Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 349-359 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Jumlah Total Porduksi Bakpao Pada PT. Estetika Tata Tiara Menggunakan Algoritma Regresi Linier Berganda
Prasetya Wicaksana *1 , Magdalena A. Ineke Pakereng 2 1,2 Jurusan Teknik Informatika, FTI UKSW,Salatiga e-mail : 1 672018388@student.uksw.edu, 2 ineke.pakereng@uksw.edu

## Abstract
Production objective planning is the process of identifying the product to be produced, the required quantity,  the  completion  deadline,  and  what  sources  will  be  needed.  The  research  objective  is  to determine  the  total  production  of  Bakpao  PT.  Estetika  Tata  Tiara  uses  multiple  linear  regression algorithm.  At  this  stage, the  data  mining  technique  uses  multiple  linear  regression  algorithms.  This research was conducted at PT. Aesthetics of Tata Tiara which is a bakpao production company. The results  show  that  the  regression  equation  obtained  from  the  results  of  multiple  linear  regression analysis is  for  the prediction of Bakpao  in April 2022 as follows:  Y =  473.531  +  0.56 X1 +  0.043  X2. After the analysis, it can be concluded that the variables X1 and X1 affect the prediction of the amount of  Bakpao  production  in  2022.  The  relationship  between  sales  (X1)  and  stock  (X2),  and  Bakpao production has a strong positive and unidirectional relationship.
Keywords : Data Mining, Multiple Linear Regression

## Abstrak
Perencanaan tujuan produksi adalah proses mengidentifikasi produk yang akan  diproduksi, jumlah yang  diperlukan,tenggat  waktu  penyelesaian,  dan  sumber  apa  saja  yang  akan  diperlukan..Tujuan penelitian untuk mengetahui total porduksi bakpao PT. Estetika Tata Tiara menggunakan algoritma regresi  linier  berganda.  Pada  tahapan  ini  Teknik  data  mining  dengan  algoritma  regresi  linier berganda.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  PT.  Estetika  Tata  Tiara  yang  merupakan  perusahaan pembuatan produksi bakpao,Hasil penelitian menunjukkan bahwa persamaan regresi yang diperoleh dari  hasil  analisis  regresi  linier  berganda  adalah  untuk  predisksi  Bakpao  bulan  April  tahun  2022 sebagai berikut: Y = 473,531  +  0,56 X1 +  0,043 X2.  Setelah  di  lakukan analisis,  dapat di simpulkan bahwa  variabel  X1  dan  X1  mempengaruhi  prediksi  dalam  jumlah  produksi  Bakpao  di  tahun  2022. Hubungan  antara  penjualan  (X1)  dan  stok  (X2),  dan  produksi  Bakpao  mempunyai  hubungan  yang kuat positif dan searah.
Kata kunci : Data Mining, Regresi Linear Berganda
1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  teknologi  informasi,  hampir  semua  perusahaaan menggunakan  teknologi  informasi  untuk  mengolah  data,  termasuk  memproses, mendapatkan,  menyusun,  menyimpan,  memanipulasi  data  dalam  berbagai  cara untuk  menghasilkan  informasi  yang  berkualitas,  yaitu  informasi  yang  relevan, akurat  dan  tepat  waktu  sehingga  informasi  yang  dihasilkan  dapat  membantu dalam pengambilan keputusan yang tepat, akurat, efisien.
Perencanaan tujuan produksi adalah kegiatan yang menentukan produk yang akan  diproduksi,  jumlah  yang  diperlukan,  batas  waktu  penyelesaian,  dan  bahan apa  yang  diperlukan.  Mengatur  produksi  di  suatu  perusahaan,  khususnya  di
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 349-359 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
perusahaan  industri,  sangat  penting  untuk  keberhasilannya  karena  tujuan produksi  perusahaan  akan  berpengaruh  pada  pemesanan  dan  penjualan  barang. Sebuah perusahaan harus memiliki stok produk di gudang tergantung pada target yang  dibutuhkan  selain  untuk  memenuhi  permintaan  pasar.  Untuk menyeimbangkan keduanya, perusahaan harus mampu mengatur tujuan produksi. Pada  dasarnya,  perusahaan  industri  memerlukan  prosedur  yang  agak  luas untuk memproduksi produk jadi, dimulai dengan bahan baku dan diakhiri dengan barang  yang  siap  dipasarkan.  Dengan  proses  yang  dilakukan  secara  bertahap, korporasi  juga  harus  memenuhi  permintaan  pasar  yang  sangat  cepat  untuk berbagai  macam  barang.  Dengan  target  produksi  dan  persediaan  produk  di gudang,  perusahaan  akan  dapat  memenuhi  pesanan  dalam  jumlah  besar  dengan lebih  mudah.  Target  produksi  setiap  produk  pasti  akan berfluktuasi  berdasarkan jumlah pesanan dan tingkat penjualan produk yang tinggi; semakin tinggi tingkat penjualan, semakin banyak target produksi
Data  mining  merupakan  subbidang  kecerdasan  buatan  (Artificial Intelligence). Menurut aplikasinya, metode data mining meliputi prediksi, asosiasi, klasifikasi,  pengelompokan,  dan  estimasi.  Ada  banyak  strategi  dalam  metode analitik,  diantaranya  adalah  metode  Regresi  Linier  Berganda,  yang  merupakan hubungan  linier  antara  dua  atau  lebih  variabel  bebas  dengan  variabel  terikat. Tujuan  dari  analisis  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  apakah  hubungan  antara variabel  independen  dan  variabel  dependen  positif  atau  negatif,  dan  untuk meramalkan  nilai  variabel  dependen  jika  nilai  variabel  independen  tumbuh  atau menurun.
PT.  Estetika  Tata  Tiara  yang  beralamatkan  di  Jalan  Patimura  KM  1  Domas Kota  Salatiga,  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  makanan,  yaitu memproduksi  Bakpao.  Dalam  sebulan  rata-rata  pabrik  ini  dapat  menghasilkan kurang  lebih  21.000  bakpao  setiap  bulannya.  Namun  dalam  produksi  bakpao tersebut  perusahaan  masih  belum  melakukan  prediksi  dalam  produksi  dalam bulan depannya sehingga produksi masih belum efisien
Penelitian ini memanfaatkan data produksi Bakpao di PT. Estetika Tata Tiara dengan menerapkan salah satu teknik dari data mining yaitu Regresi Linier . Hal ini dilakukan  dengan  harapan  supaya  dapat  memprediksi  hasil  produksi  Bakpao  di PT.  Estetika  Tata  Tiara  agar  dapat  lebih  efisien  dalam  memproduksi  Bakpao  itu sendiri sehingga tidak ada produksi yang berlebihan mau pun kekurangan.
Berikut adalah rumusan masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini:1). Bagaimana  cara  mengevaluasi/menganalisis  data  keluaran  Bakpao  PT  Estetika Tata  Tiara?  dan  2). Bagaimana  cara  efektif  dan  akurat  penerapan  data  mining untuk  prediksi  produksi  Bakpao  di  PT.  Estetika  Tiara  dengan  cara  pendekatan Regresi Linier Berganda? Sedangkan penelitian ini bertujuan untuk 1) mengetahui bagaimana menganalisa data produksi Bakpao pada PT. Estetika Tata Tiara, dan 2) Untuk mengetahui penerapan strategi data mining dengan rumusan Regresi Linier Berganda untuk tujuan memprediksi produksi Bakpao di PT. Estetika Tata Tiara.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 349-359 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tinjauan Pustaka
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  membahas  kemiripan  teori  maupun subjek  penelitian  yang  dijadikan  acuan  untuk  penelitian  ini  yang  dilakukan, dijelaskan sebagai berikut.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kadir  dan  Husna  (2018),  dengan  judul Penerapan Regresi  Linier  Berganda untuk  memprediksi  Jumlah  Tepung  Kelapa, Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penerapan  metode  regresi  linier  berganda menghasilkan hasil akurasi error 9,58% dan tingkat akurasi 90,48% saat membuat sistem  prediksi  kuantitas  produksi  tepung  kelapa.  Ketepatan  data  tersebut menunjukkan  bahwa  program  tersebut  dapat  digunakan  untuk  meramalkan keadaan kesejahteraan masyarakat [1].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jaya  et  all  (2019),  dengan  judul  Penerapan Data  mining  digunakan  untuk  memprediksi  target  produksi  dengan  Metode Regresi  Linier  Berganda  yang  digunakaan  pada  PT.  Neo  Nasional  berdasarkan Tingkat Penjualan dan Nomor Pesanan Produk. Keluaran dari variabel Y, X1 dan X2 memungkinkan PT. Neo National dapat dengan mudah ditentukan [2].
Penelitian  yang  dilakukan  Gaol  et  al  (2019),  melakukan  penelitian  yang bernama Implementasi Data Mining dengan Metode Regresi Linier Berganda untuk Memprediksi  Data  Persediaan  Buku  di  Pt.  Yudhistira  Ghalia  Indonesia  Area Sumatera Utara. Dengan pendekatan regresi linier berganda, Indonesia di wilayah Sumatera  Utara  mampu  menjawab  tantangan  perusahaan  dalam  peramalan  data persediaan  buku  di  Pt.  Yudhistira  Ghalia  Indonesia  di  wilayah  Sumatera  Utara. Inventarisasi buku yang dapat dihasilkan pada bulan Juli 2019 oleh Pt. Yudhistira Ghalia Indonesia, Sumatera Utara adalah 1.5165 buku seperti yang diprediksi oleh data mining menggunakan teknik regresi linier berganda [3].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yanto  (2020),  melakukan  penelitian  yang diberi nama Implementasi Data Mining Prediksi Kebutuhan Tenaga Listrik di Kota Lubuklinggau.  Contoh  tersebut,  dapat  diamati  bahwa  pertumbuhan  pelanggan adalah  169.037  konsumen  hingga  tahun  2024  dan  output  listrik  adalah 260.901.768.931 KWH, sehingga menghasilkan perkiraan permintaan. [4].
Penelitian yang dilakukan oleh Laksamana et all (2021), meakukan penelitian dengan judul Penerapan Data Mining untuk prediksi Jumlah Produksi HCL pada PT. Perusahaan  Lontar  Papyrus  menggunakan  Algoritma Regresi  Linier  Berganda . Hasil  penelitian  didapat  tingkat  hasil  akurasi  dari  hasil  Analisa  ini  senilai  78% akurasi. Setelah dilakukan analisis dapat disimpulkan bahwa variabel CL2 strong tidak  cukup  tinggi  mempengaruhi  dalam  jumlah  produksi  HCL  maka  dari  itu diganti dengan variabel pure water yang lebih koefisien [5].
Menurut  Kamber dan Han (2011), Menemukan pola dan pengetahuan yang menarik dari sejumlah besar data adalah proses yang dikenal sebagai data mining. [6].  Menurut  Berry  dan  Linof  (2011)  Data  mining  adalah  proses  mencari  dan menganalisis  data  dalam  jumlah  yang  sangat  besar  dengan  tujuan  untuk menemukan  pentingnya  pola  dan  hukum.  [7].  pendapat  Begg,  connoly  (2010), Datamining adalah  teknik  mengekstrak  atau  mengekstraksi  data  dari  basis  data
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 349-359 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
yang luas yang sebelumnya tidak diketahui, tetapi dapat dipahami dan digunakan, dan digunakan untuk membuat pilihan bisnis yang sangat kritis.[8].
Pendapat  Vercellis  (2009),  Basis  datayang  sangat  besar  dikenai  proses analitis  berulang  yang  dikenal  sebagai  penambangan  data  dengan  tujuan memperoleh pengetahuan dan informasi yang akurat dan berpotensi relevan bagi pekerja pengetahuan yang terlibat dalam pengambilan keputusan dan pemecahan masalah.  Penambangan  data  dari  database,  ekstraksi  pengetahuan,  analisis data/pola,  arkeologi  data,  dan  pengerukan  data  adalah  terminologi  lebih  lanjut dari data (Han & Camber, 2006). Data mining adalah istilah yang sering digunakan untuk  merujuk  pada  KDD.  Seluruh  proses  kompleks  untuk  menemukan  dan mengidentifikasi pola dalam data, di mana pola yang ditemukan valid, hanya dapat membantu dan dipahami, dikenal sebagai data penemuan pengetahuan (KDD). [9].
Analisis  regresi  adalah  salah  satu  metode  statistik  untuk  menganalisis  data yang  sering digunakan  untuk  menentukan  hubungan  antara  banyak variabel  dan membuat  prediksi  tentang  yang  lain.  (David,  &  Yong,  2011).  Sir  Francis  Galton (1822-1911),  seorang  antropolog  dan  ahli  meteorologi  Inggris  yang  terkenal, menciptakan  istilah  "regresi".  Dalam  studinya  "Regresi  menuju  biasa-biasa  saja dalam  tinggi  turun-temurun,"  diterbitkan  dalam  Journal  of  the  Anthropological Institute, edisi 15, hlm. 246-263, 1885.Galton mengatakan bahwa benih keturunan berukuran  sedang  (mendekati  rata-rata),  lebih  kecil  dari  induknya  jika  induknya besar, dan lebih besar dari induknya jika induknya sangat sedikit [10].
Ketika  menggunakan  analisis  regresi  untuk  menyelidiki  hubungan  antara banyak  variabel,  peneliti  pertama-tama  mengidentifikasi  satu  variabel  yang disebut  variabel  terikat  dan  satu  atau  lebih  variabel  bebas.  Jika  Anda  ingin menyelidiki hubungan atau pengaruh satu variabel independen terhadap variabel dependen,  digunakan  model  regresi  linier  dasar.  Model  regresi  linier  berganda digunakan jika Anda ingin mengeksplorasi hubungan atau pengaruh dua atau lebih variabel  independen  terhadap  variabel  dependen.  Kemudian,  dengan mengestimasi parameter menggunakan pendekatan tertentu, model regresi linier dasar  dan  model  regresi  linier  berganda  dapat  dibangun  [11].  Metode Regresi Linier Berganda merupakan analisis yang memiliki variabel bebas lebih dari satu disebut  analisis regresi  linier  berganda .  Teknik regresi  linier  berganda digunakan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh signifikan dua atau lebih variabel bebas ( X1 , X 2 , X 3 , ..., X k ) terhadap variabel terikat (Y) (Jamner et all, 2014:67) [12]. Analisis yang  memiliki  variabel  bebas  lebih  dari  satu  disebut  analisis  regresi  berganda. Analisis regresi  linier  berganda memberikan  kemudahan  bagi  pengguna  untuk memasukkan lebih dari satu variabel bebas hingga k dimana banyaknya k kurang dari  jumlah  observasi  (n)  (Khafiizh,  2012)  [13].  Metode Regresi  Linear  Berganda merupakan  pendekatan  yang  paling  tepat  untuk  meramalkan  sesuatu  yang  akan datang. (Safitri et all, 2018) [14].

## 2.2. Metode Penelitian
Pada saat ini, strategi data mining dengan algoritma regresi linier berganda untuk  pendugaan  keluaran  bakpao  di  PT.Estetika  Tata  Tiara  memiliki  tahapan proses penelitian yang ditunjukkan pada Gambar 1 sebagai berikut.:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 349-359 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  pada  PT.  Estetika  Tata  Tiara,  perusahaan  yang bergerak di bidang kuliner yaitu produksi bakpao, yang berlokasi di Jalan Patimura KM  1  Domas,  Kota  Salatiga.  Penelitian  ini  dijalankan  pada  bulan  Februari  hingga sampai dengan bulan Maret 2022, objek penelitian adalah produk bakpao pada PT. Estetika Tata Tiara.
Teknik  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  data  dikumpulkan  secara langsung  ke  lapangan  dengan  menggunakan  Teknik  observasi  terhadap  obyek yang  diteliti,  wawancara  dan  dokumentasi  mengenai  data  produksi  bakpao  yang nanti diperlukannya sebagai perencanaan jumlah produksi yang akan datang di PT. Estetika Tata Tiara.
Tahap  selanjutnya  menggunakan  metode regresi  linier  berganda ,  adapun langkah-langkah yang digunakan adalah sebagai berikut:
a) Menentukan  variabel  [X 1 ]  penjualan,  variabel  [X 2 ]  stok  data  diambil  dari data aktual perusahaan
b) Menentukan matriks [X] dan vektor [Y] (hasil produksi)
c) Melakukan perkalian matriks [X*Y]
d) Melakukan perkalian matriks [X 2 ].
e) Melakukan invers dari matriks [X’X] menjadi [X’X] -1
f) Menghitung  data  masukan  dari  [X*Y] -1 Untuk  mencari  hasil  produksi bakpao.
Model regresi linier berganda sebagai berikut: Y = α + β 1 X 1 + β 2 X 2 + εi (1)
Dimana:
Y = Jumlah produksi α = konstanta
Analisa permasalahan Pengumpulan data Studi Pustaka Observasi Proses Mining
Perhitungan menggunakan regeresi
kesimpulan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 349-359 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
β 1 , β 2 = koefisensi regresi variable independen
X 1
= penjualan X 2
= stok
Ei = tingkat kesalahan ( error )

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Variabel  yang  di input kan  merupakan  data  asli  dari  PT.  Estetika  Tata  Tiara, Data  yang  akan  diolah  adalah  data  penjualan,  stock  dan  produksi  bakpao  tahun 2021 (Januari-Desember) dan tahun 2022 (Januari-Maret), ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Penjualan, Stok, Produksi Bulan Penjualan (X1) Stok (X2) Produksi (Y) Januari ,2021 21673 5342 21873 Febuari, 2021 21452 5372 21673 Maret, 2021 21783 5163 21973 April, 2021 21563 5263 21672 Mei, 2021 21683 5262 21863 Juni, 2021 21573 5361 21763 Juli, 2021 21753 5263 21863 Agustus, 2021 21463 5263 21673 September,2021 21672 5382 21863 Oktober, 2021 21673 5372 21783 November, 2021 21537 5263 21753 Desember, 2021 21763 5173 21864 Januari, 2022 21873 5342 21563 Febuari, 2022 21956 5543 21763 Maret, 2022 21963 5352 21783
Hasil perhitungan Koefisien Regresi Bakpao, ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data koefisien Regresi Bakpao
Tahun Bulan x 1 x 2 Y X 1 .Y X 2 .Y X 12 X 22 X 1 *X 2 2021 Januari 21673  5342  21873  474053529  116845566  469718929  28536964  115777166 2021 Febuari 21452  5372  21673  464929196  116427356  460188304  28858384  115240144 2021 Maret 21783  5163  21973  478637859  113446599  474499089  26656569  112465629 2021 April 21563  5263  21672  467313336  114059736  464962969  27699169  113486069 2021 Mei 21683  5262  21863  474055429  115043106  470152489  27688644  114095946 2021 Juni 21573  5361  21763  469493199  116671443  465394329  28740321  115652853 2021 Juli 21753  5263  21863  475585839  115064969  473193009  27699169  114486039 2021 Agustus 21463  5263  21673  465167599  114064999  460660369  27699169  112959769 2021 September  21672  5382  21863  473814936  117666666  469675584  28965924  116638704 2021 Oktober 21673  5372  21783  472102959  117018276  469718929  28858384  116427356 2021 November 21537  5263  21753  468494361  114486039  463842369  27699169  113349231 2021 Desember 21763  5173  21864  475826232  113102472  473628169  26759929  112579999 2022 Januari 21873  5342  21563  471647499  115189546  478428129  28536964  116845566 2022 Febuari 21956  5543  21763  477828428  120632309  482065936  30724849  121702108 2022 Maret 21963  5352  21783  478420029  116582616  482373369  28643904  117545976
Perhitungan  Regresi  Berganda,  dijelaskan  sebagai  berikut.  Menghitung Koefisien  Regresi ,  selanjutnya  mendapatkan koefisien  regresi ,perlu  dilakukan terlebih dahulu perhitungan sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 349-359 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) R Square (R 2 ) R Square atau  koefisien  diterminasi  berganda  berfungsi  untuk  mengukur kebaikan  ( goodness  offit )  dari  persamaan  regresi,  yaitu  memberikan proporsi  atau  presentase  variasi  total  dalam  variabel  dependen  yang dijelaskan  oleh  variabel independent .  Adapun  perhitungan  dari  R square yaitu : R square = 1 – Dimana: Nilai SSres =19648.748 SStotal =22133.722 Nilai  SSres  dan  SStotal  dapat  dilihat  pada  tabel  ANOVA  kolom  SS  ( Sum  of Square )
Maka R Square =1 – = 0,887

## b) Adjusted R Square
Digunakan  untuk  membandingkan  dua  R  2  dari  dua  model  (X  dan  Y)  dan memperhitungkan  banyaknya  variabel independen yang  ada  dalam model, karena suatu sifat penting R 2 adalah nilainya merupakan fungsi yang tidak pernah  menurun  dari  banyaknya  variabel independen yang  ada  dalam model. Maka Adjusted R Square = 1- =1.085 c) Standar Eror
Merupakan standar deviasi error dari estimasi variabel dependen (jumlah produksi bakpao) yaitu 253.647
d) Observations
Jumlah data yang diuji dalam perhitungan ini. Adapun hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Tabel Regression Statistics
Regression Statistics
R Square Adjusted R Square Standard Error Observations 0.463 0.472 253.647 15
Hasil  analisis  merupakan  hasil  yang  telah  didapatkan  sebelumnya  yang diimplementasikan di dalam sebuah aplikasi Bernama SPSS ( Statistical Package for the Social Sciences ).
a) Tahapan Proses Data
Tahapan  proses  ini  dilakukan  dengan  memberikan  properti  pada  kolom name di variabel view dan pada kolom label diberi nama sesuai keterangan variabelnya.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 349-359 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 2 Pemberian Properti Di Variabel View

## b) Tabulasi Data
Pada  tahap  tabulasi  data  ini,  semua  data  dimasukkan  ke  dalam  data view yang telah dibuat di variabel view
Gambar 3 Tabulasi Data

## c) Uji Validitas
Uji  validitas  dilakukan  untuk  mengukur  sah  atau  tidaknya  indikator  dari masing-masing variabel, pengujian ini dilakukan dengan membandingkan r hitung  dan  r  tabel.  Nilai  ini  disebut  valid  apabila  R  hitung  lebih  besar dibandingkan R tabel.
Tabel 4. Uji Validitas Correlations Penjualan Stok Produksi Penjualan Pearson Correlation 1 .461 ** .752 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 N 15 15 15 Stok Pearson Correlation .461 ** 1 .681 ** Sig. (2-tailed) .000 .000 N 15 15 15 Produksi Pearson Correlation . 752 ** . 681 ** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 N 15 15 15 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 349-359 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## d) Membaca Output
Output yang  dikeluarkan  ketika  melakukan  pengujian  regresi  berganda terdiri  dari  beberapa  tabel  yaitu  tabel  model summary , anova dan coeficients .
1) Model Summary
Model summary digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh dari variabel dependen dapat mempengaruhi variabel dependen dilihat dari nilai adjusted R Square .

## Tabel 5. Summary
Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .673 a .463 .472 44.189 a. Predictors: (Constant), Stok, Penjualan
Tabel  5  dapat  dijelaskan  bahwa  nilai Adjusted  R  Square sebesar  0,472 yang artinya bahwa sebesar 47,20 % variabel penjualan dan stok dapat mempengaruhi variabel produksi bakpao.

## 2) Anova
Uji F diuji dengan menggunakan uji keseluruhan, dengan taraf signifikan 5%  (0,05),  jika  F  hitung  <  F  table  ,maka  Ho  diterima  jika  F  hitung  ≥  F tabel, maka H1 ditolak.
Tabel 6. Tabel Anova ANOVA a Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig. 1 Regression 5484.974 2 56373.714  17.647 .000 b Residual 19648.748 13 1873.852 Total 22133.722 15 a. Dependent Variable: Produksi b. Predictors: (Constant), Stok, Penjualan
Tabel 6 dapat dijelaskan bahwa nilai F hitung sebesar 17,647 > 2,849 dan nilai  signifikansi  sebesar  0,000  <  0,05,  yang  artinya  secara  keseluruhan variabel  independen  (X 1 dan  X 2 )  dapat  mempengaruhi  variabel  dependen (Y).

## 3) Coefficients
Coefficients digunakan untuk melihat apakah ada pengaruh positif atau negatif  dengan  taraf  signifikan  5%  (0,05).  Jika  t  hitung  <  t  tabel,maka Ho diterima jika t hitung ≥ t tabel ,maka H1 dan H2 ditolak.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 349-359 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Tabel 7. Data Coefficients
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients  Standardized Coefficients T Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 473.531 253.647 5.547 .000 Penjualan .056 .153 .063 4.758 .000 Stok .043 .138 .048 3.657 .001 a. Dependent Variable: Produksi
Jika  dilihat  dari  Tabel  7  nilai  t hitung penjualan sebesar  4.758  yang  lebih besar dari 2.1788 dengan taraf signifikan 5% (0,05) yang artinya bahwa ada pengaruh positif penjualan terhadap prediksi produksi bakpao nilat t hitung stok  sebesar  3.657  yang  lebih  besar  dari  2.1788  dengan  taraf signifikan  5%  (0,05)  yang  artinya  bahwa  ada  pengaruh  positif  stok terhadap prediksi produksi bakpao.

## 4.  SIMPULAN
Persamaan regresi yang diperoleh dari hasil analisis regresi linier berganda adalah untuk prediksi Bakpao bulan April tahun 2022 sebagai berikut: Y = 473,531 +  0,56  X1  +  0,043  X2.  Data  produksi  yang  dianalisa  pada PT.  Estetika  Tata  Tiara menggunakan algoritma regresi linier berganda yang akan memprediksi produksi Bakpao  bulan  April  tahun  2022,  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan  data acuan  produksi  Bakpao  dalam  kurun  waktu  tahun  2021  (Januari-Desember)  dan tahun  2022  (Januari-Maret),  yang  telah  dirata-ratakan.  Didapatkan  tingkat  hasil akurasi  dari  hasil  analisis  ini  senilai  79,30  %  akurasi.  Setelah  dilakukan  analisis, dapat disimpulkan bahwa variabel X 1 dan X 2 mempengaruhi prediksi dalam jumlah produksi  Bakpao  di  tahun  2022.  Hubungan  antara  penjualan  (X 1 )  dan  stok  (X 2 ), dan  produksi  Bakpao  mempunyai  hubungan  yang  kuat  positif  dan  searah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Berry,  Michael  J.A  &  Linoff,  Gordon  S.  (2004). Data  Mining  Techniques  For Marketing, Sales, Customer Relationship Management Second Edition. United States of America: Wiley Publishing, Inc.
[2] Connolly, T & Begg, C. (2010). Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation, and Management, Fifth Edition . Pearson Education, Boston
[3] David,  O  &  Yong,  S.  (2011). Introduction  to  Business  Data  Mining .  International Edition: Mc Graw Hill
[4] Han.  J,  Kamber  M.  (2011). Data  Mining:  Concepts  and  Techniques ,  Waltham: Elsevier Inc.
[5] Han.  J,  Kamber  M.,  2006, Data  Mining:  Concepts  and  Techniques ,  Second  Edition. Morgan Kaufman. California
[6] Jamner  R.  Lawendatu,  John  S.  Kekenusa,  Djoni  Hatidja,  (2014).  Regresi  Linier Berganda Untuk Menganalisis Pendapatan Petani Pala. JdC, Vol. 3, No. 1. Pp.66-72
[7] Khafiizh,  H,  (2012).  Analisis  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Prediksi  Mahasiswa  Non  Aktif.  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  & Komunikasi Terapan 2012 (Semantik 2012). Pp.241-249
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 349-359 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[8] Kutner, M.H., C.J. Nachtsheim., & J. Neter. 2004. Applied Linear Regression Models . 4th ed. New York: McGraw-Hill Companies, Inc
[9] Syafitri,  N.  Sutardi  &  Tajidun,  L.M,  (2018).  Aplikasi Forecasting Mengenai  Angka
Kelahiran Di Kota Kendari Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda (Studi Kasus : Dinas Kesehatan Kota Kendari). semanTIK, Vol.4, No.1. Pp.31-38 [10] Vercellis (2009), Data Warehousing, in Business Intelligence , onlinelibrary.wiley.com