{"id":903,"date":"2026-09-14T09:00:09","date_gmt":"2026-09-14T02:00:09","guid":{"rendered":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/?p=903"},"modified":"2026-10-07T11:38:32","modified_gmt":"2026-10-07T04:38:32","slug":"peran-artificial-intelligence-dan-machine-learning-dalam-peramalan-permintaan-di-manajemen-rantai-pasok","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/2026\/09\/14\/peran-artificial-intelligence-dan-machine-learning-dalam-peramalan-permintaan-di-manajemen-rantai-pasok\/","title":{"rendered":"Peran Artificial Intelligence dan Machine Learning dalam Peramalan Permintaan di Manajemen Rantai Pasok"},"content":{"rendered":"<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\" wp-image-904 aligncenter\" src=\"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2026\/10\/Screenshot-2026-10-07-113459-300x196.png\" alt=\"\" width=\"412\" height=\"269\" srcset=\"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2026\/10\/Screenshot-2026-10-07-113459-300x196.png 300w, https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2026\/10\/Screenshot-2026-10-07-113459-480x314.png 480w, https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-content\/uploads\/sites\/7\/2026\/10\/Screenshot-2026-10-07-113459.png 637w\" sizes=\"auto, (max-width: 412px) 100vw, 412px\" \/><\/p>\n<p>Dalam dunia rantai pasok (<em>supply chain<\/em>) yang bergerak serba cepat saat ini, menebak apa yang diinginkan konsumen dan kapan mereka menginginkannya bukanlah hal yang mudah. Metode peramalan tradisional sering kali kewalahan menghadapi perubahan mendadak di pasar, terutama karena metode lama kesulitan membaca pola data yang rumit dan tidak terduga.<\/p>\n<p>Di sinilah Kecerdasan Buatan (AI) dan <em>Machine Learning<\/em> (ML) hadir sebagai solusi modern. AI mampu mengubah cara kita meramal permintaan barang\u2014dari yang awalnya statis menjadi sistem yang sangat adaptif dan sepenuhnya digerakkan oleh data.<\/p>\n<p>Alih-alih sekadar melihat angka penjualan bulan lalu, sistem AI memproses berbagai macam data sekaligus agar prediksinya lebih realistis. Beberapa data kompleks yang digabungkan oleh AI meliputi:<\/p>\n<ul>\n<li>Riwayat data transaksi penjualan secara mendetail.<\/li>\n<li>Faktor penentu eksternal, seperti naik turunnya harga minyak dunia.<\/li>\n<li>Pengaruh waktu, seperti kalender hari libur atau tren musiman.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Untuk bisa memprediksi angka permintaan dengan akurat, AI menggunakan metode <em>supervised learning<\/em> (pembelajaran terawasi). Dalam riset ini, ada dua model utama yang diandalkan:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Random Forest (RF):<\/strong> Ini adalah algoritma yang sangat tangguh karena bekerja dengan cara membangun banyak &#8220;pohon keputusan&#8221; sekaligus. Model ini sangat pintar menghindari <em>overfitting<\/em> (kondisi di mana sistem terlalu kaku pada data masa lalu) sehingga sangat cocok untuk memproses data berskala besar. Hasilnya, RF terbukti sangat akurat dan mampu memprediksi sekitar 93,84% variasi data penjualan yang ada.<\/li>\n<li><strong>Keras Neural Networks (KNN):<\/strong> Ini adalah jaringan saraf tiruan yang hebat dalam mengenali pola rumit yang berlapis-lapis. Meskipun hasil prediksinya juga kuat, model ini memiliki tantangan tersendiri karena biasanya membutuhkan daya komputasi yang lebih besar dan berisiko &#8220;tersendat&#8221; (<em>trapped in local minima<\/em>) saat proses pelatihannya.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Mengejar angka tebakan yang presisi saja ternyata belum cukup. Jika kita hanya fokus pada tebakan angka, kita bisa melewatkan gambaran besar tentang struktur pasar yang tersembunyi. Oleh karena itu, sistem AI yang utuh juga menggunakan teknik <em>unsupervised learning<\/em>, khususnya algoritma <em>K-means clustering<\/em>. Algoritma ini bertugas seperti detektif yang mencari pengelompokan alami (klaster) di dalam data yang sering kali tidak terlihat langsung oleh manusia. Sistem ini akan membagi dan mengelompokkan data berdasarkan:<\/p>\n<ul>\n<li>Karakteristik tipe toko atau lokasi geografisnya.<\/li>\n<li>Pola atau tren penjualan suatu barang.<\/li>\n<li>Profil demografis dan perilaku belanja konsumen di wilayah tersebut.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Kekuatan Hibrida: Menggabungkan Prediksi dan Pola<\/strong><\/p>\n<p>Penemuan paling berharga dari pendekatan AI ini adalah bahwa sistem akan bekerja jauh lebih maksimal ketika kita menggabungkan kedua metode tersebut menjadi sebuah kerangka kerja <strong>hibrida<\/strong>. Jika <em>Random Forest<\/em> bertugas memberikan angka proyeksi permintaan yang sangat akurat, maka teknik <em>Clustering<\/em> memberikan wawasan mendalam tentang bagaimana karakter dan segmentasi pasar yang sebenarnya.<\/p>\n<p>Bagi para manajer atau pengambil keputusan, perpaduan wawasan AI ini ibarat memiliki &#8220;asisten analitik&#8221; yang membantu mereka menyusun strategi operasional dengan jauh lebih cerdas. Beberapa langkah strategis yang bisa langsung diterapkan antara lain:<\/p>\n<ul>\n<li>Mengoptimalkan tingkat stok barang di gudang secara presisi agar tidak terjadi penumpukan atau kekurangan barang.<\/li>\n<li>Menyesuaikan alokasi sumber daya operasional dan staf di masing-masing toko sesuai dengan tren permintaannya.<\/li>\n<li>Merancang dan meluncurkan kampanye promosi khusus yang benar-benar ditargetkan sesuai dengan selera unik masing-masing kelompok (klaster) konsumen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>References:<\/p>\n<p>Asfoura, E., Kassem, G., &amp; Aljabari, M. (2026). Investigating the role of using AI and machine learning for demand forecasting in supply chain management. <em>Journal of Artificial Intelligence and Technology<\/em>, <em>6<\/em>, 532-543. <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.37965\/jait.2026.1171\">https:\/\/doi.org\/10.37965\/jait.2026.1171<\/a><\/p>\n<p>https:\/\/www.magnific.com\/free-photo\/african-man-black-suit_12042203.htm#fromView=search&#038;page=1&#038;position=4&#038;uuid=65c2aef4-ef36-47da-a83b-7ba30fcc509f&#038;track=ais_hybrid&#038;query=demand+forecasting<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dalam dunia rantai pasok (supply chain) yang bergerak serba cepat saat ini, menebak apa yang diinginkan konsumen dan kapan mereka menginginkannya bukanlah hal yang mudah. Metode peramalan tradisional sering kali kewalahan menghadapi perubahan mendadak di pasar, terutama karena metode lama kesulitan membaca pola data yang rumit dan tidak terduga. Di sinilah Kecerdasan Buatan (AI) dan [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":705,"featured_media":904,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[],"class_list":["post-903","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-article"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/903","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-json\/wp\/v2\/users\/705"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=903"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/903\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":905,"href":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/903\/revisions\/905"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-json\/wp\/v2\/media\/904"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=903"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=903"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/online.binus.ac.id\/industrial-engineering\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=903"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}