Aplikasi Rantai Markov untuk Memprediksi Penjualan Cendol Rumput Laut Larisa sebagai E-Monograph

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bentuk matriks probabilitas transisi, prediksi penjualan UMKM cendol Larisa selama 30 hari ke depan, dan keadaan steady statenya menggunakan rantai Markov. Proses pengumpulan data dilakukan dengan wawancara yang digunakan untuk memperoleh data penjualan selama 365 hari yang lalu, mulai dari Januari 2023 sampai Januari 2024. Wawancara ini dilakukan kepada pemilik UMKM cendol Larisa yang terletak di Kabupaten Situbondo. Kemudian dilakukan proses perhitungan prediksi menggunakan rantai Markov yang terdiri dari penentuan interval state, klasifikasi data ke dalam state, penentuan matriks probabilitas transisi, prediksi selama 30 hari ke depan, dan mencari keadaan steady state. Proses perhitungan dilakukan dengan bantuan software Matlab agar memberikan hasil yang lebih efektif. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan prediksi penjualan cendol Larisa selama 30 hari ke depan menurun secara perlahan sampai didapatkan prediksi penjualan cendol Larisa rasa original adalah [0,9501 0,0124 0,0027] dan rasa aren adalah [0,9770 0,0026 0,0026]. Keadaan steady state dari cendol Larisa rasa original adalah [0,9833 0,0128 0,0028] yang berarti sebanyak 358 hari akan mengalami penjualan sekitar 12 sampai 96 botol per harinya. Kemudian sebanyak 5 hari akan mengalami penjualan sekitar 97 sampai 181 botol per harinya. Selanjutnya sebanyak 1 hari akan mengalami penjualan sekitar 182 sampai 265 botol. Kemudian keadaan steady state dari cendol Larisa rasa aren adalah [0,9940 0,0027 0,0027] yang berarti sebanyak 363 hari akan mengalami penjualan sekitar 9 sampai 89 botol per hari. Kemudian sebanyak 1 hari akan mengalami penjualan sekitar 90 sampai 170 botol. Selanjutnya sebanyak 1 hari akan mengalami penjualan sekitar 171 sampai 250 botol. Setelahnya hasil tersebut dibentuk dalam sebuah e-monograf.