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: Penerapan Model Machine Learning Pada Pengembangan Sistem Predictive Maintenance Pompa PD-200 Unit Big Gossan Mill Facility PT. Freeport Indonesia
Abstrak: Pompa PD-200 pada Unit Big Gossan Mill Facility (BGMF) di PT. Freeport Indonesia (PTFI) mempunyai fungsi vital dalam mengirimkan tailing ke unit pengolahan untuk mendukung kegiatan pertambangan bawah tanah Big Gossan. Berbagai strategi perawatan telah diterapkan pada pompa ini untuk menunjang availability-nya. Penerapan Predictive Maintenance berbasis model prediktif diharapkan mampu meningkatkan efisiensi dan efektifitas pada kegiatan perawatan pabrik sesuai konsep industri 4.0. Machine Learning tengah populer digunakan untuk mengembangkan model ini, namun hingga saat ini belum diterapkan pada kegiatan perawatan pabrik di PTFI. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model Machine Learning dengan kemampuan pendeteksian anomali pada pompa PD-200, mengkaji luaran Machine Learning dalam meminimalkan downtime pompa, dan merumuskan pengembangan sistem Machine Learning pada Pabrik Konsentrat PTFI. Metode yang digunakan untuk pengembangan model adalah CRISP-DM, dengan alat yang digunakan adalah aplikasi Python. Data yang digunakan adalah data sekunder atribut pompa PD-200 dan profil BGMF. Alur kegiatan perawatan pabrik digunakan untuk pengembangan integrasi model Machine Learning. Data yang digunakan adalah data primer dari hasil wawancara. Arsitektur referensi IIRA digunakan untuk merumuskan pengembangan sistem Machine Learning. Data yang digunakan adalah wawancara untuk pemaparan Business Viewpoint dan Usage Viewpoint, dan observasi untuk pemaparan Functional Viewpoint dan Implementation Viewpoint. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model machine learning telah berhasil dikembangkan pada pompa PD-200 dan mampu mendeteksi anomali pada pompa. Model yang dikembangkan mempunyai akurasi sebesar 92,5% dan presisi sebesar 94,57%. Luaran Machine Learning diperkirakan dapat meminimalkan downtime sebesar 33,8% dengan integrasi pada kegiatan perawatan pabrik. Pengembangan sistem machine learning di Pabrik Konsentrat PTFI telah berhasil didesain diawali dengan penyusunan Key Objectives dan Fundamental Capabilities pada Business Viewpoint. Kedua hal ini diturunkan dari visi misi dan nilai-nilai perusahaan dan sesuai dengan tujuan kegiatan perawatan pabrik. Dua skenario penggunaan sistem Machine Learning, yaitu Training dan Predicting kemudian dijelaskan pada Usage Viewpoint. Pihak-pihak yang terlibat dan perannya juga ditentukan pada sudut pandang ini. Pada Functional Viewpoint dijabarkan fungsionalitas sistem pada domain aplikasi dan interaksinya dengan domain bisnis, domain informasi, domain kontrol, dan domain operasi. Pada Implementation Viewpoint didesain topologi jaringan penerapan sistem.
Keyword: Deteksi Anomali, IIRA, Machine Learning, Predictive Maintenance

Judul: Light Microscope Study of ConnectiveTissue in The Spleen of Common Rousette Bat (Rousettus amplexicaudatus)
Abstrak: The spleen is the largest lymphoid organ. As a secondary lymphoid organ, in addition to its immune function, the spleen also has functions as blood filtration, storage, and hematopoiesis. The spleen has different morphologies between species that support different physiological functions, one of which is the difference in the structure of the capsule and trabeculae. Capsule and trabeculae of the spleen generally consist of connective tissue and smooth muscle. The thickness of smooth muscle composed together with connective tissue in the capsule and trabecula determines the function of the spleen that is divided spleen into three storage, defense, and intermediate. Bats are the reservoir of various zoonotic diseases. Bats are thought to have unique immune systems compared to other mammals but the characteristics of its immune organs such as the spleen have never been studied before. This study was conducted to examine the characteristics of capsulae and trabecula of the Common Rousette (Rousettus amplexicaudatus).
Keyword: