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: PT Freeport Indonesia’s Big Gossan Mill Facility Maintenance Asset System Information Development
Abstrak: Kegiatan perawatan aset perusahaan sangat berpengaruh pada kegiatan operasional. Ketersediaan aset dan berjalan sesuai fungsinya menjadi hal yang penting bagi perusahaan. Teknologi perawatan aset telah mengalami perkembangan pada era Industri 4.0 sehingga perlu memilih teknologi yang tepat pada kegiatan perawatan aset. PT Freeport Indonesia telah memiliki perangkat pedukung kegiatan perawatan aset meliputi sistem kontrol, sistem basis data, pelaporan downtime dan sistem Enterprise Resource Planning (ERP). Manajemen perawatan aset yang kurang tepat menyebabkan terjadinya pembengkakan biaya dan kerugian akibat menurunnya pendapatan yang disebabkan terganggunya proses produksi, meningkatnya biaya perawatan untuk mempermudah dan meningkatkan sistem yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk (1) Mengidentifikasi profil proses perawatan aset pada area Big Gossan Mill Facility (BGMF) PT Freeport Indonesia (PTFI),(2) Menganalisis kebutuhan dan spesifikasi sistem informaasi manajemen perawatan asset di area BGMF, dan (3) Mengembangkan prototipe sistem informasi perawatan aset pada area BGMF. Penelitian dilakukan menggunakan langkah-langkah dalam proses System Development Life Cycle (SDLC). Data diperoleh melalui studi literatur dan wawancara pada narasumber untuk mendapatkan informasi dalam rangka identifikasi profil alur pekerjaan perawatan aset dan juga analisis kebutuhan. Investigasi sistem dilakukan dengan menggunaan metode analisis fit & gap dan analisis kelayakan. Analisis sistem dilakukan dengan menggunakan data flow diagram (DFD), perancangan sistem informasi dengan merancang solusi dan usulan business process serta basis data. Pengembangan SI dilakukan dengan metode prototyping yang ditampilkan dalam bentuk layar antar muka. Pengujian fungsional sistem dilakukan dengan metode blackbox testing, focus group discussion (FGD), uji kelayakan dan kemudahan antarmuka menggunakan uji Sistem Usability Scale (SUS). Hasil penelitian menunjukan bahwa profil perawatan aset pada area BGMF yang meliputi analisis organisasi Ops.Maintenance,perilaku tindakan perawatan, beserta aset dan juga sistem informasi yang tersedia, dibutuhkan sistem informasi perawatan aset yang memiliki fungsi-fungsi untuk (1) Pencatatan dan pengolahan data aset secara otomatis terhadap enam jenis informasi, (2) input data manual dari pihak Ops. Maintenance, (3) notifikasi untuk event atau kejadian tertentu, (4) Visualiasi terhadap data/informasi berbasis web. Menurut pengujian metode blackbox testing semua fungsi berjalan baik dan hasil evaluasi kelayakan dan kemudahan menunjukan nilai SUS 78.5 yang menunjukan penerimaan yang baik (acceptable) dari responden, dengan adjective rating antara good dan excellence
Keyword: Operational Asset, Preventive Maintenance, Prototype, System Development Life Cycle and Web Application

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol
Keyword: