Perpustakaan Digital ITB

CV Cipta Sinergi Manufacturing (CSM) adalah sebuah perusahaan yang bergerak di bidang produksi produk permesinan seperti precision moulding, stamping dies, precision sparepart, dan manufacturing mechanical system. Proses produksi CV CSM menggunakan sistem Make-to-Order (MTO) sehingga perlu dilakukan proses estimasi biaya di setiap adanya penerimaan pesanan. Saat ini, estimasi biaya desain perakitan CV CSM dilakukan menggunakan pendekatan persentase nilai Harga Pokok Penjualan (HPP) yang dinilai belum merepresentasikan beban biaya yang terjadi pada proses desain perakitan sebenarnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang model estimasi biaya desain perakitan berdasarkan kompleksitas desain model CAD perakitan. Model estimasi biaya desain perakitan dirancang menggunakan metode machine learning mengacu kepada metodologi CRISP-DM. Penelitian ini menggunakan tiga algoritma machine learning, yaitu random forest, multi linear regression, dan extreme gradient boosting. Setiap algoritma dijalankan pada dataset yang tersedia menghasilkan model estimasi biaya desain. Model estimasi biaya desain dievaluasi menggunakan ukuran performansi R2 dan MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Model random forest terpilih sebagai model dengan performansi terbaik yaitu dengan nilai R2 sebesar 0.76 pada data testing dan 0.96 pada data training serta memiliki performansi MAPE sebesar 23% pada data testing dan 12% pada data training. Model random forest diimplementasi pada sebuah prototipe software yang dibuat dalam bentuk Graphical User Interface (GUI) menggunakan bahasa pemrograman Python. Rancangan model dan prototipe software diuji menggunakan data real produk perusahaan, didapatkan nilai error rata-rata sebesar 30.6% yang menandakan bahwa rancangan model dianggap valid dan dapat diimplementasikan di CV CSM.