Analisis Prediksi Pemeliharaan Peralatan Lab Berbasis Machine Learning

Lofandri, Wiki (2022) Analisis Prediksi Pemeliharaan Peralatan Lab Berbasis Machine Learning. Masters thesis, Universitas Putra Indonesia "YPTK".

Preview	Text (ABSTRAK) TESISWIKI LOFANDRI_202321022_ABSTAK.pdf Download (8kB) | Preview
Preview	Text (BAB 1) TESISWIKI LOFANDRI_202321022_BAB 1.pdf Download (150kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR PUSTAKA) TESISWIKI LOFANDRI_202321022_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (82kB) | Preview
	Text (FULL TEXT) TESISWIKI LOFANDRI_202321022_FULL TESIS.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Perkembangan AI yang sangat pesat juga didukung oleh masuknya kita pada era digital dan Internet of Things (IoT), Dalam pemakaian peralatan laboratorium mahasiswa diwajibkan mematuhi aturan agar peralatan tersebut dapat terjaga dengan baik. Namun bagaimanapun alat yang digunakan akan terjadi kehausan pada alat tersebut. Hal ini menjadi suatu permasalahan ketika alat tersebut dibutuhkan untuk pembelajaran, sedangkan alat tersebut tidak berfungsi baik atau rusak total. Metode penelitian yang digunakan dalam Memprediksi Alat-alat Labor Departemen Elektronika FT-UNP ini adalah metode pengembangan Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). CRISP-DM Merupakan Model yang sangat handal. Dengan memanfaatkan teknologi Predictive Maintance pada setiap peralatan yang ada kita dapat menganalisis data mengidentifikasi kerusakan dengan mode failure, sehingga mendapatkan data mengenai frekuensi terjadinya kerusakan dan tingkat keparahan kerusakan pada peralatan labor dan penetapan warning untuk teknisi labor, disaat inilah akan terdapat alarm bagi teknisi untuk melakukan pengecekan terhadap peralatan. Kata kunci: Machine Learning, Predictive Maintenance, CRISP-DM, Peralatan Labor

Actions (login required)

View Item