## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2023 Vol. 5 N o .   1 Hal:  22-26 e-ISSN: 2686-3154

## Analisis Predictive Maintenance Peralatan Lab Berbasis Machine Learning
Wiki Lofandri 1 
1 Universitas Negeri  Padang
mailto:abaddon.dota2.qq@gmail.com

## Abstract
The very rapid development of AI (Artificial Intelligence) is also supported by the entry into the digital era and the Internet of Things (IoT). In using laboratory equipment, students are required to comply with the rules so that the equipment can be maintained properly. However, the tool used will cause thirst for the tool. This becomes a problem when the tool is needed for learning, while the tool does not function properly or is completely damaged. The research method used in predicting the laboratory  equipment  of  the  Department  of  Electronics,  Faculty  of  Engineering,  Padang  State  University  (FT-UNP)  is  the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) development method. CRISP-DM is a very reliable  model. Predictive  Maintenance  (TPM)  technology  on  each  existing  equipment  can  analyze  data  to  identify  damage  with  failure mode. The results of this study obtain data on the frequency of damage and the severity of damage to labor equipment and the determination of  warnings  for labor technicians. Loyal to the  damage, the damage information in the form of an alarm will arrive quickly and accurately. So that technicians can check the equipment quickly.
Keywords: Predictive  Maintenance,  Machine  Learning,  Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM), Labor Equipment, Damage.

## Abstrak
Perkembangan  AI  (Artificial  Intelligence)  yang  sangat  pesat  juga  didukung oleh  masuknya  pada  era  digital  dan  Internet of Things (IoT). Dalam pemakaian peralatan laboratorium mahasiswa diwajibkan mematuhi aturan agar peralatan tersebut dapat terjaga  dengan  baik.  Namun  bagaimanapun  alat  yang  digunakan  akan  terjadi  kehausan  pada  alat  tersebut.  Hal  ini  menjadi suatu  permasalahan  ketika  alat  tersebut  dibutuhkan  untuk  pembelajaran,  sedangkan  alat  tersebut  tidak  berfungsi  baik  atau rusak  total.  Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  memprediksi  alat-alat  labor  departemen  elektronika  Fakultas  Teknik Universitas  Negeri  Padang  (FT-UNP)  ini  adalah  metode  pengembangan  Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM).  CRISP-DM  merupakan  model  yang  sangat  handal.  Teknologi  Predictive  Maintance  (TPM)  pada  setiap peralatan  yang  ada  dapat  menganalisis  data  mengidentifikasi  kerusakan  dengan  mode  failure.  Hasil  penelitian  ini mendapatkan  data  mengenai  frekuensi  terjadinya  kerusakan  dan  tingkat  keparahan  kerusakan  pada  peralatan  labor  dan penetapan  warning  untuk  teknisi  labor.  Setia  pada  kerusakan  maka  informasi  kerusakan  berupa  alrm  akan  sampai  dengan cepat dan tepat. Sehingga teknisi dapat melakukan pengecekan terhadap peralatan dengan cepat.
Kata kunci: Predictive  Maintenance,  Machine  Learning,  Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM), Peralatan Labor, Kerusakan.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  AI  (Artificial  Intelligence)  yang  sangat pesat  juga  didukung  oleh  masuknya  pada  era  digital dan  Internet  of  Things  (IoT).  Keaadaan  ini  membuat semua  data  mampu  terdigitalisasi  dan  ditangkap  dari mana  saja  secara  cepat,  bahkan  langsung  atau  real time.  Penelitian  memilih regression yang  dapat menghitung sisa masa manfaat aset. Jumlah waktu aset tetap aktif dan berjalan sebelum kegagalan berikutnya.
Klasifikasi  biner  dari  setiap  instance  adalah  catatan yang  terkandung  dalam  unit  waktu  aset.  Sebagai bagian  dari  regresi  adalah  untuk  menemukan  model yang menghitung sisa masa manfaat setiap sampel baru
sebagai suatu urutan. Periode ini didefinisikan sebagai beberapa jam.
Machine learning sudah sangat maju di semua bidang, terutama  di  bidang  Kesehatan  karna  bisa  mendeteksi saluran infeksi Pneumonia [1]. Di Instansi Departemen Elektronika  Fakultas  Teknik  –  Universitas  Negegeri Padang, sangat banyak pembuatan media pembelajaran yang  memiliki  berbagai  jenis  seperti  bahan  ajar, perangkat pembelajaran serta peralatan dan komponen yang diperlukan. Peralatan pembelajaran yang diperlukan  sudah  disediakan  langsung  oleh  pihak universitas untuk kelangsungan pelaksanaan pembelajaran.  Peralatan  ini  nantinya  akan  digunakan
pada proses pembelajaran disetiap matakuliah terutama perkuliahan praktikum.
Dalam  pemakaian  peralatan  laboratorium  mahasiswa diwajibkan  mematuhi  aturan  agar  peralatan  tersebut dapat  terjaga  dengan  baik.  Namun  bagaimanapun  alat yang  digunakan  akan  terjadi  kehausan  pada  alat tersebut.  Hal  ini  menjadi  suatu  permasalahan  ketika alat tersebut dibutuhkan untuk pembelajaran, sedangkan alat tersebut tidak berfungsi baik atau rusak total. Sedangkan pengadaan alat laboratorium tidaklah mudah dan cepat diperoleh dari pihak universitas.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  salah  satu  upaya yang dapat dilakukan adalah mengadakan suatu sistem dengan  memanfaatkan  teknologi  Predictive  Maintance pada setiap peralatan yang ada. Langkah-langkah yang dilakukan  dalam  Predictive  Machine  Learning  yaitu melakukan analisis data awal, selanjutnya mengidentifikasi  kerusakan  dengan  mode  failure,  hal ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  data  mengenai frekuensi  terjadinya  kerusakan  dan  tiingkat  keparahan kerusakan  yang  terjadi,  lalu  pengumpulan  data sensorik,  analisis  data  dan  penetapan  warning  untuk teknisi  labor,  disaat  inilah  akan  terdapat  alarm  bagi teknisi untuk melakukan pengecekan terhadap peralatan.
AI  adalah  kecerdasan  yang  ditunjukkan  oleh  sebuah mesin atau software. Pengaplikasian kecerdasan buatan dapat  mencapai  komunikasi  agregasi  mandiri  yang efisien dan orkestrasi sistem cerdas, sambil mempertimbangkan  kendala  penundaan  yang  ketat serta  persyaratan  kinerja  dari  untuk  mengatasi tantangan  yang  muncul sebagai akibat dari percepatan pertumbuhan dalam teknologi komputasi dan komunikasi baru [2].
Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan  buatan  (artificial  intelligence)  merupakan disiplin  ilmu  yang  mencakup  perancangan  dan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer  untuk  mengembangkan  perilaku  yang didasarkan  kepada  data  empiris.Sehingga  ML  sangat membutuhkan  data  untuk  dapat  dipelajari  atau  yang biasa disebut data training. Peter Harington dalam [3].
Regression  adalah  suatu  teknik  analisis  untuk mengidentifikasi  relasi  atau  hubungan  diantara  dua variabel atau lebih. Regresi bertujuan untuk menemukan  suatu  fungsi  yang  memodelkan  data dengan  meminimalkan  error  atau  selisih  antara  nilai prediksi dengan nilai sebenarnya. Regresi termasuk ke dalam  supervised  learning  yang  digunakan  untuk memprediksi nilai kontinu terhadap potongan data dari dataset automobile [4].
Klasifikasi  merupakan  suatu  pekerjaan  menilai  objek data  untuk  memasukkannya  ke  dalam  kelas  tertentu dari  sejumlah  kelas  yang  tersedia.  Dalam  klasifikasi ada  dua  yang  harus  dilakukan.  Pembangunan  model sebagai prototype untuk disimpan sebagai memori dan kedua,  Penggunaan  model  tersebut  untuk  melakukan pengenalan/ klasifikasi/ prediksi pada suatu objek data lain  agar  diketahui  di  kelas  mana  objek  data  tersebut dalam  model  yang  mudah  disimpan  [5].  Penelitian yang relevan disajikan pada
Tabel 1.
Tabel 1. Penelitian relevan tetang Predictive Maintenance Peralatan Lab Berbasis Machine Learning (R1=Data, R2=Akurasi, R3=Model,
R4=Aplikasi) Author Metode R1 R2 R3 R4 Serkan Ayvaz dkk [6] 1. Random forest 2. XGBoost 3. Gradient boosting 4. MLP regressor Yes Yes No No Andreas Theissler dkk [7] 1. Literature review 2. Bibliometric analysis 3. CNN (Convolutional neural network) 4. Extreme learning machines (ELMs) 5. Ensemble methods Yes Yes No No G. Sambasivam dkk [8] 1. Clylical Learning Rate (CLR) 2.Convolutional Neural Networks 3.Cassava Mosaic Disease (CMD) 4. Cassava Brown Streak Virus Disease (CBB) Ye Yes Yes No Odey dkk [9] 1. Systematic literature review 2. Linear regression / Multiple linear regression (MLR) 3. Pendekatan Goodness of fit Yes Yes No No Eleonora dkk [10] 1. A cost-based quantitative method 2. Literature review 3. Decision support approach Yes Yes Yes No

## 2. Metodologi Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam Memprediksi Alat-alat  Labor  Departemen  Elektronika  FT-UNP  ini adalah metode pengembangan Cross-Industry Standard Process  for  Data  Mining  (CRISP-DM).  CRISP-DM Merupakan  Model  yang  sangat  handal  dalam melakukan  ini  karna  sudah  teruji  oleh  peneliti sebelumnya, dan merupaka defacto dalam pengembangan defacto menjadi standar untuk pengembangan  proyek  data  mining  dan  knowledge discovery. Model disajikan pada Gamabr 1.

## Gambar 1. Tahapan Model Pengembangan CRISP-DM
Dalam  proses  Predictive  Maintance  pada  sebuah  alat diterapakan  algoritma  Machine  Learning  untuk membantu  proses  maintance  tersebut.  Machine learning akan mengumpulkan semua sinyal digital dan mengolahnya  untuk  memetakan  karakteristik  yang normal  pada  sebuah  alat  atau  mekanisme.  Dengan penerapan  algoritma  ini,  dapat  menghasilkan  suatu
sistem  dengan  metode  dan  strategi  dalam  membantu teknisi  labor  dalam  menjaga,  memantau  dan  merawat perlatan-peralatan yang digunakan untuk pembelajaran, supaya tetap tersedia ketika dibutuhkan. Mengkaji  dari  kelebihan  analisis  Predictive  berbasis Machine  Learning  tersebut,  maka  pada  penelitian  ini akan  dilaksanakan  Analisis  Predictive  Maintenance Peralatan Laboratorium berbasis Machine Learning.

## 2.1. Analisa Data
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  yaitu Predictive  Maintenance  Peralatan  Lab  Departemen Elektronika  Fakultas  Teknik  bulan  Januari  dan  Maret tahun  2022.  Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini dilakukan dengan cara observasi lapangan, wawancara pakar  dan  studi  literatur  perpustakaan.  Pengumpulan data  melalui  wawancara  langsung  kepada  pakar bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  tentang permasalahan  yang  sering  terjadi  terhadap  Kerusakan jaringan internet dan solusi untuk mengatasinya.
Data Kerusakan
Peralatan Lab Departemen Elektronika  Fakultas  Teknik  bulan  Januari  dan  Maret tahun  2022  yang  disajikan  pada  Tabel  2,  jenis kerusakan disajikan pada Tabel 3 dan gejala keruskaan pada Tabel 4.
Tabel 2. Tabel Kerusakan Peralatan Lab
No. Jenis Kerusakan Tindakan Perbaikan 1  Monitor Rusak Cek lampu indikator daya dan Sinari layar monitor dengan senter 2  Memori Rusak Periksa Posisi RAM pada Slot lalu Bersihkan RAM dengan Karet Penghapus atau Kain Lembut 3  HDD Rusak Bad sector logic dan bad secor fisik 4  VGA Rusak Lepas VGA card dari komputer dan periksa apakah ada komponen semisal kapasitor atau IC yang terbakar, meledak, atau meleleh. 5  Sound Card Rusak Uninstal driver sound card laptop melalui Device Manager kemudian install lagi dengan driver dari vendor aslinya. 6  OS Bermasalah Repair dan Install Ulang 7  Aplikasi Rusak Debug Aplikasi dan Install Lagi 8  PSU Rusak Lepaskan kotak power supply dari cassing agar memudahkan memeriksa rangkaian elektronik 9  Prosesor Rusak Jaga suhu processor agar tetap stabil. Pasang fan tambahan agar suhu udara dalam CPU tetap terkendali. 10  Memory VGA Kurang Tambah Memory VGA 11  Memory Kurang Tambah Memory VGA 12  Clock Prosesor Kurang Tinggi Lakukan overclocking 13  Kabel IDE Rusak Perbaikan Kabel 14  Kurang Daya Pada PSU Tambah daya 15  Perangkat USB Rusak Cek Port 16  Keyboard Rusak Ganti Keyboard 17  Mouse Rusak Ganti Mouse
Tabel 3. Jenis Penyebab Kerusakan Peralatan Lab
No  Kode Nama Kerusakan 1  QQ01 Monitor Rusak 2  QQ02 Memori Rusak 3  QQ03 HDD Rusak 4  QQ04 VGA Rusak 5  QQ05 Sound Card Rusak 6  QQ06 OS Bermasalah 7  QQ07 Aplikasi Rusak 8  QQ08 PSU Rusak 9  QQ09 Prosesor Rusak 10  QQ10 Memory VGA Kurang 11  QQ11 Memory Kurang 12  QQ12 Clock Prosesor Kurang Tinggi 13  QQ13 Kabel IDE Rusak 14  QQ14 Kurang Daya Pada PSU 15  QQ15 Perangkat USB Rusak 16  QQ16 Keyboard Rusak 17  QQ17 Mouse Rusak
Tabel 4.  Gejala-Gejala Kerusakan Peralatan Lab
No  Kode  Nama Kerusakan 1  QQ01  Tidak ada gambar tertampil di monitor. 2  QQ02  Alarm bios berbunyi. 3  QQ03  Terdengar suara aneh pada HDD.
4  QQ04  Muncul pesan eror saat menjalankan game atau aplikasi grafis 5  QQ05  Device driver informasi tidak terdeteksi dalam device manager, meski driver telah di install 6  QQ06  Tiba-tiba OS melakukan restart otomatis.
7  QQ07  Muncul pesan eror saat pertama OS di load dari HDD.
8  QQ08  Tidak ada tanda-tanda dari sebagian/seluruh perangkat bekerja (semua kipas pendingin tidak berputar) 9  QQ09  Muncul pesan pada windows, bahwa mindows kekurangan virtual memory. 10  QQ10  Aplikasi berjalan dengan lambat, respon yang lambat terhadap inputan 11  QQ11  Kinerja grafis terasa sangat berat (biasanya dalam game dan manipulasi gambar 12  QQ12  Device tidak terdeteksi dalam bios 13  QQ13  Informasi deteksi yang salah dalam bios
14  QQ14  PC mati tiba tiba
15  QQ15  Usb tidak terdeteksi 16  QQ16  Sebagian/seluruh karakter inputan mati. 17  QQ17  Pointer mouse tidak merespon gerakan mouse

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengujian  aplikasi  Analisis  Predictive  Maintenance Peralatan  Lab  Berbasis  Machine  Learning  ini dilakukan  oleh  user.  User  dapat  memilih  gejala kerusakan  berdasarkan  salah  satu  dari  diagnosis kerusakan, perangkat keras dan perangkat lunak dalam 1  kali  konsultasi.  Oleh  karena  itu,  terdapat  sub  menu yang  dapat  dipilih  sesuai  dengan  diagnosis  masing- masing.  Setelah  user  memilih  gejala  tersebut,  user dapat  mengklik tombol  Submit untuk  mengkonfirmasi pilihan  dan  sistem  akan  melakukan  perhitungan berdasarkan  metode  Certainty  Factor  yang  akan menghasilkan keluaran berupa diagnosis yang dilengkapi  dengan  nilai  Certainty  Factor  dalam  skala antara  0  dan  1.  Selain  itu,  juga  sistem  akan mengeluarkan  keluaran  berupa  solusi.  Solusi  dalam konteks  ini  adalah  berupa  instruksi  yang  berguna sebagai  panduan  user  dalam  mengatasi  masalah kerusakan yang dialami.
Berdasarkan  representasi  basis  pengetahuan  untuk identifikasi Kerusakan, maka dapat dirumuskan sebuah rule untuk mendapatkan fakta baru. Rule dalam bentuk aturan  IF  dan  THEN  akan  melakukan  penelusuran sesuai  dengan  pengetahuan  yang  diberikan  pakar. Tabel 5 akan mepresentasikan bentuk fakta dan aturan dalam sebuah penelusuran Kerusakan.
Tabel 5. Aturan (Rule)
No Rule
1 IF QQ01 AND QQ03 AND QQ05 THEN QQ01
2 IF QQ01 AND QQ03 AND QQ21 THEN QQ02
3 IF QQ01 AND QQ04 AND QQ22 THEN QQ03
4 IF QQ01 AND QQ04 AND QQ10 AND QQ23 THEN QQ04
5 IF QQ18 AND QQ20 THEN QQ07
6 IF QQ17 AND QQ24 THEN QQ06
7 IF QQ01 AND QQ 04 THEN QQ05
8 IF QQ15 AND QQ16 THEN QQ16
9 IF QQ02 AND QQ06 THEN QQ013
10 IF QQ02 AND QQ07 THEN QQ14 11 IF QQ01 AND QQ08 THEN QQ15 12 IF QQ09 AND QQ10 AND QQ25 THEN QQ12 13 IF QQ09 AND QQ10 AND QQ13 THEN QQ08 14 IF QQ01 AND QQ04 AND QQ12 THEN QQ09 15 IF QQ01 AND QQ14 THEN QQ10 16
IF QQ11 AND QQ19 AND QQ20 THEN QQ11 17 IF QQ 01 AND QQ03 THEN QQ17
Pada  Metode  Certainty  Factor  setiap  keputusan memiliki  nilai  keyakinan  terhadap  fakta  baru  atau keputusan  yang  didapatkan.  Berdasarkan  dari  fakta baru  atau  hasil  penalaran  akan  didapatkan  akan ditindaklanjuti dengan mengukur tingkat keyakinannnya.  Tingkat  keyakinan  atau  Certainty Factor berdasarkan nilai Hipotesa dan Evidence. Tabel 6  dan  Tabel  7  akan  menjelaskan  nilai  jawaban  user (Evidence)  dan  tingkat  keyakinan  pakar  atas  gejala yang ada (Hipotesa).

## Tabel 6. Tabel Jawaban User
No Jawaban Bobot 1 Ya 1 2 Tidak 0
Fakta  dan  pengetahuan  yang  saling  berhubungan dengan  gejala  Kerusakan  Peralatan  Lab  akan menghasilkan  sebuah  keputusan  pada  Sistem  Pakar. Bentuk-  bentuk  Kerusakan  peralatan  lab  memiliki gejala yang mengidentifikasi suatu kerusakan berdasarkan  pengetahuan  dari  pakar.  Pengetahuan pakar  tersebut  direpresentasikan  ditampilkan  dalam bentuk  tabel  gejala  dan  bobot.  Tabel  7  menyajikan bentuk  bobot  keyakinan  pakar  terhadap  suatu  gejala pada Kerusakan jaringan internet.
Tabel 7. Tabel Keyakinan Pakar Terhadap Gejala
No Kode Nama Gejala Bobot 1 QQ01  Monitor Rusak 0.7 2 QQ02  Memori Rusak 0.5 3 QQ03  HDD Rusak 0.6
4 QQ04  VGA Rusak 0.7 5 QQ05  Sound Card Rusak 0.8 6 QQ06  OS Bermasalah 0.6 7 QQ07  Aplikasi Rusak 0.6 8 QQ08  PSU Rusak 0.6 9 QQ09  Prosesor Rusak 0.7 10 QQ10  Memory VGA Kurang 0.6 11 QQ11  Memory Kurang 0.7 12 QQ12  Clock Prosesor Kurang TinQQi 0.6 13 QQ13  Kabel IDE Rusak 0.7 14 QQ14  Kurang Daya Pada PSU 0.6 15 QQ15  Perangkat USB Rusak 0.5 16 QQ16  Keyboard Rusak 0.7 17 QQ17  Mouse Rusak 0.7
Penilaian keyakinan sorang pakar terhadap gejala yang ada  akan  berpengaruh  terhadap  keputusan  akhir. Setelah  memberikan  nilai  bobot  pada  setiap  gejala langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  pencarian  nilai hipotesa nilai fakta baru  yang ditemukan. Menghitung nilai  hipotesa  Menggunakan  Metode  Certainty  Factor (CF)  dengan  rumus  CF[H,E]  =  CF[H]  *  CF[E]. Berdasarkan Tabel 8 proses perhitungan nilai Certainty
Tabel 8. Nilai Certainty Factor No  Rule CF (%) 1  IF QQ01 AND QQ03 AND QQ05 THEN QQ01  97.6 2  IF QQ01 AND QQ03 AND QQ21 THEN QQ02  95.2 3  IF QQ01 AND QQ04 AND QQ22 THEN QQ03  97.6 4 IF QQ01 AND QQ04 AND QQ10 AND QQ23 THEN QQ04 97.0 5  IF QQ18 AND QQ20 THEN QQ07 75.0 6  IF QQ17 AND QQ24 THEN QQ06 88.0 7  IF QQ01 AND QQ04 THEN QQ05 91.0 8  IF QQ15 AND QQ16 THEN QQ16 85.0 9  IF QQ02 AND QQ06 THEN QQ13 80.0 10  IF QQ02 AND QQ07 THEN QQ14 80.0 11  IF QQ01 AND QQ08 THEN QQ15 88.0 12  IF QQ09 AND QQ10 AND QQ25 THEN QQ12  96.4 13  IF QQ09 AND QQ10 AND QQ13 THEN QQ08  96.4 14  IF QQ01 AND QQ04 AND QQ12 THEN QQ09  96.4 15  IF QQ01 AND QQ14 THEN QQ10 88.0 16  IF QQ11 AND QQ19 AND QQ20 THEN QQ11  94.0 17  IF QQ01 AND QQ03 THEN QQ17 88.0
Factor  terhadap  baru  dapat  dilakukan  dengan menggabungkan  nilai  bobot  yang  disampaikan  user dengan nilai bobot yang disampaikan oleh pakar.
Setelah  mendapatkan  fakta  baru  dari  penalaran  yang dilakukan  dengan  Menggunakan rule yang  telah ditetapkan,  akan  didapatkan  solusi  untuk  perbaikan Kerusakan  Peralatan  Lab  Departemen  Elektronika Fakultas  Teknik.  Hasil  predictive  untuk  R1,  R2,  R3, dan R4 dengan nilai Yes semua.

## 4. Kesimpulan
Dengan memanfaatkan teknologi Predictive Maintance pada setiap peralatan yang ada kita dapat menganalisis data  mengidentifikasi  kerusakan  dengan  mode  failure, sehingga  mendapatkan  data  mengenai  frekuensi terjadinya kerusakan dan tiingkat keparahan kerusakan pada  peralatan  labor  dan  penetapan  warning  untuk teknisi  labor,  disaat  inilah  akan  terdapat  alarm  bagi teknisi untuk melakukan pengecekan terhadap peralatan.

## Daftar Rujukan
[1] Rahmadika,  S.,  Firdaus,  M.,  Jang,  S.,  &  Rhee,  K.  H.  (2021). Blockchain-enabled  5G  edge  networks  and  beyond:  An intelligent  cross-silo  federated  learning  approach.  Security  and Communication Networks, 2021. https://doi.org/10.1155/2021/5550153
[2] Rahmadika,  S.,  Firdaus,  M.,  Jang,  S.,  &  Rhee,  K.  H.  (2021). Blockchain-enabled  5G  edge  networks  and  beyond:  An intelligent  cross-silo  federated  learning  approach.  Security  and
Communication Networks, 2021.
https://doi.org/10.1155/2021/5550153
[3] Giray,  G.  (2021).  A  software  engineering  perspective  on engineering  machine  learning  systems:  State  of  the  art  and challenges.  Journal  of  Systems  and  Software,  180,  111031. https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.111031
[4] Ibraeva,  A.,  &  Antunes,  P.  (2022).  Mobility  impacts  of  a  new metro  system  with  transit-oriented  development  features. 109(February). https://doi.org/10.1016/j.trd.2022.103357
[5] Supriyadi, D., Safitri, S. T., Nisa, R., Amriza, S., & Kristiyanto, D. Y. (2022). Klasifikasi Loyalitas Pengguna Sistem E-Learning Menggunakan  Net  Promoter  Score  dan  Machine  Learning. April. https://doi.org/10.26418/jp.v8i1.49300
[6] Ayvaz,  S.,  &  Alpay,  K.  (2021).  Predictive  maintenance  system for  production  lines  in  manufacturing:  A  machine  learning approach  using  IoT  data  in  real-time.  Expert  Systems  with Applications, 173, 114598.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114598
[7] Theissler, A., Pérez-Velázquez, J., Kettelgerdes, M., & Elger, G. (2021).  Predictive  maintenance  enabled  by  machine  learning: Use cases and challenges in the automotive industry. Reliability engineering
& system safety, 215, 107864.
https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.107864
[8] Sambasivam, G., & Opiyo, G. D. (2021). A predictive machine learning  application  in  agriculture:  Cassava  disease  detection and  classification  with  imbalanced  dataset  using  convolutional neural  networks.  Egyptian  Informatics  Journal,  22(1),  27-34. https://doi.org/10.1016/j.eij.2020.02.007
[9] Alshboul, O., Alzubaidi, M. A., Mamlook, R. E. A., Almasabha, G.,  Almuflih,  A.  S.,  &  Shehadeh,  A.  (2022).  Forecasting Liquidated  Damages  via  Machine  Learning-Based  Modified Regression  Models  for  Highway  Construction  Projects.
Sustainability, 14(10), 5835. https://doi.org/10.3390/su14105835
[10] Florian,  E.,  Sgarbossa,  F.,  &  Zennaro,  I.  (2021).  Machine learning-based  predictive  maintenance:  A  cost-oriented  model for  implementation.  International  Journal  of  Production Economics, 236, 108114. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108114
[11] Pejić,  A.,  &  Molcer,  P.  S.  (2021).  Predictive  machine  learning approach  for  complex  problem  solving  process  data  mining.
Acta Polytechnica Hungarica, 18(1), 45-63.
http://dx.doi.org/10.12700/APH.18.1.2021.1.4
[12] Bouabdallaoui,  Y.,  Lafhaj,  Z.,  Yim,  P.,  Ducoulombier,  L.,  & Bennadji,  B.  (2021).  Predictive  maintenance  in  building facilities:  A  machine  learning-based  approach.  Sensors,  21(4), 1044. https://doi.org/10.3390/s21041044
[13] Çınar,  Z.  M.,  Abdussalam  Nuhu,  A.,  Zeeshan,  Q.,  Korhan,  O., Asmael, M., & Safaei, B. (2020). Machine learning in predictive maintenance  towards  sustainable  smart  manufacturing  in industry 4.0. Sustainability, 12(19), 8211.
https://doi.org/10.3390/su12198211
[14] Cheng,  J.  C.,  Chen,  W.,  Chen,  K.,  &  Wang,  Q.  (2020).  Data- driven  predictive  maintenance  planning  framework  for  MEP components  based  on  BIM  and  IoT  using  machine  learning
algorithms.  Automation  in  Construction,  112,  103087.