Perpustakaan Digital ITB

CV CSM merupakan perusahaan manufaktur dengan sistem produksi make-to- order. Setelah menerima pesanan, perusahaan akan memperkirakan terlebih dahulu biaya pesanan sebelum perancangan dan pemrosesan. Variasi produk yang tinggi mengakibatkan tahap perancangan menjadi proses yang krusial bagi industri, yang di dalamnya termasuk biaya desain. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan model estimasi biaya menggunakan pembelajaran mesin berdasarkan data CAD dan CAM. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini antara lain, GBR, Random Forests, ANN, dan SVR. Sebuah prototipe perangkat lunak kemudian dibangun berdasarkan model usulan agar dapat dioperasikan oleh pemilik masalah untuk estimasi biaya desain. Metodologi yang digunakan dalam penelitian adalah CRISP-DM. Tahap penelitian meliputi, pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan penerapan. Model usulan estimasi biaya yang ditemukan adalah model random forests dengan skor rata-rata R2 sebesar 0,626 pada data pengujian dan 0,743 pada data pelatihan. Pada aplikasi yang digunakan untuk transformasi data CAD menjadi data CAM ditemukan kelemahan, seperti ekstraksi fitur komponen yang tidak lengkap dan strategi proses permesinan yang tidak akurat. Model estimasi biaya yang diusulkan dapat ditingkatkan dengan menambahkan data yang lebih relevan ke dalam pelatihan kumpulan data dan evaluasi data tersebut agar masih relevan dengan kondisi perusahaan. Perbaikan data CAM dapat dilakukan dengan validasi secara manual dan modifikasi model CAM yang dihasilkan oleh aplikasi CAM sesuai kasus yang sesungguhnya.