Analisis Pengaruh Artificial Intelligence Terhadap Pengambilan Keputusan dan Pola Interaksi Pekerja Profesional pada Rantai Pasok

Hana' Karimah, Ir. Budhi Sholeh Wibowo, S.T., M.T., PD.Eng., IPM., ASEAN Eng.

2026 | Tesis | S2 Teknik Industri

Fungsi rantai pasok yang dinamis memerlukan sistem yang responsif dan efisien untuk mendukung pengambilan keputusan yang cepat dan akurat. Artificial Intelligence (AI) memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi operasional dan profitabilitas. Adopsi AI global telah mencapai 56%. Pemerintah Indonesia memproyeksikan AI akan menyumbang 12% peningkatan PDB pada 2030, dengan rantai pasok sebagai sektor unggulan. Namun, adopsi teknologi ini juga menimbulkan tantangan terkait ketergantungan pengguna pada teknologi AI, yang dapat mempengaruhi otonomi pengambilan keputusan. 

Penelitian ini menggunakan eksperimen terkontrol dengan subjek pekerja profesional di bidang rantai pasok. Peserta melakukan dua kondisi permainan, di mana salah satu kondisi menggunakan AI untuk membantu pengambilan keputusan seperti peramalan permintaan, manajemen inventaris, dan penetapan harga. Berbagai metrik kinerja, seperti akurasi peramalan, bias peramalan, dan margin keuntungan diukur untuk mengevaluasi dampak penggunaan AI dalam meningkatkan kinerja perencanaan rantai pasok. Selanjutnya, interaksi peserta saat permainan dianalisis untuk mengetahui pola interaksinya.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan AI memberikan hasil yang berbeda pada setiap karakteristik tugas dalam rantai pasok. Pada tugas yang berbasis data historis, penggunaan AI lebih unggul. Ditunjukkan melalui peningkatan forecast accuracy sebesar 11%, penurunan bias sebesar 77%, dan peningkatan fill rate sebesar 2%. Sementara itu, pada marketing planner tidak ditemukan peningkatan performa yang signifikan meskipun responden tetap mempertimbangkan rekomendasi AI dalam proses penentuan harga.

Pola interaksi menggunakan AI berubah dari interaksi eksploratif menjadi lebih terfokus. Saat simulasi menggunakan AI, didapatkan 6 topik pembicaraan dengan coherence score 53%. Jika dibandingkan dengan simulasi tanpa menggunakan AI yang menghasilkan 8 topik pembicaraan dengan coherence score 47%. Pola interaksi terfokus saat menggunakan AI, mengurangi eksplorasi berdampak pada kinerja strategis. Karena, kinerja strategis tidak hanya bergantung pada pemrosesan informasi, tetapi juga pada pemahaman konteks situasi yang menjadi keunggulan manusia.

A dynamic supply chain functions requires a responsive and efficient system to support fast and accurate decision-making. AI has great potential to enhance operational efficiency and profitability. Global AI adoption has reached 56%. The Indonesian government projects that AI will contribute to a 12% increase in GDP by 2030, with the supply chain sector leading the way. However, the adoption of this technology also poses challenges related to users' dependence on AI technology, which can affect decision-making autonomy.

This research uses a controlled experiment with professional workers in the supply chain as subjects. Participants play two games, one of which uses an AI to assist in decision-making, such as demand forecasting, inventory management, and marketing planning. Various performance metrics, such as forecasting accuracy, forecasting bias, and profit margin, will be measured to evaluate the impact of using AI in improving supply chain planning performance. Furthermore, participant interactions during the games were explored to determine their interaction patterns.

The research results indicate that the use of AI yields different outcomes for each task characteristic in the supply chain. In historical data-driven tasks, the use of AI is superior. This is demonstrated through an 11% increase in forecast accuracy, a 77?crease in the bias, and a 2% increase in fill rate. Meanwhile, no significant performance improvement was found for marketing planners, even though respondents still considered AI recommendations during the pricing process.

The interaction pattern using AI shifted from exploratory interaction to becoming more focused. During the simulation using AI, 6 discussion topics were obtained with a coherence score of 53%. This is in comparison to the simulation without using AI, which produced 8 discussion topics with a coherence score of 47%. This focused interaction pattern when using AI reduces exploration, which impacts strategic performance. Therefore, strategic performance depends not only on information processing, but also on an understanding of the situational context, which is a human strength.

Kata Kunci : AI, Rantai Pasok, Pekerja Profesional, Augmented Decision, LLM