Usaha Bersama (UB) Makmur Surabaya merupakan toko sembako modern yang baru saja di buka pada tahun 2022. Untuk dapat mengoptimalkan sumber daya dan anggaran untuk strategi pemasaran yang efektif maka penting untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berdampak pada pertumbuhan omzet, di antaranya jumlah transaksi per bulan dan nilai penjualan yang meliputi penjualan beras, gula, telur, minyak goreng, susu dan tepung.
Penelitian ini menggunakan metode regresi linier berganda dengan menggunakan data historis penjualan setahun kebelakang. Model regresi linier berganda dapat dinyatakan dalam bentuk perkalian determinan matriks. Selanjutnya, perhitungan nilai-nilai koefisien regresi dapat dicari dengan menggunakan rumus regresi linier. Kemudian, mencari nilai korelasi sehingga memperoleh hasil bahwa terdapat pengaruh signifikan antara variabel X1, X2 dengan variabel Y.
Berdasarkan hasil analisa regresi linier didapatkan nilai koefisien regresi variabel X1 bernilai negatif, sedangkan variabel X2 bernilai positif. Hasil uji t menunjukkan bahwa masing-masing variabel berpengaruh secara signifikan terhadap total penjualan. Hasil uji F diperoleh bahwa variabel X1 dan X2 secara simultan tidak berpengaruh secara signifikan terhadap total penjualan. Hasil uji koefisien determinasi yang menunjukkan bahwa pengaruh yang diberikan oleh variabel jumlah transaksi per bulan, dan nilai penjualan terhadap total penjualan sebesar 56,8%; sedangkan sebesar 43,2% dipengaruhi oleh variabel lain.
Kata Kunci: prediksi, omzet penjualan, regresi linier berganda
Makmur Surabaya’s Cooperation is a recently opened modern grocery store in 2022. In order to optimize resources and budget for an effective marketing strategy, it is important to identify factors that impact revenue growth, including the number of transactions per month and sales value, covering the sales of rice, sugar, eggs, cooking oil, milk, and flour.
This research employs the multiple linear regression method, utilizing historical sales data from the past year. The multiple linear regression model can be expressed in the form of matrix determinant multiplication. Subsequently, the calculation of regression coefficient values can be determined using the linear regression formula. Following this, the correlation values are calculated to establish that there is a significant influence between variables X1, X2, and variable Y.
Based on the linear regression analysis, the coefficient for variable X1 is found to be negative, while the coefficient for variable X2 is positive. The t-test results indicate that each variable significantly influences total sales. However, the F-test results suggest that both X1 and X2 simultaneously do not have a significant impact on total sales. The coefficient of determination test reveals that the combined effect of the number of transactions per month and the sales value on total sales is 56.8%, while 43.2% is influenced by other variables.
Keywords: prediction, sales revenue, multiple linear regression