## PERAMALAN PENJUALAN THRIFT PADA TOKO KLASSWEAR MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR BERBASIS WEBSITE

## Achmad Yumnan Maulana, Yosep Agus Pranoto, Franciscus Xaverius Ariwibisono
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia yunanmaul@gmail.com

## ABSTRAK
Thrift adalah jenis bisnis yang mengutamakan penjualan barang bekas atau secondhand. Barang yang dijual dalam bisnis thrift dapat berasal dari donasi masyarakat, penjualan ulang (resale), ataupun stok yang tidak terjual dari toko-toko retail. Untuk saat ini pada usaha Klasswear masih belum menerapkan model peramalan. Hal ini mengakibatkan beberapa penjualan yang tidak laku mengalami penumpukan stok karena kurangnya memprediksi penjualan waktu periode kedepan. Peramalan yang digunakan ialah metode Regresi Linier dengan dataset yang digunakan yaitu data tahun 2022. Berdasarkan hasil yang telah diperoleh yang diukur dengan pengujian MAPE menghasilkan  10,21%  nilai  error  pada  peramalan  Regresi  Linier  dan  terdapat  visualisasi  grafik  pada  program terkait data aktual dan prediksi dimana garis dari prediksi  hampir  mengikuti dari alur pada grafik aktual. Nilai error  10,21%  menunjukan  bahwa  model  peramalan  memiliki  kemampuan  yang  baik  sehingga  penjualan berikutnya pada penjualan thrift dapat menjadikan rekomendasi untuk keputusan stok yang harus disediakan.
Kata kunci : peramalan, penjualan, regresi linier

## 1. PENDAHULUAN
Thrift  adalah  jenis  bisnis  yang  mengutamakan penjualan barang bekas atau secondhand. Barang yang dijual  dalam  bisnis  thrift  dapat  berasal    dari  donasi masyarakat,  penjualan  ulang  ( resale ),  ataupun  stok yang tidak terjual dari toko-toko retail. Di Indonesia, bisnis  thrift  semakin  berkembang  karena  semakin banyaknya  masyarakat  yang  mengadopsi  gaya  hidup ramah  lingkungan  ( go  green )  dan  ingin  membeli barang dengan harga yang lebih terjangkau. Selain itu, bisnis thrift juga memberikan manfaat sosial, di mana hasil  penjualan  dapat  digunakan  untuk  mendukung program  sosial  seperti  pendidikan,  kesehatan,  atau lingkungan.  Namun,  bisnis  thrift  juga  memiliki tantangan dalam pengelolaannya, seperti pengelolaan stok  yang  tidak  teratur,  kurangnya  pengelolaan keuangan  yang  efektif,  atau  sulitnya  melakukan peramalan  penjualan.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan sebuah  aplikasi  dengan  model  peramalan  penjualan agar  dapat  membantu  meningkatkan  pengelolaan bisnis thrift.
Dalam  memprediksi  atau  melakukan  peramalan terdapat  beberapa  jenis  metode  yaitu  Exponential Smoothing,  Moving  Average,  dan  Regresi  Linear. Penggunaan  dari  Exponential  Smoothing  memiliki nilai error yang sangat baik dengan memiliki variabel pemulusan  alpha  sebesar  0.9  menghasilkan  error 9.65%  [1].  Moving  Average  memerlukan  waktu periode  dalam  jangka  waktu  tertentu  [2].  Sedangkan untuk Regresi Linear pada pengujian oleh Ajeng yang memiliki historis waktu selama 5 tahun menghasilkan tingkatan error terkecil yaitu 3.4% [3]. Sehingga untuk penentuan  metode  peramalan  yang  digunakan  untuk pengujian  terhadap  penjualan  thrift  yaitu  metode Regresi  Linier.  Metode  ini  dipilih  karena  memiliki nilai error terkecil dalam memproses data yang cukup banyak  meski  pada  5  tahunan  [3].  Regresi  Linier
merupakan  metode  Peramalan  yang  menggunakan garis  lurus  untuk  menggambarkan  dua  variabel  atau lebih [4]. Regresi Linear menggunakan pola sederana yang  mengansumsikan  bahwa  2  variabel  dapat dinyatakan  dengan  suatu  garis  lurus  atau  linear. Variabel terdiri dari variabel dependen dan independent.  Hubungan  antar  variabel  yang  linear perubahan  pada  variabel  X  akan  diikuti  oleh perubahan variabel Y secara tetap.
Untuk  saat  ini  pada  usaha  Klasswear  masih belum  menerapkan  model  peramalan.  Hal  ini mengakibatkan  beberapa  penjualan  yang  tidak  laku mengalami  penumpukan  stok  karena  kurangnya memprediksi  penjualan  waktu  periode  kedepan sehingga  dibutuhkan  model  peramalan  agar  dapat memprediksi penjualan. Untuk melakukan peramalan membutuhkan  metode  seperti  Regresi  Linear  , pengusaha  dapat  memperkirakan  permintaan  dan persediaan  barang  yang  tepat,  sehingga  dapat mengoptimalkan  operasi  bisnis.  Pada  penelitian  ini, penulis  menggunakan  metode  Regresi  Linear  untuk melakukan  peramalan  penjualan  pada  bisnis  thrift. Dengan  menggunakan  data  historis  penjualan  dalam jangka  waktu  tertentu,  penulis  dapat  memperkirakan jumlah  penjualan  pada  periode  mendatang  dengan akurasi yang lebih tinggi.
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  maka penulis  melakukan  penelitian  untuk  meramalkan penjualan  thrift  yang  terjadi  pada  usaha  klasswear thriftshop.  Diharapkan  proses  peramalan  dapat memperkirakan jumlah penjualan pada periode waktu mendatang. Sehingga dibuat penelitian yang berjudul “Peramalan  Penjualan  Thrift  Pada  Toko  Klasswear Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  Berbasis Website”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Website
Dalam  penelitian  ini  aplikasi  yang  digunakan merupakan berbasis website. Website adalah kumpulan  dari  halaman-halaman  situs  yang  terdapat dalam sebuah domain atau subdomain yang berada di dalam World  Wide  Web (WWW)  di  internet.  Alasan seseorang mengunjungi website adalah karena konten yang tersedia di website tersebut [5]. Dengan demikian masyarakat  dapat  berbagi  Informasi  secara  meluas bahkan dengan area yang tidak terbatasi oleh jarak dan waktu.  Hal  yang  sudah  dijelaskan  terkait  website, beberapa  contohnya  seperti  facebook  atau  twitter, dalam  pengembangan  website  yang  digunakan  yaitu website  bertipe  dinamis  dikarenakan  konten  dapat berubah-ubah  berbeda  dengan  website  statis  yang menampilkan informasi dan sangat jarang merubah isi konten seperti website profil organisasi.

## 2.2. Database
Sekumpulan  interrelated  data  yang  secara bersama disimpan dalam suatu wadah tanpa menaungi satu  dengan  yang  lainnya  atau  tidak  perlu  suatu kerangkapan  data  jika  ada  harus  dalam  hitungan seminimal  mungkin  dan  mempunyai controlled redundancy .  Data-data  yang  disimpan  tersebut  dapat dicari,  ditampilkan,  bahkan  dapat  dimanuplasi beberapa  kali  dikarenakan  data  disimpan  secara sistematis,  teratur,  dan  rapi  sehingga  mudah  diambil kembali.  Data  yang  tersimpan  tersebut  juga  dapat diterapkan  ke  dalam  satu  sistem  atau  lebih  secara efektif  dan  efisien[6].  Database  sendiri  dalam kelompoknya juga mempunyai hubungan relationship . Tiap-tiap  tabel  mempunyai key dan  ketika  berelasi biasanya  juga  menunjukkan key dari  tabel  atau  file yang  ada.  Pada  file  terdapat record - record ,  yang mempunya  nilai  dan  bentuk  yang  sama  dan  biasa dibilang sekelompok entitas seragam. Tiap-tiap record mempunyai field yang berelasi dalam satu pengertian yang sama [6].

## 2.3. MySQL
MySQL  adalah  sistem  manajemen  basis  data yang  bersifat  open  source,  mendukung  bahasa  SQL ( Structured Query Language ), multithread, multi-user , dan  database  server  gratis  dengan  lisensi General Public  License (GPU).  MySQL  masuk  dalam  jenis RDBMS ( Relational Database Management System ). Beberapa alasan dalam menggunakan MySQL adalah menyediakan  sistem  basis  data  berkecepatan  tinggi baik untuk proyek kecil hingga menengah, open source yang  secara  gratis  dapat  digunakan,  mampu menangani  database  skala  besar  yaitu  jumlah  record lebih dari 50 juta, dan cross platform operating system yang  tetap  stabil  ketika  dijalankan  di  berbagai  jenis sistem  operasi  [7].  Dengan  demikian  penggunaan database  MySQL  yang  mana  termasuk  jenis Relational  Database  Management  System diterapkan dalam  penelitian  ini  yang  mana  merupakan  proses
pembuatan  tabel  yang  saling  berhubungan  satu  sama lain.
2.4. PHP Untuk  membangun  sebuah  website  dibutuhkan pengetahuan terkait pemrogaman yang akan diterapkan.  Dalam  hal  ini  pemrogaman  PHP merupakan  bahasa  pemrogaman  yang  paling  umum untuk  pengembangan  sebuah  website.  Berdasarkan definisi  terkait  pemrogaman  PHP  merupakan  bahasa pemrogaman  bertipe server side scripting yang dieksekusi ke dalam environtment runtime khusus [8]. Beberapa server-side yang dapat dijalankan di server memiliki berbagai macam jenis seperti Nginx, Apache, dan  LiteSpeed  [8].  Pemrogaman  PHP  bersifat open source ,  sehingga  pengembang  dapat  melakukan pembuatan  website  atau  mengembangkan  aplikasi dengan  dokumentasi  yang  sudah  disiapkan  oleh php.net tanpa memiliki keterbatasan kode atau fungsi. Namun untuk terkini pemrogaman PHP sudah sangat populer hingga banyak pengembang membuat sebuah tools agar  mempercepat  pembuatan  website  atau aplikasi. Tools yang  dimaksud  seperti  Codeigniter, Laravel, PHPCake, dan lain sebagainya.

## 2.5. Laravel
Laravel  adalah framework open  source  PHP berbasis web gratis yang dibuat oleh Taylor Otwell dan ditujukan untuk pengembangan aplikasi web mengikuti model-view-controller (MVC)  atau  pola arsitektur.  Sebelum  adanya  Laravel  mengetahui adanya terkait eksistensi dari sebuah framework yang dapat  dianalogikan  seperti  pondasi  rumah,  dengan adanya framework programmer langsung memodifikasi atap, memasang lantai, serta melengkapi komponen rumah yang ada. Sehingga dengan adanya framework  pengerjaan  akan  memfokuskan  terhadap fungsional  atau  yang  disebut  modul.  Sehingga menurut  Ryne  Laravel  merupakan framework dari bahasa  pemrogaman  PHP  yang  biasanya  digunakan pada  sisi  backend  untuk  mengembangkan website yang  dinamis,  selain  itu  dengan  adanya  Laravel pengembangan  website  menjadi  lebih  cepat  dan sederhana [9].

## 2.6. Peramalan
Pada  konsep  pengenalan  pola  terdapat  metode peramalan  ( forecasting )  yang  digunakan  untuk memprediksi  sesuatu  data  yang  mendatang.  Dapat diartikan  juga  peramalan  sebagai  ilmu  pengetahuan yang  digunakan  untuk  memprediksi  peristiwa mendatang  berdasarkan  masalalu  [10].  Peramalan diperlukan karena kesenjangan waktu antara kesadaran  untuk  mengambil  suatu  kebijakan  baru. Makin  panjangnya  perbedaan  waktu,  maka  peran peramalan  sangatlah  penting.  Utamanya  untuk menentukan kapan terjadinya suatu peristiwa sehingga dapat diantisipasi sebelum terjadi. Dalam hubungannya  dengan  waktu,  peramalan  dibedakan menjadi  3  kelompok  yaitu  jangka  panjang  (2  sampai
10 tahun), jangka menengah (1 sampai 24 bulan) dan jangka pendek (1 sampai 5 minggu).

## 2.7. Metode Regresi Linier
Metode  peramalan  Regresi  Linear  merupakan metode  peramalan  yang  menggunakan  garis  lurus untuk  menggambarkan  dua  variabel  atau  lebih.  [4]. Regresi  Linier  menggunakan  pola  sederhana  dengan mengasumsikan  bahwa  2  variable  dapat  dinyatakan dengan suatu garis lurus dengan rumusan [11]. Model analisis regresi linear dapat ditulis pada persamaan 1 :
𝑌  =  𝑎  +  𝑏𝑥 (1)
Untuk mencari nilai a dan b terdapat persamaan lanjutan yaitu pada persamaan 2 :
𝑎 =   ∑ 𝑦 − 𝑏√𝑥
(2) 𝑏  =  𝑛 ∑ 𝑥𝑦 − (√𝑥 )(√𝑦 ) / n (∑ 𝑥 2 ) − (∑ 𝑥) 2 (3)
Dimana : Y = variabel dependen a = konstanta b = koefisien regresi n = jumlah data 𝑥 = variabel yang mempengaruhi

## 2.8. Pengujian Keakurasian
Keakurasian suatu prediksi dapat ditentukan dari seberapa  besar  kesalahan  ( Error )  yang  terjadi  antara data  yang  diprediksi  dengan  data  yang  sebenarnya. Pengujian  keakurasian  digunakan  untuk  memastikan tingkat  akurasi  dari  hasil  prediksi  yang  telah dilakukan.  Pengujian  keakurasian  dilakukan  karena semua  kondisi  prediksi  yang  telah  dilakukan  selalu mempunyai  derajat  ketidakpastian,  ketidakpastian yang diperoleh terjadi karena faktor yang tidak diduga karena dalam melakukan prediksi hasil yang diperoleh belum  ada  yang  akurat.  Metode  prediksi  itu  dinilai baik apabila memiliki tingkat kesalahan ( Error ) yang kecil.
2.8.1. MSE ( Mean Square Error ) Merupakan metode untuk mengevaluasi metode prediksi. Masing-masing kesalahan atau sisa dikuadratkan Kemudian
dijumlahkan dan ditambahkan dengan jumlah observasi. MSE merupakan  rata-rata  selisih  kuadrat  antara  nilai  yang diramalkan  dan  yang  12  diamati.  Kekurangan penggunaan  MSE  adalah  cenderung  menonjolkan deviasi  yang  besar  karena  adanya  pengkuadratan. Untuk  menghitung  nilai  MSE  dapat  dihitung menggunkan rumus pada persamaan 4 [2].
𝑀𝑆𝐸 = 1 / 𝑛 ∑( 𝑦 − 𝑦 ′) 2 (4)
Keterangan : y = nilai aktual (sebenarnya) pada periode x 𝑦 ′ = nilai prediksi pada periode x 𝑛 = jumlah data
2.8.2. MAPE ( Mean Absolute Percentage Error ) Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) adalah  pengukuran  nilai  kesalahan  (Error)  dengan menghitung  ukuran  presentase  penyimpangan  antara data  aktual  dengan  data  prediksi.  MAPE  dapat dihitung menggunakan nilai kesalahan ( Error ) absolut di setiap periode kemudian dibagi dengan nilai aktual untuk  periode  itu.  Kemudian,  merata-rata  kesalahan ( Error )  persentase  absolut  tersebut.  Hasil  prediksi dinilai  sangat  baik  apabila  memiliki  nilai  MAPE kurang dari 10% dan hasil prediksi yang baik apabila nilai MAPE kurang dari 20%.[2]. Untuk menghitung nilai  MAPE  dapat  dihitung  menggunkan  rumus  pada persamaan 5.
MAPE = √ 1 𝑛 ∑
|𝑦−𝑦′| 𝑦 𝑛 𝑡=1 (5)
Keterangan : 𝑦 = nilai aktual (sebenarnya) pada periode 𝑥 𝑦 ′ = nilai prediksi pada periode 𝑥 𝑛 n = jumlah data
Untuk melihat dari model peramalan dibutuhkan range dari pengujian MAPE agar dapat dievaluasi dan menentukan  tingkatan  model  peramalan  tersebut relavan  atau  tidak.  Terbagi  menjadi  4  ambang  batas yang akan di uraikan detail pada Tabel 1.
Tabel 1 Range MAPE Range MAPE Keterangan < 10% Kemampuan model Peramalan sangat baik 10 – 20% Kemampuan model Peramalan baik 20 – 50% Kemampuan model Peramalan layak > 50%

## Kemampuan model Peramalan buruk
Berdasarkan  Tabel  1  Range  pengujian  MAPE memiliki 4 ambang  batas yaitu kurang dari 10%, 10- 20,  20  –  50,  dan  lebih  dari  50%.  Setiap  interval memiliki  keterangan  label  peramalan  yang  berbeda- beda  agar  mengetahui  tingkat  kelayakan  peramalan ketika dilakukan pengujian.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini memuat metode yang digunakan pada pembuatan skripsi.

## 3.1. Kebutuhan Fungsional
Merupakan kebutuhan yang berisi proses-proses apa saja yang nantinya dilakukan oleh sistem. Berikut adalah kebutuhan fungsional dari aplikasi ini : 1. Aplikasi harus mampu melakukan manajemen stok barang  dengan  cepat  dan  efektif.  Pengguna  dapat menambahkan, mengubah, atau menghapus barang yang ada di dalam sistem, serta melihat stok barang yang tersedia.
2. Aplikasi harus mampu melakukan transaksi dengan cepat  dan  mudah.  Pengguna  dapat  menginput barang  yang  dibeli,  memberikan  diskon,  dan menghitung total pembayaran secara otomatis.
3. Aplikasi harus mampu membuat laporan penjualan harian,  mingguan,  bulanan,  dan  tahunan.  Laporan harus  mencakup  informasi  tentang  barang  yang dijual, harga, jumlah penjualan, diskon, pajak, dan total pembayaran.
4. Aplikasi harus mampu menganalisis data penjualan untuk mengidentifikasi tren dan pola yang terjadi. Pengguna  dapat  memperoleh  informasi  tentang barang  yang paling  laris terjual,  musim penjualan tertentu, dan perilaku pembelian pelanggan.

## 3.2. Kebutuhan Nonfungsional
1) Aplikasi  harus  memiliki  kinerja  yang  cepat  dan responsif,  terutama  dalam  melakukan  proses transaksi dan peramalan penjualan.
2) Aplikasi  harus  dapat  bekerja  dengan  stabil  dan dapat  diandalkan  dalam  melakukan  proses transaksi dan peramalan penjualan
3) Aplikasi  harus  mampu  diakses  oleh  banyak pengguna  dan  mampu  menangani  volume  data yang  besar  tanpa  menurunkan  kinerja  dan keandalannya
4) Sistem harus mudah di gunakan dengan berbagai tingkat keahlian teknologi.

## 3.3. Diagram Blok
Berikut merupakan diagram blok yang digunakan untuk  melampirkan  proses  tahapan  detail  hingga output yang dihasilkan seperti Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Pada  Gambar  1  merupakan  proses  dari  diagram blok  sistem  yang  memiliki  bagian  yaitu  persiapan awal, proses peramalan, sampai hasil pengujian. Untuk persiapan  yaitu  menyiapkan  data  penjualan  thrift secara  keseluruhan,  dilanjutkan  mengambil  atribut dari  informasi  penjualan  yaitu  keterangan  waktu  dan jumlah  aktual  penjualan.  Sehingga  dilanjutkan  pada proses peramalan  memiliki proses untuk menentukan periode  peramalan  yang  akan  ditampilkan,  kemudian melakukan  subsitusi  kedalam  formula  peramalan Regresi  Linear.  Hasil  dari  peramalan  akan  dilakukan pengujian untuk mengukur nilai error yang dihasilkan dari  perhitungan  dengan  cara  mengambilnilai  aktual dan  prediksi,  dilanjut  untuk  menguji  tingkat  error dengan MAPE.

## 3.4. Use Case Diagram
Berikut  merupakan Use  Case  Diagram dari aplikasi  peramalan  penjualan  thrift  menggunakan metode Regresi Linear seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Use case diagram
Pada  Gambar  2  hanya  terdapat  1  user  karena aplikasi  hanya  di  akses  oleh  superadmin.  Memiliki case master kategori untuk mengelola kategori produk thrift  yang  ada  di  toko,  berikutnya  terdapat  master barang yaitu menyimpan informasi barang thrift yang ada.  Dilanjutkan  terdapat  rekapitulasi  penjualan sebagai pengolahan dataset peramalan, untuk peramalan  terdapat  Regresi  Linier,  dan  dapat dilakukan pelaporan penjualan.

## 3.5. Flowchart Regresi Linier
Berikut  adalah  uraian  dari flowchart metode Regresi Linier di tunjukan pada Gambar 3.
. Gambar 3. Flowchart metode regresi linier
Pada Gambar 3 diatas merupakan flowchart dari metode Regresi Linier. Dimana dimulai dari input data penjualan  dan  memasukkan  nilai  periode  waktu  (n). Selanjutnya menghitung rumus dari konstanta variabel a  setelah  itu  melakukan  proses  perhitungan  pada koefisien variabel b. Dilanjutkan dengan mensubsitusikan antara variabel x, nilai konstanta dari a, dan koefisien dari b agar menghasilkan prediksi dari output variabel Y. Setelah dilakukan peramalan, akan dilanjutkan  proses  pengujian  yang  menggunakan MAPE

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan proses penerapan rancangan sistem yang telah dibuat menjadi suatu  aplikasi  yang  bisa  dijalankan.  Implementasi antarmuka sebagai pengoperasian dari metode Regresi Linier  menggunakan user  interface bootstrap. Sedangkan  pada  bagian  sistem  didalamnya  agar  data yang  digunakan  dinamis  alias  dapat  disimpan  dan dioperasikan menggunakan MySQL sebagai database penyimpanan  dan framework Laravel  10  sebagai realisasi dari rancangan sistem.

## 4.1.1. Rekapitulasi Penjualan
Terdapat  halaman  rekapitulasi  transaksi  yang berfungsi  sebagai  pencatatan  barang  terjual.  Fitur  ini juga  memulai  dari  bentuk  pembuatan  dataset  agar terjadi  pola  yang  bersifat  rentang  waktu  tertentu seperti bulanan.
Gambar 4. Rekapitulasi penjualan
Selain  itu  juga  memiliki  detail  dari  riwayat rekapitulasi untuk mengetahui item atau produk yang terjual, beserta total pemasukkan. Dikarenakan setiap produk memiliki harga yang sudah diatur pada master produk atau barang.

## 4.1.2. Halaman Peramalan Regresi Linier
Merupakan  halaman  utama  yang  dioperasikan dan dijadikan bahan penelitian yaitu penerapan metode Regresi  Linier.  Sebelum  menjalankan  metode  yang harus disiapkan yaitu input variabel yang dibutuhkan.
Gambar 6. Metode utama regresi linier
Setelah  masuk  admin  akan  menekan  tombol tambah, apabila hendak melakukan operasi peramalan, terdapat tombol opsi untuk mendetail hasil peramalan yang telah dibuat. Untuk form tambah akan memiliki beberapa  input  yaitu  tanggal  awal  dan  akhir,  serta pemilihan  produk  yang  akan  dilakukan  peramalan Regresi Linier sebagaimana Gambar 7.
Gambar 7. Halaman form metode

## 4.1.3. Halaman Peramalan Regresi Linier
Gambar 8. Halaman hasil metode
Tidak  hanya  menampilkan  hasil  yang  diberikan oleh  metode,  namun  juga  dilengkapi  dengan  rincian detail perhitungan pada penerapan Regresi Linier agar sebagai  bahan  kajian  dan  pertimbangan  keputusan. Dengan  harapan  apabila  nilai error yang  ditelah dilakukan  pengujian  tidak  sesuai  maka  dapat dilakukan peramalan ulang.

## 4.2. Perhitungan Metode
Dalam  penelitian  yang  menggunakan  metode Regresi  Linier,  data  yang  telah  dihimpun  bersumber dari  penjualan  Thrift  Klasswear  sehingga  akan dilanjutkan  untuk  tahapan  pengolahan  perhitungan komprehensif  yang  akan  diuraikan  pada  proses berikut.

## 4.2.1. Perhitungan Pada Produk Kaos
Sebelum  dilakukan  perhitungan  tahapan  awal yang  harus  dipersiapkan  yaitu  mengumpulkan  data penjualan sebagai dataset perhitungan Regresi Linear. Dataset  yang  diambil  sebagai  sampel  perhitungan yaitu pada tahun 2022 mulai dari Januari hingga bulan Desember.
Tabel 2 Dataset kaos No Waktu Jumlah 1 Januari-22 25 2 Februari-22 23 3 Maret-22 25 4 April-22 22 5 Mei-22 28 6 Juni-22 30 7 Juli-22 20 8 Agustus-22 24 9 September-22 18 Tabel 2 Dataset kaos No Waktu Jumlah 10 Oktober-22 23 11 November-22 19 12 Desember-22 20
Tabel  2  merupakan  hasil  dari  dataset  penjualan yang  ada  di  Thrift  Klasswear.  Sebelum  dilakukan perhitungan langkah awal yaitu mencari nilai variabel koefisien  b  dan  variabel  konstanta  a  yang  ada  pada Regresi Linear.
𝑏 =  𝑛 ∑ 𝑥𝑦 − (√𝑥 )(√𝑦 ) / n (∑ 𝑥 2 ) − (∑ 𝑥) 2 𝑏 =  12 . 1727 − (√78 )(√277 ) / 12(650) −(78) 2 b = -0.513986014
Selanjutnya mencari nilai konstanta dari variabel a : 𝑎 =   ∑ 𝑦 − 𝑏√𝑥 / n =  277 − (−0.513986014√78 / 12) = 26.42424242
Setelah  mengetahui  dari  dua  variabel  yang dimiliki oleh Regresi Linier berikutnya adalah mencari nilai  dari  variabel  dependen  Y  yang  memiliki  rumus (Y = a + bx) namun agar dapat dilakukan perhitungan untuk  siapkan  variabel  x  terlebih  dahulu  untuk dilakukan pengujian metode regresi berikutnya.
Tabel 3. Perhitungan regresi linier
x y Y’ = a + bx 1 25 25.91025641 2 23 25.3962704 3 25 24.88228438 4 22 24.36829837 5 28 23.85431235
6 30 23.34032634 7 20 22.82634033 8 24 22.31235431 9 18 21.7983683 10 23 21.28438228 11 19 20.77039627 12 20 20.25641026 13 19.74237
Pada  Tabel  3  Regresi  Linear  telah  dilakukan perhitungan  hingga  peramalan  pada  nilai  x  yaitu  13. Sehingga  untuk  Januari  2023  stok  yang  harus dipersiapkan yaitu 19 item kaos.

## 4.3. Pengujian Regresi Linier
Setelah  meramalkan  produk  thrift  berikutnya adalah  melakukan  pengujian  terkait  data  yang  telah diramal  diantara  lain  menggunakan  model  pengujian akurasi  MAPE.  Berikut  merupakan  tabel  pengujian keakurasian yang akan ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Pengujian MAPE pada Kaos
x y Y’ = a + bx Absolute |At-Ft| MAPE 1 25 25.91026 0.910256 0.03641 2 23 25.39627 2.39627 0.104186 3 25 24.88228 0.117716 0.004709 4 22 24.3683 2.368298 0.10765 5 28 23.85431 4.145688 0.14806 6 30 23.34033 6.659674 0.221989 7 20 22.82634 2.82634 0.141317 8 24 22.31235 1.687646 0.070319 9 18 21.79837 3.798368 0.21102 10 23 21.28438 1.715618 0.074592 11 19 20.7704 1.770396 0.093179 12 20 20.25641 0.25641 0.012821 Rata-rata 0.102188 Persen (%) 10.21876%
Pada  Tabel  4  Pengujian  MAPE  menunjukan tingkat  error  yang  dihasilkan  dari  peramalan  diatas memiliki error 10.21%. Sehingga peramalan memiliki model  yang  baik  dan  layak  untuk  direkomendasikan sebagai  bahan  keputusan  penentuan  penjualan  yang ada pada toko Thrift Klasswear.

## 4.4. Pengujian Fungsional
Pengujian fungsional diperlukan untuk memastikan  sistem  dapat  dioperasikan  diberbagai kondisi seperti platform browser dan sistem perangkat. Hal yang akan diuji yaitu keseluruhan fungsi program yang  akan  dijalankan  pada browser berbeda  yaitu Microsoft  Edge,  Firefox,  Opera  Mini,  dan  Chrome dimana  spesifikasi  yang  digunakan  yaitu Processor AMD  A8  dengan  RAM  4  GB,  2.0  Ghz  yang  akan dilampirkan pada pengujian Tabel 5.
Tabel 5 Pengujian fungsionalitas program Fungsi Browser Edge Firefox Opera Chrome Fungsi login dan operasi logout √ √ √ √ Halaman Dashboard √ √ √ √ Master Kriteria √ √ √ √ Master Produk √ √ √ √ Profil pengubahan kata sandi √ √ √ √ Profil pengubahan informasi akun √ √ √ √ Import dengan Excel √ √ √ √ Export dengan PDF dan filter date √ √ √ √ Halaman metode Regresi Linear √ √ √ √ Tabel 5 Pengujian fungsionalitas program Fungsi Browser Edge Firefox Opera Chrome Proses operasi tambah Perhitungan √ √ √ √ Menyimpan proses peramalan √ √ √ √ Menampilkan hasil peramalan beserta proses Perhitungan √ √ √ √ Menampilkan visualisasi grafik atau chart peramalan √ √ √ √ Rekapitulasi Transaksi √ √ √ √
Keterangan : √ : Berjalan x : tidak berjalan
Berdasarkan Tabel  5  menunjukan bahwa seluruh fungsi dapat berjalan dengan normal yaitu pada Edge, Firefox,  Opera,  dan  Chrome.  Sehingga  aplikasi peramalan  dengan  metode  Regresi  Linier  dapat berjalan dengan baik pada browser web.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian dari  peramalan  penjualan  thrift  pada  toko  klasswear menggunakan  metode  regresi  linear  berbasis  website dapat  ditarik  kesimpulan  pengujian  yang  diukur menggunakan MAPE dimana dataset yang digunakan mulai  dari  Januari  2022  hingga  Desember  2022 memiliki  nilai  error  10,21%  dimana  model  yang dihasilkan cukup baik.
Saran  untuk  pengembangan  sistem  yang  lebih baik  yaitu  agar  peramalan  error  lebih  kecil  dan menghasilkan  perbandingan  dapat  dikombinasikan metode  lain  seperti  Moving  Average,  Double Exponential Smoothing, atau Monte Carlo.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rahmadeni,  “Metode  Single  Exponential Smoothing dalam Peramalan Jumlah Pembuatan E-KTP,” Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi dan Industri (SNTIKI) 13 , 2021.
[2] K.  ,  &  P.  W.  S.  Margi  S,  “Analisa  Penerapan Metode  Single  Exponential  Smoothing  Untuk Prediksi  Penjualan  Pada  Periode  Tertentu  ,” Prosiding SNATIF, pp. 259-266 , 2015.
[3] Ajeng,  Oman,  Tanti,  and  Isnaini,  “Analisis Peramalan Jumlah Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear Sederhana,” Jurnal  Bayesian :  Jurnal  Ilmiah Statistika dan Ekonometrika , 2023.
[4] Sulardi,  Hendro,  and  Umbara,  “Prediksi Kebutuhan Obat Menggunakan Regresi  Linier,” Prosiding SNATIF .
[5] Iftitah Nurul Laily, “Pengertian Website Menurut Para Ahli, Beserta Jenis dan Fungsinya,” 2022.
[6] M.  Alda, Aplikasi  CRUD  Berbasis  Android Dengan Kodular Dan Database Airtable . Media Sains Indonesia, 2020.
[7] R. Fitri, Pemrograman Basis Data Menggunakan MySQL . Deepublish, 2020.
[8] Elly  Santi,  “PHP  Adalah:  Pengertian,  Fungsi, Keunggulan, dan Perbedaannya dengan HTML,” Oct. 29, 2022.
[9] Ryane  Puspa,  “Laravel  adalah:  Pengertian, Kelebihan, dan Fitur,” Mar. 23, 2022.
[10] J.  Heizer  and  B.Render, Manajemen  Operasi : Manajemen Keberlangsungan dan Rantai Pasokan. Jakarta . 2015.
[11] Rival,  Sari,  and  Saputra,  “Aplikasi  Peramalan Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier.
,” Jurnal Teknologi Informasi  Dan Komunikasi , 2012.