PREDIKSI KEUNTUNGAN PENJUALAN PADA TOKO BATA EXPOSE KEDOYA DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR BERGANDA

SENDANG RUSTIWI, . (2026) PREDIKSI KEUNTUNGAN PENJUALAN PADA TOKO BATA EXPOSE KEDOYA DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR BERGANDA. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB I.pdf Download (779kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (921kB) | Request a copy
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (785kB) | Request a copy
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (382kB) | Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (361kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Toko Bata Expose Kedoya merupakan usaha ritel bahan bangunan yang hingga saat ini masih mencatat data penjualannya secara manual, sehingga pemilik usaha mengalami kesulitan dalam membaca pola keuntungan dan menyusun perencanaan bisnis berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi keuntungan penjualan toko menggunakan metode regresi linear berganda, dengan memanfaatkan Total Harga Jual dan Total Harga Dasar sebagai variabel independen serta Jumlah Keuntungan sebagai variabel dependen. Data yang digunakan merupakan data historis penjualan bulanan periode Januari 2019 hingga Desember 2025 sebanyak 84 baris. Pembagian data dilakukan secara time-based split, yaitu 72 bulan data latih (2019–2024) dan 12 bulan data uji (2025). Model dibangun menggunakan pustaka scikit-learn dan diuji melalui uji asumsi klasik berupa uji normalitas residual (Kolmogorov–Smirnov) serta uji multikolinearitas (VIF dan Tolerance). Hasil penelitian menunjukkan model regresi yang terbentuk adalah Y = X₁ − X₂, dengan tingkat kesalahan prediksi pada data uji berupa MAE sebesar 1.635, MSE sebesar 27.218.700, RMSE sebesar 5.217, dan MAPE 0.00383%. yang menandakan tingkat akurasi prediksi yang sangat tinggi. Prediksi berdasarkan rata-rata historis menghasilkan estimasi keuntungan sebesar Rp58.996.818, mendekati rata-rata keuntungan aktual sebesar Rp58.996.584. Dengan demikian, regresi linear berganda terbukti mampu memprediksi keuntungan penjualan secara akurat dan dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan dalam perencanaan strategi penjualan dan pengelolaan modal Toko Bata Expose Kedoya. *********************************************************** Bata Expose Kedoya Store is a building-materials retail business that still records its sales data manually, making it difficult for the owner to interpret profit patterns and develop data-driven business plans. This study aims to predict the store's sales profit using the multiple linear regression method, employing Total Selling Price and Total Base Price as independent variables and Total Profit as the dependent variable. The dataset consists of 84 rows of monthly historical sales data from January 2019 to December 2025. The data were divided using a time-based split, with 72 months used as training data (2019–2024) and 12 months as testing data (2025) to prevent data leakage. The model was built using the scikit-learn library and evaluated through classical assumption tests, namely a residual normality test (Kolmogorov–Smirnov) and a multicollinearity test (VIF and Tolerance). The results show that the resulting regression equation is Y = X₁ − X₂, with prediction errors on the test data of MAE 1,635, MSE 27,218,700, RMSE Rp5,217, and MAPE 0.00383%. indicating a very high level of prediction accuracy. Prediction based on historical averages produced an estimated profit of Rp58,996,818, closely matching the actual historical average profit of Rp58,996,584. These findings confirm that multiple linear regression can accurately predict sales profit and can serve as a basis for sales strategy and capital management planning at Bata Expose Kedoya Store.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1). Dr. Widodo, S.Kom., M.Kom. ; 2). Via Tuhamah Fauziastuti, S. Si, M.Ed.
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Komputer
Divisions:	FT > S1 Pendidikan Teknik Informatika Komputer
Depositing User:	Sendang Rustiwi .
Date Deposited:	30 Jul 2026 03:31
Last Modified:	30 Jul 2026 03:31
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/67761

Actions (login required)

View Item