## PENERAPAN METODE REGRESI LINEAR MEMPREDIKSI TINGKAT PENJUALAN SEPEDA MOTOR HONDA PADA PT. PLATINA MULIA ABADI
Palma Juanta 1) , Saut Tamba Parsaoran 2) , Windani Purba 3) , Yoel Ferdinand Zai 4) , Steven 5) , Elbert Ghozali 6) Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia, Medan. Email: palmajuanta@unprimdn.ac.id, sautparsaorantamba@unprimdn.ac.id, windaniapurba@unprimdn.ac.id, ferdinandyoel47@gmail.com, limsteven567@gmail.com, elbert162gozali@gmail.com.

## Abstract
This research aims to obtain predictions of Honda motorbike sales based on Honda motorbike sales data at PT. Platina Mulia Abadi is a company engaged in transportation and automotive services, especially sales of Honda motorbikes. The linear regression method is used to predict the number of sales of Honda motorbikes.  The  uncertainty  in  the  number  of  sales  of  Honda  motorbikes  to  this  company  has  slightly hindered  the  company's  development,  because  the  company  cannot  take  a  definite  policy  regarding  the sales that occur. Therefore, this company estimates future sales of Honda motorbikes for this company, so that management can estimate future consumer demand. So that the company is able to serve and provide consumer demand. To carry out estimates, the Multiple Linear Regression method is used. The results of this research obtained an estimated sales of manual motorbikes in 2023 in January of 64,003 or 64 units of Honda motorbikes in the manual category. This means that there is an increase in the number of manual Honda motorbikes by 8 motorbikes, while the results until May 2023 are 72,123 motorbikes. Through the application of this method, the estimated sales of Honda motorbikes in the next 5 months at PT. Eternal Precious Platinum can be done easily and quickly.
Keywords :Linear Regression, Prediction, Motorcycle, Sales, Method.

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  alat  transportasi  telah menjadi kebutuhan dasar di kalangan masyarakat saat ini. Mayoritas orang lebih suka memiliki alat transportasi  pribadi  daripada  menggunakan transportasi  umum.  Sepeda  motor  menjadi pilihan  utama  bagi  masyarakat  kelas  menengah ke  bawah  sebagai  alat  transportasi  mereka.  Ini disebabkan  oleh  efisiensi  sepeda  motor  dalam penggunaan  bahan  bakar,  kenyamanan,  dan kemudahan  penggunaannya  dalam  kegiatan sehari-hari, terutama mengingat tingkat kemacetan  yang  semakin  parah  di  Indonesia. Selain  itu,  sepeda  motor  memiliki  harga  yang lebih  terjangkau  daripada  kendaraan  pribadi beroda empat dan transportasi umum. Kendaraan roda  dua  ini  juga  mudah  dalam  perawatannya, sehingga  menjadi  pilihan  yang  populer  di kalangan masyarakat.
Industri  sepeda  motor  nasional  terus berkembang karena adanya permintaan masyarakat Indonesia akan alat transportasi yang ekonomis  dan  serbaguna  untuk  mendukung mobilitas  mereka  [1].  Pesatnya  perkembangan industri sepeda motor menyebabkan meningkatnya  jumlah  produk  sejenis  dengan berbagai  merek  di  pasar.  Keadaan  persaingan yang  sengit  menekankan  pentingnya  eksistensi merek  karena  merek  mencerminkan  nilai  yang disampaikan oleh suatu produk kepada konsumen.  Merek  adalah  bentuk  kesepakatan kepercayaan  antara  perusahaan  dan  konsumen, karena  melalui  merek,  dijamin  bahwa  produk tersebut  akan  selalu  memenuhi  ekspektasi  nilai yang diharapkan oleh konsumen [2].
Sepeda  motor  adalah  salah  satu  jenis kendaraan  yang  umum  digunakan  dalam  sektor transportasi  dan  industri  otomotif  karena memiliki pengguna yang melimpah dan tersebar
di  seluruh  Indonesia.  Kendaraan  ini  seringkali digunakan  untuk  mengangkut  individu  baik dalam jarak dekat maupun jarak yang lebih jauh [3].
Kecepatan perkembangan teknologi sepeda motor telah menarik perhatian konsumen dari  berbagai  merek  sepeda  motor.  Minat terhadap  sepeda  motor  di  Indonesia  terus meningkat  setiap  tahunnya  [4].  Peningkatan permintaan terhadap sepeda motor telah memberikan dampak positif pada perkembangan industri  otomotif  di  Indonesia,  terutama  dalam sektor sepeda motor [5]. Bukti dari fenomena ini terlihat  dari  meningkatnya  jumlah  perusahaan yang  memasarkan  sepeda  motor,  termasuk  baik yang baru maupun bekas. Umumnya, perusahaan menganggap  kualitas  dan  harga  sepeda  motor sebagai faktor penting dalam strategi pemasaran mereka, serta sebagai faktor yang dipertimbangkan oleh konsumen ketika membeli, [6]  termasuk  PT.  Platina  Mulia  Abadi,  yang merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di  sektor  transportasi  dan  industri  otomotif, dengan  fokus  utama  pada  penjualan  sepeda motor.
Sebagai sebuah perusahaan yang beroperasi  di  sektor  transportasi  dan  industri otomotif,  terutama  dalam  penjualan  sepeda motor,  PT.  Platina  Mulia  Abadi  menghadapi tantangan tingkat penjualan yang fluktuatif yang dapat  menghambat  pertumbuhan  perusahaan. Ketidakpastian ini menyulitkan perusahaan untuk membuat  proyeksi  penjualan  yang  jelas.  Oleh karena  itu,  penting  untuk  melakukan  estimasi penjualan  sepeda  motor  di  masa  depan  agar manajemen  dapat  memproyeksikan  permintaan konsumen  yang  akan  datang  dan  dengan demikian melayani pelanggan dengan lebih baik.
Ketidakpastian  dalam  tingkat  penjualan sepeda  motor  telah  membatasi  kemampuan perusahaan  untuk  mengambil  kebijakan  yang tegas  terkait  dengan  penjualan.  Oleh  karena itu, perlu dilakukan estimasi penjualan sepeda motor di  masa  mendatang  agar  manajemen  dapat mengantisipasi  permintaan  pelanggan  di  waktu yang  akan  datang  dan  dengan  demikian,
perusahaan  dapat  dengan  efektif  memenuhi kebutuhan pelanggan.
Dalam  konteks  ini,  mengetahui  nilai penjualan di masa depan membantu pengembang untuk  menentukan  jenis  properti  yang  akan menarik  minat  lebih  banyak  pembeli,  serta properti  mana  yang  mungkin  tidak  diminati. Untuk melakukan estimasi volume penjualan ini, metode peramalan digunakan. Peramalan adalah proses  meramalkan  atau  memprediksi  apa  yang akan  terjadi  di  masa  depan  dengan  merujuk kepada  data  masa  lalu.  Prediksi  ini  adalah  alat yang  berharga  dalam  pengambilan  keputusan, terutama  dalam  bisnis  dan  ekonomi,  di  mana tujuan  utamanya  adalah  untuk  meminimalkan kerugian dan memaksimalkan keuntungan.
Berbagai metode dapat digunakan untuk menghasilkan  prediksi  [7]–[11].  Pada penelitian sebelumnya dilakukan untuk menganalisis model prediksi  dengan  menggunakan  Metode  Regresi Linear  dalam  memprediksi  penjualan  properti. Regresi linear berganda merupakan metode yang melibatkan  beberapa  variabel  bebas  atau prediktor dalam  modelnya [12]. Tingkat akurasi Regresi Linear Berganda sangat tinggi, sehingga algoritma  ini  sesuai  digunakan  dalam  penelitian yang  melibatkan  lebih  dari  satu  variabel independen  [13],  regresi  linear  berganda  adalah suatu teknik peramalan yang memanfaatkan lebih dari  dua  faktor  untuk  mencari  solusi  terbaik antara variabel independen dan variabel dependen [14].
Metode  regresi  adalah  suatu  teknik statistik  yang  memproyeksikan  hasil  prediksi dengan memanfaatkan pengembangan hubungan matematis  antara  variabel  dependen  (Y)  dan variabel  independen  (X)  [15],  [16],  [17],  [18]. Metode regresi linear digunakan dalam produksi untuk  melakukan  peramalan  atau  prediksi mengenai  karakteristik  kualitas  atau  jumlahnya [19].  Hal  ini  karena  dengan  memproyeksikan berbagai kemungkinan kombinasi produk, perusahaan bisa meningkatkan laba dan menentukan jumlah produksi yang sesuai [20].
Regresi linear adalah sebuah model yang menggambarkan hubungan linier antara variabel
dependen  dan  variabel  independen,  yang  dapat digunakan  untuk  memperkirakan  nilai  variabel dependen  jika  terjadi  perubahan  dalam  variabel independen.  Dalam  konteks  prediksi,  metode regresi linear telah digunakan untuk meramalkan penjualan produk dan tingkat persediaan barang untuk  periode  yang  akan  datang.  Salah  satu keunggulan  dari  metode  regresi  linear  berganda adalah kemampuannya untuk melakukan generalisasi dan ekstraksi pola dari data tertentu, bahkan ketika tidak ada kepastian, serta mampu melakukan  perhitungan  secara  paralel,  yang mengakibatkan  proses  yang  lebih  efisien.  Oleh karena  itu,  algoritma  ini  digunakan  untuk memprediksi  penjualan  sepeda  motor,  yang memiliki  volume  data  yang  besar.  Dengan demikian,  algoritma  ini  dapat  membantu  dalam memproyeksikan  penjualan  sepeda  motor  untuk bulan-bulan  mendatang,  sehingga  PT  Platina Mulia Abadi dapat lebih siap menghadapinya.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  memprediksi  banyaknya  jumlah penjualan  produk  dan  persediaan  barang  pada periode  mendatang  dapat  digunakan  metode Regresi  linear.  Algoritma  ini  diterapkan  untuk memprediksi penjualan pada sepeda motor pada PT Platina Mulia Abadi. Keunggulan dari metode regresi  linier  berganda  ini  diantaranya  adalah dapat  melakukan  generalisasi  dan  ekstraksi  dari pola data tertentu, mampu mengakuisisi pengetahuan  walau  tidak  ada  kepastian,  dan mampu  melakukan  perhitungan  secara  paralel sehingga  proses  lebih  singkat  sehingga  sangat cocok  untuk  prediksi  data  penjualan  sepeda motor yang banyak.
Penerapan metode regresi linear memprediksi  tingkat  penjualan  sepeda  motor honda  pada  PT.  Platina  Mulia  Abadi  dilakukan dengan  tahap  sesuai  dengan  kerangka  kerja penelitian yang terdapat pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## Pengumpulan Data
Data  yang  akan  digunakan  sebagai dataset  dalam  proses  pemodelan  data  mining yang  diambil  berdasarkan  data  yang  diperoleh dari PT. Platina Mulia Abadi dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data yang Diolah Bulan Jumlah Matic Jumlah Manual Jan_2023 25 23 Feb_2023 27 26 Mar_2023 29 29 Apr_2023 31 32 Mei_2023 34 36 Jun_2023 41 39 Jul_2023 45 43 Agu_2023 46 46 Sept_2023 49 48 Okt_2023 53 53 Nov_2023 61 54 Des_2023 69 59

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya  pengolahan  data  dilakukan dengan menggunakan data jumlah sepeda motor matic  dan  jumlah  sepeda  motor  manual  seperti yang  terdapat  pada  tabel  1  dihitung  sehingga menghasilkan  data  seperti  yang  disajikan  pada tabel 2.
Tabel 2. Penentuan X (Matic) dan Y (Manual) Bulan X Y XY X^2 Jan_2023 25 23 575 625 Feb_2023 27 26 702 729 Mar_2023 29 29 841 841 Apr_2023 31 32 992 961 Mei_2023 34 36 1224 1156 Jun_2023 41 39 1599 1681 Jul_2023 45 43 1935 2025 Agu_2023 46 46 2116 2116 Sept_2023 49 48 2352 2401 Okt_2023 53 53 2809 2809 Nov_2023 61 54 3294 3721 Des_2023 69 59 4071 4761 jumlah 510 488 22510 23826

## Estimasi Penjualan
Setelah  mendapatkan  persamaan  regresi linear,  perkiraan  penjualan  sepeda  motor  di  PT. Platina Mulia Abadi dapat dengan cepat dihitung dengan memasukkan nilai X dan Y yang sesuai. Koefisien  regresi  a  dan  b  diperoleh  secara bersamaan dengan persamaan :
a n + b 1 Σ X 1 = Σ Y……………………………………… (1) aΣ X + b 1 Σ X 2 = Σx Y…………………………………. (2)
Setelah  itu,  dilakukan  pengolahan  angka  yang telah  dihitung  ke  dalam  ringkasan  perhitungan dan  total ΣX  dan  ΣY.  Hasilnya  tampak  sebagai berikut:
a12+b(510) = 488 a(510) + b(23826) = 22510
Selanjutnya, langkah-langkah untuk menyelesaikan kedua persamaan tersebut adalah
sebagai berikut, hingga didapatkan nilai untuk a dan b:
Tahap awal, dilakukan eliminasi pada persamaan 1 dan 2 a12+ b(510) = 488x 510
a(510) + b(23826) = 488x 12 6120 248880
b= 242760 6120 248880 b= 242760 -25812 b= -216948 b= 0,819
Selanjutnya, dilakukan substitusi dengan masukkan nilai b ke persamaan 1 : 12 a + b(510) = 488 12 a + (0,819) (510) = 488 12 a + 417,690 = 488 12 a = 488 – 417,690 12 a = 60,310 a= 60,310 / 12 a= 5,025
Selanjutnya diperoleh nilai a dan b dengan hasil berikut : a = 5,025 b = 0,819
Sehingga  dihasilkan  persamaan  regresi  berikut ini:
Y = 5,025 + 0,819 X Setelah  didapatkan  hasil  dari  persamaan  regresi linear,  maka  estimasi  penjualan  sepeda  motor dapat  dilakukan  dengan  memasukkan  nilai  x untuk periode bulan Januari, dengan kriteria jenis sepeda  motor  Matic,  dengan  nilai  x  sebesar  69 menggunakan persamaan regresi linear berganda yakni :
= 5,035+ 0,819 * (69) = 5,035 + 56,511 = 61,546 sepeda motor
Hasil  estimasi  penjualan  sepeda  motor  manual pada  bulan  Januari  tahun  2023  adalah  sekitar 61,546 unit, atau lebih tepatnya 61 sepeda motor jenis  manual.  Ini  menandakan  penambahan sebanyak 8 sepeda motor manual dalam periode
ini.  Di  bawah  ini  merupakan  perkiraan/estimasi penjualan sepeda motor manual untuk tahun 2023 dari bulan Januari hingga Mei.
Tabel 3. Hasil Estimasi Pertumbuhan Sepeda Motor Manual Bulan Matic Manual Jan_2023 72 64,003(64) Feb_2023 74 65,641 (66) Mar_2023 75 66,46(66) Apr_2023 79 69,736(70) Mei_2023 82 72,193(72)
Pada  tabel  3  menunjukkan  estimasi penjualan sepeda motor matic dan sepeda motor manual  untuk  bulan  Januari-Mei  pada  tahun 2023.  Pada  bulan  Januari  2023,  estimasi penjualan  sepeda  motor  matic  adalah  72  unit, sedangkan sepeda motor manual adalah 64 unit. Kemudian,  pada  bulan  Februari,  perkiraan penjualan sepeda motor matic adalah 74 unit, dan sepeda motor manual adalah 65 unit. Bulan Maret menunjukkan  estimasi  penjualan  sepeda  motor matic sebanyak 75 unit dan sepeda motor manual sebanyak  66  unit.  Pada  bulan  April,  perkiraan penjualan  sepeda  motor  matic  adalah  79  unit, sementara  sepeda  motor  manual  adalah  69  unit. Terakhir,  pada  bulan  Mei,  estimasi  penjualan sepeda  motor  matic  adalah  82  unit,  dan  sepeda motor manual adalah 72 unit.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penerapan  Metode  Regresi Linear  pada  penjualan  sepeda  motor  Honda  di PT.  Platina  Mulia  Abadi,  dapat  disimpulkan bahwa  metode  Regresi  Linear  adalah  alat  yang sesuai untuk menganalisis data penjualan sepeda motor  Honda  di  PT.  Platina  Mulia  Abadi.  Hasil analisis  ini  memiliki  potensi  untuk  memberikan manfaat  kepada  pihak  yang  terlibat  dalam penjualan  sepeda  motor  Honda  di  PT.  Platina Mulia  Abadi  yang  sedang  berjalan.  Dengan memanfaatkan  Metode  Regresi  Linear,  mereka dapat  meningkatkan  metode  penjualan  sehingga dapat  lebih  mudah,  cepat,  dan  akurat  dalam memprediksi hasil penjualan di masa mendatang.
Mengetahui  prediksi  penjualan  sepeda  motor Honda  dapat  membantu  mereka  merumuskan strategi  untuk  mengoptimalkan  penggunaan sumber daya yang ada. .

## 5. REFERENSI
[1] A.  Aji,  A.  Fauzi,  and  D.  Fanani, “PENGARUH  KOMUNITAS  MEREK TERHADAP LOYALITAS (Survei Pada Anggota  Komunitas  Motor  Honda  Tiger Neo_Gat’s  Malang),” J.  Adm.  Bisnis (JAB)|Vol ,  vol.  29,  no.  1,  pp.  104–111, 2015.
[2] I.  Janita, Creating  &  Sustaining  Brand Equity . Jakarta: Amara Books, 2009.
[3] S. F. Utami, S. Y. Arisma, K. Hermanto, and  E.  Ruskartina,  “Peramalan  Jumlah Penjualan  Sepeda  Motor  menggunakan Metode Time Series Studi Kasus : Dealer Motor  Nusantara  Surya  Sakti  (NSS) Sumbawa,” Hexagon ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 33–41, 2020.
[4] A.  Tri  Wibowo,  I.  Salamah,  and  A. Taqwa, “RANCANG BANGUN SISTEM KEAMANAN SEPEDA
MOTOR  BERBASIS  IOT  (INTERNET OF  THINGS),” J.  FASILKOM ,  vol.  10, no.  2,  pp.  103–112,  Aug.  2020,  doi: 10.37859/jf.v10i2.2083.
[5] GintingSamuel  T.U.A,  “PENGARUH KUALITAS  PESAN,  DAYA  TARIK IKLAN DAN FREKUENSI PENAYANGAN TERHADAP EFEKTIVITAS IKLAN MEDIA TELEVISI  PADA  PRODUK  SEPEDA
MOTOR MEREK HONDA,” vol. 01, no.
10, pp. 24–39, 2020.
[6] D.- Herdiansyah and M. Fahrizal, “Model Kualitas  Layanan  Produk  Sepeda  Motor Pada  Industri  Otomotif  di  Indonesia,” J. Ilm. Poli Bisnis , pp. 140–151, Nov. 2021, doi: 10.30630/jipb.v13i2.682.
[7] F.  Edi,  N.  Saputro,  and  F.  S.  Nugraha, “Prediksi  Penjualan  Kopi  Berdasarkan Cuaca  Menggunakan  Association  Rule dan Algoritma FP-Growth,” vol. 17, no. 1, pp. 1–8, 2023.
[8] C.  Nas,  “Data  Mining  Prediksi  Minat
Calon  Mahasiswa  Memilih  Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Manaj.  Inform. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  131– 145, 2021, doi: 10.34010/jamika.v11i2.5506. [9] R.  Akbar,  R.  Santoso,  and  B.  Warsito, “PREDIKSI TINGKAT TEMPERATUR KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN  METODE  LONG SHORT-TERM  MEMORY  (LSTM),” J. Gaussian ,  vol.  11,  no.  4,  pp.  572–579, Feb. 2023, doi: 10.14710/j.gauss.11.4.572-579. [10] R. Annisa, “Analisis Komparasi
Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi  Penderita  Penyakit  Jantung,” J.
Tek. Inform. Kaputama , vol. 3, no. 1, pp. 22–28, 2019, [Online]. Available:
https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/J TIK/article/view/141/156
[11] Hendra  Di  Kesuma,  D.  Apriadi,  H. Juliansa, and E. Etriyanti, “Implementasi Data  Mining  Prediksi  Mahasiswa  Baru Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linear Berganda,” J.  Ilm.  Bin.  STMIK  Bina
Nusant. Jaya Lubuklinggau , vol. 4, no. 2, pp. 62–66, 2022, doi: 10.52303/jb.v4i2.74. [12] A. Luthfiarta, A. Febriyanto, H. Lestiawan, and  W.  Wicaksono,  “Analisa
Prakiraan Cuaca dengan Parameter Suhu, Kelembaban, Tekanan Udara, dan
Kecepatan  Angin  Menggunakan  Regresi
Linear  Berganda,” JOINS  (Journal  Inf.
Syst. , vol. 5, no. 1, pp. 10–17, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i1.2760.
[13] Y. Rokhayati, N. S. Utomo, and Sartikha, “Prediksi  Kelayakan  Operasional  Mesin Rivet  Menggunakan  Regresi  Linear Berganda,” J. Sustain. J. Has. Penelit. dan
Ind. Terap. , vol. 10, no. 1, pp. 10–15, Jun. 2021,
doi:
10.31629/sustainable.v10i1.2336.
[14] I.  M.  Sari,  A.  Rinaldi,  and  F.  G.  Putra, “PENGARUH  SISA  HASIL  USAHA (SHU) PADA KOPERASI MENGGUNAKAN  REGRESI  LINEAR
BERGANDA,” 2020.
[15] T. Khotimah and R. Nindyasari, “FORECASTING  DENGAN  METODE REGRESI  LINIER  PADA  SISTEM PENUNJANG  KEPUTUSAN  UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENJUALAN  BATIK  (STUDI  KASUS KUB  SARWO  ENDAH  BATIK  TULIS LASEM),” J. Mantik Penusa , vol. 2017.
[16] N. Kusumawati, F. Marisa, I. D. Wijaya,
F.  T.  Informatika,  and  U.  W.  Malang, “PREDIKSI KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA DENGAN MENGGUNAKAN METODE  REGRESI  LINEAR,” J.
Infoormatika  Merdeka  Pasuruan ,  vol.  2, no. 3, pp. 45–56, 2017.
[17] M.  Hakimah,  R.  R.  Muhima,  and  A. Yustina, “RANCANG BANGUN APLIKASI PERAMALAN
PERSEDIAAN  BARANG  DENGAN METODE  TREND  PROJECTION,” SimanteC , vol. 5, no. 1, pp. 37–48, 2015.
[18] G. N. Ayuni and D. Fitrianah, “Penerapan metode  Regresi  Linear  untuk  prediksi penjualan  properti  pada  PT  XYZ,” J.
Telemat. , vol. 14, no. 2, pp. 79–86, 2019.
[19] M.  Marbun,  H.  T.  Sihotang,  and  M.  A. Nababan,  “PERANCANGAN  SISTEM
PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN  ASING,” J.  Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, 2018.
[20] T. Indarwati, T. Irawati, and E. Rimawati, “Penggunaan  Metode  Linear  Regression Untuk Prediksi Penjualan Smartphone,” J.
Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 6, no. 2, pp. 2–7, 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.369.