📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 8 dokumenPERANCANGAN SISTEM BUSINESS INTELLIGENCE BERBASIS RULE-BASED CHATBOT DENGAN TIME SERIES FORECASTING DAN TEKNOLOGI BAHASA ALAMI UNTUK ANALISIS DAN PREDIKSI KINERJA BISNIS
Sistem Business Intelligence di lingkungan internal perusahaan umumnya masih bergantung pada pelaporan manual dan kemampuan teknis dalam menggunakan bahasa kueri untuk memperoleh insight dari data. Ketergantungan tersebut menyulitkan pengguna nonteknis, seperti manajer dan analis bisnis, dalam mengakses informasi secara mandiri dan tepat waktu. Sebagai solusi atas permasalahan tersebut, dilakukan perancangan dan implementasi sistem Business Intelligence berbasis chatbot yang memungkinkan pengguna internal melakukan analisis dan prediksi kinerja bisnis melalui antarmuka percakapan berbahasa Indonesia. Sistem ini menggunakan pendekatan rule-based untuk memahami pertanyaan pengguna, kemudian menghasilkan keluaran analitik dalam bentuk narasi bahasa Indonesia melalui modul Natural Language Generation berbasis templat. Selain kemampuan analitik, sistem juga dilengkapi dengan model peramalan deret waktu untuk mendukung prediksi kinerja bisnis pada periode berikutnya. Dengan menggunakan data dari Enterprise Data Warehouse internal perusahaan serta beberapa variasi model peramalan, dilakukan implementasi sistem yang mencakup proses klasifikasi maksud, eksekusi aturan analitik, pembangkitan narasi, dan peramalan deret waktu. Setelah implementasi, dilakukan evaluasi terhadap kemampuan analitik dan prediktif sistem. Evaluasi analitik menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan narasi dengan akurasi faktual 100% berdasarkan aturan yang telah didefinisikan. Sementara itu, evaluasi prediktif dilakukan dengan membandingkan model GRU (Gated Recurrent Unit) dan LSTM (Long Short-Term Memory) terhadap model statistik ARIMA dan Prophet menggunakan metode walk-forward validation pada enam tingkat wilayah. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model GRU memberikan kinerja paling stabil, dengan lima wilayah berstatus lulus berdasarkan nilai sMAPE di bawah 30% dan satu wilayah berstatus lulus dengan catatan. Sementara itu, Prophet menunjukkan kinerja paling rendah dengan nilai sMAPE di atas 100% pada seluruh wilayah akibat ketidaksesuaian asumsi model terhadap karakteristik data operasional. Secara keseluruhan, sistem yang dikembangkan mampu membantu pengguna nonteknis memperoleh informasi analitik dan prediktif secara lebih cepat, mandiri, dan terstruktur untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis internal.
ANALISIS KELAYAKAN KEUANGAN UNTUK PELUANG BISNIS REKRUTMEN DIGITAL B2B: STUDI KASUS LOKERKU
Perkembangan platform rekrutmen digital telah mengubah cara perusahaan dan pencari kerja berinteraksi dalam proses perekrutan. Di Indonesia, platform pencarian kerja berbasis digital memberikan akses yang lebih luas terhadap peluang kerja serta memungkinkan perusahaan menjangkau kandidat dalam jumlah yang lebih besar. Namun demikian, banyak perusahaan masih menghadapi inefisiensi rekrutmen akibat tingginya jumlah pelamar yang tidak sesuai dengan kebutuhan perusahaan serta keterbatasan kesiapan kandidat dalam memasuki dunia kerja. Kondisi ini menciptakan peluang bagi platform yang mampu meningkatkan efisiensi proses perekrutan sekaligus membantu meningkatkan kesiapan kandidat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kelayakan finansial dari Lokerku, yaitu platform rekrutmen digital berbasis B2B yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi perekrutan melalui sistem pencocokan kandidat yang lebih terkurasi serta dukungan persiapan karir yang terstruktur bagi pencari kerja tahap awal karier. Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kelayakan bisnis dengan dukungan analisis strategis dan finansial. Analisis industri dilakukan menggunakan PESTEL dan Porter’s Five Forces, sementara kelayakan finansial dianalisis menggunakan metode Net Present Value (NPV), Internal Rate of Return (IRR), dan Payback Period. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model bisnis Lokerku layak secara finansial dan memiliki potensi untuk berkembang di pasar rekrutmen digital Indonesia.
IDENTIFIKASI POTENSI DAN MODEL BISNIS WANA WISATA DI KAWASAN HUTAN LINDUNG (KASUS: WANA WISATA BATU KUDA MANGLAYANG, KABUPATEN BANDUNG, JAWA BARAT)
Wana Wisata Batu Kuda merupakan salah satu kawasan wisata yang terletak di bawah kaki gunung Manglayang, Kabupaten Bandung, Jawa Barat dan dikelola oleh Perum Perhutani KPH Bandung Utara. Wana Wisata Batu Kuda Manglayang menjadi salah satu lokasi wisata yang sering dikunjungi masyarakat Bandung dan sekitarnya berkat keindahan alami hutan pinus dan pemandangan asri pegunungan Manglayang serta ikon uniknya berupa batu besar berbentuk kepala kuda yang menjadikan kawasan wisata ini berbeda dari wana wisata lain yang sama-sama dikelola oleh Perum Perhutani. Potensi alam hutan pinus yang dimiliki kawasan wisata ini cukup menjanjikan serta adanya potensi lainnya yang belum dimanfaatkan secara optimal mendorong untuk dilakukan penelitian atau kajian lebih lanjut. Identifikasi potensi wisata dianggap penting dilakukan untuk mengetahui kondisi kawasan, apakah layak untuk dilakukan pengembangan aktivitas wisata baru maupun pengembangan sarana dan prasarana penunjang lainnya yang nantinya dapat meningkatkan jumlah kunjungan wisatawan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi potensi dan kelayakan pengembangan wisata, menganalisis surplus konsumen dan nilai manfaat wisata, serta menggambarkan model bisnis pariwisata Wana Wisata Batu Kuda Manglayang. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas data primer yang diperoleh melalui observasi langsung di lapangan, wawancara kepada pengelola kawasan yang terdiri dari dua orang pegawai Perum Perhutani dan perwakilan LMDH Manglayang Lestari, dan kuesioner yang disebarkan kepada 100 orang pengunjung, serta data sekunder yang diperoleh melalui studi literatur. Metode analisis data yang digunakan adalah analisis daerah operasi objek dan daya tarik wisata alam untuk potensi wisata, analisis linear regresi linear berganda untuk permintaan wisata, serta Business Model Canvas yang diintegrasikan dengan analisis Blue Ocean Strategy untuk merancang model bisnis Wana Wisata Batu Kuda yang implementatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Wana Wisata Batu Kuda memiliki indeks kelayakan pengembangan sebesar 90,88% dan termasuk ke dalam kategori layak untuk dikembangkan. Faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kunjungan wisatawan di Wana Wisata Batu Kuda adalah biaya perjalanan, pendapatan, jarak tempuh, waktu tempuh, dan tingkat kepuasan pengunjung. Nilai surplus konsumen Wana Wisata Batu Kuda sebesar Rp 68.644 dan nilai manfaat wisata pada tahun 2023 sebesar Rp 2.745.828.644. Setiap blok BMC yang telah diidentifikasi dan dianalisis digunakan untuk mendukung pengembangan bisnis berkelanjutan di wana wisata. Penerapan business model canvas (BMC) efektif dalam memetakan kekuatan maupun kelemahan serta peluang pengembangan bisnis wisata di kawasan hutan lindung. Hasil analisis business model canvas (BMC) menunjukkan bahwa Wana Wisata Batu Kuda yang merupakan kawasan hutan lindung tetap memberikan keuntungan dalam segi bisnis Wana Wisata berdasarkan penghitungan profit pada tahun 2022 yakni sebesar Rp 179.409.000. Kombinasi business model canvas (BMC) dengan blue ocean strategy (BOS) menggambarkan bahwa perlu dilakukan penguatan terhadap aspek value proposition dan revenue streams salah satunya dengan cara mengembangkan aktivitas wisata seperti paket wisata edukasi lingkungan kepada siswa sekolah yang diintegrasikan dengan mata pelajaran lingkungan hidup.
PERBAIKAN PROSES BISNIS MONITORING & EVALUATION (MONEV) KEGIATAN RISET DAN INOVASI DI DKST-ITB
Direktorat Kawasan Sains dan Teknologi ITB (DKST-ITB) merupakan unit yang memiliki peran penting dalam mendukung peneliti menjalankan kegiatan riset dan inovasi di lingkungan ITB. Namun, dalam pelaksanaannya, sejumlah peneliti yang bekerja sama dengan DKST-ITB menyatakan bahwa layanan yang diberikan belum mampu menyelesaikan proses pencairan dana sesuai waktu yang dijanjikan. Kondisi ini menimbulkan kekhawatiran dari pihak DKST-ITB akan menurunnya minat peneliti untuk bermitra, karena teridentifikasi bahwa proses monitoring & evaluation (monev) yang dijalankan masih belum efisien. Berdasarkan hal tersebut, dilakukan penelitian untuk merancang perbaikan proses bisnis pada kegiatan monev riset dan inovasi di DKST-ITB. Penelitian ini menggunakan pendekatan Model-Based and Integrated Process Methodology (MIPIM) dari Adesola (2008) sebagai kerangka utama. Proses bisnis dipetakan dengan melakukan benchmark pada dokumen Evidence Framework on Monitoring & Evaluation of Horizon Europe yang menjadi acuan dalam pelaksanaan monev. Evaluasi kinerja proses bisnis dilakukan dengan pendekatan value-added assessment, di mana proses bisnis eksisting menunjukkan proporsi real value added sebesar 12,2% dan business value added sebesar 87,8%. Proses-proses yang dianggap kritis ditentukan menggunakan metode Process Prioritization Matrix dari Susan Page (2010), sedangkan rancangan perbaikan dilakukan dengan pendekatan systematic reengineering oleh Joe Peppard (1995). Hasil dari penelitian ini menghasilkan proses bisnis usulan yang menunjukkan peningkatan signifikan pada kinerja, yakni real value added sebesar 48% dan business value added sebesar 52%. Penelitian ini juga menghasilkan rekomendasi solusi yaitu otomatisasi proses administratif untuk meningkatkan efisiensi dan mendukung kelancaran kegiatan riset di DKST-ITB.
ANALITIKA BISNIS: ADOPSI, IMPLEMENTASI DAN DAMPAK TERHADAP KINERJA INDUSTRI FARMASI
Industri farmasi mempunyai peran krusial dalam mengatasi kebutuhan medis yang belum terpenuhi. Untuk menjangkau pasien secara efektif, perusahaan harus memanfaatkan data untuk mengoptimalkan strateginya. Pendekatan berbasis data ini sangat penting untuk memahami system kesehatan yang terus berubah dan berkembang dan untuk memastikan obat-obatan yang sangat dibutuhkan dapat sampai pada pasien yang membutuhkannya. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki alasan strategis mengapa perusahaan farmasi perlu mengadopsi bisnis analitik (BA) dalam operasi penjualan dan pemasaran mereka. Penelitian ini mengidentifikasi dan menganalisis pendorong dan hambatan yang mempengaruhi keberhasilan penerapan BA. Selanjutnya, penelitian ini mengembangkan kerangka konseptual yang menjelaskan interkoneksi di antara faktor-faktor tersebut. Pada akhirnya, penelitian ini juga menghasilkan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti oleh perusahaan farmasi tentang bagaimana mengelola kapabilitas BA secara efektif, mengelola pertimbangan-pertimbangan penting, dan mengurangi hambatan implementasi BA, sehingga pada ahirnya dapat meningkatkan kinerja bisnis secara keseluruhan. Penelitian ini menggunakan pendekatan penelitian pragmatis dan abduktif, didorong oleh keinginan untuk memecahkan masalah bisnis yang nyata. Desain studi kasus digunakan untuk memperoleh pemahaman mendalam tentang adopsi BA. Selanjutnya, analisis sistem dinamik digunakan untuk memahami interkoneksi dan mekanisme umpan balik yang mempengaruhi adopsi BA. Dengan memanfaatkan kombinasi analisis studi kasus dan pemodelan sistem dinamika, penelitian ini memberikan pemahaman komprehensif tentang faktor- faktor yang mendorong adopsi BA pada industri farmasi. Melalui studi kasus komparatif, koding terbuka, aksial, dan selektif digunakan untuk menggali konsep dan konstruksi yang membentuk kapabilitas BA. Kerangka kerja awal, yang disusun menggunakan urutan logis, yang menggabungkan interaksi antara teknologi, manusia, manajemen, dan model bisnis dalam meningkatkan kualitas pengambilan keputusan dan, pada akhirnya, kinerja bisnis. Studi kasus komparatif mengonfirmasi peran penting kepemimpinan, termasuk kemampuan pemimpin untuk menyeimbangkan keuntungan jangka pendek dengan pembangunan kapabilitas jangka panjang. Selanjutnya, studi ini menunjukkan bahwa perusahaan dengan orientasi digital dan model bisnis yang agile dapat mempengaruhi kemampuannya untuk memanfaatkan BA. Penelitian ini menggarisbawahi perbedaan dalam implementasi BA di antara perusahaan farmasi yang beroperasi di pasar yang sama. Hasil analisa sistem dinamika dalam bentuk sistemigram yang komprehensif menggambarkan interaksi yang rumit antara faktor-faktor yang mempengaruhi adopsi BA. Analisis tersebut mengungkapkan keterkaitan yang kuat antara faktor teknologi dan organisasi, dibuktikan dengan kepadatan jaringan dan munculnya diagram sebab-akibat (CLD). Menariknya, meskipun faktor lingkungan memberikan pengaruh penting pada keputusan adopsi BA, interkoneksi faktor lingkungan tersebut tampak kurang menonjol. Tiga CLD yang berbeda muncul, berfokus pada ketersediaan dan kualitas data, kegunaan teknologi, dan pengembangan kemampuan manusia. Ketiga faktor kunci ini terkait erat dengan dukungan manajemen puncak dalam hal investasi. Mengingat otoritas mereka untuk menentukan arah perusahaan, terutama terkait alokasi sumber daya, pemimpin memainkan peran penting. Sebagaimana ditegaskan oleh teori RBT, implementasi BA yang efektif memerlukan fondasi yang kuat dari sumber daya dan kemampuan mengelola sumberdaya tersebut. Sebagai perintis dalam penelitian kualitatif di bidang farmasi, penelitian ini memberikan pemahaman berharga terkait BA di industri farmasi dengan menyediakan kerangka kerja BA yang komprehensif serta memperkenalkan variabel moderasi baru. Selanjutnya, studi ini menunjukkan keterkaitan antara kemampuan BA dan faktor keputusan untuk adopsi BA. Penelitian ini juga memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti bahwa adopsi BA memerlukan dukungan kuat dari pemimpin puncak. Untuk membangun kepercayaan pada BA, perusahaan dapat memulai dengan proyek percontohan skala kecil yang dirancang untuk untuk mengatasi tantangan bisnis spesifik.
INVESTASI ANALISIS PROYEK DALAM RENCANA PENGGANTIAN CRUSHER
Pasar batubara global mengalami tiga tahun yang penuh gejolak. Permintaan menurun tajam selama pandemi Covid, hanya untuk melompat selama rebound pasca-Covid dan setelah invasi Rusia ke Ukraina. Pada tahun 2022, permintaan global untuk batubara mencapai tingkat tertinggi yang pernah ada (8.415 juta metrik ton), didorong oleh pertumbuhan di China dan India. Hari ini, batubara tetap menjadi sumber energi terbesar untuk pembangkit listrik, pembuatan baja dan produksi semen, mempertahankan peran sentral dalam ekonomi dunia. Dan pada tahun 2023, permintaan batu bara global meskipun meningkat tipis sebesar 1,4%, tetapi mencapai titik tertinggi sepanjang masa (rekor baru) sekitar 8.536 Mt. Menurut IEA memperkirakan penurunan bersih produksi batubara global mulai tahun 2024. Penurunan yang sedang berlangsung di Amerika Serikat dan Uni Eropa kemungkinan besar akan diikuti oleh penurunan volume produksi di Indonesia, karena permintaan China untuk batubara termal yang diangkut melalui laut kemungkinan besar akan menurun. Trend harga batu bara juga cenderung terus menurun, sehingga menjadi tantangan bagi perusahaan pertambangan. Masalah bisnis di PT Berau Coal Site Binungan Mine Operation (BMO) berfokus pada proses penghancuran batubara. Site ini memiliki empat crusher plant batubara, dan fokus utama adalah pada Crusher CR12. Crusher sering mengalami kerusakan, yang menyebabkan peningkatan biaya perawatan, waktu henti produksi, dan penurunan efisiensi secara keseluruhan, sehingga lambat laun akan mengganggu profit Perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan melakukan analisis dengan Metode AHP untuk memilih brand secondary crusher yang paling sesuai dengan karakteristik Batubara site BMO. Setelah terpilih salah satu brand selanjutnya dilakukan Analisa kelayakan investasi projek dengan metoda arus kas yang terdiskonto (DCF), lalu dilanjutkan dengan analisa resiko. Berdasarkan hasil analisis menggunakan AHP, Brand Shumar terpilih sebagai yang paling unggul. Analisa kelayakan investasi projek menggunakan metode DCF mengestimasi investasi sebesar $680.924 dari CAPEX dengan WACC 11.64%, menghasilkan net present value (NPV) sebesar $3,558,640, dengan waktu pengembalian modal yang singkat yaitu hanya 0,65 tahun dan waktu pengembalian modal yang didiskontokan sebesar 0,72 tahun, serta indeks profitabilitas yang positif sebesar 3,8. Untuk mengetahui risiko finansial, dilakukan analisis dari 3 sisi, yaitu analisis sensitivitas, analisis skenario, dan simulasi Monte Carlo. Berdasarkan hasil analisis sensitivitas, variabel yang paling sensitif mempengaruhi nilai NPV adalah CAPEX. Kemudian, berdasarkan hasil analisis skenario, meskipun proyek berada pada skenario terburuk, proyek masih menghasilkan nilai NPV yang positif yaitu sebesar $3,189,064 dengan waktu pengembalian modal selama 0.85 tahun. Dari hasil simulasi Monte Carlo, bahkan dalam kondisi terburuk sekalipun, Net Present Value (NPV) dari proyek ini menunjukkan hasil yang positif yaitu $3,274,876. Sementara itu, dalam kondisi terbaik, proyek ini dapat menghasilkan NPV sebesar $3.011.992. NPV yang paling mungkin diharapkan dari proyek ini adalah $3,559,116 dengan probabilitas 50%. Selain itu, probabilitas keberhasilan proyek ini (NPV > 0) adalah 100%, sehingga proyek penggantian secondary crusher dengan merek Shumar sangat layak dan memiliki nilai tambah bagi PT Berau Coal, baik dari sisi efisiensi biaya maupun operasional di masa mendatang.
PENERAPAN MODEL PREDIKSI KEBERHASILAN STARTUP DAN EKSTRAKSI DOKUMEN BISNIS MENGGUNAKAN LARGE LANGUAGE MODEL UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI DUE DILIGENCE (STUDI KASUS: LIVING LAB VENTURES)
Startup menghadapi kondisi ketidakpastian ekstrem dan tingkat kegagalan yang tinggi, sehingga membuat identifikasi startup potensial menjadi tantangan bagi investor. Penelitian ini memanfaatkan teknologi Large Language Model (LLM) dan Machine Learning (ML) yang dikembangkan dengan metodologi Team Data Science Process (TDSP). Langkah utama dalam pengembangan sistem meliputi pemrosesan dan penggabungan data startup, pengembangan model Machine Learning (ML) untuk klasifikasi keberhasilan startup, serta integrasi API OpenAI dengan model GPT-4 dan Google Search API untuk analisis bisnis, finansial, kompetitor, dan tren pasar. Dashboard sistem yang dikembangkan mencakup fitur utama seperti pitch deck analysis, financial analysis, market trends, competitor analysis, founding team analysis, dan startup success prediction. Pengembangan fitur startup success prediction menggunakan model XGBoost yang memiliki hasil evaluasi terbaik dan konsisten dengan cross-validation. Model kemudian disimpan dalam file pickle dan di-deploy menggunakan Flask untuk dapat berinteraksi dengan sistem. Hasil uji customer acceptance menunjukkan nilai acceptance rate sebesar 4,50 dari 5,00 yang diisi oleh delapan profesional berpengalaman sebagai investor startup yang mencerminkan tingkat kepuasan yang tinggi terhadap sistem yang dikembangkan..
PERENCANAAN KAPASITAS UNTUK MENINGKATKAN KETERSEDIAAN MEKANIK PADA SERVIS PURNA JUAL DI PT. ELANG
Servis purna jual sangat penting dalam menjual produk seperti alat berat yang memerlukan perawatan dari mekanik yang paham produk tersebut. PT. Elang merupakan salah satu distributor alat berat di Indonesia dan juga memberikan dukungan servis setelah pembelian. Perusahaan saat ini kesulitan mengelola mekanik untuk permintaan perbaikan dari pelanggan. Seringkali, mekanik sudah dikirim untuk servis berkala, sehingga permintaan perbaikan sulit mendapat tanggapan cepat karena sifat kasus yang tidak dapat diprediksi. Di sisi lain, unit tidak dapat digunakan sambil menunggu sehingga menghambat operasional pelanggan. Keluhan dan ulasan buruk terhadap servis purna jual menyebabkan hilangnya pelanggan dan hilangnya pendapatan secara signifikan. Masalah operasional ini terkait dengan kapasitas. Oleh karena itu, penelitian ini dibatasi dan difokuskan pada perencanaan kapasitas mekanik pada divisi service support pada perusahaan distributor alat berat yang berbasis di Indonesia. Tujuan dari studi ini adalah untuk mengidentifikasi kesenjangan antara kapasitas saat ini dan kapasitas ideal, mencari akar penyebabnya melalui tinjauan proses bisnis untuk menemukan di mana perbaikan diperlukan dan mengusulkan solusi perencanaan kapasitas yang sesuai untuk perusahaan. Metode kualitatif dan kuantitatif digunakan dalam penelitian ini. Metode kualitatif melalui wawancara dan diskusi dengan kepala service support dan kepala operasional cabang untuk memahami situasi dan prosesnya. Proses bisnis terkait permasalahan tersebut kemudian dianalisis dengan Business Process Modeling and Notation (BPMN) dan ditemukan akar permasalahannya dengan metode Current Reality Tree (CRT). Metode kuantitatif melalui data penjualan dan kapasitas yang dikumpulkan dari perusahaan. Data ini dianalisis untuk mendapatkan pemanfaatan kapasitas. Alternatif solusi kapasitas terbaik dipilih menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP) menggunakan XLSTAT dan dibandingkan dengan perhitungan manual menggunakan Excel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa cabang tidak mempunyai kapasitas yang memadai untuk memenuhi kebutuhan servis purna jual. Cabang-cabang tersebut perlu memanfaatkan kapasitas melebihi apa yang tersedia sehingga menyebabkan bantalan kapasitas negatif. Permasalahan tersebut terjadi karena dua akar masalah, yaitu kurangnya jumlah mekanik dan belum memadainya sistem terintegrasi untuk mendukung arus informasi melalui divisi terkait. Tiga alternatif solusi diusulkan berdasarkan akar permasalahannya. Solusi alternatifnya adalah penyediaan titik servis, outsourcing mekanik, dan penerapan sistem cloud ERP. Kriteria yang digunakan untuk mengevaluasi solusi adalah biaya, efektivitas, keberlanjutan, kemudahan implementasi, dan skalabilitas. Setelah dilakukan perhitungan dan analisis AHP, serta dikonfirmasi hasilnya dengan kepala bagian service support, disimpulkan bahwa solusi yang berpotensi untuk diterapkan di perusahaan adalah penyediaan titik servis dengan hasil prioritas sebesar 71,03%. Alternatif selanjutnya adalah penerapan sistem cloud ERP dengan hasil sebesar 15,04% dan mekanik outsourcing dengan hasil sebesar 13,93%. Dengan solusi ini, perusahaan mempertimbangkan pendekatan jangka panjang yang lebih mempertimbangkan kriteria keberlanjutan dan skalabilitas daripada kemudahan penerapan. Urutan prioritas kriteria adalah biaya, efektivitas, keberlanjutan, skalabilitas, dan kemudahan pelaksanaan dengan hasil berturut-turut sebesar 47,87%, 24,3%, 12,64%, 6,6%, dan 8,59%. Rencana implementasi penyediaan titik servis juga diusulkan dalam penelitian ini. Penelitian ini berkontribusi dalam memecahkan masalah ketidaktersediaan mekanik dan meningkatkan waktu respon pada perusahaan distributor alat berat di Indonesia.