Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Pengembangan Aplikasi Prediksi Penjualan di 372 Kopi Menggunakan Algoritma Multiple Linear Regression
Muhammad Aditia Farhan (2021) | Skripsi | Teknik Informatika , Teknik Komputer
Bagikan
Ringkasan
Salah satu kedai kopi besar dan ramai pengunjung di Kota Bandung adalah 372 Kopi yang mengusung tema sociopetal space. Sampai saat ini, 372 Kopi telah memiliki empat cabang kedai, yaitu 372 Kopi Setiabudhi yang berdiri sejak tahun 2019, 372 Kopi Dago Pakar, 372 Kopi Kolmas, dan Gajua Kopi yang berdiri sejak tahun 2018. Sejak berdirinya keempat kedai tersebut, manajemen penjualan dari segi perencanaan dianggap kurang maksimal, seperti ketersediaan menu yang terbatas dan pelayanan yang diberikan tidak sebanding dengan banyaknya pelanggan yang datang. Hal ini berdampak bagi kepuasan pelanggan, serta dapat terjadi kehilangan pelanggan dan kerugian finansial bagi 372 Kopi. Maka dari itu, dibuatlah aplikasi Prediksi Penjualan 372 Kopi berbasis web. Framework yang digunakan pada pengembangan aplikasi ini adalah Django dengan database MySQL. Prediksi penjualan dilakukan dengan menerapkan algoritma multiple linear regression menggunakan data transaksi 372 Kopi, cuaca harian Kota Bandung, hari libur nasional, dan cuti bersama tahun 2018-2019. Model prediksi yang dibangun dievaluasi oleh tiga jenis evaluasi model, yaitu MAE, RMSE, dan R2. Berdasarkan hasil evaluasi model prediksi tersebut menunjukkan bahwa Gajua Kopi memiliki model prediksi yang paling baik, yaitu dengan nilai MAE = 104.259.000, RSME = 114.408.000, dan R2 = 0,57581. Sedangkan, 372 Kopi Kolmas memiliki model prediksi yang paling buruk, yaitu dengan nilai MAE = 5.249.620.000, RMSE = 1.465.270.000, R2 = 0,37809. Prediksi penjualan yang dihasilkan dari aplikasi ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam menyelesaikan permasalahan prediksi penjualan di 372 Kopi. Kata kunci: 372 Kopi, manajemen penjualan, prediksi penjualan, django framework, multiple linear regression, MAE, RMSE, dan R2.
Ringkasan Alternatif
One of the biggest and busiest coffee shops in Bandung is 372 Kopi, with the theme of sociopetal space. Currently, 372 Kopi has four shops, namely 372 Kopi Setiabudhi, founded in 2019, 372 Kopi Dago Pakar, 372 Kopi Kolmas, and Gajua Kopi, founded in 2018. Since the establishment of the four shops, sales management in terms of planning done in less than optimal, such as limited menus and services provided, is not proportional to the number of coming customers. That case has an impact on customer satisfaction and customer loss and even financial loss for 372 Kopi. Therefore, a web-based application was developed, namely "Prediksi Penjualan 372 Kopi". The framework used in developing the "Prediksi Penjualan 372 Kopi" is Django with the MySQL database. Sales prediction is made by applying the multiple linear regression algorithm using transaction data, weather data in Bandung, national holidays, and mass leave in 2018 and 2019. The prediction model built is evaluated by three evaluation models, namely MAE, RMSE, and R2. The prediction model evaluation results show that Gajua Kopi has the best prediction model, that is, the MAE value = 104.259.000, RSME = 114.408.000, and R2 = 0,57581. Meanwhile, 372 Kopi Kolmas has the worst prediction model, that are the MAE = 5.249.620.000, RMSE = 1.465.270.000, R2 = 0,37809. The sales prediction results are expected to be a reference in solving sales predictions in 372 Kopi. Keywords: 372 Kopi, sales management, sales prediction, django framework, multiple linear regression, MAE, RMSE, and R2.