## IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENDAPATAN

## Rachmad Agung Laksono, Sentot Achmadi, Agung Panji Sasmito
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918070@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Toko bangunan UD Nusantara merupakan sebuah usaha di bidang perdagangan bahan bangunan dan alat – alat listrik, Perekapan data pendapatan yang dilakukan pada UD Nusantara masih manual yaitu menulis sendiri hasil pendapatan yang didapat. Persaingan bisnis toko bangunan di Kec. Sumberpucung yang semakin banyak, membuat  pemilik  toko  bangunan  untuk  lebih  menemukan  dan  mengembangkan  ide-ide  baru  yang  diharapkan bisa membantu untuk memajukan dan menjaga bisnis yang dimiliki tetap bertahan. Untuk itu diperlukan sebuah sistem  peramalan  yang  mengimplementasikan  Data  Mining  menggunakan  metode Least  Square untuk memprediksi  jumlah  pendapatan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  pendapatan  dengan  melihat  data pendapatan  di  periode  (hari)  sebelumnya  dan  digunakan  untuk  meramalkan  di  periode  (hari)  mendatang.  Data didapatkan dari data pendapatan yang ada pada toko bangunan UD Nusantara yaitu dari tanggal 09 April 2021 sampai  21  April  2023.  Hasil  akhir  dari  pengujian  metode  didapatkan  hasil  yaitu  apabila  dalam  satu  bulan mendapatkan  total  pendapatan  yang  besar  maka  persentase  MAPE  akan  semakin  kecil  dan  begitu  pula sebaliknya,  seperti  pada  bulan  April  2022  berdasarkan  data  aktual,  pada  bulan  tersebut  mendapatkan  total pendapatan sebesar Rp.10.067.000 dengan  mendapatkan nilai MAPE sebesar 17,5, sedangkan pada bulan Mei 2022 berdasarkan data aktual, pada bulan tersebut mendapatkan total pendapatan yaitu  –Rp.12.437.000 dengan mendapatkan nilai MAPE sebesar 133,6.
Kata kunci: data mining, toko bangunan, least square, peramalan, regresi linier berganda

## 1. PENDAHULUAN
UD  Nusantara  adalah  usaha  dagang  yang bergerak  dibidang  penjualan  semua  bahan  material maupun  alat  alat  listrik.  Dimana  dalam  melakukan penjualan  dilakukan  secara  manual  sehingga  tidak menarik  pelanggan.  Sistem  manual  tersebut  adalah pegawai  melakukan pembayaran penjualannya  masih menggunakan  nota  penjualan  sehingga  pembuatan laporan  menjadi  terhambat.  Berdasarkan  uraian masalah yang ada diatas, maka perlu dibuatkan sistem informasi  penjualan  yang  dapat  menyelesaikan masalah  yang  sudah  dijelaskan  diatas.  Dengan membangun  suatu  sistem  informasi  penjualan  yang diharapkan  akan  mampu  membantu  menyelesaikan berbagai  masalah  guna  mencapai efektifitas dan efisiensi .
Dalam  masalah  ini  sebuah  toko  bangunan memerlukan  sebuah  sistem  untuk  memperkirakan pendapatan  dengan  melihat  data  pendapatan  di periode (hari) sebelumnya dan meramalkan di periode (hari)  mendatang.  Penerapan  metode  kuadrat  paling kecil  ( Least  Square )  dalam  peramalan time  series pada toko  bangunan  adalah  langkah  yang  baik  untuk membantu  meningkatkan  akurasi  dan efektivitas dalam  meramalkan  pendapatan  di  masa  mendatang. Dalam  konteks  ini,  metode Least  Square digunakan untuk memodelkan  hubungan antara data pendapatan di periode sebelumnya dengan harapan bahwa  model ini  akan  dapat  memprediksi  pendapatan  di  periode mendatang.
Pendapatan adalah faktor utama yang menentukan  kelangsungan  dan  pertumbuhan  bisnis.
Dalam  situasi  di  mana  perekapan  pendapatan  masih dilakukan secara manual, ini mungkin mengakibatkan sejumlah  masalah,  termasuk  ketidakakuratan  data, keterlambatan  pelaporan,  dan  kesulitan  dalam analisis.  Pada  toko  bangunan  UD  Nusantara  yang terletak  di  Jl.  Jendral  Basuki  Rahmad,  Ds. Karangkates,  Kec.  Sumberpucung,  Kab.  Malang, Dengan persaingan yang semakin ketat dalam industri toko  bangunan  di  wilayah  tersebut,  penting  bagi pemilik bisnis untuk mencari solusi yang inovatif dan efisien untuk  memajukan  bisnis  mereka.  Salah  satu langkah  yang  bijak  adalah  mengembangkan  sistem peramalan  yang  dapat  membantu  memprediksi pendapatan  di  masa  mendatang  dengan  lebih  akurat. Ini  akan  membantu  pemilik  toko  bangunan  dalam perencanaan,  pengambilan  keputusan,  dan  strategi pertumbuhan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Dalam  beberapa  literatur  yang  ditemukan  oleh penulis  dari  berbagai  sumber  penelitian  terdahulu salah  satu  diantaranya  menurut  (Ridwan  dkk,  2020) yang  berjudul  “Penerapan  Metode Least  Square Untuk  Prediksi  Penjualan  Berbasis  Web  Pada  Doni Sport  Malang”  Prediksi  ini  bertujuan  untuk mengetahui jumlah barang yang akan disediakan pada bulan  selanjutnya  pada  Doni  Sport  Malang  yang bertempat  di  Jalan  Sawahan,  ngijo,  Karangploso, Malang.  hasil  pengujian Black  Box menunjukkan bahwa  sistem  berfungsi  sesuai  dengan  desain perancangan  yang  telah  ditetapkan.  Ini  adalah
indikasi positif bahwa
sistem telah diimplementasikan dengan benar dan berjalan dengan baik dalam hal fungsionalitas [1].
Menurut  [2]  dalam  penelitiannya  yang  berjudul “Sistem  Informasi  Penjualan  Barang  Pada  Toko Bangunan  sribayu  berbasis Web ”  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  menghasilkan  sebuah  web penjualan bahan material bangunan toko Sribayu agar dapat  di  manfaatkan  sebagai  media  pemasaran  dan penjualan.  Pada  Studi  Kasus  ini,  penulis  merancang dan  mengembangkan  sebuah  Aplikasi  untuk  Toko Bangunan Sribayu.[2]
Dalam  beberapa  literatur  yang  ditemukan  oleh penulis  dari  berbagai  sumber  penelitian  terdahulu salah  satu  diantaranya  menurut  [3]  yang  berjudul “Penerapan  Metode Single  Exponential  Smoothing Dalam  Meramal  Penjualan  Di  Toko  Agung  (Studi Kasus  Di  Toko  Agung  Kalanganyar  Kabupaten Malang)”  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat sebuah  aplikasi Forecasting penjualan  berbasis website  agar  dapat  memudahkan  Toko  Agung  dalam meramalkan  penjualan.  Hasil  penelitian  berupa sebuah  aplikasi Forecasting penjualan  berbasis website .  mempunyai  fitur  Pencataatan  satuan,  data barang,  data  penjualan  dan Forecasting penjualan. Dari hasil pengujian terhadap fitur aplikasi Forecasting dapat berjalan dengan baik [3].

## 2.2. Data Mining
Dalam  bahasa  yang  lebih  sederhana,  data mining  adalah  proses  mencari,  menggali,  atau menambang informasi baru dengan menganalisis data yang sangat besar untuk menemukan pola atau aturan tertentu.  Tujuannya  adalah  untuk  memahami  dan mendapatkan  pengetahuan  yang  berharga  dari  data atau informasi yang ada [4].
Data  mining  juga  merupakan  disiplin  yang terkait erat dengan berbagai bidang lainnya, termasuk database system, data warehousing, statistik, machine learning, information retrieval , dan komputasi  tingkat  tinggi[5].  Data  mining  adalah proses  yang  bertujuan  untuk  menemukan  pola-pola dalam  data,  dan  proses  ini  dapat  dilakukan  secara otomatis  atau  dengan  bantuan  komputer.  Pola-pola yang  ditemukan  harus  memiliki  signifikansi  atau makna, dan seringkali digunakan untuk mendapatkan keuntungan ekonomi atau pengetahuan yang berharga.  Data  yang  digunakan  dalam  data  mining biasanya  berjumlah  besar,  karena  pola  yang  lebih rumit  dan  bermanfaat  seringkali  hanya  dapat terungkap  dengan  menganalisis  volume  data  yang besar [6].

## 2.3. Analisis Regresi Linier Berganda
Analisis  regresi  linier  adalah  teknik  statistika yang  digunakan  untuk  mengukur  hubungan  antara satu atau lebih  variabel  bebas ( independent  variable ) dan  satu  variabel  tak  bebas  ( dependent  variable ). Tujuan  utama  dari  analisis  ini  adalah  untuk
memahami  dan  menjelaskan  sejauh  mana  variabel bebas memengaruhi variabel tak bebas[7].
Multikolinieritas  adalah  kondisi  di  mana  dua atau  lebih  variabel  independen  dalam  sebuah  model regresi memiliki korelasi yang tinggi antara satu sama lain.  Ini  berarti  terdapat  hubungan  kuat  antara variabel-variabel  independen  dalam  model,  yang dapat mengganggu kemampuan untuk mengidentifikasi  pengaruh  individu  dari  masing- masing  variabel  independen  terhadap  variabel dependen[7].
Dampak  utama  dari  multikolinieritas  adalah bahwa  hal  itu  dapat  membuat  hasil  analisis  regresi menjadi  kurang  stabil  dan  sulit  untuk  menilai kontribusi sebenarnya dari setiap variabel independen dalam  menjelaskan  variasi  dalam  variabel  dependen. Oleh  karena  itu,  penting  untuk  mengidentifikasi  dan mengatasi  multikolinieritas  jika  ada  dalam  analisis regresi  untuk  memastikan  hasil  yang  lebih  dapat dipercaya  dan  akurat.  Salah  satu  cara  yang  umum digunakan  untuk  mengatasi  masalah  ini  adalah dengan  menghapus  salah  satu  variabel  independen yang  memiliki  korelasi  tinggi  dengan  variabel  lain atau dengan menggunakan metode analisis yang lebih sesuai dengan kondisi multikolinieritas[7].
Istilah  Multikolinieritas  mula-mula  ditemukan oleh  Ragnar  Frisch  pada  tahun  1934  yang  berarti adanya  hubungan  linier  antara  variabel 𝑋 𝑖 Maksud dari adanya hubungan linier antara variabel 𝑋 𝑖 adalah sebagai  berikut:  misalkan  hubungan  linier  antara 𝑋 1 dan 𝑋 2 .  Misalkan  secara  substansi  diketahui  bahwa total pendapatan ( 𝑋 1 ) adalah penjumlahan pendapatan dari  upah  ( 𝑋 2 )  dan  pendapatan  bukan  dari  ( 𝑋 3 ), hubungannya  adalah 𝑋 1 = 𝑋 2 + 𝑋 3 .  Bila  model  ini diestimasi  dengan  metode  kuadrat  terkecil  maka 𝛽 1 tidak  diperoleh  karena [𝑋𝑋 ́ ] −1 tidak  dapat  dicari, kejadian  inilah  yang  dinamakan  multikolinieritas sempurna[7].

## 2.4. Least Square
Dalam  analisis time  series ,  kualitas  dan keakuratan  data  yang  digunakan  sangat  penting karena  hasil  analisis  sangat  bergantung  pada  data yang  benar  dan  dapat  diandalkan.  Selain  itu,  waktu atau  periode  pengumpulan  data  juga  krusial  karena membantu  dalam  memahami  pola  dan tren dari fenomena  yang  diamati.  Analisis  trend  melibatkan pengorganisasian  data  ke  dalam  pola,  kategori,  dan satuan  uraian  dasar.  Hal  ini  memungkinkan  untuk mengidentifikasi  dan  memahami  tren  yang  mungkin muncul dari data tersebut. Dengan melakukan analisis trend,  Anda  dapat  membuat  estimasi  tentang  tingkat kemandirian,  efektivitas,  dan  efisiensi  Kabupaten Minahasa  Tenggara  di  masa  mendatang.  Ini  adalah langkah penting untuk membantu dalam perencanaan dan  pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik  untuk kabupaten tersebut [8].
Metode  least  square  adalah  salah  satu  metode yang  digunakan  untuk  pembentukan  titik-titik  data diskretnya, dan validasi [9]. Metode least square juga
merupakan  metode  peramalan  yang  digunakan  untuk melihat trend dari data deret waktu.
Berdasarkan  rumus  regresi  linier  berganda, dimana menggunakan rumus tersebut karena terdapat 2  variabel  independen,  yaitu 𝑥1 sebagai  unit  waktu dan 𝑥2 sebagai  data  dari  curah  hujan  sedangkan 𝑦 adalah  variabel  dependen  yaitu  data  pendapatan. Berikut  formula  metode Least  Square berdasarkan faktor  curah  hujan  yang  digunakan  berada  pada persamaan 1[10]:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑥 1 +   𝑏 2 𝑥 2 (1)
Untuk  menentukan  nilai  x  digunakan  langkah alternatif  yang    memberikan  skor  atau  kode.  Dalam hal ini menggunakan nilai data genap dan data ganjil: a. Jika data genap, maka nilai x adalah -5, -3, -1, 1, 3, 5,….
b. Jika data ganjil, maka nilai x adalah -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3,…
Untuk  menghitung  koefisien  regresi 𝑏 1 dan 𝑏 2 menggunakan rumus seperti pada persamaan 2 dan 3:
𝑏 1 = ∑((𝑥 1𝑖 −   𝑥 1 ̅̅̅)(𝑦 𝑖 −   𝑦 𝑖 ̅)) ∑((𝑥 1𝑖 −  𝑥 1 ̅̅̅) 2 ) (2) 𝑏 2 = ∑((𝑥 2𝑖 −  𝑥 2 ̅̅̅)(𝑦 𝑖 −  𝑦 𝑖 ̅)) ∑((𝑥 2𝑖 −   𝑥 2 ̅̅̅) 2 ) (3)
Sedangkan untuk menghitung intercept 𝑎 menggunakan rumus seperti pada persamaan 4 :
𝑎 =   𝑦̅ − 𝑏 1 𝑥 1 ̅̅̅ − 𝑏 2 𝑥 2 ̅̅̅                (4)
Berikut  adalah  variabel  dalam  peramalan menggunakan metode least square berdasarkan faktor curah hujan : 𝑥 1 = variabel independen (data unit waktu) 𝑥 2 = variabel independen (data curah hujan) 𝑦 1 = variabel dependen (data aktual/data pendapatan) 𝑥 1 ̅̅̅ = rata-rata data unit waktu 𝑥 2 ̅̅̅ = rata-rata data curah hujan 𝑦̅ = rata-rata data aktual (data aktual/data pendapatan ) 𝑏 1 , 𝑏 2 = koefisien regresi x = variabel waktu selanjutnya yang akan diramalkan 𝛼 = nilai intercept, yaitu ketika x_1dan x_2bernilai 0

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Use Case Diagram Use  Case  Diagram adalah  suatu  interaksi  atau kegiatan  yang  saling  berkaitan  antara actor dengan sistem.  Berikut  merupakan Use  Case  Diagram Website UD Nusantara.
User Admin Login Registrasi Melihat Produk Kelola Data Produk <<extend>> Kelola Data Transaksi Peramalan Dashboard Pemesanan Produk <<include>> Gambar 1. Use Case Diagram

## 3.2. Flowchart Metode Least Square
Gambar  2  merupakan  bagan  alur  dari  proses peramalan  pendapatan  pada Website UD  Nusantara Seperti berikut.
Data Curah Hujan / data Pendapatan Mulai Menghitung koefisien regresi b1 dan b2 Menghitung nilai intercept a Menentukan persamaan Y = a + b1x1 + b2x2 Nilai Hasil Peramalan Selesai Mencari Nilai Mencari Nilai Mencari nilai rata – rata unit waktu (    ) dan data curah hujan (    ) Mencari nilai rata – rata data pendapatan (   )
Gambar 2 Flowchart Metode Least Square
Alur  dari  flowchart  penerapan  metode Least Square pada gambar 2 diawali dengan start kemudian memasukkan  data  pendapatan  dan  data  curah  hujan, lalu  mencari  nilai  rata  rata  dari  unit  waktu  ( 𝑥1 ̅̅̅ )  dan mencari  data  hujan (𝑥2 ̅̅̅) ,  kemudian  selanjutnya mencari  nilai  rata-rata  dari  data  pendapatan  ( 𝑦𝑖 ̅ ), selanjutnya mencari perhitungan dari x1i − x1 ̅̅̅ , x2i − x2 ̅̅̅, (x1i – x1 ̅̅̅) 2 , (x2i – x2 ̅̅̅) 2 setelah ditemukan nilainya kemudian mencari nilai 𝑦𝑖 - 𝑥1 ̅̅̅)(𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ ), (𝑥2𝑖 - 𝑥2 ̅̅̅)(𝑦𝑖𝑦𝑖 ̅ ) .  Lalu  mencari  hasil  koefisien  regresi  dari b1  dan  b2  seperti  pada  persamaan  2  dan  3. Selanjutnya  menentukan  nilai  intercept  a  dengan rumus  seperti  pada  persamaan  4,  lalu  menentukan hasil  akhirnya  dengan  menggunakan  rumus  seperti pada persamaan 1.
3.3. Flowchart Sistem Website UD Nusantara
Flowchart adalah bagan alur yang menampilkan langkah  langkah  atau  proses  yang  terjadi  dalam sebuah  sistem. Flowchart dokumen  adalah flowchart yang  berfungsi  untuk  menggambarkan  sebuah  alur sistem  dari  bagian  satu  ke  bagian  lainnya.  Berikut gambar  3  merupakan Flowchart sistem website UD Nusantara.
Gambar 3. Flowchart Sistem UD Nusantara
a. Login Sebagai User
Alur  dari flowchart pada  gambar  3  diawali dengan start kemudian sistem akan mengarahkan  menuju halaman login ,  jika sudah memiliki akun maka langsung melakukan login , apabila  belum  memiliki  akun  maka  silahkan menuju  halaman  registrasi  untuk  melakukan daftar akun anda. Pada tampilan user, user dapat melihat produk yang akan dipesan,  apabila  user ingin memesan produk maka klik button “pesan melalui whatsapp ” dan transaksi akan dilakukan melalui whatsapp .
b. Login Sebagai Admin Alur  dari flowchart pada  gambar  3.3  diawali dengan start kemudian sistem akan mengarahkan  menuju  halaman login dan silahkan  sebagai  admin.  Setelah login maka akan langsung masuk pada halaman Dashboard, kemudian  terdapat  beberapa  menu  pilihan diantaranya  yaitu  Produk,  Pelanggan,  Data Transaksi  dan  Peramalan.  Didalam  halaman Produk  terdapat  data  barang  dan  admin  bisa melakukan  CRUD  data  barang.  Pada  halaman Pelanggan  terdapat  tampilan  data  pelanggan yang  sudah  berhasil  melakukan  login  ke  dalam website.  Pada  halaman  Data  Transaksi  terdapat perintah  untuk  memasukkan  tanggal  untuk menampilkan  data  yang  sudah  diinputkan.  Lalu pada  menu  Peramalan  terdapat  perintah  untuk memasukkan  tanggal  yang  kemudian  akan ditampilkan  hasil  peramalan  untuk  meramalkan pendapatan di periode berikutnya.

## 3.4. Struktur Menu
Struktur menu Admin ditunjukkan pada Gambar 4  dan  struktur  menu  User  ditunjukkan  pada  Gambar 5.
Admin Produk Pelanggan Dashboard Data Transaksi Peramalan Jumlah Produk Jumlah Pelanggan CRUD Produk Data Pendapatan Perhitungan Prediksi Hasil Peramalan
Data Pelanggan Gambar 4. Struktur Menu Admin Berdasarkan  gambar  4  Struktur  menu  admin dapat mengakses menu Dashboard, Produk, Pelanggan, Data Transaksi, Peramalan.
User Lihat Produk Pesan Produk
Gambar 5 Struktur Menu User
Berdasarkan  gambar  5  user  dapat  melihat produk yang dijual, kemudian melakukan pemesanan produk melalui whatsapp .

## 3.5. Perhitungan Metode
Perhitungan  Manual  Metode Least  Square menggunakan  data  pendapatan  toko  bangunan  UD Nusantara,  dimana  pada  pengujian  ini  menggunakan data dari periode 1 April  2022 sampai 29 April 2022 kemudian data tersebut digunakan untuk meramalkan tanggal  30  April  2022.  Untuk  data  pendapatan  dan data curah hujan terdapat pada lampiran 2 yaitu pada lampiran data pendapatan dan data curah hujan. Mencari Nilai Peramalan :
1) Langkah  1  mencari  nilai  : x1i − x1 ̅̅̅ , x2i − x2 ̅̅̅, (x1i – x1 ̅̅̅) 2 , (x2i – x2 ̅̅̅) 2
Tabel  1 mencari nilai x1i − x1 ̅̅̅ , x2i −
x2 ̅̅̅, (x1i – x1 ̅̅̅) 2 , (x2i – x2 ̅̅̅) 2 i x1 x2 x1i - 𝒙𝟏 ̅̅̅̅ x2i - 𝒙𝟐 ̅̅̅̅ (𝒙𝟏𝒊 - 𝒙𝟏 ̅̅̅̅ ) 𝟐 (𝒙𝟐𝒊 - 𝒙𝟐 ̅̅̅̅ ) 𝟐 1 -14 0 -14 -8,96 196  80,3186801426873 2 -13 39 -13 30,04 169  902,2773008323430 3 -12 8 -12 -0,96 144 0,9255766944114 4 -11 0 -11 -8,96 121  80,3186801426873 5 -10 5 -10 -3,96 100  15,6979904875149 6 -9 0 -9 -8,96 81  80,3186801426873 7 -8 0 -8 -8,96 64  80,3186801426873 8 -7 0 -7 -8,96 49  80,3186801426873 9 -6 0 -6 -8,96 36  80,3186801426873 10 -5 1,8 -5 -7,16 25  51,2952318668252 11 -4 0 -4 -8,96 16  80,3186801426873 12 -3 0 -3 -8,96 9  80,3186801426873 13 -2 0 -2 -8,96 4  80,3186801426873 14 -1 0 -1 -8,96 1  80,3186801426873 15 0 0 0 -8,96 0  80,3186801426873
i x1 x2 x1i - 𝒙𝟏 ̅̅̅̅ x2i - 𝒙𝟐 ̅̅̅̅ (𝒙𝟏𝒊 - 𝒙𝟏 ̅̅̅̅ ) 𝟐 (𝒙𝟐𝒊 - 𝒙𝟐 ̅̅̅̅ ) 𝟐 16 1 10,8 1 1,84 1 3,3779904875149 17 2 31,9 2 22,94 4  526,1486801426870 18 3 5 3 -3,96 9  15,6979904875149 19 4 41 4 32,04 16  1026,429024970270 20 5 7,6 5 -1,36 25 1,8552318668252 21 6 7,5 6 -1,46 36 2,1376456599287 22 7 49,6 7 40,64 49  1651,441438763380 23 8 10 8 1,04 64 1,0773008323425 24 9 0 9 -8,96 81  80,3186801426873 25 10 7,4 10 -1,56 100 2,4400594530321 26 11 0 11 -8,96 121  80,3186801426873 27 12  33,6  12 24,64 144  607,0276456599290 28 13 1,7 13 -7,26 169  52,7376456599286 29 14 0 14 -8,96 196  80,3186801426873 jum lah 259,9 2030 5985,0282758620700 rata rata 0 8,96
a. Untuk  menentukan  nilai 𝑥1𝑖 - 𝑥1 ̅̅̅ yaitu  dengan  x1 dikurangi dengan rata rata dari x1 yaitu 0. b. Untuk  menentukan  nilai 𝑥2𝑖 - 𝑥2 ̅̅̅ yaitu  dengan  x2 dikurangi dengan rata rata dari x2 yaitu 8,96.
c. Untuk menentukan nilai dari (𝑥1𝑖 - 𝑥1 ̅̅̅) 2 yaitu hasil dari 𝑥1𝑖 - 𝑥1 ̅̅̅ dipangkat 2. d. Untuk menentukan nilai dari (𝑥2𝑖 - 𝑥2 ̅̅̅) 2 yaitu hasil dari 𝑥2𝑖 - 𝑥2 ̅̅̅ dipangkat 2 2) Langkah  2  mencari  nilai  : 𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ , (𝑥1𝑖 - 𝑥1 ̅̅̅)(𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ ), (𝑥2𝑖 - 𝑥2 ̅̅̅)(𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ ) Tabel  2  mencari  nilai  : 𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ , (𝑥1𝑖 - 𝑥1 ̅̅̅)(𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ ), (𝑥2𝑖 - 𝑥2 ̅̅̅)(𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ ) i y 𝒚𝒊 - 𝒚𝒊̅̅̅ (𝒙𝟏𝒊 - 𝒙𝟏 ̅̅̅̅ )( 𝒚𝒊 - 𝒚𝒊̅̅̅ ) (𝒙𝟐𝒊 - 𝒙𝟐 ̅̅̅̅ )( 𝒚𝒊 - 𝒚𝒊̅̅̅ )
1 -2500000  -2774724  38846137,93  24867269,08
2 805000 530276  -6893586,207 15928389,77 3 1550000 1275276  -15303310,34 -1226903,329 4 486000 211276  -2324034,483 -1893468,847 5 2333000 2058276  -20582758,62 -8155030,916 6 -2296000  -2570724  23136517,24  23039007,02 7 -3007000  -3281724  26253793,1  29411038,05 8 850000 575276  -4026931,034 -5155661,95 9 -1797000  -2071724  12430344,83  18566934,6 10 5575000 5300276  -26501379,31 -37960941,26 11 -13480000  -13754724  55018896,55  123270786,3 12 2520000 2245276  -6735827,586 -20122317,12 13 6341000 6066276  -12132551,72 -54366382,64 14 3250000 2975276  -2975275,862 -26664627,47 15 -7317000  -7591724 0 68037555,29 16 3091000 2816276  2816275,862  5176120,809 17 3668000 3393276  6786551,724  77834727,71 18 20000 -254724  -764172,4138 1009234,602 19 -6460000  -6734724  -26938896,55 -215766627,5 20 -1340000  -1614724  -8073620,69  2199365,636
21 4037000 3762276  22573655,17 -5500706,778
i y 𝒚𝒊 - 𝒚𝒊̅̅̅ (𝒙𝟏𝒊 - 𝒙𝟏 ̅̅̅̅ )( 𝒚𝒊 - 𝒚𝒊̅̅̅ ) (𝒙𝟐𝒊 - 𝒙𝟐 ̅̅̅̅ )( 𝒚𝒊 - 𝒚𝒊̅̅̅ ) 22 1800000 1525276  10676931,03  61984055,29 23 -11078000  -11352724  -90821793,1 -11783344,71 24 3071000 2796276  25166482,76 -25060417,12 25 770000 495276  4952758,621 -773655,0535 26 7738000 7463276  82096034,48 -66886392,98 27 3500000 3225276  38703310,34  79464124,26 28 1887000 1612276  20959586,21  -11708458,5 29 3950000 3675276  51453862,07 -32938075,74 jumlah 7967000 19779700  4825596,552 rata- rata 274724,14
a. Untuk  menentukan  nilai 𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ yaitu  dengan  yi dikurangi dengan rata rata yi yaitu 274724,14
b. Untuk  menentukan  nilai (𝑥1𝑖 - 𝑥1 ̅̅̅)(𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ ) yaitu hasil  dari (𝑥1𝑖 - 𝑥1 ̅̅̅) dikali  kan  dengan  hasil  dari (𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ )
c. Untuk  menentukan  nilai (𝑥2𝑖 - 𝑥2 ̅̅̅)(𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ ) yaitu hasil  dari (𝑥2𝑖 - 2) dikali  kan  dengan  hasil  dari (𝑦𝑖 - 𝑦𝑖 ̅ )
3) Langkah 3 mencari nilai b1, b2 dan a
a. Mencari nilai b1
Untuk  mendapatkan  nilai  b1  menggunakan rumus seperti dibawah ini
𝑏 1 = ∑((𝑥 1𝑖 −  𝑥 1 ̅̅̅)(𝑦 𝑖 −  𝑦 𝑖 ̅)) ∑((𝑥 1𝑖 −   𝑥 1 ̅̅̅) 2 ) 𝑏 1 = ∑(197797000) ∑(2030) 𝑏 1 =  97436,95 b. Mencari nilai b2 Untuk  mendapatkan  nilai  b2  menggunakan rumus seperti dibawah ini
𝑏 2 = ∑((𝑥 2𝑖 −   𝑥 2 ̅̅̅)(𝑦 𝑖 −  𝑦 𝑖 ̅)) ∑((𝑥 2𝑖 −   𝑥 2 ̅̅̅) 2 ) 𝑏 2 = ∑(4825596,552) ∑(5985,028)
𝑏 2 =  806, 278 c. Mencari nilai a 𝑎 =   𝑦̅ − 𝑏 1 𝑥 1 ̅̅̅ − 𝑏 2 𝑥 2 ̅̅̅ 𝑎 = 274724,14-(97436,95*0) -
(806,278*8,96) 𝑎 = 267498,2
4) Langkah 4 mencari nilai y Pada  hasil  akhir  Y  yaitu 𝑎 + 𝑏 1 𝑥 1 +   𝑏 2 𝑥 2 Variabel  a  adalah  nilai intercept sedangkan  x1 adalah  periode  unit  waktu  yang  selanjutnya sedangkan  x2  adalah  data  curah  hujan selanjutnya. Dimana dalam artian data selanjutnya  adalah  data  pada  hari  yang  akan diramalkan.
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑥 1 +  𝑏 2 𝑥 2 𝑌 = 267498,2 + (97436,95 ∗ 15) + (806,278 ∗ 5,2) 𝑌 = 267498,2 + 1461554 +  4192,646 𝑌 = 1733245
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi Sistem Analisis sistem adalah pendekatan yang digunakan  untuk  memahami,  menguraikan,  dan memecahkan  masalah  dengan  memisahkan  sistem menjadi  komponen-komponen  yang  lebih  kecil  atau elemen-elemen  yang  dapat  dianalisis  dengan  lebih baik.  Tujuannya  adalah  untuk  memahami  bagaimana setiap komponen berinteraksi dalam sistem, mengidentifikasi  masalah  atau  kelemahan,  dan merancang  perbaikan  atau  solusi  yang  dapat meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  sistem  secara keseluruhan.
1. Halaman Login
Pada  gambar  6  adalah  tampilan  proses  login sebagai user / admin pada website toko bangunan UD Nusantara.
Gambar 6. Halaman Login

## 2. Halaman Registrasi
Gambar 7. Halaman Registrasi
Pada  gambar  7  adalah  tampilan  proses pendaftaran sebagai user pada website toko bangunan UD Nusantara.
3. Halaman Admin
Pada  gambar  8  adalah  tampilan  admin,  dimana nantinya  pada  halaman  admin  terdapat  informasi mengenai  Produk  yang  terdapat  pada  toko  bangunan UD  Nusantara,  Daftar  nama  pelanggan  yang  sudah berhasil  login ke website, data pendapatan , dan  juga peramalan.
Gambar 8. Halaman Admin
4. Halaman User Pada  gambar  9  adalah  tampilan  halaman  user, dimana  pada  halaman  ini  menampilkan  foto  barang, nama  barang,  harga  barang,  apabila  ingin  membeli barang  maka  klik  button  pesan  melalui  whatsapp
maka  akan  otomatis  masuk  ke  whatsapp  dan melakukan  transaksi  dengan  admin,  apabila  ingin melihat  profil  maka  klik  pada  gambar  default  pojok kanan atas, maka akan terdapat 2 pilihan, yaitu profil dan logout.

## Gambar 9 Halaman User

## 4.2. Pengujian Browser
Tabel 3. Pengujian Browser No Fungsi Yang Diuji Jenis Browser Microsoft Edge Google Chrome Opera 1. Tampilan login    2. Tampilan Dashboard    3. Tampilan Data produk    Proses tambah data Produk    Proses edit data Produk    Proses hapus data Produk    4. Tampilan Data Pelanggan    5. Tampilan Data Transaksi    Tampilan Input Tanggal Data Transaksi    Proses tambah data Transaksi    Proses edit data Transaksi    Proses hapus data Transaksi    6. Tampilan Input Tanggal Peramalan    Menampilkan Hasil Peramalan    7. Tampilan Logout   
Berdasarkan  hasil pengujian browser pada tabel 4.5  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  pengujian berhasil  100%  dengan  menggunakan  3  jenis  browser yaitu google chrome Version 109.0.5414.120 (Official  Build)  (64-bit),  Microsoft  edge  Version 109.0.1518.115  (Official  build)  (64-bit),  Opera 100.0.4815.54 (Official build) (64-bit).

## 4.3. Pengujian Metode
Berdasarkan  perhitungan  metode  pada  bab  3.5 didapatkan  hasil  pengujian  metode  menampilkan hasil  perhitungan  MAPE,  kemudian  pada  pengujian metode  hasil  perhitungan  MAPE  akan  dibandingkan dengan data aktual 1. Ditemukan bahwa nilai peramalan untuk tanggal 30  April  2022  adalah  1733245,  dimana  data  aktual pada  30  April  2022  adalah  2100000  dan  pada pengujian  metode  mencari  nilai  selisih  perbandingan antara hasil peramalan dan data aktual.
Untuk langkah selanjutnya mencari nilai error = hasil  pendapatan  pada  periode  selanjutnya  –  hasil perhitungan  peramalan  (2100000)  –  (1733245)  = (366755)
Langkah mencari nilai MAD = |error| = |366755| = 366755
Langkah  mencari  nilai  MSE  = MAD 2 = 366755 2 = 134509230025
Langkah  mencari  nilai  MAPE  =  (  MAD  /  data aktual ) * 100 = (366755 / 2100000) * 100 = 17,5
Ditemukan bahwa nilai peramalan untuk tanggal 31  Mei  2022  adalah  1451995,  dimana  data  aktual pada  3  Pada  gambar  7  adalah  tampilan  proses pendaftaran sebagai user pada website toko bangunan UD Nusantara.
2. 1 Mei 2022 adalah -10600000 dan pada pengujian metode  mencari  nilai  selisih  perbandingan  antara hasil peramalan dan data aktual.
Untuk langkah selanjutnya mencari nilai error = hasil  pendapatan  pada  periode  selanjutnya  –  hasil perhitungan peramalan  (-10600000) – (1451995) = (-12051995)
Langkah  mencari  nilai  MAD  =  |error|  =  |- 12051995| = -12051995
Langkah  mencari  nilai  MSE  = MAD 2 = 12051995 2 = -145250583480025
Langkah  mencari  nilai  MAPE  =  (  MAD  /  data aktual  )  *  100  =  (-12051995  /  -10600000)  *  100  = 133,6

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  pengujian  metode  peramalan  yang menggunakan  data  dari  tanggal  1  April  2022  sampai 30  April  2022  dan  1  Mei  2022  sampai  31  Mei  2022 dapat  disimpulkan  apabila  dalam  satu  bulan mendapatkan  total  pendapatan  yang  besar  maka persentase MAPE akan semakin kecil dan begitu pula sebaliknya, seperti pada bulan April 2022 berdasarkan  data  aktual,  pada  bulan  tersebut mendapatkan total pendapatan sebesar Rp.10.067.000 dengan  mendapatkan  nilai  MAPE  sebesar  17,5, sedangkan  pada  bulan  Mei  2022  berdasarkan  data aktual,  pada  bulan  tersebut  mendapatkan  total pendapatan yaitu –Rp.12.437.000 dengan mendapatkan  nilai  MAPE  sebesar  133,6.  Adapun
saran  yang  diharapkan  dari  penulis  yaitu  system peramalan dapat dikembangkan menggunakan metode Trend  Kuadratik,  Ordinary  Least  Square kemudian  untuk  kedepannya  diharapkan forecasting dapat dilakukan menggunakan data penjualan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Ridwan,  A.  Faisol,  and  F.  Santi  Wahyuni, “Penerapan  Metode  Least  Square  Untuk Prediksi  Penjualan  Berbasis  Web  Pada  Doni Sport Malang,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol.  4,  no.  1,  pp.  129–136,  2020,  doi: 10.36040/jati.v4i1.2745.
[2]  D.  A.  Jakaria  and  Y.  B.  Sentosa,  “Sistem Informasi Penjualan Barang Pada Toko Bangunan  Sribayu  Berbasis  Web,” J.  Manaj. Dan  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  301–310, 2019.
[3]  S.  Kasus et  al. ,  “PENERAPAN  METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM MERAMAL PENJUALAN DI TOKO AGUNG,” vol. 6, no. 2, pp. 1065–1071, 2022.
[4]  M.  Ridwan,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Eeccis , vol.
7, no. 1, pp. 59–64, 2013, doi:
10.1038/hdy.2009.180.
[5]  T. Kelulusan Mahasiswa, D. Sebagai Salah Satu Syarat  Untuk  Memperoleh  Gelar  Sarjana Komputer,  and  J.  Matematika,  “APLIKASI DATA  MINING  UNTUK  MENAMPILKAN
INFORMASI Nuqson Masykur Huda J2F005280 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA,” 2010.
[6]  I.  P.  Hariyadi,  “DATA  MINING  ANALISA POLA  PEMBELIAN  PRODUK,”  pp.  6–7, 2016.
[7]  G.  L.  Marcus,  H.  J.  Wattimanela,  and  Y.  A. Lesnussa,  “Analisis  Regresi  Komponen  Utama Untuk  Mengatasi  Masalah  Multikolinieritas Dalam  Analisis  Regresi  Linier  Berganda,” BAREKENG J. Ilmu Mat. dan Terap. , vol. 6, no.
1, pp. 31–40, 2012, doi:
10.30598/barekengvol6iss1pp31-40.
[8]  L.  Tamboto,  J.  Morasa,  and  L.  Mawikere, “Analisis Kemampuan Keuangan Daerah Dalam Masa Otonomi Daerah Pada Kabupaten Minahasa  Tenggara,” J.  Emba ,  vol.  2,  no.  2,  p. 759, 2014.
[9]  T. Informatika and U. M. Jember, “Perbandingan  Metode  Double  Exponential Smoothing  dan  Least  Square  untuk  Sistem Prediksi Hasil Produksi Teh,” vol. 1, no. 2,  pp. 48–53, 2020.
[10]  T.  UNCP,  “Regresi  Linier  Berganda,” UNCP , 2013. https://tpb.uncp.ac.id/2013/04/regresi- linear-berganda.html (accessed Sep. 01, 2023).