Media Jurnal Informatika
Vol. 16, no.1, Juni 2024
http://jurnal.unsur.ac.id/mjinformatika

## Implementasi Metode Least Square pada Aplikasi Prediksi Penjualan untuk Optimalisasi Manajemen Stok Bahan Bangunan
Adnan Zulkarnain 1 , Dwi Lika Andriani 2 1,2 Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia adnan.zulkarnain@stiki.ac.id 1 , 191117001@mhs.stiki.ac.id 2

## Abstract
This study examines the implementation of the Least Square method in a sales forecasting application at Mitra Sejati Building Store. The building materials industry faces challenges in stock and logistics management due to the use of manual systems that often result in inaccuracies in recording and predicting stock. This research employs the Research and  Development  (R&D)  method  to  develop  an  application  that  integrates  the  Least  Square  method  to  forecast  stock needs based on historical sales data. Testing was conducted by calculating the linear regression equation from historical sales  data,  predicting  future  sales,  and  measuring  the  prediction  error  rate  using  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE). The results showed that this application can forecast building material sales with varying accuracy depending on the type of material and available sales data. Cement  sales forecasting showed an  accuracy level  with a MAPE of 37.69%, which is considered fairly accurate. Conversely, the forecast  for large shovels recorded a MAPE of  82.27%, indicating inaccuracies in the forecast. Evaluating forecasting errors with MAPE allows for determining the effectiveness of the Least Square method specifically in different building material contexts. The results of this study indicate that the sales forecasting application can enhance store operational efficiency and reduce errors in data recording.
Keywords:  Sales  Forecasting,  Least  Square  Method,  Building  Materials  Industry,  Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE), Inventory Management

## Abstrak
Penelitian  ini  mengkaji  implementasi  metode  Least  Square  dalam  aplikasi  peramalan  penjualan  di  Toko Bangunan  Mitra  Sejati.  Industri  bahan  bangunan  menghadapi  tantangan  dalam  pengelolaan  stok dan  logistik  akibat penerapan sistem manual yang seringkali menghasilkan ketidakakuratan dalam pencatatan dan prediksi stok. Penelitian ini  menggunakan  metode  Research  and  Development  (R&D)  untuk  mengembangkan  aplikasi  yang  mengintegrasikan metode  Least  Square  dalam  meramalkan  kebutuhan  stok  berdasarkan  data  historis  penjualan.  Pengujian  dilakukan dengan menghitung persamaan regresi linier dari data penjualan historis, memprediksi penjualan di masa mendatang, dan  mengukur  tingkat  kesalahan  prediksi  menggunakan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE).  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  aplikasi  ini  mampu  meramalkan  penjualan  bahan  bangunan  dengan  akurasi  yang  bervariasi tergantung pada jenis bahan bangunan dan data penjualan yang ada. Peramalan penjualan kayu menunjukkan tingkat akurasi dengan MAPE sebesar 36.25% yang dikategorikan cukup akurat. Sementara itu peramalan untuk sekop besar mencatat  MAPE  sebesar  82.27%  menunjukkan  ketidakakuratan  dalam  peramalan.  Evaluasi  kesalahan  peramalan dengan MAPE memungkinkan penentuan efektivitas metode Least Square secara spesifik pada konteks bahan bangunan yang  berbeda.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  aplikasi  peramalan  penjualan  dapat  meningkatkan  efisiensi operasional toko dan mengurangi kesalahan dalam pencatatan data.
Kata kunci: Peramalan Penjualan, Metode Least Square, Industri Bahan Bangunan, Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Manajemen Persediaan

## I. PENDAHULUAN
Industri bahan bangunan merupakan salah satu sektor penting  dalam  perekonomian  global,  yang  terus berkembang  seiring  dengan  pertumbuhan  infrastruktur dan pembangunan perumahan di berbagai belahan dunia. Tantangan  utama  yang  dihadapi  industri  ini  meliputi biaya material yang tinggi, kekurangan tenaga kerja, dan gangguan rantai pasokan. Pada tahun 2023, pertumbuhan output  industri  konstruksi  global  diperkirakan  hanya mencapai 1,8%, meningkat sedikit dari 1,7% pada tahun
sebelumnya.  Meskipun  demikian,  ada  optimisme bahwa industri  ini  akan  mendapatkan  momentum  pertumbuhan kembali  pada  tahun  2024,  terutama  didorong  oleh investasi dalam sektor infrastruktur dan energi terbarukan [1][2][3].
Meningkatnya  kebutuhan  akan  bangunan  yang  lebih efisien  dan  berkelanjutan  mendorong  inovasi  dalam produk  dan  metode  pengelolaan  toko  bahan  bangunan [4][5].  Namun,  pengelolaan  efektif  terhadap  stok  dan logistik  menjadi  tantangan  yang  sering  dihadapi  oleh banyak  pemilik  toko,  terutama  yang  masih  menerapkan sistem manual dalam operasional mereka [6].
Toko Bangunan Mitra Sejati adalah sebuah toko yang menyediakan beragam bahan bangunan mulai dari semen, pasir,  batu  bata,  hingga  pipa  dan  keramik.  Banyaknya jenis dan jumlah stok bahan bangunan seperti kayu, pipa, dan  keramik  membuat  pengelolaan  persediaan  menjadi aspek  penting  untuk  menjaga  kelancaran  operasional toko.  Namun,  Toko  Bangunan  Mitra  Sejati  saat  ini mengalami  kendala  dalam  menangani  ketersediaan  stok karena pengelolaan masih dilakukan secara manual.
Pencatatan  transaksi  penjualan  dan  pengelolaan  stok bahan  bangunan  yang  dilakukan  secara  manual menggunakan  nota  dan  buku  agenda  memperlambat kinerja  operasional  toko.  Proses  pengolahan  data  yang lambat  ini  menyebabkan  beberapa  masalah,  seperti ketidakakuratan  perhitungan  stok  bahan,  keterlambatan dalam  menentukan  kebutuhan restock ,  serta  memakan banyak  waktu  karena  pencatatan  transaksi  dilakukan setelah  jam  kerja.  Akibatnya,  pengelolaan  stok  bahan bangunan  tidak  berjalan  optimal  sehingga  sering  terjadi ketidakseimbangan  antara  permintaan  pelanggan  dan ketersediaan stok.
Permasalahan  ini  memerlukan  solusi  berupa  aplikasi yang  dapat  membantu  Toko  Bangunan  Mitra  Sejati mengelola data penjualan dan data stok bahan bangunan secara  efektif  dan  efisien.  Salah  satu  pendekatan  yang dapat  digunakan  adalah  memanfaatkan  metode Least Square dalam  peramalan  penjualan.  Metode  ini  dikenal karena  kemampuannya  yang  akurat  dalam  memprediksi tren berdasarkan data historis [7][8].
Beberapa penelitian terdahulu mendukung penerapan metode Least Square ini  dalam  pengelolaan  stok  dan penjualan.  Penerapan  metode  Least  Square  untuk meramalkan  permintaan  kue  donat  dan  bomboloni  di Toko  Milly  Donuts  memberikan  hasil  dengan  tingkat kesalahan yang rendah, yakni MAD 0,34, MSE 1,707, dan MAPE 0,03602% [9]. Penggunaan metode Least Square untuk  peramalan  penjualan  garam  pada  CV  Saltindo Megajaya menunjukkan bahwa metode ini efektif dalam memprediksi  jumlah  penjualan  garam  dengan  akurasi yang cukup tinggi  [10].  Penerapan metode Least Square untuk  meramalkan  penjualan  mobil  di  PT  Toyota  Astra Motor menunjukkan hasil dengan akurasi yang tinggi [7]. Penggunaan  metode  Least  Square  untuk  memprediksi jumlah  pasien  COVID-19  di  Indonesia  menghasilkan perkiraan  yang  mendekati  kondisi  aktual  meskipun memiliki  tingkat  kesalahan  prediksi  yang  cukup  tinggi (MAPE  59,2%)  [8].  Penerapan  metode  Least  Square untuk  memprediksi  penjualan  Bright  Gas  5,5  kg  di  PT Togo  Jaya  Gorontalo  menghasilkan  prediksi  dengan tingkat  akurasi  tinggi  dengan  nilai  MAPE  hanya  0,20% [11].
Dengan  data  hasil  penelitian  terdahulu  tersebut, implementasi  metode Least Square pada  aplikasi peramalan  penjualan  di  Toko  Bangunan  Mitra  Sejati diharapkan  dapat  membantu  proses  pengolahan  data penjualan dan data stok bahan bangunan secara otomatis dan cepat. Selain itu, aplikasi ini bertujuan mengoptimalkan prediksi penjualan sehingga perhitungan kebutuhan restock dapat  dilakukan  dengan  tepat, meminimalkan  risiko  kehabisan  atau  penumpukan  stok bahan bangunan, serta mengurangi waktu dan kesalahan dalam proses pencatatan dan pengolahan data.
Dengan  aplikasi  peramalan  penjualan  ini,  Toko Bangunan  Mitra  Sejati  diharapkan  dapat  meningkatkan efisiensi  operasional, mengoptimalkan pengelolaan stok, serta  memaksimalkan  kepuasan  pelanggan.  Oleh  karena itu,  penelitian  ini  akan  mengeksplorasi  bagaimana implementasi  metode Least Square pada  aplikasi peramalan  penjualan  dapat  membantu  menyelesaikan masalah  yang  dihadapi  Toko  Bangunan  Mitra  Sejati sekaligus  memberikan  solusi  yang  efektif  dalam pengelolaan stok bahan bangunan.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan metode Least Square pada aplikasi peramalan penjualan guna  membantu  pengelolaan  stok  bahan  bangunan  di Toko Bangunan Mitra Sejati. Pendekatan yang digunakan adalah Research  and  Development  (R&D) ,  yang mencakup  tahapan  pengembangan  aplikasi  peramalan menggunakan  metode Least Square .  Tahapan  penelitian bisa dilihat pada Gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1 : Tahapan Penelitian

## 1. Identifikasi Permasalahan
Tahap  awal  penelitian  ini  melibatkan  identifikasi masalah yang dihadapi oleh Toko Bangunan Mitra Sejati dalam  mengelola  stok  bahan  bangunan.  Masalah  seperti pencatatan  transaksi  secara  manual,  prediksi  stok  yang tidak  akurat,  dan  ketidakseimbangan  antara  permintaan pelanggan  serta  ketersediaan  stok  diidentifikasi  melalui wawancara dan observasi.
2. Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini meliputi:
a) Data  historis  penjualan  bahan  bangunan  dari Toko  Bangunan  Mitra  Sejati  selama  12  bulan terakhir tahun 2022.
b) Data stok bahan bangunan selama periode yang sama.
Proses pengumpulan data dilakukan dengan mendokumentasikan  catatan  penjualan  dan  stok  Toko Bangunan Mitra Sejati.
3. Analisis Data
Pada tahap ini, dilakukan analisis data penjualan untuk memahami pola penjualan bahan bangunan, termasuk tren dan  variasi  musiman.  Teknik  analisis  data  yang digunakan meliputi:
a) Analisis  Deskriptif:  Menggambarkan  pola penjualan bahan bangunan.
b) Pengujian  Normalitas  Data:  Memastikan  data penjualan memenuhi asumsi normalitas.
4. Implementasi Metode Least Square
Metode Least Square digunakan  untuk  meramalkan penjualan  bahan  bangunan  dengan  langkah-langkah sebagai berikut:
a) Menghitung persamaan regresi linier berdasarkan data historis penjualan.
b) Memprediksi penjualan bahan bangunan di masa mendatang berdasarkan persamaan regresi.
c) Mengukur  tingkat  kesalahan  prediksi  dengan indikator menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
5. Pengembangan Aplikasi Peramalan Penjualan
Aplikasi  peramalan  penjualan  ini  berbasis  mobile dikembangkan
dengan menggunakan bahasa pemrograman java dan database firebase . Fungsionalitas aplikasi mencakup:
a) Penyimpanan  data  penjualan  dan  stok  bahan bangunan.
b) Pembuatan  prediksi  penjualan  bahan  bangunan menggunakan metode Least Square .
c) Penyajian hasil prediksi dalam bentuk grafik dan laporan.
6. Pengujian dan Evaluasi
Pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa aplikasi  peramalan  penjualan  berfungsi  dengan  baik. Evaluasi  aplikasi  melibatkan  pengujian  akurasi  prediksi dengan cara:
a) Membandingkan  hasil  prediksi  dengan  data aktual.
b) Mengukur  tingkat  kesalahan  prediksi  dengan indikator MAPE.
Mengukur  tingkat  kesalahan  prediksi  dengan indikator  MAPE  sangat  penting  karena  MAPE memberikan ukuran kesalahan yang independen terhadap skala  dan  mudah  diinterpretasikan.  Penggunaan  MAPE memungkinkan evaluasi akurasi prediksi dalam persentase,  yang  membantu  dalam  membandingkan performa  berbagai  model  peramalan  tanpa  bias  skala. Beberapa  penelitian  juga  menunjukkan  bahwa  MAPE
adalah  alat  yang  andal  dan  diterima  secara  luas  dalam mengevaluasi  akurasi  model  peramalan.  Misalnya, penelitian menunjukkan bahwa MAPE digunakan sebagai ukuran  utama  dalam  memilih  model  terbaik  untuk peramalan penjualan otomotif, karena MAPE memberikan ukuran kesalahan yang independen terhadap skala dan mudah diinterpretasikan [12]. Selain itu, metode evaluasi seperti MAPE sangat penting karena memberikan  ukuran  kesalahan  dalam  persentase,  yang memudahkan dalam membandingkan performa berbagai model peramalan tanpa bias skala [13].
7. Penyimpulan Hasil Penelitian
Hasil penelitian disimpulkan berdasarkan analisis data dan  evaluasi  aplikasi.  Kesimpulan  meliputi  efektivitas metode Least Square dalam meramalkan penjualan bahan bangunan  serta  rekomendasi  untuk  pengelolaan  stok bahan bangunan di Toko Bangunan Mitra Sejati.

## III. HASIL PENELITIAN
Berikut  ini  merupakan  hasil  rancangan  antarmuka aplikasi:
1. Tampilan Halaman Pengguna
Halaman  pengguna  yang  ditampilkan  di  Gambar  2 menyediakan dua menu utama, yaitu menu transaksi dan menu  pembelian  bahan.  Pengguna  juga  memiliki  opsi untuk  mengubah  kata  sandi  melalui  menu  ubah  profil. Dalam  menu  transaksi,  pengguna  bisa  melakukan pemesanan  bahan  bangunan  dan  juga  memiliki kemampuan  untuk  mengunduh  bukti  pemesanan  yang telah dibuat. Sementara itu, pada menu pembelian bahan, pengguna  dapat  memeriksa  ketersediaan  stok  bahan bangunan yang tersedia.
Gambar 2 : Halaman User
2. Tampilan Halaman Admin Halaman admin, yang digambarkan dalam Gambar 3, menampilkan  empat  menu  utama:  menu  transaksi,  stok
bahan,  list  bahan,  dan  data  akun.  Admin  juga  memiliki kemampuan  untuk  mengubah  kata  sandi  melalui  menu ubah  profil  dan  dapat  mengakses  halaman  peramalan penjualan. Di menu transaksi, admin bertanggung jawab untuk  mengelola  pemesanan  yang  telah  dilakukan  oleh pengguna  dan  memiliki  opsi  untuk  mengunduh  bukti pemesanan  tersebut.  Dalam  menu  stok  bahan,  admin dapat  menambah  jumlah  stok  yang  tersedia.  Sementara itu, di menu list bahan, admin dapat menambahkan nama- nama bahan bangunan baru. Pada menu data akun, admin dapat  melihat  semua  data  pengguna  dan  memiliki kemampuan untuk menambah anggota admin baru.
Gambar 3 : Halaman Admin
3. Tampilan Halaman Peramalan
Halaman  peramalan  dirancang  untuk  memprediksi jumlah stok bahan bangunan berdasarkan data penjualan yang  telah  ada.  Halaman  ini  menampilkan  hasil peramalan  menggunakan  metode  Least  Square  dan  juga menunjukkan  persentase  keakuratan  hasil  tersebut melalui  halaman  MAPE  (Mean  Absolute  Percentage Error).  MAPE  mengukur  rata-rata  kesalahan  persentase antara  data  aktual  dan  hasil  peramalan.  Akses  ke  data penjualan  dan  hasil  peramalan  ini  terbatas  hanya  untuk admin.  Rujukan  visual  untuk  halaman  ini  meliputi halaman data penjualan yang ditampilkan pada Gambar 4, halaman peramalan pada Gambar 5, dan halaman MAPE pada Gambar 6.
Gambar 4 : Halaman Data Penjualan
Gambar 5 : Halaman Peramalan

## Gambar 6 : Halaman Data Penjualan
Berikut ini adalah hasil dari tahapan dalam merancang peramalan  pembelian  bahan  bangunan  menggunakan metode  Least  Square.  Proses  peramalan  ini  sangat bergantung  pada  data  penjualan  historis.  Tabel  1 memperlihatkan jumlah penjualan kayu setiap bulan dari Januari hingga Desember tahun 2023.
Tabel 1: Penjualan Kayu (Januari-Desember tahun 2022)
Bulan Kayu Januari 20 Februari 25 Maret 23 April 16 Mei 18 Juni 17 Juli 21 Agustus 12 September 15 Oktober 30 November 37 Desember 8
Berikut diuraikan proses perhitungan untuk peramalan menggunakan metode Least Square:
a) Langkah awal adalah memasukkan nilai Y, yang merupakan data aktual penjualan kayu. Kemudian,  hitung  nilai  X  yang  merupakan variabel  waktu  berbentuk  bulanan  dari  Januari hingga  Desember.  Dengan  menggunakan  12 data, urutan nilai X yang digunakan adalah ..., - 5, -3, -1, 1, 3, 5, ... dan seterusnya.
b) Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai X2 berdasarkan data penjualan kayu dan variabel waktu,  yaitu  dengan  mengkuadratkan  nilai  X yang  telah  ditentukan.  Hasilnya  ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2: Menghitung Nilai X2 Bulan Kayu (Y) X X2 Januari 20 -11 121 Februari 25 -9 81 Maret 23 -7 49 April 16 -5 25 Mei 18 -3 9 Juni 17 -1 1 Juli 21 1 1 Agustus 12 3 9 September 15 5 25 Oktober 30 7 49 November 37 9 81 Desember 8 11 121 c) Langkah  berikutnya  mencari  nilai  XY  dengan mengalikan  nilai  X  dan  Y.  Selanjutnya  dapat menjumlahkan 𝚺 Y,  XY, 𝚺 X2.  Hasilnya ditampilkan pada Tabel 3. Tabel 3: Menghitung Nilai XY dan total Y, XY, X2 Bulan Kayu (Y) X X2 XY Januari 20 -11  121  -220 Februari 25 -9 81 -225 Maret 23 -7 49 -161 April 16 -5 25 -80 Mei 18 -3 9 -54 Juni 17 -1 1 -17 Juli 21 1 1 21 Agustus 12 3 9 36 September 15 5 25 75 Oktober 30 7 49 210 November 37 9 81 333 Desember 8 11 121 88 Total 242 572 6
d) Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  nilai  a (besar  nilai  tren)  dengan  menggunakan  rumus ƩY/n,  dan  menghitung  nilai  b (perubahan  nilai tren) melalui rumus (ƩXY)/(ƩX^2).
Nilai a = 242 / 12 = 20,17 Nilai b = 6 / 572 = 0,01
e) Setelah mendapatkan nilai a dan b, langkah final adalah  menghitung  nilai  peramalan  dengan rumus  Y  =  a  +  bx.  Sebagai  contoh,  untuk peramalan penjualan kayu pada bulan Januari: Y = a + bx
Januari = 20,17 + (0,01) * (13) = 20,3 kayu
f) Setelah  perhitungan  peramalan  selesai,  langkah berikutnya  adalah  mengevaluasi  kesalahan peramalan untuk  mengukur tingkat akurasi  dari peramalan  yang  telah  dilakukan.  Evaluasi  ini dilakukan dengan membandingkan hasil peramalan  dengan  data  penjualan  aktual,  yang ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4 : Perbandingan Hasil Peramalan dan Data Aktual Bulan Aktual Peramalan Januari 20 20,3 Februari 25 20,32 Maret 23 20,34
April 16 20,37 Mei 18 20,39 Juni 17 20,41 Juli 21 20,43 Agustus 12 20,45 September 15 20,47 Oktober 30 20,49 November 37 20,51 Desember 8 20,53 g) Langkah  pertama  dalam  melakukan  pengujian kesalahan  adalah  menghitung  nilai error yaitu dengan menghitung selisih data peramalan dan data aktual, yang ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5: Nilai Kesalahan Peramalan Bulan Aktual Peramalan Error Januari 20 20,3 -0,3 Februari 25 20,32 4,68 Maret 23 20,34 2,66 April 16 20,37 -4,37 Mei 18 20,39 -2,39 Juni 17 20,41 -3,41 Juli 21 20,43 0,57 Agustus 12 20,45 -8,45 September 15 20,47 -5,47 Oktober 30 20,49 9,51 November 37 20,51 16,49 Desember 8 20,53 -12,53 h) Selanjutnya  nilai error tersebut  dihitung  nilai absolutenya,  yaitu  dengan  menghilangkan  nilai negatif  pada  setiap  bilangan  negatif,  yang ditampilkan hasilnya pada Tabel 6.
Tabel 6: Nilai Absolute Error Bulan Aktual Peramalan Error Abs Error Jan 20 20,3 -0,3 0,3 Feb 25 20,32 4,68 4,68 Mar 23 20,34 2,66 2,66 Apr 16 20,37 -4,37 4,37 Mei 18 20,39 -2,39 2,39 Jun 17 20,41 -3,41 3,41 Jul 21 20,43 0,57 0,57 Agust 12 20,45 -8,45 8,45 Sept 15 20,47 -5,47 5,47 Okt 30 20,49 9,51 9,51 Nov 37 20,51 16,49 16,49 Des 8 20,53 -12,53 12,53 i) Setelah  mendapatkan  nilai error dan  absolute error, dilakukan  pengujian  kesalahan  peramalan dengan   MAPE  ( Mean  Absolute  Percentage  Error), yang ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Kesalahan Peramalan
Bulan Aktual Peramalan Error Abs Error MAPE Jan 20 20,3 -0,3 0,3 0,02 Feb 25 20,32 4,68 4,68 0,19 Mar 23 20,34 2,66 2,66 0,12
Apr 16 20,37 -4,37 4,37 0,27 Mei 18 20,39 -2,39 2,39 0,13 Jun 17 20,41 -3,41 3,41 0,2 Jul 21 20,43 0,57 0,57 0,03 Agust 12 20,45 -8,45 8,45 0,7 Sept 15 20,47 -5,47 5,47 0,36 Okt 30 20,49 9,51 9,51 0,32 Nov 37 20,51 16,49 16,49 0,45 Des 8 20,53 - 12,53 12,53 1,57 Total 4,35
Perhitungan MAPE memberikan hasil sebagai berikut: MAPE =  4,35 / 12 *100 MAPE = 36,25%
Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa pembelian  bahan  bangunan  kayu  diperkirakan  akan sebanyak  20,3  unit  pada  bulan  Januari.  Selanjutnya, tingkat  kesalahan  dalam  peramalan  yang  diukur menggunakan MAPE adalah 36,25%, yang menunjukkan bahwa  model  peramalan  ini  dianggap  "Cukup  Akurat". Beberapa  penelitian  sebelumnya  juga  menunjukkan bahwa  nilai  MAPE  dalam  rentang  ini  dapat  diterima sebagai  cukup  akurat.  Misalnya,  sebuah  penelitian menemukan  bahwa  metode  peramalan  dengan  MAPE 22,00% menghasilkan akurasi yang baik [14]. Selain itu, penelitian lain menunjukkan bahwa MAPE dalam kisaran ini dapat dianggap cukup akurat tergantung pada konteks industrinya [15][16].

## IV. PEMBAHASAN
Pembahasan dalam penelitian ini berfokus pada hasil peramalan  yang  telah  diimplementasikan.  Dalam pembahasan  ini,  beberapa  aspek  penting  yang  dibahas meliputi:
1 . Kelemahan Metode Least Square
Metode  Least  Square  menunjukkan  beberapa kekurangan  dalam  akurasi  peramalan  untuk  jenis  bahan bangunan tertentu. Sebagai contoh, peramalan penjualan untuk sekop besar memiliki nilai MAPE (Mean Absolute Percentage  Error)  sebesar  82.27%,  yang  menunjukkan tingkat  ketidakakuratan  yang  tinggi.  Hal  ini  disebabkan oleh variasi penjualan yang signifikan dan pola penjualan yang  tidak  linear,  yang  membuat  metode  Least  Square kurang  efektif.  Kekurangan  ini  mengindikasikan  bahwa metode  Least  Square  mungkin  tidak  selalu  cocok digunakan untuk  semua jenis bahan bangunan dan perlu dipertimbangkan  untuk  dikombinasikan  dengan  metode peramalan  lain,  seperti  metode  time  series  yang  lebih kompleks  atau  pendekatan  machine  learning,  untuk meningkatkan akurasi peramalan.
2. Keakuratan Peramalan
Keakuratan peramalan diukur menggunakan indikator MAPE,  yang  memberikan  ukuran  kesalahan  dalam persentase.  MAPE  yang  lebih  rendah  menunjukkan tingkat  kesalahan yang lebih kecil dan sebaliknya. Hasil penelitian  menunjukkan  variasi  keakuratan  peramalan tergantung pada jenis bahan bangunan:
a) Kayu:  MAPE  sebesar  36.25%,  yang  dikategorikan cukup  akurat.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pola
penjualan  kayu  lebih  stabil  dan  dapat  diprediksi dengan baik menggunakan metode Least Square.
b) Sekop Besar: MAPE sebesar 82.27%, menunjukkan ketidakakuratan yang tinggi. Ini menandakan bahwa penjualan  sekop  besar  memiliki  pola  yang  lebih fluktuatif dan sulit diprediksi hanya dengan metode Least Square.
Evaluasi ini penting untuk memahami sejauh mana metode  Least  Square  dapat  diandalkan  dalam  berbagai konteks  dan  membantu  dalam  mengambil  keputusan untuk mengadopsi atau memodifikasi metode peramalan yang digunakan.
3. Efektivitas Penggunaan Aplikasi
Aplikasi  peramalan  penjualan  yang  dikembangkan dalam penelitian ini memiliki beberapa keunggulan dalam meningkatkan efisiensi operasional toko:
a) Otomatisasi  Proses  Pengolahan  Data:  Aplikasi  ini mengotomatisasi  proses pengolahan data penjualan dan  stok,  yang  sebelumnya  dilakukan  secara manual. Hal ini mengurangi waktu yang diperlukan untuk  pencatatan  dan  pengolahan  data,  sehingga mempercepat proses bisnis.
b) Pengurangan Kesalahan Pencatatan: Dengan otomatisasi,  kesalahan  manusia  dalam  pencatatan data  dapat  diminimalisir.  Data  yang  lebih  akurat memungkinkan  pengambilan  keputusan  yang  lebih baik dalam manajemen stok.
c) Prediksi  Restock  yang  Tepat:  Aplikasi  ini memungkinkan  prediksi  kebutuhan  restock  yang lebih  tepat  waktu  berdasarkan  data  penjualan historis. Dengan demikian, toko dapat menghindari kekurangan atau penumpukan stok yang tidak perlu, menjaga  keseimbangan  antara  permintaan  dan ketersediaan stok.
d) Visualisasi  Data:  Aplikasi  juga  menyediakan visualisasi data penjualan dan hasil peramalan dalam bentuk  grafik,  yang  memudahkan  pemilik  toko untuk  memahami  tren  penjualan  dan  membuat keputusan berdasarkan data tersebut.
4. Dampak Terhadap Efisiensi Opersional
Penerapan  aplikasi  peramalan  ini  diharapkan  dapat memberikan  beberapa  dampak  positif  terhadap  efisiensi operasional toko:
a) Penghematan Waktu: Proses pencatatan dan pengolahan  data  yang  lebih  cepat  memungkinkan karyawan  untuk  fokus  pada  tugas  lain  yang  lebih strategis.
b) Peningkatan Kepuasan Pelanggan: Dengan pengelolaan  stok  yang  lebih  baik,  toko  dapat memastikan  bahwa  barang  yang  dibutuhkan  oleh pelanggan  selalu  tersedia,  sehingga  meningkatkan kepuasan pelanggan.
c) Pengurangan  Biaya  Operasional:  Optimalisasi  stok dapat  mengurangi  biaya  penyimpanan  dan  kerugian akibat  barang  yang  tidak  terjual  atau  rusak  karena penyimpanan yang terlalu lama.
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  menunjukkan bahwa meskipun metode Least Square memiliki beberapa keterbatasan dalam akurasi peramalan, penerapan aplikasi yang mengintegrasikan metode ini mampu meningkatkan
efisiensi  operasional  dan  manajemen  stok  di  Toko Bangunan  Mitra  Sejati.  Kombinasi  dengan  metode  lain dan peningkatan algoritma peramalan dapat dipertimbangkan untuk hasil yang lebih optimal di masa depan.

## V. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengevaluasi  penerapan  metode  Least Square  dalam  aplikasi  peramalan  penjualan  di  Toko Bangunan  Mitra  Sejati  untuk  mengatasi  masalah pengelolaan stok dan logistik akibat sistem manual yang tidak akurat. Dengan menggunakan metode Least Square, aplikasi android ini mampu memprediksi kebutuhan stok berdasarkan  data  penjualan  historis,  meningkatkan efisiensi  pengelolaan  stok,  dan  mengurangi  kesalahan pencatatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi  peramalan  bervariasi  tergantung  jenis  bahan bangunan; misalnya, peramalan penjualan kayu memiliki MAPE  36,25%,  yang  cukup  akurat,  sementara  sekop besar  memiliki  MAPE  82,27%,  yang  kurang  akurat. Implementasi  aplikasi  ini  membantu  Toko  Bangunan Mitra  Sejati  mengoptimalkan  stok,  mempercepat  proses pengolahan  data,  dan  memfasilitasi  transaksi  yang  lebih efisien,  sehingga  diharapkan  dapat  meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan.

## VI. REFERENSI
[1] “Six  trends  shaping  the  future  of  the  global construction industry | Marsh.” Accessed: Jun. 07,
2024. [Online]. Available:
https://www.marsh.com/kz/en/industries/constru ction/insights/six-trends-shaping-the-future-of- the-global-construction-industry.html
[2] “2023  Global  Construction  Survey  -  KPMG Global.”  Accessed:  Dec.  12,  2023.  [Online]. Available: https://kpmg.com/xx/en/home/insights/2023/05/ 2023-global-construction-survey.html
[3] “Global Construction Industry Insights & Report | Allianz Commercial.” Accessed: Dec. 24, 2023.
[Online]. Available: https://commercial.allianz.com/news-and- insights/reports/global-industry-solution- outlook-2023-construction.html
[4] A.  Saputra,  H.  L.  Sari,  and  D.  Sartika, “Implementasi Metode Association Rule Mining Pada  Penjualan  Barang  Di  Toko  Bangunan  Ada Mas  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Jurnal Multidisiplin Dehasen (MUDE) , vol. 2, no. 4, pp. 709–718, 2023.
[5] D. N. Atthoriq, A. Andrian, F. D. Sulastri, W. D. Meilany,  Y.  E.  K.  Rahmantya,  and  A.  M.
Muhsidi, “STRATEGI PEMASARAN MELALUI  INOVASI  DAN  KREASI  GUNA MENINGKATKAN PENJUALAN PADA TOKO  BANGUNAN  MANDALA,” DIGIBE: Digital  Business  and  Entrepreneurship  Journal , vol. 2, no. 1, pp. 42–48, 2024.
[6] D.  Mardiati  and  Y.  Saputra,  “Rancang  Bangun Inventory System Menggunakan Metode Reorder Point (ROP) Pada Toko Bangunan Irhas Padang,”
ZONAsi:  Jurnal  Sistem  Informasi ,  vol.  5,  no.  1,
pp. 163–178, 2023.
[7] I.  H.  Susilowati,  “Peramalan  Penjualan  Mobil Pada  PT  Toyota  Astra  Motor Indonesia  Dengan Metode Trend Semi Average Dan Metode Least
Square,” JIMF  (Jurnal  Ilmiah  Manajemen
Forkamma) , 2022, doi:
10.32493/frkm.v6i1.23893.
[8] J. Widjaya, R. DewiAgushinta, and S. R. P. Sari,
“Sistem  Prediksi  Jumlah  Pasien  Covid-19
Menggunakan  Metode  Trend  Least  Square
Berbasis  Web,” SISTEMASI , 2021, doi:
10.32520/STMSI.V10I1.1036.
[9] R.  Octavia  and  U.  Chotijah,  “Implementasi Metode  Least  Square  Untuk  Prediksi  Penjualan Kue  Donat  dan  Bomboloni,” Jutisi :  Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 2022, doi: 10.35889/jutisi.v11i1.802.
[10] I.  Sari,  “Peramalan  Prediksi  Penjualan  Garam Pada  CV.Saltindo  Megajaya  Dengan  Metode Least Square,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.2805.
[11] Serwin  and  Y.  Lasena,  “PENERAPAN METODE LEAST SQUARE UNTUK PREDIKSI  PENJUALAN  BRIGHT  GAS  5,5 KG,” Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi , 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i1.133.
[12] P.  S.  J.  P,  M.  Kiran,  A.  Sharma,  and  D. Venkatesh,  “Automation  of  Best-Fit  Model Selection  using  a  Bag  of  Machine  Learning Libraries  for  Sales  Forecasting,” International
Journal of Artificial Intelligence & Applications ,
2021, doi: 10.5121/ijaia.2021.12602.
[13] S. A. Arnomo, Y. Yulia, and U. Ukas, “Building The Prediction of Sales Evaluation on
Exponential  Smoothing  using  The  OutSystems Platform,” ILKOM  Jurnal  Ilmiah ,  2023,  doi:
10.33096/ilkom.v15i2.1529.222-228.
[14] V.  W.  Nirmala,  D.  Harjadi,  and  R.  Awaluddin, “Sales  Forecasting  by  Using  Exponential Smoothing  Method  and  Trend  Method  to
Optimize  Product  Sales  in  PT.  Zamrud  Bumi Indonesia  During  the  Covid-19  Pandemic,” International  Journal  of  Engineering,  Science and Information Technology , 2021, doi:
10.52088/ijesty.v1i4.169.
[15] P.  S.  J.  P,  M.  Kiran,  A.  Sharma,  and  D. Venkatesh,  “Automation  of  Best-Fit  Model Selection  using  a  Bag  of  Machine  Learning Libraries  for  Sales  Forecasting,” International
Journal of Artificial Intelligence & Applications ,
2021, doi: 10.5121/ijaia.2021.12602.
[16] R.  Wijaya,  Rr.  Erlina,  N.  Mardiana,  J. Manajemen,  and  U.  Lampung,  “Comparison  of Moving  Average  and  Exponential  Smoothing Methods  in  Sales  Forecasting  of  Banana  Chips Products in Pd. Dwi Putra Tulang Bawang Barat,”
Journal  of  Finance  and  Business  Digital ,  2023, doi: 10.55927/jfbd.v2i2.4913.