## METODE REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK PREDIKSI OMSET PENYEWAAN KAMERA DI JOE KAMERA
Aditya Anggara, Karina Auliasari, Yosep Agus Pranoto Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1818080@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Joe Kamera merupakan toko yang menyewakan peralatan fotografi dan videografi yang berada di kabupaten Tulang Bawang Barat, Lampung. Untuk meraih keuntungan yang maksimal, Joe Kamera melakukan penyesuaian sumber  daya  perusahaan.  Yaitu  menambah  atau  mengurangi  unit  kamera  menyesuaikan  dengan  jumlah  omzet dibulan  sebelumnya.  Jika  jumlah  omzet  menurun,  pihak  Joe  Kamera  mengasumsikan  jumlah  omzet  dibulan selanjutnya  juga  akan  menurun.  Maka  akan  dilakukan  pengurangan  unit  kamera.  Begitu  juga  sebaliknya.  Jika jumlah omzet naik, pihak Joe Kamera mengasumsikan jumlah omzet dibulan selanjutnya juga akan naik. Maka akan dilakukan penambahan unit kamera. Namun setelah dievaluasi, ternyata dengan cara tersebut tidaklah efektif. Karena hanya melihat secara sekilas fluktuasi data historisnya. Terkadang ketika mengasumsikan jumlah omzet dibulan  selanjutnya  akan  menurun  dan  melakukan  pengurangan  unit  kamera,  ternyata  permintaan  dibulan selanjutnya  justru  naik.  Ini  menyebabkan  kurang  maksimalnya  keuntungan  yang  didapat  karena  tidak  bisa melayani permintaan pelanggan yang ada. Begitu juga sebaliknya. Hal inilah yang menyebabkan pihak Joe Kamera mengalami kesulitan dalam menentukan suatu keputusan dalam penambahan atau pengurangan unit kamera. Hal ini  juga  sangat  berdampak  terhadap  omzet  perusahaan.  Dari  permasalahan  tersebut,  penulis  membuat  sebuah aplikasi yang bisa memprediksi jumlah omzet dibulan selanjutnya dan memberikan rekomendasi keputusan unit kamera apa yang harus ditambah atau dikurangi jumlahnya. Pada aplikasi terdapat fitur untuk memasukkan data transaksi  harian.  Dari  data  tersebut  akan  dikategorikan  berdasarkan  peroide  dan  kemudian  dilakukan  prediksi omzet diperiode selanjutnya. Untuk memprediksi jumlah omzet menggunakan metode Regresi Linier Berganda. Dari data transaksi yang penulis dapat dari narasumber. Yaitu data transaksi bulan Agustus 2021 hingga Oktober 2022, didapatkan hasil prediksi bulan November 2022 sebesar Rp. 2.045.052,-. Setelah didapatkan hasil prediksi, didapatkan selisih sebesar Rp.60.052,- dengan data omzet aktual bulan November 2022 (Rp. 1.985.000, -). Dan dilakukan pengujian dengan menggunakan Mean Absolute Percentage (MAPE) dengan hasil 200% yang berarti metode Regresi Linier Berganda buruk jika digunakan untuk memprediksi jumlah omzet diperiode selanjutnya.
Kata kunci :  Sewa Kamera, Regresi Linier Berganda, Mape, Omzet

## 1. PENDAHULUAN
Joe  Kamera  merupakan  toko  yang  menyewakan peralatan  fotografi  dan  videografi  yang  berada  di kabupaten  Tulang  Bawang  Barat,  Lampung.  Joe Kamera  memiliki  berbagai  macam  peralatan  fotografi dan  videografi  yang  jumlahnya  banyak  untuk memenuhi kebutuhan para pelanggannya. Oleh karena itu,  Joe  Kamera  memiliki  banyak  sekali  pelanggan bahkan pelanggannya ada yang berasal dari luar kota.
Untuk  meraih  keuntungan  yang  maksimal,  Joe Kamera  melakukan  penyesuaian  sumber  daya perusahaan.  Yaitu  menambah  atau  mengurangi  unit kamera  menyesuaikan  dengan  jumlah  omzet  dibulan sebelumnya.  Jika  jumlah  omzet  menurun,  pihak  Joe Kamera  mengasumsikan  jumlah  omzet  dibulan selanjutnya juga akan menurun. Maka akan dilakukan pengurangan unit kamera. Begitu juga sebaliknya. Jika jumlah omzet naik, pihak Joe Kamera mengasumsikan jumlah  omzet  dibulan  selanjutnya  juga  akan  naik. Maka akan dilakukan penambahan unit kamera.
Namun  setelah  dievaluasi,  ternyata  memprediksi jumlah omzet dibulan selanjutnya dengan cara tersebut tidaklah  efektif.  Karena  hanya  melihat  kenaikan  atau penurunan jumlah omzet dibulan sebelumnya.
Terkadang  ketika  mengasumsikan  jumlah  omzet dibulan  selanjutnya  akan  menurun  dan  melakukan pengurangan unit kamera, ternyata permintaan dibulan selanjutnya  justru  naik.  Ini  menyebabkan  kurang maksimalnya  keuntungan  yang  didapat  karena  tidak bisa melayani permintaan pelanggan yang ada. Begitu juga  sebaliknya.  Hal  inilah  yang  menyebabkan  pihak Joe  Kamera  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan suatu keputusan dalam penambahan atau pengurangan unit  kamera.  Hal  ini  juga  sangat  berdampak  terhadap omzet perusahaan.
Dari  permasalahan  tersebut,  penulis  membuat sebuah  aplikasi  yang  bisa  memprediksi  jumlah  omzet dibulan  selanjutnya  dan  memberikan  rekomendasi keputusan  unit  kamera  apa  yang  harus  ditambah  atau dikurangi jumlahnya. Aplikasi dibuat berbasis website dan  perhitungan  prediksinya  menggunakan  metode Regresi Linier Berganda yang bisa memprediksi omzet dimasa yang akan datang dan memberikan rekomendasi keputusan dengan data historis yang ada. Dengan aplikasi ini diharapkan dapat membantu pihak Joe Kamera dalam menentukan keputusan kapan harus menambah atau mengurangi jumlah unit kamera yang dimilikinya.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Hasil Penelitian Terkait
Menurut  penelitian  Yaya  Asohi  yang  berjudul” Implementasi  Algoritma  Regresi  Linear  Berganda Untuk  Prediksi  Penjualan”.  Penelitian  ini  bertujuan untuk membuat aplikasi yang bisa memprediksi jumlah penjualan  pada  toko  kelontong.  Peneliti  melakukan prediksi  dengan  mengolah  data  penjualan  mulai  dari bulan  Januari  2018  sampai  dengan  Desember  2019 yaitu  berjumlah  339.430.  Hasil  yang  didapatkan  dari penelitian  ini  menghasilkan  jumlah  prediksi  penjulan barang  untuk  tahun  2020  sebesar  169.715  barang dengan  tingkat  error  yang  diperoleh  dari  perhitungan metode  Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  sebesar 40,476 [1].
Menurut penelitian Siswo Adiguno yang berjudul “Prediksi Peningkatan Omzet Penjualan Menggunakan Metode  Regresi  Linier  Berganda”.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  aplikasi  yang  bisa memprediksi  omzet  perusahaan  distributor  makanan ringan dibulan selanjutnya. Peneliti melakukan prediksi dengan  mengolah  data  penjualan  setiap  produk  yang dimiliki  pada  bulan  Agustus  2021.  Penelitian  ini menghasilkan  prediksi  penjualan  bulan  September terjadi kenaikan dan penurunan pada setiap produknya [2].
Menurut  penelitian  Imam  Sudiyat  Nur  Cahyo yang  berjudul  “Peramalan  Sewa  Kit  Kamera Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Holt”. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi yang  bisa  memprediksi  jumlah  frekuensi  transaksi penyewaan pada periode mendatang. Peneliti melakukan  prediksi  dengan  mengolah  data  transaksi penyewaan  selama  periode  Januari  2019  –  Desember 2020.  Pengujian  pada  peneliatian  ini  menggunakan MAPE.  Hasil  penelitian  ini  mendapatkan  kombinasi parameter terbaik berada pada nilai alpha 0,7 dan beta 0,3.  Peramalan  jumlah  frekuensi  unit  kamera menunjukan nilai MAPE terkecil sebesar 49% dengan tingkat  akurasi  sebesar  51%.  Sedangkan  hasil peramalan  yang  menunjukan  nilai  MAPE  terbesar dengan nilai 165% dengan tingkat akurasi sebesar 65% [3].
Menurut penelitian Indah Wahyuni yang berjudul “Sistem Peramalan Penjualan Perumahan di Kabupaten Lamongan  Dengan  Menggunakan  Metode  Regresi Linier  Berganda”.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi jumlah pembeli perumahan di kabupaten Lamongan.  Peneliti  melakukan  prediksi  dengan mengolah  data  penjualan  sebanyak  144  baris  dengan berbagai  tipe  rumah.  Pengujian  keakuratan  pada peneliatian  ini  menggunakan  mean  squared  error. Penelitian ini menghasilkan persamaan y = 8,994+0,021x1-0,573x2-1,475x3 dengan nilai rata-rata error  MSE  =  5,557  yang  diartikan  hasil  penilitian  ini akurat [4].
Menurut  penelitian  Elvri  Rahayu  yang  berjudul “Penerapan  Algoritma  Regresi  Linier  Berganda  Pada Estimasi  Penjualan  Sepeda  Motor”.  Penelitian  ini bertujuan untuk memperoleh estimasi penjualan sepeda
motor  dimasa  yang  akan  datang.  Peneliti  melakukan prediksi  dengan  mengolah  data  selama  bulan  Januari hingga  Desember  2020  dengan  variabel  data  motor matic dan manual. Penelitian ini menghasilkan estimasi peningkatan penjualan pada 5 bulan kedepan [5].

## 2.2. Dasar Teori
A. Metode Regresi Linier Berganda
Regresi Linear Berganda adalah metode peramalan yang memiliki ciri – ciri variabel tidak bebas berjumlah satu dan variabel bebas berumlah lebih dari satu.  Analisa  ini  untuk  mengetahui  arah  hubungan antara  variabel,  apakah  masing-masing  variabel independen berhubungan positif atau negatif dan untuk memprediksi nilai dari variabel independen mengalami kenaikan atau penurunan [6]. Yang jadi pembeda antara Regresi  Linier  Sederhana  adalah  jumlah  variabel variabel  bebas.  Regresi  Linier  Sederhana  hanya  ada satu variabel bebas dan variabel tidak bebas [7].
Adapun  rumus  perhitungan  metode  Regresi Linear Berganda sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 (1) Keterangan: Y =  variabel  tak  bebas  (nilai  yang akan diprediksi) a = konstanta b1, b2, b3  = koefisien regresi X1, X2, X3 = variabel bebas
Konstanta a dan koefisien-koefisien regresi b1, b2 dan b3 dapat dihitung menggunakan rumus:
𝑎 =
[ 𝑛 ∑𝐱𝟏 ∑𝐱𝟐 ∑𝐱𝟏 ∑𝒙𝟏 𝟐 ∑𝐱𝟏𝐱𝟐 ∑𝐱𝟐 ∑𝐱𝟏𝐱𝟐 ∑𝒙𝟐 𝟐 ∑𝐱𝟑 ∑𝐱𝟏𝐱𝟑 ∑𝐱𝟐𝐱𝟑 ∑𝐱𝟑 ∑𝐱𝟏𝐱𝟑    ∑𝐱𝟐𝐱𝟑 ∑𝒙𝟑 𝟐 ] (2)
𝐻 = [
∑𝐲 ∑𝐱𝟏𝐲 ∑𝐱𝟐𝐲
∑𝐱𝟑𝐲 ] 𝑎 = det 𝑀1 det 𝑀 𝑏1 = det 𝑀2 det 𝑀 𝑏2 = det 𝑀3 det 𝑀 𝑏3 = det 𝑀4

## det 𝑀
Pada gambar 1 dijelaskan alur perhitungan regresi linier berganda untuk memprediksi omzet.
Gambar 1. Flowchart Algoritma Metode Regresi Linier Berganda [7]
Diawali dengan menghitung koefisien regresi b1, b2  dan  b3.  Kemudian  dilanjutkan  menghitung konstanta a dengan mengambil hasil dari perhitungan koefisien. Lalu menghitung persamaan regresi dengan mengambil  hasil  dari  perhitungan  konstanta.  Dan untuk nilai variabel x1, x2 dan x3 menggunakan data sebelumnya. Lalu muncullah hasil prediksinya.

## B. Perhitungan Keakurasian
Dalam  peramalan  terdapat  banyak  metode  yang dapat  digunakan,  namun  tidak  semua  metode  dapat sesuai  dengan  kasus  yang  ada.  Secara  umum  ada  tiga jenis perhitungan untuk melihat seberapa besar tingkat kesalahan dalam peramalan, yaitu: 1. MAD (Mean Absolute Deviation )
MAD (Mean Absolute Deviation) adalah perhitungan  keakurasian  yang  digunakan  untuk menghitung rata-rata kesalahan mutlak.
𝑀𝐴𝐷 = ∑ |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛| 𝑛 (3)
Persamaan  3  menjelaskan  bahwa  ∑  |  Aktual  - Forecast | adalah hasil absolut pengurangan antara nilai aktual  dan  nilai  hasil  peramalan  masing-masing periode.  Yaitu  apabila  hasilnya  bernilai  negatif  akan menjadi  positif.  Selanjutnya  dilakukan  penjumlahan terhadap  hasil-hasil  pengurangan  tersebut.  Dan hasilnya dibagi dengan jumlah periode yang digunakan untuk perhitungan.
2. MSE (Mean Square Error)
MSE  (Mean  Square  Error) adalah perhitungan yang digunakan untuk menghitung rata-rata kesalahan berpangkat.
𝑀𝑆𝐸 = ∑ |𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛|2 𝑛−1 (4)
Persamaan  4  menjelaskan  bahwa  ∑  |  Aktual  - Forecast | adalah hasil absolut pengurangan antara nilai aktual  dan  nilai  hasil  peramalan  masing-masing periode.  Yaitu  apabila  hasilnya  bernilai  negatif  akan menjadi  positif.  Selanjutnya  dilakukan  penjumlahan terhadap hasil-hasil pengurangan tersebut dan kemudian  dikuadratkan.  Dan  hasilnya  dibagi  dengan jumlah  periode  yang  digunakan  untuk  perhitungan yang sudah dikurangi satu.
3. MAPE (Mean Absolute Percent Error)
Mean Absolute Percentage Error ( MAPE ) adalah salah  satu  dari  beberapa  cara  yang  digunakan  dalam evaluasi untuk mengukur ketepatan atau akurasi suatu hasil  prediksi  yang  sangat  umum  digunakan. Sedangkan menurut R. Mubarak dan E. Esyudha (2020) MAPE adalah  suatu  ukuran  ketetapan  relative  yang digunakan  untuk  menghitung  kesalahan  absolut  pada tiap periode dibagi dengan hasil observasi  nyata pada periode  tersebut  kemudian  dihitung  rata  –  ratanya. Adapun rumus perhitungannya sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = |∑ ( 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙−𝑃𝑒𝑟𝑎𝑚𝑎𝑙𝑎𝑛 𝐴𝑘𝑡𝑢𝑎𝑙 )100| 𝑛 (5)
Pada  persamaan  5  terdapat  simbol  absolut  yang apabila  hasil  perhitungan  bernilai  negatif,  maka  akan tetap  bernilai  positif.  Dari  hasil  perhitungan  rumus tersebut  akan  didapatkan  seberapa  besar  kesalahan peramalan  dibandingkan  dengan  nilai  sebenarnya. Apaibla  nilai  kesalahan  ( percentage  error )  yang didapat  semakin  kecil,  maka  semakin  akurat  hasil peramalan  tersebut  [8].  Adapun  tingkat  keakurasian dari perhitungan MAPE dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1. Persentase keakurasian MAPE [8] Persentase Keterangan < 10 % Sangat baik 10% - 20% Baik 20% - 50% Layak > 50% Buruk
C. Perhitungan Keakurasian
Dalam menghitung keakurasian hasil perhitungan metode Regresi Linier Berganda menggunakan MAPE (Mean  Absolute  Percent  Error).  MAPE  ini  digunakan karena  ukuran  variabel  peramalan  merupakan  faktor penting  dalam  mengevaluasi  akurasi  peramalan tersebut. MAPE  memberikan  petunjuk seberapa besar kesalahan  peramalan  dibandingkan  dengan  nilai sebenarnya [9].

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1. Metode Regresi Linier Berganda Flowchart metode regresi linier berganda ditunjukkan pada gambar 2
Gambar 2. Flowchart Algoritma Metode Regresi Linier Berganda
Pada  gambar  2  diawali  dengan  melakukan inisialisasi  variabel.  Yaitu  jumlah  unit  kamera  (x1), jumlah durasi (x2), jumlah transaksi (x3) dan omzet (y). Dilanjutkan  dengan  menghitung  koefisien  regresi  b1, b2  dan  b3  dengan  memanggil  data  dari database . Kemudian dilanjutkan menghitung konstanta a dengan mengambil  hasil  dari  perhitungan  koefisien.  Lalu menghitung  persamaan  regresi  dengan  mengambil hasil  dari  perhitungan  konstanta.  Dan  untuk  nilai variabel  x1,  x2  dan  x3  menggunakan  data  bulan sebelumnya. Lalu muncullah hasil prediksi omzetnya.
Dalam  perhitungan  ini,  data  yang  digunakan yaitu  data  transaksi  bulan  Agustus  2021  hingga November  2022.  Data  tersebut  digunakan  dalam perhitungan regresi linier berganda untuk memprediksi  jumlah  omzet  penyewaan  Joe  Kamera dibulan  selanjutnya.  Data  transaksi  bulan  Agustus 2021  hingga  November  2022  ditunjukkan  pada  tabel 2.
Tabel 2. Data transaksi periode Agustus 2021 hingga November 2022
Periode Jumlah Unit Kamera Jumlah Durasi (Jam) Jumlah Transaksi Omzet x1 x2 x3 y 2021-08 17 565 76 Rp   3.425.000 2021-09 18 735 92 Rp   5.020.000 2021-10 17 1301 125 Rp   7.760.000 2021-11 17 784 101 Rp   5.200.000 2021-12 17 1003 102 Rp   5.800.000 2022-01 16 857 117 Rp   5.480.000 2022-02 16 493 69 Rp   3.035.000 2022-03 15 388 61 Rp   2.745.000 2022-04 16 215 46 Rp   1.590.000 2022-05 16 662 105 Rp   4.660.000 2022-06 17 322 46 Rp   2.010.000 2022-07 17 632 60 Rp   4.165.000 2022-08 17 294 49 Rp   1.910.000 2022-09 17 270 52 Rp   1.890.000 2022-10 17 291 49 Rp   2.150.000 2022-11 17 278 40 Rp   1.985.000 TOTAL 250 8.812 1.150 Rp 56.840.000
Data  tabel  2  dihitung  matriksnya  dengan menggunakan  persamaan  2.  Setelah  melakukan perhitungan  matriks  dan  mendapatkan  nilai  a  dan koefisien-koefisien regresi b1, b2 dan b3, barulah dapat dilakukan  perhitungan  regresi  linier  berganda  untuk memprediksi  total  omzet  dibulan  selanjutnya.  Dalam perhitungan  ini  data  variabel  jumlah  unit  kamera, durasi dan transaksinya diambil dari bulan sebelumnya. Y = a + b1.x1 + b2.x2 + b3.x3 Y   -878.896  +  (52.213  x  17  )  +  (4.630  x  291  )  + (14.060 x 49 ) Y = 2.045.052 Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  metode Regresi  Linier  Berganda,  jumlah  omzet  pada  periode selanjutnya (Oktober) diprediksi sebesar Rp. 2.045.052 ,-
3.2. Flowchart Arsitektur  Aplikasi  Peramalan Omzet Joe Kamera Flowchart arsitektur aplikasi peramalan omzet joe kamera ditunjukkan pada gambar 3
Gambar 3. Flowchart Arsitektur Aplikasi Peramalan Omzet Joe Kamera
Pada gambar 3 berawal dari input data inventori, data transaksi harian, jumlah unit kamera yang dimiliki dalam periode tertentu. Kemudian dilakukan perhitungan konstanta a dan koefisien-koefisien regresi b1,  b2  dan  b3.  Lalu  menghitung  persamaan  1  yang menghasilkan  jumlah  prediksi  omzet.  Hasil  prediksi jumlah  omzet  digunakan  untuk  merekomendasikan keputusan penambahan atau pengurangan unit kamera.

## 3.3.  Rekomendasi Keputusan
Setelah  melakukan  prediksi  jumlah  omzet, aplikasi  akan  memberikan  rekomendasi  keputusan dengan ketentuan yang dijelaskan pada gambar 4.
Gambar 4. Flowchart Rekomendasi Keputusan
Pada  gambar  4  menjelaskan  bagaimana  aplikasi dalam  merekomendasikan  keputusan.  Jika  prediksi omzet kurang dari hasil penjumlahan biaya operasional dan minimal profit yang diinginkan, maka aplikasi akan merekomendasikan  untuk  menjual  kamera  yang  tidak laris.  Jika  tidak,  apabila  1/3  dari  prediksi  omzet  lebih dari  harga  kamera  terlaris,  maka  aplikasi  akan merekomendasikan  untuk  menambah  jumlah  unit kamera  terlaris.  Jika  tidak,  maka  aplikasi  akan merekomendasikan  untuk  mempertahankan  jumlah unit kamera yang ada.

## 3.4.   Struktur Menu
Struktur menu pada aplikasi peramalan omzet joe kamera ditunjukkan pada gambar 5.
Gambar 5. Struktur Menu
Gambar 5 merupakan struktur menu pada website . Pada  saat  pertama  kali website diakses  akan menampilkan halaman dashboard. Pada bagian sebelah kiri  halaman  terdapat  menu  yang  berisi  pilihan dashboard dan  data.  Menu  data  memiliki  sub  menu inventori,  transaksi,  dan  pengeluaran.  Dan  sub  menu transaksi memiliki sub menu harian dan bulanan
3.5. Struktur Menu
Desain database pada aplikasi peramalan omzet joe kamera ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Desain Database
Terdapat  3  tabel  yang  saling  berelasi  untuk menyimpan data yang nantinya akan diolah. Yaitu tabel t_inventori,  tabel  t_transaksi,  dan  tabel  t_transaksi2. Tabel  t_transaksi  membutuhkan  detail  data  dari  tabel t_inventori  yang  dihubungkan  dengan  kolom  kd_inv. Pada  tabel  t_transaksi2  membutuhkan  data  jumlah transaksi,  durasi  dan  omzet  yang  didapat  dari t_transaksi melalui kolom periode.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.  Tampilan halaman perhitungan regresi linier berganda
Halaman  perhitungan  metode  regresi  linier berganda  menampilkan  setiap  langkah  perhitungan metode  regresi  linier  berganda.  Tampilan  halaman perhitungan metode regresi linier berganda ditunjukkan pada gambar 7.
Gambar 7. tampilan halaman perhitungan regeresi linier berganda

## 4.2.  Tampilan halaman prediksi
Halaman  prediksi  menampilkan  data  omzet berupa  grafik  dan  kolom  untuk  meng input kan  biaya operasional  dan  minimal  profit.  Pada  halaman  ini pengguna  meng input kan  biaya  operasional  dan minimal  profit  yang  diinginkan  yang  nantinya digunakan  untuk  rekomendasi  keputusan.  Tampilan halaman prediksi ditunjukkan pada gambar 8.

## Gambar 8. tampilan halaman pengeluaran

## 4.3.  Tampilan halaman rekomendasi keputusan
Halaman  prediksi  menampilkan  hasil  prediksi omzet,  rekomendasi  keputusan  dan  data  omzet  aktual dan  prediksi  berupa  grafik.  Pada  sisi  kiri  halaman terdapat sidebar yang  berfungsi  untuk  masuk  ke halaman dashboard ,  inventori,  transaksi  harian,  dan transaksi  bulanan.  Tampilan  halaman  prediksi ditunjukkan pada gambar 9.
Gambar 9. tampilan halaman prediksi dan rekomendasi keputusan

## 4.4.  Pengujian keakurasian prediksi omzet
Hasil  dari  perhitungan  prediksi  jumlah  omzet bulan November pada sub bab 3.2 yaitu Rp. 2.045.052,- . Sedangkan nilai aktual (omzet bulan November) yang tercantum  pada  tabel  1  yaitu  Rp.  1.985.000,-.  Jika keduanya  dibandingkan  memiliki  selisih  sebesar  Rp. 60.052,-.
Untuk menguji seberapa kuat tingkat keakurasian hasil prediksi dilakukan perhitungan dengan persamaan 5,  yaitu  metode Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE ). Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil prediksi omzet dengan nilai omzet aktual.
𝑀𝐴𝑃𝐸 =
| ( 1.985.000 − 2.045.052
1.985.000 ) 100|
1
𝑀𝐴𝑃𝐸 = | ( −59.053 1.985.000 ) 100| 1 𝑀𝐴𝑃𝐸 = |(−0,0297496221662469)100| 1 𝑀𝐴𝑃𝐸 = |−2,974962216624685|
1
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 2,974962216624685
Dengan  Nilai  Mean  Absolute  Percentage Error ( MAPE ) = 0.20168546635919 atau 200% menunjukkan bahwa tingkat keakurasian buruk.

## 4.5.  Pengujian fungsionalitas
Pada pengujian fungsionalitas aplikasi dilakukan pengujian untuk memastikan apakah semua kebutuhan fungsional yang diharapkan sudah ada dan bisa berjalan dengan  pada  aplikasi.  Pengujian  dilakukan  dengan mencoba  semua  fitur  yang  ada  pada  aplikasi  apakah bekerja  dengan  baik  atau  tidak.  Pengujian  dilakukan pada 2 browser pada perangkat dengan spesifikasi CPU yang  digunakan  adalah  AMD  A8-7410  Processor (4MB Cache, up to 2.2 GHz), RAM 12 GB. Hasil dari pengujian fungsionalitas sistem dapat ditujukkan pada Tabel 4

## Tabel 4. Pengujian fungsionalitas aplikasi
No. Fitur Browser Microsoft Edge Google Chromer 1 Menampilkan data transaksi √ √ 2 Menambah data transaksi √ √ 3 Merubah data transaksi √ √ 4 Menghapus data transaksi √ √ 5 Menampilkan data inventori √ √ 6 Menambah data inventori √ √ 7 Merubah data inventori √ √ 8 Menghapus data inventori √ √ 9 Menampilkan data pengeluaran √ √ 10 Menambah data pengeluaran √ √ 11 Merubah data pengeluaran √ √
12 Menghapus data pengeluaran √ √ 13 Menampilkan prediksi omzet √ √ 14 Memberikan rekomendasi keputusan √ √ 15 Pengujian keakurasian √ √ Persentase 100% 100%
Keterangan: √ = Berjalan x = Tidak berjalan
Berdasarkan  Tabel  4  diketahui  bahwa  seluruh kebutuhan  fungsional  dan  semua  fungsi  sudah diterapkan dan dapat berjalan dengan baik 100% pada browser Microsoft Edge dan Google Chrome.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  dilakukan dalam  pembuatan  aplikasi  prediksi  omset,  maka disimpulkan  berdasarkan  hasil  perhitungan  metode regresi linier berganda, jumlah prediksi omzet dibulan November  2022  sebesar  Rp. 2.045.052 ,-.  Maka direkomendasikan untuk menjual kamera yang kurang laris. Yaitu Canon 500 D atau Canon 450 D. Metode regresi  linier  berganda  buruk  digunakan  untuk memprediksi  omset  dibulan  selanjutnya  berdasarkan hasil  pengujian  menggunakan MAPE dengan  nilai 200%.  Beberapa  saran  yang  dapat  penulis  berikan untuk  pengembangan  selanjutnya  yaitu  dalam pengujian  keakurasian  bisa  menambahkan  metode Root Mean Square Error (RMSE), Mean Square Error (MSE),  Mean  Absolute  Error  (MAE),  m enggunakan variabel selain yang sudah digunakan dalam penelitian ini,  menambahkan  fitur  pencatatan  transaksi  yang lebih  detail  layaknya  aplikasi Point  of  Sales  (POS), m enambahkan fitur peramalan untuk setiap produk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Y.  Asohi,  “Implementasi  Algoritma  Regresi Linier  Berganda  Untuk  Prediksi  Penjualan”, Universitas Bina Darma, 2020.
[2]  S.  Adiguno,  “Prediksi  Peningkatan  Omzet Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda”, STMIK Triguna Yetri 2022.
[3]  D. Tampubolon dan D. Saripurna, “Implementasi Regresi  Linier  Berganda  Untuk  Memprediksi Tingkat Penjualan Alat Kelistrikan,” 2020.
[4]  I. Wahyuni, N. Nafi’iyah, dan Masruroh, “Sistem Peramalan  Penjualan  Perumahan  di  Kabupaten Lamongan  Dengan  Menggunakan  Metode Regresi Linier Berganda”, Semin. Nas. Sist. Inf. 2019, no. September, hlm. 1969–1973, 2019.
[5]  Rahayu  Elvri,  “Penerapan  Algoritma  Regresi Linier Berganda Pada Estimasi Penjualan Sepeda Motor”, STIKOM Tunas Bangsa,
Pematangsiantar, Vol. 1, No. 1, pp. 1~10, 2022.
[6]  R.  Yadaruddin,  “Forecasting  Untuk  Kegiatan Ekonomi dan Bisnis”, 2019
[7]   D. Tampubolon and D. Saripurna, “Implementasi Regresi  Linier  Berganda  Untuk  Memprediksi Tingkat Penjualan Alat Kelistrikan,”  vol. 3, no. 1, pp. 176–185, 2020.
[8]  F.  Rizky,  Y.  Syahra,  I.  Mariami,  and  _  Y., “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Target  Pemakaian  Stok  Barang  Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” J. SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan Komputer), vol. 18, no. 2, p. 167, 2019.
[9]  A.  Rahman,  “Metode  Regresi  Linier  Sederhana Untuk Prediksi Untuk Prediksi Harga Ubi Kayu di  CV  Harum  Mekar”,  Universitas  Sanata Dharma Yogyakarta, 2021.