Implementasi Sistem Informasi Forescasting Stock Plan menggunakan Least Square Method dan Naive Bayes Algorithm Pada Pt. X

Abstract

Spesialis dalam solusi sistem keamanan dan distribusi, PT. X menghadapi masalah penting dalam manajemen stok. Selama tiga tahun terakhir, perusahaan ini mengandalkan sistem konvensional, menyebabkan penumpukan Slow Moving, Dormant, dan Dead Stock yang mengkhawatirkan. Tahun 2022 menyaksikan lonjakan Dead Stock sebesar 865,11%, menunjukkan urgensi untuk mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh strategi perencanaan stok yang ada. Penelitian ini menyoroti perlunya menyelidiki proses bisnis tradisional yang mendasari yang berkontribusi pada penundaan proyek dan eskalasi Dead Stock. Mengakui peran penting sistem informasi, penelitian ini mengeksplorasi potensi penerapan pendekatan inovatif untuk manajemen inventaris, dengan menggunakan Metode Least Square (LSM) dan Algoritma Naive Bayes. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memproyeksikan tingkat stok di PT. X dengan akurasi yang lebih tinggi, memudahkan pengambilan keputusan berbasis informasi, dan memberikan ilustrasi komprehensif tentang peningkatan potensial dalam manajemen inventaris. Melalui penerapan yang bijaksana dari LSM dan Algoritma Naive Bayes, PT. X berpotensi untuk mengoptimalkan strategi perencanaan stoknya. Studi ini juga bertujuan untuk memberikan wawasan berharga tentang bagaimana penerapan sistem informasi dapat efektif mengatasi masalah meningkatnya Dead Stock. Selain itu, penelitian ini mengantisipasi bahwa integrasi ini akan berkontribusi pada peningkatan holistik dalam efisiensi manajemen stok secara keseluruhan.