Machine Learning dalam Industri Retail

Tanpa kita sadari, Machine Learning telah menjadi salah satu teknologi yang sudah melekat dalam kehidupan sehari-hari. Dengan menerapkan Machine Learning, kita bisa menyelesaikan banyak pekerjaan dalam waktu yang singkat. Hal ini disebabkan, karena Machine Learning dibuat agar dapat berpikir layaknya manusia, sehingga bisa mengambil keputusan sendiri.

Penerapan strategi forecasting menjadi salah satu aktivitas yang penting dilakukan oleh setiap perusahaan dari industri manapun untuk mencapai keberhasilan proses bisnis dan perkembangan bisnis. 

Secara teori, perusahaan perlu melakukan beberapa jenis forecasting, mulai dari marketing forecasting, sales forecasting, economy atau financial forecasting, technology forecasting, dan demand forecasting.

Nah, dalam artikel seri ini kita akan membahas mengenai contoh penggunaan Machine Learning yang dimanfaatkan dengan demand forecasting di industri retail. Kira-kira seperti apa ya pemanfaatannya?.

Yuk simak artikel berikut!

1. Demand Forecasting dan Manfaatnya

Sesuai namanya, demand forecasting merujuk pada segala upaya perusahaan dalam memprediksi atau memperkirakan jumlah permintaan pelanggan pada segmentasi pasar. Menurut situ Marketing91, demand forecasting atau peramalan permintaan adalah teknik atau proses yang memperkirakan permintaan konsumen terhadap produk atau layanan selama periode tertentu di masa mendatang.

Demand forecasting merupakan sistem pemasaran yang lebih mengandalkan analisis data. Jika data yang diolah mampu menunjukkan berbagai fakta maka data tersebut bisa dipakai untuk menentukan strategi mendatang.

Dibalik strategi pemasaran ini, tentunya banyak manfaat yang bisa didapatkan sebuah industri retail jika menerapkannya. Berikut beberapa manfaatnya:

• Metode demand forecasting akan menghasilkan keputusan yang tepat. Keputusan ini akan sangat berguna bagi kepentingan industri di masa mendatang.

• Strategi yang efektif bagi setiap industri dan juga perkembangannya. Terlebih hal ini didukung dengan data yang akurat dan kredibel.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Metode-Metode Forecasting

Moving Averages Model

Forecasting moving averages merupakan metode forecast dengan menggunakan data permintaan baru untuk melakukan peramalan di masa mendatang. Model ini dapat dirumuskan seperti berikut:

Rata – rata bergerak n Periode =  (∑(permintaan dalam n-periode terdahulu))/n

Weighted Moving Averages Model

Forecasting weighted moving averages merupakan model forecast yang lebih responsive, karena melibatkan data yang diberi bobot di periode selanjutnya. Jenis model ini dapat dirumuskan seperti berikut:

Weighted MA (n) = (∑(pembobot untuk periode permintaan aktual periode n))/(∑(pembobot))

Exponential Smoothing Model

Sedangkan forecasting exponential smoothing dapat dimodelkan dengan rumus seperti berikut:

Ft = Ft-1 + α (At-1 – Ft-1)

Penjelasan:

• Ft merupakan nilai ramalan untuk periode waktu atau t.

• Ft-1 adalah nilai ramalan untuk satu periode waktu yang lalu atau t-1.

• At-1 adalah nilai aktual satu periode yang lalu.

• α merupakan konstanta pemulusan (smoothing constant).

3. Algoritma Machine Learning

Machine learning adalah sistem pembelajaran mesin yang mampu mempelajari data dengan sendirinya dan memberikan output berdasarkan algoritma yang diterapkan. Algoritma yang ada akan terus berkembang sehingga tidak perlu diprogram ulang secara berkala.

Machine learning dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu seperti Matematika, Statistika, dan Data Mining serta menjadi bagian dari Artificial Intelligence (AI).

Beberapa keunggulan Machine Learning yaitu dapat menggunakan data dengan jumlah sedikit, bisa menggunakan hardware yang biasa saja, algoritma yang mudah diinterpretasikan, dan butuh waktu yang sebentar untuk eksekusinya.

4. Demand Forecast for Retail dengan Machine Learning

Dalam penerapannya, Demand Forecast bisa menggunakan Machine Learning. Seperti yang telah disebutkan di atas, bahwa teknologi Machine Learning sendiri sudah sangat canggih maka dari itu menggunakan Demand Forecast di industri retail dengan Machine Learning banyak diterapkan.

Berikut beberapa keuntungan yang didapatkan jika menggunakan Machine Learning:

• Hasil analisis data sangat akurat dan transparan. Dengan begini, maka proses merencanakan peramalan akan makin meyakinkan karena data yang diolah cukup akurat.

• Machine Learning mampu memberikan update terbaru terkait data jika ada perubahan pada data yang sedang dianalisa. Dengan begitu, pihak retail dapat mengetahui pergerakan pasar secara mudah.

• Menggunakan Machine Learning dapat membuat proses pengolahan data dilakukan dengan sangat cepat. 

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Machine Learning merupakan teknologi yang sangat hebat. Banyak pekerjaan yang bisa terselesaikan dengan mudah dengan memanfaatkan Machine Learning. Layaknya keajaiban baru yang tidak pernah terpikirkan dapat terjadi. Industri dapat mengembangkan Machine Learning sesuai dengan kebutuhannya masing-masing.

Jika kamu tertarik untuk mempelajari Machine Learning, kamu dapat berlangganan sebagai member premium DQLab, karena disana menyediakan pembelajaran yang berhubungan dengan Machine Learning.

Selain mendapatkan ilmu tentang Machine Learning, kamu juga bisa mempelajari hal-hal lainnya, karena sekali berlangganan modul premium, maka kamu akan bisa mengakses semua modul premium yang disediakan oleh DQLab.

Modul-modul tersebut dibungkus dalam bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data seperti SQL, R, dan Python.

Yuk, tunggu apa lagi? Buruan Sign Up di DQLab.id dan nikmati modulnya!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita