exploringdatascience.com – Machine Learning (ML) telah menjadi alat penting dalam mengoptimalkan rantai pasok di industri e-commerce Indonesia pada April 2025. Dengan pertumbuhan pesat e-commerce seperti Tokopedia, Shopee, dan Lazada, ML membantu perusahaan mengelola inventaris, memprediksi permintaan, dan meningkatkan efisiensi pengiriman, sehingga pelanggan mendapatkan pengalaman belanja yang lebih baik.
Salah satu penerapan utama ML adalah prediksi permintaan produk. Algoritma ML, seperti Gradient Boosting dan Time Series Forecasting, menganalisis data penjualan historis, tren musiman, dan faktor eksternal seperti hari libur atau promo besar-besaran. Misalnya, Shopee melaporkan bahwa penggunaan ML telah mengurangi kesalahan prediksi stok hingga 40% selama Harbolnas 2024, memastikan barang populer seperti gadget dan pakaian selalu tersedia.
ML juga digunakan untuk optimasi rute pengiriman. Dengan memanfaatkan algoritma clustering dan reinforcement learning, perusahaan logistik seperti J&T dan SiCepat dapat menentukan rute tercepat dan paling hemat bahan bakar untuk kurir. Hal ini tidak hanya mengurangi biaya operasional hingga 15%, tetapi juga mempercepat waktu pengiriman, yang sangat penting di kota-kota macet seperti Jakarta dan Surabaya.
Selain itu, ML membantu dalam manajemen gudang. Sistem berbasis ML dapat memprediksi kapan stok harus diisi ulang dan menyarankan penempatan barang yang efisien, mengurangi waktu pencarian barang oleh pekerja gudang. Startup logistik lokal seperti Kargo Tech telah mengadopsi teknologi ini, meningkatkan produktivitas gudang hingga 25% pada 2024.
Namun, tantangan seperti kualitas data yang tidak seragam dan biaya implementasi masih menjadi hambatan, terutama bagi UMKM. Pelatihan tenaga ahli ML juga diperlukan untuk memaksimalkan manfaat teknologi ini. Dengan dukungan pemerintah dan kolaborasi antar pelaku industri, ML dapat terus mendorong efisiensi rantai pasok, menjadikan e-commerce Indonesia lebih kompetitif di pasar global.
