Estimasi Penjualan Ice Cream Walls Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda
DOI:
https://doi.org/10.53513/jursi.v1i5.5146Abstract
PT. Bina Cipta Rasa Sejati melakukan berbagai pembenahan untuk menghadapi persaingan dengan produsen-produsen Ice Cream yang lain. Cara yang ditempuh adalah mendatangkan mesin-mesin dengan kapasitas yang lebih besar dan canggih, meningkatkan kondisi bangunan yang diiringi dengan perluasan lokasi sebesar 1400 m2, membangun gudang penyimpanan Ice Cream yang lebih besar, menyempurnakan alat-alat laboratorium dan pengendalian mutu, serta pengembangan di bidang armada pengangkutan atau pengiriman Ice Cream. Adapun masalah lain dalam mengestimasi jumlah dengan persaingan begitu banyak dan penjualan menurun. Dengan mengetahui jumlah, dapat mengantisipasi kerugian yang dialami oleh PT. Bina Cipta Rasa Sejati. Berdasarkan hal tersebut, maka keilmuan yang digunakan adalah Data Mining dengan menerapkan metode regresi linear berganda.Permasalahan tersebut perusahaan membutuhkan suatu sistem yang dapat diterapkan dengan kedalam aplikasi untuk mengestimasi sesuatu di masa depan dengan menggunakan lebih dari tiga faktor atau variabel yang memiliki pengaruh terhadap apa yang akan diestimasi.Hasil penelitian ini mendapatkan hasil yang maksimal dalam menganalisa dan dapat dapat sebagai alat bantu untuk mengestimasi jumlah laporan penjualan Ice Cream Walls dalam konsep keilmuan Data Mining.Kata Kunci: Data Mining, Penjualan, Regresi Linear BergandaReferences
J. Hutagalung and F. Sonata, “Penerapan Metode K-Means Untuk Menganalisis Minat Nasabah Asuransi,†J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 5, no. 3, pp. 1187–1194, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.
Dicky Nofriansyah, Algoritma Data Mining Dan Pengujiannya. CV. Deepublish, 2015
J. Hutagalung, N. L. W. S. R. Ginantra, G. W. Bhawika, W. G. S. Parwita, A. Wanto, and P. D. Panjaitan, “COVID-19 Cases and Deaths in Southeast Asia Clustering using K-Means Algorithm,†J. Phys. Conf. Ser., vol. 1783, no. 1, pp. 1–6, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1783/1/012027.
E. Lette, M. Zunaidi, and W. R. Maya, “Prediksi Penjualan Crude Palm Oil (CPO) Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,†J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 3, p. 128, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i3.5106.
J. Hutagalung, M. Syahril, Sobirin “Journal of Computer Networks , Architecture and High Performance Computing Implementation of K - Medoids Clustering Method for Indihome Service Package Market Segmentation Journal of Computer Networks , Architecture and High Performance Computing,†J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput., vol. 4, no. 2, pp. 137–147, 2022.
S. Adiguno, Y. Syahra, and M. Yetri, “Prediksi Peningkatan Omset Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,†J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, p. 275, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5331.
Purwadi, P. S. Ramadhan, and N. Safitri, “Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,†J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 18, no. 1, p. 55, 2019, doi: 10.53513/jis.v18i1.104.
E. Triyanto, H. Sismoro and D. A. Laksito, "Implementasi Algoritma Regresi linear Berganda Untuk Memprediksi Produksi Padi Di Kabupaten Bantul," Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, vol. IV, no. 2477-2062, pp. 73-86, 2019.
N. Almumtazah, N. Azizah, Y. L. Putri, dan Dian C. R. Novitasari, "Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Regresi linear Sederhana," Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan, vol. XVIII, pp. 31-40, 2021.
N. Nazeriandy, Y. Syahra, and M. Syaifudin, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penggunaan Daya Listrik Pada PT.PLN (Persero) Rayon Medan Selatan Dengan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,†J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 20, no. 1, p. 20, 2021, doi: 10.53513/jis.v20i1.2431.
P.Katemba, R.Djoh, "Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi linear," Jurnal Ilmiah Flash, vol. III, 2017.
E.Triyanto, H.Sismoro, A.Laksito, “Implementasi Algoritma Regresi Linear Berganda Untuk Memprediksi Produksi Padi Di Kabupaten Bantul" Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, vol. IV, 2019.
