## APLIKASI FORECASTING PENJUALAN KERAJINAN BATU MENGGUNAKAN METODE LINEAR REGRESSION (STUDI KASUS PADA CV. BUKIT MULIA)
Tenti Pristiani, Mira Orisa, Febriana Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718077@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Forecasting atau  prediksi  telah  menjadi  salah  satu  pertimbangan  dalam  kehidupan  manusia,  khususnya dalam  bidang  bisnis  dan  ekonomi.  Dengan  adanya forecasting, kerugian  perusahaan  dapat  diminimalisir semaksimal  mungkin  sedangkan  keuntungan  dapat  dimaksimalkan.  Sejauh  ini  proses  penjualan  di  CV.  Bukit Mulia  masih  berbasis  rekapitulasi  manual  dan  belum  menerapkan forecasting untuk  transaksi  penjualan produknya.  Berdasarkan hal tersebut, peneliti menggagas sebuah aplikasi forecasting penjualan berbasis website untuk memudahkan CV. Bukit Mulia dalam  memonitoring sistem  pada  saat  melakukan aktivitas  bisnis  di  luar perusahaan  dan  memprediksi  penjualan  pada  tahun  yang  akan  datang.  Penelitian  ini  merupakan  solusi  yang memudahkan Pemilik CV. Bukit Mulia dalam memprediksi penjualan kerajinan batu berbasis website . Metode yang digunakan dalam prediksi penjualan ini adalah Metode Linear Regression . Kebutuhan produk skripsi yang dikembangkan  mencakup  data  penjualan  kerajinan  batu  pada  tahun  2017-2019  serta  kemungkinan  pengguna aplikasi  untuk  mengetahui  prediksi  jumlah  penjualan  kerajinan  batu  dan  untuk  memudahkan  pemilik  dalam mengolah data . Hasil penelitian ini adalah berupa aplikasi forecasting penjualan kerajinan batu berbasis website. Produk  mempunyai  fitur  pendataan  batu,  pendataan  kerajinan  batu,  pendataan  data  penjualan,  dan forecasting penjualan. Berdasarkan pengujian terhadap fitur – fitur pada aplikasi forecasting adalah seluruhnya dapat berjalan dengan baik. Berdasarkan pengujian pengguna diketahui mayoritas pengguna memahami dan menggunakan fitur pada  aplikasi forecasting penjualan  kerajinan  batu  berbasis website .  Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  yang  dikembangkan  dapat  memudahkan  pimpinan  dalam  mengolah  data  dan memprediksi penjualan kerajinan batu.
Kata Kunci : Forecasting, Prediksi, Penjualan, Linear Regression
1. PENDAHULUAN
Prediksi (forecasting) penjualan  adalah  taksiran penjualan  yang  akan  datang  dari  usaha  atau  produk suatu  perusahaan  [1].  Prediksi  telah  dijadikan  salah satu  pertimbangan terutama dalam  bidang bisnis dan ekonomi,  agar  kerugian  suatu  perusahaan  dapat diminimalisir  dan  keuntungan  dapat  dimaksimalkan [2].  Dengan  melakukan  prediksi  maka  perusahaan dapat  memprediksi  jumlah  penjualan  pada  periode selanjutnya berdasarkan hasil data penjualan yang lalu, sehingga  dapat  melihat  peluar  penjualan  yang  ada dipasar [2].
CV. Bukit Mulia adalah sebuah perusahaan yang bergerak  di  bidang  industri  kerajinan  batu  seperti memproduksi berbagai macam kerajinan seperti meja, kursi,  asbak,  dan  lain  sebagainya.  Berdasarkan wawancara  kepada owner CV.  Bukit  Mulia  selaku narasumber  diketahui  bahwa  masalah  yang  dihadapi adalah proses  input data penjualan perusahaan  masih bersifat  manual  bisa  saja  penyusunan  laporan  terjadi kesalahan yang dilakukan oleh manusia (human error) [3].
Untuk  mengurangi  kesalahan  data  diperlukan sistem terkomputerisasi untuk memprediksi penjualan dan memudahkan penginputan data penjualan berbasis website. Metode  yang  digunakan  dalam  prediksi penjualan  ini  adalah  metode  prediksi Linear Regression (Regresi Linier). Dengan metode ini dalam
memprediksi penjualan kerajinan batu dapat mengetahui  mengalami  penaikan  atau  penurunan penjualan ditahun – tahun berikutnya [4].
Berdasarkan  paparan  tersebut,  diketahui  di  CV. Bukit  Mulia  masih  belum  menerapkan  forecasting untuk  transaksi  penjualan.  Oleh  karena  itu,  peneliti melalui  penelitian  ini  bermaksud  membuat  aplikasi forecasting penjualan  kerajinan  batu  menggunakan metode linear  regression yang  bertujuan  untuk mengetahui  prediksi  jumlah penjualan kerajinan  batu dan untuk memudahkan pemilik dalam mengolah data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  Penelitian  Ayuni  dan  Fitrianah  yang berjudul  “Penerapan  Metode  Regresi  Linier  Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ”, penelitian ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  prediksi  penjualan properti berdasarkan data penjualan properti pada PT XYZ.  Dalam  metode  regresi  linier,  variabel  yang digunakan  adalah kuantiti atau  jumlah property yang terjual  sebagai  variabel  akibat  sedangkan  periode penjualan  sebagai  variabel  penyebab.  Untuk  menguji keakuratan  prediksi  menggunakan  MSE,  RMSE, dan MAPE. Prediksi tersebut tergolong sangat baik karena semua  jenis  uji  akurasi  menghasilkan  nilai  yang memenuhi kriteria [2].
Menurut Penelitian Haryana dan Iswahyudi yang berjudul  “Teknik  Prediksi  Penjualan  Sepeda  Motor dengan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier Sederhana pada CV. Niaga Pratama Motor”, penelitian ini  bertujuan  untuk  memprediksi  penjualan  sepeda motor  Yamaha  dan  memperbaiki  jadwal  rutin  detail perusahaan. Pengelolaan data dan informasi mendorong kinerja karyawan dalam proses pelanyanan,  sehingga  dapat  dilaksanakan  secara efektif  dan  efisien.  Berdasarkan  data  penjualan  CV. Niaga  Pratama  Motor  selama  periode  Januari  – Desember  2014  cocok  untuk  penggunaan  Metode linier regresi sederhana  [5].
Menurut  Penelitian  Marbun  dkk  yang  berjudul “Perancangan  Sistem  Peprediksi  Jumlah  Wisatawan Asing”,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi jumlah wisatawan asing yang berkunjung ke Sumatera Utara  dengan  menggunakan  pemodelan Unified Modelling  Language (UML).  Berdasarkan  data  10 tahun terakhir dari 2006 sampai 2015 didasarkan bulan yang  akan  diprediksi.  Dalam  memprediksi  jumlah wisatawan  menggunakan  metode  regresi  linier,  pada proses  perhitungan  diperoleh  persamaan  akhir  Ŷ  =  a +b (X)  variabel Y adalah hasil prediksi dan variabel X adalah  periode  prediksi..  Hasil  yang  diperoleh  pada Januari 2016 adalah 16.937 [6].
Menurut Penelitian Harliana dan Syafrianto pada penelitiannya  yang  berjudul  “Prediksi  Jumlah Pendaftaran  Calon  Mahasiswa  Baru  dengan  Metode Regresi  Linier”,  penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru  yang mendaftar pada  tahun  ajaran  berikutnya  menggunakan  metode regresi  linier.  Dengan  menggunakan  data  6  tahun terakhir, variabel yang digunkana dalam penelitian ini adalah tahun ajaran sebagai  variabel penyebebab  dan jumlah calon mahasiswa baru sebagai variabel akibat. Berdasarkan  persamaan  regresi  linier  Strata-1  Ŷ  = 104.600  +  2.829X  diperoleh  124  calon  mahasiswa baru untuk S-1 dan persamaan regresi linier Diploma- III  Ŷ  =  53.734  +  10.776X  diperoleh  128  calon mahasiswa baru D-III [7].
Menurut  Pemelitian  Katemba  dan  Djoh  yang berjudul “Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linier”, penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui  apakah  produksi  kopi  meningkat atau  menurun  dari  periode  ke  periode.  Untuk memenuhi  permintaan  digunakan  digunakan  regresi linier  untuk  memprediksi  karakteristik  kualitas  dan kuantitas  dalam  produksi.  Dengan  menggunakan metode regresi linier untuk melakukan prediksi dapat memberikan  informasi  yang  membantu  petanii  dan pemerintah  dalam  menyusun  kebijakan  peningkatan produksi kopi Kabupaten Manggarai. Untuk menghitung akurasi prediksi produksi kopi dilakukan pengujian dengan MSE dan MAPE  [4].

## 2.2. Data Mining
Data Mining adalah suatu proses penggalian data dan  informasi  yang  prosesnya  tidak  diketahui sebelumnya, tetapi dapat dipahami sebagai
pengambilan keputusan yang sangat penting. Penambangan  data  menggambarkan  serangkaian teknik  yang  bertujuan  untuk  menemukan  pola  yang sebelumnya  tidak  diketahui.  Data  mining  merupakan bagian  dari  proses  KDD (Knowledge  Discovery  in Database), yang  meliputi  beberapa  tahapan  yaitu pemilihan  data, preprocessing ,  tranformasi,  data mining dan evaluasi hasil [8].

## 2.3. Metode Linear Regression
Metode Linear  Regression adalah  metode statistik  paling  sederhana  yang  digunakan  untuk melakukan  prediksi  dengan  menetapkan  hubungan matematis  antara  variabel  terikat  (Y)  dan  variabel bebas  (X).  Kedua  variabel  ini  dianalisis  sebagai forecasting dengan  menggunakan  metode linear regression . Jika variabel bebas diketahui, nilai variabel terikat  dapat  diprediksi  biasanya  penjualan  atau permintaan produk dinyatakan sebagai variabel bebas yang  lebih  besar  atau  nilainya  dipengaruhi  oleh variabel terikat [2].
Metode linear  regression merupakan  salah  satu metode yang digunakan untuk memprediksi karakteristik  dalam  segi  kualitas  maupun  kuantitas. Hal  ini  dikarenakan  dengan  mengestimasi  berbagai kombinasi  produk,  perusahaan  dapat  memperkirakan volume  prediksi  yang  tepat  [2].  Untuk  mencari  nilai prediksi  dapat  menggunakan  rumus  pada  persamaan 2.1, persamaan 2.2, dan persamaan 2.3
Ŷ = 𝑎 + 𝑏𝑋 ………………….… Persamaan 2.1 𝑎 = (∑ 𝑌)(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋)(∑ 𝑋𝑌) 𝑛(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋) 2 ……....... Persamaan 2.2 𝑏 = 𝑛(∑ 𝑋𝑌)−(∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛(∑ 𝑋 2 )−(∑ 𝑋) 2 ……….....… Persamaan 2.3
Keteranagn Variabel : 𝑌̂ = Hasil prediksi 𝑌 = Variabel terikat 𝑋 = Variabel bebas 𝑎 = Konstanta 𝑏 = Koefisien regresi 𝒏 = Jumlah data

## 2.4. Pengujian Keakurasian
Keakurasian  prediksi  dapat  ditentukan  dari banyaknya kesalahan (error) yang terjadi antara data prediksi  dengan  data  aktual.  Pengujian  keakurasian digunakan untuk memastikan tingkat akurasi dari hasil prediksi  yang  telah  dibuat.  Pengujian  keakurasian dilakukan  karena  semua  kondisi  prediksi  yang dilakukan  selalu  memiliki  tingkat  ketidakpastian tertentu. Ketidakpastian yang diperoleh terjadi karena tidak ada ketidakpastian yang akurat saat memprediksi hasil  yang  diperoleh.  Jika  tingkat  kesalahan  metode prediksi  kecil,  metode  tersebut  dianggap  baik  [9]. Berbagai  cara  untuk  menghitung  besarnya  kesalahan (error) yaitu :
a. MSE ( Mean Squared Error )
Menurut Pakaja (2012), Mean Squared Error (MSE)  merupakan  salah  satu  metode  evaluasi metode  prediksi.  Kuadaratkan  setiap  kesalahan
atau  sisa  dan  tambahkan  jumlahnya  ke  observasi. MSE  adalah  rata-rata  selisih  kuadrat  antara  nilai prediksi dan nilai observasi. Kekurangan menggunkan MSE adalah cenderung
memperburuk  deviasi  yang  lebih  besar  karena kuadrat  [10].  Untuk  menghitung  nilai  MSE  dapat menggunakan rumus pada persamaan 2.6 :
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑡 − 𝑌̂ 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 …... Persamaan 2.4 Keterangan variabel : 𝑌 𝑡 = Nilai aktual pada periode t 𝑌̂ 𝑡 = Nilai prediksi pada periode t 𝑛 = Jumlah data
b. RMSE ( Root Mean Square Error ) Root Mean Square Error (RMSE) merupakan pengakaran  dari  nilai  MSE  yang  diperoleh sebelumnya. RMSE digunakan untuk mencari nilai akurasi hasil prediksi data masa lalu menggunakan rumus  (Makridakis,  1999).  Semakin  kecil  nilai yang diperoleh semakin baik hasil prediksi. Untuk menghitung  nilai  RMSE  dapat  menggunakan rumus pada persamaan 2.5 :
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ 1 𝑛 ∑ (𝑌 𝑡 − 𝑌̂ 𝑡 ) 2 𝑛 𝑡=1 .. Persamaan 2.5
Keterangan variabel : 𝑌 𝑡 = Nilai aktual pada periode t 𝑌̂ 𝑡 = Nilai prediksi pada periode t 𝑛 = Jumlah data
c. MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) Menurut  Pakaja  (2012), Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) adalah  mengukur nilai kesalahan (error) dengan  menghitung  persentasi deviasi antara data aktual dan data prediksi. MAPE dapat  dihitung  dengan  membagi  nilai  kesalahan (error) absolut  di  setiap  periode  kemudian  dibagi dengan  nilai  aktual  untuk  periode  tersebut. Kemudian,  merata-rata  persentase  kesalahannya. Jika  nilai  MAPE  kurang  dari  10%  maka  hasil prediksi  dianggap  sangat  baik,  jika  nilai  MAPE kurang dari 20% maka hasil prediksi dianggap baik [10].  Untuk  menghitung  nilai  MAPE  dapat menggunakan rumus pada persamaan 2.6:
𝑀𝐴𝑃𝐸 1 𝑛 ∑ |𝑌 𝑡 − 𝑌̂ 𝑡 | 𝑌 𝑡 ∗ 100% 𝑛 𝑡=1 Persamaan 2.8
Keterangan variabel :
𝑌 𝑡 = Nilai aktual pada periode t 𝑌̂ 𝑡 = Nilai prediksi pada periode t
𝑛 = Jumlah data
3. METODE PENELITIAN
3.1. Sistem Diagram Blok
Diagram blok adalah diagram dari sebuah sistem, pada  gambar  1  dapat  dijelaskan  bahwa  admin terhubung  ke  internet  terlebih  dahulu  kemudian mengakses website untuk  login  selanjutnya  admin dapat input data kedalam database , untuk melakukan prediksi admin dapat masuk ke halaman prediksi untuk melakukan  perhitungan  menggunakan  metode linear
regression. Hasil  perhitungan  adalah  informasi prediksi yang dapat diakses oleh admin.
Website Database Admin Internet Perhitungan Linear Regression Hasil Perhitungan Linear Regression Masuk ke dalam website Melakukan perhitungan Linear Regression Halaman Forecasting

## Gambar 1 Blok Digram Sistem

## 3.2. Flowchart Sistem
Flowchar t  sistem  menggambarkan  proses menjalankan  aplikasi,  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 2.
Mulai Halaman Login Data Batu Cek Status Login Halaman Dashboard Data Kerajinan Data Penjualan Forescasting Selesai ya tidak Gambar 2 Flowchart Sistem
Berdasarkan flowchart sistem pada  Gambar  2, sistem  dimulai  dengan  proses  login  pada  halaman login,  jika  login  tidak  berhasil  akan  tetap  berada dihalaman login, jika login berhasil maka akan masuk ke  halaman  admin.  Selanjutnya  admin  dapat memasukkan data batu, data kerajinan, data penjualan dan dapat melakukan proses prediksi.

## 3.3. Flowchart Metode Linear Regression
Flowchart metode ini menjelaskan proses urutan sistem  dari  metode linear  regression seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Mulai Data Aktual Pre-Processing Menentukan nilai X, Y X = periode Y = banyak penjualan batu
Perhitungan nilai XY, nilai XX Selesai Menetukan nilai koefisian a dan b Persamaan regresi Ŷ = a + bX Uji keakurasian MAPE untuk mengetahui presentase erorr Nilai Prediksi Nilai akurasi prediksi Gambar 3 Flowchart Metode Linear regression
Berdasarkan flowchart pada  Gambar  3  Proses yang  pertama  kali  proses  pengumpulan  data  aktual yaitu  data  penjualan.  Dari  data  aktual  ke  proses pre- processing mengeleminasi  variabel  yang  tidak dibutuhkan,  kemudian  menentukan  nilai  X  dan  Y dimana  X    merupakan  periode,  dan  Y  merupakan jumlah  penjualan  jenis  batu  ke  proses  selanjutnya perhitungan  nilai  XY  dan  nilai  XX  kemudian menetukan  nilai  koefisien  dari  a  dan  b  sehingga diperoleh  persamaan  regresi.  Dari  nilai  Ŷ  yang diperoleh  menghitung persentase error menggunakan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Pada  halaman  login  diberikan  hak  akses  admin untuk login. Admin harus memasukkan username dan password  untuk  masuk  ke  halaman  utama  admin. Tampilan  halaman  login  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 4.

## Gambar 4 Halaman Login

## 4.2. Halaman Dashboard
Pada halaman dashboard terdapat  menu sidebar untuk  masuk  halaman  data  batu,  data  kerajinan  batu, data  penjualan  dan forecasting. Halaman dashboard
adalah  halaman  pertama  kali  diakses  oleh  admin. Tampilan  halaman  admin  dapat  ditunjukkan  pada gambar Gambar 5

## Gambar 5 Halaman Dashboard

## 4.3. Halaman Data Batu
Pada  tampilan  halaman  kerajinan  batu  terdapat data  kerajinan  batu  sehingga  admin  dapat  melihat, menambahkan,  mengubah,  menghapus  data  batu. Tampilan  halaman  data  batu  dapat  ditunjukkan  pada Gambar 6.

## Gambar 6 Halaman Data Batu

## 4.4. Halaman Kerajinan Batu
Pada tampilan halaman kerajinan batu terdapat data kerajinan  batu  sehingga  admin  admin  dapat  melihat, menambahkan, mengubah, menghapus data kerajinan batu.  Tampilan  halaman  data  kerajinan  batu  dapat ditunjukkan pada Gambar 7.

## Gambar 7 Halaman Data Kerajinan Batu

## 4.5. Halaman Transaksi
Pada  tampilan  halaman  transaksi  terdapat  data transaksi penjualan batu sehingga admin admin dapat melihat,  menambahkan,  menghapus  data  transaksi penjualan kerajinan. Tampilan halaman data transaksi penjualan kerajinan dapat ditunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar 8 Halaman Data Transaksi

## 4.6. Halaman Forecasting
Pada tampilan halaman forecasting admin dapat memprediksi penjualan dengan klik button hitung akan menampilkan  perhitungan  metode linear  regression dan  grafik.  Tampilan  halaman forecasting dapat ditunjukkan Gambar 9.

## Gambar 9 Halaman Forecasting

## 4.7. Perhitungan Metode Linear Regression
Dalam  perhitungan  Metode Linear  Regression penulis  mengambil  data  pada  tahun  2017-2019  pada CV.  Bukit  Mulia.  Data  yang  diambil  adalah  data transaksi penjualan yang terjadi pada CV. Bukit Mulia.

## 4.8. Batu Marmer
Pada  Tabel  1  data  penjualan  untuk  jenis  batu marmer,  dengan  nilai  X  kolom  periode  dan  nilai  Y banyaknya  penjualan  jenis  batu  marmer.  Dengan menggunakan  rumus  pada  persamaan  2.2  dan persamaan  2.3  didapat  persamaan  regresi 𝑌̂ = −78.60 +  6.29 X dengan  nilai  akurasi  5.08% menggunakan MAPE. Arti persamaan regresi tersebut adalah sebagai berikut :
1. Setiap kenaikan variabel X (periode) maka akan menaikkan  variabel  Y  (penjualan  batu  marmer) sebesar 6,29 satuan, dengan asumsi variabel lain bernilai  tetap.  Artinya  setiap  tahun  penjualan batu marmer akan meningkat 6,29 satuan.
2. Apabila  nilai  variabel  X  (periode)  dianggap  0 maka  penjualan  baru  marmer  adalah  -78,60 satuan (sebesar nilai konstantanya).

## Tabel 1 Perhitungan Batu Marmer
Periode X Banyak (Y) XY XX 𝑌̂ = a + bX 2020 13 17 221 169
3.22 14 10 140 196 9.51 15 0 0 225 15.81 16 52 832 256 22.10 17 0 0 289 28.39 18 15 270 324 34.69
Periode X Banyak (Y) XY XX 𝑌̂ = a + bX 19 58 1102 361 40.98 20 46 920 400 47.27 21 0 0 441 53.57 22 137 3014 484 59.86 23 56 1288 529 66.16 24 63 1512 576 72.45 Total 222 454 9299 4250
Melalui  grafik  pada  Gambar  10  jika  perbedaan keduanya  yang  tidak  terlalu  jauh  untuk  dijadikan indikasi  jika  prediksi  menggunakan  metode linear regression cukup  akurat.  Grafik  yang  dihasilkan mengalami  kenaikan  setiap  tahun  penjualan  batu marmer sebesar 6,29 satuan.

## Gambar 10 Grafik Penjualan Marmer

## 4.9. Batu Onyx
Pada  Tabel  2  data  penjualan  untuk  jenis  batu onyx,  dengan  nilai  X  kolom  periode  dan  nilai  Y banyaknya  penjualan  jenis  batu  onyx.  Dengan menggunakan  rumus  pada  persamaan  2.2  dan persamaan  2.3    didapat  persamaan  regresi 𝑌̂ = −0.33 + 0.13 𝑋 dengan nilai akurasi 6.46% menggunakan MAPE. Arti persamaan regresi tersebut adalah sebagai berikut :
1. Setiap kenaikan variabel X (periode) maka akan menaikkan  variabel  Y  (penjualan  batu  marmer) sebesar 0,13 satuan, dengan asumsi variabel lain bernilai  tetap.  Artinya  setiap  tahun  penjualan batu marmer akan meningkat 0,13 satuan.
2. Apabila  nilai  variabel  X  (periode)  dianggap  0 maka penjualan baru marmer adalah -0,33 satuan (sebesar nilai konstantanya).

## Tabel 2 Perhitungan Batu Onyx
Periode X Banyak (Y) XY XX 𝑌̂ = a + bX 2020 13 1 13
169 1.31 14 1 14 196 1.43 15 0 0 225 1.56 16 1 16 256 1.69 17 2 34 289 1.81 18 3 54 324 1.94 19 3 57 361 2.06 20 9 180 400 2.19 21 0 0 441 2.31 22 1 22 484 2.44 23 0 0 529 2.57 24 3 72 576 2.69 Total 222 24 462 4250
Melalui  grafik  pada  Gambar  11  jika  perbedaan keduanya  yang  tidak  terlalu  jauh  untuk  dijadikan indikasi  jika  prediksi  menggunakan  metode linear regression cukup  akurat.  Grafik  yang  dihasilkan mengalami  kenaikan  setiap  tahun  penjualan  batu marmer sebesar 0,13 satuan.

## Gambar 11 Grafik Penjualan Onyx

## 4.10. Batu Zeolite
Pada  Tabel  3  data  penjualan  untuk  jenis  batu zeolite,  dengan  nilai  X  kolom  periode  dan  nilai  Y banyaknya  penjualan  jenis  batu  zeolite.  Dengan menggunakan  rumus  pada  persamaan  2.2  dan persamaan  2.3  didapat  persamaan  regresi 𝑌̂ = −0.72 + 0.08 𝑋 dengan nilai akurasi 8.13 menggunakan MAPE. Arti persamaan regresi tersebut adalah sebagai berikut :
1. Setiap  kenaikan  variabel  X  (periode)  maka  akan menaikkan  variabel  Y  (penjualan  batu  marmer) sebesar  0,08  satuan,  dengan  asumsi  variabel  lain bernilai tetap. Artinya setiap tahun penjualan batu marmer akan meningkat 0,08 satuan.
2. Apabila nilai variabel X (periode) dianggap 0 maka penjualan  baru  marmer  adalah  -0,72  satuan (sebesar nilai konstantanya).

## Tabel 3 Perhitungan Batu Zeolite
Periode X Banyak (Y) XY X 𝑌̂ = a + bX 2020 13 2 26 169
0.37 14 0 0 196 0.46 15 1 15 225 0.54 16 0 0 256 0.62 17 0 0 289 0.71 18 0 0 324 0.79 19 1 19 361 0.88 20 0 0 400 0.96 21 2 42 441 1.04 22 0 0 484 1.13 23 1 23 529 1.21 24 3 72 576 1.29 Total 222 10 197 4250
Melalui  grafik  pada  Gambar  12  jika  perbedaan keduanya  yang  tidak  terlalu  jauh  untuk  dijadikan indikasi  jika  prediksi  menggunakan  metode linear regression cukup  akurat.  Grafik  yang  dihasilkan mengalami  kenaikan  setiap  tahun  penjualan  batu marmer sebesar 0,08 satuan.

## Gambar 12 Grafik Penjualan Zeolite

## 4.11. Batu Andesit
Pada  Tabel  4  data  penjualan  untuk  jenis  batu andesit,  dimana  dimana  nilai  X  kolom  periode  dan nilai  Y  banyaknya  penjualan  jenis  batu  andesit. Dengan menggunakan rumus pada persamaan 2.2 dan persamaan  2.3  didapat  persamaan  regresi 𝑌̂ = −1.72 + 0.18 𝑋 dengan nilai akurasi 7.58% menggunakan MAPE. Arti persamaan regresi tersebut adalah sebagai berikut :
1. Setiap  kenaikan  variabel  X  (periode)  maka  akan menaikkan  variabel  Y  (penjualan  batu  marmer) sebesar  0,18  satuan,  dengan  asumsi  variabel  lain bernilai tetap. Artinya setiap tahun penjualan batu marmer akan meningkat 0,18 satuan.
2. Apabila nilai variabel X (periode) dianggap 0 maka penjualan  baru  marmer  adalah  -1,72  satuan (sebesar nilai konstantanya).

## Tabel 4 Perhitungan Batu Andesit
Periode X Banyak (Y) XY XX 𝑌̂ = a + bX 2020 13 0 0 169 0.60 14 0 0 196 0.78 15 1 15 225 0.96 16 0 0 256 1.14 17 4 68 289 1.32 18 0 0 324 1.49 19 4 76 361 1.67 20 5 100 400 1.85 21 0 0 441 2.03 22 0 0 484 2.21 23 2 46 529 2.39 24 3 72 576 2.56 Total 222 19 377 4250
Melalui  grafik  pada  Gambar  13  jika  perbedaan keduanya  yang  tidak  terlalu  jauh  untuk  dijadikan indikasi  jika  prediksi  menggunakan  metode linear regression cukup  akurat.  Grafik  yang  dihasilkan mengalami  kenaikan  setiap  tahun  penjualan  batu marmer sebesar 0,18 satuan.

## Gambar 13 Grafik Penjualan Batu Andesit

## 4.12. Pengujian Keakurasian
Setelah melakukan prediksi terhadap semua jenis batu pengujian keakurasian dilakukan untuk memastikan  tingkat  akurasi  dari  hasil  perhitungan prediksi  penjualan  kerajinan  batu  menggunakan metode linear  regression pada  CV.  Bukit  Mulia. Pegujian  keakurasian  menggunakan  MAPE (Mean Absolute Percentage Errorr) dapat dikategorikan baik karena  nilai  presentasi  kurang  dari  10%  untuk  jenis batu marmer, batu onyx, batu zeolite dan batu andesit. Tabel pengujian keakurasian seperti ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 Pengujian Keakurasian
Jenis Batu Ukuran Evaluasi MAPE Marmer 5.08% Onyx 6.46 % Zeolite 8.13 % Andesit 7.58 %

## 4.13. Pengujian Fungsionalitas
Pada  pengujian  Fungsionalitas  sistem  akan dilakukan  percobaan  untuk  menguji  semua  fungsi yang  ada  di  sistem,  apakah  sistem  berfungsi  dengan baik  atau tidak.  Pengujian  dilakukan  pada  2 browser web . Hasil dari pengujian fungsionalitas sistem dapat ditujukkan pada Tabel 6.

## Tabel 6 Pengujian Fungsonalitas Sistem
Fungsi Browser Microsoft Edge Google Chrome Login √ √ Halaman Dashboard √ √ Data Batu √ √ Tambah Data Batu √ √ Ubah Data Batu √ √ Hapus Data Batu √ √ Data Kerajinan √ √ Tambah Data Kerajinan √ √ Ubah Data Kerajinan √ √ Hapus Data Kerajinan √ √ Data Penjualan √ √ Tambah Data Penjualan √ √ Ubah Data Penjualan √ √ Hapus Data Penjualan √ √ F orecasting √ √ Perhitungan √ √ Grafik √ √ Logout √ √ Keterangan : √   = Berjalan
x   = Tidak berjalan
Berdasarkan  Tabel  6  diketahui  bahwa  seluruh fungsi  pada  aplikasi forecasting yang  dikembangkan dapat  berjalan  pada Microsoft  Edge dan Google Chrome .  Oleh  karena  itu,  aplikasi forecasting dapat dijalankan dengan baik pada beberapa browser web.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat penulis paparkan setelah melakukan  peracangan  prediksi  penjualan  kerajinan batu antara lain :
1. Berdasarkan langkah – langkah yang dilaksanakan diketahui aplikasi forecasting dapat dikembangkan  melalui  tahapan  implementasi dari analisa dan perancangan.
2. Berdasarkan hasil pengujian fungsionalitas pada aplikasi forecasting dapat dijalankan dengan baik pada browser web.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  user  pada  aplikasi forecasting  sesuai  dengan  dengan  harapan  user dan  dapat  dipergunakan  sebagai  dasar  untuk melakukan  prediksi  penjualan  kerajinan  batu pada CV. Bukit Mulia.

## 5.2. Saran
Untuk pengembangan aplikasi, terdapat beberapa saran  untuk  aplikasi forecasting penjualan  kerajinan batu menggunakan metode linear regression berbasis web yaitu :
1. Penelitian  selanjutnya  bisa diprediksi  menggunakan metode forecasting lain  antara  lain Metode  Moving Average dan Exponential Smoothing.
2. Penelitian  selanjutnya  prediksi  penjualan  bisa dikembangkan dengan berbasis
mobile menggunakan metode berbasis IoT.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  P.  Navisha,  31  October  2017.  [Online]. Available: https://www.dictio.id/t/bagaimana- cara-melakukan-peramalan-penjualan/13613
[2] G.  N.  Ayuni  and  D.  Fitrianah,  "Penerapan Metode Regresi Linier Untuk Prediksi Penjualan Properti  pada  PT  XYZ," Jurnal  Telematika. 14(2), pp. 79-85, 2019.
[3] R.  Zunaidhi,  W.  S.  Saputra  and  N.  K.  Sari, "Aplikasi  Peramalan  Penjualan  Menggunakan Metode  Regresi  Linier," SCAN.  VII(3), pp.  41- 45, 2014
[4] P.  Katemba  and  R.  K.  Djoh,  "Pediksi  Tingkat Produksi  Kopi  Menggunakan  Regresi  Linier," Jurnal Ilmiah Flash. 3(1), pp. 42-51, 2017
[5] H.  Haryawan  and  C.  Iswahyudi,  "Teknik Peramalan  Penjualan  Sepeda  Motor  Dengan Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana Pada  CV.  NIAGA  PRATAMA  MOTOR," STIKOM BALI, Bali, 2015
[6] M. Marbun, H. T. Sihotang and M. A. Nababan,
"Perancangan Sistem Peramalan Jumlah
Wisatawan Asing," Jurnal Mantik Penusa. 2(1),
pp. 41-49, 2018
[7] Harliana  and  A.  Syafrianto,  "Prediksi  Jumlah Pendaftaran  Calon  Mahasiswa  Baru  Dengan Metode  Regresi  Linier," Jurnal  Ilmiah  DASI.
18(3), pp. 1-5, 2017
[8] A.  Gunawan,  "Penerapan  Data  Mining,"  2020. [Online].
Available:
https://www.coursehero.com/file/67855896/PE
NERAPAN-DATA-MININGdocx/
[9] U.  D.  Nuswantoro,  "BAB  2  TINJAUAN PUSTAKA," [Online]. Available: http://eprints.dinus.ac.id/23366/11/bab2_20543. pdf.
[10] K.  Margi  S  and  S.  Pendawa  W,  "Analisa Penerapan Metode Single
Exponential
Smoothing  Untuk  Prediksi  Penjualan  Pada
Periode  Tertentu  (Studi  Kasus  :  PT.  Media
Cemara  Kreasi)," Prosiding  SNATIF, pp.  259- 266, 2015.