Sistem Kecerdasan Buatan untuk Optimalisasi Stok Barang di Toko Marhaban - Olis Ikbal Maulana; Muchlis Muchlis; Firdha Aprilyani (Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah, 2025)
Abstrak - Pasar bisnis yang semakin kompleks dan dinamis menuntut perusahaan untuk mengambil keputusan strategis yang tepat guna memenangkan persaingan dan mencapai kesuksesan. Salah satu aspek penting dalam mencapai hal ini adalah manajemen gudang yang efisien. Dalam konteks ini, kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) muncul sebagai solusi potensial untuk mengoptimalkan manajemen gudang. Namun, tantangan seperti prediksi penjualan yang sulit, yang dipengaruhi oleh berbagai parameter yang tidak pasti seperti cuaca, tren musiman, dan kondisi ekonomi, membuat penerapan AI menjadi krusial. AI menawarkan kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data besar, memprediksi kebutuhan stok di masa depan, serta mengelola buffer stock untuk mengantisipasi fluktuasi permintaan. Dalam penelitian ini, penulis mengkaji penggunaan AI, khususnya metode pembelajaran mesin, analisis prediktif, dan algoritma optimisasi, untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas manajemen gudang di Toko Marhaban. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan panduan praktis bagi perusahaan dalam menerapkan AI untuk mengatasi tantangan dalam manajemen gudang dan meningkatkan kinerja operasional secara keseluruhan.Kata Kunci: Sistem Informasi, Manajemen Gudang, Kecerdasan Buatan (AI). Abstract - The increasingly complex and dynamic business market requires companies to make strategic decisions to win the competition and achieve success. One crucial aspect of achieving this is efficient warehouse management. In this context, artificial intelligence (AI) emerges as a potential solution to optimize warehouse management. However, challenges such as difficult sales forecasting, influenced by various uncertain parameters such as weather, seasonal trends, and economic conditions, make the application of AI crucial. AI offers the ability to collect and analyze big data, predict future stock needs, and manage buffer stock to anticipate demand fluctuations. This study examines the use of AI, specifically machine learning methods, predictive analytics, and optimization algorithms, to enhance the efficiency and effectiveness of warehouse management at Toko Marhaban. The research results are expected to provide practical guidance for companies in implementing AI to address challenges in warehouse management and improve overall operational performance.Keywords: Information System, Warehouse Management, Artificial intelligence.