Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi
Munif
Universitas Islam Lamongan

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Regresi Linear untuk Prediksi Penjualan Produk Kecantikan pada Fanny Skincare Lamongan Adhistya Harisda Setyawan; Munif
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Vol. 9 No. 3 (2026): Juni, 2026
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/0bpvp325

Abstract

Abstrak - Fanny Skincare Lamongan merupakan usaha penjualan produk kecantikan yang membutuhkan sistem prediksi penjualan untuk mendukung perencanaan stok dan strategi pemasaran. Penelitian ini menerapkan metode regresi linear untuk memprediksi jumlah penjualan berdasarkan data historis. Sistem yang dibangun dilengkapi fitur pengelolaan produk, pencatatan penjualan, prediksi berdasarkan produk dan periode waktu, serta laporan hasil prediksi yang dilengkapi grafik dan persamaan regresi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode regresi linear mampu memberikan hasil prediksi yang cukup akurat dan sistem mudah digunakan oleh pengguna. Sistem ini membantu pengambilan keputusan yang lebih tepat dan efisien, serta dapat dikembangkan lebih lanjut dengan metode prediksi yang lebih kompleks. Kata kunci: Prediksi Penjualan; Regresi Linear; Produk Kecantikan; Sistem Informasi;   Abstract - Fanny Skincare Lamongan is a beauty product sales business that requires a sales prediction system to support stock planning and marketing strategies. This study applies a linear regression method to predict sales volume based on historical data. The system is equipped with features for product management, sales recording, predictions based on product and time period, and prediction report with graphs and regression equations. The results show that the linear regression method is capable of providing fairly accurate prediction results and the system is easy to use. This system facilitates more precise and efficient decision-making and can be further developed with more complex prediction methods. Keywords: Sales Prediction; Linear Regression; Beauty Products; Information Systems;
Co-Authors Adhistya Harisda Setyawan