Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Kalbiscientia Jurnal Sains dan Teknologi
Ribkha Angela Tiurma
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Penerapan Algoritma Regresi Linear untuk Prediksi Penjualan Beberapa Produk Makanan dan Minuman (Studi Kasus: Kantin Berkat) Ribkha Angela Tiurma; Samosir, Ridha Sefina
KALBISCIENTIA Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 12 No. 02 (2025): Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : Research and Community Service UNIVERSITAS KALBIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53008/ze4rcb25

Abstract

Penjualan merupakan aktivitas yang memberikan keuntungan bagi para pelaku usaha, termasuk Usaha Mikro Kecil dan Menengah. Setiap pelaku usaha memiliki dokumentasi data penjualannya. Kantin Berkat, UMKM yang menjual produk makanan dan minuman, selalu mendokumentasikan jumlah penjualan hariannya. Dokumentasi dilakukan untuk mencatat jumlah penjualan produk setiap hari. Penjualan produk di Kantin Berkat bervariasi, bahkan pada beberapa produk menunjukkan fluktuasi jumlah penjualan. Dampak dari kondisi ini adalah sering terjadinya beberapa produk yang harus terbuang karena pada hari tertentu produk tersebut tidak laku sehingga mempengaruhi perolehan keuntungan di Kantin Berkat. Penelitian mencoba untuk melakukan prediksi jumlah penjualan pada hari berikutnya berdasarkan data penjualan yang terjadi dua tahun sebelumnya. Prediksi dilakukan dengan Algoritma Regresi Linear Sederhana dengan pengkodean Python untuk lima produk, yaitu seblak, dimsum, singkong, es jeruk, dan es teh manis. Hasil pengujian terhadap algoritma menunjukkan bahwa nilai MAPE untuk hasil prediksi kelima produk secara berturut-turut adalah 35,86%, 28,17%, 48,20%, 15,92%, dan 20,03%.
Co-Authors Ridha Sefina Samosir