## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 2 April 2024, pp: 490-497 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Application of Data Mining for Customer Prediction at PT. XYZ Using Linear Regression Algorithm

## Penerapan Data Mining untuk Prediksi Pelanggan di PT. XYZ Menggunakan Algoritma Linear Regression
Kiki Setiawan 1* , Fauzi Ramdhani 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Cipta Karya Informatika, Indonesia
E-Mail: 1 ki2djoaz@gmail.com, 2 fauzi.ramdhani170@gmail.com
Received Nov 17th 2023; Revised Jan 05th 2024; Accepted Feb 20th 2024 Corresponding Author: Kiki Setiawan

## Abstract
With  the  development  of  domestic  export  and  import  activities,  especially  in  the  Jakarta  Special  Capital  Region  (DKI Jakarta), competition in the business sector, particularly in container depots, has become increasingly intense. This has led to an impact on the unloading volume within container depots, causing customers or liners to potentially switch to competitors. PT. XYZ operates in the container depot business and provides payment services to facilitate transactions for customers, allowing them to be conducted anywhere as one of the ways to enhance marketing strategies. The system in this regard encompasses a variety of features to facilitate transactions. This research is conducted to assist the Marketing team in  understanding  the  predictive  outcomes  of  customer  transactions,  thereby  enabling  the  preparation  of  more  effective marketing strategies to navigate this era of intense competition. In this case, the linear regression in data mining method is deemed suitable for making predictions. The software employed for the Linear Regression method is RapidMiner, and it yields a Root Mean Square Error (RMSE) result of 0.313, indicating good performance and reasonably accurate prediction results.
Keyword: Data Mining, Linear Regression, Marketing Strategies, Prediction, Rapid Miner

## Abstrak
Dengan perkembangannya kegiatan export dan import dalam negeri terutama di daerah DKI Jakarta, membuat persaingan bisnis terutama dalam bidang depot kontainer makin marak. Sehingga menyebabkan  dampak volume bongkar di dalam depot kontainer yang membuat pelanggan atau liner dapat  berpindah ke kompetitor. PT. XYZ bergerak di bidang bisnis depot kontainer.  PT.  XYZ  juga   menyediakan  layanan pembayaran  untuk  memudahkan  transaksi pelanggan  agar  dapat dilakukan  Dimana  saja  sebagai  salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  Strategi  pemasaran  dalam  system  ini  mempunyai sekumpulan berbagai fitur untuk memudahkan transaksi. Penelitian ini dilakukan dalam rangka membantu tim Marketing untuk dapat mengetahui hasil prediksi transaksi pelanggan sehingga dapat menyiapkan strategi pemasaran yang lebih baik dalam menghadapi era kompetisi ini. Dalam kasus ini metod linear regresi dalam penambangan data adalah metod yang baik  untuk  melakukan  prediksi.  Software  yang  digunakan  dalam  metod  Linear  Regresi  ini  adalah  RapidMiner  dan menghasilkan  nilai Root  Mean  Square  Error (RMSE)  sebesar  0.313  yang  menunjukan  proforma  yang  bagus  dan  hasil prediksi cukup akurat
Kata Kunci: Linear Regresi, Penambangan Data, Prediksi, Rapidminer, Strategi Pemasaran

## 1. PENDAHULUAN
PT. XYZ merupakan salah satu perusahaan dimana berbisnis di bidang bisnis depo kontainer. Depo peti kemas merupakan penghubung rantai pasok yang vital dalam melengkapi rantai pasok dari produsen hingga konsumen  [1].  Mengingat  kemajuan  teknologi  yang  signifikan  selama beberapa  tahun  terakhir  dan  menjadi bagian yang penting dalam kegiatan atau proses bisnis terutama pada saat adanya pandemic covid 19 dimana adanya  regulasi  pemerintah  terkait  pembatasan  pelanggan  di  area  kerja  juga  adanya  program lockdown . Membuat  PT.  XYZ  berinovasi  dalam  pengembangan  aplikasi  untuk  memudahkan  pelanggan  untuk  dapat melakukan transaksi sebagai bentuk upaya agar pelanggan dapat bertransaksi tanpa perlu datang secara offline (datang langsung). Juga dalam perkembangan bisnis logistic seperti ekspor dan impor di Indonesia terutama di
wilayah  DKI  Jakarta  yang  merupakan  pusat  pelabuhan  yang  menangani  peti  kemas  di  Indonesia  membuat maraknya kompetitor yang bergerak dalam bisnis depo container, sehingga menyebabkan penurunan volume kegiatan  yang  dilakukan  oleh  pelanggan.  Dengan  adanya  aplikasi  terkait  pembayaran  kita  mendapat  data transaksi pelanggan, tetapi data yang diperoleh belum dapat dimanfaatkan untuk melakukan pengolahan data untuk dapat mengetahui variable variabel apa yang diketahui untuk menentukan hasil prediksi.
Perkembangan maju dalam penyimpanan data juga teknologi di bermacam bidang mengeluarkan data dalam jumlah sangat banyak, namun data tersebut jarang diteliti karena terlalu banyak dan tidak menarik, dan keputusan harus didasarkan pada data yang diberikan berdasarkan intuisi pribadi. Data mining adalah sintesis pola-pola menarik dari sejumlah besar data [2]. Penyimpanan data yang tetap sesuai secara makna dan berperan sebagai realisasi konkret dari cara-cara yang butuhkan untuk membuat keputusan [3]. Data adalah informasi dan angka yang dikumpulkan untuk digunakan dalam berbagai jenis penelitian dan analisis sebagai dukungan untuk pandangan atau pendapat [4].
Dalam konteks persaingan bisnis yang ketat, para pengusaha harus terus merancang strategi dan upaya yang  berhasil  untuk  memastikan  kelangsungan  bisnis  mereka.  Untuk  tetap  bersaing,  pebisnis  dapat meningkatkan  volume  penjualan  dan  memasarkan  produk  mereka  dengan  memanfaatkan  data  penjualan produk [5]. Data mining adalah disiplin ilmu yang meneliti cara ekstraksi pengetahuan atau identifikasi variabel sebagai  prediktor.  Proses  penambangan  data  melibatkan  teknik-teknik  seperti  klasifikasi,  pengelompokan, regresi,  pemilihan  variabel,  dan  analisis.  Dalam  konteks  aplikasi,  penelitian  ini  berfokus  pada  peramalan penjualan  ekspor  secara  manual  dengan  menerapkan  penambangan  data  dan  metod  regresi  liniar  berganda sebagai alat estimasi untuk memprediksi jumlah produksi ekspor di CV.Haramas [6]. Penerapan permodelan regresi  linear  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  jumlah  penjualan  dengan  lebih  akurat,  memfasilitasi perencanaan yang efisien dalam alokasi sumber daya. Dengan menerapkan regresi linear sederhana, kita dapat secara sistematis menganalisis tingkat penjualan sepatu merek Adidas, memudahkan perkiraan penjualan dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih terinformasi dalam pengelolaan sumber daya [5].
Prediksi  adalah  ramalan  tentang  kejadian  yang  akan  terjadi  menurut  pemikiran  manusia.  Sebuah prediksi  akan  terjadi  apabila  didasarkan  pada  informasi  masa  lalu  sebelum  peramalan  tersebut  dilakukan. Tujuan  dari  peramalan  adalah  untuk  mengambil  cara  cara yang  diperlukan  untuk  mempersiapkan  apa  yang terjadi [7]. Untuk menggunakan metod regresi linier harus dipenuhi beberapa syarat, dengan kata lain adanya data  masa lampau, dapat diukur sebagai data, dan adanya korelasi antara data  masa lampau, data  masa lalu, dan data masa depan [8]. Suatu Perusahaan bisnis ataupun Perusahaan industri diharuskan dapat memprediksi juga  mencari  tahu  bagaimana  respon  pelanggan  terhadap  bisnis  yang  mereka  butuhkan  dimana  pelanggan biasanya datang kembali untuk mendapatkan lebih banyak. Pelaku bisnis harus mencoba dan berjuang untuk meningkatkan penjualan mereka dan menerima feedback yang baik dari customer [9].s Penambangan  data  adalah  salah  satu  cabangdari Articial  Intelligence .  Didalam  penambangan  data, terdapat beberapa tipe metod tergantung penggunaannya, antara lain: prediksi, asosiasi, klasifikasi, clustering, dan estimasi. Regresi linier merupakan salah satu metod statistik untuk menguji kekuatan hubungan korelasi antara variable data faktor penybab (X) dengan variable data hasil. Faktor penyebab sering disimbolkan dengan X atau juga prediktor, dan variabel akibat disimbolkan dengan Y atau juga respons [10].
Regresi  linier  adalah  metod  peramalan  yang  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  buku  dan persediaan untuk periode mendatang.  Ini adalah metod regresi linier sederhana yang memprediksi penjualan real estate di periode mendatang berdasarkan data penjualan  periode terdahulu. Pemilihan metod regresi linier sebagai metod peramalan pada penelitian didasari pada parameter modelnya yang sederhana dan kelebihannya dalam mengestimasi data  berupa kurun waktu [11]. Regresi linier adalah suatu metod yang digunakan untuk mengukur  atau  mengestimasi  paling  sedikit  dua  variabel,  seperti    variabel dependen dan  variabel bebas[12],[13], [14].
Regresi  yang  sederhana      yang      dapat      digunakan      sebagai      cara  salah      satu  pendekatan    untuk mengeluarkan  informasi  seperti  hasil ramalan [15]. Kelebihan regresi linier sederhana adalah metod statistik yang hanya memakai 2 variabel yakni variabel dependen (Y) dan variabel bebas (X), sehingga cocok untuk meramalkan  permasalahan  yang  hanya  menggunakan  dua  variabel.  Metod  ini  telah  banyak  digunakan  para peneliti sebelumnya. Pada penelitian sebelumnya diterapkan linear regresi atas nama Heru Wahyu Herwanto dam diperoleh  hasil penelitian berupa RMSE sebesar 0,432 [16]. Prediksi adalah salah satu unsur statistika yang sangat penting dalam sebuah pengambilan keputusan [17]. Root Mean Square Error (RMSE) adalah akar kuadrat  dari  hasil MSE yang  dihasilkan  dari  perhitungan  suatu  algoritma.  RMSE  diapkai  untuk membandingkan nilai yang dihasilkan dari prediksi daru output model yang dihipotesiskan dengan nilai dari observasi [18].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  Solusi  optimal  dalam  peramalam  pelanggan  untuk  PT. XYZ  agar  dapat  meningkatkan  strategi  pemasaran  dengan  cara  penerapan  metod  linear  regresi.  Dengan penerapan  metod  linear  regresi  ini  dibantu  dengan  beberapa  aplikasi  atau software berupa  excel  sebagai tampungan data dan juga rapidminer untuk melakukam permodelan data.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metod  penelitian  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dengan  menerapkan  linear  regresi  yang  merupakan sebuah algoritma supervised learning yang banyak digunakan untuk menganalisis hubungan antara variable variable terikat dan variable variable tidak terikat , dalam penelitian ini penulis menggunakan metod CRISP- DM,  CRISP-DM  merupakan  sebuah  proses  dalam  menganalisa  suatu  data  yang  sangat  besar  dengan  sudut pandang yang berbeda guna untk mengeluarkan sebuah informasi yang berguna [19] untuk mlakukan penelitian ini, dimana penelitian ini adalah menggunakan data set yang berbeda dari penelitian penelitian sebelumnya.
Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.1. Pemahaman Bisnis
Tahapan ini berfokus pada pemahaman awal mengenai masalah dan tujuan penelitian dalam bisnis yang ada  di  PT.  XYZ  yang  Dimana  penelitian  ini  mengidentifikasi  permasalahan  meliputi  maraknya competitor bisnis, belum diketahui model apa yang akan digunakan dan cocok untuk melakukan prediksi, belum adanya Solusi untuk memprediksi pelanggan.

## 2.2.   Data Understanding
Pengumpulan data yang diperoleh adalah data kualitatif, transaksi pelanggan pada bulan Januari 2023 sampai dengan desember 2023 yang diperoleh langsung dari PT.  XYZ. Data ini diperoleh dari hasil export database mengenai kegiatan transaksi pelanggan yang meliputi:
Tabel 1. Atribut Data Atribut Keterangan Companycode CodePerusahaan CustomerNumber Nomor Kegiatan Customer Consignee Perusahaan Location Lokasi
Atribut Keterangan Booking  number Bill of loading / reference number Kwit Number Nomor KW Container number Nomor container Principal Pelayaran yang digunakan Vessel Nama Kapal Sandar Date_in Tanggal masuk Jam in Jam masuk Cpiorderno Nomor order CCCode Container code Container condition Kondisi container Create by Nama user

## 2.3.   Data Preparation
Dalam  tahap  ini  data  dipersiapkan  dan  diubah  agar  dapat  diunakan  dalam  permodelan  tahapan  data preparation ini adalah:
1. Data Selection
Pada fase ini peneliti memilih yang akan digunakan untuk tujuan prediksi.
2. Data Cleansing
Pada  fase  ini  dilakukan  pembersihan  data  dengan  mengidentifikasi,  memperbaiki,  dan  menghapus kesalahan pada dataset.

## 3. Labelling Data
Pada fase ini dilakukan pelabelan data dimana untuk melakukan proses prediksi menggunakan linear regresi di perlukan label sebagai data yang bersifat terikat ( dependent) pada data ini dilakukan grand total sebagai label data.

## 2.4.   Modelling
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metod  regresi  linear untuk  mengukur  korelasi  antara  2 variabel  atau lebih, regresi linear memiliki rumusan sebagai berikut:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 (1) Keterangan: Y = Variabel/kriteria terikat X
= Variabel bebas/prediktor
a
=  konstanta
b
= Koefisien regresi
Dan rumusan persamaan linear regresi berganda adalah:
𝑌 = 𝑎 +   𝑏 1 𝑋 1 +   𝑏 2 𝑋 2 +   𝑏 3 𝑋 3 + ⋯ + 𝑏 𝑛 𝑋 𝑛 (2)
Keterangan:
Y = Variabel dependen (Bebas) a = Konstanta
b 1 ,b 2 ,b 3 = Koefisien regresi X 1 ,X 2 ,X 3 = Variabel Independent (Bebas)
Dengan penelitian ini bertujuan untuk mendapat angka RMSE ( Root Mean Square Error) yang RMSE untuk  mengukur  tingkat  kesalahan  yang  terjadi  dengan  dataset  tinggi  atau  rendah[  20]  biasanya  digunakan untuk mengetahui hubungan variable variable juga dalam mencari  nilai error pada prediksi, nilai RMSE ini biasanya digunakan dalam proses linear regresi jika nilai RMSE mendekati nilai 0 maka nilai prediksi terhitung baik.

## 2.5.   Evaluation
Pada  tahapan  ini  kita  mengevaluasi  model  yang  digunakan  apakah  model  linear  regresi  ini  cocok digunakan dengan dataset yang didapat untuk melakukan prediksi.

## 2.6.   Deployment
Pada tahapan ini kita memperoleh data hasil output yang di konversi kedalam file excel berupa nilai hasil prediksi agar dapat diperoleh hasil output dari nilai nilai prediksi yang di hasilkan, yang bertujuan agar dapat memvisualisasi data agar lebih mudah di pahami.

## 2.7.   Tools
Penelitian ini menggunakan aplikasi rapidminer sebagai perangkat lunak untuk melakukan analisis data untuk melakukan permodelan linear regresi, aplikasi ini juga mudah digunakan dengan interface yang mudah di mengerti juga tools yang mudah di pahami Dan dengan output penerapan metodologi sebagai berikut pada gambar 2.
Gambar 2 . Metodologi Penilitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Rapidminer  sebagai  platform  untuk menganalisa dan membangun model prediktif. Dalam tahapan ini metod linear regresi yang digunakan dengan menggunakan  linear  regresi  menggunakan  aplikasi rapidminer. Dimana  pada  tahapan  melalui  beberapa operator yang digunakan, yaitu:
1. Retrieve Customer Data adalah proses dimana penarikan data dari sebuah dataset.
2. Melakukan set role dimana didalam operator tersebut melakukan pelabelan data terhadap grand total untuk melihat prediksi dari sebuah dataset.
3. Melakukan operator multiply untuk menjalankan fungsi.
4. Cross Validation adalah untuk membagi dalam prosesnya adalah dibaginya sebuah dataset antara testing dan training . 5. Model  dalam cross  validation di  keluarkan  oututnya  dan  data  testing  dari cross  validation dimana penerapan output hasil dari permodelan akan di keluarkan melakukan langkah multiply dimana akan mengeluarkan output dan melakukan aggregate data untuk mendapat nilai keseluruhan dan rata rata.
Pada tahapan ini kita menguji apakah nilai dari performance untuk mengetahui nilai kesalahan atau nilai error pada RMSE apakah baik atau tidak.
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   ( ∑(𝑌𝐼−𝑌̂𝐼)
1 2 𝑛 ) (3)
Keterangan:
𝑌̂ = nilai hasil prediksi 𝑖
= urutan data pada database
𝑛 = jumlah data
Didapat nilai RMSE adalah 0.313, yang dimana didapat nilai dari RMSE dengan rumus perhitungan dimana hasil tersebut menunjukan proses menggunakan linear regresi terhitung sangat baik. Sehingga proses linear regresi ini cocok dengan dataset yang dipakai untuk proses melakukan prediksi, hasil yang didapat juga terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Keluaran Hasil Prediksi Transaction Date Prediction (Grand Total) Grand Total 02/01/2023 56,1 56 03/01/2023 121 121 04/01/2023 96,1 96 05/01/2023 167 167 06/01/2023 269 269 07/01/2023 129 129 08/01/2023 20,1 20 09/01/2023 69,1 69 10/01/2023 123 123 11/01/2023 155,1 155 12/01/2023 74,1 74 13/01/2023 108,1 108 14/01/2023 154 154 15/01/2023 61,1 61 16/01/2023 177 177 17/01/2023 212,1 212 18/01/2023 256 256 19/01/2023 236 236 20/01/2023 278 278 21/01/2023 172 172 … … … 31/12/2023 44,1 44
Didapat hasil dari nilai prediksi sampai dengan akhir bulan desember 2023, lalu untuk memudahkan dalam pembacaan dilakukan visualisasi berupa diagram data seperti gambar 4.
Gambar 3. Visualisasi Data Dalam Bulan
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Sum of prediction(Grand Total) 3821 4427 7340 6487 8477 6111 8324 7583 7588 6680 9240 9199 Sum of Grand Total 3819 4426 7339 6494 8483 6109 8321 7581 7587 6680 9239 9199 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000
Berdasarkan hasil permodelan yang dilakukan bahwa didapat nilai hasil prediksi terhitung sangat baik, juga dengan melakukan pendiagraman ini data akan lebih mudah di mengerti.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  metode linear  regresion yang  bertujuan  untuk  melakukan prediksi  transaksi  pelanggan  dan  liner  apa  saja  yang  digunakan  pada  PT.  XYZ.  Dan  hasil  dari  pengujian menggunakan tools rapidminer diketahui hasil Root Mean Square Error (RMSE) adalah 0.313 menunjukan proforma yang bagus dan akurat dalam implementasi pemodelan ini. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi Solusi juga dapat memberikan sebuah informasi untuk dapat meningkatkan strategi pemasaran yang lebih baik dalam bisnis. Meskipun menunjukan nilai hasil yang baik algoritma Linear Regression cukup efisien dalam memprediksi  dengan  dataset  yang  didapat,  algoritma  ini  bergantung  terhadap  korelasi  antar  variable  untuk memprediksi jumlah dengan sangat sederhana, saran pada penelitian berikutnya adalah agar mengoptimalisasi linear  regresi  ini  mempertimbangkan  korelasi  antar  data  apakah  sesuai  dengan  metod  model  ini,  juga menerapkan metode supervised untuk mengklasifikasikan agar hasil prediksi juga dapat dimanfaatkan lebih baik lagi.

## REFERENSI
[1] P.  S.  Muttaqin,  N.  Novitasari,  and  E.  B.  Setyawan,  “Risk  Management  Analysis  in  Container  Yard Development Projects in Eastern Indonesia,” Motiv.  J. Mech. Electr. Ind. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 173– 186, 2023, doi: 10.46574/motivection.v5i1.183.
[2] R. S. Nugraha, A. D. Rachmanto, and Z. Munawar, “Analisis Keakuratan Nilai Bitcoin Menggunakan Algoritma Regresi Linier Pada Data Mining,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 12, no. 2, pp. 2–10, 2023, doi: 10.56244/fiki.v12i2.668.
[3] M.  Fitri,  A.  L.  Maukar,  and  T.  M.  Akhriza, Data  Mining  Konsep  Dan  Penerapannya .  Indonesian:
Deepublish, 2021. [Online]. Available:
https://www.google.co.id/books/edition/Data_Mining_Konsep_Dan_Penerapannya/BtlVEAAAQBAJ ?hl=en&gbpv=0
[4] M. Arhami S.Si, M.Mkom and M. Nasir S.T, M.T, Data Mining - Algoritma dan Implementasi . Andi Offset,
2020. [Online]. Available: https://www.google.co.id/books/edition/Data_Mining_Algoritma_dan_Implementasi/AtcCEAAAQB
AJ?hl=en&gbpv=0
[5] S.  Supardi et  al. ,  “Peran  Data  Mining  dalam  Memprediksi  Tingkat  Penjualan  Sepatu  Adidas Menggunakan Metod Algoritma Regresi Linear Sederhana,” J. Ekon. Manjemen Sist. Inf. , vol. 4, no. 5, pp. 883–890, 2023, [Online]. Available: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
[6] E. Nainggolan, Novri Cristina F, Fitri Boy, Ahmad, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Export Penjualan Produk Kerajinan Rotan Menggunakan Metod Regresi Linear Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 2, no. 5, p. 743, 2023, doi: 10.53513/jursi.v2i5.6779.
[7] Hendra  Di  Kesuma,  D.  Apriadi,  H.  Juliansa,  and  E.  Etriyanti,  “Implementasi  Data  Mining  Prediksi Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda,” J. Ilm. Bin. STMIK Bina Nusant. Jaya Lubuklinggau , vol. 4, no. 2, pp. 62–66, 2022, doi: 10.52303/jb.v4i2.74.
[8] A. F. R. Athallah, Muhamad Reza, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Peramalan Penjualan Produk Hj Karpet  Menggunakan  Metod Linear Regression,” J. Sains Dan Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 170–177,
2023,
[Online].
Available:
http://repository.uinsu.ac.id/id/eprint/20362%0Ahttp://repository.uinsu.ac.id/20362/3/BAB_II.pdf
[9] N. Riskya and S. Yuliana, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Perilaku Pelanggan Menggunakan Multiple  Linear  Regression,” J.  Inform.  dan  Tek.  Elektro  Terap. ,  vol.  11,  no.  3,  2023,  doi: 10.23960/jitet.v11i3.3194.
[10] Hafizah, Tugiono, and W. R. Maya, “Penerapan Data Mining Dalam Memprediksi Jumlah Penumpang Pada CV . Surya Mandiri Sukses Dengan Menggunakan Metod Regresi Linier,” J. Teknol. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 2, no. 1, pp. 54–61, 2019.
[11] G. N. Ayuni and D. Fitrianah, “Penerapan metod 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/321
[12] A. M. Andik Adi Suryanto, “Penerapan Metod Mean Absolute Error (Mea) Dalam Algoritma Regresi Linear  Untuk  Prediksi  Produksi  Padi,” Saintekbu ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  78–83,  2019,  doi: 10.32764/saintekbu.v11i1.298.
[13] A.  Rizkiawan  and  T.  Wahyudi,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Member  Baru Menggunakan Linear Regression Pada Pt. Gsi,” J. Tekinkom (Teknik Inf. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 118–126, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i1.707.
[14] M. T. F. Nur Kholida Afkarina, Agus Wahyu Widodo, “Implementasi Regresi Linier Berganda Untuk Prediksi Jumlah Peminat Mata Kuliah Pilihan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komun. , vol. 3, no.
11, pp. 10462–10467, 2019.
[15] V. Arinal  and M. Azhari,  “Penerapan Regresi Linear Untuk Prediksi Harga  Beras Di Indonesia,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, p. |pp, 2023, [Online]. Available: https://doi.org/10.55338/saintek.v5i1.1417
[16] A. rahmat K. Haba, “Penerapan Metod Linier Regresi Dalam Prediksi Produksi Pia,” Simtek  J. Sist. Inf. dan Tek. Komput. , vol. 6, no. 2, pp. 178–180, 2021, doi: 10.51876/simtek.v6i2.112.
[17] T.  Indarwati,  T.  Irawati,  and  E.  Rimawati,  “Penggunaan  Metod  Linear  Regression  Untuk  Prediksi Penjualan  Smartphone,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  2–7,  2019,  doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.369.
[18] V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C. Lauw, “Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metod Linear Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 8–17, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[19] D. U. Iswavigra, L. E. Zen, and H. Hanim, “Marketing Strategy UMKM Dengan CRISP-DM Clustering &Promotion Mix Menggunakan Metod K-Medoids,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 5, pp. 45–54, 2023, doi: 10.37034/jidt.v5i1.260.
[20] I.  Oktavianti,  E.  Ermatita,  and  D.  P.  Rini,  “Analisis  Pola  Prediksi  Data  Time  Series  menggunakan Support Vector Regression, Multilayer Perceptron, dan Regresi Linear Sederhana,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 282–287, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.1013.