<![CDATA[Dalam dunia industri manufaktur, efisiensi produksi merupakan faktor utama yang memengaruhi daya saing dan profitabilitas perusahaan. Salah satu tantangan penting yang dihadapi adalah memperkirakan waktu produksi secara akurat untuk setiap jenis produk. Estimasi yang tepat dapat membantu perusahaan dalam perencanaan sumber daya, penjadwalan produksi, serta pengendalian biaya. Namun, proses estimasi yang masih dilakukan secara manual sering kali [1] menghasilkan ketidakakuratan akibat kompleksitas variabel seperti permintaan pasar, stok bahan baku, dan jumlah tenaga kerjaPenelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi waktu produksi menggunakan algoritma Random Forest yang diimplementasikan pada aplikasi berbasis web Streamlit. Model dilatih dengan data produksi alat elektronik yang mencakup variabel-variabel seperti jenis produk, jumlah permintaan, stok bahan baku, jumlah mesin aktif, dan tenaga kerja. Proses penelitian meliputi tahapan Exploratory Data Analysis (EDA), pembagian data latih dan data uji, serta tuning hyperparameter untuk memperoleh performa terbaik hasil pengujian menunjukkan bahwa model Random Forest memiliki nilai akurasi tinggi dengan R² sebesar 0.884 dan Mean Squared Error (MSE) sebesar 32.64, yang menandakan kemampuan model dalam memprediksi waktu produksi dengan baik. Analisis residual juga menunjukkan distribusi yang mendekati normal tanpa adanya bias sistematis.]]>
