## ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN DENGAN METODE REGRESI LINEAR DI PT. EAGLE INDUSTRY INDONESIA
Miftahuljannah 1* , Aswan Supriyadi Sunge 2 , Ahmad Turmudi Zy 3
1,2 Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa email : miftahuljannah2646@gmail.com 1*
Abstrak: PT. Eagle Industry Indonesia adalah perusahaan manufaktur seal untuk perusahaan komponen otomotif. Perusahaan ini berkembang  dari  produksi H/P  Seal,  Air  Induction  System,  pasokan  O-Ring  &  Floating  Seal  ke industri  Otomotif  dan Industri Konstruksi. Tingkat penjualan serta permintaan yang tinggi membuat perusahaan harus mengambil keputusan yang tepat untuk meningkatkan efisiensi dan keuntungan mereka di era globalisasi dan persaingan bisnis yang semakin ketat. Ketika membuat  keputusan,  kemampuan  untuk  memprediksi  penjualan  sangat  penting.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memprediksi perencanaan penjualan produk sehingga perencanaan dalam mengambil keputusan akan lebih mudah. Dengan data, penelitian ini memprediksi perencanaan penjualan dengan menggunakan data berupa produk,plan,dan aktual. Penelitian ini  menggunakan algoritma  regresi  linear dan   alat  pemrosesan  data  berupa rapidminer dengan  menggunakan algoritma regresi  linear .  Dataset  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua,  sembilan  puluh  persen data pelatihan  dan sepuluh persen data pengujian. Pengolahan data penjualan menggunakan algoritma regresi linear dimulai dengan tahap seleksi data; tahap pelatihan dan pengujian algoritma; penggunaan regresi linear; dan tahap uji akurasi, yang menggunakan validasi split.  Selanjutnya,  berdasarkan  hubungan  fungsional  antara  variable  atau  atribut  dalam  data,  prediksi  dapat  dibuat  dengan menggunakan  beberapa  data  penjualan  yang  telah  disimpan  dalam  basis  data,  termasuk  atribut  Produk,  Aktual,  dan  Plan. Dengan  menggunakan algoritma  regresi  linear ,  hasilnya  menunjukkan  bahwa  variabel  atau  atribut  yang  digunakan  dalam penelitian ini (produk, aktual, dan plan) tidak berdampak pada hasilnya. Root Mean Squared Error adalah 36241.241 +/- 0.000, dan Squared Error adalah 1313427569.481 +/- 5882150128.134. Hal Ini menunjukkan bahwa squared Error menghasilkan nilai yang tinggi dari Root Mean Squared Error .
Kata Kunci : Penjualan, Rapidmine r, Regresi Linear
Abstract: PT. Eagle Industry Indonesia is a seal manufacturing company for automotive component companies. The company has  grown  from  producing  H/P  Seals,  Air  Induction  Systems,  supplying  O-Rings  &  Floating  Seals  to  the  Automotive  and Construction Industries. The high level of sales and demand makes companies have to make the right decisions to increase their efficiency and profits in the era of globalization and increasingly fierce business competition. When making decisions, the ability to predict sales is very important. The purpose of this research is to predict product sales planning so that planning in making decisions will be easier. With data, this study predicts sales planning using data in the form of products, plans and actuals. This study uses a linear regression algorithm and a data processing tool in the form of rapidminer using a linear regression algorithm. The dataset used for this research is divided into two, ninety percent training data and ten percent testing data. Sales data processing using a linear regression algorithm begins with the data selection stage; algorithm training and testing stage; use of linear regression; and the accuracy test stage, which uses split validation. Furthermore, based on the functional relationship between the variables or attributes in the data, predictions can be made using some of the sales data that has been stored in the database, including the Product, Actual, and Plan attributes. By using a linear regression algorithm, the results show that the variables or attributes used in this study (product, actual, and plan) have no impact on the results. Root Mean Squared Error is 36241.241 +/- 0.000, and Squared Error is 1313427569.481 +/- 5882150128.134. This shows that the squared error produces a high value of the root mean squared error.
Keywords : Sales, Linear Regression, Rapidminer

## PENDAHULUAN
PT. Eagle Industry Indonesia adalah manufaktur seal  untuk  perusahaan  komponen  otomotif  dengan Casting  dan  O-Ring  untuk  proses  utamanya. Perusahaan  ini  awalnya  dibentuk  sebagai  divisi mechanical  seal  dari  NOK  Corporation.  Divisi tersebut  menjadi  independen  dan  berbadan  hukum dengan  nama  Nippon  Sealol  Co.,  Ltd.  pada  tahun 1964  dan  nama  perusahaan  diubah  menjadi  Eagle Industry Co., Ltd. (EKK) pada tahun 1978. Sejak itu, perusahaan  ini  berkembang  dari  produksi  H/P  Seal, Air  Induction  System,  pasokan  O-Ring  &  Floating Seal  ke  industri  Otomotif  dan  Industri  Konstruksi. Produk  EKK  digunakan  dalam  spektrum  sistem mobilitas  yang  luas  di  darat,  laut,  dan  di  langit. Mereka  termasuk  mobil,  sepeda  motor,  mesin konstruksi,  dan  apa  yang  disebut  "kendaraan bergerak" berbasis darat lainnya, kapal tanker, kapal
kontainer,  kapal  curah  dan  kapal  laut  lainnya,  serta feri,  kapal  pantai,  dan  kapal  penangkap  ikan, roket, pesawat jet dan baling-baling, dan helikopter[1].
Perkembangan  internet  dan  teknologi  informasi telah  mengubah  cara  bisnis  berinteraksi  dengan pelanggan  mereka.  Penjualan  adalah  bagian  penting dari  keberhasilan  bisnis.  Perusahaan  di  berbagai industri harus mengambil keputusan yang tepat untuk meningkatkan efisiensi dan keuntungan mereka di era globalisasi dan persaingan bisnis yang semakin ketat. Perusahaan  di  berbagai  industri  harus  mengambil keputusan  yang  tepat  untuk  meningkatkan  efisiensi dan  keuntungan  mereka  di  era  globalisasi  dan persaingan  bisnis  yang  semakin  ketat[2].  Prediksi, atau  peramalan,  adalah  upaya  untuk  menduga  atau memperkirakan  sesuatu  yang  akan  terjadi  di  waktu mendatang dengan menggunakan berbagai informasi historis  yang  relevan[3].  Data  mining  telah  menjadi
alat  yang  sangat  berguna  untuk  membantu  bisnis memahami perilaku pasar dan meramalkan penjualan di  masa  depan.  Data  mining  atau  dengan  istilah lainnya  knowledge  discovery  ataupun  pattern recognition.  Istilah  knowledge  discovery  atau penemuan  pengetahuan  tepat  digunakan  karena tujuan  utama  dari  data  mining  memang  untuk mendapatkan  pengetahuan  yang  masih  tersembunyi di dalam bongkahan data. Istilah pattern recognition atau  pengenalan  pola  pun  tepat  untuk  digunakan karena  pengetahuan  yang  hendak  digali  memang berbentuk pola-pola yang mungkin juga masih perlu digali  dari  dalam  bongkahan  data  yang  tengah dihadapi. data mining memiliki tujuan utama adalah untuk  menemukan,  menggali,  atau  menambang pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  kita miliki[4].
Regresi  linear  adalah  metode  statistik  yang digunakan  untuk  mengukur  dan  memodelkan hubungan antara variabel dependen seperti penjualan dan  variabel  independen  (seperti  harga,  promosi, cuaca,  dan  lainnya)[5].  Dalam  data  mining,  ini memungkinkan  perusahaan  untuk  mengumpulkan informasi penting dari data penjualan masa lalu serta informasi  tentang  faktor-faktor  eksternal  yang mempengaruhi  penjualan.  Untuk  membuat  proyeksi penjualan  yang  lebih  akurat  dan  membuat  strategi pemasaran yang efektif, perusahaan dapat menggunakan alat analisis ini untuk menemukan tren dan pola dalam data penjualan sebelumnya.
Menghadapi  masalah  stok  yang  berlebihan atau  kekurangan  salah  satu  hal  yang  sering  terjadi pada  suatu  perusahaan.  Kekurangan  stok  dapat mengakibatkan kehilangan pelanggan karena produk yang  diinginkan  tidak  tersedia,  sementara  kelebihan stok  dapat  mengakibatkan  risiko  barang  usang  atau rusak. Inefisiensi  operasional  juga dapat  disebabkan oleh  manajemen  perencanaan  produksi  yang  buruk. Ini  dapat  menyebabkan  gangguan  dalam  proses produksi,  penjadwalan  yang  tidak  tepat,  dan  tingkat produksi yang tidak stabil. Pada akhirnya perusahaan mengalami ketidakstabilan operasional menyebabkan produktivitas  karyawan  dan  efisiensi  keseluruhan perusahaan.  Prediksi  penjualan  yang  salah  juga mengakibatkan  biaya  operasional  yang  tinggi  dan tidak  stabil.  Jika  penjualan  diprediksi  terlalu  tinggi, bisnis dapat membelanjakan lebih banyak uang untuk membeli  bahan  produksi,  sedangkan  jika  penjualan diprediksi  terlalu  rendah,  bisnis  mungkin  tidak memiliki  cukup  sumber  daya  untuk  memenuhi permintaan pelanggan[6].
Penelitian  ini  akan  dijadikan  acuan  yang mengenai  analisa  prediksi  penjualan.  Hasil  dari pengolahan  data  penjualan  tersebut  menjadi  sebuah informasi  dan  pengetahuan  yang  diharapkan, sehingga dapat digali suatu potensi atau pengetahuan yang  lebih  baik  atau  akurat  dalam  pembacaan datanya,  tepat  dan  cepat  dari  data  tersebut  sehingga dapat menganalisa prediksi penjualan dan menemukan  peluang-peluang  yang  baru  serta
menemukan rencana strategis dan untuk analisa stok persediaan barang, selain itu bisa digunakan sebagai sarana untuk mengambil keputusan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan  pertama  yang  berjudul  “Pengunaan Algoritma Regresi Linear Berganda untuk Mengestimasi Penjualan Mobil Astra Isuzu”. Tingkat penjualan mobil Isuzu pada tahun 2017 adalah 20.502 mobil, naik menjadi 26.098 mobil pada tahun 2018, tetapi  kembali  turun  ke  20.502  mobil  pada  tahun 2019.Dengan  jumlah  penjualan  yang  selalu  berubah setiap  tahun,  perusahaan  harus  memperhitungkan estimasi  penjualan  tahun  berikutnya  dengan  cermat agar tidak membuat terlalu banyak mobil. Salah satu algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan estimasi adalah regresi linear berganda. Regresi linear berganda  juga  digunakan  untuk  peramalan  dengan lebih dari dua faktor, yang dapat menghasilkan hasil terbaik  antara  variabel  independen  dan  variabel dependen. Metode ini cocok untuk studi dengan lebih dari satu variabel independen[7].
Tinjauan  kedua  yang  berjudul  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Target  Produksi Berdasarkan  Tingkat  Penjualan  Dan  Banyaknya Pemesanan Produk Pada  Pt. Neo National Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda”. Perencanaan target produksi adalah proses menentukan  produk  apa  yang  akan  diproduksi, jumlah yang dibutuhkan, tanggal akhir produksi, dan sumber  daya  yang  dibutuhkan.  Untuk  perusahaan industri,  pengendalian  produksi  sangat  penting karena  tujuan  produksi  perusahaan  akan  berdampak pada  pemesanan  dan  penjualan  produk.  Perusahaan harus  memiliki  sejumlah  produk  dalam  stok  untuk memenuhi  permintaan  dan  memenuhi  kebutuhan pasar, sehingga perusahaan diharuskan mampu dalam menyeimbangkan  keduanya.  Perusahaan  industri umumnya  memerlukan  proses  yang  panjang  untuk membuat  produk jadi, mulai dari  penanganan bahan baku  hingga  membawa  produk  ke  pasar.  Karena proses  ini  berlangsung  secara  bertahap,  perusahaan harus  menanggapi  permintaan  pasar  akan  berbagai produk.  Dengan  tujuan  produksi  dan  persediaan produk  di  gudang  akan  memudahkan  pelaku  bisnis untuk memenuhi permintaan pasar[8].
Tinjauan  ketiga  yang  berjudul  “Penerapan metode  Regresi  Linear  untuk  prediksi  penjualan properti  pada  PT  XYZ”.  Untuk  memprediksi penjualan  properti  PT  XYZ,  kami  menggunakan metode regresi linier. Bisnis properti, meskipun dapat dikatakan  cukup  menguntungkan,  memiliki  resiko tinggi karena penjualan bergantung pada harga pasar dan  minat  pembeli  yang  tinggi.  Bisnis  properti biasanya  menjual  berbagai  macam  properti  dengan harga  yang  berbeda,  tetapi  beberapa  jenis  memiliki peminat  yang  berbeda.  Keberhasilan  penjualan properti  sangat  penting  bagi  keberlangsungan  bisnis dan  nilainya.  Oleh  karena  itu,  dengan  melihat  nilai penjualan ke depan, pengembang dapat  menentukan
properti  mana  yang  akan  memiliki  lebih  banyak peminat daripada properti lain. Untuk memperkirakan  jumlah  penjualan  ini,  Anda  dapat menggunakan ilmu peramalan, atau forecasting, yang dilakukan dengan melihat keadaan sebelumnya untuk membuat  prediksi  atau  peramalan  apa  yang  akan terjadi di masa depan. Peramalan atau prediksi telah digunakan sebagai alat atau bahan pertimbangan saat membuat  keputusan,  terutama  dalam  bidang  bisnis atau ekonomi di mana keuntungan harus dimaksimalkan  dan  kerugian  harus  diminimalkan. Prediksi ini dapat diimplementasikan dalam berbagai cara.  Studi  sebelumnya  tentang  analisis  model prediksi pada industri properti menggunakan data e- commerce dan metode klasifikasi Decision Tree dan K-NN,  dengan  hasil  akurasi  masing-masing  sebesar 75%  dan  71%.  Metode  prediksi  ini  telah  digunakan dengan cara yang berbeda dalam beberapa penelitian lain.Untuk  memprediksi  penjualan  buku  dan persediaan barang untuk  periode mendatang, regresi linear sebagai teknik prediksi telah digunakan. Studi yang  dilakukan  oleh  Wahyuni,  Nafi'iyah,  dan Masruroh  melihat  sistem  peramalan  penjualan perumahan dengan nilai MSE sebesar 5.557 [9].

## METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  prediksi  penjualan  yang akan  di  uji  sesuai  pemodelan  data  yang  akan digunakan  agar  mempermudahkan  penelitian  dan berjalan  sesuai  dinginkan  maka  dibuat  alur  atau tahapan dalam penelitian ini sebagai berikut:

## Gambar  1. Tahapan Penelitian
Atribut  atau  variabel  merupakan  sifat  atau nilai  dari  suatu  objek,  atau  kegiatan  yang  memiliki variasi  eksklusif  yang  ditetapkan  peneliti  untuk dipelajari  lalu  ditarik  kesimpulannya.  Teknik pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah melakukan analisis serta mencari pola agar memudahkan penelitian dan bisa berjalan menggunakan sistematis serta memenuhi tujuan yang diinginkan.
Dalam penelitian ini data yang digunakan bisa saja  berbentuk  angka,  huruf,  gambar,  dan  lainnya. Pada  sebuah  penelitian,  data  umumnya  diolah sedemikian rupa sehingga dapat menjawab hipotesis serta  pertanyaan-pertanyaan  penelitian.  Data  yang
digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data kuantitatif yang  di dapatkan dari database perusahan, data  ini  berjumlah  301  data  dengan  5  atribut.  Data kuantitatif  merupakan  data  yang  disajikan  dalam bentuk  bilangan  angka,  sehingga  data  kuantitatif dapat  diolah  secara  statistik[10].  Berikut  sampel dataset yang di ambil dari data internal perusahaan.
Table 1. Data Internal Penjualan Perusahaan
Product Quantity ACTUAL SALES Year Plan Monthly Plan Qty Amount ACV 6,104 7,346 8,252 303,266,240 O/R 187,130 172,040 163,800 1,492,911,531 F/S 30,768 49,240 45,316 2,358,403,153 TOTAL MGF 224,002 228,626 217,368 4,154,580,924
Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan  teknik  klasifikasi  di  data  mining  buat memprediksi  penjualan  menggunakan  algoritma Regresi Linier. Data training atau training set adalah bagian  dataset  yang  dilatih  buat  menghasilkan prediksi  atau  menjalankan  fungsi  dari  sebuah algoritma  sesuai  dengan  tujuannya  masing-  masing. Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  langkah  –  langkah sebagai berikut:
1. Diambil  sampel  data  secara  random  dengan parameter atribut dan yang memiliki jumlah data terbanyak untuk dijadikan dataset dan memastikan data yang dipilih layak dipakai untuk dilakukan proses pemodelan.
2. Dataset ini setelah dikelompokkan maka didapatkan jumlah dataset.
3. Dilakukan  seleksi  atribut  yang  akan  dipakai  dan dianalisis,  karena  pada  data  awal  terdapat beberapa  atribut  yang  tidak  dibutuhkan  seperti atribut periode dan monthly plan
Table 2. Hasil Proses Seleksi Data NO Month Produck Plan Actual 1 JAN - 15 ACV 94 615 63930 2 Oring 132100 157300 3 Floting Seal 39100 37600 4 FEB- 15 ACV 94185 47230 5 Oring 168700 110350 6 Floting Seal 38900 41760 7 MAR -15 ACV 94215 21900 8 Oring 162100 192780 9 Floting Seal 39300 39062 10 APR - 15 ACV 94215 20592 11 Oring 263900 111500 12 Floting Seal 40300 17680 13 MEI -15 ACV 94215 14814 14 Oring 269400 114040 15 Floting Seal 39800 40896 16 JUN -15 ACV 94395 31684 17 Oring 266800 148830 18 Floting Seal 35000 40704 19 JUL-15 ACV 19800 15931 20 Oring 296960 101600 21 Floting Seal 41280 46292
Setelah  dilakukan  seleksi  data  kemudian masuk pada tahap data Transformation dimana pada proses  ini  dilakukan  perubahan  format  data  awal
menjadi  sebuah  format  data  untuk  proses  dengan algoritma  pada  program  maupun  tools  yang digunakan[11]. Berikut adalah hasil pengolahan data awal setelah melewati tahapan diatas untuk dijadikan dataset pada tahap selanjutnya.
Table 3. Hasil Proses Data Transformasi NO Produk Transformasi 1 ACV 1 2 Oring 2 3 Floating Seal 3
Selanjutnya,pemodelan  pada  penelitian  ini dilakukan  dengan  data  mining  teknik  estimasi menggunakan  algoritma  regresi  linear.  Regresi Linear  digunakan  untuk  mengetahui  bagaimana variabel dependen/kriteria dapat diprediksikan melalui variabel independen atau variabel prediktor, secara individual. Dampak dari  penggunaan analisis regresi  dapat  digunakan  untuk  memutuskan  apakah naik  dan  menurunnya  variabel  dependen  dapat dilakukan  melalui  menaikan  dan  menurunkan keadaan  variabel  independen,  atau  meningkatkan keadaan  variabel  dependen  dapat  dilakukan  dengan meningkatkan  variabel  independen/dan  sebaliknya. Metode  Kuadrat  terkecil  (least  square  method) metode  yang  paling  populer  untuk  menetapkan persamaan  regresi  linier  sederhana[12].  Bentuk Umum Regresi Linear Sederhana:
Penetapan Persamaan Regresi Linier Sederhana nilai a dan b b n x y x y n x x i i i i n i i n i n i i n i i n = −             −       = = = = =      1 1 1 2 1 1 2 a y bx = − sehingga
a y n b x n i i n i i n = − = =   1 1
n: banyaknya pasangan data
y i : nilai peubah tak bebas Y ke-i
x i : nilai peubah bebas X ke-i
Menghitung permasan regrensi linearnya
Y = a + bX Y: peubah tak-bebas X: peubah bebas a: konstanta b: kemiringan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Pengujian Data
Penelitian ini menggunakan algoritma Regresi Linear, untuk mengidentifikasikan data penjualan dan akan  mendapatkan  hasil Root  Mean  Square  Error (RMSE) serta  prediksi  yang  dapat  digunakan  dalam pengambilan  keputusan.  Sumber  data  sebagai  objek pada  penelitian  ini  adalah  data  penjualan  yang diambil  dari  data  internal  perusahaan.  Data  yang
digunakan dalam penelitian ini terdiri dari atribut atau variabel seperti produk, plan, dan aktual.

## 2. Split Validation
Teknik  validasi  yang  membagi  data  menjadi dua  bagian  secara  acak,  sebagian  sebagai data training dan  sebagian  lainnya  sebagai data  testing . Dengan menggunakan Split Validation akan dilakukan percobaan training berdasarkan split ratio yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  untuk  kemudian sisa  dari split  ratio  data  training akan  dianggap sebagai data testing [13].
3. Perhitungan Regresi Linier
𝒃 𝟏 = 𝑛 ∑(𝑥 1 𝑦) − (∑ 𝑥 1 )(∑𝑦) 𝑛(∑𝑥 1 ) 2 − (∑𝑥 1 ) 2 𝒃 𝟏 = 301(67056482)−(601)(31996146)
301(1401)−(601) 2
𝒃 𝟏 = 20184001082−19229683746 421701−3061201
𝒃 𝟏 = 954317336 −2639500 𝒃 𝟏 = −𝟑𝟔𝟏. 𝟓𝟓𝟐𝟑𝟐
𝒃 𝟐 = 𝑛 ∑(𝑥 2 𝑦) − (∑ 𝑥 2 )(∑𝑦) 𝑛(∑𝑥 2 ) 2 − (∑𝑥 2 ) 2 𝒃 𝟐 = 301(5447428214678)−(30299304)(31996146) 301(5314279113786)−(30299304) 2
𝒃 𝟐 = 1639675892618080−969460956694228 1599598013249490−918047846709850
𝒃 𝟐 = 670214935923852 681550166539640
𝒃 𝟐 = 𝟎, 𝟗𝟖𝟑𝟑𝟕
𝒂 = ∑ y − b 1 ∑ x 1 + b 2 ∑ x 2 n 𝒂 = 31996146−((−36155232)∗(601))+((0.98337)∗(30299304))
301
𝒂 = 31996146−(−21729294432)+29795426,96111
301 𝒂 = 31996146−(−21699499005,0389) 301 𝒂 = 21731495151,0389
301
𝒂 = 𝟕𝟐𝟏𝟗𝟕𝟔𝟓𝟖, 𝟑𝟎𝟗𝟎𝟗

## Table 4. Prediksi Data penjualan
No Produk( X 1 ) Aktual( X 2 ) Perencanaan(Y) 1 1 63930 ? 2 2 148130 ? 3 3 145780 ?
Menghitung Persaman Regresi Linear Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2
𝐲 = 72197658,30909+(-361,55232 x 1)+(0,98337x 63930) = 72260163,60087
𝐲 = 72197658,30909+(-361,55232x 2)+(0,98337x 148130) = 72342601,80255
𝐲 = -10347789080.38870+(2249.14895x 3)+(0,98337x 145780) = -10347638977.2633

## 4. Proses Pengujian Data (Rapidminder)
Rapidminer merupakan perangkat lunak yang dibuat  dengan  menggunakan  program  Java  yang dilisensikan dengan lisensi publik GNU. Rapid Miner dapat  digunakan  di  sistem  operasi  apa  pun,  dan bersifat  open  source.  Rapid  Miner  menyediakan berbagai  metode,  termasuk  kllasifikasi,  klustering, dan  asosiassi.  Karena  Weka  bersifat  open  source, setiap  orang  dapat  ikut  mengembangkan  perangkat lunak  ini.  Jadi,  jika  tidak  ada  model  atau  model alogoritma  yang  tersedia  dalam  Weka,  pengguna dapat menambahkan modul tambahan[14].
Melakukan select  attributes yaitu  untuk mengetahui  hasil  prediksi  dari  rapidminer,  hasil perhitungan manual dan hasil uji di rapidminer. Dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar  2. Proses Rapidminer
Pada  proses  ini  untuk  memasukan  data training  dan  data  testing  yang  akan  diuji  untuk menghasilkan  prediksi  pada  atribut  class  yang ditampilkan pada gambar 2.
Gambar  3. Hasil Prediksi Rapidminer
Ketika prediksi sudah dicari langkah selanjutnya  yaitu  mengukur  seberapa  akurat  hasil prediksi yang telah kita buat pada gambar 3.
Gambar  4. Proses Pencarian Root Mean Squared Error dan Squared Error
Untuk mempermudah dalam pembacaan  data penjualan, maka perlu di masukan tools performance untuk  mencari Root  Mean  Squared  Error dan Squared Error . Berikut ini hasilnya.

## Gambar  5. Hasil Pengujian Root Mean Square Error dan
Square Error
Langkah selanjutnya, dilakukan implementasi algoritma  regresi  linear dengan  menggunakan tools rapidminer . Berikut adalah tahapan dalam penerapan algoritma regresi linear:
1. Menentukan  prediksi  data  test  yang  dilakukan oleh rapidminer dan menghasilkan nilai confidence yang telah diprediksi.
2. Menentukan performance dengan output untuk mencari Root  Mean  Squared Error dan Squared Error . Pada permodelan split  validation didalamnya terdapat dua bagian, yaitu bagian training (digunakan untuk  algoritma  klasifikasi)  dan  bagian testing (menggunakan fitur Apply Model untuk mengaplikasikan  model  pada  data testing dan  fitur Performance untuk  menampilkan Root  Mean Squared Error dan Squared Error ).

## 5. Analisa Hasil
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  bahwa  variabel  atau  atribut  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  (Produk,  aktual  dan plan)  tidak  berpengaruh  terhadap  penelitian  ini terbukti  dengan  menggunakan  algoritma  regresi linear  memberikan  hasil  dengan  nilai Root  Mean Squared  Error :  36241.241  +/-  0.000  dan Squared Error : 1313427569.481 +/- 5882150128.134. Hal ini dikarenakan  hasil  squared  error  menghasilkan  nilai yang  tinggi.  Proses  pengujian  ini  dilakukan  untuk mengidentifikasi penjualan dengan algoritma regresi linear.

## KESIMPULAN
Pengolahan  data  penjualan  menggunakan algoritma  regresi  linear  dimulai  dari  tahap  seleksi data  (atribut  yang  digunakan  dan  penentuan  data training serta data testing), tahap pengujian algoritma (regresi linear), dan tahap uji akurasi (menggunakan
split validation). Selanjutnya, dengan memanfaatkan beberapa data penjualan yang telah tersimpan dalam basis data menggunakan beberapa atribut diantaranya Produk,  Aktual,  dan  Plan  dapat  dilakukan  suatu prediksi  berdasarkan  hubungan  fungsional  pada variable  atau  atribut  didalam  data  tersebut.  Proses pengujian  data  pada  penelitian  ini  menggunakan algoritma regresi linear mendapatka nilai Root Mean Squared  Error(RMSE):36241.241  +/-  0.000  dan Squared Error:1313427569.481 +/- 5882150128.134. Untuk  itu  pengujian  yang  telah  dilakukan  bahwa variabel atau atribut yang digunakan dalam penelitian ini  (Produk,  aktual  dan  plan)  tidak  berpengaruh terhadap  penelitian  ini  dikarenakan  menghasilkan nilai squared error yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Eagle Industry co.,LTD.” https://www.ekkeagle.com/en/profile/message [2]
M.  Galih,  P.  D.  Atika,  and  Mukhlis,  “Prediksi Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Regresi Linear Di Koperasi Karyawan ‘Usaha Bersama,’” J. Inform. Inf. Secur. , vol. 3, no. 2, pp. 193–202, 2023, doi: 10.31599/jiforty.v3i2.1354.
[3] A. Wanto and A. P. Windarto, “Analisis Prediksi Indeks Harga Konsumen  Berdasarkan  Kelompok
Kesehatan Dengan Menggunakan Metode Backpropagation,” J.  Penelit.  Tek.  Inform.  Sink. , vol. 2, no. 2, pp. 37–43, 2017, [Online]. Available: https://zenodo.org/record/1009223#.Wd7norlTbh Q
[4] M. . Sani Susanto , Ph.D dan Dedy Suryadi,S.T., Pengantar  data  mining .  Yogyakarta:  CV.  ANDI OFFSET, 2010.
[5] F.  Widiastuti,  W.  Murniati,  and  Saikin, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Penjualan  Kain  Tenun  Mnggunakan  Regresi
Linear  Studi  Kasus:  Ud.Bintang  Remawe Sukarare,” J.  Ilm.  Tek.  Mesin,  Elektro,  dan Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 27–39, 2022.
[6] D.  A.  Pohan,  M.  H.  Dar,  and  Irmayanti, “Penerapan Data Mining untuk Prediksi Penjualan Produk  Sepatu  Terlaris  Menggunakan  Metode
Regresi  Linier  Sederhana,” J.  Nas.  Inform.  dan Teknol.  Jar. ,  vol.  2,  pp.  2–6,  2022,  [Online].
Available: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v6i2.4795
[7] A. A.-F. Nur Wahyudin, A. Primajaya, and A. S. Y. Irawan, “Penerapan Algoritma Regresi Linear Berganda  Pada  Estimasi  Penjualan  Mobil  Astra Isuzu,” Techno.Com , vol. 19, no. 4, pp. 364–374,
2020, doi: 10.33633/tc.v19i4.3834.
[8] H. Jaya, R. Gunawan, and R. Kustini, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Target Produksi Berdasarkan  Tingkat  Penjualan  Dan  Banyaknya
Pemesanan  Produk  Pada  Pt.  Neo  National
Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) ,  vol.  18,  no.  2,  p.  219,  2019,  doi:
10.53513/jis.v18i2.162.
[9] 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, [Online]. Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/3
21
[10] L.  Saparwadi,  “Perbedaan  Hasil  Belajar Mahasiswa  Bekerja  Dengan  Tidak  Bekerja  Pada Analisis Data Kualitatif Dan Kuantitatif,” J.  Ilm. Mat. Realis. , vol. 2, no. 2, pp. 20–24, 2021, doi: 10.33365/ji-mr.v2i2.1405.
[11] H.  Sulastri  and  A.  I.  Gufroni,  “Penerapan  Data
Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol.
3, no. 2, pp. 299–305, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305. [12] Y. Asohi and A. Andri, “Impelementasi Algoritma Regresi Linier Berganda Untuk Prediksi Penjualan,” J. Nas. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 3, pp. 149–158, 2020, doi: 10.47747/jurnalnik.v1i3.161.
[13] I.  Nawangsih,  I.  Melani,  S.  Fauziah,  and  A.  I. Artikel, “Pelita Teknologi Prediksi Pengangkatan Karyawan Dengan Metode Algoritma C5.0 (Studi Kasus Pt. Mataram Cakra Buana Agung,” J. Pelita Teknol. , vol. 16, no. 2, pp. 24–33, 2021.
[14] B.  G.  Sudarsono,  M.  I.  Leo,  A.  Santoso,  and  F. Hendrawan,  “Analisis Data  Mining  Data  Netflix Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” JBASE - J. Bus. Audit Inf. Syst. , vol. 4, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.