## FORECASTING OMZET MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE
Ivo Firstiano, Sentot Achmadi, Febriana Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia ivofirstiano23@gmail.com

## ABSTRAK
Pendapatan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam  perkembangan  sebuah  bisnis  usaha  agar  dapat terus  berjalan  seperti  pada  umumnya  dan  bahkan  lebih  maju.  Prediksi  atau  peramalan  adalah  hal  yang  sangat umum  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana  perkiraan  pendapatan  atau  penjualan  yang  didapat  pada  waktu yang akan datang. Pada coffeshop Kopinesia yang terletak di Jl. Raya Jetis No.55, Jetis, Mulyoagung, Kec. Dau, Malang,  perekapan  data  yang  dilakukan  masih  manual  yakni  dengan  menulis  sendiri  hasil  pendapatan  yang sudah  di  dapat.  Persaingan  bisnis  kopi  di  kota  Malang  Raya  yang  semakin  ketat,  memaksa  pemilik  coffeshop untuk lebih  menemukan dan  mengembangkan  ide-ide baru  yang diharapkan bisa  membantu untuk memajukan dan menjaga bisnis yang dimiliki tetap bertahan.
Penelitian dan pembuatan system tentang prediksi omzet di Kopinesia menggunakan metode Least Square untuk  memprediksi pendapatan  yang akan didapat Kopinesia pada tahun 2020,  menggunakan data pendapatan tahun  2018  sampai  2019.  Metode  Least  Square menggunakan  garis  persamaan  linear  untuk  memperoleh  garis paling sesuai dari kumpulan data lampau yang digunakan untuk memprediksi data di masa yang akan datang.
Hasil implementasi metode Least Square kedalam sistem prediksi Omzet Kopinesia yang menggunakan data pendapatan bulan Januari-Desember tahun 2018, untuk melakukan prediksi pendapatan bulan Januari 2019, mendapatkan  hasil  peramalan  sebesar  Rp  1.649.531  dari  data  aslinya  sebesar  Rp.  1.440.000 ,  presentase  hasil adalah 87,29% dan nilai error 12.71% .
Kata Kunci : Prediksi Pendapatan, Metode Least Square, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Kopinesia  adalah  usaha  pribadi  yang  berupa coffeshop  yang  bergerak  dalam  bidang  bisnis  dan sudah berdiri sejak tahun 2017. Meningkatnya angka pecinta  kopi  di  masyarakat  membuat  banyak  sekali berdirinya  coffeshop  baru  di  Indonesia,  khususnya daerah kota Malang. Kota Malang sendiri didominasi oleh  banyak  mahasiswa-mahasiswi  yang  datang  dari berbagai  daerah  untuk  melanjutkan  study  mereka, dalam  keseharian  mahasiswa  tentunya  tidak  terlepas dari  budaya  nongkrong  bersama  teman  yang dilakukan  sebelum  jam  kuliah  maupun  sesudah  jam perkuliahan.  Dan  ide  untuk  membuat  coffeshop sebagai  sarana  untuk  pecinta  kopi  maupun  tempat nongkrong  kaum  muda  tentu  saja  bukan  ide  yang buruk dan cukup menjanjikan.
Dari    pendapatan  yang  sudah  dihasilkan,  tentu perlu dilakukan suatu perekapan data hasil penjualan setiap  waktunya,  perekapan  data  pendapatan  di Kopinesia  saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual yakni  dengan  menulis  sendiri  pendapatan  Kopinesia dalam  kurun  waktu  tertentu  yang  tentunya  kurang efisien dalam  bidang waktu, informasi penjualan pun dapat  tercecer  maupun  hilang,  sehingga  akan mempersulit  untuk  mengetahui  pendapatan  dalam bulan tertentu meningkat atau menurun.
Persaingan  bisnis  dalam  bidang  kopi  yang semakin  marak  terjadi  tentu  saja  perlu  ditetapkan strategi-strategi  dari  pemilik  agar  usahanya  dapat tetap  bertahan,    sebuah  prediksi  pendapatan tentunya
menjadi  salah  satu  cara  yang  tepat  untuk  membantu pemilik  mengambil  suatu  keputusan  untuk  kemajuan usahanya,  dengan  adanya  suatu  prediksi  pendapatan yang  menggunakan  data  dari  masa  lalu  yang dijadikan  acuan  untuk  melakukan  prediksi  sehingga pemilik usaha dapat memiliki gambaran Langkah apa yang  akan  diambil  untuk  semakin  memajukan usahanya.
Metode Least Square adalah suatu metode untuk melakukan  sebuah  peramalan  dengan  menentukan hubungan  linier  dari  data  masa  lampau  guna memprediksi  data  dimasa  depan,  metode  ini digunakan  untuk  meramalkan  data  berkala,  karena perhitungannya  lebih  teliti.  Metode  Least  Square sangat  cocok  digunakan  untuk  analisa  dalam  deret waktu,  dan  berbeda  dengan  metode  Apriori  yang digunakan  sebagai  penentuan  penghubung  relasi  dari data satu dengan data yang lainnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Penelitian Terkait
Peramalan  atau  Forecasting  merupakan  teknik melakukan pergitungan  menggunakan data dari  masa lampau  untuk  memperkirakan  apa  yang  akan  terjadi di masa yang akan datang. Penelitian-penelitian yang berkaitan  dengan  forecasting  telah  banyak  dilakukan dan  ditulis  oleh  para  peneliti  seperti,  Karona  dkk (2015) meneliti pada DISPENDA provinsi  bengkulu, Penelitian  yang  digunakan  adalah  Analisis  deskriptif yang bermaksud memberikan gambaran
perkembangan  komponen  dari  waktu  ke  waktu menurut  jenis  komponen  dari  pos  pajak  daerah  serta gambaran target dan realisasinya. yang  menggunakan data dari tahun 2010-2014.
Selanjutnya Isakandar (2016) melakukan sebuah penelitian  mengenai  peramalan  penjualan  produk kripik  pisang  kemasan  bungkus  menggunakan metode  single  moving  average.  Hasil  yang  didapat yakni  perusahaan  dapat  menyediakan  stok  pebuatan yang sesuai dengan permintaan pasar, sehingga dapat meminimalisir kerugian.
Kemudian  Fajar  (2018)  dengan  penelitian peramalan pada Sari Kedelai Rosi, penjualan di setiap toko  tersebuat  terkadang  mengalami  naik  dan  turun. Peramalan  yang  menggunakan  metode  Least  Square. Sehingga  perusahaan  dapat  memiliki  acuan  untuk penyediaan bahan baku dan meminimalisir kerugian.
Setelah itu Farida Florensia (2018), meramalkan trend  omzet  penjualan  sepatu  dan  sandal  di  CV. Pribadi  Tiga  Roda  Mojokerto.  Kenaikan  permintaan pasar  pastinya  berpengaruh  pada  penjualan  omzet yang  didapat.  Penelitian  yang  dilakukan  guna mengetahui trend omzet penjualan pada CV. Probadi Tiga Roda.
Dan  Firnando  (2018)  meneliti  tentang  analisis peramalan  penjualan  Buncis  Super.  menggunakan metode  trend  analisis,  yang  dimana  metode  ini nantinya akan menentukan berapa banyak permintaan pada waktu yang akan datang.

## 2.2 Data Mining
Data
Mining adalah sebuah proses menggunakan  perhitungan  stastistik,  matematis, untuk  mengidentifikasi  sebuah informasi dari database  berskala  besar.  Data  mining  digunakan untuk  menggali  sebuah  informasi  dalam  skala database yang sangat besar dan sering kali diterapkan untuk 1. Prediksi  trend  dan  sifat-sifat  bisnis,  yang  dimana datamining  memproses  pencarian  informasi  dari data yang besar.
2. Menemukan  pola  yang  sebelumnya  belum diketahui,  dimana  data  yang  ada  diolah  untuk kemudian diidentifikasi pola-pola yang sebelumnya belum terlihat.
3. Data  mining  juga  berguna  untuk  membantu mengambil  sebuah  keputusan  terutama  dalam strategi.
2.3 Tahapan Data Mining
1. Pembersihan data Proses  pembersihan  data  merupakan  proses dimana  membesihkan  data  yang  tidak  diperlukan yang  bersifat  mengganggu  dan  tidak  relevan. Dimana  jika  terdapat  data  yang  tidak  relevan tseperti salah ketik atau terdapat  data yang hilang tentu  akan  mempengaruhi  proses  perhitungan dalam data mining.
2. Integrasi data
Proses  integrasi  data  adalah  menggabungkan lebih  dari  satu  data  dari  berbagai  seumber database  kedalam  database  baru.  Tentunya  tidak jarang  data  yang  diperlukan  untuk  melakukan proses  perhitungan  tidak  ada  dalam  database lama.  Perlu  dilakukan  integrasi  data  karena kesalahan  pada  database  akan  berpengaruh  pada output proses nantinya.
3. Seleksi data Data  yang  ada  dalam  database  tentuya mempunyai  peluang  tidak  terpakai,  atau  bisa dikatakan  tidak  semua  data  yang  ada  didalam database akan digunakan untuk proses perhitungan,  oleh  karena  itu  hanya  data  yang sesuailah  yang  akan  diikut  sertakan  dalam pemakaian database.
4. Transfirmasi data Data diubah atau digabungkan untuk nantinya dimasukan kedalam format yang diperlukan untuk melakukan  proses  data  mining.  Bebrapa  metode dalam  data  mining  memerlukan  sebuah  format data khusus agar bisa diimplementasikan kedalam sebuah perhitungan atau aplikasi. Seperti contohnya tipe data string yang yang berupa huruf tidak  dapat  dihitung  dan  perlu  diubah  ketipe  data integer agar dapat dilakukan proses perhitungan.
5. Evaluasi Evaluasi sendiri
digunakan untuk mengidentifikasi  pola  yang  terdapat  dalam  data. Hasil  dari  Teknik  data  mining  yang  berupa  pola- pola  khas  ditarik  kedalam  knowledge  based. Dalam  proses  ini  juga  untuk  menilai  apakah hipotesa yang ada memang tercapai.
6. Presentasi Pengetahuan Pemaparan  pengetahuan  mengenai  metode yang  digunakan  untuk  memperoleh  pengetahuan yang  diperoleh  pengguna.  Tahap  akhir  data mining  adalah  memformulasikan  5  tahapan  dari analisis  yang  didapat.  Dalam  proses  ini  juga membantu  untuk  mengkomunikasikan  hasil  dari data mining. Sebuah presentasi data mining dalam bentuk  pengetahuan  yang  dapat  dipahami  oleh semua orang merupakan suatu tahapan yang perlu dalam proses data mining.
2.4 Jenis-Jenis Data Mining
Berikut adalah jenis-jenis dari data mining :
1. Market Basket Analysis
Kumpulan  data  yang  dijadikan  sebagai  oblek penelitian  guna  menentukan  kebiasaan  dari pelanggan dalam memilih item-item apa saja yang cenderung dimasukan kedalam keranjang belanja. Market Basket Analysis memanfaatkan pola yang didapat  dari  data  transaksi  penjualan  yang kemudian  diteliti  sehingga  dapat  diketahui  item- item yang paling sering muncul bersamaan  dalam sebuah transaksi.
2. Memory-Based Reasoning Menggabungkan  metode  klasifikasi  yang berbasis  memori,  yang  kemudian  diproses
menggunakan  satu  set  data  untuk  dibuat  menjadi model dari prediksi tentang suatu objek penemuan baru.
3. Clustering Mengidentifikasikan  kelompok  dari  barang atau produk yang memiliki karakter khusus.
4. Link Analysis Proses pencarian hubungan antara object pada kumpulan  data  yang  mempunyai  sifat  terkait antara  dua  object.  Link  analysis  berguna  untuk aplikasi  analistis  yang  mengandalkan  teori  grafik untuk pengambilan sebuah kesimpulan.
5. Forecasting (permalan)
Proses  untuk  memperkirakan  nilai  pada  masa yang  akan  datang  menggunakan  data  masa lampau  sebagai  acuan  berdasarkan  pola  dengan sekumpulan  data  yang  besar  dan  bekala,  contoh nya peramlaan penjualan permintaan pasar.

## 2.5 Metode Forecasting( Peramalan)
Peramalan  merupakan  suatu  teknik  perhitungan menggunakan  data  dari  masa  lalu  yang  dijadikan sebagai  referensi  untuk  memperkirakan  kejadian dimasa  yang  akan  datang.  Peramlan  sendiri digunakan  untuk  memperkirakan  perkembangan ekonomi,  kegiatan  sebuah  usaha  dan  perubahan kegiatan disekitar lingkungan tertentu.
Peramalan  dalam  bidang  ekonomi  bisnis  sangat membantu  untuk  mengambil  sebuah  keputusan manejemen, hasil peramalan  yang sudah didapat bisa dijadikan  sebuah  dasar  bagi  perencanaan  jangka pendek,  menengah,  maupun  dalam  jangka  panjang. Tujuan dari permalan sendiri adalah untuk memberikan  informasi  terkait  dengan  hal  yang  akan terjadi dimasa yang akan mendatang untuk megambil sebuah  keputusan  bagi  pihak  tertentu.  Berdasarkan sifat  penyusunan,  peramalan  dibagi  menjadi  2  jenis yakni  peramalan  subjektif  dan  objektif,  peramalan subjektif  adalah  peramalan  yang  didasari  oleh perasaaan  orang  menyusunnya  sedangkan  peramalan subjektif merupakan peramalan berdasarkan data dari masa  lampau dengan  menerapkan teknik dan  metode dalam  pengolahan  data  tersebut.  Terdapat  3  jenis peramalan yakni:
a. Peramala jangka pendek Peramalan  jangka  pendek  adalah  sebuah peramalan  yang  mencakup  waktu tidak  lebih  dari 18  bulan,  contohnya  penjadwalan  kerja,  rencana pembeliaan material.
b. Peramalan jangka menengah Peramalan jangka menengah adalah peramalan yang  mencakup  waktu  3  sampai  18  bulan, contohnya perencanaan produksi sebuah produk
c. Peramalan jangka panjang
Peramalan  jangka  panjang  adalah  sebuah peramalan  yang  jangka  waktunya  lebih  dari  18 bulan, contohnya penyediaan fasilitas.

## 2.6 Metode Least Square
Pada  analisa  time  series  terdapat  metode  garis linier  secara  bebas  (Free  hand  Methode),  metode setengah  rata-rata  (Semi  Average  Method),  Metode rata-rata  bergerak  (Moving  Average  Method)  dan metode Kuadrat Terkecil (Least Square Method). Metode peramalan  (forecasting)  kuadrat  terkecil  atau yang  biasa  disebut  sebagai metode  least  square adalah metode peramalan yang menggunakan persamaan  linear  untuk  menemukan  garis  paling sesuai untuk kumpulan data lampau guna meramalkan  data  di  masa  depan.  (Noegroho Boedijoewono, 2007:231)
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.  Sehingga  digunakan  metode kuadrat terkecil atau yang biasa disebut Least Square untuk melakukan peramalan (forecasting) omzet pada Kopinesia  Malang.  Ciri  dari  metode  ini  adalah parameter X yang  harus  bernilai 0,  jika telah didapat maka nantinya akan disubstitusikan untuk menghitung  hasil  peramalan,  metode  ini  digunakan untuk menghitung data berkala kerena perhitungannya  lebih  teliti  dengan  menarik  garis paling  sesuai  dari  semua  titik  data  dimasa  lampau yang disebut regresi linier yaitu penghubung variabel terikat  (Y)  dengan  variabel  bebas  (X)  untuk meramalkan data di masa depan, dimana variabel (Y) bersifat  dependen  atau  nilainya  dipengaruhi  oleh variabel  (X)  yang  bersifat  independent  yang  dimana nilainya tidak pengaruhi oleh variabel lain.
Metode Least Square dibagi  menjadi dua yaitu, jika  data  berjumlah  ganjil  maka  jarak  antara  dua waktu  diberi  1  satuan,  jika  data  berjumlah  genap maka  jarak  antara  dua  waktu  diberi  nilai  2  satuan, yang dimana jika diatas 0 maka diberi tanda negative dan dibawah 0 diberi tanda positif.
Trend  adalah  suatu  perubahan  gerakan  naik atau  turun  yang  diperoleh  dari  waktu  ke  waktu  dan nilainya  cukup  rata.  Trend  yang  meningkat  disebut trend  positif  dan  trend  yang  menurun  disebut  trend negative.

## 2.7 Perhitungan Metode Least Square
Bentuk persamaan dirumuskan:
1. Perhitungan hasil peramalan
2. Menentukan nilai keseimbangan X
3. Perhitungan  X
4. Perhitungan  XY
5. Perhitungan Y

## 6. Mencari nilai a dan b
Y’ = Variabel  yang dicari trendnya
X = Variabel waktu (hari, bulan,atau tahun) Na = Jumlah Data a = Nilai trend pada tahun dasar b = Nilai rata-rata pertumbuhan
7. Flowchart Metode Least Square

## Gambar 2.1 Flowchart Metode
3. METODE PENELITIAN
3.1 Desain Arsitektur
Gambar 3.1 Desain Arsitektur
Gambar  3.1  memiliki  3  langkah  proses,  yaitu Input,  Proses,  dan  Output.  Input  adalah  pemasukan variabel  tahun,  Proses  yaitu  melakukan  perhitungan nilai  dari  nilai  keseimbangan  dan  perhitungan peramalan, Output adalah hasil dari proses perhitungan tersebut.

## 3.2 DFD Level 0
Gambar 3.2 DFD Level 0
Gambar  3.2  data  yang  digunakan  dalam  system ini  admin  melakukan  login  setelah  berhasil  maka admin dapat melakukan proses edit, hapus, input data dan  kemudian  dari  data  yang  sudah  ada  dapat dilakukan peramalan pendapatan.

## 3.3 DFD Level 1
Gambar 3.3 DFD Level 1
Gambar  3.3  Admin  melakukan  login,  admin melakukan  pengolahan  data  pendapatan,  meliputi input  data  pendapatan,  edit  data  pendapatan,  hapus data  pendapatan,  dan  kemudian  admin  dapat meakukan prediksi untuk hasil pendapatan masa yang akan datang.

## 3.4 Flowchart Sistem
Flowchart  sistem  ini  menjelaskan  proses berjalananya  aplikasi  seperti  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar 3.2 adalah Flowchart system yang akan dibuat,  pertama  masuk  kedalam  MENU,  kemudian Tentang  Kopinesia  jika  Yam  aka  akan  tampil  profile tentang Kopinesia, jika Tidak maka akan ke tampilan Menu  Penjualan  yang  berisikan  Daftar  Menu  yang disediakan oleh Kopinesia, kemudian ke menu Login, yang  jika  berhasil  login,  maka  akan  tampil  menu Admin, setelah menu admin maka akan ke menu Data Pendapatan.  Pada  data  pendapatan  terdapat  dua pilihan jika Ya maka masuk ke menu Input data, jika Tidak  maka  akan  masuk  ke  menu  Prediksi,  pada menu  prediksi  terdapat  fitur  peramalan  data pendapatan,  dengan  output  hasil  prediksi  yang  akan tampil  ke  menu  Tampil  data.  Sedangkan  apabila admin memilih fitur input data terdapat fitur edit data, hapus  data  yang  dimana  jika  sudah  dilakukan  proses maka  akan  masuk  ke  menu  Tampil  Data.  Setelah tampil data maka admin dapat melakukan logout.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengujian
4.2 Tampilan HOME
Gambar 4.1 Tampilan Fitur Home
Gambar 4.1 Pengujian untuk fitur Home dimana akan  muncul  halaman  website  ketika  pertama  kali diakses

## 4.3 Tampilan ABOUT
Gambar 4.2 Tampilan menu admin
Gambar  4.2  Pengujian  untuk  fitur  About  yang dimana  jika  diakses  akan  muncul  informasi  tentang kopinesia

## 4.4 Tampilan MENU
Gambar 4.3 Tampilan Menu
Gambar  4.3  Pengujian  untuk  fitur  Menu  yang berisikan  tentang  menu-menu  yang  ditawarkan kopinesia

## 4.5 Tampilan Login
Gambar 4 Tampilan Fitur Login
Gambar  4.4  Pengujian  untuk  fitur  login  yang dimana  jika  ingin  masuk  harus  menginputkan username  dan  password  yang  tepat  agar  bisa  masuk kedalam halaman admin.

## 4.6 Tampilan Halaman Admin
Gambar 4.5 Tampilan Fitur Halaman Admin Gambar  4.5  merupakan  tampilan  jika  admin sudah berhasil menginputkan username dan password dengan benar, yang akan ditampilkan data pendapatan.

## 4.7 Tampilan Tambah Data
Gambar  4.6  merupakan  fitur  dimana  admin menambahkan data pendapatan jika diinginkan

## 4.8 Tampilan Fitur Upload Menu baru
Gambar 4.7 Pengujian Fitur Upload Menu Baru
Gambar  4.7  merupakan  fitur  dimana  admin dapat  mengupload  gambar  menu  baru  jika  terdpat menu baru dari Kopinesia.

## 4.9 Tampilan Edit Data
Gambar 4.8 Pengujian Fitur Tambah Data
Gambar  4.8  merupakan  fitur  dimana  admin menambahkan data pendapatan jika diinginkan

## 4.10 Tampilan Fitur Grafik
Gambar 4.9 Pengujian fitur Grafik
Gambar  4.9  merupakan  fitur  dimana  admin dapat melihat grafik pendapatan Kopinesia berdasarkan data dari tahun 2018-2019.

## 4.11 Tampilan Fitur Prediksi
Gambar 4.10 Pengujian fitur Prediksi Gambar 4.10 merupakan fitur yang memungkinkan  admin  melihat  hasil  prediksi  Omzet Kopinesia berdasarkan perhitungan dan data pendapatan tahun 2018-2019.

## 4.12 Tampilan Fitur Prediksi per item
Gambar 4.11 Pengujian fitur Prediksi per item
Gambar 4.11 merupakan fitur yang memungkinkan  admin  melihat  hasil  prediksi  Omzet per item berdasarkan perhitungan dan data pendapatan  thaun  2018-2019.  Admin  hanya  perlu menekan  tombol  yang  ada  di  tampilan  peritem  maka secara  otomatis  system  akan  menampilkan  hasil prediksi dari item yang sudah di pilih oleh admin.

## 4.13 Pengujian metode Least Square
Tabel 1 Pengujian perhitungan metode Least Square Bulan Pendapatan (Y) X XY X^2 Januari 4480000 -6 -26880000 36 Februari 2400000 -5 -12000000 25 Maret 2080000 -4 -8080000 16 April 3200000 -3 -9600000 9 Mei 2880000 -2 -5760000 4 Juni 3360000 -1 -3360000 1 Juli 2400000 1 2400000 1 Agustus 3200000 2 6400000
September 2080000 3 6240000 9 Oktober 1600000 4 6400000 16 November 2800000 5 14000000 25 Desember 2480000 6 14880000 36 Januari 2019 1440000 32960000 0 15360000 182
Mencari nilai a dan b sebagai berikut: a = 32960000/12 = 2746666 b = 15360000/182 = -84395 persamaan linier nya :
Y =  2746666+(84395*X) Dengan  menggunakan  persamaan  tersebut  maka prediksi pendapatan dibulan januari 2019 adalah : X pada bulan januari 2019 adalah 13 Y = 2746666+(84395*13) Maka, Y = 2746666+(84395*13) = 1649531 Selisih  jumlah  pendapatan  pada  data  asli  bulan Januari 2019 yaitu:
Data asli = 1440000 Hasil prediksi = 1649531 Selisih = data prediksi – data asli Selisih = 1649531-1440000 = 209,531 rupiah

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  dan  implementas  yang sudah  dilakukan  maka  didapat  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Berdasarkan  pengujian  CRUD  untuk  fitur olah  data  yang  meliputi  Edit,  Hapus,  Tambah  yang ada  dalam  system  menunjukan  fitur-fitur  yang  ada dapat berjalan sesuai dengan yang diinginkan. 2. Hasil  uji  perhitungan  metode  menggunakan data  pendapatan  kopinesia  bulan  januari  tahun  2018, untuk  memprediksi  pendapatan  pada  bulan  januari tahun 2019 mendapatkan hasil Rp. 1.649.531, dengan data  asli  sebesar  Rp.  1.440.000,  presentase  hasil 87,29% dan nilai error 12.71%  .

## 5.2 Saran
Penelitian  yang  telah  dilakukan  masih  memiliki banyak  kekurangan,  karena  itu  terdapat  saran-saran yang dikemukakan untuk mengembangkan perangkat lunak kedepannya adalah:
1. Mengembangkan  dengan  metode  lainnya seperti  ;  metode Moving  Average ,  metode Naïve Bayes dan lain-lain .
2.
Mengembangkan  sistem  sehingga  dapat memprediksi pendapatan perbulan.
3. Untuk  data-data  yang  bersifat  cenderung stabil  perperiode  waktunya,  penggunaan  metode Moving Averange lebih di rekomendasikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fajar  Rohmani  Hariri  (2013).  Metode  Least Square  Untuk  Prediksi  Penjualan  Sari  Kedelai Rosi. Sistem Peramalan Jumlah Penjualan .
[2] Farida  Florensia,  Joko  Widodo,  Titin  Kartini (2018). ANALISIS TREND OMZET PENJUALAN  SEPATU  DAN  SANDAL  DI CV.  PRIBADI  TIGA  RODA  MOJOKERTO TAHUN 2015-2017. Analisis Peramalan Penjualan . [3] Firnando, dkk (2018) ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN BUNCIS SUPER. Peramalan Penjualan
[4] Karona  Cahya  Susena  (2016).  ANALISIS TREND PERAMALAN EFEKTIVITAS
PENDAPATAN PAJAK KENDARAAN BERMOTOR  (PKM)  DAN  BEA  BALIK NAMA  KENDARAAN  BERMOTOR  (BBN- KB)  DI  DISPENSA  PROVINSI  BENGKULU TAHUN 2010-2014. Analisis Pendapatan .
[5] Iskandar  (2016).  ANALISIS  PERAMALAN PENJUALAN  PRODUK  KERIPIK  PISANG KEMASAN BUNGKUS. Peramalan Penjualan .