Machine Learning untuk Perawatan Prediktive Mesin Berbasis Random Forest

Abstract

Perawatan prediktif adalah pendekatan penting dalam pemeliharaan mesin yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya operasional. Dengan kemajuan teknologi, penerapan machine learning (ML) dalam perawatan prediktif semakin banyak digunakan. Artikel ini membahas penerapan algoritma ML dalam memprediksi kerusakan mesin dengan menggunakan data historis dan sensor. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data, pemilihan fitur, dan penerapan model ML seperti regresi, pohon keputusan, dan jaringan saraf. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ML mampu menghasilkan prediksi yang akurat, sehingga memungkinkan intervensi yang tepat waktu sebelum terjadinya kerusakan. Dengan demikian, perawatan prediktif berbasis machine learning dapat mengurangi waktu henti mesin dan meningkatkan produktivitas industri. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi pengembangan lebih lanjut di bidang perawatan mesin dengan memanfaatkan teknologi canggih.