Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Integrasi machine  learning dan  sistem  manajemen  gudang  untuk pemantauan inventory penjualan grosir minuman UMKM
Integration of machine learning and warehouse management systems for inventory monitoring in UMKM wholesale beverage sales
Raisa Nuraffifa Sudardjat * , Vina Sari Yosephine
* Institut Teknologi Harapan Bangsa, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia 40132

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Article History: Submission: 01-06-2024 Revised: 11-06-2024 Accepted: 20-06-2024
Kata Kunci : UMKM; Sistem manajemen gudang; M achine learning , Sensor; Real time Keywords: MSMEs; warehouse management system; Machine learning; Sensor, Real time
* Korespondensi: Raisa Nuraffifa Sudardjat raisanuraffifa0203 @gmail.com Di  era  industri  4.0,  transformasi  digital  merupakan  hal  yang  penting untuk meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi operasional. Koneksi yang lebih baik dan teknologi seperti Internet of Things, artificial intelligence , dan robotika telah mengubah cara industri memproduksi, mengelola, dan berinteraksi  dengan  pelanggan.  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah  kini tengah  menghadapi  tantangan  khusus  dalam  transformasi  tersebut, terutama terkait dengan investasi yang signifikan untuk infrastruktur TI dan  kebutuhan  tenaga  kerja  yang  mahir  dalam  keterampilan  digital. Hambatan  tersebut  dapat  menghambat  adopsi  dan  integrasi  penuh inovasi  digital  oleh  UMKM.  Meskipun  demikian,  transformasi  digital sangat berpotensi  bagi  UMKM, terutama dalam  pengembangan  aplikasi manajemen  gudang  yang  memanfaatkan  teknologi  digital.  Inovasi tersebut  dapat  meningkatkan  efisiensi  secara  signifikan  dalam pemantauan  stok,  pelacakan inventory ,  dan  pengelolaan  logistik  secara real-time ,  sehingga  berdampak pada keberlanjutan  bisnis UMKM  di era digital.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model manajemen  gudang  yang  terdiri  dari  sistem  informasi  dan  teknologi machine  learning yang  disesuaikan  untuk  UMKM.  Hasil  pengujian laboratorium  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  memiliki  tingkat  akurasi yang tinggi, sehingga sesuai untuk digunakan oleh UMKM.

## ABSTRACT
In  the  era  of  Industry  4.0,  digital  transformation  is  essential  to  increase operational  flexibility  and efficiency.  Better  connections and technologies such  as  the  Internet  of  Things,  artificial  intelligence,  and  robotics  have changed the way industries produce, manage, and interact with customers. However,  Micro,  Small  and  Medium  Enterprises  (MSMEs)  face  particular challenges  in  this  transformation,  particularly  related  to  significant investments in IT infrastructure and the need for a workforce proficient in digital skills. These barriers may hinder the adoption and full integration of digital  innovations  by  MSMEs.  Nonetheless,  digital  transformation  holds great  potential  for  MSMEs,  especially  in  the  development  of  warehouse management applications that utilize digital technology. Such innovations can significantly improve efficiency in real-time stock monitoring, inventory tracking,  and  logistics  management,  thus  impacting  the  sustainability  of MSME  businesses  in  the  digital  era.  This  research  aims  to  develop  a warehouse  management  model  consisting  of  information  systems  and machine learning technology tailored for MSMEs. Laboratory testing shows that the system is suitable for MSMEs with high accuracy .
Volume 5, Nomor 1, Juni 2024, hlm 121-130 INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech

## 122 Raisa Nuraffifa Sudardjat, Vina Sari Yosephine
Integrasi machine learning dan sistem manajemen gudang untuk pemantauan inventory penjualan grosir minuman UMKM

## 1. PENDAHULUAN
Transformasi  digital  yang  sangat  luas  telah  meningkatkan  fleksibilitas  dan  efisiensi operasional di berbagai industri [1][2] . Era industri 4.0 menciptakan sistem dimana komponen industri saling terkoneksi dan berkomunikasi, serta membuat keputusan secara otomatis tanpa perlu  campur  tangan  manusia [3] .  Konfigurasi  ini  berpotensi  meningkatkan  pendapatan, mempercepat  produksi,  dan  meningkatkan  kualitas  layanan  pelanggan,  sehingga  berdampak signifikan pada ekonomi nasiona.
Dalam  konteks  Indonesia,  bukan  hanya  industri  besar,  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah (UMKM) memegang peranan penting dalam perekonomian [4][5] . UMKM dianggap sebagai salah satu pilar ekonomi Indonesia dengan kontribusi signifikan terhadap PDB nasional [6] . Oleh karena itu, adaptasi terhadap tren Industri 4.0 dan digitalisasi menjadi kunci penting untuk kelangsungan bisnis [7] .
Namun, UMKM menghadapi tantangan dalam pengelolaan gudang, dimana sistem manajemen gudang  saat ini bersifat tradisional dan  sering kali  tidak akurat  dan efisien [8] . Sistem manual seperti ini menimbulkan masalah seperti stok berlebihan atau kekurangan, keterlambatan dalam pemenuhan pesanan, yang akhirnya mengakibatkan ketidakseimbangan antara stok dan fisik [9] . Teknologi  informasi  dan  otomatisasi,  khususnya machine  learning dapat  menciptakan  solusi inovatif untuk mengatasi tantangan ini dan juga berpotensi membantu UMKM dalam pengelolaan penjualan, pemasaran, dan pengembangan hubungan pelanggan [10][11] .
Salah  satu  teknologi  yang  mendapat  perhatian  khusus  adalah  penggunaan  jaringan  saraf konvolusional ( Convolutional Neural Networks , CNN) dalam identifikasi barang secara otomatis [12] .  Penelitian  terdahulu  menunjukkan  pengembangan  solusi  berbasis  web  untuk  pencatatan barang masuk yang dilengkapi dengan fitur peringatan untuk barang kadaluarsa. Dalam hal ini, AI berpotensi  untuk  mempercepat  proses  identifikasi  barang.  Namun,  eksplorasi  lebih  lanjut mengenai  keterbatasan  implementasinya  dalam  konteks  UMKM  masih  sangat  diperlukan, mengingat batasan sumber daya dan keahlian teknis yang sering menjadi kendala di sektor ini. Selanjutnya,  studi  kasus  pada  PT.  Citra  Banjar  Abadi  mengungkapkan  tantangan  dalam pengelolaan  data  barang  bahan  baku  yang  kurang  aman  dan  akurat,  di  mana  pengembangan sistem informasi manajemen gudang dirancang untuk mengatasi isu keamanan dan keakuratan data.  Hal  ini  menegaskan  kebutuhan  akan  sistem  informasi  yang  handal  dalam  pengelolaan gudang, terutama bagi UMKM yang sering kali menghadapi tantangan serupa.
Pengembangan konsep Warehouse Management System (WMS) menggunakan metode Fuzzy Mamdani (metode min-max ) di PT. Loyal Indonesia Utama sebagai respons terhadap ketiadaan aplikasi  terintegrasi  untuk  perencanaan  dan  pengelolaan inventory juga  pernah  dilakukan. Walaupun  solusi  ini  membantu  mengatasi  ketidaksesuaian  antara  data  fisik  dan  stok, kompleksitas teknis dan kebutuhan sumber daya untuk pengembangan dan implementasinya bisa menjadi penghalang bagi UMKM.
Analisis lebih lanjut pada implementasi WMS berbasis database di PT. Delapan Jaya Perkasa Garment mengilustrasikan manfaat digitalisasi dalam integrasi aktivitas Gudang. Namun, untuk aplikabilitas pada UMKM, diperlukan pendekatan yang lebih sederhana dan biaya yang efektif.
Inovasi F3 storage  system yang  mengintegrasikan teknologi  pengenalan  suara  dan barcode untuk  pencarian  barang  menawarkan  wawasan  mengenai  peningkatan  efisiensi  pencarian barang. Namun, implementasi teknologi ini pada UMKM membutuhkan adaptasi teknologi yang mudah dan integrasi antara perangkat keras dan lunak.
Sebagai  kesimpulan,  meskipun  terdapat  beberapa  penelitian  berbasis  teknologi  dalam manajemen gudang, implementasinya di UMKM sering terhambat oleh keterbatasan sumber daya, infrastruktur,  dan  keahlian.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan sistem informasi berbasis web yang terintegrasi dengan teknologi machine learning dan image recognition untuk  mengoptimalkan  manajemen  gudang  UMKM.  Dengan  menggunakan  kamera sebagai  sensor,  sistem  ini  dirancang  untuk  secara  otomatis  mengidentifikasi  jenis  dan  jumlah produk, yang bertujuan untuk mengatasi tantangan akurasi inventory yang sering dihadapi oleh UMKM. Kunci dari solusi yang diusulkan adalah kemudahannya dalam implementasi dan biaya
yang terjangkau, memastikan bahwa UMKM dapat mengadopsi teknologi ini tanpa perlu investasi besar  pada  infrastruktur  IT  atau  pelatihan  teknis  yang  rumit.  Dengan  demikian,  penelitian  ini memberikan  kontribusi  teknis  terhadap  bidang  manajemen  gudang  dan  meningkatkan  akses teknologi digital bagi UMKM, yang merupakan tulang punggung ekonomi Indonesia.

## 2. METODE
Metode  yang  akan  digunakan  adalah  metode prototype ,  yang  terbukti  efektif  dalam mengembangkan  perangkat  lunak  dengan  pendekatan  sistem  sekuensial  atau Software Development Life Cycle (SDLC) [13] . Dengan mengadopsi pendekatan ini, diharapkan penelitian dapat  memberikan  pemahaman  yang  mendalam  tentang  cara  optimal  mengintegrasikan teknologi informasi untuk mendukung operasi UMKM dalam industri grosir minuman. Pada  SDLC,  tahap requirement adalah  proses  mengidentifikasi  dan  mendokumentasikan kebutuhan pengguna dan sistem [14] . Hal tersebut melibatkan interaksi dengan stakeholder dan pengguna  untuk  memahami  kebutuhan  bisnis,  fungsional,  dan  non-fungsional.  Tahap  analisis merupakan proses memahami kompleksitas sistem (data dan informasi) dari tahap identifikasi untuk  dikembangkan,  mengidentifikasi  masalah  yang  mungkin  timbul,  dan  menetapkan  solusi yang paling sesuai. Design merupakan tahapan yang melibatkan perancangan arsitektur sistem berdasarkan  kebutuhan  dan  analisis  sebelumnya.  Hal  tersebut  mencakup  desain  arsitektur sistem,  desain database ,  desain interface pengguna  dan  desain  detail  lainnya. Development merupakan  tahapan  mengkodekan  sistem  berdasarkan  spesifikasi  desain  yang  telah  dibuat sebelumnya yang kemudian akan diuji secara berkala untuk memastikan kualitasnya.
Tahap testing merupakan  proses  krusial  dalam  siklus  pengembangan  perangkat  lunak. Tujuannya  adalah  untuk  memastikan  bahwa  sistem  berfungsi  sesuai  dengan  harapan  dan memenuhi  semua  kebutuhan  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Proses  pengujian  meliputi pengujian  unit,  pengujian  integrasi,  pengujian  sistem  dan  pengujian  penerimaan  pengguna. Setelah melewati tahap testing , dilanjutkan dengan tahap deployment , di mana sistem yang telah berhasil diuji siap untuk diterapkan dalam lingkungan produksi. Proses deployment melibatkan migrasi  data,  pelatihan  pengguna,  dan  peluncuran  sistem  secara  menyeluruh.  Terakhir, maintenance merupakan  tahap  pemeliharaan  di  mana  sistem  dipantau  dan  diperbaiki  untuk memastikan kinerjanya tetap optimal serta menyesuaikan dengan kebutuhan baru yang mungkin muncul dari pengguna.
Gambar 1 . Diagram integrasi sistem informasi, cloud database , dan CNN.
Gambar  1 merupakan  gambaran  visual  komponen  perangkat  lunak,  perangkat  keras,  dan teknologi saling berinteraksi. Diagram tersebut mencakup tiga komponen utama yaitu database , sistem informasi, dan convolutional neural network . Database berperan sebagai penyimpanan dan pengelolaan data yang terstruktur serta pengintegrasian data dari berbagai sumber [15]. Sistem informasi bertugas mengelola inventory dengan efisien, melacak pergerakan barang, memastikan ketersediaan stok yang cukup, dan menyediakan informasi real-time yang akurat. Sementara itu, convolutional neural network digunakan untuk mendeteksi, mengidentifikasi, dan membedakan produk secara otomatis berdasarkan citra.
Gambar  2 terdiri  dari  tiga  bagian  utama,  yaitu  input, convolutional  layer ,  dan output . Convolutional layer bertugas untuk mengenali pola seperti tepi atau tekstur dalam gambar dengan menggunakan filter yang bergerak di seluruh gambar.
124 Raisa Nuraffifa Sudardjat, Vina Sari Yosephine Integrasi machine learning dan sistem manajemen gudang untuk pemantauan inventory penjualan grosir minuman UMKM
Gambar 2. Arsitektur dasar CNN.
Selanjutnya, pooling  layer membantu  menciptakan  representasi  fitur  yang  lebih  stabil terhadap perubahan posisi dalam gambar dengan cara mengurangi dimensi spasial dari peta fitur. Fully connected layer menghubungkan fitur-fitur yang teridentifikasi sebelumnya dengan kelas- kelas output . Output layer menunjukkan jenis minuman dalam kemasan box yang dikenali oleh sistem CNN.
Perancangan  sistem  informasi  dimulai  dengan  pembuatan use  case diagram,  seperti  yang diperlihatkan dalam Gambar 3 dan Gambar 4 . Diagram tersebut merupakan representasi visual yang  mengilustrasikan  interaksi  antara  pengguna  dan  sistem  manajemen  gudang  yang  akan dibuat. Use  case diagram  memberikan  gambaran  tentang  bagaimana  sistem  akan  digunakan melalui skenario-skenario tertentu. Diagram tersebut terdiri dari aktor yang mewakili pengguna sistem  dan  interaksi  yang  dilakukan  oleh  mereka  dengan  sistem  tersebut.  Diagram  ini  juga membantu dalam mengidentifikasi keseluruhan ruang lingkup sistem dan memperjelas hubungan antara pengguna dan fungsionalitas sistem yang dirancang. Dengan demikian, use case diagram menjadi alat yang penting dalam tahap perancangan sistem informasi.
Gambar 3 . Fitur untuk pengguna dalam sistem.
Gambar 4 . Interaksi pengguna dengan sistem deteksi.
Gambar 3 menampilkan berbagai fitur yang tersedia bagi pengguna dalam sistem, termasuk pemeriksaan  nama  barang,  ukuran,  melihat,  mengelolah,  dan  memperbarui  data  barang,  serta mengelola  barang  masuk  dan  keluar. Gambar  4 menggambarkan  interaksi  pengguna  dengan sistem  deteksi  barang  menggunakan computer  vision .  Interaksi  tersebut  meliputi  pengecekan ketersediaan produk, nama produk, jumlah stok, serta mencatat barang masuk dan keluar. Kedua gambar  tersebut  memberikan  pengertian  tentang  fungsi-fungsi  sistem,  dari  manajemen  data hingga penggunaan teknologi machine learning untuk memfasilitasi pengelolaan stok dan operasi gudang secara efisien. Dengan kombinasi  kedua  fitur tersebut, pengguna dapat dengan mudah mengakses informasi dan melakukan tindakan yang diperlukan untuk mengelola inventory dan operasi gudang dengan lebih efektif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Rancangan Website
Website didesain dengan mengacu pada use case diagram pada Gambar 3 dan Gambar 4 yang menampilkan  serangkaian  fitur  yang  terintegrasi.  Fitur-fitur  tersebut  mencakup  sistem login untuk  keamanan  akses,  halaman  untuk  menampilkan  stok  barang  yang  tersedia,  dan  halaman untuk mencatat barang masuk ke dalam sistem. Selain itu, terdapat halaman yang ditujukan untuk mencatat  barang  keluar  dari  gudang,  serta  halaman  yang  memanfaatkan  teknologi machine learning , seperti pengecekan stok, pengelolaan inventory secara otomatis.
Halaman Login yang terlihat pada Gambar 5 merupakan bagian pertama yang ditemui oleh pengguna ketika mengakses sistem informasi UMKM, terutama dalam objek uji coba penjualan minuman dalam satuan dus. Pengguna diminta untuk memasukkan email dan password sebagai langkah pertama untuk mengakses sistem. Jika pengguna memasukkan kombinasi username dan password yang salah, atau jika akun mereka belum terdaftar, mereka tidak dapat melanjutkan ke halaman selanjutnya. Selain itu, ketika pengguna memilih untuk keluar dari website , halaman login akan otomatis muncul kembali. Dengan demikian, halaman login memiliki peran penting dalam mengontrol  akses  dan  menyediakan  pengalaman  pengguna  yang  aman  dan  teratur  dalam menggunakan sistem.
126 Raisa Nuraffifa Sudardjat, Vina Sari Yosephine Integrasi machine learning dan sistem manajemen gudang untuk pemantauan inventory penjualan grosir minuman UMKM
Gambar 5 . Halaman login dan halaman utama.
Gambar 6 . Halaman stok barang.
Gambar 7 . Halaman barang masuk.
Gambar 8 . Halaman barang keluar.
Halaman stok barang, yang terlihat pada Gambar 6 berfungsi untuk memasukkan informasi tentang  barang  yang  tersedia  di  gudang,  yang  kemudian  akan  tercatat  dalam master  data dan dapat diakses  oleh pengguna. Halaman tersebut  terdiri dari tiga komponen utama, yaitu nama barang, deskripsi, dan jumlah stok. Melalui fitur yang tersedia di dalam halaman barang masuk
dan  keluar,  pengguna  dapat  memperbarui  jumlah  stok  barang,  baik  bertambah  maupun berkurang,  sesuai  dengan  kebutuhan dan  transaksi  yang dilakukan.  Fitur tambah barang yang merupakan bagian dari halaman stok barang, memiliki tiga komponen utama yaitu nama barang, deskripsi barang, dan jumlah stok. Nama barang digunakan untuk mencatat identitas barang yang akan  ditambahkan  ke  dalam inventory ,  sedangkan  deskripsi  barang  memberikan  informasi tambahan tentang jenis barang. Jumlah stok mencatat kuantitas fisik barang yang ditambahkan ke dalam inventory untuk memastikan data inventory yang terpercaya dan lengkap. Halaman barang masuk yang terlihat pada Gambar 7 , memiliki peran utama dalam melakukan input barang. Data tersebut akan langsung terdaftar pada master data. Halaman tersebut terdiri dari empat komponen utama yaitu tanggal barang masuk ( real-time ), nama barang, deskripsi dan keterangan  siapa  yang  menerima  barang  tersebut.  Fitur  tambah  barang  masuk  memiliki  tiga komponen utama yaitu nama barang, jumlah, dan nama penerima. Nama barang merujuk pada produk yang telah terdaftar dalam halaman stok barang, sementara komponen jumlah digunakan untuk mencatat jumlah fisik barang yang masuk ke dalam inventory . Sedangkan, komponen nama penerima  berfungsi  untuk  mencatat  atau  menentukan  pihak  yang  bertanggung  jawab  atau menerima barang yang masuk ke dalam sistem atau inventory untuk memastikan transparansi dan akuntabilitas dalam pengelolaan inventory . Halaman barang keluar, yang terlihat pada Gambar 8 , berperan dalam mencatat barang yang keluar  dari  gudang.  Data  tersebut  juga  akan  langsung  terdaftar  pada master  data .  Halaman tersebut  memiliki  empat  komponen  yaitu  tanggal  barang  keluar  saat  barang  dikeluarkan inventory secara real-time , nama barang, deskripsi barang yang keluar, dan keterangan mengenai siapa yang menerima barang tersebut. Fitur tambah barang keluar memiliki tiga komponen utama yaitu  nama  barang  merujuk  pada  produk  yang  telah  terdaftar  dalam  halaman  stok  barang, komponen jumlah digunakan untuk mencatat jumlah fisik barang yang keluar dari sistem atau inventory , dan komponen nama penerima berfungsi untuk mencatat atau menentukan pihak yang bertanggung  jawab  atau  menerima  barang  yang  keluar  untuk  memastikan  keakuratan  dan transparansi dalam catatan inventory .
Hasil pengujian website stok barang
Pengujian dilakukan secara menyeluruh terhadap semua halaman atau menu yang tersedia untuk menilai  apakah program tersebut memenuhi standar yang diperlukan untuk  digunakan. Proses tersebut mencakup berbagai aspek fungsi halaman dan keamanan dari setiap halaman atau menu  yang  telah  dikembangkan.  Tujuannya  adalah  untuk  memastikan  bahwa  pengguna  dapat menggunakan  program  dengan  lancar  dan  aman,  serta  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  harapan mereka.  Hasil  pengujian  ini  akan  menjadi  acuan  untuk  melakukan  perbaikan  atau penyempurnaan  sebelum  program  tersebut  diluncurkan.  Dengan  demikian,  pengujian menyeluruh  menjadi  langkah  penting  dalam  proses  pengembangan  perangkat  lunak  untuk memastikan kualitas dan keandalan program yang dihasilkan.
Tabel 1 . Hasil pengujian website stok barang. No. Item Uji Skenario Harapan Hasil 1 Halaman Login Masukkan user dan password Berhasil masuk ke menu sesuai dengan kebutuhan Valid 2 Halaman stock barang Input jumlah, nama, dan keterangan barang Dapat melakukan input barang seperti jumlah, nama barang Valid 3 Halaman barang masuk Input jumlah, nama, dan keterangan barang yang datang dari produsen Dapat melakukan input barang seperti jumlah, nama barang Valid 4 Halaman barang keluar Input jumlah, nama, dan keterangan yang keluar dari gudang Dapat melakukan input barang seperti jumlah, nama barang yang keluar Valid 5 Halaman machine learning Menunjukkan nama produk Dapat terbaca nama produknya secara akurat Valid 6 Halaman logout Klik button logout
Dapat melakukan logout dari website dan kembali ke halaman login Valid
128 Raisa Nuraffifa Sudardjat, Vina Sari Yosephine Integrasi machine learning dan sistem manajemen gudang untuk pemantauan inventory penjualan grosir minuman UMKM
Analisis website stok barang
Hasil uji coba menunjukkan bahwa website dapat berfungsi sesuai kebutuhan pengguna, serta menunjukkan  reliabilitas  dan  kesesuaian  fungsi-fungsinya.  Fitur  penambahan  produk  melalui tombol "barang masuk" memberikan kemudahan bagi pengguna untuk memasukkan produk ke dalam sistem dengan cepat dan efisien. Setiap kali produk ditambahkan, informasi nama produk secara otomatis tercatat dalam data barang masuk. Hal ini memudahkan pengelolaan inventory dan  memastikan  ketersediaan  informasi  stok  terkini.  Tombol  "barang  keluar"  secara  otomatis mengurangi  stok  saat  barang  dijual  dan  mencatat  nama  produk  yang  terjual.  Fitur  ini  penting dalam  analisis  penjualan  dan  pemantauan inventory yang  efektif  bagi  pengelola  bisnis  UMKM. Keseluruhan  fitur  dan  fungsi-fungsi  yang  disediakan  menunjukkan  bahwa  pembuatan website tersebut cukup mudah digunakan dan ekonomis untuk UMKM.
Rancangan model deteksi gambar otomatis
Penelitian  ini  merancang  penggunaan  CNN  khusus  untuk  UMKM.  Modelnya  memfasilitasi pengguna tanpa latar belakang IT untuk melakukan training image, serta transfer learning dengan mudah. Penelitian ini melibatkan lebih dari 1500 gambar sebagai training image dengan 3 produk yang  berbeda,  dan  menggunakan  algoritma mobile-Net .  Percobaan  deteksi  barang  dilakukan untuk  menguji  apakah  algoritma  CNN  yang  telah  dilatih  dapat  mengenali  suatu  barang  dalam kondisi  nyata  di  gudang.  Uji  coba  ini  dilakukan  dengan  menggunakan webcam yang  dapat dihubungkan ke komputer atau laptop yang memungkinkan pengujian langsung pada lingkungan operasional. Dengan demikian, penggunaan CNN ini menjanjikan solusi yang efisien dan mudah digunakan  bagi  UMKM  dalam  mengelola inventory mereka.  Algoritma  yang  digunakan  adalah Mobil-Net dengan akurasi model hampir mencapai 100%. Hal tersebut menunjukkan kemampuan yang sangat baik dalam mengenali dan memproses gambar produk.
Pengujian machine learning
Setelah model machine  learning dikembangkan, transfer learning dicobakan  ke  rak  UMKM. Kemudian dilakukan uji coba dan analisis data, termasuk pengumpulan data yang menunjukkan seberapa baik machine learning dapat membaca nama produk. Percobaan dilakukan sebanyak 30 kali untuk setiap produk uji coba. Data tersebut digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma machine learning dalam mengenali nama produk dari data yang telah diuji sebelumnya. Tabel  2 berisi  hasil  pengujian convolutional  neural  network terhadap  tiga  produk  yang berbeda, yaitu produk A, B, dan C. Dari hasil pengujian tersebut, terlihat bahwa machine learning mampu  mengenali  dan  memproses  informasi  mengenai  citra  produk  secara  efektif.  Meskipun begitu,  ditemukan  bahwa  ada  beberapa  produk  yang  tidak  berhasil  terbaca  oleh  sistem.  Hal tersebut menunjukkan adanya tantangan atau kendala tertentu dalam pengenalan produk secara akurat.
Tabel 2 . Hasil pengujian convolutional neural network. No Item Uji Skenario Hasil 1 Dapat menunjukkan nama produk, yaitu produk A Valid 2 Dapat menunjukkan nama produk, yaitu produk B Valid 3 Dapat menunjukkan nama produk, yaitu produk C Valid
No Item Uji Skenario Hasil 4 Dapat menunjukkan nama produk, yaitu produk A Not Valid 5 Dapat menunjukkan nama produk, yaitu produk B Not Valid Analisis model deteksi gambar otomatis Gambar 9 . Model accuracy (kiri) dan deployment accuracy (kanan).
Model accuracy digunakan untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  algoritma dapat  memprediksi atau  mengklasifikasikan  data,  serta  menunjukkan  seberapa  dekat  hasil  prediksi  dengan  nilai sebenarnya  dari  data  pelatihan  dan  pengujian.  Pada Gambar  9 , model  accuracy menunjukkan tingkat akurasi yang mencapai 100%, yang artinya kinerja yang sangat baik dari model tersebut. Hasil uji coba pada kondisi gudang yang nyata ( deployment ) menghasilkan variasi akurasi antara produk A, B, dan C. Pengenalan produk A menonjol dengan akurasi mencapai 90%, sementara produk B dan C memiliki akurasi sedikit lebih rendah, yaitu 83% dan 87%. Meskipun demikian, model  berhasil  mengidentifikasi  produk  secara  keseluruhan.  Variasi  dalam  akurasi  dapat disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  termasuk  kualitas  gambar  yang  dimasukkan  yang  mungkin buram atau terlalu gelap, serta perubahan kondisi lingkungan seperti kurangnya pencahayaan. Selain  itu,  kemiripan  dalam  bentuk,  ukuran,  dan  warna  produk  juga  dapat  mempengaruhi kemampuan model dalam mengenali produk dengan akurasi yang konsisten. Mengisolasi ruangan gudang UMKM menjadi suatu langkah yang sangat disarankan untuk memastikan kualitas cahaya tetap terjaga. Dengan menjaga kondisi pencahayaan yang konsisten, sistem machine learning akan dapat bekerja lebih efektif dalam mengidentifikasi dan memproses informasi citra produk.

## 4. SIMPULAN
Integrasi machine  learning dengan  sistem  manajemen  gudang  untuk  pemantauan inventory telah  berhasil  dikembangkan.  Dengan  penerapan  sistem  tersebut,  UMKM  dapat  mengatasi tantangan  dalam  mengelola  stok  dan  operasi  gudang  secara  lebih  efektif.  Teknologi  yang terjangkau  ini  berpotensi  untuk  meningkatkan  akurasi,  efisiensi,  dan  transparansi  manajemen gudang,  sehingga  memperkuat  daya  saing  dan  produktivitas  UMKM  meskipun  dengan keterbatasan sumber daya dan biaya. Pengembangan sistem manajemen gudang memungkinkan pelacakan  stok  dan  produk  fisik  menjadi  lebih  mudah,  sehingga  pengelola  UMKM  dapat menghitung  jumlah  barang  di  gudang  dengan  lebih  efisien.  Selain  itu,  penggunaan machine learning memudahkan  UMKM  mengenali  produk  dengan  kemasan  serupa,  sehingga memperlancar proses identifikasi barang. Namun, penting bagi UMKM untuk memastikan bahwa faktor-faktor seperti gambar yang buram atau kurangnya pencahayaan tidak mengganggu kinerja machine  learning dalam  membaca  produk.  Dengan  demikian,  implementasi  sistem  informasi gudang  dan  pemanfaatan  teknologi machine  learning dapat  menjadi  strategi  yang  efektif  bagi UMKM dalam meningkatkan manajemen stok dan operasional gudang mereka.
REFERENSI

## 130 Raisa Nuraffifa Sudardjat, Vina Sari Yosephine
Integrasi machine learning dan sistem manajemen gudang untuk pemantauan inventory penjualan grosir minuman UMKM
[1] S.  Hidayat,  I.  Rosyadi,  N.  Narwanto,  and  S.  B.  Utomo,  “Transformasi  digital  BMT  Surya Madani :  Integrasi  e-banking  dan  financial  technology  menuju  implementasi  open  loop LKMS 2025,” BEMAS  J. Bermasyarakat , vol. 5, no. 1, September 2024, pp. 84–95, 2024, doi: 10.37373/bemas.v5i1.1119.
[2] Fachrurazi, A. Y. Rukmana, Supriyanto, Syamsulbahri, and Iskandar, “Revolusi Bisnis di Era Digital:  Strategi  dan  Dampak  Transformasi  Proses  Teknologi  terhadap  Keunggulan Kompetitif dan Pertumbuhan Organisasi,” J. Bisnis dan Manaj. West Sci. , vol. 2, no. 03, pp. 297–305, 2023, doi: 10.58812/jbmws.v2i03.563.
[3] M. Tanra, M. A. Pahmi, and Norhana Arsad, “Pemantauan programmable logic controller berbasis internet of things dengan menggunakan sistem notifikasi,” TEKNOSAINS  J. Sains, Teknol. dan Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 236–243, 2023, doi: 10.37373/tekno.v10i2.487.
[4] M. Abdullah, W. Pratama, and  I. Bilad, “Pengembangan dan edukasi pentingnya legalitas usaha mikro, kecil dan menengah di era digital,” BEMAS J. Bermasyarakat , vol. 5, no. 1, pp. 53–59, 2024, doi: https://doi.org/10.37373/bemas.v5i1.1086.
[5] A. D. Ananda and D. Susilowati, “Pengembangan Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) Berbasis Industri Kreatif di Kota Malang,” J. Ilmu Ekon. , vol. X, no. X, pp. 120–142, 2019, doi: https://doi.org/10.22219/jie.v1i1.6072.
[6] R.  K. Zaman and  R. Andriyanty, “Analisis pengembangan  UMKM terhadap kesejahteraan nasional,” Mediastima , vol. 28, no. 2, pp. 96–114,
2022, doi:
https://doi.org/10.55122/mediastima.v28i2.437.
[7] S.  Maesaroh,  R.  R.  Lubis,  L.  N.  Husna,  R.  Widyaningsih,  and  R.  Susilawati,  “Efektivitas Implementasi  Manajemen  Business  Intelligence  pada  Industri  4.0,” ADI  Bisnis  Digit.
Interdisiplin J. , vol. 3, no. 2, pp. 1–8, 2022, doi: 10.34306/abdi.v3i2.764.
[8] D.  A.  Lestari,  V.  A.  Maghfiroh,  S.  Falahiyah,  and  K.  Musari,  “Analisis  Sistem  Pencatatan Penilaian  Persediaan  Produksi  Barang  Dagang  Pada  Kampung  Edamame,” Gudang  J. Multidisiplin Ilmu , vol. 2, no. 3, pp. 145–153, 2024, doi:
https://doi.org/10.59435/gjmi.v2i3.403.
[9] G. Yosua, “Implementasi Enterprise Resource Planning (ERP) Pada Lingkup Supply Chain Management (SCM) Menggunakan Software Weberp,” COMSERVA  J. Penelit. dan Pengabdi. Masy. , vol. 3, no. 10, pp. 3945–3959, 2024, doi: 10.59141/comserva.v3i10.1181.
[10]  D. R. Barus, H. Natanael Simamora, M. Glora Surya Sihombing, J. Panjaitan, and L. Susana Saragih, “Tantangan dan Strategi Pemasaran UMKM di Era Teknologi dan Digitalisasi,” J. Creat.  Student  Res. ,  vol.  1,  no.  6,  pp.  357–365,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.55606/jcsrpolitama.v1i6.2958
[11]  M. R, Y. Fahdillah, M. Kadar, I. Hassandi, and M. R, “Implementasi Transformasi Digital dan Kecerdasan Buatan Sebagai Inovasi Untuk UMKM pada Era Revolusi Industri 4.0,” J. Ilm. Manaj.  dan  Kewirausahaan ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  266–273,  2024,  doi: 10.33998/jumanage.2024.3.1.1552.
[12]  A.  Sheth,  M.  Sharath,  S.  C.  Reddy,  and  K.  Sindhu,  “Gait  Recognition  Using  Convolutional Neural  Network,” Int.  J.  online  Biomed.  Eng. ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  107–118,  2023,  doi: 10.3991/ijoe.v19i01.33823.
[13]  R.  Yunitarini,  P.  Budi,  and  H.  Nurwarsito,  “Implementasi  Perangkat  Lunak  Electronic Customer  Relationship  Management  (E-CRM)  dengan  Metode  Framework  of  Dynamic CRM,” vol. 6, no. 1, pp. 83–90, 2012, doi: https://doi.org/10.21776/jeeccis.v6i1.171.
[14]  S. Aswati, M. S. Ramadhan, A. U. Firmansyah, and K. Anwar, “Studi Analisis Model Rapid Application Development Dalam Pengembangan Sistem Informasi,” J. Matrik , vol. 16, no. 2, p. 20, 2017, doi: 10.30812/matrik.v16i2.10.
[15]  A. Roihan, A. A. Wisanto, Y. Sulaeman, F. M. Nur, and S. Williandi, “Implementasi Metode Realtime,  Live  Data  Dan  Parsing  JSON  Berbasis  Mobile  Dengan  Menggunakan  Android Studio  Dan  PHP  Native,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  2019,  doi: https://doi.org/10.52643/jti.v5i2.666.