Optimalisasi Inventaris UMKM di Denpasar melalui Penerapan Sistem Rekomendasi Pemesanan Berbasis Machine Learning - Ezekiel Griffin, Dave; Wardani, Kadek Devi Kalfika Anggria; Gorda, Anak Agung Ngurah Eddy Supriyadinata (LPPM UMRI, 2025)
Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) di Denpasar mengalami kendala serius dalam mengelola stok barang, yang sering kali membuat stok habis terlalu cepat atau terlalu banyak. Tujuan dari proyek ini adalah membuat sistem rekomendasi pembelian berbasis Machine Learning untuk membantu mengelola stok secara lebih baik. Metode yang digunakan mencakup pemahaman kebutuhan, pengumpulan data historis melalui API, persiapan data, membuat model peramalan menggunakan Prophet, pembuatan sistem berbasis web, serta pengujian dan penilaian. Sistem ini berhasil memprediksi jumlah barang yang akan terjual dan memberikan saran jumlah pembelian yang paling tepat. Model Prophet terbukti efektif dalam menghadapi tren dan musim yang tidak teratur, menghasilkan prediksi yang akurat yang diukur dengan Mean Absolute Error (MAE). Implementasi ini menunjukkan kemungkinan besar untuk meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik bagi UMKM di Denpasar.