Kota Surabaya sebagai salah satu kota besar di Indonesia memiliki potensi besar
dalam pemasaran atau bisnis bunga potong yang dibutuhkan oleh hotel, restoran,
pesta atau event, acara pernikahan, acara kematian, dan hadiah. Salah satu toko
bunga di Surabaya ialah Onni Florist dimana terdapat kelebihan dalam memenuhi
kebutuhan bunga potong di perusahaan-perusahaan atau pesta dalam jumlah cukup
besar. Diperlukan sistem manajemen atau perencanaan stok yang baik agar tidak
terjadi kelebihan stok yang mengakibatkan bunga potong akan terbuang dan
kekurangan stok yang mengakibatkan tidak untung. Berdasarkan hal tersebut,
penelitian ini bertujuan membuat sistem prediksi stok penjualan bunga potong yang
memanfaatkan machine learning metode multivariate time series dengan analisis
Vector Autoregressive (VAR). Data yang dipakai merupakan data penjualan bunga
dengan rentang waktu Januari 2019 – April 2023 (44 bulan) dengan jumlah 440 data
yang terdiri dari 10 jenis bunga dan jumlah bunga terjual tiap bulan. Dipilihlah
analisis VAR karena memiliki karakteristik yang sesuai dalam mengelola data yang
sedikit dengan jumlah puluhan data. Hasil analisis penelitian ini menunjukkan
bahwa prediksi stok penjualan memiliki nilai rata-rata Normalized RMSE sebesar
0,37. Seluruh data ditampilkan pada sebuah dashboard yang menampilkan data
history stok penjualan, tren penjualan, dan prediksi stok penjualan. Dashboard
dibuat guna memudahkan pihak marketing toko Onni Florist dalam pembacaan
data, sehingga menghindari kerugian yang mungkin timbul akibat manajemen stok
yang tidak efisien dan dapat mengambil keputusan dengan tepat berdasarkan
hubungan data penjualan dengan data prediksi tersebut.
Kata Kunci: bunga potong, machine learning, time series.