Apriliana Sari, Muhammad Arifin, Eko Darmanto

PREDIKSI KEBUTUHAN STOK BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI PENJUALAN

Introduction

Prediksi kebutuhan stok barang menggunakan algoritma random forest untuk meningkatkan efisiensi penjualan. Optimalkan stok toko ritel! Prediksi kebutuhan barang akurat dengan algoritma Random Forest untuk efisiensi penjualan. Kurangi risiko stok berlebih/kurang, tingkatkan kepuasan & pertumbuhan bisnis.

Abstract

Pengelolaan stok yang tidak optimal pada toko ritel dapat menyebabkan kerugian, baik akibat kekosongan barang saat permintaan tinggi maupun penumpukan barang yang tidak laku. Toko Sumini, sebagai toko grosir dan eceran di Desa Bacin, Kudus, masih mengelola persediaan secara manual, sehingga rentan terhadap kesalahan pencatatan dan pengambilan keputusan yang tidak berbasis data historis. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kebutuhan stok barang menggunakan algoritma Random Forest berdasarkan data penjualan sebelumnya guna meningkatkan efisiensi pengelolaan stok dan mendukung peningkatan penjualan. Proses penelitian dilakukan pada platform Google Colaboratory melalui tahapan pengumpulan data, preprocessing, pelatihan model, dan evaluasi performa menggunakan metrik Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki performa sangat baik, dengan nilai RMSE sebesar 8.36 pada data latih dan 10.53 pada data uji, MAPE masing-masing sebesar 2.68% dan 7.50%, serta R² mencapai 99.00% (latih) dan 98.15% (uji). Model ini terbukti mampu memberikan prediksi yang akurat dalam mengelompokkan kebutuhan stok barang, sehingga dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan pemesanan ulang yang lebih tepat waktu dan sesuai permintaan aktual serta diharapkan dapat membantu Toko Sumini mengurangi risiko kekurangan atau kelebihan stok, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan menunjang pertumbuhan penjualan yang lebih konsisten.

Review

Penelitian ini membahas isu krusial dalam manajemen ritel, yaitu optimasi pengelolaan stok barang, yang sering kali menjadi sumber kerugian akibat kekosongan barang atau penumpukan inventaris. Penulis dengan tepat mengidentifikasi masalah pada Toko Sumini, sebuah toko grosir dan eceran yang masih mengandalkan sistem manual, sehingga rentan terhadap kesalahan dan keputusan yang tidak berbasis data historis. Dengan demikian, tujuan penelitian untuk memprediksi kebutuhan stok menggunakan pendekatan berbasis data, khususnya algoritma Random Forest, sangat relevan dan memiliki potensi dampak signifikan dalam meningkatkan efisiensi operasional dan penjualan. Metodologi yang diuraikan cukup jelas, melibatkan tahapan standar dalam pengembangan model pembelajaran mesin: pengumpulan data, preprocessing, pelatihan model, dan evaluasi. Penggunaan platform Google Colaboratory menunjukkan pilihan yang praktis untuk implementasi. Pemilihan algoritma Random Forest, yang dikenal akan robust-nya, untuk memprediksi kebutuhan stok berdasarkan data penjualan sebelumnya adalah pilihan yang solid. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metrik yang komprehensif (RMSE, MAPE, dan R²), dan hasilnya menunjukkan kinerja yang sangat baik. Nilai RMSE yang rendah (8.36 latih, 10.53 uji), MAPE yang sangat kecil (2.68% latih, 7.50% uji), serta R² yang mendekati sempurna (99.00% latih, 98.15% uji) secara meyakinkan menunjukkan akurasi dan reliabilitas model yang dikembangkan. Berdasarkan hasil yang sangat positif, model prediksi ini memiliki implikasi praktis yang kuat bagi Toko Sumini. Kemampuan model untuk memberikan prediksi akurat dalam mengelompokkan kebutuhan stok akan menjadi dasar pengambilan keputusan pemesanan ulang yang lebih tepat waktu dan sesuai dengan permintaan aktual. Hal ini diharapkan mampu mengatasi masalah kekurangan atau kelebihan stok, yang pada gilirannya akan meningkatkan kepuasan pelanggan dan menunjang pertumbuhan penjualan yang lebih konsisten dan berkelanjutan. Penelitian ini menyajikan solusi yang efektif dan berbasis bukti untuk masalah manajemen stok yang sering dihadapi oleh pelaku usaha ritel.

Full Text

Comments

You need to be logged in to post a comment.