## Zeta – Math Journal
Volume 9 Nomor 1, Mei 2024, pp. 41-49 E-ISSN: 2579-5864 P-ISSN: 2459-9948 D https://doi.org/10.31102/zeta.2024.9.1.41-49

## Analisis Peramalan Profitabilitas PT. Samudera Indonesia Tbk Menggunakan Metode Regresi Linear
Fadia Jasmine Has Shiela 1 , Indah Karimatul Hasanah 2 , Teguh Herlambang 3* , Rizky Ramadhan 4 , M. Yusuf Hamdani 5 , Mulya Nafa 6
1,2,4,5 Program Studi Manajemen, Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya, Indonesia
3,6 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya, Indonesia
*Penulis Korespondensi. Email: teguh@unusa.ac.id

## ABSTRAK
Perusahaan  logistik  berkontribusi  signifikan  terhadap  pertumbuhan  ekonomi  dan  memainkan  peran  penting  dalam rantai pasokan global. Profitabilitas menjadi indikator utama keberhasilan bisnis. Model forecasting laba membantu pengelola meningkatkan kinerja keuangan secara efisien dan efektif. Penelitian ini mengoptimalkan kinerja keuangan PT Samudera Indonesia Tbk dengan forecasting laba bersih menggunakan metode regresi linear. Data keuangan dari tahun 2018 sampai 2023 dikumpulkan dari website IDX. Analisis simulasi menggunakan Python menunjukkan variabel independen pada regresi linear berpengaruh signifikan terhadap profitabilitas PT Samudera Indonesia Tbk. Koefisien regresi  menunjukkan  kekuatan  hubungan  antara  variabel  independen  dan  dependen.  Model  regresi  linear  dapat memprediksi profitabilitas berdasarkan variabel yang dipertimbangkan. Tujuan penelitian ini adalah agar PT Samudera Indonesia Tbk  dapat  melakukan  perencanaan  keuangan  yang  lebih  baik  dan  keputusan  berdasarkan  prediksi  yang akurat. Penelitian ini berkontribusi dalam meningkatkan efisiensi operasional dan efektivitas strategi bisnis perusahaan, yang berdampak positif pada profitabilitas dan pertumbuhan jangka panjang. Secara keseluruhan, penerapan metode regresi linear dalam forecasting, dengan nilai RMSE 0,0645, menjadi alat efektif bagi PT Samudera Indonesia Tbk untuk mengoptimalkan kinerja keuangan di tengah persaingan bisnis yang kompleks.
Kata Kunci: Forecasting; Regresi Linear; Profitabilitas

## ABSTRACT
Logistics companies contribute significantly to economic growth and play an important role in global supply chains. Profitability is the main indicator of business success. The profit forecasting model helps managers improve financial performance efficiently and effectively. This research optimizes the financial performance of PT Samudera Indonesia Tbk by forecasting net profit using the linear regression method. Financial data from 2018 to 2023 was collected from the IDX website. Simulation analysis using Python shows that the independent variables in linear regression have a significant effect on the profitability of PT Samudera Indonesia Tbk. The regression coefficient shows the strength of the relationship between the independent and dependent variables. Linear regression models can predict profitability based on the variables considered. The aim of this research is so that PT Samudera Indonesia Tbk can carry out better financial planning and decisions based on accurate predictions. This research contributes to improving the operational efficiency and effectiveness of the company's business strategy, which has a positive impact on profitability and long- term growth. Overall, the application of the linear regression method in forecasting, with an RMSE value of 0.0645, is an  effective  tool  for  PT  Samudera  Indonesia  Tbk  to  optimize  financial  performance  amidst  complex  business competition.

## Keyword: Forecasting, Linear Regression, Profitability
Article info: Submitted: 26 May 2024
Accepted: 31 May 2024
How to cite this article: Shiela, F., Hasanah, I., Herlambang, T., Ramadhan, R., Hamdani, M., & Nafa, M. (2024). Analisis Peramalan Profitabilitas PT. Samudera Indonesia Tbk Menggunakan Metode Regresi Linear. Zeta - Math Journal, 9(1), 41-49. https://doi.org/10.31102/zeta.2024.9.1.4 1 -49
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .
Regresi Linear

## 1. PENDAHULUAN
Logistik adalah keseluruhan bahan, barang, alat dan sarana yang diperlukan dan dipergunakan oleh suatu organisasi dalam rangka pencapaian tujuan dan berbagai sasarannya. Perusahaan logistik berkontribusi secara signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi dan memainkan peran krusial dalam rantai pasokan global. Di era globalisasi  dan  persaingan  bisnis  yang  semakin  ketat  (Anshori  dkk,  2020).,  perusahaan  logistik  modern dihadapkan pada tantangan yang semakin kompleks dalam upaya memenuhi tuntutan pelanggan yang terus berubah, menjaga efisiensi operasional, dan menghadapi persaingan yang ketat (Anshori dkk, 2021). Strategi logistik yang optimal dievaluasi berdasarkan tiga tingkatan primer, yaitu hubungan organisasi/ supply chain yang terlibat, prinsip-prinsip logistik yang dibutuhkan, dan atribut yang muncul dari prinsip logistik tersebut. Profitabilitas  menjadi  indikator  utama  untuk  mengukur  keberhasilan  suatu  bisnis.  Menurut  Kamus  Besar Bahasa Indonesia (KBBI), profitabilitas berarti kemampuan, kemungkinan untuk mendatangkan keuntungan (memperoleh laba) (Anshori dkk, 2021).
Dari Helfert (1996) menyatakan bahwa tidak ada proporsi yang lebih penting dalam teori ekonomi selain bahwa  dalam  persaingan, tingkat pengembalian  investasi  cenderung menuju kesetaraan,  di  semua industri. Pengusaha akan berusaha untuk keluar dari industri yang tidak menguntungkan dan memasuki industri yang relatif  menguntungkan.  Oleh  karena  itu,  membuat  model forecasting laba  dapat  membantu  pengelola perusahaan dalam meningkatkan kinerja keuangan agar lebih efisien dan efektif (Karya dkk, 2019). Pengertian dari forecasting adalah teknik peramalan untuk memprediksi masa depan berdasarkan data masa lalu dan masa sekarang. Forecasting ini melibatkan penerapan metode statistika dan matematis untuk menganalisis pola-pola data  historis  dan  memahami  hubungan  kausal  antara  variabel-variabel  yang  relevan  (Asy’ari  dkk,  2023). Anshori  (2023)  dalam  system  peramalan,  penggunaan  model  peramalan  akan  memberikan  ramalan  yang berbeda dan derajat dari forecast error yang berbeda pula.
Forecasting juga dapat digunakan di berbagai bidang seperti ekonomi, keuangan maupun penjualan dan forecasting memiliki beberapa metode salah satunya yaitu, analisis time series atau analisis interaksi antara berbagai variabel yang kemudian dihubungkan dengan waktu mingguan, bulan atau tahun (Anshori dkk, 2023). Standar Akuntansi Keuangan memiliki tujuan utama laporan keuangan adalah untuk memberikan informasi mengenai  situasi  keuangan,  kinerja  keuangan  dan  perubahan  status  keuangan  yang  dapat  mereka  gunakan untuk  membuat  keputusan  keuangan.  Sehingga  dapat  mengambil  Keputusan  yang  tepat  dan  menjaga Kesehatan  keuangannya.  Dalam  riset  ini,  kami  melakukan forecasting laba  menggunakan  metode  regresi linear.  Karena  metode  regresi  linear  ini  cukup  akurat  dalam  melakukan  forecasting  (Muhith  dkk,  2022). Laporan laba rugi dan neraca berfungsi sebagai ilustrasi bagi pihak internal dan eksternal Perusahaan. Regresi linear adalah algoritma yang digunakan untuk mengukur hubungan antara variable independent dan variabel dependen untuk memprediksi hasil dimasa yang akan datang. Metode analisis ini dibagi menjadi dua yaitu, Regresi  Linear  sederhana  dan  Regresi  Linear  berganda  (Muhith  dkk,  2022).  Regresi  Linear  dapat  juga digunakan untuk berbagai macam tujuan seperti melakukan evaluasi trend, harga, suatu produk, menganalisis resiko  dan  lain  sebagainya..  Tujuan  penulis  melakukan  riset  ini  untuk  meningkatkan  pemahaman  yang mendalam mengenai keuangan, sehingga dapat meningkatkan daya saing Perusahaan, mengetahui kesehatan keuangan persahaan dan membantu pengambilan keputusan yang lebih baik .
Berikut adalah Tabel yang merupakan data primer dari PT Samudera Indonesia
Tabel 1. Data laba bruto dan laba bersih PT Samudera Indonesia Tbk tahun 2018 dan 2019 2018 2019 Laba Bruto US$ Laba Periode Berjalan US$ Laba Bruto US$ Laba Periode Berjalan US$ Januari 5.964.769 417.892 5.694.240 61.780 Februari 4.654.923 628.456 1.894.290 50.000 Maret 3.345.077 539.021 4.094.340 39.391 April 10.538.317 564.515 9.060.508 -11.058.541 Mei 8.656.318 404.114 7.000.538 -8.100.722 Juni 9.597.317 934.315 11.030.566 -15.000.629 Juli 20.418.769 704.960 17.518.324 -21.672.825 Agustus 10.564.769 2.504.572 10.518.474 -7.790.668
Zeta – Math Journal, vol. 9, no. 1, pp. 41 - 49, Mei, 2024.
September 15.710.770 1.904.166 14.018.624 -4.654.995 Oktober 26.200.836 2.000.126 28.867.509 -9.115.990 November 16.334.706 960.363 15.857.621 -37.072.316 Desember 21.267.771 4.453.244 14.877.397 -14.029.572
Tabel 2. Data laba bruto dan laba bersih PT Samudera Indonesia Tbk tahun 2020 dan 2021
2020 2021 Laba Bruto US$ Laba Periode Berjalan US$ Laba Bruto US$ Laba Periode Berjalan US$ Januari 7.112.679 456.611 15.467.375 4.288.774 Februari 4.812.985 987.540 8.230.131 9.560.360 Maret 5.962.831 526.487 7.348.752 6.924.567 April 10.584.264 552.559 25.812.554 12.449.212 Mei 11.584.793 3.389.225 19.239.118 5.545.999 Juni 11.084.529 3.715.891 17.385.991 19.352.425 Juli 10.037.529 1.654.699 26.504.106 31.970.161 Agustus 21.116.907 3.254.480 48.794.486 20.434.863 September 16.958.152 3.354.277 37.649.296 25.504.565 Oktober 26.121.815 -673.627 86.278.080 28.700.121 November 18.024.856 -850.510 63.433.769 46.359.055 Desember 22.073.335 -796.743 40.120.920 64.017.988
Tabel 3. Data laba bruto dan laba bersih PT Samudera Indonesia Tbk tahun 2022 dan 2023
2022 2023 Laba Bruto US$ Laba Periode Berjalan US$ Laba Bruto US$ Laba Periode Berjalan US$ Januari 46.203.152 29.644.444 20.439.285 14.007.682 Februari 33.408.701 23.994.226 16.019.121 13.486.317 Maret 20.614.251 35.294.660 15.859.447 14.529.045 April 53.596.291 59.008.502 10.262.050 24.985.005 Mei 72.001.531 51.412.071 20.060.871 19.286.273 Juni 81.848.911 66.604.931 60.161.461 30.683.735 Juli 100.273.312 27.901.190 51.046.945 13.536.948 Agustus 106.632.513 147.299.164 31.531.191 37.517.004 September 103.991.712 87.600.178 35.289.068 41.516.937 Oktober 120.209.179 49.714.696 30.255.188 36.665.514 November 131.525.909 108.999.197 51.145.562 17.577.859 Desember 142.367.544 168.283.698 72.364.812 55.753.167
Regresi Linear

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data yang diperoleh dari www.idx.com yaitu data laba pada  5  periode  sebelemunya.  Kemudian,  data  tersebut  diolah  menggunakan  bahasa  pemograman  python dengan  metode  regresi  linear  sehingga  bisa  menghasilakan  prediksi  laba  yang  akan  diperoleh  di  masa mendatang. Berikut merupakan tahapan dalam melakukan forecasting .
Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian

## 3. HASIL PENELITIAN

## 3.1. Persamaan Regresi Linear
Menurut Ghozali (2018), regresi linear adalah suatu teknik statistika yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variable variable bebas (independen) dan variable terikat (dependen). Salah satunya yaitu regresi  linear  sederhana  atau  SLR (Simple  Linear  Regresssion) .  Adapun  persamaan  regresi  linear  sebagai berikut :
Y = a + bx
Keterangan :
Y : Variabel Dependen
a  : Konstanta b  : Koefisien Variabel x
x  : Variabel Independen
Metode  regresi  linear  dapat  digunakan  untuk  berbagai  macam  tujuan,  seperti  memprediksi  nilai  variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen, menentukan hubungan antara dua variabel, dan menentukan seberapa kuat hubungan antara dua variabel.

## 3.2. Implementasi Algoritma Regresi Linear
Berikut adalah penerapan metode Regresi Linear pada model data PT Samudera Indonesia Tbk.
Gambar 2. Implementasi algoritma Regresi Linear pada data Profitabilitas PT Samudera Indonesia Tbk Analisis  regresi  linear  dilakukan  terlebih  dahulu  menggunakan  variabel  dependen  yang  mempengaruhi variabel independent. Kemudian dilakukan pengukuran tingkat kesalahan hasil prediksi dengan menggunkan model RMSE dari bahasa pemrograman Python.
Pada penelitian ini, simulasi menggunakan algoritma Regresi Linear yang akan digunakan untuk membuat model dengan pembagian data training dan data testing. Simulasi pertama membagi data training sebesar 70% dan data testing 30%. Simulasi kedua membagi data training sebesar 75% dan data testing 25%. Simulasi ketiga membagi data training sebesar 80% dan data testing 20%. Simulasi keempat membagi data training sebesar 85% dan data testing 15%. Simulasi kelima membagi data training sebesar 90% dan data testing 10%.
Setelah  itu,  proses  dilanjutkan  ke  tahap  pembuatan  model  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python menggunakan data PT Samudera Indonesia Tbk dengan menggunakan metode Regresi Linear. Hasil simulasi dapat dilihat pada gambar 3 sampai gambar 7.
Gambar 3. Hasil simulasi pertama laba bersih PT Samudera Indonesia Tbk dengan data training 70% dan data testing 30%
Gambar 3 merupakan hasil simulasi pertama dengan menggunakan metode regresi linear, menghasilkan nilai prediksi yang hampir sama nilainya dengan actual value dengan menghasilkan performa terbaik dengan nilai RMSE yaitu 0,0645.
Gambar 4. Hasil simulasi kedua laba bersih PT Samudera Indonesia Tbk dengan data training 75% dan data testing 25%
Dari  simulasi  kedua  pada  Gambar  4  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear, menghasilkan nilai prediksi yang hampir sama nilainya dengan actual value dengan menghasilkan nilai RMSE yaitu 0,0645.
Gambar 5. Hasil simulasi ketiga laba bersih PT Samudera Indonesia Tbk dengan data training 80% dan data testing 20%
Dari  simulasi  ketiga  pada  Gambar  5  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear, menghasilkan nilai prediksi yang hampir sama nilainya dengan actual value dengan menghasilkan nilai RMSE yaitu 0,0738.
Gambar 6. Hasil simulasi keempat laba bersih PT Samudera Indonesia Tbk dengan data training 85% dan
Dari  simulasi  keempat  pada  Gambar  6  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear, menghasilkan nilai prediksi yang hampir sama nilainya dengan actual value dengan menghasilkan nilai RMSE yaitu 0,0805.
Gambar 7. Hasil simulasi kelima laba bersih PT Samudera Indonesia Tbk dengan data training 90% dan data testing 10%
Dari  simulasi  kelima  pada  Gambar  7  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan  metode  regresi  linear, menghasilkan nilai prediksi yang hampir sama nilainya dengan actual value dengan menghasilkan nilai RMSE yaitu 0,0879.
Tabel 4. Perbandingan Nilai RMSE Simulasi pertama sampai dengan kelima
Data training 70% dan data testing 30% Data training 75% dan data testing 25% Data training 80% dan data testing 20% Data training 85% dan data testing 15% Data training 90% dan data testing 10% RMSE hasil forecasting 0,0645 0,0687 0,0738 0,0805 0,0879 Tingkat Akurasi 92,1% 89,6% 88,5% 87,42% 85,37%
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa simulasi dengan metode regresi linear yang memiliki performa terbaik adalah pada simulasi pertama dengan pembagian data training 70% dan data testing 30% dengan nilai RMSE terkecil  yairu  0,0645  atau  error  lebih  kecil  2-3%  lebih  kecil  dari  pada  simulasi-simulasi  lainnya.  Secara keseluruhan  Analisa  regresi  cukup  akurat  untuk  forecasting  profitabilitas  dengan  menggunakan  software Phython. Dimana hasil simulasi pertama memiliki error sekitar 8%, dengan akurasi diatas 90%.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil simulasi forecasting diatas dapat disimpulkan bahwa metode regresi linear simulasi pertama lebih akurat dan memiliki tingkat error yang lebih kecil dari simulasi lainnya. Dari penelitian dapat membuktikan bahwa metode regesi linear sangat layak dan dapat digunakan sebagai tools untuk optimalisasi profitabilitas PT. Samudera Indonesia Tbk. Secara keseluruhan Analisa regresi cukup akurat untuk forecasting profitabilitas dengan menggunakan software Phython. Dimana hasil simulasi pertama memiliki error sekitar 8%, dengan akurasi diatas 90%.
Regresi Linear

## UCAPAN TERIMA KASIH
Segala puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas limpahan karunianya kepada penulis, sehingga penulisan penelitian dengan judul Analisis Peramalan Profitabilitas PT Samudera Indonesia Tbk Menggunakan Metode Regresi Linear dapat terselesaikan dengan baik. Untuk itu, pada kesempatan ini, penulis ingin menyampaikan rasa terima kasih kepada Kemendikbudristek atas dana HIBAH Program Kreativitas Mahasiswa (PKM RSH), dan terima kasih kepada Direktorat AKAMAWA Universitas Nahdlatul Ulama SUrabya atas bimbingan dan arahannya, dan semua pihak yang telah membantu serta mendukung penulis dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Amarazani, A., & Karina, A. (2023). Pengaruh Ukuran Perusahaan, Profitabilitas, Likuiditas dan Opini Audit Terhadap Ketepatan Waktu Penyampaian Laporan Keuangan (Studi Empiris Pada Perusahaan Sub Sektor Makanan  dan  Minuman  yang  Terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  Periode  2017-2021)  (Doctoral dissertation, Universitas Nasional). http://repository.unas.ac.id/id/eprint/6656
Anshori, M.Y., Herlambang, T., Katias, P., Susanto, F.A., and Rasyid, R.R., 2022., “Profitability estimation of XYZ company using H-infinity and Ensemble Kalman Filter”, The 5th International Conference of Combinatorics,  Graph  Theory,  and  Network  Topology  (ICCGANT  2021),  August,  21st-22 nd 2021 Jember, Indonesia, ournal of Physics: Conference Series, 2022, jilid 2157. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2157/1/012027
Anshori,  M.Y,  Rahmalia  D  and  Herlambang,  T,  2020,  “Comparison  Backpropagation  (BP)  and  Learning Vector Quantification (LVQ) on classifying price range of smartphone in market”, The 4th International Conference on Combinatorics, Graph Theory, and Network Topology (ICCGANT) 2020 22-23 August 2020, East Java, Indonesia. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1836/1/012040
Anshori, M.Y, Santoso, I.H, Herlambang, T, Rahmalia, D, Oktafianto, K., and Katias, P., 2023, “Forecasting of Occupied Rooms in the Hotel Using Linear Support Vector Machine”, Nonlinear Dynamics and System Theory, Vol 23 No 2, March 2023, page 129-140.
https://e-ndst.kiev.ua/v23n2.htm
Anshori , M.Y, Susanto, Shawyun, T, Madrigal, D.V, Rahmalia, D, Susanto, F.A., Herlambang, T, and Adzkiya, D, 2022, “Estimation of closed hotels and restaurants in Jakarta as impact of corona virus disease spread using adaptive neuro fuzzy inference system”, International Journal of Artificial Intelligence (IJAI), Vol 11 No 2, June 2022. http://doi.org/10.11591/ijai.v11.i2.pp462-472
Anshori, M.Y., Asy’ari, V , Herlambang, T., Fardi, I.W, 2023 “ Forecasting occupancy rate using neural network at Hotel”, International Conference on Advanced Mechatronics,Intelligent Manufacture and Industrial Automation (ICAMIMIA), 14-15 Nov, 2023.
Asy’ari, V., Anshori, M.Y., Herlambang, T., Fardi, I.W., Karya, D.F, and Adinugroho, M., 2023, “Forecasting average  room  rate  using  k-nearest  neighbor  at  Hotel  S”,  International  Conference  on  Advanced Mechatronics,  Intelligent  Manufacture  and  Industrial  Automation  (ICAMIMIA),  14-15  Nov,  2023. https://doi.org/10.1109/ICAMIMIA60881
Fama, E. F., & French, K. R. (2000). Forecasting profitability and earnings. The journal of business , 73 (2), 161-175 . https://doi.org/10.1086/209638
Helfert, Erich. A. 1996. Teknik Analisis Keuangan (Petunjuk Praktis Untuk Mengelola dan Mengukur Kinerja Perusahaan). Edisi 8. Jakarta: Erlangga
Herwanto, P., Marliani, N., & Rosida, R. (2023). Prediksi Kinerja Keuangan PT Astra International Tbk dengan Regresi  Linear  dan  Exponential  Smoothing.  Infotronik:  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Elektronika, 8(1), 12-21. Kanade, Vijay. (2023). What Is Linear Regression? Types, Equation, Examples, and Best Practies for 2022. https://doi.org/10.32897/infotronik.2023.8.1.2734
Karya, D.F, Katias,P., Herlambang, T., and Rahmalia, D., 2019, “Development of Unscented Kalman Filter Algorithm for stock price estimation”, The Second Internatonal Conference on Combinatorics, Graph Teory and Network Topology, University of Jember-Indonesia. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1211/1/012031
Kasengkang, R., Sientje, N., & Sumarauw, J. (2016). Analisis Logistik (Studi Kasus Pada Pt. Remenia Satori Tepas-Kota Manado). Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 16(1). https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jbie/article/view/11801
Kusumawati, A. N., Ghofur, M., Putri, M. A., & Alfatah, Z. A. (2021). Peramalan Permintaan Menggunakan Time Series Forecasting Model Untuk Merancang Resources yang Dibutuhkan IKM Percetakan. JENIUS: Jurnal Terapan Teknik Industri, 2(2), 105-115. https://doi.org/10.37373/jenius.v2i2.159
Muhith, A., Susanto, I.H., Rahmaia, D., Adzkiya, D., and Herlambang Teguh, 2022, The Analysis of Demand and Supply of Blood in Hospital in Surabaya City Using Panel Data Regression, Nonlinear Dynamics and System Theory, Vol 22 No 5, December 2022
Pulungan, K., & Pristiwanto, P. (2021). Penerapan Metode Tripel Exponential Smoothing Dalam Peramalan Keuntungan Perusahaan dalam Tingkat Penjualan Alat Tulis Kantor. Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , 3 (1), 43-47. https://doi.org/10.47065/bits.v3i1.166
Sutoni, A., & Agustian, D. (2018). Penjadwalan pengiriman produk kaos oleh cv chronicle mart kepada sub distributor cianjur dengan mengunakan metoda drp (distribution requirement planning).
Jurnal Manajeman Industri dan Logistik, 1(2), 121-132. https://doi.org/10.30988/jmil.v1i2.12
Suwandi,  E.  D.  (2022). Analisis  Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Profitabilitas  Saat  Pandemi  Covid-19. Owner: Riset dan Jurnal Akuntansi, 6(3), 2965-2972. https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.886
Yudhita, A. P., Yuliantoro, H. R., & Arfan, T. (2016). Analisis Peramalan Penjualan Jasa Freight Forwarding pada PT. Camar Cargo Logistics. Jurnal Akuntansi Keuangan dan Bisnis, 9, 10-17.
Yuliara, I. M. (2016). Regresi linier sederhana. Regresi Linier Sederhana, 13, 2022. http://orcid.org/0000-0002-1896-6044