Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933 876
Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance Di Plant Cold Roll Mills (CRM)
PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier Dan Decision Tree
Hidayatudin Shodikin 1 , Atika Montori 2 , Christina Juliane 3 1,2,3 STMIK Likmi; Jl. Ir. H. Juanda No. 51, Bandung e-mail: 1 hiday95@gmail.com, 2 montoriasm@gmail.com
3 christina.juliane@likmi.ac.id

## Abstrak
PT.  Krakatau  Steel  (Persero)  Tbk  merupakan  perusahaan  BUMN  yang  bergerak  di bidang produksi baja terbesar di Indonesia. Meningkatnya jumlah produksi produk baja di PT Krakatau  Steel,  perlu  ditunjang  dengan  kondisi  fasilitas  produksi  yang  prima.    Perusahaan perlu  memprediksi  kapan  mesin  harus  dilakukan  pemeliharaan  sehingga  sustainable maintenance  dapat  dilaksanakan  dengan  baik.  Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk mencegah timbulnya kerusakan-kerusakan yang tidak terduga, terutama untuk peralatan yang memiliki  potensi  kerusakan  yang  tinggi.  Peneliti  melakukan  prediksi  preventive  maintenance untuk  lokasi  perawatan,  jenis  perawatan  dan  cost  center  di  plant  CRM  (Cold  Roll  Mills). Pengolahan Data Mining yang dilakukan dengan menggunakan Algorithma Naïve Bayes untuk membantu  menemukan  prediksi  dari  dua  jenis  pemeliharaan  (WP:  Preventive  &  WE: Emergency).  Data  diolah  kembali  dengan  menggunakan  algoritma  Decision  Tree  untuk menentukan  lokasi  perawatan  mana  saja  yang  perlu di  lakukan  kegiatan  pemeliharaan.  Hasil penelitian  menunjukan bahwa  Preventive Maintenance  di  Plant  CRM  (Cold  Roll  Mills)  sudah berjalan dengan baik, karena hanya 1.39% saja data Emergency Maintenance dari Total 5034 record. Hasil prediksi dari algoritma Naïve Bayes dihasilkan 8 record emergency maintenance dengan  class  presisi  sebesar  88.89%.  Data  preventive  maintenance  2416  records  sesuai prediksi dan hanya 1 record yang diprediksi akan mengalami emergency dengan class presisi 99.96%. Penelitian ini menggunakan data testing 2626 record dengan tingkat akurasi 99.92%. Hasil  dari  Decision  tree  menunjukan  lokasi,  aktivitas  pemeliharaan,  jenis  pemeliharaan  serta cost center mana saja yang harus mendapatkan perawatan.
Kata kunci —preventive maintenance, data mining, Naïve Bayes, Decision Tree, PT Krakatau Steel

## Abstract
PT.  Krakatau  Steel  (Persero),Tbk  is  a state-owned  company  engaged  in  the largest steel producer in Indonesia. The increasing number of steel product production at PT Krakatau Steel  needs  to  be  supported  by  excellent  production  facilities.  The  production  process  can  be stopped if there is damage to the machine. Companies need to predict when the machine must be maintained so that sustainable maintenance can be carried out properly. The purpose of this research is to prevent unexpected damages, especially for equipment that has potential damage. Researchers  predict  preventive  maintenance  for  maintenance  locations,  types  of  maintenance, and cost centers at the CRM (Cold Roll Mills) plant. Data Mining processing using the Naïve Bayes Algorithm to help find predictions for two types of maintenance (WP: Preventive & WE: Emergency).  The  data  is  reprocessed  using  the  Decision  Tree  algorithm  to  determine  which
877 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ] Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
maintenance  locations  need  maintenance  activities.  The  results  showed  that  Preventive Maintenance  in  Plant  CRM  (Cold  Roll  Mills)  was  running  well  in  only  1.39%  of  Emergency Maintenance  data  from  a  total  of  5034  records.  Prediction  results  from  the  Naïve  Bayes algorithm  resulted  in  8  emergency  maintenance  records  with  a  class  precision  of  88.89%. Preventive  maintenance  data  is  2416  records  as  predicted,  and  only  one  record  predicted  to emergency maintenance with a precision class of 99.96%. This research uses data testing 2626 records  with  an  accuracy  rate  of  99.92%.  This  study  uses  data  testing  2626  records  with  an accuracy  rate  of  99.92%.  The  result  of  the  Decision  tree  is  that  it  can  show  the  location, maintenance activities, types of maintenance, and which cost centers should receive treatment.
Keywords —  preventive  maintenance,  data  mining,  naïve  bayes,  decision  tree,  PT.  Krakatau Steel

## 1. PENDAHULUAN
aat  ini  penerapan  teknologi  informasi  dalam  bidang  industri  telah  banyak  dipergunakan, karena memungkinkan proses produksi di dalam industri lebih efisien dan lebih efektif. Hal tersebut membuat perusahaan dituntut untuk melakukan peningkatan kuantitas dan kualitas produk  yang  dihasilkan.  Salah  satu  faktor  penting  untuk  menghasilkan  suatu  produk  dan mendukung  proses  produksi  di  perusahaan  adalah  mesin.  Proses  produksi  bisa  menjadi  tidak efektif  apabila  mesin  mengalami  kerusakan  atau  gangguan,  sehingga  menghentikan  proses produksi, membengkaknya biaya perawatan, dan menurunkan kualitas produk yang dihasilkan. Perawatan  adalah  kegiatan  untuk  memelihara  atau  menjaga  fasilitas  peralatan  pabrik  dan mengadakan perbaikan atau pergantian yang memuaskan sesuai dengan apa yang direncanakan. Sustainable  Maintenance merupakan  usaha  perawatan  fasilitas  produksi  secara  berkelanjutan sehingga fasilitas produksi tersebut dapat secara optimal digunakan.
Pada  dasarnya  proses  produksi  pada  perusahaan  dengan  skala  besar,  menengah  dan kecil  diperlukan  adanya  perawatan  mesin  dengan  baik,  agar  kegiatan  produksi  dapat  berjalan dengan  baik  [1].  Tetapi  dalam  prakteknya  untuk  skala  perusahaan  kecil  sampai  dengan menengah  jarang  sekali  perawatan  mesin  dan  peralatan  penunjang  produksi  mendapatkan perhatian dalam hal perawatan, oleh sebab itu dibutuhakan sistem perawatan yang terorganisir guna mendukung terciptanya kelancaran dalam proses produksi [2].
Pada  sebuah  sistem  perawatan,  terdapat  dua  sistem  yaitu preventive  maintenance dan corrective  maintenance [3].  Sistem preventive  maintenance adalah  perawatan  yang  dilakukan sebelum  adanya  kerusakan  dan corrctive  maintenance adalah  perawatan  yang  dilakukan  pasca terjadinya kerusakan [4]. Predictive maintenance dilakukan dengan cara melakukan monitoring beberapa  kondisi  yang  berhubungan  dengan  peralatan  [5],    Pada preventive  maintenance bertujuan  untuk  pencegahan  terjadinya  kegagalan  produksi,  mengetahui  kegagalan  yang tersembunyi,  peningkatan  reliabilitas  serta  mengetahui  ketersedian  komponen  yang  harus diganti,  sehingga  dengan  melakukan preventive  maintenance sebuah  kegagalan  dapat  diatasi sebelum hal tersebut terjadi [6].
Beberapa  hasil  penelitian  yang  relevan  telah  dilakukan  dengan  menghasilkan kesimpulan  yang  berbeda  seperti,  [7]  yang  menyimpulkan  hasil  penelitian  bahwa preventive maintenance mampu  memperpanjang  umur  ekonomis  peralatan  industri  serta  meminimalisir biaya  perawatan  jika  dilakukan  dengan  baik.  [8]  menyimpulkan  bahwa  kegiatan preventive maintenance dilakukan  guna  meminimalisir  kegagalan  produksi  dengan  cara  melakukan peningkatan  keandalan  melalui  proses  pemeriksaan  mesin  secara  berkala,  sehingga  kegagalan produksi  dapat  diantisipasi.  Sedangkan  [9]  menyimpulkan  bahwa  hal  utama  yang  perlu

## S
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933 878
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]
dilakukan  dalam preventive  maintenance adalah  mengutamakan  komponen  kritis  pada  metode RCM  sehingga  dapat  menentukan  keputusan  yang  tepat  untuk  melakukan  pemeliharaan. Perbedaan tersebut  menjadi  sebuah  dasar  perlu  dilakukannya  penelitian  lanjutan dengan  objek penelitian yang berbeda yaitu di PT. Krakatau Steel (Persero).

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  tahapan  ini  peneliti  menjelaskan  metodologi  penelitian  yang  digunakan.  Metode ini digunakan untuk menjelaskan tahapan-tahapan dalam penelitian yang dilakukan.

## 2.1   Perumusan Masalah
Pada  tahap  ini  merupakan  penentuan  objek  dari  penelitian.  Penelitian  ini  dilakukan  di salah  satu  plant  PT.  Krakatau  Steel  (Persero),  Tbk  yaitu  Plant  CRM  ( Cold  Roll  Mills ) . Pihak operator produksi sangat bergantung kepada mesin untuk mengubah coil semifinished menjadi coil finished product yang siap untuk dijual.
Perawatan  terhadap  mesin  produksi  sangat  diperlukan  untuk  menghindari  kerusakan yang  dapat  mengakibatkan stop  line di  area  produksi.  Saat  ini  perusahaan  sudah  memiliki aplikasi ERP ( Enterprise Resources Planning ), yaitu sebuah aplikasi yang terintegrasi termasuk modul Plant Maintenance. Data pemeliharaan tersebut belum diolah untuk memprediksi mesin di  lokasi  mana  yang  akan  rusak  dan  kapan  sebaiknya  dilakukan Preventive  Maintenance . Berdasarkan permasalahan di atas, maka batasan masalah dari penelitian ini adalah:
1. Data  maintenance  yang  mencatat  semua  perawatan  baik Preventive maupun Emergency di plant CRM ( Cold Roll Mills ) dengan jumlah record sebanyak 7.460 records yang dibagi ke dua data : Data Training 5034 record dan Data Testing sebanyak 2426 record 2. Data record pemeliharaan Januari 2020  hingga Maret 2021
3. Metode yang akan digunakan untuk data mining adalah Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree
4. Tools yang digunakan adalah perangkat lunak RapidMiner Studio

## 2.2   Studi Literatur
Peneliti  membaca  dan  mempelajari  sumber-sumber  yang  bisa  dijadikan  pendukung dalam penelitian ini. Adapun sumber – sumber yang peneliti gunakan yaitu jurnal, buku literatur yang berkaitan dengan metode yang digunakan untuk dijadikan pendukung dalam penyelesaian penelitian ini agar mendapatkan hasil yang baik dan sesuai harapan.

## 2.2.1   Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat. Data  Mining didefinisikan  sebagai  proses  penemuan  pola  dalam  data.  Berdasarkan  tugasnya, data  mining dikelompokkan  menjadi  deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, clustering dan asosiasi. Proses dalam tahap data mining terdiri dari tiga langkah Utama, yaitu data Preparation Pada langkah ini, data dipilih, dibersihkan, dan dilakukan preprocessed mengikuti pedoman dan knowledge dari ahli domain yang menangkap dan mengintegrasikan data internal dan eksternal ke dalam tinjauan organisasi secara menyeluruh. Penggunaan algoritma data mining dilakukan untuk  menggali  data  yang  terintegrasi  untuk  memudahkan  identifikasi  informasi  bernilai  [10]. Namun semakin besar data yang diolah maka semakin besar pula waktu prosesnya [11].
879 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ] Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 2.2.2.  Naïve Bayes
Naive  Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik untuk  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya, sehingga dikenal dengan Teorema Bayes [12]. Persamaan dari teorema Bayes adalah:
| = |. (1)
Keterangan:
: Data dengan class yang belum diketahui : Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik |
: Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X ( posteriori probability ) : Probabilitas hipotesis H ( prior probability ) |
: Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H
: Probabilitas X
Adapun alur dari metode Naive Bayes adalah sebagai berikut: 1. Baca data training
2. Hitung Jumlah dan probabilitas, namun apabila data numerik maka:
a. Cari nilai mean dan standar deviasi dari masing – masing parameter yang merupakan data numerik.
b. Cari  nilai  probabilistik  dengan  cara  menghitung  jumlah  data  yang  sesuai  dari  kategori yang sama dibagi dengan jumlah data pada kategori tersebut.
3. Mendapatkan nilai dalam tabel mean , standar deviasi dan probabilitas.

## 2.2.3 Decision Tree
Metode ini adalah sebuah struktur pohon, dimana setiap node pohon merepresentasikan attribute yang  telah  diuji,  setiap  cabang  merupakan  suatu  pembagian  hasil  uji,  dan node daun ( leaf ) merepresentasikan kelompok kelas tertentu. Level node teratas dari sebuah Decision Tree adalah node akar ( root ) yang biasanya berupa attribute yang paling memiliki pengaruh terbesar pada  suatu  kelas  tertentu.  Pada  umumnya Decision  Tree melakukan  strategi  pencarian  secara top-down untuk solusinya. Pada proses mengklasifikasi data yang tidak diketahui, nilai attribute akan  diuji  dengan  cara  melacak  jalur  dari node akar  ( root )  sampai node akhir  (daun)  dan kemudian  akan  diprediksi  kelas  yang  dimiliki  oleh  suatu  data  baru  tertentu.  Secara  singkat bahwa Decision Tree merupakan salah satu metode klasifikasi pada Text Mining.

## 2.2.4 Rapidminer
Rapidminer merupakan software /perangkat  lunak  untuk  pengolahan  data.  Dengan menggunakan prinsip dan algoritma data mining , Rapidminer mengekstrak pola-pola dari data set  yang  besar  dengan  mengkombinasikan  metode  statistika,  kecerdasan  buatan  dan database . Rapidminer memudahkan penggunanya dalam melakukan perhitungan data yang sangat banyak dengan  menggunakan operator . Operator ini  berfungsi  untuk  memodifikasi  data.  Data dihubungkan  dengan node pada operator kemudian  kita  hanya  tinggal  menghubungkannya  ke node hasil untuk melihat hasilnya. Hasil yang diperlihatkan Rapidminer pun dapat ditampilkan secara visual dengan  grafik.  Menjadikan Rapidminer adalah  salah  satu  software  pilihan  untuk melakukan ekstraksi data dengan metode data mining [13].
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933 880
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  dilakukan  percobaan  dan  pengujian    metode    yang    digunakan    yaitu menghitung  dengan  menggunakan  algoritma yang  diusulkan  yaitu  Algoritma Naïve  Bayes dan Decision Tree .

## 3.1. Tahap – Tahap Data Mining
Proses data mining merupakan tahap pengolahan data menggunakan metode Naïve Bayes . Proses    ini  menggunakan  software Rapidminer  Studio untuk  memudahkan  dalam  pengolahan data yang berjumlah besar.

## 3.1.1. Pengolahan Data
Pada tahap  ini dataset yang  digunakan  bersumber  dari  data maintenance yang  mencatat semua perawatan baik Preventive maupun Emergency di plant CRM ( Cold Roll Mills ) selama kurun  waktu  2010  -  2021  dengan  jumlah record sebanyak  7.460 records yang  dibagi  ke  dua data : Data Training 5034 records dan Data Testing sebanyak 2426 records.
Tabel 1. Dataset Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM)
Peneliti  melakukan  analisa  dari dataset sehingga  didapatkan attribute yang  dibutuhkan untuk algoritma Naïve Bayes maupun Decision Tree, yaitu:
a. Attribute PLANT (pabrik produksi) yang terdiri dari 8 Plant. Pada penelitian ini hanya Plant CRM ( Cold Roll Mills ) b. Attribute TYPE (tipe pemeliharaan) merupakan tipe data binominal yaitu : WP ( Preventive Maintenance) dan WE ( Emergency Maintenance )
c. Attribute MAT (jenis aktivitas pemeliharaan) merupakan tipe polynominal terdiri dari :
881 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 2. Attribute MAT & Penjelasannya
d. Attribute Func.Loc (Area perawatan) merupakan tipe polynominal sebanyak 456 Functional Location yang menunjukan posisi perawatan dilakukan
e. Attribute  Cost.Ctr ( Cost  Center )  merupakan  tipe polynominal sebagai  penampung  biaya perawatan.
Tabel 3. Attribute Cost Center & Penjelasannya

## 3.1.2. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Pembersihan data merupakan proses menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten atau  data  tidak  relevan.  Pada  umumnya  data  yang  di  peroleh  memiiliki  isian  yang  tidak sempurna seperti data hilang, data yang tidak valid . Selain itu, ada juga Attribute data yang tidak relevan dengan hipotesa data mining yang dimiliki. Pembersihan data juga akan mempengaruhi performasi  dari  teknik  data  mining,  karena  data  yang  ditangani  akan  berkurang  jumlah  dan kompleksitasnya.  Pembersihan  data  dilakukan  dalam Rapidminer menggunakan operators Select Attributes, Filter Example dan Replace Missing Value.
Gambar 1. Operator yang Digunakan Untuk Pembersihan Data
Code RPL REP
CON REC
MAN MOD
INS
CLB MEA
CAL
Replacement Repair Contract of Service Recondition
Manufacture
Modification
Inspection & Adjustment Activities Lubrication & Cleaning Measurement Calibration
Code 113447 113443
113444
113424 113412 Description Din Utility CRM Din MS AEI CRM Din MS Mech.CRM
Din Roll Proses TCM & RC
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933 882
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]
Tabel 4. Raw Data dari ERP yang Telah Dikonversi ke Rapidminer

## 3.1.3. Integrasi Data (Data Integration)
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data  dari  berbagai database ke  dalam  satu database baru. Data yang diperlukan untuk data mining tidak hanya berasal dari satu database tetapi juga berasal dari beberapa database atau file teks. Integrasi data dilakukan pada atribut - atribut  yang  mengidentifikasi  entitas  yang  unik  seperti attribute : Plant  (Pabrik  Produksi), Func.Loc (Area Pemeliharaan), Mat (Jenis Aktivitas Pemeliharaan), Type (Type Pemeliharaan, dan CostCtr (Cost Center) . Integrasi data perlu dilakukan secara cermat karena kesalahan pada integrasi data bisa menghasilkan hasil yang menyimpang dan bahkan menyesatkan pengambilan aksi nantinya.
883 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 5. Attribute yang Digunakan Untuk Algoritma Naïve Bayes Hasil Rapidminer
3.1.4. Transformasi Data (Data Transformation)
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  diproses  dalam data mining . Metode data mining membutuhkan format data yang khusus sebelum bisa diaplikasikan dengan algoritma Naïve Bayes & Decision Tree . Metode clustering hanya bisa menerima input data kategorikal. Proses ini sering disebut transformasi data.
Gambar 2. Operator yang Digunakan Untuk Naïve Bayes & Decision Tree

## 3.1.5. Evaluasi Pola (Pattern Evaluation)
Data diidentifikasi pola-pola yang menarik ke dalam knowledge based yang ditemukan. Hasil dari teknik data mining berupa pola yang khas  maupun  model prediksi dievaluasi untuk menilai apakah hipotesa yang ada memang tercapai.
Evaluasi data untuk attribute TYPE (jenis perawatan) dihasilkan sebagai berikut:
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933 884
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]
Gambar 3. Hasil Pengolahan Attribute TYPE (Jenis Perawatan) di Rapidminer
Data  WE  ( Emergency  Maintenance) sebanyak 9 records dan  WP  ( Preventive Maintenance ) sebanyak 2417 record dari 2426 records.
Evaluasi  data  untuk attribute Func.Loc  (Area  perawatan)  dihasilkan  sebagai  berikut: Func.Loc  KE-768-M010  area  perawatan  yang  sering  terjadi  dilakukan  perawatan  baik Preventive Maintenance maupun Emengency Maintenance
Gambar 4. Frekuensi Perawatan Berdasarkan Func. Loc (Area Perawatan)
Evaluasi  data  untuk attribute MAT  (Jenis  Aktitas  Perawatan)  dihasilkan sebagai  berikut:  Jenis  perawatan  area  perawatan  yang  sering  dilakukan  adalah  INS ( Inspection)
885 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 5. Frekuensi Perawatan Berdasarkan MAT (Jenis Aktivitas Perawatan)
Evaluasi  data  untuk attribute  Cost.Ctr ( Cost  Center )  dihasilkan  sebagai  berikut: Cost center yang sering menampung biaya perawatan adalah Cost Center : 113443 (Din Utility CRM )
Gambar 6. Frekuensi Perawatan Berdasarkan Cost.Ctr (Cost Center)

## 3.1.6. Presentasi Pengetahuan (Knowledge Presentation)
Visualisasi  dan  penyajian  pengetahuan  mengenai  metode  yang  digunakan  untuk memperoleh pengetahuan yang diperoleh pengguna. Tahap terakhir dari proses data mining adalah  bagaimana  memformulasikan  keputusan  atau  aksi  dari  hasil  analisis  yang  didapat. Hasil algoritma Naïve Bayes memberikan pengetahuan yaitu:
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933 886
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]

## Tabel 6. Percobaan Model Confusion Matrix
Berdasarkan  gambar  percobaan  model Naïve  Bayes menunjukan  bahwa  dari  2426  data testing  pada  tabel  6 Confusion  Matrix  sebanyak  2416  records perawatan  berjenis Preventive Maintenance sesuai prediksi dan hanya 1 record untuk perawatan menjadi prediksi Emergency Maintenance. Sementara 8 record Emergency Maintenance sesuai prediksi dan hanya 1 record perawatan  menjadi  prediksi Preventive  Maintenance. Hasil  algoritma  dari decision  tree memberikan pengetahuan sebagai berikut:
Gambar 7. Hasil dari Algoritma Decision Tree
887 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Berdasarkan  gambar  percobaan  model Decision  Tree menunjukan  dari  4 Cost  Center dibagi  ke  dalam  2  Type  perawatan  (WP Preventive  Maintenance &  WE Emergency Maintenance ) kemudian dibagi sesuai dengan jenis aktivitas perawatan dan functional location.

## 3.2. Pengujian Hasil
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengujian  hasil  terhadap  hasil  pengolahan  data alogoritma Naïve  Bayes melalui RapidMiner ngan  menggunakan  pengujian  manual  melalui Microsoft Excel, dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 7. Perbandingan Pengujian Attribute TYPE Microsoft Excel & Rapidminer
Dari  hasil  pengujian  manual  melalui Microsoft  excel didapatkan  hasil  yang  sesuai dengan  yang  dihasilkan  dalam Rapidminer ,  yaitu  terdapat  70 records untuk  pemeliharaan Emergency Maintenance (1.39%) dan 4964 records untuk Preventive Maintenance (98.61%)
Tabel 8. Perbandingan Pengujian Attribute MAT Microsoft Excel & Rapidminer
Dari hasil pengujian manual melalui excel didapatkan hasil yang sesuai dengan yang dihasilkan  dalam Rapidminer ,  yaitu attribute MAT  (Jenis  Aktitas  Perawatan)  dihasilkan sebagai  berikut:  Jenis  perawatan  area  perawatan  yang  sering  dilakukan  adalah  INS ( Inspection)
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933 888
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]
Tabel 9. Perbandingan Pengujian Attribute Cost.Ctr Microsoft Excel & Rapidminer
Dari  hasil  pengujian  manual  melalui  excel  didapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan  yang dihasilkan dalam Rapidminer , yaitu attribute Cost.Ctr ( Cost Center ) dihasilkan sebagai berikut : Cost center yang sering menampung biaya perawatan adalah Cost Center : 113443 (Din Utility CRM ).
Tabel 10. Perbandingan Pengujian Confusion Matrix Microsoft Excel & Rapidminer
Dari  hasil  pengujian  manual  melalui  excel  didapatkan  hasil  yang  sesuai  dengan  yang dihasilkan  dalam Rapidminer ,  tingkat  akurasi  99.92%  dengan  sebaran  data 2416  records perawatan berjenis Preventive Maintenance sesuai prediksi dan hanya 1 record untuk perawatan menjadi prediksi Emergency Maintenance. Sementara 8 record Emergency Maintenance sesuai prediksi dan hanya 1 record perawatan menjadi prediksi Preventive Maintenance.

## 3.3. Penutup
Pada  bagian  ini  peneliti  melakukan  penarikan  kesimpulan  yang  mana  nantinya kesimpulan ini adalah manfaat dari hasil penelitian yang bisa dijadikan indikator untuk beberapa hal seperti:
1. Dapat  memberikan  masukan  untuk  memprediksi  mesin  produksi  yang  akan  mengalami kerusakan.
2. Meningkatkan produktivitas dan effisiensi dengan adanya sustainable maintenance.
3. Dapat  memperkirakan  peralatan  mesin  yang  digunakan  untuk  melakukan Preventive Maintenance.
CLASS PREDIKSI
WP
WE WP 2416 1 WE 1 8 99,92% TINGKAT AKURASI
889 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian menunjukan bahwa Preventive Maintenance di Plant CRM ( Cold Roll Mills ) sudah berjalan dengan baik, karena hanya 1.39% saja data Emergency Maintenance dari Total 5034 records . Hasil prediksi dari algoritma Naïve Bayes dihasilkan 8 records emergency maintenance dengan class presisi sebesar 88.89%. Data preventive maintenance hanya 1 record yang  diprediksi  akan  mengalami emergency dengan class presisi  99.96%.  Penelitian  ini menggunakan data testing 2626 records dengan tingkat akurasi 99.92%. Hasil dari Decision tree menunjukan  lokasi, cost  center yang  digunakan,  jenis  pemeliharaan,  serta  aktivitas pemeliharaan serta apa saja yang harus dilakukan.

## 5. SARAN
Hasil  penelitian  ditemukan Func.Loc KE-768-M010  baik  secara  perawatan Preventive maintenance maupun Emergency Maintenance memiliki frekuensi yang paling tinggi, sehingga membutuhkan  perhatian  yang  lebih  khusus.  Langkah  antisipasi  kerusakan  mesin  dapat  lebih ditingkatkan  dengan  mengetahui  lokasi  dan  peralatan  mana  yang  memiliki  potensi  kerusakan melalui prediksi Preventive Maintenance.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahilma, J & Atmaji, F.T.D. 2017. "Software Application for Maintainance System" . 2017
Fifth  International  Conference  on  Information  and  Communication  Technology (ICoICT), 0 (RCM II)
[2] Atmaji,  F.T.D.  2015. "Optimalisasi  Jadwal  Perawatan  Pencegahan  pada  Mesin  Tenun Unit Satu di PT KSM Yogyakarta" . Jurnal Rekayasa Sistem & Industri, Vol. 2, No. 2; pp. 7-11.
[3] Atmaji,  F.T.D  &  Putra,  A.A.N.N.U.  2018. "Kebijakan  Persediaan  Suku  Cadang  di  PT ABC Menggunakan Metode RCS. Jurnal Manajemen Industri & Logistik, Vol. 2, No. 1; pp. 84-94.
[4] Halgado, M., Macci, M & Fumagalli, L. 2016. "Value in Use of e-Maintenance in Service Provision:  Survey  analysis  and  Futre  Research  Agenda". IFAC  papers  online, Vol.  49, No. 28; pp. 138-143.
[5] Bentley,  L.D  &  Whitten,  JL.  2007. System  Analysis  and  Design  for  The  Global Enterprise. Newtork: McDraw-Hill.
[6] Smith, DJ. 2011. Reliability, Maintanability, and Risk 8 th edition. E-book.
[7] Carretero,  J.  2003. "Applying  RCM  in  Large  Scale  System:  A  Case  Study  with  Railway Network". Reliability Enginering & System Savety, Vol 82, No. 3; pp. 257-273.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 2, Juni 2022, Hal. 876-890 E- ISSN 2503-2933 890
Hidayatudin , et., al [ Sustainable Maintenance Melalui Prediksi Preventive Maintenance di Plant Cold Roll Mills (CRM) PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree ]
[8] Ruijters,  E.,  Guck,  D.,  Van  Noort,  M  &  Stoelinga,  M.  2016. "Reliability  Centered Maintenance  of  The  Elecrically  Isulated  Railway  Join  Via  Fault  Tree  Analysis:  A Practical  Experience  Report".  Proceedings  -  46 th annual  IEEE/IFIP  international Conference on Dependeble System & Networks, DSN 2016; pp. 662-669.
[9] Gupta,  G  &  Misra,  R.P.  2018. "Identification  of  Critical  Components  Using  ANP  for Implementation of Reliability Centered Maintenance". Procedia CIRP, 69 May; pp. 905- 909.
[10] M.  M.  Baharuddin,  T.  Hasanuddin  &  H.  Azis.  2019. “Analisis  Performa  Metode  K- Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Jenis Kaca”.  Ilk. J. Ilm, Vol. 11, No. 28; pp. 269– 274.
[11] Ilham,  A.  2017. “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Dengan  Pendekatan  Level  Data Untuk Menangani Data Kelas Tidak Seimbang”. J. Ilm. Ilmu Komputer , Vol. 3, No. 1, pp. 9–14.
[12] Bustami. 2013. "Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi”, TECHSI: Jurnal Penelitian Teknik Informatika , Vol. 3, No.2; pp. 127-146.
[13] CTI,  B.  R.,  Gafar,  A.  A., Fajriani,  N.,  Ramdani,  U., Uyun,  F.  R.,  Ransi,  N.,  dkk.  2017. "Implemetasi  K-Means  Clustering  pada  Rapidminer  Untuk  Analisis  Daerah  Rawan Kecelakaan". Prosiding Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan , Vol. 1 .