Penerapan data mining memberikan dampak serta kontribusi besar dalam berbagai bidang dan sektor termasuk ritel dan layanan makanan. Data mining dalam konteks analisis telah menjadi salah satu kunci dalam memahami pola dan tren pada sebuah kumpulan data, pada kantin sehat Universitas Majalengka terdapat 406 hingga 686 transaksi perminggu nya, seringkali pada pengelolaan persediaan menjadi kendala mengakibatkan pembengkakan biaya operasional yang pada akhirnya mengurangi profitabilitas kantin. metode time series analysis analysis dan algoritma ARIMA dapat digunakan untuk memprediksi nilai bedasarakan data historis dengan tujuan untuk mengoptimalkan pengelolaan persediaan stok berbasis data. Data transaksi penjualan harian secara historis yang diambil dari satu tenant selama periode tertentu digunakan sebagai sampel analisis untuk memprediksi penjualan mingguan dimasa yang akan datang. Hasil prediksi pola penjualan diharapkan dapat dijadikan acuan pengambilan keputusan strategis pada manajemen operasional kantin memberikan rekomendasi pengadaan stok yang lebih efisien, mengurangi biaya operasional, dan meningkatkan profitabilitas kantin
Copyrights © 2024