## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## METODE REGRESI LINEAR BERGANDA DALAM PREDIKSI PENJUALAN PRODUK BERBASIS WEB
1 Charles Jhony Mantho Sianturi*, 2 Mikha Dayan Sinaga, 3 Nita Sari Br Sembiring, 4 Erwin Ginting 1,2,3,4 Universitas Potensi Utama
Jl.K.L. Yos Sudarso KM 6.5 Tanjung Mulia - Medan
79sianturi@gmail.com 1 , mikhadayan88@gmail.com 2 , nita.sembiring86@gmail.com 3 , erwinginting82@gmail.com 4

## ABSTRAK
PT. Bumi Menara Internusa adalah perusahaan yang bergeraj dalam bidang penjualan dan produksi makanan  kalengan.  Namun  ada  beberapa  kendala  yang  dihadapi  oleh  perusahaan,  yaitu  sistem  yang berjalan  pada  perusahaan  masih  bersifat  semi  komputerisasi  sehingga  dalam  memperoleh  keuntungan yang  lebih  besar  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan  proses  penginputan  data  penjualan  produk sering tidak sesuai dengan transaksi yang telah terjadi. Pada penelitian ini perusahaan memerlukan suatu aplikasi untuk menentukan jumlah penjualab produk pada periode yang akan datang sehingga perusahaan akan  memperoleh  keuntungan  yang  semakin  pesat.  Namun  ada  beberapa  kendala  yang  dihadapi  oleh perusahaan,  yaitu  sistem  yang  berjalan  pada  perusahaan  masih  bersifat  semi  komputerisasi  sehingga dalam  memperoleh  keuntungan  yang  lebih  besar  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan  proses penginputan  data  penjualan  produk  sering  tidak  sesuai  dengan  transaksi  yang  telah  terjadi  dan  proses pemenuhan pembelian dari pelanggan tidak dapat di penuhi secara penuh karena jumlah stok sering tidak stabil sehingga tidak dapat memenuhi pembelian dari konsumen. Tujuan dari penelitian ini adalah Untuk membantu PT. Bumi Menara Internusa khusunya bagian penjualan dalam menentukan stok pada periode yang  akan  datang.  Untuk  menentukan  jumlah  stok  yang  akan  disediakan  oleh  PT.  Bumi  Menara Internusa pada periode yang akan datang. Untuk membuat aplikasi sistem peramalan penjualan produk menggunakan metode regresi linear berganda pada PT. Bumi Menara Internusa.
Kata Kunci : Data Mining, Regresi Linear berganda, Penjualan

## ABSTRACT
PT.  Bumi  Menara  Internus  is  a  company  engaged  in  the  sale  and  production  of  canned  food. However, there are several obstacles faced by the company, namely the system that runs at the company is  still  semi-computerized  so  that  obtaining  greater  profits  takes  quite  a  long  time  and  the  process  of inputting product sales data is often not in accordance with the transactions that have occurred. In this study, the company needs an application to determine the number of product sales in the coming period so that the company will gain increasingly rapid profits. However, there are several obstacles faced by the  company,  namely the  system that  runs  at  the  company  is  still  semi-computerized so  that  obtaining greater profits requires quite a long time and the process of inputting product sales data is often not in accordance with transactions that have occurred and the process of fulfilling purchases from customers cannot be fulfilled in full because the amount of stock is often unstable so that it cannot fulfill purchases from consumers. The purpose of this research is to help PT. Bumi Menara Internus especially the sales department  in  determining  stock  in  the  coming  period.  To  determine  the  amount  of  stock  that  will  be provided  by  PT.  Bumi  Menara  Internusa  in  the  coming  period.  To  create  a  product  sales  forecasting system application using the multiple linear regression method at PT. Bumi Menara Internusa.
Kata Kunci : Data Mining, Multiple Linear Regression, Sales

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
1. PENDAHULUAN
Peramalan adalah proses menaksirkan/ memperkirakan  sesuatu  di  masa  yang  akan  datang yang  berdasarkan  pada  data  yang  ada  di  masa  lalu yang  kemudian  dianalisis  secara  ilmiah  dengan memakai  metode  statistika  dengan  tujuan  supaya memperbaiki  peristiwa  yang  akan  terjadi  di  waktu yang akan datang. Peramalan ( forecasting ) merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan  yang  efektif  dan  efisien  khususnya dalam  bidang  ekonomi.  Dalam  organisasi  modern mengetahui  keadaan  yang  akan  datang  tidak  saja penting  untuk  melihat  yang  baik  atau  buruk  tetapi juga bertujuan untuk melakukan persiapan peramalan.
Penerapan  metode  regresi  lienar  berganda sangat  tepat  untuk  mengatasu  pemasalahan  tersebut diatas  dalam  menentukan  peramalan  penjualan produk.  Pada  penelitian  ini,  penulis  menerapkan metode  Regresi  Linear  Berganda  dalam  menghitung jumlah prediksi penjualan produk . Dengan menerapkan  Metode Regresi  Linear  Berganda dapat mengatasi  kendala  yang  dihadapi  oleh  perusahaan karena  metode Regresi  Linear  Berganda merupakan salah  satu  metode  ‘pendekatan’  yang  paling  penting dalam  dunia  keteknikan  untuk  regresi  ataupun pembentukan  persamaan  dari  titik  data  diskretnya (dalam  pemodelan),  dan  analisis  sesatan  pengukuran (dalam  validasi  model).  Degan  menerapkan  metode tersebut  maka  perusahaan  dapat  mengetahui  jumlah distribusi alat kesehatan secara cepat dan menghasilkan laporan penjualan produk tepat waktu. Sistem  aplikasi  yang  dirancang  adalah  berbasis website  dibuat  dengan  menggunakan  PHP  dan database Mysql. Sistem aplikasi mampu menampilkan hasil peramalan penjualan produk yang di  akases  oleh  user  dan  pimpinan.  Sistem  ini  akan digunakan oleh bagian penjualan.
Penelitian  yang  dilakukan  (Aryani,  2020) dengan  judul  “Sistem  Informasi  Penjualan  Barang Dengan  Metode  Regresi  Linear  Berganda  Dalam Prediksi  Pendapatan  Perusahaan”,  menyimpulkan bahwa  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui variabel  manakah  yang  berpengaruh  terhadap pendapatan.  Dalam  hal  metode  yang  digunakan adalah  Regresi  Linear  Berganda  dengan  bantuan perhitungan  aplikasi  SPSS  versi  21  di  peroleh  hasil persamaan  regresi  Y  =  11257,187  -  3,427(X1)  + 12,501(X2) -2,076(X3) dengan nilai (Uji T, Uji F dan R2)  dengan  mengambil  nilai  sig  <  0,05  .  hasil  dari pengujian  hipotesis  Uji  T  secara  individual  dapat disimpulkan bahwa  variabel  X1,X2  dan X3
berpengaruh terhadap pendapatan.
Penelitian  yang  dilakukan  (Ayuni  &  Fitrianah, 2019)  dengan  judul  Penerapan  Metode  Regresi Linear  Untuk  Prediksi  Penjualan  Properti  pada  PT XYZ,  menyimpulkan  bahwa  Tujuan  dari  penelitian ini  adalah  untuk  mendapatkan  prediksi  penjualan properti berdasarkan data penjualan properti pada PT XYZ.  Regresi  linear  digunakan  sebagai  metode prediksi  dengan  kuantiti  atau  jumlah  properti  yang terjual  sebagai  variabel  akibat  dan  periode  penjualan properti sebagai variabel penyebab.
Penelitian yang dilakukan (Nur Wahyudin et al., 2020)  dengan  judul  Penerapan  Algoritma  Regresi Linear  Berganda  Pada  Estimasi  Penjualan  Mobil Astra  Isuzu,  menyimpulkan  bahwa  Penelitian  ini menggunakan  Algoritma  Regresi  Linear  Berganda dengan  menerapkan  metode  Cross  Industry  Standard Process  for  Data  mining  (CRISP-DM),  Algoritma Regresi  Linear  Berganda  bertujuan  untuk  mencari nilai  persamaan  regresi  dengan  menggunakan  tools SPSS24.
Penelitian  yang  dilakukan  (Simanjuntak  et  al., 2018) dengan judul Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Penjualan Peralatan Elektronik Menggunakan  Metode  Regresi  Linear  Berganda, menyimpulkan  bahwa  Permasalahan  tersebut  dapat diselesaikan  dengan  mengimplementasikan  konsep Data Mining yang digunakan untuk membantu pihak toko  dalam  merencanakan  penyediaan  stok  yang diharapkan  mampu  memberikan  hasil  terbaik sehingga  kecil  kemungkinan  resiko  kesalahan  dalam menyediakan stok.

## 2. METODE PENELITIAN
Di dalam menyelesaikan penelitian ini penulis menggunakan 2 (dua) metode studi yaitu : 1. Studi Lapangan
Studi  lapangan  dilakukan  oleh  penulis  dengan mengadakan  studi  langsung  ke  lapangan  untuk mengumpulkan  data  yaitu  peninjauan  langsung  ke lokasi  studi.  Adapun  teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan penulis adalah :
a. Pengamatan ( Observation ) melakukan  pengamatan  terhadap  data  produk, data  pelanggan  dan  data  prediksi  penjualan produk pada PT. Bumi Menara Internusa tepatnya pada bagian penjualan.
b. Wawancara ( Interview )
Teknik ini secara langsung bertatap muka dengan pihak  bersangkutan  untuk  mendapatkan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Pembuatan Sistem Form Login, form menu utama, form produk, form penjualan, menu peramalan, laporan peramalan Pengumplan Data
penjelasan
dari masalah-masalah
yang
sebelumnya kurang jelas yaitu tentang mekanisme sistem  yang digunakan pada perusahaan dan juga untuk  meyakinkan  bahwa  data  yang  diperoleh dikumpulkan
benar-benar akurat. Dan mengajukan  pertanyaan  kepada  bagian  penjualan tepatnya  Ibu  Ratna.  Adapun  wawancara  yang dilakukan adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  sistem  penjualan  pada  PT.  Bumi Menara Internusa saat ini?
2. Apakah permasalahan yang ditemui selama ini dalam penanganan prediksi penjualan produk?
3. Bagaimana mengatasi masalah penentuan stok produk pada penjualan yang akan datang?
2. Studi Kepustakaan ( Library Research ) Peneliti melakukan studi pustaka untuk memperoleh  data-data  yang  berhubungan  dengan penulisan skripsi dari berbagai sumber bacaan seperti buku  panduan  pembuatan  aplikasi  PHP  dengan menggunakan  dokumen  HTML,  manajemen  data, dan  buku  atau  jurnal  peramalan  yang  membahas tentang  konsep  prediksi  penjualan  produk  pada  PT. Bumi Menara Internusa.
3. Sampling
Meneliti  dan  memilih  data  -  data  yang  tersedia dan sesuai dengan bidang yang dipilih sebagai berkas lampiran,  yaitu  pada  dokumen  penjualan  makanan kalengan seperti Cordon blue, Cheesy Mozz, Cheesy stick  dan  makanan  kalengan  lainnya  pada  PT.  Bumi Menara  Internusa  pada  tahun  2022. Didalam melakukan pengembangan sistem, penulis menggunakan  model waterfall atau siklus hidup perangkat  lunak,  siklus  hidup  perangkat  lunak mempunyai tahapan-tahapan sebagai berikut :
Gambar 1. Diagram Waterfall
Dalam  pengembangannya  metode Waterfall memiliki  beberapa  tahapan  yaitu  : requirement (analisis  kebutuhan), design sistem  ( system  design ), coding , pengujian program, pemeliharaan sistem
1. Pengumpulan data
Peneliti  melakukan  pengumpulan  data  yang berisi  tentang  hal-hal  yang  harus  ada  pada  hasil perancangan  agar  mampu  menyelesaikan  masalah yang ada sesuai tujuan. Data yang dibutuhkan dalam melakukan  perancangan  sistem  adalah  data  prediksi penjualan  produk ,  data  pengguna  dan  bahasa pemrograman  yang  digunakan  untuk  membuat aplikasi berbasis website .
2. Pembuatan Sistem
Secara  umum  Sistem  Informasi  Prediksi penjualan  produk  Menggunakan  Metode  Regresi Linear  Berganda  pada  PT.  Bumi  Menara  Internusa menggunakan  model  perancangan Unified  Modelling Language yaitu use  case  diagram , class  diagram , activity diagram dan sequence diagram .
3. Metode
Penulis memilih metode Trend Moment dalam merancang  Sistem  Informasi  Prediksi  penjualan produk menggunakan metode Regresi Linear Berganda  pada  PT.  Bumi  Menara  Internusa.  Karena metode  least  squares  merupakan  salah  satu  metode ‘pendekatan’  yang  paling  penting  dalam  dunia keteknikan  untuk:  (a)  regresi  ataupun  pembentukan persamaan  dari  titik  –  titik  data  diskretnya  (dalam pemodelan),  dan  (b).  analisis  sesatan  pengukuran (dalam validasi model).
4. Pengujian Program
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  aplikasi secara  menyeluruh,  meliputi  pengujian  fungsional dan  pengujian  ketahanan  sistem.  Pengujian  secara black box (interface) yaitu pengujian perangkat lunak yang tes fungsionalitas dari aplikasi yang bertentangan dengan struktur internal atau kerja.
5. Maintenace
Perangkat lunak yang susah disampaikan kepada pengguna  sistem  pasti  akan  mengalami  perubahan. Perubahan tersebut bisa karena mengalami kesalahan karena  perangkat  lunak  harus  menyesuaikan  dengan lingkungan baru.
6. Hasil Peneliti merupakan pengguna sistem Informasi Prediksi penjualan produk dengan menggunakan  metode  Regresi  Linear  Berganda  pada PT. Bumi Menara Internusa telah dirancang. Hasil Maintenance Pengujian Program Penulisan Kode Program PHP, Mysql

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
1 1 2 2 1 = 1 2 2 2
1 1 1 2 2 2

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  perusahaan  memerlukan suatu  aplikasi  untuk  menentukan  jumlah  penjualab produk  pada  periode  yang  akan  datang  sehingga perusahaan  akan  memperoleh  keuntungan  yang semakin  pesat.  Namun  ada  beberapa  kendala  yang dihadapi oleh perusahaan , yaitu sistem yang berjalan pada  perusahaan  masih  bersifat  semi  komputerisasi sehingga  dalam  memperoleh  keuntungan  yang  lebih besar  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dan proses  penginputan  data  penjualan  produk  sering tidak  sesuai  dengan  transaksi  yang  telah  terjadi  dan proses  pemenuhan  pembelian  dari  pelanggan  tidak dapat  di  penuhi  secara  penuh  karena  jumlah  stok sering  tidak  stabil  sehingga  tidak  dapat  memenuhi pembelian dari konsumen.
Tabel 1. Data Penjualan Cheesy Stick  (Satuan Kg)
Dari  tabel  diatas  kemudian  ditentukan  nilai Konstanta dan koefisien regresi sebagai berikut :
Tabel 2. Nilai Konstanta Dan Koefisien Regresi
∑ 𝑌 2 =269166,7
Persamaan II : ∑ 𝑋 2 = ∑ 𝑋 2 − 𝑛𝑋 2 ∑ 𝑋 2 = 14.981.200 –(12 *(1.102*1.102))
∑ 𝑋 2 = 417166,7
Persamaan III : ∑ 𝑋 2 = ∑ 𝑋 2 − 𝑛𝑋 2 ∑ 𝑋 2 = 1.125.700 – (12 * (254*254) ∑ 𝑋 2 = 350491,7
Persamaan IV : ∑ 𝑋1𝑌 = ∑ 𝑋1𝑌 − 𝑛𝑋 1 𝑌 ∑ 𝑋1𝑌 = 14.884.000 –(12 *(1.102*1.108)
∑ 𝑋1𝑌 = 231833,3
Persamaan V : ∑ 𝑋2𝑌 = ∑ 𝑋2𝑌 − 𝑛𝑋 2 𝑌 ∑ 𝑋2𝑌 = 3.428.000 – (12*(254 * 1.108)) ∑ 𝑋2𝑌 = 47583,33

## Persamaaan VI
∑ 𝑋 1 𝑋 2 = ∑ 𝑋 1 𝑋 2 − 𝑛𝑋 1 𝑋 2 ∑ 𝑋 1 𝑋 2 = 3.500.000 – (12*(1.102*254)
∑ 𝑋 1 𝑋 2 = 139916,7
Dengan  demikian  diperoleh  hasil  nilai konstanta  a  dan  koefisien  regresi  b1  dan  b2 sebagai berikut :
(∑ 𝑋2)(∑ 𝑋1𝑌)−(∑ 𝑋1𝑋2)(∑ 𝑋2𝑌) 𝑏 1 = 2 2 2
𝑏 1
(∑ 𝑋1 )(∑ 𝑋2 )−(∑ 𝑋1𝑋2)2 = (350491,7∗231833,3)−(139916,7∗47583,33) (417166,7∗350491,7)−(139916,7)2 Berdasarkan tabel 2 maka diperoleh persamaan  dengan  menggunakan  metode  regresi linear berganda sebagai berikut :
Persamaan I :
𝑏 = 74597950000
126636766666
𝑏 1 =0,589070236
∑ 𝑌 2 = ∑ 𝑌 2 − 𝑛 ⋎ 2
𝑏 2 (∑ 𝑋2)(∑ 𝑋2𝑌)−(∑ 𝑋1𝑋2)(∑ 𝑋1𝑌)
(∑ 𝑋 )(∑ 𝑋  )−(∑ 𝑋1𝑋2)2 1 2
∑ 𝑌 =15.010.000-(12*(1.108 *1.108 )

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
𝑏 2 = (417166,7∗47583,33)−(139916,7∗231833,3) (417166,7∗350491,7)−(139916,7)2
𝑏 2 =-0.10
Kemudian untuk menentukan nilai a adalah sebagai berikut :
a = Y - 𝑏 1 𝑋 1 − 𝑏 2 𝑋 2 a = 1.108 –(0,589070236*1102 –(-10*254)
a =434
Sehingga  didapat  model  persamaan  regresi  dari hasil perhitungan kasus diatas adalah sebagai berikut:
Y = a + b1X1 + b2X2 + ... bnXn
Y = 434 +(0,589070236X1 –(-10X2)
Setelah model persamaan Regresi Linear didapat, maka  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  prediksi jumlah  penjualan  produk  untuk  periode  mendatang. Berikut contoh hasil perhitungan prediksi menggunakan metode Regresi Linear Berganda.
Prediksi  bulan  Januari  tahun  2022  dengan  X1  = 1200 dan X2 = 440
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 Y = 434 +(0,589070236)X1 –(-10)X2 Y = 434 +(0,589070236) 1200 –(-10) 440 Y = 1097
Prediksi bulan Februari tahun 2022 dengan X1 = 940 dan X2 = 240
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 Y = 434 +(0,589070236)X1 –(-10)X2 Y = 434 +(0,589070236) 940 –(-10) 240 Y = 964
Secara garis besar, bisnis proses sistem yang akan dirancang  digambarkan  dengan usecase  diagram yang terdapat pada Gambar 2:
Gambar 2. Use Case Diagram
Gambar 3. Class Diagram

## 3.2. Tampilan hasil
1. Tampilan Menu Login Tampilan Login merupakan  tampilan  yang  pertama kali  muncul  ketika  program  dijalankan.  Berfungsi sebagai form  input  username dan password admin program.  Gambar  tampilan login dapat  ditunjukkan pada gambar 4 :
Gambar 4. Tampilan Form Login
Pimpinan Admin Data Penjualan Include Data Analisa Peramalan Include Lap Analisa Peramalan Logout Penerapan Metode Regresi Linear Berganda Dalam Prediksi Penjualan Produk Pada PT. Bumi Menara Internusa Berbasis Web Login Menu Utama Data Akun Data Produk Tbl_penjualan 1 1..* Tbl_tanggal Kode_tanggal
Tahun Bulan Nilai Data Baru Simpan Data
Edit Data Update Data Hapus Data Kode_penjualan Kode_produk Tahun Bulan Jumlah_penjualan Stok Jumlah_produksi Data Baru Simpan Data Edit Data Update Data Hapus Data 1 1..* Tbl_hasil 1 1..* 1..* Kode_hasil Kode_produk Tahun Bulan Hasil Data Baru Simpan Data Edit Data
Update Data Hapus Data Tbl_produk Tbl_Akun kode_produk Produk Data Baru Simpan Data Edit Data
Update Data Hapus Data 1..* 1..* Kode_akun Nama_lengkap Username Password Level Login Kleuar 1..*

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
2. Tampilan Form Data Menu Utama Tampilan  ini  merupakan  tampilan  menu utama  yang  berfungsi  untuk  menampilkan  menu utama  dari  sistem  yang  dirancang.  Gambar  tampilan menu utama ditunjukkan pada gambar 5. :
Gambar 5. Tampilan Form Data Menu Utama
3. Tampilan Form Data Akun
Tampilan ini merupakan tampilan data akun yang  berfungsi  untuk  mengetahui  dan  menampilkan data  akun.  Gambar  tampilan  akun  ditunjukkan  pada gambar 6. :
Gambar 6. Tampilan Form Data Akun 3. Tampilan Form Data produk Tampilan  ini  merupakan  tampilan  produk yang  berfungsi  untuk  mengetahui  produk.  Gambar tampilan form produk ditunjukkan pada gambar 7:
Gambar 7. Tampilan Form Data Produk
4. Tampilan Form Data Penjualan
Tampilan ini  merupakan tampilan form data penjualan  yang  berfungsi  untuk  menampilkan  data- data  penjualan.  Berikut  gambar form data  penjualan ditunjukkan pada gambar 8 :
Gambar 8.Tampilan Form Data Penjualan
5. Tampilan Form Data Analisa Peramalan Tampilan ini merupakan tampilan form input data  peralaman  yang  berfungsi  untuk  menampilakn data-data  peramalan.  Berikut  gambar form data peramalan ditunjukkan pada gambar 9 :

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 16  No. 1, Mei 2024 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 9. Tampilan Form Data Analisa Peramalan
6. Tampilan Form Laporan Analisa Peramalan
Form ini menampilkan laporan data Analisa peramalan,  ketika admin memilih  laporan  pada option  laporan  Analisa  peramalan  maka  program akan  menampilkan  laporan  Analisa  peramalan. Gambar  tampilan form laporan  Analisa  peramalan dapat pada gambar 10 :
Gambar 10. Tampilan Form Laporan Analisa Peramalan

## 4.  KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  Laporan  penelitian Penerapan  Metode  Regresi  Linear  Berganda  Dalam Prediksi  Penjualan  Produk  Berbasis  Web  ini  adalah sebagai berikut :
1. Dapat  mengurangi  tingkat  kesalahan  dalam penentuan  dan  pemenuhan  Penjualan  Produk dapat  mempermudah  dan  mempercepat user dalam melakukan pendataan Penjualan Produk.
2. Dengan adanya sistem yang dirancang ini dengan menggunakan  metode  Regresi  Linear  Berganda menggunakan aplikasi PHP dan Database Mysql.
3. Sistem yang dirancang dapat membantu perusahaan  dalam  mengatasi  kendala  peramalan Penjualan  Produk  pada  periode  masa  yang  akan datang dengan hasil peramalan.

## 5.  REFERENSI
Aan  Suhartri,  Wahyono  (2020).  “Implementasi Metode  Regresi  Linear  Berganda  Untuk Peramalan Penjualan Kubis”
Ardini,  D.  N.  E.,  Riyanto,  A.  D.,  Arsi,  P.,  Idah,  Y.
M., & Prasetyo, A. (2019). “Sistem Peramalan Penjualan  Menggunakan  Metode  Regresi Linear  Berganda  Pada  Toko  Mebel  Nabila Furniture Paguyangan Brebes Berbasis
Desktop”. Jurnal Informatika Upgris, 5(2).
DAHLIA,  D.,  &  Andri,  A.  (2020).  “Implementasi Data  Mining  Untuk  Prediksi  Jumlah  Stok Obat-Obatan Pada Puskesmas Kertapati Menggunakan Regresi Linier Berganda”  (Doctoral  dissertation,  Universitas
Bina Darma).
Fajrin,  A.  A.,  &  Maulana,  A.  (2020).  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Analisis  Pola  Pembelian Konsumen  Dengan  Algoritma  Fp-Growth Pada  Data  Transaksi  Penjualan  Spare  Part Motor”.  Kumpulan  Jurnal  Ilmu  Komputer (KLIK), 5(01), 1-10.
Fajrin,  A.  A.,  Maulana,  A.,  Informatika,  T.,  Batam,
U.  P.,  &  Soeprapto,  J.  R.  (2018).  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Analisis  Pola  Pembelian Konsumen  Dengan  Algoritma  Fpgrowth  Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor”.  Kumpulan  jurnaL  Ilmu  Komputer (KLIK), 5(1), 27-36.
Hafizah,  H.,  Tugiono,  T.,  &  Maya,  W.  R.  (2019). “Penerapan Data Mining Dalam Memprediksi Jumlah  Penumpang  Pada  CV.  Surya  Mandiri Sukses Dengan Menggunakan Metode Regresi Linier”.  Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi dan Sistem Komputer TGD, 2(1), 54-61.
Imam,  Wahyudi,  2018,  “ Penerapan  Metode  Regresi Linear Berganda Untuk Peramalan Penjualan Sepatu Dan Sandal Pada Toko Batt” Sutiyono,  S.  (2020). Membangun  Sistem  Informasi Pendaftaran  Siswa  Baru  Berbasis Web Dengan Metode Mdd (Model Driven Development) Di Raudhatul Athfal
Nahjussalam.  Jurnal  Sistem  Informasi,  J- SIKA , 2 (01), 50-56.
Triyanto,  E.,  Sismoro,  H.,  &  Laksito,  A.  D.  (2019). “Implementasi  Algoritma  Regresi  Linear Berganda  Untuk  Memprediksi  Produksi  Padi Di Kabupaten Bantul.”  Rabit: Jurnal Teknologi      dan Sistem      Informasi Univrab, 4(2), 73-86.