Business intelligence prediksi penjualan, analisis inventori dan maintenance di perusahaan garment (T. Ind - 877)

Hoswari, Sherine Angellina (2025) Business intelligence prediksi penjualan, analisis inventori dan maintenance di perusahaan garment (T. Ind - 877). Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.

	Text file_cover_545210043.pdf Download (90kB)
	Text file_pengesahan_545210043.pdf Download (196kB)

Abstract

Industri garmen, yang ditandai dengan tren pasar yang dinamis dan fluktuasi musiman, menghadapi tantangan yang signifikan dalam prediksi permintaan dan manajemen inventaris. Metode tradisional sering gagal dalam mengatasi kompleksitas dan volatilitas yang melekat pada sektor ini. Makalah ini mengeksplorasi penerapan teknologi Business Intelligence (BI) untuk meningkatkan prediksi permintaan dan analisis inventaris dalam industri garmen. Dengan menerapkan analitik data progresif, algoritme pembelajaran mesin, dan pemrosesan data waktu nyata, sistem BI dapat memberikan perkiraan yang lebih akurat dan mengoptimalkan tingkat inventaris. Studi ini menunjukkan bagaimana mengintegrasikan alat BI dapat meningkatkan pengambilan keputusan, mengurangi situasi kehabisan stok dan kelebihan stok, dan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan. Studi kasus dari berbagai perusahaan garmen menyoroti manfaat praktis dan peningkatan nyata yang dicapai melalui implementasi BI. Dengan menganalisis data konsumen secara mendalam, perusahaan dapat memahami pola belanja dan preferensi pelanggan secara lebih rinci. Ini memungkinkan mereka untuk membuat penawaran produk yang lebih sesuai dengan kebutuhan pasar, sekaligus mengurangi ketergantungan pada perkiraan berbasis intuisi. Selain itu, integrasi BI dengan sistem manajemen rantai pasokan yang ada membantu perusahaan merespons perubahan permintaan dengan lebih cepat dan efisien, mengurangi lead time, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Peningkatan responsivitas dan akurasi prediksi yang dihasilkan dari BI juga berkontribusi pada keberlanjutan operasional, karena perusahaan dapat meminimalkan limbah dan penggunaan sumber daya yang berlebihan.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Subjects:	Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknik
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Industri
Depositing User:	TDI Family perpus
Date Deposited:	09 Feb 2025 10:52
Last Modified:	04 May 2025 08:40
URI:	http://repository.untar.ac.id/id/eprint/45912

Actions (login required)

View Item