Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Penjualan Sparepart Mobil di Car Station Dengan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda - Suci Amandani Purba; Zulfian Azmi; Saniman (STMIK Triguna Dharma, 2026)
Teknologi saat ini telah berkembang dengan sangat pesat dan membawa perubahan yang sangat besar karena dengan teknologi tersebut kita dapat memperoleh informasi dengan sangat cepat, akurat dan tidak terbatas waktu dan tempat. Salah satu sektor yang berkembang dalam perkembangan teknologi adalah di bidang otomotif yang menawarkan berbagai produk unggulan, seperti Bumper, Head Lamp, Stop Lamp, Fender, dan sebagainya. Permasalahannya adalah perlu adanya suatu sistem yang dapat digunakan pemilik Car Station dalam mengambil keputusan untuk menentukan jumlah barang yang harus disediakan. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan mengimplementasikan konsep Data Mining yang digunakan untuk membantu pihak Car Station dalam merencanakan penyediaan stok yang diharapkan mampu memberikan hasil terbaik sehingga kecil kemungkinan resiko kesalahan dalam menyediakan stok. Data mining dengan menggunakan metode Regresi linier berganda merupakan suatu algoritma yang digunakan untuk menelusuri pola hubungan antara variabel terikat dengan dua atau lebih variabel bebas. Hasil penelitian ini mempermudah bagian penyedia stok Car Station dalam melakukan perencanaan penyediaan stok barang serta memberitahu kan pihak perusahaan tentang produk-produk paling banyak dibeli oleh konsumen.