PREDIKSI STATUS PENGIRIMAN BARANG MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING

One of the key performance indicators for the logistics industry, especially freight forwarder company (cargo), is the delivery time. This is still a challenge in this industry in terms of ensuring the customer service level and reducing transportation costs. On the other hand, the development of information technology now allows an organization or company to collect large amounts of data automatically. A decent method that can be used to analyze the data for prediction purposes is machine learning, which is a method of extracting data into a certain pattern of information. This research aims to apply three machine learning methods to estimate the status of shipping goods. The method used in this study follows the machine learning process published by the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), namely; business processes understanding, data understanding, data preparation, model development, evaluation, and implementation. Based on the results of the study, the random forest method produces better accuracy than the logistic regression and artificial neural network (ANN) methods, which is 76.6%, while the results of ANN and logistic regression methods are 73.81% and 72.84% respectively.  Salah satu ukuran kinerja bagi industri logistik, khususnya perusahaan pengiriman barang, adalah ketepatan waktu penghantaran. Hal ini masih menjadi tantangan bagi perusahaan guna menjamin tingkat kepuasan pelanggan dan menurunkan biaya transportasi. Di sisi lain, perkembangan teknologi informasi saat ini memungkinkan organisasi atau perusahaan dapat mengumpulkan data dalam jumlah besar secara otomatis. Metode yang cukup andal yang dapat digunakan dalam melakukan analisis data prediksi adalah machine learning, yaitu metode ekstraksi data menjadi sebuah pola informasi tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan tiga metode machine learning untuk memperkirakan status pengiriman barang. Metodologi yang digunakan pada penelitian ini mengikuti proses machine learning yang dirilis oleh the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), yaitu; memahami proses bisnis, memahami data, persiapan data, pengembangan model, evaluasi, dan implementasi. Berdasarkan hasil penelitian, metode random forest menghasilkan nilai akurasi yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode regresi logistik dan artificial neural network (ANN), yaitu sebesar 76,6%, sedangkan metode ANN dan regresi logistik sebesar 73,81% dan 72,84%. Kata kunci: analisis data prediksi, machine learning, waktu pengiriman, transportasi dan logisti