ManajemenS2.umsida.ac.id – Dalam dunia bisnis modern, kemampuan memprediksi permintaan pasar menjadi salah satu kunci penting dalam menjaga efisiensi produksi, distribusi, dan manajemen persediaan.
Perusahaan yang mampu memperkirakan permintaan dengan tepat dapat menghindari kelebihan stok sekaligus mencegah kekurangan produk di pasar.
Namun perkembangan teknologi kini mengubah cara perusahaan melakukan peramalan permintaan.
Penelitian yang dilakukan oleh Dr Rita Ambarwati Sukmono, dosen Program Studi Magister Manajemen Universitas Muhammadiyah Sidoarjo (Umsida), menyoroti perubahan tren dalam metode peramalan permintaan.
Melalui penelitian berjudul Comprehensive Framework for Optimizing Demand Forecasting Implementation: A Bibliometric Analysis, ditemukan bahwa pendekatan model hibrida berbasis kecerdasan buatan (AI) semakin dominan dalam penelitian dan praktik peramalan permintaan.
Model hibrida ini menggabungkan metode statistik tradisional dengan teknologi machine learning atau deep learning untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
Baca juga: Strategic Agility Jadi Tameng Manajer di Era Disrupsi Permanen
Munculnya Dominasi Model Peramalan Hibrida
Dalam beberapa dekade terakhir, metode peramalan permintaan banyak menggunakan pendekatan statistik tradisional seperti ARIMA, exponential smoothing, atau regresi.
Metode ini dikenal memiliki struktur yang jelas dan mudah dipahami oleh para analis bisnis.
Namun perkembangan teknologi komputasi dan ketersediaan data dalam jumlah besar mendorong munculnya metode berbasis kecerdasan buatan.
Machine learning dan deep learning mampu mengolah pola data yang kompleks dan menemukan hubungan yang sulit dideteksi oleh metode konvensional.
Penelitian ini menunjukkan bahwa banyak studi terbaru mulai menggabungkan kedua pendekatan tersebut.
Model statistik digunakan untuk memahami pola dasar data, sementara algoritma AI digunakan untuk menangkap pola nonlinier yang lebih kompleks.
“Menurutnya hal ini menunjukkan bahwa model hibrida mampu memanfaatkan keunggulan metode tradisional sekaligus kekuatan teknologi kecerdasan buatan dalam meningkatkan akurasi peramalan,” jelas Rita dalam analisisnya.
Pendekatan gabungan ini menjadi semakin populer karena dinilai lebih adaptif terhadap dinamika pasar yang cepat berubah.
Lihat juga: Ukuran Perusahaan Jadi Penentu Strategi Kas? Ini Temuan Riset Dosen Akuntansi Umsida
Ketika Model Tradisional Masih Relevan
Meskipun model berbasis AI semakin berkembang, penelitian ini juga menunjukkan bahwa metode tradisional tidak sepenuhnya ditinggalkan.
Dalam beberapa kondisi, model statistik konvensional masih memiliki keunggulan tertentu.
Metode tradisional sering dianggap lebih stabil ketika data yang tersedia relatif sederhana atau jumlahnya tidak terlalu besar.
Selain itu, model statistik juga lebih mudah dijelaskan secara matematis sehingga hasilnya lebih mudah dipahami oleh pengambil keputusan.
Sebaliknya, model berbasis AI sering kali memerlukan data dalam jumlah besar serta proses komputasi yang lebih kompleks.
Dalam beberapa kasus, hasil prediksi yang dihasilkan juga sulit dijelaskan secara detail karena algoritmanya bekerja seperti “kotak hitam”.
“Menurutnya hal ini menunjukkan bahwa pemilihan metode peramalan tidak hanya bergantung pada teknologi terbaru, tetapi juga pada karakteristik data dan kebutuhan analisis yang dihadapi organisasi,” ujarnya.
Karena itu, banyak perusahaan mulai mencari pendekatan yang mampu menggabungkan keunggulan kedua metode tersebut.
Menimbang Akurasi, Interpretasi, dan Kompleksitas
Salah satu temuan penting dari penelitian ini adalah adanya trade-off dalam penggunaan berbagai metode peramalan.
Model berbasis AI sering kali menawarkan tingkat akurasi yang lebih tinggi, tetapi di sisi lain juga menghadirkan kompleksitas yang lebih besar.
Dalam praktik bisnis, akurasi bukan satu-satunya faktor yang dipertimbangkan.
Pengambil keputusan juga membutuhkan model yang dapat dijelaskan dengan jelas agar dapat memahami dasar dari setiap prediksi yang dihasilkan.
Di sinilah model hibrida menjadi solusi yang menarik.
Pendekatan ini memungkinkan perusahaan memperoleh akurasi yang lebih baik tanpa sepenuhnya kehilangan transparansi dalam proses analisis.
“Menurutnya hal ini memperlihatkan bahwa masa depan peramalan permintaan tidak hanya bergantung pada kecanggihan teknologi, tetapi juga pada kemampuan mengintegrasikan berbagai metode secara strategis,” jelas Rita.
Penelitian ini menunjukkan bahwa perkembangan teknologi analitik telah membuka peluang baru dalam memahami perilaku pasar.
Dengan memanfaatkan kombinasi metode tradisional dan kecerdasan buatan, perusahaan dapat mengembangkan sistem peramalan yang lebih adaptif, akurat, dan relevan dengan dinamika bisnis yang terus berubah.
Sumber Jurnal: Comprehensive Framework for Optimazing Demand Forecasting Implementation: A Bibliometric Analysis
Penulis: Indah Nurul Ainiyah
