Integrasi Big Data dan Sistem Informatika Manufaktur dalam Prediksi Permintaan Produksi

Abstract

Dalam era industri 4.0, kemampuan untuk mengelola dan menganalisis data dalam skala besar menjadi kebutuhan utama bagi sektor manufaktur yang ingin meningkatkan efisiensi dan daya saing. Penelitian ini mengkaji integrasi teknologi Big Data dengan sistem informatika manufaktur untuk mendukung proses prediksi permintaan produksi secara lebih akurat dan adaptif. Sistem informatika manufaktur konvensional sering kali terbatas dalam mengolah data real-time yang berasal dari berbagai sumber seperti histori penjualan, tren pasar, kondisi cuaca, hingga perilaku konsumen digital. Dengan memanfaatkan arsitektur Big Data, data dalam volume besar dapat dikumpulkan, disimpan, dan dianalisis secara cepat menggunakan algoritma prediktif berbasis machine learning, seperti Random Forest dan Long Short-Term Memory (LSTM). Studi ini menunjukkan bahwa integrasi ini tidak hanya meningkatkan akurasi prediksi permintaan, tetapi juga membantu pengambilan keputusan dalam penjadwalan produksi, pengelolaan persediaan, dan distribusi. Hasil evaluasi model prediktif memperlihatkan peningkatan akurasi hingga lebih dari 90% dibandingkan metode tradisional. Implementasi sistem ini juga memberikan dampak signifikan terhadap pengurangan biaya operasional dan peningkatan responsivitas terhadap perubahan pasar. Temuan ini mempertegas pentingnya transformasi digital berbasis data dalam mendukung sistem manufaktur yang cerdas dan adaptif.