Abstrak : Pariwisata merupakan salah  satu  bidang yang ada di Indonesia yang bergerak melayani kunjungan turis asing maupun  turis  domestic  yang  mengunjungi  objek-objek  wisata  yang  ada  di  Indonesia.  Transwisata  merupakan  salah  satu perusahaan  swasta  yang  bergerak  dalam  bidang  pariwisata  bertempat  di  kota  Surabaya,  Jawa  Timur.  Perusahaan  Bus Transwisata menyediakan bus untuk keperluan pribadi, bus untuk pariwisata sekolah maupun bus untuk pariwisata lainnya, selain itu, pada Transwisata juga terdapat mobil travel yang biasanya digunakan untuk trip bagi wisatawan yang ingin trip ke daerah jawa timur maupun ke luar jawa timur.Pada Perusahaan Bus Transwisata untuk mengetahui penghasilan yang akan didapatkan pada periode selanjutnya masih menggunakan perkiraan berdasarkan catatan penghasilan pada pendapatan sebelumnya sehingga menyebabkan ketidakakuratan sebuah prediksi tersebut. Metode Least Square dapat digunakan untuk melakukan Forecast  pada suatu penjualan, dikarenakan metode ini adalah salah  satu Teknik dalam penyusunan Forecast penjualan  dengan  meminimumkan  nilai  fungsi  kriteria  jumlah  kuadrat  kesalahan  dalam  Prediksi.  Metode  Least  Square memiliki  prediksi  nilai  Error  untuk  menentukan  kelayakan  metode  tersebut  yaitu  nilai  Mean  Squad  Error  (MSE),  Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Dalam penelitian ini didapatkan hasil penelitian bahwa metode Least  Square  sangat  baik untuk digunakan dalam prediksi  penghasilan Bus Transwisata  dan mendapatkan nilai Evaluasi akurasi peramalan dengan nilai MAD sebesar 4.316.674,825 dalam rupiah dengan nilai MSE sebesar 2,236 dan nilai MAPE 0,2%.
Kata Kunci — Prediksi, Penghasilan, Least Square, Transwisata.
Abstract : Tourism is one of the fields in Indonesia that is engaged in serving foreign tourists and domestic tourists who visit tourist objects in Indonesia. Transwisata is a private company engaged in tourism located in the city of Surabaya, East Java. The Transwisata Bus Company provides buses for personal use, buses for school tours and buses for other tours, besides that in Transwisata there are also travel cars which are usually used for travel for tourists who want to travel to East Java and outside East Java. Transwisata Bus to find out the income that will be obtained in the next period still uses estimates based on revenue records on previous revenues, causing inaccurate predictions. The Least Square method can be used to forecast sales, because this method is one of the techniques in preparing sales forecasts by minimizing the value of the criterion function for the number of squares of errors in the prediction. The least squares method has a predictive error value to determine the feasibility  of  the  method,  namely  the  Mean  Squad  Error  (MSE),  Mean  Absolute  Deviation  (MAD)  and  Mean  Absolute Percentage Error (MAPE) values. In this study, it was found that the Least Square method was very well used in predicting the income of the Transwisata Bus and getting a forecasting accuracy evaluation value with an MAD value of 4,316,674,825, in rupiah with MSE value of 2.236 and a MAPE value of 0.2%.
Keywords — Prediction, Income, Least Square, Transtourism.

## I. P ENDAHULUAN
ARIWISATA  merupakan  salah  satu  bidang  yang  ada  di  Indonesia  yang  bergerak  melayani kunjungan turis asing maupun turis domestic yang mengunjungi objek-objek wisata yang ada di Indonesia [1] Pariwisata memiliki beberapa jenis yaitu pariwisata jalur darat, laut dan udara. Salah satu jenis pariwisata yang banyak diminati adalah pariwisata jalur darat dengan menggunakan Bus karena Bus dapat digunakan oleh sekelompok orang dengan tujuan tempat pariwisata yang sama. Transwisata merupakan  salah  satu  perusahaan  swasta  yang  bergerak  dalam  bidang  pariwisata  bertempat  di  kota Surabaya,  Jawa  Timur.  Transwisata  menyediakan  bus  untuk  keperluan  pribadi,  bus  untuk  pariwisata sekolah maupun bus untuk pariwisata lainnya, selain itu, pada Transwisata juga terdapat mobil travel yang biasanya digunakan untuk trip bagi wisatawan yang ingin trip ke daerah jawa timur maupun ke luar jawa timur.

## P REDIKSI P ENGHASILAN P ERUSAHAAN B US T RANSWISATA M ENGGUNAKAN M ETODE L EAST S QUARE
Alfin Nuril Fathil Akbar 1) , Putri Aisyiyah Rakhma Devi 2)
1,2) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik
1, 2) Jalan Sumatera No. 101, Kec. Kebomas, Kab. Gresik, Jawa Timur, Indonesia, Kode Pos : 61121 e-mail: alfinnurilfathilakbar@gmail.com 1) , deviaisyiyah@umg.ac.id 2)
P
Suatu perusahaan harus memiliki sebuah prediksi untuk mengetahui berapa banyak penghasilan yang akan didapatkan pada Periode selanjutnya. Pada Transwisata untuk mengetahui penghasilan yang akan didapatkan pada periode selanjutnya masih menggunakan perkiraan berdasarkan catatan penghasilan pada pendapatan sebelumnya sehingga menyebabkan ketidakakuratan sebuah prediksi tersebut. Pada proses prediksi  penghasilan  pendapatan  yang  masih  menggunakan  perkiraan  berdasarkan  catatan  hasil pendapatan sebelumnya dapat mengakibatkan kesalahan perhitungan yang mengakibatkan kerugian pada Transwisata untuk itu diperlukan metode yang dapat membantu memprediksi penghasilan Transwisata sehingga akan didapatkan hasil prediksi penghasilan pada tahun berikutnya dengan akurat.
Pada penelitian ini prediksi penghasilan pada bus transwisata diperlukan untuk mengetahui prediksi pada tahun yang akan datang sehingga kebutuhan pada perusahaan bus transwisata dapat dipersiapkan dengan baik berdasarkan prediksi penghasilan. Seperti apabila perusahaan bus transwisata memerlukan kendaraan baru untuk menambah asset maka dengan mengetahui prediksi penghasilan pada perusahaan bus transwisata pemilik dapat menambahkan asset berdasarkan keuangan yang didapatkan dari prediksi penghasilan pada penelitian ini. Ada beberapa metode peramalan yang dapat digunakan pada penelitian ini seperti metode Trend Moment namun hasil dari metode Trend Moment tersebut tidak dapat digunakan dalam prediksi penghasilan pada Perusahaan Bus Transwisata karena nilai hasil prediksi terlalu jauh dari data  Asli.  Metode Least  Square sering  digunakan  dalam  sebuah  peramalan  karena  metode  tersebut memiliki  hasil  peramalan  yang  detail  dan  teliti  [2].  Metode Least  Square memiliki  keunggulan  dapat menghasilkan sebuah persamaan nilai yang dapat dipertanggung jawabkan secara ilmiah. Namun metode Least  Square juga  memiliki  sebuah  kekurangan  yaitu  kesulitan  apabila  pada  sebuah  perhitungan digunakan secara Manual.
Pada  penelitian  sebelumnya  Ayu  Indra  Cahyani  melakukan  sebuah  penelitian  yang  berjudul  sistem pendukung  keputusan  peramalan  pendapatan  di  Dinas  Penanaman  Modal  dan  Pelayanan  Perizinan Terpadu satu Pintu Kabupaten Buleleng Dengan Metode Least Square dan mendapatkan hasil penelitian bahwa  metode Least  Square berhasil  diimplementasikan  dengan  baik  dengan  respon  pengguna  yang memiliki  skor  5  adalah  71.11%  [3].  Penelitian  sebelumnya  juga  dilakukan  oleh  Yessica  Siagian melakukan  sebuah  penelitian  yang  berjudul  Implementasi  Metode Least  Square Untuk  Peramalan Pertumbuhan Penduduk Pada Kabupaten Asahan dan mendapatkan hasil penelitian Peramalan ini bersifat jangka panjang yakni per tahun. Hasil peramalan ini memiliki tingkat error sekitar 24% [4]. Ranti Wilda Nur Octavia juga melakukan sebuah penelitian yang berjudul Implementasi Metode Least Square Untuk Prediksi  Penjualan  Kue  Donat  Dan  Bomboloni  dan  mendapatkan  hasil  bahwa  penjualan  donat  dan bomboloni dapat diprediksi dengan menggunakan metode Least Square dengan mengolah data penjualan pada bulan-bulan yang  sebelumnya [5].  Pramana Yoga Saputra melakukan penelitian berjudul Sistem Peramalan Penjualan Sepeda Motor Yamaha Di Sentral Yamaha Malang Dengan Metode Least Square dan mendapatkan hasil penelitian peramalan dengan metode Least Square didapatkan nilai error dengan menggunakan MSE rata-rata sebesar 8.3%, sehingga metode ini dapat digunakan dikarenakan nilai error yang didapatkan dibawah 10% sesuai dengan nilai standar MSE Hasil percobaan aplikasi pada pengguna 80,56%  menyatakan  bahwa  aplikasi  baik  digunakan  [6].  Riki  Maulana  Fauzi  dan  Dadang  Iskandar Mulyana melakukan penelitian yang berjudul Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Least Square untuk  Memprediksi  Penjualan  Lampu  LED  pada  PT.  Sumber  Dinamika  Solusitama  dan mendapatkan hasil penelitian Pengujian hasil prediksi menggunakan perhitungan MAPE (Mean Absolute Precentage Error) mendapatkan hasil 8.0744% dimana range nilai ini disimpulkan bahwa kemampuan model peramalan sangat baik karena nilai di bawah 10% [7]. Maka dari itu, Metode Least Square adalah metode yang cocok untuk melakukan peramalan penghasilan pada perusahaan Bus transwisata.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Prediksi
Peramalan adalah suatu proses untuk membuat sebuah informasi tentang masa depan berdasarkan informasi yang telah ada tentang masalah kebijakan. Prediksi atau peramalan memiliki 3 bentuk utama  yaitu  proyeksi,  prediksi  dan  perkiraan.  Prediksi  adalah  ramalan  yang  berdasarkan  pada asumsi  teoritik  yang  tegas  [8].  Prediksi  juga  merupakan  suatu  proses  untuk  mendeteksi  secara sistematis tentang sesuatu yang akan mungkin terjadi pada masa depan atau pada masa yang akan
datang berdasarkan informasi atau data pada masa lampau agar kesalahan dalam suatu perkiraan dapat diperkecil [8]. Prediksi merupakan salah satu bentuk utama dari Peramalan.

## B. Pariwisata
Pariwisata adalah  sebuah  aktivitas  perjalanan  seseorang  atau  kelompok  yang  beraktivitas  diluar tempat tinggal selama tidak lebih dari satu tahun berurutan untuk menenangkan diri, berbisnis atau dengan tujuan yang lain [1]. Menurut Tarmin Abdulghani Pariwisata ialah salah satu bidang yang ada di Indonesia yang bergerak dalam bidang melayani kunjungan turis asing maupun turis domestik yang mengunjungi objek-objek wisata yang ada di Indonesia. Pariwisata memiliki beberapa jenis yaitu pariwisata dengan jalur darat  seperti bus, travel dan mobil. Jalur laut dengan menggunakan kapal dan jalur udara dengan menggunakan pesawat.

## C. Penghasilan
Penghasilan  merupakan  jumlah  uang  dengan  jumlah  tertentu  yang  didapatkan  dari  pendapatan sebuah  perusahaan  secara  bersih.  Penghasilan  disebut  juga  dengan  income  merupakan  kenaikan manfaat  ekonomi  sebuah  perusahaan  sealama  periode  pelaporan  dalam  bentuk  arus  masuk  atau penambahan asset, maupun penurunan kewajiban yang mengakibatkan kenaikan sebuah ekuitas yang tidak berasal dari penanaman modal [9].

## D. Metode Least Square
Metode Least  Square dapat  digunakan  untuk  melakukan  Forecast  pada  suatu  penjualan, dikarenakan  metode  ini  adalah  salah  satu  Teknik  dalam  penyusunan  Forecast  penjualan  dengan meminimumkan nilai fungsi kriteria jumlah kuadrat kesalahan dalam Prediksi [10]. Metode Least Square memiliki  keunggulan  dapat  menghasilkan  sebuah  persamaan  nilai  yang  dapat dipertanggungjawabkan  secara  ilmiah.  Namun,  metode Least  Square juga  memiliki  sebuah kekurangan yaitu kesulitan apabila pada sebuah perhitungan digunakan secara Manual.
Metode Least Square memiliki ciri hasil prediksi akan semakin bertambah pada data selanjutnya hal  ini  dikarenakan  jumlah  data  yang  apabila  semakin  banyak  digunakan  maka  akan  semakin bertambah  pula  hasil  prediksinya.  Namun,  metode Least  Square ini  digunakan  untuk  mencari prediksi untuk jangka waktu yang cukup jauh misalkan untuk beberapa tahun dan beberapa bulan [11].
Gambar 1. Alur Diagram Penyelesaian dengan metode Least Square Alur  diagram  metode Least  Square pada  Gambar  1  menggambarkan  alur  penyelesaian permasalahan dengan menggunakan metode Least Square sehingga hasilnya akan didapatkan hasil prediksi  penghasilan Bus  Transwisata pada  Tahun  2020.  Tahapan metode Least  Square sebagai berikut [10] :
1. Mencari nilai x
Nilai x ditentukan berdasarkan banyak jumlah data yang diprediksi.  Nilai kode terdapat dua  kelompok  yaitu  kelompok  nilai  kode  genap  dan  nilai  kode  ganjil  ditentukan berdasarkan banyak data yang digunakan apabila data jumlahnya ganjil maka menggunakan nilai kode data ganjil. Sedangkan apabila data jumlahnya genap, maka menggunakan nilai
kode data genap [5]. Nilai kode data ganjil memiliki skor nilai x : …., -4,-3,-2,- 1,0,2,3,4,… sedangkan nilai kode data genap memiliki skor nilai x : …. -5,-3,-1,1, 3,5….
2. Mencari nilai X 2
Nilai  X 2 didapatkan  dari  hasil  perkalian  pangkat  dari  X.  dimana  x  adalah  skor  nilai berdasarkan jumlah data yang digunakan untuk prediksi [5].
3. Menghitung nilai XY
Nilai  XY  merupakan  hasil  perkalian  dari  masing-masing  nilai  X  dikali  dengan  nilai  Y dimana nilai Y adalah jumlah atau total dari data yang telah ditentukan dan nilai X adalah nilai skor berdasarkan banyak data [5].
4. Mencari Koefisien a dan b
Untuk menggunakan metode Least Square setelah menentukan nilai x pada data ganjil atau genap  yang  digunakan  maka  langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  koefisien  a  dan koefisien  b.  nilai  koefisien  a  dan  nilai  koefisien  b  ini  berguna  untuk  mencari  prediksi penyelesaian dengan rumus persamaan dari metode Least Square [5].
a = ∑ 𝑌 𝑛
(1)
b = ∑ 𝑋𝑌 ∑ 𝑋 2 (2)
Dimana:
∑y : jumlah total dari seluruh nilai y
n : banyak data
∑XY : jumlah total dari seluruh nilai XY
∑X 2 : jumlah total dari seluruh nilai X 2

## 5. Menghitung prediksi
Menghitung prediksi dengan menggunakan persamaan Least Square . Metode Least Square memiliki persamaan yang fungsinya adalah digunakan untuk mencari nilai Prediksi yang akan digunakan[12].
Y’ = a + bx (3)
keterangan: a = nilai koefisien a. b = nilai koefisien b. x = nilai data yang akan dicari.

## III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini memiliki beberapa tahapan penelitian diantaranya adalah:
1. Proses Pengumpulan data Tahapan awal dalam penelitian ini adalah proses pengumpulan data dengan mengumpulkan data penghasilan yang diperoleh dari penghasilan Bus Transwisata pada tahun 2019.
2. Studi Literatur
Setelah  melakukan  pengumpulan  data  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  studi  literatur untuk  mencari  metode  yang  tepat  yang  dapat  digunakan  sebagai  prediksi  penghasilan Bus Transwisata pada tahun 2020. Studi literatur ini diapatkan berdasarkan artikel yang memiliki permasalahan yang terkait dengan penelitian ini.

## 3. Perhitungan menggunakan Metode Least Square
Setelah melakukan studi literatur dan mendapatkan metode maka langkah selanjutnya adalah menghitung menggunakan metode yang telah ditentukan yaitu metode Least Square .
4. Pengujian dan Analisa
Pada tahap ini dilakukan pengujian dan Analisa pada hasil perhitungan menggunakan metode Least Square untuk mengetahui kekurangan maupun kelebihan pada metode ini. Serta untuk mengetahui apakah metode ini baik digunakan dalam penelitian ini.
5. Penulisan Penelitian Tahap terakhir adalah penulisan laporan atau penelitian. Hasil penelitian ini dituliakan sebagai artikel guna untuk memberikan bukti bahwa penulis melakukan penelitian ini.

## B. Metode Least Square
Perhitungan menggunakan metode Least Square adalah sebagai berikut:
1. Langkah awal adalah memasukkan data yang akan diproses untuk digunakan sebagai prediksi penghasilan.
2. Selanjutnya  dalah  mencari  skor  nilai  x  berdasarkan  jumlah  data  apabila  data  genap  maka menggunakan  nilai  skor  x  yaitu  …. -5,-3,- 1,1,3,5…  sedangkan  apabila  data  ganjil  maka mengg unakan nilai skor x yaitu …. -3,-2,- 1,0,1,2,3,…..
3. Setelah menentukan nilai x maka langkah selanjutnya adalah menghitung x 2 dan XY guna untuk menentukan nilai koefisien a dan nilai koefisien b.
4. Setelah mendapatkan nilai x 2 dan nilai XY maka selanjutnya adalah mencari nilai koefisien a dengan rumus persamaan 1 dan mencari nilai koefisien b dengan rumus persamaan 2.
5. Setelah mendapatkan nilai koefisien a dan nilai koefisien b maka langkah selanjutnya adalah menghitung  prediksi  penghasilan  berdasarkan  data  yang  telah  di  tentukan  dengan  rumus persamaan 3.
6. Setelah didapatkan maka langkah selanjutnya adalah membandingkan nilai hasil prediksi pada perhitungan manual dengan perhitungan menggunakan metode Least Square .

## C. Kesalahan Prediksi
Untuk  menentukan  kesalahan  prediksi  diperlukan  beberapa  rumus  diantaranya  adalah Mean Absolute  Deviation (MAD), Mean  Square  Error (MSE)  dan Mean Absolute  Precentance  Error (MAPE) dengan menggunakan data penjualan pada bulan januari hingga desember tahun 2019.
1. MAD
MAD  atau  Mean  Absolute  Deviation  merupakan  perhitungan  yang  digunakan  untuk menentukan  rata-rata  kesalahan  yang  mutlak  [13].  MAD  biasanya  menggunakan  tanda Mutlak atau “ | ” [13]. MAD digunakan untuk mengukur kesalahan dalam unit ukuran yang sesuai  seperti  pada  data  Aslinya.  Nilai  MAD  mengikuti  hasil  dari  data  pada  sebuah penelitian.  MAD  pada  penelitian  ini  akan  memiliki  nilai  besar  dikarenakan  penelitian  ini mencari prediksi penghasilan.
MAD = ∑ |𝑌 1 −𝑌 𝑡 | 𝑛 (4)
Keterangan : MAD   = Mean Absolute Deviation
𝑌 1 = nilai hasil aktual
𝑌 𝑡 = nilai hasil prediksi n       = jumlah data
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bangun  Unedo  Putra  Manurung  mendapatkan  nilai MAD berdasarkan jumlah data Actual yang dikurangkan dengan jumlah data hasil prediksi (Forecasting) kemudian dicari nilai Absolute atau nilai Mutlaknya dan dibagi dengan banyak data dengan jumlah |Y 1 -Y t | = 29 dan jumlah data yang digunakan adalah 3 maka nilai MAD
= ∑ |𝑌 1 −𝑌 𝑡 | 𝑛 = 29 3 = 9,6 [10] .

## 2. MSE
Mean  Square  Error  (MSE)  merupakan  rata-rata  kesalahan  kuadrat  antara  nilai  aktual  dan nilai peramalan.
MSE = ∑ |𝑌 1 −𝑌 𝑡 | 2 𝑛 (5)
Keterangan: MSE = Mean Square Error
𝑌 1 = nilai hasil aktual
𝑌 𝑡 = nilai hasil prediksi n       = jumlah data
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bangun  Unedo  Putra  Manurung  mendapatkan  nilai MSE berdasarkan hasil pangkat dua dari jumlah nilai Y 1 -Y t dimana nilai Y 1 adalah nilai hasil Aktual atau nilai data asli dan nilai Y t adalah nilai hasil prediksi (Forecasting) dengan jumlah Y 1 -Y t adalah 29 kemudian dipangkatkan 2 menjadi MSE = (29) 2 3 = 280 [10] .

## 3. MAPE
Mean  Absolute  Percent  Error  (MAPE)  berfungsi  apabila  ukuran  variable  peramalan merupakan factor penting untuk mengevaluasi hasil akuasi peramalan tersebut.

## MAPE =
∑|𝑌1− 𝑌𝑡|
𝑌1 𝑛 × 100%
(6)
Keterangan : MAPE  = Mean Absolute Percent Error y 1 = nilai hasil aktual yt       = nilai hasil prediksi n       = jumlah data
pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bangun  Unedo  Putra  Manurung  mendapatkan  nilai MAPE dengan mejumlahkan nilai mutlak Y 1 -Y t dibagi dengan Y 1 = 110 dimana Y 1 adalah nilai  hasil  actual  atau  nilai  data  asli  dan  kemudian  dibagi  dengan  jumlah  data  kemudian dikalikan 100% menjadi MAPE = 29 110 3 𝑥 100% = 9% [10].
Nilai  MAPE  memiliki  peringkat  dimana  dalam  peringkat  tersebut  memiliki  signifikan tersendiri.
Tabel 1. Tabel Peringkat MAPE Peringkat MAPE Keterangan < 10% Kemampuan metode Least Square sangat baik 10 – 20% Kemampuan metode Least Square baik 20-50% Kemampuan metode Least Square layak >50% Kemampuan metode Least Square kurang baik IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Prediksi  penghasilan Bus  Transwisata dilakukan  dengan  cara  menggunakan  data  pada  tahun  2019 sebagai data acuan untuk menghitung prediksi penghasilan pada 2020. data yang digunakan pada bulan Januari  2019  sampai  dengan  bulan  Desember  2019.  Sehingga  data  2019  akan  menghasilkan  nilai koefisien yang dapat digunakan untuk menghitung prediksi penghasilan pada Bus Transwisata pada tahun 2020 di bulan Januari 2020 sampai dengan bulan Desember 2020.

## 1. Menghitung Prediksi dengan Metode Least Square
Dengan  menggunakan  langkah-langkah  metode Least  Square akan  didapatkan  hasil  prediksi penghasilan Bus Transwisata yang dicari. Tabel 2. Merupakan data penghasilan pada Perusahaan bus transwisata di tahun 2019.
Tabel 2. Data Penghasilan Bus Transiwata Pada Tahun 2019 No Bulan Tahun Total Pendapatan 1 Januari 2019 Rp. 19.395.000 2 Februari 2019 Rp. 26.760.000 3 Maret 2019 Rp. 28.590.000 4 April 2019 Rp. 18.960.000 5 Mei 2019 Rp. 18.250.000 6 Juni 2019 Rp. 18.870.000 7 Juli 2019 Rp. 26.245.000 8 Agustus 2019 Rp. 16.758.000 9 September 2019 Rp. 29.050.000 10 Oktober 2019 Rp. 29.350.000 11 November 2019 Rp. 28.485.000 12 Desember 2019 Rp. 22.235.000
Setelah menentukan data prediksi yang akan digunakan untuk mencari nilai prediksi pada penghasilan Bus Transwisata tahun 2020. Maka langkah selanjutnya adalah menentukan nilai bobot x sesuai jumlah data. nilai skor x yaitu …. -5,-3,- 1,1,3,5… sedangkan apabila data ganjil maka menggunakan nilai skor x yaitu  …. -3,-2,- 1,0,1,2,3,…..,  Nilai  bobot  x  pada  penelitian  ini menggunakan  nilai  bobot  x  genap dikarenakan jumlah data yang digunakan sebanyak 12 data.
Tabel  3 merupakan tabel yang berisi nilai x sebagai skor bobot pada data dengan menggunakan nilai bobot data genap yang dimulai dari …. -5,-3,- 1,1,3,5…
Tabel 3. Bobot nilai x pada Setiap Data No Bulan Tahun  Total Pendapatan (Y)  X 1 Januari 2019 Rp. 19.395.000 - 11 2 Februari 2019 Rp. 26.760.000 -9 3 Maret 2019 Rp. 28.590.000 -7 4 April 2019 Rp. 18.960.000 -5 5 Mei 2019 Rp. 18.250.000 -3 6 Juni 2019 Rp. 18.870.000 -1 7 Juli 2019 Rp. 26.245.000 1 8 Agustus 2019 Rp. 16.758.000 3 9 September 2019 Rp. 29.050.000 5 10 Oktober 2019 Rp. 29.350.000 7 11 November 2019 Rp. 28.485.000 9 12 Desember 2019 Rp. 22.235.000 11 Total Rp. 282.948.000 0
Setelah  didapatkan  nilai  x,  maka  langkah  selanjutnya  untuk  menentukan  prediksi  penghasilan  bus transwiasata adalah mencari nilai x 2 dan nilai xy. Dimana nilai x 2 didapatkan dari hasil perpangkatan dari nilai bobot skor x dan nilai xy didapatkan dari total pendapatan dikalikan dengan nilai bobot skor x.
Tabel 4 merupakan tabel hasil pencarian nilai x 2 dan nilai xy dari 12 data perbulan dengan mengalikan total pendapatan dengan skor x.
Tabel 4. Pencarian nilai x 2 ,xy No Bulan Tahun Total Pendapatan (Y) X X 2 XY 1 Januari 2019 Rp. 19.395.000 -11 121 -213345000 2 Februari 2019 Rp. 26.760.000 -9 81 -240840000
No Bulan Tahun Total Pendapatan (Y) X X 2 XY 3 Maret 2019 Rp. 28.590.000 -7 49 -200130000 4 April 2019 Rp. 18.960.000 -5 25 -94800000 5 Mei 2019 Rp. 18.250.000 -3 9 -54750000 6 Juni 2019 Rp. 18.870.000 -1 1 -18870000 7 Juli 2019 Rp. 26.245.000 1 1 26245000 8 Agustus 2019 Rp. 16.758.000 3 9 50274000 9 September 2019 Rp. 29.050.000 5 25 145250000 10 Oktober 2019 Rp. 29.350.000 7 49 205450000 11 November 2019 Rp. 28.485.000 9 81 256365000 12 Desember 2019 Rp. 22.235.000 11 121 244585000 Total Rp. 282.948.000 0 572 105.434.000
Untuk  mengetahui  prediksi  penghasilan Bus  Transwisata tahun  2020  langkah  selanjutnya  adalah mencari nilai koefisien a dan nilai koefisien b menggunakan rumus persamaan 1 dan rumus persamaan 2. Pada penelitian ini didapatkan nilai koefisien a dan nilai koefisien b sebagai berikut:
a = ∑ 𝑌 𝑛 b = ∑ 𝑋𝑌 ∑ 𝑋 2 a = 282,948,000 12 b = 105,434,000 572
a = 23,579,000.00 b = 184325.1748 Maka persamaan untuk prediksi penghasilan menggunakan metode Least Square adalah:
Y’ =  23,579,000.00  + 184325.1748 ( x)
Dengan menggunakan persamaan Least Square Y’ =  23,579,000.00  + 184325.1748 ( x) dimana nilai x adalah  nilai  data  yang  dicari  dan  didapatkan  hasil  prediksi  penghasilan Bus  Transwisata pada  bulan Januari 2019 sampai dengan bulan Desember 2019 pada Tabel 5.
Tabel 5 merupakan tabel hasil prediksi penghasilan perusahaan bus transiwsata pada bulan Januari sampai dengan  bulan  Desember  2019  dengan  menggunakan  persamaan Least  Square Y’ =  23,579,000.00    + 184325.1748 ( x)
Tabel 5. Hasil prediksi Least Square Januari – Desember 2019 Data Bulan Tahun Leastsquare 1 Januari 2019 Rp. 21.551.423 2 Februari 2019 Rp. 21.920.073 3 Maret 2019 Rp. 22.288.723 4 April 2019 Rp. 22.657.374 5 Mei 2019 Rp. 23.026.024 6 Juni 2019 Rp. 23.394.674 7 Juli 2019 Rp. 23.763.325 8 Agustus 2019 Rp. 24.131.975 9 September 2019 Rp. 24.500.625 10 Oktober 2019 Rp. 24.869.276 11 November 2019 Rp. 25.237.926 12 Desember 2019 Rp. 25.606.576 Total 282.948.000
Setelah mendapatkan hasil prediksi penghasilan perusahaan bus transwisata menggunakan persamaan Least Square maka disajikan Tabel 6 hasil perbandingan data asli dengan data prediksi penghasilan Bus Transwisata.
Tabel 6. Perbandingan Metode Least Square dengan data Asli Data Asli 2019 Data Least Square 2019 Bulan Tahun Pendapatan Bulan Tahun Pendapatan Januari 2019 Rp. 19.395.000 Januari 2019 Rp. 21.551.423 Februari 2019 Rp. 26.760.000 Februari 2019 Rp. 21.920.073 Maret 2019 Rp. 28.590.000 Maret 2019 Rp. 22.288.723 April 2019 Rp. 18.960.000 April 2019 Rp. 22.657.374 Mei 2019 Rp. 18.250.000 Mei 2019 Rp. 23.026.024 Juni 2019 Rp. 18.870.000 Juni 2019 Rp. 23.394.674 Juli 2019 Rp. 26.245.000 Juli 2019 Rp. 23.763.325 Agustus 2019 Rp. 16.758.000 Agustus 2019 Rp. 24.131.975 September   2019 Rp. 29.050.000 September   2019 Rp. 24.500.625 Oktober 2019 Rp. 29.350.000 Oktober 2019 Rp. 24.869.276 November   2019 Rp. 28.485.000 November   2019 Rp. 25.237.926 Desember   2019 Rp. 22.235.000 Desember   2019 Rp. 25.606.576 Jumlah Rp. 282.948.000 Rp. 282.947.994
Untuk  menentukan  prediksi  penghasilan Bus  Transwisata pada  bulan  Januari  2020  sampai  dengan bulan Desember 2020 menggunakan persamaan persamaan Least Square Y’ = 22,745,66,67 + 376632.87 ( x) .
Tabel 7 disajikan tabel hasil perhitungan prediksi penghasilan perusahaan bus transwisata paa tahun 2020 dengan menggunakan persamaan Least Square yang telah ditentukan.
Tabel 7. Hasil Prediksi Penghasilan Bus Transwisata Tahun 2020 Data Bulan Tahun Y' = a+b(X) 13 Januari 2020 Rp. 25.975.227 14 Februari 2020 Rp. 26.159.552 15 Maret 2020 Rp. 26.343.878 16 April 2020 Rp. 26.528.203 17 Mei 2020 Rp. 26.712.528 18 Juni 2020 Rp. 26.896.853 19 Juli 2020 Rp. 27.081.178 20 Agustus 2020 Rp. 27.265.503 21 September 2020 Rp. 27.449.829 22 Oktober 2020 Rp. 27.634.154 23 November 2020 Rp. 27.818.479 24 Desember 2020 Rp. 28.002.804 Jumlah Rp. 323.868.188

## 2. Menghitung Nilai Evaluasi Akurasi Peramalan
Menghitung evaluasi akurasi peramalan untuk mengetahui kemampuan metode dapat digunakan sebagai prediksi penghasilan Bus Transwisata pada bulan Januari 2020 sampai dengan Desember 2020.
Tabel  8  adalah  tabel  perhitungan  nilai  Actual  dan  nilai Forecasting untuk  menentukan  nilai evaluasi  akurasi  peramalan  pada  penelitian  prediksi  penghasilan  Bus  Transwisata  dengan menggunakan data pada bulan Januari 2019 sampai dengan Desember 2019.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Nilai Actual dan Nilai Forecasting bulan actual (Y1) forecasting (Yt) Y1-Yt |Y1-Yt| Januari 19.395.000 21.551.423 -2156423 2.156.423 Februari   26.760.000 21.920.073 4839927 4.839.927 Maret 28.590.000 22.288.723 6301277 6.301.277 April 18.960.000 22.657.374 -3697374 3.697.374 Mei 18.250.000 23.026.024 -4776024 4.776.024 Juni 18.870.000 23.394.674 -4524674 4.524.674 Juli 26.245.000 23.763.325 2481675 2.481.675 Agustus 16.758.000 24.131.975 -7373975 7.373.975 September   29.050.000 24.500.625 4549375 4.549.375 Oktober 29.350.000 24.869.276 4480724 4.480.724 November   28.485.000 25.237.926 3247074 3.247.074 Desember   22.235.000 25.606.576 -3371576 3.371.576 Jumlah 282.948.000 51.800.098 MAD = ∑ |Y 1 −Yt| n MAD = 51800097.9 12 MAD = 4.316.674,825 MSE = ∑ |𝑌 1 −𝑌𝑡| 2 𝑛 MSE = |51800097.9| 2 12 MSE = 2,236 MAPE = ∑ |𝑌1−𝑌𝑡| 𝑦1 𝑛 𝑥 100%
MAPE = (51800097.9) 282.948.000 12 𝑥 100%
MAPE = 0,2%
Didapatkan  nilai  Evaluasi  akurasi  peramalan  dengan  nilai  MAD  sebesar  4.316.674,825  nilai MSE sebesar 2.236 dan nilai MAPE 0.2% sehingga Least Square memiliki kemampuan sangat baik untuk meramalkan suatu permasalahan dan dapat diterapkan dalam penelitian ini.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  penelitian  dan  perhitungan  terhadap  penghasilan Bus  Transwisata pada  tahun  2020 dibulan  januari  hingga  bulan  desember  maka  didapatkan  kesimpulan  bahwa  jumlah  penghasilan Bus Transwisata dapat diprediksi dengan menggunakan metode Least Square dengan mengolah penghasilan pada  tahun  sebelumnya.  Dengan  menggunakan  metode Least  Square didapatkan  prediksi  penghasilan pada  tahun  2020  sebesar  Rp.  323.868.188.  Nilai  evaluasi  akurasi  atau  nilai Error MAD  sebesar 4.316.674,825  dalam  rupiah.  Sedangkan  nilai  MSE  mendapatkan  nilai  2.236  dan  nilai  MAPE  adalah 0.236% sehingga Least Square memiliki kemampuan sangat baik untuk meramalkan penghasilan pada Bus Transwisata dapat dilihat dari nilai MAPE yang kecil dan dapat membantu pihak  Perusahaan Bus Transwisata untuk meramalkan penghasilan pada masa yang akan datang secara lebih akurat.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T. Abdulghani, L. Jaelani, and M. Ikhsan, “Pembuatan Sistem Informasi Tour & Travel Ber basis Website (Study Kasus Marissa Holiday Cianjur),” Media J. Inform. , vol. 9, no. 2, 2018.
[2] D.  P.  Pamu ngkas,  “Implementasi  Metode Least  Square Untuk  Prediksi  Penjualan  Tahu  Pong,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 2, no. 2, pp. 75 – 81, 2016.
[3] A. I. Cahyan i, “Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Pendapatan Di Dinas Penanaman Modal Dan Pelayanan Perizinan Terpadu Satu Pintu Kabupaten Buleleng Dengan Metode Least Square,”
J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. JANAPATI , vol. 7, no. 1, pp. 1 – 11, 2018.
[4] Y. Siagian, “Implementasi Metode Least Square untuk Peramalan Pertumbuhan Penduduk pada
Kabupaten Asahan,” in Seminar Nasional Royal (SENAR) , 2018, vol. 1, no. 1, pp. 375 – 380.
[5] R. W. N. Octavia and U. Chotijah, “Implementasi Metode Least Square Untuk Prediksi Penjualan Kue Donat dan Bomboloni,” Jutisi J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 11, no. 1, pp. 251 – 262,
2022.
[6] P.  Y.  Saputra,  I.  D.  Wijaya,  and  S.  M.  Anshori,  “Sistem  Peramalan  Penjualan  Sepeda  Motor Yamaha Di Sentral Yamaha Malang Dengan Metode Least S quare,” J. Aghniya , vol. 3, no. 2, pp.
196 – 207, 2020.
[7] R. M. Fauzi and D. I. Mulyana, “Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Least Square untuk  Memprediksi  Penjualan  Lampu  LED  pada  PT.  Sumber  Dinamika  Solusitama,” J.  Sos. Teknol. , vol. 1, no. 8, pp. 907 – 919, 2021.
[8] S.  Wantono,  “Prediksi  Penyelesaian  S tudi  Mahasiswa  Baru  dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto (Study Kasus di Universitas Muhammadiyah Gresik).” Universitas Muhammadiyah Gresik, 2014.
[9] B. M. Firdaus and S. Dwiyanti, “PEMANFAATAN APLIKASI B IDDING MAKE UP ARTIST (MECAPAN)  UNTUK  MENINGKATKAN  PENDAPATAN  MAKE  UP  ARTIST  DI JAKARTA”.
[10] B. U. P. Manurung, “Implementasi Least Square dalam untuk Prediksi Penjualan Sepeda Motor (Studi Kasus: PT. Graha Auto Pratama),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 2, no. 6, 2015.
[11]  N.  P.  Dewi  and  I.  Listiowarni, “Peramalan  Harga  Bahan  Proyek  Menggunakan  Metode Least Square (Studi Kasus: CV Rizky Mulya),” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 28 – 33, 2019.
[12] F. R. Hariri, “Metode Least Square Untuk Prediksi Penjualan Sari Kedelai Rosi,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 731 – 736, 2016.
[13] M. A. Maricar, “Analisa perbandingan nilai akurasi moving average dan exponential smoothing untuk sistem peramalan pendapatan pada perusa haan xyz,” J. Sist. dan Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 36 – 45, 2019.