ESTIMASI TREN PENJUALAN BUKET BUNGA MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR DAN GENERAL LINEAR MODEL

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan estimasi tren penjualan buket bunga dengan menggunakan metode Regresi Linear dan General Linear Model (GLM). Permintaan buket bunga yang cenderung meningkat pada momen-momen tertentu menuntut pelaku usaha untuk dapat memprediksi tren penjualan agar dapat melakukan perencanaan stok yang lebih optimal. Data penjualan diperoleh dari catatan historis transaksi penjualan buket bunga pada sebuah toko florist selama beberapa bulan. Tahapan penelitian dimulai dari pengumpulan data, pra-pemrosesan data, penerapan model Regresi Linear dan GLM, hingga evaluasi model menggunakan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua model mampu memodelkan tren penjualan dengan cukup baik, namun GLM memiliki nilai RSME lebih rendah dibandingkan Regresi Linear, sehingga dapat disimpulkan bahwa GLM lebih sesuai digunakan untuk estimasi tren penjualan buket bunga pada kasus ini. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pelaku usaha dalam menyusun strategi penjualan yang lebih tepat sasaran.

This study aims to estimate the sales trend of flower bouquets using Linear Regression and General Linear Model (GLM) methods. The increasing demand for flower bouquets during special occasions requires business owners to predict sales trends to optimize stock planning. Sales data were obtained from historical transaction records of a florist over several months. The research stages included data collection, data preprocessing, implementation of Linear Regression and GLM models, and model evaluation using Root Mean Squared Error (RMSE). The results showed that both models could represent the sales trend well, but GLM had a lower RSME than Linear Regression. Therefore, GLM is considered more suitable for estimating flower bouquet sales trends in this case. These findings are expected to help business owners develop more targeted sales strategies.