Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Zaidan Syauqi, Gutti
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Prediksi Pendapatan Penjualan di Indomaret Menggunakan Algoritma Random Forest Regression Kurniawan, Moh Adi; Zaidan Syauqi, Gutti; Safriyanti, Mia; Ullul Azmie, Fadila; Setiawan, Arif
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma Vol 12 No 2 (2025): JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma
Publisher : Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35968/jsi.v12i2.1478

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi prediksi pendapatan penjualan di Indomaret menggunakan algoritma Random Forest Regressor. Data yang digunakan merupakan data historis penjualan yang mencakup atribut seperti tanggal transaksi, produk, lokasi toko, metode pembayaran, dan total pendapatan. Model dikembangkan melalui proses pra-pemrosesan data, pelatihan model, dan evaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) dan R² Score. Hasil menunjukkan bahwa model memiliki akurasi tinggi dengan MAE sebesar 9.587,48 dan R² sebesar 0,9998, yang menunjukkan kemampuan prediksi yang sangat baik. Visualisasi hasil prediksi juga menunjukkan kesesuaian antara data aktual dan prediksi. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa algoritma Random Forest efektif digunakan untuk memprediksi pendapatan penjualan dan dapat dijadikan alat bantu dalam pengambilan keputusan strategis di bidang ritel, khususnya untuk manajemen stok dan perencanaan promosi.
Co-Authors Arif Setiawan Kurniawan, Moh Adi Safriyanti, Mia Ullul Azmie, Fadila