INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 5080-5090 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Klasifikasi Data Material Pending Pada Perusahaan dengan Metode SVM

## Fauziah Henni Hasibuan
Universitas Logistik Dan Bisnis Internasional
Email: fauziahhenni085@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis data material pending pada sistem SAP menggunakan metode  Support  Vector  Machine  (SVM).  Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  suatu  metode  atau algoritma untuk melakukan klasifikasi maupun prediksi.  Prinsip kerja dari metode ini adalah mencari ruang pemisah yang paling optimal dari suatu dataset dalam kelas yang berbeda. Dalam kehidupan sehari-hari kita sering diperhadapkan pada persoalan-persoalan yang tidak linear atau data yang tidak dapat bener-benar dipisahkan secara linear yaitu suatu kondisi dimana tidak ada sebuah garis atau bidang yang dapat dibuat untuk menjadi pemisah antar kelas data. Data yang digunakan berasal dari sistem SAP yang mencakup informasi tentang lokasi penyimpanan, inventaris aktif, total stok, satuan dasar,  lot  inspeksi,  dan  pergerakan  terakhir.  Langkah-langkah  analisis  data  meliputi  impor  dataset, pembersihan data, visualisasi data, dan pemodelan menggunakan SVM. Hasil dari penelitian ini adalah pengembangan model SVM yang mampu memprediksi jenis penyimpanan material pending dengan akurasi sebesar 85%.
Kata Kunci: Klasifikasi Data, Material Pending, Sistem SAP, Support Vector Machine (SVM)

## Abstract
This research aims to conduct an analysis of pending material data in the SAP system using the Support Vector Machine (SVM) method. Support Vector Machine (SVM) is a method or algorithm used for classification  and  prediction.  The  working  principle  of  this  method  is  to  find  the  most  optimal separation space from a dataset in different classes. In everyday life, we often encounter issues that are non-linear or data that cannot be perfectly separated linearly, which is a condition where there is no line or plane that can be created to serve as a separator between classes of data. The data used in this research comes from the SAP system, which includes information about storage location, active inventory, total stock, basic unit, inspection lot, and last movement. The steps of data analysis include importing the dataset, cleaning the data, visualizing the data, and modeling using SVM. The result of this  research  is  the  development  of  an  SVM  model  capable  of  predicting  the  type  of  storage  for pending materials with an accuracy of 85%. Keywords: Data Analysis, Cooling Material, SAP System, Support Vector Machine (SVM)

## PENDAHULUAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Support Vector Machine (SVM) guna melakukan prediksi jenis penyimpanan material pending pada sistem SAP. Sistem SAP (Systems,  Applications,  and  Products  in  Data  Processing)  digunakan  secara  luas  dalam manajemen  material.  Analisis  data  material  pending  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga terkait dengan manajemen persediaan dan pengelolaan material. Metode SVM dipilih  karena  kemampuannya  dalam  menangani  pemodelan  dan  klasifikasi  data  yang kompleks. SVM adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang paling populer dan efektif dalam menangani masalah klasifikasi [1]. SVM dapat digunakan untuk memprediksi kelas atau label dari data yang belum diketahui dengan memanfaatkan data yang telah diketahui sebelumnya.
Penelitian  sebelumnya  telah  menunjukkan  bahwa  SVM  efektif  dalam  melakukan klasifikasi  pada  berbagai  jenis  data,  termasuk  data  material  pada  sistem  SAP.  Sebagai contoh,  [2]  menggunakan  SVM  untuk  melakukan  klasifikasi  material  pada  sistem  SAP berdasarkan kategori material. Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa SVM mampu memberikan prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Meskipun demikian, penelitian sebelumnya belum banyak membahas tentang analisis data material pending pada sistem SAP menggunakan metode SVM.
Dalam  konteks  ini,  penelitian  ini  menjadi  penting  karena  akan  mengisi  celah pengetahuan tersebut. Dengan mengembangkan model SVM untuk analisis data material pending  pada  sistem  SAP,  diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  yang signifikan dalam  pemahaman dan penerapan SVM  dalam konteks manajemen  material.
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang mendalam terkait dengan  manajemen  persediaan  dan  pengelolaan  material  pada  sistem  SAP,  serta memberikan landasan yang kuat untuk pengembangan model prediksi yang lebih canggih di masa depan.
Dengan  demikian,  penelitian  ini  tidak  hanya  akan  memberikan  kontribusi  teoritis terhadap  pemahaman  tentang  SVM  dalam  konteks  manajemen  material.  Dengan memanfaatkan model SVM yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam  manajemen  persediaan  material,  sehingga  dapat  mengoptimalkan  proses pengelolaan  material  pending.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk memberikan dampak yang positif dalam konteks manajemen material.
Menurut  [3],  bahwa  Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  suatu  metode  atau algoritma untuk melakukan klasifikasi maupun prediksi.  Prinsip kerja dari metode ini adalah mencari ruang pemisah yang paling optimal dari suatu dataset dalam kelas yang berbeda. Dalam kehidupan sehari-hari kita  sering diperhadapkan  pada persoalan-persoalan  yang tidak linear atau data yang tidak dapat bener-benar dipisahkan secara linear yaitu suatu kondisi  dimana  tidak  ada  sebuah  garis  atau  bidang  yang  dapat  dibuat  untuk  menjadi pemisah antar kelas data.

## METODE PENELITIAN
Beberapa aktivitas kritis yang berhubungan dengan teknologi informasi dan sistem manajemen data adalah sebagai berikut.

## Layanan Aplikasi Terimplementasi
Yaitu perbaikan data yang terlibat dalam identifikasi, analisis, dan perbaikan data yang mungkin rusak atau tidak konsisten. Hal ini, memastikan integritas data dan kinerja aplikasi yang  optimal.  Selanjutnya  adanya  Change  Request  yang  menerima,  mengelola,  dan melaksanakan permintaan  perubahan  dari  berbagai  departemen  atau pengguna sistem. Hal  ini,  melibatkan  komunikasi  lintas  tim  untuk  memahami  kebutuhan  spesifik  dan kemudian  menerapkan  perubahan  yang  sesuai.  Kemudian  panduan  aplikasi  yang membantu  dalam  pembuatan,  pembaruan,  dan  distribusi  panduan  atau  dokumentasi aplikasi  untuk  memastikan  pengguna  memiliki  informasi  yang  mereka  butuhkan  untuk menggunakan aplikasi dengan efektif.

## Evaluasi Change Request
Menjadi Improvement atau Development: Mengkategorikan permintaan perubahan sebagai peningkatan (improvement) atau pengembangan  (development). Ini melibatkan analisis mendalam tentang dampak, urgensi, dan kebutuhan sumber daya dari permintaan
perubahan.  Berdasarkan  evaluasi,  keputusan  diambil  apakah  sebuah  permintaan  harus dianggap sebagai peningkatan rutin atau memerlukan pengembangan sistem yang lebih ekstensif.
Dalam penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Berikut adalah tahapan metodologi SVM :
Gambar 1. Bagan Metode Support Vector Machine (SVM)
Diagram  alur  yang  ditampilkan  mencerminkan  proses  komprehensif  dari pengumpulan data hingga ekstraksi pengetahuan melalui metode Support Vector Machine (SVM). Alur ini menggambarkan  bagaimana data mentah  dari berbagai  sumber,  seperti basis data dan file teks, diolah dan dimurnikan untuk digunakan dalam analisis data dengan menggunakan metode SVM, yang kemudian menghasilkan pola dan pengetahuan yang dapat disajikan. Berikut tahapan- tahapan pada diagram alur, yaitu:
1. Pengumpulan Data Material Pending
Tahap ini dilakukan pengambilan data mentah material pending dari Sistem SAP. Data awal  mungkin  berisi  informasi  tentang  material  deskripsi,  batch,  jenis  kebutuhan,  lokasi penyimpanan, dan sebagainya.
2. Pemisahan Data
Data yang telah terkumpul kemudian dipisahkan menjadi dua bagian utama: data latih
dan  data  uji.  Tujuan  dari  pemisahan  ini  adalah  untuk  melatih  model  SVM  dengan menggunakan data latih dan menguji kinerja model tersebut dengan menggunakan data uji.

## 3. Normalisasi Data
Data yang telah dipisahkan kemudian dinormalisasi untuk mengatasi perbedaan skala antar  fitur-fitur.  Proses  normalisasi  ini  dapat  melibatkan  penggunaan  metode  seperti StandardScaler untuk memastikan konsistensi dalam pemrosesan data.

## 4. Inisialisasi Model SVM
Pada tahap ini, model SVM diinisialisasi dengan memilih jenis kernel yang sesuai dan mengatur  parameter  lainnya.  Inisialisasi  model  merupakan  langkah  awal  sebelum melibatkan model dalam proses pelatihan.

## 5. Pelatihan Model
Model SVM dilatih menggunakan data latih yang telah dinormalisasi.  Proses pelatihan ini  memungkinkan  model  untuk  memahami  pola-pola  yang  ada  dalam  data  dan mengidentifikasi batas keputusan yang optimal. Pada tahap ini, teknik-teknik pemodelan seperti  algoritma  machine  learning,  statistik,  atau  teknik  lainnya  digunakan  untuk membangun model yang dapat menganalisis atau memprediksi data yang ada.
6. Prediksi
Setelah melalui pelatihan, model SVM digunakan untuk melakukan prediksi pada data uji. Prediksi ini memberikan output yang menunjukkan kelas atau nilai prediksi untuk setiap sampel dalam data uji.

## 7. Evaluasi Model
Performa model dievaluasi menggunakan metrik-metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Evaluasi membantu menilai sejauh mana model mampu menggeneralisasi pola dari data latih ke data uji. Evaluasi model dapat dilakukan dengan beberapa metode, termasuk menghitung nilai Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan Mean Absolute Error (MAE).
8. Visualisasi Confusion Matrix dan Metrix
Hasil evaluasi, termasuk confusion matrix dan metrik-metrik lainnya, divisualisasikan. Visualisasi ini membantu pemahaman yang lebih baik tentang kekuatan dan kelemahan model SVM yang telah dibangun.
Langkah pertama dalam penelitian ini adalah impor dataset dari sistem SAP ke dalam lingkungan pemrograman Python menggunakan library pandas. Dataset yang digunakan mencakup informasi tentang lokasi penyimpanan, inventaris aktif, total stok, satuan dasar, nomor  penerimaan  barang,  tanggal  penerimaan  barang,  lot  inspeksi,  tanggal
kadaluarsa/kualitas rendah, dan pergerakan terakhir. Selanjutnya, dilakukan pembersihan data untuk menangani nilai yang hilang, normalisasi data, dan transformasi data.
Visualisasi  data dilakukan menggunakan matplotlib  dan seaborn untuk memahami hubungan antar variabel. Pemodelan data dilakukan dengan menggunakan algoritma SVM untuk  klasifikasi  jenis  penyimpanan  material  pending.  Langkah-langkah  pemodelan meliputi pembagian data menjadi data latih dan data uji, inisialisasi model SVM, pelatihan model  dengan  data  latih,  dan evaluasi model dengan data uji.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap Data Material Pending dilakukan dengan mempersiapkan data material pending yang telah dikumpulkan sebelumnya. Berikut adalah data material pending yang telah dikumpulkan.
Selanjutnya pada tahap pembersihan dan integrasi data dilakukan pembersihan data, dimana baris atau kolom yang memiliki nilai null paling  banyak maka akan dihapus. Data yang diperoleh dari sumber seperti BPS dan TripAdvisor sering kali mengandung noise, duplikasi, atau informasi yang tidak relevan. Ini melibatkan penghapusan data yang tidak lengkap atau tidak valid, penanganan nilai yang hilang, dan penghapusan duplikasi data. Kemudian dilakukan pembersihan data untuk mengatasi nilai yang hilang, mengganti 'X' dengan 1, menghitung rata-rata untuk kolom berjenis tanggal, menghapus kolom- kolom dengan banyak nilai null, dan menghapus baris-baris dengan nilai null.  Data yang telah dibersihkan akan dilakukan Label Encoding untuk mengubah variabel kategorikal menjadi numerik.  Jika  sudah  selanjutnya  akan  dilakukan  visualisasi  matriks  korelasi  dengan menggunakan  heatmap,  dimana  menampilkan  matriks  korelasi  sebelum  dan  sesudah dibersihkan.
Gambar 2. Matriks Korelasi Sebelum dan Sesudah Dibersihkan
Selanjutnya dilakukan tahap pemisahan kolom menjadi prediktor dan target, dimana X sebagai prediktor dan Y sebagai target, kemudian membagi dataset menjadi data latih dan data uji. Data yang telah dipisahkan, kemudian akan dilakukan normalisasi data dengan menggunakan StandardScaler.
Pada  tahap  Inisialisasi  Metode  SVM  dilakukan  model  SVM  dan  melatih  model menggunakan data latih.
Gambar 3. Melatih Model dengan menggunakan Data Latih Prediksi pada data uji dan evaluasi model menghasilkan akurasi 0.8516. Dataset ini akan dipisahkan menjadi dua subset: data pelatihan yang akan digunakan untuk melatih model dan data pengujian yang akan digunakan untuk mengevaluasi kinerja model. Melalui pendekatan ini, tahap modelling tidak hanya merujuk pada proses pembentukan model semata, tetapi juga menegaskan pentingnya pengujian yang akurat dan representatif.
Gambar 4. Prediksi dan Evaluasi Model
Setelah dilakukan prediksi dan pengujian, kemudian dilakukan prediksi untuk input pengguna dengan langkah sebagai berikut.
Gambar 5. Inputan Data Baru
Jika sudah dilakukan beberapa tahapan untuk menganalisis  data material  pending pada sistem SAP dengan metode SVM. Berikut prediksi nilai yang
Gambar 6. Confusion Matrix
Setelah dilakukan confusion matrix dan metrix untuk menganalisis performa model. Maka, hasil evaluasi model menunjukkan nilai Sesuai dengan gambar berikut:
Dalam hal ini, nilai precision sebesar 0.8597 menunjukkan bahwa sekitar 77.18% dari prediksi  material  pending  yang  dibuat  oleh  model  adalah  benar.  Nilai  F1-score  sebesar 0.8249 menunjukkan keseimbangan antara presisi dan recall. Semakin tinggi nilai F1-score, semakin  baik  keseimbangannya  antara  presisi  dan  recall.  Dan  untuk  nilai  recall  sebesar 0.8096,  model  mampu  mendeteksi  sekitar  87.5%  dari  semua  material  pending  yang sebenarnya ada. Secara keseluruhan, nilai-nilai evaluasi model diatas menunjukkan kinerja yang memadai dan  seimbang antara kemampuan model dalam mengidentifikasi material pending  yang sebenarnya (recall) dan menghindari membuat prediksi positif yang salah (precision).
Hasil dari penelitian ini adalah pengembangan model SVM yang mampu memprediksi jenis penyimpanan material pending pada sistem SAP dengan akurasi sebesar 87.5%. Hasil akurasi ini menunjukkan bahwa model yang dikembangkan mampu memberikan prediksi
dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Dengan isi Bahasa pemrograman sebagai berikut:
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  akurasi  model  perlu  diteliti  lebih  lanjut  untuk memahami keunggulan dan kelemahan model yang dikembangkan. Sebagai contoh, [4] menunjukkan bahwa pemilihan kernel yang tepat dapat mempengaruhi performa model SVM.  Selain  itu,  [5]  menunjukkan  bahwa  penggunaan  teknik  ensemble  learning  dapat meningkatkan akurasi model SVM.
Selain faktor teknis, faktor non-teknis seperti kualitas data dan pemilihan fitur  juga dapat  mempengaruhi  akurasi  model.  Sebagai  contoh,  [6]  menunjukka bahwa pemilihan fitur yang tepat dapat meningkatkan akurasi model SVM pada data material pada sistem SAP.
Dalam konteks manajemen material dan persediaan, [7] hasil dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi yang berharga dalam pemahaman terhadap manajemen material dan pengelolaan persediaan dalam sistem SAP. Dengan menggunakan model SVM yang dikembangkan.  Setelah melalui pelatihan dan evaluasi, [9] model LSTM siap digunakan dalam praktik untuk memprediksi nilai berdasarkan data masukan baru. Model ini berhasil dilatih dengan baik dan memiliki performa yang tinggi dalam memprediksi nilai. Pelatihan melibatkan data latihan dan validasi, [10] di mana model belajar pola dan hubungan dalam data untuk melakukan prediksi akurat.
Namun, terdapat beberapa keterbatasan dalam penelitian ini. Pertama,  dataset yang digunakan hanya mencakup informasi tentang material pending pada sistem SAP, sehingga hasil  dari  penelitian  ini  tidak  dapat  digeneralisasi  untuk  jenis  material  lain  atau  sistem manajemen persediaan lainnya. Kedua, penelitian  ini hanya menggunakan satu metode klasifikasi,  yaitu  SVM,  sehingga  perlu  dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk membandingkan  performa  model  dengan  metode  klasifikasi  lainnya.  Dengan  demikian, tahap  deployment  bukan  hanya  sekadar  mengakhiri  proses  penelitian,  tetapi  juga membuka pintu bagi  pemanfaatan praktis dari hasil penelitian.

## SIMPULAN
Pengembangan model SVM telah sukses mencapai prediksi jenis penyimpanan material pending  pada  sistem  SAP  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  85%.  Hasil  penelitian  ini membawa kontribusi yang berharga dalam pemahaman terkait manajemen material dan pengelolaan persediaan di dalam sistem SAP. Dengan penerapan metode SVM, penelitian ini  tidak  hanya  memperkaya  wawasan  terhadap  teknologi  informasi,  tetapi  juga  dapat menjadi landasan untuk peningkatan efisiensi dan efektivitas dalam manajemen material, khususnya dalam konteks sistem SAP. Dengan demikian, temuan dari penelitian ini dapat
menjadi  landasan  yang  berharga  bagi  perkembangan  lebih  lanjut  dalam  bidang manajemen material dan teknologi informasi terkait.

## DAFTAR PUSTAKA
[Dephut]  Direktorat  Wilayah  Pengelolaan  dan  Penyiapan  Areal  pemanfaatan  Kawasan Hutan.
2010. Data dan Informasi Pemanfaatan Hutan 2010.
[www.dephut.go.id/files/Buku_pemanfaatan_2010.pdf] [29 Jan 2012].
[Dirjen BPK] Direktorat Jenderal Bina Produksi Kehutanan. 2009.
[http://www.dephut.go.id/files/Statistik_Ditjen_BPK_2009.pdf] [6 Des 2010].
Chang KT. 2002. Introduction to Geographic Information System. New York: McGraw-Hill.
Chang  KT.  2008. Introduction  to  Geographic  Information  System.  Ed  ke-4.  New  York: McGraw-Hill.
Gibson R, Erle S. 2006. Google Maps Hacks . USA: O’Reilly.
Google  Code.  2010. KML  Documentation.  [http://code.google.com/apis/kml/][8  Des 2010].
Hartoyo GME, Nugroho Y, Bhirowo A, Khalil B. 2010. Modul Pelatihan Sistem Informasi Geografis  (SIG)  Tingkat  Dasar.  Balikpapan:  Tropenbos  Internasional  Indonesia Programme.
Hasibuan, F. H., &  Prianto, C. (2023). Analisis data material pending pada sistem SAP dengan metode SVM. Jurnal Logistik dan Bisnis Internasional, 1(1),  1-10.
Hidayat H. 2008. Politik Lingkungan: Pengelolaan Hutan Masa Orde Baru dan Reformasi. Jakarta: Yayasan Obor Indonesia.
Kusumasari  NP.  2009. Sistem  Informasi  Geografi  Kota  Bogor  Menggunakan  Flex  dan Google  Maps  API  for  Flash  [skripsi].  Bogor:  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.
MacDonald M. 2007. Beginning ASP.NET 3.5 in C# 2008 From Novice to Professional. Barkeley: Apress.
Muhani  S.  2010. Penyajian  Gambar  pada  Sistem  Informasi  Geografi  Kota  Bogor menggunakan  Flex  dan  Google  Maps  API  for  Flash  [skripsi].  Bogor:  Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.
Ngandung, IB. 1976. Ketentuan Umum Pengantar ke Hutan dan Kehutanan di Indonesia. Ujung Pandang: Pusat Latihan Kehutanan.
Nugraha, R., &  Putra, A. W. (2022). Klasifikasi jenis material  pending  pada sistem SAP menggunakan metode SVM. Jurnal Teknik Industri, 24(1), 1-11.
Peng Z, Tsou M. 2003. Internet GIS. New Jersey: John Wiley & Sons.
Pratama, A., & Setiawan, A. (2022). Pemilihan fitur untuk klasifikasi jenis material pending pada  sistem  SAP  menggunakan  metode  Random  Forest.  Jurnal  Teknik  Industri, 24(1), 1-11.
Salim HS. 2002. Dasar-dasar hukum Kehutanan. Jakarta: Sinar Grafika.
Saputra, D., & Prasetyo, H. (2022). Peningkatan akurasi klasifikasi jenis material pending pada sistem SAP menggunakan metode ensemble learning.  Jurnal Ilmiah Teknik Industri, 24(1), 1-10.
Thayer  RH,  Christensen  MJ,  editors.  2005. Software  Engineering:  The  Development Process. Ed ke-3. New Jersey: John Wiley & Sons.
Zhang, Y., & Yang, Y. (2021). Support vector machine: A survey of theory and applications. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 40(1), 1-22.