Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Novri Ckristina Florensa Nainggolan
STMIK TRIGUNA DHARMA
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Export Penjualan Produk Kerajinan Rotan Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda Novri Ckristina Florensa Nainggolan; Ahmad Fitri Boy; Elfitriani Elfitriani
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 5 (2023): EDISI SEPTEMBER 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i5.6779

Abstract

CV. Haramas merupakan usaha yang bergerak di bidang produk kerajinan rotan asli CV. Haramas merupakan usaha yang bergerak di bidang produk kerajinan rotan asli produk Indonesia. Pelanggan terdiri dari berbagai kalangan baik itu dari masyarakat ataupun turis manca negara. Perusahaan juga aktif menjual fashion yang lagi trend saat ini berdasarkan permintaan yang ada. Adapun masalah permasalahan yang terjadi dalam mengestimasi penjualan produk kerajinan rotan dengan persaingan begitu banyak dan terjadinya dampak penjualan yang menurun. Dalam permasalahan tersebut pihak CV. Haramas membutuhkan solusi untuk mengetahui ataupun memprediksi penjualan produk kerajinan rotan dan dapat mengantisipasi kerugian yang dialami oleh CV. Haramas. Permasalahan tersebut dapat disarankan dengan mengetahui jumlah produksi dolimit, dapat memprediksi export penjualan kerajinan, maka sistem yang dapat menerapkan prediksi export penjualan kerajinan adalah Data Mining dengan menggunakan metode Regresi Linear Berganda. Hasil analisis regresi berupa hasil pada masing-masing variabel X (independen). Hasil tersebut diperoleh dengan cara memprediksi nilai variabel Y (dependen) dengan suatu persamaan. Regresi Linear Berganda dengan satu variabel bebas, sehingga Algoritma sangat sesuai dan dapat sebagai alat bantu untuk estimasi jumlah dalam laporan data produksi konsep keilmuan Data Mining.
Co-Authors Ahmad Fitri Boy Elfitriani Elfitriani