Implementasi Business Intelligence dan Prediksi Menggunakan Regresi Linear pada Data Penjualan dan Breakage di PT XYZ

Abstract

PT XYZ adalah perusahaan bisnis ritel yang memanfaatkan teknologi untuk memperoleh informasi. Salah satu departemen yang ada pada PT XYZ merupakan departemen yang mengelola transaksi penjualan dan pemusnahan barang (breakage) berupa minuman dingin, kaleng, dan botol. Setiap hari karyawan membuat laporan transaksi penjualan dan breakage dengan mengunduh transaksi yang terjadi satu hari sebelumnya pada Aplikasi K lalu diolah dengan menggunakan Microsoft Excel. Sales manager akan menganalisis tren penjualan, barang yang laku, dan barang yang banyak di-breakage lalu membandingkan laporan tersebut dengan penjualan per hari, per bulan, dan per tahun sebelumnya. Banyaknya data yang dimiliki membuat proses kompilasi data pada Microsoft Excel menjadi lama dan kurang interaktif. Oleh karena itu dibutuhkan implementasi Business Intelligence (BI) untuk memudahkan proses pengolahan data dan menghasilkan visualisasi yang lebih interaktif sehingga sales manager dapat lebih mudah dalam menganalisis informasi. Metode yang digunakan adalah metode tahapan roadmap BI oleh Moss dan Attre. Proses Extract, Transform, dan Load (ETL) untuk perancangan data mart dilakukan dengan menggunakan Aplikasi Pentaho Data Integration (PDI), proses pembuatan model regresi linear dilakukan dengan menggunakan Aplikasi Statistical Product and Service Solution (SPSS) dan visualisasi dashboard dilakukan menggunakan Microsoft Power BI. Hasil dari visualisasi berupa dashboard penjualan, dashboard breakage, dan dashboard yang berisi prediksi terhadap total penjualan dengan menggunakan model regresi linear. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Modal berpengaruh positif terhadap Total Penjualan. Hal tersebut dapat dilihat dari hasil regresi linear sederhana diperoleh persamaan Y = 35.098.955,36 + 0,873X. Hasil Uji-t didapatkan t hitung (68,783) t tabel (2,012) dengan signifikansi 0,000 0,005. Dengan demikian keputusan yang diambil yaitu menerima hipotesis alternatif (H1) dan menolak hipotesis nol (Ho). Nilai koefisien determinasi mencapai 0,99 atau sebesar 99% yang berarti bahwa variabel Modal mempengaruhi Total Penjualan, sementara sisanya sebesar 1% dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak diteliti pada penelitian ini.

Keywords

• business intelligence,dashboard, regresi linear, prediksi penjualan