<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode regresi linier dalam memprediksi penjualan produk PT. Adam Dani Lestari, perusahaan distributor produk Unilever pada industri Fast Moving Consumer Goods (FMCG). Penelitian menggunakan data historis penjualan bulan Mei 2024 sebagai dasar pembentukan model prediksi penjualan harian. Pengolahan data dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python melalui Google Colab dengan dukungan pustaka Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, dan Scikit-learn. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pembersihan dan konversi data, perhitungan total penjualan harian, pembentukan model regresi linier, prediksi penjualan, serta evaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Model digunakan untuk menghasilkan prediksi penjualan harian pada periode Juni 2024 berdasarkan pola penjualan historis. Hasil analisis menunjukkan bahwa regresi linier mampu menangkap kecenderungan umum perubahan penjualan dari waktu ke waktu dan menghasilkan estimasi yang dapat digunakan sebagai gambaran awal dalam perencanaan bisnis. Evaluasi MAPE pada penelitian ini menggunakan data aktual yang disimulasikan karena data aktual bulan Juni belum tersedia, sehingga hasil evaluasi berfungsi sebagai ilustrasi pengukuran akurasi model. Implementasi ini dapat membantu perusahaan dalam mendukung perencanaan persediaan, strategi pemasaran, alokasi sumber daya, dan pengambilan keputusan operasional secara lebih terarah berdasarkan tren penjualan. Dengan demikian, model dapat menjadi pendekatan sederhana untuk membantu perusahaan memperkirakan permintaan masa depan tanpa memasukkan faktor eksternal lainnya.]]>
Copyrights © 2026
