## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 75 - 80 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 504 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Analisa Prediksi Hasil Produksi Popok Bayi  Metode Naïve Bayes
Edy Widodo, Sifa Fauziah, Asep Arwan Sulaeman Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa Email: 1 ewidodo@pelitabangsa.ac.id, 2 sifa_fauziah@pelitabangsa.ac.id, 3 aseparwan@pelitabangsa.ac.id
Abstrak −  PT.  Elleair  Interantional  Manufacturing  Indonesia  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  pada  bidang industri  pembuatan  popok  bayi  atau diapers .  Dengan  semakin  meningkatnya  permintaan  pasar  menyebabkan meningkatnya  proses  produksi,  yang  sering  dialami  adalah  sering  terjadi  kekurangan  produk finish  good untuk memenuhi  permintaan  konsumen  akibat  keterlambatan  proses  produksi.  Untuk  memudahkan  perusahaan  untuk mencari faktor-faktor yang dapat meningkatkan hasil produksi dengan ini penulis melakukan penelitian dengan data mining menggunakan metode naïve bayes . Dalam penelitian ini dilakukan pengujian data training dan data testing menggunakan aplikasi RapidMiner dengan algoritma Naïve Bayes dimana data yang diuji yaitu sebanyak 500 data. Pengujian  dilakukan  dengan  menghitung  nilai precision , recall ,  AUC  dan accuracy menggunakan  aplikasi RapidMiner dan  menggunakan Microsoft  Excel serta  menghitung  probabilitas  akhir  dari  setiap  kelas  untuk menghitung prediksi hasil produksi. Dengan metode Naïve Bayes dapat kita hitung prediksi hasil produksi berdasarkan data dari tahun sebelumnya sebagai data training untuk mengantisipasi kekurangan hasil produksi akibat faktor-faktor yang  dapat  menghambat  proses  produksi.  Dari  hasil  analisa  didapatkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  hasil produksi  diantaranya  yaitu,  banyaknya  penggunaan  material  yang  digunakan  untuk  produksi  sebanyak  318  data. Faktor Human Error dengan kategori “Tidak” sebanyak 305 data juga berpengaruh karena semakin sedikit terjadinya Human Error maka hasil produksi nya juga tinggi. Faktor Stop Delivey dengan kategori “Tidak” sebanyak 299 data, dengan semakin sedikit kasus Stop Delivery maka semakin banyak produk finish good yang dapat dijual.
Kata Kunci : Prediksi; Hasil Produksi; Metode Naïve Bayes; Aplikasi RapidMiner
Abstract − PT. Elleair Interantional Manufacturing Indonesia is a company engaged in the field of manufacturing baby  diapers.  With  the  increasing  market  demand  causing  an  increase  in  the  production  process,  what  is  often experienced  is  that  there  is  often  a  lack  of  finish  good  product  to  meet  consumer  de  mand  due  to  delays  in  the production process. To make it easier for companies to look for factors that can increase production result, the authors coduct research with data mining using the naïve bayes method. In this study the training data and testing data were tested using the RapidMiner application with the naïve bayes algorithm where the tested data were 500 data. Testing is done by calculating the value of precision, recall, AUC dan accuracy using the RapidMiner Application and using Microsoft Excel and calculating the final probability of each class to calculate predictions of product result. With the naïve bayes method we can calculate predictions of production result based on data from the previus year as training data to anticipate shortages in production due to factors that can hider the production process. From the results of the analysis obtained factors that affect production result, namely, the number of materia used for the production of 318 data. The human error factor with the category of “No” as much as 305 data also influences because  the less the occurrence of human error the production results are also high. Stop delivery factor with the category “No” as many as 299 data, with fewer cases of stop delivery, the more finish good product that can be sold.
Keywords : Prediction; Production Result; Naïve Bayes Method; RapidMiner Aplication

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Elleair  International  Manufacturing  Indonesia  merupakan  anak  perusahaan  Daio  Paper  Corporation  yang berada di Jepang, merupakan perusahaan manufaktur pembuat popok bayi yang memasarkan produknya di Indonesia dan  luar  negeri  seperti  China  dan  Turky.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  pasar  maka  PT.  Elleair  International Manufacturing Indonesia harus terus meningkatkan hasil produksi nya baik kuantitas maupun kualitasnya untuk dapat bersaing dengan competitor .
Dalam penelitian ini penulis melakukan penelitian tentang “Analisis prediksi hasil produksi popok bayi menggunakan metode Naïve Bayes ” di PT. Elleair International Manufacturing Indonesia. Karena sering terjadi kekurangan produk finish  good untuk  memenuhi  permintaan  konsumen  akibat  keterlambatan  proses  produksi.  Untuk  memudahkan perusahaan  untuk  mencari  faktor-faktor  yang  dapat  meningkatkan  hasil  produksi  dengan  ini  penulis  melakukan penelitian dengan data mining menggunakan metode naïve bayes .[1]

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 75 - 80 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 504 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Yang Digunakan
Berikut  merupakan  data  set  yang  digunakan  yaitu  data  pemakaian  material  tissue,  truble  mesin,  durasi  trouble mesin, human error, waktu break dan hasil produksi pada tahun 2017-2018 pada mesin JB11 yaitu terdapat kurang lebih 500 data dalam waktu 2 tahun.
Tabel 1. Data set Material ( Roll ) Trouble Durasi ( Menit ) Human Error Break Hasil 15 Run Out 6 Ya Ya Tinggi 14 Run Out 7 Tidak Tidak Tinggi 5 Run Out 8 Tidak Ya Rendah 8 Press Roll 5 Tidak Ya Tinggi 12 Press Roll 6 Tidak Ya Tinggi 11 Press Roll 9 Tidak Ya Tinggi 11 Press Roll 8 Tidak Ya Tinggi 13 Press Roll 10 Tidak Ya Rendah 9 Press Roll 11 Tidak Ya Rendah 7 Press Roll 7 Tidak Ya Tinggi 10 Press Roll 13 Tidak Tidak Rendah 4 Fold Up 6 Tidak Ya Rendah 9 Fold Up 13 Tidak Ya Rendah 8 Fold Up 8 Tidak Ya Rendah 11 Fold Up 9 Ya Ya Rendah

## 2.2 Pengujian
1. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Pembersihan data merupakan proses menghilangkan noise   dan data yang tidak konsisten atau tidak relevan. Data yang digunakan bersumber dari data pemakaian material dari tahun 2017-2018. Untuk data training yang digunakan sebanyak 500 data yang sudah melewati proses pembersihan data (data cleaning), untuk data lebih lengkapnya dapat dilihat dilembar lampiran.
Tabel 2. Data Cleaning No. Material ( Roll ) 1 15 2 14 3 5 4 8 5 12 6 11 7 11 8 13 9 9 10 7 11 10 12 4 13 9 14 8 15 11 16 13

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 75 - 80 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 504 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
17 14 18 14 19 13 20 13 21 14 22 12 23 13 24 15 25 12

## 2. Integrasi Data (Data Integration
Penggabungan  data  dari  berbagai  database  ke  dalam  suatu  database  baru.  Data  yang  ditambahkan  pada  tabel berikut meliputi trouble, durasi human error , dan break, stop delivery, untuk data lebih lengkapnya dapat dilihat dilembar lampiran.
Tabel 3. Data Integration Pemakain ( Roll ) Trouble Durasi ( Menit ) Human Error Break Hasil 15 Run Out Cepat Ya Ya Tidak 14 Run Out Cepat Tidak Tidak Ya 5 Run Out Lama Tidak Tidak Tidak 8 Press Roll Cepat Tidak Ya Tidak 12 Press Roll Cepat Tidak Ya Tidak 11 Press Roll Lama Tidak Ya Ya 11 Press Roll Lama Tidak Ya Tidak 13 Press Roll Lama Tidak Tidak Tidak 9 Press Roll Lama Tidak Ya Ya 7 Press Roll Cepat Tidak Ya Tidak 10 Press Roll Lama Tidak Tidak Tidak 4 Fold Up Cepat Tidak Tidak Tidak 9 Fold Up Lama Tidak Ya Tidak 8 Fold Up Lama Tidak Ya Tidak 11 Fold Up Lama Ya Ya Tidak 3. Seleksi Data ( Data Selection )
Data  yang  ada  pada  database  sering  kali  tidak  semuanya  dipakai,  oleh  karena  itu  hanya  data  yang  sesuai untuk  dianalisis  yang  akan  diambil  dari  database,  untuk  data  lebih  lengkapnya  dapat  dilihat  dilembar lampiran.
Tabel 4. Data Selection Pemakaian ( Roll ) Trouble Durasi ( Menit ) Human Error Break Stop Delivery 15 Run Out Cepat Ya ya Tidak 14 Run Out Cepat Tidak Tidak Ya 5 Run Out Lama Tidak Tidak Tidak 8 Press Roll Cepat Tidak ya Tidak 12 Press Roll Cepat Tidak ya Tidak 11 Press Roll Lama Tidak ya Tidak 11 Press Roll Lama Tidak ya Ya 13 Press Roll Lama Tidak Tidak Tidak 9 Press Roll Lama Tidak ya Ya 7 Press Roll Cepat Tidak ya Tidak 10 Press Roll Lama Tidak Tidak Tidak 4 Fold Up Cepat Tidak Tidak Tidak

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 75 - 80 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 504 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
9 Fold Up Lama Tidak ya Tidak 8 Fold Up Lama Tidak ya Tidak 11 Fold Up Lama Ya ya Tidak 13 Windings Lama Ya ya Ya 14 Windings Lama Ya ya Tidak 14 Press Roll Lama Tidak ya Tidak 13 Press Roll Lama Tidak ya Ya 4. Transformasi Data ( Data Transformation )
Data diubah atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining. Atribut yang menjadi parameter sebanyak 6 atribut, dimana 5 atribut prediktor, yaitu pemakaian, trouble, durasi,  human  error,  dan  break,  dan  1  atribut  hasil,  untuk  data  lebih  lengkapnya  dapat  dilihat dilembar lampiran.
Tabel 5. Data Transformation Pemakaian ( Roll ) Trouble Durasi ( Menit ) Human Error Break Stop Delivery Hasil Banyak Run Out Cepat Ya ya Tidak Tinggi Banyak Run Out Cepat Tidak Tidak Ya Tinggi Sedikit Run Out Lama Tidak Tidak Tidak Rendah Banyak Press Roll Cepat Tidak ya Tidak Tinggi Banyak Press Roll Cepat Tidak ya Tidak Tinggi Banyak Press Roll Lama Tidak ya Tidak Rendah Banyak Press Roll Lama Tidak ya Ya Tinggi Banyak Press Roll Lama Tidak Tidak Tidak Tinggi Banyak Press Roll Lama Tidak ya Ya Rendah

## 2.3 Pengolahan data
Data  yang  akan  diolah  harus  melewati  tahapan-tahapan  dari  proses  data  mining.  Berikut  tabel  data  yang  telah melewati beberapa tahapan data mining dan siap digunakan sebagai data testing, untuk data lebih lengkapnya dapat dilihat dilembar lampiran.

## Gambar. 1 Metode Naïve Bayes

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian Menggunakan RapidMiner
Pengujian  dilakukan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  dengan  total  data  testing  yang  diujikan sebanyak 500 data testing dengan mencari nilai dari accuracy, precission, recall, AUC sebagai hasil dari prediksi.  Berikut  merupakan  500  data  testing  yang  diuji  dari  500  data  training  menggunakan  aplikasi RapidMiner.
Tabel 6. Hasil Pengujian RapidMiner Data Accuracy Precision Recall AUC 50 94% 100% 83.33% 0,979 100 93% 100% 81.08% 0,964 150 94% 97.83% 84.91% 0,970 200 94% 92.20% 84.06% 0,965

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 75 - 80 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 504 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
250 94% 98.67% 84.09% 0,968 300 94% 98.67% 91.94% 0,958 350 94% 98.25% 85.50% 0,956 400 94% 98.37% 84.62% 0,961 450 94.44% 98.53% 85.35% 0,959 500 94.60% 98.65% 85.38% 0,963
Berdasarkan hasil  yang diperoleh dapat dilihat bahwa terdapat peningkatan dan penurunan hasil prediksi accuracy dari total 500 data testing yang diujikan. Pada prediksi accuracy mengalami penurunan persentase pada pengujian 100 data sebesar 1% dan prediksi accuracy mengalami peningkatan persentase terjadi pada pengujian 450 data dan 500 data yaitu sebesar 0.44% dan 0.60%.
Berdasarkan hasil  yang diperoleh dapat dilihat bahwa terdapat peningkatan dan penurunan hasil prediksi precision dari total 500 data testing yang diujikan. Pada prediksi precision 50 data testing dan 100 data testing nilainya sempurna yaitu 100% dan mengalami penurunan dan peningkatan persentase pada pengujian 150 data testing sampai 500 data testing tara-tara sebesar 1,6%.
Berdasarkan hasil yang diperoleh dapat dilihat bahwa terdapat peningkatan dan penurunan hasil prediksi recall dari total 500 data testing yang diujikan. Pada prediksi recall persentase tertinggi pada pengujian 300 data testing yaitu 91.94% dan prediksi recall rata-rata sebesar 85,062%.
Berdasarkan hasil  yang diperoleh dapat dilihat bahwa terdapat peningkatan dan penurunan hasil prediksi dari total 500  data  testing  yang  diujikan.  Pada  prediksi  AUC  hasil  tertinggi  pada  pengujian  50  data  testing  yaitu  0,979  dan prediksi AUC rata-rata sebesar 0,964.
U ntuk menghitung probabilitas akhir pada setiap kelas digunakan data training dan mengubahnya menjadi nilai yang sudah ditentukan sesuai atribut masing-masing. Lalu masing-masing atribut dan nilai probabilitas kelas dikalikan. Dari kedua hasil yang sudah ditentukan pada setiap kelas, bandingkan nilai yang paling tinggi. Jika kelas “Tinggi” bernilai lebih tinggi maka hasilnya “Tinggi”, jika nilai “Rendah” lebih tinggi maka hasilnya “Rendah”.

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini dilakukan pengujian data training dan data testing menggunakan aplikasi RapidMiner dengan algoritma Naïve Bayes dimana data yang diuji yaitu sebanyak 500 data. Pengujian dilakukan dengan menghitung nilai precision, recall, dan accuracy. Pada nilai akurasi terjadi penurunan persentase pada pengujian 100 data sebesar 1% dan prediksi accuracy mengalami peningkatan persentase terjadi pada pengujian 450 data dan 500 data yaitu sebesar 0.44% dan 0.60% dimana dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes nilai akurasi tertinggi sebesar 94.60% yang terjadi  pada  500  data  testing  dan  hasilnya  sama  dengan  perhitungan  menggunakan  excel.  Dimana  327  data diklasifikasikan True-Tinggi, 146 data diklasifikasikan True–Rendah. Sedangkan prediksi False-Tinggi sebanyak 25 data dan sebanyak 2 data diklasifikasikan False-Rendah. Ini membuktikan dengan menggunkan metode Naïve Bayes nilai akurasinya cukup tinggi. Dengan metode Naïve Bayes dapat kita hitung prediksi hasil produksi berdasarkan data dari tahun sebelumnya sebagai data training untuk mengantisipasi kekurangan hasil produksi akibat faktor-faktor yang dapat menghambat proses produksi. Faktor-faktor yang mempengaruhi hasil produksi diantaranya yaitu, banyaknya penggunaan  material  yang  digunakan  untuk  produksi  sebanyak  318  data.  Faktor  Human  Error  dengan  kategori “Tidak” sebanyak 305 data juga berpengaruh karena semakin sedikit terjadinya Human Error maka hasil produksi nya juga  tinggi.  Faktor Stop Delivey dengan  kategori  “Tidak”  sebanyak 299 data, dengan  semakin  sedikit  kasus Stop Delivery maka semakin banyak produk finish good yang dapat dijual.

## UCAPAN TERIMA KASIH
1. Kami selaku peneliti Popok bayi yang berapa di lingkungan  PT. Elleair International Manufacturing Indonesia mengucapkan terima kasih banyak telah memberikan izin untuk  penelitian ini.
2. Terima kasih juga kepada semua pihak, baik karyawan dari  PT. Elleair International Manufacturing Indonesia maupun Univeristas Pelita Bangsa yang telah memberikan tugas untuk penelitian ini
3. Penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  pedoman  pengambil  keputusan  secara objektif  untuk  penelitian selanjutnya yang menggunakan metode data mining untuk klasifikasi lainnya
4. Semoga dengan adanya penelitian ini PT. Elleair International Manufacturing Indonesia semakin maju dan besar sesuai dengan tujuan utama.
5. Kami juga mengucapkan banyak terima kasih kepada semua pihak yang terkait lainnya

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 1, Maret 2023, Hal 75 - 80 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 504 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## REFERENCES
[1]   S. Salmu and A. Solichin, “Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Naïve Bayes: Studi Kasus UIN Syarif Hidayatullah Jakarta,” Semin. Nas. Multidisiplin Ilmu 2017, no. April, pp. 701–709, 2017.
[2]   Fatmawati, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Model C4 . 5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” J. Techno Nusa Mandiri, vol. XIII, no. 1, pp. 50–59, 2016.
[3]   I. K. Syahputra, F. A. Bachtiar, and S. A. Wicaksono, “Implementasi Data Mining untuk  Prediksi Mahasiswa Pengambil Mata Kuliah dengan Algoritme Naive Bayes,” vol. 2, no. 11, pp. 5902–5910, 2018.
[4]   M.  Idris  and  N.  Bayes,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  DENGAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES UNTUK MEMPREDIKSI ANGKA KELAHIRAN,” vol. 18, pp. 160– 167, 2019.
[5]   S. Syarli and A. A. Muin, “Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi),” J. Ilmu Komput., vol. 2, no. 1, pp. 22–26, 2018.
[6]   M.  W.  Amelia,  A.  S.  M.  Lumenta,  and  A.  Jacobus,  “Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  dengan  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 11, no. 1, 2017.
[7]   E. Manalu, F. A. Sianturi, and M. R. Manalu, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Pemesanan Pada Cv . Papadan Mama Pastries,” Vol. 1, No. 2, 2017. [8] Dr. Suyanto, “Data Mining Untuk Klasifikasi Dan Klasterisasi Data,” Informatika Bandung, 2019.
[8]  A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis ( MOOSRA ) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,” vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[9]  M.  Bobbi,  K.  Nasution,  A.  Karim,  and  S.  Esabella,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[10]  N.  Oktari,  D.  P.  Utomo,  S.  Aripin,  and  A.  Karim,  “Penerapan  Metode  Operational  Competitiveness  Rating Analysis ( OCRA ) Dalam Penerimaan Karyawan Perjanjian Kerja Waktu Tertentu ( PKWT ),” vol. 3, no. 3, pp. 218–226, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i3.1471.
[11]  A. Ernawati, “Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras Menentukan Penerima Beasiswa Mahasiswa Berprestasi Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.
[12]  A. Karim and Dkk,  “SISTEM PAKAR DIAGNOSA KEGAGALAN KONEKSI TCP/IP PADA JARINGAN KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. I, no. I, pp. 138–144, 2017.
[13]  M.  Bobbi,  K.  Nasution,  S.  Suryadi,  and  A.  Karim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi Kelayakan nasabah Penerima Kredit Menerapkan Metode MOORA dan MOOSRA,” vol. 4, no. 3, pp. 1284– 1292, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2610.