Implementasi Visual Analytics untuk Optimalisasi Rantai Pasok Berbasis Data.Pertumbuhan big data di berbagai sektor industri termasuk rantai pasok, menghasilkan arus informasi yang masif, beragam, dan dinamis. Data berasal dari aktivitas kompleks mulai dari perencanaan kebutuhan, pengadaan bahan baku, produksi, distribusi, hingga penanganan pengembalian produk. Tantangan muncul ketika data yang besar dan beragam ini sulit diubah menjadi informasi yang relevan untuk pengambilan keputusan secara cepat dan tepat waktu (Keim et al., 2008). Visual Analytics (VA) menawarkan solusi melalui integrasi analisis komputasi, visualisasi interaktif, dan keterlibatan manusia secara aktif sehingga proses penalaran analitik dapat berlangsung lebih efektif (Cui, 2019).
Secara umum, VA berkembang dari metode analisis data tradisional menuju pendekatan yang menggabungkan Exploratory Data Analysis (EDA) dan visual data mining dengan interaksi manusia. Pendekatan ini memungkinkan analisis pada tiga tingkatan utama, seperti deskriptif untuk mengidentifikasi masalah atau anomali, prediktif untuk memproyeksikan tren dan skenario masa depan, serta preskriptif untuk mengevaluasi alternatif keputusan melalui simulasi skenario what-if (Khakpour et al., 2020). Dengan demikian, VA tidak hanya menampilkan data, tetapi juga mendukung pengambilan keputusan yang lebih berbasis bukti.
Dalam konteks supply chain, kebutuhan VA bervariasi sesuai fungsi pada model SCOR (Plan, Source, Make, Deliver, Return, Enable). Pada tahap plan, VA dapat memanfaatkan time-series visualization untuk memprediksi permintaan. Tahap source memerlukan comparative charts untuk membandingkan kinerja pemasok. Pada tahap make, multivariate plots membantu mengevaluasi Overall Equipment Effectiveness (OEE). Fungsi deliver memanfaatkan peta geospasial untuk optimalisasi rute distribusi, sedangkan return dapat dianalisis melalui diagram alir untuk memetakan proses reverse logistics. Terakhir, enable menggunakan dashboard interaktif untuk memantau indikator kinerja utama secara real time. Pemilihan teknik ini memastikan setiap proses memiliki dukungan visualisasi yang sesuai karakteristik data dan tujuan analisis.
Agar penerapan VA efektif, Khakpour et al. (2023) mengusulkan kerangka kerja yang menekankan keselarasan strategi bisnis (business view), tata kelola dan kualitas data (asset view), serta pemilihan teknologi dan metode visualisasi yang tepat (technology view). Tahapan implementasi dimulai dari penentuan kebutuhan, pengumpulan dan pembersihan data, pemilihan teknik visualisasi sesuai konteks, hingga evaluasi berkelanjutan. Teknik visualisasi yang digunakan dapat berupa heatmap untuk pola musiman, parallel coordinates untuk evaluasi multi kriteria, network graph untuk hubungan antar titik distribusi, atau peta interaktif untuk optimalisasi rute. Pemilihan metode ini bergantung pada jenis data dan tujuan analisis (Cui, 2019).
Penerapan VA dalam pengelolaan rantai pasok berpotensi meningkatkan efisiensi dan ketepatan keputusan. Contohnya, analisis permintaan dan optimalisasi distribusi berbasis VA dapat menurunkan biaya logistik sekaligus meningkatkan ketepatan pengiriman. Meski demikian, hambatan seperti integrasi data lintas sistem, standar format yang berbeda, dan keterbatasan evaluasi dampak masih perlu diatasi.
Secara keseluruhan, integrasi VA dengan tata kelola data yang baik dan strategi bisnis yang jelas mampu mengubah data supply chain menjadi wawasan yang bernilai. Pendekatan ini mendukung perusahaan dalam merespons perubahan pasar secara cepat, mengoptimalkan sumber daya, dan mempertahankan keunggulan kompetitif di era berbasis data.