<![CDATA[Abstrak. Penelitian ini dilakukan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam strategi produksi dan distribusi penjualan tisu yang efisien. Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, prediksi penjualan yang akurat menjadi elemen penting untuk memastikan ketersediaan produk sesuai dengan permintaan pasar sekaligus menghindari kelebihan atau kekurangan stok. Model regresi linear dipilih dalam penelitian ini karena kesederhanaannya, penerapannya yang luas, dan kemampuannya untuk memberikan gambaran hubungan antara variabel-variabel tertentu terhadap penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penjualan tisu menggunakan regresi linear dan mengevaluasi keakuratan modelnya melalui metrik R-squared (R²), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear dapat menjelaskan 83% variasi data penjualan tisu (R² = 0,83), menunjukkan efektivitas model ini dalam menggambarkan hubungan variabel. Namun, nilai RMSE sebesar 78,34 dan MAE sebesar 56,69 menunjukkan adanya kesalahan prediksi yang signifikan. Oleh karena itu, disarankan untuk menambahkan variabel prediktor lain, seperti faktor musiman atau promosi, serta menggunakan model lebih kompleks, seperti regresi non-linear atau Random Forest, untuk hasil yang lebih akurat. Penelitian ini menyimpulkan bahwa regresi linear merupakan metode dasar yang bermanfaat, tetapi pengembangan model dan data yang lebih komprehensif diperlukan untuk meningkatkan akurasi prediksi.]]>
Copyrights © 2025
