OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 3, N O . 1, PP .013-022, NOV 2020 ISSN : 2622-8106 (ONLINE) DOI: 10.20895/INISTA.V2I2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Implementasi Metode Least Square Dalam Memprediksi Patty Cash di Jank-Jank Wings Blitar
Siti Rodiyah #1
# Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Balitar Jl. Majapahit No.2-4, Sananwetan, Kec Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur 66137 Indonesia
1 sitirodiyah528@gmail.com
accepted on 27-11-2020

## Abstract
Patty cash menjadi salah satu transaksi keuangan yang besar, yang mendorong perusahaan untuk mengontrol dan  mengawasi  setiap  transaksi  keuangan  yang  besar. Patty  cash sendiri  biasanya  digunakan  untuk membiayai  biaya operasional perusahaan.  Sebagai  perusahaan yang tergolong  cukup besar Jank-Jank Wings Blitar  selalu  meengeluarkan  transaksi  keuangan  yang  cukup  besar.  Seringnya  terjadi  peminjaman  uang omshet  untuk  belanja  yang  menyebabkan  kerunyaman  dalam  pengelolaan  uang  dan  tidak  kondusif.  Metode Least Square adalah metode yang digunakan untuk meramalkan dimasa yang akan datang berdasarkan data di masa lampau, peramalan akan lebih akurat  apabila semakin banyak data yang dipakai. Dari  pengujian black box  beta  menunjukan  bahwa  responden  sangat  setuju  dengan  kemampuan  prediksi  sistem  dan  keakuratan sistem.  Hasil  pengujian  MAPE  ( Mean  Absolute  Percent  Error ),  memperoleh  hasil  akurasi  nilai    16%, berdasarkan tabel 2, akurasi tersebut memiliki arti bahwa hasil peramalan menggunakan metode Least Square Baik.
Kata Kunci: least square, patty cash , prediksi, MAPE, Jank-Jank Wings Blitar.

## I. I NTRODUCTION
P atty  cash  adalah  dana  yang  di  berikan  perusahaan  untuk  memenuhi  kebutuhan  operasioal  perusahaan yang  bersifat  rutin  dan  setiap  hari.  Sebagai  perusahaan  yang  tergolong  besar  Jank-Jank  Wings  Blitar  pasti mengeluarkan  transaksi  keuangan  yang  besar,  sehingga  mendorong  perusahaan  untuk  mengontrol  dan mengawasi  setiap transaksi  yang dilakukan. Seperti kebutuhan patty cash yang harus dipenuhi seperti untuk membayar  biaya  wifi,  biaya  listrik,  biaya  kebersihan,  biaya  membeli  kebutuhan  dapur,  pembelian ATK  dan kebutuhan dapur. Karena belum adanya sistem yang memadai, sering terjadi peminjaman uang omshet untuk memenuhi kebutuhan operasional perusahaan, sedangkan uang omshet setiap minggunya harus di transfer ke atasan  untuk  diolah  ke  tahap  berikutnya.  Hal  ini  yang  menyebabkan  uang  menjadi  tercampur  dan  tidak kondusif.
Banyak  model  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  dalam  sistem  prediksi,  maka  dipilihlah  metode  Least Square. Menurut Sadli dkk, (2017) least square ialah suatu metode menentukan trend data yang sangat luas. Asumsi  proses  least  square  menggunakan  data  sebelumnya  untuk  memprediksi  keaadan  yang  akan  datang dengan asumsi akan sama seperti sebelumnya.[1]
Dari uraian diatas penulis tertarik untuk mengangkat sebuah judul sebagai bahan penulisan tugas akhir yaitu “Implementasi Metode Least Square Dalam Memprediksi Patty Cash di Jank Jank Wings Blitar”. Diharapkan melalui sistem prediksi menggunakan metode least square ini dapat memberikan kontribusi perusahaan dalam memprediksi pengeluaran yang akan dikeluarkan dibulan berikutnya serta dapat membantu pihak terkait agar tidak  meminjam  uang  omshet  untuk  membeli  barang  karena patty  cash habis.  Melalui  hasil  sistem  ini pengguna  dapat  memprediksi  pengeluaran  dan  berapa  patty  cash  yang  harus  diambil  untuk  keperluan  bulan berikutnya secara optimal.

## II. KAJIAN PUSTAKA
1. TEORI
A. Metode Least Square (Kuadrat kecil)
Menurut Muhammad Sadli dkk (2017), Metode Least Square adalah suatu metode yang banyak digunakan secara  luas  untuk  menentukan  persamaan  trend  data.  Dimana  untuk  permalan  dibutuhkan  data  dari  masa lampau  untuk  mendapatkan  prediksi  dimasa  yang  akan  datang.  Metode  ini  dibagi  menjadi  dua  kasus,  yaitu kasus data genab dan ganjil [1]. Contoh perhitungan seperti dibawah ini :
Tabel 1 contoh perhitungan Least Square
No Bulan Y X XY X^2 1 April (2018) 14883270 -21 -312548670 441 2 Mei (2018) 15650300 -19 -297355700 361 3 Juni (2018) 26963350 -17 -458376950 289 4 Juli (2018) 19442050 -15 -291630750 225 5 Agustus (2018) 16738000 -13 -217594000 169 6 September (2018) 14445875 -11 -158904625 121 7 Oktober (2018) 10154200 -9 -91387800 81 8 November (2018) 16122050 -7 -112854350 49 9 Desember (2018) 16729395 -5 -83646975 25 10 Januari (2019) 12973500 -3 -38920500 9 Jumlah 10 164101990 0 -93996440 330 Rumus persamaan least square
Yn =    α  + (b.x)
Keterangan : Yn : Peramalan berikutnya : Bilangan konstant
: Koefisien kecenderungan garis trend
: waktu/ periode yang akan diramal
Diketahui bahwa
α : ∑ y/n α :  164101990/10 α : 16410199
b : ∑ (xy/x 2 ) b : -93996440/330 b : -284837,70
x : 11
Jadi Yn = α  + (b.x)
Yn = 16410199 + (-284837,70 X 11)
Yn = 13.276.984
Dari perhitungan diatas dapat disimpulkan bahwa hasil prediksi patty cash bulan februari 2019 Rp. 13.276.984

## B. Patty Cash
Menurut Rahmawati (2013) dalam Dita (2016) patty cash adalah biaya yang telah disiapkan untuk membiayai  pengeluaran-pengeluaran  yang  tidak  direncanakan  bagi  sebuah  organisasi  atau prusahaan.

## C. MAPE (Mean Absolute Percent Error)
Menurut  sidika  (2019) Mean  Absolute  Percent  Error adalah  Perhitungan  yang  digunakan  untuk menghitung  rata-rata  kesalahan  mutlak  dalam  periode  tertentu  yang  dikalikan  100%    agar menghasilkan prosentase.
Dengan rumus sebagai berikut :
Keterangan :
At = Nilai aktual pada data t
Ft = Nilai Peramalan pada data t
n = Jumlah Periode data
Semakin rendah hasil MAPE semakin baik model peramalan yang di terapkan, untuk pengukuran hasil MAPE terdapat range nilai, seperti tabel 2.

## Tabel 2 Range Nilai MAPE
Nilai Arti 10% Kemampuan Peramalan Sangat Baik 10-20% Kemampuan Peramalan Baik 20-50% Kemampuan Peramalan Cukup 50% Kemampuan Peramalan Buruk
Sumber : M. Azman Maricar (2019)
D. Pengujian langsung ( black box ) Beta
Pengujian yang ditujukan kepada admin dan user bertujuan untuk memeriksa apakah sistem sudah berjalan sesui dengan yang diharapkan dan kinerja antar komponen yang telah diimplementasikan sistem telah berjalan dengan baik

## E. Jank Jank Wings Blitar
Nama  Jank  Jank  berasal  dari  bahasa    dari  bahasa  sunda  “Jang”,  yang  memiliki  arti  “sayap”, Jank  Jank  Wings  adalah  rumah  makan  cepat  saji  yang  berfokus  pada  sayap,  terletaknya  di  Jl. Kalimantan no 18 A kelurahan Sananwetan Kota Blitar.

## 2. Penelitian Terdahulu
Penelitian  Muhammad  Sadli  dan  Safwandi  pada tahun  2017  yang  berjudul  “Implementasi  Sistem Cerdas Least  Square Dalam  Meramalkan  Pemenuhan  Kebutuhan  Stok  Listrik  di  Kota  Lhokseumawe”.  Penelitian tersebut  bertujuan memprediksi  kebutuhan listrik yang akan datang berdasarkan data kebutuhan listrik  masa lampau.  Hasil  dari  penelitian  ini  yang  pertama  dapat  mengimplementasikan  metode least  square dalam memprediksi kebutuhan listrik yang akan datang. Kedua variabel yang digunakan untuk peramalan dilihat dari beban  rumah  tangga,  industri,  publik  dan  komersial.  Perbedaan  penelitian  ini  Variabel  yang  diramalkan berdasarkan dilihat dari  beban rumah tangga, industri, publik dan komersil, sedangkan penelitian yang akan dilakukan berdasarkan dari kebutuhan operasional perusahaan. [1]
Penelitian  Danar  Putra  Pamungkas  pada  tahun  2016  yang  berjudul  “Implementasi  Metode Least  Square untuk  Prediksi  Penjualan  Tahu  Pong”.  Penelitian  tersebut  bertujuan  meramalkan  periode  penjualan  pada periode penjualan. Hasil  dari penelitian ini memprediksikan  penjualan tahu pong dengan menggunakan data sampel 1 bulan. Perbedaan penelitian ini hanya menggunakan data sampel 1 bulan sedangkan penelitian yang akan dilakukan menggunakan data sampel 2 tahun. [2]
Penelitian  Medyantiwi  Rahmawita  dan  Ilham  Fazri  pada  tahun  2018  yang  berjudul  “Aplikasi  Peramalan Penjualan  Obat  Menggunakan  Metode Least  Square di  Rumah  Sakit  Bhayangkara”.  Penelitian  tersebut bertujuan  menghitung  prediksi  penjualan  obat  di  periode  selanjutnya.  Hasil  dari  penelitian  ini  menghitung stok  barang  yang  terjual.  Kedua  meramalkan  hasil  penjualan  obat  berdasarkan  penjualan  obat  sebelumnya. Perbedaan penelitian ini menghitung stok barang sedangkan penelitian yang dilakukan patty cash . [3]
III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bab  ini  membahas  mengenai  proses  perancangan  aplikasi  web  yang  meramalkan  pengeluaran patty cash berdasarkan  pengeluaran  sebelumnya  dengan  metode least  square .  Sebelum  membuat  sistem  sangat diperlukan  menentukan  masalah,  pengumpulan  data,  membangun  desain  dan  mengimplementasikan  ke sistem.

## 1. Pengumpulan data
Demi  terselesainya  penelitian  ini,  dibutuhkan  susunan  tahapan  kegiatan  atau  perencanaan  yang terstruktur dan tepat. Tahapan yang pertama yaitu observasi, dengan melihat dan melakukan proses
pengumpulan  data  pengeluaran  PTC (Patty  Cash) yang  dilakukan  perusahaan.  Tahap  kedua wawancara  untuk  mengumpulkan  data  sebagai  bahan  analisis  kebutuhan.  Ketiga  dokumentasi selagi  alat  mengumpulkan  data  dan  sumber  data.  Terakhir  adalah  studi  literatur  untuk mendapatkan bekal teori dan acuan untuk melakukan penelitian.
2. Model pengembangan
Metode  pengembangan  Research  and  Delevopment  (RD).  Peneliti  mengembangkan  sistem berupa web aplikasi dengan menggunakan proses pengembangan perangkat lunak waterfall .
Analisa Kebutuhan Desain Sistem Pengujian Sistem Implementasi Sistem Pemeliharaan Sistem
Gambar 1. Ilustrasi model waterfall
Penjelasan setiap tahap waterfall
A. Analisa kebutuhan Proses pengumpulan kebutuhan perangkat lunak yang dilakukan secara intensif untuk mengelompokan kebutuhan perangkat lunak seperti apa yang dibutuhkan oleh user .
B. Desain Sistem
Desain perangkat lunak adalah proses multi langkah yang fokus pada desain pembuatan program perangkat lunak termasuk struktur data, arsitektur perangkat lunak, representasi antar muka dan prosedur pengkodean. Tahap ini mentranslasi kebutuhan perangkat lunak dari tahap analisis kebutuhan ke representasi desain agar dapat diimplemetasikan menjadi program pada tahap selanjutnya. Desain perangkat lunak dari tahap ini juga perlu didokumentasikan.
C. Implementasi Sistem
Dari desain harus di implementasikan kedalam sistem, berupa pengkodean hingga menjadi suatu program/sistem.

## D. Pengujian Sistem
Pengujian berfokus pada perangkat lunak secara fungsional, logika dan memastikan bahwa semua bagian sudah diuji. Hal ini dilakukan untuk meminimalisir kesalahan / error dan memastikan keluaran yang dihasilakn sesuai dengan yang diinginkan.
E. Pemeliharaan Sistem
Tidak menutup kemungkinan sebuah perangkat lunak mengalami perubahan ketika sudah dikirimkan ke user . Perubahan ini terjadi adanya kesalahan yang muncul dan tidak terdekti saat pengujian atau perangkat lunak beadaptasi dilingkungan baru.

## 3. Perancangan sistem
Rancangan yang telah dibuat sebelum mengimplementasikan sistem ke dalam aplikasi

## 1) Flowchat sistem

## Gambar 2. Flowchat sistem
Flowchat sistem dimulai dengan menjalankan aplikasi dengan login, untuk masuk kedalam aplikasi, admin  perlu  memasukan username dan password .  Kemudian  setelah  itu  ada  proses  validasi,  jika username dan password sesuai maka akan lanjut ke halaman dashboaard , tetapi jika salah maka akan kembali  ke  halaman  sebelumnya.  Setelah  masuk  ke  halam dashboard ,  admin  bisa  memilih  menu.
Jika  admin  memilih  menu  memasukan  data  pengeluaran  barang,  maka  memasukan  tanggal,  bulan dan  tahun,  keterangan,  jumlah,  berat,  harga  dan  memilih  aksi.  Hasil  dari  memasukan  data  akan diperoleh /perhitungan Least Square , hasil laporan berbentuk pdf, maka proses dalam sistem selesai.

## F. Desain layout

## 1) Halaman hasil prediksi
Penjualan (y) x x^2 xy Bulan Hasil prediksi bulan berikutnya Gambar 3. halaman prediksi IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar 4 dibawah adalah hasil prediksi patty cash selama 22 bulan, prediksi bulan selanjutnya berdasarkan pengeluaran bulan sebelumnya, semakin banyak data yang digunakan semakin akurat pula hasil prediksi yang dihasilkan.
Gambar 4. Halaman Least Square
Dari hasil perhitungan diatas maka dapat disimpulkan bahwa peramalan atau prediksi pengeluaran bulan Februari  2020  sebesar  Rp.  15.158.465,  maka  harus  menyiapkan patty  cash sebesar  Rp.  15.158.465  untuk memenuhi pengeluaran dibulan februari 2020.
Untuk mengukur seberapa akurat prediksi yang dihasilkan penulis menggunakan pengujian MAPE (Mean Absolute  Percent  Error) merupakan  perhitungan  rat-rata  kesalahan  mutlak  ( absolute )  yang  berbentuk prosentase, dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Perhitungan pengujian MAPE
Bulan/Thn Jumlah MA(3) e^2 APE April (2018) 14883270 - - - Mei (2018) 15650300 - - - Juni (2018) 26963350 - - - Juli (2018) 19442050 19165640 76402488100 1% Agustus (2018) 16738000 20685233,33 15580650987778 24% September (2018) 14445875 21047800 43585413705625 46% Oktober (2018) 10154200 16875308,33 45173297228403 66% November (2018) 16122050 13779358,33 5488204245069 15% Desember (2018) 16729395 13574041,67 9956254658178 19% Januari (2019) 12973500 14335215 1854267741225 10% Februari (2019) 15350000 15274981,67 5627750336 0% Maret (2019) 15297000 15017631,67 78046665669 2% April (2019) 16903100 14540166,67 5583453937778 14% Mei (2019) 14710000 15850033,33 1299676001111 8% Juni (2019) 13824000 15636700 3285881290000 13% Juli (2019) 18332400 15145700 10155056890000 17% Agustus (2019) 16839500 15622133,33 1481981601111 7% September 16983900 16331966,67 425017071111 4% Oktober 12696500 17385266,67 21984532854445 37% November 15439270 15506633,33 4537818678 0% Desember (2019) 17770409 15039890 7455734009361 15% Januari (2020) 15976569 15302059,67 454962840754 4% N : 19 354224638 306115759,7 303% mape : 16%
Pengujian akurasi menggunakan MAPE :
(1)
MAPE =
MAPE = 16%
Berdasarkan  hasil  pengujian  MAPE  dapat  disimpulkan  bahwa  kemampuan  peramalan  Baik  dengan prosentase 16%, semakin rendah hasil dari MAPE semakin baik pula kemapuan peramalannya.

## V. KESIMPULAN
Tahap  awal  penelitian  ini  adalah  menentukan  permasalahan  yang  terdapat  pada  jank-jank  wings  Blitar yakni    transaksi  yang  dilakukan  masih  tertulis  pada  buku.  Hasil  dari  permasalahan  tersebut  peneliti medapatkan kebutuhan aplikasi yakni merancang flowchat, DFD dan ERD sebagai dasar pembuatan aplikasi. Implementasi aplikasi prediksi patty cash di jank-jank wings Blitar dibuat menggunakan bahasa pemrogaman PHP berbasis web browser dengan basis data MySQL sehingga mudah dipahami dan digunakan. Aplikasi  prediksi patty  cash di  jank  jank  wings  menggunakan  metode least  square telah  teruji  tingkat kegunaanya  oleh  kapten  dan  karyawan  dan  pengujian  MAPE.  Hasil  dari  kuisioner  menunjukan  bahwa responden sangat setuju akan kegunaan dan keakuratan aplikasi. Hasil dari pengujian MAPE ( Mean Absolute Percent  Error ) menunjukan hasil  16%, berdasarkan tabel  range 2 16% masuk ke nilai 10-20% tergolong  ke kategori baik, jadi kemampuan peramalan menggunakan metode Least Square Baik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis menyampaikan banyak-banyak terimakasih kepada Allah Swt karena telah memberikan kesehatan jasmani  ataupun  rohani  dan  kekuatan  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini.  Dosen  pembimbing  saya  Yuris Permana,  S.T.,  M.M.T.  Kedua  orang  tua  penulis  yang  telah  memberikan  dukungan  moral  dan  meteril  serta doa yang sangat berarti bagi penulis. Ahmad Eko Jazuli yang telah bersedia menemani, memberikan motivasi dan bersedia membantu terselesainya penelitian ini. Seluruh dosen dan teman TI angkatan 2016 yang banyak memberikan dukungan dan masukan untuk terselesainya penelitian ini.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Muhammad  S,  dkk,  “Implementasi  Sistem  Cerdas  Least  Square    Dalam  Meramalkan  Pemenuhan Kebutuhan  Stok Listrik Di Kota Lhokseumawe” Jurnal Ecotipe Vol 4.2, Oktober 2017.
[2] Danar P. P., “Implementasi  Metode Least  Square Untuk Prediksi Penjualan Tahu Pong” Jurnal Ilmiah NERO Vol.2.2, 2016.
[3] Medyantiwi  R.,  Ilham  F,  “Aplikasi  Peramalan  Penjualan  Obat  Menggunakan  Metode  Least  Squaredi Rumah  Sakit  Bhayangkara”  Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem  Informasi,  Vol.  4.2, Agustus 2018.
[4] Mochamad A. M., “Analisa Perbandingan Nilai Akurasi  Moving  Average dan Exponential  Smoothing untuk Sistem Peramalan Pendapatan pada Perusahaan XYZ”  Jurnal Sistem Informatika Vol. 13.2, Mei 2019.
[5] Bossarito P., Mochamad T. F., Satri H. W, “Prediksi Jumlah Kebutuhan Pemakaian Air Menggunakan Metode Exponential Smoothing  (Studi Kasus : PDAM Kota Malang)” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 2.11, November 2018.