ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912

## Artikel

## Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Mesin E- Fill Berbasis Anfis
Ii Munadhif 1 *, Deni Almunawar 2 , Muhammad Dhifa Alfitra 3 , Muhammad Dzi Washfil Hasin 4 , Mohammad Abu Jami’in 5 , Ryan Yudha Adhitya 6 , Dwi Rizky Anto 7 , Anggara Trsina Nugraha 8 , Dimas Pristovani Riananda 9 , Zindhu Maulana Ahmad Putra 10 , Mohammad Fajar Adiatmoko 11 .
1-11 Program Studi Teknik Otomasi, Politeknik Perkapalan Negri Surabaya, Surabaya, Indonesia * Korespondi : iimunadhif@ppns.ac.id
Received: 31 Oktober 2023; Accepted: 15 Desember 2023; Published: 31 Juli 2024;
Abstrak: Mesin E-Fill merupakan bagian penting dalam proses produksi di industri manufaktur, khususnya untuk mengisi cairan ke dalam kemasan botol. Pengoperasiannya memerlukan keahlian khusus  sehingga  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan.  Penelitian  ini  merancang  sistem pendukung keputusan untuk mesin E-Fill dengan metode ANFIS ( Adaptive Neuro Fuzzy Inference System )  yang  menggabungkan  kecerdasan  buatan  dan  logika fuzzy .  Pemantauan  kinerja  mesin menggunakan  metode  OEE  ( Overall  Equipment  Effectiveness )  berdasarkan  aspek  availability, performance, dan quality. Berdasarkan percobaan pada mesin E-Fill diperoleh nilai OEE rata-rata hanya 57,3% ( cycle time 15 detik) dan 61,7% ( cycle time 16 detik). Nilai ini  jauh di bawah standar sistem  baik  minimum  85%,  sehingga  performa  mesin  perlu  optimalisasi  lebih  lanjut.  Sementara pemodelan  dengan  ANFIS  menghasilkan  akurasi  prediksi  yang  sangat  tinggi  didasarkan  nilai RMSE sebesar 0,000312 dari 27 data pengujian. Perbandingan nilai aktual dan hasil prediksi ANFIS juga  hanya  memiliki  selisih  yang  sangat  kecil.  Dapat  disimpulkan  bahwa  performa  mesin  E-Fill perlu ditingkatkan, dan ANFIS terbukti sangat akurat sehingga variable untuk implementasi pada sistem pendukung keputusan mesin E-Fill. Studi ini berkontribusi pada pengembangan teknologi cerdas di industri manufaktur Indonesia.
Kata  Kunci: ANFIS,  Mesin  E-Fill,  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE),  RMSE,  sistem pendukung keputusan,

## 1. Pendahuluan
Sistem dalam industri manufaktur mesin memegang peranan penting dalam proses produksi. Salah satu mesin yang digunakan dalam proses produksi adalah mesin E-Fill untuk mengisi cairan ke  dalam  kemasan  botol.  Mengoperasikan  mesin  E-Fill  memerlukan  keahlian  khusus  dan pengalaman yang cukup, sehingga diperlukan suatu sistem yang dapat mendukung pengambilan keputusan terkait pengoperasian mesin E-Fill.
Sistem pendukung keputusan atau Decision Support System (DSS) merupakan suatu sistem yang dapat mendukung pengambilan keputusan dengan menggunakan data dan informasi yang tersedia. DSS dapat digunakan di berbagai bidang seperti bisnis, industri, kesehatan, dan pendidikan. Dalam penerapannya di industri, DSS dapat membantu pengambilan keputusan terkait produksi, kualitas, dan efisiensi.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  perancangan  sistem  pendukung  keputusan pada  mesin  E-Fill  adalah  sistem  inferensi neuro-fuzzy adaptif  atau  lebih  dikenal  dengan  ANFIS. ANFIS merupakan metode yang menggabungkan kecerdasan buatan berupa jaringan syaraf tiruan
dan  logika fuzzy untuk  membangun  model  sistem.  Alasan  mengapa  menggunakan  ANFIS dibandingkan  dengan  metode  yang  lain  adalah  ANFIS  dapat  digunakan  di  berbagai  berbagai aplikasi,  seperti  pengenalan  pola,  prediksi,  dan  pengambilan  keputusan  serta  ANFIS  dapat digunakan untuk  memodelkan sistem nonlinier yang kompleks dan memiliki kemampuan belajar dari data. Pada saat merancang sistem pendukung keputusan mesin E-Fill berbasis ANFIS, sistem akan menggunakan data dan informasi yang tersedia untuk membuat rekomendasi keputusan yang optimal pada saat menggunakan mesin E-Fill.
Dalam  industri  manufaktur,  metode  efektivitas  peralatan  secara  keseluruhan  (OEE)  dapat diterapkan  untuk  memantau  kinerja  mesin.  OEE  ( Overall  Equipment  Effectiveness )  adalah  sebuah metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  efektivitas  dan  produktivitas  dari  peralatan  produksi. OEE  menentukan  persentase  waktu  produksi  dan  menghitung  berbagai  jenis  kerugian.  OEE mencakup  tiga  faktor,  yaitu  ketersediaan,  kinerja,  dan  kualitas.  OEE  dapat  dihitung  dengan mengalikan  faktor  OEE  dengan  tiga  atau  dengan  mengalikan  jumlah  produk  sempurna  dengan waktu  yang  dibutuhkan  untuk  memproduksi  satu  unit,  kemudian  membaginya  dengan  waktu produksi yang diharapkan.
Efisiensi  sistem  produksi  menjadi  faktor  kunci  daya  saing  industri  manufaktur.  Namun  nilai OEE rendah menunjukan performa mesin yang belum optimal. Untuk itu diperlukan sistem cerdas prediktif  berbasis  ANFIS  yang  mampu  merekomendasikan  parameter  operasional  mesin  guna meningkatkan efisiensi. Data aktual dimanfaatkan ANFIS untuk permodelan dan prediksi kondisi optimal agar performanya maksimal, yang akhirnya tercermin pada peningkatan nilai OEE. Maka penerapan OEE dan ANFIS menjadi solusi yang saling berkaitan untuk optimasi berkelanjutan.
Untuk  mendapatkan  performa  ANFIS  yang  sesuai  dengan  tujuan  penelitian,  parameter root mean  square  error (RMSE)  digunakan  untuk  mengukur  keakuratan  model  prediktif.  RMSE  adalah ukuran selisih antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya. Semakin kecil nilai RMSE maka semakin tinggi keakuratan model prediksi. Pada artikel kali ini akan dibahas mengenai perancangan sistem pendukung keputusan mesin E-Fill berbasis OEE dan ANFIS.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  terkait  pengoperasian mesin E-Fill. Penelitian ini akan membahas tentang konsep dasar ANFIS, perancangan sistem, dan implementasi  sistem.  Penelitian  ini  juga  akan  membahas  penerapan  OEE  dan  RMSE  dalam monitoring  kinerja  mesin.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  terhadap perkembangan teknologi dan industri di Indonesia.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Desain keseluruhan sistem
Mesin  e-fill  memiliki  sistem  pengisian  cairan  botol  dan  panel  kontrol  yang  berjalan secara otomatis. Pada Gambar 1 terlihat data masukan dan keluaran berasal dari sensor dan  aktuator.  Mesin  dikendalikan  dengan  menggunakan  PLC  Mitsubishi  seri  FX5S. Kemudian  data plant dikumpulkan  menggunakan  metode  ANFIS  dan  diukur menggunakan metode OEE.
Gambar 2. Alur Kerja Plant Botol Sortir
Variable Sumber data Waktu keseluruhan mesin beroperasi (Loading time) Diambil  berdasarkan  waktu  keseluruhan system bekerja (mulai dari saat system start hingga saat system stop ) Waktu mesin diambil kondisi setup Data diambil dari waktu saat system dalam kondisi  pergantian  model  dan  saat  system dalam keadaan perbaikan maintenance . Pada system  inipergantian  model  dilakukan dengan  cara  mengubah  value  berat  cairan yang ditampung pada botol Jumlah keseluruhan produk yang dihasilkan ( Actual output) Data  ini  diambil  dengan  memanfaatkan sensor proximity Lama waktu mesin dalam memproduksi satu unit produk (Cycle time) Data ini direkam saat system dalam kondisi pergantian  model.  Pada  saat  pergantian model,  system  akan  berjalan  selama  sekali proses  untuk  mendapatkan  waktu  mesin dalam satu unit produk Jumlah produk yang berhasil Data  ini  didapatkan  dari  jumlah  sensor proximity pada  tiang filling mendeteksi  keberadaan botol
Pada Gambar 1 Diagram Blok Sistem dapat dilihat pada penelitian ini untuk data input akan dikontrol melalui PLC lalu tampilan HMI atau output dapat dilihat apabila sistem kontrol
telah  melakukan input data.  Alur  kerja  dari  mesin pengisian  cairan  dijelaskan  pada Gambar  2 dibawah ini :
Dari gambar 2 dapat dilihat bahwa alur kerja sistem dimulai dari menekan tombol start pada HMI kemudian sensor dan aktuator akan menyala.    Kemudian botol akan ditaruh pada konveyor dan akan berjalan. Lalu sensor proximity akan mendeteksi botol. Jika tidak ada botol maka konveyor akan  tetap  berjalan  dan  jika proximity mendeteksi  botol  pertama  maka  pneumatik  gate  1  akan menyala, jika sensor proximity mendeteksi botol yang kedua maka pneumatik gate 2 akan menyala dan bersamaan konveyor akan berhenti. Lalu pneumatik mundur menyala bersamaan dengan nozzle 1 dan nozzle 2 turun.    Kemudian cylinder pneumatik akan menarik cairan dan membuka valve input 1 dan valve input 2 sesuai dengan batas sensor cylinder pneumatik.    Setelah cylinder pneumatik terisi selanjutnya cylinder pneumatik  akan  mendorong  cairan  sampai  titik  top  bersamaan  dengan terbukanya valve  output 1  dan valve  input 2  lalu  mengirim  air  pada nozzle melalui  selang  cairan.
Kemudian sistem akan mereset secara otomatis dan konveyor kembali berjalan.
2.2 Overal Equipment Effectiveness (OEE)
Penelitian ini dilakukan pada mesin e-fill pengisian cairan otomatis berdasarkan data yang telah  diambil.  Analisis  data  dilakukan  dengan  menghitung  nilai Overall  Equipment Effectiveness (OEE) sebagai dasar penentuan langkah perbaikan. Overal Equipment Effectiveness (OEE) didefinisikan sebagai ukuran kinerja suatu peralatan dalam menunjang proses produksi sesuai  dengan  yang  telah  ditetapkan.  Parameter  OEE  terdiri Availability,  Performance dan Quality . Nilai ketiga parameter tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi efektivitas peralatan dalam periode tertentu. Table 1 Variable dan sumber data penelitian.
Availability (%) = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑟 𝑥 100% (1) Performance (%) = 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒−𝐷𝑜𝑤𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% Quality (%) = 𝐺𝑜𝑜𝑑 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑥 100% OEE = A x P x Q (%)

## 2.3 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System ( ANFIS )
Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan penggabungan dari logika fuzzy dan jaringan syaraf tiruan (JST). Logika fuzzy memiliki kelebihan dalam memodelkan aspek kualitatif dari pengetahuan manusia dan proses pengambilan keputusan dengan menerapkan basis aturan ( rules ). JST memiliki kelebihan dalam mengenali pola, belajar dan berlatih dalam menyelesaikan  suatu  permasalahan  tanpa  memerlukan  pemodelan  matematik.  Serta  dapat bekerja berdasarkan data historis yang dimasukkan kepadanya dan dapat melakukan prediksi kejadian  yang  akan  datang  berdasarkan  data-data  tersebut.  Sehingga  ANFIS  memiliki kemampuan keduanya.
Framework dari metode ANFIS mempunyai lima layer, yaitu layer fuzzifikasi, layer rule, layer normalisasi, layer defuzzifikasi , dan hasil neuro Tunggal. Adapun struktur ANFIS seperti pada Gambar 3 :

## Gambar 3. Struktur ANFIS
Pada Struktur ANIFIS yang digunakan pada penelitian kali ini menggunakan 3 Input 6 layer dan 1 output. 3 Input: 1 Layer (Node 1-3) masing masing input disebut t sebagai variabel linguistik yang  dapat  mewakili  kondisi  atau  atribut  tertentu  dalam  sistem.  6  Layer:  Layer  2  (Node  4-9)  ini adalah layer yang disebut sebagai "Node Layer" atau " Fuzzification Layer ". Pada layer ini, setiap node mengukur sejauh mana setiap input memenuhi kondisi linguistik tertentu. Fungsi keanggotaan fuzzy digunakan  di  sini  untuk  menentukan  sejauh  mana  suatu  input  cocok  dengan  kondisi  linguistik tertentu (seperti "dingin", "hangat", "panas"). Layer 3 (Node 10-15) Layer ini disebut sebagai " Rule Layer "  atau  " Rule  Layer ".  Setiap  node  pada  layer  ini  mengalikan  keluaran  dari  node  pada  layer sebelumnya, merepresentasikan kecocokan input terhadap kondisi linguistik tertentu, dengan bobot tertentu. Dalam Anfis, khususnya, ada aturan-aturan yang digunakan untuk menentukan bobot ini. Layer  4  (Node  16-  21)  Layer  ini  disebut  sebagai  " Consequent  Layer ".  Setiap  node  di  layer  ini mengalikan keluaran dari node pada layer sebelumnya dengan input sesungguhnya (input numerik asli) dan memberikan keluaran untuk masing-masing aturan. Layer 5 (Node 22-24) Layer ini disebut sebagai " Normalization Layer ". Tujuan dari layer ini adalah untuk menormalisasi keluaran dari layer sebelumnya. 1 Output: Output sistem Anfis adalah hasil akhir dari proses inferensi yang dilakukan oleh sistem.
2.4 Pengukuran Akurasi RMSE
Pada penelitian ini pengukuran hasil prediksi dilakukan dengan menggunakan root mean squere error (RMSE). RMSE adalah suatu pengukuran tingkat akurasi dengan mengukur rata – rata nilai. Nilai didapat dari selisih hadil peramalan dengan target dimana semakin kecil kecil  atau  semakin  rendah  nilai  RMSE  yang  didapat,  maka  semakin  valid  akurasi  yang didapat. Rumus RMSE dinotasikan sebagai berikut:
√ 𝛴𝑡=1 𝑛 (𝐴𝑡−𝑓𝑡)𝑧 𝑛 (2) Dimana : At = Nilai data actual Ft = Nilai hasil peramalan N = Banyaknya data Σ = Summation ( Jumlahkan keseluruhan nilai )

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada bab ini akan dilakukan pembahasan terhadap hasil penelitian dan pengujian yang telah dilakukan.  Pengujian  meliputi  Data  Asli,  Hasil  Analisa  OEE,  dan  pemodelan  ANFIS  dengan dibuktikan melalui grafik serta RMSE.
Table 2 Hasil pengambilan data
No Waktu Nozzle Berjalan Waktu Perngisian botol Target Volume Error % Ketepatan Filling Nozzle 1 10 detik 5 detik 135ml 0ml 100% Gagal 2 10 detik 6 detik 135ml 0ml 100% Gagal 3 10 detik 5 detik 135ml 138ml 0.74% Tepat 4 10 detik 6 detik 135ml 135ml 0.74% Tepat 5 10 detik 5 detik 135ml 136ml 1,48% Tepat 6 10 detik 6 detik 135ml 133ml 0% Tepat 7 10 detik 5 detik 135ml 135ml 0.74% Tepat 8 10 detik 6 detik 135ml 133ml 0.74% Tepat Table 3 Hasil perhitungan OEE No Availability Performance Quality OEE Ket Hasil OEE Data Asli Percobaan Pertama 1 92% 105% 75% 72.50% Bad 2 92% 105% 75% 72.50% Bad 3 92% 105% 100% 96.67% Good 4 92% 105% 100% 96.67% Good 5 92% 105% 100% 96.67% Good 6 92% 105% 100% 96.67% Good 7 92% 105% 100% 96.67% Good 8 92% 105% 100% 96.67% Good 9 92% 105% 100% 96.67% Good
Pada  tabel  3.1  dan  tabel  3.2  dapat  dilihat  perbandingan  data  dari  8  botol  pengujian  yang pertama,  pada  pengujian  yang  pertama  terlihat  bahwa  percobaan  pertama  dan  kedua  memiliki kondisi  bad  sedangkan  pengujian  ketiga  hingga  kesembilan  memiliki  kondisi  good.  Kondisi  Bad terjadi dikarenakan adanya kesalahan tata letak botol saat mengambil data.
Table 4 Hasil Pengambilan data percobaan ke 2
No Waktu Nozzle Berjalan Waktu Pengisian botol Target Volume Error % Ketepatan Filling Nozzle 1 10 detik 5 detik 135ml 132ml 2.20% Tepat 2 10 detik 6 detik 135ml 130ml 3.70% Tepat 3 10 detik 5 detik 135ml 136ml 0.74% Tepat 4 10 detik 6 detik 135ml 134ml 0.74% Tepat 5 10 detik 5 detik 135ml 133ml 1.48% Tepat 6 10 detik 6 detik 135ml 135ml 0.00% Tepat 7 10 detik 5 detik 135ml 134ml 0.74% Tepat 8 10 detik 6 detik 135ml 136ml 0.74% Tepat Table 5 Hasil Perhitungan OEE data aktual No Availability Performance Quality OEE Ket Hasil OEE Data Asli Percobaan Ketiga 1 92% 105% 100% 96.67% Good 2 92% 105% 100% 96.67% Good 3 92% 105% 100% 96.67% Good 4 92% 105% 100% 96.67% Good 5 92% 105% 100% 96.67% Good 6 92% 105% 100% 96.67% Good 7 92% 105% 100% 96.67% Good 8 92% 105% 100% 96.67% Good 9 92% 105% 100% 96.67% Good
Pada tabel 3.5 dan tabel 3.6 dapat dilihat tidak adanya perbandingan data dari 8 botol pengujian  yang  pertama  hingga  kesembilan  dikarenakan  tidak  adanya  kesalahan  dalam tataletak botol.

## 3.1 Hasil Training
Perhitungan OEE ini berdasarkan kondisi pergerakan plant. Data utama yang diperlukan dalam perhitungan ini yaitu lama waktu mesin beroperasi selama 124 detik, lama waktu mesin dalam kondisi setup, jumlah keseluruhan produk yang dihasilkan, lama waktu mesin dalam memproduksi satu unit produk (waktu diambil selama 15 dan 16 detik) dan jumlah produk yang  berhasil(dari  8  hingga  0).  Berikut  table  3.4  merupakan  table  variable  OEE  yang diperlukan.
Table 6 Hasil percobaan data training No Availability Performance Quality OEE Ket Data Pada Saat Cylce Time 15 Detik 1 92% 105% 100% 96.6% Good 2 92% 92% 87.6% 73% Bad 3 92% 78% 75% 54% Bad 4 92% 66% 62.5% 37% Bad 5 92% 52% 50% 23.9% Bad 6 92% 39% 37.5% 13% Bad 7 92% 26% 25% 5.98% Bad 8 92% 13% 12.5% 1.4% Bad 9 92% 0% 0% 0% Bad Data Pada Saat Cycle Time 16 Detik 1 92% 112% 100% 103% Good 2 92% 98% 87.6% 78% Bad 3 92% 84% 75% 57.9% Bad 4 92% 70% 62.5% 40.2% Bad 5 92% 56% 50% 25.7% Bad 6 92% 42% 37,5% 14.5% Bad 7 92% 28% 25% 6.44% Bad 8 92% 14% 12,5% 1.61% Bad 9 92% 0% 0% 0% Bad
Hasil percobaan dari Tabel 3.4 diatas dapat dilihat bahwa berdasarkan data keterangan terlihat memiliki kondisi good dan bad. Untuk mesin yang memiliki system good dan efektif memiliki nilai presentase OEE diatas 85%. Sedangkan mesin yang memiliki system bad memiliki nilai presentase OEE dibawah 85%.
Gambar 4 adalah data bar chart yang ditampilkan  sesuai dengan data training yang dihitung dalam kondisi waktu Cylce Time 15 detik.
Gambar 5 adalah Data bar chart yang ditampilkan sesuai dengan data Training yang dihitung dalam kondisi waktu Cycle Time 16 detik.
Gambar 4 Bar Chart hasil Training
Gambar 5. Bar Chart hasil Training

## 3.2 Hasil data Testing ANFIS
Sebelum  dilakukan  pemodelan  ANFIS  dilakukan  beberapa  kali  percobaan  pada pembahasan  hasil data training sebagai parameter untuk menguji ketepatan pada metode ANFIS. Dari hasil training dengan kondisi cycle time 15 dan 16 detik diperoleh nilai minimal RMSE adalah 0.000312. Adapun pembanding nilai aktual dengan data prediksi dapat dilihat pada gambar 8 dibawah.
Pada  Gambar  8  menunjukan  bahwa  hasil  dari  pengujian  data  asli  dan  hasil  ANFIS memiliki  perbedaan  ketika  uji  coba  pertama  dan  kedua.  Pada  uji  coba  pertama  data  asli menghasilkan nilai 0.72 berasal dari perhitungan manual data asli sedangkan hasil ANFIS menghasilkan nilai 0.60. Sama dengan uji coba pertama pada uji coba kedua data asli dan hasil ANFIS memiliki nilai yang sama. Bisa disimpulkan untuk ketepatan prediksi pada uji coba pertama dan kedua hanya memiliki selisih nilai yaitu 0.12. sedangkan pada uji  coba 3 hingga  uji  coba  ke10  nilai  data  asli  dan  hasil  ANFIS  memiliki  kesamaan  yang  artinya ketepatan prediksi dari uji coba tersebut adalah 100% tepat.

## Cycle Time 15 Detik
200% 100%
0%
8 7 6 5 4 3 2 1 0 Availability Performance Quality OEE

## Cycle Time 16 Detik
200% 0% 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Availability Performance Quality OEE
Gambar 6. Hasil Nilai RMSE
Gambar 7. Grafik data asli dan hasil ANFIS

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  pada  paper  ini  menjelaskan tentang  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  mesin  e-  fill  berbasis  sistem  inferensi neuro-fuzzy adaptif  “ANFIS”.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mendukung  pengoperasian  mesin  e -Fill. Berdasarkan  Perhitungan  nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE),  performa  mesin  e-fill  dalam pengujian 3 kali percobaan masih rendah dengan nilai OEE rata  - rata hanya 57,3% ( Cycle Time 15 detik)  dan  61,7% ( Cycle  Time 16 detik).  Nilai  Availability  cenderung  konstan  92%  sedangkan  nilai Performance  dan  Quality  bervariasi  tergantung  pada  waktu Cycle  Time dan  jumlah  produk  yang berhasil. Pemodelan dengan metode ANFIS menghasilkan akurasi prediksi yang sangat baik dengan RMSE sebesar 0,000312. Hasil prediksi juga sangat mendekati data aktual.

## Referensi
[1]  S. P. Della, Sistem Pengolahan Data Produksi  Berbasis  SCADA Menggunakan Metode OEE Dilengkapi dengan Fuzzy Decision Pada Automatic Filling Botlle Machine, Surabaya, 2021.
[2]  R. P. &. S. E. P. Sari, "Applied Technology and Computing Science Journal.," Pengaruh Korelasi Data pada Peramalan Kelembaban Udara Menggunakan Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)., 2019.
[3]  N. R. D. H. S. T. S. Ryan Yudha Adhitya, Pengembangan PV Solar Tracking System Dua Sumbu Putar Berbasis Model Fuzzy Sugeno Oorde Nol, 2020.
[4]  A. M. Ma'ruf, U. Ema and A. H. Dwi, "Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi," Optimasi Anfis Untuk Prediksi Data Time Series, vol. Vol.9, 3 September 2022.
[5]  M. Anrinda, M. S. Edy and I. M. Jaka, "Prosiding Seminar Nasional," ANALISIS PERHITUNGAN OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE), 21 Agustus 2021.
[6]  N.  and  I.  Anfasa,  "Diploma  Thesis," RANCANG  BANGUN  INTEGRASI  SCADA  PADA  SISTEM CRUSHING DAN BARGE LOADING CONVEYOR, 2022.
[7]  B. Y. Pandji, I. I. and A. A. Rohmawati, "Indonesia Journal on Computing," Perbandingan Prediksi Harga Saham dengan model ARIMA dan Artificial Neural Network, vol. Vol.4 No.2, September 2019.
[8]  A.  T.  Nugraha  and  R.  P.  Eviningsih, ZETA  Converter  as  a  Voltage  Stabilizer  with  Fuzzy  Logic Controller Method in The Pico Hydro Power Plant, vol. Vol.4 No.2, 23 Augustus 2022.
[9]  I.  M.  A.  A.  and  A.  A.  Mustofa,  "Jurnal  Ilmiah  Rekayasa," Sistem  Pengendalian  Penanganan Kebakaran Gedung Menggunakan Metode Fuzzy, vol. Vol 11 No 2, Oktober 2018.
[10]  D. H. Triwardani, A. Rahman  and C. F. M. Tantrika, ANALISIS OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) DALAM, 2021.
[11]  W. Atikno and H. H. Purba, "Journal of Industrial and Engineering System (JIES)," Sistematika Tinjauan Literature Mengenai Overall Equipment Effectiveness (OEE), vol. 2, no. 2722-7979, pp. Hal 29-39, 2021.
[12]  S.  A.  Hardiyanti  and  Q.  S.  , PREDIKSI  KASUS  COVID-19  DI  INDONESIA  MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS), vol. Vol 6, 2020.
[13]  H. S. D. O. Prabawanti, M. S. R. N. Hasanah, U. W. and A. H. , Forecasting of Wind Speed in Malang City of Indonesia  using  Adaptive  Neuro-Fuzzy  Inference  System  and  Autoregressive  Integrated  Moving  Average Methods, September 2020.
[14]  I. A. J. and Y. , Perancangan Unit Pengisian Pada Mesin Pengisian Botol Otomatis Berbasis PLC, vol. Vol. 3 No. 2, 2023.
[15]  A. H. Saputra, T. T. and B. W. , ANALISIS DATA RUNTUN WAKTU DENGAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS), vol. Vol. 1 No.1 , pp. 31-38, 2012.
[16]  A. K. R. R. and I. P. Solihin, Pengujian Algoritma Long Short Term Memory untuk Prediksi Kualitas Udara dan Suhu Kota Bandung, vol. Vol. 15 No. 1, 2020.
[17]  M. and  T. R. , Prediksi Waktu Kegagalan  Mesin  Raw Mill  Menggunakan  Active Learning. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember., 2023.
[18]  A. D. Wiratmoko, A. W. Syauqi, M. S. Handika, D. B. Nurrizki, M. W. M. S. I. S. M. K. Hasin, I. M. A. Z. Arfianto, A. W. B. Santosa and V. Y. P. Ardhana, Design of Potholes Detection as Road’s Feasibility Data Information Using Convolutional Neural Network(CNN), 2019.
[19]  Richo, R. Y. Adhitya, M. K. Hasin, M. S. and E. S. , Analisis Pengaruh Optimizer pada Model CNN untuk Identifikasi Cacat pada Perekat Kemasan, vol. Vol.13 No.2, 2023.
© 2019 oleh penulis. Dikirim untuk kemungkinan publikasi akses terbuka di bawah syarat  dan  ketentuan  lisensi  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY) (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).