Penerapan Business Forecasting dengan Metode Arima (Autoregressive Integrated Moving Average) dalam Meramalkan Penjualan Produk di Cafe The Garrison
DOI:
https://doi.org/10.47111/jointecoms.v5i1.19813Keywords:
business forecasting, ARIMA, peramalan penjualan, café, time seriesAbstract
Pertumbuhan industri café di Indonesia yang melebihi 10.000 gerai di tahun 2023 menuntut efisiensi pengelolaan bisnis. Café The Garrison menghadapi tantangan prediksi penjualan akibat fluktuasi mingguan signifikan. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode ARIMA untuk peramalan bisnis guna mengoptimalkan inventaris dan pengambilan keputusan. Metodologi menggunakan kerangka CRISP-DM dengan data penjualan 8 produk terlaris selama 63 minggu. Proses analisis meliputi dekomposisi STL, uji stasioneritas Augmented Dickey-Fuller, serta identifikasi model melalui plot ACF/PACF dan kriteria AIC. Evaluasi akurasi menggunakan MAPE dan RMSE. Hasil menunjukkan 7 dari 8 produk memiliki MAPE <30% (sesuai standar F&B Kolassa, 2008), seperti Beef Rice Bowl (ARIMA(1,0,2), MAPE 18,72%) dan Chicken Rice Bowl (ARIMA(2,0,0), MAPE 21,34%). Produk Thomas Grace mencapai MAPE terendah 8,74% dengan ARIMA(0,0,0). Namun, Spicy Wings menunjukkan MAPE tertinggi (45,45%), mengindikasikan keterbatasan ARIMA pada produk berfluktuasi tinggi. Penelitian membuktikan efektivitas ARIMA untuk peramalan penjualan café dengan pola stabil, sekaligus merekomendasikan pendekatan alternatif untuk produk dengan variasi acak. Temuan ini dapat menjadi acuan pengelolaan inventaris berbasis data dan mitigasi risiko bisnis di sektor F&B.
References
B. P. Statistik, Statistik Penyediaan Makanan dan Minuman 2023, vol. 7, Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2024, p. 106.
G. S. Wicaksana, "PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAM BERDARAH DI KABUPATEN MALANG MENGGUNAKAN METODE ARIMA (AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE) DAN SARIMA (SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE)," Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2020.
E. Mawaddah, "PENERAPAN MODEL DERET WAKTU ARIMA PADA DATA KECELAKAAN LALU LINTAS DI KABUPATEN MEMPAWAH," Buletin Ilmiah Mat. Stat dan Terapannya (Bimaster), vol. 12, no. 4, pp. 325-334, 2023.
R. University, "Make Informed Decisions With Business Forecasting," 1 Agustus 2023. [Online]. Available: https://online.radford.edu/degrees/business/mba/business-analytics/informed-decisions-business-forecasting/. [Accessed 25 September 2024].
Lark, "Demand Forecasting," 24 Desember 2023. [Online]. Available: https://www.larksuite.com/en_us/topics/food-and-beverage-glossary/demand-forecasting. [Accessed 25 September 2024].
M. L. I. N. B. D. Grace Amalia Tondang, “Pengaruh Suasana Cafe, Harga, Variasi Menu Terhadap Minat Kunjungan Konsumen (Studi Kasus: Dbest Cafe Tuamang),” SYARIKAT : Jurnal Rumpun Ekonomi Syariah, vol. 6, 2023.
M. L. I. N. B. D. Grace Amalia Tondang, "Pengaruh Suasana Cafe, Harga, Variasi Menu Terhadap Minat Kunjungan Konsumen (Studi Kasus: Dbest Cafe Tuamang)," SYARIKAT : Jurnal Rumpun Ekonomi Syariah, vol. 6, pp. 15-26, 2023.
B. N. M. Indah Werdiningsih, Data Mining Menggunakan Android, Weka, dan SPSS, Surabaya: Airlangga University Pres, 2020.
A. Suharto, Fundamental Bahasa Pemrograman Python, Purbalingga: CV. Eureka Media Aksara, 2023.
Prabhat, "Building an ARIMA Model for Time Series Forecasting in Python," 08 Agustus 2024. [Online]. Available: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/10/how-to-create-an-arima-model-for-time-series-forecasting-in-python/. [Accessed 10 Oktober 2024].
N. L. H. Gerda Claeskens, "Akaike’s information criterion," in Model Selection and Model Averaging, Cambridge, Cambridge University Press, 2008, pp. 22 - 69.
QuestDB, "Bayesian Information Criterion (BIC)," QuestDB, 2021. [Online]. Available: https://questdb.com/glossary/bayesian-information-criterion-(bic)/.
M. Taboga, "Log-likelihood," StatLectv, [Online]. Available: https://www.statlect.com/glossary/log-likelihood.
A. Roberts, "Mean Absolute Percentage Error (MAPE): Apa yang Perlu Anda Ketahui," 2 Februari 2023. [Online]. Available: https://arize.com/blog-course/mean-absolute-percentage-error-mape-what-you-need-to-know/. [Accessed 26 September 2024].
J. Frost, "Root Mean Square Error (RMSE)," 9 May 2023. [Online]. Available: https://statisticsbyjim.com/regression/root-mean-square-error-rmse/. [Accessed 25 April 2024].
K. S. R. H. Xiaozhe Wang, "Characteristic-Based Clustering for Time Series," Data Mining and Knowledge Discovery, pp. 335-364, 16 Mei 2006.
S. Kolassa, "CAN WE OBTAIN VALID BENCHMARKS FROM PUBLISHED SURVEYS OF FORECAST ACCURACY?," FORESIGHT, no. 11, 2008.
N. Rumini, "PERBANDINGAN METODE ARIMA DAN EXPONENTIAL SMOOTHING HOLT-WINTERS UNTUK PERAMALAN DATA KUNJUNGAN," Jurnal Sistem Informasi, pp. 622-632, 2020.
