Prediksi Service Level Agreement waktu tempuh kiriman barang dan dokumen pada PT Pos Indonesia dengan metode Random Forest Hybrid

ABSTRAK

Pekembangan bisnis pengiriman barang dan dokumen saat ini berkembang dengan pesat, terutama pada pengiriman barang online. Dengan berkembangnya industri ini tentunya tingkat persaingan antar pengguna jasa semakin tajam. Ketepatan waktu pengiriman menjadi alasan utama pelanggan untuk memilih jasa pengiriman yang terpercaya. PT Pos Indonesia sebagai Badan Usaha Milik Negara yang bergerak pada bidang jasa pengiriman barang dan dokumen harus meningkatkan kualitasnya untuk menghadapi kompetisi yang semakin sengit. Dengan menetapkan SLA (Service Level Agreement) untuk waktu tempuh kiriman, sebagai bukti perjanjian dengan customer dengan memberikan kepastian penyampaian kiriman. Namun dalam prakteknya masih terdapat beberapa keterlambatan dikarenakan penetapan SLA yang kurang tepat khususnya untuk pengiriman tujuan Pulau Kalimantan, Sulawesi, Maluku dan Papua. Dengan menggunakan metode Random Forest (RF) Hybrid untuk melakukan prediksi SLA yang lebih tepat.

RF Hybrid terlebih dahulu dikelola dengan 2 (dua) metode terpilih yaitu metode Random Forest dan metode Support Vector Regression (SVR). Untuk nilai akurasi RF dengan pengukuran prediksi MAE dan MAPE mendapatkan nilai pengkuran akurasi MAE 0,6968 MAPE 15,7976, untuk SVR mendapatkan nilai pengukuran akurasi MAE 1,0407 MAPE 24,3927. Metode RF lebih baik dibandingkan dengan SVR, oleh karena itu metode RF dibuat menjadi RF Hybrid dengan melakukan perhitungan prediksi melalui nilai rata-rata dari kedua metode sebelumnya yaitu metode RF dan SVR. Dari perhitungan tersebut diapat nilai pengukuran akurasi untuk RF Hybrid MAE 0,7254 dan MAPE 16,77. Dari hasil pengujian tersebut RF dan RF Hybrid hampir memperoleh nilai yang sama dan masuk dalam kategora nilai yang baik dimana MAE berada pada kisaran 0 dan MAPE pada kisaran 10-20, walaupun metode RF masih nilai akurasi yang paling baik. Dengan hasil analisa pengukuran prediksi SLA ini diharapkan mampu memberikan dampak pada penetapan SLA di PT Pos Indonesia untuk menjaga kepercayaan dengan customer.

ABSTRACT

The development of the goods and document delivery business is currently growing rapidly, especially in online goods delivery. With the development of this industry, of course, the level of competition between service users is getting sharper. Timely delivery is the main reason for customers to choose a trusted delivery service. PT Pos Indonesia as a State-Owned Enterprise engaged in the field of goods and document delivery services must improve its quality to face increasingly fierce competition. By establishing an SLA (Service Level Agreement) for the delivery time, as evidence of an agreement with the customer by providing certainty about the delivery of the shipment. However, in practice there are still some delays due to inaccurate SLA determination, especially for shipments to Kalimantan, Sulawesi, Maluku and Papua. By using the Hybrid Random Forest (RF) method to make more precise SLA predictions.

RF Hybrid is first managed with 2 (two) selected methods, namely the Random Forest method and the Support Vector Regression (SVR) method. For the RF accuracy value with MAE and MAPE prediction measurements, the MAE accuracy measurement value is 0.6968 MAPE 15.7976, for SVR, the MAE accuracy measurement value is 1.0407 MAPE 24.3927. The RF method is better than the SVR, therefore the RF method is made into RF Hybrid by calculating the prediction through the average value of the two previous methods, namely the RF and SVR methods. From these calculations, the accuracy measurement values for RF Hybrid MAE are 0.7254 and MAPE are 16.77. From the test results, RF and RF Hybrid almost got the same score and were included in the good value category where MAE is in the range of 0 and MAPE is in the range of 10-20, although the RF method is still the best accuracy value. With the results of the SLA prediction measurement analysis, it is hoped that it will have an impact on the SLA determination at PT Pos Indonesia to maintain trust with customers.

مستخلص البحث
تطوير أعمال تسليم البضائع والمستندات حاليا نموا سريعا، لاسيما في تسليم البضائع عبر الإنترنت. مع تطور هذه الصناعة، أصبح مستوى المنافسة بين مستخدم الخدمة أكثر حدة. التسليم في الوقت المناسب هو السبب الرئيسي للعملاء لاختيار خدمة توصيل موثوقة. شركة محدودة البريد الإندونيسي كمؤسسة مملوكة للدولة تعمل في مجال خدمات تسليم البضائع والمستندات، يجب عليها تحسين جودتها لمواجهة المنافسة الشرسة المتزايدة. من خلال إنشاء اتفاقية مستوى الخدمة (SLA) لوقت التسليم، كدليل على اتفاقية مع العميل من خلال توفير اليقين بشأن تسليم الشحنة. ومع ذلك، من الناحية العملية، لا تزال هناك بعض التأخيرات بسبب التحديد غير الدقيق لجيش تحرير السودان، خاصة بالنسبة للشحنات إلى كاليمانتان وسولاويزي ومالوكو وبابوا. باستخدام طريقة (Random Forest Hybrid) لعمل تنبؤات (SLA) أكثر دقة. تتم إدارة الغابات الهجينة العشوائية (Random Forest Hybrid) أولا باستخدام طريقتين، وهما طريقة الغابات الهجينة (Random Forest) ودعم الإنحدار المتجه (Support Vector Regression).

للحصول على قيم دقة التردد اللأسلكي مع قياسات التنبؤ MAE و MAPE احصل على قيمة قياس دقة MAE تبلغ ٠و٦٩٦٨ MAPE ١٥و٧٩٧٦، بالنسبة إلى SVR، تحصل على قيمة قياس دقة MAE تبلغ ١و٠٤٠٧ MAPE ٢٤و٣٩٢٧. طريقة RF أفضل من طريقة SVR لذلك يتم تحويل طريقة التردد اللاسلكي إلى RF Hybrid من خلال حساب التنبؤ من خلال متوسط قيمة الطريقتين السابقتين، وهما طريقتا RF و SVR. من هذه الحسابات، قيم قياس الدقة لـ RF Hybrid MAE هي ٠و٧٢٥٤ و MAPE هي ١٦و٧٧. من نتائج الاختبار، حصل RF و RF Hybrid تقريبا على نفس النتيجة وتم تضمينهما في فئة القيمة الجيدة حيث يقع MAE في نطاق ٠ و MAPE في النطاق من ١٠ إلى ٢٠، على الرغم من أن طريقة RF لا تزال أفضل دقة قيمة. مع نتائج تحليل قياس التنبؤ باتفاقية مستوى الخدمة، من المأمول أن يكون لها تأثير على تحديد اتفاقية مستوى الخدمة في شركة محدودة البريد الإندونيسي للحفاظ على الثقة مع العملاء.