PEMODELAN REGRESI LINEAR UNTUK MEMPREDIKSI NILAI PENJUALAN DI PT GOODIEBAG CUSTOM INDONESIA TANPA MEMPERTIMBANGKAN UJI ASUMSI
Article Sidebar
Published:
Sep 26, 2024
Keywords:
Regresi Linear,
Konveksi,
Peramalan
Main Article Content
Abstract
Pemodelan regresi linear telah menjadi alat analisis yang penting dalam berbagai industri, termasuk industri konveksi, untuk memahami hubungan antara berbagai faktor dan membuat prediksi yang akurat tentang nilai penjualan di masa depan. Penelitian ini menginvestigasi penerapan regresi linear dalam konteks industri konveksi di PT Goodiebag Custom Indonesia untuk meramalkan penjualan di masa depan serta menguji keakuratan terhadap prediksi. Data penjualan historis digunakan untuk membangun model regresi linear. Pendekatan ini memungkinkan kita untuk mengeksplorasi dan memahami hubungan antara variabel independen dan variabel dependen dalam konteks industri konveksi. Hasil analisis pada PT Gooediebag Custom Indonesia ini menunjukkan bahwa model regresi linear dapat memberikan prediksi yang cukup akurat. Dengan memahami dan memanfaatkan hubungan ini, PT Gooedibag Custom Indonesia dapat merencanakan strategi pemasaran yang lebih efektif, mengelola persediaan dengan lebih baik, dan meningkatkan kinerja penjualan secara keseluruhan. Penelitian ini memberikan hasil bahwa PT Goodiebag Custom Indonesia memiliki prediksi nilai penjualan yang menurun, artinya bisnis pada industri konveksi ini dapat dikategorikan perusahaan yang memiliki nilai jual yang cukup baik, dan dibuktikan dengan pergerakan garis regresi yang cenderung menurun. Oleh karena itu, perusahaan dapat mengantisipasi untuk meningkatkan nilai penjualan dengan merencanakan kembali strategi pasar, memanajemen perusahaan dengan baik, serta melakukan promosi dengan cara yang lebih menarik. Penggunaan regresi linear dalam peramalan penjualan dapat menjadi alat yang berharga bagi perusahaan konveksi dalam menghadapi tantangan pasar yang dinamis dan persaingan yang ketat.
Downloads
Download data is not yet available.
Article Details
How to Cite
Anjeliyani, A., Fatimah, F., & Casmat, M. (2024). PEMODELAN REGRESI LINEAR UNTUK MEMPREDIKSI NILAI PENJUALAN DI PT GOODIEBAG CUSTOM INDONESIA TANPA MEMPERTIMBANGKAN UJI ASUMSI. DESANTA (Indonesian of Interdisciplinary Journal), 5(1), 1–13. Retrieved from https://jurnal.desantapublisher.com/index.php/desanta/article/view/336
Section
Articles
References
Ayuni, Ghebyla Najla, and Devi Fitrianah. "Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ." Jurnal telematika 14.2 (2019): 79-86.
Nafi'iyah, N., & Rakhmawati, E. (2021). Analisis Regresi Linear Dan Moving Average Dalam Memprediksi Data Penjualan Supermarket. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 12(1), 44-50.
Sunge, A. S., & Zy, A. T. (2023). Analisis Prediksi Penjualan Dengan Metode Regresi Linear Di Pt. Eagle Industry Indonesia. Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks), 5(3), 398-403.
Ababil, O. J., Wibowo, S. A., & Zahro, H. Z. (2022). Penerapan metode regresi linier dalam prediksi penjualan liquid vape di toko vapor pandaan berbasis website. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 6(1), 186-195.
Sukestiyarno, Y. L., et al. Batasan prasyarat uji normalitas dan uji homogenitas pada model regresi linear. Unnes Journal of Mathematics, 2017, 6.2: 168-177.
Suhandi, N., Putri, E. A. K., & Agnisa, S. (2018). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk terhadap Jumlah Kemiskinan Menggunakan Metode Regresi Linear di Kota Palembang. Jurnal Ilmiah Informatika Global, 9(2).
Lusiana, A., & Yuliarty, P. (2020). Penerapan Metode Peramalan (Forecasting) pada Permintaan Atap di PT X. Industri Inovatif: Jurnal Teknik Industri, 10(1), 11-20.
Kurniawan, R. (2016). Analisis regresi. Prenada Media.
Susanti, D. S., Sukmawaty, Y., & Salam, N. (2019). Analisis Regresi dan Korelasi. IRDH.
Khasanah, U. (2021). Analisis Regresi. UAD PRESS.
Sofyan, D.K. (2013). Perencanaan & Pengendalian Produksi. Lhoksemawe NAD: Graha Ilmu.
Rusyida, W. Y. (2022). Teknik Peramalan: Metode ARIMA dan Holt Winter. Penerbit NEM.
Iqbal, M. (2015). Regresi Data Panel (2): Tahap Analisis. Blog Dosen Perbanas, 2, 1-7.
Indraswari, R. R. I. R. (2019, November). Analisis Kualitas Produk, Kualitas Pelayanan danHarga Dalam Meningkatkan Kepuasan Konsumen di Konveksi Amalika Kudus. In Seminar Nasional Keindonesiaan (FPIPSKR) (pp. 340-347).
Article Sidebar
Konveksi,
Peramalan
Main Article Content
Abstract
Pemodelan regresi linear telah menjadi alat analisis yang penting dalam berbagai industri, termasuk industri konveksi, untuk memahami hubungan antara berbagai faktor dan membuat prediksi yang akurat tentang nilai penjualan di masa depan. Penelitian ini menginvestigasi penerapan regresi linear dalam konteks industri konveksi di PT Goodiebag Custom Indonesia untuk meramalkan penjualan di masa depan serta menguji keakuratan terhadap prediksi. Data penjualan historis digunakan untuk membangun model regresi linear. Pendekatan ini memungkinkan kita untuk mengeksplorasi dan memahami hubungan antara variabel independen dan variabel dependen dalam konteks industri konveksi. Hasil analisis pada PT Gooediebag Custom Indonesia ini menunjukkan bahwa model regresi linear dapat memberikan prediksi yang cukup akurat. Dengan memahami dan memanfaatkan hubungan ini, PT Gooedibag Custom Indonesia dapat merencanakan strategi pemasaran yang lebih efektif, mengelola persediaan dengan lebih baik, dan meningkatkan kinerja penjualan secara keseluruhan. Penelitian ini memberikan hasil bahwa PT Goodiebag Custom Indonesia memiliki prediksi nilai penjualan yang menurun, artinya bisnis pada industri konveksi ini dapat dikategorikan perusahaan yang memiliki nilai jual yang cukup baik, dan dibuktikan dengan pergerakan garis regresi yang cenderung menurun. Oleh karena itu, perusahaan dapat mengantisipasi untuk meningkatkan nilai penjualan dengan merencanakan kembali strategi pasar, memanajemen perusahaan dengan baik, serta melakukan promosi dengan cara yang lebih menarik. Penggunaan regresi linear dalam peramalan penjualan dapat menjadi alat yang berharga bagi perusahaan konveksi dalam menghadapi tantangan pasar yang dinamis dan persaingan yang ketat.
Downloads
Article Details
References
Ayuni, Ghebyla Najla, and Devi Fitrianah. "Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ." Jurnal telematika 14.2 (2019): 79-86.
Nafi'iyah, N., & Rakhmawati, E. (2021). Analisis Regresi Linear Dan Moving Average Dalam Memprediksi Data Penjualan Supermarket. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 12(1), 44-50.
Sunge, A. S., & Zy, A. T. (2023). Analisis Prediksi Penjualan Dengan Metode Regresi Linear Di Pt. Eagle Industry Indonesia. Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks), 5(3), 398-403.
Ababil, O. J., Wibowo, S. A., & Zahro, H. Z. (2022). Penerapan metode regresi linier dalam prediksi penjualan liquid vape di toko vapor pandaan berbasis website. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 6(1), 186-195.
Sukestiyarno, Y. L., et al. Batasan prasyarat uji normalitas dan uji homogenitas pada model regresi linear. Unnes Journal of Mathematics, 2017, 6.2: 168-177.
Suhandi, N., Putri, E. A. K., & Agnisa, S. (2018). Analisis Pengaruh Jumlah Penduduk terhadap Jumlah Kemiskinan Menggunakan Metode Regresi Linear di Kota Palembang. Jurnal Ilmiah Informatika Global, 9(2).
Lusiana, A., & Yuliarty, P. (2020). Penerapan Metode Peramalan (Forecasting) pada Permintaan Atap di PT X. Industri Inovatif: Jurnal Teknik Industri, 10(1), 11-20.
Kurniawan, R. (2016). Analisis regresi. Prenada Media.
Susanti, D. S., Sukmawaty, Y., & Salam, N. (2019). Analisis Regresi dan Korelasi. IRDH.
Khasanah, U. (2021). Analisis Regresi. UAD PRESS.
Sofyan, D.K. (2013). Perencanaan & Pengendalian Produksi. Lhoksemawe NAD: Graha Ilmu.
Rusyida, W. Y. (2022). Teknik Peramalan: Metode ARIMA dan Holt Winter. Penerbit NEM.
Iqbal, M. (2015). Regresi Data Panel (2): Tahap Analisis. Blog Dosen Perbanas, 2, 1-7.
Indraswari, R. R. I. R. (2019, November). Analisis Kualitas Produk, Kualitas Pelayanan danHarga Dalam Meningkatkan Kepuasan Konsumen di Konveksi Amalika Kudus. In Seminar Nasional Keindonesiaan (FPIPSKR) (pp. 340-347).