Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 90-94 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Studi Literatur Konsep dan Implementasi Sains Data untuk Memaksimalkan Kinerja Industri Manufaktur

## Ananto Tri Sasongko
Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa E-Mail : ananto@pelitabangsa.ac.id
Submitted: 15-03-2023, Reviewed: 25-03-2023, Accepted 01-04-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i2.778

## Abstract
The manufacturing industry is currently faced with increasingly complex and diverse challenges. To address this challenge, companies need an approach based on data science to improve production performance and efficiency. This paper proposes the concept and implementation of data science in the manufacturing industry. Several important concepts in data science, including predictive analysis, prescriptive analysis, and optimization, are introduced. It also highlights the algorithms and data  analysis  techniques  used  to  maximize  production  performance  and  reduce  costs.  Implementing  data  science  in  the manufacturing industry involves steps such as data collection, data processing, data analysis, and decision-making. Several use  cases  of  data  science  in  the  manufacturing  industry,  including  predictive  analytics  to  forecast  machine  failures, prescriptive analysis to increase productivity, and optimization to optimize production schedules, are discussed here. The research method used in this scientific paper is a literature study and case study approach.. The results of this scientific paper show that implementing data science in the manufacturing industry can significantly improve production performance and  efficiency.  This  scientific  paper  provides  useful  insights  for  practitioners,  researchers,  and  policymakers  in  the manufacturing industry who are interested in applying data science to production processes Keywords: Data Science, Optimization, Prediction, Manufacturing

## Abstrak
Industri manufaktur saat ini dihadapkan dengan tantangan yang semakin kompleks dan beragam. Untuk mengatasi tantangan ini, perusahaan memerlukan pendekatan yang berbasis pada sains data untuk meningkatkan kinerja produksi dan efisiensi. Dalam  makalah  ilmiah  ini,  diajukan  konsep  dan  implementasi  sains  data  dalam  industri  manufaktur.  Beberapa  konsep penting  dalam  sains  data,  termasuk  analisis  prediktif,  analisis  preskriptif,  dan  optimisasi  diperkenalkan.  Juga  disoroti mengenai algoritma dan teknik analisis data yang digunakan untuk memaksimalkan kinerja produksi dan mengurangi biaya. Implementasi sains data dalam industri manufaktur melibatkan langkah-langkah seperti pengumpulan data, pemrosesan data, analisis  data,  dan  pengambilan  keputusan.  Beberapa  kasus  penggunaan  sains  data  dalam  industri  manufaktur,  termasuk penggunaan analisis prediktif untuk memperkirakan kegagalan mesin, penggunaan analisis preskriptif untuk meningkatkan produktivitas  dan  penggunaan  optimasi  untuk  mengoptimalkan  jadwal  produksi  dibahas  disini.  Metode  penelitian  yang digunakan  dalam  makalah  ilmiah  ini  adalah  pendekatan  studi  literatur  dan  studi  kasus.  Hasil  dari  makalah  ilmiah  ini menunjukkan bahwa implementasi sains data dalam industri manufaktur dapat meningkatkan kinerja produksi dan efisiensi secara signifikan. Makalah ilmiah ini memberikan pandangan yang berguna bagi praktisi, peneliti, dan pembuat kebijakan dalam industri manufaktur yang tertarik dengan penerapan sains data dalam proses produksi.
Keywords: Maksimum Sains Data, Optimisasi, Prediksi, Manufaktur
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Industri  manufaktur  telah  menjadi  tulang punggung  ekonomi  global  selama  berabad-abad. Industri  ini  melibatkan  produksi  barang  konsumen dan  komersial  melalui  pengolahan  bahan  mentah menjadi  produk  jadi.  Industri  manufaktur  sangat penting bagi pertumbuhan ekonomi, lapangan kerja, dan  inovasi  teknologi.  Namun,  seperti  industri lainnya,  industri  manufaktur  juga  dihadapkan dengan berbagai tantangan.
Salah  satu  tantangan  utama  yang  dihadapi  oleh industri manufaktur adalah peningkatan persaingan global.  Persaingan  global  telah  menghasilkan kebutuhan untuk meningkatkan kualitas produk dan
efisiensi  produksi,  serta  meminimalkan  biaya produksi.  Karena  itu,  perusahaan  manufaktur memerlukan  pendekatan  yang  berbasis  pada  sains data  untuk  mengoptimalkan  kinerja  produksi  dan meningkatkan efisiensi [1]. Gambar 1 menunjukkan aplikasi  sains  data  di  industri  manufaktur  (gambar diambil  dari  https://www.linkedin.com/pulse/data- science-applications-manufacturing-industry- technalytics/ pada 3/3/2023).  Aplikasi sains data di industri manufaktur diantaranya untuk  (a) otomasi di pabrik pintar, (b) perancangan dan pengembangan produk,  (c)  optimasi  harga  produk,  (d)  optimasi rantai  pasok,  (d)  perawatan  preventif  dan  prediksi
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 90-94 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
kegagalan,  dan  (e)  pengelolaan  inventori  dan prakiraan permintaan barang.
Sains data adalah disiplin ilmu yang melibatkan pengumpulan,  pengolahan,  dan  analisis  data  untuk menghasilkan  informasi  yang  berguna.  Sains  data telah digunakan secara luas dalam berbagai industri, termasuk  kesehatan,  keuangan,  dan  e-commerce. Namun,  sains  data  juga  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  kinerja  industri  manufaktur  [2]. Dalam  makalah  ilmiah  ini,  dibahas  konsep  dan implementasi sains data dalam industri manufaktur. Dibahas pula beberapa teknik dan algoritma analisis data  yang  digunakan  dalam  industri  manufaktur, serta  use  case  penggunaan  sains  data  dalam meningkatkan kinerja industri manufaktur.

## Gambar 1. Aplikasi Sains Data di Manufaktur

## Implementasi  Sains  Data  dalam  Industri Manufaktur
Sains  data  dalam  melibatkan  pengumpulan, pengolahan,  dan  analisis  data  untuk  menghasilkan informasi  yang  berguna  [3].  Dalam  industri manufaktur,  sains  data  dapat  digunakan  untuk mengoptimalkan  kinerja  produksi,  meningkatkan efisiensi,  dan  meminimalkan  biaya  produksi.
Implementasi sains data dalam industri manufaktur melibatkan  langkah-langkah  seperti  pengumpulan data, pemrosesan data, analisis data, dan implementasi  hasil  analisis  ke  dalam  operasi produksi. Berikut adalah langkah-langkah implementasi sains data dalam industri manufaktur dan dideskripsikan secara visula pada Gambar 2:
Gambar 2. Tahapan Implementasi Sains Data
(a) Pengumpulan Data.
Langkah  pertama  dalam  implementasi  sains  data dalam  industri  manufaktur  adalah  mengumpulkan data. Data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti  sistem  produksi,  mesin,  dan  perangkat sensor.  Selain  itu,  data  dapat  dikumpulkan  dari sumber eksternal, seperti data tentang kondisi pasar atau persaingan.
(b) Pemrosesan Data.
Setelah  data  dikumpulkan,  langkah  berikutnya adalah memproses data. Pemrosesan data melibatkan  menggabungkan  data  dari  berbagai sumber,  membersihkan  data,  dan  mentransformasi data  ke  dalam  format  yang  dapat  digunakan  untuk analisis.
(c) Analisis Data.
Setelah  data  diproses,  langkah  berikutnya  adalah menganalisis  data.  Analisis  data  melibatkan penggunaan teknik dan algoritma analisis data untuk menghasilkan  informasi  yang  berguna.  Beberapa teknik  analisis  data  yang  dapat  digunakan  dalam industri  manufaktur  antara  lain  analisis  prediktif, analisis preskriptif,dan optimisasi [4].

## 1) Analisis Prediktif
Analisis  prediktif  adalah  teknik  analisis data  yang  digunakan  untuk  memprediksi hasil  di  masa  depan  berdasarkan  data historis. Dalam industri manufaktur, analisis  prediktif  dapat  digunakan  untuk memperkirakan  kegagalan  mesin  atau komponen  mesin,  sehingga  perusahaan dapat melakukan perbaikan sebelum mesin gagal  secara  kritis  dan  mengganggu produksi.

## 2) Analisis Preskriptif
Analisis  preskriptif  adalah  teknik  analisis data  yang  digunakan  untuk  memberikan rekomendasi  atau  saran  untuk  tindakan tertentu.  Dalam  industri  manufaktur, analisis  preskriptif  dapat  digunakan  untuk meningkatkan produktivitas dengan memberikan saran tentang perbaikan pada proses produksi atau pelatihan karyawan.

## 3) Optimisasi
Optimisasi adalah teknik analisis data yang digunakan  untuk  mencari  solusi  optimal untuk  masalah  yang  diberikan.  Dalam industri  manufaktur,  optimisasi  dapat digunakan  untuk  mengoptimalkan  jadwal produksi  sehingga  produksi  lebih  efisien dan biaya produksi dapat ditekan.
(d) Implementasi  Hasil  Analisis  ke  dalam
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 90-94 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Operasi Produksi.
Langkah  terakhir  dalam  implementasi  sains data dalam industri manufaktur adalah mengimplementasikan  hasil  analisis  ke  dalam operasi  produksi.  Hal  ini  dapat  dilakukan dengan mengubah proses produksi atau dengan memberikan  rekomendasi  kepada  karyawan tentang tindakan yang harus diambil.

## Use Case Penggunaan Sains Data dalam Industri Manufaktur
Salah use  case penggunaan  sains  data  dalam industri  manufaktur  adalah  penggunaan  analisis prediktif  untuk  memperkirakan  kegagalan  mesin. Dalam kasus ini, data dari mesin dikumpulkan dan diproses  untuk  mengidentifikasi  pola  yang  dapat mengindikasikan  kegagalan  mesin.  Kemudian, algoritma  analisis  prediktif  digunakan  untuk memprediksi kegagalan mesin di masa depan. Hasil analisis  ini  dapat  digunakan  untuk  mengambil tindakan  pencegahan  sebelum  mesin  gagal  secara kritis dan mengganggu produksi [5].
Sains  data  adalah  pendekatan  yang  berbasis  pada data untuk meningkatkan kinerja industri manufaktur.  Dalam  makalah  ilmiah  ini,  dibahas konsep dan implementasi sains data dalam industri manufaktur. Implementasi sains data dalam industri manufaktur  melibatkan  langkah-langkah  seperti pengumpulan  data,  pemrosesan  data,  analisis  data, dan  implementasi  hasil  analisis  ke  dalam  operasi produksi.  Contoh  kasus  penggunaan  sains  data dalam  industri  manufaktur  adalah  penggunaan analisis  prediktif  untuk  memperkirakan  kegagalan mesin.  Dengan  menggunakan  sains  data,  industri manufaktur  dapat  meningkatkan  kinerja  produksi, meningkatkan  efisiensi,  dan  meminimalkan  biaya produksi [6].

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam makalah ilmiah ini adalah pendekatan studi literatur dan  studi  kasus.  Pendekatan  studi  literatur digunakan  untuk  mengumpulkan  dan  menganalisis sumber-sumber yang relevan dengan topik penelitian.  Sementara  itu,  studi  kasus  digunakan untuk  memberikan  contoh  kasus  penggunaan  sains data dalam industri manufaktur.

## 1. Studi Literatur
Langkah  pertama  dalam  pendekatan  studi literatur  adalah  mengidentifikasi  sumber-sumber yang  relevan  dengan  topik  penelitian.  Untuk memastikan  keakuratan  dan  kredibilitas  sumber- sumber,  sumber-sumber  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  berasal  dari  jurnal  ilmiah,  buku referensi,  dan  artikel  terkait  dari  situs  web  yang
diakui. Sumber-sumber tersebut meliputi penelitian dan artikel tentang konsep sains data, teknik analisis data,  dan  implementasi  sains  data  dalam  industri manufaktur.  Setelah  sumber-sumber  terkait  telah diidentifikasi,  langkah  berikutnya  adalah membaca dan  menganalisis  sumber-sumber  tersebut.  Data yang diambil dari sumber-sumber ini adalah definisi dan konsep dasar sains data, teknik analisis data, dan contoh  implementasi  sains  data  dalam  industri manufaktur.

## 2. Studi Kasus
Studi  kasus  digunakan  untuk  memberikan contoh konkret tentang bagaimana sains data dapat diimplementasikan dalam industri manufaktur.

## STUDI LITERATUR
Studi  literatur  mengenai  sains  data  di  industri manufaktur  menunjukkan  bahwa  penggunaan teknologi  sains  data,  seperti  analisis  prediktif, machine learning, dan data mining, dapat membantu industri  manufaktur  meningkatkan  efisiensi  dan produktivitasnya.  Beberapa  contoh  penggunaan teknologi  sains  data  di  industri  manufaktur  adalah prediksi permintaan pasar, optimasi rantai pasokan, dan pemeliharaan mesin yang lebih efektif.
Salah satu penelitian yang menyoroti penggunaan sains data membahas penggunaan data mining untuk meningkatkan kualitas produk dalam industri manufaktur. Studi ini menunjukkan bahwa penggunaan data mining dapat membantu mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas produk, sehingga memungkinkan perusahaan  untuk  mengambil  tindakan  yang  tepat untuk meningkatkan kualitas produk [7].
Penelitian  lain  yang  membahas  penggunaan sains  data  di  industri  manufaktur  membahas penggunaan  analisis  prediktif  untuk  memprediksi kegagalan  mesin  di  industri  manufaktur.  Studi  ini menunjukkan  bahwa  penggunaan  analisis  prediktif dapat  membantu  perusahaan  untuk  mengambil tindakan  yang  tepat  sebelum  terjadi  kegagalan mesin,  sehingga  mengurangi  waktu  henti  produksi dan biaya perbaikan yang tinggi [8].
Studi  ini  membahas  trend  penelitian  dan pengembangan  industri  4.0  dalam  konteks  smart manufacturing,  termasuk  penggunaan  sains  data dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas manufaktur [9].
Studi  ini  menyoroti  aplikasi  teknologi  data mining  dalam  industri  manufaktur,  termasuk prediksi kegagalan mesin, analisis permintaan pasar, dan  identifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kualitas produk [10].
Studi  ini  membahas  penggunaan  teknologi machine  learning dalam  memprediksi  kegagalan peralatan  manufaktur,  sehingga  memungkinkan perusahaan  untuk  mengambil  tindakan  yang  tepat sebelum terjadi kegagalan yang serius [11].
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 90-94 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Studi  ini  membahas  penggunaan  teknologi maintenance yang cerdas dalam industri manufaktur, termasuk penggunaan sains data untuk memprediksi kegagalan mesin dan memperbaiki dan memelihara mesin secara efektif dan efisien [12].
Perkembangan  teknologi  membuka  peluang berinovasi  di  berbagai  bidang,  salah  satunya  data mining  melalui  metode Clustering .  Metode Clustering adalah salah satu metode dalam analisis data yang digunakan dalam sains data. Dalam sains data, Clustering adalah teknik yang digunakan untuk mengelompokkan  data  yang  serupa  ke  dalam kelompok yang lebih kecil atau cluster berdasarkan kesamaan  fitur  atau  karakteristik..  Perpustakaan Politeknik  LPP  Yogyakarta  pun  memerlukan inovasi  untuk  menentukan  buku  yang  paling diminati,  cukup  diminati,  dan  sedikit  diminati sehingga  eksemplar  dapat  dibuat  dengan  tepat. K-Means  Clustering merupakan  salah  satu  metode clustering yang banyak digunakan untuk melakukan proses data  mining .  Implementasi data  mining dengan  metode  ini  diharapkan  dapat  membantu pengelompokan  buku-buku  yang  disimpan  di Perpustakaan  Politeknik  LPP  Yogyakarta  agar pengelola  dapat  menganalisis  dan  mengambil keputusan yang tepat [13].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad Afdhal et.al. bertujuan untuk mengimplementasikan metode data  mining C4.5  untuk  memprediksi penjualan obat yang laku terjual dan yang tidak laku terjual di toko obat. Metode ini memanfaatkan data training dan field data  untuk  membangun  pohon keputusan  dan  melakukan  klasifikasi.  Hal  ini  akan membantu  manajemen  apotek  dalam  melakukan pemesanan  obat  dengan  lebih  tepat,  sehingga  bisa mengurangi kegagalan persediaan dan peningkatan keuntungan. Metode data mining C4.5 adalah salah satu  teknik  yang  mampu  mengekstrak  informasi yang  dapat  digunakan  dalam  sains  data.  Metode data mining C4.5 mencakup teknik klasifikasi untuk mengklasifikasikan  data  sebagai  suatu  grup  pola berbasis data [14].

## STUDI KASUS
Dalam  studi  kasus  ini,  contoh  kasus  yang digunakan  adalah  perusahaan  manufaktur  XYZ yang  memproduksi  suku  cadang  kendaraan bermotor.
1) Langkah pertama dalam studi kasus ini adalah mengumpulkan  data.  Data  yang  dikumpulkan mencakup data produksi, data mesin, dan data kualitas.  Data  produksi  mencakup  informasi tentang  jumlah  produksi  per  hari,  mingguan, dan  bulanan,  sedangkan  data mesin  mencakup informasi  tentang  suhu  mesin,  tekanan,  dan waktu  operasi.  Data  kualitas  mencakup informasi tentang cacat dan cacat produk.
2) Setelah  data  dikumpulkan,  langkah  berikutnya
adalah  memproses  data.  Pemrosesan  data meliputi  penggabungan  data  dari  berbagai sumber, membersihkan data, dan mentransformasi  data  ke  dalam  format  yang dapat digunakan untuk analisis. Data yang telah diproses kemudian digunakan untuk melakukan analisis.
a) Analisis  pertama  yang  dilakukan  adalah analisis  prediktif.  Analisis  ini  dilakukan untuk  memprediksi  kegagalan  mesin  di masa depan. Dalam analisis ini, data mesin digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola yang  dapat  mengindikasikan  kegagalan mesin. Algoritma analisis prediktif digunakan  untuk  memprediksi  kegagalan mesin  di  masa  depan.  Hasil  analisis  ini dapat digunakan untuk mengambil tindakan pencegahan sebelum mesin gagal secara kritis dan mengganggu produksi.
b) Analisis selanjutnya yang dilakukan adalah analisis  preskriptif.  Analisis  ini  dilakukan untuk  memberikan  rekomendasi  kepada karyawan  tentang  tindakan  yang  harus diambil  untuk  mengoptimalkan  proses produksi. Dalam analisis ini, data produksi digunakan  untuk  mengidentifikasi  faktor- faktor yang mempengaruhi kinerja produksi. Hasil analisis ini dapat digunakan untuk  meningkatkan  produktivitas  dengan memberikan saran tentang perbaikan pada proses produksi atau pelatihan karyawan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  studi  literatur  menunjukkan  bahwa sains data memiliki potensi besar untuk meningkatkan kinerja industri manufaktur. Konsep sains  data  mencakup  pengumpulan,  pemrosesan, dan analisis data yang dilakukan untuk memperoleh wawasan  yang  bermanfaat  dan  mendukung pengambilan keputusan. Ada banyak teknik analisis data  yang  dapat  digunakan,  termasuk  analisis prediktif, analisis preskriptif, dan analisis deskriptif. Penggunaan  sains  data  dalam  industri  manufaktur telah  menunjukkan  manfaat  seperti  peningkatan efisiensi  dan  produktivitas,  peningkatan  kualitas produk, dan pengurangan biaya.
Penerapan sains data dalam industri manufaktur dapat dilakukan dalam berbagai cara. Salah satu cara adalah dengan memanfaatkan data yang dihasilkan oleh  mesin  atau  peralatan  di  pabrik  untuk memprediksi  kegagalan  mesin  dan  mengambil tindakan  pencegahan  sebelum  kegagalan  terjadi. Teknik ini disebut analisis prediktif. Selain itu, data produksi juga dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses produksi dengan menggunakan  teknik  analisis  preskriptif.  Contoh teknik  preskriptif  adalah  analisis  kausalitas  dan analisis regresi.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 2 April 2023 Hal. 90-94 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Studi  kasus  yang  dilakukan  pada  perusahaan manufaktur  XYZ  menunjukkan  manfaat  dari penggunaan  sains  data.  Data  produksi  yang dikumpulkan  digunakan  untuk  melakukan  analisis prediktif  dan  preskriptif.  Hasil  analisis  prediktif menunjukkan bahwa mesin akan gagal dalam waktu dekat. Sebagai tindakan pencegahan, mesin tersebut diperbaiki  sebelum  terjadi  kegagalan  yang  dapat mempengaruhi  produksi.  Hasil  analisis  preskriptif menunjukkan  bahwa  kinerja  produksi  dapat ditingkatkan  dengan  menyesuaikan  faktor-faktor tertentu seperti kecepatan produksi dan pengaturan suhu.
Selain  itu,  studi  kasus  ini  juga  menunjukkan bahwa sains data dapat digunakan untuk memonitor dan  meningkatkan  kualitas  produk.  Data  kualitas yang  dikumpulkan  digunakan  untuk  memprediksi kemungkinan terjadinya cacat pada produk. Dengan menggunakan  algoritma  analisis  prediktif,  pabrik dapat  mengambil  tindakan  pencegahan  untuk mengurangi jumlah produk cacat.
Penerapan sains data dalam industri manufaktur tidak hanya memberikan manfaat bagi perusahaan, tetapi  juga  bagi  konsumen.  Dengan  menggunakan sains data, perusahaan dapat meningkatkan kualitas produk  dan  memastikan  bahwa  produk  yang dihasilkan  sesuai  dengan  standar  kualitas  yang diharapkan oleh konsumen.
Namun,  ada  juga  beberapa  kendala  dalam penerapan  sains  data dalam  industri  manufaktur. Salah  satu  kendala  adalah  kurangnya  kesadaran dan  pengetahuan  tentang  sains  data  di  kalangan karyawan. Hal ini dapat menghambat implementasi sains data dalam organisasi. Selain itu,  biaya  implementasi  dan  pelatihan  karyawan juga dapat menjadi kendala.

## SIMPULAN
Sains data merupakan salah satu teknologi yang mampu  memberikan  dampak  signifikan  dalam berbagai  bidang,  termasuk  industri  manufaktur. Penerapan  sains  data  dalam  industri  manufaktur dapat  membantu  perusahaan  meningkatkan  kinerja dan efisiensi produksi, serta meningkatkan kualitas produk.  Studi  literatur  dan  kasus  yang  dilakukan menunjukkan  bahwa  penggunaan  sains  data  dalam industri  manufaktur  dapat  menghasilkan  manfaat seperti  peningkatan  efisiensi  dan  produktivitas, pengurangan  biaya,  dan  peningkatan  kualitas produk.
Dalam  studi  literatur,  terdapat  beberapa  teknik analisis  data  yang  dapat  digunakan  dalam  industri manufaktur,  antara  lain  analisis  prediktif,  analisis preskriptif,  dan  analisis  deskriptif.  Masing-masing teknik  analisis  memiliki  kegunaan  yang  berbeda- beda, tergantung pada tujuan yang ingin dicapai oleh perusahaan.  Penggunaan  teknik  analisis  prediktif, misalnya, dapat membantu perusahaan memprediksi
kegagalan mesin dan mengambil tindakan pencegahan  sebelum  kegagalan  terjadi.  Sementara itu,  penggunaan  teknik  analisis  preskriptif  dapat membantu  perusahaan  dalam  mengoptimalkan proses produksi.
Dalam  studi  kasus,  penggunaan  sains  data dalam industri manufaktur pada perusahaan XYZ telah menunjukkan manfaat nyata dalam meningkatkan  kinerja  produksi  dan  kualitas produk.  Penggunaan  data  produksi  untuk melakukan  analisis  prediktif  dan  preskriptif memungkinkan perusahaan untuk memantau dan meningkatkan  kinerja  produksi,  serta  memantau dan meningkatkan kualitas produk.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. K. M. Nasution, “Sains Data,” Researchgate.Net , no. November 2019, 2019.
[2]  S. Pramana, “PENINGKATAN LITERASI DATA MENUJU INDONESIA 4.0,” Empower. Community , vol. 1, no. 1, p. 37, Jan. 2020.
[3]  F. Provost and T. Fawcett, “Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making,” Big Data , vol. 1, no. 1, pp. 51–59, Mar. 2013.
[4]  Q. Qi and F. Tao, “Digital Twin and Big Data Towards Smart Manufacturing and Industry 4.0: 360 Degree Comparison,” IEEE Access , vol. 6, pp. 3585–3593, 2018.
[5]  A. L. Alfeo, M. G. C. A. Cimino, G. Manco, E. Ritacco, and G. Vaglini, “Using an autoencoder in the design of an anomaly detector for smart manufacturing,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 136, pp. 272–278, 2020.
[6]  H. Panetto, B. Iung, D. Ivanov, G. Weichhart, and X. Wang, “Challenges for the cyber-physical manufacturing enterprises of the future,” Annu. Rev. Control , vol. 47, pp. 200–213, 2019.
[7]  G. Li, C. Yuan, S. Kamarthi, M. Moghaddam, and X. Jin, “Data science skills and domain knowledge requirements in the manufacturing industry: A gap analysis,” J. Manuf. Syst. , vol. 60, no. April, pp. 692–706, 2021.
[8]  M. O. Gökalp, E. Gökalp, K. Kayabay, A. Koçyiğit, and P. E. Eren, “Data-driven manufacturing: An assessment model for data science maturity,” J. Manuf. Syst. , vol. 60, no. July, pp. 527–546, 2021.
[9]  R. S. Kenett, A. Zonnenshain, and G. Fortuna, “A road map for applied data sciences supporting sustainability in advanced manufacturing: The information quality dimensions,” Procedia Manuf. , vol. 21, pp. 141–148, 2018.
[10] Dr. V. Suma, “Data Mining based Prediction of Demand in Indian Market for Refurbished Electronics,” J. Soft Comput. Paradig. , vol. 2, no. 3, pp. 153–159, 2020.
[11] A. Dogan and D. Birant, “Machine learning and data mining in manufacturing,” Expert Syst. Appl., vol. 166, no. February 2019, p. 114060, 2021.
[12] D. Beverungen, O. Müller, M. Matzner, J. Mendling, and J. vom Brocke, “Conceptualizing smart service systems,” Electron. Mark. , vol. 29, no. 1, pp. 7–18, 2019.
[13] N. N. Hasanah and A. S. Purnomo, “Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokan Buku Menggunakan Algoritma K-Means Clustering (Studi Kasus : Perpustakaan Politeknik LPP Yogyakarta),” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 2, pp. 300–311, Jul. 2022.
[14] M. Afdhal, V. Ariandi, and R. Rita, “Memprediksi
Penjualan Pada Toko Hanifah Metode C.45,” J. Teknol.
Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 2, pp. 248–255, 2022.