## SISTEM FORECASTING PENJUALAN SEPEDA MOTOR DENGAN MENERAPKAN METODE LEAST SQUARE
Ajeng Gaum Amanda Putri, Sri Lestanti, M Taufik Chulkamdi Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Islam Balitar, Jalan Majapahit No.2-4 Sananwetan, Blitar, Indonesia amandaputrigp0406@gmail.com

## ABSTRAK
Semakin majunya teknologi transportasi saat ini, tidak bisa dipungkiri bahwa alat transportasi jenis sepeda motor masih sangat diminati masyarakat di Indonesia. Menurut AISI (Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia) transportasi darat jenis sepeda motor hampir setiap tahunnya mengalami peningkatan pembelian. Dengan melihat peluang  besar  dalam  pasar  jual  beli  motor  di  kota  Blitar  maka  PT  Jatinom  Group  membuka  usaha  dealer  SIS Motor  yang  merupakan  anak  perusahaan  di  bidang  otomotif.  Dealer  SIS  Motor  memiliki  masalah  mengenai persediaan  stok  sepeda  motor  sehingga  berdampak  pada  proses  pendistribusian,  karena  jumlah  dan  jenis persediaan barang tidak sesuai dengan yang diinginkan konsumen akhirnya menyebabkan kerugian tersendiri bagi dealer.  Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  perlu  adanya  sistem  perencanaan  penjualan  dan  jumlah  stok  dari beberapa  jenis  motor yang sesuai dengan kebutuhan konsumen untuk tahun  berikutnya. Hal  ini  bisa dilakukan dengan  menerapkan  metode Least  Square .  Metode Least  Square adalah  metode  peramalan  berupa  data  deret berkala atau time series lalu diterapkan dalam aplikasi berbasis website . Dengan penerapan sistem Least Square maka  dealer  akan  lebih  dimudahkan  karena  bisa  menyiapkan  stok  yang  lebih  tepat  sehingga  penjualan  bisa meningkat dan mengurangi penumpukan stok dealer. Untuk pengujian dilakukan dengan 5 merek motor berbeda yang  menghasilkan  nilai  MAPE  terendah.  Berdasarkan  hasil  pengujian  merek  motor  AEROX  memiliki  nilai MAPE sebesar 0,03%.
Kata kunci : Stok Motor, Least Square , MAPE.

## 1. PENDAHULUAN
Semakin majunya teknologi transportasi saat ini, tidak  bisa  dipungkiri  bahwa  alat  transportasi  jenis sepeda  motor  masih  sangat  diminati  masyarakat  di Indonesia.  Menurut  AISI  (Asosiasi  Industri  Sepeda Motor Indonesia) transportasi darat jenis sepeda motor hampir  setiap  tahunnya  mengalami  peningkatan pembelian.  Pada  2021  Indonesia  merupakan  pasar nomor  tiga  terbesar  di  dunia  setelah  Thailand  dan Vietnam dalam penjualan sepeda motor menurut PEW research  Center.  Persentase  rumah  tangga  yang memiliki  sepeda  motor  di  Thailand  adalah  87%, Vietnam  86%,  dan  Indonesia  85%.  Dengan  melihat peluang  besar  dalam  pasar  jual  beli  motor  di  kota Blitar maka PT Jatinom Group membuka usaha dealer SIS Motor yang merupakan anak perusahaan di bidang otomotif
Dealer  SIS  Motor  memiliki  masalah  mengenai persediaan  stok  sepeda  motor  sehingga  berdampak pada proses pendistribusian. Karena jumlah dan jenis persediaan barang tidak sesuai dengan yang diinginkan konsumen akhirnya menyebabkan kerugian tersendiri bagi dealer. Ada beberapa tipe motor yang tidak cepat terjual  sehingga  membuat  penumpukan  stok.  Karena itu perlu perencaan jumlah dan jenis yang sesuai agar dealer  bisa  menjual  barang  sebelum  batas  waktu  1 tahun.
Untuk mengatasi masalah tersebut, perlu adanya sistem  perencanaan  penjualan  dan  jumlah  stok  dari beberapa  jenis  motor  yang  sesuai  dengan  kebutuhan konsumen  untuk  tahun  berikutnya.  Hal  ini  bisa
dilakukan  dengan  menerapkan  metode  Least  Square. Menurut  Pamungkas  (2016)  metode  Least  Square adalah  metode  peramalan  berupa  data  deret  berkala atau time  series  yang  digunakan  untuk  melihat  trend dari data deret waktu. Dengan penerapan sistem Least Square  maka  dealer  akan  lebih  dimudahkan  karena bisa  menyiapkan  stok  yang  lebih  tepat  sehingga penjualan bisa meningkat dan mengurangi penumpukan  stok  dealer.  Sistem  tersebut  juga  akan membantu dealer dalam pencatatan stok motor masuk dan stok motor keluar dari 3 cabang dealer SIS Motor. Dengan metode tersebut dealer memiliki waktu untuk membuat  program  atau  promo  untuk  penjualan  stok yang tidak mudah terjual. Dengan demikian dealer bisa mendapat untung dan mengurangi kerugian.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Metode Least Square Metode Least  Square merupakan  metode  yang sering  digunakan  untuk  menentukan  peramalan, karena  hasil  peramalannya  dinilai  detail  dan  teliti. Metode Least  Square merupakan  salah  satu  metode berupa data deret berkala atau time series . Dibutuhkan data  dimasa  lampau  untuk  melakukan  peramalan penjualan  di  masa  mendatang,  sehingga  dapat ditentukan  hasilnya.  Metode Least  Square adalah metode  peramalan  yang  digunakan  untuk  melihat trend dari  data  deret  waktu . Menurut  Hariri  (2016) Metode Least  Square adalah  merupakan  salah  satu metode  berupa  data  deret  berkala  atau time  series , yang  mana  dibutuhkan  datadata  penjualan  dimasa
lampau untuk melakukan peramalan penjualan dimasa mendatang sehingga dapat ditentukan hasilnya. Least Square adalah  metode  peramalan  yang  digunakan untuk melihat trend dari data deret waktu.
𝑌` = 𝑎 + 𝑏𝑋 ....................................................  (1)
Keterangan :
𝑌′
: Hasil Peramalan 𝑎 dan 𝑏 : Koefisien 𝑥/𝑡 : Waktu tertentu dalam bentuk kode
Dalam  menentukan  nilai  x  /  t  seringkali digunakan  teknik  alternatif  dengan  memberikan  skor atau  kode.  Dalam  hal  ini  dilakukan  pembagian  data menjadi dua kelompok, yaitu :
Dibawah :
- Data genap, maka skor nilai t nya : …,-5, -3, -1,1, 3, 5,…
- Data ganjil, maka skor nilai t nya : …,-3,-2, -1, 0, 1, 2, 3,…
Kemudian untuk mengetahui koefisien a dan b dicari dengan persamaan rumus :
𝑎 = ∑ 𝑌 𝑛 .............................................................  (2)
𝑏 = ∑ 𝑋𝑌 ∑ 𝑋 2 ...........................................................  (3)
Keterangan: 𝑎 dan 𝑏 : Koefisien ∑ 𝑌 : Jumlah Penjualan
𝑛
: Jumlah Data
𝑋
: Waktu tertentu dalam bentuk kode
2.2. Algoritma Prediksi ( Forecasting )
Prediksi  ( Forecasting )  adalah  suatu  teknik analisis perhitungan yang dilakukan dengan pendekatan  kualitatif  maupun  kuantitatif  untuk memperkirakan  kejadian  di  masa  depan  dengan menggunakan  referensi  data-data  di  masa  lalu  serta untuk meminimalkan pengaruh ketidakpastian. Berikut adalah  beberapa pengertian prediksi  menurut para ahli :
a. Menurut  Herdianto  (2013),  prediksi  tidak  harus memberikan  jawaban  secara  pasti  kejadian  yang akan  terjadi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari jawaban  sedekat  mungkin  dengan  apa  yang  akan terjadi.
b. Menurut  Sumayang  (2003),  peramalan  adalah perhitungan yang objektif dan dengan menggunakan data-data masa lalu untuk menentukan sesuatu di masa mendatang.
c. Menurut  Nasution  dan  Prasetyawan  (2008), peramalan  adalah  proses  untuk  memperkirakan beberapa kebutuhan di masa datang yang meliputi kebutuhan dalam ukuran kuantitas, kualitas, waktu dan  lokasi  yang  dibutuhkan  dalam  rangka memenuhi permintaan barang ataupun jasa.
d. Menurut Setyawanto (2014), prediksi adalah suatu proses  memperkirakan  secara  sistematis  tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  sekarang yang  dimiliki,  agar  kesalahannya  (selisih  antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil.  Berdasarkan  pendapat  para  ahli  diatas dapat disimpulkan prediksi atau forcasting adalah proses memperkirakan suatu hal yang akan terjadi dimasa yang akan datang.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Identifikasi Permasalahan
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  terhadap permasalahan  yang  terjadi  pada  Dealer  SIS  Motor. Berdasarkan  hasil  wawancara  yang  dilakukan, permasalahan  yang  sering  dialami  dealer  yaitu masalah  persediaan  stok  sepeda  motor  sehingga berdampak  pada  proses  pendistribusian.  Karena jumlah  dan  jenis  persediaan  barang  tidak  sesuai dengan yang diinginkan konsumen akhirnya menyebabkan kerugian tersendiri bagi dealer.
Selain  itu,  pendataan  stok  sepeda  motor  yang belum  sistematis  menyebabkan marketing terhambat saat  proses  jual  beli  karena  tidak  adanya  pendataan keluar masuk stok motor dari 3 cabang dealer.

## 3.2. Jenis Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian deskriptif kuantitatif, menurut (Bungin 2015, hlm. 48- 49)  penelitian  deskriptif  kuantitatif  adalah  metode yang digunakan untuk menggambarkan, menjelaskan, atau meringkaskan berbagai kondisi, situasi, fenomena,  atau  berbagai  variabel  penelitian  menurut kejadian  sebagaimana  adanya  yang  dapat  dipotret, diwawancara, diobservasi, serta yang dapat diungkapkan melalui bahan-bahan dokumenter. Fokus dari  penelitian  ini  adalah  tentang  penerapan metode least  square dalam  prediksi  stok  motor.  Selain  itu, hasil akhir dari perhitungan dilakukan pengujian untuk persentase  nilai  eror  dari  penerapan  metode. Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  maka  metode penelitian deskriptif kuantitatif dianggap sesuai karena proses  perhitungan  dan  pegujian  termasuk  pada metode kuantitatif serta hasil akhir dari proses berupa angka.

## 3.3. Alur Metode Penelitian
Bagan  alir  tahapan  penelitian  kajian  tentang penerapan  metode least  square dalam forecasting penjualan motor dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Gambar Skema Tahapan Penelitian

## 3.4. Instrumen Pengumpulan Data
Instrument  penelitian  yang  digunakan  untuk mengumpulkan data pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Lembar Observasi Kegiatan  observasi  yaitu  kegiatan  pengamatan dilakukan  untuk  mengetahui  secara  langsung keadaan  dilapangan,  penelitian  ini  dilakukan di  Dealer  SIS  Motor  Ludoyo,  Sutojayan,  Kota Blitar.  Pengamatan  yang  dilakukan  yaitu  untuk mengumpulkan  data  penjualan  motor  tahun  2021 dari  3  cabang  dealer.  Data  yang  didapat  akan digunakan untuk melakukan perhitungan peramalan penjualan pada tahun berikutnya.
2. Wawancara Tahapan  wawancara  ini  dilakukan  dengan  tujuan untuk mengetahui  informasi terkait jumlah motor, jenis  motor,  serta  motor  tipe  apa  yang  paling diminati  oleh  pelanggan.  Penulis  melakukan wawancara dengan Sony budi lestari selaku kepala dealer dari Dealer SIS Motor Ludoyo.
3.5. Analisis Data
Tahapan  ini  meliputi  penjabaran  data  yang diperoleh  dari  hasil  wawancara  pada  Dealer  SIS Motor. Data yang digunakan yaitu data yang ada pada ke 3 cabang dealer tersebut.
Tabel 1. Data Penjualan 3 Cabang Dealer
Merek Motor SIS Motor Ludoyo SIS Motor Poluhan SIS Motor Srengat NMAX 52 77 17 AEROX 43 57 11 GEAR 49 61 8 WR 155 31 35 10 R 15 8 10 8
Tabel 2. Data Penjualan Januari – Desember 2021 Bulan Tipe Motor NMA X AERO X GEA R WR 155 R1 5 Januari 12 10 15 7 1 Februari 9 8 6 4 2 Maret 11 13 8 6 3 April 9 8 9 9 2 Mei 12 6 8 8 2 Juni 13 8 11 5 1 Juli 15 7 9 7 1 Agustus 8 9 12 5 3 September 16 11 10 4 2 Oktober 10 7 9 6 2 November 14 14 10 8 3 Desember 17 10 11 7 4 Jumlah 146 111 118 76 26

## 3.6. Rancangan Model
Pada gambar 2 dapat dilihat tahapan dari metode Least  Square ,  yang  pertama  yaitu  memasukan  data aktual  yang  akan  dihitung.  Kemudian  menentukan periode  peramalan yang  diinginkan.  Langkah selanjutnya yaitu menentukan nilai 𝑋, 𝑋 2 , 𝑋𝑌, ∑ 𝑌 , ∑ 𝑋𝑌 , ∑ 𝑋 2 , 𝑑𝑎𝑛 𝑛 . Kemudian dilanjutkan  dengan  menghitung  besar  nilai trend (a) dan perubahan nilai trend terhadap waktu (b).  Untuk selanjutnya  menentukan  persamaan trend yaitu 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 .  Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan perhitungan  untuk  peramalan  dan forecast eror.  Jika hasil  perhitungan  dari  metode  sudah  selesai,  maka menentukan nilai indeks MAPE lalu selesai.
Gambar 2. Flowchart Metode Least Square
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perhitungan Least  Square Yamaha  tipe NMAX
Data penjualan  motor Yamaha tipe NMAX dari 3  cabang  dealer  SIS  motor  selama  tahun  2021  dari bulan ke-1 sampai bulan ke-12 menghasilkan:
𝑎 = 146 12 = 12,1666667 𝑏 = 118 572 = 0,20629371
Nilai  a  dan  b  yang  telah  didapat  diasukkan  ke persamaan 𝑌` = 𝑎 + 𝑏 ,  sehingga  didapatkan  hasil prediksi  stok  NMAX  menggunakan Least  Square seperti pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Perhitungan Prediksi Stok NMAX Bulan Penjualan NMAX (Y) X XY X^2 A B Y` Januari 12 -11 -132 121 12,1666667 0,20629371 14,84848 Februari 9 -9 -81 81 12,1666667 0,20629371 15,05478 Maret 11 -7 -77 49 12,1666667 0,20629371 15,26107 … … … … … … … … Oktober 10 7 70 49 12,1666667 0,20629371 16,70513 November 14 9 126 81 12,1666667 0,20629371 16,91142 Desember 17 11 187 121 12,1666667 0,20629371 17,11772 Total (n) = 12 146 118 572
𝑎 = 146 12 = 12,1666667
𝑏 = 118
572 = 0,20629371
𝑌` = 12,1666667 + 0,20629371 = 14,84848
Maka motor untuk tipe NMAX pada bulan ke 13 perlu disiapkan sebanyak 15 unit motor.
4.2. Perhitungan Least  Square Yamaha  tipe AEROX
Data penjualan motor Yamaha tipe AEROX dari 3  cabang  dealer  SIS  motor  selama  tahun  2021  dari bulan ke-1 sampai bulan ke-12 menghasilkan:
𝑎 = 111 12 = 9,25 𝑏 = 35 572 = 0,06118881
Nilai  a  dan  b  yang  telah  didapat  diasukkan  ke persamaan 𝑌` = 𝑎 + 𝑏 ,  sehingga  didapatkan  hasil prediksi  stok  AEROX  menggunakan Least  Square seperti pada tabel 4 berikut. Tabel 4. Perhitungan Prediksi Stok AEROX Bulan Penjualan AEROX (Y) X XY X^2 A B Y` Januari 10 -11 -110 121 9,25 0,06118881 10,04545 Februari 8 -9 -72 81 9,25 0,06118881 10,10664 Maret 13 -7 -91 49 9,25 0,06118881 10,16783 … … … … … … … … Oktober 7 7 49 49 9,25 0,06118881 10,59615 November 14 9 126 81 9,25 0,06118881 10,65734 Desember 10 11 110 121 9,25 0,06118881 10,71853 Total (n) = 12 111 35 572
𝑎 = 111 12 = 9,25 𝑏 = 35 572 = 0,06118881
𝑌` = 9,25 + 0,06118881 = 10,04545
Maka motor untuk tipe EROX pada bulan ke 13 perlu disiapkan sebanyak 10 unit motor.
4.3. Perhitungan Least  Square Yamaha  tipe GEAR
Data penjualan motor Yamaha tipe GEAR dari 3 cabang dealer SIS motor selama tahun 2021 dari bulan ke-1 sampai bulan ke-12 menghasilkan:
𝑎 = 118 12 = 9,83333333
𝑏 = 14 572 = 0,02447552
Nilai  a  dan  b  yang  telah  didapat  diasukkan  ke persamaan 𝑌` = 𝑎 + 𝑏 ,  sehingga  didapatkan  hasil prediksi  stok  GEAR  menggunakan Least  Square seperti pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Perhitungan Prediksi Stok GEAR Bulan Penjualan GEAR (Y) X XY X^2 A B Y` Januari 15 -11 -165 121 9,83333333 0,02447552 10,15152 Februari 6 -9 -54 81 9,83333333 0,02447552 10,17599 Maret 8 -7 -56 49 9,83333333 0,02447552 10,20047 … … … … … … … … Oktober 9 7 63 49 9,83333333 0,02447552 10,37179 November 10 9 90 81 9,83333333 0,02447552 10,39627 Desember 11 11 121 121 9,83333333 0,02447552 10,42075 Total (n) = 12 118 14 572
𝑎 = 118 12 = 9,83333333
𝑏 = 14
572 = 0,02447552
𝑌` = 9,83333333 + 0,02447552(13) = 10,15152
Maka motor untuk tipe GEAR pada bulan ke 13 perlu disiapkan sebanyak 10 unit motor.
4.4. Perhitungan Least  Square Yamaha  tipe WR155 Data penjualan motor Yamaha tipe WR155 dari 3  cabang  dealer  SIS  motor  selama  tahun  2021  dari bulan ke-1 sampai bulan ke-12 menghasilkan:
𝑎 = 76 12 = 6,33333333
𝑏 = 4
572 = 0,00699301
Nilai  a  dan  b  yang  telah  didapat  diasukkan  ke persamaan 𝑌` = 𝑎 + 𝑏 ,  sehingga  didapatkan  hasil prediksi  stok  WR155  menggunakan Least  Square
seperti pada tabel 6 berikut. Tabel 6. Perhitungan Prediksi Stok WR155 Bulan Penjualan WR155 (Y) X XY X^2 A B Y` Januari 7 -11 -77 121 6,33333333 0,00699301 6,424242 Februari 4 -9 -36 81 6,33333333 0,00699301 6,431235 Maret 6 -7 -42 49 6,33333333 0,00699301 6,438228 … … … … … … … … Oktober 6 7 42 49 6,33333333 0,00699301 6,487179 November 8 9 72 81 6,33333333 0,00699301 6,494172 Desember 7 11 77 121 6,33333333 0,00699301 6,501166 Total (n) = 12 76 4 572
𝑎 = 76 12 = 6,33333333
𝑏 = 4 572 = 0,00699301
𝑌` = 6,33333333 + 0,00699301(13) = 6,424242 Maka motor untuk tipe WR155 pada bulan ke 13 perlu disiapkan sebanyak 6 unit motor.
4.5. Perhitungan Least Square Yamaha tipe R15 Data  penjualan  motor  Yamaha  tipe  R15  dari  3 cabang dealer SIS motor selama tahun 2021 dari bulan ke-1 sampai bulan ke-12 menghasilkan:
𝑎 = 26 12 = 2,16666667 𝑏 = 38 572 = 0,06643357
Nilai  a  dan  b  yang  telah  didapat  diasukkan  ke persamaan 𝑌` = 𝑎 + 𝑏 ,  sehingga  didapatkan  hasil prediksi stok R15 menggunakan Least Square seperti pada tabel 7 berikut. T abel 7. Perhitungan Prediksi Stok R15 Bulan Penjualan WR155 (Y) X XY X^2 A B Y` Januari 1 -11 -11 121 2,16666667 0,06643357 3,030303 Februari 2 -9 -18 81 2,16666667 0,06643357 3,096737 Maret 3 -7 -21 49 2,16666667 0,06643357 3,16317 … … … … … … … … Oktober 2 7 14 49 2,16666667 0,06643357 3,628205 November 3 9 27 81 2,16666667 0,06643357 3,694639 Desember 4 11 44 121 2,16666667 0,06643357 3,761072 Total (n) = 12 26 38 572
𝑎 = 26 12 = 2,16666667 𝑏 = 38 572 = 0,06643357
𝑌` = 2,16666667 + 0,06643357(13) = 3,030303 Maka  motor  untuk  tipe  R15  pada  bulan  ke  13  perlu disiapkan sebanyak 3 unit motor.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  bisa  diambil  dari  pengerjaan penelitian  mulai awal  hingga selesai  yaitu  Penerapan Metode Least  Square dalam forecasting penjualan sepeda motor pada Dealer SIS Motor dilakukan dalam beberapa  tahap  yaitu  Kemudian  dilanjutkan  dengan menghitung  besar  nilai trend (a)  dan  perubahan  nilai trend terhadap waktu (b), kemudian menentukan nilai prediksi  dengan  rumus  yang  sudah  dijelaskan,  tahap yang  terakhir  yaitu  menghitung  nilai  eror  dari penerapan metode least square . Sedangkan saran dari penelitian  yang  dilakukan  yaitu  aplikasi  yang  sudah ada  bisa  dikembangkan  lagi  agar  mempunyai  fitur untuk  mengukur  keakuratan  prediksi  MAPE  dalam aplikasi, karena masih dihitung manual menggunakan perbandingan aplikasi dengan data excel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ayuni, Ghebyla Najla., & Devi Fitrianah. (2020).
Penerapan  Metode  Regresi  Linear  Untuk Prediksi Penjualan Properti pada PT XYZ. Jurnal Telematika , vol.14 no. 2.
[2]  Indriati,  Istika.  (2019).  Prediksi  Penjualan  Di Perusahaan  Ritel  Swalayan  Pasar  Pagi  Kota Tegal. Tugas Akhir , Volume 1 No.6.
[3]  Hariri,  Fajar  Rohman.  (2016).  Metode  Least Square  Untuk  Prediksi  Penjualan  Sari  Kedelai Rosi. Jurnal SIMETRIS , Volume 7 No 2.
[4]  Kustiawan, F. R., & Hudori. (2017). Forecasting Jumlah
Wisatawan Di Taman Wisata  Alam  Kawah  Ijen  Dengan  Metode Exponential Smoothing Berbantu Zaitun Time Series. Jurnal Pendidikan Matematika & Matematika , I (1), 36– 49.
[5]  N. Almumtazah, N. Azizah, Y. L. Putri, & Dian C.  R.  Novitasari.  (2021).  Prediksi  Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan , Halaman 31-40.
[6]  Nurdin,  Muhamad.  (2018).  Perancangan  Sistem Informasi Purchase Order Barang Menggunakan
Forecasting Pada Toko Grosir. (Studi Kasus Toko Grosir Hidayah) , 1-6.
[7]  Pamungkas,  Danar  Putra.  (2016).  Implementasi Metode  Least  Square  Untuk  Prediksi  Penjualan Tahu Pong. Jurnal Ilmiah NERO , Vo.2 No.2.
[8]  Sada,  Karolina  Owa.,  Mashud.,  Muhammad Sabirin  Hadis,  &  Bau  Endang  Prawati.  (Januari 2021). Perbandingan Metode Semi Average dan Metode  Least  Squared  Pada  Prediksi  Penjualan Tiket Pesawat. Jurnal Media Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer , Vol.4 No.1.
[9]  Saputra, Pramana Yoga., Indra Dharma Wijaya., &  Sirajuddin  Muhammad  Anshori.  (2020). Sistem  Peramalan  Penjualan  Sepeda  Motor Yamaha  Di  Sentral  Yamaha  Malang  Dengan Metode  Least  Square. Jurnal  Aghinya  Stiesnu Bengkulu , Volume 3 No 2.
[10]  Saputra,  P.  Y.  (2020).  Sistem  Peramalan Penjualan  Sepeda  Motor  Yamaha  Di  Sentral Yamaha. Volume 3 No 2 Juli-Desember 2020, 3 , 196-207.
[11]  Santi,  I.  H.,  &  Saputra,  A.  R.  (2019).  Prediksi Jumlah Permintaan Telur Ayam Menggunakan Metode Trend Moment. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 14 (2), 111. https://doi.org/10.30872/jim.v14i2.1986
[12]  Sutanto,  P.,  Setiawan,  A.,  &  Setiabudi,  D.  H. (2017).  Perancangan  Sistem  Forecasting  di Perusahaan  Kayu  UD  .  3G  dengan  Metode ARIMA. Jurnal Infra , 05 (01), 325–330.
[13]  Walangadi,  Ria  Anggraini.,  &  Irma  Surya Kumala  I.  (2019).  Prediksi  Penjualan  Motor Dengan  Menggunakan  Metode  Least  Square. Jurnal Nasional cosPhi , Vol 3 No 2.
[14]  Wibawa, Sakti., & Petrus Sokibi. (2020). Sistem Forecasting  Keuangan  Inventaris  Sarana  dan Prasarana dengan Metode Naive Approach pada Universitas CIC. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , Vol 5 No 4.
[15]  Widiyanti.  (2018).  Analisis  Penjualan  Sepeda Motor  Yamaha  Pada  PT.  Sentral. Jurnal  Ilmu Komputer  dan  Bisnis,  Volume  9,  Nomor  1, Mei 2018, 9 , 1977-1999.
[16]  Yuliana  I  ,  Anggraeni  D  S,  &  Aini  Q.  (2020). Penerapan  Metode  Trend  Moment  Dalam Forecasting  Penjualan  Produk  CV.  Rabbani Asyisa. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan Sistem Informasi) , 193-200.