Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/1724
Title: IMPLEMENTASI DATA SCIENCE DALAM MEMPREDIKSI TEMPERATUR GEARBOX MESIN KERTAS MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING
Authors: Herlambang, Mega Bagus
Deriantaka, Deriantaka
Keywords: Sensor Getaran
Machine Learning
Gearbox
Root Mean Squared Error (RMSE)
Mean Squared Error (MAPE)
R-Squared
Regresi Linear Berganda
Regresi Random Forest
Regresi Support Vector Machine
Issue Date: 13-Sep-2023
Publisher: Institut Teknologi Indonesia
Abstract: PT. INTEGRAL INDUSTRIAL INDONESIA merupakan perusahaan yang bergerak pada bidang lingkungan industrial yang kompleks dimana pemeliharaan aset merupakan hal yang sangat penting, hal ini dapat terlaksanakan dengan menciptakan perangkat lunak khusus yaitu sensor getaran. Berdasarkan hasil diskusi dengan PT. INTEGRAL INDUSTRIAL INDONESIA terdapat suatu permasalahan yang ingin diselesaikan yaitu melakukan prediksi temperatur gearbox, dengan menggunakan variabel getaran yang didapatkan dari sensor yang dipasangkan pada gearbox mesin kertas saat melakukan produksi. Hal ini dapat diselesaikan dengan membuat model Machine Learning yang sesuai dengan permasalahan dan memiliki data untuk diolah. Pada pengolahan data penelitian tugas akhir ini akan menggunakan 3 model Machine Learning yaitu Regresi Linear Berganda, Regresi Random Forest, Regresi Support Vector Machine. Setelah mendapatkan hasil dari masing-masing model Machine Learning maka akan dilakukan evaluasi menggunakan 3 perhitungan yaitu Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Squared Error (MAPE), dan R-Squared. Pada model Regresi Linear Berganda mendapatkan nilai sebesar 2.834065 sedangkan nilai MAPE sebesar 2,81%, dan untuk nilai R-Squared sebesar 0.115457. Pada model kedua yaitu Regresi Random Forest mendapatkan nilai sebesar 2.638038 sedangkan nilai MAPE sebesar 2,80%, dan untuk nilai R-Squared sebesar 0.2380423. Pada model ketiga yaitu Regresi Support Vector Machine mendapatkan nilai sebesar 2.891829, sedangkan nilai MAPE sebesar 2,76%, dan untuk nilai R-Squared sebesar 0.07024158. Model Machine Learning yang terbaik yaitu Regresi Random Forest yang nantinya akan terapkan pada software milih perusahaan untuk melakukan peramalan Temperatur. Dilanjutkan dengan menentukan Feature Importances untuk mengetahui variabel yang paling mempengaruhi dan mendapatkan hasil yaitu Z Peak, X Peak, dan Y Peak. Adapun saran yang dapat diberikan untuk mengurangi getaran dan menghindari terjadinya overheat yaitu melakukan perawatan rutin untuk mengecek keadaan gearbox, mengganti pelumas gearbox jika sudah terlalu lama, memperbaiki komponen yang rusak atau perlu diganti, dan mengurangi beban kerja pada mesin yang digerakan oleh gearbox.
Description: Dosen Pembimbing : Mega Bagus Herlambang
URI: http://repository.iti.ac.id/jspui/handle/123456789/1724
Appears in Collections:[TA] Teknik Industri

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
01. COVER.pdfCOVER165.29 kBAdobe PDFView/Open
02 ABSTRAK.pdfABSTRAK185.55 kBAdobe PDFView/Open
03. BAB 1.pdfBAB I261.94 kBAdobe PDFView/Open
04. BAB 2.pdf
  Restricted Access
BAB II289.39 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
05. BAB 3.pdf
  Restricted Access
BAB III363.69 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
06. BAB 4.pdf
  Restricted Access
BAB IV321.13 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
07. BAB 5.pdf
  Restricted Access
BAB V313.07 kBAdobe PDFView/Open Request a copy
08. BAB 6.pdfBAB VI188.75 kBAdobe PDFView/Open
09. DAFTAR PUSTAKA.pdfDAFTAR PUSTAKA181.88 kBAdobe PDFView/Open
10. FULL TEXT.pdf
  Restricted Access
FULL TEXT2.64 MBAdobe PDFView/Open Request a copy


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.