Manajemen Inventori Masih Ketinggalan Zaman? Upgrade dengan Data Science!

Di zaman ini perubahan dalam berbagai aspek kehidupan bisa terjadi dalam hitungan detik saja. Oleh karenanya, perusahaan yang masih menggunakan cara lama dalam mengelola inventori seperti menulis stok secara manual atau hanya mengandalkan Excel tanpa adanya otomatisasi akan segera tertinggal. Dunia bisnis sekarang tidak lagi menoleransi keterlambatan data, perkiraan stok yang keliru, hingga pemborosan biaya operasional hanya karena sistem manajemen inventori yang ketinggalan zaman. Nah, di sinilah data science hadir bukan hanya sebagai alat bantu, tapi sebagai game changer.

Mulai dari prediksi tren konsumen, optimalisasi rantai pasok, sampai keputusan restocking yang lebih cerdas, semuanya kini bisa dilakukan dengan akurasi tinggi berkat data science. Jadi gimana? Perusahaan kamu masih mau mengandalkan spreadsheet manual dalam mengelola inventori?

1. Mengenal Data Science dalam Konteks Manajemen Inventori

Data science adalah pendekatan berbasis data yang menggabungkan statistik, pemrograman, dan analisis prediktif untuk menghasilkan insight yang bermanfaat. Dalam konteks manajemen inventori, data science berarti menggunakan data historis penjualan, data permintaan pasar, serta faktor eksternal seperti musim, lokasi, dan tren konsumen untuk memprediksi kebutuhan stok di masa depan.

Contohnya, algoritma machine learning bisa mempelajari pola pembelian konsumen selama 3 tahun terakhir dan secara otomatis memberi tahu sistem gudang kapan harus menambah atau mengurangi stok. Artinya, manajer inventori tidak perlu lagi menebak-nebak kebutuhan barang berdasarkan intuisi saja.

2. Mengapa Penting untuk Perusahaan agar Tetap Relevan dengan Perkembangan Teknologi di 2025?

Masalah klasik dalam pengelolaan inventori seperti overstock (kelebihan barang) dan stockout (kehabisan barang) bisa menjadi mimpi buruk. Keduanya bukan hanya menyebabkan kerugian finansial, tapi juga berdampak pada kepercayaan konsumen. Terlalu banyak stok bisa membuat gudang penuh dan menambah biaya penyimpanan, sementara kehabisan stok bisa membuat pelanggan lari ke kompetitor.

Kini, dengan tekanan global akibat ketidakstabilan geopolitik, gangguan rantai pasok, hingga inflasi yang fluktuatif, perusahaan harus lebih gesit dalam mengelola persediaan. Di sinilah pentingnya data science. Ia tidak hanya memberikan data, tapi juga konteks dan prediksi yang relevan membantu perusahaan mengambil keputusan lebih cepat dan lebih akurat.

Bahkan, perusahaan ritel besar seperti Walmart dan Amazon sudah lama mengintegrasikan sistem inventory intelligence berbasis data science. Dengan analisis prediktif real-time, mereka bisa tahu produk mana yang akan laku dalam minggu depan dan langsung menyesuaikan supply chain mereka. Jadi, bukan lagi soal “apa yang kita miliki di gudang?”, tapi “apa yang akan dibutuhkan pasar sebentar lagi?”

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

3. Bagaimana Cara Mengimplementasikan Data Science untuk Inventori?

Langkah pertama tentu saja adalah mengumpulkan data. Banyak perusahaan ternyata sudah punya data, tapi belum mengolahnya dengan benar. Mulailah dengan mendigitalkan sistem pencatatan barang dengan menggunakan barcode scanner, POS digital, dan sistem ERP (Enterprise Resource Planning) yang mampu menyimpan jejak data secara otomatis.

Setelah data terkumpul, tahap selanjutnya adalah mengolah data tersebut dengan tools analitik. Di sinilah keahlian seorang data analyst atau data scientist dibutuhkan. Tools seperti Python (dengan library seperti Pandas dan Scikit-Learn), SQL, hingga software seperti Power BI atau Tableau bisa digunakan untuk memvisualisasikan dan menganalisis tren inventori.

Model prediksi seperti time series forecasting atau clustering bisa digunakan untuk memperkirakan permintaan barang dan memetakan produk mana yang memiliki perputaran cepat (fast-moving) atau lambat (slow-moving). Hasilnya? Perusahaan bisa merencanakan pembelian, promosi, hingga diskon dengan lebih terarah.

Terakhir, jangan lupakan otomatisasi pengambilan keputusan. Banyak sistem kini sudah mampu menggabungkan analisis dengan otomatisasi. Misalnya, jika stok barang X turun hingga di bawah ambang tertentu, sistem akan otomatis mengirimkan notifikasi restock kepada supplier. Jadi semuanya bisa menjadi lebih efisien, cepat, dan minim error.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

4. Apa yang Perlu Diperhatikan Saat Transformasi Ini?

Meskipun menjanjikan, transformasi digital dalam manajemen inventori bukan tanpa tantangan. Salah satu yang paling krusial adalah kualitas data. Data yang tidak lengkap, tidak akurat, atau tidak konsisten bisa menyebabkan kesalahan dalam analisis. Maka penting bagi tim operasional dan data analyst untuk bekerja sama dalam memastikan integritas data dari awal.

Kemudian, ada juga resistensi internal dari karyawan atau manajer gudang yang sudah terbiasa dengan cara lama. Solusinya adalah edukasi dan pelatihan secara berkala agar seluruh tim memahami manfaat dan cara kerja sistem berbasis data.

Selain itu, perusahaan juga harus memperhatikan sisi keamanan data. Hal ini karena sistem inventori akan terkoneksi dengan berbagai pihak (supplier, distributor, dan konsumen), maka perlindungan data dari kebocoran atau penyalahgunaan menjadi sangat penting. Penggunaan teknologi cloud yang aman dan terenkripsi bisa menjadi solusi.

FAQ

Q: Apakah bisnis kecil bisa menggunakan data science untuk inventori?
A: Tentu bisa. Data science tidak hanya untuk perusahaan besar. Bahkan bisnis UMKM bisa mulai dari tools sederhana seperti Google Sheets + Python atau dashboard dari marketplace untuk mengumpulkan dan menganalisis data.

Q: Apakah butuh rekrut data scientist untuk menerapkannya?
A: Tidak selalu. Banyak tools sekarang bersifat user-friendly dan bisa digunakan oleh orang non-teknis. Namun, jika ingin hasil yang lebih dalam dan strategis, memiliki data analyst atau konsultan freelance bisa jadi investasi yang bijak.

Q: Apakah hasil dari data science selalu akurat?
A: Tidak ada yang 100% akurat, tapi hasil dari data science jauh lebih andal dibanding menebak-nebak secara manual. Selalu kombinasikan hasil analisis dengan judgment dari tim yang berpengalaman.

Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri teknologi di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak punya background IT, lho! Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari