E-COMMERCE PRICE AND QUANTITY OPTIMIZATION USING MACHINE LEARNING ALGORITHM AND HEURISTIC METHODCASE STUDY OF RICE TRADING PRODUCTS IN PT XYZ

• Main Author: Fresian Meiliana, Vinsensia
• Format: Theses
• Language: Indonesia
• Subjects: Manajemen umum
• Online Access: https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/78889
• Institution: Institut Teknologi Bandung

E-commerce XYZ adalah perusahaan omnichannel Indonesia yang memiliki 3 jenis produk di lini bisnis B2C-nya: trading, consignment, dan marketplace. Sejak Januari 2021 hingga Oktober 2022, penjualan barang trading dari kategori beras menghasilkan laba negatif. Meskipun selama beberapa tahun terakhir e-commerce lebih berfokus pada pertumbuhan dibandingkan keuntungan, kondisi ekonomi saat ini memaksa perusahaan e-commerce untuk berfokus pada profibilitas juga. Untuk produk trading, keuntungan maksimal dapat dicapai dengan dua cara: menjual produk dengan margin yang sangat tinggi namun dengan jumlah yang sedikit atau menjual dalam jumlah besar namun dengan margin yang lebih sedikit. Oleh karena itu, perusahaan perlu menemukan profit optimal yang dapat dihasilkan melalui kombinasi harga dan kuantitas yang optimal. Untuk mencari margin optimal, peneliti terlebih dahulu membuat fungsi permintaan dengan menggunakan algoritma Gradient Boosted untuk setiap kelompok produk yang sudah dikelompokkan berdasarkan unit of measurement. Selanjutnya, untuk mencari titik harga optimal yang akan menghasilkan keuntungan terbaik, peneliti menggunakan metode heuristik terhadap masing-masing fungsi permintaan. Cara ini berhasil meningkatan keuntungan hingga 975% dari keuntungan negatif sebelumnya yang sebesar 8,5 miliar Rupiah. Meskipun model ini berhasil memberikan rekomendasi harga yang menghasilkan keuntungan yang lebih baik, konteks bisnis masih perlu ditambahkan sebelum model ini dapat diimplementasikan serta menemukan fitur lain yang mungkin dapat mempertajam fungsi permintaan.