## REGRESI LINIER UNTUK PREDIKSI PERMINTAAN SPAREPART SEPEDA MOTOR
Nur Iksan a, *, Yogi Pratama Putra b , Erika Devi Udayanti b
a Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang
b Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
a,b Semarang, Indonesia
Email Address * : nur.iksan@mail.unnes.ac.id

## Abstract
Penyediaan  dan  pensuplaian  sparepart  menjadi  hal  yang  penting  dalam  memberikan pelayanan  pemenuhan  permintaan  kepada  konsumen   agar  kepercayaan  konsumen terhadap  pelaku  usaha  penjualan  sparepart  semakin  meningkat.   Usaha  untuk  menjaga ketidakstabilan persediaan sparepart menjadi masalah  yang harus dihadapi toko sparepart ketika  transaksi  kepada  konsumen  semakin  meningkat.  Toko  ini  harus  mampu memperkirakan  jumlah  suplai  sparepart  berdasarkan  jumlah  permintaan  sebelumnya   dan faktor  lain  yang  mempengaruhi  jumlah  permintaan.  Untuk  memberikan  kemudahan dalam  memperkirakan  jumlah  permintaan  ini,  maka  perlu  dilakukan  prediksi  penyediaan sparepart  untuk  dapat  menanggulangi  masalah  persediaan  dan  pensuplaian  pada  toko sparepart.  Pada  penelitian  ini  regresi  linier  diterapkan  pada  kasus  prediksi  penyediaan sparepart  dengan  tujuan  untuk  memperkirakan  jumlah  stok  yang  harus  tersedia  pada periode  tertentu  untuk  masing-masing  sparepart  seperti  kampas  kopling,  spion,  ban motor,  aki  motor,  dan  kampas  rem .  Evaluasi  prediksi  dilakukan  dengan  MAP , MSE  dan MAPE  untuk  tiap  perhitungan  sparepart  sehingga  dapat  diketahui  tingkat  akurasi  hasil  dari prediksi tersebut.
Keywords: Regresi , Regresi Linier , Prediksi.

## I. P ENDAHULUAN
Kendaraan roda dua sudah menjadi kebutuhan primer bagi hampir seluruh masyarakat di  Indonesia.  Selain  untuk  sarana  transportasi  adapun  dari  sebagian  masyarakat  yang menjadikan  kendaraan  roda  dua  sebagai  koleksi.  Sebagai  penunjang  performa  mesin kendaraan  roda  dua  dibutuhkan  sparepart  yang  sesuai  dengan  tipe  kendaraan  roda  dua tersebut.  Kemunculan  berbagai  varian  kendaraan  roda  dua  yang  baru  membuat  semakin banyaknya  sparepart  yang  baru  juga  sebagai  penunjang  dari  mesin  kendaraan.  T oko sparepart  melakukan  aktivitas  jual  beli  sparepart  kendaraan  bermotor dengan  berbagai merk  yang  ditawarkan.  Toko  ini  menjalankan  bisnisnya  dengan  cara  melakukan pengambilan  barang  dari  suplier  yang  kemudian  di   distribusikan  ke  konsumen. Konsumen  membeli sparepart  untuk  mengganti  sparepart  yang  lama  atau  rusak  sehingga dapat  menambah  umur  kendaraan  bermotor.  Penjualan  sparepart  ditujukan  baik  untuk konsumen  maupun  disuplai  ke  toko -toko  kecil.  Banyaknya  transaksi  yang  terjadi berdampak  pada  sulitnya  melakukan  perkiraan  untuk  penyediaan  dan  pensuplaian sparepart  sehingga  menyebabkan  ketidakstabilan  persediaan  sparepat  untuk  memenuhi permintan  konsumen.  Ketidakstabilan  ini  akan  mengganggu  proses  bisnisnya  sehingga berkurang  kemampuan  dalam  pemenuhan  permintaan  dan  sekaligus  mengurangi kepercayaan konsumen.
Metode  Regresi  dapat  digunakan  untuk  memberikan  prediksi  permintaan  sparepart sehingga  dapat  menyelesaikan  permasalahan  ketidakstabilan  penjualan.  Metode  Regresi yang  digunakan  yaitu  Regresi  Linier  yang  dapat  melakukan  prediksi  de ngan  periode waktu  yang  panjang.  Penelitian  ini  membahas  terkait  proses  prediksi  permintaan sparepart  menggunakan  metode  Regresi  Linier.  Dengan  menggunakan  metode  regresi
linier  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  prediksi  permintaan  sparepart  sehingga  dapat membantu  untuk  pengam bilan  keputusan  untuk  meningkatkan  penjua lan  dan  dapat mempersiapkan persediaan barang sesuai dengan permintaan konsumen

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Beberapa  penelitian  menerapkan  metode  prediksi  untuk  menyelesaikan  permasalahan yang  ada.  Peneliti  [1]  melakukan  prediksi  jumlah  pelanggan  SPA  dan  persediaan barangnya  dengan  menggunakan  metode  regresi  linier  berganda.  Peneliti  [2]  melakukan perhitungan  daya  listrik  yang  dibutuhkan  pada  tahun  2030  dengan  menggunakan  metode regresi  linier.  Peneli  [3]  melakukan  prediksi  kebutuhan  obat  di  apotik  dan  distributor dengan  menggunakan  metode  analisa  regresi  linier.  Peneliti  [4]  melakukan  analisa penjualan  yang  digunakan  untuk  mempredisi  persediaan  barang  de ngan  metode  regresi linier.  Peneliti  [5]  melakukan  prediksi  persediaan  alat  tulis  kantor  dengan  memakai metode double  exponential  smoothing .  Berdasarkan  penelitian  terkait  tersebut  dapat disimpulkan bahwa metode regresi linier adalah metode yang dapat melakukan peramalan jangka  panjang  dan  cocok  untuk  melakukan  peramalan  persediaan  barang  pada persediaan sparepart.

## III. R EGRESI L INIER
Sebelum  menggunakan  metode  regresi  harus  memperhatikan  kondisi -kondisi  massa lalu,  informasi  masa  lalu  tersebut  kemudian  ditransformasikan  menjadi  data,  dan mengasumsikan pola masa lalu akan terus berlanjut di masa yang akan datang. Metode ini dipakai atas dasar dari variabel yang ada dan yang dapat mem berikan perubahan  di hasil peramalan.  Terdapat  dua  macam  metode  regresi  yaitu  :   (1.  Metode  Regresi  Linier, digunakan untuk mengetahui pengaruh antara satu buah variabel bebas terhadap satu buah variabel  terikat;  (2.  Metode  Regresi  Kuadratis,  metode  ini  sebenarnya  sama  dengan analisis  regresi  linier  hanya  variabel  bebasnya  lebih  dari  satu  buah .  Regresi  linier merupakan  suatu  model  matematika  garis  lurus  untuk  menggambarkan  hubungan fungsional antara variabel-variabel yang bebas maupun variabel terikat [6]. Regresi linier sederhana ialah megestimasi besarnya koefisien-koefisien yang dihasilkan dari persamaan yang  bersifat  linier  yang  melibatkan  satu  variabel  bebas  untuk  digunakan  sebagai  alat prediksi  besarnya  nilai  variabel  tergantung  [7].  Regresi  linier  memiliki  rumus  sebagai berikut.
Y(t) = a + bt (1) b = n. ∑ tY(t) − ∑ Y(t). ∑(t) ∑(n. t 2 ) − ∑(t) 2 (2)
a = (∑ Y(t)/n) − ((∑ (t). b/n)) (3)
Tingkat  error  prediksi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  error  pada  Mean  Absolute Deviation  (MAD),  Mean  Square  Error  (MSE)  dan  Mean  Absolute  Presentage  Error (MAPE).  Tujuan  dari  menghitung  nilai  error  adalah  untuk  mengetahui  akurasi  dari peramalan  dengan  menghitung  nilai  error  yang  terjadi .  MAD  mengevaluasi  metode peramalan  dengan  menganalisa  jumlah  kesalahan  yang  memiliki  sifat  absolut.  MAD melakukan  pengujian  akurasi  peramalan  dengan  merata -rata  kesalahan  prediksi  (nilai absolut dari masing-masing kesalahan). Rumus dari MAD yaitu : [6]
𝑀𝐴𝐷 = ∑ | 𝐷 𝑡 −   𝐹 𝑡 | 𝑛 (4)
MSE  mengevaluasi  metode  peramalan  dengan  mengkuadratkan   kesalahan  kesalahan kemudian  dilakukan  penjumlahan  dan  ditambahkan  dengan  jumlah  observasi.  Dengan cara tersebut dapat mengatur kesalahan peramalan yang besar karena kesalahan -kesalahan itu dikuadratkan. Hasil dari metode ini adalah kesalahan -kesalahan sedang yang mungkin lebih  baik  untuk  kesalahan  kecil,  tetapi  kadang  menghasilkan  perbedaan  yang  besar. Rumus dari MSE yaitu : [6]
𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝐷 𝑡 −   𝐹 𝑡 ) 2 𝑛 (5)
MAPE  dihitung  dengan  cara  menggunakan  error  absolut  pada  tiap  periode  dibagi dengan  nilai  observasi  aktual  pada  periode  itu.  Selanjutnya  melakukan  perhitungan  rata- rata  pada  error  persentase  absolut  tersebut.  Pendekatan  ini  bertujuan  untuk  mengukur akurasi  hasil  prediksi  dengan  menghitung  seberapa  besar  kesalahan  nilai  prediksi dibandingkan dengan nilai aktual. Rumus untuk menghitung MAPE yaitu:
𝑀𝐴𝑃𝐸 =   ( 1 𝑛 ∑ |𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 − 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛|
|𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙| ) × 100%
(6)

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data  didapatkan  dari  database  gudang  sparepart  yang  didapatkan  melalui  wawancara dan  observasi  lapangan  untuk  mendapatkan  data  berupa  data  permintaan  sparepart.  Data variabel  yang  dipakai  untuk  peramalan  adalah  data  rekap  permintaan  sparepart  kampas kopling, spion, ban m otor, kam pas rem, dan aki motor setiap bulannya dari Januari 2016 sampai  Desember  2017.  Gambar  1  sampai  5  berikut  merupakan  sampel  data  yang digunakan.
Gambar 1. Jumlah permintaan sparepart kampas kompling
Gambar 2. Jumlah permintaan sparepart spion
Gambar 3. Jumlah permintaan sparepart Ban Motor
Gambar 4. Jumlah permintaan sparepart Ban Motor

## Gambar 5. Jumlah permintaan sparepart Ban Motor
Sampel  data  ini  merupakan  data  regresi  linier  sederhana  karena  hanya  memiliki  satu variabel  Y  dimana  Y  merupakan  masing-masing  dari  nama  sparepart.  Data  yang ditampilkan  memiliki  jumlah  24  periode  sebagai  bahan  untuk  proses  perhitungan peramalan  13  periode  kedepan  pada  periode  ke  37  sampai  39  dengan  menggunakan metode  regresi  linier  sederhana.  Untuk  mencari  nilai  koefisien  regresi  “a”  dan  “b”  pada rumus  (1)  maka  digunakan  rumus  (2)  untuk  mencari  nilai  koefisien  “a”  dan  rum us  (3) untuk  mencari  nilai  koefisien  “b”.  Selanjutnya  koefisien  regresi  untuk  regresi  linier  pada pada tiap sparepart adalah sebagai berikut:
1. Kampas kopling
𝑌(𝑡 ) = 549,4 + (0,1𝑡)
2. Spion
Y(t) = 239,4 + (0,1t)
3. Ban Motor
Y(t)   =  138,08  + (0,19t)
4. Aki Motor Y(t)   =  40,94  + (0,29t)
5. Kampas Rem Y(t)   =  348,08  + (0,19t)
Melalui koefisien regresi yang diperoleh, maka dapat dilakukan prediksi pada periode berikutnya. Hasil prediksi pada periode 37 sampai dengan 39 ditunjukkan pada Gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Hasil prediksi pada periode 37 sampai 39
Tingkat  error  prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  nilai  error  pada  MAD,  MSE  dan MAPE.  Untuk  menentukan  nilai  error  MAD  dan  MSE  digunakan  rumus  (4)  dan  (5)  dan selanjutnya hasilnya dapat ditunjukkan pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 7. Hasil error MAD dan MSE pada periode 37 sampai 39
Gambar 8. Hasil error MAPE pada periode 37 sampai 39

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  kegiatan  pengabdian  yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan bahwa  permasalahan  ketidakstabilan  persediaan  sparepart  dapat  diselesaikan   dengan metode  peramalan  regresi  linier  sederhana .  Model  regresi  linier  yang  diperoleh  dapat digunakan  untuk  meramalkan  jumlah  persediaan  yang  harus  dipenuhi  pada  periode tertentu.

## R EFERENCES
[1] S. S. Wulandari, “Prediksi Jumlah Pelanggan Dan Persediaan Barang Menggunakan Metode  Regresi  Linier  Berganda  Pada  Bali  Orchid .,”  JOSINFO:  Jurnal  Online Sistem Informasi, 1(1)., July 2015.
[2] M.  Syafruddin,  L.  Hakim  dan  D.  Despa,  “Metode  Regresi  Linier  Untuk  Prediksi Kebutuhan Energi Listrik Jangka Panjang (Studi Kasus  Provinsi Lampung).,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2(2)., 2014.
[3] P.  Sulardi,  T.  Hendro  dan  F.  R.  Umbara,  “Prediksi  Kebutuhan  Obat  Menggunakan Regresi Linier.,” Prosiding SNATIF, 57-62., July 2017.
[4] M.  F.  Saputri  dan  S.  Sudaryanto,  “Analisa   Data  Penjualan  menggunakan  Metode Regresi Linier Untuk Prediksi Persediaan Barang Pada TB.,” Kawankita., 2016.
[5] T. D. Andini dan P. & Auristandi, “Peramalan Jumlah Stok Alat Tulis Kantor Di UD ACHMAD  JAYA  Menggunakan  Metode  Double  Exponential  Smoothing,”  Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 10(1), 1-10., 12 July 2016.
[6] Render dan J.Heizer, Operation Management, New Jersey Pearson, 2011.
[7] Jonathan  dan  Sarwono,  Metode  Penelinitan  Kuantitatif  dan  Kualitatif,  Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.