Analisis Peramalan Penjualan Produk Pada PT.Enseval Putera Megatrading TBK Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana
Abel Dwi Arisandi Nasharudin 1) , Usman Ependi 2) 1 Departemen Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Jl. Jenderal Ahmad Yani No.3, 9/10 Ulu, Kota Palembang, Sumatera Selatan 30111 e-mail: abelarisandi222@gmail.com, @binadarma.ac.id
Abstrak
Pengadaan produk kesehatan menjadiefektif dan efisien sehingga tersedia produk kesehatan dengan jenis dan jumlah yang cukup sesuaidengan kebutuhan serta dapat diperoleh pada saat yang diperlukan. Forecasting dalam penelitian ini dapat digunakan untuk menganalisa prediksi penjualanproduk farmasi agar tingkat penjualan sesuai dengan tingkat permintaaan konsumen sehingga membantu perencanaan dan pengendalian produk kesehatan di PT.Enseval Putera Megatrading Tbk. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui peramalanproduk farmasi di PT.Enseval Putera Megatrading Tbk Palembang yang dapatdigunakan sebagai referensi dalam pengambilan keputusan dalam perencanaan danpengendalian persediaanproduk farmasi di PT.Enseval Putera Megatrading Tbk tersebut.

## Kata kunci —Data mining, Produk, Peramalan, Regresi Linear

## Abstract
Procurement of health products becomes effective and efficient so that health products are available with the type and amount according to needs and can be obtained when needed. Forecasting in this study can be used to analyze the predictions of sales of pharmaceutical products so that the level of sales is in accordance with the level of consumer demand so as to assist the planning and control of health products at PT. Enseval Putera Megatrading Tbk. The purpose of this study is to determine the forecasting of pharmaceutical products at PT. Enseval Putera Megatrading Tbk Palembang which can be used as a reference in decision making in planning and controlling the inventory of pharmaceutical products at PT. Enseval Putera Megatrading Tbk.
Keywords— Data mining, Products, Forecasting, Linear Regression

## 1. PENDAHULUAN
Diera globalisasi, perkembangan teknologi sangatlah cepat. Perkembangan teknologi yang pesat ini merupakan salah satu aspek yang sepatutnya kita manfaatkan untuk mempermudah pekerjaan kita dalam sehari-hari, baik dalam bidang apapun. Kecanggihan teknologi yang pesat ditandai dengan semakin banyaknya penggunaan media digital sebagai alat bantu dalam kehidupan manusia. Penggunaan komputer dalam kehidupan sehari-hari juga menjadi salah satu bentuk perkembangan teknologi. Jika sebelum menggunakan komputer, penjualan suatu perusahaan akan direkap secara manual pada sebuah buku besar, maka sekarang komputer dapat membantu hal itu agar pekerjaan manusia semakin mudah. Penjualan yang telah terjadi dalam sebuah perusahaan dapat disimpan dalam bentuk digital dalam sebuah komputer. Penjualan

## 318 Jurnal JUPITER, Vol. 15 No. 1 Bulan April, Tahun 2023 , Hal. 317 - 326
yang dilakukan oleh sebuah perusahaan dapat disebut juga sebagai data. Data merupakan hal yang sangat sering dijumpai di kehidupan manusia sehari-hari, hanya saja manusia sering tidak Abel Dwi Arisandy, Usman Efendi ISSN : (Print), (On Line) memperhatikannya. Data dapat ditemukan baik dalam aspek pekerjaan ataupun saat berada di rumah. Dalam aspek pekerjaan, data dapat didapatkan di segala bidang pekerjaan. Data yang paling sederhana untuk diperhatikan adalah data penjualan atau data pembelian suatu kantor atau perusahaan. Segala bentuk pembelian dan penjualan yang terjadi dapat dijadikan data dan jika data diolah dengan baik, dapat membantu meringankan pekerjaan manusia. Hanya saja, tidak semua perusahaan dapat mengolah data ini dengan baik. Data yang tidak diolah lagi akan mengakibatkan penumpukkan data yang tidak berguna. Jika diibaratkan pada sebuah komputer, data tersebut akan tersimpan dan akhirnya akan memenuhi memory dari komputer tersebut. Jika hal ini terjadi di dunia nyata, maka akan sangat disayangkan data yang sebanyak itu tersimpan dan tidak diolah dengan baik, sebab jika data diolah dengan baik, akan menghasilkan sebuah pengetahuan yang sangat menguntungkan oleh manusia. Peramalan (forecasting) adalah seni dan ilmu untuk memperkirakan kejadian di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan suatu bentuk model matematis atau prediksi intuisi bersifat subyektif, atau menggunakan kombinasi model matematis yang disesuaikan dengan pertimbangan yang baik dari seorang manajer [1]. PT.Enseval Putera Megatrading Tbk agen dan distributor bahan-bahan baku untuk industri-industri farmasi, kosmetik dan makanan. Jumlah permintaan dari konsumen yangfluktuatif mengakibatkan stok yang harusdisiapkan PT.Enseval Putera Megatrading Tbk menjadi tidak stabil. Selain itu produk yang beragam dan banyak jenisnya menjadikan manajemen stok yang dilakukan menjadi tidak akurat. Kadang karenatidak ingin terjadi kekurangan stok barang atau produk tertentu pada saat permintaan konsumen dalam jumlah besar, maka PT.Enseval Putera Megatrading Tbk mengambil langkah yaitu melakukan penambahan persediaan produk tertentulebih besar dari pada sebelumnya. Hal ini dapat mengatasi kekurangan persediaan stok produk tertentu dan tidak perlumelakukan pemesanan berulang-ulang, tetapi mengakibatkan biaya simpan yang tinggi dan tidak ekonomis. Selain itu manajemen stok yang tidak akurat juga mengakibatkan sering terjadi kekurangan atau kelebihan produk tertentu yang akhirnya akan mengecewakan konsumen. Dari permasalahan yang sudah dijelaskan di atas maka peneliti berniat melakukan peramalan penjualan produk menggunakan metode regresi linear sederhana sehingga perusahaan dapat melihat produk-produk yang diminati pelanggan, dan dapat mengurangi persediaan stock yang berlimbah sehingga menjadi lebih ekonomis.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang di pakai penelitian merupakan deskriptif analisis, dimana yang dimaksud dengan deskriptif analisis ini merupakan metodelogi yang berfungsi untuk mendeskripsikan atau memberikan gambaran pada objek melalui data atau sampel yang telah terkumpul sebagimana adanya tanpa melakukan analisis dan membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum [2].
Secara umum penelitian deskriptif memusatkan perhatian pada masalah-masalah yang aktual sebagaimana adanya pada saat penelitian berlangsung. Penelitian Deskriptif merupakan suatu bentuk penelitian yang ditujukan untuk mendeskripsikan fenomena-fenomena yang ada, baik fenomena alamiah maupun fenomena buatan manusia. Fenomena itu bisa berupa bentuk, aktivitas, karakteristik, perubahan, hubungan, kesamaan dan perbedaan antara fenomena yang satu dengan fenomena lainnya. Melalui penelitian deskriptif, peneliti berusaha mendeskripsikan peristiwa dan kejadian yang menjadi pusat perhatian tanpa memberikan perlakuan khusus terhadap peristiwa tersebut [3]. Langkah - langkah penelitian deskriptif sebagai berikut :
1. Pernyataan masalah.
2. Identifikasi informasi yang diperlukan untuk memecahkan masalah.
Abel et al, Analisis Peramalan Penjualan Produk Pada PT.Enseval Putera Mega……. 319
3. Pemilihan atau pengembangan instrumen pengumpulan data.
4. Identifikasi populasi sasaran dan penentuan prosedur penarikan sampel yang di perlukan.
5. Rancangan prosedur pengumpulan data.
6. Pengumpulan data.
7. Analisis data menggunakan metode forecasting ( Moving Average ).
8. Pembuatan laporan.
Tahapan-tahapan penelitian yang akan diterapkan digambarkan pada bagan di bawah ini.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
2.1 Data Mining
Data mining yaitu suatu proses penggalian data data dari sebuah informasi yang sangat penting. Data Mining juga merupakan suatu proses untuk menggali pola-pola dari data. Pola- pola itudidapatkan dari berbagai jenis basis data seperti basis data relasional, data warehouse, data transaksi, dan data berorientasi objek. Penggunaan data mining dapat membantu para pebisnis dalam pengambilan keputusan secara cepat dan tepat [4].
Data mining merupakan sebuah inti dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD), meliputi dugaan algoritma yang mengeksplor data, membangun model danmenemukan pola yang belum diketahui. KDD bersifat otomatis, dapat didefinisikan sebagaipengorganisasian proses untuk pengidentifikasian yang benar, berguna danpenemuan pola dari kumpulan data yang besar dan komplek [5].
2.2 Forecasting Forecasting atau peramalan menurut Mulyono dalam adalah suatu proses
memperkirakan secara sistematik tentang apa yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasar informasi masa lalu dan sekarang yang dimiliki agar kesalahannya dapat diperkecil.

## 320 Jurnal JUPITER, Vol. 15 No. 1 Bulan April, Tahun 2023 , Hal. 317 - 326
Perusahaan yang dapat hidup berkelanjutan adalah perusahaan yang mampu memproyeksikan keadaan masa datang dan mampu mengantisipasi apa yang akan terjadi itu dengan strategi yang tepat [6].
Forecasting atau Peramalan menurut Jay Heizer & Barry Render peramalan adalah seni dan ilmu untuk memprediksi kejadian di masa depan dengan melibatkan pengambilan data historis dan memproyeksikannya ke masa mendatang dengan model pendekatan sistematis [7].

## 2.3 Regresi Linear
Analisis regresi linier sederhana di dasarkan pada hubungan kausal atau fungsional satu variabel independen dengan variabel dependen Koefisien regresi bertujuan untuk memastikan apakah variabel independen yang terdapat dalam persamaan regresi tersebut secara individu berpengaruh terhadap nilai variabel dependen. Analisis regresi linear sederhana berfungsi untuk menguji hubungan sebab akibat antara variabel faktor penyebab terhadap variabel akibatnya. Dalam penelitian regresi linear sederhana digunakan untuk menguji hubungan variabel kualitas layanan terhadap kepuasan nasabah [8].
Analisis regresi sederhana adalah sebuah metode pendekatan untuk permodelan hubunga antara satu variabek dependen dan satu variabel independen . Dalam model regresi, variabel independen menerangkan variabel dependenya. Dalam analisis regresi sederhana, hubungan antara variabel independen (X) akan diikuti oleh perubahan pada variabel dependen (Y) secara tetap. Sementara hubungan non linier, perubahan variabel X tidak diikuti dengan perubahan variabel Y secara proposional [9].
Persamaan regresi linier sederhana ditunjukkan pada rumus berikut [10]:
Dimana : a : konstanta (titik potong Y) b : koefisien dari variabel X Y : variabel dependen X : variabel independen

## 2.4 Penjualan
Menjual adalah ilmu dan seni mempengaruhi pribadi yang dilakukan oleh penjual untuk mengajak orang lain agar bersedia membeli barang jasa yang ditawarkan. Jadi, adanya penjualan dapat tercipta suatu proses pertukaran barang dan/atau jasa antara penjual dengan pembeli”. Penjualan tatap muka merupakan komunikasi orang secara individual yang dapat dilakukan untuk mencapai tujuan seluruh usaha pemasaran pada umumnya, yaitu meningkatakan penjualan yang dapat menghasilkan laba dengan menawarkan kebutuhan yang memuasakan kepada pasar dalam jangka panjang [11].
Jualan ( sale ) artinya hasil proses menjual atau yang dijual atau hasil penjualan. Penjualan ( selling ) artinya proses penjualan [12]. Sedangkan menjual (sell) artinya menyerahkan sesuatu kepada pembeli dengan harga tertentu”. Pengertian lainnya penjualan adalah kegiatan yang terdiri dari transaksi penjualan barang atau jasa, baik kredit mauapun tunai [13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam sebuah penelitian ini bahan yang digunakan untuk di olah sebagai bahan analisis merupakan data penjualan di tiga tahun terakhir yang ada pada PT. Enzeval Megaputra Trading. Berikut data yang sudah melalui tahap transformasi yang dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Hasil Transformasi Data Penjualan Tahun Bulan Jumlah Penjualan (Pcs) 2019 Januari 348 Februari 356 Maret 429 April 429 Mei 419 Juni 490 Juli 428 Agustus 449 September 491 Oktober 409 November 432 Desember 498 2020 Januari 398 Februari 391 Maret 399 April 445 Mei 466 Juni 419 Juli 412 Agustus 410 September 498 Oktober 489 November 421 Desember 427 2021 Januari 390 Februari 398 Maret 406 April 414 Mei 423 Juni 430 Juli 439 Agustus 446 September 455 Oktober 463 November 471 Desember 480 3.1 Perhitungan Regresi Linear Sederhana
Berdasarkan tabel 1 di atas dilakukan perhitungan peramalan penjualan produk untuk tahun berikutnya menggunakan Regresi Linear Sederhana, maka didapatkan perhitungan seperti Tabel 2.
Jurnal JUPITER, Vol. 15 No. 1 Bulan April, Tahun 2023 , Hal. 317 - 326 Tabel 2 Hasil Perhitungan Regresi Linear Sederhana Tahun Bulan Jumlah Penjualan (Pcs) (Y) X XY X^2 2019 Januari 348 0 0 0 Februari 356 1 356 1 Maret 429 2 858 4 April 429 3 1287 9 Mei 419 4 1676 16 Juni 490 5 2450 25 Juli 428 6 2568 36 Agustus 449 7 3143 49 September 491 8 3928 64 Oktober 409 9 3681 81 November 432 10 4320 100 Desember 498 11 5478 121 2020 Januari 398 12 4776 144 Februari 391 13 5083 169 Maret 399 14 5586 196 April 445 15 6675 225 Mei 466 16 7456 256 Juni 419 17 7123 289 Juli 412 18 7416 324 Agustus 410 19 7790 361 September 498 20 9960 400 Oktober 489 21 10269 441 November 421 22 9262 484 Desember 427 23 9821 529 2021 Januari 390 24 9360 576 Februari 398 25 9950 625 Maret 406 26 10556 676 April 414 27 11178 729 Mei 423 28 11844 784 Juni 430 29 12470 841 Juli 439 30 13170 900 Agustus 446 31 13826 961 September 455 32 14560 1024 Oktober 463 33 15279 1089 November 471 34 16014 1156 Desember 480 35 16800 1225 15568 630 275969 14910
Y=a+bX
Y=413.90+1.12(36)
Y=454.22
Maka untuk periode Januari 2022 jumlah produk yang akan terjual diramalkan berjumlan 454 PCS.
3.2 Pengolahan Data dengan Rapidminer
Data yang telah diolah kemudian akan dilakukan perhitungan menggunakan RapidMiner, tahapan dimulai dari konfigurasi data ke RapidMiner dengan mengatur dataset baru kemudian pembentukan model. Tampak seperti Gambar 1.
Gambar 1 Pembentukan Model RapidMiner Dataset dibagi menjadi dua, yaitu training, dan testing. Dataset yang ada dalam testing inilah yang akan diolah, sehingga menghasilkan keluaran yang bisa dijadikan sebagai hasil peramalan.
Pada proses prediksi yang di tunjukkan pada Gambar 1 terdapat penambahan 4 tahapan proses yakni:
1. Dataset Input Training
Pada dataset input training merupakan 80% dari data yang telah diolah dan dilakukan tranformasi, dataset training dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2 Dataset Training 2. Dataset Input Testing
Pada dataset input testing merupakan 20% dari data yang telah diolah dan dilakukan tranformasi, dataset testing dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3 Dataset Testing
3. Linear Regression Pada proses linear regression data ersebut akan diolah dengan proses linear regression.
4. Apply model
Abel et al, Analisis Peramalan Penjualan Produk Pada PT.Enseval Putera Mega……. 325
Merupakan tahapan akhir yang mana pada proses ini akan menerapkan model data mining linear regression berdasarkan proses-proses sebelumnya mulai dari data training , data testing dan linear regression .
Setelah semua proses dilakukan, maka akan didapatkan hasil model prediksi dari data testing sebesar 20% seperti Gambar 4.
Gambar 4 Hasil Pengolahan Regresi Linear Model RapidMiner
Gambar 5 Hasil Performance

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pemodelan yang dibuat pada penelitian ini, maka dapat di ambil kesimpulan, bahwa peramalan dengan menggunakan Regresi Linear, dengan alat bantu Rapidminer 9.4 terbukti mampu dijadikan sebagai metode meramalkan penjualan pada PT.Enseval Megaputra Trading, dengan nilai RMSE sebesar 3,365, yang masuk dalam klasifikasi bagus.

## 5. SARAN
Pada penelitian ini masih memiliki banyak kekurangan sehingga diperlukan rencana pengembangan di penelitian selanjutnya. Beberapa saran yang harus dilakukan adalah mendapatkan data yang lebih banyak lagi sehingga dapat menghasilkan tingkat peramalan data yang lebih akurat. Penggunaan metode peramalan lain dapat memberikan hasil yang berbeda serta penggambilan keputusan yang berbeda.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada PT.Enzeval Megaputratrading TBK yang telah mendukung peneliti dalam pengolahan data yang diperlukan untuk penelitian ini sehingga berjalan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hernadewita, H., Hadi, Y. K., Syaputra, M. J., & Setiawan, D. (2020). Peramalan Penjualan Obat Generik Melalui Time Series Forecasting Model Pada Perusahaan Farmasi di Tangerang: Studi Kasus. Journal of Industrial Engineering & Management Research, 1(2), 35-49.
[2] Sugiyono (2019). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung : Alphabet.
[3] Sahfitri, V. Studi Deskriptif Pemanfaatan Fasilitas Hotspot Kampus Sebagai Pendukung Proses Pembelajaran. Jepin (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika) 4 , 1 (2018), 8–16.
[4] Nurajizah, S. (2019). Analisa Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori. INOVTEK Polbeng-Seri Informatika, 4(1), 35-44.
[5] Muningsih, E., & Kiswati, S. (2015). Penerapan metode K-means untuk clustering produk online shop dalam penentuan stok barang. Bianglala Informatika, 3(1).
[6] Hastuti, P., & Ismayanti, D. (2019). Analisis Forecasting Penjualan Produk Handphone Merk Samsung Di Counter Samsung Q Mall Banjarbaru. Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis, 5(1).
[7] Reynaldo, C., & Palinggi, Y. (2020). Analisis Forecasting Volume Penjualan Produk Indihome PT. Telkom Cabang Tenggarong. Jurnal Ekonomi & Manajemen Indonesia, 20(2), 1-9.
[8] Rofifah, D. (2020). Nilai Perusahaan Dipengaruhi Oleh Struktur Modal Dan Profitabilitas (Studi Kasus Pada Perusahaan Manufaktur Sub Sektor Makanan Dan Minuman Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2016-2018) (Doctoral dissertation, Universitas Komputer Indonesia).
[9] Santosa, S., & Luthfiyyah, P. P. (2020). Pengaruh Komunikasi Pemasaran terhadap Loyalitas Pelanggan di Gamefield Hongkong Limited. Pro Mark, 10(1).
[10] Katemba, P., & Djoh, R. K. (2017). Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear. Jurnal ilmiah FLASH, 3(1), 42-51.
[11] Basu Swasta dan Hani Handoko, 2015, Manajemen Pemasaran: Analisa dan. Perilaku Konsumen. BPFE. Yogyakarta
[12] M. Nafarin. (2015). Penganggaran Perusahaan. Salemba Empat :Jakarta
[13] Mulyadi, 2010. Sistem Akuntansi. Jakarta: Salemba Empat