Manajemen stok bahan baku dalam usaha kuliner menghadapi tantangan besar
akibat fluktuasi permintaan harian yang tidak menentu. Akibatnya, Warung Makan
Dower kesulitan untuk mengelola stok ayam potong mengakibatkan seringnya
terjadi kelebihan atau kekurangan stok ayam potong. Warung Makan Dower, yang
mengandalkan ayam potong sebagai bahan utama dalam menu utamanya,
membutuhkan sistem prediksi yang mampu merespons dinamika tersebut secara
presisi. Penelitian ini mengembangkan model prediksi permintaan ayam potong
berbasis Fuzzy Time Series Markov Chain (FTS-MC), menggunakan 1101 baris
data penjualan harian aktual dari Mei 2022 hingga Mei 2025, termasuk hari-hari
tanpa penjualan untuk menjaga kesinambungan waktu. Model dibangun melalui
tahapan pengumpulan dan pembersihan data, proses fuzzifikasi menjadi 15
interval, pembentukan matriks probabilitas transisi, serta estimasi permintaan untuk
tujuh hari ke depan. Hasil prediksi diintegrasikan ke dalam sistem web, yang dapat
diakses langsung oleh pengelola warung untuk mendukung pengambilan keputusan
stok secara real time. Evaluasi akurasi dilakukan dengan metode Mean Absolute
Percentage Error (MAPE), menghasilkan nilai MAPE rata-rata sebesar 4,75%,
menunjukkan performa prediksi yang sangat baik. Perbandingan dengan
konfigurasi lainnya memperlihatkan nilai MAPE jauh lebih tinggi, yaitu 66,06% (3
interval), 45,58% (6 interval), 17,09% (9 interval), dan 25,69% (12 interval).
Dengan hasil ini, metode FTS-MC terbukti efektif dalam mengoptimalkan
peramalan penjualan harian berbasis data historis.
Kata Kunci: Fuzzy Time Series, Markov Chain, MAPE, Manajemen Stok,
Prediksi Penjualan, Sistem Web.