Setiap malam sebelum buka, restoran Anda membuat ratusan keputusan kecil: berapa daging yang di-defrost, berapa sauce yang di-batch, berapa staf yang masuk. Hari ini keputusan itu masih ditebak. Modul ini mengganti tebakan dengan pola — aturan statistik yang transparan dan bisa dijelaskan ke siapa pun.
Forecast memakai histori, hari, musim, dan libur — aturan statistik yang bisa dijelaskan ke manajemen dalam satu kalimat, bukan algoritma misterius.
Estimasi tamu dikonversi otomatis jadi kebutuhan bahan lewat resep (BOM). Dapur tidak pernah lagi defrost terlalu banyak atau terlalu sedikit.
Forecast vs actual diukur dengan WAPE/MAPE dan bias. Parameter disesuaikan berkala — akurasi adalah proses, bukan janji.
Sistem membaca pola reservasi dan histori Jumat minggu lalu.
Dari 168 covers, sistem turun ke 212 kg daging, 148 kg seafood, 186 kg sayur — dikurangi stok yang sudah ada.
Pembelian disarankan per bahan, prep list per station dengan target batch. Chef tinggal menyetujui.
Aktual 165 covers — selisih 3 tamu. Parameter diluruskan, minggu depan makin tajam.
Forecast penjualan/guest berdasarkan historis, hari, musim, libur, promosi dan outlet.
Ramalan disusun dari pola yang sudah terbukti: hari tertentu lebih ramai, musim libur melonjak, promo menggeser permintaan — semua dihitung.
Konversi estimasi menu ke bahan menggunakan resep, yield dan stok tersedia.
Inilah yang membuat ramalan benar-benar berguna: langsung diterjemahkan menjadi daftar belanja per bahan, dengan memperhitungkan apa yang sudah ada di gudang.
| Bahan | Kebutuhan | Stok |
|---|---|---|
| Daging & unggas | 212 kg | 198 kg |
| Sayur & buah | 186 kg | 140 kg |
| Seafood | 148 kg | 152 kg |
Reorder point, safety stock, lead time, days cover, suggested requisition/PO.
Safety stock dan reorder point dihitung per bahan sesuai lead time-nya. Bahan cepat-busuk tidak ditumpuk, bahan langka tidak kosong.
Daftar prep, target batch, kitchen schedule, sisa produksi dan kapasitas.
Dapur memulai hari dengan daftar kerja yang jelas: apa yang disiapkan, berapa batch, dan kapan. Tidak ada lagi tebak-tebakan pagi hari.
Estimasi tamu dari reservasi dan walk-in, package mix, kebutuhan buffet.
Khusus AYCE: estimasi tamu dari reservasi dan pola walk-in membantu menyiapkan buffet dengan jumlah yang mendekati kebutuhan nyata.
Forecast vs actual, bias, WAPE/MAPE dan penyesuaian parameter.
Akurasi ramalan diukur terus-menerus. Anda tahu persis seberapa bisa dipercaya angkanya — dan bisa memperbaikinya berdasarkan bukti.
Forecast berbasis aturan/statistik kualitas bergantung histori, perubahan menu, promo dan data reservasi.
Dashboard/laporan, riwayat transaksi, export, dan audit trail — sesuai fitur yang disepakati dalam SOW.
Di sesi demo, kami jalankan skenario nyata untuk Demand Forecasting & Planning — memakai contoh operasional restoran Anda sendiri.
Jadwalkan Sesi Demo