Publisher

MARQCHAINSTITUTEMARQCHAINSTITUTE

Journal Jurnal ICT : Information and Communication TechnologiesJurnal ICT : Information and Communication Technologies Abstract

Dalam lanskap logistik modern, pengiriman paket yang tepat waktu menjadi penentu kritis kualitas layanan dan kepuasan pelanggan. Namun, keterlambatan pengiriman yang sering terjadi di Kantor Pos terus menimbulkan tantangan operasional, sebagian besar disebabkan oleh penyebab multifactorial seperti cuaca, jarak, dan inefisiensi penjadwalan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor dominan yang mempengaruhi keterlambatan pengiriman menggunakan algoritma pohon keputusan C4.5, metode penambangan data yang kuat yang mampu menangani variabel kategorik dan kontinu sambil menghasilkan aturan keputusan yang dapat ditafsirkan. Penelitian ini memanfaatkan data pengiriman historis dari Kantor Pos, yang mencakup atribut seperti kondisi cuaca, jarak pengiriman, waktu pemesanan, dan jenis paket. Analisis mengungkapkan bahwa kondisi cuaca memiliki informasi gain tertinggi (0.0282430), menunjukkan dampak dominan mereka pada kinerja pengiriman, dan karakteristik paket. Model berhasil menghasilkan 112 aturan keputusan yang memungkinkan manajer untuk memprediksi dan meringankan potensi keterlambatan. Temuan ini menunjukkan efektivitas algoritma C4.5 dalam mengungkap pola kompleks dalam data operasional dan potensinya untuk mendukung pengambilan keputusan yang didorong data dalam manajemen logistik. Implementasi model ini dapat meningkatkan keandalan pengiriman, efisiensi operasional, dan kepercayaan pelanggan, mewakili kemajuan strategis menuju transformasi digital dalam layanan pos.

Conclusion

Temuan penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi algoritma pohon keputusan C4.5 menyediakan model yang efektif dan dapat ditafsirkan untuk mengidentifikasi faktor-faktor kunci yang mempengaruhi keterlambatan pengiriman paket dalam operasi pos.Analisis mengungkapkan bahwa kondisi cuaca dan jarak pengiriman adalah penentu keterlambatan yang paling signifikan, diikuti oleh waktu pemesanan dan jenis paket.Aturan keputusan yang dihasilkan dari model ini menawarkan wawasan tindakan untuk manajemen operasional dengan menekankan kombinasi atribut yang paling mungkin menyebabkan pengiriman terlambat.Wawasan ini tidak hanya berkontribusi pada pengambilan keputusan dan perencanaan strategis yang ditingkatkan, tetapi juga memvalidasi potensi teknik pembelajaran mesin dalam mengoptimalkan efisiensi logistik.Selain itu, model ini mencapai akurasi klasifikasi yang tinggi, mengonfirmasi keandalannya sebagai alat dukungan keputusan prediktif dalam lingkungan pengiriman yang kompleks.Berdasarkan temuan ini, organisasi layanan pos dan perusahaan logistik didorong untuk mengintegrasikan sistem keputusan yang didorong data berdasarkan algoritma seperti C4.5 untuk meningkatkan kinerja pengiriman dan kepuasan pelanggan.Penelitian masa depan harus memperluas dataset dengan memasukkan variabel lingkungan waktu nyata, kepadatan lalu lintas, dan informasi rute dinamis untuk meningkatkan generalisasi model.Studi perbandingan yang melibatkan klasifikasi lanjutan seperti Hutan Acak, Penguatan Gradasi, atau arsitektur Belajar Dalam juga dapat memberikan wawasan berharga tentang trade-off kinerja dan efisiensi komputasi.Dalam praktik, menggabungkan analitik prediktif dengan sistem perutean adaptif dan sistem prakiraan cuaca dapat memungkinkan manajemen logistik yang lebih tangguh dan proaktif dalam jaringan distribusi yang semakin tidak pasti dan dinamis.

Future Research

Untuk penelitian lanjutan, perlu dipertimbangkan perluasan dataset dengan memasukkan variabel lingkungan waktu nyata, kepadatan lalu lintas, dan informasi rute dinamis untuk meningkatkan generalisasi model. Selain itu, studi perbandingan dengan klasifikasi lanjutan seperti Hutan Acak, Penguatan Gradasi, atau arsitektur Belajar Dalam dapat memberikan wawasan berharga tentang trade-off kinerja dan efisiensi komputasi. Dalam praktik, menggabungkan analitik prediktif dengan sistem perutean adaptif dan sistem prakiraan cuaca dapat memungkinkan manajemen logistik yang lebih tangguh dan proaktif dalam jaringan distribusi yang semakin tidak pasti dan dinamis.

Metadata

File size	347.7 KB
Pages	12
DMCA	Report