Cook 101: Lebih dari Sekedar Masak, Kenalan dengan Predictive Analytics ala Matasigma untuk Restoranmu!

Selama ini, kita sering banget denger teori-teori keren seputar Artificial Intelligence (AI) atau Kecerdasan Buatan. Ngomongin soal AI bisa bikin ini-itu, bantu bisnis jadi makin maju, dan segudang manfaat lainnya. Nah, kali ini kita nggak cuma mau kasih teori aja, kita mau ajak kamu ngintip sedikit "jeroan"-nya AI! Penasaran kan, gimana sih sebenarnya AI bekerja? Yuk, kita bongkar rahasia dapur Matasigma dan lihat bagaimana Permodelan Keuangan mereka bisa membantu usaha restoran kamu, khususnya dalam hal predictive analytics . Anggap aja ini kayak tur virtual ke dapur canggih, di mana data diolah jadi strategi bisnis yang jitu.

Apa sih Predictive Analytics itu?

Sederhananya, predictive analytics itu kayak ngeramal, tapi berdasarkan data yang udah kamu punya. Misalnya, data penjualan harian, data pesanan online, sampai data dari media sosial, semuanya dikumpulin dan diolah. Nah, dari data-data ini, Matasigma bisa bantu kamu memprediksi hal-hal kayak:

• Menu apa yang bakal laris manis di bulan depan?
• Kapan restoran kamu bakal ramai pengunjung?
• Berapa banyak bahan baku yang harus kamu stok?
• Gimana caranya bikin promo yang efektif?

Gimana Cara Kerjanya?

Nah, Matasigma ini punya proses yang keren banget buat melakukan predictive analytics . Berikut langkah-langkahnya:

1. Ngumpulin Data: Pertama, kita bakal ngumpulin data dari berbagai sumber klien. Bisa dari sistem POS kamu (kayak Moka atau GoBiz), CRM (misalnya Salesforce), media sosial (Twitter, Facebook), dan database lainnya. Kita pake semacam script Python gitu deh buat ngambil datanya.
2. Nyimpen Data (Data Lake): Data yang udah dikumpulin tadi, disimpen di tempat penyimpanan data yang super gede dan fleksibel, namanya data lake . Bayangin aja kayak gudang raksasa buat nyimpen segala macem data. Yang kita pake adalah antara lain Amazon S3, Google Cloud Storage, atau Azure Data Lake Storage, tapi umumnya sih kita pake Amazon S3, pemilihan penyimpanan data tergantung nantinya kita mau "masak" datanya pake apa.
3. Ngoseng-ngoseng Data: Data yang masih mentah tadi, diolah dan dirapihin biar gampang dibaca dan dianalisis. Proses ini biasanya pake platform kayak Apache Spark, Google BigQuery, atau AWS Glue.
4. Bikin Ramalan (Analisis dan Pemodelan): Ini nih bagian serunya! Data yang udah rapi tadi, dianalisis dan dibikin model machine learning . Jadi, kayak kita ngajarin komputer buat belajar dari data dan bikin prediksi. Matasigma biasa pake kalau gak Google BigQuery ML, Amazon SageMaker, atau Python dengan library canggih kayak scikit-learn, TensorFlow, atau PyTorch.
5. Ngecek Ramalan: Prediksi yang udah dibikin, dicek dulu akurasinya. Jangan sampai ngaco, kan? Biasanya pake visualisasi data biar gampang dipahami, kayak pake Matplotlib atau Seaborn di Python.
6. Penerapan Model: Kalau prediksinya udah oke, modelnya siap dipakai! Matasigma bisa bantu kamu menerapkan model ini di sistem kamu, nah disini biasanya kita tempelin dengan LLM kayak OpenAI, Google dan lain sebagainya
7. Ngobrol Pintar: Hasil prediksi ini bisa diakses lewat intelligent dialog . Jadi, kamu bisa nanya-nanya ke sistem, dan sistem bakal jawab berdasarkan hasil prediksi tadi. Keren, kan? Biasanya, mereka bikin API pake Flask atau FastAPI di Python, terus diintegrasiin ke platform intelligent dialog .

Contoh Kasus: Restoran "Sedayu Rasa"

Latar Belakang Masalah:

Restoran "Sedayu Rasa" adalah restoran keluarga yang menyajikan masakan tradisional Indonesia. Mereka punya banyak pelanggan setia, tapi akhir-akhir ini mereka merasa kesulitan mengatur stok bahan baku. Seringkali, bahan baku tertentu habis, padahal sedang banyak dipesan. Di sisi lain, ada juga bahan baku yang menumpuk dan akhirnya terbuang sia-sia. Selain itu, mereka juga bingung menentukan menu andalan yang tepat untuk setiap bulannya.

Solusi:

"Sedayu Rasa" memutuskan untuk bekerja sama dengan Matasigma. Matasigma mengumpulkan data penjualan "Sedayu Rasa" dari sistem POS mereka selama setahun terakhir. Data ini termasuk menu yang dipesan, jumlah porsi, waktu pemesanan, dan hari dalam seminggu. Kemudian, data tersebut disimpan dan diproses. Setelah itu, Matasigma membuat model machine learning untuk memprediksi permintaan menu di masa mendatang dan kebutuhan stok bahan baku.

Hasil/Dampak:

Setelah menerapkan model dari Matasigma, "Sedayu Rasa" merasakan perubahan yang signifikan:

• Manajemen Stok Lebih Efisien: "Sedayu Rasa" jadi lebih mudah mengatur stok bahan baku. Mereka bisa memprediksi bahan baku apa saja yang akan dibutuhkan dalam jumlah banyak, sehingga tidak ada lagi kejadian kehabisan stok atau bahan baku terbuang.
• Menu Andalan yang Tepat: Model machine learning membantu "Sedayu Rasa" menentukan menu andalan yang tepat untuk setiap bulannya. Misalnya, model memprediksi bahwa menu "Sop Buntut" akan sangat laris di bulan Desember. Dengan informasi ini, "Sedayu Rasa" bisa fokus mempromosikan "Sop Buntut" dan memastikan ketersediaan bahan bakunya.
• Peningkatan Penjualan: Karena manajemen stok yang lebih baik dan penentuan menu yang lebih tepat, penjualan "Sedayu Rasa" meningkat hingga 20% dalam tiga bulan pertama.
• Kepuasan Pelanggan Meningkat: Pelanggan merasa lebih puas karena menu yang mereka inginkan selalu tersedia.

Penutup

Jadi, buat kamu yang punya usaha restoran, jangan ragu buat coba Permodelan Keuangan Matasigma. Dengan bantuan predictive analytics , kamu bisa bikin keputusan yang lebih tepat, meningkatkan efisiensi, dan tentunya, bikin cuan makin banyak! Yuk, manfaatkan data kamu dan jadikan bisnis restoran kamu makin sukses! Sekarang kamu udah tau kan, gimana "jeroan" AI di dapur Matasigma bekerja? Semoga nggak penasaran lagi, ya!