Sistem Prediksi Barang Persediaan Menggunakan Metode Least Square Regression Line (Studi Kasus : Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Daerah Kabupaten Jember)

Abstract

Prediksi merupakan alat bantu yang penting dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang ekonomi. Dalam organisasi pemerintahan mengetahui keadaan yang akan datang tidak saja penting, tetapi juga mampu untuk mengantisipasi berlebihnya penganggaran dalam barang persediaan. Sehingga anggaran yang berlebih tersebut dapat di alokasikan ke program kerja lainnya. Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Daerah Kabupaten jember adalah institusi dibawah Pemerintah Kabupaten Jember yang bertugas untuk menyusun, memantau mengevaluasi dan melaporkan pelaksanaan tugas teknis di Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Daerah. Badan Pengelolaan Keuangan dan aset memiliki tanggung jawab untuk menyediakan kebutuhan barang persediaan untuk setiap bidang yang terdapat di Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Daerah. Proses pengadaan barang persediaan memiliki 4 tahapan mulai dari perencanaan, penganggaran, realisasi, dan pencatatan. Proses perencanaan barang persediaan berpatokan pada perencanaan yang sudah dilaksanakan pada tahun sebelumnya. Hasil dari proses perencanaan akan digunakan untuk melakukan penganggaran yang akan menjadi usulan untuk APBD. Setelah mendapat pengesahan proses realisasi dijalankan sesuai kebutuhan setiap bulan. Proses pencatatan dilakukan setiap semester berdasarkan aktifitas pemasukan dan pengeluaran barang persediaan pada setiap bulan. Pada Badan Pengelolaan Keuangan dan aset daerah kabupaten jember untuk penganggaran barang persediaan sendiri masih menganut data dari penganggaran sebelumnya. Hal tersebut mengakibatkan anggaran untuk Barang Persediaan dapat menjadi lebih atau bahkan kurang. Terdapat banyak metode untuk melakukan prediksi salah satunya adalah metode Least Square Regression Line. Pada proyek ini metode Least Square Regression Line (LSRL) di implementasikan di dalam sistem persediaan barang yang berbasis website. Barang persediaan yang keluar yang tercata akan di hitung dengan menggunakan metode Least Square Regression Line, dan hasil dari perhitungan tersebut akan menunjukkan kebutuhan barang persediaan untuk bulan selanjutnya.