Dalam industri F&B yang sangat kompetitif, memprediksi jumlah pelanggan dan permintaan makanan dengan tepat adalah kunci untuk membantu restoran mengoptimalkan operasional.

Alih-alih mengandalkan intuisi atau pengalaman manual, AI (kecerdasan buatan) menjadi alat terobosan yang membantu koki dan manajer memprediksi jumlah pelanggan dengan akurat, menyiapkan bahan yang cukup, mengurangi limbah, dan menghemat biaya. Ini bukan hanya tren teknologi, tetapi juga solusi berkelanjutan untuk masa depan industri kuliner global.

Dalam artikel ini, kita akan mempelajari lebih lanjut bagaimana AI memprediksi jumlah pelanggan untuk menyiapkan bahan yang paling optimal selama operasional dapur dan restoran!

Mengapa Peramalan Itu Penting?

Restoran sering menghadapi tantangan permintaan yang tidak dapat diprediksi dan limbah makanan. Faktanya, sekitar sepertiga dari makanan yang diproduksi tidak pernah dikonsumsi, dan restoran di AS saja membuang makanan senilai sekitar $162 miliar setiap tahunnya.

Memesan berlebihan mengikat modal dalam bentuk bahan yang rusak, sementara memesan kurang menyebabkan kehabisan stok dan kehilangan penjualan. Oleh karena itu, peramalan yang akurat sangat penting: dengan memperkirakan volume pelanggan dan menu populer, pengelola dapat menyesuaikan pesanan bahan sesuai kebutuhan nyata dan mengurangi limbah.

Pertumbuhan Pesat AI dalam Layanan Makanan

Pasar AI dalam makanan dan minuman sedang berkembang pesat. Laporan industri 2025 memprediksi pasar AI global di sektor makanan dan minuman akan tumbuh sekitar $32,2 miliar (2024–2029, CAGR 34,5%). Sistem berbasis AI menjanjikan untuk “merevolusi manajemen restoran dengan meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan pelanggan”.

Yang menarik, peramalan berbasis data AI juga dapat mendukung keberlanjutan: analisis McKinsey memperkirakan bahwa pencocokan pasokan dengan permintaan yang didorong AI dapat membuka nilai hingga $127 miliar per tahun dengan mengurangi limbah makanan. Dengan kata lain, pemesanan yang cerdas secara langsung menghemat uang dan sumber daya.

Peramalan Permintaan AI di Restoran

Peramalan permintaan AI menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi penjualan dan jumlah pelanggan di masa depan dengan menganalisis data. Alih-alih menggunakan spreadsheet sederhana, sistem ini mengolah data dari catatan point-of-sale (POS), riwayat penjualan, bahkan input sensor (seperti data reservasi atau lalu lintas pengunjung) untuk mengantisipasi tren.

Dalam praktiknya, restoran menggunakan model AI untuk meramalkan permintaan musiman, menandai waktu puncak, dan mengalokasikan staf serta inventaris secara tepat. Misalnya, IBM mencatat bahwa jaringan restoran mengandalkan AI untuk “memprediksi permintaan musiman dan menghindari kelebihan stok barang mudah rusak”. Peramalan ini dapat meningkatkan persiapan untuk keramaian saat liburan dan kemudian menyesuaikan kembali, menjaga keseimbangan inventaris.

Data dan Teknologi untuk Peramalan AI

Peramalan AI canggih menggabungkan berbagai jenis data. Ini mengombinasikan riwayat penjualan dasar dengan faktor eksternal seperti cuaca, acara khusus, dan promosi. Seperti yang dijelaskan IBM, model AI dapat menggunakan data dari perangkat IoT (Internet of Things), indikator ekonomi, prakiraan cuaca, dan sentimen media sosial untuk mengungkap pola permintaan.

Contohnya:

• Penjualan historis: Data POS tahunan berdasarkan bagian hari, memungkinkan kurva permintaan dasar.

• Faktor kalender: Hari dalam minggu, hari libur, dan jadwal acara lokal (konser, pertandingan olahraga, festival) yang memengaruhi lalu lintas pengunjung.

• Kondisi cuaca: Prakiraan suhu dan curah hujan (malam Selasa yang hujan mungkin meningkatkan pesanan sup).

• Promosi dan tren: Promo menu khusus atau tren makanan viral di media sosial.

Model peramalan modern menggunakan teknik pembelajaran mesin tingkat lanjut. Algoritma seperti jaringan saraf, pohon gradient-boosting, atau model deret waktu menangkap pola permintaan yang kompleks dan non-linear.

Misalnya, sebuah studi tahun 2025 di kafetaria universitas menemukan bahwa model XGBoost (jenis algoritma ensemble) mencapai akurasi sangat tinggi dalam memprediksi jumlah pelanggan harian dengan menggabungkan fitur seperti lalu lintas hari sebelumnya, hari libur, dan data cuaca. Seiring waktu, model ini dapat beradaptasi dan terus meningkat saat data baru tersedia.

AI dalam Otomasi Dapur

Restoran modern juga menggunakan otomasi berbasis AI di dapur. Beberapa jaringan menggunakan robot atau peralatan pintar untuk menyiapkan makanan secara konsisten sementara koki fokus memasak. Sementara itu, algoritma pembelajaran mesin menganalisis data permintaan untuk mengarahkan sistem ini.

Misalnya, AI dapat mempelajari bahwa “malam Selasa yang hujan secara konsisten meningkatkan penjualan sup”, sehingga dapur mencairkan kaldu ekstra dan memotong lebih banyak sayuran sebelumnya. Dengan menggabungkan efisiensi robotik dan wawasan berbasis data, restoran dapat memastikan bahan yang tepat tersedia saat pelanggan datang.

Manfaat Peramalan AI

Menggunakan AI untuk memprediksi volume pelanggan memberikan berbagai keuntungan:

• Mengurangi limbah makanan: Pemesanan berbasis AI membantu menggunakan bahan sebelum rusak. Studi menunjukkan sistem inventaris AI dapat mengurangi limbah dapur sekitar 20% atau lebih. Dalam praktiknya, sebuah jaringan yang menggunakan peramalan AI/ML melihat limbah inventaris turun 10%.
• Biaya lebih rendah: Peramalan yang lebih baik berarti stok berlebih berkurang. Sebuah studi kasus melaporkan pengurangan biaya tenaga kerja sebesar 20% (melalui penjadwalan yang dioptimalkan) serta penghematan biaya makanan yang signifikan setelah beralih ke peramalan AI.
• Kesegaran dan ketersediaan lebih baik: Dengan memesan tepat sesuai kebutuhan, restoran menjaga bahan tetap segar dan tidak kehabisan hidangan populer.
• Efisiensi operasional: Peramalan otomatis membebaskan staf dari perhitungan manual. Sistem dapat menghasilkan pesanan atau daftar persiapan secara otomatis berdasarkan volume tiket yang diprediksi, mempercepat pengadaan dan mengurangi kesalahan.

Contoh Dunia Nyata

Banyak restoran dan perusahaan teknologi sudah memanfaatkan peramalan AI:

• Jaringan fast-casual: Sebuah grup restoran besar di AS mengganti alat peramalan lama dengan sistem AI/ML dan mencapai penghematan biaya tenaga kerja 20% lebih tinggi serta limbah inventaris 10% lebih rendah.
• Pelacakan limbah AI: Solusi seperti Winnow Vision menggunakan kamera dan AI untuk mengidentifikasi sisa makanan. Dalam uji coba, dapur yang menggunakan Winnow mengurangi limbah makanan sekitar 30% dalam beberapa bulan. (Pesaing seperti Leanpath dan Kitro menggunakan sensor serupa untuk memantau limbah dan mengarahkan porsi.)
• Menu berbasis AI: McDonald’s telah meluncurkan papan menu digital bertenaga AI di 700 restoran AS. Sistem ini menyarankan item berdasarkan faktor seperti cuaca dan waktu, menyesuaikan penawaran menu dengan puncak permintaan yang diprediksi.

Menerapkan Peramalan AI

Untuk memulai, restoran sebaiknya mengikuti pendekatan terstruktur. Misalnya, IBM merekomendasikan langkah-langkah seperti:

1. Menilai tujuan: Tentukan apa yang perlu diprediksi (misalnya jumlah pelanggan keseluruhan, item menu tertentu, jam sibuk).
2. Pilih alat atau mitra: Pilih perangkat lunak AI atau konsultan yang mengkhususkan diri dalam perencanaan permintaan di bidang perhotelan.
3. Kumpulkan data berkualitas: Pastikan catatan POS dan inventaris bersih dan akurat. Integrasikan sumber data baru (API cuaca, kalender acara lokal, dll.) sesuai kebutuhan.
4. Libatkan pemangku kepentingan: Latih staf tentang bagaimana peramalan memengaruhi keputusan pemesanan, penjadwalan, dan persiapan. Dapatkan dukungan dengan menunjukkan nilai AI.
5. Pantau dan perbaiki: Evaluasi terus akurasi peramalan dan perbarui model seiring waktu saat data baru masuk.

Tantangan dan Prospek Masa Depan

Mengadopsi peramalan AI juga menghadirkan tantangan. Restoran kecil mungkin kekurangan anggaran, infrastruktur data, atau keahlian teknis untuk langsung menggunakan alat canggih. Integrasi sistem yang berbeda (POS, inventaris dapur, katalog pemasok) bisa kompleks.

Masalah kualitas data (catatan penjualan yang tidak lengkap atau menu yang berubah) dapat menghambat akurasi. Namun, seiring platform AI berbasis cloud menjadi lebih terjangkau dan mudah digunakan, bahkan kafe independen pun dapat memanfaatkan alat ini.

Ke depan, wawasan berbasis AI kemungkinan akan memainkan peran lebih besar saat restoran mengintegrasikan sensor IoT dan analitik prediktif ke seluruh aspek operasional mereka.

>>> Apakah Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang: AI dalam manajemen restoran & operasi dapur ?

Peramalan volume pelanggan yang akurat mengubah operasional restoran. Dengan menggunakan AI untuk mengantisipasi permintaan, dapur dapat mengoptimalkan persiapan bahan dan inventaris agar sesuai kebutuhan nyata—menghemat biaya dan mengurangi limbah.

Seperti yang dikatakan seorang ahli, AI siap untuk “merevolusi manajemen restoran dengan meningkatkan efisiensi”. Dalam industri yang kompetitif, prediksi berbasis data menjadi resep sukses: memastikan bahan yang tepat tersedia untuk setiap pelanggan dan mengubah pandangan ke depan menjadi cita rasa.