## METODE LEAST SQUARE UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SARI KEDELAI ROSI

## Fajar Rohman Hariri
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri Email: dosendeso@gmail.com

## ABSTRAK
Sari kedelai Rosi setiap hari memproduksi sari kedelai yang akan disalurkan ke tiga tempat yaitu warung A, B dan C. Penjualan di tiga tempat tersebut setiap harinya mengalami naik turun, akibatnya tidak jarang hasil produksi banyak yang tidak terjual sehingga mengakibatkan kerugian. Selain itu juga mengakibatkan pengadaan bahan baku produksi yang tidak sesuai dengan hasil penjualannya. Selama ini Sari Kedelai Rosi dalam pengadaan bahan baku tidak  dinamis  setiap  harinya  atau  tidak  disesuaikan  dengan  perkiraan  penjualan  hari  berikutnya  karena  belum menggunakan sistem prediksi. Oleh karena itu perlu adanya suatu sistem yang dapat memprediksi penjualan setiap harinya. Sistem prediksi yang dibuat menggunakan metode least square . Data yang digunakan yaitu data penjualan 1 April 2016 sampai dengan 31 Mei 2016. Periode yang diprediksi yaitu tiga periode hari selanjutnya. Dari hasil uji coba  dapat  disimpulkan  sistem  prediksi  penjualan  sari  kedelai  dapat  memprediksi  penjualan  pada  periode selanjutnya. Metode least square dapat digunakan untuk memprediksi penjualan sari kedelai dengan nilai korelasi 0,88.
Kata kunci: prediksi, penjualan, least square .

## ABSTRACT
Every day Rosi soybean extract Pong produce tahu that will be distributed to three places, that are shop A, B and C. Sales at all three sites each day are up and down, as a result it is lot of tahu are unsold and ended up loss. It also resulted that procurement of raw materials are not in accordance with sale. All this time, procurement of raw materials in Rosi Soybean Extract are not dynamically adjusted on a daily basis with sales forecast the next day because not using a prediction system. Hence the need for a system that can predict sales every day. Systems predictions made using Least Square method. The data used is data sale from 1 April 2016 until May 31, 2016. The predicted period is the next three-day. From the test results  we  can  conclude  the  sales  prediction  system  of  Soybean  Extract  can  predict  sales  next  period. Least Square method can be used to predict sales Soybean Extract with a correlation value of 0.88.
Keywords: prediction , sales, least square.

## 1. PENDAHULUAN
Pada saat ini hampir semua perusahaan yang bergerak di bidang industri dihadapkan pada suatu tantangan, yaitu adanya tingkat persaingan yang semakin ketat. Hal ini mengharuskan perusahaan untuk dapat merencanakan semua  parameter  produksi  dengan  baik,  termasuk  kapasitas  produksi  agar  dapat  memenuhi  permintaan  pasar dengan tepat waktu dan dengan jumlah yang sesuai, sehingga diharapkan keuntungan perusahaan akan meningkat [1].
Sari kedelai Rosi setiap hari memproduksi tahu Pong yang akan disalurkan ke tiga tempat yaitu toko A, B dan C.  Penjualan  di  tiga  tempat  tersebut  setiap  harinya  mengalami  naik  turun,  akibatnya  tidak  jarang  hasil  produksi banyak yang tidak terjual sehingga mengakibatkan kerugian. Selain itu juga mengakibatkan pengadaan bahan baku produksi yang tidak sesuai dengan hasil penjualannya. Selama ini sari kedelai Rosi dalam pengadaan bahan baku tidak  dinamis  setiap  harinya  atau  tidak  disesuaikan  dengan  perkiraan  penjualan  hari  berikutnya  karena  belum menggunakan sistem prediksi. Oleh karena itu perlu adanya suatu sistem yang dapat memprediksi penjualan setiap harinya, sehingga dapat diketahui keperluan bahan baku yang digunakan, jumlah sari kedelai yang akan di salurkan ke setiap tempat penjualan dan diharapkan proses produksi menjadi efektif dan efisien sehingga dapat menaikan keuntungan perusahaan. Peramalan atau forecasting merupakan teknik atau cara kuantitatif dalam memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa  mendatang, dan tentunya  membutuhkan data-data  masa lampau sebagai acuan atau data historis [2]. Salah satu manfaat peramalan penjualan adalah dapat memperkirakan penjualan secara akurat dari waktu ke waktu sehingga dapat dibuat rencana produksi yang sesuai dengan perkiraan penjualan [3].
Sistem  prediksi  penjualan  menggunakan  metode  Peramalan  Hirarki  berdasarkan  model  variasi  Kalender digunakan pada perusahaan Ritel. Sistem tersebuat dibuat oleh Puspita Kartikasari pada tahun 2013. Hasil ramalan tertinggi untuk semua produk ritel yaitu terjadi pada sebulan sebelum hari raya Idul Fitri dan 18 hari sebelum hari raya  Idul  Fitri  [4].  Sistem  peramalan  penjualan  diusulkan  oleh  Puspa  Linda  untuk  penjualan  produksi  teh  Botol Sosro tahun 2014  menggunakan  metode Arima Box Jenkins . Data  yang digunakan  untuk peramalan antara Juni 2007 sampai dengan Mei 2013. Peramalan menggunakan metode Arima Box Jenkins dapat meramalkan penjualan teh Botol Sosro 12 periode mendatang [5].
Selain itu peramalan penjualan juga digunakan untuk meramalkan penjualan obat gererik berlogo, penelitian ini dilakukan oleh Mia Savira  menggunakan  metode Time Series. Metode Time Series Tren Musiman  memiliki error paling rendah dibandingkan dengan metode Pendekatan Naif, Rataan Bergerak dan Penghalusan Ekspinensial untuk  peramalan  penjualan  obat  generik  berlogo  pada  PT.  Indonesia  Farma  [6].  Peramalan  penjualan  juga dilakukan pada produk kecap pada perusahaan kecap Manalagi Denpasar Bali oleh Yanti. Metode yang digunakan adalah peramalan Time Series . Dengan menggunakan metode Time Series dapat meramalkan periode berikutnya [7].  Metode  Least  Square  merupakan  salah  satu  metode  untuk  peramalan.  Metode Least  Square lebih  baik  dan efektif jika dibandingkan dengan metode trend bebas untuk meramalkan penjualan bahan bakar minyak pada PT Pertamina Region IV Jateng dan DIY [8]. Oleh karena itu penulis akan membuat sebuah sistem prediksi penjualan tahu Pong. Dalam penelitian ini metode yang akan digunakan untuk memprediksi penjualan tahu Pong adalah Least Square .
Tujuan  dari  penelitan  ini  adalah  untuk  membuat  sebuah  sistem  prediksi  penjualan  sari  kedelai  dan menerepakan  metode Least  Square untuk  perhitungan  prediksi.  Data  yang  digunakan  untuk  prediksi  yaitu  hasil penjualan mulai dari tanggal 1 April 2016 sampai dengan 31 Mei 2016. Periode yang diprediksi adalah satu hari berikutnya karena proses produksi dan pengadaan bahan baku sari kedelai setiap hari dilakukan. Sistem yang dibuat berbasis  desktop  menggunakan  bahasa  pemrograman  C#  dan  menggunakan  MySQL  untuk  membangun  basis datanya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahap-tahap  penelitian  ini  dimulai  dari  studi  leteratur,  pengambilan  data,  perancangan  sistem,  pembuatan sistem, uji coba dan analisa hasil serperti pada gambar 1.
Berikut penjelasan dari tahap-tahap penelitian dari gambar 1:
a. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  mempelajari  teori-teori  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  yaitu  peramalan, peramalan  penjualan  dan  metode Least  Square .  Selain  itu  juga  mencari  penelitian  penelitan terdahulu yang relevan dengan penelitian yang dilakukan
b. Pengambilan data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  primer.  Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini merupakan  data  penjualan  sari  kedelai  yang  terjual  pada  periode  1  April  2016  sampai  31  Mei 2016 diambil dari tiga tempat penjualan yaitu toko A, B dan C.
c. Perancangan Sistem
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem yang akan dibuat mulai dari merancang basis data, tampilan aplikasi dan alur metode prediksi yang digunakan.
d. Pembuatan Sistem
Setelah  tahap  perancangan  yaitu  tahap  pembuatan  sistem.  Dalam  tahap  ini  dilakukan implementasi dari hasil perancangan yang telah dilakukan.
e. Uji Coba
Setelah  Sistem  selesai  dibuat  maka  dilakulakan  uji  coba  sistem.  Uji  coba  yang  dilakukan meliputi  uji coba fitur-fitur basis data  seperti  masukkan data,  menghapus data,  mengubah data. Selain  itu  juga  dilakukan  uji  coba  hasil  prediksi  dengan  cara  membandingan  hasil  hitungan manual dengan hasil prediksi dari aplikasi.
f. Analisa Hasil
Setelah  dilakukan  uji  coba  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  analisa  hasil  uji  coba  dan membuat sebuh kesimpulan dari hasil uji coba.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metode Least Square (Kuadrat Terkecil)
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. Least  Square adalah  metode  peramalan  yang  digunakan untuk melihat trend dari data deret waktu [11]. Persamaan 1 merupakan persamaan metode Least Square .
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥 (1)
Keterangan:
Y : Jumlah Penjualan 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:
a. Data genap, maka skor nilai t nya:  …,-5, -3, -1,1, 3, 5,…
b. Data ganjil, maka skor nilai t nya: …,-3,-2, -1, 0, 1, 2, 3,…
Kemudian untuk mengetahui koefisien a dan b dicari dengan persamaan 2 dan 3.
(2)
(3)

## 3.2 Metode Korelasi
Metode  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  besarnya  hubungan  linier  antara  dua variabel  atau  lebih  adalah  analisis  korelasi  [12].  Berikut  persamaan  4  untuk  menghitung  korelasi  antara dua variabel [13]:
(4)
Pada tabel 1 merupakan penjelasan nilai korelasi dan interpretasinya menurut Yamin dan Kurniawan [14]
Tabel 1. Koefisian korelasi dan interpretasinya Nilai Korelasi Sampel (r) Interprestasinya (Hubungan Korelasi ) 0,00 – 0,09 Diabaikan 0,10 – 0,29 Rendah 0,30 – 0,49 Moderat 0,50 – 0,70 Sedang >0,70 Sangat kuat

## 3.3 Implementasi dan Uji Coba
Setelah semua data penjualan sari kedelai dimasukkan maka dilakukan prediksi untuk tiga periode selanjutnya yaitu 1, 2 dan 3 Juni 2016 pada semua toko tempat penjualan. Hasil prediksi dapat dilihat pada tabel 2. Data pada tabel 2 merupakan hasil dari pembulatan.
Tabel 2. Hasil prediksi Periode Hasil Prediksi (satuan bungkus) Toko A Toko B Toko C 1 Juni 2016 29 31 61 2 Juni 2016 27 29 52 3 Juni 2016 36 37 47
Untuk mengetahui apakah hasil prediksi menggunakan metode Least Square dapat digunakan, maka harus membandingkan hasil prediksi dengan hasil penjualan yang sebenarnya.
Tabel 3. Hasil penjualan
Periode Hasil Prediksi (satuan bungkus) Toko A Toko B Toko C 1 Juni 2016 25 35 65 2 Juni 2016 36 24 57 3 Juni 2016 28 31 64
Penulis menggunakan teori Correlation seperti pada persamaan 4, untuk mengetahui korelasi antara data hasil prediksi pada tabel 2 dengan data hasil penjualan sebenarnya pada tabel 3 dengan persamaan 4. Dari  hasil  perhitungan  korelasi  menggunakan  diperolah  nilai  korelasi  0,88.  Jika  berdasarkan  tabel  1 dengan nilai korelasi yang lebih besar dari 0,7 yaitu 0,88 memiliki hubungan korelasi sangat kuat, maka dapat disimpulkan bahwa prediksi menggunakan metode Least Square dapat digunakan.
Dengan  demikian  sistem  prediksi  penjualan  sari  kedelai  dapat  dibangun  dan  metode Least  Square dapat di implementasikan untuk peramalan penjualan sari kedelai. Diharapkan dengan sistem prediksi ini pemilik  perusahaan  sari  kedelai  dapat  membuat  produksi  sari  kedelai  lebih  efisien  dan  efektif  dari  segi pengadaan bahan baku dan manajemen produksinya karena dapat diketahui perkiraan hasil penjualan sari kedelai pada masa mendatang.

## 4. KESIMPULAN
Berikut kesimpulan dari hasil analisa uji coba sistem prediksi penjualan tahu Pong:
1) Sistem prediksi penjualan tahu pong dapat memprediksi penjualan pada periode selanjutnya.
2) Metode Least  Square dapat  digunakan  untuk  memprediksi  penjualan  tahu  pong  dengan  nilai korelasi 0,88.
Adapun saran dari hasil penelitian ini yaitu penelitian selanjutnya diharapkan dapat membandingkan metode Least  Square dengan  beberapa  metode  prediksi  yang  lainnya  untuk  mengetahui  metode  yang terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kurniawan,  M.  F.  A,  dan  U.  Wiwi.  2013.  Analisis  Kapasitas  Mesin  Untuk  Mengantisipasi Perkembangan Permintaan Produk Benang Dengan Metode Rccp (Rought Cut Capacity  Planning). Jurnal Teknik Mesin, 2(1) : 86-93.
[2] Lestari,  N.,  dan  N.  Wahyuningsih.  2012.  Peramalan  Kunjungan  Wisata  dengan  Pendekatan  Model Sarima (Studi Kasus : Kusuma Agrowisata). Jurnal Sains dan Seni , 1(1) : 29-33.
[3] Munawar,  A.  2003.  Penerapan  Metode  Peramalan  Penjualan  Sebagai  Dasar  Penetapan  Rencana Produksi (Studi Kasus di PT Varia Industri Tirta). Jurnal Ilmiah Kesatuan , 1-2(4) : 1-6.
[4] Kartikasari, Puspita. Suhartono, “Prediksi Penjualan di Perusahaan Ritel dengan Metode Peramalan Hirarki Berdasarkan Model Variasi Kalender”, Jurnal Sains dan Seni POMITS vol. 2 , no. 1 pp D54- D59, 2013.
[5] Linda,  Puspa.,  Marihat  Situmorang.,  Gim  Taringan,  “Peramalan  Penjualan  Produksi  The  Botol Sosro  pada  PT.  Sinar  Sosro  Sumatera  Bagian  Urata  Tahun  2014  dengan  Metode  Arima  Box Jenkins”, Saintia Matematika , vol 02, no. 03 pp. 253-266, 2014
[6] Savira,  Mia.,  Nadya  N.K  Moeliono,  “Analisa  Peramalan  Penjualan  Obat  Generik  Belogo  (OGB) pada PT. Indonesia Farma. Fakultas Ekonomi dan Bisnis”, Universitas Telkom Bandung, 2014
[7] Yanti, Ni Putu Lisna Padma., I.A Mahatma Tuningrat. A.A.P Agung Suryawan Wiranatha, “Analisis Peramalan Penjualan Produk Kecap pada Perusahaan Kecap Manalagi Denpasar Bali”, 2014.
[8] Paramita,  Citra.,  Dul  Muid,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Peramalan  Penjualan  Bahan  Bakar Minyak dengan Standar Kesalahan Peramalan (SKP) pada PT. Pertmina (Persero) Region IV Jateng dan DIY”, 2011.
[9] Subagyo , Pangestu. Forecasting (Konsep dan Aplikasi) , BPFE, Yogyakarta, 1999.
[10] Handoko, T Hani., Dasar-dasar Menajemen Produksi dan Operasi , BPFE, Yogyakarta, 1994.
[11] Assauri, Sofyan., Teknik dan Metode Peramalan . LPFE UI, Jakarta, 1991.
[12] Walpore, R.E. Pengantar Statistika . Edisi ke-3. Jakarta: Gramedia. 1995.
[13] Sahid,  Analisis Data  Statistik  dengan  MS  Excel .  Laboratorium  Komputer  Jurdik  Matematika FMIPA UNY. Yogyakarta
[14] Yamin,  S.  dan  Kurniawan,  H. SPSS  Complete  :  Teknik  Analisis  Statistik  Terlengkap  dengan Software SPSS , Buku Seri Pertama, Salemba Infotek. Jakarta. 2009