## OPTIMASI AKURASI MODEL DECISION TREE MENGGUNAKAN RANDOM FOREST REGRESSION UNTUK PREDIKSI KUANTITAS PEMBELIAN BARANG PADA PERUSAHAAN MANUFAKTUR

## Patlisan
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur Email: aicc.it84@gmail.com

## Rusdah
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur Email: rusdah@budiluhur.ac.id

## ABSTRAK
Decision Tree merupakan algoritma pengklasifikasian yang sudah teruji untuk pengambilan keputusan dalam  banyak  bidang  permasalahan.Permasalahan  pembelian  dan  jumlah  kapasitas  gudang  di  sektor manufaktur sangat riskan.  Akurasi jumlah pembelian harus dikontrol sehingga dapat mengurangi resiko over kapasitas  gudang.  Untuk  mendapatkan  jumlah  pembelian  dan  kapasitas  yang  ideal  perlu  identifikasi  dan klasifikasi  secara detail faktor-faktor permasalahan sistem pembelian dan pengelolaan gudang. Dari hasil penelitian model Decision Tree mampu memprediksi jumlah quantity pembelian akan tetapi pada data yang tidak berpola tingkat akurasi sangat kurang baik. Berbeda dengan metode Random Forest regression model ini mampu menunjukkan performa dan akurasi yang baik pada data yang berpola ataupun data dengan pola acak.  Optimasi  dengan importance  variabel mampu  meningkatkan  akurasi  menjadi  94.87%  dari  model random forest regression .
Kata kunci:  decision tree, random forest regression , gudang.

## ABSTRACT
Decision Tree is a classification algorithm that has been tested for decision-making in many problem  areas.  The  problem  of  purchasing  and  the  value  of  warehouse  capacity  in  the manufacturing sector is very risky. The accuracy of the number of purchases must be controlled to reduce the risk of warehouse overcapacity. To get the ideal number of purchases and capacity, it is necessary to identify and classify in detail the factors that cause problems in the purchasing and warehouse  management  system.  From  the  results  of  the  research,  the  Decision  Tree  model  can predict the amount of purchase quantity, but the data that is not patterned has a very poor level of accuracy. Unlike the Random Forest regression method, this model can show good performance and  accuracy  on  patterned  data  or  data  with  random  patterns.  Optimization  with  variable importance can increase the accuracy become 94,87% of the random forest regression model.
Keywords: decision tree, random forest regression, warehouse.

## 1. PENDAHULUAN
Warehouse  merupakan  sistem  pergudangan  atau  logistik  yang  digunakan  oleh  perusahaan  untuk menyimpan dan menyediakan barang untuk menunjang proses produksi. Untuk mengelola gudang biasanya didukung oleh sistem informasi warehouse management system (WMS). Dimana WMS yang baik dapat memberikan informasi yang akurat terkait keadaan barang.
Salah  satu  perusahaan  manufaktur  yang  merupakan  salah  satu  pemasok  utama  untuk  suku  cadang kopling (Clutch Assy) untuk kendaraan roda dua dan roda empat. Selaku pemasok utama untuk produk OEM (Original  Equipment  Manufacturer)  dan  harus  menjamin  keberlangsungan  suku  cadang  selama  minimal
sepuluh tahun dari masa produk dipasarkan. Hal inilah yang membuat sistem persediaan barang dan sistem traceability sangat berperan penting dalam menjaga rantai pasokan. Tantangan pada sistem persediaan barang adalah bagaimana melakukan pengontrolan terhadap jumlah produk dan bahan baku yang cukup bervariasi baik dari segi kuantitas, lokasi dan kapasitas penyimpanan. Pengontrolan  kapasitas  merupakan  tantangan  utama,  dimana  kontrol  terhadap  quantity  dan  area storage gudang menjadi prioritas utama Hal lain yang menjadi fokus perhatian dari sistem persediaan barang adalah bagaimana menjaga level stok agar tetap stabil di batas ambang bawah bertujuan agar barang yang disimpan memiliki  aging  yang  efisien  dan  tidak  menjadi  barang  yang  tidak  bergerak (dead  stock),  sehingga  dapat menjaga proses produksi dan mengurangi risiko terhadap penyimpanan bahan baku. Perubahan pesanan dari pelanggan juga dapat mempengaruhi perubahan rencana produksi sehingga sistem pembelian dan persediaan barang sangat berperan penting dalam meminimalkan risiko dari timbulnya biaya tambahan. Ada beberapa faktor  yang  mempengaruhi  permintaan  pelanggan  diantaranya  perubahan  permintaan  global  dan  faktor bencana  seperti  banjir  dan  gempa  bumi  atua  pandemik  seperti  covid-19  faktor  ini  mempengaruhi  pada permintaan  produk OEM .  Jika  terhadap  spare  part  permintaan  akan  berubah  pada  permintaan  ( forecast ) kedua. Forecast pertama bisanya akan dikirimkan pada akhir bulan berjalan untuk periode bulan berikutnya sedangkan forecast kedua dipertengahan bulan berjalan di week kedua atau ketiga.

## 1.1 Tinjauan Pustaka
Pada penelitian ini akan dibahas mengenai teori decision tree dan random forest serta teori pendukung seperti warehouse management system pada perusahaan manufaktur.

## 1.1.1 Decision Tree
Decision Tree adalah salah satu metode klasifikasi yang paling populer karena mudah diinterpretasikan oleh manusia. Decision tree digunakan untuk penanganan pola dan termasuk dalam pengenalan pola secara statistik.
Decision  Tree adalah  model  prediksi  yang  dapat digunakan  mewakili  pengklasifikasian  dan  model regresi dalam operasi untuk pengambilan keputusan dengan strategi yang kemungkinan besar dapat mencapai tujuan(Rokach and Maimon 2008)
Decision Tree dilatih pada setiap lipatan, dan setiap simpul pohon dapat membagi binary item pada satu kriteria. Pemisahan dilakukan dengan mengikuti aturan pemisahan yang telah ditentukan (misalnya indeks Gini).  Setiap Decision  Tree diuji  terhadap  item  yang  tidak  termasuk  dalam  lipatan  pelatihannya,  dan pengujian dilakukan baik untuk pohon dewasa dan untuk semua versi yang dipangkas. Untuk setiap kali lipat dan tingkat pemangkasan, kinerja dalam hal persentase item yang diklasifikasikan dengan benar dalam fase tes  dihafal.  Untuk  setiap  tingkat  pemangkasan,  kinerja  rata-rata  di  antara  lipatan  dihitung  dan  tingkat pemangkasan yang mengarah ke kinerja terbaik dipilih. Item milik semua lipatan kemudian digunakan untuk melatih pohon terakhir, dipangkas hingga tingkat pemangkasan terbaik.(Lolli et al. 2017).
Pada penelitian Decision tree analysis approach to determine factors that affect the quote order lead time fulfillment , (Gangsarwijaya et al. 2020) dengan menggunakan fishbone diagram untuk mengeksplorasi dan  mencari  alternatif Leadtime untuk  proses  pembelian  dengan  pendekatan decision  tree menggunakan metode C5.0 dan J48. Metode ini mampu melakukan klasifikasi dengan menggunakan nilai akurasi tertinggi.

## 1.1.2 Random Forest
Random  forest  adalah  salah  satu  algoritma  yang  sukses  menangani  dengan  mengskalakan  volume informasi dengan mempertahankan ke efisiensi statistik(Biau and Scornet 2016)
Algoritma Random  Forest merupakan ensemble  classifier yang  digunakan  untuk  meningkatkan akurasi.  Metode  RF  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  rendah  dibandingkan  dari  algoritma  klasifikasi lainnya(Farnaaz and Jabbar 2016).
Keunggulan menggunakan metode RF diantaranya: 1.  Hutan ( Forest ) yang dihasilkan dapat disimpan untuk referensi masa mendatang.
2.  RF dapat mengatasi masalah over fitting.
3.  Dalam akurasi RF dan variabel penting akan otomatis dihasilkan.
Saat  membangun  individual Tree di  RF  dilakukan  pengacakan  untuk  memilih  node  terbaik  untuk dipecah.  Disamping  itu  RF  juga  menghasilkan noisy  tree yang dapat  mempengaruhi  tingkat  akurasi  dan pengambilan keputusan
Random Forest dapat digunakan dalam masalah klasifikasi dan regresi. Dalam kasus regresi dimulai dengan node root dan kemudian dipisahkan berdasarkan hasil variable sampai leaf node tercapai dan hasilnya diberikan. Contoh tree dengan pola regresi dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Contoh Tree dengan pola regresi [1]
Dari tinjauan studi Applications of random forest feature selection for fine- scale genetic population assignment (Sylvesteret  al.2018)  dengan  fokus  permasalahan  populasi  genetik  satwa  penelitian  ini menunjukan metode Random forest dapat meningkat akurasi genome. Sedangakan penelitian Random Forest vs Logistic Regression : Binary Classification for Heterogeneous Datasets ,(Kirasi ch, Smith and Sadler, 2018) ini menunjukan metode random forest dapat meningkatkan akurasi secara konsisten.

## 1.1.3 Warehouse Management System
Warehouse management system adalah suatu sistem informasi yang dapat memenuhi kebutuhan dan dapat memberikan informasi stok secara akurat yang dikelola dengan baik, secara operasional dan secara penempatan  lokasi(Richards  and  Gwynne  2011). Warehouse  management  system merupakan  sistem informasi yang dirancang untuk mendukung dan mengoptimalkan fungsionalitas gudang dan manajemen distribusi.  Sistem  ini  memfasilitasi  dalam  menggunakan  teknologi  otomatis  yang  disederhanakan  yang berguna dalam kegiatan sehari-hari seperti perencanaan, pengorganisasian, penempatan, serta pengendalian sumber daya yang tersedia.
Warehouse  management  system adalah  tindakan  untuk  mengkoordinasi  dan  mengendalikan  segala sesuatu didalam gudang dan memastikan semua berjalan dengan cara yang paling optimal dan termasuk didalamnya:
1.  Mengatur gudang beserta inventaris nya.
2.  Memiliki dan memelihara peralatan yang sesuai.
3.  Mengelola stok baru yang masuk ke fasilitas
4.  Mengambil, mengemas, dan mengirimkan pesanan
5.  Melacak dan meningkatkan kinerja gudang secara keseluruhan

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah metode penelitian berbasis eksperimen dan field research . Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun model yang dapat memprediksi jumlah pembelian barang dengan metode decision tree dan optimasi akurasi dengan menerapkan metode Random Forest  regression .    Perancangan  model  dibuat  berdasarkan  hasil  studi  literatur  dan  analisis.  Selanjutnya rancangan model tersebut dijadikan pedoman pengujian dan implementasi..

## 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  histori  transaksi  harian  dari  proses  pembelian  barang,  produk struktur, inventory dan rencana produksi. Data tersebut menjadi acuan sebagai informasi dari masa lalu,  untuk  digunakan  dalam  proses  data  training  menggunakan  metode decision  tree yang  akan dioptimalkan dengan metode random forest regression.

## 2.2. Data Understanding
Memahami kelengkapan data dengan menganalisa data baik secara statistik maupun secara visual. Dari  proses  analisa  dapat  ditentukan  atribut  atau  label  yang  sesuai  maupun  yang  tidak  sesuai  sehingga memudahkan pemahaman data secara menyeluruh

## 2.3. Preprocessing
Setelah memahami data, data akan dimasukan ke dalam format yang sudah ditentukan untuk dilakukan pengecekan apakah ada missing value dan data di cleansing serta memastikan format data sudah sesuai dengan metode yang akan memproses data
2.4. Pemodelan Data
Dalam  proses  pemodelan  data training dan  data testing data  diproses  untuk  mendapatkan model yang sesuai dengan metode Decision Tree . Dalam penelitian ini implementasi model akan dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dan  konsep  Prototipe  akan  dicoba  dengan google colab sebelum dijadikan Prototipe dan dievaluasi.

## 2.5. Proses Prediksi dan Optimalisasi
Setelah data sesuai dengan model untuk metode decision tree. Data akan diuji untuk mendapat nilai  akurasi  yang  terbaik.  Dan  kemudian  akan  di  optimalisasi  dengan  metode random  forest regression.

## 2.6. Langkah-Langkah Penelitian
Penelitian  ini  mengadopsi model  Cross-industry  standard  process  for  data  mining (CRISP- DM).  Alasan  peneliti  menggunakan model  CRISP-DM  daripada  model  lain  adalah model  CRIS- DM  merupakan  metode  yang  sudah  memiliki  standarisasi  untuk  pengelolaan  data  mining.  Dan model  CRISP-DM  dari  literatur  yang  dikumpulkan  peneliti  merupakan  model  yang  cocok  untuk menerapkan metode decision tree dalam hal prediksi. Model ini juga sudah teruji sejak di publikasi pada  tahun  1999.  Gambar  2  menggambarkan  diagram  CRISP-DM  dari  penelitian  CRISP-DM Towards a Standard Process Model for Data Mining.
Gambar 2. Diagram CRISP-DM (Wirth and Hipp 2000) [2]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  pengumpulan  data  peneliti  akan  menggunakan  data  dengan  pemilihan  kriteria-kriteria  yang memang secara aktual akan berpengaruh terhadap perubahan. Langkah pertama menentukan model atau produk barang jadi yang sering mengalami perubahan. Data model barang jadi diuraikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Model No Model Keterangan 1 KFL OEM dan Spare part 2 B74 Spare part 3 2DP OEM dan spare part 4 KYZ OEM 5 K36 Spare part
Kemudian memilih kriteria bahan baku pendukung untuk model pada tabel 1 yang diuraikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Bahan Baku No Bahan Baku Keterangan 1 ABSORBER Kategori 1 2 BOLT Kategori 2 3 BOSS Kategori 3 4 BUSH Kategori 4 5 CAM Kategori 5 6 COLLAR Kategori 6 7 DAMPER Kategori 7 8 FACE MOVEBALE Kategori 8 9 GEAR Kategori 9 10 KANAGU Kategori 10
Dari tabel 1 merupakan barang jadi dan tabel 2 merupakan kriteria bahan baku peneliti akan fokus untuk mempelajari perubahan-perubahan yang terjadi pada barang jadi dan bahan baku yang sudah ditentukan. Data yang didapat harus diolah sehingga atribut dapat digunakan untuk melakukan model prediksi. Pada proses pengumpulan data didapat atribut awal diuraikan pada tabel 3.
Tabel 3. Atribut dataset Atribut Keterangan Tipe Data Partno Menyatakan  atribut  "partno”  yang  merupakan identifikasi barang Varchar Tahun Menyatakan  atribut  “tahun”  merupakan identifikasi tahun transaksi Integer Bulan Menyatakan  atribut  “bulan”  merupakan identifikasi bulan transaksi Integer Hari Menyatakan atribut “hari” merupakan identifikasi hari transaksi Integer PO Menyatakan atribut label merupakan nilai yang akan diprediksi Decimal BOM Menyatakan  atribut  “bom” merupakan  jumlah penggunaan bahan baku Decimal Produksi Menyatakan  atribut  “produksi”  merupakan jumlah rencana produksi Integer Stok Menyatakan  atribut  “stok”  merupakan  jumlah stok barang Decimal
Pada  penelitian  prediksi  jumlah  kuantitas  pembelian  atribut  PO  merupakan  penentu  untuk melakukan model prediksi dan sedangkan untuk optimasi atribut BOM dan Hari sebagai penunjang berlaku  hanya  pada  model random  forest  regression .  Sedangkan  model decision  tree optimasi dilakukan dengan memilih kriteria entropi dan jumlah maxdepth . Pemodelan  data  untuk  proses  prediksi  akurasi  pembelian  dengan  decision  tree  dan random forest regression dengan menentukan label yang diwakili oleh atribut po dan variabel pendukung lainnya. Adapun proses pemodelan model prediksi digambarkan pada flow Gambar 3.

## Gambar 3. Flow pemodelan prediksi [3]
Dari diagram diatas dapat diuraikan bagaimana pemodelan data dari proses prediksi dimana:
1. Proses pertama Input data (dataset) proses pertama yang dilakukan adalah memasukkan dataset.
2. Setelah dataset di input lakukan proses split data training dan testing dengan rasio yang ideal.
3. Dan dilakukan Fit model dengan rasio data training dan testing.
4. Pemilihan metode decision tree atau random forest regression.
5. Melakukan  Optimasi  decision  tree  dengan  entropy  dan  maxdepth  sedangkan  random  forest regression dengan importance variabel
6. Cek akurasi.
7. Tampilkan hasil prediksi
Proses pertama adalah menentukan dataset untuk uji model dataset dimana dataset sudah dalam format csv. Format dataset diuraikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Dataset Prediksi Partno Tahun Bulan Hari PO Produksi  BOM Stok 0 119-04G39-00 2019 1 3 7500 550 1 495 1 119-04G39-00 2019 1 4 7500 400 1 400 2 119-04G39-00 2019 1 7 2000 558 1 558 3 119-04G39-00 2019 1 8 2000 600 1 600 4 119-04G39-00 2019 1 9 6000 605 1 605 5 119-04G39-00 2019 1 11 7500 900 1 900 6 119-04G39-00 2019 1 14 7500 558 1 558 7 119-04G39-00 2019 1 16 7500 205 1 205 8 119-04G39-00 2019 1 16 7500 605 1 605 9 119-04G39-00 2019 1 21 7500 600 1 600
Parameter pengujian model di uraikan pada tabel 5.
Tabel 5. Paramater pengujian No Parameter DT RFR 1 Jumlah record 130 130 2 Training data (96,5) (96,18) 3 Testing data (33,5) (33,18) 4 Estimator - 1000 5 Random state 24 24 6 Criteria Entropy - 7 Max Depth 3 - 8 Importance Variable - Stok, Produksi, Partno_2DP- E7674-02 9 Akurasi 72,73% 93,68%
Dari hasil pengujian dengan parameter diatas didapat hasil gambaran pohon keputusan dengan metode  dengan decision  tree yang  diuraikan  pada  Gambar  4  dan  hasil  pohon  keputusan  dengan random forest regression.
Gambar 4. Pohon Keputusan Metode DT
Dari  uraian  pohon  keputusan  dapat  nilai  pohon  keputusan  diuraikan  dalam  bentuk  Tabel  6 parameter dan nilai dari pohon keputusan tersebut.
Tabel 6. Parameter dan Nilai Pohon Keputusan
Level  Parameter Value 1 Produksi 1500 Operator <= Entropy 3.1 Samples 97 Value [1, 6, 28, 13, 8, 6, 7, 13, 1, 2, 2, 10] Dst.
Kemudian hasil prediksi metode decision tree diuraikan pada Gambar 5 grafik perbandingan aktual dan prediksi.

## Gambar 5. Grafik Aktual vs Prediksi[5]
Dari grafik hasil prediksi terlihat ada beberapa perbedaan diantara aktual dan prediksi diantaranya pada hari ke 7,8 dan 23. Dimana hasil prediksi pada hari cukup lebih besar jauh dari aktual. Sedangkan pada hari ke 23 hasil prediksi terlihat lebih kecil dari aktual. Visualisasi ini menunjukan rendahnya nilai akurasi prediksi dengan metode decision tree . Pada metode random forest regression data akan ditransformasi dari row kedalam bentuk kolom untuk atribut Partno. Transformasi data diuraikan dalam Tabel 7.

## Tabel 7. Transformasi dataset
Pada metode random forest regression terdapat metode optimasi dengan menggunakan importance variable dimana variable diuraikan dalam Tabel 8.
Tabel 8. Importance Variable
No Variable Importance Value 1 Stok 0.82 2 Produksi 0.2 3 Partno_2DP-E7674-02 0.05
Dari penggunaan importance variable metode RFR menghasilkan pohon keputusan yang diuraikan dalam gambar 6.
Gambar 6. Pohon keputusan model RFR [6]
Dari uraian pohon keputusan nilai dan parameter diuraikan dalam Tabel 9. Tabel 9. Parameter nilai pohon keputusan metode RFR
Level  Parameter Value 1 Stok 1500 Operator <= Squared Error  4509666.5 Samples 97 Value 2425.5
Dst.
Perbedaan parameter antara metode DT dan RFR adalah metode DT menggunakan Entropy dan value dalam bentuk lebih dari satu nilai sedangkan RFR menggunakan squared error dan value hanya memiliki satu nilai. Hasil optimasi akurasi metode RFR dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Optimasi Metode RFR
Total Data Akurasi Sebelum Optimasi  Akurasi sesudah Optimasi
130 93,68% 94,87%
Dari proses optimasi RFR hasil prediksi diuraikan dalam Gambar 9 grafik prediksi vs aktual.

## Gambar 7. Grafik Prediksi Metode RFR
Dari grafik hasil prediksi metode RFR dapat dilihat pada hari ke 7 dan 9 serta hari ke 29 yang terdapat perbedaan signifikan akan tetapi perbedaan ini lebih kecil dari metode DT yang telah diuji sebelumnya.  Dari  hasil  visualisasi  ini  dapat  disimpulkan  metode  RFR  dapat  melakukan optimasi dengan menggunakan importance variable secara nilai tingkat optimasi tidak terlalu signifikan akan tetapi metode ini mampu meningkatkan akurasi 1.19% dengan data uji 33 row dan data testing 99 row.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  model decision  tree dan  variabel  kriteria  entropi  tingkat  akurasi  untuk  prediksi  quantity pembelian kurang maximal. Artinya model decision tree tidak cukup baik untuk memprediksi jenis data pembelian pada perusahaan manufaktur yang cenderung memiliki pola data yang acak. Akan tetapi berbeda dengan random forest regression model ini sangat efektif untuk meningkatkan akurasi dengan menentukan importance variabel yang tepat, sehingga proses optimasi akurasi akan signifikan meningkat pada jumlah data tertentu,  sehingga  model  ini  sangat  berhasil  dan  cocok  untuk  memprediksi  quantity  pembelian  pada perusahaan manufaktur.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dengan  metode decision  tree atau random  forest  regression perhatikan field studi kasus terutama untuk model decision tree karena model ini sangat berpengaruh pada jenis data. Untuk random forest regression pada jenis data yang bersifat numerical harusnya cukup efektif. Untuk field studi yang dapat diteliti pada dua model ini di sektor manufaktur diantaranya memprediksi KPI karyawan, memprediksi jumlah pembayaran dan memprediksi reject produk pada proses manufaktur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rokach L, Maimon O,2008 “Decision Trees”. Lecture Notes in Mathematics.
[2] Lolli F, Ishizaka A, Gamberini R, Balugani E, Rimini B,2017 “Decision Trees for Supervised Multi-criteria Inventory Classification”. Procedia Manuf [Internet].
[3] Gangsarwijaya N, Anindhita R, Widaningrum DL,2020 “Decision tree analysis approach to determine factors that affect the quote order lead time fulfillment”. IOP Conf Ser Earth Environ
[4] Biau G, Scornet E.,2016 “A random forest guided tour”.
[5] Farnaaz N, Jabbar MA.,2016 “Random Forest Modeling for Network Intrusion Detection System”. Procedia Comput Sci [Internet].
[6] Kirasich K, Smith T, Sadler B.,2018 “Random Forest vs Logistic Regression”: SMU Data Science Review [Internet].
[7] Richards, Gwynne.,2011 “Warehouse Management”
[8] Sylvester EVA, Bentzen P, Bradbury IR, Clément M, Pearce J, Horne J, et al.,2018 “Applications of random forest feature selection for fine-scale genetic population assignment”.
[9] Wirth R, Hipp J.,2000 “CRISP-DM: towards a standard process model for data mining. Proceedings of the Fourth International Conference on the Practical Application of Knowledge Discovery and Data Mining, 29-39”. Proceedings of the Fourth International
Conference on the Practical Application of Knowledge Discovery and Data Mining [Internet].