Penggunaan Metode Linear Regression Untuk Prediksi Penjualan Smartphone

Abstract

Planning and analyzing market needs precisely and efficiently if managed optimally is needed to achieve company success. In practice, existing transaction data used as a reference in planning and analyzing market needs. This company needs a tool to predict future sales. This information is needed because a good sales prediction will help understand what items must be distributed according to market needs so that companies can reduce uncertainty in decision making. The purpose of this study is to create an information system can do smartphone sales forecasting at 82 Cell Mayang with the Linear Regression method. The sales forecasting system is using the Linear Regression method, The goal to create a sales forecasting system by determining the sales volume with a certain period by looking at the cost of advertising and the number of sales. The research method used includes observation, interviews and literature studies. Designing using DAD includes entity relation diagrams, context diagrams, the hierarchy of input process output and data flow diagrams. The programming language used is Visual Basic.Net and the sql server 2008 database. Features in the sales forecasting application include processing data items, customer data, incoming product data, sales data, and forecasting data. The test results show the MAPE value is 0.032 and the MSE value is 5.16. From this value, it can be said that the prediction of smartphone sales with the Linear Regression method on 82 Cell Mayang is categorized as very good. Whereas for the blackbox testing that has been carried out, it shows that the smartphone sales forecasting system in 82 Cell Mayang, Sukoharjo has been going well.Keywords: forecasting, sales prediction, incoming product data, linear regression, visual basic

Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Motor Honda Matic Menggunakan Metode Forward Chaining

“…Ilmu kecerdasan artificial menjadi bidang ilmu yang saat ini terus berkembang dan digunakan di berbagai bidang, seperti prediksi (Abdurrasyid et al, 2017(Abdurrasyid et al, , 2021Indarwati et al, 2019;Puspitasari et al, 2019), dan lain-lain. Metode forward chaining merupakan bagian dari kecerdasan artifisial yang masuk dalam sistem pakar yang dapat mencari suatu masalah dan solusinya dengan merunut data dan fakta hingga memberikan konklusi yang sesuai (Ardhilla & Novrina, 2016;Prastowo et al, 2019).…”

Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode Linear Regression

“…Setelah mendapatkan persamaan linier, prediksi dapat dibuat dengan mengganti nilai variabel uji pada persamaan linier. Setelah itu, nilai prediksi dari variabel yang diharapkan akan diperoleh [4]. Metode linear regression sudah sangat sering digunakan pada penelitian yang berhubungan dengan prediksi atau peramalan, karena banyak library pada berbagai macam bahasa pemrograman dan aplikasi sudah menerapkan metode tersebut, salah satunya adalah aplikasi RapidMiner.…”

Analisis Performansi Algoritma Linear Regression dengan Generalized Linear Model untuk Prediksi Penjualan pada Usaha Mikra, Kecil, dan Menengah

“…MAPE menunjukkan seberapa besar kesalahan dalam prediksi dibandingkan dengan nilai sebenarnya [27]. Hasil nilai MSE dapat dikatakan sangat baik jika nilainya kurang dari 10% [5]. Sedangkan Hasil nilai RMSE dan MAPE dikatakan baik jika semakin kecil hasil nilai tersebut maka nilai prediksinya semakin akurat.…”