## PERANCANGAN APLIKASI FORECASTING PENJUALAN PRODUK SNACK OPAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE
1) Rahma Farah Ningrum, 2) Robert Yonanda
1,2 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik PLN Menara PLN, Jl. Lingkar Luar Barat Duri Kosambi, Cengkareng Jakarta Barat 11750 Email: rahmafarah@sttpln.ac.id 1) , yonandarobert@gmail.com 2)

## Abstract
Forecasting of product sales for the next month or year is not easy, to be supported by data that is complete and accurate. This research was conducted a case study on PT. Sumber Selera Makmur which was known as the first company  to  produce  a  snack  product  OPAK  in  a  variety  of  flavors,  so  PT.  Sumber  Selera  Makmur  can monopolize the market snacks / snack made from OPAK. To deal with sales to match the target company, it is necessary  to  an  application  forecasting  of  sales.  One  method  that  can  be  used  in  forecasting  is  Least  Square. Least Square method or a simple regression analysis is an effective and simple approach to measure the average change  in  the  dependent  variable  that  is  related  to  the  increase  in  the  number  of  units  of  one  or  more independent variables. This application is built using Waterfall development system with VB.Net programming language and MySQL as its database.
Keywords: Applications, Forecasting, Least Square, Waterfall, VB.Net

## Abstrak
Meramalkan (forecasting) penjualan produk untuk bulan atau tahun berikutnya tidaklah mudah, harus didukung dengan  data-data  yang  lengkap  dan  akurat.  Penelitian  ini  dilakukan  studi  kasus  pada  PT.  Sumber  Selera Makmur  yang  diketahui  merupakan  perusahaan  pertama  yang  memproduksi  produk  snack  jenis  opak  dalam berbagai rasa, sehingga PT. Sumber Selera Makmur dapat memonopoli pasar makanan ringan/snack berbahan dasar  opak.  Untuk  menangani  masalah  penjualan  agar  sesuai  target  perusahaan,  maka  diperlukan  adanya sebuah aplikasi peramalan (forecasting) penjualan. Salah satu metode yang dapat digunakan  pada forecasting adalah  Least  Square.  Least  Square  Method  (metode  kuadrat  terkecil)  atau  analisis  regresi  sederhana merupakan  pendekatan  yang  efektif  dan  sederhana  untuk  mengukur  rata-rata  perubahan  variabel  dependen yang berkaitan dengan kenaikan unit dalam jumlah satu atau lebih variabel independen.  Aplikasi ini dibangun dengan  menggunakan  metode  pengembangan  sistem  Waterfall  dengan  bahasa  program  VB.Net  dan  MySql sebagai basis datanya.
Kata kunci : Aplikasi, Forecasting, Least Square, Waterfall, VB.Net
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
PT.  Sumber  Selera  Makmur  merupakan sebuah  perusahaan  satu  grup  dengan  PT.  Sumber Es  Makmur  yang  bergerak  di  bidang  pangan  yang memproduksi produk makanan ringan. PT. Sumber Selera  Makmur  sendiri  baru  memulai  bisinis  di bidang makanan ringan pada tahun 2014. Salah satu produk  makanan  ringan  yang  di  produksi  oleh  PT. Sumber  Selera  Makmur  bernama  snack  opak mboksubur.  PT.  Sumber  Selera  Makmur  juga  di ketahui  merupakan  perusahaan  pertama  yang memproduksi  produk  snack  jenis  opak  dalam kemasan  dan  berbagai  rasa.  Hal  ini  di  ketahui berdasarkan  berbagai  survey  lapangan  yang  di lakukan oleh karyawan di beberapa market maupun tempat penjualan makanan ringan lainnya. Sehingga  PT.  Sumber  Selera  Makmur  dapat memonopoli pasar makanan ringan/snack berbahan
dasar  opak.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan peningkatan  penjualan  produk  selama  1  tahun terakhir.  Sehingga  dilihat  dari  berbagai  sisi  PT. Sumber Selera Makmur berpotensi dalam menyerap konsumen lebih banyak dari tahun ke tahun.
Dengan  peningkatan  penjualan  produk  yang terus  terjadi,  diperlukan  aplikasi forecasting berkaitan  dengan  perkiraaan  jumlah  penjualan produk  untuk  periode  yang  akan  datang.  Sehingga tidak  mengalami  kekurangan  ataupun  kelebihan stok produk di gudang yang berakibat kerugian bagi perusahaan.
Peramalan (forecasting) merupakan alat bantu yang  penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan efisien  khususnya  dalam  bidang  ekonomi.  Dalam organisasi  modern  mengetahui  keadaan  yang  akan datang  tidak  saja  penting  untuk  melihat  yang  baik atau  buruk  tetapi  juga  bertujuan  untuk  melakukan persiapan peramalan (Rambe, 2014).
1.2 Rumusan Masalah
Rumusan masalah pada penulisan ini adalah :
1) Bagaimana  memprediksi  jumlah  penjualan produk  snack  opak  mboksubur  ukuran  320gr yang  akan  terjual  pada  periode  1  tahun  yang akan datang ?
2) Bagaimana  penerapan  metode  Least  Square untuk  meramalkan  jumlah  penjualan  produk snack opak mboksubur ukuran 320gr ?
3) Bagaimana merancang sistem aplikasi forecasting  penjualan  produk  snack  Opak Mboksubur ukuran 320gr dengan menggunakan metode Least Square ?

## 1.3 Tujuan Penelitian
Penulisan ini bertujuan untuk :
1) Memprediksi penjualan snack opak mboksubur  ukuran  320gr  pada  PT.  Sumber Selera  Makmur dengan  menggunakan  metode Least Square berdasarkan data penjualan pada periode Januari 2015 – Desember 2015
2) Menghasilkan  perkiraan  jumlah  produk  yang akan  terjual  untuk  periode  1  tahun  yang  akan datang  dengan  menerapkan  metode  Least Square  pada  forecasting  penjualan  di  PT. Sumber Selera Makmur.
3) Menghasilkan  perkiraan  total  pendapatan  dan keuntungan dari hasil perkiraan jumlah produk yang  akan  terjual  untuk  periode  1  tahun  yang akan datang dengan menerapkan metode Least Square  pada  forecasting  penjualan  di  PT. Sumber Selera Makmur.
4) Merancang sistem aplikasi forecasting penjualan  produk  Snack  Opak  Mboksubur pada  PT.  Sumber  Selera  Makmur  dengan menggunakan metode Least Square.
2. LANDASAN TEORI
2.1   Forecasting (Peramalan)
Peramalan dapat digunakan
untuk menganalisa  pola  dari  data  masa  lalu  dalam memprediksi  kebutuhan  yang  diperlukan  di  masa yang  akan  datang,  sehingga  dapat  memberikan proyeksi permintaan yang sistematis. Ada beberapa definisi peramalan (forecasting) antara lain:
Menurut  Murahartawaty  (2009),  peramalan (forecasting)  merupakan  bagian  vital  bagi  setiap organisasi  bisnis  dan  untuk  setiap  pengambilan keputusan  manajemen  yang  sangat  signifikan. Peramalan  menjadi  dasar  bagi  perencanaan  jangka panjang  perusahaan.  Menurut  Hasibuan  (2011), metode peramalan adalah suatu cara memperkirakan atau mengestimasi
secara
kuantitatif  maupun  kualitatif  apa  yang  terjadi  pada masa  depan  berdasarkan  data  yang  relevan  pada masa lalu. (Djie, 2013)
Menurut Gaspersz (2004), aktivitas peramalan merupakan  suatu  fungsi  bisnis  yang  berusaha memperkirakan permintaan dan penggunaan produk  sehingga  produk-produk  itu  dapat  dibuat dalam  kuantitas  yang  tepat.  Dengan  demikian peramalan  merupakan  suatu  dugaan  terhadap permintaan  yang  akan  datang  berdasarkan  pada beberapa variabel peramal, sering berdasarkan data deret waktu historis.
Menurut  Sofjan  Assauri  (1993),  peramalan merupakan  seni  dan  ilmu  dalam  memprediksikan kejadian  yang  mungkin  dihadapi  pada  masa  yang akan  datang.  Dengan  digunakannya  peralatan metode-metode  peramalan  maka  akan  memberikan hasil  peramalan  yang  lebih  dapat  dipercaya ketetapannya.  Oleh  karena  masing-masing  metode peramalan  berbeda-beda,  maka  penggunaannya harus  hati-hati  terutama  dalam  pemilihan  metode untuk penggunaan dalam kasus tertentu.

## 2.3 Regresi Linier Sederhana (Least Square)
Regresi  linier  mempunyai  persamaan  yang disebut  sebagai  persamaan  regresi.  Persamaan regresi  mengekspresikan  hubungan  linier  antara variabel  tergantung  /  variabel  kriteria  yang  diberi simbol Y dan salah satu atau lebih variabel bebas / prediktor yang diberi simbol X jika hanya ada satu prediktor  dan  X1,  X2  sampai  dengan  Xk,  jika terdapat  lebih  dari  satu  prediktor).  Persamaan regresi  akan  terlihat  seperti  di  bawah  ini:  Untuk persamaan  regresi  dimana  Y  merupakan  nilai  yang diprediksi, maka persamaannya ialah:
Y = a + β1X1 (untuk regresi linier sederhana)
Y = a + β1X1 + β2X2 + … + βkXk (untuk regresi linier berganda) Untuk persamaan regresi dimana Y merupakan  nilai  sebenarnya  (observasi),  maka persamaan  menyertakan  kesalahan  (error  term  / residual) akan menjadi:
Y = a + β1X1 + e (untuk regresi linier sederhana) Y  =  a  +  β1X1  +  β2X2  +  …  +  βkXk  +  e  (untuk regresi linier berganda)
Dimana:  X:  merupakan  nilai  sebenarnya  suatu kasus  (data)  β:  merupakan  koefesien  regresi  jika hanya  ada  satu  prediktor  dan  koefesien  regresi parsial  jika  terdapat  lebih  dari  satu  prediktor.  Nilai ini  juga  mewakili  mewakili  koefesien  regresi  baku (standardized)  dan  koefesien  regresi  tidak  baku (unstandardized).  Koefesien  regresi  ini  merupakan jumlah  perubahan  yang  terjadi  pada  Y  yang disebabkan  oleh  perubahan  nilai  X.  Untuk menghitung  perubahan  ini  dapat  dilakukan  dengan cara  mengkalikan  nilai  prediktor  sebenarnya (observasi)  untuk  kasus  (data)  tertentu  dengan koefesien  regresi  prediktor  tersebut.  a:  merupakan
intercept  yang  merupakan  nilai  Y  saat  nilai prediktor sebesar nol.
Least  Square  Method (metode  kuadrat terkecil)  atau  analisis  regresi  sederhana  merupakan pendekatan  yang  efektif  dan  sederhana  untuk mengukur  rata-rata  perubahan  variabel  dependen yang berkaitan dengan kenaikan unit dalam jumlah satu  atau  lebih  variabel  independen.  Metode  ini menganggap  bahwa  hubungan  antara  biaya  dengan volume  kegiatan  berbentuk  hubungan  garis  lurus dengan  persamaan  garis  regresi  y=a+bx,  dimana  y merupakan  variabel  bebas  (dependent  variable) yaitu  variabel  yang  perubahannya  ditentukan  oleh perubahan pada variabel x yang merupakan variabel bebas (independent variable). Variabel y menunjukkan  biaya,  sedangkan  x  menunjukkan volume kegiatan.
Metode  Kuadrat  Terkecil  atau  Least  Square Method  digunakan  untuk  menentukan  hubungan linear  yang  terbaik  dengan  cara  meminimalkan jumlah  eror  kuadrat  data  yang  dihasilkan  oleh fungsi  matematika.  Rumus  persamaan  garis  linier yang digunakan adalah :
y = a + bx Dengan : y = variabel nilai tren a = nilai konstanta saat t sama dengan 0 b = parameter x = variabel waktu Untuk  mencari  nilai  konstanta  (a)  digunakan rumus : a = Σy / Σn Dengan  n  sebagai  jumlah  data  yang  di gunakan.
Untuk  mencari  nilai  parameter  (b)  digunakan rumus :
a = Σxy2 / Σx2

## 2.4 Tinjauan Studi
Beberapa  penelitian  yang  pernah  dilakukan dengan metode Least Square antara lain:
1) “Perancangan Aplikasi Peramalan Produksi
Bahan  Baku  Produksi Tepung  Tapioka Pada PT. HUTAHAEAN Dengan Menggunakan Metode Least Square
(Monika,  2014).  Penelitian  ini  membahas tentang  pembuatan  aplikasi  yang  mampu menunjukkan jumlah permintaan tepung tapioka.
2) “Sistem  Aplikasi  Peramalan  Penjualan Elektronik  Pada  Toko  Nasional  Elektronik Kabanjahe  Dengan  Menggunakan  Metode
Autogressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA) (Melly, 2014). Dalam penelitian ini membahas  tentang,  pembuatan  aplikasi  yang dapat  memberikan  informasi  mengenai  jumlah
penjualan  yang  mungkin  terjadi  pada  periode selanjutnya.
3) “ Analisa  Prediksi  Jumlah  Penjualan  Tiket Menggunakan Metode
Autoagressive
Integrated  Moving  Average  (ARIMA)  Pada PT. Charisma Rasa Sayang Holidays Medan (Chairunnisa,  2015).  Dalam  penelitiannya, mengaplikasikan tools SPSS (Statistical Product  and  Service  Solution)  versi  15.0  yang di  terapkan  dengan  metode  arima  untuk memprediksi  penjualan  tiket  pada  tahun  2015. Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan, penerapan  model  ARIMA  dengan  data  jumlah penjualan  tiket  tour  di  PT.  Charisma  Rasa Sayang  Holidays  dari  April  2010  sampai dengan  Agustus  2014  dapat  disimpulkan bahwa  data  jumlah  tiket  sudah  stasioner  tidak perlu dilakukan proses
pembedaan (differencing ). 4) “Perancangan Aplikasi Peramalan Persediaan  Obat  Obatan  Menggunakan
Metode Least Square (Studi Kasus : Apotik Mutiara  Hati) (Ihsan,  2014).  Dalam  aplikasi yang  di  buat,  terdapat  3  proses  yaitu  proses pengolahan data obat dan penjualan dan proses peramalan.  Data  obat  yang  digunakan  dalam analisis peramalan ini disampling dari keseluruhan  obat  yang  ada,  dengan  sampling sebanyak  40  item.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  dapat  memberikan  hasil  peramalan penjualan  obat  di  periode  yang  akan  datang berdasarkan data penjualan pada tahun sebelumnya.  Aplikasi  ini  dapat  menampilkan hasil  peramalan  penjualan  obat  pada  tahun berikutnya berdasarkan kode produk. Sehingga hasil peramalan yang di berikan lebih spesifik.

## 2.5 Kerangka Pemikiran
Secara umum, pemikiran dalam penulisan  ini  tersaji  dalam  diagram  alir kerangka  pemikiran  dibawah  ini.  Diagram tersebut  memperlihatkan  tahap-tahap  proses penelitian yang harus dilakukan.
Indonesia Gambar 2.1 Kerangka Pemikiran Kerangka pemikiran di atas
menggambarkan  proses  perancangan  aplikasi forecasting penjualan  produk snack opak mboksubur ukuran 320gr. Tahap – tahap pada penelitian  ini  di  awali  dengan  menganalisis sistem  berjalan  lalu  dilanjutkan  dengan pembuatan  sistem  yang  diusulkan.  Serta meliputi analisa terhadap data primer penjualan  yang  dibutuhkan,  kemudian  analisa terhadap kebutuhan perangkat
keras (hardware)  maupun  kebutuhan  perangkat lunak  (software)  untuk  melakukan  proses penelitian.  Tahap  selanjutnya  adalah  tahap pengumpulan data,
yaitu
dengan menggunakan data primer penjualan, observasi lapangan dan studi pustaka.
Setelah  melakukan  proses  pengumpulan data, tahap selanjutnya adalah dengan melakukan  perancangan  yang  di  mulai  dari perancangan  diagram  UML.  Diagram  UML yang  di  rancang  adalah use  case  diagram , activity diagram, sequence diagram dan class diagram. Kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap perancangan database dan interface sistem aplikasi. Selanjutnya melakukan tahap coding, testing dan tahap terakhir adalah maintenance sistem  atau  perawatan  agar  aplikasi  yang dibuat tidak mengalami bug ataupun error.
3. METODE PENELITIAN
3.1   Metode Pengumpulan Data Dalam  penulisan  ini,  data  di  kumpulkan dari  PT.  Sumber  Selera  Makmur  dengan menggunakan  data  primer  penjualan  produk snack opak  mboksubur  ukuran  320gr  pada periode  tahun  2015.  Data  primer  penjualan
tersebut  terdiri  dari  data  penjulan  per  bulan dengan  tiap  distributor  daerah  penjualan  dan terdiri  dari  4  rasa,  yaitu  balado,  sapi panggang, original dan jagung bakar.
Jumlah  distributor  yang  bekerja  sama dengan PT. Sumber Selera Makmur berjumlah 26  distributor  yang  berada  pada  masing- masing  daerah  pemasaran.  Satu  distributor bertanggung jawab atas satu daerah pemasaran.  Daerah  yang  masuk  kedalam wilayah pemasaran penjualan produk dari PT. Sumber  Selera  Makmur  meliputi  daerah seperti  :  Bandung,  Bangka,  Batam,  Blora, Bogor, Ciamis, Cimanggis, Ciranjang, Cirebon,  Daan  Mogot,  Jambi,  Jatibarang, Joglo, Klari, Lampung, Padalarang, Pekalongan, Pulogadung, Rawa Buaya, Serang,  Solo,  Subang,  Sukabumi,  Tangerang dan Tegal.
3.2   Perancangan Penelitian (Use Case Diagram)
Perancangan awal dibuat  ke dalam bentuk diagram use case untuk menjelaskan gambaran  sistem  dan  aktor  yang  terlibat secara  keseluruhan.  Komponen use  case terdiri dari : Aktor, Use Case dan Relation . Use  Case diagram  Aplikasi Forecasting Penjualan  Produk Snack Opak  Mboksubur Ukuran  320gr  dapat  dilihat  pada  gambar  3.1 dibawah ini :
Gambar 3.1 Use Case Diagram Aplikasi Forecasting Penjualan 3.3 Teknik Analisis Komponen yang digunakan pada forecasting  ini  adalah  data  primer  penjualan produk snack opak  mboksubur  ukuran  320gr pada  periode  Januari  2015  sampai  dengan Desember 2015.
Dilihat dari data primer yang diterima oleh penulis,  data  penjualan  produk snack opak mboksubur pada periode tahun 2015 mengalami  peningkatan  setiap  bulannya.  Hal
tersebut  dapat  dilihat  pada  grafik polygon berikut :
Gambar 3.2 Grafik Polygon Total Data Penjualan Produk Snack Opak Mboksubur Ukuran 320gr Tahun 2015
Dikarenakan  sampel  data  cukup  banyak, penulis  hanya  akan  mengkaji  data  penjualan produk  snack  opak  mboksubur  ukuran  320gr pada  distributor  CMS  di  wilayah  Tangerang dengan rasa balado. Berikut ini adalah sampel data  penjualan  produk  yang  di  kaji  pada sistem yang akan dibangun. Berikut ini adalah sampe data penjualan untuk rasa balado.
Tabel 3.1 Data Penjualan Produk Rasa Balado Tahun 2015 No. Bulan Penjualan (Karton) 1 Januari 900 2 Februari 1000 3 Maret 950 4 April 950 5 Mei 1200 6 Juni 1000 7 Juli 1000 8 Agustus 950 9 September 900 10 Oktober 900 11 November 1000 12 Desember 1100 Σ 11850 Dari  sampel  data  penjualan  produk snack opak mboksubur ukuran 320gr pada distributor  CMS  wilayah  Tangerang  rasa
balado pada periode Januari 2015 – Desember 2015  diatas,  maka  Forecasting  penjualan produk  dengan  metode Least  Square yang diperoleh  PT  Sumber  Selera  Makmur  pada periode  Januari  2016  –  Desember  2016,  serta harga penjualan dan keuntungan yang diperoleh dapat dihitung sebagai berikut.
Tabel 3.2 Tabulasi Data Penjualan Produk Dengan Metode Least Square No. Bulan Penjualan (Karton) (Y) X X 2 XY 1 Januari 900 -11 121 -9,900 2 Februari 1000 -9 81 -9,000 3 Maret 950 -7 49 -6,650 4 April 950 -5 25 -4,750 5 Mei 1200 -3 9 -3,600 6 Juni 1000 -1 1 -1,000 7 Juli 1000 1 1 1,000 8 Agustus 950 3 9 2,850 9 September 900 5 25 4,500 10 Oktober 900 7 49 6,300 11 November 1000 9 81 9,000 12 Desember 1100 11 121  12,100 Σ 11850 0 572 850
1) Perhitungan forecasting penjualan produk snack opak  mboksubur  rasa  balado  dengan  metode Least  Square, serta harga penjualan produk dan keuntungan pada periode Januari 2016.
a =    ΣY/n  = 11850/12  = 987,5 b =ΣXY/X^2  = 850/572  = 1,47
y = a + b(x) = 987,5 + 1,47(13) = 1007 Harga jual per karton = 42500 Total harga Penjualan = y * 42500 = 1007 * 42500 = Rp 42.789.773,00 Harga modal per karton = 27500 Total harga modal = y * 27500 = 1007 * 27500 = Rp 27.687.500,00 Keuntungan = harga jual – harga modal
=  42789773 – 27687500 = Rp 15.102.273,00
2) Perhitungan  forecasting  penjualan  produk snack  opak  mboksubur  rasa  balado  dengan metode  Least  Square,  serta  harga  penjualan
- 20,000 40,000 60,000 80,000 100,000 JA N UA R I 2015 FE BR UA R I MA R ET A PR IL ME I JUN I JUL I
A G US TUS
SE PT EMBE R O KT O BE R N O V EMBE R
DE SE MBE R

## SALES PERFORMANCE
produk dan keuntungan pada periode Februari 2016.
a =    ΣY/n  = 11850/12  = 987,5 b =ΣXY/X^2  = 850/572  = 1,47 y = a + b(x) = 987,5 + 1,47(15) = 1010 Harga jual per karton = 42500 Total harga Penjualan = y * 42500 = 1010 * 42500 = Rp 42.916.084,00 Harga modal per karton = 27500 Total harga modal = y * 27500 = 1010 * 27500 = Rp 27.769.231,00
Keuntungan = harga jual – harga modal = 42916084 – 27769231
= Rp 15.146.853,00

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil
Hasil perancangan
Aplikasi Forecasting Penjualan  Produk Snack Opak  Mboksubur  Ukuran 320gr  diimplementasikan  menggunakan  bahasa pemograman  Visual  Studio  2010  dan  MySQL. Berikut  adalah  implementasi  dari  sistem  secara keseluruhan.

## 4.1.1. Hasil Rancangan Aplikasi
Gambar 4.1 Desain Arsitektur Sistem
Gambar  4.1  menjelaskan  desain  arsitektur sistem  Aplikasi Forecasting Penjualan  Produk Snack  Opak  Mboksubur  Ukuran  320gr.  Aplikasi tersebut  dapat  diakses  oleh  administrator.  Metode forecasting Least Square diimplementasikan kedalam  aplikasi  untuk  menghitung  perkiraan penjualan  produk  pada  periode  tahun  2016  dengan menggunakan  data  pada  tahun  2015.  Berikut  ini adalah gambaran dan penjelasan kegunaan aplikasi:
1) Tampilan Form Login

## Gambar 4.2 Tampilan Form Login
Gambar  4.2  merupakan  tampilan  form login . Proses login dilakukan  dengan  cara  menginput username dan password . User yang  dapat login adalah  admin  yang  telah  terdaftar  sebagai administrator bidang marketing .
2) Tampilan Form Main Menu
Gambar 4.3 Tampilan Form Main Menu
Gambar  4.3  merupakan  tampilan  form  menu utama  saat  admin  berhasil  melakukan  login.  Form menu  utama  digunakan  oleh  admin  untuk mengakses  beberapa  fitur  yang  ada  di  Aplikasi
Forecasting Penjualan Produk Snack Opak Mboksubur  Ukuran  320gr.  Contoh  fitur  yang terdapat  pada  aplikasi  ini  adalah  untuk  menginput data  admin,  data  distributor,  data  produk,  data order, data detail order dll.

## 3) Tampilan Form Forecasting
Gambar 4.4 Tampilan Form Forecasting Gambar 4.4 merupakan tampilan form forecasting .  Form  data forecasting digunakan  oleh admin  untuk  menghitung forecasting penjualan produk snack opak  mboksubur  serta  menghitung hasil rupiah penjualan, modal yang dibutuhkan dan hasil  keuntungan  yang  didapatkan  pada  Aplikasi
Forecasting Penjualan Produk Snack Opak Mboksubur Ukuran 320gr. 4) Tampilan Form Laporan Perkiraan Penjualan Daerah Gambar 4.5 Tampilan Form Laporan
Perkiraan Penjualan Daerah
Gambar  4.5  merupakan  tampilan  form  laporan perkiraan data penjualan berdasarkan daerah. Form laporan  perkiraan  data  penjualan  daerah  digunakan oleh  admin  untuk  menampilkan  laporan  data  hasil forecasting dalam bentuk grafik, lalu pada form ini juga  terdapat  fitur  untuk  menampilkan  data  aktual penjualan  produk  dalam  bentuk  grafik  yang berfungsi  untuk  membandingkan  dengan  data  hasil forecasting pada  Aplikasi  Forecasting  Penjualan Produk Snack Opak Mboksubur Ukuran 320gr.
5) Tampilan Form Laporan Perkiraan Penjualan Summarize Gambar 4.6 Tampilan Form Laporan
Perkiraan Penjualan Summarize
Gambar  4.6  merupakan  tampilan  form  laporan summarize perkiraan  data  penjualan  produk  snack opak  mboksubur  ukuran  320gr.  Form  laporan perkiraan  summarize  penjualan  digunakan  oleh admin  untuk  menampilkan  laporan  data  hasil forecasting dalam  bentuk  grafik  per  periode  satu tahun  pada  Aplikasi Forecasting Penjualan  Produk Snack Opak Mboksubur Ukuran 320gr.
4.2 Pembahasan
Pembahasan  merupakan  suatu  penjelasan tentang  pengolahan  data  dan  interprestasinya,  baik dalam bentuk diskriptif ataupun penarikan inferensinya.  Memaparkan  perlakuan  data  atau fenomena  dalam  tahapan-tahapan  analisis  dengan tata cara (metode/teknik) tertentu, yang selanjutnya
diinterpretasikan (ditafsirkan) sesuai dengan konsepsi  dan  teori  yang  dipakai  dalam  rangka pencapaian tujuan penelitian. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan  data  primer  penjualan  produk snack opak  mboksubur  ukuran  320gr  dari  PT.  Sumber Selera  Makmur.  Aplikasi  Forecasting  Penjulan Snack Opak Mboksubur ukuran 320gr ini dirancang untuk  membantu  perusahaan  dalam  memprediksi perkiraan penjualan yang terjadi pada periode tahun berikutnya  yaitu  tahun  2016.  Apakah  penjualan untuk  tahun  2016  akan  mengalami  kenaikan  atau penurunan quantity produk. Dikarenakan selama ini PT.  Sumber  Selera  Makmur  dalam  memprediksi perkiraan  penjulan  produk  tersebut  untuk  periode sebelumnya  hanya  menggunakan  perhitungan kasar, tidak dengan menggunakan metode forecasting yang ada. Proses forecasting yang terdapat  pada
Aplikasi Forecasting Penjulan Snack Opak Mboksubur  ukuran  320gr  ini  harus  menggunakan data  yang  sudah  terinput  di  dalam database . Sehingga  pada  aplikasi  ini,  sebelum  melakukan proses forecasting ,  proses  yang  harus  dilakukan adalah  dengan  menginput  data  distributor,  data produk,  data  order  dan  data  detail  order  guna sebagai  variabel  data  periodek  sebelumnya  dalam penggunaan metode Least Square.
Metode forecasting Least Square ini digunakan  karena  data  yang  diperoleh  penulis hanya  berupa  data  penjualan  selama  periode  satu tahun  dan  tujuan forecasting juga  melakukan perhitungan forecasting untuk  periode  satu  tahun berikutnya.  Tujuan  tersebut  merupakan  tujuan jangka  menengah,  untuk  metode Least  Square ini sendiri efektif untuk perhitungan forecasting jangka pendek  sampai  jangka  panjang.  Untuk  jangka menengah sendiri berkisar antara periode tiga bulan sampai hitungan satu tahun.
Kelebihan  yang  dimiliki  oleh  Aplikasi Forecasting Penjulan Snack Opak  Mboksubur ukuran  320gr  ini  adalah  dapat  menghitung perkiraan penjulan produk per bulan dan berdasarkan daerah penjualan yang di lakukan oleh distributor-distributor  dalam  periode  tahun  2016 dan  dapat  dibandingkan  langsung  dengan  data aktual  penjualan  yang  ada  dalam  bentuk  grafik. Selain  dapat  menghitung  perkiraan  penjualan berdasarkan  daerah  penjualan,  aplikasi  ini  dapat melaporkan  perkiraan  penjualan  secara summarize atau  secara  keseluruhan  dari  tiap  distributor  pada masing-masing daerah yang berupa grafik.

## 4.3 Implementasi Aplikasi
Berdasarkan hasil uji coba, maka dapat dilihat bahwa Aplikasi Forecasting Penjualan Snack Opak Mboksubur  Ukuran  320gr  ini  dapat  membantu  PT.
Indonesia Sumber Selera Makmur dalam mengetahui
perkiraan penjualan produk pada periode berikutnya  yaitu  tahun  2016  dengan  metode forecasting yang ada.
Keuntungan  atau  kelebihan  yang  dapat diperoleh jika menggunakan aplikasi ini diantaranya adalah sebagai berikut :
1) PT. Sumber Selera Makmur dapat mengetahui jumlah perkiraan produk snack opak mboksubur  ukuran  320gr  pada  periode berikutnya berdasarkan daerah pasar penjualan  produk  sehingga  dapat  diketahui daerah  mana  saja  yang  penjualannya  rendah maupun tinggi.
2) Perkiraan  penjualan  yang  dihasilkan  juga dapat berdasarkan kategori atau rasa, sehingga dapat  diketahui  rasa  mana  yang  menjadi favorit konsumen.
3) Hasil rupiah penjualan, modal yang diperlukan  dan  keuntungan  yang  didapat untuk periode berikutnya dapat diketahui oleh PT. Sumber Selera Makmur berdasarkan hasil forecasting yang telah di dapatkan.
4) Perbandingan  antara  data  aktual  dengan  data hasil forecasting dapat  diketahui  dengan menampilkan grafik, sehingga dapat diketahui ketepatan hasil forecasting dengan data aktual yang ada.
5) Laporan summarize penjualan  produk  selama periode  satu  tahun  berikutnya  dapat  diketahui melalui aplikasi ini.
6) Penyimpanan  data  menggunakan  database sehinga  data-data  yang  telah  di  input  lebih aman dan dapat di akses dengan cepat.
Kekurangan dari sistem yang dibuat, diataranya adalah sebagai berikut :
1) Aplikasi ini hanya dapat di akses oleh seorang user yaitu administrator bidang marketing.
2) Aplikasi ini hanya dapat meramalkan penjualan  produk snack opak  mboksubur ukuran  320gr,  belum  dapat  meramalkan ketersediaan  bahan  baku  produksi  produk tersebut.
3) Belum  adanya  fitur  untuk  menampilkan  hasil rupiah  penjualan,  modal  dan  keuntungan  dari hasil forecasting quantity produk  didalam aplikasi ini.
5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  di  dapatkan  dari  hasil  penelitian yang  dilakukan  mulai  tahap  awal  hingga proses pengujian Aplikasi Forecasting Penjualan  Produk Snack Opak  Mboksubur Ukuran 320gr ini adalah sebagai berikut :
1) Analisis    forecasting  dengan  menggunakan metode  Least  Square  ini  dapat  dipergunakan untuk meramalkan perkiraan penjualan produk snack  opak  mboksubur  ukuran  320gr  untuk periode  selanjutnya  berdasarkan  data  order dari periode satu tahun sebelumnya.
2) Berdasarkan  perhitungan  peramalan  dengan menggunakan  metode  regresi  linier  sederhana (least  square)  dari  data  periode  tahun  2015 menunjukkan  jumlah  penjualan  produk snack opak mboksubur mengalami  pergerakan secara  fluktiatif  berdasarkan  tiap  rasa  dan daerah penjualan.
3) Perancangan  aplikasi forecasting ini  dapat menghasilkan jumlah perkiraan data penjualan produk snack opak  mboksubur  ukuran  320gr untuk  periode  berikutnya  berdasarkan  bulan, rasa  dan  daerah  sehingga  dapat  diketahui produk  dengan  rasa  apa  saja  yang  tingkat penjulannya tinggi ataupun rendah.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Al-Bahra, bin Ladjamudin. (2005). Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi. Yogyakarta : Graha Ilmu.
[2] Amrullah,  Afif.  (2002).  Unified  Modeling Language (UML). Pustaka. Bandung.
[3] Bastian,  Bustami,  &  Nurlela.  (2010). Akuntansi  Biaya.  Yogyakarta  :  Graha Ilmu.
[4] Bently,  &  Whitten.  (2009).  System Analysis  And  Design  For  The  Global Enterprise.
[5] Black. (1999). Sampling Purposive. Jakarta : PT. Raja Grafindo Persada.
[6] Chairunnisa  (2015).  Analisa  Prediksi Jumlah  Penjualan  Tiket  Menggunakan Metode  Autoagressive  Integrated  Moving Average  (ARIMA)  pada  PT.  Charisma Rasa  Sayang  Holidays  Medan.  Jurnal Pelita  Informatika  Budi  Darma,  Volume  : IX, Nomor: 1, Maret 2015.
[7] Djie,  I.  S.  (2013).  Analisis  Peramalan Penjualan Dan Penggunaan Metode Linear Programming  Dan  Decision  Tree  Guna Mengoptimalkan Keuntungan Guna
Mengoptimalkan  Keuntungan  Pada  PT.
Indonesia
Primajaya  Pantes  Garment.  Journal  The WINNERS, Vol. 14 No. 2, 113-119.
[8] Fauzi, Ihsan (2014., Perancangan Aplikasi
Peramalan  Persediaan  Obat  -  Obatan Menggunakan Metode Least Square (Studi
Kasus : Apotik Mutiara Hati). Jurnal Pelita Informatika  Budi  Darma,  Volume  :  VI, Nomor: 1, Maret 2014.
[9] Meilala,  Melly  Sari  Br.  (2014)  Sistem Aplikasi  Forecasting  Penjualan  Elektronik pada Toko Nasional Elektronik Kabanjahe dengan Menggunakan Metode Autogressive  Integrated  Moving  Average (ARIMA).  Jurnal  Pelita  Informatika  Budi
Darma,  Volume  :  VI,  Nomor:  1,  Maret 2014.
[10] Sianipar,  Monika  (2014),  Perancangan Aplikasi  Forecasting  Persediaan  Bahan Baku Produksi
Tapioka pada
PT.
HUTAHAEAN    dengan  Menggunakan Metode  Least  Square.  Jurnal  Pelita Informatika  Budi  Darma,  Volume  :  VIII, Nomor: 3, Desember 2014.