## PERHITUNGAN ESTIMASI WAKTU PADA PRODUKSI BARANG DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA NAIVE BAYES KLASIFKASI (STUDI KASUS
PT. HASIL RAYA INDUSTRIES)
Rima Rizqi Wijayanti 1 , Abdurrasyid
1 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Tangerang Jalan Perintis Kemerdekaan 1/33 Cikokol Kota Tangerang
2 Program Studi Informatika, Fakultas Telematika Energi, Institut Teknologi PLN Jalan Lingkar Luar Barat, Cengkareng, Jakarta Barat
Co Responden Email : rimarizqi@ft-umt.ac.id
Article history Received Nov 17, 2020 Revised Jan 15, 2021 Accepted Jan 30, 2021
Available online Feb 28, 2021 Keywords
Estimated, Production,
Naive Bayes Classifier

## Abstract
PT.  Hasil  Raya  Industries  is  a  company  engaged  in  the manufacture  of  plastic  goods  such  as  bottles  of  packaging. During  this  time  there  is  difficulty  in  calculating  the  estimated duration  of  the  product  work.  Because  the  calculation  of estimation is still manual, not well recorded and not accurate. To support the estimation of production time, a web-based system is designed to solve the problem. The authors apply the Naive Bayes algorithm  based  on  Data  Demand  Goods and  Production  Data Data at PT. Hasil Raya Industries to give solution in finding time estimation at work of goods production This application can run well  and  can  produce  information  as  expected.  By  using  the application  time  of  production  of  goods,  PT.Hasil  Raya
Industries  can  directly  receive  reports  of  estimation  results  of production time.
Riwayat Diterima 17 Nov 2020 Revisi 15 Jan 2021 Disetujui 30 Jan 2021 Terbit 28 Feb 2021 Kata Kunci Estimasi, Produksi, Klasifikasi, Naive Bayes Klasifikasi

## Abstrak
PT. Hasil Raya Industries merupakan perusahaan yang bergerak pada  bidang  industri  pembuatan    barang  plastik  berupa  botol kemasan.  Selama  ini  terdapat  kesulitan  dalam  melakukan perhitungan  estimasi  lama  pengerjaan  produk  tersebut. Dikarenakan  pada  perhitungan  estimasi  masih  manual,  belum terdata  dengan  baik  dan  belum  akurat.    Untuk  mendukung estimasi  waktu  produksi  maka  dirancang suatu sistem  berbasis web  yang  dapat  mengatasi  masalah  tersebut.  Penulis menerapkan  algoritma  Naive  Bayes  berdasarkan  Data Permintaan  Barang  dan  Data  Hasil  Produksi  pada  PT.  Hasil Raya Industries untuk meberikan solusi dalam mencari estimasi waktu  pada  pengerjaan  produksi  barang  Aplikasi  ini  dapat berjalan dengan baik dan dapat menghasilkan informasi sesuai yang  diharapkan.  Dengan  menggunakan  aplikasi  waktu pengerjaan  produksi  barang,  PT.Hasil  Raya  Industries  dapat langsung menerima laporan hasil estimasi waktu produksi.

## PENDAHULUAN
Adanya kemajuan teknologi informasi ini menyebabkan pergeseran penggunaan teknologi dari tingkat sederhana menuju yang lebih  modern.  Dalam  perusahaan  terutama dibidang industri yang memerlukan informasi  yang  tepat  dan  akurat,  sistem informasi  ini  sangat  dibutuhkan  dalam aktivitas  perusahaan.  Sehingga  nantinya perusahaan  dapat  memasarkan  dan  menjual produknya  dengan  harga  yang  kompetitif dengan  pesaingnya.  Karena  pada  umumnya tujuan utama dari perusahaan adalah mencari keuntungan. Untuk mencapai tujuan tersebut, perusahaan  harus  menyusun  rangkaian kegiatan, yang  mana kegiatan tersebut harus selesai  sesuai  dengan  waktu  yang  telah ditetapkan. Dengan adanya sistem  informasi yang  sesuai  dengan  sistem  operasional perusahaan  maka  segala  aktifitas  didalam perusahaan tersebut akan dapat dilaksanakan dengan  efektif  dan  efisien.  Kemajuan  atau keberhasilan suatu perusahaan salah satunya dipengaruhi  oleh service kecepatan  dalam pembuatan barang dari perusahan.
PT  Hasil  Raya  Industries  merupakan perusahaan  manufaktur  pembuatan  botol kemasan. Dikarenakan banyaknya
pemesanan  botol  dan  para customer juga
membutuhkan waktu estimasi untuk mengetahui  barang  yang  mereka  pesan.  Hal ini  sangatlah  berkaitan  dengan  manajemen produksi.  Maka  dari  itu  penulis  membuat sistem  yang  mampu  menghitung  estimasi waktu  kapan  selesainya  produk  tersebut,  ini juga  dapat  mempermudah  pihak  manajemen produksi untuk pengambilan keputusan.
Dengan  demikian  berikut  adanya  data transaksi  yang  ada  metode  yang  cocok digunakan yaitu dengan metode Naive Bayes. Naive  Bayes  adalah  salah  satu  penerapan theorem  Bayes dalam  klasifikasi,  Naive
Bayes didasarkan pada asumsi
penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut  secara konditional  saling  bebas  jika  diberikan  nilai output. Klasifikasi Naive Bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas  tidak  ada  hubungannya  dengan  ciri kelas lainnya.
Untuk melihat dan mendapatkan estimasi waktu  yang  tepat,  pihak  perusahaan  bisa mengamati  dari  transaksi  penjualan  dengan melakukan pengolahan terhadap data penjualan tersebut. Dengan proses
pengolahan  terhadap  data  penjualan  ini, perusahaan  bisa  menghitung  estimasi  waktu yang dibutuhkan  untuk menyelesaikan pesanan  pelanggan,  dengan  tidak  mengira- ngira kapan waktu penyelesaian tersebut.
Setelah  melakukan  pengidentifikasian masalah,  maka  ditentukan  ruang  lingkup masalah terhadap rancangan sistem ini, yaitu:
1. Pada penenelititian ini hanya membahas perhitungan estimasi waktu penyelesaian produksi tersebut.
2. Data yang di ambil dari PT. Hasil Raya Industries
3. Barang  yang  digunakan  untuk  sampel adalah  botol  Pet  20cc,  botol  HD  50ML RVM,  botol  HD  100gr  MyBaby  Polos, botol Jerigen HD 5 LT
Berdasarkan latar belakang dan
identifikasi masalah diatas, maka
permasalahan yang diajukan adalah:
1. Apakah metode Naive Bayes Klasifikasi dapat melakukan perhitungan  estimasi  waktu  dengan tepat, serta bagaimana bentuk aplikasi untuk menentukannya ?
2. Berapa tingkat akurasi metode Naive Bayes Klasifikasi dalam mengkalasifikasikan  estimasi  waktu dalam pembuatan barang.

## TINJAUAN PUSTAKA
Pada penelitian yang berjudul “Penerapan  Algoritma Naive  Nayes Untuk Memprediksi  Jumlah  Produksi  Barang berdasarkan  Data  Persediaan  dan  Jumlah Pemesanan  Pada  CV.  Papadan  Mama Pastries”  Tujuan  penelitian  ini  adalah memprediksi  stock  persediaan  roti  tawar kupas  dan  roti  tawar  gandum.  Hasil  dari penelitian  ini,  sistem  bertugas  menghitung nilai  masing-masing  dalam  memprediksi persediaan  stok  roti,  sehingga  memperoleh hasil yang berupa data persediaan stok. Pada sistem ini akan menginput data-data persediaan  stok  berdasasrkan  jenis  roti tawar  :  roti  tawar  kupas,  roti  tawar  gandum dan roti tawar coklat. [1]
Pada penelitian yang berjudul “Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Data
Mining Model C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diabetes”. Seiring dengan perkembangansistem berbasik komputer sebagai  teknik  analisa  dalam  mendiagnosa semakin penting. Oleh  karena itu, penelitian ini  dilakukan  untuk  membantu  penyelesaian permasalahan  tersebut  dengan  data  mining yang  berfungsi  untuk  memprediksi  penyakit diabetes. [2]
Pada Penelitian yang berjudul “Model Forecasting Penjualan  Sayuran Menggunakan  Metode  Naive  Bayes”.  Ini menggunakan  model forecasting dengan memanfaatkan  data  statistik  penjualan  yang ada  dalam  Jogja  Organic,  diolah  dengan asumsi dapat meminimalisir adanya penumpukan  stock  sayuran  dalam  gudang penyimpanan. Hasil dari forecasting
diharapkan  mampu  meningkatkan  kinerja pegawai  Jogja  Organic  dalam  menentukan jumlah pemasokan sayuran, ketika berkurangnya  pembelian  sayuran  oleh  para konsumen.
Sehingga tidak
terjadi penumpukan sayuran pada gudang. [3]
Pada penelitian yang berjudul “Prediksi Data Buku Yang Sering Dipinjam Berdasarkan  Kategori  Pada  Perpustakaan Daerah Demak Menggunakan Naive Bayes”.
Tujuan dari penelitian  ini  dalah  menerapkan metode Naive Bayes untuk Memprediksi data buku yang sering dipinjam pada perpustakaan Daerah Demak karena sulitnya memprediksi data buku yang sering dipinjam. Hasil  prediksi  data  buku  yang  sering dipinjam  pada  Perpustakaan  Daerah  Demak menggunakan  metode  Naive  Bayes  dapat memberikan  hasil  nilai  prediksi  untuk dijadikan  sebagai  prediksi  bku  tang  sering dipinjam pada Perpustakaan Daerah Demak.
[4]
Pada penelitian yang Berjudul “Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naive Bayes dalam Memprediksi Besarnya Pengunaan  Listrik  Rumah  Tangga  ”.  Begitu
pentingnya peranan listrik tentu saja berdampak  pada  permintaan  listrik  yang semakin  lama  semakin  besar,namun  hal  ini kiranya tidak linier dengan persediaan listrik yang  belum  mampu  memenuhi  permintaan listrik  yang  begitu  besar.  Dengan  begitu pemerintah harus ikut campur tangan  untuk mengatasi  hal  ini,  agar  listrik  dapat digunakan dengan bijak. Sehingga kebutuhan listrik  tidak  menjadi  lebih  besar  dari persediaan  listrik.  Penerapan  metode  Naive
Bayes diharapkan mampu untuk
memprediksi  besarnya  penggunaan  listrik tiap  rumah  agar  lebih  mudah  mengatur penggunaan listrik. [5]

## 2.2 Pengertian Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses pengelompokan, artinya  mengumpulkan  benda/  entitas  yang tidak  sama.  Secara  umum  dapat  dikatakan bahwa  batasan  klasifikasi  adalah  usaha menata  alam  pengetahuan  dalam  tata  urutas sistemasis. [6]

## 2.3 Pengertian Naive Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada teknik  klasifikasi.  Naive  Bayes  merupakan
pengklasidikasian
dengan metode probalbilitas  dan  statik  yang  dikemukakan oleh  ilmuwan  inggris  Thomas  Bayes,  yaitu memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya sehingga  dikenal  sebagai  Teorema  Bayes. Teorema  tersebut  dikombinasikan  dengan Naive  dimana  diasumsikan  kondisi  antar atribut independen. [7]
Gambar 2. 1 Algoritma Naive Bayes
Dimana: X
: Data  dengan  class  yang  belum diketahui
H :  Hipotesis  data  merupakan  suatu class spesifik
P(H|X) : Probabilitas hipotesis
H
berdasarkan  kondisi X (posteriori proba-  bilitas)
P(H) :  Probabiltas  hipotesis H (prior probabilitas)
P(X|H) :  Probabilitas berdasarkan  kondisi
pada hipotesis H
P(X) : Probabilitas X
Adapun alur dari metode Naive Bayesadalah sebagai berikut :
a. Mulai
b. Baca data training
1. Hitung P(Ci) untuk setiap kelas
2. Hitung P(X|Ci)    untuk  setiap kriteria
dan      setiap kelas
3. Cari P(X|Ci)   yang   paling besar
menjadi      kesimpulan
c. Tampilkan hasil prediksi.

## METODOLOGI PENELITIAN
Identifikasi Dataset Hitung P(Ci) Setiap Kelas Hitung P(X|Ci) Setiap kelas P(X|C1) < P(X|C2) Dataset bernilai nominal Hasil Prediksi Kesimpulan C2 Kesimpulan C1 Mulai Penjelasan dari gambar di atas : 1. Baca data training
2. Perhitungan nilai likelihood
3. Normalisasi probabilitas
Mengambil keputusan sebuah data training masuk ke dalam class apa, perlu dilakukan
normalisasi probabilitas.
4. Klasifikasi Waktu Estimasi
Metode Naive  Bayes  Classifier digunakan  untuk  mengklasifikasi data  berupa  data  atribut  klasifikasi estimasi  waktu  berdasarkan  jumlah pemesanan  barang  dan  persediaan barang.
Pada  proses  klasifikasi  dikenal dua jenis data yaitu data training dan data  uji.  Data  training  adalah  data
yang sudah ada sebelumnya
berdasarkan fakta yang sudah terjadi. Sedangkan, data uji adalah data yang sudah berkelas/berlabel yang digunakan untuk menghitung akurasi model klasifikasi yang dibentuk
a. Persamaan  dari  teorema Bayes adalah :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
Keterangan :
X :  Data  Dengan  class  yang
belum diketahui
H :  Hipotesis  yang  merupakan suatu class spesifik P(X|H)  : Probabilistik hipotesis berdasarkan kondisi (posteoriori probability) P(H) :Probabilitas hipotesis (prior probability) P(X|H)   :  Probabilitas  berdaarkan kondisi pada hipotesis P(X) : Probabilitas Untuk  menjelaskan    teorema  Naive
Bayes perlu diketahui bahwa proses klasifikasi  memerlukan  sejumlah  petunjuk untuk menentukan kelas apa yang cocok bagi sampel  yang  dianalisis  tersebut.  Karena  itu, teorema  bayes  diatas  disesuaikan  sebagai berikut:
P(C| 𝐹 1…… 𝐹 𝑛 )= 𝑃(𝐶|𝐹 1……𝐹𝑛 |𝐶)
𝑃(𝐹 1 …..𝐹 𝑛)
Keterangan  :
Variabel C : merepresentasikan kelas Variabel F1...Fn : mempresentasikan karakteristik petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi.
b. Perhitungan Nilai Likehood
Maka  rumus  tersebut  menjelaskan bahwa peluang masuknya sampel
karakteristik tertentu dalam kelas C
(Posterior)  adalah  peluang  munculnya  kelas
C  (sebelum  masuknya  sampel  tersebut, seringkali  disebut  prior),  dikali  dengan
peluang kemunculan karakteristik
karakteristik  sampel  pada  kelas  C  (disebut juga  likehood),  dibagi  dengan  peluang kemunculan karakteristik karakteristik sampel secara global (disebut juga evidence). Karena  itu,  rumus  diatas  dapat  pula  ditulis sederhana sebagai berikut :
Posterior = 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑥 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 Keterangan : Posterior :  perbaikan  terhadap  nilai probabilitas Prior : nilai probabilitas awal Likelihood :titik teertentu untuk memaksimalkan sebuah fungsi Evidence : nilai bukti c. Normalisasi Probabilitas
Nilai Evidence selalu tetap untuk setiap kelas  pada  satu  sampel.  Nilai  dari  posterior tersebut nantinya akan dibandingkan dengan nilai  nilai  posterior  kelas  lainnya  untuk menentukan  ke  kelas apa suatu sampel akan diklasifikasikan.  Penjabaran  lebih  lanjut rumus  Bayes  tersebut  dilakukan  dengan menjabarkan  menggunakan  aturan  perkalian sebagai berikut :
P(C| 𝐹 1…… 𝐹 𝑛 = P(C) P( 𝐹 1…… 𝐹 𝑛 |𝐶) = P(C)P( 𝐹 1 |𝐶) P( 𝐹 2 … 𝐹 𝑛 |C , 𝐹 1 ) = P(C)P( 𝐹 1 |𝐶) P( 𝐹 2 |C , 𝐹 1 ) ( 𝐹 1 |𝐶) P( 𝐹 3 … 𝐹 𝑛 | 𝐶, 𝐹 1 , 𝐹 𝑛−1
Keterangan :
Variabel C
: Merepresentasikan kelas variabel F1...Fn :Merepresentasikan karakteristik petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah hasil tampilan aplikasi yang sudah dibuat oleh penulis berbasis web :
a. Halaman Login

## Gambar 1 Halaman Login
Diatas  merupakan  gambar  dari form login Aplikasi  estimasi  waktu  produksi untuk admin dan  humas.  Untuk  dapat masuk  kedalam  sistem,  maka  pengguna harus  melakukan login aplikasi  dengan menggunakan username dan password dan mengklik  tombol login. Terdapat  dua  hak akses terhadap aplikasi ini yaitu: admin dan user.

## b. Halaman Beranda Aplikasi
Gambar 2 Halaman Beranda Aplikasi
Diatas  merupakan  halaman  beranda utama  saat  aplikasi  dibuka  atau  dijalankan. Halaman beranda utama merupakan halaman pembuka  aplikasi  yang  berisi  slider  gambar mesin pembuat botol.
c. Halaman Data Pemesanan

## Gambar 3 Halaman Data Pemesanan
Gambar  diatas  merupakan  halaman input  data  Pemesanan  .  Pada  halaman Pemesanan  ini user dapat  menambahkan data pemesanan/ data yang akan diuji .
d. Rekapitulasi Hasil Perhitungan
Gambar 4 Halaman Hasil Perhitungan
Gambar  diatas  merupakan  halaman rekap  pesanan . Pada  halaman  ini,  seorang user dapat melihat perhitungan  manual pada estimasi waktu produksi barang tersebut.

## 4.1 Hasil Validasi Manual
Berikut  disajikan  perhitungan  manual berdasarkan  analisa  metode Naive  Bayes
dalam  proses  estimasi  waktu  produksi barang. Yang pertama melakukan pengambilan data training dari hasil produksi dan  permintaan  barang.  Dari  data  tersebut terdapat  beberapa  variabel  penentu  yang
digunakan  dalam  mengklasifikasikan  data estimasi  waktu.  Dan  berikut  disajikan  data training dan Data Uji.
Gambar 5 Data Latih
Gambar 6 Pengujuan  Data Uji
a.  Jumlah  Order,  merupakan  variabel  yang digunakan untuk mengetahui jumlah permintaan yang diinginkan oleh customer b.  Persediaan  Barang,  merupakan  variabel yang  digunakan  untuk  mengetagui  jumlah material untuk membuat barang tersebut. c.  Hasil  Prduksi,  merupakan  variabel  yang digunakan untuk memasukkan jumlah barang yang akan diproduksi d. Estimasi Waktu, merupakan variabel yang digunakan  untuk  mengetahui  Hasil  Estimasi tersebut. 1. Normalisasi Pada normalisasi Permintaan, normalisasi persediaan, dan normalisasi  Hasil  Produksi  diatas untuk  mendapatkan  klasifikasi  yaitu dengan rumus seperti dibawah :
Range = (Max-Min)/3
Range akan menjadi batas acuan yang digunakan  untuk  menormalisasikan. Klasifkasi  dari  range  yang  digunakan untuk  menormalisasi  adalah  Sedikit, Sedang dan Banyak.

## 2. Perhitungan Persamaan Likehood
P(C) Sangat Cepat = 26/109 = 29/124 = 0.23 Cepat = 28/109 = 31/124 = 0.25 Sedang  = 23/109 = 26/124 = 0.21
Lambat   = 18/109 =  21/124 = 0.17
Sangat  Lambat=  14/109  =  17/124  = 0.13

## 3.  Menghitung nilai kondisi probabilitas
a. Jumlah Order
(P  X=Sedikit  |  C1=  Sangat  Cepat)
=23/26= 24/29
(P  X=Sedang  |  C1=  Sangat  Cepat) =2/26 = 3/29
(P  X=Banyak  |  C1=  Sangat  Cepat)
=1/26 = 2/29 (P  X=Sedikit  |  C2=  Cepat)  =12/28  =
13/31
(P X=Sedang | C2= C epat)=12/28 = 13/31
(P  X=Banyak  |  C2=  Cepat)=4/28  = 5/31
(P X=Sedikit | C3= Sedang) = 10/23 =
11/26
(P  X=Sedang  |  C3=  Sedang)  =4/23
=5/26
(P  X=Banyak  |  C3=  Sedang)  =9/23
=10/26
(P  X=Sedikit  |  C4=  Lambat)  =8/18  =
9/21
(P  X=Sedang  |  C4=  Lambat)  =6/18 =7/21
Jum_orderMaterial Hasil Prod norm_permintaan norm_persediaan Hasil Prod estimasi My Baby 300.000 7200 311.100 Sedang Sedikit Sedang Cepat My Baby 215.000 5160 219.600 Sedang Sedikit Sedang Cepat My Baby 250.000 6000 267.000 Sedang Sedikit Sedang Cepat My Baby 350.000 8400 370.000 Banyak Sedikit Banyak Sedang My Baby 235.000 5640 240.000 Sedang Sedikit Sedang Cepat My Baby 180000 4320 196.920 Sedikit Sedikit Sedikit Sangat Cepat My Baby 360.000 8640 375.000 Banyak Sedikit Banyak Sedang JRG 165000 37950 180.000 Sedikit Sedang Sedikit Lambat JRG 420000 96600 430.000 Banyak Banyak Banyak Sangat Lambat JRG 500000 115000 510.000 Banyak Banyak Banyak Sangat Lambat JRG 380000 87400 390.000 Banyak Banyak Banyak Sangat Lambat JRG 190000 43700 214.000 Sedikit Sedang Sedang Lambat JRG 316000 72680 317.300 Banyak Banyak Sedang Sangat Lambat JRG 218000 50140 220.000 Sedang Sedang Sedang Lambat RVM 200.000 1800 212.000 Sedang Sedikit Sedikit Cepat RVM 135.000 1215 144.800 Sedikit Sedikit Sedikit Sangat Lambat RVM 500.000 4500 510.000 Banyak Sedikit Banyak Sedang RVM 350.000 3150 361.600 Banyak Sedikit Banyak Sedang
RVM 150.000 1350 132.800 Sedikit Sedikit Sedikit Sangat Lambat RVM 250.000 2250 256.800 Sedang Sedikit Sedang Cepat RVM 100.000 900 104.000 Sedikit Sedikit Sedikit Sangat Cepat pet 100.000 700 105.600 Sedikit Sedikit Sedikit Sangat Cepat pet 105.000 735 112.500 Sedikit Sedikit Sedikit Sangat Cepat pet 270.000 1890 279.200 Sedang Sedikit Sedang Cepat pet 210.000 1470 212.000 Sedang Sedikit Sedikit Cepat pet 250.000 1750 256.000 Sedang Sedikit Sedang Cepat pet 140.000 980 144.800 Sedikit Sedikit Sedikit Sangat Cepat
Kriteria Kategori Ket Waktu Estimasi Sangat Cepat 10-16 Hari Cepat 17-31 Hari Sedang 33-49 Hari Lambat 50-65 Hari Sangat Lambat 66-80 Hari No Nama_Barang Jum Order material 1hasil produksi norm_permintaan norm_material norm_hasilprod waktu
1 mybaby 365000 8760 370.560 Banyak Sedikit Banyak Sedang 2 mybaby 300500 7212 319.200 Sedang Sedikit Sedang Sedang 3 mybaby 410000 9840 418.080 Banyak Sedikit Banyak Sedang
4 mybaby 165000 3960 179.040 Sedikit Sedikit Sedikit Cepat
5 mybaby 180000 4320 196.920 Sedikit Sedikit Sedikit Cepat
6 mybaby 335000 8040 337.200 Banyak Sedikit Sedang Sedang 7 mybaby 170.000 4080 186.300 Sedikit Sedikit Sedikit Cepat 8 mybaby 200.000 4800 196.920 Sedang Sedikit Sedikit Cepat 9 mybaby 330.000 7920 337.200 Banyak Sedikit Sedang Sedang 10 mybaby 420.000 10080 411.120 Banyak Sedikit Banyak Lambat
11 mybaby 350.000 8400 370.560 Banyak Sedikit Banyak Sedang 12 mybaby 300.000 7200 319.200 Sedang Sedikit Sedang Sedang
13 mybaby 375.000 9000 395.040 Banyak Sedikit Banyak Sedang 14 mybaby 150.000 3600 156.480 Sedikit Sedikit Sedikit Cepat
15 mybaby 200.000 4800 219.600 Sedang Sedikit Sedang Cepat 16 mybaby 280.000 6720 290.640 Sedang Sedikit Sedang Sedang
17 mybaby 400.000 9600 418.080 Banyak Sedikit Banyak Sedang
18 mybaby 150.000 3600 179.040 Sedikit Sedikit Sedikit Cepat 19 jerigen 125000 28750 118.030 Sedikit Sedang Sedikit Sedang 20 jerigen 120000 27600 123.899 Sedikit Sedang Sedikit Sedang 21 jerigen 150000 34500 198.790 Sedikit Sedang Sedikit Sedang
22 jerigen 135000 31050 150.000 Sedikit Sedang Sedikit Sedang 23 jerigen 250000 57500 265.988 Sedang Banyak Sedang Sangat Lambat 24 jerigen 300000 69000 301.100 Sedang Banyak Sedang Sangat Lambat 25 jerigen 360000 82800 369.500 Banyak Banyak Banyak Sangat Lambat
26 jerigen 215000 49450 217.448 Sedang Sedang Sedang Lambat
27 jerigen 195000 44850 210.200 Sedikit Sedang Sedikit Lambat 28 jerigen 335000 77050 340.000 Banyak Banyak Sedang Sangat Lambat 29 jerigen 300000 69000 317.285 Sedang Banyak Sedang Sangat Lambat 30 jerigen 210000 48300 218.929 Sedang Sedang Sedang Lambat 31 jerigen 305000 70150 315.144 Sedang Banyak Sedang Sangat Lambat 32 jerigen 200500 46115 214.616 Sedang Sedang Sedang Lambat 33 jerigen 145000 33350 162.137 Sedikit Sedang Sedikit Sedang 34 jerigen 130000 29900 136.897 Sedikit Sedang Sedikit Sedang 35 jerigen 220000 50600 246.738 Sedang Sedang Sedang Lambat 36 jerigen 100000 23000 110.000 Sedikit Sedikit Sedikit Cepat 37 jerigen 140000 32200 156.788 Sedikit Sedang Sedikit Sedang 38 jerigen 110000 25300 119.168 Sedikit Sedikit Sedikit Sedang 39 jerigen 80000 18400 82.800 Sedikit Sedikit Sedikit Cepat 40 jerigen 140000 32200 157.576 Sedikit Sedang Sedikit Sedang 41 jerigen 170000 39100 172.960 Sedikit Sedang Sedikit Lambat 42 jerigen 150000 34500 165.498 Sedikit Sedang Sedikit Sedang 43 jerigen 100500 23115 121.480 Sedikit Sedikit Sedikit Cepat 44 jerigen 310000 71300 316.032 Sedang Banyak Sedang Sangat Lambat 45 jerigen 100000 23000 114.152 Sedikit Sedikit Sedikit Cepat 46 jerigen 110000 25300 112.657 Sedikit Sedikit Sedikit Sedang 47 rvm 400.000 3600 450.000 Banyak Sedikit Banyak Cepat 48 rvm 125.000 1125 138.400 Sedikit Sedikit Sedikit Sangat Cepat
(P X=Banyak | C4= Lambat) =4/18 =5/21 (P X=Sedikit | C5= Sangat Lambat) =0/14 = 1/17 (P  X=Sedang  |  C5=Sangat  Lambat)  =7/14 =8/17
(P  X=Banyak  |  C5=Sangat  Lambat)  =7/14 =8/17
b. Persediaan
(P  X=Sedikit  |  C1=  Sangat  Cepat) =26/26  = 27/29
(P  X=Sedang  |  C1=  Sangat  Cepat)  =0/26  = 1/29
(P  X=Banyak  |  C1=  Sangat  Cepat)  =0/26  = 1/29
(P X=Sedikit | C2= Cepat) =26/28 = 27/31 (P X=Sedang | C2= Cepat)=2/28 = 3/31 (P X=Banyak | C2= Cepat)=0/28 =1/31 (P X=Sedikit | C3= Sedang) = 15/23 = 16/31 (P X=Sedang | C3= Sedang) =8/23 = 9/26 (P  X=Banyak  |  C3=  Sedang)  =0/23  =1/26
(P X=Sedikit | C4= Lambat) =4/18 =5/21 (P X=Sedang | C4= Lambat) =14/18 =15/21 (P X=Banyak | C4= Lambat) =0/18 = 1/21 (P X=Sedikit | C5= Sangat Lambat) =0/14 = 1/17
(P  X=Sedang  |  C5=Sangat  Lambat)  =0/14  = 1/17
(P  X=Banyak  |  C5=Sangat  Lambat)  =14/14 =15/17 c. Hasil Produksi (P  X=Sedikit  |  C1= Sangat Cepat)  =23/26  = 24/29
(P  X=Sedang  |  C1=  Sangat  Cepat)  =2/26  =
3/29
(P  X=Banyak  |  C1=  Sangat  Cepat)  =1/26
=2/29 (P X=Sedikit | C2= Cepat) =13/28 = 14/31 (P  X=Sedang  |  C2=  Cepat)=9/28  = 10/31
(P  X=Banyak  |  C2=  Cepat)=6/28  =
7/31
(P X=Sedikit | C3= Sedang) = 10/23
= 11/26
(P  X=Sedang  |  C3=  Sedang)  =6/23
=7/26 (P  X=Banyak  |  C3=  Sedang)  =7/23 =8/26 (P  X=Sedikit  |  C4=  Lambat)  =8/18 =9/21 (P  X=Sedang  |  C4=  Lambat)  =6/18 =7/21 (P  X=Banyak  |  C4=  Lambat)  =4/18
=5/21
(P  X=Sedikit  |  C5=  Sangat  Lambat) =0/14 = 1/17
(P  X=Sedang  |  C5=Sangat  Lambat) =13/14 = 14/17 (P  X=Banyak  |  C5=Sangat  Lambat) =1/14 = 2/17

## 4.  Menghitung  nilai  perkalian  dari kondisi probabilitas

## Jumlah Order
(P  X=Sedikit  |  C1=  Sangat  Cepat) =
0.827
(P  X=Sedang  |  C1=  Sangat  Cepat)
=0.103 (P  X=Banyak  |  C1=  Sangat  Cepat) =0.068 (P X=Sedikit | C2= Cepat) =0.419 (P X=Sedang | C2= Cepat)= 0.419 (P X=Banyak | C2= Cepat)=0.161 (P X=Sedikit | C3= Sedang) = 0.423 (P X=Sedang | C3= Sedang) = 0.192 (P X=Banyak | C3= Sedang) = 0.384 (P X=Sedikit | C4= Lambat) = 0.428 (P X=Sedang | C4= Lambat) =0.333 (P X=Banyak | C4= Lambat) =0.238
(P X=Sedikit | C5= Sangat Lambat) =0.058
(P X=Sedang | C5=Sangat Lambat) =0.470 P X=Banyak | C5=Sangat Lambat) =0.470
a. Persediaan
(P X=Sedikit | C1= Sangat Cepat) =0.931 (P X=Sedang | C1= Sangat Cepat) =0.034
(P X=Banyak | C1= Sangat Cepat) =0.034
(P X=Sedikit | C2= Cepat) =0.870 (P X=Sedang | C2= Cepat)=0.096 (P X=Banyak | C2= Cepat)=0.032 (P X=Sedikit | C3= Sedang) = 0.615 (P X=Sedang | C3= Sedang) =0.346 (P X=Banyak | C3= Sedang) =0.038 (P X=Sedikit | C4= Lambat) =0.238 (P X=Sedang | C4= Lambat) =0.714 (P X=Banyak | C4= Lambat) =0.047 (P X=Sedikit | C5= Sangat Lambat) =0.058 (P X=Sedang | C5=Sangat Lambat) =0. 058 (P X=Banyak | C5=Sangat Lambat) =0.882
c. Hasil Produksi (P X=Sedikit | C1= Sangat Cepat) =0.827 (P X=Sedang | C1= Sangat Cepat) =0.103 (P X=Banyak | C1= Sangat Cepat) =0.068 (P X=Sedikit | C2= Cepat) =0.722 (P X=Sedang | C2= Cepat)=0.322 (P X=Banyak | C2= Cepat)= 0.225 (P X=Sedikit | C3= Sedang) = 0.432 (P X=Sedang | C3= Sedang) =0.269 (P X=Banyak | C3= Sedang) =0.307 (P X=Sedikit | C4= Lambat) =0.428 (P X=Sedang | C4= Lambat) =0.333 (P X=Banyak | C4= Lambat) =0.238 (P X=Sedikit | C5= Sangat Lambat) =0.058 (P X=Sedang | C5=Sangat Lambat) =0.823 (P X=Banyak | C5=Sangat Lambat) =0.117

## 5. Menghitung nilai klasifikasi
NO Permintaa n Persediaan Produksi yg ini dicapai 2 300000 7200 311100 NO Norm_ Permin taan Norm_ Persedi aan Norm_ Produk si Waktu Estimasi 2 Sedang Sedikit Sedang ?
Normalisasi  Permintaan  :  30000  =  Sedang (8000-430000: 116666.66666667 => Range)
Normalisasi Persediaan : 7200=Sedikit(360-82800 : 27480 => Range) Normalisasi Produksi : 311100=Sedang(82800-474400: 130533.33333333 => Range ) 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 * 𝑃(𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛=𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 * 𝑃(𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛=𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 * 𝑃(𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖=𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 = 29 124 * 3 29 * 27 29 *
3
29 = 0,233 * 0,103 * 0,931 * 0,103
= 0,0023
𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 * 𝑃(𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛=𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 * 𝑃(𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛=𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 * 𝑃(𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖=𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 = 31 124 * 13 31 * 27 31 *
10 31 = 0,25 * 0,419 * 0,870 * 0,322
= 0,0292
𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 * 𝑃(𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛=𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 * 𝑃(𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛=𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 * 𝑃(𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖=𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 = 26 124 * 5 26 * 16 26 *
7
26 = 0,21 * 0,192 * 0,615 * 0,269
= 0,0073
𝐿𝑎𝑚𝑏𝑎𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 * 𝑃(𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛=𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 * 𝑃(𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛=𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 * 𝑃(𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖=𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 = 21 124 * 7 21 * 5 21 *
7
21 = 0,17 * 0,333 * 0,238 * 0,333 = 0,004
𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐿𝑎𝑚𝑏𝑎𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 * 𝑃(𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛=𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 * 𝑃(𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎𝑎𝑛=𝑆𝑒𝑑𝑖𝑘𝑖𝑡 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 * 𝑃(𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖=𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐶𝑒𝑝𝑎𝑡 = 17 124 * 8 17 * 1 17 * 14 17
= 0,11 * 0,470 * 0,058 * 0,823 = 0,0024 Karena nilai “Cepat” paling tinggi dibanding dengan lainnya, maka pada produksi tersebut estimasi waktu nya Cepat.

## KESIMPULAN
Dari hasil kesimpulan yang dilakukan mulai tahap awal hingga proses pengujian  Aplikasi  Estimasi  Waktu Produksi dengan menggunakan Algoritma
Naive  Bayes pada  PT.  Hasil  Raya
Industries dapat disimpulkan bahwa :
1. Dengan menerapkan metode Naive Bayes dapat  memudahkan    untuk  menentukan estimasi  waktu  pengerjaan  suatu  barang. Dengan  output  hasil  estimasi  Cepat,
Sangat  Cepat,  Sedang,  Lambat,  sangat
Lambat.
2. Tingkat  akurasi  kinerja  sistem  dalam pengklasifikasian  estimasi  waktu  pada produksi  barang  adalah  92,30%.  Lebih banyak  terdapat  data  yang  kontinu dibandingkan  dengan  data  diskrit,  dalam hal inilah yang mempengaruhi perhitungan  pada  kinerja  sistem  yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Manalu, E., Sianturi, F. A., & Manalu, M. R.
(2017). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah
Produksi Barang Berdasarkan Data
Persediaan dan Jumlah Pemesanan
Pada CV. Papadan Mama Pastries. 1 No 2 Desember 2017 .
Fatmawati. (2016). Perbandingan Algoritma
Klasifikasi Data Mining Model C4.5 dan Naivr Bayes untuk Prediksi
Penyakit DIabetes. XIII, No. 1 Maret 2016 .
Oktafiani, L., & Purnomo, H. D. (2016).
Model Forecasting Penjualan Sayuran Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus: Jogja
Organic, Yogyakarta).
Serovia, L., & Sudaryanto, S. (2016).
Prediksi Data Buku yang Sering Dipinjam Berdasarkan Kategori Pada Perpustakaan Daerah Dmak
Menggunakan Metode Naive Bayes
Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi Naive Bayes Dalam
Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec
Journal .
Basuki, S. (1991). Pengantar Ilmu
Perpustakaan. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama.
Prasetyo, E. (2012). Data Mining-Konsep dan Aplikasi menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi.