Analisa Penjadwalan Produksi Alat Elektronik dengan Algoritma Random Forest di PT Elektronik Indonesia Cemerlang
Keywords:
Machine Learning, Random Forest, Prediksi Waktu Produksi, Streamlit, Industri ManufakturAbstract
Dalam dunia industri manufaktur, efisiensi produksi merupakan faktor utama yang memengaruhi daya saing dan profitabilitas perusahaan. Salah satu tantangan penting yang dihadapi adalah memperkirakan waktu produksi secara akurat untuk setiap jenis produk. Estimasi yang tepat dapat membantu perusahaan dalam perencanaan sumber daya, penjadwalan produksi, serta pengendalian biaya. Namun, proses estimasi yang masih dilakukan secara manual sering kali [1] menghasilkan ketidakakuratan akibat kompleksitas variabel seperti permintaan pasar, stok bahan baku, dan jumlah tenaga kerjaPenelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi waktu produksi menggunakan algoritma Random Forest yang diimplementasikan pada aplikasi berbasis web Streamlit. Model dilatih dengan data produksi alat elektronik yang mencakup variabel-variabel seperti jenis produk, jumlah permintaan, stok bahan baku, jumlah mesin aktif, dan tenaga kerja. Proses penelitian meliputi tahapan Exploratory Data Analysis (EDA), pembagian data latih dan data uji, serta tuning hyperparameter untuk memperoleh performa terbaik hasil pengujian menunjukkan bahwa model Random Forest memiliki nilai akurasi tinggi dengan R² sebesar 0.884 dan Mean Squared Error (MSE) sebesar 32.64, yang menandakan kemampuan model dalam memprediksi waktu produksi dengan baik. Analisis residual juga menunjukkan distribusi yang mendekati normal tanpa adanya bias sistematis.
References
Abdillah, M. O., Pane, O. A., & Lubis, F. R. A. (2023). Implementasi keamanan aset informasi steganografi menggunakan metode least significant bit (LSB). Jurnal Sains dan Teknologi (JSIT), 3(1), 40–46. https://doi.org/10.47233/jsit.v3i1.482
Andika, D., & Darwis, D. (2022). Modifikasi algoritma GIFShuffle untuk peningkatan kualitas citra pada steganografi. 1(2).
Anggraeni, E. P., Kartikadewi, A., & Rosyid, L. A. A. (2020). Implementasi kriptografi dengan algoritma.
Chayes, J. (2021). Leading data science and computing at UC Berkeley. Harvard Data Science Review. https://doi.org/10.1162/99608f92.12c8533a
Gupta, A., Goyal, S., & Bhushan, B. (2012). Information hiding using least significant bit steganography and cryptography. International Journal of Modern Education and Computer Science, 4(6), 27–34. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2012.06.04
Hasugian, P. S., & Simangunsong, A. (2022). Implementation of least significant bit (LSB) algorithm for data security in digital imagery. http://ejournal.seaninstitute.or.id/index.php/InfoSains
Ibnu Daqiqil Id. (2021). Ibnu Daqiqil Id. https://doi.org/10.5281/zenodo.5113507
Islamiyah, M., Subekti, P., Andini, T. D., & Malang, S. A. (2021). Pemanfaatan metode item-based collaborative filtering untuk rekomendasi wisata di Kabupaten Malang. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 13(2).
Kasanah, A. N., Pujianto, U. (2021). Penerapan teknik SMOTE untuk mengatasi imbalance class dalam klasifikasi objektivitas berita online menggunakan algoritma KNN. 1(3), 196–201.
Khilda, N. (2020). Evaluasi User Experience Aplikasi SICEPAT Menggunakan Metode Heuristic Evaluation dan UEQ. Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Akuntansi (SIKAP), 9(1), 30–37. https://doi.org/10.33005/sikap.v9i1.416
Manfaati Nur, I., & Muntasiroh, L. (2023). Implementasi adaptive synthetic Bernoulli Naïve Bayes untuk mengatasi imbalance class data pada kasus mental health di Indonesia. 1(1). http://journalnew.unimus.ac.id/index.php/jodi
Mantik, J., Wijaya, B. A., Manalu, A. J., Tarigan, B. A., & Silitonga, S. (2021). Steganography text message using LSB and DCT methods. Jurnal Mantik, 5(3).
Mentang, J. J., Rumayar, A. A., Kolibu, F. K. (2021). Hubungan antara kualitas jasa pelayanan kesehatan dengan kepuasan pasien di Puskesmas Taratara Kota Tomohon. Jurnal KESMAS, 7(5).
Najla, G., & Fitrianah, D. (2020). Penerapan metode regresi linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ. Jurnal Telematika, 14(2).
Ngurah, G., Nata, M., & Yudiastra, P. (2020). Konferensi Nasional Sistem & Informatika.
Pamungkas, N. B., Darwis, D., Nurjayanti, D., & Prastowo, A. T. (2020). Perbandingan algoritma pixel value differencing dan modulus function pada steganografi untuk mengukur kualitas citra dan kapasitas penyimpanan. Jurnal Informatika, 20(1).
Prasojo, B., & Haryatmi, E. (2021). Analisa prediksi kelayakan pemberian kredit pinjaman dengan metode random forest. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 7(2), 79–89. https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i2.2021.79-89
Purwayoga, V., & Nurkholis, A. (2023). Visualisasi rekomendasi pemilihan jurnal bidang informatika dengan menggunakan R dan Shiny. 17(1). https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Puspa, S. (2021). Sistem informasi. 6(1).
Python Software Foundation. (2024). Python. https://www.python.org/
Ratnasari, A. P., & Dwiyanto, F. A. (2020). Metode steganografi citra digital. 2(2), 52.
Retnoningsih, E., & Pramudita, R. (2020). Mengenal machine learning dengan teknik supervised dan unsupervised learning menggunakan Python. BINA INSANI ICT Journal, 7(2), 156–165.
Samosir, F. V. P., Mustamu, L. P., Anggara, E. D., Wiyogo, A. I., & Widjaja, A. (2021). Exploratory data analysis terhadap kepadatan penumpang kereta rel listrik. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 7(2). https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i2.3700
Santoso, B., & Azis, A. I. S. (2020). Machine learning & reasoning fuzzy logic: Algoritma, manual, Matlab, & RapidMiner. Deepublish.
Sari, I. P., Qathrunada, F., Lubis, N., & Anggraini, T. (2021). Perancangan sistem absensi pegawai kantoran secara online berbasis website HTML dan CSS.
Sembiring, S. (2021). Perancangan aplikasi steganografi untuk menyisipkan pesan teks pada gambar dengan metode end of file. http://www.stmik-budidarma.ac.id
Setiawan, A. E., & Pasaribu, A. (n.d.). Penerapan steganografi pada citra digital menggunakan metode least significant bit (LSB) kombinasi RC4 berbasis mobile Android. http://jti.aisyahuniversity.ac.id/index.php/AJIEE
Siduningrum, F. N. H. A., Rizal, A., & Arien, B. D. F. (2020). 10734-40392-1-PB.
Sijabat, L. H., Syahputri, N. I., & Khairani, M. (2021). Kriptografi dan steganografi penyembunyian pesan pada media audio menggunakan algoritma AES. Algoritma: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, 1.
Visher, Y. L. J., Susanto, B., & Sasongko, L. R. (2020). Penerapan metode item-based collaborative filtering untuk sistem rekomendasi data MovieLens. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/decartesian
Wardah, M. I., & Putra, S. D. (2022). Implementasi machine learning untuk rekomendasi film di IMDb menggunakan collaborative filtering berdasarkan analisa sentimen. Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta, 2(3), 243. https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i3.868
Warsito, A. B., Fajarita, L., & Kunci, K. (2021). Proteksi keamanan dokumen sertifikat file JPEG pada perguruan tinggi dengan menggunakan steganografi dan kriptografi. 4(1).
Yuliana, Y., Firgia, L., & Wati, V. (2022). Implementasi machine learning menggunakan metode case based reasoning untuk diagnosa gizi buruk pada anak. Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), 5(2), 399. https://doi.org/10.37600/tekinkom.v5i2.563
Yusup, I. M., Carudin, C., & Purnamasari, I. (2020). Implementasi algoritma Caesar cipher dan steganografi least significant bit untuk file dokumen. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 6(3). https://doi.org/10.28932/jutisi.v6i3.2817
