Judul: Development of a Real-Time Machine Condition Monitoring System Using Internet of Things on Hot Press Machine at PT. XYZ
Abstrak: The increasingly high competition makes companies have to continue improving the productivity of existing production. One of the efforts can be made by improving the performance of the production facilities, such as machines and other supporting equipment. Human limitations in monitoring machine performance are factors in handling slow production processes. This factor causes no measurement of machine performance at any time and the risk of sudden machine damage. This project aims to design a real-time machine condition monitoring system using Internet of Things (IoT) technology and Overall Equipment Effectiveness (OEE) performance methods. The project is carried out using the method of engineering design stages. Based on the test results, the prototype designed can receive and send machine condition data to cloud services which are then integrated into mobile applications with the results of machine data visualization, namely availability, performance, quality, OEE, temperature, and vibration.
Keyword: internet of things, machine condition, overall equipment effectiveness

Judul: Pengembangan Sistem Predictive Maintenance Dengan Algoritma Prophet dan Decision Tree Pada Mesin Hot Press di PT Corinthian Industries Indonesia
Abstrak: A machine maintenance system is important in maintaining machine productivity and production productivity. PT Corinthian Industries Indonesia uses preventive maintenance as its machine maintenance system. The system still causes sudden damage because sometimes machine maintenance is not carried out at the right time according to its condition. An example is a Hot-press machine which has several breakdowns within a month. This project aims to develop a better maintenance system, namely a predictive maintenance system with the Prophet algorithm and a C4.5 decision tree based on a mobile application. The system initiates maintenance in response to certain machine conditions or performance degradation. Temperature and vibration are some parameters that can be measured as a marker of machine condition. This project develops a predictive maintenance system featuring real-time OEE calculations, machine condition detection from temperature and vibration sensors, and decision recommendations. Detection of machine conditions using the Prophet algorithm has a 5% MAPE. The decision recommendation using the C4.5 decision tree algorithm has an accuracy of 83%. Both algorithms have a fairly good percentage of accuracy, so they can be applied to the development of this system. The development of this system is used to determine the condition of the machine in real-time so that the response from the maintenance party can be carried out immediately., Sistem maintenance mesin merupakan aspek penting dalam menjaga produktivitas mesin dan produktivitas produksi. Saat ini, PT Corinthian Industries Indonesia menggunakan preventive maintenance sebagai sistem maintenance mesinnya. Sistem tersebut masih menyebabkan kerusakan mendadak karena terkadang maintenance mesin tidak dilakukan pada waktu yang tepat sesuai dengan kondisinya. Contohnya pada mesin Hot-press yang beberapa kali mengalami breakdown dalam waktu satu bulan. Tujuan dari projek ini adalah untuk mengembangkan sistem perawatan yang lebih baik yaitu sistem predictive maintenance dengan algoritma Prophet dan decision tree C4.5 berbasis aplikasi mobile. Sistem tersebut memulai perawatan sebagai respon terhadap kondisi mesin tertentu atau penurunan kinerja mesin. Suhu dan getaran adalah beberapa parameter yang bisa diukur sebagai penanda kondisi mesin. Projek ini mengembangkan sistem perawatan prediktif dengan fitur perhitungan OEE real-time, deteksi kondisi mesin dari sensor suhu dan getaran, dan saran keputusan. Deteksi kondisi mesin menggunakan algoritma Prophet memiliki MAPE 5%. Rekomendasi keputusan menggunakan algoritma decision tree C4.5 memiliki akurasi 83%. Kedua algoritma tersebut memiliki persentase akurasi yang cukup baik sehingga bisa diterapkan pada pengembangan sistem ini. Pengembangan sistem ini digunakan untuk mengetahui kondisi mesin secara real-time sehingga respon dari pihak maintenance dapat segera dilakukan.
Keyword: predictive maintenance, prophet algorithm, decision tree algorithm

Judul: Hubungan Filogenetik Hylarana Mocquardii (Anura : Ranidae) Di Sulawesi Berdasarkan Pengukuran Morfologi Dan Molekuler Gen 12s Rrna Dan 16s Rrna.
Abstrak: Hylarana mocquardii merupakan spesies yang awalnya merupakan anggota spesies H.chalconota yang masih termasuk kompleks spesies karena terdapat banyak variasi dalam spesies ini. H.mocquardii pada akhirnya ditetapkan sebagai spesies yang hanya terdapat di Pulau Sulawesi. Pulau Sulawesi merupakan salah satu pulau di Indonesia yang memiliki sejarah geologi yang kompleks. Sejarah geologi yang kompleks dengan kombinasi reorganisasi habitat, aktivitas pegunungan yang aktif, dan adanya fluktuasi permukaan laut menjadi faktor pendukung terbentuknya fragmentasi habitat, migrasi, kolonisasi spesies, hingga terjadinya spesiasi. Konstruksi filogeni dihasilkan dengan membandingkan sekuen H.mocquardii dari kawasan Sulawesi yang mewakili semua bagian Sulawesi, yaitu Sulawesi Utara, Barat, Tengah, Tenggara, dan Selatan. Topologi filogeni juga terdiri atas sekuen H.chalconota, H.megalonesa, H.erythraea, H.signata, H.grandocula, H.similis, Sanguirana luzonensis, Limnonectes cf.kuhlii, dan Occydozyga baluensis yang diunduh dari genebank. Konstruksi filogeni dengan gen 12S rRNA dan 16S rRNA menghasilkan pola pengelompokan spesies H.mocquardii yang monofiletik dan membentuk empat kelompok, yaitu kelompok spesies di kawasan Sulawesi Utara, kelompok spesies di kawasan Sulawesi Tengah dan Sulawesi Barat, kelompok spesies di kawasan Sulawesi Tenggara, dan kelompok spesies di kawasan Sulawesi Selatan. Berdasarkan gen 12S rRNA diperoleh pengelompokan spesies H.mocquardii dengan dua subclade yaitu kelompok yang berasal dari kawasan Sulawesi Tengah dan Barat dan kelompok yang berasal dari kawasan Sulawesi Utara, Sulawesi Tenggara, dan Sulawesi Selatan. Berdasarkan gen 16S rRNA diperoleh pengelompokan spesies H.mocquardii juga menghasilkan dua subclade yaitu dengan kelompok spesies yang berasal dari kawasan Sulawesi Selatan memiliki pengelompokan sendiri. Hasil analisis molekuler ini kemudian dibandingkan dengan hasil analisis pengukuran morfologi. Dalam analisis morfometri ini dipisahkan antara analisis individu betina dengan jantan. Penelitian ini melakukan perbandingan antara hasil analisis morfometri dengan analisis molekuler. Pada hasil analisis morfometri pada individu betina setelah dilakukan uji lanjut tidak terdapat perbedaan dan pengelompokan. Pada hasil analisis morfometri individu jantan juga pada awalnya tidak terlihat adanya pengelompokan, tetapi setelah dilakukan uji lanjut Duncan terlihat adanya pengelompokan yang juga mendukung pada hasil analisis molekuler gen 16S rRNA yang menunjukkan bahwa kelompok spesies H.mocquardii di Sulawesi Selatan memiliki pengelompokan tersendiri. Berdasarkan penelitian ini juga diketahui bahwa proses invasi spesies H.mocquardii ke Pulau Sulawesi terjadi seiring dengan proses terbentuknya Pulau Sulawesi dan nenek moyang spesies ini berasal dari daratan Asia.
Keyword: Filogenetik, Hylarana mocquardii, Morfometri, 12S rRNA dan 16S rRNA