{"id":5781,"date":"2023-09-12T22:35:56","date_gmt":"2023-09-12T15:35:56","guid":{"rendered":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/?p=5781"},"modified":"2023-09-12T22:35:56","modified_gmt":"2023-09-12T15:35:56","slug":"penerapan-machine-learning-dalam-demand-forecasting-perusahaan-ritel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/2023\/09\/12\/penerapan-machine-learning-dalam-demand-forecasting-perusahaan-ritel\/","title":{"rendered":"Penerapan Machine Learning dalam Demand Forecasting Perusahaan Ritel"},"content":{"rendered":"

\"\"(Sumber: rishabhsoft.com)<\/span><\/a><\/p>\n

Machine learning<\/span><\/i> merupakan sebuah cabang <\/span>artificial intelligence<\/span><\/i> (AI) yang memiliki fokus pada pengembangan algoritma dan model untuk meniru cara belajar manusia serta mempelajari pembuatan keputusan atau prediksi tanpa pemrograman secara eksplisit, kemudian meningkatkan akurasinya secara bertahap. <\/span>Machine learning<\/span><\/i> dalam industri manufaktur dapat diterapkan pada berbagai proses, salah satunya adalah <\/span>demand forecasting. <\/span><\/i>Dengan menggunakan <\/span>machine learning<\/span><\/i>, berbagai perusahaan termasuk perusahaan ritel dapat terbantu dalam memperbaiki akurasi <\/span>demand forecasting.<\/span><\/i><\/p>\n

Algoritma <\/span>machine learning<\/span><\/i> seperti <\/span>random forest<\/span><\/i>, regresi linear, atau <\/span>recurrent neural network <\/span><\/i>(RNN) dapat dipergunakan dalam menganalisis serta mengidentifikasi pola dan tren data penjualan historis perusahaan ritel untuk memprediksi permintaan masa depan atau <\/span>demand forecasting<\/span><\/i>. <\/span>Machine learning<\/span><\/i> juga dapat digunakan untuk menganalisis sentimen dan ulasan pelanggan yang diunggah dalam berbagai platform, sehingga memberikan wawasan terkait preferensi pelanggan, kepuasan pelanggan, dan tren produk untuk memprediksi permintaan produk. Kemudian, tingkat persediaan produk yang optimal dalam perusahaan ritel juga dapat diprediksikan menggunakan bantuan <\/span>machine learning<\/span><\/i>, dengan menganalisis data penjualan historis, data pemesanan, pengiriman, dan informasi lainnya, sehingga dapat diperkirakan berapa persediaan yang harus dipertahankan untuk memenuhi permintaan pelanggan dan menghindari kelebihan persediaan.\u00a0<\/span><\/p>\n

Selain itu, proses <\/span>demand forecasting<\/span><\/i> dengan bantuan <\/span>machine learning<\/span><\/i> juga dapat membantu peramalan tingkat lokasi, <\/span>demand sensing<\/span><\/i>, segmentasi pelanggan, hingga memanfaatkan data eksternal agar perusahaan ritel dapat mengambil tindakan yang tepat, seperti menyesuaikan produksi atau mengubah strategi promosi. Oleh karena itu, <\/span>machine learning<\/span><\/i> sangat bermanfaat dalam proses <\/span>demand forecasting<\/span><\/i> dan proses-proses lainnya pada industri manufaktur perusahaan ritel.<\/span><\/p>\n

Sumber:<\/p>\n

1. Jacq. (2022). Machine Learning untuk Retail Demand Forecast. <\/span>GITS.id – Mobile Application Developer & Google Cloud Partner<\/span><\/i>. <\/span>https:\/\/gits.id\/blog\/machine-learning-retail-demand-forecast\/<\/span><\/a>\u00a0<\/span><\/p>\n

2. Machine Learning in Retail Demand Forecasting. (2021). <\/span>Rishabh Software<\/span><\/i>. <\/span>https:\/\/www.rishabhsoft.com\/blog\/machine-learning-in-retail-demand-forecasting<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

(Sumber: rishabhsoft.com) Machine learning merupakan sebuah cabang artificial intelligence (AI) yang memiliki fokus pada pengembangan algoritma dan model untuk meniru cara belajar manusia serta mempelajari pembuatan keputusan atau prediksi tanpa pemrograman secara eksplisit, kemudian meningkatkan akurasinya secara bertahap. Machine learning dalam industri manufaktur dapat diterapkan pada berbagai proses, salah satunya adalah demand forecasting. Dengan menggunakan […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[10],"tags":[],"class_list":["post-5781","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-articles-2"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5781","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5781"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5781\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5787,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5781\/revisions\/5787"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5781"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5781"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himtri\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5781"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}