## PENGGUNAAN METODE LINEAR REGRESSION UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SMARTPHONE
Tri Indarwati 1) , Tri Irawati 2) , Elistya Rimawati 3)
1) Program Studi: Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi: Komputerisasi Akuntansi, STMIK Sinar Nusantara
3) Program Studi: Manajemen Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) triindar28@gmail.com; 2) 3irawati@sinus.ac.id; 3) elistyarimawati@gmail.com

## ABSTRACT
Planning  and  analyzing  market  needs  precisely  and  efficiently  if  managed  optimally  is needed to achieve company success. In practice, existing transaction data used as a reference in planning and analyzing market needs. This company needs a tool to predict future sales. This information is needed because a good sales prediction will help understand what items must be distributed  according  to  market  needs  so  that  companies  can  reduce  uncertainty  in  decision making. The  purpose  of this  study  is to  create  an  information  system can  do  smartphone  sales forecasting at 82 Cell Mayang with the Linear Regression method. The sales forecasting system is  using  the  Linear  Regression  method,  The  goal  to  create  a  sales  forecasting  system  by determining the sales volume with a certain period by looking at the cost of advertising and the number  of  sales.  The  research  method  used  includes  observation,  interviews  and  literature studies. Designing using DAD includes entity relation diagrams, context diagrams, the hierarchy of  input  process  output  and  data  flow  diagrams.  The  programming  language  used  is  Visual Basic.Net and the sql server 2008 database. Features in the sales forecasting application include processing data items, customer data, incoming product data, sales data, and forecasting data. The test results show the MAPE value is 0.032 and the MSE value is 5.16. From this value, it can be  said  that  the  prediction  of  smartphone  sales  with  the  Linear  Regression  method  on  82  Cell Mayang is categorized as very good. Whereas for the blackbox testing that has been carried out, it shows that the smartphone sales forecasting system in 82 Cell Mayang, Sukoharjo has been going well.
Keywords: forecasting, sales prediction, incoming product data, linear regression, visual basic

## I.  PENDAHULUAN
Perencanaan  dan  analisa  kebutuhan pasar  yang  tepat  dan  efisien  apabila  dikelola secara  optimal  sangat  dibutuhkan  untuk mencapai  keberhasilan  perusahaan.  Kendala yang  dihadapi  adalah  data  transaksi  yang sudah  ada  selama  ini  belum  dapat  digunakan secara  optimal  untuk  dijadikan  acuan  dalam perencanaan  dan  analisa  kebutuhan  pasar. Perkembangan  teknologi  smartphone  yang sangan cepat berdampak pada penjualan yang dilakukan. Adapun perusahaan telah melakukan  pembalian  barang  yang  berlebih sedangkan  distribusi  barang  yang  tidak seimbang, sehingga banyak barang yang tidak terjual  dikarenakan  perkembangan  model smartphone yang begitu pesat. Perusahaan ini membutuhkan  sebuah  alat  bantu  untuk memprediksi  penjualan  yang  terjadi  di  masa depan.  Informasi  ini  dibutuhkan  karena prediksi  penjualan  yang  baik  akan  membantu memahami  berapakah  barang  yang  harus
didistribusi  sesuai  dengan  kebutuhan  pasar sehingga perusahaan dapat mengurangi ketidakpastian  dalam  pengambilan keputusan, membantu  manajemen  untuk  bertindak  lebih baik,  membantu  manajemen  untuk  mengenali lingkungan pasar.
Peramalan  adalah  salah  satu  unsur statistika yang sangat penting dalam pengambilan  keputusan.  Salah  satu  metode peramalan  adalah  metode  deret  berkala. Metode  deret  berkala  merupakan  metode peramalan yang memperkirakan penjualan/permintaan  periode  yang  akan datang  dengan  menggunakan  data  histori. Jenis  metode  yang  termasuk  dalam  metode deret  berkala  diantanya  : Weighted  Moving Averages,  Exponential  Smoothing,  Linear Regression dan Seasonal  Trend .  Metode Linear  Regresion  memiliki  keunggulan  yaitu metode  ini  dapat  melakukan  analisis  dengan menggunakan  beberapa  variable  bebas  (X) sehingga hasil prediksi bisa lebih akurat.
Perkembangan teknologi
informasi memungkinkan  pengolahan  data  dilakukan dalam  waktu  singkat.  Salah  satu  solusi  yang dapat dipakai untuk kasus ini adalah peramalan  menggunakan  sistem  informasi. VB.  NET  merupakan  sebuah  tools  yang digunakan  untuk  membuat  sistem  informasi. Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  Penulis mengambil  tema  penelitian  dengan  topik Prediksi  Penjulan  Smartphone  Menggunakan Metode  Linear  Regression  Pada    82  Cell Mayang, Sukoharjo. Adapaun Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  sistem informasi  yang  dapat  melakukan  peramalan penjualan  smartphone  pada  82  Cell  Mayang dengan metode Linear Regression.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA 2.1.  Penjualan
Penjualan  adalah  suatu  usaha  yang terpadu  untuk  mengembangkan  rencana- rencana  strategis  yang  diarahkan  pada  usaha pemuasan  kebutuhan  dan  keinginan  pembeli guna mendapatkan penjualan yang menghasilkan  laba.  Penjualan  merupakan sumber  hidup  suatu  perusahaan,  karena  dari perusahaan  dapat  diperoleh  laba  serta  suatu usaha  memikat  konsumen  yang  diusahakan untuk mengetahui daya tarik mereka sehingga dapat mengetahui hasil produk yang dihasilkan.  Penjualan  adalah  jumlah  yang dibebankan  Pembeli  untuk  barang  dagang yang  diserahkan  merupakan  pendapatan perusahaan yang bersangkutan[1]. 2.2.  Peramalan
Peramalan  adalah  seni  dan  ilmu  untuk memprediksi  kejadian  di  masa  depan  dengan melibatkan  pengambilan  data  historis  dan memproyeksikannya  ke  masa  mendatang dengan model pendekatan sistematis[2].
Adapun tahapan peramalan secara ringkas  terdapat  tiga  tahapan  yang  harus dilalui  dalam  perancangan  suatu  metode peramalan, yaitu :
1.  Melakukan analisa pada data masa lampau. Langkah  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan gambaran pola dari data bersangkutan.
2.  Memilih  metode  yang  akan  digunakan.
Terdapat  bermacam-macam  metode  yang tersedia  dengan  keperluannya.  Pemilihan metode dapat mempengaruhi hasil ramalan. Hasil  ramalan  diukur  dengan  menghitung error  atau  kesalahan  terkecil.  Oleh  karena itu, tidak ada metode peramalan yang pasti baik untuk semua jenis data.
3.  Proses transformasi dari data masa lampau dengan  menggunakan  metode  yang  dipilih.
Apabila diperlukan maka diadakan perubahan sesuai kebutuhannya.

## 2.3. Metode Linear Regresion
Linear  Regresi  merupakan  solusi  yang cocok  untuk  digunakan  oleh  perusahaan multiproduk  karena  dengan  memperkirakan berbagai kombinasi produk, perusahaan dapat memaksimalkan keuntungan serta memperkirakan  jumlah  produksi  yang  tepat. Namun  dalam  menerapkan  regresi  linear diperlukan  pengetahuan  mengenai  kombinasi produk  yang  tepat,  target  pasar,  serta  jumlah permintaan terhadap produk itu sendiri [3].
Rumus  untuk  Linear  Regresion  dengan metode kuadrat terkecil adalah :
a = (∑y)(∑x 2 )−(∑x)(∑𝑦𝑥) n(∑x 2 )− (∑x) 2 ……….…….….. (1)
b = n(∑xy)−(∑x)(∑𝑦) n(∑x 2 )− (∑x) 2 ……………….……..  (2) y = a + b.x1 + b.x2 …………………….…… (3) Keterangan y   : Volume Penjualan x1 : Biaya Iklan x2 : Jumlah Sales a   : Konstanta yang menunjukan besarnya nilai y apabila x = 0 b   : besaran perubahan nilai y

## 2.4.  Visual basic
Visual basic .NET 2010 adalah salah satu bahasa  pemrograman  yang  tergabung  dalam Microsoft visual studio 2010. Visual basic .NET 2010  mempunyai  suatu  jendela  yang  luas sebagai  ruangan  kerjanya.  Jendela-jendela tersebut  diantaranya  adalah  :  Menubar, toolbox, toolbar, form windows, code windows, solution  explorers  windows,  property  windows dan jendela-jendela lain[4].

## 2.5.  Database
Database adalah sekumpulan data tersebar yang berhubungan secara logis, dan penjelasan  dari  data  ini  dirancang  untuk memenuhi  kebutuhan  informasi  dari  suatu organisasi.  Sedangkan  DBMS  adalah  sebuah sistem software yang memungkinkan pengguna  untuk  mendefinisikan,  membuat, me-maintain,  dan  mengontrol  akses  ke database [5].

## 2.6.  Penelitian Terdahulu
Penggunaan linear  regression terkait dengan  prediksi  terhadap  volume  penjualan dilakukan  oleh  Inti  Sariani  Jianti  Djie,  2013 pada PT Primajaya Pantes Garment, peramalan yang paling tepat pada perusahaan adalah metode regresi linear dengan nilai MAD dan  MSE  terkecil.  Hasil  peramalan  dengan metode  regresi  linear  digunakan  perusahaan sebagai standar ukuran untuk periode berikutnya  [6].  Maulina,  2014  bahwa  sistem prediksi  persediaan  barang  telah  diberhasil dibuat  berbasis  website  dengan  Bahasa pemrograman PHP-MySQL dan metode regresi  linier  diimplementasikan  untuk  proses prediksi  persediaan  untuk triwulan  selanjutnya menggunakan  data  penjualan.  Hasil  dari implementasi  sistem  dapat  digunakan  untuk membantu  memprediksi  persediaan  barang untuk triwulan selanjutnya[7]. penelitian serupa Pyang dilakukan oleh Rival, bahwa mendapatkan  hasil  /  peramalan  yang  sesuai dengan aktivitas sebenarnya maka dibutuhkanlah perhitungan menggunakan perhitungan  Regresi  Linier  untuk  menentukan tingkat  penjualan  pada  hari  yang  akan datang.[8].  Persamaan  regresi  digunakan dalam  pengukuran  kinerja  dimana  terdapat multikolenieritas  ini  terlihat  dari  besarnya  nilai korelasi  antar  variabel  bebas  yang  mendekati 1 dan seluruh nilai VIF lebih 10 [9].

## III. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  meliputi  observasi,  wawancara  dan  studi pustaka. Data yang diperoleh terdiri dari histori perusahaan dan data histori penjualan.
Metode Linear  Regresion merupakan metode  dengan  teknik  peramalan  kuantitatif statistik  yang  pada  umumnya  menggunakan data  historis  yang  menitikberatkan  pada  pola, perubahan  pola,  dan  faktor  gangguan  yang disebabkan oleh pengaruh acak
Variabel  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari variabel independen (X) dan variabel dependen  (Y).  Variabel  X  yang  digunakan adalah  biaya  iklan  (x1)  dan  jumlah  sales  (x2), dan variabel Y adalah volume penjualan(y).
Desain  sistem  yang  dibuat  meliputi entity relation  diagram,  context  diagram,  hierarchy input  process  output,  data  flow  diagram dan memakai pemodelan Entity Relationship Diagram (ERD).
Sistem  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman Visual Basic.Net  dan  database SQL  Server.  Pengujian  menggunakan black box dan uji validitas data.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perancangan Penelitian
1. Entity relation diagram (ERD), Adapun rancangan ERD dapat dilihat pada Gambar 1.
Pelanggan Id pelanggan nama alamat telp ktp kelamin peker- jaan Barang Id barang nama Kategori harga diskon netto Pegawai Id pegawai nama alamat user- name Pass- word memasukkan barang menjual order id tgl amt_bruto amt_disc amt_netto No barang masuk tgl amt_biaya meramalkan No ramal tgl qty bmdet bm id bm id no urut Id barang biaya qty tot_biaya orderdet order id no urut Id barang bruto disc netto qty
Gambar 1. Entity Relation Diagram
2. Context  diagram ,  entitas  yang  terlibat adalah  pelanggan,  administrasi,  bagian gudang  dan  pimpinan.  Adapun  gambaran kontek diagram dapat dilihat dalam Gambar 2.
Sistem Peramalan Penjualan pada 82 Cell Mayang Administrasi Bagian Gudang Pelanggan Pelanggan Pimpinan Pegawai Barang Barang Masuk Laporan penjualan Laporan barang masuk Laporan data barang Laporan stock Laporan data barang Laporan barang masuk Laporan stock Laporan penjualan Laporan data pelanggan Peramalan Laporan peramalan Laporan data pelanggan Laporan peramalan Laporan data pelanggan Penjualan
Gambar 2. Context Diagram
3.  HIPO, Diagram ini menggambarkan tentang program  secara  terstruktur,  yang  berfungsi untuk memelihara program secara memperjelas batasan program.
TOP LEVEL LEVEL 0 Sistem peramalan penjualan 1. Master 2. Transaksi 3. Laporan 1.2 Barang 1.3 Pelanggan 2.1 Barang Masuk 2.2 Penjualan 3.3 Laporan pelanggan 3.4 Laporan barang masuk 3.5 Laporan Penjualan 3.6 Laporan Peramalan 3.2 Laporan data stock LEVEL 1 1.1 Pegawai 2.3 Peramalan 3.1 Laporan data barang

## Gambar 3. HIPO
4.  Diagram  Arus  Data  (DAD),  sebagai  media untuk menjelaskan semua alur data beserta proses-proses  yang  terdapat  di  dalam sistem dapat dilihat pada Gambar 3.
Adminis trasi Pelang- gan Bagian Gudang 1.1 Pegawai 1.2 Barang 1.3 Pelanggan 2.1 Barang masuk 2.2 Penjualan 2.3 Peramalan 3.1 Laporan data barang 3.3 Laporan data pelanggan 3.2 Laporan stock 3.4 Laporan barang masuk 3.5 Laporan penjualan 3.6 Laporan peramalan Pimpinan D1 pegawai D2 barang D3 pelanggan D4 t_bm D6 t_order D8 Ramal Barang masuk Pelanggan Penjualan Peramalan Pegawai Barang Pegawai Barang Barang Barang Pelanggan Pelanggan Barang masuk Barang masuk Penjualan Penjualan Peramalan Peramalan Laporan data barang Laporan stock Laporan data pelanggan Laporan barang masuk Laporan penjualan Laporan peramalan D5 t_bmdet Barang masuk Barang masuk D7 t_order Penjualan Penjualan

## Gambar 4. DFD Level 0

## 4.2. Proses Perhitungan Linear Regresi
Berikut  merupakan  perhitungan  untuk meramalkan  jumlah  smartphone  Lenovo  pada periode  selanjutnya  dengan  biaya  iklan  2  juta dengan  menggunakan  data  penjualan  tahun 2016.  Data  penjulan  ini  dapat  diihat  dalam Tabel 1.

## Tabel 1. Data penjualan smartphone periode
2014-2016
n y x1 x2 x1² x2² y 2 y.x 2
1 58 1 2 1 4 3364 2 2 70 1 2 1 4 4900 2 3 62 1 2 1 4 3844 2 4 74 1 2 1 4 5476 2 5 62 1 2 1 4 3844 2 6 68 2 4 4 16 4624 8 7 72 2 4 4 16 5184 8 8 80 1 2 1 4 6400 2 9 60 1 2 1 4 3600 2 10 60 1 2 1 4 3600 2 11 72 2 4 4 16 5184 8 12 68 1 2 1 4 4624 2
n y x1 x2 x1² x2² y 2 y.x 2 13 62 1 1 1 1 3844 1 14 74 1 2 1 4 5476 2 15 66 1 2 1 4 4356 2 16 78 2 4 4 16 6084 8 17 66 1 2 1 4 4356 2 18 72 2 4 4 16 5184 8 19 76 2 4 4 16 5776 8 20 84 2 4 4 16 7056 8 21 64 1 2 1 4 4096 2 22 64 1 2 1 4 4096 2 23 76 2 4 4 16 5776 8 24 72 1 2 1 4 5184 2 25 60 2 4 4 16 3600 8 26 72 2 4 4 16 5184 8 27 64 2 4 4 16 4096 8 28 76 1 2 1 4 5776 2 29 64 1 2 1 4 4096 2 30 70 1 2 1 4 4900 2 31 74 1 2 1 4 5476 2 32 82 2 4 4 16 6724 8 33 62 2 4 4 16 3844 8 34 62 2 4 4 16 3844 8 35 74 2 4 4 16 5476 8 36 70 1 2 1 4 4900 2 Jml 2490 51 101 81 321 173844 161
Berdasarkan Rumus (1) Perhitungan  nilai X1 dan X2 adalah:
∑x 12 = ∑x 12 - (∑ x1 ) 2 n = 81 - 2601 36 = 8.75 ∑x 22 = ∑x 22 - (∑ x2 ) 2 n = 321 - 10201 36 = 37,64
Sedangkan untuk perhitungan nilai y menggunakan Rumus (2) sebagai berikut:
∑y 2 = ∑y 2 - (∑y) 2 n = 173844 - 6200100 36 = 1619 ∑x 1. y = ∑x 1. y - ∑x1.∑y n
= 3564 - 51∗2490 36 = 36,5
∑x 2. y = ∑x 2. y - ∑x2.∑y n
= 7066 - 101∗2490 36 = 80,17
∑x 1. x 2 = ∑x 1. x 2 - ∑x1.∑x2 n = 161 - 51∗101 36 = 17.92
Setelah memperoleh nilai  x dan y  maka dapat menggunakan  Rumus  (3)  dalam  menghitung nilai  peramalan  dengan  menggunakan  regresi linear berganda:
b 1 = (∑x2 2 ∗ ∑x1y) − (∑x2y ∗ ∑x1x2) (∑x1 2 ∗ ∑x2 2 )− (∑x1x2) 2 = (37,64 ∗ 36,5)−(80,17∗17,92) (8,75 ∗ 37,64)−(17,92) 2
= 1373,86−1436.32 329,35 −321,13 = −62,46
8,22 = -7,59
b2 = (∑x1 2 ∗ ∑x2y) − (∑x1y ∗ ∑x1x2) (∑x1 2 ∗ ∑x2 2 )− (∑x1x2) 2 = (8,75 ∗ 80,17)−(36,5 ∗17,92) (8,75 ∗ 37,64)−(17,92) 2
= 701,49 −654,08 329,35 −321,12 = 47,41 8,23 = 5,76
a = (∑y) − (b1 ∗ ∑x1) − (b2 ∗ ∑x2) n
= 2490 −(−7,59∗51)−(5,76∗101)
36
= 2490 −(−387,09)−(581,76)
36 = 63,76
y = 63,76+ (-7,59)x1 +(5,76)x2
Jadi  nilai  tren  peramalan  untuk  jenis smartphone  Lenovo  adalah    y  =  63,76  +  (- 7,59x1  +(5,76)x2.  Jika  ingin  meramalkan periode selanjutnya dengan biaya iklan 2 Juta, dan  jumlah  sales  4  maka  63,76  +  (-7,59)2 +(5,76)4 = 71,62 = 72 Unit.

## 4.3.  Hasil Implementasi Sistem
Dalam  bahasan  ini  akan  dijelaskan tentang  urutan  penggunaan  program  sistem informasi  peramalan  penjualan  pada  82  Cell Mayang.  Menu-menu  yang  tersedia  adalah pengolahan  data  Pegawai,  data  pelanggan, data  barang,  barang  masuk,  penjualan, peramalan,  Laporan  data  pelanggan,  Laporan data  barang,  Laporan  barang  masuk,  Laporan stock barang, Laporan penjualan. 1.  Form Barang
Menu  barang  digunakan  untuk  mengolah data  barang,  mulai  dari  mencari,  menambah, mengubah  dan  menghapus  barang  bisa dilakukan  di  menu  ini.  Gambar  5  berikut merupakan tampilan menu barang.
Gambar 5. Form barang
2.  Form Penjualan
Menu penjualan digunakan untuk mengolah  data  penjualan,  dimana  pengguna dapat  menambahkan  pelanggan  dan  barang- barang  apa  saja  yang  dijual.  Pengguna  juga dapat  menambahkan  diskon  setiap  barang seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Form penilaian

## 3.  Form Peramalan
Menu peramalan digunakan untuk meramalkan  jumlah  penjualan  yang  akan datang  berdasarkan  data  penjualan  yang sudah ada, dimana pengguna dapat meramalkan  berdasarkan  setiap  jenis/merek smartphone seperti dalam Gambar 7.

## Gambar 7. Form peramalan
Sesuai  dengan  teori  dan  metode  yang digunakan,  peramalan  penjualan  dihitung berdasarkan  data  histori  transaksi  penjualan smartphone.

## 4.4.  Pengujian MAPE dan MSE
Untuk mengetahui akurasi hasil
peramalan  penjualan  smartphone  Lenovo, maka dilakukan perhitungan untuk mengetahui tingkat kesalahan dengan menggunakan MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ). Nilai MAPE  dapat  dikatakan  sangat  baik  apabila nilai  tersebut  kurang  dari  10%.  Pada  Tabel  2 dan Tabel 3 berikut merupakan takaran kriteria MAPE.
Tabel 2. Kriteria MAPE MAPE Keterangan < 10 % Sangat baik 10% - <20% Baik 20% - <50% Cukup >50% Buruk Tabel 3. Tabel Pengujian n Real Prediksi MAPE MSE 1 58 56 0.034 4 2 70 68 0.029 4 3 62 60 0.032 4 4 74 70 0.054 16 5 62 60 0.032 4 6 68 65 0.044 9 7 72 70 0.028 4 8 80 78 0.025 4 9 60 58 0.033 4 10 60 59 0.017 1 11 72 70 0.028 4 12 68 66 0.029 4 Jumlah Kesalahan 0.386 62 Jumlah Kesalahan / n 0.032 5,167
Berdasarkan  Tabel 3 tentang hasil pengujian  prediksi  penjualan  smartphone dengan  histori  penjualan  pada  periode  2016 menunjukkan  bahwa  hasil  uji  MAPE  dan  MSE data  yang  diuji  adalah  presentase  kesalahan kurang  dari  10%.  Berdasarkan  tabel  kriteria MAPE  menunjukkan  bahwa  hasil  prediksi penjualan  smartphone  dengan  metode  Linear Regresi  Sederhana  adalah  tergolong  dalam kategori sangat baik.

## V. PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
1.  Telah  berhasil  dibuat  sebuah  aplikasi peramalan penjualan pada 82 Cell Mayang, Sukoharjo  dengan  menggunakan  metode Linear  Regresi yang  sebelumnya  hanya berdasarkan intuisi pemilik dalam meramalkan  jumlah  penjualan  yang  akan datang.  Output  dari  aplikasi  ini  adalah jumlah  barang  hasil  peramalan  penjualan pada periode yang akan datang berdasarkan  data  penjualan  pada  periode tertentu  pada  82  Cell  Mayang,  Sukoharjo. Data  yang  digunakan  adalah  data  hasil penjualan  yang  sudah  diinputkan  sehingga tidak perlu menginput data penjualan lagi. 2.  Hasil pengujian menunjukkan bahwa prediksi  penjualan  smartphone  dengan metode  Linear  Regresi  adalah  tergolong dalam  kategori  sangat  baik.  Terbukti dengan  pengujian  nilai  MAPE  dan  MSE untuk  smartphone  merek  Lenovo  kurang dari  10.  Sedangkan  untuk  pengujian blackbox yang sudah dilakukan menunjukkan  bahwa  sistem  peramalan
penjualan  smartphone  di  82  Cell  Mayang, Sukoharjo  yang  dibuat  berjalan  dengan baik.

## 5.2 Saran
1.  Penggunaan  sistem  komputerisasi  yang cepat  dengan  sumber  daya  yang  memadai akan semakin mempermudah dalam melakukan  pengolahan  data  penjualan  dan peramalan.
2. Aplikasi sistem peramalan baru menggunakan  metode  Regresi  Linear, sangat  memungkinkan  untuk  ditambahkan metode-metode lain  yang mendukung dengan  tema  serupa  semisal Weighted Moving  Averages,  Exponential  Smoothing atau Seasonal Trend .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. Soemarso, Pengantar Akuntansi . Jakarta: Salemba Empat, 2009.
[2]  R.  Heizer  J, Operations  management (Manajemen  Operasi) .  Jakarta:  Salemba Empat, 2009.
[3] M.  Manivel,  “Profit  Planning  of  an  NGO run  enterprise  using  linear  programming approach  International  Research  Journal of  Finance  and  Economics,” Int.  Res.  J. Financ. Econ. , p. 23, 2009.
[4]  Y.  Subari, Boom.  Visual  Studio.Net  2010 meledak . Jakarta: Cerdas Pustaka
Publisher, 2010. [5]  B.T.  Connoly, A  Practical  Approach  to design, Implementation, and management . Americca: Pearson Education, 2010. [6] Inti Sariani Jiantra Djie, “Analisis Peramalan  Penjualan  Dan  Penggunaan Metode Linear Programming Dan Decision Tree Guna Mengoptimalkan Keuntungan,” The Winners , pp. 113 –119, 2013.
[7]  M.  F.  Safitri ,  “Analisa  Data  Penjualan Menggunakan  Metode  Regresi  Linier Untuk  Prediksi  Persediaan  Barang,”
Skripsi , Prodi Teknik Informatika,
Universitas Dian Nuswantoro, 2016.
[8]  Z. Rival, W. S. J. Saputra, and N. K. Sari,
“Aplikasi Peramalan Penjualan
Menggunakan  Metode  Regresi  Linier,” Scan  - J. Teknol. Inf. Dan Komun. , vol. 7, no. 3, pp. 41 –45, 2012.
[9]  Rahmadeni  dan  D.  Anggreni ,  “Analisis Jumlah  Tenaga  Kerja  Terhadap  Jumlah Pasien  RSUD  Arifin  Achmad  Pekanbaru menggunakan  Metode  Regresi  Gulud ,” SiTekIn , vol. 12, no. 1, pp. 48 –57, 2014.