MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415359981 · doi:10.59934/jaiea.v5i1.1572

Predicted Sales of Industrial Homes Exclusive Anugrah Bean Cake using the Linear Regression Method

2025· article· W4415359981 sur OpenAlexaff
Wulan ayu ananda surya, Novriyenni, Lina Arliana Nur Kadim

Notice bibliographique

RevueJournal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Practices
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinear regressionRegression analysisSimple linear regressionMean absolute percentage errorSales forecastingRegression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UD. Anugrah Exclusive is a peanut cake home industry in Binjai City that faces monthly sales fluctuations so that it has an impact on the management of raw material stocks. This study aims to build a sales prediction model using a simple linear regression method with sales data for the period January 2021–June 2025. Independent variables are in the form of time (months) and dependent variables are in the form of sales (pouch). The model is implemented in a web-based system using Python and MySQL and evaluated using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results of the study resulted in a regression equation Y = 349.55 + 2.55X with a MAPE accuracy rate of 9.03%, which is in the very good category. The system built can help business owners estimate raw material needs, avoid the risk of overstock or lack of stock, and develop a more appropriate marketing strategy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA)Même sujetAgricultural Economics and PracticesTravaux en français237 207