Prediksi Pertumbuhan dan Segmentasi Kinerja Perusahaan Manufaktur dengan Regresi Linier dan K-Means - Ramadhani, Naufal Zacky; Wardani, Tia Kusuma; Alfian, Zurnan (LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi pertumbuhan penjualan dengan memanfaatkan teknik data mining pada dua perusahaan manufaktur, yaitu PT AUTO dan Grup Olympic. Pendekatan kuantitatif digunakan dengan dua metode berbeda, yaitu regresi linier sederhana untuk menganalisis hubungan antara capital expenditure (Capex) dan revenue pada PT AUTO, serta K-Means Clustering untuk mengelompokkan pola kinerja Grup Olympic berdasarkan penjualan, aset, dan jumlah karyawan selama periode 1996–2004. Data diperoleh dari laporan keuangan tahunan masing-masing perusahaan. Hasil analisis menunjukkan korelasi positif antara Capex dan revenue pada PT AUTO dengan nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0,65. Sementara itu, algoritma K-Means berhasil mengelompokkan tahun operasional Grup Olympic ke dalam tiga klaster berdasarkan kemiripan struktur aset, tenaga kerja, dan penjualan. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi pendekatan prediktif dan eksploratif dalam data mining mampu memberikan pemahaman yang lebih menyeluruh terhadap pertumbuhan perusahaan manufaktur