PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PENJUALAN BERBASIS STAR SCHEMA UNTUK MENDUKUNG PERAMALAN PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA PADA WARKOP BARIS

Abstract

Warkop Baris merupakan usaha yang bergerak di bidang food and beverage dengan aktivitas penjualan setiap hari. Salah satu permasalahan yang dihadapi adalah ketersediaan stok menu atau bahan baku yang terkadang tidak mencukupi karena perencanaan masih berdasarkan perkiraan dan pengalaman. Penelitian ini bertujuan merancang data warehouse penjualan berbasis star schema dan menerapkan metode ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) untuk mendukung peramalan penjualan. Data warehouse dirancang menggunakan satu tabel fakta (fact_penjualan) dan empat tabel dimensi, yaitu dim_waktu, dim_produk, dim_kategori, dan dim_pelanggan, dengan proses ETL (Extract, Transform, Load) untuk mengintegrasikan data historis penjualan. Metode ARIMA diterapkan pada lima produk dengan penjualan tertinggi, yaitu Kopi, TST, Teh Manis, Nasi Ayam Penyet, dan Nasi Goreng Telur, untuk meramalkan penjualan periode Januari-Desember 2026. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data warehouse berhasil dibangun dan mampu mengelola data penjualan secara terstruktur. Evaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) menghasilkan nilai 3,60% untuk Kopi, 5,33% untuk TST, 10,71% untuk Teh Manis, 7,89% untuk Nasi Ayam Penyet, dan 7,57% untuk Nasi Goreng Telur, dengan rata-rata MAPE sebesar 7,02% dan akurasi 92,98%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode ARIMA layak digunakan untuk mendukung peramalan penjualan dan perencanaan kebutuhan stok pada Warkop Baris.