Kualitas hasil produksi pada sebuah perusahaan sangat berpengaruh kepada pelayanan yang
diberikan perusahaan terhadap customer untuk dapat menjaga hubungan kerja sama. Model
prediksi keterlambatan penyelesaian produksi ini guna untuk meningkatkan kualitas
pelayanan menggunakan metode decision tree versus multilayer perceptron adalah sebuah
sistem prediksi untuk menentukan penyelesaian produksi PVD (Physical Vapor Deposition)
telat atau tepat waktu agar bisa mempercepat pengiriman barang ke customer. Hasil produksi
PVD sering mengalami keterlambatan dalam penyelesaian produksi sebanyak 191 type dari
hasil produksi januari tahun 2020 hingga juli tahun 2021. Jenis warna yang sering terlambat
adalah warna PRG (Polished Rose Gold) sebanyak 67 type. Dikarenakan belum adanya
sistem prediksi telat atau tepat waktu dalam penyelesaian produksi dan sulitnya mengukur
parameter untuk membuat planning produksi type PVD yang terdiri dari 8 warna. Oleh
karena ini penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat membantu memprediksi
penyelesaian produksi untuk pengiriman barang sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Dengan adanya sistem tersebut diharapkan divisi PPIC (Production Planning and Inventory
Control) dapat memprediksi telat atau tepatnya penyelesaian produksi pvd. Sehingga hasil
prediksi dapat diketahui validitas dan akurasi prediksi dari sistem tersebut maka dipakai 2
(dua) metode. Dengan demikian perusahaan lebih mudah mengetahui tingkat resiko telat atau
tepatnya dalam penyelesaian produksi untuk kebutuhan pengiriman ke customer. Dari hasil
ke 2 (dua) metode tersebut maka dibandingkan nilai akurasi mana paling tinggi yang akan
digunakan oleh divisi PPIC.

Kata kunci : Algoritma, Decision Tree, Multilayer Perceptron, Data Mining, Prediksi.