji (testing) yang sudah ditentukan. Dari perhitungan yang dilakukan secara manual dan juga dibandingkan dengan proses pada aplikasi Rapid Miner, hasil  yang ditunjukkan tidak  memiliki perbedaan yang signifikan, dengan kata lain baik dari perhitungan manual maupun yang diproses dalam aplikasi menunjukkan kemiripan hasil. Dibawah ini adalah tabel perbandingan antara hasil perhitungan manual dan yang ada pada aplikasi Rapid Miner terhadap variabel Y.
Tabel 4 Perbandingan Manual dan Rapid Miner
NO  X Y (observation)  Y (predict) Manual  Y (predict) Rapid Miner 1 5000  26 26 27.264 2 6200  30 30 33.178 3 3000  19 19 17.408

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 384 - 390 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 894 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
4 2500  17 17 14.944 5 2300  16 16 13.958 6 3566  21 21 20.197
Sedangkan  untuk  perbandingan  nilai  variabel  Y  aktual  dari  data testing (observasi)  dengan  nilai  variabel  Y  prediksi pada aplikasi Rapid Miner dapat dilihat melalui grafik berikut.
Gambar 5 Grafik Perbandingan Nilai (Y) Observasi dengan (Y) Prediksi Secara umum dapat dilihat melalui gambar grafik diatas, untuk nilai variabel Y aktual (observasi) ditandai dengan garis warna biru, sedangkan nilai variabel Y prediksi dengan garis warna hijau, dari data tersebut dapat dikatakan bahwa nilai prediksi  memiliki  rentang  yang  sama  dan  sebagian  besar  bernilai  lebih  tinggi  dari  nilai  Y  aktual  (observasi).  Gap  ini nantinya yang akan dievaluasi menggunakan metode RMSE untuk melihat seberapa besar nilai error tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis,  kesimpulan  yang  didapat  ,  Pemanfaatan  data produk  dan  dfect  dapat  digunakan  dalam  melakukan  proses  tahapan  data  mining  dan  pemodelan  untuk  memprediksi jumlah  produk  defect  disuatu  waktu.  Penerapan  model  persamaan  algoritma  Regresi  Linear  sederhana  dapat diimplementasikan dimana hasilnya juga menunjukkan sebuah wawasan baru bagi kebutuhan prediksi terhadap jumlah produk defect .  Model  persamaan  Regresi  Linear  sederhana  setelah  dibandingkan  hasil  perhitungan  secara  aktual (observasi) dan juga dengan aplikasi Rapid Miner secara umum menunjukkan kemiripan hasil. Evaluasi dan pengujian performa  menggunakan  aplikasi  Rapid  Miner  juga  dapat  menghasilkan  gambaran  yang  relevan  dengan  skenario  yang dimodelkan.. Nilai RMSE juga didapat saat melakukan evaluasi performa model yang diterapkan, dengan nilai RMSE sebesar 0,483 dengan standar deviasi +- 0,0.

## REFERENCES
[1]  E. Rahayu, I. Parlina, and Z. A. Siregar, “Penerapan Algoritma Regresi Linier Berganda Pada Estimasi Penjualan Sepeda Motor Application of Multiple Linear Regression Algorithm for Motorcycle Sales Estimation,” vol. 1, no. 1, 2022.
[2]  T. I. Andini, W. Witanti, and F. Renaldi, “Prediksi Potensi Pemasaran Produk Baru dengan Metode Naïve Bayes Classifier dan Regresi Linear,” pp. 27–32, 2016.
[3]  F.  Rizky,  Y.  Syahra,  and  I.  Mariami,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Target  Pemakaian  Stok Barang Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” Sains dan Komput. , vol. 18, no. 2, pp. 167–175, 2019.
[4]  A. Fikri, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Tingkat Kekuatan Beton Yang Dihasilkan Dengan Metode Estimasi Menggunakan Linear Regression,” Fak. Ilmu Komput. UDINUS , pp. 1–12, 2013.
[1]  A. Fikri, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Tingkat Kekuatan Beton Yang Dihasilkan Dengan Metode Estimasi Menggunakan Linear Regression,” Fak. Ilmu Komput. UDINUS , pp. 1–12, 2013.
[2]  E. Rahayu, I. Parlina, and Z. A. Siregar, “Penerapan Algoritma Regresi Linier Berganda  Pada Estimasi Penjualan Sepeda Motor Application of Multiple Linear Regression Algorithm for Motorcycle Sales Estimation,” vol. 1, no. 1, 2022.
[3]  T. I. Andini, W. Witanti, and F. Renaldi, “Prediksi Potensi Pemasaran Produk Baru dengan Metode Naïve Bayes Classifier dan Regresi Linear,” pp. 27–32, 2016.
[4]  L.  Belakang et  al. ,  “IMPLEMENTASI  METODE  TREND  MOMENT  PADA  TOKO  KEBUTUHAN  STOK BARANG  Program  Studi  Teknik  Informatika  ,  Fakultas  Teknik  ,  Universitas  Muhammadiyah  Jember  Abstrak Toko Delima Jaya merupakan sebuah toko yang bergerak di bidang penjualan . Saat ini toko Delima J,” pp. 1–10, 2018.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 384 - 390 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 894 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[5]  F.  Rizky,  Y.  Syahra,  and  I.  Mariami,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Target  Pemakaian  Stok Barang Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” Sains dan Komput. , vol. 18, no. 2, pp. 167–175, 2019.
[6]  I. L. L. Gaol, S. Sinurat, and E. R. Siagian, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Regresi Linear Berganda Untuk Memprediksi Data Persediaan Buku Pada Pt. Yudhistira Ghalia Indonesia Area Sumatera Utara,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 130–133, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1579.
[7]  A.  Dan,  P.  Peminatan,  P.  Makanan,  and  H.  Nurrahmi,  “Analisa  dan  perancangan  peminatan  pemilihan  makanan dan minuman dengan menggunakan algoritma apriori 1),” vol. 1, no. 1, pp. 38–43, 2020.
[8]  “Analisis  dan  Implementasi  Teknik  Data  Mining  dengan  Metode  Association  Rule  Mining  untuk  Memprediksi Strategi Pemasaran Produk Unilever pada PT . Tiran Makassar,” 2017.
[9]  A.  Wibisono,  M.  Rofik,  and  E.  Purwanto,  “Penerapan  Analisis  Regresi  Linier  Berganda  dalam  Penyelesaian Skripsi Mahasiswa,” J. ABDINUS  J. Pengabdi. Nusant. , vol. 3, no. 1, p. 30, 2019, doi: 10.29407/ja.v3i1.13512.
[10] 宋争 辉 , “No Title 专业外语有屁用 ,” 信阳 师范学院 , vol. 10, no. 2, pp. 1–15, 2018.
[11]  P.  S.  Ramadhan  and  N.  Safitri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengestimasi  Laju  Pertumbuhan  Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” Sains dan Komput. , vol. 18, no. 1, pp. 55–61, 2019.
[12]  Suyanto, Data Mining . Yogyakarta: Informatika, 2017.
[13]  P.  Studi,  S.  Informasi,  J.  Sarjana,  and  A.  T.  Nopriansyah,  “Fakultas  ilmu  komputer  universitas  sriwijaya  mei 2018,” 2018.
[14]  Sugiyono, “Dokumen Karya Ilmiah | Skripsi | Prodi Teknik Informatika  - S1 | FIK | UDINUS | 2016,” Fik , vol. 1, no. 1, pp. 1–2, 2016.
[15]  F.  Fengki,  “Implementasi  Regresi  Linear  Untuk  Memprediksi  Lama  Waktu  Pengiriman  Catering  Kepada Konsumen Studi Kasus Home Catering Malang,” Cent. Libr. Maulana Malik Ibrahim State Islam. Univ. Malang , 2018.
[16]  D. S. O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Bibit Pohon  Dengan  Regresi  Linear  Berganda,” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  7,  no.  1,  p.  56,  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1947.
[17]  Retno Tri vulandari, Data Mining . Yogyakarta: Gava Media, 2017.
[18]  H.  W.  Herwanto,  T.  Widiyaningtyas,  and  P.  Indriana,  “Penerapan  Algoritme  Linear  Regression  untuk  Prediksi Hasil  Panen  Tanaman  Padi,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  8,  no.  4,  p.  364,  2019,  doi: 10.22146/jnteti.v8i4.537.
[19]  S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  (2015)  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Memprediksi  Masa  Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.