Hardian Kokoh Pambudi, Putu Giri Artha Kusuma, Femi Yulianti, Kevin Ahessa Julian Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## PREDIKSI STATUS PENGIRIMAN BARANG MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING
Hardian Kokoh Pambudi 1 , Putu Giri Artha Kusuma 2 , Femi Yulianti 3 , Kevin Ahessa Julian 4
Program Studi Teknik Logistik, Fakultas Rekayasa Industri 1,2,3,4
Telkom University
Jl. Telekomunikasi no.1, Terusan Buah Batu, Dayeuhkolot, Kab. Bandung hkpambudi@telkomuniversity.ac.id 1 , putugiriak@telkomuniversity.ac.id 2 , femiyulianti@telkomuniversity.ac.id 3 , kevinahessajulian@student.telkomuniversity.ac.id 4

## Abstrak
Salah  satu  ukuran  kinerja  bagi  industri  logistik, khususnya  perusahaan  pengiriman  barang,  adalah ketepatan waktu penghantaran. Hal ini masih menjadi tantangan  bagi  perusahaan  guna  menjamin  tingkat kepuasan pelanggan dan menurunkan biaya transportasi.  Di  sisi  lain,  perkembangan  teknologi informasi  saat  ini  memungkinkan  organisasi  atau perusahaan  dapat  mengumpulkan  data  dalam  jumlah besar secara otomatis. Metode yang cukup andal yang dapat  digunakan  dalam  melakukan  analisis  data prediksi  adalah machine  learning ,  yaitu  metode ekstraksi data menjadi sebuah pola informasi tertentu. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengaplikasikan  tiga metode machine learning untuk memperkirakan status pengiriman barang. Metodologi yang digunakan pada penelitian  ini  mengikuti  proses machine  learning yang dirilis oleh the Cross Industry Standard Process for  Data  Mining (CRISP-DM),  yaitu;  memahami proses  bisnis,  memahami  data,  persiapan  data, pengembangan  model,  evaluasi,  dan  implementasi. Berdasarkan  hasil  penelitian,  metode random  forest menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan  metode  regresi  logistik  dan artificial neural network (ANN), yaitu sebesar 76,6%, sedangkan  metode  ANN  dan  regresi  logistik  sebesar 73,81% dan 72,84%.
Kata kunci:
analisis  data  prediksi, machine  learning ,  waktu pengiriman, transportasi dan logistik

## Abstract
One  of  the  key  performance  indicators  for  the logistics  industry,  especially  freight  forwarder company  (cargo),  is  the  delivery  time.  This  is  still  a challenge  in  this  industry  in  terms  of  ensuring  the customer  service  level  and  reducing  transportation costs.  On  the  other  hand,  the  development  of information  technology  now  allows  an  organization or  company  to  collect  large  amounts  of  data automatically.  A  decent  method  that  can  be  used  to analyze  the  data  for  prediction  purposes  is  machine learning, which is a method of extracting data into a certain  pattern  of  information.  This  research  aims  to apply three machine learning methods to estimate the status  of  shipping  goods.  The  method  used  in  this study follows the machine learning process published by  the  Cross  Industry  Standard  Process  for  Data Mining  (CRISP-DM),  namely;  business  processes understanding, data understanding, data preparation, model  development,  evaluation,  and  implementation. Based  on  the  results  of  the  study,  the  random  forest method  produces  better  accuracy  than  the  logistic regression  and  artificial  neural  network  (ANN) methods,  which  is  76.6%,  while  the  results  of  ANN and  logistic  regression  methods  are  73.81%  and 72.84% respectively.

## Keywords:
predictive  data  analytics,  machine  learning,  delivery time, transportation and logistics
Hardian Kokoh Pambudi, Putu Giri Artha Kusuma, Femi Yulianti, Kevin Ahessa Julian Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini memungkinkan  sebuah  organisasi  atau  perusahaan mempunyai  kapabilitas  dalam  mengumpulkan  data yang  berhubungan  dengan  proses  bisnisnya  dalam jumlah  yang  besar  dan  waktu  yang  singkat.  Hanya saja,  diperlukan  tahapan  tertentu  agar  data  yang  ada dapat  dijadikan  sumber  infromasi  atau  pengetahuan baru  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan.  Analisis data  yang  bertujuan  untuk  memprediksi  suatu  nilai yang  belum  diketahui  berdasarkan  data  yang  ada disebut  analisis  data  prediksi  atau predictive  data analytics (Kelleher dkk., 2015).
Metode  yang  cukup  andal  digunakan  dalam melakukan  analisis  data  prediksi  adalah machine learning ,  yaitu  algoritma  ekstraksi  data  yang merupakan  irisan  dari  ilmu  statistik,  kecerdasan buatan  ( artificial  intelligence ),  dan  ilmu  komputer ( computer  science )  (Müller  dan  Guido,  2016). Aplikasi  dari machine  learning untuk  membangun model  prediksi  juga  sudah  cukup  massif,  mulai    dari sektor  keuangan  (Lin  dkk.,  2011;  Soni,  2011;  Yoo dkk.,  2005),  teknologi  telekomunikasi  (Mozer  dkk., 2000;  Qureshi  dkk.,  2013),  energi  (Amasyali  &  El- Gohary,  2018;  Grolinger  dkk.,  2016;  Y.  Guo  dkk., 2018),  atau  bahkan  pada  industri  jasa  seperti pariwisata (Li & Cao, 2018; Nilashi dkk., 2017).
Pada  bidang  logistik  dan  rantau  pasok, machine learning untuk analisis prediksi juga sudah diterapkan di  beberapa  aktivitas  logistik,  seperti  peramalan permintaan  (Carbonneau  dkk.,  2008;  Ferreira  dkk., 2016),  penentuan  kebijakan  persediaan  (de  Santis dkk.,  2017;  X.  Guo  dkk.,  2014),  dan  bidang-bidang lain yang membutuhkan prediksi data sehingga proses pengambilan keputusan bisa dilakukan lebih tepat dan cepat.
Analisis  prediksi  berbasis machine  learning juga diaplikasikan  pada  aktivitas  transportasi  logistik, misalnya  digunakan  untuk  memperkirakan  waktu perjalanan  kendaraan  (Simroth  &  Zahle,  2010) keterlambatan  pengantaran  bahan-bahan  konstruksi (Asadi dkk., 2015), dan keterlambatan keberangkatan transportasi  udara  (Nigam  &  Govinda,  2017). Beberapa  peneltian  ini  erat  kaitannya  dengan ketepatan  waktu  penghantaran  yang  merupakan kinerja  utama  bidang  logistik.  Ketepatan  waktu penghantaran  ini  sangat  penting  guna  meningkatkan kepuasan  pelanggan  ( service  level )  dan  menurunkan biaya logistik.
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi status pengiriman  barang  yang  dilakukan  oleh  perusahaan ekspedisi  pengiriman  barang  melalui  pesawat  udara. Data  yang  tercatat  oleh  perusahaan,  terjadi  rata-rata keterlambatan  sebesar  27%  dari  total  aktivitas bisnisnya. Adapun metode yang dipilih adalah analisis prediksi  berbasis machine  learning ,  yaitu logistic regression (regresi  logistik), random  forest ,  dan artificial neural network (ANN).

## II. K AJIAN L ITERATUR
II.1 Machine learning
Machine  learning adalah  serangkaian  algoritma komputer  yang  digunakan  untuk  mengoptimalkan kinerja komputer atau sistem berdasarkan data sampel yang  ada  (Alpaydin,  2020).  Kemampuan  utama  dari machine  learning adalah  modifikasi  dan  adaptasi keputusan  dalam  merespon  perubahan  (Marsland, 2015).  Kegunaan  dari machine  learning antara  lain sebagai berikut (Provost & Fawcett, 2013)
• Classification (Klasifikasi) adalah metode machine learning yang digunakan untuk memprediksi  suatu  nilai/kelas  sebuah  individu dalam sebuah populasi.
• Similarity  matching (Pencocokan  kemiripan) adalah  metode machine  learning yang  digunakan untuk  mengidentifikasi  kemiripan  antar  individu berdasarkan data yang ada.
• Clustering (Pengklasteran) adalah metode machine learning yang digunakan untuk mengelompokkan individu dalam grup yang sama berdasarkan kesamaan yang dimiliki.
Dalam  penelitian  ini,  kegunaan  metode machine learning mengacu pada poin pertama, yaitu digunakan untuk  memprediksi  suatu  nilai/kelas  dari  suatu individu.

## II.2 Logistic Regression (Regresi Logistik)
Model  regresi,  termasuk  regresi  logistik (logistic regression), merupakan  metode  analisis  data  yang menjelaskan korelasi antara sebuah variabel dependen dan  satu  atau  beberapa  variabel  independen.  Tujuan pengembangan  model  regresi  adalah  menemukan hubungan  yang  paling  bisa  menjelaskan  dengan  baik antara variabel-variabel tersebut. Hal yang membedakan  model  regresi  logistik  dengan  model regresi  linier  sederhana  adalah  pada  regresi  logistik,
Hardian Kokoh Pambudi, Putu Giri Artha Kusuma, Femi Yulianti, Kevin Ahessa Julian Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
variabel  keluaran  bersifat  biner  atau  dikotomis, sehingga, nilai  variabel dependen dari hasil perhitungan  di  dalam  model,  akan  dipetakan  dengan sebuah  fungsi  menjadi  nilai  yang  sifatnya  biner (Hosmer Jr dkk., 2013) .
Berdasarkan jumlah variabel masukannya, regresi logistik  dibedakan  menjadi dua,  yaitu  regresi  logistik tunggal  ( single  logistic  regression) ,  di  mana  hanya terdapat  satu  jenis  variabel  masukan,  dan  regresi logistik  jamak  ( multiple  logistic  regression) ,  di  mana terdapat  dua  atau  lebih  variabel  masukan,  untuk memprediksi  nilai  variabel  keluarannya.  Dalam penelitian  ini,  model  regresi  yang  digunakan  adalah regresi logistik jamak.
Jika  terdapat n buah  variabel  masukan  yang disimbolkan  oleh  x  =  ( x 1 ,  x 2 ,  …,  x n ),  dan  Y  adalah variabel  keluaran  di  mana  peluang  P  (Y  =  1  |  x)  = π(x),  maka  persamaan  regresi  logistik  dituliskan sebagai berikut:
di mana

## II.3 Random Forest
Salah  satu  kekurangan  dari  algoritma  pohon keputusan  ( decision  tree) adalah  strukturnya  akan sangat  kompleks  untuk  data  dengan  jumlah  variabel yang  banyak,  sehingga  risiko  yang  muncul  adalah overfitting .  Beberapa  cara  dapat  ditempuh  untuk mengurangi  risiko  tersebut.  Selain  membatasi  jumlah variabel,  cara  lain  yang  dapat  dilakukan  adalah merestrukturisasi tree dari  algoritma  sebelumnya. Pendekatan  ini  memunculkan  algoritma  baru  yang disebut random forest (Shalev-Shwartz & Ben-David, 2014).
Random  forest adalah  algoritma  prediksi  yang merupakan  gabungan  dari  beberapa decision  tree . Algoritma  ini  cukup  efisien  secara  komputasional karena  setiap  pohon  keputusan  memilih  secara  acak variabel  yang  digunakan  dan  tidak  menggunakan semua  variabel  (Oshiro  dkk.,  2012).  Model  random forest  dibangun  dengan  menggunakan  konsep bagging ( bootstrapp aggregation ) yaitu pengumpulan sampel  observasi  secara  acak  ke  dalam  suatu
penampung  atau  disebut bag .  Beberapa bag tersusun dari  observasi  yang  dipilih  secara  acak  dari  data observasi  orisinil  dalam training  dataset . Dataset pada bag terbentuk  dari  pengambilan  dengan pengembalian  yang  memungkinkan  sebuah  hasil observasi memiliki peluang untuk terpilih kembali.
II.4 Artificial Neural Network (ANN)
Artificial  neural  network (ANN)  merupakan metode  klasifikasi  dari machine  learning yang terinspirasi  dari  struktur  sistem  saraf  makhluk  hidup ( neural  systems ).  Seperti  halnya  sistem  saraf  pada otak  manusia  ANN  mempunyai  struktur  dasar  yang serupa,  yaitu  terdiri  dari  beberapa  simpul (nodes ), yang  bisa  sebagai  variabel  masukan  ( input ),  keluaran ( output ), atau antara, yang antar simpulnya dihubungkan  oleh  penghubung  atau link (Tan  dkk., 2016).  Masing-masing  penghubung  terdapat  bobot ( weight )  yang  mengindikasikan  kekuatan  amplifikasi yang  diterima  oleh  simpul  masukan  menuju  simpul tujuan,  sehingga,  ANN  dapat  didefinisikan  sebagai sebuah  kesatuan  fungsi  yang  memetakan  nilai variabel masukan yang ada di lapisan masukan (input layer ) menuju  lapisan keluaran ( output layer ) dengan menggunakan bobot sebagai
parameter
penghubungnya  (Aggarwal,  2018).  Adapaun  struktur dasar dari ANN digambarkan oleh Gambar 1.
Gambar 1. Topologi Dasar ANN (Tan dkk., 2016)
II.5 Penggunaan Model Prediksi pada Proses
Bisnis Penggunaan model
prediksi untuk memperkirakan  waktu  proses  bisnis  tertentu  telah menjadi perhatian beberapa peneliti. Bidang bisnisnya pun beragam, mulai dari industri manufaktur, logistik, maupun  jasa.  Van  der  Aalst dkk .  (2011)  misalnya
Hardian Kokoh Pambudi, Putu Giri Artha Kusuma, Femi Yulianti, Kevin Ahessa Julian Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
mengembangkan  model  prediksi  yang  digunakan untuk  memperkirakan  durasi  waktu  pelayanan  pada industri  jasa  asuransi  menggunakan  metode process mining .  Model  tersebut  juga  telah  diimplementasikan di kasus nyata dengan tingkat akurasi yang baik  (Van der Aalst dkk., 2011).
Kang dkk. (2012)  mengembangkan  model prediksi  menggunakan  metode machine  learning , yaitu support  vector  machines (SVM)  untuk memantau  proses  bisnis  secara  waktu  nyata  ( real- time ).  Model  ini  juga  menyediakan  informasi  berupa status  proses  yang  sedang  berjalan.  Hasil  penelitian ini menunjukkan bahwa pengembangan dari algoritma SVM  dapat  digunakan  untuk  menghasilkan  prediksi secara waktu nyata dan dapat digunakan oleh industri (Kang dkk., 2012).
Evermann dkk. (2016)  menggunakan  metode deep  learning ,  salah  satu  jenis  metode machine learning , untuk memprediksi kondisi akhir dari proses bisnis yang sedang berjalan. Hal ini dilakukan dengan tujuan  untuk  mengidentifikasi  proses-proses  yang berisiko  tidak  memenuhi  indikator  kinerja  utama (KPI),  misalnya  ketepatan  waktu.  Metode  yang digunakan  adalah recurrent  neural  network (RNN). Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  tingkat  akurasi yang  tinggi,  yaitu  lebih  dari  90%  untuk  dua dataset yang digunakan (Evermann dkk., 2016).
Bevacqua dkk. (2013)  mengembangkan  model prediksi waktu proses ( run-time ) dengan menggunakan  kombinasi  dari  beberapa  teknik penambangan  ( data  mining ),  mulai  dari pattern mining,  non-parametric  regression ,  dan predictive clustering . Hasil dari penelitian ini adalah model yang dikembangkan  mampu  memprediksi  dengan  andal dan  akurat.  Saat  dipadukan  dengan  variabel  lain seperti  beban  kerja  dan  kalender,  metode predictive clustering menunjukkan hasil terbaik jika dibandingkan  dengan  metode  lain  (Bevacqua  dkk., 2013).
Feldmannn dkk. (2013)  mengembangkan  model yang  disebut proactive  event  processing ,  yang merupakan  pengembangan  dari complex  event processing .  Model  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi adanya  kemungkinan  munculnya  masalah  dalam rangkaian  bisnis  proses.  Penelitian  ini  menerapkan model  prediksinya  di  industri  transportasi  untuk memprediksi  berat  muatan  kargo.  Menurut  penelitian ini,  karena  industri  kargo  membutuhkan  biaya  yang mahal  sehingga  perlu  ada  sistem  yang  dapat
mendeteksi  potensi  masalah.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  kemampuan  model  dalam  memprediksi  status pengiriman  antara overload dan underload dari kapasitas (Feldman dkk., 2013).
Adapun  Metzger dkk. (2014)  mengembangkan dan membandingkan model prediksi untuk memperkirakan  masalah  yang  mungkin  akan  terjadi selama  aktivitas  proses  bisnis  pada  industri  logistik. Adapun  metode  yang  digunakan  antara  lain machine learning, constrain satisfaction , dan quality of service
(QoS)
aggregation . Model prediksi yang dikembangkan
kemudian digunakan untuk menganalisis  sebuah dataset pada perusahaan kargo/jasa  pengiriman  barang  udara.  Hasil  dari penelitian ini didapatkan bahwa dengan menggunakan ketiga  metode  di  atas,  akurasi  prediksi  yang dihasilkan  minimal  sebesar  70%.  Adapun  kombinasi dari  dua  metode,  yaitu machine  learning dan constraint  satisfaction mampu  meningkatkan  tingkat akurasi prediksi sebesar 23% (Metzger dkk., 2014).
Penelitian ini merupakan pengembangan dari dua penelitian sebelumnya  (Feldman  dkk., 2013; Metzger dkk., 2014) dan menggunakan data  dari sumber  yang sama. Tujuan utama dari penelitian ini adalah adanya perbandingan  tingkat  akurasi  model  prediksi  yang dikembangkan  dengan  menggunakan  tiga  jenis metode machine  learning yang  dikenal  memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi,  yaitu  regresi  logistik ( logistic  regression), random  forest ,  dan artificial neural network (ANN).
II.6 Proses Bisnis Pengiriman Barang
Gambar 1 menggambarkan proses bisnis pengiriman  barang  yang  menjadi  kasus  studi  pada penelitian  ini.  Model  tersebut  mewakili  struktur proses  bisnis  pada freight  forwarding  company atau perusahaan  kargo,  khususnya  jasa  ekspedisi  pesawat udara. Beberapa pengiriman yang kuantitasnya relatif kecil  dari  pengirim  dikonsolidasikan,  kemudian dikirim  bersama  kepada  pelanggan  agar  lebih  aman dan  murah.  Oleh  karena  itu,  proses  bisnis  pada perusahaan  ini  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu incoming  transport dan outgoing  transport ,  yang secara  bersama  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa pengiriman  dilakukan  secara  tepat  waktu  sampai  ke pelanggan. Setiap bagian dari proses bisnis melibatkan layanan transportasi fisik berikut (Metzger dkk., 2014):
Hardian Kokoh Pambudi, Putu Giri Artha Kusuma, Femi Yulianti, Kevin Ahessa Julian Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
1)  RCS  ( Freight  reception ):  Barang  diterima  oleh maskapai, kemudian diperiksa di gudang keberangkatan.
2)  DEP  ( Freight  departure ):  Barang  dikirim  ke pesawat dan dikonfirmasi di atas pesawat, pesawat berangkat.
3)  RCF  ( Freight  arrival ):  Barang  sampai  di  bandara tujuan dan disimpa di gudang kedatangan.
4)  DLV  ( Freight  delivery ):  Barang  dikirim  dari gudang bandara ke pelanggan.
Gambar 1. Proses Bisnis Pengiriman Barang (Metzger dkk., 2014)

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
III.1 Metodologi
Metodologi  dari  penelitian  ini  mengacu  pada proses machine  learning yang  mengacu  pada  proses data mining oleh the Cross Industry Standard Process for  Data  Mining (CRISP-DM)  yang  dijelaskan  oleh Gambar 2.
Gambar 2. Proses Penggunaan Metode Machine learning oleh CRISP-DM (Provost & Fawcett, 2013)
Adapun  penjelasan  secara  lebih  detail  mengenai metodologi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
III.1.1 Business Understanding (Memahami
Proses Bisnis)
Dalam  penelitian  ini,  tahap  pertama  yang dilakukan  oleh  peneliti  adalah  memahami  proses bisnis dari pengiriman barang oleh perusahaan kargo. Seperti yang telah dijelaskan pada bagian II.2, bahwa proses  pengiriman  barang  melalui  empat  kegiatan utama, yaitu RCS, DEP, RCF, dan DLV.
III.1.2 Data Understanding (Memahami Data)
Setelah memahami proses bisnis, tahap selanjutnya  adalah  memahami  data  yang  terkait dengan  proses  bisnisnya,  baik  yang  sudah  tersedia maupun  yang  masih  perlu  dilakukan  pencarian  lebih lanjut.  Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan adalah  data  yang  dirilis  oleh  the International  Air Transport Association (IATA).
Seperti  yang  sudah  disebutkan  pada  bagian  II.6 bahwa  proses  pengiriman  barang  melalui  empat kegiatan  utama.  Masing-masing  dari  setiap  kegiatan dalam  proses  bisnis  tersebut  tercatat  waktu  yang direncanakan  ( planned  time )  dan  waktu  yang sebenarnya (actual time ). Selain berupa atribut durasi waktu  proses  per  bagian,  terdapat  juga  atribut  lain seperti  identitas  pengiriman  dan  bandara  yang  dilalui oleh layanan transportasinya.
III.1.3 Data Preparation (Mempersiapkan Data)
Setelah  proses  memahami  selesai,  selanjutnya dilakukan  tahap  mempersiapkan  data  agar  siap digunakan  untuk  pengembangan  model  prediksi. Tahapan  ini  dilakukan  antara  lain  dengan  mengubah format  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  ( tabular format ),  mereduksi  variabel  yang  tidak  diperlukan, dan  menghilangkan  data  dengan  nilai  yang  hilang ( missing  value ),  dan  penambahan  atau  pengubahan nilai  pada  salah  satu  atau  beberapa  variabel  agar sesuai  dengan  tujuan  penelitian  dan  pendekatan pengembangan model yang akan digunakan.
Pada penelitian ini, nilai variabel yang disesuaikan  adalah  penambahan  variabel  “ remark ” yang  mempunyai  dua  nilai  kategorikal,  yaitu  “ late ” jika nilai “ actual time ” lebih besar daripada “ planned time ”,  dan  nilai  “ fast ”,  jika  nilai  “ actual  time ”  lebih besar daripada “ planned time ”.
Selanjutnya, dilakukan penentuan variabel independen  dan  variabel  dependen  dari  beberapa variabel  yang  ada.  Berdasarkan  studi  literatur  yang dilakukan,  ditentukan  bahwa  berdasarkan  seluruh
Hardian Kokoh Pambudi, Putu Giri Artha Kusuma, Femi Yulianti, Kevin Ahessa Julian Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
proses  bisnis  yang  dilalui,  terdapat  data  RCS  dan DLV  sebanyak  satu  kali,  serta  DEP  dan  RCF sebanyak  dua  kali.  Keenam  data  tersebut  dalam pengembangan  model  sebagai  variabel  independen. Adalapun variabel dependen adalah status pengiriman dari  seluruh  proses  yang  ada,  yaitu “late” jika penghantarannya terlambat, dan “fast” jika penghantarannya  lebih  cepat  dibandingkan  waktu yang direncanakan.
Selanjutnya,  dipilih  beberapa  catatan  transaksi yang  terhitung  lengkap,  atau  menghilangkan data instance yang  tidak  lengkap.  Dari  proses  tersebut, didapatlah  1195  data  transaksi  dari  total  3269  data. Langkah  ketiga  adalah  membagi  dari  total  data transaksi  yang  ada  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data yang digunakan untuk training dan testing . Berdasarkan  studi  literatur  yang  ada,  digunakan  80% data atau sebanyak 856 data untuk training , dan 20% data  atau  sebanyak  239  data  digunakan  sebagai  data testing.

## III.1.4 Modelling (Pengembangan Model)
Setelah  data  sudah  melalui  tahap  pre-processing, selanjutnya  dilakukan  pengembangan  model  prediksi dengan  variabel  masukan  berupa  durasi  waktu  yang direncanakan  ( planned  time )  untuk  keempat  aktivitas pengiriman barang, guna memprediksi status pengiriman  barang  ( actual  time )  yang  menjadi variabel  keluaran.  Secara  umum,  diagram  yang menunjukkan  variabel  masukan  dan  keluaran,  serta menggambarkan  model  prediksi  yang  dibangun digambarkan dalam Gambar 3.

## Gambar 3. Model Prediksi Waktu Pengiriman Barang
Pengembangan model prediksi pada penelitian ini menggunakan tiga metode yang berbeda, yaitu regresi
logistik , random forrest, dan artificial neural network , dan  (ANN).  Perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah Weka  3.8 ,  sebuah open-source  software pengolahan data  berbasis machine  learning yang  cukup menyediakan antar muka yang ramah pengguna.
Walaupun hubungan antara variabel masukan dan keluaran  relatif  sama  dan  mengacu  pada  Gambar  3, terdapat dua bagian pada tahap pengembangan model ini,  yaitu  model  yang  menggambarkan  pengiriman barang  dari  tempat  asal  menuju  gudang  konsolidasi atau incoming transport , dan model yang menggambarkan  pengiriman  barang  dari  dudang konsolidasi  menuju  tempat  penerima  atau outgoing transport ,  sehingga  proses  pengembangan  model  dan uji  akurasinya  akan  dibedakan  berdasarkan  kedua proses tersebut.

## III.1.5 Evaluation (Evaluasi)
Pada  tahap  ini,  dilakukan  evaluasi  berupa perbandingan  tingkat  akurasi  dari  ketiga  metode machine  learning yang  digunakan  pada  tahap pengembangan  model,  baik  pada  tahap incoming transport maupun outgoing transport .  Hasil  akurasi rata-rata  dari  kedua  proses  tersebut  untuk  ketiga metode  juga  diperbandingkan  untuk  mengetahui metode  yang  memiliki  kinerja  terbaik.  Adapun  hasil dan  pembahasan  secara  lebih  detail  dijelaskan  pada bagian IV.

## III.1.6 Deployment (Implementasi)
Setelah  model  sudah  dievalusi  dan  dinyatakan layak  untuk  digunakan  untuk  memprediksi  sebuah proses  bisinis,  maka  proses  selanjutnya  adalah implementasi,  yaitu  penggunaan  model  di  kondisi nyata. Pada penelitian ini, tahapan implementasi tidak dilakukan dan merupakan batasan dari penelitian.

## III.2 Hasil Penelitian
III.2.1 Incoming Transport Incoming transportation
adalah tahapan pengiriman  barang  dari  tempat  asal  menuju  lokasi konsolidasi.  Metode  pertama  yang  digunakan  untuk pengembangan model adalah regresi logistik. Adapun hasil  perbandingan  akurasinya  untuk  lima  kali percobaan disajikan oleh Tabel 1.
RCS Planned Time DEP Planned Time RCF Planned Time DLV Planned Time Actual Delivery Status
Hardian Kokoh Pambudi, Putu Giri Artha Kusuma, Femi Yulianti, Kevin Ahessa Julian Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Tabel 1. Tingkat Akurasi Metode Regresi Logistik untuk Incoming Transport Percobaan ke- Akurasi Akurasi Rata-Rata 1 75,25 76,56 2 76,15 3 4 77,23 76,81 5 77,40
Selanjutnya,  tingkat  akurasi  dengan  metode random  forest disajikan  oleh  Tabel  2.  Metode  ini dijalankan dengan melakukan pengubahan nilai iterasi dari 100, 500, 1000, dan 2000.
percobaan disajikan oleh Tabel 1.

## Tabel 1. Tingkat Akurasi Metode Random Forest untuk

## Incoming Transport
Jumlah Iterari Akurasi Akurasi Rata-Rata 100 79,89 79,70 500 79,50 1000 79,91 2000 79,49
Untuk  metode  ANN,  percobaan  dilakukan dengan  melakukan  pengubahan  pada learning  rate dengan  kombinasi  0,1,  0,05,  dan  0,01,  serta  jumlah iterasinya yaitu 100, 500, dan 1000 kali. Adapun hasil perbandingan akurasinya disajikan dalam Tabel 3.

## Tabel 3. Tingkat Akurasi Metode ANN untuk Incoming
Transport Learning Rate Iterasi Akurasi Akurasi Rata-Rata 0.1 100 74,74 76,24 500 76,57 1000 77,41 0.05 100 74,90 76,57 500 76,99 1000 77,82 0.01 100 75,31 75,03 500 74,89 1000 74,89
Berdasarkan nilai akurasi rata-rata, metode ANN memiliki  tingkat  akurasi  terbaik  sebesar  76,57%  saat menggunakan learning rate 0.05.
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  untk  ketiga metode,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  proses incoming transport ,  hasil  akurasi  terbaik  dicapai dengan  menerapkan  metode random  forest dengan capaian  tingkat  akurasi  sebesar  79,70  %,  sedangkan nilai  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  metode  regresi logistik dan ANN bernilai hampir sama, yaitu 76,56% dan 76,57%
III.2.2 Outgoing Transport
Outgoing transportation adalah tahapan pengiriman  barang  dari  gudang  konsolidasi  menuju lokasi pelanggan atau penerima. Sama halnya dengan proses incoming transport ,  metode  pertama  yang digunakan untuk pengembangan model adalah regresi logistik. Adapun hasil perbandingan akurasinya untuk lima kali percobaan disajikan oleh Tabel 4.

## Tabel 1. Tingkat Akurasi Metode Regresi Logistik
untuk Incoming Transport Percobaan ke- Akurasi Akurasi Rata-Rata 1 69,72 71,06 2 69,52 3 4 70,27 73,23 5 72,57 Metode kedua yang digunakan untuk menganalisis  data outgoing  transport adalah  metode random  forest, yang  disajikan  oleh  Tabel  5.  Metode ini  dijalankan  dengan  melakukan  pengubahan  nilai iterasi dari 100, 500, 1000, dan 2000.

## Tabel 5. Tingkat Akurasi Metode Random Forest untuk Outgoing Transport
Jumlah Iterari Akurasi Akurasi Rata-Rata 100 73,33 73,50 500 72,00 1000 74,66 2000 74,00
Selanjutnya,  untuk  metode  ANN,  percobaan dilakukan  dengan  melakukan  pengubahan  pada learning  rate dengan  kombinasi  0,1,  0,05,  dan  0,01, serta jumlah iterasinya yaitu 100, 500, dan 1000 kali. Adapun  hasil  perbandingan  akurasinya  disajikan dalam Tabel 6.

## Tabel 6. Tingkat Akurasi Metode ANN untuk Outgoing
Transport Learning Rate Iterasi Akurasi Akurasi Rata-Rata 0.1 100 68,66 68,88 500 68,66 1000 69,33 0.05 100 68,67 69,11 500 69,33 1000 69,33 0.01 100 64,00 66,89 500 68,00 1000 68,67
Berdasarkan nilai akurasi rata-rata, metode ANN memiliki  tingkat  akurasi  terbaik  sebesar  69,11%  saat
Hardian Kokoh Pambudi, Putu Giri Artha Kusuma, Femi Yulianti, Kevin Ahessa Julian Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
menggunakan learning  rate 0.05.  Adapun  untuk semua  metode  pada  proses outgoing transport , metode random  forest masih  memiliki  performansi terbaik,  yaitu  mencapai  73,50%.  Berikutnya  regresi logistik dengan 71,06% dan ANN dengan 69,11%.
Jika  dibandingkan  hasil  tingkat  akurasi  antara incoming transport dan outgoing transport ,  untuk semua  metode  yang  digunakan,  terlihat  bahwa  nilai akurasi  untuk  proses incoming transport lebih  tinggi dibandingkan  nilai  akurasi  pada outgoing transport . Gambar  4  menyajikan  data  perbandingan  tingkat akurasi  dari  ketiga  metode  untuk  keseluruhan  proses pengiriman  barang.  Nilai  akurasi  yang  ditampilkan merupakan  rata-rata  dari  nilai  akurasi  pada  proses incoming transport dan outgoing transport untuk masing-masing metode.

## Gambar 4. Perbandingan Tingkat Akurasi Semua Metode
Secara  umum,  baik  untuk  proses incoming transport maupun outgoing transport , metode random forest memiliki tingkat akurasi yang paling dibandingkan  metode  yang  lain,  yaitu  76,6%. Selanjutnya,  metode  ANN  memiliki  tingkat  akurasi sebesar 73, 81% dan regresi logistik sebesar 72,84%. Seperti  halnya  penelitian  pada  bidang machine learning lainnya,  tingkat  akurasi  sebuah  model prediksi  yang  dikembangkan  dengan  metode  tertentu akan  bergantung  kepada  jenis  data  yang  digunakan sebagai kasus studi ( study case ), sehingga akan sangat dimungkinkan  jika  metode  yang  memiliki  tingkat akurasi  tertentu,  tidak  sepenuhnya  akan  mencapai tingkat  akurasi  yang  sama  jika  diaplikasikan  untuk jenis data yang berbeda.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Model prediksi berbasis metode machine learning dapat  diaplikasikan  dalam  dunia  logistik, khususnya  dalam  memprediksi  status  pengiriman barang  pada  perusahaan  kargo.  Data-data  berupa
durasi  waktu  yang  direncanakan  dapat  menjadi variabel masukan untuk memprediksi status pengiriman yang bertindak sebagai variabel keluaran. Dalam  penelitian  ini,  digunakan  tiga  metode  yang berbeda,  yaitu  regresi  logistik, random  forest ,  dan artificial neural network (ANN).
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  dilakukan, metode random  forest menghasilkan  nilai  akurasi yang  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  metode regresi  logistik  dan  ANN.  Pada  aktvitas incoming transport maupun outgoing  transport menunjukkan bahwa  metode  random  forest  dapat  menghasilkan akurasi  terbaik  sebesar  76,6%,  sedangkan  metode ANN  dan  regresi  logistik  sebesar  73,81%  dan 72,84%.
Penelitian ini memiliki potensi untuk dikembangkan  kedepan.  Selain  perlu  menggunakan data  yang  lebih  lengkap,  misalnya  data  kondisi ekonomi  dan  lingkungan  yang  mempengaruhi aktivitas  logistik,  peneliti  merekomendasikan  untuk menggunakan  metode machine  learning yang  lain, atau  gabungan  dari  beberapa  metode machine learning , guna meningkatkan tingkat akurasi prediksi.

## R EFERENSI
Aggarwal,  C.  C.  (2018).  Neural  networks  and  deep learning. Springer , 10 , 973–978.
Alpaydin,  E.  (2020). Introduction  to  machine learning . MIT press.
Amasyali,  K.,  &  El-Gohary, N.  M.  (2018).  A  review of  data-driven  building  energy  consumption prediction  studies. Renewable  and  Sustainable Energy Reviews , 81 , 1192–1205.
Asadi, A., Alsubaey, M., & Makatsoris, C. (2015). A machine learning approach for predicting delays in  construction  logistics. International  Journal of Advanced Logistics , 4 (2), 115–130.
Bevacqua,  A.,  Carnuccio,  M.,  Folino,  F.,  Guarascio, M.,  &  Pontieri,  L.  (2013).  A  Data-adaptive Trace Abstraction Approach to the Prediction of Business  Process  Performances. ICEIS  (1) ,  56– 65.
Carbonneau,  R.,  Laframboise,  K.,  &  Vahidov,  R. (2008).  Application  of  machine  learning techniques for supply chain demand forecasting. European  Journal  of  Operational  Research ,
Hardian Kokoh Pambudi, Putu Giri Artha Kusuma, Femi Yulianti, Kevin Ahessa Julian Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
184 (3), 1140–1154.
de  Santis,  R.  B.,  de  Aguiar,  E.  P.,  &  Goliatt,  L. (2017).  Predicting  material  backorders  in inventory  management  using machine  learning. 2017  IEEE  Latin  American  Conference  on Computational Intelligence (LA-CCI) , 1–6.
Evermann,  J.,  Rehse,  J.-R.,  &  Fettke,  P.  (2016).  A deep  learning  approach  for  predicting  process behaviour  at  runtime. International  Conference on Business Process Management , 327–338.
Feldman, Z., Fournier, F., Franklin, R., & Metzger, A. (2013).  Proactive  event  processing  in  action:  a case  study  on  the  proactive  management  of transport processes
(industry article). Proceedings  of  the  7th  ACM  International Conference on Distributed Event-Based Systems , 97–106.
Ferreira,  K.  J.,  Lee,  B.  H.  A.,  &  Simchi-Levi,  D. (2016). Analytics for an online retailer: Demand forecasting and price
optimization.
Manufacturing & Service Operations
Management , 18 (1), 69–88.
Grolinger,  K., L’Heureux,  A.,  Capretz,  M.  A.  M.,  & Seewald,  L.  (2016).  Energy  forecasting  for event venues: Big data and prediction accuracy. Energy and Buildings , 112 , 222–233.
Guo,  X.,  Liu,  C.,  Xu,  W.,  Yuan,  H.,  &  Wang,  M.
(2014). A prediction-based inventory optimization  using  data  mining  models. 2014 Seventh  International  Joint  Conference  on Computational Sciences and Optimization , 611– 615.
Guo,  Y.,  Wang,  J.,  Chen,  H.,  Li,  G.,  Liu,  J.,  Xu,  C., Huang,  R.,  &  Huang,  Y.  (2018).  Machine learning-based  thermal  response  time  ahead energy  demand  prediction  for  building  heating systems. Applied Energy , 221 , 16–27.
Hosmer Jr, D. W., Lemeshow, S., & Sturdivant, R. X. (2013). Applied  logistic  regression (Vol.  398). John Wiley & Sons.
Kang,  B.,  Kim,  D.,  &  Kang,  S.  (2012).  Periodic performance  prediction  for  real‐time  business process  monitoring. Industrial  Management  & Data Systems .
Kelleher, J. D., Mac Namee, B., & D’arcy, A. (2015). Fundamentals of machine learning for
predictive  data  analytics:  algorithms,  worked examples, and case studies . MIT press.
Li, Y., & Cao, H. (2018). Prediction for tourism flow based  on  LSTM  neural  network. Procedia Computer Science , 129 , 277–283.
Lin, W.-Y., Hu, Y.-H., & Tsai, C.-F. (2011). Machine learning  in  financial  crisis  prediction:  a  survey. IEEE  Transactions  on  Systems,  Man,  and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews) , 42 (4), 421–436.
Marsland, S. (2015). Machine learning: an algorithmic perspective . CRC press.
Metzger, A., Leitner, P., Ivanović, D., Schmieders, E., Franklin, R., Carro, M., Dustdar, S., & Pohl, K. (2014).  Comparing  and  combining  predictive business  process  monitoring  techniques. IEEE
Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems , 45 (2), 276–290.
Mozer,  M.  C.,  Wolniewicz,  R.,  Grimes,  D.  B., Johnson,  E.,  &  Kaushansky,  H.  (2000). Predicting subscriber dissatisfaction and improving retention in the wireless
telecommunications industry. IEEE Transactions  on  Neural  Networks , 11 (3),  690– 696.
Müller,  A.  C.,  &  Guido,  S.  (2016). Introduction  to machine learning with Python: a guide for data scientists . “ O’Reilly Media, Inc.”
Nigam, R., & Govinda, K. (2017). Cloud based flight delay  prediction  using  logistic  regression. 2017
International Conference on Intelligent
Sustainable Systems (ICISS) , 662–667.
Nilashi,  M.,  Bagherifard,  K.,  Rahmani,  M.,  &  Rafe, V.  (2017).  A  recommender  system  for  tourism industry  using  cluster  ensemble  and  prediction machine  learning  techniques. Computers  &
Industrial Engineering , 109 , 357–368.
Oshiro,  T.  M.,  Perez,  P.  S.,  &  Baranauskas,  J.  A. (2012).  How  many  trees  in  a  random  forest? International  Workshop  on  Machine  Learning and  Data  Mining  in  Pattern  Recognition ,  154– 168.
Provost,  F.,  &  Fawcett,  T.  (2013). Data  Science  for Business:  What  you  need  to  know  about  data mining  and  data-analytic  thinking .  “  O’Reilly Media, Inc.”
Hardian Kokoh Pambudi, Putu Giri Artha Kusuma, Femi Yulianti, Kevin Ahessa Julian Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 6, No 2, 15 April 2020
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Qureshi, S. A., Rehman, A. S., Qamar, A. M., Kamal, A.,  &  Rehman,  A.  (2013).  Telecommunication subscribers’  churn  prediction  model  using machine learning.
Eighth International Conference on Digital
Information Management (ICDIM 2013) , 131–136.
Shalev-Shwartz,  S.,  &  Ben-David,  S.  (2014).
Understanding  machine  learning:  From  theory to algorithms . Cambridge university press.
Simroth,  A.,  &  Zahle,  H.  (2010).  Travel  time prediction  using  floating  car  data  applied  to logistics  planning. IEEE  Transactions  on Intelligent  Transportation  Systems , 12 (1),  243– 253.
Soni,  S.  (2011).  Applications  of  ANNs  in  stock market  prediction:  a  survey. International Journal  of  Computer  Science  &  Engineering Technology , 2 (3), 71–83.
Tan,  P.-N.,  Steinbach,  M.,  &  Kumar,  V.  (2016). Introduction to data mining . Pearson Education India.
Van  der  Aalst,  W.  M.  P.,  Schonenberg,  M.  H.,  & Song,  M.  (2011).  Time  prediction  based  on process  mining. Information  Systems , 36 (2),
450–475.
Yoo,  P.  D.,  Kim,  M.  H.,  &  Jan,  T.  (2005).  Machine learning techniques and use of event information  for  stock  market  prediction:  A survey and evaluation. International Conference on  Computational  Intelligence  for  Modelling, Control  and  Automation  and  International Conference on Intelligent Agents, Web Technologies and Internet Commerce (CIMCA- IAWTIC’06) , 2 , 835–841.