## ANALISIS PENJUALAN ROTI PADA DISTRIBUTOR MY ROTI MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR BERDASARKAN NILAI RMSE
Agus julkarnaen, Ade Irma Purnamasari, Irfan Ali Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 Agusjulkarnaen28@gmail.com

## ABSTRAK
Pada  saat  ini  roti  menjadi  salah  satu  kebutuhan  pokok  dalam  kehidupan.  Komposisi  gizi  roti  bervariasi bergantung  pada  jenis  tepung  yang  dipakai  serta  bahan  tambahan  lainnya.  My  roti  menjual  roti  dari  berbagai macam merk. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi penjualan roti pada 3 bulan berikutnya pada data penjualan roti  merk My  roti distributor bandung timur. Regresi linear digunakan sebagai  metode prediksi dengan jumlah roti yang terjual sebagai variabel Y dan periode penjualan roti sebagai variabel X. RMSE (Root Mean Squared Error) dan Relative Error digunakan untuk memutar hasil prediksi. Hasil kategori prediksi Entry pada bulan pertama terjual 564unit, pada bulan kedua 569 unit dan bulan ketiga 575 unit dan kategori Mid pada bulan pertama terjual 63 unit, pada bulan kedua 64 unit dan bulan ketiga 65 unit. Hasil evaluasi nilai RMSE pada kategori  Entry  83.318,  sedangkan  nilai  Relative  Error  kategori  Entry  13.25%  dan  Nilai  RMSE  kategori  Mid 17.721,  sedangkan  Nilai  Relative  Error  kategori  Mid  17.42%.  Prediksi  penjualan  handphone  menggunakan metode regresi linier ini dapat dikatakan tergolong dalam kategori cukup atau bisa digunakan.
Kata kunci :  Analisis, Penjualan, RSME, Regresi Linear

## 1. PENDAHULUAN
Roti  memiliki  peran  penting  dalam  berbagai konteks  budaya  sebagai  elemen  fundamental  dalam konsumsi  pangan.  Dalam  konteks  pola  makan,  roti seringkali dianggap sebagai sumber utama karbohidrat yang  menyumbangkan  energi  yang  penting  bagi fungsi tubuh manusia[1].
Setiap  penjualan  dikumpulkan  menjadi  data, yang  dapat  diolah  dengan  data  mining  untuk menghasilkan  pengetahuan  baru  danmemperbaiki pengambilan keputusan di masa depan[2].
Penelitian  prediksi  penjualan  roti    pada  2022- 2023  untuk  pengambilan  keputusan.  Prediksi  atau Forecasting  adalah  ramalan  terhadap  kejadian  masa depan yang membantu dalam pengambilan keputusan[3].
Pada  penelitian  ini  prediksi  atau  Forecasting bersifat  time  series,  data  urutan  waktu  atau  "time series  data"  merujuk  pada  data  yang  terkumpul, tercatat  atau  diamati  secara  berurutan  sesuai  dengan waktu[4].
Regresi linear, metode statistik untuk time series, mempelajari  hubungan  antara  variabel  dependent  Y dan  variabel  independent  X,  digunakan  untuk memprediksi nilai Y berdasarkan nilai yang diberikan pada X[5].
My  roti  distributor  bandung  timur  mengalami hambatan  cashflow  karena  stok  yang  masih  belum terjual. Studi data  mining dengan regresi linear pada data penjualan roti di toko toko dan dievaluasi dengan 2 indikator penilaian yaitu RMSE dan Relative Error. RMSE  adalah  akar  kuadrat  rata-rata  error  dari  suatu metode yang digunakan untuk mengevaluasi kesesuaian  data  sebenarnya  dengan  model  prediksi. Semakin  mendekati  0  nilai  RMSE,  semakin  akurat prediksinya[6].
Relative  error  adalah  perbandingan  kesalahan pada nilai aktual dengan kesalahan yang diukur, yang dinyatakan  dalam  satuan  persen.  Semakin  kecil persentase  kesalahan,  semakin  akurat  prediksinya. Keputusan  mengenai  akurasi  jika  Relative  Error  ≤ 25% dianggap akurat, sedangkan nilai > 25% tetapi ≤ 50% perlu dipertimbangkan jika ingin digunakan, dan estimasi dengan nilai > 50% dianggap tidak akurat [7]. diharapkan dapat memberikan prediksi penjualan dan memandu  keputusan  terbaik  dalam  menentukan  stok roti.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Yubi  aqsho  ramadhan  pada  penelitian  dengan judul  “Prediksi  Penjualan  Hanphone    Di  Toko  X Menggunakan Algoritma Regresi Linear” menetapkan bahwa  Tujuan utama adalah meningkatkan ketepatan prediksi penjualan roti di toko-toko, membantu dalam perencanaan persediaan, dan mengoptimalkan strategi pemasaran.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak hanya bertujuan untuk mengisi kekosongan pengetahuan    tentang  prediksi  penjualan  roti,  tetapi juga  berusaha  untuk  memberikan  kontribusi  yang signifikan  pada  pengembangan  metode  analisis  yang dapat  digunakan  dalam    memprediksi  penjualan  roti menggunakan algoritma regresi linear [8].
Penelitian  ini  diharapkan  bisa  menjadi  panduan praktis  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih terinformasi  tentang  manajemen  persediaan  dan strategi  pemasaran.  Selain  itu,  dengan  meningkatkan efisiensi penjualan roti, penelitian ini bisa meningkatkan kesejahteraan ekonomi di tingkat lokal, memperkuat ketahanan ekonomi lokal, dan memberikan  kontribusi  pada  literatur  informatika
terkait  analisis  prediksi  penjualan  di  sektor  ekonomi mikro [9].
Dalam  pengujian  fungsional,  tujuannya adalah  memastikan  bahwa  semua  fitur  dari  program klasifikasi  dapat  diimplementasikan  sepenuhnya sesuai harapan.

## 2.2. Metode Regresi
Sistem pendukung
keputusan (SPK) merupakansebuah  sistem  yang  bekerja  berbasiskan komputerdimana sistem ini dapat membantu mengambil keputusan atau mengambil kebijakan [9]. Hal ini karena dalam SPK akan diberikan rekomendasi berdasarkan  peringkat  nilai  yang  telah  dihitung berdasarkan pada pembobotan masing-masing variabel  yang  dihitung.  Intinya, Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) diciptakan  untuk  membantu dalam seluruh  proses  pengambilan  keputusan,  mulai  dari mendefinisikan  masalah,  memilih  data  yang  relevan, hingga  mengevaluasi  pilihan  alternatif.  SPK  dapat membantu  mengorganisir  informasi,  menganalisis data, dan memberikan rekomendasi untuk mendukung proses  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  dan efektif.  Regresi  Linier  adalah  teknik  statistik  yang digunakan untuk membangun model yang menghubungkan variabel dependen dengan satu atau lebih  variabel  independen.  Jika  hanya  ada  satu variabel independen, itu disebut sebagai regresi linier sederhana, sedangkan jika ada lebih dari satu variabel independen, itu disebut sebagai regresi linier berganda [10].

## 2.3. RMSE (RootMean Square Error)
Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  adalah suatu metrik evaluasi yang digunakan untuk mengukur seberapa  baik  model  regresi  memprediksi  nilai-nilai observasi  yang  sebenarnya.  RMSE  mengukur seberapa  besar  deviasi  antara  nilai-nilai  yang diprediksi oleh model dengan nilai-nilai yang diamati dalam  data  yang  sebenarnya.  Secara  matematis, RMSE dihitung sebagai akar dari rata-rata dari kuadrat dari  selisih  antara  nilai-nilai  prediksi  dan  nilai-nilai observasi.  RMSE  merupakan  salah  satu  metrik evaluasi yang umum digunakan dalam analisis regresi untuk  mengevaluasi  kinerja  model  dan  membantu dalam  membandingkan  kualitas  berbagai  model regresi.  Semakin  kecil  nilai  RMSE,  semakin  baik model regresi dalam melakukan prediksi.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  jenis  penelitian deskriptif  menggunakan  pendekatan  kuantitatif. Deskriptif  kuantitatif  berfungsi  untuk  menentukan jumlah setiap variabel dimana satu atau lebih variabel bebas, tanpa membentuk suatu ikatan atau perbedaan dengan variabel yang lain dengan tujuan memberikan penjelasan  yang  objektif  tentang  suatu  kondisi[10]. Dengan menggunakan Regresi Linear. Regresi Linear merupakan metode prediksi yang mempelajari ikatan antara  variabel  dependent  dan  variabel  independent.
Algoritma  regresi  linear  berfungsi  untuk  mengukur kekuatan  hubungan  dua  variabel,  dan  menunjukkan alur  hubungan  antara  variabel  dependent  dengan variabel independent [11].
KDD  (Knowledge  Discovery  in  Database) digunakan  dalam  menganalisis  data  pada  penelitian ini. Gambar tahapan KDD bisa dilihat pada Gambar1 berikut.
Gambar 1 . Tahapan KDD

## 3.1. KDD (Knowledge Discovery in Database)
Proses  mencari  hubungan  antar  variabel menggunakan data mining dan Knowledge Discovery in Databases (KDD) untuk menggali data tersembunyi dari  informasi  besar.  Data  mining  adalah  tahapan dalam  KDD,  yang  juga  terdiri  dari  Selection, Preprocessing,  Transformation,  Evaluation,  dan Knowledge.  KDD  dan  data  mining  berbeda  konsep namun terkait [12]. Pada penelitian ini dataset tentang penjualan roti sebanyak 12989 data dari tahun 2022- 2023  menggunakan  1  atribut  tangal  dan  35  atribut merek roti dan 1 atribut jumlah penjualan.

## 3.2. Data Selection
Sebelum  memasuki  tahap  pencarian  informasi dalam  proses  KDD,  langkah  penting  yang  harus dilakukan  adalah  memilih  data  yang  relevan  dari berbagai  data  operasional  yang  tersedia.  Tahap  ini dikenal  sebagai  Data  Selection  [13].  Pada  proses  ini dilakukan  proses  penggalian  informasi.  Atribut  yang dipilih  dari  dataset  adalah  tahun,  periode,  kategori Entry dan Mid data penjualan 2022-2023. Hasil Data Selection dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Hasil Data selection Tahun Periode Entry Mid 2022 Januari 460 38 Februari 480 47 Maret 530 45 April 570 65 Mei 460 76 Juni 431 43 Juli 462 98 Agustus 623 62 September 674 74 Oktober 695 69 November 596 59 Desember 637 63 2023 Januari 618 61 Februari 599 59 Maret 550 61
Tahun Periode Entry Mid April 461 54 Mei 562 65 Juni 433 75 Juli 484 77 Agustus 695 57 September 665 56 Oktober 672 61 3.3. Preprocessing
Proses preprocessing mencakup beberapa langkah,  antara  lain  menghilangkan  data  yang  tidak relevan  atau  duplikat,  memeriksa  data  yang  tidak konsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  dalam  data seperti kesalahan penulisan atau ketik[14]. Pada tahap ini  tidak  dilakukan  preprocessing  data,  karena  tidak ada kesalahan pada data.

## 3.4. Transformation
Transformation  bertujuan  untuk  mengurangi kerumitan data, memfasilitasi pengubahan data, serta mencegah  salah  satu  variabel  bebas  mendominasi variabel  bebas  lainnya  yang  dapat  berdampak  pada hasil  prediksi.  Pada  atribut  periode  ubah  menjadi atribut  nomer,  untuk  membantu  memudahkan koordinasi data yang akan diproses. Hasil Transformation dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Transformasi No Entry Mid 1 460 38 2 480 47 3 530 45 4 570 65 5 460 76 6 431 43 7 462 98 8 623 62 9 674 74 10 695 69 11 596 59 12 637 63 13 618 61 14 599 59 15 550 61 16 461 54 17 562 65 18 433 75 19 484 77 20 695 57 21 665 56 22 672 61

## 3.5. Data mining
Tahap kelima dalam proses KDD adalah langkah di mana tugas Data mining yang sesuai dipilih sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan pada tahap awal untuk  menggali  informasi  dari  data.  Pada  proses  ini menggunakan  aplikasi  Rapidminer,  dilakukan  proses pemodelan pada setiap kategori Entry dan Mid untuk menentukan nilai persamaan algortima regresi linear, setelah didapat kan hasil persamaan Y = a+b(X) dari
setiap kategori, selanjutnya dilakukan proses prediksi penjualan  3  bulan  berikutnya  dari  setiap  kategori, setelah  mendapatkan  hasil  prediksi  dilakukan perhitungan  evaluasi  dari  hasil  prediksi  dengan menggunakan  RMSE  dan  Relative  Error  untuk mengetahui akurasi hasil prediksi.

## 3.6. Evaluation
Diperlukan  penyajian  pola  informasi  hasil  dari data mining dalam format yang dapat dipahami dengan mudah  oleh  para  pihak  yang  berkepentingan. Evaluation  merupakan  tahap  penting  dalam  proses KDD yang melibatkan pemeriksaan apakah pola atau informasi  yang  ditemukan  sesuai  dengan  fakta  atau hipotesis yang telah ada sebelumnya.

## 3.7. Knowledge
Berdasarkan  hasil  validitas  prediksi  penjualan roti  pada  masing-masing  kategori  ditampilkan  plot Scatter Bubble hasil prediksi algoritma regresi linear, diketahui  hasil  prediksi  penjualan  roti  memiliki  nilai yang  konstan.  Hasil  Plot  Scatter  dapat  dilihat  pada Gambar 2 dan 3 berikut.
Gambar 2. Plot Scatter Entry
Gambar 3. Plot Scatter Mid

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  didapatkan  beberapa  model  data mining Regresi Linear menggunakan tools Rapidminer  dalam  menentukan  persamaan  regresi linear, memprediksi penjualan periode berikutnya dan menentukan  hasil  evaluasi  dari  hasil  prediksi menggunakan RMSE. Desain menentukan persamaan dapat dilihat pada Gambar  4.
Gambar 4. Dsain Menentukan persamaan
Berdasarkan proses perhitungan persamaan nilai a dan b didapatkan kategori Entry Y = 500.08 + 5.4(X) dan kategori Mid Y = 54.36 + 0.8(X). Hasil pemodelan dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6 berikut.
Gambar 5. Hasil Pemodelan Entry
Gambar 6. Hasil Pemodelan Mid
Setelah persamaan didapatkan dilakukan prediksi penjualan roti pada 3 bulan dengan nilai X = 12, 13, 14. Desain prediksi data penjualan dapat dilihat pada gambar 3 berikut.
Gambar 7. Desain Prediksi data penjualan
Didapat kan hasil pada bulan pertama terjual  564 unit, pada bulan kedua 569 unit dan bulan ketiga 575 unit,  sedangkan  kategori  Mid  pada  bulan  pertama terjual    63  unit,  pada  bulan  kedua  64  unit  dan  bulan ketiga  65  unit.  Hasil  prediksi  dapat  dilihat  pada Gambar 8 dan 9 berikut.
Gambar 8. Hasil Prediksi Entry
Gambar 9. Hasil Prediksi Mid
Setelah  hasil  prediksi  didapatkan  dilakukan evaluasi  menggunakan  2  indikator  penilaian  RMSE dan  Relative  Error.  Desain  Evaluasi  RMSE  dan Relative Error dapat dilihat pada Gambar 10 berikut.
Gambar 10. Desain Evaluasi RMSE
Didapatkan  nilai  RMSE  kategori  Entry  83.318 dan  Relative  Error  13.25%  sedangkan  pada  kategori Mid  nilai  RMSE  13.721  dan  Relative  Error  17.42%. Hasil Evaluasi RMSE dan Relative Error dapat dilihat pada Gambar 11 dan 12 berikut.
Gambar 11. Hasil Evaluasi RMSE dan Relative error Entry
Gambar 12. Hasil Evaluasi RMSE dan Relative error Mid

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  diusulkan  algoritma  regresi linear untuk memprediksi penjualan roti di toko toko, setelah  melewati  proses  tahapan  KDD  (Knowledge Discovery in Data Base) dan data mining didapatkan hasil  dari  prediksi  penjualan  3  bulan  berikutnya,
dengan  nilai  evaluasi  yang  bisa  disimpulkan  cukup atau  bisa  digunakan  hasil  dari  persamaan  regresi linear, karena hasil evaluasi RMSE dan Relative Error cukup mendekati nilai 0.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B. Tahun, M. J. Zaqy, R. Mentari, M. Iqbal, M. T.  Informasi,  and  U.  P.  Pancabudi,  “Jurnal Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem Komputer  TGD  Implementasi  Data  Mining Untuk Memprediksi Penjualan Toko Roti Mawar Menggunakan  Regresi  Linier  Berganda  Jurnal Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem Komputer TGD,” vol. 6, pp. 385–392, 2023.
[2]  S.  Supardi,  A.  K.  Ajie,  A.  Dwiyanti,  and  J. Ramiaji, “Peran Data Mining dalam Memprediksi  Tingkat  Penjualan  Sepatu  Adidas Menggunakan Metode Algoritma Regresi Linear Sederhana,” vol. 4, no. 5, pp. 883–890, 2023.
[3]  M.  Penjualan  and  H.  Di, PENERAPAN ALGORITMA  REGRESI  LINEAR  DALAM MEMPREDIKSI  PENJUALAN  HANDPHONE DI TOKO X (Studi Kasus: Toko Handphone X) APPLICATION  OF  LINEAR  REGRESSION ALGORITHM IN PREDICTING HANDPHONE SALES AT STORE X (Case Study: X Handphone Store) . 2022.
[4]  A. Citra, A. Bima, P. Susanti, and F. Nugrahanti, “Analisis  Regresi  Linear  Untuk  Memprediksi Kriteria Pengaruh Penjualan Mobil Honda Civic dan  Toyota  Camry  pada  Kota  Surabaya,” Bull. Inf. Technol. , vol. 3, no. 4, pp. 217–230, 2022.
[5]  N.  B.  Pamungkas,  “PREDIKSI  JUMLAH PENERIMAAN  SISWA  BARU  PADA  SMAN 1  PAGAR  DEWA  DENGAN  METODE REGRESI LINIER ( STUDI KASUS : SMAN 1 PAGAR DEWA ),” vol. 2, no. 1, pp. 8–14, 2021.
[6]  D. S. Purnia, H. Muhajir, M. F. Adiwisastra, and D.  Supriadi,  “Pengukuran  Kesenjangan  Digital Menggunakan  Metode  Deskriptif  Berbasis Website,” vol. 8, no. 2, 2020.
[7]  M.  Yasin,  “Perbandingan  Penerapan  Estimasi Metode Regresi Linier
Menggunakan Rapidminerdan Ms. Excelstudi Kasus Penjualan
Pada Public Dataset,” J. Lentera Ict , vol. 8, no.
1, pp. 17–29, 2023.
[8]  R.  Jumardi  and  S.  H.  Widiastuti,  “Aplikasi Forecasting  Penjualan  Dan  Persediaan  Produk Usaha  Mikro,  Kecil  Dan  Menengah,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 4, no. 3, pp. 383–390, 2021, doi: 10.36085/jsai.v4i3.2756.
[9]  Y.  A.  E.  Tuah  and  A.  Anyan,  “Implementasi Model Regresi Linear Sederhana Untuk Prediksi Gaji  Berdasarkan  Pengalaman  Lama  Bekerja,” JUTECH  J. Educ. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 56– 70, 2020, doi: 10.31932/jutech.v1i2.1289.
[10]  I. Wahyuni, N. Nafi’iyah, and Masruroh, “Sistem Peramalan  Penjualan  Perumahan  di  Kabupaten Lamongan dengan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” Semin. Nas. Sist. Inf. 2019 , no. September, pp. 1969–1973, 2019.
[11]  M.  Sholeh,  E.  K.  Nurnawati,  and  U.  Lestari, “Penerapan Data Mining dengan Metode Regresi Linear  untuk  Memprediksi  Data  Nilai  Hasil Ujian  Menggunakan  RapidMiner,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 8, no. 1, pp. 10–21,  2023,  doi:  10.14421/jiska.2023.8.1.10- 21.
[12]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi  RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar  Dengan  Metode  Linear  Regression,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 8–17, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.
[13]  Syahril,  M.,  Kusnasari,  S.,  Muhazir,  A.,  & Syahputri,  A.  (2023).  Jurnal  Teknologi  Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Implementasi Data Mining Untuk Rekomendasi Jurusan  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering  Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi dan  Sistem  Komputer  TGD. Teknologi  Sistem Informasi  Dan  Sistem  Komputer  TGD , 6 ,  235– 245.
[14]  Syakir,  Y.,  Iman  Hermanto,  T.,  Ramadhan,  Y. R., Studi, P., Informatika, T., Teknologi, S. T., & Purwakarta, W. (2022). Analisis Marketplace Shopee  Untuk  Memprediksi  Penjualan  dengan Algoritma Regresi Linier. Jurnal Sains Komputer  &  Informatika  (J-SAKTI , 6 (2),  904– 915.