## IMPLEMENTASI METODE LEAST SQUARE PADA SISTEM FORECASTING HARGA BAHAN POKOK DI UNIT PASAR TRADISIONAL KOTA PALEMBANG
Andi Wijaya* 1) , Suzi Oktavia Kunang 2)
1. Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
2. Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata  Kunci: Forecasting,  Harga  Bahan Pokok, Metode Least Square, Metode  Rapid Aplication Development (RAD)
Keywords: Forecasting,  Prices  of  Basic Materials,  Least  Square  Method,  Rapid Application Development (RAD) Method
Article history: Received 21 November 2022 Revised 5 December 2022 Accepted 12 December 2022 Available online 1 March 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i1.3442
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: andiwijaya061199@gmail.com
Perubahan  harga  yang  terjadi  sewaktu-waktu  dapat  menyebabkan  harga bahan  pokok  menjadi  tidak  stabil  sehinggga  mengakibatkan  masyarakat tidak bisa membeli kebutuhan bahan pokok apabila harganya tiba-tiba naik. Maka  pemerintah  harus  memiliki  perencanaan  untuk  menjaga  kestabilan harga  bagi  masyarakat  di  setiap  daerah.  Menjaga  kestabilan  dan pengawasan  secara  langsung mengenai harga  bahan  pokok  atau  sembako merupakan tugas dari Dinas Perdagangan. Hal ini juga dilakukan oleh Dinas Perdagangan  Kota  Palembang,  Penelitian  ini  bertujuan  membangun aplikasi forecasting yang mempermudah dalam melakukan perkiraan harga bahan  pokok  pada  unit  pasar  tradisional  kota  Palembang.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data bahan pokok dan data harga bahan pokok.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  least  square  sebagai  metode pemecahan  masalah  dan  metode  Rapid  Aplication  Development  (RAD) sebagai  metode  pengembangan  sistem.  sistem  forecasting  harga  bahan pokok yang diforecasting berdasarkan nama bahan pokok dan tanggal yang akan diforecasting. Sistem Forecasting ini dapat menampilkan hasil harga forecasting  dan  nilai  persentase  erornya  sehingga  dapat  terlihat  tingkat kesalahan dari hasil perkiraannya. Hasil penelitian forecasting jenis bahan pokok ayam broiler dengan Metode Least Square diperoleh nilai forecasting Rp.31.329,  dengan  tingkat  nilai  error  MAD  yaitu  1,09  %  dari  nilai  data sebenarnya  yaitu  Rp.31.000,  Sistem  ini  telah  diuji  kevalidannya menggunakan  pengujian  Blackbox  sehingga  sistem  ini  layak  untuk digunakan Dinas Perdagangan Kota Palembang.

## ABSTRACT
Price changes that occur at any time can cause the price of staples to become unstable, resulting in people not being able to buy basic necessities if the price suddenly increases. Then the government must have a plan to maintain price stability for the people in each region. Maintaining stability and direct supervision of the price of staples or basic necessities is the task of the Trade Office.  This  study  aims  to  build  a  forecasting  application  that  makes  it easier  to  estimate  the  price  of  staples  in  the  traditional  market  units  of palembang city. The data used in this study are data on staples and data on the price of staples. This research uses the least square method as a problem- solving method and the Rapid Application Development (RAD) method as a system development method. a forecasting system for the price of staples that is fortified based on the name of the staple and the date to be fortified. This  Forecasting  system  can  display  the  results  of  forecasting  prices  and their error percentage values so that they can see the error rate of the forecast results. The results of the research on forecasting the type of broiler chicken staples  with  the  Least  Square  Method  obtained  a  forecasting  value  of Rp.31,329, with a MAD error value level of 1.09% of the actual data value of  Rp.31,000,  this  system  has  been  tested  for  validity  using  Blackbox testing so that this system is suitable for use by the Palembang City Trade Office.

## I. P ENDAHULUAN
ANGAN adalah  segala  sesuatu  yang  diolah  ataupun  tidak  diolah  yang  diperuntukan  sebagai makanan  atau minuman  bagi  manusia  yang    berasal  dari  sumber  hayati  produk  perkebunan,  pertanian,    perairan,    , kehutanan, peternakan, perikanan, dan air [1]. Sebagai makanan utama sehari-hari manusia, pangan sangat
P
diperuntukan untuk memenuhi kebutuhan pokok manusia[2] sehingga pangan termasuk barang atau benda utama yang dapat diperdagangkan[3]. Pangan ataupun bahan pokok yang mana sering disebut sembako (Sembilan bahan pokok)[4], yaitu bahan-bahan makanan dan minuman secara umum yang  menjadi kebutuhan pokok masyarakat. [5].
Berdasarkan  Keputusan Menteri Industri dan Pedagangan No. 15/mpp/kep/2/1998 tanggal 27 februari 1998 jenis bahan pokok tersebut yaitu: daging (sapi dan ayam) susu, gula pasir, beras dan sagu, jagung, sayur-sayuran dan buah-buahan,  garam yang mengandung yodium/iodium, minyak garam dan margarin. Nilai permintaan pada bahan pokok  dapat  disebabkan  meningkatnya  jumlah  penduduk  di  Indonesia  sehingga  harga  bahan  pokok  sering mengalami  perubahan  harga[6]  Sebagaimana  yang  terjadinya  akibat  dari  perubahan  harga  bisa terjadi sewaktu- waktu[7] yang menyebabkan harga bahan pokok menjadi tidak stabil.
Lembaga  pemerintahan  Dinas  Perdagangan  Kota  Palembang  dalam  mengambil  kebijakan  untuk  menjaga kestabilan  harga  bahan  pokok  (sembako)  dapat  melakukan  dengan  melihat  harga  bahan  pokok  pada  periode selanjutnya,  maka  dibutuhkan  sebuah forecasting harga  yang  akurat  dan  tepat.  Maka  dari  itu  penelitian  ini menggunakan  menggunakan  metode Least  Square (  Kuadrat  Terkecil  )  [8]yang  merupakan  salah  satu  metode peramalan yang digunakan untuk melihat trend dari data deret waktu[9].
Terdapat  beberapa  studi  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Eden,  dkk.  [10]dengan  judul  “Sistem  Informasi Peramalan Harga Pangan dengan menggunakan Metode Naïve Bayesdi Kota Makasar” untuk memudahkan dan mengefisienkan kinerja dan aktifitas kerja serta memberikan gambaran umum tentang harga komoditas, kondisi komoditas pangan, dan prediksi harga barang. Adapun hasil penelitian Penelitian Hariri [8]dengan judul “Metode Least  Square  untuk  prediksi  penjulualan  sari  kedelai  rosi”.  Adapun  hasil  penelitian  ini  yaitu  Sistem  prediksi penjualan sari kedelai dapat memprediksi penjualan pada periode selanjutnya.
Sedangkan pada  hasil penelitian Ghulam, dkk [11]  dengan judul “Prediksi Harga Beras menggunakan Metode Least Square” Pada data ganjil diperoleh tingkat nilai error sebesar 0.05523 dan dari data genap diperoleh tingkat nilai error sebesar  0.05307,  hal  ini  menunjukkan  tingkat  nilai  eror  yang  diperoleh    dari  prediksi  harga  beras menggunakan metode least square yaitu sangat baik karena tingkat nilai error yang diperoleh sebesar 5% Berdasarkan permasalahan tersebut dan hasil penelitian sebelumnya, maka diperlukan sistem forecasting yang dapat  memudahkan  dalam  menyajikan  informasi forecasting harga  bahan  pokok  yang  terupdate  secara  mudah, cepat, dan akurat serta dapat diakses secara online oleh masyarakat. Sistem forecasting pada penelitian ini dapat melakukan forecasting  harga bahan pokok setiap minggu atau hari dari berbagai jenis bahan pokok tersebut dan menggunakan Mean Absolute Deviantion (MAD) sebagai cara perhitungan pengujian niali eror peramalan, serta sistem ini dapat menampilkan faktor umum terjadinya perubahan harga tersebut . Berdasarkan uraian diatas, maka penulis  bermaksud  menyususn  laporan  penelitian  ini  dengan  judul  “Implementasi  Metode  Least  Square  Pada Sistem Forecasting Harga Bahan Pokok  Di Unit Pasar Tradisional Kota Palembang”.

## II. METODE PENELITIAN
Implementasi Metode Least Square Pada Sistem Forecasting Harga Bahan Pokok, untuk menyelesaikan masalah dalam penelitian ini penulis menggunakan metode RAD bisa dilihat pada gambar 1:

## A. Metode Rapid Aplication Development (RAD)
Penulis menggunakan metode pengembangan Rapid Aplication Development (RAD) karena metode ini bersifat fleksibel yang  memungkinkan integrasi proses yang lebih cepat dan efektif sehingga penyesuaian kebutuhan dan keinginan user menjadi lebih mudah. Penerapan metode RAD sangat tepat dan sesuai dalam pembangunan sistem berbasis website. Berikut tahapan proses dari metode Rapid Aplication Development (RAD): [12]
1) Pemodelan Bisnis (Bussiness Modelling)
Melakukan analisis bisnis dari sistem yang berjalan berdasarkan informasi kemudian merancang sistem  yang berkaitan dengan proses sistem Forecasting harga bahan pokok pada pasar 10 Ulu Kota Palembang dan siapa saja user yang terlibat dalam sistem ini serta apa saja yang dilakukan.

## 2) Pemodelan Data (Data Modelling)
Melakukan  perancangan  yang  difokuskan  pada  database  dan  relasinya  yang  akan  digunakan  berdasarkan kebutuhan informasi yang telah diidentifikasi.

## 3) Pemodelan Proses (Process Modelling)
Menerapkan  sebuah  pemodelan  yang  lebih  spesifik  sesuai  model  bisnis  yang  berjalan.  Penelitian  ini menggunakan UML (Unified Modeling Language) sebagai pemodelan proses sistem yang dibangun.
4) Pembuatan Aplikasi (Aplication Generation)
Mengimplementasikan  pemodelan  proses  dan  data  menjadi  program.  Pada  penelitian  ini,  proses  pembuatan aplikasi dilakukan dengan pengkodingan yang menggunakan bahasa pemograman PHP (Hypertext Preprocessor), CodeIgniter sebagai framework, HTML debagai pengaturan tampilan, dan Boostrap sebagai framework front end.
5) Pengujian dan Pergantian (Testing and Turnover)
Melakukan pengujian terhadap sistem yang sudah dibangun. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan black box testing[13] untuk mengetahui perangkat lunak beroperasi dengan baik atau tidak.

## B. Perhitungan Metode Least Square
Metode Least Square memiliki 2 (dua) dalam pembagian kasusnya yaitu kasus data genap dan data ganjil[14]. Dalam penguraian penelitian time series, keakuratan atau kualitas dari informasi atau data-data yang diperoleh serta waktu  atau  periode[9]  dari  beberapa  data  yang    dikumpulkan  merupakan  hal  yang  sangat  menentukan.  Hasil peramalan baik sangat dipengaruhi karna berbagai petunjuk (data) yang cukup banyak dan diamati dalam rentang waktu yang relatif panjang[15]. Semakin sedikit data yang dikumpulkan maka semakin jelek hasil estimasi atau peramalannya.  Sebaliknya  semakin  banyak  data  yang  dikumpulkan  tersebut  maka  semakin  baik  estimasi  atau peramalan yang diperoleh.
Perhitungan Metode Least Square Pada Data Genap
Tabel 1 Memperlihatkan data harga ayam broiler mulai tanggal 01 November 2021 sampai 30 November 2021 dan akan melakukan prediksi harga pada tanggal 01 Desember 2021.
TABEL I HARGA AYAM BROILER (GENAP) No. Tanggal Satuan Harga Kemarin Harga Hari ini 1. 1 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 2. 2 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 3. 3 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 4. 4 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 5. 5 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 28.000 6. 6 November 2021 Kg Rp. 28.000 Rp. 28.000 7. 7 November 2021 Kg Rp. 28.000 Rp. 28.000 8. 8 November 2021 Kg Rp. 28.000 Rp. 28.000 9. 9 November 2021 Kg Rp. 28.000 Rp. 28.000 10. 10 November 2021 Kg Rp. 28.000 Rp. 30.000 11. 11 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 12. 12 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 13. 13 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 14. 14 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 15. 15 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 16. 16 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 17. 17 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 18. 18 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 30.000 19. 19 November 2021 Kg Rp. 30.000 Rp. 31.000 20 20 November 2021 Kg Rp. 31.000 Rp. 31.000 21 21 November 2021 Kg Rp. 31.000 Rp. 31.000 22 22 November 2021 Kg Rp. 31.000 Rp. 31.000 23 23 November 2021 Kg Rp. 31.000 Rp. 31.000
24 24 November 2021 Kg Rp. 31.000 Rp. 31.000 25 25 November 2021 Kg Rp. 31.000 Rp. 31.000 26 26 November 2021 Kg Rp. 31.000 Rp. 31.000 27 27 November 2021 Kg Rp. 31.000 Rp. 31.000 28 28 November 2021 Kg Rp. 31.000 Rp. 31.000 29 29 November 2021 Kg Rp. 31.000 Rp. 31.000 30 30 November 2021 Kg Rp. 31.000 Rp. 31.000 31 01 Desember 2021 Kg Rp. 31.000 ?
Data pada tabel tersebut termasuk dalam kategori data genap sehingga nilai X nya adalah X = -29,-27,-25,-23, -21,-19, -17,-15,-13, -11, -9, -7, -5, -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9,11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29 Untuk  mencari  peramalan  pada  tanggal  1  November  2021  diperlukan  mencari  nilai
, ^ ,
∑ , ∑ ,
∑ ^ .
Tabel 2 Memperlihatkan Analisis Menggunakan Metode Least Square.
TABEL II ANALISIS METODE LEAST SQUARE PADA DATA GENAP No. Tanggal Harga (Y) X ^ X.Y 1. 1 November 2021 30.000 -29 841 -870.000 2. 2 November 2021 30.000 -27 729 -810.000 3. 3 November 2021 30.000 -25 625 -750.000 4. 4 November 2021 30.000 -23 529 -690.000 5. 5 November 2021 30.000 -21 441 -630.000 6. 6 November 2021 28.000 -19 361 -532.000 7. 7 November 2021 28.000 -17 289 -476.000 8. 8 November 2021 28.000 -15 225 -420.000 9. 9 November 2021 28.000 -13 169 -364.000 10. 10 November 2021 28.000 -11 121 -308.000 11. 11 November 2021 30.000 -9 81 -270.000 12. 12 November 2021 30.000 -7 49 -210.000 13. 13 November 2021 30.000 -5 25 -150.000 14. 14 November 2021 30.000 -3 9 -90.000 15. 15 November 2021 30.000 -1 1 -30.000 16. 16 November 2021 30.000 1 1 30.000 17. 17 November 2021 30.000 3 9 90.000 18. 18 November 2021 30.000 5 25 150.000 19. 19 November 2021 31.000 7 49 217.000 20 20 November 2021 31.000 9 81 279.000 21 21 November 2021 31.000 11 121 341.000 22 22 November 2021 31.000 13 169 403.000 23 23 November 2021 31.000 15 225 465.000 24 24 November 2021 31.000 17 289 527.000 25 25 November 2021 31.000 19 361 589.000 26 26 November 2021 31.000 21 441 651.000 27 27 November 2021 31.000 23 529 713.000 28 28 November 2021 31.000 25 625 775.000 29 29 November 2021 31.000 27 729 837.000 30 30 November 2021 31.000 29 841 899.000 JUMLAH 902.000 8990 366.000
Langkah-langkah Proses perhitungan metode Least Square, sebagai berikut.

## 1) Mencari nilai a dan b
Mencari nilai = ∑ → = .
= 30.067
Mencari nilai = ∑ . → = .
= 40,71
2) Maka Persamaan Least Square nya adalah
= +
= 30.067 + 40,71
3) Masukan nilai x yang akan dicari
= 30.067 + 40,71 (31)
4) Sehingga dihasilkan forecasting harga sebagai berikut
= 31.329
5) Tingkat Keasalahan peramalan atau standart error dalam 01 Desember 2021:
MAD = ∑ (Nilai forecast – Nilai Nyata)
= . (31.329 – 31.000)
= 0,011
Jadi pada tanggal 01 Desember 2021, forecasting harga jenis bahan pokok ayam broiler dengan Metode Least Square diperoleh dengan harga forecasting Rp.31.329, dengan tingkat nilai kesalahan error 1,09 % dari nilai data sebenarnya yaitu Rp.31.000,-  .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode least square di implementasikan untuk aplikasi forecasting harga bahan pokok. user aplikasi yang di rancang  memiliki  tiga  user  yaitu  UPTD  Pasar  10  Kota  Palembang,  Kepala  Seksi  Stabilisasi  Bahan  Pokok  dan Penting dan Masyarakat. Masyarakat dapat melihat grafik perubahan harga dan informasi harga bahan pokok setiap hari. UPTD Pasar Kota Palembang dan Kepala Seksi Stabilisasi Bahan Pokok dan Penting  dapat melakukan login dan masuk kehalaman dashboard. UPTD Pasar Kota Palembang dapat mengolah data bahan pokok, harga bahan pokok pada pasar 10 Ulu Kota Palembang, dan faktor umum perubaha harga. Selanjutnya Kepala Seksi Stabilisasi Bahan  Pokok  dan  Penting  dapat  mengelola  data  pengguna,  melakukan  forecasting  harga,  dan  melihat  serta mencetak laporan.bisa dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Use Case Diagram Aplikasi Forecasting Harga Bahan Pokok
Terdapat  struktur  sistem  dari  segi  pendefinisan  kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk  membangun  sistem  yaitu terdiri dari 4 class bisa dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Class Diagram Aplikasi Forecasing Harga Bahan Pokok
Berikut  ini  hasil  tampilan  aplikasi  Sistem Forecasting Harga  Bahan  Pokok  Diunit  Pasar  Tradisional  Kota Palembang.Pada halaman ini dapat melihat tentang info tentang dinas perdagangan bisa dilihat pada gambar 4

## Gambar. 4 Tampilan halaman beranda
Terdapat  tampilan  harga  bahan  pokok  secara update yang  dapat  dilihat  oleh  masyarakat,  UPTD  Pasar  Kota Palembang dan Kepala Seksi Stabilisasi Bahan Pokok bisa dilihat pada gambar 5 .
Gambar.5 Tampilan Informasi Harga
Tampilan halaman forecasting harga bahan pokok dari sistem forecasting ini. Pada halaman ini dapat melakukan forecasting harga bahan pokok yang dilakukan oleh Kepala Seksi Stabilisasi Bahan Pokok dan Penting berdasarkan nama bahan pokok dan tanggal yang akan di forecasting bisa dilihat pada gambar 6.
Gambar.6 Halaman Forecasting

## TABEL PENGUJIAN (TESTING)
Tabel  3  memperlihatkan  pengujian  menggunakan black  box  testing yang  tahap  awal  melakukan  proses pemeriksaan kesesuaian jalannya suatu sistem. Pengujian dilakukan oleh 2 user antara lain:
TABEL III

## PENGUJIAN BLACK BOX ADMIN
No Kelas Uji Butir Uji Hasil 1 Login Veifikasi Username dan Password Berhasil 2 Mengelola Data  Bahan Pokok Menampilkan  data,  hapus  dan edit Berhasil 3 Mengelola Data Harga Menampilkan  data,  hapus  dan edit Berhasil 4 Mengelola Data Faktor Menampilkan  data,  hapus  dan edit Berhasil

## Hasil Pengujian Admin UPTD Pasar Kota Palembang
Tampilan halaman login dari sistem forecasting ini. Pada halaman ini dapat dilakukan login agar  bisa masuk kedalam sistem pengolahan data dari aplikasi yang telah dibuat bisa dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan Halaman Login
Tampilan halaman data bahan pokok dari sistem forecasting ini. Pada halaman ini dapat melakukan pengelolaan data Bahan Pokok yang dilakukan oleh admin UPTD Pasar Kota Palembang seperti menambah, mengubah dan menghapus data bahan pokok serta melakukan pencarian data bahan pokok bisa dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan Halaman Data Bahan Pokok
Tampilan  halaman  data  harga  bahan  pokok  dari  sistem forecasting ini.  Pada  halaman  ini  dapat  melakukan pengelolaan data harga bahan pokok yang dilakukan oleh admin UPTD Pasar Kota Palembang seperti menambah, mengubah dan menghapus data bahan pokok serta melakukan pencarian data harga bisa dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Tampilan Halaman Data Harga
Tampilan  halaman  faktor  umum  perubahan  harga  bahan  pokok  dari  sistem forecasting ini.  Pada  halaman  ini dapat melakukan pengelolaan data faktor umum perubahan harga yang dilakukan oleh admin UPTD Pasar Kota Palembang seperti menambah, mengubah dan menghapus data faktor serta melakukan pencarian data faktor bisa dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Halaman Data Faktor
Tabel  4  memperlihatkan  pengujian  menggunakan black  box  testing yang  tahap  awal  melakukan  proses pemeriksaan kesesuaian jalannya suatu sistem

## TABEL IV PENGUJIAN BLACK BOX KEPALA STABILISASI
No Kelas Uji Butir Uji Hasil 1 Mengelola Data  Pengguna Menampilkan data, hapus dan edit Berhasil 2 Melakukan forcasting Harga Bahan Pokok Forcasting Harga Bahan Pokok Berhasil 3 Melihat Laporan Harga Bahan Pokok Menampilkan data, hapus dan edit Berhasil

## Hasil Pengujian Kepala Seksi Stabilisasi Bahan Pokok dan Penting
Tampilan halaman data pengguna dari sistem forecasting ini. Pada halaman ini dapat melakukan pengelolaan data pengguna yang dilakukan oleh Kepala Seksi Stabilisasi Bahan Pokok dan Penting agar mendapatkan hak akses untuk login ke sistem. pengelolaan data dapat berupa menambah, mengubah dan menghapus, serta dapat
melakukan pencarian data pengguna bisa dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Halaman Data Pengguna
Tampilan halaman forecasting harga bahan pokok dari sistem forecasting ini. Pada halaman ini dapat melakukan forecasting harga bahan pokok yang dilakukan oleh Kepala Seksi Stabilisasi Bahan Pokok dan Penting berdasarkan nama bahan pokok dan tanggal yang akan di forecasting bisa dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Halaman Forecasting Harga
Tampilan halaman laporan harga bahan pokok dari sistem forecasting ini. Pada halaman ini dapat menampilkan laporan harga berdasarkan tanggal periode laporan yang dibuat bisa dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Halaman Laporan
Bedasarkan hasil penelitian oleh Ghulam, dkk [11]  dengan judul “Prediksi Harga Beras menggunakan Metode Least Square”, penelitian melakukan time series dengan data sebanyak 12 data dengan pengujian yang dilakukan pada penelitian ini sebanyak dua kali pengujian yaitu pengujian terhadap banyaknya data yaitu 36, 60, 90 dan 132
data dan pengujian terhadap 133 data ganjil dan 132 data genap. Pada data ganjil didapatkan tingkat nilai error sebesar 0.05523 dan dari data genap didapatkan tingkat nilai error sebesar 0.05307, itu artinya tingkat nilai error yang didapatkan dari prediksi harga beras menggunakan metode least square yaitu sangat baik karena tingkat nilai error yang diperoleh sebesar 5%.
Pada penelitiian ini mempunyai time series dengan data sebanyak satu bulan atau 30 hari dengan pengujian data genap  dan  data  ganjil  dan  menggunakan  perhitungan  pencarian  tingkat  kesalahan (error ) menggunakan  MAD (Mean  Absolute  Deviation  dengan  hasil  nilai error pada  harga  bahan  pokok  jenis  ayam  yaitu  1,09  %  yang menunjukan hasil tingkat kesalahan (error) yang rendah sehingga menunjukkan forecasting menggunakan metode least square dengan semakin banyak data maka tingkat akurasinya semakin mendekati.

## IV. KESIMPULAN
Sistem Forecasting harga bahan pokok pada unit pasar tradisional kota palembang  menggunakan metode Least Square  ini dibuat dengan menggunakan  bahasa pemograman PHP (Hypertext Preprocessor), CodeIgniter sebagai framework, HTML sebagai pengaturan tampilan, dan Boostrap sebagai framework front end serta MySQL sebagai database  nya.  Aplikasi  ini  dapat  melakukan  penginputan,  pengeditan  data  dan  juga  dapat  memperoleh laporan.Implementasi dari sistem ini terdiri dari 3 (tiga) user yaitu UPTD Pasar Kota Palembang sebagai admin, Kepala Seksi Stabilisasi Bahan Pokok dan Penting, dan masyarakat. Pada halaman menu admin terdiri dari halaman pengolahan  data  bahan  pokok,  data  harga  bahan  pokok,  dan  data  faktor.  Pada  halaman  menu  Kepala  Seksi Stabilisasi Bahan Pokok dan Penting terdiri dari halaman pengolahan data pengguna, halaman forecasting harga bahan  pokok,  dan  halaman  laporan  data  harga  bahan  pokok  pada  pasar  10  ulu  Kota  Palembang.  Sedangkan masyarakat dapat melihat halaman informasi harga bahan pangan secara update.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. Suhaimi, Pangan, Gizi, dan Kesehatan . Deepublish, 2019.
[2] M. Gardjito, A. Djuwardi, dan E. Harmayani, Pangan Nusantara: Karakteristik dan Prospek Untuk Percepatan Diversifikasi Pangan . Kencana, 2018.
[3] M. S. Prof. Dr. Arief Subyantoro, S. E. M. S. Dr. Khoirul Hikmah, dan S. E. M. M. Rifqi Syarif Nasrulloh, Peran Pengetahuan Lokal Petani Terhadap Kinerja . Deepublish, 2021.
[4] D. Indriati dan A. Widiyatmoko, Pasar Tradisional . Alprin, 2020.
[5] M. Astiningrum, I. K. Putri, dan V. N. Wijayaningrum, “Peramalan Harga Bahan Pokok Menggunakan Support Vector Regression [Forecasting Staple Food Prices Using Support Vector Regression],” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Apl. , vol. 12, no. August, hal. 77–82, 2020.
[6] D. C. Darma, P. Purwadi, T. C. Wijayanti, dan A. Rikki, Ekonomika Gizi: Dimensi Baru di Indonesia . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] N. N. D. Fatmala, “Analisis Harga Suatu Barang Di Lingkungan Masyarakat,” EL MUDHORIB  J. Kaji. Ekon. dan Perbank. Syariah , vol. 1, no. 2, hal. 1–13, 2020, doi: 10.53491/elmudhorib.v1i2.101.
[8] F. R. Hariri, F. Teknik, P. Studi, dan T. Informatika, “METODE LEAST SQUARE UNTUK PREDIKSI,” vol. 7, no. 2, hal. 731–736, 2016.
[9] S. F. Pane dan E. V Rahcmadani, Big Data: Forecasting Menggunakan Python . Kreatif, 2020.
[10] B. Eden, W. Asrul, dan S. Zuhriyah, “Sistem Informasi Peramalan Harga Pangan Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Di Kota Makassar,” e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sist. Inf. dan Teknol. Informasi) , vol. 7–2, no. 2, hal. 163–171, 2018, doi: 10.36774/jusiti.v7i2.251.
[11] B. Ghulam, A. Shidiq, M. T. Furqon, dan L. Muflikhah, “Prediksi Harga Beras menggunakan Metode Least Square,” vol. 6, no. 3, hal. 1149– 1154, 2022.
[12] S. Permana, W. I. Rahayu, dan R. N. S. Fatonah, Implementasi Algoritma C4.5 Dalam Penentuan Penerima Bonus Tahunan Pegawai . Kreatif, 2020.
[13] P. P. N. Samarinda, Buletin Poltanesa Vol. 23 No. 1 Juni 2022 . Politeknik Pertanian Negeri Samarinda, 2022.
[14] S. E. A. M. M. C. A. C. P. A. Dr. Dwi Ekasari Harmadji et al. , Penganggaran Perusahaan (Teori, Konsep, dan Aplikasi) . Media Sains Indonesia, 2022.
[15] S. E. M. M. Sahala Manalu dan S. T. M. M. Stevi Jimry Poluan, Cara Akurat Menyusun Penganggaran Perusahaan Manufaktur . Seribu Bintang, 2019.
[16] I. P. Lestari, M. Andriani, A. D. GS, P. Subekti, dan R. Kurniawati, PERAMALAN STOK SPARE PART MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE . SEFA BUMI PERSADA, 2019.
[17] R. P. Anjani, C. Prianto, dan M. H. K. Saputra, Buku laporan forecasting barang inbound dan outbound menggunakan single exponential smoothing dan mape . Kreatif, 2020.