## Predictive Sparepart Maintenance Menggunakan Algoritma Machine Learning Extreme Gradiant Boosting Regressor
Syahrul Usman Syahrul.usman@unpacti.ac.id
Ilmu Komputer, Universitas Pancasakti, Makassar

## Abstrak
Sparepart  merupakan  komponen  penyusun  dari  suatu  kesatuan  benda  yang  memiliki  fungsi tertentu,  pada  kendaraan  mobil,  sparepart  berfungsi  dalam  menjaga  kinerja  dan  fungsi kendaraan, Predictive Sparepart Maintenance merupakan upaya untuk meningkatkan efisiensi operasional, pelayanan pelanggan, dan mengurangi waktu henti kendaraan melalui penerapan analisis dan algoritma machine learning untuk memprediksi waktu penggantian suku cadang, dengan  fokus  pada  suku  cadang  baterai.  Penerapan machine learning  dapat  dilakukan  untuk melakukan  prediksi  terhadap  waktu  maintenance  suku  cadang  mobil,  dimana  salah  satu algoritma yang bisa dipakai adalah XGBoost Regressor. Melalui pendekatan ini, penelitian ini bertujuan  untuk  memperbaiki  perencanaan  layanan  dengan  melakukan  prediksi  waktu penggantian suku cadang berdasarkan indikator tertentu, Dengan implementasi penelitian ini, diharapkan  dapat  meningkatkan  efisiensi  operasional  pada  layanan  purna  jual  otomotif, meningkatkan  kepuasan  pelanggan,  mengurangi  downtime  kendaraan,  dan  memperbaiki perencanaan layanan secara keseluruhan serta yang terpenting bisa memberikan informasi yang bersifat  pemeliharaan  preventif  kepada  pelanggan,  penelitian  ini  memberikan  hasil  prediksi dengan nilai R2-Score sebagai berikut data train: 90%, Test: 87%
Kata Kunci: Predictive, Machine_Learning, XGBoost Regressor, Sparepart, Purna Jual

## Abstract
Spare parts are components that make up a single object that has a specific function. In car vehicles,  spare  parts  have  the  function  of  maintaining  the  performance  and  function  of  the vehicle.  Predictive  Spare  Part  Maintenance  is  an  effort  to  improve  operational  efficiency, customer  service,  and  reduce  vehicle  downtime  through  the  application  of  analysis  and machine  learning  algorithms  to  predict  spare  part  replacement  times.  A  machine  learning approach  can  be  used  to  predict  maintenance  times  for  car  spare  parts,  where  one  of  the algorithms that can be used is XGBoost Regressor. Through this approach, this research aims to  improve  service  planning  by  predicting  spare  part  replacement  times  based  on  certain indicators, With the implementation of this research, it is hoped that it can increase operational efficiency  in  automotive  after-sales  services,  increase  customer  satisfaction,  reduce  vehicle downtime, and improve overall service planning and most importantly can provide preventive maintenance information to customers. This research provides prediction results with R2-Score values as follows: train data: 90%, Test: 87%
Kata Kunci: Predictive, Machin Learning, XGBoost Regressor, Sparepart, After Sales

## 1. Pendahuluan
Sparepart merupakan komponen penyusun dari suatu kesatuan benda yang memiliki fungsi tertentu (Ovilianda & Ginting, 2021) . Fungsi setiap sparepart berbeda - beda dan dapat saling terikat satu sama lain.  Berdasarkan fungsi tersebut, suatu sparepart memiliki peran yang penting dalam berjalannya  alur  kerja  suatu  alat  atau  barang,  termasuk  pada  kendaraan  bermotor,  yaitu  mobil (Sampul et al., 2021).
Pada  kendaraan  mobil,  sparepart  berfungsi  dalam  menjaga  kinerja  dan  kegunaan kendaraan. Beberapa contoh sparepart pada mobil diantaranya baterai, kampas rem, packing drain, busi, suspensi, filter oli, dan lainnya (Cadang et al., 2019; Usman et al., 2022). Agar kendaraan dapat  terus  optimal,  penggunaan  sparepart  yang  berkualitas  dan  perawatan  yang  teratur  perlu dilakukan.
Perkembangan ilmu teknologi yang begitu pesat merambah ke berbagai bidang, termasuk pada maintenance sparepart kendaraan mobil. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan agar mengurangi  waktu  pengecekan  adalah  dengan  predictive  maintenance,  dimana  jika  kendaraan belum  layak  secara  prediksi  untuk  dilakukan  maintenance,  maka  pengecekan  tidak  perlu dilakukan.  Dengan  kata  lain,  sparepart  diprediksi  kapan  akan  mengalami  kerusakan  sebelum terjadi kerusakan total (Purnomo et al., n.d.).
Penerapan  machine  learning  dapat  dilakukan  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  waktu maintenance  suku  cadang  mobil.  Machine  learning  dilakukan  dengan  perancangan  model  yang dilatih  berdasarkan  data  yang  ada  (Wiki  Lofandri,  2022).  Metode  yang  dapat  digunakan  dalam prediksi adalah regresi, dimana salah satu algoritma yang bisa dipakai adalah Extreme Gradient Boosting Regressor (XGBoost Regressor).
Dalam konteks tersebut, rumusan permasalahan yang akan diteliti pada kegiatan ini adalah Bagaimana  melakukan  prediksi  waktu  penggantian  suku  cadang  secara  akurat  berdasarkan indikator tertentu, khususnya untuk suku cadang baterai, dalam layanan purna jual otomotif.
Dengan  memiliki  prediksi  yang  akurat  tentang  waktu  penggantian  suku  cadang,  pelaku usahan  purna  jual  otomotif  dapat  mengoptimalkan  persediaan  suku  cadang,  menghindari kekurangan atau kelebihan stok yang tidak perlu, Dengan memastikan penggantian suku cadang dilakukan tepat waktu, pelaku usahan purna jual otomotif dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dengan  meminimalkan  waktu  henti  kendaraan  dan  memastikan  ketersediaan  kendaraan  yang handal serta dapat menghemat biaya operasional dan meningkatkan profitabilitas pelaku usahan purna jual otomotif
Beberapa penelitian terkait yang telah dilakukan diantaranya, Fajar Martha Subqi dan tim melakukan Penelitian dengan judul “Data Mining untuk Pemeliharaan Prediktif Mesin Produksi Berdasarkan Database Kerusakan Mesin Menggunakan Naïve Bayes Classifier” yang membahas mesin  mana  saja  yang  perlu  dilakukan  kegiatan  preventive  maintenance  dengan  menggunakan metode naïve bayes classier, menggunakan data history kerusakan mesin pada perusahaan spare part otomotif. Data yang digunakan sebanyak 754 data kerusakan dari hasil pengujian nilai akurasi 93,65 % untuk menentukan mesin yang perlu dilakukan kegiatan preventive maintenance.
Novan  Hendrawan  melakukan  penelitian  dengan  judul  “Optimalisasi  produksi  kertas dengan peninjauan pemeliharaan dan perbaikan prediktif dan preventif pada  PT.  SSetia  Kawan Makmur Sejahtera” pada perusahaan yang bergerak dibidang manufaktur khusunya pulp and pap, Penelitian ini membandingkan metode pemeliharaan preventif yang dilakukan perusahaan dengan metode  perbaikan  dan  metode  pemeliharaan  prediktif,  Hasil  yang    didapat  perbaikan    dan
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
pemeliharaan  prediktif  maintenance  lebih  optimal  dibandingkan  dengan  perbaikan  dan pemeliharaan preventif dengan meningkatnya produksi Availability mesin meningkat  2%,
Essa A Wahid melakukan penelitian dengan judul “Pengembangan Algoritma Predictive Maintenance Pada Coal Pfister Feeder Dengan Pendekatan Machine Learning” aktivitas perawatan dilakukan pada mesin Coal Pfister Feeder dengan mengevaluasi dan menganalisa kondisi aktual dari  alat,  sehingga  dapat  diprediksi  waktu  yang  optimal  untuk  dilakukan  aktivitas  perawatan sebelum  kegagalan  alat  terjadi.  Data  yang  digunakan  merupakan  parameter  operasi  pada  coal pfister feeder terdiri dari 17 kolom dan 5093 baris, hasil dari penelitian ini membandingkan kinerja dari beberapa algoritma machine learning Dimana Gradient Boosting memberikan hasil akurasi yang paling baik diantara model Random Forest, AdaBoost, SVM dan Neural Network
Dari  penelitian  diatas  didapati  bahwa  dengan  menggunakan  cukup  banyak  data  serta menggunakan  metode  machine  learning  XGBoosting  (Extreme  Gradient  Boosting)  merupakan versi lanjutan dari Gradient Boosting bisa menghasilkan akurasi prediksi yang baik

## 2. Metodologi Penelitian
Tahapan Metode penelitian pada artikel ini terdiri dari Persiapan penelitian, Pengumpulan Data, data Explorasi, Data Preprocessing, Modelling, Visualisasi
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Waktu dan Tempat Penelitian
Penelitian ini dilaksanakan pada Authorized Main Dealer Toyota yang meliputi penjualan, servis  dan  penyediaan  suku  cadang  untuk  wilayah  servis  dan  pemasaran  di  Sulawesi  Selatan, Sulawesi  Barat,  Sulawesi  Tengah  dan  Sulawesi  Tenggara.  Penelitian  ini  membutuhkan  waktu selama 5 bulan

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari data service kendaraan dengan menggunakan  data  transaksi  service  yang  terjadi  pada  bengkel  sejak  tahun  2016  sampai  2023 dengan jumlah baris data sebanyak 2081142 baris dan 51 kolom. Data dibatasi sesuai dengan jenis sparepart yang dijadikan objek penelitian, yaitu baterai. Pemrosesan data dilakukan dengan seleksi data, pembersihan data dan transformasi data. Pertama, data diseleksi untuk memilih fitur yang
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
akan dipakai pada model, seperti tanggal penggantian, jenis kendaraan, jenis baterai, jarak tempuh saat ini, dan usia kendaraan. Kemudian dilakukan data cleaning dengan penanganan missing value dan  menghilangkan  outlier  data  (Sihombing  et  al.,  2023).  Selanjutnya  dilakukan  data transformation agar format data sesuai dengan yang diharapkan untuk proses selanjutnya (Asohi, 2020)  seperti mengubah data tanggal servis untuk mendapatkan selisih waktu penggantian.

## 2.3 Preprocessing Data
Setelah  pengumpulan  data  selesai,  dilakukan  prepocessing  data  dengan  melakukan beberapa hal  diantaranya, melakukan  Filtering  data part berdasarkan part  baterai,  Filtering  data workorder (wo) berdasaarkan wo baterai pada data part, Menghitung umur kendaraan berdasarkan data  faktur  pembelian,  Menghitung  selisih  waktu  penggantian  dari  penggantian  sebelumnya, Penangan missing value dan anomaly data Current Mileage Record berdasarkan umur kendaraan, Menghitung selisih mileage dari penggantian sebelumnya dan menghapus data mileage yang tidak konsisten, melakukan pemetaan data model kendaraan dan membuat kategori data umur.

## 2.4 Modelling dan Model Evaluasi
Pada  tahap  pemodelan,  dilakukan  penggunaan  metode  regresi  dengan  memanfaatkan algoritma  Extreme  Gradient  Boosting  (XGBoost).  XGBoost  merupakan  implementasi  open- source yang efisien dari algoritma decision tree yang ditingkatkan gradiennya (Muslim Karo Karo, 2020). Metode ini operasional dengan membangun serangkaian pohon keputusan secara berurutan, menggabungkan hasil prediksi mereka untuk meningkatkan kinerja secara keseluruhan.
XGBoost mengoptimalkan parameter training secara berulang dengan tujuan menurunkan fungsi kerugian (loss  function). Pendekatan ini melibatkan pembentukan pohon regresi  yang memiliki struktur  yang  lebih  teratur,  bertujuan  untuk  mengurangi  kompleksitas  model  dan  mencegah terjadinya overfitting (Andriansyah &  Eka Wulansari Fridayanthie, 2023). Fungsi kerugian dan regularisasi yang ingin diminimalkan dirumuskan dalam persamaan (1).
Lt= i=1nlyi, ŷit-1+ftXi+ Ω(ft) (1)
Prediksi  akhir  dari  XGBoost  diperoleh  dengan  menjumlahkan  hasil  prediksi  dari  setiap  pohon regresi. Khususnya, algoritma ini menunjukkan performa optimal pada dataset yang mengandung fitur kategorikal, dan memiliki kecenderungan untuk kurang terpengaruh oleh ketidakseimbangan kelas pada data.
Evaluasi model dilakukan dengan metrik evaluasi R-Squared (koefisien determinasi). Koefisien determinasi  (R²)  pada  dasarnya  mengukur  seberapa  baik  model  dapat  menjelaskan  varians  dari variabel dependen (Supriana et al., n.d.). Rentang nilai koefisien determinasi adalah antara nol dan satu. Apabila nilai R² rendah, hal itu menunjukkan bahwa kemampuan variabel independen dalam menjelaskan varians dari variabel dependen sangat terbatas. Sebaliknya, nilai yang mendekati satu menandakan bahwa variabel independen memberikan sebagian besar informasi yang diperlukan untuk memprediksi varians dari variabel dependen. Nilai R² dihitung menggunakan persamaan (2) berikut.
R² = 1- i(yi-ŷi)2i(yi-ȳi)
(2)
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
Keterangan :
R² : Koefisien determinasi
yi
: Nilai aktual untuk sampel ke-i
ŷi
: Nilai prediksi untuk sampel ke-i
ȳi : Nilai rata – rata

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dataset dibagi menjadi data train data test dengan perbandingan 80%:20%, dengan atribut data yaitu kilometer, umur, tipe baterai, merk kendaraan, area dan banyak penggantian. Adapun target prediksi adalah waktu penggantian.
Sebelum  dibangun  model  untuk  prediksi,  dilakukan  Exploratory  Data  Analysis  (EDA) sebagai investigasi awal untuk lebih memahami data yang digunakan seperti menemukan anomali data. EDA dilakukan secara univariate untuk tipe data object dan int64/float64 dengan melakukan describe dataframe. Tabel 1 menggambarkan hasil EDA secara univariate untuk data dengan tipe data object
Tabel 1. EDA tipe data object
count unique top freq tipe_baterai 13752 2 0 7631 merk 13752 63 Avanza 3711 area 13752 2 incity 10036
Adapun  Tabel  2  menunjukkan  hasil  EDA  secara  univariate  untuk  data  dengan  tipe  data int64/float64.

## Tabel 2. EDA tipe data object
count mean min 25% 50% 75% max
kilometer 13752 239593.35 0 38162.75 64110.79  108939.63  2147484000 umur 13752 2095.34 3 1173 1736 2825 16790
Berdasarkan  hasil  EDA,  dilakukan  normalisasi  data  seperti  handing  ouliyer  untuk kemudian  masuk  ke  pemodelan.  Pemodelan  dilakukan  dengan  menggunakan  Extreme Gradient Boosting Regressor. Dilakukan hyper parameter tuning agar model dapat berfungsi optimal, dimana parameter terbaik yang diperoleh digambarkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Best parameter
Dari parameter diatas, diperoleh model prediksi dengan hasil evaluasi R² untuk train sebesar 90%  dan  untuk  test  sebesar  87%.  Adapun  perbandingan  actual  dan  prediction  dapat  dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Actual vs Prediction
Hasil ini menggambarkan bahwa model dapat menjelaskan sekitar 90% variansi dari data train dan 87% variansi dari data test. Hal ini mengindikasikan bahwa model cenderung baik dalam memprediksi waktu penggantian berdasarkan atribut-atribut yang dilatih.
Setelah dilakukan pemodelan, data hasil prediksi dikeluarkan dan dilakukan transformasi data untuk mendapatkan tanggal prediksi maintenance. Tabel 3 menunjukkan hasil prediksi waktu
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
maintenance  baterai  mobil.  Tabel  ini  juga  terdiri  dari  beberapa  informasi  kendaraan  serta prediksi kapan waktu ideal melakukan penggantian atau maintenance part Baterai mobil Tabel 3. Hasil Prediksi.
No  Kilometer  Umur Kendaraan (Tahun) Tipe Baterai Merk Kendaraan Area Penggantian Terakhir Prediksi Penggantian 1 16504 3.9 0 AVANZA incity 10/25/2021 2/13/2025 2 65542 3 0 RUSH incity 8/24/2022 2/19/2026 3 5328 13.6 0 YARIS incity 3/17/2022 10/23/2024 4 200000 8.4 1 INNOVA incity 7/6/2023 12/12/2033 5 43998 2.6 0 YARIS incity 4/26/2021 11/21/2023 6 100212 17.5 0 ALPHARD  incity 5/6/2021 3/19/2031 7 236455 14.9 1 AVANZA incity 12/5/2022 7/11/2033 8 63877 12.7 0 HARRIER outcity  1/13/2021 8/29/2030 9 57865 13.1 0 HARRIER incity 1/18/2021 7/31/2030 10 82790 13.8 1 HARRIER incity 10/1/2022 7/15/2032 11 45211 0.5 0 ALPHARD  incity 5/24/2021 2/27/2023 12 98214 8 1 ALPHARD  incity 3/17/2023 2/2/2033 13 106849.32  5.3 0 VELLFIRE  incity 6/4/2022 11/19/2027 14 27850 6.2 1 LEXUS incity 2/24/2021 10/18/2026 15 74984 17.4 1 ALPHARD  incity 7/7/2022 11/7/2031 16 169014 16.5 1 ALPHARD  outcity  11/24/2022 8/29/2032 17 213260.27  10.7 0 ALPHARD  incity 9/15/2017 5/22/2028 18 188843 13.5 0 ALPHARD  incity 5/8/2021 6/20/2031 19 71417 3.5 0 ALPHARD  incity 3/11/2022 9/30/2025 20 20574 11.6 0 ALPHARD  incity 9/13/2021 9/24/2027 21 126646 9.5 0 ALPHARD  incity 12/9/2021 11/19/2031 22 103435 9.1 0 ALPHARD  incity 10/27/2021 9/20/2031 23 73334 10.4 0 VELLFIRE  incity 4/3/2023 8/4/2032 24 37821 6.7 0 ALPHARD  incity 2/3/2021 2/5/2027
Vol. 5 No. 2 Juli 2024
25 36104 3.7 1 CALYA incity 9/27/2021 3/25/2025 26 68956 10 0 YARIS incity 7/28/2021 12/11/2030 27 124403 10.2 0 AVANZA incity 7/12/2021 5/25/2031 28 65321 30.1 0 DYNA incity 4/22/2021 7/9/2030 29 193216 9 0 INNOVA incity 5/25/2021 8/21/2031 30 179232.88  9 0 YARIS incity 4/30/2021 1/10/2031 31 285121 9.7 0 ALPHARD  incity 9/14/2020 8/1/2031 32 114136.99  5.7 0 RUSH incity 1/16/2021 7/5/2026 33 188438.36  9.4 0 RUSH incity 8/21/2021 11/7/2031 34 189704 9.2 0 AVANZA incity 6/12/2021 6/9/2031 35 210253 9.2 0 RUSH incity 8/21/2021 5/11/2032 36 34413 8 0 ETIOS incity 5/31/2021 7/29/2029 37 197698.63  9.9 0 ETIOS outcity  6/19/2023 8/18/2033 38 78954 8.8 0 ETIOS incity 11/1/2022 3/24/2032 39 15818 7.8 1 HARRIER incity 2/20/2023 4/28/2027 40 99721 9.6 0 AVANZA incity 9/9/2021 6/15/2031 41 167287.67  8.4 0 AVANZA incity 9/14/2021 3/14/2031 42 66000 12.1 1 RUSH incity 2/21/2023 7/21/2032 43 71331 8.1 0 HILUX incity 5/4/2022 10/4/2031 44 34756 8.2 0 YARIS incity 8/4/2022 7/6/2030 45 125828 35 0 COROLLA  incity 1/20/2021 3/26/2031 46 127068 9.1 0 AVANZA incity 3/27/2021 1/20/2031 47 55278 6.7 0 YARIS incity 9/28/2021 12/21/2027 48 101237 6.2 1 AGYA incity 2/5/2022 6/25/2028 49 138677 7 0 AGYA incity 8/3/2022 2/15/2029

## 4. Penutup

## 4.1 Kesimpulan
Dalam penelitian ini, predictive maintenance dilakukan menggunakan algoritma machine learning XGBoost Regressor untuk  memprediksi  waktu  maintenance suku cadang mobil,  fokus pada baterai. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa XGBoost Regressor mampu menjelaskan sekitar 90% variansi dari data train dan 87% variansi dari data test, mengindikasikan kinerja yang baik dalam memprediksi waktu penggantian baterai berdasarkan atribut-atribut yang telah dilatih. Dengan demikian, pendekatan ini dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas proses maintenance suku  cadang  mobil,  terutama  baterai,  sehingga  dapat  mengurangi  biaya  yang  terkait  dengan kegiatan tersebut.

## 4.2 Saran
Untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan agar penelitian ini dapat diperluas pada jenis suku cadang mobil lainnya untuk mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif terkait prediksi maintenance. Selain itu, penggunaan data yang lebih besar dan representatif dapat meningkatkan akurasi model. Penulis juga menyarankan untuk menjelajahi penggunaan metode lain agar dapat memberikan pemahaman lebih mendalam terhadap perbandingan kinerja model.

## 5. Daftar Pustaka

## Andriansyah,  D.-,  &  Eka  Wulansari  Fridayanthie.  (2023).  Optimization  of  Support  Vector Machine  and  XGBoost  Methods  Using  Feature  Selection  to  Improve  Classification Performance. JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION
ENGINEERING , 6 (2), 484–493. https://doi.org/10.31289/jite.v6i2.8373 Asohi, Y. (2020). IMPELEMENTASI ALGORITMA REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK PREDIKSI PENJUALAN. In Jurnal Nasional Ilmu Komputer (Vol. 1, Issue 3).
Cadang,  P.  S.,  Berbasis,  B.,  Pada  Bengkel,  W.,  Motor,  D.,  &  Nurhachita,  P.  (2019). Sistem Informasi .
Ovilianda, A., & Ginting, B. (2021). Penerapan Data Mining Korelasi Penjualan Spare Part Mobil Menggunakan  Metode  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  CV.  Citra  Kencana  Mobil).  In JOURNAL OF INFORMATION AND TECHNOLOGY UNIMOR . Purnomo, J., Affandi, N., Rahmatullah, A., Manajemen, J., & Bina Bangsa, U. (n.d.). ANALISIS PENERAPAN  PERAWATAN  MOTOR  KONVEYOR  MESIN  XRAY  DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  RELIABILITY  CENTERED  MAINTENANCE  (RCM) PADA  PT.  TRISTAN  ENGINEERING. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Dan  Manajemen  Industri Jurnal Taguchi , 1 (2), 134–270. https://doi.org/10.46306/tgc.v1i2 Sampul,  H.,  Oleh,  S.,  Sihombing,  J.,  Teknik,  F.,  &  Komputer,  D.  (2021). IMPLEMENTASI AUGMENTED  REALITY  SEBAGAI  MEDIA  PENGENALAN  SPAREPART  MOBIL BERBASIS ANDROID PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA . Sihombing, P. R., Suryadiningrat, S., Sunarjo, D. A., & Yuda, Y. P. A. C. (2023). Identifikasi Data Outlier  (Pencilan)  dan  Kenormalan  Data  Pada  Data  Univariat  serta  Alternatif Penyelesaiannya. Jurnal Ekonomi Dan Statistik Indonesia , 2 (3), 307–316. https://doi.org/10.11594/jesi.02.03.07
Supriana,  W.,  Raharja,  M.  A.,  Made,  I.,  &  Bimantara,  S.  (n.d.). SINTECH  Journal  |  1 Pengembangan  Sistem  Prediksi  Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  Berbasis Machine Learning . https://doi.org/10.31598
Usman,  S.,  Aziz,  F.,  Mipa,  F.,  &  Studi  Ilmu  Komputer,  P.  (2022).  FORECASTING PENGENDALIAN  PERSEDIAAN  SUKU  CADANG  MENGGUNAKAN  METODE NAIVE. In Jeffry (Vol. 8, Issue 1). Firman Aziz.
Wiki  Lofandri.  (2022).  Analisis  Predictive  Maintenance  Peralatan  Lab  Berbasis  Machine
Learning. Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi . https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v5i1.164