Mahasiswa UBSI Kampus Tasikmalaya Publikasikan Riset Prediksi Machine Downtime Berbasis AI di Jurnal Nasional Terakreditasi
BSINews, Tasikmalaya – Universitas Bina Sarana Informasi (UBSI) kampus Tasikmalaya kembali menorehkan prestasi akademik melalui publikasi artikel ilmiah mahasiswa Program Studi Sistem Informasi di SinkrOn: Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika yang terakreditasi SINTA 3 pada Jumat (24/7). Penelitian berjudul Comparison of Chronos and Conventional Models: Predicting Machine Downtime using Time Series membahas pemanfaatan teknologi Artificial Intelligence (AI) untuk meningkatkan akurasi prediksi machine downtime pada sektor industri. Penelitian ini dilakukan oleh Hendri Mardani dengan bimbingan dosen Miftah Farid Adiwisastra dan Yani Sri Mulyani.
Mahasiswa UBSI Publikasikan Riset Prediksi Machine Downtime Berbasis AI
Sementara itu, Miftah Farid Adiwisastra menjelaskan bahwa hasil penelitian ini memberikan masukan penting bagi industri dalam menentukan metode prediksi yang sesuai dengan karakteristik data yang dimiliki.
“Perkembangan foundation model seperti Chronos sangat menjanjikan untuk analisis deret waktu. Namun, hasil penelitian kami menunjukkan bahwa pemilihan model harus disesuaikan dengan karakteristik dataset. Untuk data industri yang terbatas, XGBoost masih memberikan akurasi prediksi yang lebih baik sehingga dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pemeliharaan mesin secara prediktif,” ujar Miftah dalam keterangan rilis di Tasikmalaya, Sabtu (25/7).
Dalam penelitian ini, ia juga menambahkan bahwa tim menggunakan data operasional industri yang semula berjumlah lebih dari 692 ribu rekaman. Setelah melalui berbagai tahapan prapemrosesan data, diperoleh sekitar 4.069 data yang digunakan dalam proses pelatihan dan pengujian model. Seluruh eksperimen menerapkan pendekatan time series forecasting dengan pembagian data sebesar 80 persen untuk pelatihan, 10 persen untuk validasi, dan 10 persen untuk pengujian guna menghindari data leakage serta menghasilkan evaluasi yang lebih akurat.
Baca juga : HIMASI UBSI Kampus Sukabumi Bekali Mahasiswa Strategi Menulis dan Publikasi Karya Ilmiah
“Publikasi ilmiah ini diharapkan dapat memberikan kontribusi bagi pengembangan teknologi predictive maintenance di sektor manufaktur. Selain itu, hasil penelitian tersebut dapat menjadi referensi bagi peneliti maupun praktisi dalam mengimplementasikan kecerdasan buatan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data di lingkungan industri,” tambahnya.
Melalui capaian tersebut, UBSI sebagai Kampus Digital Kreatif terus menunjukkan komitmennya dalam menghasilkan penelitian yang berkualitas, inovatif, dan berdampak nyata bagi perkembangan ilmu pengetahuan serta kebutuhan dunia industri. Prestasi ini juga menjadi bukti bahwa mahasiswa UBSI mampu berkontribusi dalam pengembangan riset yang relevan dengan tantangan transformasi digital dan kemajuan teknologi di Indonesia. (Alisa)
