Dari hasil pengolahan data yang dilakukan baik secara manual (Microsoft Excel) ataupun menggunakan bantuan Software Rapid Miner untuk algoritma Tree decision dan Naïve Bayes didapatkan perbedaan hasil dari kedua cara yang digunakan khususnya pada tree decision saat menggunakan Microsoft Excel dan saat menggunakan Software Rapid Miner. Untuk pengolahan data perhitungan algoritma tree decision menggunakan Microsoft Excel didapatkan hasil rule sebagai berikut
1. Jika kuantitas pesan sedikit maka status inventory cost akan meningkat.
Pada hal ini berarti jika kuantitas pesan PT. ART sedikit maka otomatis frekuensi pemesanan untuk barangnya akan meningkat sehingga akan meningkatkan biaya setiap kali menyimpan barang (dalam jumlah sedikit). Berbeda jika PT . ART melakukan pemesanan barang dengan kuantittas besar, maka otomatis frekuensi pesannya akan rendah dan hanya sesekali saja menyimpan barang tetapi dalam jumlah yang besar. Hal yang perlu diingat adalah bahwa biaya pesan merupakan salah satu jenis biaya operasional tetap yang tidak dipengaruhi oleh volume, jadi banyak atau tidaknya barang yang disimpan tidak berpengaruh terhadap biaya yang dikeluarkan. Akan tetapi jika kita menyimpan barang dalam jumlah sedikit tetapi sering malah akan meningkatkan biaya simpan karena biaya simpan dihitung setiap kali kita menyimpan barang.
2. Jika kuantitas pesan banyak maka status inventory cost tidak meningkat.
Pada hal ini jika PT. ART melakukan pemesanan dalam jumlah besar maka tidak akan menambah atau meningkatkan biaya inventory cost. Seperti yang dijelaskan pada rule sebelumnya biaya pesan merupakan salah satu jenis biaya operasional tetap yang tidak dipengaruhi oleh volume, jadi banyak atau tidaknya barang yang disimpan tidak berpengaruh terhadap biaya yang dikeluarkan. Jadi meskipun kita menyimpan barang dalam jumlah yang sangat banyak tetapi dalam frekuensi yang sedikit, itu akan lebih baik daripada menyimpan barang dalam jumlah sedikit tetapi dalam frekuensi yang banyak karena biaya simpan dikeluarkan pada saat setiap kali kita melakukan aktivitas penyimpanan inventory.
3. Jika kuantitas pesan sedang dan safety stock sedikit maka status inventory cost tidak meningkat
Pada hal ini jika PT. ART melakukan pemesanan barang dalam jumlah sedang dan safety stock barang pada gudang sedikit maka tidak akan menambah atau meningkatkan biaya inventory cost perusahaan. Jumlah safety stock yang sedikit dinilai sangat wajar dimiliki oleh suatu perusahaan sebagai batas aman jumlah barang yang dimiliki menyangkut adanya waktu menunggu terhadap pesanan yang dilakukan apalagi kuantitas pesan yang diminta perusahaan dalam jumlah yang tidak banyak tetapi tidak sedikit juga.
4. Jika kuantitas pesan sedang dan safety stock sedang maka status inventory cost akan meningkat
Dalam hal ini jika PT. ART melakukan pemesanan barang dalam jumlah sedang dan mempunyai safety stock sedang juga, maka biaya inventory cost perusahaan akan meningkat atau bertambah. Hal ini dikarenakan jumlah barang safety stock yang cukup ditambah lagi pesanan barang yang datang dalam jumlah yang cukup pula kemungkinan akan memerlukan ruang lagi untuk penyimpanan ataupun akan meningkatkan biaya perawatan barang yang disimpan dikarenakan jumlah barang yang bertambah banyak dari semula sehingga biaya perawatan yang diperlukan juga meningkat melihat pertambahan barang.
5. Jika kuantitas pesan sedang, safety stock banyak, dan frekuensi pemesanan jarang maka status inventory cost tidak meningkat
Pada keputusan ini berarti jika PT. ART melakukan pemesanan barang dalam jumlah sedang dan mempunyai barang safety stock dalam jumlah banyak maka otomatis biaya inventory cost akan meningkat meskipun perusahaan melakukan pemesanan barang dalam waktu yang jarang. Sama seperti penjelasan pada rule sebelumnya tentang ruang tambahan yang dibutuhkan pada gudang (jika gudang penuh) dan biaya perawatan yang diperlukan sehubungan peningkatan barang dari jumlah semula maka akan ikut meningkatkan biaya inventory cost pula.
6. Jika kuantitas pesan sedang, safety stock banyak, dan frekuensi pemesanan kadang-kadang maka status inventory cost akan meningkat
Pada keputusan ini jika PT. ART melakukan pemesanan barang dalam jumlah sedang, mempunyai safety stock barang yang banyak, dan melakukan pemesanan barang kadang-kadang maka akan meningkatkan biaya inventory cost. Jumlah barang yang dipesan dalam jumlah cukup dan persediaan safety stock yang banyak saja sudah akan meningkatkan biaya inventory cost apalagi jika perusahaan melakukan pemesanan barang dalam durasi yang cukup seperti kadang kadang maka otomatis akan menambah biaya inventory cost perusahaan.
7. Jika kuantitas pesan sedang, safety stock banyak, frekuensi pemesanan sering, dan leadtime sedang maka status inventory cost tidak meningkat
Dalam keputusan ini berarti jika perusahaan melakukan pemesanan barang dalam jumlah sedang, sudah mempunyai safety stock banyak di gudang, rentan pemesanan yang sering dan mempunyai waktu leadtime yang sedang maka tidak akan meningkatkan biaya inventory cost pada perusahaan. Meskipun perusahaan melakukan pemesanan dalam jumlah sedang, sudah mempunyai persedian barang yang banyak, frekuensi pemesanan yang sering, tetapi tidak menambah biaya biaya inventory cost hal ini dikarenakan waktu leadtime yang dimiliki perusahaan cukup cepat sehingga perusahaan tidak perlu menyimpan barang dan bisa langsung menjualnya.
8. Jika kuantitas pesan sedang, safety stock banyak, frekuensi pemesanan sering, dan leadtime lama maka status inventory cost tidak meningkat
Dalam keputusan ini berarti jika perusahaan melakukan pemesanan barang dalam jumlah sedang, sudah mempunyai safety stock banyak di gudang, rentan pemesanan yang sering dan mempunyai waktu leadtime yang lama maka tidak akan meningkatkan biaya inventory cost pada perusahaan. Sama halnya seperti penjelasan rule sebelumnya waktu leadtime yang dimiliki oleh perusahaan tidak terlalu berpengaruh terhadap biaya inventory cost yang dikeluarkan oleh
perusahaan sehingga meskipun perusahaan memiliki waktu leadtime yang lama tetap tidak menambah biaya inventory cost.
9. Jika kuantitas pesan sedang, safety stock banyak, frekuensi pemesanan sering, leadtime cepat dan persediaan awal sedikit maka status inventory cost akan meningkat
Dalam keputusan ini berarti jika perusahaan melakukan pemesanan barang dalam jumlah sedang, sudah mempunyai safety stock banyak di gudang, rentan pemesanan yang sering, mempunyai waktu leadtime yang lama, serta mempunyai persediaan awal yang sedikit maka tidak akan meningkatkan biaya inventory cost pada perusahaan. Hal tersebut dikarenakan persediaan awal yang dimiliki oleh perusahaan hanya sedikit dan kemungkinan tidak menambah ruang pada gudang penyimpanan sehingga tidak akan menambah biaya simpan atau inventory cost. 10. Jika kuantitas pesan sedang, safety stock banyak, frekuensi pemesanan sering,
leadtime cepat dan persediaan awal sedang maka status inventory cost akan meningkat
Dalam keputusan ini berarti jika perusahaan melakukan pemesanan barang dalam jumlah sedang, sudah mempunyai safety stock banyak di gudang, rentan pemesanan yang sering, mempunyai waktu leadtime yang lama, serta mempunyai persediaan awal yang sedang atau cukup maka akan meningkatkan biaya inventory cost pada perusahaan. Hal tersebut dikarenakan persediaan awal yang yang dimiliki oleh perusahaan sebetulnya sudah cukup dan safety stock yang dimiliki juga sudah memadai, jika perusahaan melakukan pemesanan lagi untuk barang maka kemungkinan besar akan menambah biaya inventory costnya.
11. Jika kuantitas pesan sedang, safety stock banyak, frekuensi pemesanan sering, leadtime cepat dan persediaan awal banyak maka status inventory cost akan meningkat
Dalam keputusan ini berarti jika perusahaan melakukan pemesanan barang dalam jumlah sedang, sudah mempunyai safety stock banyak di gudang, rentan
pemesanan yang sering, mempunyai waktu leadtime yang lama, serta mempunyai persediaan awal yang sedang atau cukup maka akan meningkatkan biaya inventory cost pada perusahaan. Hal tersebut dikarenakan persediaan awal yang yang dimiliki oleh perusahaan lebih dari cukup dan safety stock yang dimiliki juga sudah memadai, jika perusahaan melakukan pemesanan lagi untuk barang maka kemungkinan besar akan menambah biaya inventory costnya sama seperti pada rule yang terbentuk sebelumnya.
Dari hasil perhitungan algoritma Naïve Bayes menggunakan rapid miner didapatkan hasil sebagai berikut
1. Atribut Presediaan awal dengan parameter “Sedikit” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.185 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.174
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut persediaan awal yang sedikit sebesar 0.185 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada pesediaan awal yang sedikit sebesar 0.174 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “tidak” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
2. Atribut Presediaan awal dengan parameter “Sedang” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.592 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.564
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut persediaan awal yang sedang sebesar 0.592 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada pesediaan awal yang sedang sebesar 0.564 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “tidak” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
3. Atribut Presediaan awal dengan parameter “Banyak” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.222 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.261
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut persediaan awal yang banyak sebesar 0.222 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada pesediaan awal yang banyak sebesar 0.261 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “ya” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
4. Atribut Kuantitas pesan dengan parameter “Sedikit” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.112 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.347
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut kuantitas pesan yang sedikit sebesar 0.112 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada kuantitas pesan yang sedikit sebesar 0.347 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “ya” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
5. Atribut Kuantitas pesan dengan parameter “Banyak” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.555 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.347
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut kuantitas pesan yang banyak sebesar 0.555 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada kuantitas pesan yang banyak sebesar 0.347 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “tidak” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
6. Atribut Kuantitas pesan dengan parameter “Sedang” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.333 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.304
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut kuantitas pesan yang sedang sebesar 0.333 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada kuantitas pesan yang sedang sebesar 0.304 sehingga dari
besarnya kemungkinan ini maka keputusan “tidak” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
7. Atribut Leadtime dengan parameter “Cepat” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.148 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.304
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut leadtime yang cepat sebesar 0.148 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada leadtime yang cepat sebesar 0.304 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “ya” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
8. Atribut Leadtime dengan parameter “Sedang” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.481 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.391
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut leadtime yang sedang sebesar 0.481 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada leadtime yang sedang sebesar 0.391 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “tidak” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
9. Atribut Leadtime dengan parameter “Lama” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.370 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.304
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut leadtime yang lama sebesar 0.370 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada leadtime yang lama sebesar 0.304 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “tidak” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
10. Atribut Frekuensi pemesanan dengan parameter “Sering” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.296 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.521
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut frekuensi pemesanan yang sering sebesar 0.296 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada frekuensi pemesanan yang sering sebesar 0.521 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “ya” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
11. Atribut Frekuensi pemesanan dengan parameter “Kadang-kadang” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.370 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.347
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut frekuensi pemesanan kadang-kadang sebesar 0.370 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada frekuensi pemesanan kadang-kadang sebesar 0.347 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “tidak” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
12. Atribut Frekuensi pemesanan dengan parameter “Jarang” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.333 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.131
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut frekuensi pemesanan jarang sebesar 0.333 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada frekuensi pemesanan jarang sebesar 0.131 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “tidak” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
13. Atribut Safety stock dengan parameter “Sedikit” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.222 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.174
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut safety stock sedikit sebesar 0.222 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada safety stock yang sedikit sebesar 0.174 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “tidak” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
14. Atribut Safety stock dengan parameter “Sedang” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.555 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.521
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut safety stock sedang sebesar 0.555 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada safety stock yang sedangt sebesar 0.521 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “tidak” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
15. Atribut Safety stock dengan parameter “Banyak” akan muncul keputusan “Tidak” dengan probablitias sebesar 0.222 sedangkan untuk keputusan “Ya” memiliki nilai probabilitas 0.304
Hal ini berarti bahwa peluang munculnya keputusan “tidak” untuk atribut safety stock sedang sebesar 0.222 sedangkan kemungkinan munculnya keputusan “ya” pada safety stock yang sedangt sebesar 0.304 sehingga dari besarnya kemungkinan ini maka keputusan “ya” yang kemungkinan besar akan muncul atau menjadi keputusan nantinya.
