Optimalisasi Manajemen Persediaan UMKM melalui Algoritma Machine Learning
Dalam era ekonomi digital, penggunaan teknologi seperti machine learning telah menjadi tulang punggung dalam pengambilan keputusan bisnis, terutama dalam hal forecasting atau peramalan. Di Indonesia, sektor UMKM (Usaha Mikro Kecil dan Menengah) memegang peranan penting dalam ekonomi nasional, menyumbang 60,5% dari Produk Domestik Bruto (PDB) dan menyerap hampir 97% tenaga kerja. Namun, tantangan terbesar yang dihadapi oleh UMKM adalah dalam hal efisiensi manajemen persediaan. Banyak UMKM yang belum sepenuhnya mengadopsi teknologi modern untuk mengelola stok barang, yang seringkali menyebabkan kerugian akibat overstock atau kekurangan stok.
Artikel ilmiah oleh Avinash, Andreas Widjaja, dan Oscar Karnalim dari Universitas Kristen Maranatha, Bandung, yang dipublikasikan pada Agustus 2024 di Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, membahas tentang "Analisis Perbandingan Algoritma Machine Learning untuk Forecasting Persediaan Produk Barang Pokok". Penelitian ini sangat relevan karena menyajikan perbandingan antara berbagai algoritma machine learning seperti ARIMA, SARIMA, Prophet, FFT, dan SVR untuk meningkatkan akurasi peramalan stok barang di UMKM dan ritel modern. Berdasarkan data transaksi penjualan harian dari Desember 2020 hingga Desember 2021, penelitian ini menunjukkan bahwa SARIMA memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan algoritma lainnya, dengan MAPE serendah 0.74% untuk data yang telah distabilkan.
Dalam konteks pasar yang terus berubah dengan dinamika permintaan yang tinggi, kemampuan untuk memprediksi kebutuhan stok dengan tepat sangat penting. Hasil penelitian ini menawarkan panduan praktis bagi UMKM di Indonesia untuk mengadopsi algoritma SARIMA sebagai bagian dari strategi manajemen persediaan mereka, sehingga mereka dapat menghindari kerugian akibat permasalahan stok yang tidak tepat.
***
Penelitian yang dilakukan oleh Avinash, Andreas Widjaja, dan Oscar Karnalim menggarisbawahi pentingnya pemilihan algoritma yang tepat dalam forecasting persediaan produk. Mereka membandingkan enam algoritma machine learning, yaitu ARIMA, SARIMA, Prophet, FFT, dan SVR, yang masing-masing memiliki kekuatan dalam kondisi data tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) merupakan algoritma yang paling unggul, terutama dalam menangani data yang memiliki pola musiman. Algoritma ini memberikan prediksi terbaik dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) serendah 0.74% untuk UMKM dan 0.70% untuk ritel modern ketika data dimodifikasi menggunakan interval satu standar deviasi.
SARIMA lebih unggul dibandingkan ARIMA karena mampu mempertimbangkan faktor musiman dalam data, sesuatu yang sering dihadapi oleh UMKM di Indonesia. Misalnya, permintaan barang pokok di pasar tradisional cenderung mengalami peningkatan selama periode tertentu seperti bulan Ramadhan dan akhir tahun. Kemampuan SARIMA untuk menangkap pola ini menjadikannya alat yang sangat efektif untuk mengelola stok secara tepat waktu. Dalam skenario ini, ARIMA hanya memberikan hasil yang memadai untuk data yang stasioner, tetapi kurang efektif dalam menghadapi data musiman. Prophet, yang dikembangkan oleh Facebook, juga menawarkan fleksibilitas dalam menangani data yang kompleks, namun hasilnya kurang akurat dibandingkan SARIMA dengan MAPE berkisar antara 8% hingga 64% tergantung pada konfigurasi model dan jenis data.
Selain itu, penggunaan metode pra-pemrosesan data seperti penghapusan outlier menggunakan interval satu standar deviasi terbukti sangat efektif dalam meningkatkan akurasi prediksi. Data yang telah distabilkan menunjukkan peningkatan performa yang signifikan, dengan MAPE yang jauh lebih rendah dibandingkan dengan data asli yang belum dimodifikasi. Ini menunjukkan bahwa langkah awal untuk membersihkan data sangat penting dalam proses forecasting.
Namun, penerapan teknologi machine learning di kalangan UMKM masih menghadapi berbagai tantangan, terutama terkait dengan keterbatasan sumber daya dan akses terhadap teknologi canggih. Meskipun penelitian ini menawarkan solusi yang dapat diimplementasikan, penerapan di lapangan masih memerlukan dukungan dari pemerintah dan lembaga terkait dalam hal pelatihan dan aksesibilitas teknologi. Tanpa dukungan ini, potensi besar dari teknologi machine learning dalam meningkatkan efisiensi operasional UMKM di Indonesia mungkin tidak dapat dimanfaatkan sepenuhnya.
Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi para pelaku bisnis, akademisi, dan pembuat kebijakan di Indonesia. Dengan adopsi teknologi machine learning yang tepat, UMKM dapat meningkatkan efisiensi dalam manajemen persediaan, yang pada akhirnya akan memperkuat daya saing mereka di pasar yang semakin kompetitif.
***
