ANALISIS DAMPAK CURAH HUJAN DAN PERMINTAAN KONSUMEN DALAM MEMPREDIKSI TINGKAT PENJUALAN COTTON BUDS DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER BERGANDA
Main Article Content
Abstract
This study focuses on PD. Azzahra Jaya, a company producing Cotton Buds. The goal is to develop a system that predicts maximum Cotton Buds sales using Multiple Linear Regression. The research examines the impact of rainfall and consumer demand on sales from 2019 to 2023. Data on monthly rainfall, consumer demand, and sales were analyzed. Results show rainfall negatively affects sales by -30.79%, while consumer demand has a positive impact of 82.44%. The regression model generated is Y = 0.1926 + (-0.1908)X1 + 0.9865X2, with a Standard Error of 12% and Mean Squared Error (MSE) of 1%. Practical recommendations are provided to improve production efficiency, respond to weather, and manage demand fluctuations.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Copyright Notice
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
References
P. Wulandari, A. Kartika, And G. Ayu, “Prediksi Jumlah Pelanggan Dan Persediaan Barang Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda Pada Bali Orchid,” Eksplora Informatika, 2019.
A. Prasetyo, “Prediksi Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” Multimedia & Jaringan, Vol. 6, No. 2, 2021.
S. Sulistyono And W. Sulistiyowati, “Peramalan Produksi Dengan Metode Regresi Linier Berganda,” Prozima (Productivity, Optimization And Manufacturing System Engineering), Vol. 1, No. 2, Pp. 82–89, Dec. 2017, Doi: 10.21070/Prozima.V1i2.1350.
A. Dwi And A. & Andri, “Pemanfaatan Data Mining Dalam Memprediksi Produksi Pada Pt Pupuk Sriwidjaja Palembang Menggunakan Algoritma Regresi Liniear Berganda,” 2021.
E. Triyanto, H. Sismoro, And A. D.
Laksito, “Implementasi Algoritma Regresi Linear Berganda Untuk Memprediksi Produksi Padi Di Kabupaten Bantul,” Rabit : Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Univrab, Vol. 4, No. 2, Pp. 66–75, Jul. 2019, Doi: 10.36341/Rabit.V4i2.666.
S. Adiguno, Y. Syahra, And M. Yetri, “Prediksi Peningkatan Omset Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda,” 2022.
R. Sari, S. Puji, And Nurdiyanti, “Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada Bps Deli Serdang,” Vol. 18, No. Saintikom, Pp. 55–61, 2019, [Online]. Available: Https://Sirusa.Bps.Go.Id/Index.Php
Opiana, N. Suama, And W. Prihartono, “Estimasi Pertumbuhan Penduduk Jawa Barat Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda,” 2024, [Online]. Available: Https://Opendata.Jabarprov.Go.Id/Id/Dataset/Jumlah-Penduduk-Berdasarkan-Jenis-Kelamin-Dan-
J. Adhiva, S. Ayunda Putri, And S. Genjang Setyorini, “Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Model Regresi Pada Pt. Perkebunan Nusantara V,” Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi Dan Industri (Sntiki), Vol. 1, No. 2, P. 4, 2020.
I. L. L. Gaol, S. Sinurat, And E. R. Siagian, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Regresi Linear Berganda Untuk Memprediksi Data Persediaan Buku Pada Pt. Yudhistira Ghalia Indonesia Area Sumatera Utara,” Komik (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), Vol. 3, No. 1, Nov. 2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1579.