Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Penerapan CRISP-DM untuk Prediksi Harga Saham Starbucks Corporation Menggunakan Time Series Analysis Rochella, Megan; Lewa, Felicia Stevany; Witono, Alfred Hans
Prosiding Seminar Nasional Universitas Ma Chung (Informatika & Sistem Informasi Bahasa dan Seni
Publisher : Ma Chung Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Starbucks Corporation, sebagai salah satu perusahaan terkemuka dalam industri kopi, memiliki fluktuasi harga saham yang dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi dan non-ekonomi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pergerakan harga saham Starbucks Corporation menggunakan pendekatan analisis waktu, dengan fokus pada data penutupan dari 2 Januari 2019 hingga 29 Desember 2023. Data historis harga penutupan saham dianalisis menggunakan metode statistik dan model prediktif seperti Analisis Runtun Waktu. Pendekatan ini melibatkan identifikasi tren, pola musiman, dan siklus dalam harga penutupan saham. Dataset sebanyak 1258 data poin digunakan, dengan pembagian 80% data latih dan 20% data uji. Selain itu, analisis ini membandingkan ramalan dari model Moving Average (ARIMA) dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) untuk tujuan prediksi. Penelitian ini mengikuti model CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari SARIMA adalah 4,37%, dan ARIMA adalah 4,32%, yang berarti bahwa SARIMA sedikit lebih akurat dalam menghasilkan prediksi dibandingkan ARIMA. Berdasarkan hasil ini, dapat dilihat bahwa terdapat pola tertentu dalam pergerakan harga penutupan saham Starbucks yang dapat digunakan untuk membuat prediksi di masa depan. Temuan ini penting bagi investor dan pemangku kepentingan dalam membuat keputusan investasi yang lebih baik dan informatif.
Design and Development of the Restaurant X Reservation Application on the iOS Platform using App Clip Rochella, Megan; Tileng, Kartika Gianina
Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Vol 15, No 2 (2026): Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/stmsi.v15i2.5953

Abstract

The food and beverage industry in Indonesia has shown significant growth, with 4.85 million business units in 2023. However, many restaurants still rely on manual reservation systems, which hinder operational efficiency. Despite internet penetration reaching 79.5%, with smartphones as the primary access device (83.39%), mobile application adoption faces barriers due to friction in the installation process. This study aims to design and implement an iOS-based restaurant reservation application using App Clips technology, integrated with a real-time admin dashboard. The system was developed using the MVVM architecture, with Swift and SwiftUI for the user interface, Golang for the backend, and PostgreSQL for the database. The system includes a customer-facing reservation app, a restaurant-side reservation management app, advance payment via QRIS displayed through the app, table selection based on customer ambience preferences, an automatic overbooking prevention mechanism, and finalization of reservations once the allotted time is complete. Development evaluation was conducted using task-based usability testing with seven respondents (four admins and three customers). The results showed a 100% task completion rate on both interfaces, exceeding the benchmark average of 78%, while App Clip access successfully demonstrated its effectiveness as a quick-access method without installation. This study contributes to the documentation of App Clip implementation in mobile reservation systems and presents an integrated reservation management solution that can be adapted to other sectors within the hospitality industry.