## IMPLEMENTASI DATA MINNING MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN DAN CASHFLOW DI AYAM GEPREK CAP CANGKIR
Salman Alfarisi, Rini Astuti, Fadhil M Basysyar Teknik Informatika, STIMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No 10B Karyamulya Kecamatan Kesambi Kabupaten Cirebon Alfarisisalman61@gmail.com

## ABSTRAK
Ayam geprek  merupakan  makanan  khas Indonesia.  Ayam  Geprek Cap Cangkir  merupakan  usaha  kuliner yang bergerak di bidang makanan dan minuman. Salah satu tantangan yang dihadapi adalah prediksi penjualan yang masih dilakukan secara manual. Prediksi penjualan secara manual mempunyai beberapa kelemahan, salah satunya adalah rendahnya keakuratan perkiraan penjualan. Hal ini dapat mengakibatkan tidak akuratnya prediksi perhitungan  penjualan.  Data  mining  merupakan  teknik  analisis  data  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi penjualan.  Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  adalah  algoritma  regresi linier. Regresi linier  merupakan teknik statistik  yang digunakan untuk  memprediksi nilai suatu  variabel terikat berdasarkan  nilai  variabel  bebasnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  data  mining menggunakan algoritma regresi linier untuk memprediksi penjualan pada Ayam Geprek Cap Cangkir. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penjualan antara bulan Agustus 2023-Desember 2023. Data tersebut terdiri  dari  variabel  seperti  tanggal,  jumlah  penjualan,  dan  jenis  produk.  Pemodelan  regresi  linier  dilakukan dengan menggunakan Rapid Miner. Hasil Prediksi hasil Skor pada Roots Mean Squared Error (RMSE) adalah 69385, sedangkan skor yang dihasilkan pada Relative Eror Score adalah 99.53%. Berdasarkan hasil prediksi yang di dapatkan, penjualan mengalami peningkatan dari hari ke hari dan skor tertinggi di dalam satu tahun prediksi menghasilkan nilai 123212.
Kata kunci :  Data mining, Regresi Linear, Clashflow, Ayam Geprek
1. PENDAHULUAN
Perekonomian Indonesia telah mengalami pertumbuhan  pesat  baru-baru  ini,  berikut  dengan populasi  yang  muncul  dari  kelas  menengah  dan konsumen  makmur  (MAC).  Menurut  laporan  Boston Consulting Group pada tahun 2013, saat ini ada sekitar 74 juta Mac di Indonesia, dan itu akan berlipat ganda pada  tahun  2020  sampai  dengan  141  juta  orang. Meskipun  rupiah  melemah  dan  jatuh  dari  harga minyak,  permintaan  domestik  tetap  kuat  dengan sebagian  besar  konsumsi  tersegmentasi  menjadi barang,  kendaraan,  layanan  tahan  lama,  hotel  dan restoran.  Meningkatnya  gaya  hidup  dan  sibuk  di daerah  perkotaan  adalah  salah  satu  faktor  untuk konsumsi  yang  tinggi  ini.  Orang  memiliki  sedikit waktu  untuk  melakukan  pekerjaan  rumah  tangga, termasuk memasak; karenanya, memilih restoran atau rumah  pengiriman  pilihan  yang  nyaman  untuk menikmati  kegiatan  sehari-hari.  Pada  umumnya restoran hanya dijadikan sebagai tempat untuk makan tapi  pada  jaman  sekarang  restoran  bukan  hanya dijadikan sebagai tempat makan saja tapi juga menjadi tempat  berkumpulnya  anak  muda  dan  keluarga. Transaksi  pada  restoran  pada  masa  lalu  menu  utama pada  restoran  berputar  pada  makanan  utama  tetapi dengan  perubahan  waktu  menu  yang  disukai  oleh pelanggan berubah seiring tren sehingga data transaksi pun  selalu  berubah-ubah.  Pada  suatu  restoran  proses transaksi  merupakan  nyawa  dari  restoran  sehingga penting  untuk  dilakukan  penggalian  informasi  dari data transaksi tersebut karena informasi dapat berguna
sebagai  tumpuan  manajer  restoran  mengambil keputusan  bisnis  seperti  melihat  peluang  dan pengalokasian  sumber  daya.  Selama  ini  kebanyakan proses  transaksi  restoran  masih  manual  dalam pencatatannya sehingga memakan waktu dan memungkinkan  terjadinya  kesalahan  dimana  bagian kasir  dan  dapur  salah  mengira  pesanan  sehingga makanan yang dibuat tidak sesuai pesanan pelanggan secara tidak langsung membuang sumberdaya dengan percuma  dengan  menggunakan  point  of  sales  dapat mengecek  terlebih  dahulu  untuk  ketersedian  menu tersebut  dan  mengurangi  kemungkinan  human  error dalam transaksi [1]. Data transaksi yang ada di dalam point  of  sales  masih  harus  dikelola  lagi  untuk mendapatkan informasi yang bisa membantu pengambilan strategi bisnis. Dari data transaksi dapat diprediksi penjualan menu apa yang laris dan kurang laris sehingga dapat meminimalkan sumber daya untuk menu  menu  yang  kurang  laris  dan  memaksimalkan penjualan menu yang laris sehingga dapat membantu efisiensi  restoran.maka  dibutuhkan  sebuah  algoritma yang dapat memprediksi penjualan restoran pada masa depan. Prediksi dapat dimanfaatkan untuk memperkirakan penjualan restoran. Prediksi dilakukan dengan  membuat  peramalan  untuk  melihat  nilai  di masa  depan  dengan  nilai  di  masa  lalu  [2].  Seiring berkembangnya  zaman,  kemampuan  POS  juga  dapat dikembangkan tidak hanya untuk mencatat penjualan aktual tetapi juga dapat dijadikan prediksi bagi pelaku usaha  dengan  penambahan  regresi  linear  ke  dalam software POS. Regresi linear adalah hubungan model
secara  linier  antara  variabel  dependen  dan  variabel bebas  untuk  memprediksi  nilai  dari  dependen  jika variabel  bebas  mengalami  perubahan  nilai  [3]. Algoritma ini yang akan memprediksi penjualan pada restoran  sehingga  kita  bisa  memprediksi  Penjualan bulan  berikutnya  agar  restoran  dapat  menentukan strategi  untuk  lebih  mengefektifkan  pengalokasian sumber  daya  yang  dimiliki  restoran.  Cash  flow restoran  yang  dipengaruhi  oleh  pemasukan  dan pengeluaran yang dilakukan oleh restoran dipengaruhi oleh  pola  penjualan  karna  saat  penjualan  meningkat modal  dan  biaya  pemasaran  yang  dikeluarkan  pun meningkat kita akan memprediksi juga cash flow yang terjadi  di  masa  depan  agar  restoran  dapat meningkatkan  penjualan.  Pada  penelitian  akan dilakukan prediksi penjualan dan cash flow pada data restoran  menggunakan  pemrograman  berbasis  web agar  dapat  menentukan  menu  yang  diprediksi penjualan  akan  meningkat  sehingga  restoran  dapat menentukan  strategi  untuk  meningkatkan  penjualan yang dilakukan oleh restoran[4].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Regresi  Linier  Properti  Untuk  Prediksi Penjualan Properti
Pada  Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan Ghebyla Najla Ayuni dan Devi Fitriana Yang berjudul “Penerapan  Metode  Regresi  Linear  untuk  Prediksi Properti pada PT XYZ”, mereka  melakukan prediksi penjualan properti dengan mengembangkan hubungan antara variabel dependen atau variabel akibat (Y) yang dipengaruhi oleh variabel independent atau sebab (X) menyimpulkan peramalan penjualan yang menggunakan  algoritma  prediksi  regresi  linear  dapat dikatakan  cukup  baik  berdasarkan  hasil  pengujian MSE, RMSE, dan MAPE[5]

## 2.2. Regresi  Linear  untuk  Prediksi  Penjualan Batik
Pada Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Tutik  Khotimah  dan  ratih  Nindyasari  yang  berjudul “Forecasting  Dengan  Metode  Regresi  Linier  Pada Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Memprediksi Jumlah  Penjualan  Batik  (Studi  Kasus  Kub  Sarwo Endah  Batik  tulis  Lasem)”,  melakukan  peramalan penjualan  agar  dapat  memprediksi  produksi  yang dibutuhkan  agar  meningkatkan  capaian  penjualan setiap  bulanya.  Metode  regresi  linier  terbukti  dapat memprediksi penjualan dengan baik berdasarkan data penjualan di masa lalu [2]

## 2.3. Rapid Minner
RapidMiner adalah aplikasi atau perangkat lunak yang berfungsi sebagai alat pembelajaran dalam ilmu data  mining  [6].  Platfrom  dikembangkan  oleh perusahaan  yang didedikasikan untuk semua  langkah yang  melibatkan  sejumlah  besar  data  dalam  bisnis komersial,  penelitian,  pendidikan,  pelatihan,  dan pembelajaran. RapidMiner memiliki sekitar 100 solusi pembelajaran  untuk  pengelompokan,  klasifikasi  dan
analisis  regresi.  RapidMiner  juga  mendukung  sekitar 22  format  file,  seperti  .xls,  .csv,  dan  sebagainya[7]. RapidMiner  membawa  kecerdasan  buatan  kepada perusahaan  melalui  platform  ilmu  data  yang  terbuka dan dapat diskalakan. RapidMiner dibangun untuk tim analisis,  mengintegrasikan  seluruh  siklus  ilmu  data, dari persiapan data hingga pembelajaran mesin hingga penyebaran  model  prediksi.  Lebih  dari  625.000 profesional analitis menggunakan produk RapidMiner untuk  meningkatkan  pendapatan,  mengurangi  biaya, dan menghindari risiko[8]

## 2.4. Regresi linier
Merupakan  sebuah  perhitungan  statistik  untuk menentukan  pengaruh  antara  variabel  satu  dan  yang lainnya.dengan analisis regresi linier dapat melakukan peramalan  nilai  antara  variabel  dengan  lebih  akurat [9]. Dalam analisis regresi dikenal dua jenis  variabel yaitu:  1.Variabel  tak  bebas  atau  prediksi  yang dilambangkan  dengan  Y  merupakan  variabel  yang keadaanya  dipengaruhi  oleh  keadaan  variabel  lain. 2[10]. Variabel bebas atau predictor yang dilambangkan  dengan  X  merupakan  variable  bebas yang keadaanya tidak dipengaruhi varibel lain. Dalam penelitian  ini,  menggunakan  regresi  linier  sederhana. Persamaan  regresi  linier  sederhana  (simple  analysis regeresi), Regresi linier sederhana hanya memiliki satu variabel  bebas  X  yang  dihubungkan  dengan  satu variabel tidak bebas Y. Bentuk umum dari persamaan regresi linier sederhana adalah:

## 𝑦 = b₀ ₊ b₁ x
Keterangan:
Y   =   variabel prediksi atau tak bebas (dependent variable)
X   =   variabel prediktor atau bebas (independent variable)
b0  =   konstanta (intercept) b1  =   parameter koefisien regresi variabel bebas.
Rumus untuk menentukan b0 dan b1 adalah
𝑏1 = 𝑛 ∑ 𝑛𝑦 − (∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 2 ) − (∑ 2 ) b 0 = 𝑦 − b 1 𝑥

## 2.5. Cash flow
Merupakan  laporan  aliran  keuangan  yang  berisi pengaruh  kegiatan  transaksi,operasi,serta  pendanaan yang mengalami penurunan dan kenaikan bersih dalam kas pada periode tertentu.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini, metodologi penelitian yang dilakukan  mulai  dari  Studi  literatur,  pengumpulan data,  analisis  kebutuhan,  perancangan  sistem  dan implementasi  sistem  Diagram  alir  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Diagram Alur Penelitian
a. Studi Literatur Studi  literatur  dilakukan  untuk  mencari  referensi yang  dapat  digunakan  pada  penelitian  ini  yang memiliki  relevansi  pada  teori  yang  digunakan sebagai landasan yang bersumber dari jurnal, buku, Website dan sumber lainnya
b. Pengumpulan Data Transaksi pada restoran Ayam  geprek  cap  cangkir  dilakukan  selama periode agustus 2023- Desember 2023 atau selama kurun waktu setengah tahun yang diambil.
c. Analisis Kebutuhan Sistem Analisa  kebutuhan  dilakukan  untuk  mendapatkan spesifikasi sistem yang akan dibangun agar sesuai dengan kebutuhan transaksi dan prediksi restoran. Agar saat melakukan perancangan dan implementasi  setiap  analisi  kebutuhan  telah terdefinisikan dengan baik.
d. Perancangan Sistem Tahap perancangan pada tahap ini dilakukan untuk merancang  sistem  prediksi  pada  point  of  sales menggunakan algoritma Regresi linear. e. Implementasi
Tahap  implementasi  pada  tahap  ini  dilakukan untuk membangun sistem yang telah dirancang.dilakukan implementasi setelah Analisa kebutuhan  dan  menggunakan  regresi  linier  yang dilakukan program.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data

## Tabel 1. Data Penjualan
No Tanggal Pengeluaran Pemasukan Kategori 1 01/08/2023 89702 Gojek 2 01/08/2023 33900 Gojek 3 01/08/2023 15124 Grab 4 01/08/2023 170000 Shoppe 5 01/08/2023 45140 Grab 6 02/08/2023 15200 Shoppe 7 02/08/2023 21721 Grab 8 02/08/2023 28600 Gojek 9 02/08/2023 38199 Gojek 10  02/08/2023 14993 Grab

## 4.2. Perhitungan Regresi linier
Dari  data  transaksi  yang  dilakukan  restoran transaksi  penjualan  bulanan,penjualan  bulan  per kategori seperti tabel dibawah
Tabel 2. Penjualan Harian Hari Ke Penjualan x y 1 89702 1 89702 2 33900 2 33900 3 15124 3 15124 4 170000 4 170000 5 45140 5 45140 6 15200 6 15200 7 21721 7 21721 8 28600 8 28600 9 38199 9 38199 10 14993 10 14993
Keterangan variabel x adalah periode waktu dan variabel y adalah penjualan lalu menghitung b0 dan b1 dengan ini.
𝑏1 = 𝑛 ∑ 𝑛𝑦 − (∑ 𝑥)(∑ 𝑦) 𝑛(∑ 2 ) − (∑ 2 ) b 0 = 𝑦 − b 1 𝑥
Hasil  Perhitungan  diatas  menggunakan  cara manual  menghasilkan regesi  Linear dengan Nilai Y= 2014360.
Lalu  kita  akan  melakukan  regresi  Linear Menggunakan Rapid Minner dan menghasilkan grafik gambar dibawah ini
Gambar 2. Grafik Perhitungan Manual
Pada  grafik  gambar  diatas  menunjukan  tentang hasil  yang  diperoleh  dari  perrhitungan  regresi  linear menggunakan aplikasi rapid minner.

## 4.3. Implementasi
Pengimplementasian  regresi  linier  pada  aplikasi Rapid Minner dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Import data set
Setelah  memasukan  data  set  kedalam  projek rapid  minner,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan seleksi data pada aplikasi rapid minner.
Gambar 4. Proses seleksi data
Selanjutnya  adalah  melakukan  permodelan  regresi linear untuk melakukan prediksi penjualan.
Gambar 5. Permodelan regresi linear
Setelah  dilakukan  serangkaian  proses  pada  aplikasi rapid  minner  didapatilah  prediksi  penjualan  sesuai dengan data yang kita masukan.
Gambar 6. Hasil Prediksi
Hasil  diatas  adalah  hasil  prediksi  menggunakan
aplikasi  rapid  minner,  menurut  prediksi  nilai penjualannya  terus  naik  dari  hari  ke  hari  walaupun nilainya tidak terlalu besar.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  diatas  dapat diambil  kesimpulan  :    Dari  hasil  regresi  diatas  dapat disimpulkan bahwa peningkatan penjualan,modal, dan profit  sangat  berkaitan  satu  sama  lain.dimana  jika penjualan  bertambah  maka  modal  yang  dibutuhkan setiap  bulan  nya  pun  juga  bertambah  sehingga mempengaruhi  profit  yang  didapat  setiap  bulannya. Hasil  prediksi  penjualan  restoran  menggunakan regresi  linier  menggunakan  pemrograman  dapat mendapatkan  hasil  prediksi  dengan  lebih  cepat  dan akurat.  Dengan  mengetahui  prediksi  penjualan restoran dapat mengambil strategi untuk memaksimalkan sumberdaya yang dimiliki..

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Thomas  Herman,  S.  Rostianingsih,  and  A. Setiawan,  “Pembuatan  Aplikasi  Point  of  Sales untuk Rumah Makan Dapur Rinjani.”
[2]  T. Khotimah and R. Nindyasari, “FORECASTING DENGAN METODE REGRESI LINIER PADA SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENJUALAN BATIK  (STUDI  KASUS  KUB  SARWO ENDAH  BATIK  TULIS  LASEM),” Jurnal Mantik Penusa , vol. 1, no. 1, pp. 71–92, 2017.
[3]  “perancangan aplikasi penjualan laptop”.
[4]  A.  N.  Aisah  and  K.  Mandala,  “PENGARUH RETURN  ON  EQUITY,  EARNING  PER SHARE, FIRM SIZE DAN OPERATING CASH FLOWTERHADAP RETURN SAHAM,” vol. 5, no. 11, pp. 6907–6936, 2016.
[5]  G.  Najla,  A.  #1,  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ,” Jurnal Telematika , vol. 14, no. 2.
[6]  B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan,  “ANALISIS  DATA  MINING DATA NETFLIX
MENGGUNAKAN APLIKASI  RAPID  MINER,” JBASE  -  Journal of Business and Audit Information Systems , vol. 4, no. 1, Apr. 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[7]  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  Apriori  Untuk  Mengetahui  Pola Pembelian  Konsumen  Pada  Data  Transaksi Penjualan Di Toko Roti Mam’s Bakery Medan,”
2021, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[8]  “rapid miner di bangun untuk tim analisi”.
[9]  D.  Oleh,  “POINT  OF  SALES  KAFE  TUGAS AKHIR.”
[10]  N.  Suhandi,  E.  Ayu,  K.  Putri,  and  S.  Agnisa, “Analisis  Pengaruh  Jumlah  Penduduk  terhadap Jumlah  Kemiskinan  Menggunakan  Metode Regresi Linear di Kota Palembang”.