© 2024 The author(s). Published by Department of Informatics, Universitas Diponegoro.

## Machine Learning untuk Prediksi Kegagalan Mesin dalam  Predictive Maintenance System
Nisa’ul Hafidhoh * , Ardian Prima Atmaja, Gus Nanang Syaifuddiin, Ikhwan Baidlowi Sumafta, Salva Mahardhika Pratama, dan Hafsah Nur Khasanah Jurusan Teknik, Politeknik Negeri Madiun, Madiun, Indonesia
* Corresponding author: nisa@pnm.ac.id,

## Abstrak
Dalam  menghadapi  Revolusi  Industri  4.0,  teknologi  seperti  Internet  of  Things,  Big  Data,  dan Kecerdasan Buatan menjadi kunci dalam modernisasi industri. Pendekatan Machine Learning sebagai salah satu bagian kecerdasan buatan digunakan untuk memproses data multivariabel berdimensi tinggi dan mengekstrak hubungan tersembunyi dalam lingkungan industri yang kompleks. Dalam penelitian ini, Machine Learning dimanfaatkan untuk mengklasifikasikan kegagalan mesin dalam membangun Predictive  Maintenance  System.  Penelitian  ini  mengadopsi  siklus  CRISP-DM  (Cross  Industry Standard Process for Data Mining) yang terdiri dari tahap business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation dan deployment. Predictive Maintenance Dataset berupa data sintetis yang digunakan dalam penelitian ini mencerminkan situasi industri nyata terdiri dari 10.000 baris  data  dengan  sepuluh  fitur.  Jenis  kegagalan  mesin  diklasifikasikan  menjadi  Heat  Dissipation Failure,  Power  Failure,  Overstrain  Failure,  dan  Tool  Wear  Failure.  Exploratory  Data  Analysis dilakukan  untuk  mendapatkan  ringkasan  dan  visualisasi  data.  Pendekatan  machine  learning menggunakan metode Logistic Regression dan hasil evaluasi model mencapai akurasi 96,87%, sesuai dengan  kriteria  sukses  data.  Hasil  pemodelan  machine  learning  yang  dikembangkan  kemudian diimplementasikan dalam aplikasi Predictive Maintenance System berbasis web untuk memudahkan pemantauan kondisi mesin dan prediksi kegagalan mesin oleh pengguna .
Kata kunci : CRISP-DM, exploratory data analysis, kegagalan mesin, machine learning, predictive maintenance system

## Abstract
In  facing  the  Industrial Revolution  4.0,  technologies  such  as  the  Internet  of  Things,  Big  Data  and Artificial Intelligence are key to industrial modernization. Machine Learning approach as a part of artificial  intelligence  is  used  to  process  high-dimensional  multivariable  data  and  extract  hidden relationships  in  complex  industrial  environments.  In  this  research,  Machine  Learning  is  used  to classify  machine  failures  in  building  a  Predictive  Maintenance  System.  This  research  adopts  the CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) cycle which consists of the business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation and deployment stages. The Predictive Maintenance Dataset in the form of synthetic data used in this research reflects real industrial situations consists of 10,000 rows of data with ten features. Types of machine failure are classified into Heat Dissipation Failure, Power Failure, Overstrain Failure, and Tool Wear Failure. Exploratory Data Analysis is carried out to obtain a summary and visualization of data. The machine
learning approach uses the Logistic Regression method and the model evaluation results reach an accuracy of 96.87%, in accordance with the data success criteria. The results of the machine learning modelling developed are implemented in a web-based Predictive Maintenance System application to make it easier for users to monitor machine conditions and predict machine failures.
Keywords : CRISP-DM,  exploratory  data  analysis,  machine  failure,  machine  learning,  predictive  maintenance system

## 1 Pendahuluan
Perkembangan dunia industri telah melaju dengan pesat dan mengalami beberapa tahap revolusi. Revolusi  Industri  1.0  diawali  dengan  penemuan  mesin  uap  yang  memungkinkan  produksi  barang secara  masal  dan  beralih  ke  Revolusi  Industri  2.0  dengan  penggunaan  listrik  yang  membuat  biaya produksi  lebih  murah  [1].  Selanjutnya  di  Revolusi  Industri  3.0  ditandai  dengan  pemanfaatan elektronika dan teknologi informasi untuk mendukung proses otomatisasi produksi [2]. Transformasi aspek  produksi  pada  dunia  industri  terjadi  dalam  Revolusi  Industri  4.0  dengan  menggabungkan teknologi otomatisasi dan internet. Pada era ini berkembang teknologi Internet of Thing (IoT), Big Data dan  kecerdasan  buatan  ( Artificial  Intelligence )  yang  digunakan  dalam  dunia  industri  [3]. Pemanfaatan teknologi ini dapat digunakan untuk modernisasi industri manufaktur, baik untuk proses produksi, pemeliharaan mesin maupun proses bisnis lainnya.
Pemeliharaaan mesin menjadi salah satu hal yang krusial dalam dunia industri karena berdampak langsung dalam biaya dan proses kinerja [4]. Kegagalan yang terjadi pada mesin dapat mengakibatkan mesin rusak yang membuat proses produksi terhambat dan biaya menjadi membengkak. Baik itu biaya pemeliharaan  mesin  ataupun  konsekuensi  akan  proses  produksi  yang  terlambat.  Biaya  yang  harus dikeluarkan untuk pemeliharaan mesin pun bisa cukup besar, pada industri minyak dan gas berkisar antara  15%  sampai  70%  dari  total  biaya  produksi  [5].  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  melakukan pemeliharaan mesin atau maintenance sehingga menjaga mesin selalu siap produksi dan tidak terjadi kegagalan mesin. Salah satunya dengan menerapkan strategi pemeliharaan yang optimal bagi industri. Beberapa strategi pemeliharaan yaitu corrective maintenance, preventive maintenance dan predictive maintenance [6].
Kegagalan  dapat  dilihat  sebagai  penyimpangan  yang  tidak  sah  dari  keadaan  normal  pada setidaknya satu properti karakteristik atau parameter pada mesin [7]. Untuk menghindari kegagalan yang  dapat  menyebabkan  kerugian,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  untuk  dapat  melakukan perhitungan  waktu  perawatan  alat  sehingga  dapat  meminimalisir  kerusakan  alat. Predictive Maintenance  System dapat  menampilkan  kondisi  alat  dan  dapat  memprediksi  kapan  waktu  yang diperlukan  untuk  perawatan  [8].  Dengan  adanya  sistem  prediksi  perawatan  alat  maka  akan  dapat menjamin kesediaan alat, produktivitas, dan keamanan[9].
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk predictive maintenance system adalah dengan menggunakan machine  learning . Machine  learning merupakan  salah  satu  bagian  dari  kecedasan buatan  yang  berfokus  pada  pembelajaran  pada  sisi  proses  komputasi  tanpa  adanya  pemrograman tertentu untuk dapat menjalankan sebuah tugas [10]. Pendekatan Machine Learning dapat memproses data  multivariasi  berdimensi  tinggi  dan    mengekstrak  hubungan  tersembunyi  di  dalam  data  dalam lingkungan yang kompleks dan dinamis. Oleh karena itu, Machine Learning menyediakan pendekatan prediktif yang kuat untuk Predictive Maintenance System [11]. Maka daripada itu, pada penelitian ini
berfokus pada penggunaan Machine Learning untuk melakukan proses klasifikasi kegagalan mesin pada Predictive Maintenance System.

## 2 Metode
Pengembangan Predictive  Maintenance  System dengan Machine  Learning untuk  klasifikasi kegagalan mesin pada artikel ini menggunakan metode CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ). CRISP-DM menyediakan siklus yang terdiri dari beberapa tahap yang berkaitan dalam  penerapan Machine  Learning [12].  Pada  Gambar  1  terdapat  beberapa  tahap  dalam  metode CRISP-DM  yaitu business  understanding,  data  understanding,  data  preparation,  modelling, evaluation dan deployment [13].

## Gambar 1 Siklus CRISP-DM [13]
Tahap awal dalam CRISP-DM adalah Business Understanding untuk memahami domain bisnis, tujuan  dan  sumber  daya  [14].  Dalam  penelitian Predictive  Maintenance  System dengan Machine Learning ini bertujuan untuk melakukan prediksi dalam klasifikasi kegagalan mesin. Adapun kriteria sukses  data  yang  diharapkan  yaitu  hasil  akurasi  prediksi  di  atas  90%.  Pengukuran  akurasi  dipilih karena  metrik  kinerja  akurasi  mudah  dipahami  dan  diinterpretasikan.  Akurasi  mengukur  proporsi prediksi yang benar dari keseluruhan prediksi yang dibuat oleh model.
Pada tahap data understanding , dilakukan pengumpulan sumber data dan pemahaman terhadap data yang didapat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sekumpulan data sintetis yang mencerminkan Predictive  Maintenance  Dataset yang  sebenarnya  dijumpai  dalam  industri  [15]. Dataset terdiri dari 10.000 baris data dengan 10 fitur seperti pada Tabel 1.
Tabel 1  Fitur Predictive Maintenance Dataset No Fitur Deskripsi 1 UID Kode unik mulai dari 1 hingga 10.000 2 ProductID Nomor seri khusus varian 3 Type Varian kualitas produk (Low, Medium, High) 4 Air temperature Suhu di sekitar mesin atau peralatan
5 Process Temperature Suhu yang diukur dalam proses produksi atau operasional mesin 6 Rotational Speed Kecepatan putaran dimana mesin atau bagian mesin berputar 7 Torque Gaya yang dapat memutar objek sekitar sumbu putar 8 Tool Wear Penurunan kualitas alat atau keausan alat 9 Target Pengecekan ada kegagalan atau tidak 10 Failure Type Jenis kegagalan
Jenis kegagalan dalam dataset ini dikategorikan menjadi empat jenis kegagalan yang independen yaitu:
a. Tool Wear Failure (TWF): alat akan diganti jika rusak pada waktu keausan alat yang dipilih secara acak antara 200 – 240 menit.
b. Heat Dissipation Failure (HDF): pembuangan panas dapat menyebabkan kegagalan proses, jika perbedaan antara suhu udara dan suhu proses di bawah 8,6 K dan kecepatan putaran alat di bawah 1380 rpm.
c. Power Failure (PWF): hasil kali torque (torsi) dan kecepatan putaran (dalam rad/s) sama dengan daya yang dibutuhkan untuk proses tersebut. Jika daya di bawah 3500 W atau di atas 9000 W, maka prosesnya gagal.
d. Overstrain Failure (OSF): jika hasil kali tool wear dan torsi melebihi 11.000 minNm untuk varian produk L,12.000 untuk M, 13.000 untuk H, proses gagal karena tegangan berlebih.
Adapun contoh data dalam Predictive Maintenance Dataset dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Contoh Predictive Maintenance Dataset
Dalam tahap data understanding juga dilakukan proses eksplorasi data dan pengecekan kualitas data  [16].    Untuk  mendapatkan  pemahaman  data  yang  lebih,  eksplorasi  data  dilakukan  dengan membuat  visualisasi  dari  dataset  yang  ada.  Contoh  visualisasi  sebaran  data  dari  fitur torque diilustrasikan seperti pada Gambar 3.
Tahap berikutnya adalah data preparation untuk persiapan dataset yang akan diolah . Pada tahap ini dilakukan pemilihan data dan pembersihan dataset [17]. Pembersihan data yang dilakukan dalam penelitian  ini  adalah  pengecekan  data  duplikat,  penanganan  data  kosong  serta encoding data  yang diperlukan.  Setelah  dataset  siap,  selanjutnya  dilakukan  tahap  Modelling  atau  Pemodelan. Pembangunan  model  Machine  Learning  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  Logistic Regression. Logistic Regression  merupakan salah satu metode Supervised Learning yang memiliki kinerja  unggul  dalam  Big  Data  [18].  Metode  ini  sesuai  digunakan  dalam  melakukan  klasifikasi beberapa  variabel  independen  yang  bersifat  kategoris.  Untuk  membangun  model  dengan  Logistic Regression dapat menggunakan model linier untuk model regresi pada persamaan (1) [19].
𝑃  = ∝   +𝛽1𝑋1  +  𝛽2𝑋2 +. . . +𝛽m𝑋m (1)
𝑃 adalah probability, 𝛽𝑚 adalah koefisien regresi dari masing-masing faktor impresi, dan 𝑋𝑚 adalah masing-masing faktor yang mempengaruhi. Koefsisen 𝛽 didapatkan dari hasil perhitungan regresi tiap fitur. Pada penelitian ini terdapat enam fitur yang akan digunakan sebagai dasar prediksi.
Dari  model  yang  berhasil  dibangun  dilakukan Evaluation untuk  mengukur  kinerja  model. Evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini dengan mengukur akurasi tiap model untuk menguji sesuai  kriteria  sukses  yang  diharapkan  pada  tahap Business  Understanding .  Tahap  terakhir  dari CRISP-DM  adalah Deployment untuk  pengaplikasian  hasil  klasifikasi  dalam  proses  bisnis . Pada penelitian ini model Machine Learning untuk Predictive Maintenance System akan ditampilkan dalam sistem berbasis web.

## 3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Exploratory Data Analysis
Exploratory data analysis dilakukan pada tahap data understanding . Tujuan Exploratory Data Analysis untuk mendapatkan ringkasan data dan membuat visualisasi yang tepat dengan representasi data tersebut [20]. Dari hasil analisis data awal ini dapat dilihat sebaran data, outlier maupun anomali dalam  dataset  tersebut.  Beberapa  visualisasi  yang  dibuat  dari  hasil  analisis  data  dipaparkan  dalam Exploratory data analysis .
Gambar  4  menunjukan  visualisasi  sebaran  berbagai  fitur  dalam  dataset  yaitu Type,  Air temperature,  Process  temperature,  Rotational  speed,  Torque, dan Tool  wear. Dari  visualisasi histogram tersebut menunjukan pola beragam yang menggambarkan bahwa sebaran data untuk tiap fitur cukup bervariasi nilainya. Jumlah tipe beragam yang mewakili varian produk L, M maupun H. Suhu di sekitar mesin ( air temperature ) serta suhu saat produksi ( process temperature ) juga bervariasi dari nilai tinggi maupun rendah. Demikian juga nilai untuk kecepatan putaran, torsi dan keausan alat pun beragam.

## Gambar 5 Visualisasi Terjadinya Kegagalan dalam Dataset
Gambar 5 menunjukkan visualisasi terjadinya kegagalan mesin dengan kaitannya antar tiap fitur dalam  dataset.  Warna  biru  menunjukkan  tidak  terjadi  kegagalan,  sedangkan  warna  jingga memperlihatkan terjadinya kegagalan mesin. Pada bagian torque dapat dilihat bahwa banyak warna jingga di  bagian atas dan bagian bawah nilai  data, hal  ini menunjukkan terjadinya kegagalan yang terkait torsi baik itu PWF ataupun OSF. PWF terjadi saat perkalian torsi dan  kecepatan putaran di bawah 3500 W atau di atas 9000 W. OSF terjadi jika hasil kali tool wear dan torsi melebihi 11.000 minNm  untuk  varian  produk  L  atau  12.000  untuk  varian  M  ataupun  13.000  untuk  varian  H.  Oleh karena itu, kecenderungan kegagalan banyak terjadi di bagian atas atau bawah.

## 3.2 Pre-processing Data
Pada tahap data preparation dilakukan Pre-processing Data untuk meningkatkan kualitas data dan persiapan membuat model.  Setelah dipastikan tidak ada data yang duplikat maupun missing value, perlu dipastikan tidak ada anomali dalam dataset. Pengecekan yang dilakukan memastikan bahwa tidak ada Failure Type yang bernilai “ No Failure ” dalam data yang memiliki nilai Target = 1 ( Failure ). Sebelum membuat model dilakukan format data untuk menghasilkan dataset yang lebih berkualitas bagi model. Format model dilakukan dengan feature engineering sehingga menghasilkan dataframe baru yang terdiri delapan fitur terpilih seperti pada Gambar 6.

## Gambar 6 Dataframe Hasil Format Data
Untuk  mempermudah  pemrosesan  dan  pembuatan  model  dilakukan encoding untuk penerjemahan data bernilai kategorikal atau object yaitu fitur Type dan Failure Type menjadi  nilai numerik . Hasil proses encoding dapat dilihat pada Gambar 7. Pada fitur Type, nilai M diubah menjadi 1,  L  menjadi  2  dan  H  menjadi  3.  Pada Failure  Type yang  bernilai 'No  Failure',  'Heat  Dissipation Failure',  'Power  Failure',  'Overstrain  Failure',  'Tool  Wear  Failure' berturut-turut  akan  dikodekan menjadi 1,2,3,4,5.

## Gambar 7 Hasil Encoding Data

## 3.3 Pemodelan Machine Learning
Model machine  learning yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan Logistic Regression. Data x terdiri dari enam fitur yaitu Type, Air temperature, Process temperature, Rotational speed, Torque, dan Tool wear. Sedangkan target y berupa Failure Type . Sebelum pembangunan model, akan dilakukan pembagian dataset yang akan digunakan sebagai data latih dan data uji sebanyak 70:30. 70%  dari  seluruh  dataset  akan  digunakan  untuk  melatih  model,  sedangkan  30%  dari  dataset  akan digunakan  untuk  mengevaluasi  model  yang  telah  terbentuk.  Sebagaimana  sebaran  dataset  yang digambarkan pada visualisasi sebelumnya menunjukkan nilai yang cukup beragam untuk tiap fitur, sehingga dataset cukup seimbang.
Pembentukan  model Logistic  Regression menggunakan  model  linier  sesuai  persamaan  (1). Selanjutnya dilakukan evaluasi model dengan pengukuran akurasi untuk melihat kriteria sukses data pada  tahap Business  Understanding. Dalam  penelitian  ini  dikembangkan  model  prediksi  untuk klasifikasi kegagalan mesin, evaluasi dengan akurasi tinggi diharapkan dapat menjamin proses deteksi kegagalan  berjalan  baik  dan  memberikan  hasil  optimal.  Hasil  evaluasi  model Logistic  Regression dalam penelitian ini menunjukkan nilai akurasi sebesar 96,87%. Hasil ini memenuhi kriteria sukses yang diharapkan pada tahap Business Understanding yaitu nilai akurasi prediksi di atas 90%.

## 3.4 Predictive Maintenance System
Pada  penelitian  ini  diusulkan  pengembangan Predictive  Maintenance  System sesuai  diagram arsitektur  pada  Gambar  8.  Tahap  awal  dari  pengembangan Predictive  Maintenance  System yang diusulkan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan  prediksi  kegagalan  mesin.  Setelah  dapat dilakukan  prediksi  kegagalan  mesin,  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  prediksi waktu perawatan mesin. Keseluruhan sistem prediksi tersebut dikembangkan dengan memanfaatkan machine learning untuk mengolah dataset mesin yang ada.
Gambar 8 Arsitektur Predictive Maintenance System
Hasil pembangunan model machine learning berikutnya dilakukan deployment ke dalam aplikasi berbasis web. Pengembangan web Predictive Maintenance System dapat  memudahkan pemantauan kondisi mesin dan prediksi kegagalan mesin oleh pengguna. Dalam web tersebut terdapat informasi tentang Prediksi Kegagalan Mesin dalam Predictive Maintenance System seperti pada Gambar 9.

## Gambar 9 Tampilan Halaman Deskripsi Web
Selain itu, terdapat halaman yang menampilkan informasi dataset yang digunakan berdasarkan penjelasan  untuk  tiap  fitur  data  seperti  pada  Gambar  10.    Grafik  visualisasi  serta  hasil  Prediksi menggunakan machine learning.

## Gambar 10 Tampilan Halaman Dataset
Beberapa hasil visualisasi data juga ditampilkan dalam web pada halaman “Grafik” seperti pada Gambar 11. Visualisasi sebaran data untuk tiap fitur juga dapat dilihat pada web.

## Gambar 11 Tampilan Halaman Grafik
Hasil  model machine  learning untuk  prediksi  kegagalan  mesin  ditampilkan  dalam  halaman “Prediksi” seperti pada Gambar 12.

## Gambar 12 Tampilan Halaman Hasil Prediksi
Pengguna dapat mengatur nilai dari tiap fitur sesuai data yang ada untuk mengecek kondisi mesin apakah terdapat kegagalan atau tidak. Hasil prediksi machine learning akan ditampilkan apakah 'No
Failure',  'Heat  Dissipation  Failure',  'Power  Failure',  'Overstrain  Failure',  'Tool  Wear  Failure'. Gambar  13  menunjukkan  hasil  prediksi 'Power  Failure' berdasarkan  nilai  fitur  yang  dimasukkan pengguna.

## Gambar 13 Tampilan Hasil Prediksi Kerusakan Mesin

## 4 Kesimpulan
Prediksi kegagalan mesin untuk Predictive Maintenance System dengan memanfaatkan Machine Learning telah  berhasil  dikembangkan  dalam  penelitian  ini.  Pengembangan  sistem  menggunakan metode CRISP-DM yang terdiri dari business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation dan deployment . Metode Logistic Regression digunakan untuk mengembangkan model  prediksi  kegagalan  mesin  dengan  hasil  evaluasi  akurasi  sebesar  96,8%.  Hasil  pemodelan machine learning dikembangkan dalam web yang memudahkan pengguna untuk memantau kondisi dan melakukan prediksi kegagalan mesin. Penelitian selanjutnya adalah pengembangan model untuk prediksi waktu perawatan mesin sehingga dapat menjadi suatu Predictive Maintenance System yang utuh.  Implementasi Predictive  Maintenance  System dalam  dunia  industri  diharapkan  dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya pemeliharaan, dan memastikan kondisi ketersediaan mesin.

## Daftar Pustaka
[1] B. Prasetyo and U. Trisyanti, "Revolusi Industri 4.0 dan Tantangan Perubahan Sosial", IPTEK: Journal of Proceedings Series, no. 5, pp. 22 – 28, 2018.
[2] D. Lase, "Pendidikan di Era Revolusi Industri 4.0", SUNDERMANN: Jurnal Ilmiah Teologi, Pendidikan, Sains, Humaniora Dan Kebudayaan, vol. 12, no.2, pp. 28-43, 2019.
[3] Y.  Puspita,  Y,  Fitriani,  S.  Astuti,  and  Sri  Novianti,  “Selamat  Tinggal  Revolusi  Industri  4.0,  Selamat Datang  Revolusi  Industri  5.0”,  in  Prosiding  Seminar  Nasional  Pendidikan  Program  Pascasarjana Universitas PGRI Palembang 2020, p. 122-130.
[4] Y. Ran, X. Zhou, P. Lin, Y. Wen, R. Deng, “Survey of Predictive Maintenance: Systems, Purposes and Approaches”, IEEE Communications Surveys and Tutorials 2019, arXiv 2019, arXiv:1912.07383.
[5] M.  Bevilacqua  and  M.  Braglia,  “The  analytic  hierarchy  process  applied  to  maintenance  strategy selection”, Reliability Engineering & System Safety, vol. 70, no. 1, pp. 71– 83, 2020.
[6] A. Vemal, “Development of Apps for Predictive Maintenance System: a Case Study in HP”, PhD Thesis, Universiti Sains Malaysia, Malaysia, 2018.
[7] S. Safavi, M.A. Safavi, H. Hamid, and S. Fallah, “Multi -Sensor Fault Detection, Identification, Isolation and Health Forecasting for Autonomous Vehicles”. Sensors. vol. 21, no. 7, p. 2547, 2021.
[8] Y.-C.  Chiu,  F.-T.  Cheng,  and  H.- C.  Huang,  “Developing  a  factory -wide  intelligent  predictive maintenance system based on Industry 4.0,” Journal of the Chinese Institute of Engineers, vol. 40, no. 7, pp. 562 – 571, Oct. 2017, doi: 10.1080/02533839.2017.1362357.
[9] S.  Ayvaz  and  K.  Alpay,  “Predictive  maintenance  system  for  production  lines  in  manufacturing:  A machine learning approach using IoT data in real- time,” Expert Systems with Applications, vol. 173, p. 114598, Jul. 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.114598.
[10] A. Theissler, J. Pérez- Velázquez, M. Kettelgerdes, and G. Elger, “Predictive maintenance enabled by machine  learning:  Use  cases  and  challenges  in  the  automotive  industry,”  Reliability  Engineering  & System Safety, vol. 215, p. 107864, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.ress.2021.107864.
[11] T. P. Carvalho, F. A. A. M. N. Soares, R. Vita, R. D. P. Francisco, J. P. Basto, and S. G. S. Alcalá, “A systematic literature review of machine learning methods applied to predictive maintenance,” Computers & Industrial Engineering, vol. 137, p. 106024, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.cie.2019.106024.
[12] J. A. Solano, D. C. L. Cuesta, S. F. U. Ibanez, and J. R. C. Hernandez, “Predictive Models Assesment based on CRISP-DM Methodology for Students Performance in Colombia – Saber 11 Test”, in Procedia Computer Science, 198, 2022, pp. 512-517.
[13] M.  Hosseini,  N.  Abdolvand,  dan  S.  R.  Harandi,  "Two-dimensional  analysis  of  customer  behavior  in traditional and electronic banking", Digital Business, Volume 2, Issue 2, 2022
[14] C.  Schröer,  F.  Kruse,  dan  J.  M.  Gómez,  "A  Systematic  Literature  Review  on  Applying  CRISP-DM Process Model", Procedia Computer Science, Volume 181, 2021, pp. 526-534.
[15] “AI4I  2020  Predictive  Maintenance  Dataset”,  2020,  UCI  Machine  Learning  Repository, https://doi.org/10.24432/C5HS5C.
[16] W. Y. Ayele, "Adapting CRISP-DM for Idea Mining: A Data Mining Process for Generating Ideas Using a Textual Dataset", International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 11, no. 6, 2020.
[17] J. Brzozowska, J. Pizoń, G. Baytikenova,  G. O. L. A. Arkadiusz, A. Zakimova, dan K. Piotrowska, “Data Engineering In Crisp-Dm Process Production Data –Case Study”, Applied Computer Science, vol. 19, no.3, p. 83-95, 2023.
[18] Z. Yang dan D. Li, “Application of Logistic Regression with Filter in Data Classification”, in Chinese Control Conference (CCC), 3755 – 3759.
[19] X.  Hui,    Comparison  and  Application  of  Logistic  Regression  and  Support  Vector  Machine  in  Tax Forecasting,  Proceedings  -  2020  International  Signal  Processing,  Communications  and  Engineering Management Conference, ISPCEM, p. 48 – 52, 2020.
[20] K.  Sahoo,  A.  K.  Samal,  J.  Pramanik,  dan  S.  K.  Pani,  “Exploratory  data  analysis  using Python”. International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), vol. 8, no. 12, 2019.