Cara Kerja Machine Learning dengan Data dari ERP Anda

Sistem ERP atau Enterprise Resource Planning merupakan hal penting yang dapat membantu perusahaan untuk mengelola berbagai aspek dalam hal bisnis. Mulai dari inventaris, penjualan, hingga keuangan. Semakin banyak data yang disimpan dalam sistem ERP, maka akan semakin sulit untuk mengolahnya. Oleh karena itu dibutuhkan machine learning untuk membantu pengelolaan data. Berikut adalah penjelasan mengenai cara kerja machine learning dengan data dari ERP Anda.

Apa Itu Machine Learning?

Pengertian machine learning adalah salah satu cabang dari Artificiall Intelligence (AI) yang merupakan peningkatan dari algoritma dan pemodelan statistik dari suatu sistem komputer. Peningkatan tersebut bertujuan agar komputer mampu menjalankan tugasnya secara otomatis tanpa harus menunggu instruksi yang sangat detail.

Hanya dengan memasukkan pola dan inferensi, komputer bisa langsung bekerja dengan baik. Machine learning membuat komputer bisa bekerja dengan lebih efisien karena mampu mengolah data berjumlah besar sekaligus dan mengidentifikasi pola dari data tersebut.

Cara Kerja Machine Learning dengan Data dari ERP Anda

Setelah memahami tentang pengertian machine learning, pembahasan berikutnya akan membahas tentang cara kerjanya. Berikut adalah penjelasan selengkapnya mengenai cara kerja machine learning dengan data dari ERP Anda.

1. Pengumpulan Data dari Sistem ERP

Langkah pertama yaitu mengumpulkan data dari sistem ERP. Data ini mencakup segala hal yang bersangkutan dengan operasional perusahaan. Contohnya seperti data penjualan, data supplier, serta data keuangan. Dengan akses menuju data-data tersebut, machine learning bisa memperoleh Gambaran tentang perusahaan Anda.

Karena data dari ERP umumnya memiliki volume yang besar, maka pemrosesan dan integrasi data menjadi langkah awal yang sangat penting. Apabila data sudah selesai dikumpulkan, maka harus dipersiapkan agar mudah diolah oleh algoritma machine learning.

2. Pembersihan dan Pemrosesan Data

Data yang diambil dari sistem ERP belum sepenuhnya bersih dan lengkap. Mungkin ada data yang hilang, dobel, ataupun perlu dihapus. Oleh karena itu, dibutuhkan pemrosesan data yang melalui beberapa langkah penting.

Langkah pertama yaitu menghapus data yang tidak relevan dan menyisakan data yang berhubungan dengan analisis yang akan diambil. Setelah itu, mengisi data yang hilang agar hasilnya akurat. Data yang hilang bisa diisi atau disesuaikan dengan rata-rata data sejenis.

Langkah terakhir yaitu mengubah data agar memiliki skala yang sama. Misalnya nilai stok barang, penjualan, dan nilai keuangan memiliki format yang sama.

3. Pemilihan Algoritma Machine Learning yang Sesuai

Setelah data sudah siap, maka tahap berikutnya yaitu memilih algoritma machine learning yang sesuai dengan tujuan bisnis. Berikut adalah beberapa jenis algoritma yang sering digunakan dalam analisis data ERP.

Algoritma klasifikasi berfungsi untuk mengelompokkan data berdasarkan kategori tertentu. Misalnya mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian mereka. Yang kedua yaitu algoritma prediksi yang berfungsi untuk memprediksi hasil tertentu. Contohnya seperti permintaan produk di masa mendatang. Algoritma terakhir yaitu clustering atau pengelompokkan. Algoritma ini mengelompokkan data menjadi beberapa kategori berdasarkan kesamaan tertentu.

4. Pelatihan Model Machine Learning

Cara kerja machine learning dengan data dari ERP Anda yaitu melakukan pelatihan model menggunakan data ERP yang sudah diproses. Proses pelatihan ini dilakukan dengan cara memasukkan data yang sudah siap ke dalam model ini.

Proses pelatihan akan memungkinkan algoritma mampu menemukan adanya pola atau hubungan di dalam data. Sebagai contoh, apabila perusahaan ingin memprediksi kapankah stok akan habis, maka model akan dilatih menggunakan data inventaris terdahulu.

Model ini selanjutnya akan mencari pola yang menghubungkan waktu dengan volume penjualan. Dengan begitu, model mampu memprediksi kapan waktu yang tepat untuk memesan stok berikutnya.

5. Pengujian dan Evaluasi Model

Setelah dilatih, model machine learning perlu diuji menggunakan data baru yang belum pernah digunakan untuk melatih model. Proses pengujian adalah tahap yang penting karena bertujuan untuk memastikan bahwa model mampu memberikan hasil analisis yang akurat.

Jika model menunjukkan akurasi yang tinggi, maka sudah siap digunakan. Apabila tidak, maka perlu dilakukan penyempurnaan atau pengulangan proses pelatihan.

6. Implementasi Model di Sistem ERP

Tahap terakhir yaitu mengimplementasikan model machine learning yang sudah jadi ke dalam sistem ERP. Dengan integrasi ini , sistem ERP akan secara otomatis menggunakan hasil dari machine learning sebagai dasar untuk membantu proses pengambilan Keputusan.

Maksimalkan potensi data dari sistem ERP Anda dengan machine learning dari Soltius. Solusi ini membantu Anda untuk memprediksi kebutuhan bisnis dan meningkatkan efisiensi operasional dengan metode analisis data yang lebih canggih. Dorong pertumbuhan bisnis Anda bersama Soltius sekarang juga.

Cukup kompleks bukan cara kerja machine learning dengan data dari ERP Dengan memanfaatkan data dari ERP, machine learning dapat membantu mengoptimalkan operasional perusahaan.