## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 202−208 https://djournals.com/resolusi

## Prediksi Jumlah Penjualan Tahun 2024 Menggunakan Metode Regresi Linier
Ferdinan * , Martanto
Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Cirebon, Indonesia Email: 1,* Ferdinandinan2000@gmail.com, 2 Martantomusijo@gmail.com Email Penulis Korespondensi: Ferdinandinan2000@gmail.com
Abstrak− Dalam menghadapi perkembangan marketplace, seperti Shopee, yang berkembang sangat pesat di Indonesia, pelaku Usaha Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  (UMKM)  semakin  bergantung  pada  platform  ini  untuk  meningkatkan  penjualan  mereka.  Kendati demikian,  tantangan  tetap  muncul,  terutama  dalam  memprediksi  penjualan  mereka  yang  tidak  menentu. Meskipun  demikian, menjalankan usaha tidak hanya mengandalkan analisis retrospektif semata. Untuk mencapai target penjualan yang diinginkan. Salah satu  pendekatan  yang  dapat  diambil  adalah  melakukan  prediksi  terhadap  penjualan.  Dengan  melakukan  prediksi,  UMKM  dapat mengurangi risiko kerugian, dan mengoptimalkan keuntungan. Penting untuk diingat bahwa prediksi ini bersifat proyektif dan dapat dipengaruhi  oleh  faktor  eksternal.  dari  penelitian  ini  memberikan  wawasan  tentang  keefektifan  metode  regresi  linier  dalam memprediksi  penjualan  di  platform  marketplace.  Penelitian  ini  memberikan  landasan  bagi  pemilik  bisnis  kecil  untuk  mengadopsi metode  analisis  yang  lebih  maju  dalam  menghadapi  dinamika  pasar  yang  cepat  berubah.  Berdasarkan  hasil  prediksi  menggunakan metode regresi linier dengan bantuan bahasa pemrograman python hasil penjualan tahun 2024 adalah sebanyak 11614 pesanan, dengan nilai MAE, MSE, RMSE, R2-Score dan menampilkan nilai MAE (Mean Absolute Error): 22.89, nilai MSE (Mean Squared Error): 9.13 , RMSE (Roots Mean Squared Error): 3.02, dan R2-Score : 0.91, dengan prediksi penjualan di tahun 2024 mengalami kenaikan dari tahun sebelumnya.
Kata Kunci: Regresi Linier; Prediksi Penjualan; Shopee
Abstract− In facing the development of the marketplace, such as Shopee, which is growing rapidly in Indonesia, Micro, Small, and Medium  Enterprises  (MSMEs)  increasingly  rely  on  this  platform  to  boost  their  sales.  However,  challenges  persist,  especially  in predicting their uncertain sales. Nevertheless, running a business doesn't solely depend on retrospective analysis. To achieve the desired sales  target,  one  approach  that  can  be  taken  is  predicting  sales.  By  making  predictions,  MSMEs  can  reduce  the  risk  of  losses  and optimize profits. It's important to note that these predictions are projective and can be influenced by external factors. This research provides insights into the effectiveness of the linear regression method in predicting sales on the marketplace platform. The study lays the groundwork for small business owners to adopt more advanced analytical methods in facing the rapidly changing market dynamics. Based on the sales prediction results using the linear regression method with the help of the Python programming language, the sales for the year 2024 are projected to be 11,614 orders, with values for MAE (Mean Absolute Error) at 22.89, MSE (Mean Squared Error) at 9.13, RMSE (Root Mean Squared Error) at 3.02, and R2-Score at 0.91. These values indicate an increase in sales predictions for the year 2024 compared to the previous year.
Keywords : Regresi Linier; Sales Prediction; Shopee

## 1. PENDAHULUAN
Era Industri 4.0 dan Society 5.0 merupakan masa dimana hampir semua hal berbasis teknologi. Kemajuan teknologi dari waktu  ke  waktu  mengalami  pertumbuhan  yang  signifikan,  dan  salah  satu  kontribusi  teknologi  yang  dapat  membantu pelaku Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah menjaga stabilitas bisnis mereka adalah kehadiran marketplace seperti Shopee yang  sedang  berkembang  di  Indonesia.  Saat  ini,  UMKM  memanfaatkan  platform  Shopee  untuk  mempromosikan penjualan mereka. Para pelaku UMKM seringkali menghadapi tantangan dalam memprediksi permintaan produk yang mereka jual. Mampu memprediksi penjualan di marketplace menjadi kunci penting bagi para penjual, terutama dalam mengelola  persediaan  produk  mereka.  Penulis  bertujuan  untuk  meramalkan  penjualan  di  toko  Dinan_s  dengan menganalisis data penjualan masa lalu menggunakan metode Regresi Linier. Selain fokus pada prediksi, penekanan akan diberikan pada tahap preprosesing dan pengujian hasil regresi linier. Data yang digunakan mencakup informasi tentang penjualan selama beberapa bulan terakhir.
Berdasakarkan hasil analisis yang dilakukan dalam memprediksi penjualan menggunakan algoritma regresi linier mempunyai tingkat akurasi  yang  tinggi. Meskipun begitu  dalam  menjalankan usaha   memerlukan suatu rencana  kerja untuk kedepannya agar dapat mencapai target penjualan yang diinginkan, rencana kerja yang dimaksud adalah melakukan peramalan atau prediksi terhadap penjualan, dengan melakukan sebuah peramalan dapat mempermudah perusahaan untuk mendapatkan prediksi peramalan untuk periode berikutnya dan dapat mengurangi kerugiaan kerugian serta mendapatkan laba  maksimal  [1]. Dalam  ranah  bisnis,  teknologi  dapat  berfungsi  sebagai  sarana  untuk  mengawasi  berbagai  kegiatan yang  terjadi  dalam  perusahaan,  seperti  transaksi  penjualan  dan  pemantauan  ketersediaan  stok  barang  dagang  [2]. Perubahan  yang  cepat  dalam  dunia  bisnis,  ditambah  dengan  intensifikasi  persaingan,  mendorong  perusahaan  untuk melakukan analisis terhadap lingkungan  bisnis dan  meramalkan berbagai  kemungkinan  yang  mungkin terjadi di masa mendatang [3].
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  “  Analisis  marketplace  shopee  memprediksi  penjualan  dengan algoritma regresi linier “ Menjelaskan tentang menggunakan algoritma regresi linier untuk memprediksi penjualan Butik Ariqa Collection pada marketplace Shopee. Hasil dari algoritma regresi linier dalam memprediksi penjualan Butiq Ariqa Collection pada marketplace Shopee memberikan akurasi yang tinggi[4]. Penelitian lainnya yang berjudul “ Penerapan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 202−208 https://djournals.com/resolusi
Selection Preprocessing Transformation Data Mining Evaluation
Algoritma Regresi Linear Sederhana Untuk Prediksi Pengaruh Nilai Omset Terhadap Besaran Pendapatan Bersih Usaha Mikro Kecil Dan Menengah “ Menjelaskan tentang Penggunaan bahasa Python dalam implementasi machine learning, khususnya analisis regresi linear sederhana dapat di implementasikan dengan mudah dan tidak memerlukan koding yang rumit. Hal ini karena dukungan library di Python yang banyak dan pengguna tinggal menyesuaikan library-library yang digunakan [5].
Prediksi  merupakan  suatu  metode  sistematis  untuk  memperkirakan  suatu  peristiwa  di  masa  depan  berdasarkan informasi masa lalu dan saat ini.[6] prediksi digunakan untuk memperoleh informasi tentang perubahan di masa depan yang  akan  mempengaruhi  implementasi  kebijakan  dan  konsekuensinya.  Misalnya,  pemerintah  dapat  menggunakan prediksi  untuk  memperkirakan  dampak  kebijakan  ekonomi  terhadap  pertumbuhan  ekonomi,  inflasi,  dan  tingkat pengangguran [7].
Penjualan  merupakan  suatu  upaya  terintegrasi  dalam  merancang  strategi  yang  bertujuan  untuk  memenuhi kebutuhan  dan  keinginan  pembeli,  dengan  tujuan  mencapai  penjualan  yang  menguntungkan.  Ini  menjadi  sumber pendapatan utama bagi suatu perusahaan, karena dari penjualan tersebut diperoleh laba [8].
Regresi  linier  sederhana  merupakan  suatu  teknik  metode  least  square  yang  berfungsi  untuk  menguji  hubungan sebab akibat antara variabel penyebab (X) terhadap variabel akibat (Y). Variabel penyebab pada umumnya dilambangkan dengan  X  sedangkan  Variabel  akibat  dilambangkan  dengan  Y  [9]. Tujuan    analisis    regresi    linier    sederhana    adalah untuk  mengukur  kekuatan  hubungan  antar  dua variabel  dan menunjukan arah hubungan antara variabel dependen dengan variabel independen [10].
Data mining adalah sebuah instrumen yang memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mengakses jumlah data yang besar dengan cara  mengekstraksi informasi dari  sekumpulan data  yang sangat besar  melalui pendekatan analisis statistik, matematis, dan kecerdasan buatan [11]. Data mining merupakan  sebuah  metode  dalam  bidang ilmu  komputer yang  digunakan  dalam  mencari  pengetahuan  dari data   sehingga menjadi sebuah informasi yang bermanfaat [12].
Jupyter Notebook berasal dari penggabungan tiga bahasa pemrograman utama, yaitu Julia (Ju), Python (Py), dan R. Aplikasi web gratis ini sangat populer di kalangan ilmuwan data, berfungsi untuk membuat dan berbagi dokumen yang mengandung kode, hasil perhitungan, visualisasi, dan teks [13]. Notebook ini dibuat oleh Jupyter dan evolusi dari IPython. Selain  itu  sekarang  telah  didukung  bahasa pemrograman lainnya seperti Scala, Haskell, dan Ruby, dan lain-lain [14].
Shopee  merupakan  marketplace  yang  sangat  popular  di  Indonesia.  Shopee  merupakan  e-commerce  yang menawarkan berbagai macam produk yang ditawarkan seperti pakaian pria, pakaian wanita,barang elektronik, alat rumah tangga [15]. Shopee adalah suatu bentuk e-commerce di mana setiap interaksi transaksi antara penjual dan pembeli terjadi secara online [16].
Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  merujuk  kepada  kegiatan  atau  bisnis  yang  dikelola  oleh  perorangan, kelompok, badan usaha kecil, atau bahkan rumah tangga. Di Indonesia, sebuah negara yang sedang berkembang, UMKM memegang peran kunci sebagai pondasi utama dalam sektor ekonomi masyarakat [17]. Namun, peran Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) tidak hanya terbatas pada sumbangan ekonomi. UMKM juga memegang peran krusial dalam menciptakan  lapangan  kerja  dan  berfungsi  sebagai  penyelamat  bagi  masyarakat  di  sekitarnya,  terutama  dalam  situasi krisis ekonomi [18].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  penjualan  yang  diperoleh  dari  admin  shopee  pada  toko  dinan_s.  dalam  konsep penelitian  ini  menggunakan  KDD.  Knowledge  Discovery  in  Database  atau  KDD  adalah  proses  merinci  bagaimana informasi yang tersembunyi dapat ditemukan dalam kumpulan data yang luas. [19] Tujuan  utama  dari  proses  KDD adalah   memprediksikan   nilai-nilai   yang   berguna   dari variabel-variabel  yang  ada  atau  menemukan  pola-pola dari sebuah  gugusan  data  yang  dapat  diinterpretasikan oleh manusia [20]. Berikut tahapan KDD dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1. Tahapan KDD
Dilihat pada gambar 1 Tahapan KDD Berikut tahapan dan proses penelitian menggunakan KDD: a. Selection
Tahap selection, di mana pemilihan data merupakan langkah untuk menganalisis data yang relevan dari database. b. Preprocessing
Preprocessing merujuk pada serangkaian tindakan yang dilakukan untuk membersihkan, merapikan, dan menyiapkan data sebelum menjalankan analisis atau membangun model, khususnya dalam konteks memproyeksikan penjualan.
c. Tranformation

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 202−208 https://djournals.com/resolusi
Tranformation di mana data dimodifikasi atau diubah untuk memenuhi kebutuhan analisis atau pemodelan yang akan dilakukan.
d. Data Mining
Data  mining  untuk  memprediksi  penjualan  di  marketplace  melibatkan  pemanfaatan  teknik  regresi  linier  pada  data yang sedang dianalisis menggunakan bahasa pemrograman Python.
e. Evaluation
Proses ini melibatkan serangkaian langkah untuk menafsirkan hasil prediksi dan mengevaluasi sejauh mana model yang telah dikembangkan dapat memprediksi penjualan dengan baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Selection
Di awal tahapan proses selection data adalah tahapan di mana dilakukan analisis terhadap data yang relevan, data yang di dapat  bersifat  privat  yang  diambil  langsung  dari  admin  toko  Dinan_s  yang  didapatkan  melalui  website  shopee  seller centre,  yaitu laporan penjualan dalam rentang  waktu empat bulan,  yaitu dari bulan September  hingga Desember 2023 dengan total penjualan sebanyak 2381, berikut data laporan penjual dapat di lihat pada tabel 1:
Tabel 1. Laporan Penjualan Tanggal Total Penjualan (IDR) Total Pesanan Total Pengunjung 01-09-2023 608.410 14 318 02-09-2023 327.294 8 282 03-09-2023 370.950 8 323 04-09-2023 349.388 8 392 05-09-2023 547.386 10 319 06-09-2023 857.226 18 318 … …. .. … 29-12-2023 1.117.334 24 538
Dari tabel 1 diperoleh hasil data yang menjadi dasar untuk memprediksi penjualan menggunakan metode regresi linier ini diharapkan dapat memberikan model yang akurat untuk mengestimasi jumlah total penjualan berdasarkan variabel-variabel seperti total pesanan dan total pengunjung

## 3.2 Preprocessing
Tahap  preprocessing  dalam  penelitian  ini  mengubah  data  laporan  penjualan  dari  format  Excel  (.xlsx)  ke  format  CSV (.csv).

## 3.3 Transformation
Tranformation  untuk  metode  regresi  linier  dengan  modifikasi  dengan  menghapus  data  'Tanggal'  dan  'Total  Penjualan (IDR)  '  dan  menggunakan    variabel  X  yaitu  '  Total  Pengunjung'  dan  variabel  Y  yaitu  'Total  Pesanan'.  Tahap Transformation beserta penjelasannya dapat lihat pada gambar 2 sebagai berikut :

## Gambar 2. Tahap Transformation
Pada  gambar  2  memodifikasi  dengan  cara  menghapus  variabel  'Tanggal'  dan  'Total  Penjualan  (IDR)'  karena 'Tanggal'  tidak  relevan  dalam  konteks  regresi  linier  dan  'Total  Penjualan  (IDR)'  adalah  variabel  dependen.  Dengan langkah-langkah  ini,    telah  mempersiapkan  data  dan  melatih  model  regresi  linier  menggunakan  variabel  'Total Pengunjung' sebagai variabel independen (X) dan 'Total Pesanan' sebagai variabel dependen (Y).

## 3.4 Data Mining
Tahap Data Mining, kita dapat mengidentifikasi pola dan hubungan antara variabel-variabel yang relevan. Dalam kasus ini, analisis data penjualan toko Dinan_s dilakukan dengan menggunakan model regresi linier untuk memahami pengaruh Total Pengunjung terhadap Total Pesanan. Berikut adalah hasil dari analisis tersebut dan penjelasan setiap proses :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 202−208 https://djournals.com/resolusi
a. Import Library dan data
Memastikan bahwa data dapat diakses dan di olah dengan menggunakan berbagai library seperti NumPy, Pandas, dan Scikit-Learn. Tahap Import Library dan data penjualan yang sudah di trasnformartion dapat dilihat pada gambar  3 dibawah ini :

## Gambar 3. Import library dan data
Langkah-langkah pada gambar 3 tersebut mencerminkan awal yang dilakukan dalam proyek data mining, termasuk impor library yang diperlukan dan pembacaan data untuk analisis lebih lanjut. Selanjutnya, dapat diharapkan adanya langkah-langkah seperti eksplorasi data dan pembuatan model untuk mencapai tujuan data mining yang diinginkan. b. Visualisasi Data
Penting untuk Data Mining Membantu memahami pola dan hubungan dalam data. Scatter plot memberikan gambaran visual tentang hubungan antara Total Pengunjung dan Total Pesanan.

## Gambar 4. Visualisasi Data
Hasilnya dari visualisasi pada gambar 4 adalah dapat diliat pada visualisasi scatter plot yang menunjukkan sebaran titik-titik data pengaruh total pesanan berdasarkan total pengunjung.
c. Matriks korelasi
Matriks  korelasi  membantu  mengukur  seberapa  kuat  hubungan  antara  variabel.  memberikan  visualisasi  yang  jelas tentang hubungan ini. Untuk mengukur seberapa kuat hubungan antar variabel dapat di lihat pada gambar 5 Script dan Visualisasi berikut ini:

## Gambar 5. Matriks Korelasi
Pada gambar 5 matriks korelasi yang di cetak dan heatmap menunjukkan koefisien korelasi antara 'Total_Pesanan' dan  'Total_Pengunjung'  Koefisien  korelasi  antara  'Total_Pesanan'  dan  dirinya  sendiri  adalah  1,  seperti  yang diharapkan.  Koefisien  korelasi  antara  'Total_Pesanan'  dan  'Total_Pengunjung'  adalah  sekitar  0.4608,  menunjukkan korelasi positif sedang. Ketika jumlah pesanan ('Total_Pesanan') meningkat, ada kecenderungan jumlah pengunjung ('Total_Pengunjung') juga meningkat.
d. Pembagian data dan persiapan model
Pembagian data menjadi training set dan test set adalah langkah kritis. Persiapan model melibatkan pemilihan variabel independen (X) dan dependen (Y) untuk model regresi linier. Script dapat dilihat pada gambar 6 dibawah ini :

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 202−208 https://djournals.com/resolusi
Kemudian penulis memeriksa jumlah data training dan testing berikut jumlah data yang digunakan untuk data training dan tesing dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Output data training dan testing
Hasil ouput pada gambar 7 tersebut memberikan informasi data yang akan digunakan untuk training sebanyak 96 dan untuk data testing sebanyak 24. Model regresi linier digunakan untuk memahami dan memodelkan hubungan antara variabel. Dalam hal ini, model yang akan digunakan untuk memprediksi total pesanan berdasarkan total pengunjung, dapat dilihat pada script gambar 8 berikut ini :
Gambar 8. Pembuatan model regresi linier
Pada gambar 8 menciptakan dan melatih model regresi linear menggunakan library Scikit-Learn. e. Coefficients dan intercept
Bertujuan untuk menampilkan koefisien (coefficients) dan intercept dari model regresi linier yang telah dilatih. Dapat dilihat pada gambar 9 berikut ini:

## Gambar 9. Coefficients dan intercept
Artinya,  model  regresi  linear  yang  sudah  dilatih  memiliki  koefisien  sekitar  10.17635446  untuk  variabel  "Total Pengunjung" dan intercept sekitar 247.7865190280755. Dengan nilai ini, kita  dapat membentuk persamaan regresi linear, Persamaan ini dapat digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan nilai variabel prediktor yang diberikan.
f. Prediksi total penjualan tahun 2024
Prediksi menggunakan model regresi linier yang telah dilatih sebelumnya dan kemudian mencetak hasil prediksi serta jumlah total pesanan untuk tahun 2024. Berikut dapat dilihat pada gambar 10 :
Gambar 10. Tahap prediksi menggunkan model yang di latih
Menggunakan model regresi linear yang telah dilatih (regression_model) untuk melakukan prediksi terhadap data pengujian (X_test).  Lalu membuat DataFrame (tabel) yang memuat dua kolom: satu untuk data sebenarnya (Data Sebenarnya) dan satu lagi untuk data prediksi. Berikut dapat dilihat pada gambar 11.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 202−208 https://djournals.com/resolusi
Kemuadian penulis menghitung data prediksi penjualan tahun 2024 pada toko dinan_s pada jupyter notebooks dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Prediksi Penjualan Tahun 2024
berdasarkan data prediksi yang diberikan  mencetak jumlah total penjualan ke layar dengan hasil penjualan tahun 2024 sebanyak 11614 Pesanan.

## 3.5 Evaluation
Evaluation  kinerja  model  regresi  linier  dengan  menggunakan  beberapa  metrik  yang  umum  digunakan.  Setiap  metrik memberikan  gambaran  tentang  seberapa  baik  model  regresi  linier  dapat  memprediksi  data.  Berikut  dapat  dilihat  pada gambar 13.
Gambar 13. Nilai Mae, Mse, Rmse, R2-Score
Ringkasnya, kode ini bertujuan untuk memberikan ringkasan hasil evaluasi kinerja model regresi, termasuk MAE, MSE, RMSE, dan R2-Score, dengan menampilkan nilai-nilai tersebut dalam format yang mudah dibaca. Berikut hasil nilai Mean Absolute Error (MAE): 22.89, Mean squared error (MSE): 9.13, Root Mean Squared error (RMSE): 3.02, R2- Score: 0.91.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu hasil prediksi penjualan tahun 2024 menggunakan metode regresi linier pada toko dinan_s yaitu sebanyak 11614 Pesanan, ini menunjukan hasil prediksi 2024 mengalami kenaikan dari tahun sebelumnya. Penulis  hanya  mampu  melakukan  prediksi,  sementara  untuk  hasil  penjualan  tahun  2024,  ada  kemungkinan  bahwa jumlahnya bisa lebih tinggi atau bahkan mungkin lebih rendah dari hasil prediksi yang telah dilakukan. Di lihat dari nilai MAE: 22.89, MSE: 9.13, RMSE: 3.02, dan R2-Score: 0.91 menunjukkan nilai yang baik sedangkan jika dilihat dari hasil prediksi penjualan menunjukkan kenaikan.

## REFERENCES
[1] I. Sari, “Peramalan Prediksi Penjualan Garam Pada CV.Saltindo Megajaya Dengan Metode Least Square,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 9, no. 4, pp. 3607–3618, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.2805.
[2] J.  J.  Robinson,  “DIAGRAM:  A  Grammar  for  Dialogues,”  Commun.  ACM,  vol.  25,  no.  1,  pp.  27–47,  1982,  doi: 10.1145/358315.358387.
[3] 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.
[4] Y.  Syakir  et  al.,  “Analisis  Marketplace  Shopee  Untuk  Memprediksi  Penjualan  dengan  Algoritma  Regresi  Linier,”  J.  Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 6, no. 2, pp. 904–915, 2022.
[5] N. Musthofa, I. A. Wahyudi, R. AripNurazazi, and ..., “Penerapan Algoritma Regresi Linear Sederhana Untuk Prediksi Pengaruh Nilai Omset Terhadap Besaran Pendapatan Bersih Usaha Mikro Kecil Dan …,” … (Jurnal Inform. dan …, vol. 04, no. 01, pp. 46–56, 2023, [Online]. Available: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/article/download/5935/4358
[6] S. Adiguno, Y. Syahra, and M. Yetri, “Prediksi Peningkatan Omset Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, p. 275, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5331.
[7] R.  Rahmadini,  Enjel  Erika  LorencisLubis,  Aji  Priansyah,  Yolanda  R.W.N,  and  Tuti  Meutia,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi Harga Bahan Pangan Di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. Mhs. Akunt. Samudra, vol. 4, no. 4, pp. 223–235, 2023, doi: 10.33059/jmas.v4i4.7074.
[8] A. Safitri Sembiring, N. Laila, and A. Wahyuni Lubis, “Analisis Harga Pokok Penjualan dan Laba Kontribusi terhadap Volume Penjualan  pada  Perum  Bulog  Divre  Sumut,”  ILTIZAM  J.  Shariah  Econ.  Res.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  109–123,  2023,  doi: 10.30631/iltizam.v7i1.1841.
[9] C. E. Simbolon, “Penerapan Algoritma Regresi Linier Sederhana Dalam Memprediksi Keuntungan dan Kerugian Kelapa Sawit Pt . Sri Ulina,” J. Inf. Syst. Res., vol. 2, no. 2, pp. 169–172, 2021.
[10]  D. Rahmawati, T. Kristanto, B. F. Setya Pratama, and D. B. Abiansa, “Prediksi Pelaku Perjalanan Luar Negeri Di Masa Pandemi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 202−208 https://djournals.com/resolusi
COVID-19  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Sederhana,”  J.  Inf.  Syst.  Res.,  vol.  3,  no.  3,  pp.  338–343,  2022,  doi: 10.47065/josh.v3i3.1507.
[11]  M.  Faid,  A.  Supri,  and  M.  Sukron,  “Implementasi  Data  Mining  C4.5,  Linear  Regresi  Dan  Kmeans  Dengan  Menggunakan Framework Django Python,” JUSTIFY  J. Sist. Inf. Ibrahimy, vol. 2, no. 1, pp. 81–88, 2023, doi: 10.35316/justify.v2i1.3309.
[12]  A. Yudhistira and R. Andika, “Pengelompokan Data Nilai Siswa Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Artif. Intell. Technol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 20–28, 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.
[13]  S. Sagala, “Jurnal Pendidikan dan Konseling,” J. Pendidik. dan Konseling, vol. 4, pp. 1349–1358, 2022.
[14]  G. Kennard Taruna and S. Budi, “Penerapan Data Science pada Dataset Olympics,” Strategi, vol. 4, no. November, pp. 2443– 2229, 2022.
[15]  A. C. M. Sari and M. Lestariningsih, “Pengaruh Promosi Dan Kepercayaan Konsumen Terhadap Loyalitas  konsumen Melalui Kepuasan Pelanggan Aplikasi Shopee (STUDI PADA MAHASISWA STIESIA SURABAYA),” J. Ilmu dan Ris. Manaj., vol. Volume 10, no. 5, pp. 1–17, 2021.
[16]  U. Maulida, “Marketplace shopee sebagai alternatif mengembangkan ekonomi kreatif di masa pasca pandemi ovid-19,” Madani Syariah, vol. 5, no. 1, pp. 33–42, 2022.
[17]  R. Noviantoro, S. A. Putri, T. Tarnia, and Y. A. T, “Pelatihan Pembuatan Laporan Keuangan Sederhana UMKM Menggunakan Ms . Excel Tahun 2010 Pada Toko Dunia Plastik Kota Bengkulu,” vol. 1, no. 2, pp. 93–100, 2022.
[18]  A. Yuniarti, “Pemberdayaan UMKM tentang Pentingnya Adaptasi Digital dan Legalitas Usaha di Limpomajang Kec. Majauleng Kab.  Wajo,”  J.  Pengabdi.  Masy.  dan  Ris.  Pendidik.,  vol.  2,  no.  1,  pp.  299–306,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.31004/jerkin.v2i1.177
[19]  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.
[20]  S. Febriani and H. Sulistiani, “Analisis Data Hasil Diagnosa Untuk Klasifikasi Gangguan Kepribadian Menggunakan Algoritma C4.5,” 89Jurnal Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 4, pp. 89–95, 2021.