## PENERAPAN METODE LEAST SQUARE UNTUK PREDIKSI PENJUALAN BERBASIS WEB PADA DONI SPORT MALANG
Ahmad Ridwan 1 , Ahmad Faisol 2 , Febriana Santi Wahyuni 3
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
ridean97@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam penjualan tentunya diperlukan pendataan untuk mengontrol pendapatan pertahunnya, dan pendataan yang  ada  saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual,  sehingga  akan  menghabiskan  waktu  yang  cukup  lama,  dan informasi  mengenai  stok  dan  penjualannya  pun  mengalami  tumpang  tindih,  sehingga  kesulitan  untuk mencarinya, dan  pemilik toko juga pun tidak mengetahui pendapatan bulan ini lebih meningkat atau menurun. Prediksi ini bertujuan untuk mengetahui jumlah barang yang akan disediakan pada bulan selanjutnya pada Doni Sport Malang yang bertempat di Jalan Sawahan, ngijo, Karangploso, Malang.
Dari  permasalahan  tersebut, digunakanlah  metode Least Square untuk prediksi penjualan pada Doni Sport Malang  dengan  masa  periode  setiap  bulan  dari  tahun  2017  sampai  2019.  Metode peramalan  (forecasting) kuadrat  terkecil  atau  yang  biasa  disebut  sebagai metode  least  square adalah metode peramalan  yang menggunakan  persamaan  linear  untuk  menemukan  garis  paling  sesuai  untuk  kumpulan  data  lampau  guna meramalkan data di masa depan. (Noegroho Boedijoewono, 2007:231).
Berdasarkan  pengujian  Black  Box  fungsional  sitem  dapat  berjalan  sesuai  desain  perancangan,  dan berdasarkan pengujian data penjulan sepatu Adidas Predator pada januari-desember 2017 mendapatkan hasil 145unit dan memiliki selisih 20unit dari data asli januari 2018.
Kata kunci : Least Square, data mining, prediksi penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Doni  Sport  Malang  berdiri  pada  tahun  2011 merupakan  toko  yang  menyediakan  berbagai  macam kebutuhan  yang  berhubungan  dengan  alat  olah  raga, khususnya sepatu futsal dan sepatu sepak bola. Dalam penjualan  tersebut  tentunya  diperlukan  pendataan untuk  mengontrol  pendapatan  pertahunnya,  dan pendataan  yang  ada  saat  ini  masih  dilakukan  secara manual,  sehingga  akan  menghabiskan  waktu  yang cukup  lama,  dan  informasi  mengenai  stok  dan penjualannya  pun  mengalami  tumpang  tindih, sehingga  kesulitan  untuk  mencarinya,  dan    pemilik toko juga pun tidak mengetahui pendapatan bulan ini lebih meningkat atau menurun.
Peramalan  (Bahasa  Inggris  =  Forecasting) adalah  suatu  teknik  analisa  perhitungan  yang dilakukan  dengan  pendekatan  kualitatif  maupun kuantitatif  untuk  memperkirakan  kejadian  dimasa depan  dengan  menggunakan  referensi  data-data  di masa lalu. Peramalan bertujuan untuk memperkirakan prospek  ekonomi  dan  kegiatan  usaha  serta  pengaruh lingkungan terhadap prospek tersebut. Peramalan atau Forecasting  merupakan  bagian  terpenting  bagi  setiap perusahaan  ataupun  organisasi  bisnis  dalam  setiap pengambilan  keputusan  manajemen.  Peramalan  itu sendiri  bisa  menjadi  dasar  bagi  perencanaan  jangka pendek,  menengah  maupun  jangka  panjang  suatu perusahaan. Di dalam sebuah peramalan (forecasting) dibutuhkan  sedikit  mungkin  kesalahan  (error)  di dalamnya. Agar dapat meminimalisir tingkat
kesalahan  tersebut,  maka  akan  lebih  baik  jika peramalan  tersebut  dilakukan  dalam  satuan  angka atau kuantitatif.
Menurut  Rahmawati  dalam  penelitian  yang berjudul  “Forcasting  Penjualan  Sepeda  Motor Kawasaki Pada PT. Sumber Buana Motor Yogyakarta tahun  2013  ”,  Rahmawati  mengungkapkan  semakin tahun  semakin  berkembang  namun  kadang  juga berkurangnya  produksi  sepeda  motor  dipasaran tentunya. Produksi  memperhatikan permintaan pasar, untuk mengetahui permintaan pasar suatu perusahaan melakukan  forcasting  penjualan  yaitu  dapat  divcari menggunakan  Tren  untuk  memperkirakan  berapa jumlah penjualan  yang  mungkin terjadi ditahun  yang akan  datang.  Metode  yang  digunakan  yaitu  Metode Least  suare.  Hasil  yang  didapat  yaitu  dapat mengetahui bagaimana permintaan pasar dan managemen  penjualan  yang  akan  datang  pada  tahun berikutnya,  dengan  demikian  perusahaan  akan mendapatkan  banyak  keuntungan  karena  sudah mengetahui  perkiraan  penjualan  yang  akan  datang. Jadi  metode  Least  Square  sangat  membantu  suatu Prediksi kebutuhan pasar yang akan datang. [1]
Dari permasalahan tersebut, digunakanlah metode  Least  Square  untuk  prediksi  penjualan  pada Doni Sport Malang dengan masa periode setiap bulan dari tahun 2017 sampai 2019.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait Prediksi Penjualan Natalia melakukan analisis peramalan penjualan  dan  pengendalian  persediaan  di  PT. Bentaro. Naatalia mengungkapkan bahwa PT.Bentaro merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang distributor  Ice  Cream  Wall’s  yang  belum  memiliki system  untuk  mengendalikan  persediaan  yang optimal.  Jadi  diperlukan  sebuah  peramalan  untuk mengetahui  prediksi  persediaan  yang  akan  datang paada bulan berikutnya. Peramalan terseut menggunakan  metode  forcesting  dan  material requirements. Yang dihasilkan yaitu dapat mengendalikan  persediaan  pada  bulan  berikutnya sehingga perusahaan tidak mendaptkan kerugian atau meminimalisir kerugian. [2]
Iskandar  Selanjutnya  melakukan  penelitian peramalan  penjualan  produk  kripik  pisang.  Iskandar mengungkapkan  bahwa  suatu  perusahaan  yang bergerak  dibidang  jasa  penjualan  atau  pendistributor selalu  menginginkan keberhasilan dalam aktivitasnya dimana  pada  waktu  yang  akan  datang.  Hal  ini menunjukkan bahwa setiap perusahaan selalu berusaha untuk  tetap  berkembang  pada  waktu  yang  akan datang.  Untuk  mewujudkan  hal  tersebut  digunakan sebuah  metode  Single  moving  Average.  Hasil  yang didapatkan  yaitu  perusahaan  dapat  memproduksi kripik  pisang  dengan  stok  yang  dibutuhkan  sesuai dengan  permintaan,  dan  perusahaan  akan  merasa aman  karena  minimnya  kerugian  yang  akan didapatnya. [3]
Firnando  melakukan  penelitian  tentang  analisis peramalan  penjualan  Buncis  Super.  Fernando mengungkapkan  bahawa  Buncis  di  Indonesia  ini memiliki  potensi  ekonomi  yang  sangat  baik.  Sebab peluang  pasarnya  cukup  luas  yaitu  untuk  sasaran pasar  luar  Negeri.  Akan  tetapi,  penjualan  buncis dipasar  kota  pekan  baru  mengalami  permasalahan yaitu  jumlah  permintaan  buncis  yang  selalu  beruah- ubah  tidak  menentu.  Maka  dari  itu  dilakukan  suatu peramalan  untuk  menentukan  banyaknya  permintaan pasar.  Dengan  begitu  maka  tingkat  keuntungan  juga akan  meningkat  sehingga  tidak  ada  yang  dirugikan. peramalan  yang  akan  diterapkan  yaitu  menggunakan metode trend analysis. Metode ini nantinya yang akan menentukan  berapa  banyaknya  permintaan  pada waktu yang akan datang. [4]

## 2.2. Data mining
Data  mining  adalah  suatu  proses  ekstraksi  atau penggalian  data  dan  informasi  yang  besar,  yang belum  diketahui  sebelumnya,  namun  dapat  dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk  membuat  suatu  keputusanbisnis  yang  sangat penting.  Data  mining  menggambarkan  sebuah pengumpulan  teknik-teknik  dengan  tujuan  untuk menemukan pola-pola yang tidak diketahui pada data yang telah dikumpulkan. Data mining memungkinkan pemakai  menemukan  pengetahuan  dalam  data
database yang tidak mungkin diketahui keberadaanya oleh  pemakai.  Teknik  data  mining  digunakan  untuk memeriksa  basis  data  berukuran  besar  sebagai  cara untuk menemukan pola yang baru dan berguna.
Secara  khusus,  data  mining  menggunakan  ide- ide  seperti  (1)  pengambilan  contoh,  estimasi,  dan pengujian  hipotesis,  dari  statistika  dan  (2)  algoritme pencarian,  teknik  pemodelan,  dan  teori  pembelajaran dari  kecerdasan  buatan,  pengenalan  pola,  dan machine learning. Data mining juga telah mengadopsi ide-  ide  dari  area  lain  meliputi  optimisasi, evolutionary  computing,  teori  informasi,  pemrosesan sinyal, visualisasi dan information retrieval. Sejumlah area  lain  juga  memberikan  peran  pendukung  dalam data  mining,  seperti  sistem  basis  data  yang dibutuhkan  untuk  menyediakan  tempat  penyimpanan yang efisien,

## 2.3. Least Square
Metode peramalan  kuadrat  terkecil  atau  yang biasa disebut sebagai metode least square adalah metode peramalan yang menggunakan persamaan  linear  untuk  menemukan  garis  paling sesuai  untuk  kumpulan  data  lama  guna  untuk mengetahui data yang akan datang.
Bentuk  Persamaan  Tren  Tren  penjualan  adalah suatu garis naik atau turun yang menunjukkan tingkat penjualan.  Persamaan tren dapat  mempunyai  berbagai bentuk, yaitu:
Bentuk persamaan garis lurus dirumuskan: Y’ = a + bX Y’ = Nilai variabel dependen
X  =  Nilai  variabel  independen  dalam  analisis  tren (waktu) a = Intercept Y, yakni nilai Y apabila X = 0 b = Lereng garis tren Persamaan ini menunjukkan garis lurus atau linier. Perhitungan Metode Least Square
Menentukan nilai keseimbangan X
Perhitungan
Perhitungan  XY Mencari nilai a Mencari nilai b Perhitungan Persamaan Tren I. ∑ Y = Na + b∑X II. ∑XY = a∑X + b∑X2 Keterangan: Y’ = Tren
X  =  Nilai  independen  variabel  dalam  analisis  tren adalah waktu (tahun)
Y = Jumlah penjualan N = Jumlah data a, b = Konstanta Karena ∑X = 0 (tahun di tengah = 0), maka persamaan di atas menjadi: ∑Y                    = Na               a = ∑Y/N
𝑁 ∑XY             = b∑X2              b = ∑XY/∑X2
1.
Perhitungan hasil peramalan
Y’ = a + bX

## 2.4. Flowchart Metode Least Square
START Masukkan data Hitung X Hitung X^2 Hitung  XY Hitung Y’ Peramalan Y’ = a + bX Cetak hasil END Mencari Nilai a, b Gambar 2.2 Flowchart Metode
Penjelasan :
Pada  Gambar  2.1  yaitu  langkah  perhitungan metode least square, pertama mulai dan memasukkan data, kemudian dilanjutkan mengitung nilai keseimbangan  (x)  selanjutnya  menghitung  nilai  X^2, dilanjut  hitung  lia  XY,  berikutnya  mencari  nialai  a dan b, dan kemudian menghtung nilai peramalan (Y’) selanjutnya proses cetak dan selesai.

## 3. METODE PENELITIAN
Untuk  memperoleh  suatu  kesimpulan  dari  hasil pengumpulan  data  maka  dilakukan  analisis  terhadap semua  data  yang  terkumpul  dan  metode  yang digunakan  sesuai  kebutuhan.  untuk  melakukan analisis yang di perlukan sebagai berikut: 3.1. Sistem yang sudah ada
Pada Doni Sport Malang segala proses transaksi dan arsip dilakukan manual sehingga tidak efisien. Di harapkan  dengan  adanya  sistem  prediksi  ini  dapat membantu  proses  perhitungan  Penjualan  pada  bulan berikutnya.
Gambar 3.1.1 Blok Diagram Pada Sistem Yang Sudah ada
Gambar  3.1.1  Pemilik  melakukan  inputa  data  secara manual.

## 3.2. Sistem yang Akan dibuat
Dibuatkan  sistem  yang  baru  pada  Doni  Sport Malang  agar  segala  proses  transaksi  penjualannya yang  masih  menggunakan  cara  manual,  dengan adanya sistem yang baru agar dapat efisien.
Gambar 3.1.2 Blok Diagram Sistem yang baru
Gambar  3.1.2  Pemilik  Melakukan  inputan  data kedalam  sebuah  system  data  mining  prediksi penjualan,  kemudian  setelah  dilakukan  mining  data maka hasil akan dikeluarkan.

## 3.3. Kebutuhan Sistem
Kebutuhan  fungsional  merupakan  kebutuhan atau  fungsi  yang  harus  di  miliki  oleh  sebuah  sistem. Dengan  di  deskripsikan  kebutuhan  fungsional  ini, maka suatu sistem memiliki sebuah target yang harus dipenuhi.  Berikut  beberapa  kebutuhan  fungsional sistem yang akan dibuat:
a. Sistem Dapat Menampilkan Data Penjualan
b. System Dapat menyimpan Data Penjualan
c. Sistem Dapat Menghitung Data Penjualan
d. Sistem Dapat Merekap Data Penjualan
e. Sistem  dapat  Menampilkan  Hasil  Prediksi
Penjualan
Kebutuhan nonfungsional adalah sebuah tahapan seorang pembangun perangkat lunak menganalisis  sumber  daya  yang  akan  menggunakan perangkat  lunak  yang  di  bangun,  sehingga  dapat  di tentukan kompabilitas aplikasi terhadap sumber daya yang ada. Berikut beberapa kebutuhan non-fungsional sistem yang akan dibuat :
a. Interface  yang  digunakan  memiliki  desain  yang user  friendly  agar  memudahkan  admin  dalam penggunaan.
b. Bahasa  program  yang  digunakan  adalah  bahasa Indonesia
c. Availability  aplikasi  tersedia  24  jam  sehingga dapat di akses kapan saja.

## 3.4. Desain Flowchart Sistem
Flowchart  adalah  adalah  suatu  bagan  dengan simbol-simbol  tertentu  yang  menggambarkan  urutan proses secara detail dan hubungan antara suatu proses (instruksi)  dengan  proses  lainnya  dalam  suatu program.
START PILIH MENU TENTANG KAMI? KATALOG ? LOKASI ? LOGIN ADMIN ? LOGIN GAGAL TAMPIL TENTANG KAMI TAMPIL KATALOG TAMPIL LOKASI PILIH MENUADMIN BARANG? DATA? TAMPIL BARANG INPUT ? EDIT ? HAPUS ? INPUT BERHASIL GAGAL EDIT BERHASIL GAGAL HAPUS GAGAL BERHASIL TAMPIL DATA INPUT ? EDIT ? HAPUS ? INPUT BERHASIL GAGAL EDIT BERHASIL GAGAL EDIT GAGAL GAGAL PREDIKSI TAMPIL HASIL PREDIKSI LOGOUT END Y T Y T Y T Y T T T Y Y T T Y Y T T Y Y T T Y Y Y T Y T Gambar 3.1 Flowchart sistem
Flowchart  system  diatas  adalah  langkah  system pada web doni sport malang, mulai dari pilihan menu pada  home  hingga  login  dan  peramalan.  Pertama memulai,  kemudian  memilih  menu  home  pada  web Doni Sport malang,  jika  memilih  tentang kami  maka ditampilkan  tentang  doni  sport  malang.  Jika  tidak maka  lanjut  apakah  memilih  katalog  jika  iya  mka ditampilkan  beragai  macam  katalog  penjualan  dni sport  malang.  Jika  tidak  lanjut  pada  menu  lokasi, apakah benar lokasi jika iya maka ditampilkan google map  dari  lokasi  doni  sport  malang,  dan  jika  tidak maka  selanjutnya  pada  menu  login,  apakah  benar login  ji  kaa  iya  maka  pilih  menu  admin,  jika  tidak apakah  menu  data barang,  jika  iya  maka ditampilkan data  barang  dan  ada  pilihan  lagi  apakah  edit  jika  ya maka  data  diedit  jika  tidak  apakah  hapus  data,  jika yam aka hapus data. dan terakhir pada pilihan apakah peramalan  jika  iya  maka  tampilkan  hasil  peramalan dan selesai.

## 3.5. Desain DFD Level 0
ADMIN 1 Penerapan Metode Leastsquare pada penjualan Doni sport Malang LOGIN Konfirmasi Login Input Barang Input_Data Edit Barang Edit data Hapus Barang Hapus Data Hitung Prediksi Hasil Prediksi PENGUNJUNG Informasi barang ready, tentang doni sport, dan lokasi
Gambar  3.5  meperlihatkan  aliran  data  yang digunakan  pada  sistem  ini  pertama-tama  admin  akan melakukan  login,  kemudian konfirmasi  login, setelah itu  input  data,  edit  data  jika  ada  perubahan  data, dan hapus data bila ada data  yang tidak di perlukan, data yang  sudah  di  inputkan  akan  di  proses  untuk memprediksi.
3.6. Desain DFD Level 1 admin 1.2 Login 1.3 input 1.4 edit 1.6 prediksi 1.5 hapus Tb_Login Data login Konfirmasi login Konfirmasi login login Tb_barang Tb_data Input barang Input data Edit data Edit barang *Tb_barang Hapus barang Hapus data prediksi Hasul prediksi *Tb_data pengunjung 1.0 Informasi barang ready Info baranag ready
Gambar 3.3 DFD level 1
Pada  Gambar  3.6  memperlihatkan  aliran  data yang  digunakan  pada sistem ini  pertama-tama  admin akan  melakukan  admin  input  data  kedalam  database kemudian  database  mengkonfirmasi  data  yg  sudah masuk,admin edit data di proses kemudian di simpan di  database,  admin  hapus  data  yang  ada  di  dalam database,  kemudian  pilih  barang  yang  akan  di prediksi,  barang  di  proses  untuk  memprediksi  hasil penjualan ke depan nya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Black  box  testing adalah  pengujian  yang dilakukan  hanya  mengamati  hasil  eksekusi  melalui data  uji  dan  memeriksa  fungsional  dari  perangkat lunak.

## 4.1. Pengujian Black Box pada menu home
Gambar 4.7 pengujian black box menu home
Pada  gambar  4.7  kursor  diarahan  pada  menu home  dan  dilakukan  klik  kemudia  akan  muncul gambar dari  sepatu yang tampil.

## 4.2. Pengujian Black Box pada menu about
Gambar 4.8 pengujian black box menu about
Pada  gambar  4.8  kursor  diarahkan  pada  menu about  dan di klik kemudian akan  muncul pengenalan tentang doni sport malang.

## 4.3. Pengujian Black Box pada menu katalog
Gambar 4.9 pengujian black box menu katalog
Gambar 4.9 kursor diarahkan pada menu katalog dan  dilakukan  klik  maka  akan  tampil  barang  yang rady pada toko Doni Sport Malang.

## 4.4. Pengujian Black Box pada  lokasi
Gambar 4.10 pengujian black box pada lokasi
Pada  gambar  4.10  Kursor  tidak  diarahkan  pada petunjuk  dan  diklik  pada  bagian  peta.  Sistem  tidak akan  mengarahkan  pada  rute  perjalan,  tetapi  akan menampilkan peta ke zoom.

## 4.5. Pengujian Black Box pada  lokasi
Gambar 4.11 pengujian black box pada lokasi
Pada  gambar  4.11  Kursor  diarahkan  pada petunjuk  yang  ada  pada  peta  lalu  klik.  Sistem  akan mengarahkan akan mengarahkan pada google map.

## 4.6. Pengujian Black Box pada Login
Gambar 4.12 pengujian black box pada login
Pada  gambar  4.12  Login  (user  name  dan password di kosongkan) Sistem tidak akan memberikan  akses  login  pada  home  admin  dan terdapat tanda (!) pada username dan password.

## 4.7. Pengujian Black Box pada Login
Gambar 4.13 pengujian black box pada login
Pada  gambar  4.13  Login  (didisi  pada  username saja, password kosong) Sistem tidak akan memberikan  akses  login  pada  home  admin  dan terdapat tanda (!) pada password

## 4.8. Pengujian Black Box pada Login
Gambar 4.14 pengujian black box pada login
Pada  gambar  4.14  Login  (didisi  pada  password saja, username kosong) Sistem tidak akan memberikan  akses  login  pada  home  admin  dan terdapat tanda! pada username.

## 4.9. Pengujian Black Box pada Login
Gambar 4.15 pengujian black box pada login
Pada  gambar  4.15  Login  (username  dan password diisi benar) System akan memberikan akses pada halaman admin.

## 4.10. Pengujian Black Box pada input data
Gambar 4.16 pengujian black box pada input data
Pada  gambar  4.16  isi  kolom  inputan  dan  klik pada tambah data, hasilnya data berhasil d masukkan.

## 4.11. Pengujian Black Box pada hapus data
Gambar 4.17 pengujian black box pada input data
Pada  gambar  4.17  klik  pada  hapus  ,  hasilnya data berhasil dihapus

## 4.12. Pengujian Black Box pada ubah data
Gambar 4.18 pengujian black box pada ubah data
Pada  gambar  4.18  klik  padaubah  ,  dan  ganti field yang diubah .hasilnya data berhasil diubah

## 4.13. Pengujian Black Box pada prediksi
Gambar 4.19 pengujian black box pada ubah data
Pada gambar 4.19 klik pada menu prediksi , dan kemusian  klik  pada  hitung  peramalan,  maka  sistem akan  memunculkan  hasil  dari  perhitungan  peramalan tersebut.

## Tabel 4.1 pengujian black box
No Scenario Pengujian Kesimpulan berhasil  Tidak 1 Pengujian Black Box pada menu home  2 Pengujian Black Box pada menu about  3 Pengujian Black Box pada menu katalog  4 Pengujian Black Box pada lokasi  5 Pengujian Black Box pada Login  6 Pengujian Black Box pada input data  7 Pengujian Black Box pada hapus data  8 Pengujian Black Box pada ubah data  9  Pengujian Black Box pada prediksi 
Berdasarkan Pengujian Black Box diatas semua berfungsi sesuai perancangan yang diinginkan.

## 4.14. Pengujian Metode Least square
Tabel 4.3 Pengujian perhitungan metode Least Square Pada Stok Sepatu Adidas Terminator pada januari 2018-desember 2018. Bulan Penjualan (Y) X XY X^2 Januari 100 -6 -600 36 Februari 120 -5 -600 25 Maret 125 -4 -500 16 April 115 -3 -345 9 Mei 105 -2 -110 4 Juni 115 -1 -115 1 Juli 126 1 126 1 Agustus 118 2 236 4 September 158 3 474 9 Oktober 145 4 580 16 November 120 5 600 25 Desember 117 6 702 36 jumlah 1464 0 348 182
Untuk mencari nilai a dan b adalah sebagai berikut : a = 1464 / 12 = 122
b = 348/ 182= 1.912088 Persamaan garis liniernya adalah : Y= 122 + (1.91208*X)
Dengan  menggunakan  persamaan  tersebut,  dapat diramalkan penjualan pada tahun 2018 januari adalah : Untuk tahun 2018 januari nilai X adalah 12 Y  =  122  +  (1.91208*12)  Sehingga:  Y  =  122  + (1.91208*12) = 144.9451 Selisih  jumlah  terjual  data  asli  Januari  2018  dan prediksi yaitu Data asli januari 2018 = 125 Data  prediksi  januari  2018  =  144.9451  dibulatkan menjadi 145 unit Selisih = data prediksi- data asli Selisih = 145-125=20 unit.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  implementasi  dan  pengujian  yang dilakukan dapat diambil kesimpulan bahwa :
1. Dengan pengujian Black Box. Kita dapat mengetahui hasil  eksekusi  melalui  data  uji  dan  memeriksa fungsional  dari  perangkat  lunak,  Pengujian diatas  mendapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan perancangan  sistem  bahwa  fungsional  sistem bekerja dengan baik.
2. Berdasarkan Pengujian  yang dilakukan  pada  sistem prediksi  data  penjualan  Doni  Sport  Malang menggunakan Metode Least Square didapatkan hasil prediksi pada Tahun 2020 sebesar 219 Unit.
3. Berdasarkan pengujian data penjulan  sepatu Adidas Predator  pada  januari-desember  2017  mendapatkan hasil  145unit  dan  memiliki  selisih  20unit  dari data asli januari 2018.

## 5.2. Saran
Dari  beberapa  kesimpulan  yang  telah  diambil, maka  dapat  dikemukakan  saran-saran  yang  akan sangat  membantu  untuk  pengembangan  perangkat lunak ini selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Pada penelitian tentang penerapan metode Least square untuk memprediksi hasil penjualan  Pada Doni Sport Malang dapat dikembangkan dengan metode  lain  yaitu  dengan  metode moving average,  Exponential  Smoothing, dan Metode Naïve Bayes.
2. Pada  saat  melakukan  sebuah  cooding  dan mengalami  kesulitan  yang  tidak  kunjung menemukan  solusi,  lebih  baik  meminta  antuan kepada  teman  yang  mungkin  dapat  membantu memecahkan masaah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rahmawati (2013). Forcasting Penjualan Sepeda Motor Kawasaki Pada PT. Sumber Buana Motor Yogyakarta. Sistem Peramalan Jumlah Penjualan . [2] Natalia  (2014).  ANALISIS  PERAMALAN PENJUALAN DAN PENGENDALIAN PERSEDIAAN PADA PT.BENTORO ADISANDI. Analisis Peramalan Penjualan.
[3] Iskandar  (2016).  ANALISIS  PERAMALAN
PENJUALAN PRODUK [4] Firnando dkk (2018) ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN BUNCIS SUPER.