p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 54
Received: Jan 20 th , 2024 | Published: March 18 th , 2024

## IMPLEMENTASI DATA MINING POLA PENJUALAN DENGAN PENDEKATAN REGRESI LINEAR
Ahmad Sugiyarta 1 , Sumiati 2 , Habib Maulana 3
1,3 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Serang Raya
2 Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Serang Raya Jln. Raya Cilegon Serang – Drangong Kota Serang
1 ahmad.sugiyarta@unsera.ac.id
2 sumiatiunsera82@gmail.com
3 habib.maulana386@gmail.com

## Abstrak
PT.  SR12  Herbal  Perkasa  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  herbal  dan  skincare  berdiri  pada  tahun  2015 dan merupakan ditributor utama di Kota Serang. Memiliki visi yang besar yaitu untuk memberikan nilai manfaat bagi semua orang, telah  membawa  perusahaan  ini  bertumbuh  dengan  cepat  dan  disambut  baik  oleh  masyarakat. Semakin  meningkatnya  hasil penjualan pada setiap  tahunnya telah  menuntut  PT  SR12  Herbal  Perkasa  harus  selalu  menyediakan  stok  dari  setiap  barang digudang. Peningkatan penjualan juga berimpact pada tuntutsn akan ketersediaan stock di gudang, dimana hal ini berpengaruh pada sulit untuk menentukan trend permintaan pelanggan, sehingga potensi beberapa produk yang diminta oleh pelanggan tidak dapat  dipenuhi. Meningkatnya  permintaan  pelanggan  dan volume  penjualan tersebut  menuntut  PT.  SR12  Herbal  Perkasa menentukan  strategi  penyediaan  barang  digudang agar  setiap  permintaan  pelanggan  dapat  terpenuhi.  Atas  dasar  hal  itu maka perlu kiranya dilakukan penelitian dengan memanfaatkan Data Mining untuk dapat memprediksi pola penjualan dan permintaan pelanggan dengan  pendekatan Regresi Linear  sederhana sehingga  didapatkan  solusi atas permasalahan  yang  terjadi tersebut. Adapun peramalan penjualan dengan metode regresi linear sederhana dan nilai error yang digunakan untuk mengukur kesalahan peramalan  yaitu Root  Mean  Squared  Error (RMSE).  Berdasarkan  hasil  pengujian pengkuadratan  prediksi  pada  data  testing produk Deospray Reguler didapatkan hasil sebesar 65,30466, prediksi pada data testing produk Go Milk Ori 200gr didapatkan hasil  sebesar  53,55691, prediksi  pada  data  testing  produk  Go  Milk  Ori  600gr  didapatkan  hasil sebesar  51,25978  Sistem  data mining  pola  penjualan  dengan Data  Mining  menggunakan pendekatan  regresi  linear  ini  dibangun  menggunakan  metode Prototype sebagai pengembangan perangkat lunak, menggunakan model perancangan UML (Unified Modelling Language) dan bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  DBMS.  Hasil  implementasi  dari  aplikasi Data Mining  ini diharapkan dapat menjadi  masukan  bagi  pemilik  usaha  untuk  meningkatkan ketersediaan  barang  digudang  sehingga  peningkatan pemasaran produk dan strategi penjualan dapat tercapai.
Kata kunci: Data Mining, Produk Herbal, Pola Penjualan, Regresi Linear

## I. P ENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
PT.  SR12  Herbal  Perkasa  merupakan  perusahaan  yang bergerak dibidang herbal dan skincare berdiri pada tahun 2015 oleh  apt.  Toni  Firmansyah, S.Farm.,  dan  Asrianty  Salam S.Farm,  mempunyai  visi  yang  besar  untuk  memberikan  nilai manfaat  bagi  semua  orang,  telah  membawa  perusahaan  ini bertumbuh  dengan  cepat  dan  disambut  baik  oleh  masyarakat kota  Serang. Dalam  pelaksanaan  bisnis  penjualan  setiap tahunnya mengalami  peningkatan  permintaan  yang  berakibat
kekosongan stock dan sulit untuk memperkirakan permintaan pelanggan,  sehingga  beberapa  produk  yang  diminta  oleh pelanggan  tidak  tersedia akibat volume  penjualan  yang  tidak menentu.  Dalam proses  bisnisnya pencatatan  data  penjualan masih  menggunakan  cara  rekap  data  manual  ataupun pencatatan  secara  konvesional.  Biasanya  akan  ditulis menggunakan sebuah kertas atau dilakukan dengan melakukan  pengetikan,  sehingga  sering  terjadi  keterlambatan dalam penginputan dan pembuatan laporan. Hal tersebut juga membuat  sulit  dalam  menentukan  acuan  prediksi pola penjualan  kedepannya.
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 55
Received: Jan 20 th , 2024 | Published: March 18 th , 2024
Mengacu kepada permasalahan tersebut, diperlukan metode perhitungan  dan  prediksi  pola  penjualan  menggunakan  Data mining  dengan  pendekatan  regresi  linear  untuk  memenuhi permintaan  pelanggan  dan  meningkatkan  penjualan  dengan prediksi  stok  produk  yang  terlaris serta data  penjualan  masa lalu  untuk  memprediksi  penjualan  berikutnya. Salah  satu teknik data mining yang sering digunakan dalam analisis pola penjualan  adalah  regresi  linear.  Regresi  linear  adalah  metode statistik  yang digunakan  untuk  memodelkan  hubungan  antara variabel independen dan variabel dependen. Dalam penelitian ini metode pendekatan yang digunakan adalah metode regresi linear.  Variabel  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  variabel independen  (x)  dan  variabel  dependen  (y).  Variabel  x  dan  y yang digunakan adalah bulan penjualan atau waktu periode (x) dan  total  penjualan  (y).  Regresi  linear  sederhana  merupakan salah  satu  metode  statistik  yang  memiliki  tingkat  akurasi tinggi. Dalam prosesnya diterapkan pada kumpulan data untuk menvisualisasikan  tren  kasus  yang  terpengaruh.  Yang dipergunakan  untuk  melakukan  peramalan  atau  prediksi. Dengan adanya peramalan diawal kekurangan dan penumpukan  produk  herbal  dan skincare diharapkan tidak akan terjadi.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut diatas maka  penelitian ini akan focus dalam sistem proses peramalan pola penjualan menggunakan  metode  regresi  linear  sederhana  yang  berguna sebagai  pendukung  keputusan dalam  meramalkan  penjualan pada periode mendatang untuk menentukan jumlah ketersediaan produk.

## 1.2. Identifikasi  Masalah
Permasalahan  yang  diangkat  penulis  dalam  penelitian  ini adalah berhubungan dengan hal-hal berikut : Masih seringnya terjadi kekurangan atau ketiadaan stock di Gudang akibat pola permintaan  pelanggan  yang  tidak  terprediksi serta sulitnya mempredikasi  permintaan  pelanggan  terhadap  produk  herbal ataupun skincare tertentu.

## 1.3. Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah membangun sebuah  sistem peramalan  perhitungan  dengan data  mining untuk memprediksi pola penjualan dengan pendekatan regresi linear sehingga dapat  membantu  meramalkan  penjualan  di bulan  selanjutnya  dengan  melihat  data-data  penjualan  dari periode bulan sebelumnya.

## 1.4. Tinjauan Pustaka

## 1.4.1  Data Mining
Data  mining adalah  suatu  proses  yang  menggunakan Teknik  analisis  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan (Artificial  Intellegence), machine  learning,  dan database untuk  mengidentifikasikan  pola  dan  hubungan  dalam  data yang besar  dan  kompleks.  Tujuan  utama  dari  data mining adalah  untuk  menemukan  informasi  yang  bermanfaat  dan berharga dari data yang tidak testruktur atau tidak terorganisir.
Dalam  praktiknya,  data  mining  digunakan  dalam  berbagai bidang,  seperti  bisnis,  keungan,  kesehatan,  pemasaran,  dan sebagainya.
Menurut  Bramer  (2020),  data mining adalah  suatu  proses yang  dilakukan  pada  data  besar  untuk  menemukan  pola-pola menarik,  hubungan,  dan  pengetahuan  yang  tersembunyi dengan menggunakan algoritma dan Teknik analisis data. 1. Tahapan Data Mining Tahapan – tahapan dalam data mining diantaranya :
a. Pembersihan  Data  (data  cleaning)  merupakan  proses menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak  relavan  , data-data yang tidak relavan akan dibuang pembersihan data  juga  akan  mempengaruhi performasi  dari  teknik data mining karena data yang ditangani akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya.
b. Integrasi Data (data integration) merupakan penggabungan  data  dari  beberapa  database  ke  dalam satu  database  baru  integrasi  perlu  dilakukan  dengan cermat  karena  kesalahan  pada  integrasi  data  bisa menghasilkan hasil yang menyimpang.
c. Seleksi  Data  (data  selection)  merupakan  tahapan penyeleksian  data  karena  sering  kali  data  yang  ada pada database tidak semuanya dipakai karena itu hanya data  yang  sesuai  untuk dianalisis  yang  akan  diambil dari database.
d. Transformasi  Data  (data  transformation)  data  diubah atau  digabung  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk diproses.  Sebagai  contoh  metode  analisis  asosiasi  dan clustering hanya  bisa  menerima  input  data  kategorial karenanya  data  berupa  numerik  yang  berlanjut  perlu dibagi-bagi menjadi beberapa interval.
e. Proses  Mining  merupakan  proses  utama  saat  metode diterapkan  untuk  menemukan  pengetahuan    berharga dan tersembunyi dari data.
f. Evaluasi Pola (pattern evaluation) untuk mengidentifikasi pola-pola menarik kedalam
knowledge  based yang  ditemukan  dalam  tahap  ini hasilnya  berupa  pola-pola  yang  khas  maupun  model prediksi dievaluasi untuk menilai apakah hipotesa yang ada memang tercapai.
2. Fungsi Data Mining
Data Mining mempunyai empat fungsi dasar yang penting untuk mendapatkan informasi yang berguna diantaranya :
a. Fungsi  Prediksi  (prediction)  proses  untuk  menemukan pola dari data dengan menggunakan beberapa variabel untuk  memprediksikan  variabel  lain  yang  tidak diketahui jenis nilainya.
b. Fungsi Deskripsi (description) proses untuk menemukan suatu karakteristik penting dari data dalam suatu basis data.
c. Fungsi Klasifikasi (classification) proses ini digunakan untuk menemukan suatu hubungan yang terdapat pada nilai atribut dari sekumpul data.
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 56
Received: Jan 20 th , 2024 | Published: March 18 th , 2024

## 1.4.2  Regresi Linear
Regresi linear adalah salah satu jenis analisis regresi yang digunakan  untuk  mempelajari  hubungan  linear  antara  satu variabel  independent  (x)  dan  satu  variabel  dependen  (y). Dalam  regresi  linear,  tujuan  utamanya  adalah  untuk menemukan  persamaan  garis  lurus  (linear)  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  nilai  variabel  dependen berdasarkan  nilai  variabel  independent.  Umumnya  penjulan atau  permintaan  suatu  produk  dinyatakan  sebagai  variabel dependen  yang  besar  atau  nilainya  dipengaruhi  oleh  variabel independent.
Persamaan regresi linear dapat dituliskan sebagai : Y = a + bX …………………………………….. (1) Keterangan : Y = variabel dependen (variabel tak bebas) X = variabel independen (variabel bebas) a = intercept / Konstanta ( yaitu nilai y ketika x=0) b = kemiringan (slope) / garis regresi.
Menentukan  koefisien  persamaan  a  dan  b  dapat  dengan menggunakan metode kuadrat terkecil, yaitu cara yang dipakai untuk  menentukan  koefisien  persamaan  dari  jumlah  pangkat dua (kuadrat) antara titik -titik dengan garis yang dicari yang terkecil. Dengan demikian dapat ditentukan

## 1.4.3. Peramalan ( Forecasting )
Prediksi  atau  peramalan  dapat  diasumsikan  sebagai kegiatan  untuk  memperkirakan  apa  yang  akan  terjadi  pada masa  yang  akan  datang.  Kegiatan  ini  dilakukan  dengan memperhatikan  data  atau  informasi  masa  lalu  atau  saat  ini baik secara matematik atau statistik. Prediksi bertujuan untuk mengetahui,  melihat  dan  memperkirakan  prospek  ekonomi atau kegiatan usaha. (Ayuni & Fitrianah, 2019)
Sebuah  prediksi  dapat  bersifat  kualitatif  (tidak  berbentuk angka) ataupun kuantitatif (berbentuk angka). Prediksi bersifat kualitatif  cenderung  sulit  untuk  memperoleh  hasil  yang  baik dikarenakan  variabelnya  yang  memiliki  sifat  sangat  relative. Sementara itu, pada prediksi bersifat kuantitatif hasil prediksi yang  dibuat  sangat  bergantung  pada  metode  yang dipergunakan. Metode yang berbeda akan menghasilkan nilai prediksi yang berbeda.
Dalam perancangan suatu metode prediksi atau peramalan, terdapat tiga tahapan yang harus dilalui yaitu :
1. Melakukan  analisa  pada  data  masa  lampau.  Langkah  ini bertujuan  untuk  mendapatkan  gambaran  pola  dari  data bersangkutan.
2. Memilih  metode  yang  akan  digunakan.  Terdapat bermacam – macam  metode  yang  tersedia  dengan keperluannya.  Pemilihan  metode  dapat  mempengaruhi hasil  ramalan.  Hasil  ramalan  diukur  dengan  menghitung error atau  kesalahan  terkecil.  Oleh  karena  itu,  tidak  ada metode peramalan yang pasti baik untuk semua jenis data. Proses  transformasi  dari  data  masa  lampau  dengan menggunakan metode yang dipilih. Apabila diperlukan makan diadakan perubahan sesuai kebutuhannya.

## 1.4.4. Root Mean Squared Error (RMSE)
Keakurasian  suatu  prediksi  ditentukan  oleh  seberapa  besar penyimpangan  atau  kesalahan  ini,  yang  terjadi  antara  data yang diprediksi dengan data yang sebenarnya atau data aktual. Kesalahan  dalam  perumusan  sebuah  prediksi  tidak  hanya disebabkan oleh unsur error tapi juga ketidak mampuan suatu model peramalan mengenali unsur yang lain dalam deret data yang  mempengaruhi  besarnya  penyimpangan  dalam  prediksi. Besarnya  kesalahan  atau  penyimpangan  ini  dapat  disebabkan oleh besarnya faktor yang tidak diduga (outliers) dimana tidak ada  metode  prediksi  yang  mampu    menghasilkan  prediksi yang akurat atau dapat juga disebabkan metode prediksi yang digunakan  tidak  dapat  memprediksi  dengan  tepat  komponen tren,  komponen  musiman,  atau  komponen siklus  yang mungkin terdapat dalam deret data. (Ayuni & Fitrianah, 2019)
Root  mean  squared  error (RMSE)  yang  menggunakan metode  berbasis  gradien,  semakin  rendah  nilainya  maka semakin  baik  prediksi  yang  dilakukan. Root  Mean  Squared Error (RMSE)  adalah  metode  alternatif  untuk  mengevaluasi teknik  peramalan.  RMSE  adalah  kuadrat  akar  rata-rata dari selisih  antara  nilai  estimasi  variabel  dan  nilai  observasi.  Jika nilai  RMSE  lebih  kecil,  maka  estimasi  model  atau  variabel valid. Adapum persamaan Root Mean Squared Error sebagai berikut :

## ………… (4)
At = nilai aktual Ft = nilai ramalan n = jumlah data
Selanjutnya  dilakukan  penjumlahan  terhadap  hasil-hasil pengurangan  tersebut  dan  kemudian  dikuadratkan.  Dan hasilnya  dibagi dengan jumlah periode yang digunakan untuk perhitungan  yang  sudah  di  kurangi  satu.  (Anggara,  Aditya, 2023)

## 1.4.5. Penjualan Jenis Produk PT SR12 Herbal Perkasa
Produk  dari  SR12  Herbal  Skincare  ini  bervariasi,  di antaranya adalah:
1. Kosmetik :  Compact  Powder  Sherepink,  Compact Powder  Natural,  Bedak  Daily  Cover  Natural,  Bedak Daily Cover Sheerpink, Eyebrow, Loose Powder.
………. (2)
………. (3)
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 57
Received: Jan 20 th , 2024 | Published: March 18 th , 2024
2. Perawatan  Tubuh  : Lulur  Kopi,  Lulur  Rempah Bengkoang,  Lightening  Body  Lotion,  Whitening  Body Lotion,  Whitenung  Body  Lotion  With  Sakura,  Body Wash  Aloe  Vera,  Body  Wash  Aloe  Vera  Tube,  Body Wash  Coffe  Tube,  Deo  Spray,  Deo  Spray  Premium Ekstrak  Lime.  Scrub  Cream  Coffee,  Fragnance  Series, Whitening Moisturizing Cream.
3. Perawatan  Bibir :  Lip  Care  Cherry,  Lip  Care  Natural, Lip Cream Mate Nude, Lip Cream Mate Red, Lip Cream Mate Pink, Lip Mate Sweet Pink, Lip Mate Nude Berry,
Lip Mate Cheries Me, Lip Glow.
4. Toner : Nature Secret Water Spray, Nature Rose Water Spray, Toner Camomile, Toner BHA, Toner AHA.
5. Pembersih Wajah : Milk Cleanser, Milk Cleanser Tube, Micellar Water.
6. Sabun  Muka :  Facial  Wash  Bulus,  Facial  Wash  Green Tea, Facial Wash Honey, Facial Wash Coffe, Milky Rice Soap, Rice Soap, Honer Soap, Coffee Soap, Bulus Soap.
7. Masker  Wajah :  Kefir  Milk,  Kefir  Etawa,  Kefir  Kopi, Coffe  Mask,  Acne  Peel,  Shet  Mask  Brightening,  Shet
Mask Acne. 75
8. Krim Wajah : Krasny Night Cream, Krasny Day Cream,
Spot  Ecens  Night  Cream,  Spot Ecens  Day  Cream, Brightening Day Cream, Brightening Night Cream, Skin Tightening Cream, Sun Block SPF 30++, Sun Care SPF 15++, Glow Glass Skin, Glow Glass Skin Gel.
9. Serum Wajah : Lightening Serum, Gold Serum, Krasny Serum, Revitalizing Serum.
10. Perawatan Jerawat :  Acne  Moist,  Acne  Serum,  Acne Toner, Acne Totol.
11. Perawatan  Rambut : Alorise Shampoo, Coconut Fresh Shampoo,  Conditioner  With  Parfum,  Conditioner  Non Parfum.
12. Pewarna  Kuku :  Nail  Polish  Peel  Off  Maroon,  Nail Polish  Peel  Off  Pink,  Nail  Polish  Peel Off  Nude,  Nail
Polish Peel Off Turquoise, Nail Polish Peel.
13. Herbal :  Go  milku  Original  200gr,  Go  Milku  Original
600gr, Go milku coklat 200g, Go Milku 600gr, Salimah slim  60  Kapsul,  Lemonkuh  250ml,  Manja  SR12kapsul, Madu  SR12  pil,  V-co  oil  60ml,  V-co  oil  100ml,  V-co capsul, Sari Kurma 350g.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini digambarkan menggunakan diagram alir atau flowchart, ini akan  menggambarkan alur proses atau tahapan- tahapan penelitian  mulai    dari  awal sampai selesai. Pada penelitian  ini menggunakan  metode  pengembangan sistem Prototype. Adapun tahapan-tahapan penelitian ini dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.2. Bahan Penelitian
Bahan  penelitian  yang  digunakan  dalam  pelaksanaan penelitian ini yaitu data jumlah pelanggan yang diperoleh dari data  aktual  jumlah  penjualan  yang  diperoleh  dari  data  aktual penjualan  yang  diakumulasikan  dalam  setiap  bulannya  dari Januari 2021 sampai dengan Mei 2023 pada PT SR12 Herbal Perkasa distributor utama Serang.
Tabel 1. Data Penjualan SR12 Herbal dan Skincare
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 58
Received: Jan 20 th , 2024 | Published: March 18 th , 2024
III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian ini  merupakan  penelitian pengembangan untuk menghasilkan sebuah sistem aplikasi prediksi penjualan herbal dan skincare. Proses  perancangan  aplikasi  disajikan pada gambar 2 sampai 15 dibawah :

## 3.1.. Perancangan System
Use Case diagram yaitu permodelan untuk menggambarkan  interaksi  antara  sistem  dan  actor.  Dengan kata lain secara grafis untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada didalam sebuah sistem dan siapa saja yang terlibat dalam menggunakan fungsi-fungsi tersebut

## Gambar 2. Use case Diagram
Activity  Diagram data  barang  menggambarkan  kejadian pada  saat melakukan  proses  untuk  mengelola  data  barang. Seperti terlihat pada gambar dibawah :
Gambar 3. Activity Diagram Data Barang
Activity  Diagram Penjualan  menggambarakan  kejadian pada  saat  melakukan  proses  untuk  mengelola  data  transaksi penjualan, seperti ditunjukan pada gambar sebagai berikut:

## Gambar 4. Activity Diagram Penjualan
Activity  Diagram Peramalan  menggambarkan  kejadian pada saat melakukan proses untuk mengelola data peramalan. Berikut adalah activity diagram Data Peramalan yang dibuat:
Gambar 5. Activity Diagram Peramalan
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 59
Received: Jan 20 th , 2024 | Published: March 18 th , 2024
Sequence  diagram penjualan  menggambarkan  proses  yang terjadi  pada  sistem  disaat  admin  melakukan  proses  untuk mengelola  data  penjualan.  Seperti  ditunjukan  pada  gambar sebagai berikut :

## Gambar 6. Sequence Diagram Penjualan
Sequence Diagram peramalan menggambarkan proses yang terjadi  pada  sistem  disaat owner melakukan  proses  untuk meramalkan  data  penjualan.  Seperti  ditunjukan  pada  gambar sebagai berikut :
Gambar 7. Sequence Diagram Peramalan
Class Diagram  digunakan  untuk  menampilkan  kelas-kelas maupun  paket-paket  yang  ada  pada  suatu  sistem  yang nantinya akan digunakan. Berikut class yang dibuat :

## Gambar 8. Class Diagram

## 3.2. Implemetasi System
Sistem  ini  dibangun  dengan  beberapa  halaman  mulai    dari halaman  login,  halaman  utama,  halaman  data  barang,  data penjualan  serta  halaman  peramalan. Berikut  adalah  tampilan dari system :

## 1. Halaman Login
Halaman  login  merupakan  halaman  yang  digunakan  oleh user pertama sebelum masuk ke system. Dalam form login ini terdapat autentifikasi user name dan password sebagai verifikasi  bahwa  user  tersebut  sudah  sah  terdaftar  dalam sistem.
Gambar 9. Halaman Login 2. Halaman Data Barang
Halaman data barang merupakan halaman yang digunakan untuk mengelola data barang yang tersedia.
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 60
Received: Jan 20 th , 2024 | Published: March 18 th , 2024

## Gambar 10. Halaman Data Barang

## 3. Halaman Penjualan
Halaman  penjualan  digunakan  untuk  menyimpan  data penjualan yang nantinya data penjualan ini akan disimpan ke database untuk keperluan proses peramalan

## Gambar 11. Halaman Penjualan

## 4. Halaman Peramalan
Halaman peramalan merupakan halaman yang berisi tabel data  barang  dan  tombol  peramalan    yang  berfungsi  untuk memproses peramalan

## Gambar 12. Halaman Peramalan

## 5. Halaman Hasil Peramalan
Halaman  hasil  peramalan  berisi  hasil  dari  perhitungan menggunakan metode regresi linear sederhana dari produk yang dipilih pada halaman sebelumnya,
Gambar 13.  Halaman Hasil Peramalan
Gambar 14. Hasil Peramalan

## IV.K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan pada PT SR12  Herbal  Perkasa  distributor  Serang  pada  Implementasi Data Mining Pola Penjualan Pendekatan Regresi Linear maka ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Implementasi    yang  dilakukan  pada  sistem data  mining pola  penjualan  dengan  pendekatan  regresi  linear  pada sistem  prediksi  dapat  bekerja  dengan  baik  dan  memiliki hasil  yang  sama  antara  perhitungan  sistem  dengan perhitungan manual.
2. Hasil  implementasi  dari  aplikasi  data  mining  ini  dapat menjadi masukan bagi pemilik usaha untuk meningkatkan pemasaran  dan  strategi  penjualan.  Berdasarkan  hasil pengujian pengkuadratan prediksi pada data testing produk Deospray  Reguler  didapatkan  hasil  sebesar  65,30466,. Selain itu pada produk Go Milk Ori 200gr didapatkan hasil sebesar  53,55691,  juga  pada produk  Go  Milk  Ori  600gr didapatkan hasil sebesar 51,25978, maka dapat disimpulkan  semakin  kecil  nilai  RMSE,  semakin  baik performa model dalam memprediksi nilai aktual. sehingga hasil prediksi dapat dijadikan sebagai bahan pertimbangan perusahaan

## V. S ARAN
Saran  yang  dapat  diberikan  untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai  berikut, untuk  kedepannya  prediksi  penjualan
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 61
Received: Jan 20 th , 2024 | Published: March 18 th , 2024
ini dapat dimodifikasi dengan menggunakan metode yang lain, seperti metode trand moment, least square, single exponential smoothing, fuzzy time series agar terlihat perbandingan hasil yang lebih baik.

## R EFERENSI
[1] Ababil, O. J., Wibowo, S. A., & Zulfia Zahro’, H. (2022). Penerapan  Metode  Regresi  Linier Dalam  Prediksi Penjualan Liquid Vape Di Toko Vapor Pandaan Berbasis Website. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika), 6(1), 186 – 195. https://doi.org/10.36040/jati.v6i1.4537
[2] Alfandianto, A., Suharyanto, C. E., & Prasasti, F. N. Di.
(2021).  Analisis  Regresi  Linier  Guna  Mengetahui Pengaruh  Tingkat  Kematian  Kecelakaan  Lalu  Lintas
Terhadap Faktor Mabuk. SAINTEK : Jurnal Ilmiah Sains Dan Teknologi Industri, 5(1), 47 – 51. https://doi.org/10.32524/saintek.v5i1.246
[3] Arief  Nurdini,  &  Anita.  (2022).  Analisis  Peramalan Permintaan Tempe Gmo 450 Gram Dengan Menggunakan  Metode  Regresi  Linear. Jurnal  Ilmiah Teknik, 1(2), 131 – 142.
https://doi.org/10.56127/juit.v1i2.203 .
[4] Ariyani,  N.,  &  Arifin,  A.  Z.  (2021).  Prediksi  Tingkat Pengangguran  Terbuka  Kabupaten  Tuban  dengan Metode  Regresi  Linier  Sederhana. Jurnal  UNIROW, 03(01), 6 – 13.
[5] Galih,  M.,  Atika,  P.  D.,  &  Mukhlis.  (2023).  Prediksi Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linear  Di Koperasi  Karyawan  “Usaha  Bersama.” Journal  of Informatic  and  Information  Security, 3(2),  193 – 202. https://doi.org/10.31599/jiforty.v3i2.1354
[6] Prastyo,  H.  A.,  &  Wahyuningrum,  S.  E.  (2021). Memprediksi  Dan  Menganalisa  Penjualan  PT.  Mitra Asia  Synergy  Dengan  Metode  Regresi  Linear. Proxies : Jurnal Informatika, 3(1), 10 – 19. https://doi.org/10.24167/proxies.v3i1.3623
[7] Pressman, R. S. (2001). Prototype. Software Engineering
A Practitioner’s Aproach, Thomas Chasson , 31-32
[8] Ramadhan, R. F., & Mukhaiyar, R. (2020). Penggunaan
Database Mysql dengan Interface PhpMyAdmin sebagai Pengontrolan  Smarthome  Berbasis  Raspberry  Pi. 1(2), 129 – 134
[9] Syahriani,  S.  (2022).  Penerapan  Data  Mining  Dalam Menentukan  Pola  Penjualan  Sepatu  Menggunakan
Algoritma FP-Growth. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(6), 1920.
https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i6.5148
[10] Tahyani,  Sunge,  A.  S.,  & Wangsadanureja,  M.  (2022). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mempermudah  Produksi Diapers Dengan Menggunakan Algoritma Regresi Linier. Prosiding  SAINTEK:  Sains  Dan  Teknologi, 1(1),  176 – 179