Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

Galih, Muhamad (2022) Prediksi Penjualan Menggunakan Algoritma Regresi Linear di Koperasi Karyawan "Usaha Bersama" PT Arnott's Indonesia di Kota Bekasi. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

	Text 201810225294_Muhamad Galih_Cover-Daftar Isi.pdf Download (4MB)
	Text 201810225294_Muhamad Galih_BAB I.pdf Download (2MB)
	Text 201810225294_Muhamad Galih_BAB II, III, IV.pdf Restricted to Registered users only Download (8MB)
	Text 201810225294_Muhamad Galih_BAB V.pdf Download (969kB)
	Text 201810225294_Muhamad Galih_Daftar Pustaka.pdf Download (1MB)
	Text 201810225294_Muhamad Galih_Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Koperasi Karyawan "Usaha Bersama" adalah salah satu koperasi yang memiliki usaha minimarket yang menjual berbagai kebutuban pokok yang dibutuhkan masyarakat. Jumlah penjualan barang setiap harinya terkadang tidak menentu, ada hari di mana penjualan sangat tinggi dan penjualan sangat rendah keesokan harinya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan prediksi terhadap penjualan barang yang terjual setiap harinya. Dengan hasil prediksi ini, pihak koperasi dapat membuat dan menyusun strategi penjualan agar keuntungan yang didapat menjadi maksimal. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Regresi Linear dan juga menggunakan model proses CRISP-DM sebagai alur proses data mining. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini melibatkan data penjualan dari bulan Maret sampai April 2022 mendapatkan kesalahan sebesar 10.7% pada MAPE dan 42.091 pada RMSE.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Pembimbing: Prima Dina Atika, S.Kom., M.Kom. NIND0311037107, Mukhlis, S.Kom., M.T. NIDN0312116802
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	Mr. Arif Syamsudin
Date Deposited:	14 May 2025 06:43
Last Modified:	14 May 2025 06:43
URI:	http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/34279

Actions (login required)

View Item

Downloads