## PENERAPAN METODE REGRESI LINIER DALAM PREDIKSI PENJUALAN LIQUID VAPE DI TOKO VAPOR PANDAAN BERBASIS WEBSITE

## Oliver Januardi Ababil, Suryo Adi Wibowo, Hani Zulfia Zahro’
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karangploso km 2 Malang, Indonesia
1718034@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Vape atau  rokok  elektrik  merupakan  sebuah  inovasi  dari  bentuk  rodok  konvensional  menjadi  rokok modern. Selain hemat dan ramah lingkungan rokok elektrik lebih hemat daripada rokok biasa karena bisa diisi ulang menggunakan cairan khusus yang disebut dengan liquid. Permasalahan yang saat ini dihadapi oleh Toko Vapor Pandaan yaitu, belum memiliki sistem untuk memprediksi penjualan di mengenai stok liquid yang harus disediakan.  Sehingga  toko  mengalami  masalah  dalam  manajemen  perencanaan maupun persediaan stok liquid . Sistem prediksi penjualan  ini, menggunakan  metode yang ada  dalam  data  mining  yakni  disebut  dengan  metode Regresi  Linier .  Sistem  ini  berbasis website, dengan tools  database yang  digunakan  yaitu MySQL ,  Bahasa pemrograman  yang  digunakan  adalah MySQL, bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah PHP  Nativ , framework yang  digunakan  adalah css,  boostrap  version  3.0. Data  yang  diolah  menggunakan  data  yang bersumber  dari  data  penjualan liquid tahun  2018-2020.  Parameter  yang  digunakan  dalam  proses  perhitungan adalah  periode,  jumlah terjual,  jumlah  stok  penjualan  selama  1 tahun.  Dari  hasil  uji  keakurasian  atau uji  nilai error yang telah dilakukan, dengan menggunakan MAPE Mean Absolut Percentage Error , didapatkan hasil nilai error sebesar  3%  dimana  dilihat  dari  persyaratan  MAPE  apabila  nilai  error  <10%,  maka  tingkat  akurasi  pada metode Regresi Linier sangat cocok di terapkan pada prediksi stok penjualan liquid .
Kata Kunci : Regresi Linier, Prediksi Penjualan, Liquid Vape, Website, MAPE

## 1. PENDAHULUAN
Vape atau  rokok  elektrik  merupakan  sebuah inovasi  dalam  dunia  rokok,  yakni  dari  bentuk  rokok konvensional  menjadi  rokok  modern  atau  yang  kita sering  kenal  adalah vape atau pod .  Rokok  elektrik disebut  sebagai  rokok  yang  sehat  dan  ramah lingkungan dibandingkan dengan rokok konvensional[1],  selain  hemat  dan ramah  lingkungan rokok  elektrik  lebih  hemat  daripada  rokok  biasa karena  bisa  diisi  ulang  menggunakan cairan  khusus yang disebut dengan liquid . Kini  banyak orang-orang yang  kian  beralih  dari  rokok  konvesional  ke  rokok elektrik[2],  maka  semakin  membuka  peluang  usaha bagi  para  penjual liquid terutama  di  Indonesia, khusunya para penjual liquid yang berada di Pandaan Kabupaten  Pasuruan.  Para  penjual liquid terus berlomba-  lomba  memasarkan  produk-produk liquid unggulan  mereka  dari  berbagai  jenis,  merk,  dan harga.
Permasalahan  yang  saat  ini  di  hadapi  oleh toko vapor  pandaan  yaitu,  belum  memiliki  sistem untuk memprediksi  penjualan  di  toko  mereka  mengenai stok liquid yang  harus  disediakan  dengan  tepat. Sehingga  toko  sering  mengalami  masalah  dalam menejemen  perencanaan  maupun  persediaan  stok liquid. Dari  uraian  permasalahan  tersebut  perlu adanya  sistem  untuk  memprediksi  penjualan  stok liquid . Prediksi sendiri merupakan suatu  solusi  untuk  mengetahui  kebutuhan  stok atau  bahan  produksi  dimasa  mendatang,  sehingga mampu  mengimbangi  dan  menyesuaikan  jumlah permintaan  dari  konsumen.  Pada  sistem  prediksi
penjualan  ini  menggunakan  metode  yang  ada  dalam data  mining  yaitu  metode Regresi  Linier .  Metode Regresi  Linier merupakan  suatu  metode  yang  cocok digunakan  untuk  melakukan  suatu prediksi  ataupun peramalan,  dengan  melihat  pengaruh  antara  dua maupun banyak variabel. Sedangkan dalam hubungan antar  variabel  tersebut  bersifat  fungsionalitas  dimana diwujudkan  ke  dalam  suatu  proses  atau  model matematis.  Selain  itu  dengan  menggunakan  metode Regresi  Linier ,  tingkat  keakurasian  keselahan  dalam prediksi  maupun peramalan penjualan, hasilnya lebih kecil  dibandingkan  dengan  metode  yang  lain  seperti metode Weight  Moving  Average,  Fuzzy  Mamdani . Dengan  diterapkannya  prediksi  penjualan  ini, diharapkan mampu membantu toko dalam penyediaan stok liquid mereka kedepan secara tertata dengan lebih akurat dan objectif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Menurut  penelitian  Tutik  Khotimah  dan  Ratih Nindyasari  tahun  2017,  KUB  mengalami  masalah kesulitan  dalam  memprediksi  jumlah  penjualan kedepan,  tenaga  kerja  maupun  tingkat  permintaan dari customer .  Dengan  adanya  permasalahan  yang dialami  oleh  KUB,  harus  adanya  solusi  untuk memecahkan permasalahan tersebut yaitu memanfaatkan forecasting. Didalam forecasting inilah  dapat  dilakukan  prediksi  ataupun  peramalan apa  yang  sedan  menjadi  permasalahan  dimasa  depan dengan memperhatikan data yang ada dimasa lampau. Prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode
regresi linier. Dari hasil penelitian yang di lakukan di dapatkan  hasil  prediksi  jumlah  penjualan  batik,  pada periode  dimasa  mendatang  menunjukkan  angka penjualan  yang  selalu  naik  dikarenakan  dipengaruhi oleh  tren  jumlah penjualan  pada periode  sebelumnya, tak hanya itu  perkiraan jumlah penjualan menunjukkan  angka  yang  bervariasi  mungkin  bisa terjadi kenaikan maupun  penurunan apabila  ditambah dengan beberapa variabel independen. [3]
Kedua  menurut  penelitian  Ahmad  Rifa’I  dan Zainal  Arifin  tahun  2018,  Adapun  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  membantu  dalam  proses peramalan  jumlah  calon  mahasiswa  baru  yang akan mendaftar  pada tahun  akademik  2019  /  2020, dengan menggunakan  metode  regresi  linier.  Penelitian  yang dilakukan  ini,  menggunakan jumlah  mahasiswa  baru sebagai  variabel  akibat,  sedangkan  tahun  akademik pendaftaran  digunakan  sebagai  variabel  faktor penyebab.  Data yang  disajikan  berupa  data kualitatif, maupun  data  kuantitatif.  Hasil  dari  penelitian berdasarkan analisis  data  6  tahun  terakhir,  didapat jumlah  calon  mahasiswa baru sebanyak 590. Adapun dari hasil  tersebut,  berdasarkan  persamaan  yang  di peroleh  dari  persamaan  regresi  linier  Y  =  a+bX dengan  hasil  persamaan  yang  di  peroleh  adalah Y=259+47,286X. [4]
Menurut  penelitian  selanjutnya  dari  Ericson Kwok  dan  Wilda  tahun  2019.  Permasalahan  sering hadapi  adalah  pemilik  usaha  tahu,  terkadang  sulit melakukan prediksi berapa jumlah kedelai yang harus di  stok  sebagai  bahan  baku  pembuatan  tahu,  untuk periode  tertentu.  Hal  tersebut  dikarenakan  pemilik usaha tahu tidak  menentukan  secara  langsung jumlah tahu  yang  harus  di  produksi.  Oleh  karena  itu  perlu adanya  prediksi  dengan  menggunakan  metode regeresi linier untuk  proses  estimasi  sebagai  solusi untuk menentukan jumlah produksi tahu serta jumlah stok kedelai yang harus di sediakan. Data yang diolah untuk  produksi  tahu  menggunakan  data  selama periode  3  bulan,  dengan  jumlahpenjualan  .           Dari prediksi  yang  telah  dilakukan  berdasarkan    estimasi jumlah  tahu  yang  harus  di  produksi  maka  dapat ditentukan  jumlah  kedelai,  apabula  1  kwital kedelai dapat  menghasilkan  produksi  tahu  sejumlah  3.067 tahun [5]
Menurut penelitian Jemmy Andrino Frans,  Mira Orisa,    dan  Suryo  Adi  Wibowo  di penjualan  kayu lapis  di  CV  Diato  Wood.  Salah  satu  aspek  strategis pabrik  agar  dapat  bersaing  dalam  dunia  bisnis  dan usaha yaitu melakukan perencanaan dan ketersediannya  untuk  memenuhi  kebutuhan  pasar. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  memprediksi penjualan  kayu  lapis  dengan  metode Trend  Moment . Dengan  menggunakan  metode  ini  dapat  memberikan output  terbaik  sehingga  diharapkan  resiko  kesalahan dalam perencanaan  dapat  ditekan  dengan  semaksimal mungkin.  Oleh  karena  itu  sistem  ini  dapat menghasilkan alternatif keputusan dalam meramalkan penjualan kayu lapis di CV Diato Wood. [6]
Terakhir  menurut  penelitian  dari  Mohamad Agung  Firmansyah,  Agung  Panji  Sasmito,  dan  Hani Zulfia  Zahro’  tahun  2021.  Yang  dilakukan  di  UD. Hasil  Bumi,  yakni  pada  tempat  ini  belum  adanya sebuah  sistem  untuk  memprediksi  penjualan  bahan bangunan dari masa ke masa. Dari hasil permasalahan yang  dihadapi  maka  di  perlukan  strategi  pemasaran yang  tepat  dengan  menggunakan  forecasting  dengan metode Trend  Moment,  sistem  ini  berbasis  website. Tujuan mengapa penilitian ini dilakukan adalah untuk menghasilkan sebuah sistem atau aplikasi forecasting untuk  penjualan  bahan  bangunan,  sehingga  dapat membantu  toko  UD.  Hasil  Bumi  untuk  memprediksi penjualan  bahan  bangunan  yang  mereka  pasarkan. Data  yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi diambil dari data penjualan tahun 2018 sampai tahun 2019.  Hasil  daripada    penelitian  ini  menghasilkan perhitungan  rata-rata  persentase  error  pada  hasil forecasting yang sudah diterapkan menghasilkan nilai error  sebesar 36.78770742%. [7]

## 2.2. Regresi Linier
Analisis Regresi  Linier biasa  digunakan  untuk melakukan  prediksi  atau  sebuah  peramalan.  Pada analisis Regresi  Linier, suatu  variabel yang mempengaruhi  disebut  dengan  variabel  independen atau  bisa  disebut  dengan  variabel  bebas  disimbolkan dengan  variabel  X.  Sedangkan untuk  variabel  yang dipengaruhi  dikenal  sebagai  variabel  dependen, variabel terikat, disimbolkan dengan variabel Y. [8] Rumus Regresi Linier adalah sebagai berikut :
Prediksi :

## 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋                           𝑝𝑒𝑟𝑠𝑎𝑚𝑎𝑎𝑛 1
Konstanta :
𝑎 = (∑ 𝑌)(∑ 𝑋 2 ) − (∑ 𝑋)(∑ 𝑋𝑌) 𝑛 ∑ 𝑥 2 − (∑ 𝑋) 2 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑎𝑚𝑎𝑎𝑛 2
𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑋𝑌−(∑ 𝑋)(∑ 𝑌) 𝑛 ∑ 𝑥 2 −(∑ 𝑋) 2 𝑝𝑒𝑟𝑠𝑎𝑚𝑎𝑎𝑛 3 Keterangan : Y = Variabel dependen (variabel terikat) X = Variabel independen (variabel bebas)
a  = Konstanta (nilai dari Y apabila X = 0) b    =  Koefisien  regresi  (pengaruh  positif  atau negatif)

## 2.3. Prediksi Penjualan
Forecast atau  bisa  disebut  juga  dengan perkiraan,  prediksi  dalam  suatu  penjualan  depan dengan memprediksi jumlah produk atau yang terjual. Atau  bisa  juga  disebut  dengan,  perkiraan  penjualan adalah  sebuah  ukuran  yang  diproyeksikan  tentang bagaimana  pasar  akan  merespons  atau  membuka peluang upaya masuk ke dalam pasar perusahaan. [9]
2.4. Liquid Vape
Liquid merupakan  suatu  bentuk  cairan  yang digunakan  sebagai  pengisi  vape  atau  pod.  Cairan l iquid memiliki  komposisi Vegetable  Glycerin  (VG), Propylene  Glycol  (PG),  flavour (perasa  buah-buahan atau  makanan  lainnya)  dan  nikotin.  Nikotin  yang terdapat  pada vape di peroleh  dari  ekstra  tembakau yang kemudian di campur dengan bahan-bahan diatas. Liquid memiliki  harga  yang  sangat  bervareasi,  mulai dari  harga  termurah  hingga  harga  termahal.  Harga tersebut  diterapkan  tergantung  pada  asal  produksi, ukuran  botol,  dan  rasa.  Harga  di  bandrol  mulai  dari 100-300rb  untuk  ukuran  60  ml,  sedangkan  untuk ukuran dibawah 60 ml dipatok dengan harga dibawah 100  rb  rupiah.  Jenis  –  jenis  liquid  sekarang  sudah banyak  ragamnya  antara  lain  creamy,  fruity,  juicy, tobacco. [10]
2.5. Website
Website dikenal  dengan  sebutan  situs web atau portal. Webiste juga  dapat  diartikan  sebagai sekumpulan  halaman web yang  saling  berhubungan, antara  satu  dengan  yang  lainnya.  Biasanya  pada halaman pertama website adalah halaman home page , sedangkan halaman demi halamannya disebut dengan web page , dengan kata lain webiste dapat diakses dan dilihat  oleh  para user atau  pengguna  internet  di seluruh dunia. Dengan seiring dengan perkembangan zaman  dari  dulu  hingga  sekarang,  pengguna internet kian hari kian bertambah dan makin banyak sehingga hal ini menguntungkan bagi potensi pasar untuk terus mengembangkan webiste .  [11]
2.6. Uji Keakurasian MAPE MAPE kepanjangan dari Mean Absolut Percentage  Error .  Mean  Absolute  Percentage  Error adalah Pengukuran statistik tentang akurasi perkiraan (prediksi)  pada  metode  peramalan.Metode Mean Abosolute  Percentage  Error (MAPE)  memberikan informasi  seberapa  besar  kesalahan  peramalan dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya  dari  suatu peramalan.  Semakin  kecil  nilai  presentasi  kesalahan ( percentage error ) pada MAPE maka semakin akurat hasil peramalan tersebut. [12]
Berikut merupakan rumus untuk MAPE :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ |𝑌 𝑡 − Ŷ 𝑡 | 𝑌 𝑡 𝑛 𝑡=1 𝑥 100%   𝑝𝑒𝑟𝑠𝑎𝑚𝑎𝑎𝑛 4

## Dimana
𝑌𝑡 = Nilai aktual pada periode t Ŷt = Nilai prediksi pada periode t 𝑛 = Jumlah data
Interpretasi Nilai MAPE
Nilai MAPE dapat diinterpretasikan atau ditafsirkan ke dalam 4 kategori yaitu:
1. <10% = sangat akurat 2.  10-20% = baik
3.  20-50% = wajar
4.  >50% = tidak akurat
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisis Sistem
Sistem  yang  akan  dibangun  adalah  Penerapan Metode Regresi  Linier Dalam  Prediksi  Penjualan Liquid  Vape di  Toko  Vapor  Pandaan  Berbasis Website .  Tujuan  mengapa  sistem  ini  dibangun  yaitu untuk memprediksi penjualan liquid vape karena toko belum memiliki sistem untuk memprediksi penjualan , serta  membantu dalam  peningkatan penjualan dengan memperhatikan  data  dari  transaksi  penjualan  periode lama  dengan  periode  di  masa  mendatang  dan membantu admin dalam  melakukan  perekapan  data hasil transaksi penjualan agar lebih tertata. Data yang akan  diolah  menggunakan  data  transaksi  dari  tahun 2018-2020.  Data  tersebut  diambil  dari  Toko  Vapor Pandaan.

## 3.2. Sistem Yang Akan Dibangun
Sistem  ini  dibangun  dengan  tujuan  untuk membantu admin sekaligus owner toko  vapor pandaan  dalam  penyediaan  stok liquid mereka kedepan  secara  tertata  dengan  lebih  akurat  dan objectif.  Maka  dengan  melihat  tujuan  berikut sistem atau website harus mengetahui kebutuhan– kebutuhan yang harus ada yaitu :
1. Website harus  menyediakan  menu  kasir  untuk proses transaksi penjualan liquid.
2. Website harus  menampilkan  informasi  berupa hasil prediksi stok penjualan liquid yang diambil dari  data  penjualan  dan  kemudian  sudah  diolah dengan menggunakan metode Regresi Linier . 3. Website harus  menampilkan  informasi  berupa chart atau  grafik  untuk  mengetahui liquid  yang paling  banyak  diminati  konsumen,  penjualan mengalami penurunan atau kenaikan.

## 3.3. Analisis Kebutuhan Fungsional
Adapun  kebutuhan  fungsionalitas  pada website ini adalah:
1. Website mampu menampilkan halaman dashboard admin.
2. Website mampu  menampilkan  dan  mengelola data liquid . 3. Website mampu  menampilkan  hasil  prediksi penjualan  dari  data  penjualan liquid yang  sudah diolah menggunakan metode Regresi Linier . 4. Website mampu  menampilkan  grafik  penjualan liquid untuk  menunjukkan  hasil  penjualan mengalami peningkatan atau penerunan.

## 3.4. Analisis Kebutuhan Non-Fungsional
Analisis  kebutuhan  non-fungsional  pada  sistem ini adalah :
1. Website ini  dapat  dijalankan  oleh  beberapa software  web  browser diantaranya Internet Explore,  Google  Chrome,  Mozilla  Firefox ,
Opera mini, dan Microsoft Edge.
2. Website ini  memiliki antarmuka  yang  mudah  di pahami.
3. Website ini  digunakan  untuk  menginput  data liquid hingga penyetokan liquid . 4. Website ini  dapat  melakukan  proses  transaksi penjualan liquid.
5. Website ini  dapat  melakukan  melakukan  proses prediksi  penjualan  dengan  metode Regresi Linier.

## 3.5. Diagram Blok
Diagram  blok  akan  membantu  pembaca  untuk mengenali titik masalah pada rancangan pada website ini.  Adapun  Diagram  Blok  pada website ini ditunjukkan pada Gambar 1
Gambar 1. Diagram Blok
3.6. Struktur Menu Super admin Struktur  menu  merupakan  struktur  dari  menu- menu apa saja yang akan disediakan pada website ini. Berikut merupakan penjelasan struktur menu super admin yang  akan  dipegang  dan  dikelola  oleh pemilik  atau owner dari  Toko  Vapor  Pandaan. Adapun struktur menu super admin dapat ditunjukkan pada Gambar 2
Gambar 2. Struktur Menu Superadmin
3.7. Struktur Menu Admin Berikut merupakan penjelasan mengenai struktur  menu admin yang  ada  dalam  website  ini, nantinya akan dipegang sekaligus dikelola oleh admin atau  dalam  toko  ini  disebut  dengan  kasir.  Adapun struktur menu admin dapat ditunjukkan pada Gambar 3

## Gambar 3. Struktur Menu Admin
3.8. Flowchart Super admin Flowchart super admin menjelaskan  gambaran atau langkah-langkah prosedur jalannya webiste yang diakses oleh super admin Adapun flowchart super admin pada website ini,  dapat  dilihat  pada Gambar 4
3.9. Flowchart Admin
Flowchart  admin menjelaskan  gambaran  atau langkah-langkah  prosedur  jalannya webiste yang diakses  oleh  super admin Adapun flowchart  admin pada website ini, dapat dilihat pada Gambar 5
Gambar 5. Flowchart Admin
3.10. Flowchart Metode Regresi Linier Flowchart  regresi  linier menjelaskan  tentang alur  tentang  jalannya  perhitungan  metode regresi linier pada  sistem  atau website ini.  Adapun  flowchart metode pada website ini dapat dilihat pada Gambar 6
3.11. Use Case Super admin Merupakan sebuah penggambaran  dari  interaksi antara actor (pengguna)  dengan  sistem. Use  case digunakan  untuk  mempresentasikan  aktivitas  proses dalam  sistem.  Adapun use  case  superadmin pada sistem ini dapat dilihat pada Gambar 7
Gambar 7. Use Case Superadmin
3.12. Use Case Admin
Merupakan  penggambaran  dari interaksi  antara actor (pengguna) dengan sistem. Use case digunakan untuk  mempresentasikan  aktivitas  proses  dalam sistem.  Adapun use  case  kasir pada  sistem ini dapat dilihat pada Gambar 8

## 3.13. Dfd Level 0
DFD  level  0  menggambarkan  aliran  data  dari input sampai dengan output pada website ini. Adapun DFD  Level  0  pada website ini  dapat  dilihat  pada Gambar 9
Gambar 9. DFD Level 0

## 3.14. DFD level 1
Pada  DFD  level  1  ini  prosesnya  lebih  detail daripada  DFD  level  0,  tapi  fungsinya  sama  tetap menggambarkan  proses  interaksi  antara  1  dengan yang  lainnya. Adapun DFD Level 1  pada website ini seperti pada Gambar 10
Gambar 10. DFD Level 1

## 3.15. Perencanaan Database
Relasi  merupakan  hubungan  yang  terjadi  pada tabel  satu  dengan  lainnya  yang  mempresentasikan hubungan  antar  objek  dan  berfungsi  untuk  mengatur mengatur operasi suatu database.  Adapun relasi tabel yang ada pada  sistem  ini adalah  seperti  pada  Gambar 11

## Gambar 11. Relasi Tabel

## 3.16. Metode Regresi Linier
Langkah  perhitungan  metode  regresi  linier merupakan langkah-langkah penerapan metode regresi  linier ke  dalam  data  penjualan liquid ,  tahun 2020.  Data  penjualan  sampel liquid paradewa dapat dilihat pada tabel 1
Tabel 1. Data Penjualan Liquid Paradewa Tahun 2020 PARADEWA MANGGA HERA DAN APPLE ZEUS 60ML Periode Jumlah Terjual (x) Stock Liquid (y) 1 27 109 2 6 82 3 20 76 4 9 56 5 16 47 6 4 31 7 9 27 8 11 18 9 10 57 10 3 47 11 2 44 12 3 42 Total 120 636
1. Menentukan nilai 𝑋 2 , 𝑌 2 , 𝑋𝑌
Langkah  pertama  menentukan  terlebih  dahulu nilai 𝑋 2 , 𝑌 2 , 𝑋𝑌 yakni  dengan  cara mengkuadratkan dan  mengalikan dengan jumlah terjual  (variabel  x),  dan  stok  liquid  (variabel  y) tiap masing-masing data. Contoh perhitungan : Periode bulan 1 : 𝑋 2 = (27) * (27) = 729 𝑌 2 = (109) * (109)
= 11881
XY = (27) * (109) = 2943
Berikut  merupakan  hasil  dan  total  keseluruhan Nilai  X2  Y2  XY  mulai  dari  periode  bulan  -1 hingga  periode  bulan  ke  -12  liquid  paradewa seperti pada Tabel 2
Tabel 2. Hasil nilai X 2 Y 2 XY liquid
paradewa PARADEWA

## MANGGA HERA DAN APPLE ZEUS 60ML
Periode Jumlah Terjual (x) Stock
Liquid (y) 𝑋2 𝑌2 XY 1 27 109 729 11881 2943 2 6 82 36 6724 492 3 20 76 400 5776 1520 4 9 56 81 3136 504 5 16 47 256 2209 752 6 4 31 16 961 124 7 9 27 81 729 243 8 11 18 121 32 198 9 10 57 100 3249 570 10 3 47 9 2209 141 11 2 44 4 1936 88 12 3 42 9 1764 126 Total 120 636 1842 40896 7701 1. Menentukan nilai a dan nilai b Langkah kedua sebelum melakukan perhitungan prediksi stok penjualan, terlebih dahulu menentukan  nilai  a  dan  b.  Nilai  a  disini merupakan  (konstanta),  dan  nilai  b  merupakan (koefisien regresi).
Untuk  mencari  nilai  a  (konstanta)  dengan menggunakan rumus :
Penjabaran  dari rumus mencari nilai a (konstanta)  jika  langsung  di  eksekusi  ke  dalam perhitungan yakni sebagai berikut :
Selanjutnya  untuk  mencari  nilai  b  (koefisien r e g r e s i)   d e n g a n  me n g g u n a k a n  r u mu s  :
Penjabaran dari rumus mencari nilai b (koefisien regresi)  jika  langsung  di  eksekusi  ke  dalam perhitungan yakni sebagai berikut :
2. Menghitung prediksi penjualan stok liquid Langkah  selanjutnya  masuk  ke  dalam  proses perhitungan  prediksi  stok  penjualan liquid . Dengan menggunakan rumus sebagai berikut Y  = a + bx Penjabaran dari rumus jika langsung di terapkan ke dalam perhitungan yakni sebagai berikut: Pada periode bulan 1 :
Y = 32.11214953 + ( 2.0887850 ∗ 27)
= 88.509345794393
Hasil keseluruhan dan total dari periode bulan 1 hingga  periode  bulan  ke  12  setelah  dilakukan prediksi stok penjualan, seperti pada Tabel 6
Tabel 3. Hasil prediksi stok penjualan liquid paradewa untuk tahun 2021 PARADEWA
MANGGA HERA DAN APPLE ZEUS 60ML Periode Jumlah Terjual (x) Stock Liquid (y) Y’ = a + bx 1 27 109 88.50935 2 6 82 44.64486 3 20 76 73.88785 4 9 56 50.91121 5 16 47 65.53271 6 4 31 40.46729 7 9 27 50.91121 8 11 18 55.08879 9 10 57 53 10 3 47 38.3785 11 2 44 36.28972 12 3 42 38.3785 Total 120 636 636
Dari  jumlah  keseluruhan  prediksi  yang  telah dilakukan  mulai  periode  -1  penjualan  hingga periode  ke  -12,  maka  didapatkan  hasil  bahwa untuk tahun berikutnya yakni di tahun 2021 toko vapor  pandaan  melakukan  penyetokan liquid paradewa sebanyak 636 stok.
3. Output Grafik Output  grafik  ini  disediakan  dengan  tujuan untuk  melihat  selama  proses  penyetokan liquid setiap  bulan  maupun  setiap  tahun,  mengalami peningkatan  atau  malah  mengalami penurunan. Dari  grafik  hasil  prediksi  stok  penjualan liquid american breakfast untuk tahun 2020 yang akan datang  mengalami kenaikan  stok liquid sebesar 30 – 90 stok liquid. Adapun tampilan  dari grafik garis  hasil  prediksi stok liquid paradewa  untuk tahun 2021 dapat dilihat pada Gambar 13
Gambar 13. Output Grafik Liquid Paradewa
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Sistem
4.1.1. Halaman Transaksi
Halaman  data  transaksi  atau  bisa  disebut  juga halaman  kasir,  pada  halaman  ini  digunakan  sebagai tempat  untuk  menampung  dan  menampilkan  hasil dari  proses  transaksi  yang  sudah  di  inputkan  oleh super admin dan admin ,  hal  tersebut  berupa  data
transaksi liquid yang ditampilkan pada datatable dan bisa  dilakukan  proses  cetak  atau print. Adapun tampilan  dari  halaman  transaksi  bisa  dilihat  pada Gambar 14

## Gambar 14. Halaman Transaksi

## 4.1.2. Halaman Penyetokan
Halaman  penyetokan  merupakan halaman  yang disediakan  untuk  menampung  dan menampilkan  data penyetokan liquid dari  berbagai  merk  dan  ukuran serta yang telah diinputkan oleh super admin maupun admin. Adapun  tampilan  dari  halaman  penyetokan dapat dilihat  pada Gambar 15
Gambar 15. Halaman Penyetokan

## Gambar 16. Halaman Prediksi

## 4.1.3. Halaman Prediksi
Halaman  prediksi  merupakan  halaman  yang digunakan  untuk  proses  perhitungan  prediksi  stok penjualan  liquid  menggunakan  metode  regresi  linier
dan juga untuk menampilkan hasil prediksi yang telah dilakukan.  liquid  paradewa  yang  akan  di  prediksi untuk  tahun  2021.  Adapun  tampilan  halaman perhitungan  atau  prediksi  dapat  dilihat  pada  Gambar 16
4.2. Pengujian  Metode  Dengan  Menggunakan MAPE ( Mean Absolut    Percentage Error)
Pengujian  metode  Regresi  Linier  dilakukan dengan  menggunakan  MAPE  dengan  kepanjangan Mean Absolute Percentage  Error. Pengujian  ini dilakukan dengan tujuan untuk menghitung nilai error dari  suatu  hasil  prediksi,  dimana  nilai  error  tersebut memiliki  nilai  besar  atau  kecil.    Adapun  langkah untuk  melakukan  pengujian  metode  adalah  sebagai berikut :
1. Mencari Nilai Dari |y-y'|
Sebelum  melakukan  pengujian  keakurasian untuk  mengetahui  nilai  error  atau  nilai keakurasian  dengan  menggunakan  MAPE terlebih  dahulu  mencari  nilai  dari  |y-y'|  dari masing-masing data
| 𝑦 − 𝑦 ′ | Adapun penjabaran hitungannya adalah sebagai berikut contoh : Periode bulan -1 : |27– 88.509345794393 |  = 20.490654205607
Begitu seterusnya hingga periode bulan ke 12 Adapun hasil keseluruhan dari nilai |y-y’| dapat dilihat pada Tabel 4
Tabel 4. Hasil Keseluruhan Nilai |y-y’| PARADEWA MANGGA HERA DAN APPLE ZEUS 600 ML PERIODE JUMLAH TERJUAL (X) JUMLAH STOK (Y) |Y-Y’| 1 27 109 20.49065 2 6 82 37.35514 3 20 76 2.11215 4 9 56 5.088785 5 16 47 18.53271 6 4 31 9.46729 7 9 27 23.91121 8 11 18 37.08879 9 10 57 4 10 3 47 8.621495 11 2 44 7.71028 12 3 42 3.621495 Total 120 636 178
2. Uji Keakurasian MAPE Adapun  penjabaran  uji  tingkat  keakurasian atau  uji  nilai  error  dengan  menggunakan MAPE  dalam  prediksi  stok liquid paradewa tahun 2021  adalah sebagai berikut 1 12 𝑥 ( 178
636 ) 𝑥100% = 2.332285115304
= 2%
Dari pengujian keakurasian yang telah dilakukan menggunakan  MAPE,  yakni  pada  penerapan metode regresi  linier terhadap  data  penjualan liquid paradewa tahun 2020, kesalahan  prediksi
atau  nilai  error  untuk  tahun  2021  didapatkan hasil  nilai  error 2.332285115304 atau  sebesar
2%.  Dilihat  dari  beberapa  kategori  MAPE, apabila hasil nilai error yang di dapatkan sangat kecil  artinya  tidak  lebih  dari  10%,  maka  dapat disimpulkan  semakin  akurat  hasil  prediksi tersebut  dan  metode  regresi  linier  sangat  cocok untuk  digunakan  dalam  memprediksi penjualan liquid paradewa dimasa yang akan datang yakni pada tahun 2021.

## 4.3. Pengujian Browser
Pengujian Browser merupakan kegiatan pengujian terhadap fitur-fitur pada website ini, tujuan dari  dilakukannya  pengujian  fitur  tersebut  untuk mengetahui  sistem  sudah  berjalan  dengan  baik  atau masih  ada  kesalahan (error) .  Pengujian  ini  harus dilakukan  sebelum website dipublikasikan  kepada admin sekaligus owner toko  vapor  pandaan.  Hasil pengujian browser dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Browser
No Item Yang Diuji Nama Browser Google Chrome (v.91.0) Microsoft Edge (v.96.0) Mozilla Firefox (v.94.0) 1. Halama n Login  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi 2. Halama n Dashboa rd  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi 3. Halama n Produk  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi 4. Halama n Transak si  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi 5. Halama n Stok  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi 6. Halama n Laporan  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi 7. Halama n Hitung/ Prediksi  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi  Berjalan sesuai fungsi

## 4.4. Pengujian Black Box
Pengujian dengan  metode black box  merupakan pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengamati  hasil running  pada  program,  untuk  menguji  fungsionalitas pada  sistem  apakah  berjalan  dengan  baik  atau  tidak. Hasil pengujian blackbox dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian Black Box
5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  implementasi  dari perancangan  penerapan  metode  regresi  linier  dalam prediksi  penjualan  liquid  vape  berbasis  webiste  ini, maka dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil sebagai berikut:
Metode  regresi  linier  sangat  cocok  diterapkan pada  data  penjualan  liquid  vape  di  Toko  Vapor Pandaan  yaitu  untuk  memprediksi  stok  penjualan liquid  vape  di  periode  yang  akan  datang  yaitu  pada tahun 2021 dan pada tahun yang akan datang.
Hal ini dibuktikan dari beberapa pengujian yang telah dilakukan yaitu dengan menggunakan pengujian keakurasian  MAPE  (Mean  Absolut  Percentage)  nilai error yang didapatkan sebesar 2 - 3%, sehingga tidak lebih  dari  10%  maka  dapat  dikatakan  bahwa  metode regresi  linier  sangat  cocok  digunakan  dalam memprediksi  penjualan  liquid  dimasa  yang  akan datang.

## 5.2. Saran
Agar website ini  terus  berkembang,  maka penulis  agar  dapat  memberikan  saran-saran  dengan harapan website ini berfungsi dengan lebih bagus dan berjalan  baik  kedepannya.  Adapun  saran-saran  yang perlu  diperhatikan,  untuk  kedepannya  prediksi penjualan  ini  agar  dapat  dimodifikasi  dengan menggunakan  metode yang  lain  seperti  metode  trand moment,  least  square,  single  exponential  smothing, fuzzy time seriesagar terlihat perbandingan hasil  dari
masing-masing  metode  dan  tingkat  keakurasiannya atau nilai errornya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andesline,  F.  D.  (2019). FENOMENA  SOSIAL ROKOK  ELEKTRIK  DI  KALANGAN  REMAJA (STUDI KASUS: KOMUNITAS SUPER VAPOR DI  DEPOK,  JAWA  BARAT). JAKARTA: UNIVERSITAS  ISLAM  NEGERI  SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA.
[2] Veratamala,  A.  (2021,  Oktober  Sabtu). Apakah Vape  Mengandung  Nikotin  Seperti  Rokok Konvensional? Retrieved  November  Sabtu,
2021, from hellosehat:
https://hellosehat.com/hidup-ehat/berhenti- merokok/apakah-vape-mengandung-nikotin- rokok/
[3] Rizqi,  A.  N.  (2020,  Januari  Senin). Banyak Perokok  Beralih  ke  Vape  Setelah  Cukai  Rokok Naik .  Retrieved  November  Jum'at,  2021,  from News Harian Jogja: https://news.harianjogja.com/read/2020/01/13/50 0/1029348/banyak-perokok-beralih-ke- vape-
setelah-cukai-rokok-naik
[4] Khotimah  ,  T.,  &  Nindyasari  ,  R.  (2017).
FORECASTING DENGAN METODE REGRESI LINIER PADA SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENJUALAN
BATIK  (STUDI  KASUS  KUB  SARWO ENDAH  BATIK  TULIS  LASEM). Jurnal Mantik Penusa , 71 - 75.
[5] Rifa'i,  A.,  &  Arifin  ,  Z.  (2018).  METODE REGRESI  LINIER  UNTUK  MEMPREDIKSI JUMLAH
PENDAFTAR CALON MAHASISWA BARU UNIVERSITAS ISLAM
INDRAGIRI. 86 - 92.
[6] Kwok,  E.,  &  Susanti,  W.  (2019).  Penerapan Metode  Regresi  Linier  dalam  Aplikasi  Sistem Peramalan  Jumlah  Bahan  Baku  untuk  Produksi Tahu. JMAPTEKSI , 122 - 127.
[7] Frans,  J.  A.,  Orisa,  M.,  &  Wibowo,  S.  A. (2020). PREDIKSI PENJUALAN KAYU LAPIS  DI  CV  DIATO  WOOD  SEJAHTERA DENGAN  METODE  TREND  MOMENT BERBASIS  WEB. JATI  (Jurnal  Mahasiswa
Teknik Informatika) , 183 - 190. (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 526 - 533.
[8] Firmasnyah  ,  M.  A.,  Sasmito ,  A.  P.,  &  Zahro', H.Z.  (2021).  APLIKASI  FORECASTING PENJUALAN
BAHAN BANGUNAN MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT  (STUDI  KASUS  DI  UD.  HASIL
BUMI). JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , 526 - 533.
[9] Ayuni,  G.  N.,  &  Fitrianah,  D.  (n.d.).  Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan  Properti  pada  PT  XYZ. Jurnal Telematika, Vol.14 , 79-85.
[10] Gie.  (2020,  Desember  Rabu). Apa  Itu  Forecast Penjualan?  Berikut  Pembahasan  Lengkapnya . Retrieved  Oktober  Rabu,  27  ,  from  accurate.id: https://accurate.id/marketing-manajemen/apa- itu- forecast-penjualan/
[11] vapindo.  (2021). Apa  sih  Liquid/E-liquid  itu Dalam Dunia Vape? Retrieved Agustus 7, 2021, from  Vape.  Id:  https://vape.id/kamus/apa-sih- liquid-e-liquid-itu-dalam-dunia-vape/
[12] Sanny, L., & Sarjono, H. (2013). PERAMALAN JUMLAH  SISWA/I  SEKOLAH  MENENGAH ATAS  SWASTA  MENGGUNAKAN  ENAM METODE  FORECASTING. Forum  Ilmiah , 198- 208.