Mengatasi Tantangan Bisnis Retail dengan Sistem Informasi berbasis Apriori
Kemajuan teknologi informasi telah membawa perubahan besar dalam berbagai sektor bisnis, tidak terkecuali dalam industri retail fashion. Dalam artikel “Optimasi Sistem Informasi Pembelian, Persediaan, dan Penjualan Barang dengan Penerapan Algoritma Apriori” yang ditulis oleh Diana Juniar dan Benny Daniawan dari Universitas Buddhi Dharma (2024), dijelaskan bagaimana penerapan sistem informasi yang terintegrasi dapat mengatasi berbagai permasalahan yang dihadapi oleh bisnis retail. Salah satu isu utama dalam retail fashion adalah pengelolaan persediaan, yang sering kali dilakukan secara manual oleh usaha kecil dan menengah (UMKM). Metode konvensional ini rentan terhadap kesalahan, seperti ketidakakuratan stok yang dapat mengakibatkan kehabisan barang atau penumpukan stok yang tidak diperlukan.
Dengan menggunakan algoritma Apriori, yang dikenal dalam dunia data mining sebagai teknik untuk menemukan pola keterkaitan antar item dalam dataset besar, artikel ini menjelaskan bagaimana teknologi dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi produk yang harus di-restok berdasarkan pola pembelian pelanggan. Berdasarkan penelitian tersebut, sistem ini juga diuji menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) dengan melibatkan 37 responden, menunjukkan bahwa persepsi kemudahan penggunaan (Perceived Ease of Use) dan manfaat sistem (Perceived Usefulness) memiliki dampak signifikan terhadap niat dan aktual penggunaan sistem oleh pemilik usaha.
Melihat tren di dunia fashion yang terus berkembang, inovasi ini menjadi sangat penting. Bahkan, menurut laporan McKinsey & Company (2023), nilai pasar global retail fashion diperkirakan akan mencapai USD 1,7 triliun pada tahun 2025, dengan pertumbuhan tahunan sebesar 4,5%. Angka ini menunjukkan betapa kompetitifnya industri ini dan pentingnya penerapan teknologi untuk meningkatkan efisiensi dan daya saing.
***
Artikel yang ditulis oleh Diana Juniar dkk memaparkan bagaimana integrasi sistem informasi dengan algoritma Apriori mampu memberikan dampak signifikan pada efisiensi operasional di bisnis retail fashion. Algoritma Apriori, yang berfokus pada menemukan pola dari data transaksi penjualan, membantu pemilik bisnis dalam menentukan produk mana yang harus di-restok berdasarkan kebiasaan pembelian pelanggan. Sistem ini memberikan manfaat yang jelas, terutama bagi usaha kecil dan menengah yang selama ini menghadapi tantangan dalam pengelolaan persediaan secara manual. Ketidakakuratan dalam mencatat persediaan sering kali menyebabkan kerugian, baik karena kehabisan stok maupun penumpukan produk yang tidak laku. Dengan sistem yang diusulkan, masalah tersebut dapat diatasi dengan lebih efisien.
Menurut data dari artikel, hasil pengujian terhadap 37 responden menunjukkan bahwa 74,1% dari mereka memiliki niat perilaku positif untuk menggunakan sistem ini, sementara 78,2% dari persepsi kemudahan penggunaannya berpengaruh pada manfaat yang dirasakan. Data ini mengindikasikan bahwa pemilik bisnis melihat teknologi ini sebagai alat yang memudahkan mereka dalam menjalankan operasional sehari-hari. Selain itu, dengan algoritma Apriori yang mampu mengidentifikasi produk yang paling banyak dibeli bersama, pemilik usaha dapat merencanakan pembelian stok secara lebih cerdas, yang pada gilirannya mengurangi risiko kerugian akibat penumpukan barang yang tidak laku.
Tren digitalisasi di sektor retail juga semakin kuat. Menurut laporan dari Statista (2023), sekitar 58,4% dari UMKM di Indonesia belum memanfaatkan teknologi secara optimal dalam pengelolaan bisnis mereka. Hal ini menunjukkan adanya peluang besar bagi implementasi sistem informasi berbasis algoritma Apriori untuk diterapkan lebih luas, terutama dalam industri retail fashion yang sangat kompetitif. Dengan pertumbuhan bisnis online yang terus meningkat, dan konsumen yang semakin bergantung pada belanja daring, penerapan teknologi seperti ini tidak hanya mengoptimalkan manajemen persediaan tetapi juga meningkatkan pengalaman pelanggan dengan menawarkan rekomendasi produk yang lebih relevan.
Keunggulan lain dari penerapan sistem ini adalah kemampuannya untuk mengurangi human error. Sistem manual rentan terhadap kesalahan input data yang berdampak pada keakuratan informasi persediaan. Dengan teknologi berbasis algoritma yang otomatis, data transaksi dan persediaan dapat diproses lebih cepat dan akurat. Hal ini sejalan dengan hasil studi dari Accenture (2022) yang menyebutkan bahwa penerapan teknologi otomatisasi di sektor retail dapat mengurangi kesalahan operasional hingga 30%, serta meningkatkan efisiensi bisnis hingga 25%. Di dunia yang semakin bergerak ke arah digital, adopsi teknologi ini tidak hanya menjadi pilihan tetapi kebutuhan.
***
Penelitian yang dilakukan oleh Diana Juniar dkk memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan solusi berbasis teknologi untuk meningkatkan efisiensi operasional di bisnis retail fashion. Dengan penerapan algoritma Apriori, pengelolaan persediaan dapat dilakukan lebih cerdas dan efektif, membantu pemilik usaha dalam mengurangi risiko kehabisan stok maupun penumpukan barang. Selain itu, pengujian TAM membuktikan bahwa sistem ini diterima dengan baik oleh pengguna, dengan mayoritas responden merasa bahwa sistem ini mudah digunakan dan bermanfaat. Dalam era digital yang semakin kompetitif, sistem semacam ini memberikan keunggulan kompetitif bagi UMKM untuk bersaing di pasar yang lebih luas.
Implikasi dari penelitian ini sangat jelas: bisnis retail, terutama usaha kecil dan menengah, perlu segera mengadopsi teknologi untuk tetap relevan dan kompetitif di era digital. Dengan meningkatnya jumlah konsumen yang beralih ke belanja daring dan perkembangan tren fashion yang dinamis, penggunaan teknologi seperti algoritma Apriori akan menjadi alat yang sangat berharga. Selain membantu pemilik bisnis dalam mengelola persediaan dengan lebih baik, sistem ini juga memungkinkan peningkatan pengalaman pelanggan melalui rekomendasi produk yang lebih tepat sasaran. Oleh karena itu, integrasi teknologi dalam operasional bisnis bukan hanya soal efisiensi, melainkan juga tentang kelangsungan dan pertumbuhan di masa depan.
Referensi
