Implementasi Predictive Maintenance Pada Bearing Dengan Menggunakan Machine Learning Untuk Memprediksi Temperatur
Rosyad Burhan 1* , Mega Bagus Herlambang 2 , Salahuddin 3
1,2 Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Indonesia
3 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe
1* rosyad.burhan@student.iti.ac.id (penulis korespondensi), 2 mega.herlambang@iti.ac.id, 3 salahuddintik@pnl.ac.id
Abstrak  — PT.  Integral  Industrial  Indonesia  adalah  perusahaan  yang  beroperasi  di  lingkungan  industri  yang  kompleks  di  mana  desain, pengoperasian,  dan  pemeliharaan  peralatan  yang  optimal  sangat  penting.  Salah  satu  produknya  adalah  sensor  putaran  yang  dipasang  pada bearing mesin kertas. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi variabel suhu pada suatu bearing dengan memfokuskan pada variabel yang terekam oleh sensor. PT. Integral Industrial Indonesia menerapkan sistem pemeliharaan prediktif untuk meningkatkan efisiensi part bearing dan memprediksi kerusakan sebelum benar-benar terjadi. Pada saat pengumpulan data, data diperoleh dari pabrik pembuat kertas PT. XYZ yang bekerja sama dengan PT. Industri Integral Indonesia. Pemrosesan data dilakukan dengan membuat algoritma machine learning . Model yang digunakan adalah K-Nearest Neighbors , Support Vector Machine , dan Artificial Neural Network. Kemudian dilakukan evaluasi model untuk ketiga model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Square Error (RMSE), dan R-squared . Untuk model K- Nearest Neighbors diperoleh hasil MAPE sebesar 4,44%, RMSE sebesar 1,9623, dan R-squared sebesar 0,849. Untuk model Support Vector Machine diperoleh hasil MAPE sebesar 7,52%, RMSE sebesar 1,8190, dan R-squared sebesar 0,749. Untuk model Artificial Neural Network diperoleh hasil MAPE sebesar 5,55%, RMSE sebesar 2,0209, dan R-squared sebesar 0,799. Berdasarkan evaluasi model ini, model K-Nearest Neighbors menjadi pilihan terbaik yang digunakan perusahaan dalam memprediksi suhu karena memiliki nilai MAPE terkecil, RMSE yang mendekati 0 dan nilai R-Squared yang mendekati 1. Model K-Nearest Neighbors kemudian digunakan untuk menentukan feature importances dan mencari variabel yang memiliki pengaruh terbesar terhadap variabel suhu berdasarkan nilai feature importances tertinggi. Didapatkan nilai feature importances tertinggi yaitu: Y.rms bernilai (1082.4209), posisi kedua Y.peak  bernilai (1066.7731), dan posisi ketiga Z.rms bernilai (1023.5485). Selain itu, analisis finansial dilakukan untuk menghitung potensi penghematan biaya penerapan pemeliharaan  prediktif, dengan hasil produktivitas tambahan sebesar 22,52% (78.820 ton/mesin kertas) dan laba atas investasi (ROI) sebesar 6,56%. Oleh karena itu, penerapan pemeliharaan prediktif sangat bermanfaat bagi perusahaan PT. XYZ.
Kata kunci — Predictive Maintenance , Bearing , K-Nearest Neighbors , Support Vector Machine , Artificial Neural Network .
Abtract — PT Integral Industrial Indonesia is a company that operates in a complex industrial environment where optimal equipment design, operation and maintenance are critical. One of its products is a rotation sensor mounted on a paper machine bearing. This research aims to predict the temperature variables in a bearing by focusing on the variables recorded by the sensor. PT Integral Industrial Indonesia implements a predictive maintenance system to improve bearing part efficiency and predict damage before it actually occurs. At the time of data collection, data was obtained from the PT XYZ papermaking factory in collaboration with PT Integral Industrial Indonesia. Data processing is done by creating  machine  learning  algorithms.  The  models  used  are  K-Nearest  Neighbors,  Support  Vector Machine,  and  Artificial  Neural Network. Then model evaluation is carried out for the three models using Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Square Error (RMSE), and  R-squared.  For  the  K-Nearest  Neighbors  model,  the  MAPE  result  is  4.44%,  RMSE is 1.9623,  and  R-squared  is 0.849. For  the  Support Vector Machine model, the MAPE result is 7.52%, RMSE is 1.8190, and R-squared is 0.749. For the Artificial Neural Network model, the MAPE result is 5.55%, RMSE is 2.0209, and R-squared is 0.799. Based on this model evaluation, the K-Nearest Neighbors model is the best choice used by companies in predicting temperature because it has the smallest MAPE value, RMSE which is close to 0 and R-Squared value which is close to 1. The K-Nearest Neighbors model is then used to determine feature importances and find variables that have the greatest influence on temperature variables based on the highest feature importances value. The highest value of feature importances is obtained, namely: Y.rms  value  (1082.4209),  second  position  Y.peak  value  (1066.7731),  and  third  position  Z.rms  value  (1023.5485).  In  addition,  a  financial analysis was conducted to calculate the potential cost savings of implementing predictive maintenance, resulting in an additional productivity of 22.52% (78,820 tons/paper machine) and a return on investment (ROI) of 6.56%. Therefore, the implementation of predictive maintenance is very beneficial for PT XYZ company.
Keywords — Predictive Maintenance, Bearings, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Artificial Neural Networks .

## I. PENDAHULUAN
Dalam dunia industri proses pengoperasian, dan pemeliharaan  aset  yang  optimal  sangat  penting  untuk mengefisiensikan  keberlanjutan  aset  atau  perlatan  pabrik. Pemeliharaan aset dengan Predictive Maintenenace (pemeliharaan  prediktif)  menjadi  pilihan  tepat  untuk memastikan peralatan berfungsi dengan baik dan mengurangi biaya perbaikan dan kerusakan yang tidak terduga. Predictive Maintenenace didasarkan pada penggunaan data sensorik dan analitik  tingkat  lanjut  untuk  memprediksi  potensi  kerusakan peralatan  sebelum  benar-benar  terjadi.  Dalam predictive maintenance ,  sensor-sensor  dipasang  pada  peralatan  yang
diawasi dan data yang dikumpulkan secara terus-menerus. Data ini  kemudian  dianalisis  menggunakan  algoritma  dan  teknik machine  learning untuk  mengidentifikasi  pola,  tren,  dan anomali yang dapat mengindikasikan kemungkinan kerusakan di masa depan.
Dalam  penelitian  ini  akan  menganalisis  implementasi predictive  maintenance pada bearing dengan  menggunakan machine learning untuk memprediksi temperatur. Penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  penting  dalam pengembangan  teknik  analisis  yang  lebih  akurat  dan  dapat diandalkan  untuk  mendeteksi  dini  kerusakan  pada bearing di berbagai lingkungan industri. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan  teknik  analisis Machine  Learning ,  termasuk
model Support  Vector  Machine,  K-Nearest  Neighbor ,  dan Artificial  Neural  Network untuk  mendeteksi  variabel temperatur  pada bearing berdasarkan  putaran  data  yang dihasilkan  selama  proses  produksi.  Penelitian  ini  bertujuan untuk memberikan solusi bagi PT. Integral Industrial Indonesia dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  mencegah  kerusakan  yang tidak terduga pada bearing .

## II. METODOLOGI PENELITIAN
A. Subjek dan Objek Penelitian
Observasi  subjek  digunakan  untuk  mengetahui  asal  usul data  yang  digunakan,  khususnya  data  putaran bearing yang diperoleh dari salah satu mesin kertas. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa data yang digunakan relevan dan konsisten dengan  tujuan  penelitian.  Selain  itu  penggunaan  metode observasi  objek  juga  penting  untuk  menjamin  validitas  dan reliabilitas data yang digunakan. Sedangkan tujuan mengamati subjek dalam penelitian ini adalah untuk mengumpulkan data- data yang diperlukan. Dengan menggunakan metode observasi objek, pengumpulan data berlangsung selama 34 hari terhitung tanggal 21 Agustus 2023 sampai dengan tanggal 24 September 2023.
B. Jenis Data
Jenis  data  yang  digunakan  adalah  data  masa  lalu  yang dilakukan dengan mengamati langsung pada mesin kertas. Tipe data yang berhasil diambil adalah tipe data file JSON dengan total  957  data  mentah  per  sensor.  Termasuk  UID,  Tanggal, Waktu,  X. peak ,  Y. peak ,  Z. peak ,  X.rms,  Y.rms,  Z.rms, Temperature , Battery, dan rssi.

## C. Metode Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data masa lalu berbentuk JSON file berisikan frekuensi yang terjadi pada bearing mesin  kertas.  Data  putaran bearing dikumpulkan dengan  memasang  sensor  pada  mesin  yang  ingin  diuji kondisinya.
Gambar 1. Sensor yang terpasang pada bearing mesin kertas di Pabrik PT. XYZ
D. Metode Pengolahan dan Analisis Data
Pada  pengolahan  data  peneliti  menggunakan  tiga  model yaitu K-Nearest  Neighbors , Support  Vector  Machine ,  dan Artificial  Neural  Network dengan  tiga  model  tersebut diharapkan dapat melakukan prediksi kerusakan pada Bearing di  mesin  kertas  berdasarkan  variabel  X  terdapat  beberapa variabel  yaitu  X. peak ,  Y. peak ,  Z. peak ,  X.rms,  Y.rms,  Z.rms, Battery, dan rssi. Sehingga bisa memprediksi variabel Y yaitu Temperatur. Kemudian, menganalisis manfaat dan keuntungan yang  diperoleh  Perusahaan  dalam  penelitian  ini,  dari  aspek finansial dengan Potential Saving Cost .
E. Predictive Maintenance
Konsep Predictive Maintenenace (PdM) didasarkan pada penggunaan  data  sensorik  dan  analitik  tingkat  lanjut  untuk memprediksi  potensi  kerusakan  atau  kegagalan  peralatan sebelum  benar-benar  terjadi.[1]  Pemeliharaan  prediktif peralatan  industri  (PdM)  dapat  melihat  penurunan  kinerja karena  dirancang  untuk  mencapai  mendekati  nol  bahaya tersembunyi, kegagalan, polusi, dan mendekati nol kecelakaan di seluruh lingkungan proses manufaktur.[2]
F. Machine Learning
Machine  Learning adalah  studi  tentang  algoritma  dan statistik yang digunakan untuk melakukan tugas tertentu tanpa menggunakan instruksi eksplisit, tetapi dengan mengandalkan pola dan kesimpulan.[3]  Algoritma Machine Learning adalah sekumpulan  instruksi  atau  prosedur  matematika  yang digunakan untuk menghasilkan model pembelajaran mesin.
G. K-Nearest Neighbors K-Nearest  Neighbors (K-NN)  adalah  model  yang dipergunakan buat mengklasifikasikan objek berdasarkan data yang  diperoleh.  model  ini  memilih  klasifikasi  sesuai  objek menggunakan  jarak  terpendek  berasal  data  yang  ada.  Hal  ini memudahkan  pencarian  klasifikasi  atau  prediksi  berdasarkan variabel yang tersedia, dengan mengandalkan kedekatan antara data yang akan dievaluasi menggunakan data training yang ada. Metode  ini  bekerja  dengan  perkiraan  bahwa  data  yang mempunyai fitur yang seperti cenderung mempunyai label atau kelas  yang  serupa.  oleh  karena  itu,  Jika  data  yang  dievaluasi mempunyai  tetangga  terdekat  yang  mayoritasnya  termasuk pada  satu  kelas,  maka  data  tersebut  akan  diklasifikasikan  ke pada kelas tersebut. [4]
H. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  model  yang digunakan  untuk  membuat  prediksi  yang  dapat  digunakan dalam  analisis  dan  regresi.[5] Support  Vector  Machine menggunakan  prinsip Structural  Risk  Minimization (SRM), dengan tujuan menemukan hyperline terbaik yang memisahkan dua  kelas.[6] Hyperline yang  berada  di  antara  atau  di  tengah dua kelas data adalah hyperline terbaik.

## I.
Artificial Neural Network
Artificial Neural Network (ANN) merupakan pemrosesan informasi yang terinspirasi berdasarkan sistem syaraf biologi. Artificial  Neural  Network dapat  mengenali  aktivitas berdasarkan  data  yang  telah  diperoleh.  Data  yang  telah diperoleh akan dipelajari ANN sehingga memiliki kemampuan dalam  memberikan  sebuah  keputusan  terhadap  data  yang belum dipelajari.[5]

## J. Bahasa Pemrograman R
R  adalah  bahasa  pemrograman  yang  banyak  digunakan dalam komputasi statistik, analisis data, dan penelitian ilmiah. Bahasa  pemrograman  R  memiliki  banyak  paket,  sehingga pengguna  memiliki  banyak  pilihan  di  luar  paket  standar. Bahasa  R  berbasis  objek  dan  mencakup  perpustakaan. Perpustakaan ini dikembangkan oleh kolaborator bahasa R.[7] Pemrograman R biasanya digunakan oleh ahli statistik, analis data, peneliti, dan pemasar untuk menangkap, membersihkan, menganalisis, memvisualisasikan, dan menyajikan data.
K. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
Mean Absolute Percentage Error adalah perhitungan nilai error dalam  perhitungan  statistik  untuk  membuktikan  tingkat keakuratan  suatu  model  dalam  melakukan forecasting atau prediksi.  Selain  itu  juga  terdapat  tabel  yang  digunakan  untuk memudahkan  dalam  menginterpretasikan  hasil  nilai  yang diperoleh  pada  perhitungan  MAPE.[8]  Berikut  merupakan rumus dalam melakukan perhitungan MAPE:
(1) Keterangan : n = Ukuran Data/ Sample Ai
= Nilai Data Aktual
Fi
= Nilai Data Peramalan atau Prediksi
Tabel 1. Range Nilai Hasil MAPE

## L. Root Mean Square Error (RMSE)
Root  Mean  Square  Error adalah  salah  satu  metode perhitungan nilai kesalahan untuk menentukan besarnya angka kesalahan  pada  hasil forecasting atau  prediksi.  Untuk menentukan  nilai  RMSE  dapat  dilihat  berdasarkan  hasil prediksi yang didapatkan, jika hasil yang didapatkan mendekati angka  0  maka  hasil  prediksi  atau  peramalan  mendekati  atau sesuai  dengan  data  aktualnya.[8]  Berikut  merupakan  rumus dalam melakukan perhitungan RMSE:
(2) Keterangan: n = Ukuran Data/ Sample Ai = Nilai Data Aktual
Fi = Nilai Data Peramalan atau Prediksi
M. R-Squared
R-squared merupakan  nilai  yang  menunjukkan  seberapa besar  pengaruh  variabel independent (X)  terhadap  variabel dependent (Y).  Hasil  yang  diperoleh  berbentuk  nominal, berkisar  antara  0  hingga  1,  atau  dapat  diubah  dalam  bentuk persentase.  Berikut  merupakan  rumus  dalam  melakukan perhitungan R-Squared :
(3)
Keterangan: n = Ukuran Data/ Sample Ai = Nilai Data Aktual
Fi = Nilai Data Peramalan atau Prediksi
A
̅
= Rata-rata Dari Nilai Aktual
N. Feature Importance Feature Importance adalah konsep penting dalam analisis data  dan  pembelajaran  mesin.  Saat  membuat  model pembelajaran  mesin,  kami  sering  menggunakan  banyak  fitur
sebagai  masukan  untuk  membantu  model  memahami  pola dalam data dan membuat prediksi.[9]

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Model K-Nearest Neighbors
Pada pengolahan data ini model yang pertama dibuat yaitu model K-Nearest Neighbors , data yang digunakan berdasarkan data  yang  sudah  melalui  tahapan Pre-Processing  Data dan Cleansing  Data .  Data  akan  dipisah  menjadi  2  variabel,  yaitu variabel X ( independent ) yaitu : X.peak, X.rms, Y.peak, Y.rms, Z.peak,  dan  Z.rms  sedangkan  variabel  Y  ( Dependent )  yaitu Temperatur.
Langkah  awal  untuk  membuat  model  ini  yaitu  dengan memasukkan  data  csv  hasil Pre-Processing dari  hasil pengumpulan  data  berlangsung  selama  34  hari  terhitung tanggal 21 Agustus 2023 sampai dengan tanggal 24 September 2023 dan membagi datanya menjadi Training Set sebanyak 70% dan Test  Set sebanyak  30%.  Dari  jumlah  data  awal  sebanyak 957  baris  data,  yang  bisa  digunakan  952  baris  data,  dan  data yang  masuk  dalam Training  Set sebanyak  715  baris  data sedangkan yang masuk dalam Test Set sebanyak 237 baris data. Dilanjutkan  dengan  membuat  model K-Nearest  Neighbors , dengan menggunakan tools yang ada pada software R Studio, memasukkan command “knn( train = training_set [X], test = test_set [X], cl = training_set [Y], k = k)”.
Berdasarkan command KNN tersebut Temperatur sebagai variabel Y yang akan diprediksi dengan variabel X pada data yang digunakan yaitu : X.peak, X.rms, Y.peak, Y.rms, Z.peak, dan Z.rms. Model KNN yang telah dibuat akan menghasilkan prediksi dengan memasukkan data baru yaitu Test Set dengan menggunakan  “ predict ()”.  Kemudian,  dilakukan  evaluasi model K-Nearest  Neighbors yang  telah  dibuat  dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Square Error (RMSE),  dan R-Squared .  Berikut  hasil  prediksi  Temperatur dengan  menggunakan Test  Set sebanyak  237  baris  data menghasilkan model K-Nearest Neighbors :
Tabel 2. Hasil Prediksi Temperatur Dengan Model K-Nearest Neighbors
Berdasarkan  hasil  tabel  diatas  (Tabel  2)  dapat  diketahui bahwa hasil prediksi model KNN mendapatkan nilai yang tidak jauh  berbeda  dengan  data  aktual  Temperatur,  sehingga  untuk sementara  dapat  diasumsikan  model  ini  cukup  baik.  Tidak
MAPE = 1 n Ai − Fi Ai X 100% n i=1 RMSE = Ai − Fi 2 n i=1 n R 2 =  1 − Ai − Fi 2 n i=1 Ai − A ̅ 2 n i=1
cukup hanya melihat hasil akhir prediksi yang didapatkan tetapi perlu adanya evaluasi model untuk memastikan secara akurat hasil  model  yang  didapatkan  dengan  MAPE,  RMSE  dan R- Squared .

## B. Model Support Vector Machine
Pada  pengolahan  data  model  yang  kedua  adalah  model Support  Vector  Machine ,  data  yang  digunakan  berdasarkan data  yang  sudah  melalui  tahapan Pre-Processing  Data dan Cleansing  Data .  Data  akan  dipisah  menjadi  2  variabel,  yaitu variabel  X  ( independent )  yaitu  : battery dan  rssi  sedangkan variabel Y ( Dependent ) yaitu Temperatur.
Langkah  awal  untuk  membuat  model  ini  yaitu  dengan memasukkan  data  csv  hasil Pre-Processing dari  hasil pengumpulan  data  berlangsung  selama  34  hari  terhitung tanggal 21 Agustus 2023 sampai dengan tanggal 24 September 2023 dan membagi datanya menjadi Training Set sebanyak 70% dan Test  Set sebanyak  30%.  Dari  jumlah  data  awal  sebanyak 957  baris  data,  yang  bisa  digunakan  952  baris  data,  dan  data yang  masuk  dalam Training  Set sebanyak  715  baris  data sedangkan yang masuk dalam Test Set sebanyak 237 baris data. Dilanjutkan dengan membuat model Support Vector Machine , dengan menggunakan tools yang ada pada software R Studio, memasukkan command “svm(temp  ~.,  data  = training_set , method = “svm”, trControl = ctrl, tuneGrid = hyperparams)”.
Berdasarkan command SVM tersebut Temperatur sebagai variabel Y yang akan diprediksi dengan variabel X pada data yang digunakan yaitu : battery dan rssi. Model SVM yang telah dibuat  akan  menghasilkan  prediksi  dengan  memasukkan  data baru  yaitu Test  Set dengan  menggunakan  “ predict ()”. Kemudian, dilakukan evaluasi model Support Vector Machine yang  telah  dibuat  dengan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE), Root  Mean  Square  Error (RMSE),  dan R-Squared . Berikut  hasil  prediksi  Temperatur  dengan  menggunakan Test Set sebanyak  237  baris  data  menggunakan  model Support Vector Machine :
Tabel 3. Hasil Prediksi Temperatur Dengan Model Support Vector Machine
Berdasarkan  hasil  tabel  diatas  (Tabel  3)  dapat  diketahui bahwa hasil prediksi model SVM mendapatkan nilai yang tidak jauh  berbeda  dengan  data  aktual  Temperatur,  sehingga  untuk sementara  dapat  diasumsikan  model  ini  cukup  baik.  Tidak cukup hanya melihat hasil akhir prediksi yang didapatkan tetapi perlu adanya evaluasi model untuk memastikan secara akurat hasil  model  yang  didapatkan  dengan  MAPE,  RMSE  dan R- Squared .

## C. Model Artificial Neural Network
Pada  pengolahan  data  model  yang  ketiga  adalah  model Artificial  Neural  Network ,  data  yang  digunakan  berdasarkan data  yang  sudah  melalui  tahapan Pre-Processing  Data dan Cleansing  Data .  Data  akan  dipisah  menjadi  2  variabel,  yaitu variabel X ( independent ) yaitu : X.peak, X.rms, Y.peak, Y.rms, Z.peak,  Z.rms, battery dan  rssi  sedangkan  variabel  Y ( Dependent ) yaitu Temperatur.
Langkah  awal  untuk  membuat  model  ini  yaitu  dengan memasukkan  data  csv  hasil Pre-Processing dari  hasil pengumpulan  data  berlangsung  selama  34  hari  terhitung tanggal 21 Agustus 2023 sampai dengan tanggal 24 September 2023 dan membagi datanya menjadi Training Set sebanyak 70% dan Test  Set sebanyak  30%.  Dari  jumlah  data  awal  sebanyak 957  baris  data,  yang  bisa  digunakan  952  baris  data,  dan  data yang  masuk  dalam Training  Set sebanyak  715  baris  data sedangkan yang masuk dalam Test Set sebanyak 237 baris data. Dilanjutkan dengan membuat model Artificial Neural Network , dengan menggunakan tools yang ada pada software R Studio, memasukkan command “neuralnet(temp ~., data = training_set , hidden = 2, linier.output = TRUE)”.
Berdasarkan command ANN tersebut Temperatur sebagai variabel Y yang akan diprediksi dengan variabel X pada data yang digunakan yaitu : X.peak, X.rms, Y.peak, Y.rms, Z.peak, Z.rms, battery dan  rssi,  dengan hidden  layer yang  digunakan sebanyak 2. Model ANN yang telah dibuat akan menghasilkan prediksi dengan memasukkan data baru yaitu Test Set dengan menggunakan  “ predict ()”.  Kemudian,  dilakukan  evaluasi model Artificial  Neural  Network yang  telah  dibuat  dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Square Error (RMSE),  dan R-Squared .  Berikut  hasil  prediksi Temperatur dengan menggunakan Test Set sebanyak 237 baris data menggunakan model Artificial Neural Network :
Tabel 4. Hasil Prediksi Temperatur Dengan Model Artificial Neural Network
Berdasarkan  hasil  tabel  diatas  (Tabel  4)  dapat  diketahui bahwa hasil prediksi model ANN mendapatkan nilai yang tidak jauh  berbeda  dengan  data  aktual  Temperatur,  sehingga  untuk sementara  dapat  diasumsikan  model  ini  cukup  baik.  Tidak cukup hanya melihat hasil akhir prediksi yang didapatkan tetapi perlu adanya evaluasi model untuk memastikan secara akurat hasil  model  yang  didapatkan  dengan  MAPE,  RMSE  dan R- Squared .
D. Hasil  Perhitungan Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE)
Perhitungan Mean  Absolute  Percentage  Error dilakukan untuk  mengukur  tingkat  akurasi  prediksi  berdasarkan  model- model machine learning yang telah dibuat. Dalam menentukan tingkat  akurasi  prediksi  dari  hasil  model  yang  telah  dibuat, dapat  menggunakan  tabel Range Nilai  Hasil  MAPE  sebagai referensi mengartikan tingkat prediksi yang didapatkan.
Tabel 5. Nilai Hasil Perhitungan MAPE
Berdasarkan tabel 5 diatas menunjukan bahwa didapatkan hasil MAPE ketiga model yaitu: K-Nearest Neighbors bernilai MAPE  (4,44%), Support  Vector  Machine bernilai  MAPE (7,52%), dan Artificial Neural Network bernilai MAPE (5,44%), mendapatkan hasil prediksi sangat baik karena memiliki nilai Range MAPE kurang dari sepuluh persen (< 10%).
E. Hasil Perhitungan Root Mean Square Error (RMSE) Perhitungan Root  Mean  Square  Error dilakukan  untuk mengetahui  besarnya  nilai  kesalahan  yang  terjadi  pada  hasil prediksi yang didapatkan, jika hasil Root Mean Square Error semakin  mendekati  0  (nol),  maka  hasil  prediksi  sudah mendekati  hasil  aktualnya.  Berikut  merupakan  nilai  hasil
perhitungan RMSE di software R Studio pada masing-masing model yang telah dibuat:
Tabel 6. Nilai Hasil Perhitungan RMSE
Berdasarkan  tabel  6  diatas  bahwa  model K-Nearest Neighbors memiliki  hasil  RMSE  (1,9623)  yang  bernilai  jauh dari  0  (nol)  sehingga  prediksi  yang  dihasilkan  kurang  baik. Sedangkan  model Support  Vector  Machine bernilai  RMSE (1,8190) dan Artificial Neural Network bernilai RMSE (2,0209) mendapatkan  nilai  hasil  RMSE  yang  mendekati  0  (nol) sehingga  prediksi  yang  dihasilkan  baik  mendekati  nilai aktualnya.
F. Hasil Perhitungan R-Squared Perhitungan R-Squared dilakukan  untuk  mengetahui seberapa  besar  pengaruh  variabel independent (X)  terhadap variabel dependent (Y). Hasil didapatkan berupa nilai bilangan dari  0  (nol)  hingga  1  (satu),  jika  hasil  yang  didapatkan mendekati  nilai  1  (satu)  maka  dapat  disimpulkan  terdapat pengaruh yang kuat antara variabel independent (X) terhadap variabel dependent (Y).
Tabel 7. Nilai Hasil Perhitungan R-Squared
Berdasarkan  tabel  7  diatas  didapatkan  model K-Nearest Neighbors bernilai R-Squared (0,849), Support  Vector Machine bernilai R-Squared (0,749) dan Artificial  Neural Network bernilai R-Squared (0,799)  memiliki  pengaruh  yang kuat  karena  bernilai R-Squared yang  positif.  Sedangkan,  dari ketiga  model  tersebut  yag  terbaik  adalah  model  model K- Nearest Neighbors bernilai R-Squared (0,849) karena memiliki nilai  bilangan  positif  dan  mendekati  1 sehingga  bisa disimpulkan variabel X terhadap variabel Y memiliki pengaruh yang kuat pada model ini.
G. Perbandingan Hasil MAPE, RMSE, dan R-Squared
Untuk  memudahkan  dalam  menentukan  model  yang terbaik  daintara  3  (tiga)  model  yang  telah  dibuat,  maka dilakukan perbandingan antara perhitungan MAPE, RMSE dan R-Squared , didapatkan hasil seperti berikut:
Tabel 8. Nilai Hasil Perhitungan MAPE, RMSE, dan R-Squared
Berdasarkan tabel 8 diatas dapat diamati dari hasil MAPE, RMSE  dan R-Squared lebih  mudah  menentukan  model  yang terbaik,  sehingga  model K-Nearest  Neighbors adalah  model yang  terbaik  berdasarkan  hasil  perhitungan  MAPE  (4,44%) yang menunjukkan prediksi sangat baik, nilai RMSE (1,9623) yang  mendekati  nilai  0  (nol)  sehingga  mendekati  nilai aktualnya  dan  nilai R-Squared (0,849)  yang  menandakan bahwa variabel independent (X) memiliki pengaruh yang kuat terhadap variabel dependent (Y).
H. Analisis Data Dengan Feature Importances
Pada pengolahan data dengan algoritma machine learning yang  telah  dilakukan,  peneliti  melakukan  analisis fature importance dengan  model K-Nearest  Neighbors guna mengetahui  fitur-fitur  apa  saja  yang  penting  dan  memiliki pengaruh yang besar terhadap memprediksi temperatur.
Gambar 2 Nilai Feature Importance
Gambar 3. Feature Importance Pada K-Nearest Neighbors
Berdasarkan  hasil  gambar  2  dan  gambar  3  diatas  dapat dilihat  bahwa  variabel  yang  memiliki  nilai  tertinggi  yaitu: Y.rms  bernilai  (1082,4209),  posisi  kedua  Y. peak bernilai (1066,7731)  dan  posisi  ketiga  Z.rms  bernilai  (1023,5485). Dengan  hasil feature importance ini,  dapat  diketahui  jika terjadi perubahan yang signifikan pada ketiga variabel tersebut maka akan berdampak signifikan pada perubahan temperatur. Selain itu, jika terjadi perubahan signifikan terlalu panas pada temperatur  maka  akan  terjadi overhate pada part  bearing di mesin kertas tersebut. Jika sudah terjadi overheat maka mesin perlu  diberhentikan  sehingga  menyebabkan  turunnya  hasil produksi  dan  dapat  memperpendek  usia  pemakaian part bearing .  Peningkatan  getaran  pada part  bearing dapat disebabkan  oleh  beberapa  hal  seperti  kecepatan  mesin  yang tidak konstan, komponen part bearing yang aus, pelumas yang belum  diganti,  dan  penggunaan  komponen  yang  tidak  sesuai standar operasional prosedur.
Peneliti  menyarankan  kepada  pihak  perusahaan  untuk dapat menjaga kestabilan getaran pada variabel Y.rms,  Y. peak dan  Z.rms  agar  tetap  dalam  batasan  normal  sehingga  tidak terjadi  perubahan  temperatur  mesin  yang  signifikan  dan overheat . Berharap perusahan dapat melakukan tindakan yang tepat dan benar untuk menghindari kerusakan sebelum benar- benar terjadi.
I. Analisis Implementasi Predictive Maintenance Pada Part Bearing Dalam  implementasi predictive maintenance ini  peneliti melibatkan  variabel  temperatur  dan  variabel-variabel  yang sangat  berpengaruh  yang  didapatkan  dari  hasil feature importance .    Variabel  tersebut  dapat  membantu  dalam penentuan  kapan part  bearing perlu  dilakukan maintenance sehingga  dapat  memperpanjang  usia part  bearing dan
mencegah  kerusakan  fatal  sebelum  benar-benar  terjadi. Variabel-variabel tersebut adalah:
Tabel 9. Indikator Variabel Normal dan Perlu Maintenance
Langkah-langkah  implementasi predictive  maintenance pada part bearing di mesin kertas, yaitu:
1. Pemasangan  Sensor  Pada Part  Bearing .  Pasang  sensor pada part bearing yang telah diidentifikasi dan pastikan sensor dapat memberikan data suhu dan variabel penting lainnya yang akurat dan dapat diandalkan.
2. Integrasikan  dengan  Sistem  Pamantauan.  Lakukan integrasi  sensor  dengan  sistem  pemantauan  mesin, pastikan data sensor dapat terhubung dan terkirim secara real-time ke sistem pemantauan.
3. Pemantauan dan Pengumpulan Data. Mulai pemantauan data  sensor  terutama  suhu  secara  kontinu  pada part bearing . Kumpulkan data sensor selama periode waktu yang cukup untuk membangun dataset yang representatif.
4. Analisis  Data  Historis/  Lakukan  analisis  data  historis suhu  dan  variabel  lainnya  untuk  mengidentifikasi  pola anomali  yang  dapat  menjadi  prediktor  keausan  atau masalah pada part bearing .
5. Pengembangan  Model  Prediktif.  Gunakan  teknik analisis data, seperti machine learning untuk mengembangkan model prediktif yang dapat memprediksi  kegagalan part  bearing berdasarkan  pola temperatur.
6. Pengaturan Treshold dan Peringatan. Treshold temperatur yang mengindikasikan kondisi normal pada part bearing (20  C - 75  C) dan kondisi bermasalah (> 75  C = overheat ). Sistem harus memberikan peringatan atau notifikasi kepada tim maintenance .
7. Integrasi  Sistem  Peringatan.  Lakukan  integrasi  sistem peringatan ke sistem manajemen maintenance dan dapat diakses dengan cepat.
8. Perencanaan  Jadwal Maintenance .  Berdasarkan  hasil prediksi,  tentukan  jadwal maintenance pada part bearing sebelum  terjadi  kerusakan  yang  sangat  fatal. Pilih  waktu  yang  paling  sesuai  untuk  melakukan maintenance tanpa menganggu operasi produksi secara signifikan.
9. Implementasi Tindakan Pencegahan. Lakukan maintenance sesuai jadwal predictive maintenance yang telah ditentukan. Gantilah part bearing yang memerlukan  perhatian  dan  perbaikan  berdasarkan prediksi temperatur.
10. Pemantauan  Pasca  – Maintenance .  Setelah  melakukan maintenance , terus pantau temperatur part bearing dan pastikan  bahwa maintenance atau  perbaikan  yang dilakukan  berhasil  mengembalikan  kondisi  mesin  ke dalam rantang normal.
11. Evaluasi  dan  Peningkatan.  Evaluasi  secara  berkala kinerja  sistem predictive  maintenance .  Analisis  hasil maintenance ,
identifikasi
penyebab kerusakan/kegagalan,  dan  perbaharui  model  prediktif jika diperlukan untuk meningkatkan akurasi.
J. Analisis Finansial Dengan Potential Cost Savings
Selain melakukan penelitian untuk memprediksi temperatur dengan algoritma Machine Learning , peneliti juga melakukan penelitian  mengenai  dampak  finansial  hasil  implementasi Predictive Maintenance dengan model Potential Cost Savings . Dari  hasil  observasi  lapangan,  diketahui  bahwa  Perusahaan masih menggunakan Reactive Maintenance , sehingga peneliti akan  memganalisis Potential  Cost  Savings antara  biaya Reactive Maintenance dengan Predictive Maintenance .
Gambar 4. Model Maintenance Cost Berdasarkan  gambar  4  diatas  terlihat  bahwa Maintenance Cost pada  model Predictive Maintenance (PdM)  adalah  yang paling  optimum  dibandingkan Preventive  Maintenance dan Corrective / Reactive  Maintenance (CM/RM).  Peneliti  akan membuat  skenario  perhitungan  analisis  finansial  dengan Potential  Cost  Savings pada perusahaan  PT.  XYZ  yang  telah menggunakan  sensor  dari  PT.  Integral  Industrial  Indonesia pada bearing di mesin pembuat kertasnya.
Skenario perhitungan dibuat untuk 1 mesin pembuat kertas, sebagai berikut:
1. Reactive Maintenance :
Dari  hasil  wawancara  dengan  operator maintenance didapatkan data, sebagai berikut: Frekuensi kerusakan: 24 kerusakan/Tahun. Biaya perbaikan darurat: Rp 50.000.000./Perbaikan. Downtime Overhaul per-perbaikan: 3 Hari/Perbaikan 2. Predictive Maintenance :
Dari hasil wawancara dengan pihak PT. Integral Industrial Indonesia didapatkan data, sebagai berikut: Implementasi sistem pemantauan dengan sensor: Rp 150.000.000./Tahun. Biaya perawatan preventif per-minggu: Rp 3.000.000. Downtime Overhaul per-perbaikan = 3 hari/perbaikan Frekuensi Perbaikan = 2 Kerusakan/Tahun Umur pakai bearing yang ditingkatkan: 22 minggu.
Perhitungan:
1. Reactive Maintenance :
Biaya perbaikan per tahun:
24 (frekuensi) x Rp 50.000.000 = Rp 1.200.000.000. Downtime per tahun: 24 (frekuensi) x 3 hari = 72 Hari.
2. Predictive Maintenance :
Biaya perawatan preventif per tahun:
22 (minggu) x Rp 3.000.000 = Rp 66.000.000.
Downtime Overhaul per-tahun = 2 (perbaikan) x 3 hari = 6 hari
Peningkatan produktivitas:
Produktivitas Tambahan = ( 365 Hari − Total Hari 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 PdM 365 Hari − Total Hari 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 RM x100%) − 100%
Produktivitas Tambahan =   ( 365 Hari −6 Hari 365 Hari−72 Hari x 100%) −  100%
Produktivitas Tambahan =   ( 359 Hari 293 Hari x 100%) −  100%
Produktivitas Tambahan = 122,52% - 100% Produktivitas Tambahan = 22,52% Produksi Tahunan : 350.000 ton
Analisis Perhitungan: Total Biaya: 1. Reactive Maintenance :
Rp 1.200.000.000 (biaya perbaikan) + X (biaya downtime ) = Rp 1.200.000.000 + X.
2. Predictive Maintenance :
Rp  150.000.000  (biaya  implementasi)  +  Rp  66.000.000 (biaya perawatan) + Y (biaya downtime ) = Rp 216.000.000 + Y. Downtime :
1. Reactive Maintenance :
Downtime Overhaul/ Tahun = 24 (kerusakan) x 3 hari = 72 Hari
2. Predictive Maintenance : Downtime/Tahun = 6 Hari (Perbaikan)
Produktivitas Tambahan: Predictive  Maintenance memberikan  22,52%  peningkatan produksi.
Produktivitas PM = 22,52% x 350.000 ton/mesin = 78.820 ton/mesin
Return on Investment (ROI):
ROI = Biaya Reactive − Biaya Predictive Biaya Implementasi
x 100% ROI = Rp 1.200.000.000 − Rp 216.000.000
Rp 150.000.000 x 100%
ROI = 6,56%
Tabel 10. Rekapitulasi Hasil Perhitungan Potential Cost Savings
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  setelah  dibandingkan total  biaya, downtime ,  produktivitas  tambahan  dan Return  on Investment .  Pada  skenario Potential  Cost  Savings dari Predictive  Maintenance lebih  efisien,  ekonomis  dan berdampak positif signifikan pada produktivitas pabrik, maka implementasi predictive maintenance pada part bearing mesin pembuat kertas bisa menjadi pilihan yang lebih menguntungkan.
Perhitungan  yang  dibuat  peneliti  masih  sederhana  dan perlu  dikembangkan  lebih  lanjut,  terutama  pada  faktor  biaya downtime (X)  pada Reactive  Maintenance dan  (Y)  pada Predictive  Maintenance yang  masih  belum  diketahui,
dikarenakan informasi ini yang tidak boleh diketahui oleh pihak luar  perusahaan.  Meskipun  begitu,  tetap  secara  keseluruhan penerapan Predictive Maintenance pada part bearing di mesin kertas  lebih  menguntungkan  dan  dapat  menghemat  biaya jangka panjang bagi perusahaan PT. XYZ dengan berinvestasi pada penggunaan sensor dari PT. Integral Industrial Indonesia.
Selain  itu,  manfaat  bagi  Perusahaan  PT.  XYZ  dapat memantau  suhu part  bearing mesin  kertas,  sehingga perusahaan  dapat  melakukan  pemeliharaan  yang  diperlukan untuk  menghindari  terjadinya overheat pada part  bearing . Perusahaan  melakukan  pemeliharaan  sebelum  benar-benar terjadi kerusakan yang fatal, sehingga bisa memperpanjang usia pemakaian part bearing , kondisi mesin kertas lebih aman dan bisa meningkatkan produktivitas pabrik.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  model  dengan  perhitungan Mean Absolute Percentage Error, Root Mean Square Error dan R-Squared pada software R Studio dari ketiga model yaitu: K- Nearest  Neighbors,  Support  Vector  Machine, dan Artificial Neural Network adalah sebagai berikut:
a. Model K-Nearest  Neighbors mendapatkan  nilai  hasil MAPE  sebesar  (4,44%),  RMSE  sebesar  (1,9623)  dan R- Squared sebesar (0,849).
b. Model Support  Vector  Machine mendapatkan  nilai  hasil MAPE  sebesar  (7,52%),  RMSE  sebesar  (1,8190)  dan R- Squared sebesar (0,749).
c. Model Artificial Neural Network mendapatkan nilai hasil MAPE  sebesar  (5,54%),  RMSE  sebesar  (2,0209)  dan R- Squared sebesar (0,799).
Berdasarkan  dari  analisis  evaluasi  model  dengan  MAPE, RMSE  dan R-Squared sehingga  model  model K-Nearest Neighbors adalah  model  yang  terbaik  berdasarkan  hasil perhitungan MAPE (4,44%) yang menunjukkan prediksi sangat baik,  nilai  RMSE  (1,9623)  yang  mendekati  nilai  0  (nol) sehingga mendekati nilai aktualnya dan nilai R-Squared (0,849) yang  menandakan  bahwa  variabel independent (X)  memiliki pengaruh yang kuat terhadap variabel dependent (Y). Feature  Importance adalah  metode  untuk  mengevaluasi pentingnya setiap fitur (variabel) dalam model prediksi, seperti model machine  learning .  Ini  membantu  kami  memahami seberapa besar kontribusi setiap fitur terhadap target yang ingin diprediksi.  Berdasarkan  dari  hasil  model machine  learning yang  terbaik  maka feature  importance dilakukan  pada  model K-Nearest Neighbors.  Hasil  perhitungan feature  importance dapat  diketahui  bahwa  variabel  yang  memiliki  nilai Feature Importance tertinggi yaitu: Y.rms bernilai (1082,4209), posisi kedua  Y. peak bernilai  (1066,7731)  dan  posisi  ketiga  Z.rms
bernilai  (1023,5485).  Dengan  hasil feature importance ini, dapat  diketahui  jika  terjadi  perubahan  yang  signifikan  pada ketiga variabel tersebut maka akan berdampak signifikan pada perubahan  temperature  pada part  bearing .  Sehingga,  perlu tindakan  pencegahan  dari  perusahaan  untuk  menjaga  ketiga variabel tersebut dalam batasan normal.
Analisis  finansial  dengan  perhitungan Potential  Cost Savings didapatkan  hasil Reactive  Maintenance yaitu:  total biaya sebesar Rp Rp 1.200.000.000 + X (biaya downtime ) dan waktu downtime selama 72 hari dalam satu tahun. Sedangkan, hasil Predictive  Maintenance yaitu:  total  biaya  sebesar  Rp 216.000.000  +  Y  (biaya downtime ),  waktu downtime 6  hari dalam  setahun  untuk  perbaikan,  mendapatkan  produktivitas tambahan sebesar 22,52% atau 78.820 ton/mesin dan Return of Investment (ROI) sebesar 6,56%. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa Predictive  Maintenance lebih  efisien,  ekonomis  dan berdampak positif signifikan pada produktivitas pabrik, maka implementasi predictive maintenance pada part bearing mesin pembuat kertas
bisa menjadi
pilihan yang lebih menguntungkan bagi perusahaan PT. XYZ.

## REFERENSI
[1] R. Rengaswamy, S. N. Balakrishnan, M. W. Lee, " A review of condition- based maintenance optimization models for stochastically deteriorating systems ," in European Journal of Operational Research, vol. 293, no. 2, pp. 299-312, 2022. doi: 10.1016/j.ejor.2021.12.003.
[2] Cinar, Zeki Murat, et.al. (2020). Review Machine Learning in Predictive Maintenance towards Sustainable Smart Manufacturing in Industry 4.0.
Sustainability 2020, 12, 8211; doi:10.3390/su12198211.
[3] Batta Mahesh. (2020). Machine Learning Algorithms - A Review.
[4] Yogiek  Indra  Kurniawan,  dan  Tiyssa  Indah  Barokah.  (2020). “Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu  Kredit  Menggunakan K- Nearest  Neighbor .”  Jurnal  Ilmiah  Matrik.  Universitas  Jenderal Soedirman dan Universitas Muhammadiyah Surakarta, Purwokerto dan Surakarta.
[5] Octaviani,  Pusphita,  et  al.  “Penerapan  Metode  Klasifikasi Support Vector  Machine (SVM)  Pada  Data  Akreditasi  Sekolah  Dasar  (SD)  Di Kabupaten Magelang”. Vol. 3, no. 4, 2014,pp.811-820.
[6] Prapat, Indri, et.al. “Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) Pada  Klasifikasi  Penyimpangan  Tumbuh  Kembang  Anak”.  Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , Vol.2, no. 10, 2018, pp. 3163-3169.
[7] Sekar  Handayani.  (2022).  “Implementasi  Metode Branch  And  Bound Dan Metode Cutting Plane Dalam Memaksimalkan Keuntungan Di Cv. Demangan Digital Printing Berbantuan Aplikasi R”. Universitas Islam Negeri Raden Intan Lampung, Lampung.
[8] Fachid  Syakirah,  and  Agung  Triayudi.  “Perbandingan  Algoritma Regresi Linier dan Regresi Random Forest Dalam Memprediksi Kasus Positif Covid-19”. Jurnal Media Informatika Budidarma, vol.6, no.1, 25 Jan. 2022, p. 208, https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3373.
[9] Akhmad  Syukron.  (2019).  “Metoda  Random  Over-Under  Sampling Random  Forest  Untuk  Klasifikasi  Penilaian  Kredit”.  Sekolah  Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Nusa Mandiri, Jakarta: Tesis