Analisa Profit Dan Loss Pada Sistem Manajemen Aset Dengan Menggunakan  Algoritma Multiple Linear Regression

Syafrial Fachri Pane; Chandra Kirana Poetra; Rd. Nuraini Siti Fatonah

doi:10.24176/sitech.v4i1.5816

Analisa Profit Dan Loss Pada Sistem Manajemen Aset Dengan Menggunakan Algoritma Multiple Linear Regression

Syafrial Fachri Pane - [ http://orcid.org/0000-0001-5119-3808 ]
Chandra Kirana Poetra
Rd. Nuraini Siti Fatonah

Abstract

Analisa profit dan loss merupakan hal yang dibutuhkan oleh setiap perusahaan dalam menjalankan bisnis yang dijalankannya. Tanpa adanya proses analisa, perusahaan tidak akan bisa memprediksi berapa keuntungan yang didapat. Oleh karena itulah dibuat suatu sistem analisa profit dan loss pada aset yang dimiliki oleh perusahaan yang nantinya akan memberikan gambaran berupa proyeksi keuntungan pada perusahaan Proses analisa profit ini dilakukan dengan menggunakan data laporan penjualan tahunan dari perusahaan yang nantinya akan di proses dengan metode multiple linear regression. Metode multiple linear regression ini merupakan metode yang sudah teruji dan sering dipakai untuk menganalisis data yang memiliki hubungan satu sama lain.Dalam penerapan metode multiple linear regression, berdasarkan data penjualan perusahaan yang digunakan, dapat disimpulkan bahwa penjualan perusahaan akan untung sebesar 2025.628 atau apabila dibilangkan menjadi dua milliar dua puluh lima juta enam ratus dua puluh delapan ribu rupiah apabila perusahaan mampu memproduksi (X1) barang dalam jumlah dua puluh lima ton dan menjual barang itu tiap ton nya dalam harga(X2) tiga puluh juta.

Keywords

multiple linear regression; analisa; codeigniter

Teks Lengkap:

DOWNLOAD DISINI (PDF)

Referensi

Arisandy ambarita, “Analisis Pengembangan Sistem Informasi Pengolahan Aset Dearah (Studi Kasus : Dinas Pendapatan dan Pengelolaan Aset Daerah Provinsi Maluku Utara),” vol. 5, no. 4, pp. 47–56, 2018.

Oktaviani.J, “Pengaruh Leverage Dan Pertumbuhan Aset Terhadap Nilai Perusahaan (Studi pada Perusahaan Manufaktur Sektor Aneka Industri yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2012-2016),” Sereal Untuk, vol. 51, no. 1, p. 51, 2018.

S. Maulidiah, “Optimalisasi Pengelolaan Aset Sebagai Wujud Reformasi Birokrasi Di Daerah,” J. Pemerintahan, Polit. dan Birokrasi, vol. 3, no. 1, pp. 233–242, 2017.

H. L. H. S. W. Aristo Putramasi Hintarsyah, Jessica Christy, “Forecasting Sebagai Decision Support Systems Aplikasi dan Penerapannya Untuk Mendukung Proses Pengambilan Keputusan.,” J. Sist. Komput., vol. 8, no. 1, pp. 19–27, 2018.

H. S. Hurint, I. Purnamasari, and M. N. Hayati, “Metode Regresi Robust Dengan Estimasi Method of Moment (Estimasi-MM) Pada Regresi Linier Berganda (Studi Kasus: Data Indeks Harga Konsumen (IHK) Provinsi Kalimantan Timur),” vol. 7, no. 2005, pp. 155–162, 2016.

N. Marsha and I. Murtaqi, “The Effect of Financial Ratios on Firm Value in The Food and Beverage Sector of The IDX,” J. Bus. Manag., vol. 6, no. 2, pp. 214–226, 2017.

I. L. L. Gaol, S. Sinurat, and E. R. Siagian, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Regresi Linear Berganda Untuk Memprediksi Data Persediaan Buku Pada Pt. Yudhistira Ghalia Indonesia Area Sumatera Utara,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 130–133, 2019.

L. D. Damayanti, G. A. Yuniarta, and N. K. Sinarwati, “Analisis Pengaruh Kinerja Keuangan, Ukuran Komite Audit dan Kepemilikan Manajerial Terhadap Prediksi Financial Distress (Studi Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2011-2015),” E-Journal Akunt., vol. 7, no. 1, pp. 1–12, 2017.

E. Hartati, Y. Efendy, P. Studi, S. Informasi, and S. Palcomtech, “Pengukuran Tingkat Kepuasaan Pengguna Website Dengan Menggunakan Metode Analisis Regresi Berganda,” vol. 2, no. 1, pp. 28–29, 2016.

D. Sari, O. Panggabean, E. Buulolo, and N. Silalahi, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Pemesanan Bibit Pohon Dengan Regresi Linear Berganda,” vol. 7, no. 1, pp. 56–62, 2020.

DOI: https://doi.org/10.24176/sitech.v4i1.5816