## PENERAPAN ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN ALAT TULIS KANTOR (ATK) DI BUMDES
Alfia Hurifiani 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231) 490480 - 490481 hurifianialfia@gmail.com

## ABSTRAK
Pertumbuhan  Badan  Usaha  Milik  Desa  (BUMDes)  sebagai  pilar  pemberdayaan  ekonomi  di  tingkat  desa semakin  berkembang  pesat.  Di  antara  berbagai  kegiatan  usaha  BUMDes,  penjualan  Alat  Tulis  Kantor  (ATK) muncul  sebagai  potensi  yang  signifikan.  Untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas  penjualan  ATK, penerapan  metode  analisis  prediksi  menjadi  esensial,  terutama  dengan  menggunakan  algoritma  regresi  linear. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis dan memprediksi penjualan ATK di BUMDes Desa Cintarasa melalui pendekatan  kuantitatif.  Data  penjualan  ATK  selama  beberapa  bulan  terakhir  dihimpun,  melibatkan  variabel- variabel seperti jumlah produk terjual, harga ATK, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi penjualan. Analisis hasil  menunjukkan  adanya  hubungan  signifikan  antara  variabel  yang  diamati,  memberikan  gambaran  akurat dampak  masing-masing  variabel  terhadap  penjualan  ATK.  Pengujian  keakuratan  prediksi  menggunakan Root Mean  Square  Error (RMSE), Absolute  Error ,  dan Relative  Error memvalidasi  hasil  penelitian.  Hasil  prediksi total penjualan  didapatkan pada hari pertama total penjualan adalah 55. 435, pada hari kedua 28.272, dan hari ketiga 31.667. Hasil evaluasi nilai RMSE pada total penjualan 7802.802, nilai absolute error 6894.646, dan nilai Relative Error 21.05%. Prediksi  penjualan alat tulis kantor (ATK) dengan menggunakan metode regresi linear dapat dikatakan cukup baik dengan Pengujian akurasi terhadap semua atribut yang menunjukkan bahwa nilai Root Mean Square Error (RMSE), Absolute Error, dan Relative Error memenuhi standar yang ditetapkan.
Kata kunci : BUMDes,  Penjualan  ATK,  Regresi  Linear,  Analisis  Prediksi  Penjualan,  RMSE  (Root  Mean Squared Error)
1. PENDAHULUAN
Di era pesatnya perkembangan bidang Informatika, dampak revolusi teknologi telah menciptakan  paradigma  baru  di  berbagai  sektor kehidupan,  meluas  dari  domain  teknologi  hingga bisnis,  pendidikan,  dan  aspek  lainnya.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menjelajahi  penggunaan  algoritma regresi  linear  dalam  konteks  prediksi  penjualan  Alat Tulis  Kantor  (ATK)  di  Badan  Usaha  Milik  Desa (BUMDes), khususnya di Desa Cintarasa sebagai studi kasus.  Tujuan  penelitian  ini  mencakup  pemahaman dan penerapan metode regresi linear sebagai instrumen efektif  dalam  meningkatkan  manajemen  penjualan ATK  di  tingkat  desa.  Dengan  menghadapi  tantangan dinamika ekonomi dan perubahan kebutuhan masyarakat lokal, penerapan regresi linear diharapkan dapat memberikan kontribusi positif pada pertumbuhan ekonomi dan keberlanjutan BUMDes.
Pola  data  pada  BUMDes  sangat  kompleks, melibatkan berbagai faktor seperti fluktuasi musiman, ketidakpastian permintaan pasar, dan adopsi teknologi informasi. Penggunaan metode regresi linear menjadi relevan  dalam  mengatasi  permasalahan  ini,  dengan fokus pada analisis data historis penjualan, pengumpulan  data  ekonomi  desa,  dan  faktor-faktor sosial. Kendala akses data, fluktuasi musiman, faktor eksternal, dan kompleksitas analisis prediksi  menjadi bagian integral dari pola data yang dihadapi. Pemilihan regresi  linear  sebagai  metode  penelitian  dipertegas oleh  kebutuhan  untuk  menangani  tantangan  tersebut,
mengoptimalkan akurasi prediksi penjualan ATK, dan memberikan  panduan  praktis  bagi  BUMDes  dalam meningkatkan efisiensi penjualan. Hasil penelitian ini diharapkan  memberikan  kontribusi  positif  pada pengembangan  metode  analisis  prediksi  yang  dapat diterapkan dalam konteks ekonomi lokal, menciptakan dasar  untuk  penelitian  lanjutan,  dan  memperkaya pemahaman terhadap pengelolaan data di tingkat desa. Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya  relevan untuk pemahaman analisis prediksi penjualan ATK di BUMDes tetapi juga memiliki dampak lebih luas pada perkembangan  teknologi  informatika  secara  umum. Penelitian  ini  menjadi  relevan  dengan  temuan penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma regresi  linear  dalam  konteks  prediksi  penjualan, seperti  pada  produk  elektronik,  impor  dan  ekspor, penjualan  teh,  dan  manajemen  PT. Eagle  Industry Indonesia. Tantangan yang dihadapi dalam penelitian ini mencakup kendala akses data, fluktuasi musiman, faktor  eksternal,  kompleksitas  analisis  prediksi, ketidakpastian permintaan pasar, dan adopsi teknologi informasi.  Hasil  penelitian  ini  dapat  berkontribusi secara  positif  pada  pengembangan  metode  analisis prediksi  yang  dapat  digunakan  dalam  konteks ekonomi  lokal,  memberikan  panduan  praktis  bagi BUMDes, meningkatkan efisiensi penjualan ATK, dan menguatkan ketahanan ekonomi desa. Proses pendekatan penelitian melibatkan analisis data historis penjualan,  pengumpulan  data  ekonomi  desa,  dan faktor-faktor sosial, serta integrasi teknologi informasi
dan  komputasi  untuk  mengelola  data  heterogen  dan kompleks.  Hasil  temuan  dapat  menjadi  dasar  untuk penelitian  lanjutan  dan  memberikan  kontribusi  nyata pada perkembangan teknologi informatika, membuka peluang  baru  dalam  pengelolaan  dan  analisis  data  di tingkat  lokal.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak hanya  memiliki  dampak  pada  pemahaman  analisis prediksi  penjualan  ATK  di  BUMDes  tetapi  juga memberikan  sumbangan  pada  kemajuan  teknologi informatika secara lebih luas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu Berdasarkan penelitian sebelumnya yang berjudul  Prediksi  Penjualan  produk  elektronik  yang terlaris  pada  CV.  ISTANA  KOMPUTER  Palembang dengan  Menggunakan  Algoritma  Regresi  Linear Sederhana,  penelitian  ini  memanfaatkan  Metodologi Regresi  Linier  untuk  menerapkan  Data  Mining. Penghitungan dilakukan dengan menggunakan bantuan tool dari Rapidminer [1]. Menurut Penelitian sebelumnya  dengan  judul Implementation  of  data mining to predict the value of indonesian oil and non- oil and gas import exports using the linear regression method .  Impor  yang  diprediksi  data  nilai  nilai  migas dan  nonmigas  bulan  Juni  sebesar  209.162.268,  dan perkiraan data nilai ekspor migas dan nonmigas bulan Juni sebesar 349.285.781 dan nonmigas gas yang lebih banyak diperkirakan memiliki nilai tertinggi dibandingkan  dengan  nilai  minyak  dan  gas  yang masuk setiap bulan [2].
Selain  itu,  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul Analisa  Dataset  Penjualan  Teh  Menggunakan Algoritma  Linear  Regresi.  Hasil  analisis  ini menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang signifikan  antara  penjualan  teh  dan  faktor-faktor seperti  harga  teh  dan  kegiatan  promosi.  Penurunan harga teh dan peningkatan upaya promosi tampaknya berdampak  positif  terhadap  peningkatan  volume penjualan. Namun, dalam dataset yang kami gunakan, faktor  cuaca  tidak  dapat  dianggap  sebagai  pengaruh yang  signifikan  terhadap  penjualan  teh.  Selain  itu, penerapan model regresi linear pada variabel-variabel yang dianalisis menunjukkan tingkat keakuratan yang baik dalam memprediksi penjualan teh. [3].
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  Analisis prediksi penjualan dengan metode regresi linear di PT. Eagle  Industry Indonesia.  Dengan  menggunakan algoritma  regresi  linear,  hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  variabel  atau  atribut  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  (produk,  aktual,  dan  plan)  tidak berdampak pada hasilnya . Root Mean Squared Error adalah 36241.241 +/- 0.000, dan Squared Error adalah 1313427569.481  +/-  5882150128.134.  Hal  Ini menunjukkan  bahwa squared  Error menghasilkan nilai  yang  tinggi  dari Root  Mean  Squared  Error [4]. Penelitian  sebelumnya  dengan  Judul  Implementasi Algoritma  Regresi  linear  berganda  untuk  prediksi penjualan.  Hasil  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini
menghasilkan jumlah prediksi penjulan barang untuk tahun 2020 sebesar 169715 barang [5] .
Penelitian  yang  membahas  mengenai  Analisis Regresi Linear Sederhana dalam memprediksi tingkat penjualan album KPOP . Tujuan penelitian ini adalah untuk  menyelidiki  sejauh  mana  penjualan  album  K- pop  memengaruhi  masyarakat  dari  berbagai  lapisan. Peneliti  menggunakan  metode  data  mining  dengan menerapkan  algoritma  estimasi,  khususnya  Regresi Linear,  untuk  mengevaluasi  dan  meramalkan  tingkat penjualan  album K-pop .  Pendekatan  ini  melibatkan perhitungan  nilai  X,  Y,  X^2,  Y^2,  dan  XY,  yang kemudian digunakan untuk menentukan koefisien dan variabel  terikat  dari  setiap  atribut  atau  label.  Hasil penelitian menunjukkan persamaan regresi Y = 8.08 + 5.15X,  dengan  akurasi  sebesar  10.86%.  Penggunaan RapidMiner  dalam  analisis  data  menghasilkan performa  vektor  sebesar  0.089%  untuk  tingkat penjualan album "NCT127 질주 2 Baddies " [6] . Berdasarkan penelitian yang membahas mengenai  Analisis Marketplace  Shopee untuk memprediksi  penjualan  dengan  algoritma  Regresi Linier.  Dengan  menggunakan  RapidMiner  Studio 9.10, hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai Mean Square  Error  (MSE) mencapai  5.172.628.212.404, Root  Mean  Square  Error  (RMSE) mencapai 2.274.341,  dan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)  sebesar  4,34%.  Berdasarkan  MAPE,  dapat disimpulkan  bahwa  akurasi  algoritma  regresi  linier dalam memprediksi penjualan Butik Ariqa Collection di platform Shopee sangat tinggi [7].
Menurut  Penelitian  yang  membahas  mengenai Penerapan  Algoritma  Regresi  Linier  Berganda  pada estimasi  penjualan  sepeda  motor.  Metode  ini  dipilih karena  mampu  membuat  suatu  estimasi  dengan memanfaatkan  data-data  mengenai  penjualan.  Hasil dari  estimasi  (perkiraan)  penjualan  sepeda  motor manual  tahun  2021  dengan  bulan  januari  adalah sebanyak  56,941  atau  57  sepeda  motor  dengan kategori manual. Artinya terdapat penambahan jumlah sepeda  motor  manual  sebanyak  5  motor,  sedangkan hasil sampai bulan Mei 2021 berjumlah 65,710 motor. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penjualan sepeda motor  di  CV.  Kerinci  Motor  mengalami  kenaikan penjualan pada 5 bulan kedepan [8].
Penelitian yang membahas mengenai Penerapan metode  linear  regresi  dalam  prediksi  produksi  pia. tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  melakukan  prediksi penjualan  pia  dengan  teknik  data  mining  dan  untuk mengetahui  tingkat  keakuratan  metode  linier  regresi dalam memprediksi penjualan pia dengan mengunakan  metode  linier  regresi.  Hasil  dari penelitian ini Dalam melakukan prediksi produksi pia dengan  menggunakan  metode  linier  regresi  dan Tingkat  keakuratan  metode  linier  regresi  dalam memprediksi produksi pia sebesar 5.775% [9].
Penelitian yang dilakukan oleh (Ramadhan et al., 2023)  membahas  mengenai  Prediksi  penjualan handphone di toko X menggunakan algoritma regresi linear  menunjukkan  hasil  yang  positif.  Pada  kategori
Entry , terdapat penjualan sebanyak 84 unit pada bulan pertama, 86 unit pada bulan  kedua, dan 88 unit pada bulan ketiga. Sementara itu, pada kategori Mid , terjual 28 unit pada bulan pertama, 29 unit pada bulan kedua, dan  30  unit  pada  bulan  ketiga.  Evaluasi  hasil menunjukkan  nilai  RMSE  untuk  kategori Entry sebesar 10.36, dengan Relative Error sebesar 19.11%, sedangkan untuk kategori Mid , nilai RMSE mencapai 7.50, dengan Relative Error sebesar 32.97%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa prediksi penjualan handphone menggunakan regresi linear ini dapat dianggap cukup baik dan layak digunakan. [10].
Berdasarkan Penelitian yang membahas mengenai  Analisis  metode  Regresi  Linear  Berganda dan ordinary  Least  Squared dalam  mengelola manajemen operasional penjualan MPM motor deale r di Lombok timur. Menanggapi hal tersebut, dilakukan penelitian  dengan  menggunakan  metode  Regresi Linier  Berganda  dan Ordinary  Least  Squared untuk membantu  tim  perusahaan  dalam  memprediksi pendapatan  penjualan  berdasarkan  fluktuasi  rata-rata transaksi barang dalam suatu periode tertentu. Metode Regresi Linier Berganda digunakan untuk menganalisis  hubungan  linier  antara  dua  atau  lebih variabel  independen,  sementara  Ordinary  Least Squared digunakan sebagai pendekatan dalam analisis koefisien  regresi.  Hasil  penelitian  ini  mencakup pembentukan  model  persamaan  regresi  untuk  proses estimasi  dan  koefisien  regresi  yang  diperoleh  selama uji  coba.  Dari  hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan bahwa  model  regresi  yang  dihasilkan  melalui kombinasi  metode  Regresi  Linier  Berganda  dan Ordinary Least Squared dapat efektif digunakan untuk mengestimasi jumlah penjualan [11].
Menurut  Penelitian  yang  membahas  mengenai Analisis  Performansi  Algoritma  Linear Regression dengan Generalized linear  model  untuk  prediksi penjualan  pada  usaha  mikro,  kecil,  dan  menengah. Dari  hasil  perhitungan,  terlihat  bahwa  algoritma Regresi  Linier  memiliki  nilai  RSME,  MSE,  dan MAPE berturut-turut sebesar 1,983; 3,933; dan 1,518. Sementara  itu,  algoritma Generalized Linear  Model memberikan nilai RSME, MSE, dan MAPE berturut- turut  sebesar  4,827;  23,295;  dan  3,882.  Berdasarkan prediksi yang dihasilkan oleh algoritma Regresi Linier dan Generalized Linear  Model,  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  RSME  pada  algoritma  Regresi  Linier menunjukkan  perhitungan  yang  paling  baik,  karena memiliki nilai RSME yang paling rendah [12].
Menurut penelitian yang membahas mengenai Analisis Peramalan Penjualan Produk Pada PT. Enseval  Putera  Megatrading  TBK  Menggunakan Metode  Regresi  Linear  Sederhana.  Penelitian  ini bertujuan untuk melakukan prediksi produk farmasi di PT. Enseval Putera Megatrading Tbk Palembang, yang nantinya  dapat  digunakan  sebagai  panduan  dalam pengambilan  keputusan  terkait  perencanaan  dan pengendalian persediaan produk farmasi di perusahaan tersebut. [13].
Menurut  penelitian  yang  membahas  mengenai Penerapan data mining untuk memprediksi penjualan kain  tenun  menggunakan  regresi  linear  studi  kasus: UD.  Bintang  Remawe  Sukarare.  Penelitian  ini  akan memprediksi  penjualan  produk  kain  tenun  dengan menggunakan  data  penjualan  masa  lalu  dan menerapkan  model  Regresi  Linier.  Untuk  menguji kinerja  algoritma,  digunakan  metrik  evaluasi  seperti Mean  Square  Error  (MSE),  Mean  Square  Error (MSE),  dan  Root  Mean  Square  Error  (RMSE ).  Hasil dari  pemodelan  regresi  linear  menunjukkan  skor sebesar 0.8041320270845731. Sedangkan hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  nilai Mean  Square Error  (MSE) mencapai  47.377,  dan  nilai Root  Mean Square  Error  (RMSE) sebesar  6.883125.  Sementara itu,  skor  MAE (Mean  Absolute  Error) diperoleh sebesar 3.373572 [14].
Menurut  penelitian  yang  membahas  mengenai Perbandingan penerapan estimasi metode regresi linier menggunakan  rapidminer  dan Ms.  Excel studi  kasus penjualan  pada public dataset.  Tahap  estimasi  naik volume penjualan dimulai dengan menentukan dataset yang diambil dari sumber data publik di https://www.kaggle.com/.  Selanjutnya,  menggunakan metode data mining untuk estimasi, algoritma regresi linier  diterapkan  dengan  menggunakan  perangkat lunak MS  Excel dan  RapidMiner,  masing-masing menghasilkan  persamaan  regresi  linear  (0,053  *  tv  + 0,224  *  radio  +  0,023  * newspaper) dari  proses RapidMiner  dan  persamaan  (3,314  +  (0,043  *  tv)  + (0,191 * radio) + (0,002 * newspaper )) dari proses MS Excel.  Penerapan  pada  data  uji  menghasilkan  nilai RMSE ( root mean squared error ) sebesar 1,744 pada RapidMiner  dan  3,277  pada MS  Excel ,  dengan menggunakan data pelatihan sebanyak 160 dan data uji sebanyak  40,  atau  perbandingan  8:2.  Dengan demikian,  karena  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  oleh RapidMiner  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  hasil perhitungan MS  Excel ,  dapat  disimpulkan  bahwa penggunaan perangkat lunak RapidMiner lebih cocok daripada MS Excel untuk tujuan ini. [15]. Berdasarkan penelitian yang membahas mengenai  implementasi  algoritma  regresi  linier berganda  untuk  prediksi  penjualan.  Minimarket merupakan  tempat  atau  toko  yang  menyediakan berbagai kebutuhan pokok masyarakat dan umumnya menggunakan teknologi atau mesin untuk melakukan transaksi  pembayaran.  Salah  satu  tantangan  yang sering dihadapi oleh minimarket adalah ketidakpastian terkait jumlah penjualan, dan hal tersebut juga menjadi permasalahan  yang  dihadapi  oleh  Minimarket  Sr. Penelitian ini memiliki tujuan untuk memproyeksikan jumlah  penjualan  barang  dengan  menggunakan algoritma  regresi  linier  berganda  sebagai  metode prediksi  yang  diterapkan.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa prediksi jumlah penjualan barang untuk  tahun  2020  adalah  sebanyak  169.715  barang. [16].

## 2.2. Rumus Regresi Linear Sederhana
Analisis  regresi  linear  sederhana  bergantung pada  hubungan  kausal  atau  fungsional  antara  satu variabel  independen  dengan  variabel  dependen. Koefisien regresi bertujuan untuk menentukan apakah variabel  independen  yang  terdapat  dalam  persamaan regresi secara individual memiliki pengaruh terhadap nilai  variabel  dependen.  Analisis  regresi  linear sederhana  berperan  dalam  menguji  hubungan  sebab- akibat  antara  variabel  yang  menjadi  faktor  penyebab dengan variabel yang menjadi akibatnya.
Analisis  regresi  sederhana  merupakan  suatu metode  pendekatan  untuk  memodelkan  hubungan antara  satu  variabel  dependen  dan  satu  variabel independen.  Dalam  kerangka  regresi,  variabel independen  digunakan  untuk  menjelaskan  variasi dalam  variabel  dependen.  Dalam  analisis  regresi sederhana,  terdapat  asumsi  bahwa  perubahan  dalam variabel  independen  (X)  akan  mengakibatkan perubahan  pada  variabel  dependen  (Y)  secara konsisten. Namun, pada hubungan yang bersifat non- linier,  perubahan  dalam  variabel  X  tidak  diikuti  oleh perubahan  variabel  Y  secara  proposional.  Persamaan regresi  linier  sederhana  ditunjukkan  pada  rumus berikut:
Y = 𝑎 + 𝑏𝑋 Dimana:
a
: konstanta (titik potong Y)
b
: koefisien dari variabel X
Y
: variabel dependen
X : variabel independen

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  analisis  data  dilakukan menggunakan  tahapan  proses  KDD  ( Knowledge Discovery In Database ) dan Algoritma Regresi Linear. Penerapan  proses  KDD  bertujuan  untuk  memastikan bahwa  langkah-langkah  yang  dilakukan  berjalan secara terstruktur dan sistematis.
Gambar 1. Alur KDD
Berikut  tahapan  penelitian  yang  dilakukan menggunakan proses KDD:

## 3.1. Selection
Selection adalah proses analisis data yang relevan dari database karena seringkali ditemukan bahwa tidak semua data diperlukan dalam tahap data mining. Pada tahap  ini,  data  yang  digunakan  sebagai  penelitian
adalah  data  yang  diambil  terbaru  selama  5  bulan penjualan lalu dipilih atribut sesuai yang dibutuhkan.
3.2. Preprocessing
Preprocessing merupakan bagian dari persiapan data sebelum memulai proses data mining. Data yang mengalami preprocessing biasanya melibatkan langkah-langkah  seperti  pembersihan,  reduksi,  dan integrasi.  Sebelum  melibatkan  proses  prediksi, langkah preprocessing diperlukan  terlebih  dahulu, termasuk penghapusan data yang tidak diperlukan dan penanganan data yang hilang atau missing.

## 3.3. Transformation
Pada  tahap  ini,  terjadi  transformasi  data  ke format  yang  tepat  untuk  kemudian  diproses  oleh algoritma  data  mining.  Hal  ini  bertujuan  untuk mempermudah  konsistensi  data  yang  diolah  oleh algoritma dan alat yang digunakan dalam penelitian.

## 3.4. Data Mining
Data mining adalah suatu proses pengolahan data yang  mengikuti  algoritma  yang  sesuai  dengan langkah-langkah  pada  proses  data  mining.  Dalam penelitian  ini,  algoritma  yang  diterapkan  adalah Regresi  Linear  untuk  melakukan  prediksi  terhadap penjualan Alat Tulis Kantor (ATK).

## 3.5. Evaluation
Evaluasi  digunakan  dalam  tahap  ini  untuk mengevaluasi  hasil  yang  diperoleh  dari  penerapan Algoritma  Regresi  Linear.  Tujuannya  adalah  untuk menarik  kesimpulan  dari  proses  data  mining  serta mengidentifikasi pola berdasarkan tindakan yang telah diambil.

## 3.6. Knowledge
Tahap  knowledge  ini  menampilkan  informasi yang dihasilkan dari proses prediksi, mempresentasikan  hasil  sehingga  data  tersebut menjadi lebih mudah untuk dipahami.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Pada  tahap  seleksi  data,  data  yang  akan digunakan  untuk  prediksi  dipilih  menggunakan tools RapidMiner.  Proses  seleksi  ini  dilakukan  melalui Microsoft  Excel ,  di  mana  dalam  penelitian  ini,  data penjualan  bulan  Mei  hingga  September  2023  dipilih untuk  digunakan  dalam  proses  data  mining  guna memprediksi penjualan alat tulis kantor (ATK). Hasil dari seleksi data diketahui pada data penjualan terdapat 5 atribut yaitu atribut Hari dan tanggal, nama barang, harga, total penjualan, dan total pembelian.

## 4.2. Data Preprocessing
Pada tahap Data Preprocessing , dilakukan proses Pembersihan  Data  yang  mencakup  identifikasi  dan penanganan  data  yang  hilang  atau  kosong  sebelum memasuki  tahap  selanjutnya.  Karena  dataset  yang
digunakan  tidak  mengandung  data  yang  hilang  atau kosong, maka tidak perlu dilakukan penghapusan data yang kosong.

## 4.3. Data Transformation
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  transformasi data  menjadi  format  yang  tepat  untuk  dapat  diproses dalam pemodelan data mining. Bertujuan untuk untuk memudahkan  koordinasi  data  yang  diproses  oleh algoritma dan tools yang digunakan dalam penelitian yaitu  rapidminer.  Pada  tahap  transformasi  pada  data penjualan  terdapat  4  atribut  yaitu  no,  tanggal,  total penjualan  seperti  yang  terlihat  pada  tabel  sebagai berikut.
Tabel 1. Data Transformation
No TANGGAL TOTAL PENJUALAN) (Y) 1 01-May-23 Rp                              57.500,00 2 02-May-23 Rp                              33.500,00 3 03-May-23 Rp                           171.000,00 4 05-May-23 Rp                              26.000,00 5 08-May-23 Rp                              38.000,00 6 10-May-23 Rp                              72.000,00 7 11-May-23 Rp                              40.000,00 8 15-May-23 Rp                              16.000,00 9 16-May-23 Rp                              29.500,00 10 17-May-23 Rp                              21.000,00 11 19-May-23 Rp                              15.000,00 12 22-May-23 Rp                              19.000,00 13 23-May-23 Rp                              14.000,00 … 88 26-Sep-23 Rp                              23.000,00 89 27-Sep-23 Rp                              45.000,00 90 28-Sep-23 Rp                              60.000,00

## 4.4. Data mining (Pengolahan Data dengan RapidMiner)
Proses  data  mining  yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  yaitu  prediksi  menggunakan  regresi linear.  Pada  penelitian  ini,  akan  dimuat  perhitungan prediksi dari total penjualan per hari dan nilai evaluasi hasil  prediksi  diukur  dengan  RMSE, Absolute  Error , dan Relative  Error .  Setelah  data  diolah,  perhitungan akan  dilakukan  menggunakan  RapidMiner.  Proses dimulai  dengan  mengonfigurasi  data  ke  dalam RapidMiner, yang melibatkan penyesuaian dataset dan pembentukan  model,  sebagaimana  terlihat  pada gambar di bawah ini.
Gambar 2. Data mining
Dataset  dibagi  menjadi  dua,  yaitu training ,  dan testing .  Dataset  yang  ada  dalam testing inilah  akan diolah  sehingga  menghasilkan  keluaran  yang  bisa dijadikan sebagai hasil prediksi. Pada proses prediksi yang  akan  ditunjukkan  pada  gambar  4.1  akan dilakukan pengujian data testing dan training 90% dan 10%  dengan  penambahan  5  tahapan  proses  seperti berikut :
1. Dataset Input Training 90%
Pada  dataset input  training merupakan  90%  dari data yang telah diolah dan dilakukan transformasi, dataset training dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 3. Dataset Input Training 90%
2. Dataset Input Testing 10%
Pada dataset input testing merupakan 10% dari data yang  telah  diolah  dan  dilakukan  transformasi, dataset testing dapat dillihat pada gambar dibawah ini:
3. Linear Regrssion Pada  tahap linear  regression ,  data  tersebut  akan diproses melalui metode regresi linear. 4. Apply model Apply  model merupakan  tahap  terakhir  di  mana model  data  mining  regresi  linear  diterapkan berdasarkan  proses-proses  sebelumnya,  termasuk penggunaan data training, data testing , dan regresi linear. Setelah melalui seluruh proses, hasil model prediksi dari data testing akan diperoleh, mencapai sekitar 10%, seperti terlihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 5. Apply model
5. Performance Performance  vector hasil  dari  prediksi  total  alat tulis kantor (ATK) menggunakan algoritma regresi linear  dengan  memeberikan  gambaran  tentang seberapa  baik  model  tersebut  dapat  memprediksi nilai  penjualan.  Dalam  konteks  ini,  dapat diasumsikan  bahwa  hasil  prediksi  dievaluasi menggunakan beberapa metrik kinerja.
Gambar 6. Hasil PerformanceVector
Dalam  evaluasi  kinerja  model,  beberapa  metrik penting digunakan, seperti Root Mean Squared Error (RMSE),  Absolute  Error, dan Relative  Error .  Untuk RMSE,  nilai  yang  dicapai  adalah  sebesar  7802.802 dengan deviasi standar 0.000, mengindikasikan tingkat konsistensi yang tinggi dan potensi kinerja model yang baik. Absolute Error , yang mengukur selisih absolute antara  prediksi  dan  nilai  seharusnya,  mencapai  nilai 6894.646 dengan deviasi standar 3653.433, menunjukkan  performa  yang  lebih  baik  ketika  nilai error  semakin  rendah.  Sementara  itu, Relative  Error , yang diukur dalam persentase , menghasilkan persentase relative  error sebesar  21.05%  dengan deviasi  standar  13.58%,  memberikan  gambaran tentang  seberapa  besar  model  dapat  bervariasi  dalam memprediksi nilai dalam bentuk persentase dari nilai sebenarnya.

## 4.5. Evaluation
Hasil  evaluasi  nilai  RMSE  pada  pada  kategori Total  Penjualan  7802.802,  nilai absolute  Error 6874.646, dan nilai Relative Error 21,05%

## 4.6. Knowledge
Pada tahapan yang telah dilakukan bahwa sesuai prediksi  data  penjualan  alat  tulis  kantor  (ATK)  di BUMDes  menggunakan  algoritma  regresi  linear dengan  proses  tahapan  KDD.  Berdasarkan  hasil validasi  prediksi  penjualan  alat  tulis  kantor  (ATK) dalam setiap kategori, Plot Scatter Bubble dan plot line dari  prediksi  algoritma  regresi  linear  menunjukkan bahwa  prediksi  penjualan  ATK  memiliki  nilai  yang tidak stabil. Bisa dilihat di gambar dibawah ini:
Gambar 7. Plot Line Prediksi Total penjualan ATK
Pada data penjualan alat tulis kantor (ATK) yang disajikan  di  atas,  tercatat  bahwa  pada  tanggal  18 September  2023,  total  penjualan  mencapai  44,500, sedangkan pada tanggal 19, 20, 21, 22, 25, 26, 27, dan 28  September  2023,  total  penjualan  berturut-turut adalah  40,000,  22,000,  35,000,  33,000,  32,000, 23,000,  45,000,  dan  6,000.  Selanjutnya,  berdasarkan prediksi,  penjualan  diperkirakan  akan  mencapai 55,435,  28,272,  31,667,  28,272,  28,272,  31,667, 31,667, 52,040, dan 62,226 dalam 12 hari mendatang. Prediksi  ini  memberikan  gambaran  perkiraan  tingkat penjualan  harian  yang  dapat  digunakan  sebagai panduan  untuk  perencanaan  dan  analisis  lebih  lanjut terkait kinerja penjualan ATK dalam periode tersebut.
4.7. Penerapan prediksi penjualan alat tulis kantor (ATK) menggunakan algoritma regresi linear Pada penelitian ini dilakukan penerapan prediksi penjualan alat tulis kantor (ATK) di BUMDes di Desa Cintarasa  menggunakan  algoritma  regresi  linear, metode  analisa  yang  digunakan  adalah  KDD (Knowledge  Discovery  in  Database) dan  tools  yang digunakan adalah RapidMiner. Tahapan analisa terdiri dari  beberapa  tahap  yaitu Selection,  Preprocessing , Transformation, Data  mining, Evaluation dan Knowledge. Pada  tahap data  mining diterapkan algoritma  regresi  linear  untuk  pemodelan  prediksi penjualan alat tulis kantor (ATK) secara spesifik atau satu  persatu  disetiap  kategori  ATK  yang  sudah diseleksi pada tahap selection , yaitu menjadi kategori
no,  total  penjualan  (dan  total  pembelian,  setelah dilakukan prediksi dari setiap atribut, maka didapatkan hail prediksi penjualan. Y= 34.246,52+(-81,20)(4005) atau Y=34.246,52-81,20(4005).
4.8. Hasil evaluasi RMSE, Absolute Error, dan Relative Error pada prediksi menggunakan algoritma regresi linear
Hasil dari proses menggunakan algoritma regresi linear  di  peroleh  model  prediksi  Total  penjualan Y=34.246,52+(-81,20)(X) atau Y=34.246,52- 81,20(X).  Model  prediksi  akan  dinilai  menggunakan tiga indikator evaluasi, yaitu Root Mean Square Error (RMSE), Absolute  Error dan Relative  Error .  Hasil yang diperoleh dari model tersebut, pada kategori total penjualan  nilai  RMSE  yang  diperoleh  adalah 7802.802,  nilai  absolute  error  6894.646,  dan  nilai Relative  Error 21,05  %.  Berdasarakan  penelitian, Apabila Relative  Error ≤  25%,  dianggap  sebagai tingkat akurasi yang baik. Dalam hal nilai yang > 25% tetapi  ≤ 50%,  mungkin  dapat dipertimbangkan  untuk digunakan,  sedangkan  perkiraan  dengan Relative Error > 50% dianggap tidak akurat [10]. Berdasarkan penelitian  terdahulu  hasil  RMSE  dan Relative  Error prediksi penjualan alat tulis kantor (ATK) di BUMDes termasuk  model  cukup,  artinya  adalah  model  yang dapat digunakan untuk memprediksi penjualan di hari berikutnya.
4.9. Hasil evaluasi RMSE, Absolute Error, dan Relative Error pada prediksi menggunakan algoritma regresi linear untuk menentukan perhitungan hari berikutnya
Setelah  mengetahui  nilai  evaluasi  menunjukkan bahwa model termasuk dalam kategori cukup, hal ini menandakan  bahwa  model  tersebut  bisa  digunakan untuk memprediksi penjualan Alat tulis kantor (ATK) pada periode selanjutnya. Pada penelitian ini akan di prediksi  hari  berikutnya.  Pada  beberapa  hari berikutnya penjualan kategori total penjualan nilai X = 80,  81,  82,  dari  setiap  nilai  X  yang  diketahui, dilakukan perhitungan dengan model yang dihasilkan pada total penjualan adalah Y=34.246,52+(-81,20) (X) atau  Y=34.246,52-81,20(X),  didapatkan  hasil  pada hari pertama total penjualan adalah 55. 435, pada hari kedua 28.272, dan hari ketiga 31.667.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, melalui  proses  prediksi  menggunakan  atribut  total penjualan, diperoleh hasil prediksi untuk beberapa hari berikutnya  berdasarkan  data  penjualan  Alat  Tulis Kantor (ATK) di Badan Usaha Milik Desa (BUMDes) menggunakan  algoritma  Regresi  Linear.  Dalam rangkaian  hasil  tersebut,  beberapa  simpulan  dapat diambil,  yaitu:  Pada  hari  pertama  penjualan,  total penjualan  mencapai 55.435, diikuti oleh 28.272 pada hari  kedua,  dan  31.667  pada  hari  ketiga.  Dalam evaluasi kategori total penjualan, akurasi error diukur menggunakan  RMSE, Absolute  Error ,  dan Relative
Error .  Hasilnya  menunjukkan  RMSE  sebesar 7,802.802 +/- 0.000, Absolute Error sebesar 6,894.646 +/- 3,653.433, dan Relative Error sebesar 21.05% +/- 13.58%.  Dalam  konteks  ini,  nilai  hasil  prediksi dianggap  baik.  Ini  mengindikasikan  bahwa  prediksi total  penjualan  alat  tulis  kantor  (ATK)  di  BUMDes cukup akurat dan dapat diandalkan .
Berdasarkan  hasil  penelitian,  terdapat  beberapa saran sebagai berikut: Untuk meningkatkan penjualan alat  tulis  kantor  (ATK)  di  BUMDes  Cintarasa, diperlukan strategi seperti analisis pasar, pengembangan  promosi,  manajemen  stok  efektif, pemanfaatan  teknologi,  dan  peningkatan  kualitas layanan. Penelitian dapat di kembangkan lagi dengan menggunakan  algortima forecasting yang  lainya, seperti Neural Network, Naïve Bayes, Decision Tree , dll.  Pada  penelitian  selanjutnya  bisa  menggunakan datset beberapa tahun sebelumnya .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R. D.  Putri,  “PREDIKSI  PENJUALAN PRODUK  ELEKTRONIK  YANG  TERLARIS PADA CV.
ISTANA KOMPUTER PALEMBANG MENGGUNAKAN ALGORITMA  REGRESI  LINEAR  …,” J. Mantik , 2022, [Online]. Available: http://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/ article/view/2798
[2]  E.  S.  Ompusunggu,  W.  Sinaga,  and  ..., “IMPLEMENTATION OF DATA MINING TO PREDICT  THE  VALUE  OF  INDONESIAN OIL  AND  NON-OIL  AND  GAS  IMPORT EXPORTS USING  THE LINEAR …,” …  Sist. Inf.  dan  … ,  2023,  [Online].  Available: http://jurnal.unprimdn.ac.id/index.php/JUSIKO M/article/view/4081
[3]  I. Riyana, N. Suarna, and G. Dwilestari, “Analisa Dataset Penjualan Teh Menggunakan Algoritma Linear Regresi,” J. … , 2023, [Online]. Available: https://ejurnal.bangunharapanbangsa.com/index. php/jutek/article/view/194
[4]  A.  S.  Sunge  and  A.  T.  Zy,  “ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN DENGAN METODE REGRESI LINEAR DI PT. EAGLE INDUSTRY  INDONESIA,” J.  Inform.  Teknol. dan Sains (Jinteks … , 2023, [Online]. Available: http://www.jurnal.uts.ac.id/index.php/JINTEKS/ article/view/3325
[5]  D.  Tampubolon,  D.  Saripurna,  and  A.  Azlan, “Implementasi  Regresi  Linier  Berganda  Untuk
Memprediksi Tingkat Penjualan Alat
Kelistrikan,” J.  Cyber  Tech ,  2020,  [Online]. Available: http://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/artic le/view/3070
[6]  S.  Lestari,  “Analisis  Algoritma  Regresi  Linear Sederhana dalam Memprediksi Tingkat Penjualan  Album  KPOP,” INSOLOGI  J.  Sains dan Teknol. , 2023, [Online]. Available: https://journal.literasisains.id/index.php/insologi
/article/view/1692
[7]  Y.  Syakir,  T.  I.  Hermanto,  and  ...,  “Analisis Marketplace Shopee Untuk Memprediksi Penjualan dengan Algoritma Regresi Linier,” J- SAKTI  (Jurnal  Sains  … ,  2022,  [Online]. Available: http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/ article/view/501
[8]  E.  Rahayu,  I.  Parlina,  and  Z.  A.  Siregar,
“Penerapan  Algoritma  Regresi  Linier  Berganda Pada Estimasi Penjualan Sepeda Motor
Application  of  Multiple  Linear  Regression Algorithm for Motorcycle…,” Jupiter . download.garuda.kemdikbud.go.id,
2022.
[Online]. Available: http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article. php?article=2998591&val=27036&title=Applic ation  of  Multiple  Linear  Regression  Algorithm for Motorcycle Sales Estimation
[9]  A.  R.  K.  Haba,  “Penerapan  Metode  Linier Regresi dalam Prediksi Produksi Pia,” J. Sist. dan Tek.  Komput. ,  2021,  [Online].  Available: http://ejournal.catursakti.ac.id/index.php/simtek/ article/view/112
[10]  Y.  A.  Ramadhan,  A.  Faqih,  and  ...,  “Prediksi Penjualan  Handphone  di  Toko  X  menggunakan Algoritma Regresi Linear,” J. Inform. … , 2023, [Online]. Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jit/artic le/view/692
[11]  L.  Erwin,  K.  Kartarina,  R.  Anggriani,  and  ..., “Analisis Metode  Regresi  Linier Berganda  Dan Ordinary  Least  Squared  Dalam  Mengelola Manajemen Operasional Penjualan MPM MOTOR  Dealer  di  Lombok  Timur,” JISAMAR (Journal  … , 2023, [Online]. Available: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisa
mar/article/view/1016
[12]  F.  H.  Hamdanah  and  D.  Fitrianah,  “Analisis Performansi Algoritma Linear Regression dengan Generalized Linear Model untuk Prediksi Penjualan  pada  Usaha  Mikra,  Kecil,  dan Menengah,” J. Nas. Pendidik. … , 2021, [Online].
Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/janapat i/article/view/31035
[13]  A. Arisandi and U. Ependi, “Analisis Peramalan Penjualan  Produk  Pada  PT.  Enseval  Putera Megatrading TBK Menggunakan Metode Regresi  Linear  Sederhana,” JUPITER  (Jurnal Penelit. Ilmu dan … , 2023, [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/articl e/view/5318
[14]  F.  Widia  and  W.  Murniati,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Kain Tenun Mnggunakan Regresi Linear,” J. Ilm. Tek. Mesin … , 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.stie-
trianandra.ac.id/index.php/JURITEK/article/vie w/284
[15]  M.  Yasin,  “…  PENERAPAN  ESTIMASI METODE REGRESI LINIER MENGGUNAKAN  RAPIDMINER  DAN  MS. EXCEL  STUDI  KASUS  PENJUALAN  PADA PUBLIC  DATASET,” J.  LENTERA  ICT ,  2023, [Online]. Available: https://www.plj.ac.id/ojs/index.php/jrict/article/ view/874
[16]  Y.  Asohi  and  A.  Andri,  “Impelementasi Algoritma  Regresi  Linier  Berganda  Untuk Prediksi Penjualan,” J. Nas. Ilmu Komput. , 2020, [Online]. Available: http://journal.jis-
institute.org/index.php/jnik/article/view/161