Penerapan Metode Regresi Linear Pada Prediksi Penawaran dan Permintaan Obat Studi Kasus Aplikasi Point Of Sales - Andi Muhammad Adnan Rusdy; Purnawansyah Purnawansyah; Herman Herman (Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI), 2022)
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi terhadap permintaan obat berdasarkan data penawaran obat pada apotek melalui media aplikasi Point of Sales menggunakan metode Regresi Linier. Metode Regresi Linier merupakan salah satu pendekatan statistik yang menggambarkan hubungan antara dua variabel atau lebih melalui sebuah garis lurus untuk memprediksi kemungkinan di masa depan. Dalam penelitian ini digunakan dua variabel yaitu variabel penawaran yang merupakan variabel bebas (independen) dan variabel permintaan yang merupakan variabel terikat (dependen). Metode Regresi Linier ini digunakan sebagai pendekatan forecasting atau prediksi objek terkait dengan pengukuran performansi menggunakan Mean Square Error, Root Mean Square Error serta Mean Absolute Percentage Error. Data yang digunakan dalam proses prediksi ini adalah data transaksi pada apotek yang meliputi data penjualan dan data ketersediaan obat pada warehouse apotek. Data transaksi yang digunakan sebagai data sampel merupakan data transaksi apotek dalam kurun waktu 3 bulan mulai dari Januari hingga Maret 2021. Hasil penelitian ini menunjukkan pendekatan metode Regresi Linier berada pada nilai optimum. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan pendekatan Mean Absolute Percentage Error, Mean Squre Error dan Root Mean Square Error dan masing-masing menunjukkan hasil sebesar 4.914%, 1.065 dan 1.032 Sehingga prediksi penawaran dan permintaan obat menggunakan aplikasi Point of Sales dengan pendekatan algoritma Regresi Linier dapat diterapkan pada studi kasus penelitian ini.