SISTEM INFORMASI PREDIKSI PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR SEDERHANA PADA CV. SETIA MAJU SENTOSA

Rafli, Muhammad and Terttiavini, Terttiavini and Faradillah, Faradillah (2024) SISTEM INFORMASI PREDIKSI PENJUALAN PRODUK MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR SEDERHANA PADA CV. SETIA MAJU SENTOSA. Masters thesis, Universitas Indo Global Mandiri.

[thumbnail of Muhammad Rafli_2020210033_File Cover - Daftar Isi.pdf] Text
Muhammad Rafli_2020210033_File Cover - Daftar Isi.pdf

Download (746kB)
[thumbnail of Muhammad Rafli_2020210033_File Full Karya Ilmiah.pdf] Text
Muhammad Rafli_2020210033_File Full Karya Ilmiah.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Prediksi Penjualan Produk dengan menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana pada CV. Setia Maju Sentosa. Prediksi penjualan produk memiliki peran krusial dalam perencanaan bisnis dan pengambilan keputusan di perusahaan. Metode regresi linear sederhana digunakan untuk memahami hubungan antara variabel-variabel independen seperti harga, promosi, dan faktor-faktor lain dengan variabel dependen yaitu penjualan produk. Penelitian ini mencakup pengumpulan data historis penjualan produk, analisis data, dan pengembangan model regresi linear sederhana yang dapat memprediksi penjualan di masa depan. Sistem informasi yang dikembangkan akan memberikan manfaat kepada CV. Setia Maju Sentosa dengan menyediakan alat yang lebih efisien untuk perencanaan persediaan, pengaturan harga, dan strategi promosi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu perusahaan meningkatkan akurasi peramalan penjualan, mengoptimalkan strategi pemasaran, dan meningkatkan efisiensi operasional.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
T Technology > T Technology (General)
T Technology > T Technology (General) > T201 Patents. Trademarks
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi S1
Depositing User: Rafli Muhammad
Date Deposited: 20 Feb 2024 02:01
Last Modified: 20 Feb 2024 02:01
URI: http://repository.uigm.ac.id/id/eprint/1684

Actions (login required)

View Item
View Item