Skripsi/Tugas Akhir

Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Hasil Penjualan dengan Metode Algoritma Regresi Linear Berganda

---

Rating Anda tentang Buku ini!

---

ABSTRAK
Toko Sumber Harapan adalah Toko Grosir dan Eceran menjual berbagai macam kebutuhan pokok masyarakat yang dibutuhkan dalam kehidupan sehari-hari. Adapun kebutuhan pokok yang dijual dari toko ini yaitu beras, minyak, air minum dalam kemasan, mie instan dan masih banyak lagi yang lainnya. Dengan banyaknya kebutuhan pokok yang dijual pada Toko Sumber Harapan membuat tidak menentunya jumlah penjualan sembako yang sering laku terjual, akankah kedepannya terjadi kenaikan maupun penurunan dari jumlah penjualan sembako yang laku tersebut. Maka dari itu penelitian ini dibuat untuk membantu pemilik toko memprediksi jumlah penjualan yang sering laku terjual kedepannya. Pada penelitian ini menggunakan 2 variabel yaitu Variabel Independen dan Variabel Dependen. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Metode Regresi Linear Berganda. Metode ini memiliki kelebihan pada penguraian data yang terstruktur dan mudah dipahami serta keakuratan dalam melakukan prediksi. Pada hasil pengujian keakuratan prediksi Mean Absolute Percentage Error (MAPE) mendapatkan hasil persentase tingkat Error 1,143612271% dan berdasarkan hasil pengujian menggunakan metode Black-Box, aplikasi dapat berjalan dengan baik dan lolos skenario pengujian.
Kata Kunci: Toko, Prediksi, Regresi Linear Berganda

ABSTRACT
Sumber Harapan Store is a Wholesale and Retail Store that sells various essential daily necessities needed by the community. The essential items sold at this store include rice, cooking oil, bottled drinking water, instant noodles, and many others. With the wide range of essential items sold at Sumber Harapan Store, the sales of basic commodities can be quite unpredictable. Will there be an increase or decrease in the sales of these essential items in the future? Hence, this research was conducted to assist the store owner in predicting the sales quantity of frequently sold essential items in the future. This research utilizes two variables: Independent Variable and Dependent Variable. The method employed in this research is the Multiple Linear Regression Method. This method offers advantages in analyzing structured data that is easy to comprehend, as well as accuracy in making predictions. The accuracy of the prediction is measured using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), yielding an error percentage of 1.143612271%. Furthermore, based on the results of the Black-Box testing method, the application functions well and passes the testing scenarios.
Keywords: Store, Prediction, Multiple Linear Regression

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

--

No. Panggil

SKR 23-48 IDR i - 0590TI

Penerbit

Makassar : Universitas DIPA., 2023

Deskripsi Fisik

xii + 93 hlm.; 20,5 x 28,5

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

--

Klasifikasi

SKR 23-48

Tipe Isi

Text dan Gambar

Edisi/Cetakan

Edisi/Cetakan 02 September 2023

Subjek

Skripsi/Tugas Akhir
Data Mining
Regresi Linier Berganda

Lampiran File