Implementasi Algoritma Regresi Linier Berganda untuk Prediksi Penjualan di D’Kopikap
DOI:
https://doi.org/10.55606/jutiti.v5i1.5149Keywords:
Forecasting-System, Sales, Linear-Regression, RADAbstract
The coffee shop industry in Indonesia is experiencing rapid growth, including D'Kopikap as one of the businesses facing challenges in managing production and inventory. The main difficulty lies in the uncertainty in predicting the number of sales, which is influenced by various factors such as the type of day (weekdays, weekends, holidays, and promo days) and the time of sale. To overcome this problem, a sales prediction system using multiple linear regression algorithm was developed. System development is carried out using the Rapid Application Development (RAD) approach to accelerate the design and implementation process. The data used in this research is divided into two parts, namely training and test data of 80:20. The results showed that the sales prediction system created was able to provide sales forecasts that could be used to assist production planning and inventory management. Evaluation of the model shows the Root Mean Squared Error (RMSE) value of 22.48, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 37.18%, and Coefficient of Determination (R²) of 72.26%. These results indicate that the model has good enough predictive ability to be used in operational activities. This research is expected to be the basis for the development of a better sales prediction system in the future.
Downloads
References
Adiguno, S., & Y., M. (2022). Prediksi peningkatan omset penjualan menggunakan metode regresi linier berganda. Jurnal Sistem Informasi TGD, 1.
Akbar, M. R. N., Suni, E. K., Meruya Selatan, J., & Barat, J. (2022). Penerapan data mining untuk memprediksi penjualan makanan pada Kopi Krintji menggunakan algoritma regresi linear dan C4.5. Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer, 6(2).
Anggraini, J., & Alita, D. (2024). Implementasi metode SVM pada sentimen analisis terhadap pemilihan presiden (Pilpres) 2024 di Twitter. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, 9(2), 102–111. https://doi.org/10.30591/jpit.v9i2.6560
Aryani, D. G. Y. (n.d.). Penerapan data mining untuk prediksi penjualan produk sepatu terlaris menggunakan metode regresi linier sederhana. Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi. https://doi.org/10.30743/infotekjar.v6i2.4795
Aryani, Y., & Gustian, D. (2020). Sistem informasi penjualan barang dengan metode regresi linear berganda dalam prediksi pendapatan perusahaan. Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, 2(2), 39–51.
Endra, R. Y., & Laurina, O. (2021). Aplikasi prediksi penjualan kopi dengan metode single exponential smoothing untuk mengetahui produk kopi terlaris. EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi, 11(2), 129. https://doi.org/10.36448/expert.v11i2.2212
Jaya, H., Gunawan, R., & Kustini, R. (2019). Penerapan data mining untuk memprediksi target produksi berdasarkan tingkat penjualan dan banyaknya pemesanan produk pada PT. Neo National menggunakan metode regresi linier berganda. SAINTIKOM, 18, 219–227.
Lailiyah, S., Yusnita, A., & Hariri, L. (2023). Prediksi persediaan bahan baku untuk produksi makanan olahan ‘Sanggar Krispi’ menggunakan metode regresi linear berganda. SIMKOM, 8(2), 84–94. https://doi.org/10.51717/simkom.v8i2.141
Melati, P., & Saripurna, D. (2021). Implementasi data mining untuk prediksi keuntungan penjualan kopi dengan menggunakan metode regresi linier berganda (Studi kasus: JJ Coffee). Jurnal CyberTech, 4(8). https://ojs.trigunadharma.ac.id/
Nainggolan, N. F. C., & Boy, A. F. (2023). Penerapan data mining untuk prediksi export penjualan produk kerajinan rotan menggunakan metode regresi linear berganda. Jurnal Sistem Informasi, 2(5), 743–749. https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
Nurani, A. T., Setiawan, A., & Susanto, B. (2023). Perbandingan kinerja regresi decision tree dan regresi linear berganda untuk prediksi BMI pada dataset asthma. Jurnal Sains dan Edukasi Sains, 6(1), 34–43. https://doi.org/10.24246/juses.v6i1p34-43
Oktavianti, I., & Rini, D. P. (2017). Analisis pola prediksi data time series menggunakan support vector regression, multilayer perceptron, dan regresi linear sederhana. SINTA, 1(3), 282–287.
Ramadhan, Y. A., Faqih, A., & Dwilestari, G. (2023). Prediksi penjualan handphone di Toko X menggunakan algoritma regresi linear. Jurnal Informatika Terpadu, 9(1), 40–44. https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT
Rizqi, M., Prihandoko, A. C., & El Maidah, N. (2021). Implementasi metode weighted moving average untuk sistem peramalan penjualan Markas Coffee. [Nama jurnal tidak disebutkan].
Setiawan, D., Surojudin, N., & Hadikristanto, W. (2022). Call for papers dan seminar nasional sains dan teknologi ke-1 2022 Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa. Jurnal Sains dan Teknologi, 1(1).
Tampubolon, D., & Saripurna, D. (2020). Implementasi regresi linier berganda untuk memprediksi tingkat penjualan alat kelistrikan. Jurnal CyberTech, 3(1), 176–185. https://ojs.trigunadharma.ac.id/
Utami, E. A., Sholva, Y., Perwitasari, A., & Nawawi, J. H. H. (n.d.). Sistem prediksi jumlah peserta mata kuliah mahasiswa informatika Universitas Tanjungpura menggunakan regresi linier berganda. JUARA, 2(1), 14–25. https://doi.org/10.26418/juara.v2i1.71853
Utami, E. P., & Zein, A. (2023). Perancangan sistem informasi reservasi meja kafe menggunakan metode RAD (Rapid Application Development) berbasis web (Studi kasus: Cafetaria Citra Sawangan Depok). Engineering and Technology International Journal, 5(2), 2714–2755. https://doi.org/10.556442
Wahyudin, A. A. F. N., Primajaya, A., & Irawan, A. S. Y. (2020). Penerapan algoritma regresi linear berganda pada estimasi penjualan mobil Astra Isuzu. [Nama jurnal tidak disebutkan].
Wahyuni, N., Astuti, Y., & Maulina, D. (2024). Implementasi multiple linear regression untuk prediksi data runtun waktu pada penyakit menular menggunakan pendekatan machine learning. Jurnal Teknologi Informasi dan Sistem Informasi, 11(2), 207–215. http://jurnal.mdp.ac.idjatisi@mdp.ac.id012
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
