## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 226 - 231 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 687 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Prediksi Ketebalan Powder Coating Menggunakan Algoritma SVM Dan Naïve Bayes
Zaenur Rozikin, Ahmad Turmudi Zy, Antika Zahrotul Kamalia Fakultas Teknik, Program Studi Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email: zaenurrozikin@pelitabangsa.ac .id, turmudi@pelitabangsa.ac.id ,antika.kamalia@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: antika.kamalia@pelitabangsa.ac.id Abstrak − Data Mining merupakan suatu metode yang teah banyak digunakan untuk melakukan penemuan imu pengetahuan dari kumpulan  Dataset  yang  selama  ini  hanya  disimpan  tanpa  dikelola  lenih  lanjut.  Dalam  dunia  industri  penggunaan  metode  data mining  telah  membantu  masalah  –  masalah  yang  sering  ditemukan  dalam  bidang  industri.  Data  mining  membantu  dalam membuat prediksi mengenal masalah kualitas ketebalan (Thickness) pada sebuah produk box panel. Data mining sangat berguna untuk menemukan pola dalam proses pengelolahan data manufaktur yang kompleks.apalagi jika kita berbicara konsumen atau pemakai jasa dari panel produk kita yang menginginkan panel tersebut bagus kualitas powder coating nya. Hal ini membuat peneliti melakukan penelitian guna mencari nilai accuracy yang nantinya akan dijadikan acuan yang pasti mengenai ketebalan powder coating, Hasil dari pengujian ini algoritma svm lebih baik dari naïve bayes karena data secara umum dapat dikatagorikan sebagai hasil baik yang memiliki hasil accuracy 97.60 %, precision 99.56% dan recall 96.03  %.  Hasil  ini  sebagai  gambaran  bagi  konsumen  untuk  menyakinkan  bahwa  panel  yang  akan  dibeli adalah  kualitas  terbaik.  Dengan  ditunjukan  data  yang  sudah  di  olah  maka  konsumen  yakin  dengan  pembeliannya yang benar-benar nyata keabsahannya.
Kata Kunci : Data mining; SVM; Naïve Bayes; Data produk; powder coating; Rapid Miner
Abstract−  Data Mining is a method that has been widely used to make scientific  discoveries from  a collection of datasets  which  so  far  have  only  been  stored  without  further  management.  In  the  industrial  world  the  use  of  data mining methods has helped with problems that are often found in the industrial field. Data mining helps in making predictions  regarding  thickness  quality  problems  in  a  panel  box  product.  Data  mining  is  very  useful  for  finding patterns in complex manufacturing data processing processes. Especially when we talk about consumers or service users  of  our  product  panels  who  want  the panel  to  have good  powder  coating quality.  This  made  the  researchers conduct  research  to  find  the  accuracy  value  which  would  later  be  used  as  a  definite  reference  regarding  the thickness  of  the  powder  coating.  The  results  of  this  test  the  svm  algorithm  is  better  than  naïve  Bayes  because  the data  in  general  can  be  categorized  as  a  good  result  which  has  an  accuracy  of  97.60%,  precision  99.56%  and 96.03% recall. This result is an illustration for consumers to ensure that the panels to be purchased are of the best quality. By showing the data that has been processed, the consumer is sure that the purchase is really valid.
Keywords : Data mining; SVM; Naïve Bayes; Product data; powder coating; Rapid Miner

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  bidang  industri  yang  semakin  hari  semakin  berkembang  pesat  berdampak  pada  munculnya  persaingan antar perusahaan baik swasta dan negeri, baik perusahaan bergerak manufaktur maupun perusahaan jasa. Akibatnya perusahaan  akan  berlomba  untuk  menciptakan  pelayanan  yang  terbaik  kepada  pelanggan.  Dan  salah  satunya  yaitu memperhatikan kualitas dari produk yang dihasilkan. Aspek yang menunjang agar konsumen puas dengan kualitas box panel ialah box panel tersebut dapat berfungsi sesuai kebutuhan permintaan, dan kualitas dari ketebalan powder coating. Dimana dalam ketebalan powder coating ini terdapat data yang bervariasi yang menunjukan ketidakpastian dalam  hasil  yang  didapat.  Maka  dari  para  maker  box  panel  khususnya  bagian  line  spray  powder  coating  berusaha semaksimal  mungkin  untuk  menghasilkan  kualitas  produk  box  panel  yang  baik.  Banyak  percobaan  secara  manual untuk  memperbaikinya  baik  dari  pengaturan  keluaran  spray  powder  coating  dan  tekanan  arus  listrik,  bahkan  cara untuk  menggerakkan  tangan  yang  secara  manual  ditujukan  kesebuah  box  panel  tersebut.  Berdasarkan  rumusan masalah  diatas,  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  nilai  accuracy  dari  data  yang  diolah  oleh algoritma  support  Vector  Machine  dan  Naïve  Bayes  dalam  menyelesaikan  yang  dialami  dengan  permintaan  dari konsumen.
Metode  yang  akan  digunakan  penelitian  ini  merupakan  penelitian  eksperimen  yaitu  peneliti  yang  dengan  sengaja dan secara sistematis mengadakan perlakuan atau tindakan pengamatan suatu variabel. Menurut arikunto (2006:3). Memilih algoritma  SVM dan Naïve  Bayes untuk  melakukan  perbandingan  dari  data  yang  telah  didapat  kemudian data  tersebut  akan  diolah  dengan  menggunakan  algoritma  svm  dan naïve  bayes mencari  nilai accuracy atau memprediksi  yang  terbaik  dari  algoritma  tersebut.  Data  yang  bervariasi  menjadi  kesatuan  data  diolah  dan  di klarifikasikan sehingga menghasilkan output data yang baik dari perbandingan algoritma svm dan naïve bayes. Klasifikasi  ialah  proses  pembelajaran  suatu  fungsi  yang  digunakan  untuk  tiap  atribut  yang  merupakan  salah  satu objek  ke  satu  dari  label  kelas  tertentu.  Klarifikasi  ini  digunakan  untuk  mendeskripsikan  data  dari  data nominal.selanjutnya  data  mining  mengintegrasi  dari  sejumlah  data  yang  memiliki  nilai  variable  yang berbeda.dengan  serangkaian  langkah  memiliki  tahapan  pemilihan  data,  integrasi  data,  tranformasi  data,  aplikasi teknik  data  mining,  evaluasi  pola  yang  ditemukan  dan  merupakan  tahap  dari  proses  interpretasi  pola  menjadi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 226 - 231 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 687 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
pengetahuan yang dapat digunakan untuk mendukung pengambil keputusan dari hipotesa yang diprediksi, ditahapan terakhir  mempresentasikan  pengetahuan  dengan  teknik visualisasikan hasil  data.  Dalam  paper  ini  peneliti menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine  dalam  pemodelan  pembelajaran  menganalisis  suatu  data  yang digunakan  untuk  mengklarifikasi  dan  menganalisis  data.  Dan  peneliti  akan  menambahkan  algoritma naïve  bayes untuk  pengenalan  pola  yang  fundamental  yang  memiliki  hubungan  dengan  atribut  yang  diperlukan  sebagai variable [2] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian seorang peneliti memiliki pedoman yang secara bertahap yang akan dilakukan sebagai berikut :

## Gambar 1. Tahapan Pelaksanaan Penelitian
1. Pengumpulan Data
Selanjutnya  sebelum  melakukan  proses  data  mining  menggunakan  SVM,  Naïve  Bayes  maka  perlu  dilakukan pengolahan  data  untuk  mendapatkan  nilai accuracy yang  diinginkan  dalam  akhir  penelitian  ini.  Data  yang didapat dalam bentuk file spreadsheet berformat excel sehingga data masih tak beraturan pada beberapa kolom dan  sheets.  Sumber  data  yang  peneliti  di  temukan  secara  langsung  atas  permintaan  konsumen  yang  awalnya melihat nilai thikness dari box panel yang dipesan memilki beragam variasi nilainya.
2. Data Cleaning
Dalam tahap data cleaning ialah proses pembersihan dari data yang akan diteliti untuk penghapusan data dengan cara  membuang  data  yang  tidak  diperlukan  saat  penelitian  atau  data  yang  tidak  ada  pengaruhnya  terhadap penelitian. Proses pada tahap ini dilakukan secara manual dengan bantuan software spreadsheet.
3. Data Selection
Didefinisikan  sebagai  proses  pemilihan  atau  penentuan  data  yang  akan  diteliti  dari  sumber  data  yang  akan diteliti oleh peneliti. Tujuan utama dari pemilihan data adalah menentukan jenis data, sumber dan serta variabel yang  tepat  yang  memungkinkan  peneliti  untuk  menjawab  semua  pertanyaan  penelitian  yang  memadai. Penentuan  ini  merupakan  disiplin  khusus  terutama  didorong  oleh  sifat  penyelidikan,  literatur  yang  ada  dan aksesibilitas ke sumber data yang diperlukan. Pada tahap ini dilakukan langkah-langkah sebagai berikut :
a. Diambil  sampel  data  secara  random  dengan  parameter  atribut  pada  data quality  control  powder  coating painting  area Document  yang  memiliki  jumlah  data  terbanyak    untuk  dijadikan  dataset  dan  memastikan data yang dipilih layak dipakai untuk dilakukan proses pemodelan.
b. Dataset ini setelah dikelompokkan maka didapatkan jumlah data testing.
c. Dilakukan seleksi atribut yang akan dipakai dan dianalisis, karena pada data awal terdapat beberapa atribut yang tidak dibutuhkan seperti atribut.
4. Data Tranformation
Dalam  penelitian  tranformasi  data  ialah  proses  pengubahan  data  dari  satu  format  ke  format  lain.  Ini  adalah aspek  fundamental  dari  integrasi  data  dan  pengolahan  data,  dapat  sederhana  dan  kompleks  berdasarkan perubahan  yang  akan  diperlukan  dalam  data  penelitian,  transformasi  data  biasanya  dilakukan  melalui  langkah manual  dan  otomatis.Dan  tranformasi  data  bisa  saja  merupakan  perombakan  sumber  data  dimana  seluruh database  yang  nilai-nilai  nya  dapat  ditransformasikan  dengan  nilai-nilai  berpengaruh  yang  lainnya.  Berikut adalah  hasil  pengolahan  data  awal  setelah  melewati  tahapan  diatas  untuk  dijadikan  dataset  pada  tahap selanjutnya.
5. Pemodelan
Pada tahap pemodelan ini akan dilakukan pemodelan menggunakan metode Algoritma Support Vector Mechine dan Naive Bayes untuk pengolahan dataset. Berikut merupakan tahapan proses dari data tersebut.
6. Evaluasi dan validasi hasil
Proses  pengujian  dilakukan  dengan  tujuan  mengetahui  hasil  akhir  perhitungan  yang  dianalisa  dan  mengukur seakurat  manakah  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  serta  melihat  apakah  berfungsi dengan  baik  atau  tidak,  sehingga  muncullah  perbandingan  yang  baik  dari  hasil  perhitungan  masing-masing algoritma.  Proses  pengujian  menggunakan  tool rapidminer dan  mengamati  data  apakah  sesuai  dengan  hasil yang diperoleh  melalui tool tersebut.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 226 - 231 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 687 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2.2 Pengujian Metode
Proses  pengujian  dilakukan  dengan  tujuan  mengetahui  hasil  akhir  perhitungan  yang  dianalisa  dan  mengukur seakurat  manakah  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  serta  melihat  apakah  berfungsi dengan  baik  atau  tidak,  sehingga  muncullah  perbandingan  yang  baik  dari  hasil  perhitungan  masing-masing algoritma.  Proses  pengujian  menggunakan  tool rapidminer dan  mengamati  data  apakah  sesuai  dengan  hasil  yang diperoleh  melalui tool tersebut. Sedangkan validasi Algoritma Support Vector Mechine dan Naïve bayes dilakukan dengan  mengukur  nilai accuracy.  Precision dan recall dan  dapat  dihitung  dengan  menggunakan confusion  matrix sebagai berikut:
1. Algoritma Support Vector Mechine
Nilai Accuracy dihitung  dengan  cara  menjumlah  data  benar  yang  bernilai  positif  ( True  Positive )  ditambah dengan  nilai  Negatif  ( True  Negatif )  dibagi  dengan  jumlah  data  benar  yang  bernilai  positif  ( True  Positive ), Negatif  ( True  Negatif )  dan  ditambah  dengan  data  salah  yang  bernilai  positif  ( False  Positif ),  Negatif  ( False Negatif ).
Tabel 1. Perhitungan Nilai Accuracy SVM Confusion Matrix
Nilai Sebenarnya
TRUE FALSE Nilai Prediksi TRUE TP FP FALSE FN TN 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100%
Nilai precision dihitung  dengan  cara  membagi  jumlah  data  benar  yang  bernilai positif ( True  Positive )  dibagi dengan  jumlah  data  benar  yang  bernilai positif ( True  Positive )  dan  data  salah  yang  bernilai  positif  ( False Positive ).
Tabel 2. Perhitungan Nilai Precision SVM Confusion Matrix
Nilai Sebenarnya
TRUE FALSE Nilai Prediksi TRUE TP FP FALSE FN TN
Nilai recall dihitung dengan  cara membagi data benar  yang bernilai positive ( True Positive ) dengan  hasil penjumlahan  dari  data  benar  yang  bernilai positive ( True  Positive )  dan  data  salah  yang  bernilai  negatif ( False Negative ) .
Tabel 3. Nilai Recall SVM Confusion Matrix
Nilai Sebenarnya
TRUE FALSE Nilai Prediksi TRUE TP FP FALSE FN TN 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 ∗ 100%

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 226 - 231 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 687 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari hasil pengujian dengan melakukan 10 pengujian secara random menghasilkan tingkat recall tertinggi yaitu algoritma.  Dari data yang telah diuji, kemudian hasil dari data tersebut menyatakan tingkat accuracy , Recall dan Precision .Berikut grafik dari keselurahan data yang telah di uji dengan rapid mener : 1. Accuracy Grafik hasil dari nilai accuracy dengan hasil uji data training dan testing.
Gambar Grafik 2. Accuracy
2. Precision
Grafik hasil dari nilai precision dengan hasil uji data training dan testing.
Gambar Grafik 3. Precision
3. Recall
Grafik hasil dari nilai recall dengan hasil uji data training dan testing.

## Gambar Grafik 4. Recall
Hasil pengujian dari data produksi powder coating menghasilkan tingkat accuracy, precision dan recall
Tabel 4. Nilai Rata – Rata Accuracy, Precision Dan Recall
Algoritma Accuracy Precision Recall SVM 97.60% 99.56% 96.03% Naïve Bayes 95.80% 95.90% 96.08%
Dari  hasil  pengujian  dengan  melakukan  10  kali  pengujian  secara  random  dengan  mengahasilkan  nilai  rata  –  rata accuracy 97.60 %, precision 99.56% dan recall 96.03, accuracy teringgi adalah SVM. Berdasarkan tabel 4  diatas, diketahui  bahwa  sebagian  besar  data  yang  saat  ini  dapat  mempermudah  dalam  pengambilan  keputusan  dan  upaya memberikan  informasi  dan  pengetahuan  berdasarkan  hasil  yang  sudah  didapatkan  dalam  penelitian  ini  maka algoritma  yang  menghasilkan  tingkat accurcy yang  baik  SVM atau  semua  atribut  dalam  meningkatkan  hasil accuracy, recall dan precision , berikut ini adalah grafik dari pengujian algoritma.
0 5 10 1 3 5 7 9 Algoritma Pengujian SVM Accuracy Naïve Bayes Accuracy 0 2 4 6 8 10 1 3 5 7 9 Algoritma Pengujian SVM Precision Naïve Bayes Precision 0 5 10 1 3 5 7 9 Algoritma Pengujian
SVM Recall
Naïve Bayes Recall

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 226 - 231 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 687 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar Grafik 5. Nilai Hasil Dari pengujian

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa data testing pengujian dari data training yang dihasilkan terdapat hasil yang relevan dengan komposisi data yang akurat, pengujian algoritma naive bayes dan svm menghasilkan hasil optimal, berdasarkan hasil yang  sudah  didapatkan  dalam  penelitian  ini  maka  algoritma  yang  menghasilkan  tingkat accurcy,  recall dan precision yang baik dan semua atribut, dalam meningkatkan hasil accuracy, recall dan precision hasil yang di dapat dari pengujian dengan melakukan 10 kali pengujian secara random dengan mengahasilkan nilai rata – rata accuracy 97.60  %,  precision  99.56% dan recall 96.03, accuracy teringgi  adalah SVM. Dan  hasil  pengujian  algoritma  svm tidak memiliki nilai missing atau dalam pengujian mengahasilkan hasil yang baik dalam memprediksi data, data ok menghasilkan  prediksi  ok,  sedangakan  algoritma  naïve  bayes  dari  pengujian  dengan  melakukan  10  kali  pengujian secara  random  dengan  mengahasilkan  nilai  rata  –  rata accuracy 95.80 %,  precision 95.90 % dan recall 96.08  %, hasil  dari  pengujian  algortitma  memiliki  nilai  missing  data  atau  dalam  proses  prediksi  data  ok  akan  prediksi  ng. Hasil yang didapatakan hasil dari pengujian ini algoritma svm lebih baik dari naïve bayes karena data secara umum dapat dikatagorikan sebagai hasil baik yang memiliki hasil accuracy 97.60 %, precision 99.56% dan recall 96.03
%.

## REFERENCES
[1] M. Jeihouni,  A. Toomanian, and A. Mansourian, “Decision Tree-Based Data Mining and Rule Induction for  Identifying  High  Quality  Groundwater  Zones  to  Water  Supply  Management:  a  Novel  Hybrid  Use  of Data  Mining  and  GIS,” Water  Resources  Management ,  vol.  34,  no.  1,  pp.  139–154,  Jan.  2020,  doi: 10.1007/s11269-019-02447-w.
[2] M.  S.  Aliero,  B.  I.  Shamaki,  A.  M.  Bello,  and  ...,  “CLASSIFICATION  ALGORITHM:  WEB
FIREWALL,” International Journal Of … , 2020, [Online]. Available: http://www.ijciras.com/Users/ManuScript/ManuScriptDetails/b2a8147a-ed8b-4dc1-9eb7-f33b69339f6a [3] “PROSES POWDER COATING | POWDER COATING APPLICATOR.”
http://powdercoating.web.id/proses-powder-coating/ (accessed Apr. 12, 2023).
[4] I.  I.  Hazmi  and  D.  Wicaksono,  “PENGARUH  METODE  HOT  DIPPING  ALUMUNIZING  COATING PADA MATERIAL STAINLESS STEEL 304 DALAM KOMPONEN FIREWALL PESAWAT CESSNA 150,” Teknika STTKD: Jurnal Teknik … , 2021, [Online]. Available:
https://www.jurnal.sttkd.ac.id/index.php/ts/article/view/313
[5] M. Jeihouni,  A. Toomanian, and A. Mansourian, “Decision Tree-Based Data Mining and Rule Induction for  Identifying  High  Quality  Groundwater  Zones  to  Water  Supply  Management:  a  Novel  Hybrid  Use  of Data  Mining  and  GIS,” Water  Resources  Management ,  vol.  34,  no.  1,  pp.  139–154,  Jan.  2020,  doi: 10.1007/s11269-019-02447-w.
[6] A. Damuri,  U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin,  “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) , vol. 8, no. 6, p. 219, Dec. 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[7] Retno Tri Vulandari, 2017. Data mining. Gava Media
[8] Pandiyan,  P,  R.  Sitharthan,  S.  Saravanan,  Natarajan  Prabaharan,  M.  Ramji  Tiwari,  T.  Chinnadurai,  T. Yuvaraj,  and  K.R.  Devabalaji.  2022.”A  Comprehensive  Review  of  the  Prospects  for  rural  electrification using stand-alone and hybrid energy technologies.” Sustainable energy technologies and assessments.
[9] AM  Rahat,  A.  Kahir,  dan  AKM  Masum,  “Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  SVM  Berdasarkan analisis sentimen menggunakan dataset review,” di int ke-8 konf. Sistem. Model. Lanjut res. Trends, 2019 hlm. 266-270.
[10] L.X.Hùng  :  Détection  des  émotions  dans  des  énoncés  audio  multilingues.  Institut  polytechnique  de Grenoble, 2009.
92,00% 94,00% 96,00% 98,00% 100,00% SVM Naïve Bayes

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, Juni 2023, Hal 226 - 231 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 687 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[11] Y.  Ben  Ayed  :  Détection  de  mots  clés  dans  un  flux  de  parole.  Thèse  de  doctorat,  Ecole  Nationale Supérieure des Télécommunications ENST, 2003.
[12] http://powdercoating.web.id/proses-powder-coating/
[13] Nofriansyah,  Dicky  &  Gunadi  Widi  Nurcahyo.  2015.  Algoritma  Data  Mining  dan  Pengujian. Yogyakarta:Deepublish
[14] Zaki J. Muhammed, 2019. Data Mining And Analysis. Cambridge University Press
[15] Dr. Suyanto. 2019. Data Mining untuk klarifikasi dan klasterifikasi Data. Bandung:Informatika