Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.004
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Bina Praja JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika C.I.T. Medicom MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) International Journal of Engineering, Science and Information Technology Jawda: Journal of Islamic Education Management Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen
Mulyawan, Mulyawan
Unknown Affiliation
Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan

 1 
IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK MODEL PREDIKSI PENJUALAN DI TOKO AMANDA BROWNIES Syahri, Ibnu Nava; Martanto, Martanto; Dikananda, Arif Rinaldi; Mulyawan, Mulyawan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6337

Abstract

Teknologi informasi telah mendorong pengembangan metode prediksi berbasis data untuk meningkatkan efisiensi bisnis, termasuk di industri ritel. Amanda Brownies Outlet Kesambi Cirebon menghadapi tantangan dalam memprediksi penjualan akibat pola konsumen yang dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi penjualan menggunakan regresi linear guna meningkatkan akurasi dan efisiensi pengelolaan stok. Pendekatan CRISP-DM digunakan dalam penelitian ini, dengan enam tahap utama: pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. Data penjualan dari Juni hingga Agustus 2024 digunakan sebagai sumber utama analisis. Model dibangun menggunakan RapidMiner dengan pembagian data 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian. Evaluasi model menunjukkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 16,890, yang mengindikasikan tingkat kesalahan prediksi yang rendah. Hasil ini menunjukkan bahwa model regresi linear dapat membantu pengelolaan stok secara lebih efektif, mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan stok, dan mendukung optimalisasi rantai pasokan. Temuan ini menegaskan efektivitas regresi linear dalam prediksi penjualan dan membuka peluang untuk pengembangan model lebih lanjut dengan mempertimbangkan variabel tambahan atau algoritma machine learning yang lebih kompleks.
ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN TISU MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR Ardhanur, Ichlas; Martanto, Martanto; Dikananda, Arif Rinaldi; Mulyawan, Mulyawan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6310

Abstract

Abstrak. Penelitian ini dilakukan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam strategi produksi dan distribusi penjualan tisu yang efisien. Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, prediksi penjualan yang akurat menjadi elemen penting untuk memastikan ketersediaan produk sesuai dengan permintaan pasar sekaligus menghindari kelebihan atau kekurangan stok. Model regresi linear dipilih dalam penelitian ini karena kesederhanaannya, penerapannya yang luas, dan kemampuannya untuk memberikan gambaran hubungan antara variabel-variabel tertentu terhadap penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penjualan tisu menggunakan regresi linear dan mengevaluasi keakuratan modelnya melalui metrik R-squared (R²), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear dapat menjelaskan 83% variasi data penjualan tisu (R² = 0,83), menunjukkan efektivitas model ini dalam menggambarkan hubungan variabel. Namun, nilai RMSE sebesar 78,34 dan MAE sebesar 56,69 menunjukkan adanya kesalahan prediksi yang signifikan. Oleh karena itu, disarankan untuk menambahkan variabel prediktor lain, seperti faktor musiman atau promosi, serta menggunakan model lebih kompleks, seperti regresi non-linear atau Random Forest, untuk hasil yang lebih akurat. Penelitian ini menyimpulkan bahwa regresi linear merupakan metode dasar yang bermanfaat, tetapi pengembangan model dan data yang lebih komprehensif diperlukan untuk meningkatkan akurasi prediksi.
ALGORITMA REGRESI LINIER UNTUK MENINGKATKAN MODEL PREDIKSI PENJUALAN PADA TOKO DEVANJAYABAN Hardika, Hardika; Martanto, Martanto; Dikananda, Arif Rinaldi; Mulyawan, Mulyawan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6357

Abstract

Penjualan ban mobil menghadapi tantangan akibat volatilitas pasar dan pola permintaan yang kompleks, sehingga diperlukan model prediksi yang andal. Penelitian ini mengembangkan model prediksi penjualan di Toko Devan Jaya Ban menggunakan regresi linear. Data historis penjualan bulanan (Januari–April 2024) dianalisis dengan metode Knowledge Discovery in Databases (KDD), mencakup seleksi data, preprocessing, transformasi, pemodelan, dan evaluasi. Model dibangun menggunakan RapidMiner dan dievaluasi dengan Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Relative Error (RE). Hasil menunjukkan performa baik dengan RMSE 1.778, MAE 1.478 ± 0.989, dan RE 6.81% ± 5.09%. Preprocessing, seperti normalisasi data dan pemilihan variabel relevan, meningkatkan akurasi model. Regresi linear terbukti efektif dalam memprediksi penjualan serta mendukung optimalisasi stok, perencanaan pemasaran, dan pengambilan keputusan bisnis. Pengembangan lebih lanjut dapat mencakup variabel eksternal seperti tren pasar, musim, dan faktor ekonomi, serta membandingkan regresi linear dengan algoritma pembelajaran mesin lain untuk model yang lebih adaptif.
ANALISIS PREDIKSI PENJUALAN TISU MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR Ardhanur, Ichlas; Martanto, Martanto; Dikananda, Arif Rinaldi; Mulyawan, Mulyawan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6310

Abstract

Abstrak. Penelitian ini dilakukan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam strategi produksi dan distribusi penjualan tisu yang efisien. Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, prediksi penjualan yang akurat menjadi elemen penting untuk memastikan ketersediaan produk sesuai dengan permintaan pasar sekaligus menghindari kelebihan atau kekurangan stok. Model regresi linear dipilih dalam penelitian ini karena kesederhanaannya, penerapannya yang luas, dan kemampuannya untuk memberikan gambaran hubungan antara variabel-variabel tertentu terhadap penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penjualan tisu menggunakan regresi linear dan mengevaluasi keakuratan modelnya melalui metrik R-squared (R²), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear dapat menjelaskan 83% variasi data penjualan tisu (R² = 0,83), menunjukkan efektivitas model ini dalam menggambarkan hubungan variabel. Namun, nilai RMSE sebesar 78,34 dan MAE sebesar 56,69 menunjukkan adanya kesalahan prediksi yang signifikan. Oleh karena itu, disarankan untuk menambahkan variabel prediktor lain, seperti faktor musiman atau promosi, serta menggunakan model lebih kompleks, seperti regresi non-linear atau Random Forest, untuk hasil yang lebih akurat. Penelitian ini menyimpulkan bahwa regresi linear merupakan metode dasar yang bermanfaat, tetapi pengembangan model dan data yang lebih komprehensif diperlukan untuk meningkatkan akurasi prediksi.
IMPLEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINEAR UNTUK MODEL PREDIKSI PENJUALAN DI TOKO AMANDA BROWNIES Syahri, Ibnu Nava; Martanto, Martanto; Dikananda, Arif Rinaldi; Mulyawan, Mulyawan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6337

Abstract

Teknologi informasi telah mendorong pengembangan metode prediksi berbasis data untuk meningkatkan efisiensi bisnis, termasuk di industri ritel. Amanda Brownies Outlet Kesambi Cirebon menghadapi tantangan dalam memprediksi penjualan akibat pola konsumen yang dinamis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi penjualan menggunakan regresi linear guna meningkatkan akurasi dan efisiensi pengelolaan stok. Pendekatan CRISP-DM digunakan dalam penelitian ini, dengan enam tahap utama: pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. Data penjualan dari Juni hingga Agustus 2024 digunakan sebagai sumber utama analisis. Model dibangun menggunakan RapidMiner dengan pembagian data 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian. Evaluasi model menunjukkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 16,890, yang mengindikasikan tingkat kesalahan prediksi yang rendah. Hasil ini menunjukkan bahwa model regresi linear dapat membantu pengelolaan stok secara lebih efektif, mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan stok, dan mendukung optimalisasi rantai pasokan. Temuan ini menegaskan efektivitas regresi linear dalam prediksi penjualan dan membuka peluang untuk pengembangan model lebih lanjut dengan mempertimbangkan variabel tambahan atau algoritma machine learning yang lebih kompleks.
ALGORITMA REGRESI LINIER UNTUK MENINGKATKAN MODEL PREDIKSI PENJUALAN PADA TOKO DEVANJAYABAN Hardika, Hardika; Martanto, Martanto; Dikananda, Arif Rinaldi; Mulyawan, Mulyawan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.6357

Abstract

Penjualan ban mobil menghadapi tantangan akibat volatilitas pasar dan pola permintaan yang kompleks, sehingga diperlukan model prediksi yang andal. Penelitian ini mengembangkan model prediksi penjualan di Toko Devan Jaya Ban menggunakan regresi linear. Data historis penjualan bulanan (Januari–April 2024) dianalisis dengan metode Knowledge Discovery in Databases (KDD), mencakup seleksi data, preprocessing, transformasi, pemodelan, dan evaluasi. Model dibangun menggunakan RapidMiner dan dievaluasi dengan Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Relative Error (RE). Hasil menunjukkan performa baik dengan RMSE 1.778, MAE 1.478 ± 0.989, dan RE 6.81% ± 5.09%. Preprocessing, seperti normalisasi data dan pemilihan variabel relevan, meningkatkan akurasi model. Regresi linear terbukti efektif dalam memprediksi penjualan serta mendukung optimalisasi stok, perencanaan pemasaran, dan pengambilan keputusan bisnis. Pengembangan lebih lanjut dapat mencakup variabel eksternal seperti tren pasar, musim, dan faktor ekonomi, serta membandingkan regresi linear dengan algoritma pembelajaran mesin lain untuk model yang lebih adaptif.
Co-Authors Ade Rizki Rinaldi Ahmad Faqih Amalia, Dita Rizki Apriliyani, Ela Ardhanur, Ichlas Danar Dana, Raditya Destriyanah, Riska Dikananda, Arif Rinaldi Dwi Lestari, Putri Eka Permana, Sandy Fathurrohman Fathurrohman Fauziah, Irfa Mulhimah Fitri, Ika Syiami Fitriyah, Anis Gifthera Dwilestari Gusnanto, Ferdi Hardika Hardika, Hardika Helia, Anggun Herdiana, Ruli Herdis Herdiansyah Iin, Iin Irfan Ali, Irfan Karimah, Ayu Kaslani Lorentiana Wijayanti, Rima Lukman Rohmat, Cep Martanto . Miftahul Anwar, Arif Muhamad Sidik, Asep Hilmi Muhammad Muhammad Muhammad Rizki Ningrum, Zarah Beby Nining Rahaningsih Nur Hermawan, Ilham Nurhakim, Bani Prakoso, Salfim Prasetiya, Tio Pujianti, Anisa Raditya Danar Dana Rahman, M R F Rizki Rinaldi, Ade Rohman, Dede Rudi Kurniawan Supriatna, Reza Suryati Suryati Susana, Heliyanti Syahri, Ibnu Nava Tohidi, Edi Wahyudin, Edi Wijaya, Nurjana Adi