## PERANCANGAN PROSES IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING DALAM MAINTENANCE MANAGEMENT UNTUK MENCEGAH DERATING

## Bonifasius Yoga Adi Pratama, Hari Agung Yuniarto*
Magister Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Jl. Grafika No. 2, Yogyakarta, Indonesia 55281
(Received: February 25, 2021/ Accepted: May 19, 2021)

## Abstrak
Derating  menjadi  masalah  yang  sering  kali  muncul  pada  generator  diesel  di  pembangkit  listrik. Derating  dapat  menyebabkan  penurunan  kinerja  dan  produksi  listrik  pada  generator.  Kapasitas produksi  listrik yang menurun  nantinya akan menjadi masalah  jika melihat  kondisi  konsumsi  listrik nasional  yang  terus  meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  Derating  sering  kali  terjadi  karena  suhu  yang tinggi pada charge air. Pencegahan derating dapat dilakukan dengan mengimplementasikan strategi maintenance  yang  mampu  memprediksi  derating  dan  mengakomodasi  perubahan  suhu  charge  air sebagai  penyebab terjadinya  derating. Penelitian ini  akan memperlihatkan  rancangan  implementasi strategi  maintenance  berbasis  data  untuk  memprediksi  terjadinya  derating  dengan  menggunakan pendekatan machine learning. Rancangan proses ini akan memberikan gambaran proses seperti apa yang  dapat  digunakan  untuk  mencegah  derating  sehingga  membantu  menjaga  performa  generator. Tahapan implementasi machine learning dilakukan dengan mengimpelementasikan proses knowledge discovery from data pada proses yang ada dalam maintenance management. Evaluasi terkait proses maintenance  management  dan  machine  learning  menunjukkan  bahwa  machine  learning  dapat diimplementasikan pada tahap controlling. Klasifikasi kondisi generator juga didasarkan pada trend kondisi  suhu charge air sehingga  prediksi  kondisi  generator terkait  derating tidak dipengaruhi  oleh perubahan suhu yang bersifat cepat dan sementara. Penjabaran proses yang ada menunjukkan bahwa implementasi machine learning dalam maintenance management ini mungkin untuk dilakukan.
Kata kunci: decision tree; derating; machine learning; maintenance management

## Abstract
[Designing  The  Implementation  Process  of  Machine  Learning  in  Maintenance  Management  to Avoid  Derating]  Derating  is  problem  that  often arises  in  power  plant.  Derating  force  generator  to work  below  its  optimum  performance  and  resulting  low  production  rate  of  electricity.  Declining  of electricity  production  capacity  can  be  problem  when  we  see  condition  of  national  electricity consumption  in  Indonesia which continues to increase year over year. Derating  often occurs due to high  temperatures  in  charge  air.  Derating  prevention  can  be  done  by  implementing  maintenance strategy  that  is  able to  predict  derating  and  accommodate  changes  in  charge  air temperature.  This study  designs  processes  of  implementing  data-based  maintenance  strategy  to  predict  occurrence  of derating  using  machine  learning  approach.  Process  design  will  provide  overview  of  what  kind  of process  can  be  used  to  avoid  derating  so  that  it  helps  maintain  generator  performance. Machine learning implementation can be done by implementing process of knowledge discovery from data in existing  maintenance  management  process. Evaluations  related  to  maintenance  management  and machine  learning  processes  show  that  machine  learning  can  be  implemented  at  controlling  stage. Classification of generator conditions is based on trend of charge air temperature so that prediction of generator conditions will not be affected by temporary changes in temperature. Process overview concludes that it is possible to implement machine learning in maintenance management.
Keywords: decision tree; derating; machine learning; maintenance management

## 1. Pendahuluan
Listrik  menjadi  salah  satu  sumber  energi  yang sangat  penting  sekarang  ini.  Data  dari  Badan  Pusat
*Penulis Korespondensi.
E-mail: h.a.yuniarto@ugm.ac.id
Statistik  (BPS)  menunjukkan  bahwa  konsumsi  listrik per kapita di Indonesia pada tahun 2009 sampai tahun 2018  ada  dalam  tren  yang  terus  meningkat.  Tren peningkatan  konsumsi  listrik  juga  akan  terus  terjadi jika  melihat  adanya  pertambahan  jumlah  penduduk seperti  diproyeksikan  oleh  Badan  Perencanaan Pembangunan  Nasional  (Bappenas),  BPS,  dan United Nations Populations Fund (UNFPA). Jumlah penduduk  Indonesia  diprediksi  akan  berjumlah  lebih dari  tiga  ratus  juta  penduduk  pada  tahun  2035.  Hal tersebut menunjukkan kemungkinan terjadinya pertambahan konsumen dan konsumsi listrik nasional.
Peningkatan  konsumsi  listrik  ini  tentu  harus diimbangi  juga  dengan  peningkatan  kemampuan produksi  listrik  nasional.  Pemerintah  sendiri  telah melakukan pembangunan pembangkit  listrik  baru dan menargetkan  penambahan  kapasitas  daya  hingga 35.000 megawatt pada tahun 2024 nanti. Namun usaha peningkatan produksi listrik nasional tidak bisa hanya berhenti  pada  pembangunan  pembangkit  listrik  baru. Pembangunan pembangkit listrik baru dapat meningkatkan  kapasitas  produksi  listrik,  namun kapasitas  produksi  listrik  dapat  menurun  jika  tidak dilakukan maintenance yang  tepat.  Produksi  listrik yang  tidak  optimal  pada  akhirnya  akan  tetap menyebabkan  terjadinya  kesulitan  dalam  pemenuhan permintaan energi listrik yang terus meningkat.
Salah  satu  masalah  yang  berkaitan  dengan maintenance dan  kemampuan  produksi  listrik  adalah derating . Derating sebenarnya  digunakan  untuk memperlambat atau menghindari munculnya breakdown .  Namun  usaha  tersebut  dilakukan  dengan cara  menurunkan  kinerja  dari  generator.  Penurunan kinerja  dari  generator  menjadikan  generator  bekerja pada kondisi yang lebih aman, tetapi daya yang dapat dihasilkan menjadi lebih rendah. Kondisi tersebut akan menjadikan  produksi  listrik  menurun.  Kondisi penurunan  produksi  listrik  ini  tentunya  nanti  dapat menjadi masalah jika melihat konsumsi listrik nasional yang  terus  meningkat,  maka  dari  itu  kondisi derating ini perlu untuk dicegah.
Pencegahan  kondisi derating belum  dapat dilakukan dengan baik. Pendekatan yang ada sekarang ini  terkait derating hanya  sebatas  mengetahui  apakah kondisi  generator  sekarang  ini  telah  masuk  kondisi derating atau belum. Kondisi derating sendiri bisa saja terjadi  untuk  waktu  yang  singkat,  karena  perubahan kondisi  pada  generator.  Salah  satu  penyebab  sering terjadinya derating adalah suhu charge air yang tinggi. Perubahan  suhu charge  air yang  tidak  konsisten, membuat  kondisi derating sulit  ditebak.  Kondisi derating sendiri  bisa  saja  terjadi  untuk  waktu  yang singkat, karena perubahan suhu charge air yang cepat. Kondisi derating yang  tidak  konsisten  atau  hanya terjadi sesekali bisa saja menunjukkan bahwa tidak ada kerusakan  pada  generator.  Hal  yang  sama  juga  dapat terjadi  pada  kondisi  normal,  dimana  kondisi  normal hanya  terjadi  sementara  waktu  dan  kemudian  disusul dengan  kondisi derating secara  terus-menerus,  hal tersebut tentu menunjukkan bahwa generator tidak ada
dalam kondisi normal. Kondisi yang tidak pasti seperti itu tentu membutuhkan pendekatan maintenance yang dapat  melakukan  klasifikasi  kondisi  dengan  baik  dan juga  dapat  memastikan  bahwa  kondisi  yang  terjadi tidak  bersifat  sementara.  Pendekatan maintenance ini akan membantu untuk melihat bagaimana kecenderungan kondisi generator selanjutnya sehingga ada  dasar  yang  tepat  dalam  pengambilan  keputusan terkait maintenance .
Ketepatan  pengenalan  kondisi  generator  akan mendorong maintenance dapat  dilakukan  pada  saat yang  tepat.  Ketepatan  waktu maintenance menjadi sangat  penting  karena  dapat  mencegah  generator terhindar  dari  kondisi derating yang  terus-menerus serta  menghindarkan  dari maintenance yang  tidak dibutuhkan. Maintenance pada  waktu  yang  tepat juga dibutuhkan  karena maintenance sendiri  belum  tentu dapat  langsung  dilakukan.  Proses maintenance membutuhkan perencanaan terlebih dahulu. Maintenance yang  terlambat  akan  menyebabkan generator  tidak  dapat  bekerja  secara  optimal  dalam waktu  yang  lebih  lama.  Keterlambatan maintenance juga  semakin  meningkatkan  peluang  terjadinya breakdown pada  generator.  Kondisi  tersebut  pada akhirnya mendorong untuk melakukan penelitian yang lebih  jauh  terkait  pendekatan  baru  untuk  mencegah derating . Maintenance yang  dilakukan  sebelum terjadinya derating dapat  membantu  menurunkan laju kegagalan  dan  meningkatkan  efektivitas  perbaikan mesin  sehingga  dapat  meningkatkan  nilai reliability dan availability dari  mesin  (Rosihan    Yuniarto, 2019).
Derating perlu  dicegah  dengan  strategi maintenance baru  yang  sesuai.  Strategi maintenance yang  banyak  dilakukan  selama  ini  adalah preventive maintenance . Preventive  maintenance dilakukan pada rentang waktu yang sangat spesifik, dimana masih ada kemungkinan  terjadinya  kerusakan  di  luar  rentang waktu  tersebut  (Possi,  2011).  Model preventive maintenance biasanya  mengasumsikan  sistem  akan selalu ada dalam kondisi yang sama atau dalam urutan kondisi yang dapat didefinisikan dengan baik. Asumsi tersebut tidak selalu tepat karena terdapat faktor-faktor yang  dapat  mempengaruhi  kondisi  dari  sistem  seperti jadwal  kerja,  lingkungan  dan  lain-lain,  sehingga menyebabkan  interval  waktu maintenance tidak  lagi sesuai  dengan  kondisi  dari  sistem  (Kothamasu et  al ., 2006).
Strategi maintenance baru  dibutuhkan  untuk mengakomodasi  terjadinya  perubahan  kondisi  sistem dari  waktu  ke  waktu.  Bloch  dan  Geitner  (1983) menyebutkan  bahwa  99  persen  dari  semua  kerusakan yang  terjadi  biasanya  akan  didahului  dengan  kondisi, tanda, atau indikasi tertentu yang menunjukkan bahwa akan  terjadi  kerusakan.  Hal  yang  harus  dilakukan adalah memahami tanda tersebut sehingga maintenance dapat  dilakukan  sebelum  kerusakan terjadi.  Proses  untuk  memahami  kondisi  dari  sistem atau mesin ini dilakukan dalam pendekatan condition- based   maintenance . Condition-based   maintenance
sering  dihubungkan  dengan predictive  maintenance (Swanson, 2001; Kothamasu et al ., 2006; Wang et al ., 2015)  karena  prediksi  dilakukan  berdasarkan  kondisi spesifik sistem. Strategi maintenance ini selain mampu mengakomodasi  perubahan  kondisi  sistem  dari  waktu ke  waktu,  juga  dapat  menjadikan maintenance yang dilakukan  lebih  efisien  dengan  tidak  melakukan maintenance atau  bahkan  inspeksi  yang  tidak dibutuhkan (Alaswad et al ., 2017; Jardine et al ., 2006). Maintenance hanya  dilakukan  ketika  kondisi  sistem pada  saat  itu  menunjukkan  adanya  kebutuhan  untuk melakukan maintenance . Strategi condition-based  maintenance atau predictive  maintenance ini  semakin  didukung  dengan adanya  revolusi  industri  4.0.  Strategi maintenance ini sangat  bergantung  pada  data  kondisi  dari  sistem  atau mesin yang jumlahnya bisa sangat besar, karena proses pengawasan  dari  waktu  ke  waktu. Review terkait strategi maintenance ini  juga  selalu  mengarah  pada ekstraksi  sekumpulan  besar  data  terkait  sistem monitoring sebagai  dasar  untuk  membangun  model (Jardine et  al. ,  2006;  Peng et  al. ,  2010;  Goyal  dan Pabla, 2015; Bousdekis et al. , 2018). Revolusi industri
4.0 mengakomodasi  penggunaan data yang besar atau sering  disebut  dengan big  data dengan  pendekatan artificial intelligence yang sekarang ini penggunaannya semakin  berkembang. Intelligent  method sendiri menjadi sangat populer sekarang ini karena performansinya  yang  sangat  baik  dan  tingkat robustness yang  tinggi  (Aribowo,  2017).  Salah  satu pendekatan artificial intelligence yang sangat berhubungan dengan big data adalah machine learning . Marr  (2018)  menyebutkan  bahwa  industri  4.0  akan mengembangkan  penggunaan  komputer  dan  otomasi yang  dimulai  pada  revolusi  industri  ketiga  dengan menggunakan smart system yang didasarkan pada data ( big  data )  dan machine  learning . Machine  learning sendiri sebagai bagian dari artificial intelligence dapat digunakan untuk menemukan informasi dari sekumpulan  data  sehingga  nantinya  dapat  membantu dalam prediksi dan pengambilan keputusan (Fernandes et  al.,  2018).  Penggunaan machine  learning juga menjadi  pendekatan  baru  untuk  mencegah derating dimana  Sakib  dan  Wuest  (2018)  dalam  penelitiannya menyebutkan bahwa machine learning dapat membantu untuk mengembangkan model maintenance yang ada sekarang ini.
Kondisi derating yang  dipengaruhi  oleh perubahan suhu charge air juga membutuhkan proses pengolahan data yang berbeda. Kondisi yang biasanya dilihat  adalah  kondisi  yang  konsisten,  dimana  ketika sistem  rusak  maka  kondisi  sistem  akan  tetap  rusak sampai  dilakukan  perbaikan.  Hal  tersebut  berbeda dengan kondisi derating yang terjadi akibat perubahan suhu charge air . Perubahan suhu charge air yang tidak konsisten, dimana terjadi kenaikan dan penurunan suhu di  sepanjang  waktu,  membutuhkan  analisis  data  yang baru.  Model  yang  dibuat  dituntut  untuk  dapat melakukan  klasifikasi  kondisi  dengan  tepat  dan  tidak melihat  kondisi  yang  hanya  muncul  sementara  saja,
sehingga  tidak  terjadi  kesalahan  dalam  pengambilan keputusan terkait maintenance yang dilakukan.
Penelitian  ini  selanjutnya  akan  menjelaskan perancangan  implementasi machine  learning dalam maintenance  management untuk  mencegah derating . Penjelasan  yang  ada  akan  mengarah  pada  penjelasan yang  lebih  mendalam  terkait  rancangan  proses implementasi machine  learning dan  hubungannya dengan proses maintenance untuk mencegah derating . Penelitian terkait pencegahan derating sendiri menjadi topik  yang  baru  untuk  dibahas.  Penelitian  terkait maintenance generator  selama  ini  selalu  mengarah pada  kerusakan  generator,  padahal  untuk  tahap derating saja  sebenarnya  telah  terjadi  penurunan performa dan muncul kondisi  yang tidak normal pada generator. Kondisi yang tidak normal ini jika dibiarkan akan  mempercepat  terjadinya breakdown pada generator.  Kondisi  data  suhu charge  air yang  sering berubah  juga  menjadi  hal  baru  yang  perlu  dilihat bagaimana penyelesaiannya. Kondisi data yang secara umum  digunakan  adalah  data  yang  menunjukkan kondisi  sistem  telah  rusak  atau  tidak,  tanpa  ada perubahan.  Kondisi  data  tersebut  berbeda  dengan kondisi dalam penelitian ini, sehingga kondisi derating yang disebabkan suhu charge air ini butuh pendekatan yang baru.

## 2. Metode Penelitian
Proses  implementasi machine  learning dalam strategi maintenance akan didasarkan pada tahap-tahap dalam knowledge  discovery  from  data (KDD)  yang dijelaskan oleh Han et al. (2012). Tahap-tahap KDD ini sebenarnya  didasari  oleh  proses data  mining yang bertujuan  untuk  menemukan  pola-pola  yang  menarik dan informasi dari sekumpulan data yang besar (Han et al. ,  2012).  Tujuan  dari data  mining tersebut  memiliki kesamaan  dengan  tujuan  dilakukannya  pendekatan machine  learning yaitu  untuk  menemukan  informasi dari  sekumpulan  data. Data  mining sendiri  menurut Liao et al. (2012) telah menjadi bidang keilmuan yang membentuk  cabang  pada  bidang  keilmuan  terkait kecerdasan  buatan. Machine  learning memiliki hubungan  kuat  dengan  kecerdasan  buatan  karena kemampuan  untuk  belajar  ( learning )  yang  ada  pada machine  learning merupakan  karakteristik  utama dari kecerdasan  (Kavakiotis et  al. ,  2017).  Hubungan tersebut  menjadikan  pendekatan  KDD  tersebut  dapat diimplemantasikan dalam proses pembangunan model machine learning . KDD sendiri dibagi ke dalam tujuh tahap  seperti  dapat  dilihat  pada Gambar  1 .  Empat tahap  pertama  merupakan  tahap  pra-pengolahan  data, sedangkan  tiga  tahap  selanjutnya  adalah  proses pencarian dan penjabaran pola serta informasi yang ada dalam  kumpulan  data.  Tahap-tahap  tersebut  menjadi dasar  untuk  membagi  proses  penelitian  ini  ke  dalam empat tahap utama yaitu tahap analisis masalah, tahap pra-pengolahan data, tahap pengolahan data dan tahap interpretasi  model. Gambar  2 memperlihatkan bagaimana  urutan  dan  proses  yang  ada  pada  tahap utama.
Tahap analisis masalah mencoba untuk melihat masalah  yang  ada  pada  tahap controlling .  Masalah yang  ditemukan  kemudian  dihubungkan  dengan ketersediaan  data  kondisi  dan  juga  proses  yang  ada pada sistem. Analisis hubungan dari ketiga hal tersebut akan membantu untuk menentukan kondisi seperti apa yang ingin dievaluasi  atau diprediksi dari sistem serta data  seperti  apa  yang  dapat  digunakan  untuk membangun  model machine  learning terkait  kondisi tersebut.  Tahap  analisis  masalah  akan  memberikan arahan terkait tujuan serta data yang dibutuhkan untuk model machine  learning yang  dibuat,  sehingga  pada tahap  selanjutnya  dapat  dimulai  proses  pengumpulan data. Masalah yang dibahas dalam penelitian ini sendiri adalah munculnya derating .
Proses pengumpulan data dilakukan pada tahap pra-pengolahan data. Tahap pra-pengolahan data dapat dibagi  menjadi  empat  tahap  utama  yaitu  tahap pengumpulan  dan  pemilihan  data,  tahap  penentuan kelas  data,  tahap feature  selection serta  tahap resampling data seperti  terlihat  pada Gambar  3 . Aktivitas yang dilakukan pada tahap pengumpulan dan pemilihan  data  adalah  pengambilan  data  kondisi  dari sistem yang telah dikumpulkan. Data kondisi ini dapat memiliki banyak sumber maka dari itu pada tahap ini data-data  tersebut  akan  disatukan  menjadi  satu kelompok  data.  Data  tersebut  juga  harus  dibersihkan, dimana  sering  kali  data monitoring secara real-time memiliki  data  yang  tidak  konsisten.  Data  yang  tidak konsisten dapat berbentuk data yang kosong atau data yang tidak sesuai dengan proses dari sistem serta tujuan dalam  pembangunan  model machine  learning .  Tahap pengumpulan dan pemilihan data ini ada dalam tahap data cleaning dan data integration dalam proses KDD, dimana dilakukan pembersihan data yang tidak relevan
serta  integrasi  data  dari  beberapa  sumber  data monitoring kondisi sistem.
Tahap  pra-pengolahan  data  selanjutnya  adalah tahap  yang  menjadi  bagian  dari  proses data  selection and  transformation .  Proses  ini  terdiri  dari  tiga  tahap yaitu tahap penentuan kelas data, feature selection dan resampling data . Tahap penentuan kelas data bertujuan menambahkan  variabel  target  untuk  proses  prediksi. Tahap feature  selection akan  membantu  pemilihan variabel  terbaik  untuk  proses  prediksi.  Tahap resampling  data akan  menjadikan  komposisi  jumlah data antar kelas menjadi lebih proporsional.
Tahap  pengolahan  data  merupakan  tahap dimana  metode machine  learning diaplikasikan  pada data  yang  diperoleh  dari  tahap  pra-pengolahan  data. Tahap  ini  bertujuan  untuk  menemukan  pola  dari sekumpulan  data  dan  membuat  model machine learning untuk  menggambarkan  pola  data  yang  telah ditemukan tersebut.
Proses  pengolahan  data  dapat  dibagi  menjadi dua tahap yaitu evaluasi parameter dan evaluasi model seperti  yang  ditampilkan  pada Gambar  4 .  Evaluasi parameter  dilakukan  untuk  mengetahui  skenario parameter  yang  dapat  menghasilkan  model  dengan performansi  terbaik.  Sedangkan  evaluasi  model dilakukan  untuk  mengetahui  performansi  model  yang telah  dibuat,  sehingga  dapat  diketahui  apakah performansi  model  sudah  sesuai  dengan  standar  yang diinginkan  atau  masih  perlau  dilakukan  perbaikan kembali.  Tahap  pengolahan  data  ini  ada  pada  tahap data mining dalam proses KDD karena pada tahap ini digunakan intelligent  method untuk  menemukan  pola dari data.
Tahap  penelitian  yang  terakhir  adalah  tahap interpretasi      model.     Tahap     interpretasi     model
Analisis Masalah Pra-pengolahan Data Pengolahan Data Sesuai? Interpretasi Model ya tidak
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery from Data (Han et al. , 2012)
Gambar 2. Tahap Utama Implementasi Machine Learning Data Cleaning Data Integration Data Selection Data Mining Data Transformation Pattern Evaluation Knowledge Presentation
merupakan  proses  untuk  menjelaskan  informasi  yang diperoleh  dari  model machine  learning yang  telah dibangun.  Tahap  ini  sesuai  dengan  tahap pattern evaluation dan knowledge  representation dari  proses KDD,  dimana  akan  diberikan  visualisasi  dan penjelasan  terkait  pola  data  yang  muncul  serta informasi  yang  diperoleh  dari  pola  data  yang ditemukan tersebut.
Proses KDD yang telah dijelaskan di atas harus ditempatkan  pada  ruang  lingkup  proses maintenance management agar implementasinya dapat menyesuaikan  dengan  strategi maintenance yang ada. Proses  KDD  akan  diintegrasikan  dengan  proses maintenance  management yang  dikembangkan  oleh Ben-Daya et  al. (2009).  Proses maintenance management tersebut  merupakan  siklus  yang  terdiri dari  empat  tahap  yaitu  tahap planning , organizing , implementing dan controlling seperti  digambarkan pada Gambar 5 . Proses KDD akan diintegrasikan pada tahap yang ada pada proses maintenance management ini agar model machine learning yang dibangun dapat memberikan  informasi  dari  sekumpulan  data  terkait proses maintenance yang dilakukan.
Informasi  yang  diperoleh  dari  model machine learning yang dibuat dari  proses KDD ini  selanjutnya diharapkan  dapat  membantu  untuk  melakukan pengambilan keputusan yang lebih tepat. Pengambilan keputusan yang tepat akan mendorong proses yang ada menjadi lebih baik dan pada akhirnya dapat mendorong peningkatan  kualitas maintenance  management yang diterapkan.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Machine Learning dalam Maintenance Management
Hal  pertama  yang  akan  dilakukan  untuk mengimplementasikan  pendekatan machine  learning dalam maintenance management adalah mengetahui di mana  pendekatan  ini  akan  ditempatkan.  Proses maintenance management memiliki empat tahap yang berbeda  sehingga  perlu  dilihat  pada  tahap  mana pendekatan machine  learning dapat  ditempatkan  dan dapat  berperan  dengan  baik.  Pendekatan machine learning sendiri  sangat  sesuai  dengan  pendekatan condition-based maintenance , di mana dalam condition-based maintenance data-data terkait kondisi
sistem  akan  dievaluasi  untuk  melihat  kemunculan tanda-tanda kerusakan.
Metode decision tree yang digunakan juga dapat melakukan  klasifikasi  kondisi  sistem  sehingga  dapat diketahui  kapan  harus  dilakukan maintenance .  Proses evaluasi  kondisi  sistem  seperti  ini  banyak  dilakukan pada  tahap controlling .  Tahap controlling bertujuan untuk melakukan pengukuran kondisi sistem sehingga dapat  diketahui  apakah maintenance perlu  dilakukan atau tidak.
Karakteristik tahap controlling tersebut menjadi sangat  sesuai  dengan  pendekatan condition-based maintenance dengan  menggunakan machine  learning untuk  mengevaluasi  dan  mencari  informasi  dari  data- data  kondisi  sistem  yang  dikumpulkan.  Kesesuaian tersebut menjadi dasar yang tepat untuk mengimplementasikan  pendekatan machine  learning pada  tahap controlling . Gambar  6 .  memberikan ilustrasi  terkait  penempatan  implementasi machine learning dalam proses maintenance management .

## 3.2.  Rancangan  Proses  Implementasi  Machine
Learning 3.2.1. Decision Tree Pendekatan machine  learning yang  akan diimplementasikan  pada maintenance  management dalam  penelitian  ini  adalah  metode decision  tree . Metode decision  tree dipilih  karena  dapat  membantu untuk  melakukan  pendekatan  prognosis  dan  juga diagnosis  kondisi  sistem  sekaligus.  Hal  tersebut dilakukan  melihat  hasil  penelitian  Alaswad et  al. (2017)  yang  menunjukkan  bahwa  tren  strategi maintenance ke  depan  tidak  hanya  bertujuan  untuk memprediksi (prognosis) saja tetapi mengkombinasikan pendekatan diagnosis dan prognosis.  Metode decision  tree memiliki  kelebihan yaitu  model  yang  bersifat white  box .  Model  yang bersifat white  box dapat  memperlihatkan  struktur algoritma dari analisis data yang dilakukan (Delibasic et al. , 2012), sehingga dapat diketahui hubungan antar variabel  yang  membangun  model machine  learning . Kondisi  tersebut  akan  membantu  untuk  memberikan informasi  terkait  hubungan  antar  bagian  pada  sistem yang  menyebabkan  terjadinya  kerusakan,  sehingga dapat  membantu  dalam  proses  diagnosis  dan mengarahkan tindakan maintenance yang dilakukan.
Penentuan Kelas Data Feature Selection Resampling Data Pengumpulan Pemilihan Data Data Cleaning Data Integration Data Selection Data Transformation Evaluasi Parameter Evaluasi Model
Data Mining
Gambar 3. Tahap Pra-pengolahan Data
Gambar 4. Tahap Pengolahan Data
Penggunaan metode decision tree juga didasarkan  dari  bagaimana  performansi  metode  ini untuk  pendekatan maintenance pada  masalah  yang berbeda. Penelitian Gandhi et al. (2018) dan Bukhsh et al. (2019) menunjukkan bahwa metode decision tree ini memiliki performansi yang baik ketika diimplementasikan dalam bidang maintenance . Penelitian  Bukhsh et  al. (2019)  bahkan  secara  jelas memperlihatkan  akurasi  prediksi  kondisi  sebesar  84,4 persen, yang artinya metode decision tree ini memiliki performansi yang tinggi ketika digunakan pada proses maintenance .
Decision tree sendiri merupakan model dengan struktur  berupa  diagram  alir  yang  berbentuk  seperti pohon,  dimana  setiap internal  node menggambarkan tes  yang  dilakukan  pada  atribut,  setiap  cabang menggambarkan  hasil  dari  tes  yang  dilakukan  pada internal  node ,  dan  bagian  daun  (bagian  akhir) menggambarkan label dari kelas yang ada (Han et al. , 2012). Gambar  7 menunjukkan  bagian age , student dan credit rating sebagai internal node . Bagian cabang digambarkan  dengan  garis,  misalnya  cabang  untuk internal  node  age adalah youth , middle_aged dan senior .   Bagian    daun    digambarkan    pada    bagian
Gambar 5 . Proses Maintenance Management (Ben-Daya et al., 2009) Controlling Planning Organizing Implementing Machine Learning Gambar 6. Machine Learning dalam Proses Maintenance Management
Gambar 7. Struktur Model Decision Tree (Han et al., 2012)
berbentuk  oval  dengan  tulisan yes atau no untuk menggambarkan label klasifikasi dari data.

## 3.2.2. Pra-pengolahan Data
Tahap  pra-pengolahan  data  adalah  tahap  di mana  data  disiapkan  agar  dapat  digunakan  untuk membangun model machine learning . Salah satu tahap penting  agar  data  dapat  digunakan  adalah  tahap penentuan  kelas  data.  Hal  ini  penting  karena decision tree masuk  dalam supervised  learning dimana  model klasifikasi  dibuat  berdasarkan  pola  kelas  data  yang telah ada. Tahap ini akan membantu untuk menentukan data  yang  ada  masuk  dalam  kelas  klasifikasi  yang mana, karena data yang telah ada belum memiliki kelas. Proses penentuan kelas data didasarkan pada tren data kondisi suhu charge air .  Penentuan kelas data dengan menggunakan  tren  data  akan  membantu  melihat konsistensi kondisi suhu dari charge air .
Tren  kondisi  data  akan  memperlihatkan kecenderungan   kondisi   sistem   pada   suatu   periode sehingga klasifikasi  data menjadi lebih konsisten. Hal ini  akan  membantu  dalam  mengatasi  kondisi  suhu charge  air yang  terus  berubah-ubah  dari  waktu  ke waktu. Klasifikasi yang dilakukan nantinya tidak hanya akan melihat kondisi  sementara tetapi  mengarah  pada klasifikasi  kondisi    berdasarkan  tren  kondisi  suhu charge air pada suatu periode.
Tahap  pra-pengolahan  data  tidak  hanya menjadikan dataset yang  ada  dapat  digunakan,  tetapi juga  membantu  membuat  data  yang  ada  dapat menghasilkan  model  dengan  performansi  terbaik.  Hal tersebut  yang  akan  dilakukan  pada  tahap-tahap selanjutnya  yaitu  tahap feature  selection dan resampling  data .  Proses feature  selection dapat dilakukan  ketika dataset yang  dibutuhkan  telah  siap. Proses feature  selection bertujuan  untuk  memilih variabel  yang  memiliki  hubungan  kuat  dengan perubahan  kondisi  yang  akan  diprediksi  pada  sistem, dalam hal  ini kondisi derating . Pemilihan variabel  ini akan  membantu  untuk  meningkatkan  performansi model  karena  variabel  yang  tidak  relevan  tidak  akan digunakan  dalam  membangun  model.  Proses training untuk  membuat  model  juga  menjadi  lebih  cepat  dan kompleksitas  model  dapat  dikurangi  karena  lebih sedikit variabel yang digunakan, sehingga model lebih mudah untuk diinterpretasi.
Metode decision  tree merupakan  metode machine  learning yang  mengarah  pada  klasifikasi sehingga  kelas dataset biasanya  akan  berbentuk kategori. Kelas data akan disesuaikan dengan kategori kondisi  yang  ingin  diprediksi.  Data-data  yang  ada dalam  kelas  ini  jumlahnya  tidak  selalu  proporsional antara  satu  kelas  dengan  kelas  lainnya.  Kondisi perbedaan  jumlah  data  antar  kelas  yang  cukup  jauh akan  menyebabkan  model  tidak  dapat  memprediksi kondisi  sistem  dengan  baik.  Model  akan  cenderung mampu  untuk  memprediksi  data  dari  kelas  mayoritas saja  dan  sulit  atau  bahkan  tidak  mampu  untuk memprediksi  dengan  tepat  data  dari  kelas  minoritas. Hal  itu  dapat  terjadi  karena  model machine  learning
dibangun melalui proses training dengan dataset yang dipenuhi  oleh  data  dari  kelas  mayoritas,  sehingga model  tersebut  kesulitan  melihat  pola  yang  tepat  dari kelas  minoritas.  Proses resampling data  perlu dilakukan untuk mengatasi masalah tersebut. Resampling data  bertujuan  untuk  menjadikan  jumlah data antar kelas menjadi lebih proporsional. Data yang lebih  proporsional  akan  menjadikan  model  mampu memprediksi semua kelas dengan baik, sehingga pada akhirnya  performansi  dari  model  dapat  ditingkatkan. Proses Resampling  data untuk  menambahkan  data disebut oversampling ,  sedangkan  untuk  mengurangi jumlah  data  disebut undersampling . Resampling  data dapat menggunakan salah satu atau bahkan mengkombinasikan  kedua  pendekatan  tersebut  sesuai kondisi  dari dataset .  Proses feature  selection hingga resampling data masuk dalam tahap data selection dan data  transformation dari  proses  KDD  karena  pada proses  ini  terjadi  pemilihan  variabel  dan  transformasi data  untuk  menjadikan  jumlah  data  antar  kelas  lebih proporsional.

## 3.2.3. Pengolahan Data
Tahap pengolahan data dibagi menjadi dua yaitu tahap  evaluasi  parameter  dan  tahap  evaluasi  model. Evaluasi  parameter  atau  sering  juga  disebut  dengan parameter tuning dan perlu  dilakukan sebelum model machine learning dibangun.
Tahap  ini  akan  memastikan  bahwa  kombinasi nilai  yang  dipilih  dari  parameter-parameter  yang digunakan merupakan skenario  terbaik  agar diperoleh performansi  model  terbaik.  Metode-metode  yang  ada dalam machine  learning biasanya  memiliki  beberapa parameter  yang  dapat  diatur  nilainya. Decision  tree sendiri  memiliki  parameter  seperti  tingkat  kedalaman dari  model  untuk  membatasi  kedalaman  model  yang dibuat,  atau  parameter  jumlah  sampel  minimum  yang harus  ada  pada  setiap  cabang  agar  dapat  dilakukan proses splitting serta  parameter-parameter  lainnya. Parameter-parameter  yang  ada  pada decision  tree ini berfungsi  untuk  mengatur  dan  memberi  batasan pembangunan tree  model . Tree  model yang  terlalu dalam  dapat  menyebabkan overfitting ,  dimana  model sulit  memprediksi  data  baru,  sedangkan  model  yang terlalu pendek akan menghasilkan prediksi yang sangat umum sehingga dapat menimbulkan banyak kesalahan prediksi  juga.  Evaluasi  parameter  perlu  dilakukan untuk  menemukan skenario  parameter terbaik  dimana model tidak menjadi terlalu dalam atau terlalu pendek.
Skenario  parameter  yang  diperoleh  akan digunakan untuk membangun model machine learning pada  tahap  evaluasi  model.  Model machine  learning yang  dibangun  adalah  model decision  tree dan pendekatan decision  tree sendiri  termasuk  dalam supervised  learning .  Vadim  (2018)  menjelaskan supervised  learning sebagai learning  with  teacher training , dimana terdapat training dataset ( training set ) yang akan digunakan untuk membangun model dan test dataset ( test  set )  untuk  mengevaluasi  performansi model.  Model decision  tree akan  dibangun   dengan
mempelajari  pola data yang ada pada training set dan model  tersebut  akan  digunakan  untuk  memprediksi data  yang  ada  pada test  set untuk  melihat  seberapa banyak data yang dapat diprediksi dengan tepat. Proses tersebut  sesuai  dengan tahap data  mining pada proses KDD karena akan ada proses penemuan pola data pada saat  membangun  model decision  tree .  Rasio  jumlah data  antara training  set dan test  set juga  perlu  diatur sebelum proses training dilakukan dan rasio yang biasa digunakan  adalah  70%  untuk training  set dan  30% untuk test set . Data-data  yang  masuk  dalam training  set dan test  set juga dapat  diatur menjadi beberapa kombinasi menggunakan metode k-folds cross validation . K-folds cross  validation pertama-tama  akan  membagi dataset menjadi  beberapa  set  data  berbeda  ( data  splitting ) seperti  terlihat  pada Gambar  8 .  Proses  yang selanjutnya dilakukan dalam metode ini adalah melatih serta  mengevaluasi  model  yang  dibangun  dari  semua kombinasi set data yang dapat dibuat. Evaluasi model dapat  menjadi  lebih  baik  dengan  metode  tersebut karena  evaluasi  performansi  model  dilakukan  dengan lebih  banyak  kombinasi  data  yang  mungkin  muncul. Kombinasi data yang lebih banyak akan memperlihatkan  sebaik  apa  model decision  tree yang dibangun  dengan  berbagai  set  data,  sehingga  dapat diketahui performansi rata-rata model serta sejauh apa deviasi  performansi  yang  dapat  muncul  dengan kombinasi training set dan test set yang berbeda. Hasil evaluasi  performansi  model  tersebut  akan  digunakan untuk  melihat  apakah  performansi  model  yang  dibuat sudah  sesuai  dengan  standar  yang  dibutuhkan.  Jika performansi  model  belum  sesuai  dengan  apa  yang dibutuhkan  maka  perlu  kembali  dilakukan  evaluasi pada tahap pra-pengolahan data atau bahkan pada tahap analisis  masalah  seperti  terlihat  pada  proses  yang  ada pada Gambar  2 .  Hal  tersebut  dilakukan  untuk mengevaluasi  variabel,  parameter  dan  data  yang digunakan,  sehingga  dapat  dilakukan  perbaikan  agar performansi model dapat ditingkatkan.
3.2.4. Interpretasi Model
Metode decision  tree yang  bersifat white  box dapat dengan baik menggambarkan pola data yang ada melalui tree  model .  Hal  ini  akan  membantu  dalam
menjelaskan  informasi  yang  diperoleh  dari  model decision  tree ini.  Model  yang  dibangun  dapat memberikan  gambaran  kondisi  seperti  apa  yang menandakan  bahwa  akan  terjadi derating ,  serta variabel apa saja yang berhubungan dengan terjadinya kondisi  tersebut.  Kedua  informasi  tersebut  akan membantu  dalam  proses  interpretasi  model  yang dibuat, karena pola yang ada dapat ditampilkan dengan jelas.  Pemahaman  pola  data  ini  akan  membuat pendekatan maintenance ini  menjadi  lebih  lengkap karena  tidak  hanya  pendekatan  prognosis  yang  dapat dilakukan, tetapi juga diagnosis kondisi yang ada.

## 4. Kesimpulan
Komputerisasi maintenance management menghasilkan banyak sekali data, dimana hal ini sangat sesuai  dengan  pendekatan machine  learning yang bertujuan  untuk  mencari  informasi  dari  sekumpulan besar  data.  Proses  untuk  membangun  model machine learning juga sangat mungkin untuk diimplementasikan dalam proses maintenance management .  Hal  tersebut  dapat  dilihat  rancangan implementasi  yang  telah  dibuat,  dimana machine learning dapat  diimplementasikan  dalam  proses maintenance management untuk pencegahan derating . Pendekatan machine learning tetap dapat mengakomodasi data yang tersedia walaupun memiliki karakteristik  yang  berbeda  dengan  data  yang  biasa. Hasil  ini  dapat  menjadi  dasar  untuk  penelitian  ke depan, dimana dapat dilihat sejauh apa performansi dari machine learning ini. Machine learning memberikan kecepatan  pengolahan  data,  namun  dapat  dilihat kembali sejauh apa performansi dari machine learning dapat  memenuhi  kebutuhan  yang  ada  dalam maintenance management . Hasil performansi ini tentu bisa didapatkan dengan adanya aplikasi  langsung dari proses yang telah dijelaskan pada penelitian ini untuk penelitian ke depan.

## 5. Daftar Pustaka
Alaswad,  S.    Xiang,  Y.  (2017).  A  Review  on Condition-based  Maintenance  Optimization Models for Stochastically Deteriorating System. Reliability Engineering and System Safety , 157,
Gambar 8. Data Splitting Metode K-fold Cross Validation (scikit-learn.org)
54–63.
Aribowo,  W.  (2017).  An  Adaptive  Power  System Stabilizer Based on Focused Time Delay Neural Network. Jurnal Teknosains, Vol. 7 No. 1, 67- 73.
Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional,  Badan Pusat  Statistik  dan  United  Nations  Population Fund.  (2013). Proyeksi  Penduduk  Indonesia 2010-2035 . Badan Pusat Statistik. Jakarta. Badan  Pusat  Statistik.  (2019). Konsumsi  Listrik  per Kapita (MWH/Kapita) . Diperoleh 18 Juni 2019 dari https://www.bps.go.id/indikator/indikator/view _data/0000/data/1156/sdgs_7/1.
Ben-Daya, M., Duffuaa, S. O., Raouf, A., Knezevic, J., Ait-Kadi,  D.  (2009). Handbook  of Maintenance  Management  and  Engineering . Springer. London.
Bloch,  H.  P.,    Geitner,  F.  K.  (1983). Machinery Failure  Analysis  and  Troubleshooting .  Gulf. Houston.
Bousdekis,  A.,  Magoutas,  B.,  Apostolou,  D., Mentzas,  G.  (2018).  Review,  Analysis  and Synthesis of Prognostic-Based Decision
Support Methods for Condition Based Maintenance. Journal Intelligent
Manufacturing, 29 (2018), 1303–1316. Bukhsh, Z. A., Saeed, A., Stipanovic, I.,   Doree, A. G. (2019). Predictive Maintenance Using Tree- Based  Classification  Techniques:  A  Case  of Railway  Switches. Transportation  Research Part C, 101, 35–54. Delibašić,  B.,  Vukićević,  M.,  Jovanović,  M., Suknović, M. (2013). White-Box or Black-Box Decision  Tree  Algorithms:  Which  to  Use  in Education? IEEE  Transactions  on  Education , 56 (3), 287–291.
Fernandes,  M.,  Canito,  A.,  Bolón-canedo,  V., Conceição, L.,  Praça, I. (2018). Data Analysis and Feature Selection for Predictive Maintenance: A Case-Study in The Metallurgic Industry. International  Journal  of  Information Management .
Gandhi,  K.,  Schmidt,  B.,    Ng,  A.  H.  C.  (2018). Towards Data Mining Based Decision  Support in Manufacturing Maintenance. Procedia CIRP , 72 (2018), 261-265.
Goyal,  D.,    Pabla,  B.  S.  (2015).  Condition  Based Maintenance  of  Machine  Tools  —  A  Review. CIRP  Journal  of  Manufacturing  Science  and Technology, 10, 24–35. Han,  J.,  M.  Kamber,    J.  Pei.  (2012). Data  mining Concept    Technique .  Morgan  Kaufmann. Waltham.
Jardine,  A.  K.  S.,  Lin,  D.,    Banjevic,  D.  (2006).  A Review on Machinery Diagnostics and Prognostics  Implementing  Condition-based Maintenance. Mechanical  Systems  and  Signal Processing , 20, 1483–1510.
Kavakiotis,  I., Tsave,  O., Salifoglou,  A.,  Maglaveras, N.,  Vlahavas,  I.,    Chouvarda,  I.  (2017). Machine learning  and Data mining  Methods in Diabetes Research. Computational and Structural Biotechnology Journal , 15, 104–116. Kothamasu,  R.,  Huang,  S.  H.,    Verduin,  W.  H.
(2006).  System Health Monitoring and Prognostics  -  A  Review  of  Current  Paradigms and Practices. International Journal of Advance Manufacturing  Technology, 28  (2006),  1012– 1024.
Liao,  S.  H.,  Chu,  P.  H.,    Hsiao,  P.  Y.  (2012).  Data Mining  Techniques  and  Applications  -  A Decade  Review  from  2000  to  2011. Expert Systems  with  Applications ,  39  (12),  11303– 11311.
Marr, B. (2018). What is Industry 4.0? Here’s A Super
Easy  Explanation  for  Anyone .  Diperoleh  24 Agustus 2019 dari https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/201 8/09/02/what-is-industry-4-0-heres-a-super- easy-explanation-for-anyone/#4cdd44519788.
Peng,  Y.,  Dong,  M.,    Zuo,  M.  J.  (2010).  Current Status  of  Machine  Prognostics  in  Condition- based  Maintenance:  A  Review. International Journal of Advance Manufacturing Technology,
50 (2010) , 297–313.
Possi,  M.  (2011).  Maintenance  and  Operation. Elect. Sect. Mag., 66 (2011), 32-40.
Rosihan,  R.  I.,    Yuniarto,  H.  A.  (2019).  Analisis
Sistem Reliability dengan Pendekatan Reliability  Block  Diagram. Jurnal  Teknosains, Vol. 9 No. 1, 57-67.
Sakib,  N.,    Wuest,  T.  (2018).  Challenges  and Opportunities  of  Condition-based  Predictive Maintenance:  A  Review. Procedia  CIRP, 78 (2018), 267-272.
Scikit-learn  Developers.  (2019). Cross-validation: Evaluating  Estimator  Performance .  Diperoleh 29 November 2019 dari https://scikit- learn.org/stable/modules/cross_validation.html.
Swanson, L. (2001). Linking Maintenance Strategies to Performance. International Journal of
Production Economics, 70, 237-244. Vadim, K. (2018). Overview of Different Approaches to Solving Problems of Data Mining. Procedia Computer Science , 123, 234–239.
Wang,  K.,  Li,  Z.,  Braaten,  J.,    Yu,  Q.  (2015). Interpretation  and  Compensation  of  Backlash Error  Data  in  Machine  Centers  for  Intelligent Predictive Maintenance Using ANNs. Advances in Manufacturing , 3 (2), 97–104.
Wicaksono,  P.  E.  (2019). Seluruh  Pembangkit  di Proyek  35  Ribu  MW  Beroperasi  2024 . Diperoleh 18 Juni 2019 dari https://www.liputan6.com/bisnis/read/3879693/ seluruh-pembangkit-di-proyek-35-ribu-mw- beroperasi-2024.