Jurnal SPIRIT Vol. 14 No. 1 Mei 2022, hal 24-29                                                         P- ISSN : 2085 – 3092 E- ISSN : 2721 – 057X

## IMPLEMENTASI ALGORITMA LEAST SQUARE UNTUK FORECASTING PADA TOKO MABEL
Nurul Fuad 1) , Dedy Aprianto 2)
Dosen Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan 1) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Lamongan 2) Jl. Veteran No. 53 A Lamongan, Jawa Timur, Indonesia Telp. (0332)324706 E-Mail :,fuad@unisla.ac.id 1) , apriyantodedy080@gmail.com 2)
ABSTRACT: The people's purchasing power for wood-processed products has increased significantly, especially for home accessories such as doors, windows, tables, chairs, and so on. UD Jatisubur is a business selling various types of furniture. The purpose of this study is to apply the Least Square method to predict the sale of goods at the UD Jatisubur store. Prediction is a guess or estimate about the occurrence of events in the future. Prediction is the ability in a business to expect the purchase and use of a product until the product can be made in the correct quantity. Prediction  is  the  process  of  estimating  future  demand.  In  sales  activities,  predictions  are  made  to  determine  the number of sales on a product. In this application the method used is Least Square. The Least Square method is used to calculate the number of sales of goods in the following year, namely 2021. Data on sales of goods during 2016 to 2020 with items such as doors, windows, tables, chairs and cabinets. The results of the prediction of sales of goods in 2021, obtained as many as 103 doors with MAPE 14.247%, windows as many as 93 with MAPE 8.4755%, chairs as many as 21 with MAPE 6.7767%, tables as many as 12 with MAPE 3.8283%, and cupboards as many as 15 with a MAPE of 16.00413%.
Keywords: Sales, Forecasting, Least Square Method, MAPE

## PENDAHULUAN
Permintaaan  pelanggan  pada  kelengkapan rumah  khususnya  pada  kayu  olahan  seperti jendela,  pintu,  kursi  dan  sebainya  mengalami kenaikan yangs angat pesat. Permasalahan yang terjadi  pada  UD  Jatisubur  masih  mengalami kesulitan,  terutama  dalam  memprediksikan penjualan  barang  pada  masa  yang  datang berdasarkan  data  sebelumnya.  Oleh  karena  itu, dibutuhkan  prediksi  penjualan  dengan  metode Least  Square adalah  prediksi  data  yang  akurat dan efesien.
Prediksi  atau Forecasting adalah  suatu  cara menganalisa perhitungan yang dikerjakan dengan  pendekatan  secara  kualitatif  maupun kuantitatif untuk menduga kejadian periode yang akan datang dengan referensi-referensi informasi dari  periode  yang  sebelumnya.  Tujuan  prediksi yakni  untuk  memperkirakan  prospek  ekonomi dan  kegiatan  bisnis  serta  dampak  lingkungan pada prospek tersebut. Dalam satu prediksi atau Forecasting diperlukan  sedikit  kemungkinan kesalahan  atau error di  dalamnya  untuk  dapat meminimalkan tingkat kesalahan.
Pada UD Jatisubur belum dilengkapi dengan adanya  suatu  prediksi  penjualan  untuk  masa
yang akan datang yang mengakibatkan sulitnya menentukan  target  penjualan  yang  akan dilakukan setiap periode pada UD Jatisubur. Hal ini  terjadi  jika  pada  UD  Jatisubur  tidak  bisa menentukan  target  penjualan,  maka  akan  sulit untuk menentukan keputusan dalam laporan data barang  yang  terjual  dan  barang  yang  diminati oleh pembeli.
Metode Least  Square merupakan  suatu metode yang berupa data deret berkala atau time series, yang memerlukan data-data penjualan di periode  lampau  untuk  menjalankan  prediksi penjualan diperiode yang akan datang sehingga bisa ditentukan hasilnya. Least Square merupakan  metode  prediksi  yang  dipakai mengetahui trend dari data deret waktu.
Berdasarkan  uraian  diatas  maka  penulis sebuah  sistem  aplikasi  pengolah  data  untuk memprediksikan penjualan dengan judul: “Sistem
Prediksi
Penjualan
Barang
Menggunakan  Metode  Least  Square  Pada  UD Jatisubur”.

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  terdapat  langkah- langkah yang ditempuh dalam penelitian.:
1. Studi Literatur
Jurnal SPIRIT Vol. 14 No. 1 Mei 2020, hal 24-29                                                         P- ISSN : 2085 – 3092 E- ISSN : 2721 – 057X
Untuk  mengumpulkan  data  dari  berbagai sumber  seperti  buku,  jurnal,  skripsi  dan lainnya yang berhubungan tentang informasi prediksi penjualan,
perancangan,
pengaplikasian  maupun metode-metode
yang terkait dengan studi ini.
2. Wawancara Melakukan  wawancara  atau  interview  pada pemilik toko agar mendapat informasi yang akurat.  Dengan  wawancara  diharapkan  apa yang  peneliti  teliti  dapat  terselesaikan dengan  mudah  dan  nantinya  aplikasi  dapat diselesaikan sesuai keinginan pemilik.
Berikut ini  merupakan  beberapa  persyaratan fungsional  sistem  yang  akan  dibangun,  antara lain :
1. Data penjualan barang dalam 5 tahun terkahir yakni pada tahun 2016 hingga 2020.
2. Data  penjualan  didapatkan  dari  data  pintu, jendela, kursi, meja dan lemari.
3. Implementasi persamaan least square.

## LEAST SQUARE
Metode Least Square adalah suatu metode yang  berupa  data  set  yang  berskala  atau time series , yang membutuhkan data penjualan pada periode  lampau  untuk  melaksanakan  prediksi penjualan  pada  periode  yang  akan  datang sehingga  bisa  menentukan  hasilnya. Least Square merupakan  metode  prediksi  yang digunakan untuk melihat trend dari data deret.
Berikut  persamaan  untuk  menghitung prediksi Least Square :
Y = α + bx ............................................(1) Keterangan  :
Y
: Jumlah Penjualan a dan b : Koefisien x / t : Waktu Tertentu dalam bentuk kode Untuk memilih nilai x / t sering dipakai cara  alternatif  dengan  membagikan  skor  atau kode.  Dalam  hal  ini  distribusi  data  dibagi menjadi dua kelompok, yakni :
a. Data  genap, maka skor nilai  x  / t  nya : …, -5, -3, -1, 1, 3, 5, …
b. Data ganjil, maka skor nilai x / t nya : …, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, …
Lalu  untuk  mendapati  koefisien  a  dan  b dicari dengan persamaan 2 dan 3.
a = Σy n ....................................................(2)
b = 𝛴𝑥𝑦 𝛴𝑥 2 ..................................................(3)
Keterangan  : Σy : jumlah penjualan aktual n : jumlah data Σxy : jumlah perkalian variable x dan y Σx 2
: jumlah kuadrat variable x
Selanjutnya untuk melihat hasil kesalahan prediksi  menggunakan  MAPE( Mean  Absolute Precentage  Error )  ditentukan  dengan  rumus berikut:
MAPE =
𝛴│𝑦−𝑦𝑡│ 𝑦 𝑛 𝑥 100% ................... (4) Keterangan  : Σ : jumlah total Y : data penjualan aktual Yt : data prediksi n : jumlah data
Dalam  melakukan  perancangan  sistem pada  sistem  prediksi  penjualan  barang  di  UD Jatisubur, penulis membuat perancangan dengan menggunakan  Diagram  Konteks,  DFD,  CDM, dan PDM.
1. Diagram Konteks Diagram konteks dijelaskan proses terjadinya sistem  prediksi  penjualan  bahan  bangunan menggunakan metode least square . Entitas yang terlibat dalam sistem prediksi ini adalah admin. Admin  akan  memasukkan  data  yang  akan diprediksikan. Selanjutnya sistem akan menunjukkan  hasil  prediksi  menggunakan metode least square .

## Gambar 1. Diagram Konteks
2. Data Flow Diagram (DFD)
Gambar 2 adalah data flow diagram level 0 dan akan dijelaskan prosesnya sebagai berikut:
1. Admin melakukan Login
Login menginputkan data penjualan menginputkan data prediksi hasil prediksi Admin 1 Sistem Prediksi Penjualan
Jurnal SPIRIT Vol. 14 No. 1 Mei 2020, hal 24-29                                                         P- ISSN : 2085 – 3092 E- ISSN : 2721 – 057X
Admin  harus  melakukan  login  dengan memasukkan  username  dan  password yang telah terdaftar.
2. Admin melakukan Input Data Penjualan. Sistem menampilkan form inputan data penjualan,  setelah  tampil  admin  akan menginputkan  data  penjualan  barang kemudian  akan  tersimpan  didalam database.
3. Admin memilih menu Prediksi
Penjualan  Pada  menu  ini  admin  dapat melakukan  prediksi  berdasarkan  data penjualan barang dengan menggunakan metode least square .

## Gambar 2. DFD Level 0

## 3. Data Flow Diagarm
Pada  Gambar  3  DFD  Level  1menjelaskna proses  prediksi  admin  menginputkan  data penjualan  barang  yang  akan  diprediksikan  dan melakukan prediksi penjualan.

## Gambar 3. DFD Level 1
4. Conceptual Data Model (CDM)
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  Sistem Peramalan  Penjualan  Barang  Menggunakan Metode Least  Square memiliki  3  Tabel,  yaitu tabel admin, tabel penjualan, dan tabel prediksi.

## Gambar 4. CDM
5. Physical Data Model (PDM)
PDM  adalah  hasil  proses  generate  dari CDM  yang  menampilkan  relasi-relasi  pada sistem  prediksi  penjualan  barang  pada  UD  Jati Subur.

## Gambar 5. PDM
Berikut  akan  diberikan  contoh  perhitungan data  manual  dengan  menggunakan  perhitungan metode least square. Data yang digunakan untuk pengujian  yaitu  data  penjualan  selama  bulan April 2017 sampai Maret 2018.

## Tabel 1. Perhitungan Pintu
Tahun  Penjualan Pintu (Y1) X XY1 X 2 2016 170 -2 -340 4 2017 140 -1 -140 1 2018 156 0 0 0 2019 164 1 164 1 2020 90 2 180 4 Jumlah 720 -136 10
a1 = Σy1 n = 720 5 = 144 b1 = 𝛴𝑥𝑦1 𝛴𝑥 2 = −136 10 = −13,6 Y1 2021 = a1 + b1(x) Y1 2021 = 144 + (-13,6)*(3) Y1 2021 =  103,2 Y1 2021 =  dibulatkan menjadi 103
Artinya  penjualan  pintu  tahun  2021 diperkirakan sebesar 103.
melakukan login menginputkan data penjualan input data prediksi hasil prediksi Admin 1.1 login 1.2 input data penjualan 1.3 prediksi penjualan dengan metode least square 1 admin 2 penjualan 3 prediksi input data yang akan diprediksi memproses Admin 1.3.1 perhitungan prediksi penjualan dengan metode least square 1.3.2 Hasil prediksi 2 penjualan 3 prediksi hasil prediksi input data penjualan memproses admin kode_admin username password <pi> Variable characters (6) Variable characters (30) Variable characters (30) <M> Identifier_1 <pi>
penjualan kode_penjualan nama_barang tahun jumlah x xy xx <pi> Variable characters (6) Variable characters (30) Integer Integer Integer Double Integer <M> Identifier_1 <pi> prediksi nomor nama_barang tahun_prediksi hasil_prediksi mape <pi> Integer
Variable characters (30) Integer Double Double <M> Identifier_1 <pi> admin kode_admin username password varchar(6) varchar(30) varchar(30) <pk> penjualan kode_penjualan nomor kode_admin nama_barang tahun jumlah x xy xx varchar(6) integer varchar(6) varchar(30) integer integer integer Double integer <pk> <fk2> <fk1> prediksi nomor nama_barang tahun_prediksi hasil_prediksi mape integer varchar(30) integer Double Double <pk>

## Tabel 2. Perhitungan MAPE Pintu
Tahun Penjualan Pintu (Y1) Hasil Prediksi(Yt) Y1-Yt |𝒀𝟏 − 𝒀𝒕| 𝒀𝟏 2016 170 171,2 -1,2 0,0071 2017 140 157,6 -17,6 0,12571 2018 156 144 12 0,0769 2019 164 130,4 33,6 0,2049 2020 90 116,8 -26,8 0,2978 Jumlah 720 0,7124 MAPE  = 𝛴│𝑦1−𝑦𝑡│ 𝑦1 𝑛 X 100%
= 0,7124 5 X 100%
= 14,247 % Untuk hasil MAPE pintu adalah 14,247 %.

## Tabel 3. Perhitungan Jendela
Tahun Penjualan Jendela (Y2) X  XY2  X 2 2016 178 -2  -356 4 2017 150 -1  -150 1 2018 164 0 0 0 2019 138 1 138 1 2020 90 2 194 4 Jumlah 727 -174  10
a2 = Σy2 n = 722 5 = 145,4
b2 = 𝛴𝑥𝑦2 𝛴𝑥 2 = −174 10 = −17,4
Y2 2021 = a2 + b2(x) Y2 2021 = 145,4 + (-17,4)*(3)
Y2 2021 =  93,2
Y2 2021 =  dibulatkan menjadi 93 Artinya  penjualan  jendela  tahun  2021 diperkirakan sebesar 93.
Tabel 4. Perhitungan MAPE Jendela Tahun (Y2) Hasil Prediksi(Yt) Y2-Yt |𝒀𝟐 − 𝒀𝒕| 𝒀𝟐 2016 178 180,2 -2,2 0,0124 2017 150 163,6 -12,8 0,0853 2018 164 145,4 18,6 0,1134 2019 138 128 10 0,0725 2020 97 110,6 -13,6 0,1402 Jumlah 727 0,4328
MAPE = 𝛴│𝑦2−𝑦𝑡│ 𝑦2 𝑛 X 100% = 0,4238 5 X 100%
= 8,4755 %
Untuk hasil MAPE jendela adalah 8,4755 %.

## Tabel 5. Perhitungan Kursi
Tahun  Penjualan Kursi(Y3) X XY3 X 2 2016 42 -2 -84 4 2017 32 -1 -32 1 2018 37 0 0 0 2019 29 1 29 1 2020 24 2 48 4 Jumlah 164 -39 10 a3 = Σy3 n = 164 5 = 32,8
b3 = 𝛴𝑥𝑦3 𝛴𝑥 2 = −39 10 = −3,9
Y3 2021 = a3 + b3(x) Y3 2021 = 32,8 + (-3,9)*(3)
Y3 2021 = 21,1 Y3 2021 =  dibulatkan menjadi 21.
Artinya  penjualan  kursi  tahun  2021 diperkirakan sebesar 21.

## Tabel 6. Perhitungan MAPE Kursi
Tahun (Y3) Hasil Prediksi(Yt) Y3-Yt |𝒀𝟑 − 𝒀𝒕| 𝒀𝟑 2016 42 40,6 1,4 0,0333 2017 32 36,7 -4,7 0,1469 2018 37 32,8 4,2 0,1135 2019 29 28,9 0,1 0,0034 2020 24 25 -1 0,0417 Jumlah 164 0,3388 MAPE = 𝛴│𝑦3−𝑦𝑡│ 𝑦3 𝑛 X 100%
= 0,3388 5 X 100%
= 6,7767 %
Untuk hasil MAPE kursi adalah 6,7767 %.
Jurnal SPIRIT Vol. 14 No. 1 Mei 2020, hal 24-29                                                         P- ISSN : 2085 – 3092 E- ISSN : 2721 – 057X

## Tabel 7. Perhitungan Meja
Tahun  Penjualan Meja (Y4) X XY4 X 2 2016 36 -2 -72 4 2017 30 -1 -30 1 2018 25 0 0 0 2019 23 1 23 1 2020 16 2 32 4 Jumlah 130 -47 10 a4 = Σy4 n = 130 5 = 26
b4 = 𝛴𝑥𝑦4 𝛴𝑥 2 = −47 10 = −4,7
Y4 2021 = a4 + b4(x)
Y4 2021 = 26 + (-4,7)*(3)
Y4 2021 =  11,9
Y4 2021 =  dibulatkan menjadi 12
Artinya penjualan meja tahun 2021 diperkirakan sebesar 12. Tabel 8. Perhitungan MAPE Meja Tahun (Y4) Hasil Prediksi(Yt) Y4-Yt |𝒀𝟒 − 𝒀𝒕| 𝒀𝟒 2016 36 35,4 0,6 0,0167 2017 30 30,7 -0,7 0,0233 2018 25 26 -1 0,04 2019 23 21,3 1,7 0,0739 2020 16 16,6 -0,6 0,0375 Jumlah 130 0,1914 MAPE = 𝛴│𝑦4−𝑦𝑡│ 𝑦4 𝑛 X 100%
= 0,1914 5 X 100%
= 3,8283 %
Untuk hasil MAPE meja adalah 3,8283 %.

## Tabel 9. Perhitungan Lemari
Tahun  Penjualan Lemari (Y5) X XY5  X 2 2016 170 -2 -340 4 2017 140 -1 -140 1 2018 156 0 0 0 2019 164 1 164 1 2020 90 2 180 4 Jumlah 720 -136  10
a5 = Σy5 n = 90 5 = 18 b5 = 𝛴𝑥𝑦5 𝛴𝑥 2 = −9 10 = −9
Y5 2021 = a5 + b5(x) Y5 2021 = 18 + (-9)*(3)
Y5 2021 = 15,3 Y5 2021 =  dibulatkan menjadi 15 Artinya  penjualan  lemari  tahun  2021 diperkirakan sebesar 15.
Tabel 10. Perhitungan MAPE Lemari Tahun (Y5) Hasil Prediksi(Yt) Y5-Yt |𝒀𝟓 − 𝒀𝒕| 𝒀𝟓 2016 170 171,2 -1,2 0,0071 2017 140 157,6 -17,6 0,12571 2018 156 144 12 0,0769 2019 164 130,4 33,6 0,2049 2020 90 116,8 -26,8 0,2978 Jumlah 720 0,7124 MAPE = 𝛴│𝑦5−𝑦𝑡│ 𝑦5 𝑛 X 100% = 0,80021 5 X 100%
= 16,00413 %
Untuk hasil MAPE lemari adalah 16,00413 %.
Pembahasan  fitur  ini  adalah  kajian  yang dilakukan  untuk  memberikan  gambaran  utama aplikasi.  Adapun  komponen-komponen  utama yang ada pada apikasi sebagai berikut:
1. Menu utama
Pada menu utama terdapat empat sub menu yaitu  data  admin,  barang,  penjualan  barang, prediksi, ganti password, dan keluar

## Gambar 6. Menu utama
2. Data penjualan barang
Pada  form  ini  untuk  menampilkan  data penjualan.  Dimana  admin  dapat  menyimpan,
Jurnal SPIRIT Vol. 14 No. 1 Mei 2020, hal 24-29                                                         P- ISSN : 2085 – 3092 E- ISSN : 2721 – 057X
memperbarui  dan  menghapus  data  yang  telah ada pada data penjualan barang.
Gambar 7. Data Penjualan Barang
3. Prediksi menggunakan metode least square Pada pengujian form data penjualan barang akan  menampilkan  data  barang  yang  sudah diinputkan

## Gambar 8. Prediksi

## Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  dan  hasil  analisa  yang telah dilakukan selama pengembangan Aplikasi Penerapan Metode Least Square Pada Penjualan Barang UD Jatisubur ini, kesimpulan yang dapat diambil adalah:
1. Sistem prediksi penjualan
dengan menggunakan metode least square pada UD
Jatisubur berhasil
dirancang dan diimplementasikan dengan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 2010
dan Mysql untuk memprediksikan penjualan barang pada tahun berikutnya.
2. Hasil prediksi penjualan barang pada tahun 2021,  maka  diperoleh  pintu  sebanyak  103 dengan MAPE 14,247 %, jendela sebanyak 93 dengan MAPE 8,4755%, kursi sebanyak
21 dengan MAPE 6,7767%, meja sebanyak 12  dengan  MAPE  3,8283%  dan  lemari sebanyak 15 dengan MAPE 16,00413%.

## REFERENSI
[1] Sudarisma,  Anik,  &  Sari,  Mery  Tridiah.
2016. Analisis  Peramalan  Penjualan Untuk  Menentukan  Rencana  Produksi Pada  UD  Rifa’i .  Ekonomi  dan  Bisnis GROWTH Vol: 14 No: 2 2016, Hal 17-30.
[2] Rahmawati,  Indah  &  Wijanarko,  Rony. 2019. Implementasi  Prediksi  Penjualan Obat Menggunakan Metode Least Square Pada Apotek Farma Jaya.. INFORMATIKA dan RPL Vol: 01 No: 01 2019 Hal 19-23.
[3] Alistyo,  Fendi .  2018.  Prediksi  Penjualan Sepeda  Motor  Honda  Menggunakan Metode  Least  Square. Simki-Techsain,
Vol: 01 No: 11.
[4] Syafitri  &  Amri  Rahyul . 2019. Prediksi Tingkat Pertumbuhan Pendudukan Mengguanakan  Metode  Least  Square pada  Desa  Beringin  Jaya  Kec.  Singingi Hilir Kab. Kuatan Singingi. Jom FTEKNIK Vol: 06 2019 Hal 1-8. [5] Sukamto,  R.A  &  Shalahudin,  M . 2018 . Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur Dan Berorientasi Objek . Bandung: Informatika Bandung,