Penerapan Aplikasi Rapidminer pada Prediksi Data Penjualan Album K-Pop Menggunakan Metode Regresi Linear

Windi Inawati, Rudi Kurniawan, Yudhistira Arie Wijaya

Abstract


Perkembangan teknologi telah secara signifikan mempengaruhi berbagai aspek kehidupan manusia, terutama dalam dunia bisnis yang menjadi elemen kunci kesuksesan perusahaan dan pengusaha dalam meraih keuntungan yang lebih besar. Fenomena ini tidak terkecuali dalam dunia musik, khususnya genre musik K-Pop yang berasal dari Korea Selatan. Penjualan yang seringkali tidak menentu membuat perusahaan memproduksi album melebihi permintaan pembeli, sehingga terjadi penumpukan album yang tidak terjual dan membuat perusahaan rugi. Maka dibutuhkan prediksi disetiap penjualan album agar tidak terjadi penumpukan dan kerugian. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Linear, sebuah pendekatan statistik yang efektif dalam memodelkan hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Data Mining menggunakan Algoritma Regresi Linear dengan mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap penjualan album K-Pop yang dilakukan oleh agensi dan idol K-Pop. Hasil penelitian dengan metode Regresi Linear dalam menggunakan RapidMiner mendapatkan hasil nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 276051.973, dan untuk nilai Absolute Error sebesar 97012.624. Diantara nilai tersebut, nilai Absolute Error relatif lebih kecil dibandingkan dengan nilai RMSE. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam memperkirakan tingkat penjualan, serta membantu perusahaan dalam mengatur produksi album untuk memenuhi permintaan yang terus berkembang di berbagai negara.


Keywords


Data Mining; RapidMiner; Regresi Linear; Penjualan

Full Text:

PDF

References


Adiguno, S., Syahra, Y., & Yetri, M. (2022). Prediksi Peningkatan Omset Penjualan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda. 1, 275–281.

Ayuni, G. N., & Fitrianah, D. (2019). Penerapan Metode Regresi Linear Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ. 14(2), 79–86.

Boy, A. F. (2020). Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Harga Crude Palm Oil ( CPO ) Pasar Domestik Menggunakan Algoritma Regresi Linier Berganda ( Studi Kasus Dinas Perkebunan Provinsi Sumatera Utara ) Journal of Science and Social Research ISSN 2615 – 3262 ( Online . 4307(August), 78–85.

Hamdanah, F. H., & Fitrianah, D. (2021). ANALISIS PERFORMANSI ALGORITMA LINEAR REGRESSION DENGAN GENERALIZED LINEAR MODEL UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PADA USAHA MIKRO, KECIL, DAN MENENGAH. 10, 23–32.

Jhonson, I., Saragih, A., Rumahorbo, I., & Yudistira, R. (2020). PREDIKSI CURAH HUJAN BULANAN DI DELI SERDANG. 7(2), 6–14.

Luh, N., Arya, W., Aurelius, R., Diaz, N., Dwi, K., Novianti, P., & Informatika, F. (2021). Penerapan Metode Regresi Linier untuk Memprediksi Permohonan ITAS. 92–100. https://doi.org/10.30864/eksplora.v10i2.380

Prasetyo, V. R., Lazuardi, H., Mulyono, A. A., & Lauw, C. (2021). Penerapan Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode Linear Regression. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 7(1), 8–17. https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17

Siregar, N. N., Syahra, Y., & Syaifudin, M. (2021). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Penggunaan Daya Listrik Pada PT . PLN ( Persero ) Rayon Medan Selatan Dengan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda. 20(1), 20–27.

Tampubolon, D., & Saripurna, D. (2020). Implementasi Regresi Linier Berganda Untuk Memprediksi Tingkat Penjualan Alat Kelistrikan. 3(1), 176–185.




DOI: https://doi.org/10.30998/jrami.v5i3.10648

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) indexed by: