Analisis Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode Regresi Linier pada UD Timbul Jaya

Perkembangan teknologi informasi menuntut setiap perusahaan untuk mampu memanfaatkan data penjualan sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis. UD Timbul Jaya, sebagai usaha dagang bahan bangunan di Kabupaten Bangkalan, menghadapi fluktuasi penjualan yang belum dapat diprediksi secara akurat, sehingga sering terjadi kelebihan atau kekurangan stok barang. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini menerapkan metode Regresi Linier Sederhana sebagai salah satu teknik data mining prediktif untuk memodelkan hubungan antara waktu dan jumlah penjualan produk. Data yang digunakan merupakan data penjualan lima produk utama, yaitu Semen, Besi, Pasir, Batu Bata, dan Cat Tembok selama periode Januari 2022 hingga Mei 2025. Proses penelitian meliputi tahap pengumpulan data, pembersihan data, transformasi, pembangunan model, serta evaluasi model menggunakan metrik R², MSE, RMSE, dan MAE. Hasil analisis menunjukkan bahwa model regresi linier memberikan tingkat akurasi terbaik pada produk Besi (R² 0,62, RMSE 11,65) dan Cat Tembok (R² 0,59, RMSE 12,07), sedangkan produk Batu Bata dan Pasir memiliki akurasi lebih rendah karena fluktuasi musiman. Secara keseluruhan, model ini mampu menjelaskan 47% variasi data penjualan dan dapat digunakan sebagai alat prediksi awal untuk mendukung perencanaan stok dan strategi penjualan berbasis data di UD Timbul Jaya