PREDIKSI TREND PENJUALAN PRODUK FASHION MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING DENGAN METODE REGRESI LINEAR

Abstrak

Prediksi tren penjualan merupakan salah satu aspek penting dalam pengambilan keputusan bisnis karena dapat membantu perusahaan dalam merencanakan strategi pemasaran, pengelolaan stok, dan peningkatan pendapatan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tren penjualan produk fashion menggunakan teknik Data Mining dengan metode Regresi Linear. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.400 transaksi penjualan produk fashion selama periode Oktober 2022 hingga Oktober 2023 yang mencakup informasi produk, nilai pembelian, tanggal transaksi, rating pelanggan, dan metode pembayaran. Proses penelitian dilakukan melalui tahapan data preprocessing, transformasi data berdasarkan periode waktu, pembangunan model Regresi Linear, serta evaluasi performa model menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Regresi Linear dapat digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel waktu dan penjualan sehingga mampu memberikan gambaran tren penjualan pada periode mendatang. Model yang dihasilkan diharapkan dapat menjadi alat bantu dalam mendukung proses pengambilan keputusan berbasis data pada sektor bisnis fashion. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan teknik Data Mining dengan metode Regresi Linear dapat memberikan pendekatan yang sederhana, efektif, dan mudah diimplementasikan dalam analisis prediksi penjualan.