Prediksi Penjualan Makanan Restororan Menggunakan Metode ARIMA: Studi Kasus Waroeng Marisukakoi - Hamas, radityo; Setiawan, Nanang Yudi; Dian Eka Ratnawati (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Industri restoran menghadapi tantangan dalam mengelola permintaan pelanggan yang fluktuatif, terutama dalam hal pengelolaan persediaan dan efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan penjualan makanan di Waroeng Marisukakoi menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), sebuah model statistik yang terbukti efektif untuk analisis data deret waktu. Data yang digunakan mencakup jumlah transaksi harian per menu selama 11 bulan, dengan total data yang dikelompokkan menjadi 47 minggu. Tahapan pra-pemrosesan meliputi pengelompokan data penjualan harian menjadi mingguan, penyusunan 4 kelompok makanan berdasarkan jenis menu, serta penanganan outlier untuk menjaga kualitas data. Proses analisis dimulai dari implementasi model ARIMA dengan parameter optimal hingga evaluasi model menggunakan metrik RMSE, MAE, dan MAPE. Prediksi ini memberikan wawasan yang berguna bagi manajemen restoran dalam mengoptimalkan pengelolaan stok, merencanakan strategi pemasaran, dan meningkatkan efisiensi operasional. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode ARIMA mampu memberikan prediksi yang cukup akurat, meskipun terdapat tantangan dalam menangani fluktuasi tajam pada data penjualan. Untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan untuk mempertimbangkan variabel eksternal seperti promosi dan cuaca, serta menggunakan model hybrid seperti ARIMA-LSTM untuk menangkap pola data yang lebih kompleks.