Optimasi Keputusan Repeat-Order Marchandise K-Pop Menggunakan Algoritma Greedy Berdasarkan Matriks Profitabilitas dan Tren - Wijang Widhiarso (Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI), 2026)
Industri ritel merchandise K-Pop di Indonesia mengalami dinamika permintaan yang sangat tinggi akibat pengaruh tren global, aktivitas promosi idola, serta perilaku fandom yang berubah dengan cepat. Kondisi ini menimbulkan tantangan serius dalam pengelolaan inventaris, khususnya pada pengambilan keputusan repeat order, karena kesalahan keputusan dapat berujung pada overstock, dead stock, atau kehilangan peluang keuntungan. Pendekatan konvensional seperti Economic Order Quantity (EOQ) cenderung bersifat statis dan kurang mampu mengakomodasi karakteristik permintaan merchandise K-Pop yang fluktuatif, berbasis tren, dan dipengaruhi faktor emosional konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan keputusan repeat order merchandise grup Treasure dengan menerapkan algoritma Greedy berbasis matriks profitabilitas dan tren pasar. Data primer yang digunakan terdiri atas 60 item produk periode 2024–2026 dengan parameter harga jual, harga pokok, profit nominal per unit, margin persentase, serta velocity demand yang diperoleh dari platform e-commerce utama di Indonesia. Algoritma Greedy diimplementasikan melalui perhitungan Skor Prioritas (SP) yang mengintegrasikan profitabilitas unit, koefisien tren pasar, dan kecepatan permintaan, kemudian dilakukan pengurutan secara menurun untuk menentukan prioritas pengambilan keputusan lokal yang optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk dengan kombinasi margin persentase tinggi dan keterikatan fandom yang kuat, seperti Treasure Official Lightstick dan lini karakter TRUZ Minini, menempati urutan prioritas repeat order tertinggi. Penerapan algoritma Greedy terbukti efektif dalam menghasilkan solusi yang cepat, efisien secara komputasi dengan kompleksitas O(n log n), serta mendekati solusi optimal global tanpa memerlukan perhitungan matematis yang kompleks. Dengan demikian, algoritma Greedy memberikan kontribusi praktis sebagai sistem pendukung keputusan yang adaptif bagi pelaku ritel K-Pop untuk meningkatkan akurasi pengadaan barang, memaksimalkan return on investment (ROI), dan memitigasi risiko inventaris pada lingkungan bisnis yang sangat dinamis.