Aplikasi Inventory Adaptif untuk Prediksi Stok dengan Pendekatan Trend Least Squares - Muhammad Nur Tahir; Andi Muhammad Rivaldi Kadir; Fatmasari, Fatmasari; Suryani, Suryani (Universitas Dipa Makassar, 2025)
Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) seperti Kedai Sarjana menghadapi permasalahan dalam pengelolaan stok bahan baku akibat belum adanya sistem pencatatan dan analisis stok yang terintegrasi. Kondisi ini menyebabkan kesulitan dalam memprediksi kebutuhan bahan baku, sehingga sering terjadi kelebihan atau kekurangan persediaan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi inventory berbasis web untuk pencatatan dan prediksi stok secara otomatis menggunakan metode Trend Least Squares. Data yang digunakan berupa penjualan minuman Januari–Mei 2024 dengan total 2.567 cup Milk Series dan 2.605 cup Ice Blend. Aplikasi dibangun menggunakan PHP dan JavaScript dengan MySQL sebagai basis data, serta diuji menggunakan Black Box Testing. Hasil pengujian menunjukkan semua fitur aplikasi berjalan sesuai fungsinya, termasuk pencatatan stok, laporan penjualan, dan prediksi kebutuhan bahan baku. Berdasarkan perhitungan metode Trend Least Squares terhadap produk Green Tea, diperoleh persamaan tren Y = 97,4 + 5,8X dengan hasil prediksi untuk bulan Juni 2024 sebesar 108 cup, mendekati rata-rata penjualan aktual sebesar 97,4 cup dengan tingkat kesalahan MAPE sebesar 6,1%, yang menunjukkan akurasi prediksi sangat baik. Implementasi aplikasi ini terbukti membantu manajemen Kedai Sarjana dalam merencanakan pembelian bahan baku secara lebih efisien, menurunkan risiko kekurangan stok, serta meningkatkan efektivitas operasional usaha.