library@unissula.ac.id
Logo Universitas Islam Sultan Agung Repository UNISSULAUniversitas Islam Sultan Agung Semarang

SISTEM PREDIKSI PENJUALAN SEMEN DENGAN METODE MULTIPLE LINIER LEAST SQUARES REGRESSION DI TOKO BANGUNAN SALSABILA PAMOTAN REMBANG

Detail Tugas Akhir

SISTEM PREDIKSI PENJUALAN SEMEN DENGAN METODE MULTIPLE LINIER LEAST SQUARES REGRESSION DI TOKO BANGUNAN SALSABILA PAMOTAN REMBANG

WAHYUNI, SRI (2019) SISTEM PREDIKSI PENJUALAN SEMEN DENGAN METODE MULTIPLE LINIER LEAST SQUARES REGRESSION DI TOKO BANGUNAN SALSABILA PAMOTAN REMBANG. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text
ABSTRAK.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (105kB)
PDF
Text
COVER.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (1MB)
PDF
Text
Publikasi.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (391kB)
PDF
Text
DAFTAR ISI.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (250kB)
PDF
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (218kB)
PDF
Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (2MB)
PDF
Text
BAB I.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (114kB)
PDF
Text
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (506kB)
PDF
Text
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (1MB)
PDF
Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (1MB)
PDF
Text
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
Akses terbatas: khusus pengguna terdaftar Ukuran File (107kB)

Abstract

TB Salsabila Pamotan Rembang merupakan unit usaha yang bergerak dalam bidang penjualan bahan bangunan, salah satunya yaitu semen, dimana dalam menghitung jumlah sak semen yang terjual masih menggunakan cara manual sehingga sering terjadinya kesalahan dalam memprediksi jumlah sak semen yang terjual pada bulan berikutnya. Untuk mengantisipasi kesalahan tersebut, TB Salsabila perlu membuat sebuah sistem prediksi jumlah sak semen yang bertujuan untuk memprediksi jumlah sak semen yang terjual pada bulan yang akan datang. Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem prediksi yang akan dianalisa menggunakan metode Multiple Linier Least Squares Regression. Metode ini merupakan metode sebab akibat yang berfungsi untuk menguji sejauh mana hubungan sebab akibat antara variabel independent (X) terhadap variabel dependent (Y). Variabel dependent yang digunakan jumlah sak semen semen yang terjual, sedangkan variabel independent volume penjualan dan biaya distribusi. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, dapat disimpulkan bahwa aplikasi sistem prediksi ini dapat memprediksi tingkat penjualan yang dimiliki berdasarkan data 12 bulan terakhir. Dari hasil analisa menunjukkan bahwa volume penjualan (x1) dan biaya distribusi (x2) berpengaruh untuk meningkatkan jumlah sak semen yang terjual. Hasil yang dicapai adalah sistem ini dapat memberikan kemudahan pada TB Salsabila untuk mempredik jumlah sak semen yang terjual dibulan mendatang.

Kata Kunci: Prediksi, Penjualan, Regresi Linear, Php

Informasi Item

Item Type Thesis (Undergraduate)
Subjects T Technology > T Technology (General)
Divisions Fakultas Teknologi Industri
Fakultas Teknologi Industri > Mahasiswa FTI - Skripsi Teknik Informatika
Date Deposited 20 Jan 2020 06:45
Last Modified 20 Jan 2020 06:45
URI https://repository.unissula.ac.id/id/eprint/15121

Actions (login required)

View Item
View Item
Repository UNISSULAPerpustakaan Universitas Islam Sultan Agung

Telusur

Layanan

Informasi

  • AlamatJl. Raya Kaligawe KM 4, Semarang 50112
  • PelayananSenin–Jumat, 07.00–18.00 WIB
    Sabtu, Minggu & hari libur tutup.
  • NPP3302202D2011823
© 2026 Perpustakaan Universitas Islam Sultan Agung. Hak cipta karya tetap pada penulis masing-masing. KebijakanOAI-PMHRSSDijalankan dengan EPrints