# data[].attributes.body
1. Pada saat ada event/promo sehingga harus melakukan adjusment dan proyeksi ini berpengaruh terhadap effisiensi.

2. average, karena kalau tidak ada event/promo tertentu diambil average 8 minggu lalu

# data[].attributes.body
1. Saat ada Promo dan mengharuskan adjust Proyeksi sales dan promo tersebut tidak sesuai dengan harapan akan sangat berpengaruh akan berdampak pada hasil akhir effesiensi

2. trend, melihat trend sales store, cuaca dan libur sekolah karena jika melihat trend akan lebih mendekati akurat dalam pembuatan schedulenya dan hasilnya tidak akan beda jauh

# data[].attributes.body
1. History GC pd saat promo yg gap GCnya lmyn jauh dgn GC promo-promo sebelumnya, yg nantinya akan berpengaruh terhadap penentuan jumlah crew & jg effisiensi schedule.

2. Forecast yang dibuat berdasarkan trend GC, krn pd bulan2 tertentu pada saat liburan mahasiswa, GC akan turun drastis sehingga hrs dibuat forecast berdasarkan history pd saat liburan mahasiswa yg sebelumnya. Sering jg ada event2 dadakan di area sekitar restoran, sehingga hrs disesuaikan dgn trend GC saat ada event sebelumnya

# data[].attributes.body
1. Penentuan Forecast pada saat event tertentu yang dapat mempengaruhi effesiensi crew dan jumlah crew yang akan dipasang. dan adjustment agar variable hour +- 2.

2. Forecast yang dibuat berdasarkan trend yang sedang terjadi. Contohnya di minggu ini atau 2 hari kebelakang terjadi penurunan atau kenaikan GC maka forecast akan di adjust sesuai trend GC yang sedang berlangsung. Namun kita observasi dahulu di 2 hari tersbut apakah ada event yang terjadi di sekitar kita atau tidak. Sehingga kita dapat menentukan keputusan pemasangan forecast

# data[].attributes.body
1. Pada saat ada promo/event tertentu yang mengharuskan mengadjust forecast dgn sesuai, karena jika tidak sesuai atau pas akan mempengaruhi effisiensi schedule dan jumlah crew yang masuk (bisa terlalu sedikit / terlalu banyak).

2. Forecast yang dibuat berdasarkan trend. contohnya, pada bulan-bulan liburan sekolah trend gc direstaurant akan naik tidak bisa disamakan dengan bulan sebelum sekolah libur (8 minggu kebelakang) maka forecast yang dibuat harus berdasarkan history pada saat sekolah sedang libur bisa 6 bulan lalu atau satu tahun lalu) namun jika ada history gc yang jomplang harus dilihat juga apakah ada event tambahan di sekitar mall atau tidak.

# data[].attributes.body
1. Penentuan forecast pada saat event yang mengharuskan adjustment GC, yang diambil dari event atau promo sebelumnya dan ini berdampak kepada efisiensi crew dan jumlah crew yang masuk.

2. Forecast yang di buat berdasarkan Average, karena posisi store yang kurang strategis yang dimana tipe customer yang datang adalah customer keluarga dan akses ke store juga adalah jalan besar. Terkecuali di hari-hari besar dan peak season.

# data[].attributes.body
1.      Menentukan proyeksi GC pada saat promo yang belum ada history sebelumnya ataupun history yang ada sebelumnya berbeda (contoh: berbeda hari) yang berpengaruh pada demand crew dan hasil effisiensi schedule.

2.      Forecast yang dibuat berdasarkan average, menyesuaikan dengan flow aktual GC pada minggu sebelumnya. Tetap dilakukan adjustment saat ada promo atau event, menyesuaikan dengan trend sebelumnya.

# data[].attributes.body
1. Salah satu halangan utama dalam membuat forecast adalah ketidakstabilan data historis akibat faktor eksternal seperti perubahan tren konsumen, promo mendadak, cuaca, atau event lokal yang berdampak signifikan pada traffic restoran. Selain itu, akurasi input data dari tiap departemen juga menjadi tantangan — misalnya data penjualan yang belum terstandardisasi atau data stok yang belum real-time.

Sebagai manager, saya juga melihat bahwa komunikasi internal menjadi faktor penting; forecast yang akurat butuh kolaborasi antara tim operasional, marketing, dan purchasing agar semua keputusan berbasis data yang sama.

2. Forecast yang saya buat mengombinasikan pendekatan Average dan Trend, tergantung konteks periode analisis.

Untuk periode stabil (tanpa promo/event), saya menggunakan Average Sales dari 4–6 minggu terakhir agar hasilnya lebih konsisten dan mudah diimplementasikan untuk kebutuhan staffing dan purchasing.

Namun untuk periode dinamis, seperti bulan Ramadan atau akhir pekan panjang, saya gunakan Trend Analysis, di mana saya melihat pola pertumbuhan (growth rate) dari periode serupa tahun sebelumnya dan menyesuaikan dengan kondisi terkini.

Contoh:

Misalnya, pada bulan Desember tahun lalu rata-rata penjualan naik 25% dibanding bulan biasa. Maka tahun ini saya forecast peningkatan sekitar 20–25% di periode yang sama, dengan mempertimbangkan kondisi ekonomi dan tren pelanggan saat ini. Dari situ saya sesuaikan kebutuhan tenaga kerja dan stok bahan baku agar efisien tapi tetap siap menghadapi lonjakan permintaan.

# data[].attributes.body
1. penentuan forecast yang menjadi halangan saya adalh pada saat penentuan forecast dengan history sebelumnya dimana terdapat perbedaan dalam trent konsumen yang tidak stabil . bisa dibilang pengaruh cuaca dan kebiasaan konsumen yang menurun atau dari paktor lain. dengan adjust forecast contoh pada saat ada promo sangat mempengaruhi gap pada gc yang menyebabkan hasil akhir efisiensi tidak tercapai.

2. forecast yang saya buat sangat bergantung pada trent gc yang mengacu pada 4 minggu kebelakang. yang di prediksi dengan mengikuti acuan tersebut hasil akhir efisiensi tercapai dan gap gc tidak terlalu jauh. dengan melihat kondi tren customer pada saat ini.

# data[].attributes.body
1. Penentuan forecast saat ada event atau promo, forecast diambil dari event atau promo yang serupa atau benchmark dari promo yang lain. Terkadang forecast dan actual tidak sejalan yang mengakibatkan efisiensi juga GCPCH terdampak. Pada store Sumedang pun terkadang mengalami kenaikan GC yang mendadak tidak sesuai trend dikarenakan tempat sebelah adalah Rest Area Bis untuk study tour yang tidak menentu untuk kedatangannya.

2. Untuk McD Sumedang berdasarkan trend 2-8 minggu kebelakang.

# data[].attributes.body
1.Pada saat ada event / promo sehingga harus adjusment proyeksi yang dimana ini berpengaruh terhadap effisiensi schedule

2. Forecast dibuat berdasarkan trend yang sedang terjadi. Contohnya ketika liburan sekolah di hari senin- kamis yang biasa GC nya di 300, pada saat liburan sekolah GC akan di adjusment menjadi 400 karena mengikuti pencapaian GC aktual.

# data[].attributes.body
1.Harus meng update forecast saat ada promo atau long weekend sehingga mengharuskan adjustmen%yang berpengaruh terhadap efisiensi dan jumlah crew yang di schedulekan pada hari tersebut

2.Forecast yang di buat untuk McD pasir koja,berdasarkan Trend GC 1-8 minggu ke belakang .terkecuali jika ada promo atau liburan ,maka .melakukan adjusment dengan melihat history GC sebelumya supaya GCPCH tercapai.

# data[].attributes.body
1. GC yang fluktuatif setiap minggunya, adanya event didekat restoran, dan cuaca. Untuk McD Simpang Dago dikarekan berdekatan dengan Universitas dan Gedung/ tempat event menjadikan setiap minggunya mendapatkan GC yang berbeda-beda. Sehingga mengharuskan scheduler memilih forecast 8 minggu kebelakang dengan kondisi setiap minggunya.

2. Forecast yang dibuat jika tidak ada event sebelumnya berdasarkan average, namun jika ada event sebelumnya dan minggu selanjutnya ada event tertentu berdasarkan trend.

Contohnya, pada bulan Oktober 2025, ada 3 universitas mengadakan wisuda dengan rata-rata 3 hari dalam 1 minggu, maka forecast yang dibuat berdasarkan trend kenaikan pada event wisuda sebelumnya.

# data[].attributes.body
1. Yang menjadi halangan saya saat membuat forecast adalah terkadang forecast yang saya buat tidak tepat sasaran atau meleset dari proyeksi. Terkadang Sales dan GC yang di dapatpun aktualnya lebih besar dari forecast atau bisa menjadi kebalikannya. Bisa terjadi karena promo dadakan atau LO dadakan.

2. Forecast yang dibuat oleh saya menggunakan Trend. Karena trend gc di restaurant tidak selalu sama dengan bulan bulan sebelumnya, maka dari itu forecast yang dibuat berdasarkan history agar hasil dari pembuatan sch dan efisiensi sch tidak jauh dari forecast

# data[].attributes.body
1. salah satu halangan dalam membuat forcast yaitu di Kiara Sendiri sering diadakannya event/konser yg artisnya berbeda". Kadang memang rame dan juga tidak rame pengunjungnya. Sehingga patokan untuk forcastnya kadang jadi sulit ditentukan.

2. Untuk membuat forcast biasanya saya ambil dari 1 minggu sebelumnya dan tanggal event dihari yg sama itu. Nanti averagenya dijadikan forcast yang ditentukan

# data[].attributes.body
1. Saat ada event,  weding sabtu minggu dan promo dan harus di adjust projection dan jika tidak tercapai sesuai projection itu lah halangan

2. Dibuat berdasarkan trend GC nya . Contoh ada weding di hari weekday biasanya GC weekday 100 maka akan di adjust sama dengan GC weekend menjadi 20

0

# data[].attributes.body
1. Pada saat ada event promo tertentu yang mengharuskan kita betul-betul memperhatikan forecast adjustment yang kita buat supaya dampaknya pada saat eksekusi dilapangan lancar (kebutuhan crew tercukupi, GCPCH dan effisiensi tercapai).

2. Update forecast sesuai dengan trend GC dan sales maupun event promo, seperti contoh yg saya ambil forecast tgl 15 Oktober bertepatan dengan promo gopay, reference forecast yang diambil berdasarkan promo gopay sebelumnya yaitu tgl 22 Agustus 2025 supaya apple to apple yang nantinya bisa berpengaruh terhadap effisiensi dan kebutuhan jumlah crew yang masuk pada tanggal tersebut.

# data[].attributes.body
1. Pada saat ada event/promo/long weekend yang mengharuskan adjusment yang benar dan jumlah crew yang di schedule kan pada hari itu

2. Forecast dibuat berdasarkan trend yang sedang terjadi contoh nya pada saat ada liburan sekolah, termasuk cuaca sehingga hasilnya tidak akan jauh berbeda

# data[].attributes.body
1. Forecast kadang tidak sesuai saat narik data, dan ada di jam eth yang tidak masuk untuk station nya sehingga sering muncul plus di proyeksi GC nya, untuk promo biasanya di ambil data di tgl yang hampir sama promo nya

2. Untuk proyeksi masih belum bisa +- 2 di proyeksi GC

# data[].attributes.body
1. yang menjadi halangan saat membuat forecast yaitu kadang ada hari yang dihistorinya menjadi outlier sehingga tidak akurat mengakibatkan gcpch tidak tercapai

2. forecast di store ngambil dari trend 8 minggu kebelakang dari sales, gc dan promo sehingga pembuatan schedule jadi lebih akurat. contoh minggu di awal bulan trend gc dan sales naik, tapi di cek dulu dengan bulan sebelumnya apakah mengalami kenaikan atau sama. jika mengalami kenaikan bisa di adjust berapa persen

# data[].attributes.body
1. Halangan ketika membuat forecast pada saat promo atau pada saat event yang mendadak sehingga sulit menentukan forecast karena sangat berpengaruh terhadap efisiensi schedule

2. saya biasa membuat forecast berdasarkan trend yg terjadi 5-8 week kebelakang, tatapi apabila ada gc yang memiliki different sangat jauh maka week tersebut dihapuskan. dan saya biasa menggunakan 4 week/5week kebelakang karena trend yang terjadi masih sangat baru sehingga kemungkinan effisiensinya akan lebih dr 80%.

# data[].attributes.headline
1.yang menjadi halangan terkadang history sebelumnya terdapat perbedaan.contoh ada event atau cuaca yang tidak mendukung atau ada promo di minggu sebelumnya sehingga berpengaruh terhadap jumlah crew yang akan di shedule kan.

# data[].attributes.subject
1.yang menjadi halangan terkadang history sebelumnya terdapat perbedaan.contoh ada event atau cuaca yang tidak mendukung atau ada promo di minggu sebelumnya sehingga berpengaruh terhadap jumlah crew yang akan di shedule kan.

# data[].attributes.body
2.kalau misalkan ada event atau ada promo kita menyesuaikan forecast nya,kalau pun tidak ada kita menggunakan average 4 inggu sebelumnya

# data[].attributes.body
1. Yang menjadi halangan saat membuat forecast yaitu ketika ada event tertentu yang mengharuskan adjusment GC. Hal tersebut dapat mempengaruhi efisiensi schedule

2. Forecast yang dibuat berdasarkan Trend, tergantung dengan trend yang akan berlangsung, seperti long weekend, libur sekolah, atau event di Miko Mall. Dengan menggunakan trend, proyeksi sales dan GC tentu lebih akurat.