Dalam menghadapi lanskap geopolitik dan lingkungan yang penuh ketidakpastian, kemampuan rantai pasok untuk bertahan dan pulih dari gangguan (resilience) menjadi faktor krusial. Predictive Analytics memainkan peran sentral dalam membangun ketahanan ini. PA mampu memprediksi gangguan rantai pasok berdasarkan analisis data eksternal. Model dapat dilatih untuk mengidentifikasi korelasi antara peristiwa eksternal (seperti berita tentang penutupan pelabuhan, peningkatan kasus COVID-19 di negara pemasok, atau pola cuaca ekstrem) dengan potensi penundaan pengiriman atau fluktuasi harga bahan baku (Marbun, 2025). Dengan memprediksi risiko ini jauh sebelum terjadi, perusahaan dapat beralih dari upaya mitigasi krisis menjadi mode perencanaan risiko.
Prediksi risiko ini kemudian memungkinkan diversifikasi pemasok dan penyesuaian jalur logistik berbasis risiko. Jika model PA mengidentifikasi probabilitas tinggi bahwa Pemasok A akan menghadapi masalah dalam enam bulan ke depan, manajer rantai pasok dapat secara proaktif memindahkan sebagian volume pesanan ke Pemasok B atau mencari jalur distribusi alternatif. Tindakan proaktif ini mengurangi ketergantungan tunggal dan menjamin kelangsungan operasional, membuktikan bahwa PA adalah aset penting dalam mengelola risiko eksternal yang tak terduga (Dewi et cetera, 2020).
IV. KESIMPULAN DAN IMPLIKASI
Predictive Analytics (PA) telah mengukuhkan posisinya sebagai fondasi utama manajemen inventaris dan rantai pasok digital. Inti dari kontribusi PA adalah pergeseran pola pikir dari perencanaan reaktif menjadi proaktif, yang dimungkinkan oleh peningkatan mendasar pada akurasi proyeksi permintaan. Melalui pemanfaatan algoritma machine learning yang canggih (seperti ANN dan Random Forest) untuk menganalisis data multidimensi, PA berhasil memprediksi tren musiman, bahkan pergerakan permintaan untuk produk baru, dengan presisi yang tinggi.
Implementasi PA yang terintegrasi penuh dalam sistem inventaris digital menghasilkan optimasi tingkat stok pengaman dan memungkinkan otomatisasi keputusan pembelian ulang, sekaligus memperkuat ketahanan rantai pasok (resilience) dengan mengantisipasi potensi gangguan dari luar (Dewi et al., 2020; Nugroho, 2021). Dampak strategisnya sangat nyata, akurasi PA berkontribusi pada peningkatan kepuasan pelanggan, pengurangan biaya operasional (dengan menyeimbangkan trade-off kelebihan/kekurangan stok), dan mempercepat siklus inventaris, yang secara kolektif meningkatkan arus kas dan profitabilitas bisnis (Jaya & Kusuma, 2022; Wiratama, 2024).
Meskipun terdapat tantangan terkait kualitas data dan kebutuhan akan keahlian data science, prospek PA di masa depan sangat menjanjikan. Arah riset selanjutnya akan berfokus pada penggabungan model PA dengan teknologi baru, seperti Generative AI untuk perencanaan skenario yang lebih kompleks, serta pemanfaatan Edge Computing untuk mewujudkan prediksi yang lebih cepat dan terdesentralisasi langsung di titik-titik operasional (Marbun, 2025). Dengan demikian, PA bukan sekadar alat analisis, melainkan faktor penentu daya saing strategis di tengah era ekonomi digital
Follow Instagram @kompasianacom juga Tiktok @kompasiana biar nggak ketinggalan event seru komunitas dan tips dapat cuan dari Kompasiana. Baca juga cerita inspiratif langsung dari smartphone kamu dengan bergabung di WhatsApp Channel Kompasiana di SINI
