## Data Mining untuk Estimasi Biaya Produksi pada Industri Kecil dengan

## Sistem Produksi Job order

## Uuf Brajawidagda
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Negeri Batam Parkway, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia
E-mail: uuf@polibatam.ac.id

## Abstrak
Sistem produksi  job order yang sering digunakan oleh  industri kecil adalah sistem produksi berbasis pesanan yang dicirikan  dengan  variasi  produk  banyak,  skala  produksi  berukuran  kecil  dan  daur  hidup  produk  yang  pendek. Pesanan  yang datang  dari konsumen  harus  ditanggapi dengan  segera dalam bentuk penawaran harga dan  waktu produksi.  Proses  penawaran  harga  menuntut  kecepatan  proses  estimasi  biaya  produksi  sehingga  respon  kepada konsumen dapat dilakukan lebih cepat. Dengan  metode K-Means dan Multiple Linear Regression (MLR) secara bersama-sama, estimasi biaya dengan metode analogi dapat dilakukan sehingga dapat mempercepat proses estimasi biaya.  Metode K-Means digunakan untuk melakukan pengelompokan produk sedangkan metode MLR digunakan untuk membangkitkan model estimasi biaya untuk setiap kelompok. Akurasi model diukur dengan mempergunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan digunakan untuk menentukan kemampuan model estimasi biaya yang dibangkitkan.
Kata Kunci: Job Order, Estimasi Biaya, K-Means, Multiple Linear Regression
1 Pendahuluan
Dalam lingkungan bisnis manufaktur job order , order response dilakukan dengan menyampaikan penawaran harga  dan  waktu  produksi  kepada  konsumen  setelah konsumen  menyampaikan  pesanan.  Estimasi  biaya produksi dibuat berdasarkan gambar rancangan produk manufaktur  yang  dimodelkan  dalam  bentuk  file Computer Aided Design (CAD). Proses estimasi biaya yang didasarkan pada rancangan produk membutuhkan waktu  dan  sumber  daya  yang  besar,  sehingga order response menjadi lama. Karena itu diperlukan metode estimasi  biaya  lain  sehingga order  response dapat dipercepat.
Seiring perkembangan teknologi di bidang pengelolaan  data  dan  data  mining,  data  historis  dapat digunakan  untuk  mendukung  kegiatan  pengambilan keputusan. Data Mining adalah sebuah tahapan dalam Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang diawali  dengan  kegiatan  data  cleaning  dan  data selection  (tahap  penyiapan  data)  untuk  menghasilkan pattern  dan  rule.  Selanjutnya pattern dan rule akan dievaluasi oleh manajemen organisasi untuk digunakan sebagai salah satu pendukung pengambilan keputusan.
Rancangan  produk  manufaktur  berisi  informasi tentang  fitur  geometri  dan  fitur  pemesinan,  dimana kedua  informasi  tersebut  berkorelasi  dengan  proses produksi  yang  diperlukan  untuk  membentuk  sebuah
produk.  Informasi  geometri  dan  pemesinan  yang terdapat  pada  data  historis  rancangan  produk manufaktur  mengandung  informasi  yang  berharga yang  dapat  membantu  proses  estimasi  biaya  produksi manufaktur. Karena itu dalam penelitian ini membahas ekstraksi informasi dari data historis rancangan produk manufaktur yang selanjutnya digunakan sebagai dasar estimasi  biaya  produksi  manufaktur  melalui  teknik clustering dan predictive data mining .

## 2 Estimasi Biaya pada Manufaktur
Menurut  Chisholm  (1990),  manufaktur  adalah serangkaian  aktifitas  dan  operasi  yang  melibatkan kegiatan perancangan, pemilihan material, perencanaan produksi, proses produksi dan penjaminan kualitas produk. Biaya, secara umum dapat didefinisikan  sebagai  sumber  daya  ekonomi  yang diperlukan  untuk  menyelesaikan  aktifitas  pekerjaan dan biasanya dinyatakan dalam satuan mata uang.
T ABEL 1 P ENERAPAN M ETODE P ERKIRAAN B IAYA DALAM D AUR
H IDUP P RODUK (L ONG , 2000) Tahap Analitis Analogi Parametrik Konsepsi ▲ ▲ Pengembangan ▲ ▲ ▲
Produksi ▲ ▲ Operasi ▲ ▲ Purna Jual ▲ ▲ ▲
Article History Received 13 February 2012 Accepted 16 March 2012
Jurnal Integrasi vol. 4, no. 1, 2012, 53-58
ISSN: 2085-3858 (print version)
Dalam  manufaktur,  perkiraan  biaya  adalah  prosedur untuk  memperkirakan  biaya  manufaktur  dari  sebuah produk  sebelum  seluruh  tahapan  dalam  siklus pengembangan  produk  dilakukan.  Long  (2000) mengelompokkan siklus pengembangan produk menjadi 5 (lima) tahap, yaitu: konsepsi, pengembangan, produksi, operasi dan purna jual seperti pada Tabel 1. Pada awal daur hidup produk, informasi yang tersedia sangat  terbatas  dan  akan  semakin  lengkap  seiring pertambahan  tahapan  daur  hidup  produk  tersebut. Berdasarkan ketersediaan informasi, metode perkiraan biaya yang sesuai untuk tahap konsepsi adalah metode analogi dan parametrik.
Kegiatan order  response merupakan  salah  satu kegiatan dalam tahap konsepsi, dimana informasi detil produk  belum  tersedia.  Metode  perkiraan  biaya produksi  yang  sesuai  dalam  tahap  ini  adalah  metode analogi dan parametrik seperti pada Tabel 1.

## Gambar 1 Paradok Estimasi Biaya (Bode, 1998)
Besaran  biaya  dalam  manufaktur  yang  diperlukan untuk menyelesaikan sebuah produk dapat diperkirakan  lebih  akurat  pada  saat  informasi  detil produk  sudah  tersedia.  Dalam  tahap  perancangan produk,  70%  informasi  detil  produk  sudah  tersedia sehingga  diharapkan  perkiraan  biaya  yang  dilakukan pada  tahap  ini  lebih  akurat.  Namun  demikian,  pada tahap  perancangan  produk,  informasi  tentang  detil informasi produk belum tersedia, sehingga sulit untuk membuat perkiraan biaya pada tahap ini. Fenomena ini disebut sebagai cost estimation paradox seperti pada Gambar 1.
Menurut  Weustink  (2000),  perkiraan  biaya  yang dilakukan  berdasarkan  pada  rancangan  produk ditentukan oleh cost driver  yang  saling  terkait, terdiri dari  geometri,  material,  proses  produksi  dan perencanaan  produksi.  Pada  tahap  perancangan,  cost driver  yang  sangat  berpengaruh  pada  perkiraan  biaya adalah geometri dan material.
Secara  umum  mennurut  Camargo  (2003)  terdapat  3 metode dalam penentuan cost estimation pada industri manufaktur:
1. Metode  analitis,  yaitu  perkiraan  biaya berdasarkan  data  perancangan.  Rancangan produk  dirinci  menjadi  bill  of  material  dan proses-proses yang dibutuhkan untuk menyelesaikan  produk  tersebut.  Metode  ini
sesuai  untuk  diterapkan  pada  tahap  produksi pengembangan sebuah produk baru. Kelemahan  dari  metode  ini  adalah  a)  hanya dapat  diterapkan  jika  data  rancangan  dan proses produksi sudah diketahui b) membutuhkan  data  dan  sumber  daya  yang besar.
2. Metode  analogi,  yaitu  perkiraan  biaya berdasarkan  kemiripan  produk  terhadap produk  sejenis  yang  pernah  diproduksi. Aspek  kemiripan  yang  dibandingkan  dalam metode  ini  di  antaranya  adalah  kemiripan fungsi,  kemiripan  fitur  dan  kemiripan morfologi  fisik.  Metode  ini  menuntut kepakaran dan pengalaman dalam melakukan penentuan tingkat kemiripan antar produk.
3. Metode  parametrik,  yaitu  metode  dengan perkiraan biaya dengan pemodelan matematis dari  sejumlah Cost  Estimation  Relationships (CER), aturan dasar ( ground rules ), asumsi-asumsi,  variabel  dan konstanta  untuk mendeskripsikan dan mendefinisikan kondisi tertentu.  Metode  ini  dapat  dilakukan  dengan cepat,  namun  menuntut  pemutakhiran  model matematis  sesuai  perkembangan  variasi produk.  Metode  ini  sangat  berguna  terutama pada tahap awal perancangan produk dimana informasi detil belum tersedia. CER merupakan ekspresi matematis yang memberikan  biaya  produksi  sebagai  fungsi dari  satu  atau  lebih  variabel  cost  driver. Kelebihan penggunaan CER adalah: memungkinkan  estimasi  yang  cepat  tanpa perlu  informasi  detil  dan  CER  dilakukan berdasarkan  ongkos  produksi  historis  yang nyata.

## 3 Algoritma K-Means dan MLR
Algoritma  k-means  merupakan  salah  satu  teknik clustering  dengan  partitioning  method,  dimana inisialisasi  titik  pusat  cluster  secara  random  sangat mempengaruhi  hasil  proses clustering .  Menurut Deelers (2007), perbaikan proses inisialisasi awal titik pusat cluster dapat dilakukan  dengan cara  melakukan partisi  data  berdasar  pada  atribut  yang  mempunyai variansi tertinggi.
Sedangkan Multiple  Linear  Regression (MLR) merupakan  salah  satu  teknik  dalam  predictive  data mining. Menurut Fayyad (1996), tujuan akhir dari data mining  adalah  untuk  membuat  prediksi  terhadap  data baru  berdasarkan  data  historis,  karena  itu predictive data  mining  banyak  diterapkan  dalam  berbagai aktivitas bisnis. Predictive data mining prediksi sebuah label  data  baru  berdasarkan  aturan  yang  telah dibangkitkan dari data historis.

## 4 Metode
Penelitian ini berencana melakukan data mining untuk data historis rancangan produk manufaktur. Rancangan produk  manufaktur  biasanya  disimpan  dalam  bentuk gambar.  Karena  itu  dalam  penelitian  ini  perlu melakukan proses ekstraksi gambar menjadi informasi berbentuk  teks  agar  pemrosesan  data  dapat  dilakukan lebih  lanjut.  Proses  ekstraksi  dan  pengolahan  data dalam  penelitian  ini  dilakukan  oleh  perangkat  lunak yang  secara  khusus  dikembangkan  untuk  mendukung penelitian ini.
Terkait teknik data mining yang digunakan, maka perlu dilakukan kegiatan penyiapan data, yang dalam hal ini terdiri  dari:  1) Data  cleaning ,  terdiri  dari  kegiatan untuk  menghilangkan noise dan  mengelola missing value .  2) Data  integration  and  transformation ,  yaitu integrasi  dari  beberapa  sumber  data  berupa  database, file atau data cube.
Sedangkan untuk teknik data mining yang digunakan, digunakan kombinasi antara clustering dan classification. Clustering ini digunakan untuk mengelompokkan produk yang mirip. Kemiripan dapat diformalisasikan menjadi tiga bagian, yaitu:
1. Kemiripan  sebagai  predikat,  menyatakan apakah dua buah objek A dan B mempunyai kemiripan atau tidak
2. Kemiripan sebagai tingkat relasi, menyatakan bahwa  objek  A  lebih  mirip  kepada  objek  B dibandingkan objek C
3. Kemiripan  sebagai  ukuran,  menyatakan tingkat  kuantitatif  kemiripan  dari  dua  buah objek A dan B
Layer (2003) menyatakan bahwa tidak ada cara untuk mengukur  kemiripan  secara  umum,  karena  kemiripan selalu  terkait  dengan  tujuan  spesifik  yang  ingin dicapai.
Dalam penelitian ini, clustering dengan teknik k-means digunakan  sebagai  pengolahan  awal  terhadap  data historis  rancangan  produk  dengan  pertimbangan kemudahan  perhitungan  dan  kemudahan  visualisasi untuk  keperluan  interpretasi. K-means membagi koleksi dari n vector x j , j=1,..,n menjadi c kelompok G, i=1,..,c dan  menentukan  pusat cluster dalam  setiap kelompok  dengan  berdasarkan cost  function yang minimum. Selanjutnya, teknik multiple linear regression (MLR) digunakan untuk menentukan rumus estimasi biaya produksi untuk setiap kelompok produk yang  mempunyai  kemiripan  fitur  geometri  dan  fitur pemesinan.
Untuk akurasi prediksi, ukuran yang digunakan adalah Minimun  Average  Percentage  of  Error  (MAPE). MAPE  adalah  rata-rata  persentase  absolut  dari penyimpangan  hasil  estimasi,  yang  didapat  dengan
menghitung  jumlah  kesalahan  absolut  tiap  data  dan selanjutnya dibagi dengan jumlah data.

## 5 Data Set
Data  yang  digunakan  adalah  44  buah  file  solidwork (*.sldprt)  yang  merupakan  data  rancangan  produk manufaktur di sebuah industri kecil PT X pada periode bulan  Januari-Mei  2007.  Jumlah  dataset  yang digunakan sangat sedikit untuk kepeluan data mining, dikarenakan tingkat ketersediaan file rancangan dalam bentuk solidwork yang terbatas. Contoh file yang akan diekstrak disajikan pada Gambar 2.
Gambar 2 Contoh File Gambar Rancangan Produk Manufaktur

## Gambar 3 Fitur Pemesinan

## 6 Ekstraksi Gambar Rancangan Manufaktur
Proses  ekstraksi  ini  akan  mengenali  jenis  objek komponen gambar pada setiap sumbu gambar {x+, x-, y+,  y-, z+, z-}.  Informasi  yang diekstrak dari gambar rancangan  manufaktur  berisi  informasi  terkait  fitur pemesinan. Fitur adalah sekumpulan bentuk permukaan  produk  manufaktur  yang  mempunyai  arti bentuk  rekayasa  khusus  seperti  pada  Gambar  3. Knoblach  (1998)  meneliti  tentang  perkiraan  biaya produksi  berbasis  pada  biaya  pembuatan  fitur  untuk mass production.
Gambar 4 Hasil Ekstraksi Fitur Produk Manufaktur
Secara rinci, informasi yang diekstrak dalam penelitian ini terdiri dari OrderID, ProductName, Fitur Geometri dan Fitur Pemesinan seperti disajikan pada Gambar 4. Informasi Fitur Geometri berisi tentang Panjang, Lebar, Tinggi  dan  Volume  Produk.  sedangkan  Fitur Pemesinan  menyimpan  informasi  mengenai  jumlah Hole, Face, Pocket, Boss, Surface dan Side.

## 7 Penyiapan Data
Kegiatan  penyiapan  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari 2, yaitu pemilihan atribut dan penanganan  nilai  kosong.  Seleksi  atribut  digunakan untuk  melakukan  pemilihan  atribut  yang  akan digunakan untuk data mining. Proses ini mempergunakan data masukan pengguna berdasarkan skema  data  hasil  ekstraksi  seperti  disajikan  pada Gambar 5.
Sedangkan penanganan  nilai kosong digunakan untuk mengisi  nilai  kosong  yang  mungkin  didapatkan sehingga  data  menjadi  lengkap.  Nilai  kosong  diisi dengan  nilai  mean  dari  sebuah  atribut  tempat  dimana data kosong berada.

## Gambar 5 Pemilihan Fitur Produk untuk Clustering

## 8 Clustering
Clustering dimulai  dengan  kegiatan  inisialisasi  titik pusat cluster sesuai  langkah  pertama  algoritma K-Means. Pada algoritma K-Means, titik pusat cluster
awal  ditentukan  dengan  cara  memilih  sejumlah  data secara  acak.  Dengan  proses  ini,  diharapkan  proses pengelompokan  produk  dapat  dilakukan  secara  lebih baik  dibandingkan  dengan  penggunaan  algoritma K-Means  biasa.  Proses  ini  dilakukan  dengan menentukan  jumlah  cluster  seperti  disajikan  pada Gambar 6 dan selanjutnya hasil dari proses ini adalah sejumlah centroid sesuai dengan jumlah cluster .

## Gambar 6 Proses Clustering
Selanjutnya  dilakukan  pengelompokan  data  ke  dalam sejumlah  kelompok  data  yang  disebut cluster .  Proses ini dilakukan dengan cara menghitung jarak Euclidian data  terhadap centroid .  Jarak  terkecil  terhadap  titik pusat  cluster  dijadikan  sebagai  dasar  pengalokasian data ke dalam cluster .

## 9 Pembuatan Aturan Estimasi dan Pengujian
Pembuatan aturan estimasi dilakukan dengan menggunakan  algoritma  MLR.  Proses  pembuatan algoritma dilakukan dengan melakukan langkah-langkah berikut:
1. Membuat  matrik  persamaan  linier  untuk membuat dua buah matrik, yaitu matrik yang berisi  variabel  dependen  dan  matrik  biaya. Matrik  variabel  dependen  diperoleh  dari proses clustering ,  sedangkan  matrik  biaya diperoleh  dari  data  pesanan.  Matrik  variabel dependen selanjutnya digunakan sebagai data masukan pada proses penghitungan koefisien regresi.
2. Membuat  koefisien  regresi  dilakukan  untuk menghitung koefisien nilai regresi.
Dengan dua proses tersebut, maka aturan estimasi pada masing-masing cluster diperoleh seperti disajikan pada Gambar 7.
Setelah aturan estimasi terbentuk, dilakukan pengujian
dengan  menggunakan  data  historis.  Pengujian dilakukan  dengan  membandingkan  antara  nilai estimasi  dengan  biaya  produksi  historis.  Dari  44 data yang diuji, menghasilkan nilai MAPE yang bervariasi dengan kecenderungan semakin banyak jumlah cluster, maka nilai MAPE lebih kecil. Artinya, semakin banyak jumlah  cluster,  maka  akurasi  estimasi  semakin  baik. Namun  demikian,  ketika  jumlah  cluster  semakin banyak,  akurasi  tidak  linear  turun  terus  tetapi cenderung  stabil    pada  kisaran  34%  seperti  disajikan pada Tabel 2.
Gambar 7 Aturan Estimasi setiap Cluster
T ABEL 2 HASIL PENGUJIAN
Jumlah Data Jumlah Cluster MAPE Akurasi 44 2 34.5% 65.5% 44 3 32.5% 67.5% 44 4 32.1% 67.9% 44 5 31.5% 68.5% 44 10 32.0% 68.0% 44 20 36.0% 64.0% 44 30 33.5% 66.5% 44 40 34.0% 66.0%

## 10 Estimasi Harga Terhadap Produk Baru
Terdapat  dua  langkah  yang  dilakukan  dalam menghitung  estimasi  harga  baru  ini.  Pertama  adalah menentukan  keanggotaan  sebuah  data  baru  terhadap kelompok  data  yang  dihasilkan  dari  aturan  estimasi. Jarak  Euclidian  terkecil  antara  data  baru  dengan  titik pusat masing-masing cluster dijadikan sebagai acuan.
Setelah keanggotaan dalam sebuah cluster ditentukan, maka  estimasi  biaya  produk  berdasarkan  koefisien regresi  dapat  dilakukan  dengan  cara  mengalikan parameter  prediksi  dengan  masing-masing  koefisien regresi  akan  menghasilkan  prediksi  biaya  seperti disajikan pada Gambar 8.

## 11 Pembahasan
Ekstraksi  data  fitur  pemesinan  sudah  mampu mengekstraksi  informasi  umum  produk  seperti: panjang,  lebar  dan  tinggi  material  serta  jumlah  Hole, Face,  Pocket,  Boss,  Surface  dan  Side.  Namun demikian,  ekstraksi  belum  dapat  merepresentasikan proses  pemesinan  karena  informasi  tidak  dilakukan secara  lebih  rinci.  Informasi  seperti  volume  massa yang  dihasilkan  dari  sebuah  fitur  tentu  akan  sangat berpengaruh terhadap proses pemesinan yang diperlukan.  Data  fitur  pemesinan  yang  lebih  rinci diduga  akan  menghasilkan  proses  pengelompokan produk dan prediksi yang lebih baik.
Pada  teknik  penyiapan  data,  sebenarnya  terdapat banyak  pilihan  yang  digunakan.  Dalam  penelitian  ini hanya  dapat  disediakan  pilihan  terbatas  kepada pengguna.  Terkait  dengan  teknik  data  mining  yang digunakan, deskripsi kelompok produk dapat ditambahkan  sehingga  memudahkan  pengguna  untuk memahami  batasan  kuantitatif  dari  sebuah  kelompok produk.  Selain  itu,  teknik  data  mining  lain  untuk keperluan  prediksi  produk  baru  dapat  diterapkan sehingga  dapat  memberikan  pertimbangan  yang  lebih baik bagi pengguna perangkat lunak dalam menentukan harga prediksi.
Terhadap  hasil  estimasi,  dengan  nilai  MAPE  berkisar 24%, akurasi estimasi dipastikan tidak baik.

## 12 Kesimpulan
Estimasi biaya selalu menjadi pekerjaan penting dalam system produksi job order . Penelitian ini telah berhasil membuktikan bahwa sebuah teknik estimasi berdasarkan  data  historis  dapat  dilakukan.  File rancangan  produk  masa  lalu  dapat  dijadikan  sebagai basis  estimasi.  Namun  demikian,  identifikasi  fitur geometri  sebagai  dasar  estimasi  biaya  pemesinan masih merupakan tantangan. Berbagai penelitian telah dilakukan pada bidang ini dan terus berkembang. Pada akhirnya,  penelitian  ini  dapat  dijadikan  untuk
penelitian  lanjutan  pada  area  estimasi  biaya, manufacturing  feature  identification ataupun  data mining.

## Referensi
[1] Betts,  M.,  “The  Almanac:  Hot  Tech”, ComputerWorld 52, 2003
[2] Berkhin,  P.,  “Survey  of  Clustering  Data  Mining Techniques”, Accrue Software, 1045 Forest Knoll Dr., San Jose, 2002
[3] Bode, J., ‘Decision support with neural networks in the  management of research and development: concepts  and  application  to  cost  estimation’, Information & Management 34, pp. 33-40, 1998
[4] Brinke,  E.T.,  “Costing  Support  and  Cost Controlling  in  Manufacturing:  A  Cost  Estimation Tool  Applied  in  The  Sheet  Metal  Domain”, PrintPartners Ipskamp, Enschede, The Netherlands, 2002
[5] Camargo  M.,  A.M  Jolly  Dessodt,  J.M  Castelain, “Application of Parametric Cost Estimation in the Textile Supply Chain”, Journal of Textile Apparel, Volume 3, Issue 1, 2003
[6] Chisholm, A.W.J , ‘Nomenclature and Definitions for Manufacturing Systems’, Annals of the CIRP 39/2, pp. 735-742, 1990.
[7] Deelers, S., “Enhancing K-Means Algorithm with Initial  Cluster  Centers  Derived  from  Data Partitioning along the Data Axis with the Highest Variance”,  Proceedings  of  World  Academy  of Science, Engineering And Technology Volume 26
ISSN 1307-6884, 2007
[8] Fayyad, Usama, M., “Data-Mining and
Knowledge  Discovery:  Making  Sense  Out  of Data”,  Microsoft  Research  IEEE  Expert,  11:5.
(1996), pp. 20-25, 1996
[9] Giudici,  P.,  “Applied  Data-Mining:  Statistical Methods for Business and Industry”, West Sussex, England: John Wiley and Sons, 2003.
[10] Godswill, C Nsofor, “A Comparative Analysis of Predictive  Data  Mining  Techniques”,  Tesis, University of Tennessee, 2006
[11] Han Jiawei and Micheline Kamber, “Data Mining Concept  and  Techniques”,  Morgan  Kaufmann,
2001
[12] Knoblach,  Jurgen,  “Cost  Estimation  for  Large Scale  Production  of  Sheet  Metal  Parts  Using
Artificial Neural Networks”, Production
Engineering Journal, Vol. V/2, 1998
[13] Layer,  Alexander,  “Case-Based  Cost  Estimation, A  Building  Block  for  Product  Cost  Management and Design-For-X”, University of Twnete, 2003
[14] Long J., “Parametric Cost Estimating in The New Millenium”, Price Sistem, 2000
[15] Weiss, Sholom M. et al., “Predictive Data-Mining: A  Practical  Guide”,  San  Francisco,  Morgan Kaufmann, 1998
[16] Weustink, I.F., Brinke,  E.T., Streppel, A.H., Kals, H.J.J.,  ‘A  generic  framework  for  cost  estimation and  cost  control  in  product  design’,  Journal  of Materials Processing Technology 103, pp. 141-148, 2000