## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi
ISSN Cetak : 2775-2984 | ISSN Online : 2775-1813
Vol. 3, No. 2, September 2023, Hal: 341-351, Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.203 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode

## PREDIKSI KEBUTUHAN BAHAN BAKU KEDELAI DI PABRIK TAHU BUK IYEM MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE
Dinda Nuri Fazira 1)* , Neni Mulyani 1) , Elly Rahayu 1)
1 STMIK ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: dindanurif.123@gmail.com

## Abstrak
Dalam menghadapi masa depan yang penuh ketidakpastian seperti saat ini, perusahaan harus mampu menetapkan keputusan yang tepat agar dapat meraih tujuannya. Salah satu hal yang sangat berpengaruh dalam peningkatan persaingan  perusahaan  adalah  dengan  melakukan  perencanaan  untuk  memenuhi  kebutuhan  bahan  baku. Perencanaan  yang  tepat  tersebut  bisa  dilakukan  melalui  peramalan  guna  untuk  mengukur  serta  memprediksi keadaan di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana proses bisnis yang akan terjadi dimasa yang akan datang serta merancang sitem peramalan untuk mempermudah pabrik tahu bu iyem dalam memprediksi kebutuhan bahan baku kedelai untuk periode berikutnya secara cepat dan akurat. Metode analisis yang  dilakukan  adalah  metode  least  square.  Hasil  analisis  dengan  metode  least  square  menunjukan  bahwa peramalan bulan Januari tahun 2023 sebesar 5.376 kg, Februari 2023 sebesar 5.433 kg dan Maret 2023 sebesar 5.489  kg  dengan  tingkat  kesalahan  (error)  sebanyak  MSE  69196,  RMSE  263,  MAD  214  dan  MAPE  0,04%. Aplikasi  ini  diharapkan dapat  mendukung pabrik  tahu  agar  bisnisnya  bisa  lancar  dan  tidak  terkendala  masalah bahan baku.
Kata kunci : kebutuhan bahan baku; least square; peramalan.

## PREDICTION OF THE NEED FOR SOYBEAN RAW MATERIALS IN THE TOFU FACTORY MRS. IYEM USES LEAST SQUARE METHOD

## Abstract
In facing a future full of uncertainties like today, companies must be able to make the right decisions in order to achieve their goals. One of the things that is very influential in increasing company competition is planning to meet  raw  material  needs.  Precise  planning  can  be  done  through  forecasting  in  order  to  measure  and  predict conditions in the future. This study aims to analyze how business processes will occur in the future and to design a forecasting system to make it easier for bu iyem tofu factories to predict the demand for soybean raw materials for the next period quickly and accurately. The analysis method used is the least squares method. The results of the analysis using the least square method show that the forecast for January 2023 is 5,376 kg, February 2023 is 5,433 kg and March 2023 is 5,489 kg with an error rate of MSE 69196, RMSE 263, MAD 214 and MAPE 0.04%. This application is expected to support tofu factories so that their business can run smoothly and not be constrained by raw material problems.
Keywords: raw material requirement; least square; forecasting.
Submitted: 23 Mei 2023 Reviewed: 24 Mei 2023 Accepted: 5 Juli 2023 Published: 27 Juli 2023

## PENDAHULUAN
Persaingan dalam dunia bisnis menuntut para pemilik usaha untuk memiliki kemampuan dalam bersaing yang baik demi mempertahankan usahanya. Dalam menghadapi masa depan yang penuh ketidakpastian seperti saat ini, perusahaan harus mampu menetapkan keputusan yang  tepat  agar  dapat  meraih  tujuannya.  Salah  satu  hal  yang  sangat  berpengaruh  dalam peningkatan  persaingan  perusahaan  adalah  tercapainya  ketepatan  waktu  dalam  memenuhi permintaan  dari  konsumen,  dengan  melakukan  perencanaan  persediaan  dan  perencanaan produksi.
Menurut (Lestari et al., 2020) Perencanaan adalah kegiatan yang dilakukan oleh setiap perusahaan, baik perusahaan besar maupun perusahaan kecil, untuk keberhasilan perusahaan mencapai  tujuan.  Tujuan  Perencanaan  adalah  untuk  mengetahui  berapa  besar  jumlah persediaan  yang  harus  dipesan,  sehingga  persediaan  tidak  akan  melebihi  kapasitas  dan perusahaan dapat meminimalkan biaya-biaya persediaan sehingga perusahaan dapat bekerja secara efisien (Lestari et al., 2020). Ketepatan perencanaan pada persediaan bahan baku untuk produksi  suatu  usaha  sangat  diperlukan  agar  tidak  terjadi  perbedaan  yang  jauh  antara kebutuhan dengan persediaan yang dibeli dan disimpan oleh perusahaan. Perencanaan yang tepat  tersebut  bisa  dilakukan  melalui  peramalan  guna  untuk  mengukur  serta  memprediksi keadaan  di  masa  yang  akan  datang.  Menurut  (Indah,  2018)  perencanaan  produksi  adalah proses menciptakan ide produk dan menindaklanjutkan sampai produk diperkenalkan kepasar.
Peramalan  atau forecasting merupakan teknik dalam memperkirakan apa yang terjadi pada masa mendatang dan tentunya membutuhkan data-data masa lampau sebagai acuan atau data historis.  Salah satu manfaat peramalan adalah untuk memperkirakan kebutuhan bahan baku  secara  akurat  dari  waktu  kewaktu  (Hariri,  2018).  Prediksi  ( Forecasting )  adalah  suatu teknik analisa perhitungan yang dilakukan dengan pendekatan kualitatif maupun kuantitatif untuk memperkirakan kejadian di masa depan dengan menggunakan referensi data di masa lalu untuk meminimumkan pengaruh ketidak pastian(Yasmi et al., 2022). Menurut (Widajanti & Suprayitno, 2020) dengan memiliki informasi dan prediksi mengenai keadaan dimasa yang akan  datang,  perencana  dapat  melakukan  tindakan  yang  sesuai  tujuan  dan  dapat  tercapai dengan  biaya  yang  sekecil  mungkin.  Menurut  (Pamungkas,  2018)  Peramalan  adalah  suatu kegiatan atau usaha untuk mengetahui ( event ) yang akan terjadi pada waktu yang akan datang mengenai  obyek tertentu dengan  menggunakan pengalaman atau data historis. Definisi lain menyebutkan  bahwa  peramalan  adalah  suatu  usaha  untuk  meremalkan  keadaan  dimasa mendatang melalui pengjuian di masa lalu.
Pabrik tahu Buk Iyem  merupakan sebuah usaha  yang bergerak dalam bidang industri pembuatan tahu. Pada proses produksinya dilakukan dari awal berupa persiapan bahan baku, proses pengolahan, proses packaging , hingga menjadi produk finished goods , yaitu tahu  yang siap  untuk  didistribusikan.  Menurut  (Indah  et  al.,  2018)  Bahan  baku  adalah  bahan  yang membentuk bagian menyeluruh produk jadi. Bahan baku adalah sesuatu yang digunakan untuk membuat barang jadi, bahan pasti menempel menjadi satu dengan barang jadi (Sulaiman & Nanda,  2018).  Dalam  proses  produksi  tahu  bahan  baku  yang  digunakan  adalah  kedelai. Masalah  yang  terjadi  pada  pabrik  tahu  adalah  jumlah  persediaan  bahan  baku  kedelai  yang sangat sulit dikendalikan karena  kebutuhan bahan baku kedelai yang naik turun dari waktu ke waktu. Menurut (Lestari et al., 2020) persediaan bahan baku merupakan kekayaan perusahaan yang  memiliki  peranan  penting  dalam  operasional  pabrik  ( manufacturing ),  sehingga  harus dilakukan perencanaan dan pengendalian untuk efisiensi biaya persediaan. Masalah lainnya adalah  pemilik  yang  masih  menggunakan  perkiraan  manual  untuk  menentukan  jumlah kebutuhan  bahan  baku  kedelai,  karena  pemilik  masih  menebak  –  nebak  perkiraan  tersebut tingkat terjadinya kesalahan prediksi masih tinggi. Akibat dari kesalahan prediksi masih tinggi hal tersebut di masa yang akan datang dapat meningkatkan resiko terjadinya overstock ataupun

## stockout.
Menurut  (Lahu  &  Sumarauw,  2018)  tujuan  dari  pengendalian  persediaan  bahan  baku adalah  untuk  menekan  biaya-biaya  operasional  seminimal  mungkin  sehingga  kinerja  dan keuntungan  perusahaan  lebih  optimal.    Ketika  persediaan  bahan  baku  melebihi  kebutuhan perusahaan,  akan  menambah  biaya  pemeliharaan  dan  penyimpanan  serta  risiko  yang  akan ditanggung  apabila  bahan  baku  yang  disimpan  menjadi  rusak  atau  tidak  layak  pakai. Sebaliknya, bila perusahaan berupaya mengurangi persediaan, perusahaan akan dihadapkan pada  masalah  kehabisan  persediaan  ( stockout )  sehingga  akan  mengganggu  kelancaran  atau kelangsungan proses produksi perusahaan. Perusahaan harus mampu merencanakan dengan matang dalam mengendalikan persediaan bahan baku agar tidak terlalu besar dan juga terlalu kecil.  Maka, perlu  dilaksanakan perencanaan produksi  melalui peramalan kebutuhan  bahan baku kedelai menggunakan metode Least Square .
Menurut  (Widajanti  &  Suprayitno,  2020)  Metode least  square merupakan  salah  satu metode berupa data deret berkala time series, yang membutuhkan data-data penjualan masa lampau untuk melakukan ramalan penjualan dimasa yang akan datang. Metode least square dapat  diterapkan  untuk  membuat  garis  trend  lurus  dengan  metode  statistik.  Metode  Least Square merupakan salah satu metode berupa data deret berkala atau time series, yang mana dibutuhkan data-data penjualan dimasa lampau untuk melakukan peramalan penjualan dimasa mendatang sehingga dapat ditentukan hasilnya (Saputra et al., 2020). Menurut (Fadhilah et al., 2022)  Metode  Least  Square  adalah  suatu  metode  yang  paling  luas  digunakan  untuk menentukan persamaan trend data. Metode kuadrat terkecil yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil.
Berdasarkan uraian di atas, maka peneliti mencoba menyelesaikan permasalahan bahan baku kedelai Bu Iyem dengan melakukan penelitian prediksi kebutuhan bahan baku kedelai di pabrik  tahu  bu  iyem  menggunakan  metode least  square .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  bagaimana  proses  bisnis  yang  akan  terjadi  dimasa  yang  akan  datang  serta merancang sitem  peramalan untuk  mempermudah  pabrik tahu bu iyem  dalam  memprediksi kebutuhan bahan baku kedelai untuk periode berikutnya secara cepat dan akurat.

## METODE
Penelitian ini dilakukan pada Usaha Pabrik tahu Bu Iyem beralamat Di Dusun III Desa punggulan  Kec.  Air  Joman  Kabupaten  Asahan.Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian  kuantitatif  dimana  sumber  pengolahan  data didapatkan  melalui  pemanfaatan  data  histori  kebutuhan  bahan  baku  yang  ada  pada  periode januari  sampai  dengan  desember  2022,  kemudian  data  tersebut  diolah  dengan  pendekatan metode peramalan, yaitu melalui pendekatan dengan langkah Least Square , kemudian hasil data kebutuhan  bahan  baku  kedelai    diolah  dengan  metode  peramalan  tersebut  untuk  kemudian hasilnya akan digunakan sebagai saran di dalam penentuan pembelian persediaan bahan baku kedelai  dalam  jumlah  optimal  untuk  mendukung  strategi  produksi  kedepan.  Teknik pengumpulan  data  menggunakan  wawancara  dan  observasi.  Menurut  (Hidayatuloh  & Nursofiana,  2021)  wawancara  merupakan  metode  yang  dilaksanakan  untuk  mengetahui masalah apa yang sedang dihadapi dan apa saja yang dibutuhkan, Sedangkan observasi adalah Metode yang dilaksanakan untuk mengumpulkan data dan informasi dengan cara meninjau dan mengamati secara langsung bagaimana sistem yang sedang berjalan dan coba untuk dipecahkan permasalahannya, serta diaplikasikan ke dalam sebuah aplikasi. Adapun kerangka kerja yang penulis lakukan dalam penelitian ini  dapat dilihat dari gambar berikut:

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 341-351
Gambar 1. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dari  mengidentifikasi  dan  mengumpulkan  masalah  yang  terjadi pada  pabrik  tahu  Bu  Iyem.  Selanjutnya  peneliti  mengumpulkan  data  –  data  yang  diperlukan seperti  data  pembelian  kedelai  yang  diperlukan  dalam  memprediksi  kebutuhan  bahan  baku kedelai pada pabrik tahu Bu Iyem. Setelah pengumpulan data di lakukan selanjutnya penulis melakukan analisis terhadap data-data pembelian bahan baku kedelai dengan hasil wawancara bersama  pemilik  pabrik  tahu.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mengelompokan  data  -  data  tersebut sehingga dapat memudahkan penulis dalam melakukan analisis pada tahap berikutnya.
Selanjutnya penulis merumuskan masalah dari penelitian ini. Selanjutnya dari rumusan masalah yang telah dibuat peneliti menetapkan variabel – variabel yang sesuai dengan rumusan masalah dari penelitian ini yaitu Prediksi Kebutuhan Bahan Baku Kedelai Di Pabrik Tahu Bu Iyem  Menggunakan  Metode Least  Square .  Adapun  perancangan  sistem  digambarkan  dalam aliran sistem informasi yang sedang berjalan serta memperbaharui sistem informasi yang lama menjadi sistem informasi yang baru. Pada tahap selanjutnya dilakukan pengujian sistem yang telah  dibangun  telah  sesuai  dengan  kebutuhan.  Apabila  ada  kesalahan  dapat  diperbaiki. Pengujian  ini  dilakukan  agar  mendapatkan  hasil  yang  memuaskan.  Hasil  dari  perancangan sistem  peramalan  kebutuhan  bahan  baku  kedelai  dianalisis  kembali  guna  untuk  mengetahui kelebihan  serta  kekurangan  dari  sistem  yang  sudah  dirancang,  dilakukan  sejalan  dengan pengumpulan data sehingga data yang di gunakan adalah data yang kredibel.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis masalah adalah salah satu cara yang diperlu di lakukan untuk mengidentifikasi suatu  masalah, harus dilakukan analisis terhadap kinerja, informasi,  keamanan, efisiensi  dan pelayanan terhadap pelanggan serta kebutuhan apa yang perlu di disediakan dalam perancangan sistem dan perangkat lunak. Adapun masalah yang ada di pabrik tahu adalah Masalah terjadi pada  kebutuhan  bahan  baku  kedelai  yang  naik  turun,  hal  ini  dapat  berdampak  pada  jumlah persediaan bahan baku kedelai yang sangat sulit dikendalikan, Meningkatnya biaya operasional karena bahan baku kedelai yang langka dan harganya yang mahal, Pemilik masih menggunakan perkiraan  manual  untuk  menentukan  jumlah  kebutuhan  bahan  baku  kedelai,  karena  pemilik
masih menggunakan laporan pembelian kedelai sebagai dasar prediksi. Hal tersebut membuat tingkat terjadinya kesalahan prediksi masih tinggi. Kesalahan prediksi masih tinggi hal tersebut di masa yang akan datang dapat meningkatkan resiko terjadinya overstock ataupun stockout . Pengumpulan data dapat berupa data kebutuhan bahan baku tahun 2022 yang nantinya akan digunakan sebagai acuan untuk memprediksi kebutuhan bahan baku kedelai untuk 3 bulan berikutnya.
Tabel 1. Data Masukan Kebutuhan Bahan Baku Kedelai Pada tahun 2022 No Bulan Jumlah Kebutuhan (kg) 1 Januari 4100 2 Februari 4900 3 Maret 5200 4 April 5050 5 Mei 5200 6 Juni 4900 7 Juli 4700 8 Agustus 5150 9 September 5250 10 Oktober 5050 11 November 5400 12 Desember 5200
Analisis  data  pada  sistem  peramalan  menggunakan  metode  Least  untuk  menentukan peramalan  bulan  berikutnya  dari  data  -  data  bulan  sebelumnya.  Berikut  merupakan  hasil peramalan kebutuhan bahan baku kedelai pada bulan Januari-Maret 2023 yaitu:
Tabel 2. Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Kedelai
No Periode Y X XY X^2 Peramalan 1 Jan – 22 4100 -11 -45100 121 4696,79 2 Feb – 22 4900 -9 -44100 81 4753,43 3 Mar – 22 5200 -7 -36400 49 4810,08 4 Apr – 22 5050 -5 -25250 25 4866,72 5 Mei – 22 5200 -3 -15600 9 4923,36 6 Jun – 22 4900 -1 -4900 1 4980,01 7 Jul – 22 4700 1 4700 1 5036,65 8 Aug – 22 5150 3 15450 9 5093,29 9 Sep – 22 5250 5 26250 25 5149,94 10 Okt – 22 5050 7 35350 49 5206,58 11 Nov – 22 5400 9 48600 81 5263,22 12    Des – 22 5200 11 57200 121 5319,87 Total 60100 16200 572 13 Jan – 23 13 ? 14 Feb – 23 15 ? 15 Mar – 23 17 ?
Menghitung peramalan (Y) dengan rumus Y=a+bx. Kemudian masukkan nilai a dan b dalam persamaan Y = a + bx. Nilai x tergantung dengan bulan yang digunakan misalnya untuk mencari peramalan pada bulan Januari 2023 maka x yang digunakan yaitu 13.

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 341-351
Januari 2023 = 5008,333 + (28,322) * (13) = 5008,333 + 368,186 = 5376,515
Februari 2023  = 5008,333 + (28,322) * (15) = 5008,333 + 424,83 = 5433,159 Maret 2023 = 5008,333 + (28,322) * (17) = 5008,333 + 481,44 = 5489,802 Tabel 3. Analisis Kesalahan Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Kedelai Data Aktual (yt) Peramalan (ft) Et et 2 |et| |et/yt| 4100 4696,795 596,795 356164,119 596,795 14,556 % 4900 4753,438 -146,562 21480,353 146,562 2,991 % 5200 4810,082 -389,918 152036,37 389,918 7,498% 5050 4866,725 -183,275 33589,747 183,275 3,629 % 5200 4923,368 -276,632 76525,098 276,632 5,32 % 4900 4980,012 80,012 6401,865 80,012 1,633 % 4700 5036,655 336,655 113336,597 336,655 7,163 % 5150 5093,298 -56,702 3215,075 56,702 1,101 % 5250 5149,942 -100,058 10011,658 100,058 1,906 % 5050 5206,585 156,585 24518,888 156,585 3,101 % 5400 5263,228 -136,772 18706,46 136,772 2,533 % 5200 5319,872 119,872 14369,247 119,872 2,305 % Total 830355,477  2579,838 53,736
MSE = ∑ 𝑒𝑡 2 𝑛 =   ∑ 830355,477
12 = 69196,290
RMSE = √ ∑ 𝑒𝑡 2 𝑛 =   √ 830355,477 12 = 263,052
MAD / MAE = ∑ |𝑒𝑡| 𝑛 = 2579,838
12 = 214,986
MAPE = ∑ |𝑒𝑡| 𝑦𝑡 = 2579,838 60100 =  0,042926
Dari hasil tersebut bisa ditentukan tingkat kesalahan (error) sebanyak MSE 69196, RMSE 263, MAD 214 dan MAPE 0,04%.
Tahap  analisis  sistem  menurut  (Dedy  et  al.,  2020)  merupakan  penguraian  dari  suatu sistem  untuk  mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  permasalahan  yang  terjadi.  Hasil  analisis sistem  berjalan  digambarkan  dalam  bentuk  Aliran  Sistem  Informasi  (ASI).  Aliran  Sistem Informasi dari Peramalan Kebutuhan Bahan Baku Kedelai adalah:
Gambar 2. Aliran Sistem Informasi Yang Diusulkan
Menurut (Muhidin et al., 2020) Tahapan perancangan memiliki tujuan untuk mendesign sistem  baru  yang  dapat  menyelesaikan  masalah-masalah  yang  dihadapi  perusahan  yang diperoleh  dari  pemilihan  alternative  sistem  yang  terbaik.  Adapun  perancangan  sistem digambarkan dalam usecase diagram Prediksi Kebutuhan Bahan Baku Kedelai Di Pabrik Tahu Bu Iyem Menggunakan Metode Least Square dibawah ini:

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 341-351
Dinda Nuri Fazira, Neni Mulyani, Elly Rahayu
Menurut  (Vincensius &  Wasito, 2019) pengujian software bertujuan untukmemastikan bahwa  software  yang  dibuat  telah  sesuai  dengan  desainnya  dan  semua  fungsi  dapat  berjalan dengan  baik  tampa  ada  kesalahan.  Pengujian  unit  menggunakan  metode black  box  testing . Metode Blackbox Testing adalah sebuah metode yang dipakai untuk menguji sebuah software tanpa  harus  memperhatikan  detail software .  Pengujian  ini  hanya  memeriksa  nilai  keluaran berdasarkan nilai  masukan masing-  masing. Proses Black Box Testing dengan cara mencoba program yang telah dibuat dengan mencoba memasukkan data pada setiap form nya. Pengujian ini diperlukan untuk mengetahui program tersebut berjalan sesuai dengan yang dibutuhkan oleh perusahaan. Berikut ini adalah rencana pengujian pada Prediksi Jumlah Kebutuhan Bahan Baku Kedelai Pada Pabrik Tahu Bu Iyem:
Tabel 4. Rencana Pengujian No Materi Pengujian Hasil Pengujian Jenis Pengujian 1 Login User Validasi inputan Black Box Kesesuaian proses 2 Menu jenis Validasi inputan Black Box Kesesuaian proses 3 Menu periode Validasi inputan Black Box Kesesuaian proses 4 Menu perhitungan Validasi inputan Black Box Kesesuaian proses 5 Menu hasil Validasi inputan Black Box Kesesuaian proses 6 Logout Validasi inputan Black Box Kesesuaian proses
Implementasi  merupakan  lanjutan  dari  tahap  perancangan  sistem  dan  dapat  dipandang sebagai  usaha  untuk  mewujudkan  sistem  yang  dirancang.  Langkah  -  langkah  dari  proses implementasi sistem adalah urutan dari kegiatan awal sampai kegiatan yang dilakukan dalam mewujudkan sistem yang dirancang.

## Gambar 4. Implementasi Antarmuka Peramalan
Halaman  Implementasi  antarmuka  peramalan  berfungsi  untuk  melakukan  proses peramalan terhadap periode yang akan diramal. Tampilan perancangan untuk menu peramalan dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Halaman  peramalan  digunakan  untuk  memprediksi  kebutuhan bahan baku kedelai pada bulan Januari – Maret tahun 2023 dengan menggunakan metode Least Square .  Kemudian  di  dapatkanlah  hasil  peramalan  bulan  Januari  tahun  2023  sebesar  5.376, Februari 2023 sebesar 5.433 dan Maret 2023 sebesar 5.489. Data hasil prediksi juga ditampilkan dalam  bentuk  grafik  setelah  proses  peramalan  telah  berhasil  dilakukan,  dengan  ditampilkan grafik tersebut pengguna dapat dengan mudah melihat perbedaan antara data aktual dan data prediksi. Garis yang berwarna biru menandakan data aktual dan data prediksi garis berwarna hitam.  Implementasi  peramalan  kebutuhan  bahan  baku  kedelai  pada  pabrik  tahu  Bu  Iyem bersifat user  friendly karena  dapat  dijalankan  menggunakan  laptop  atau handpone karena sistem ini berbasis web.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  tentang  peramalan  kebutuhan bahan baku kedelai ini adalah Dengan adanya sistem peramalan ini jumlah persediaan bahan baku kedelai dapat kendalikan karena adanya sistem  prediksi yang akurat. Dapat merancang sistem  peramalan  kebutuhan  bahan  baku  kedelai  menggunakan  metode least  square dan berbasis web .  Hasil  perhitungan  dengan  mengguanakan  metode least  square adalah  hasil peramalan kebutuhan bahan baku kedelai bulan Januari tahun 2023 sebesar 5.376 kg, Februari 2023  sebesar  5.433  kg  dan  Maret  2023  sebesar  5.489  kg  dengan  tingkat  kesalahan  (error) sebanyak MSE 69196, RMSE 263, MAD 214 dan MAPE 0,04%.
Adapun  saran-saran  yang  ingin  disampaikan  oleh  penulis  dari  penelitian  tentang peramalan  jumlah  kebutuhan  bahan  baku  kedelai    adalah  Dalam  upaya  mengurangi  resiko kesalahan dalam memprediksi kebutuhan bahan baku kedelai, hendaknya pemilik pabrik dapat mengimplementasikan sistem peramalan yang telah dirancang untuk membantu memprediksi kebutuhan bahan baku kedelai secara cepat dan akurat. Dan di harapkan penelitian ini dapat menambah  wawasan  pengetahuan  yang  berkaitan  dengan  peramalan  kebutuhan  bahan  baku kedelai  kepada  pemilik  pabrik  tahu.  Diharapkan  peneliti  selanjutnya  agar  dapat membandingkan dengan  metode lain supaya mendapatkan hasil yang lebih tepat  dan akurat. Khususnya  yang  berminat  untuk  mengetahui  lebih  jauh  tentang  peramalan  maka  perlu melakukan modifikasi variabel – variabel yang ada, baik menambah variabel atau menambah

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3 (2) (2023): 341-351 Dinda Nuri Fazira, Neni Mulyani, Elly Rahayu
time series datanya. Sehingga lebih bervariasi dalam melakukan penelitian. Hasil penelitian ini di harapkan dapat menjadi sumber pengetahuan bagi para pembaca terkait dengan peramalan kebutuan bahan baku serta faktor – faktor yang mempengaruhinya.

## DAFTAR PUSTAKA
Dedy, R., Budiman, A., & Ramadhani, D. (2020). Analisis Sistem Informasi Jadwal Terpadu
Berbasis Website. Jurnal Pendidikan, 8 (2), 252-263.
https://doi.org/10.31571/edukasi.v18i2.1932
Fadhilah, Z., Suroso, S., & Anggela, F. P. (2022). Peramalan Jumlah Produksi Buah Mangga Di Kecamatan Tegalwaru Dengan Menggunakan Metode Least Square. Jmma , 2 (1), 6- 12.
Hariri,  F.  R.  (2018).  Metode  Least  Square  Untuk  Prediksi  Penjualan  Sari  Kedelai  Rosi. SIMETRIS , 7 (2), 731-736. https://doi.org/10.24176/simet.v7i2.788
Hidayatuloh,  S.,  &  Nursofiana,  S.  (2021).  Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi Pengelolaan  Surat  Diskominfo  Payakumbuh. Jurnal  Esensi  Infokom , 5 (2),  14-22. https://doi.org/10.55886/infokom.v5i2.276
Indah,  D.  R.,  &  Rahmadani,  E.  (2018).  Sistem  Forecasting  Perencanaan  Produksi  Dengan Metode  Single  Eksponensial  Smoothing  Pada  Keripik  Singkong  Srikandi  di  Kota Langsa. Jurnal Penelitian Ekonomi Akuntansi (JENSI) , 2 (1), 10-18.
Indah, D. R., Purwasih, L., & Maulida, Z. (2018). Pengendalian Persediaan Bahan Baku pada PT  .  Aceh  Rubber  Industries  Kabupaten  Aceh  Tamiang. Jurnal  Manajemen  Dan Keuangan , 7 (2), 157-173. https://doi.org/10.33059/jmk.v7i2.814
Lahu, E. P., & Sumarauw, J. S. . (2018). Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Guna Meminimalkan  Biaya  Persediaan  Pada  Dunkin  Donuts  Manado  Analysis  Of  Raw Material Inventory Control To Minimize Inventory Cost On . 5 (3), 4175-4184.
Lestari,  D.,  Putri,  P.,  &  Surya,  C.  L.  (2020).  Analisis  Perencanaan  Persediaan  Untuk Meningkatkan  Pengendalian  Biaya  Produksi  Pada  Mebel  Tenang  Jaya. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan , 7 (1), 48-53.
Muhidin, R., Kharie, N. F., & Kubais, M. (2017). Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Pada SMA Negeri 18 Halmahera Selatan Sebagai Media Promosi Berbasis Web. IJIS- Indonesian Journal On Information System , 2 (2), 91-103. https://doi.org/10.36549/ijis.v2i2.31
Pamungkas, D. P. (2016). Implementasi Metode Least Square Untuk Prediksi Penjualan Tahu Pong. Network Engineering Research Operation , 2 (2), 75-81.
Saputra, P. Y., Wijaya, I. D., &  Anshori, S. M. (2020). Sistem Peramalan Penjualan Sepeda Motor  Yamaha  Di  Sentral  Yamaha  Malang  Dengan  Metode  Least  Square. Jurnal Aghniya , 3 (2), 196-207.
Sulaiman, F., & Nanda. (2018). Pengendalian Persediaan Bahan Baku Dengan Menggunakan Metode EOQ Pada UD. Adi Mabel. Jurnal Teknovasi , 2 (1), 1-11.
Vincensius,  D.,  &  Wasito,  B.  (2019).  Analisis  Dan  Perancangan  Sistem  Informasi  Point  Of Sales  Pada  CV  .  Sanjaya  Abadi.  Institut  Bisnis  dan  Informatika  Kwik  Kian  Gie (Skripsi). http://eprints.kwikkiangie.ac.id/36/
Widajanti, E., & Suprayitno. (2020). Implementasi Metode Least Square Untuk Memprediksi Penjualan Susu Perah (Studi Pada KUD Cepogo Kabupaten Boyolali). Research Fair Unisri 2019 , 4 (1), 439-451. https://doi.org/10.33061/rsfu.v4i1.3429
Yasmi,  T.,  Erianda,  A.,  &  Afyenni,  R.  (2022).  Implementasi  Metode  Least  Square  untuk Peramalan  Persediaan  Barang  pada  Sistem  Inventori  CV.  Tre  Jaya  Perkasa. Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , 3 (4), 137-142. https://doi.org/10.30630/jitsi.3.4.100
How to cite :
Fazira, D. N., Mulyani, N., & Rahayu, E. (2023). Prediksi Kebutuhan Bahan Baku Kedelai Di Pabrik Tahu Buk Iyem Menggunakan Metode Least Square. DECDDE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 3(2),
341-351. http://dx.doi.org/10.51454/decode.v3i2.203