…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE

RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE
type: Thesis
type: Article
abstract: Industri 4.0 mendorong transformasi menuju ekosistem berbasis teknologi dan data, di mana pemeliharaan prediktif menjadi salah satu keunggulan utama untuk meminimalkan waktu henti dan biaya perawatan. Namun, integrasi berbagai model machine learning dengan fungsi berbeda ke dalam satu dashboard masih menjadi tantangan. Penelitian ini mengembangkan sistem pemeliharaan prediktif berbasis website, yang mengintegrasikan tiga model unggulan, seperti extreme gradient boosting (XGBoost) untuk peramalan data operasional, isolation forest (IForest) untuk deteksi anomali, dan random forest (RF) untuk prediksi kegagalan perangkat. Proses mencakup pengumpulan data sensor dan historis kegagalan, pembersihan data, pelatihan dan tuning model, evaluasi performa, dan pengembangan dashboard berbasis website. Hasil menunjukkan sistem mampu memberikan prediksi kondisi perangkat dengan akurasi tinggi dan kemudahan integrasi melalui dashboard, meningkatkan efisiensi dan keandalan pengelolaan peralatan industri. Industry 4.0 drives the transformation toward a technology and data-driven ecosystem, where predictive maintenance becomes a key advantage to minimize downtime and maintenance costs. However, integrating multiple machine learning models with different functions into a single dashboard remains a challenge. This study develops a web-based predictive maintenance system, which integrates three leading models: extreme gradient boosting (XGBoost) for operational data forecasting, isolation forest (IForest) for anomaly detection, and random forest (RF) for equipment failure prediction. The process includes collecting sensor and historical failure data, data cleaning, model training and tuning, performance evaluation, and the development of an interactive web-based dashboard. The results show that the system can provide highly accurate predictions of equipment conditions and easy integration through the dashboard, improving the efficiency and reliability of industrial equipment management…
date: 2025-08-25
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE (Text)
subject: L Education (General)
subject: T Technology (General)
subject: TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering

RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE (Text)
type: Document
has file: S_TE_2004093_Title.pdf
has part: S_TE_2004093_Title.pdf

RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE (Text)
type: Document
has file: S_TE_2004093_Chapter1.pdf
has part: S_TE_2004093_Chapter1.pdf

RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE (Text)
type: Document

RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE (Text)
type: Document
has file: S_TE_2004093_Chapter3.pdf
has part: S_TE_2004093_Chapter3.pdf

RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE (Text)
type: Document

RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE (Text)
type: Document
has file: S_TE_2004093_Chapter5.pdf
has part: S_TE_2004093_Chapter5.pdf

RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE (Text)
type: Document

Universitas Pendidikan Indonesia
type: Organization

KODEPRODI20201#Teknik Elektro_S1, Universitas Pendidikan Indonesia
type: Organization

- Iwan Kustiawan
type: Person
given name: -
family name: Iwan Kustiawan

- Andreas Malem Sebayang
type: Person
given name: -
family name: Andreas Malem Sebayang

HTML Summary of #145402 RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE
format: text/html
primary topic: RANCANG BANGUN KERANGKA KERJA MULTI-MODEL MACHINE LEARNING UNTUK SISTEM PREDICTIVE MAINTENANCE DENGAN ANTARMUKA BERBASIS WEBSITE

L Education (General)
type: Concept

T Technology (General)
type: Concept

TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
type: Concept