Implementasi Generative Artificial Intelligence dalam Pengambilan Keputusan Maintenance menggunakan Metode Large Language Model

Afrizal, Aldi (2025) Implementasi Generative Artificial Intelligence dalam Pengambilan Keputusan Maintenance menggunakan Metode Large Language Model. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

This is the latest version of this item.

[thumbnail of 5010211066-Undergraduate_Thesis.pdf] Text
5010211066-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only
Download (8MB)

Abstract

Computerized Maintenance Management System (CMMS) umumnya hanya dimanfaatkan sebagai alat pencatatan aktivitas pemeliharaan tanpa digunakan secara optimal sebagai dasar pengambilan keputusan. Padahal, data historis gangguan dan pekerjaan pemeliharaan yang tercatat dalam CMMS menyimpan potensi besar untuk membentuk basis pengetahuan yang dapat mendukung knowledge management dalam sistem pemeliharaan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan Generative AI dengan memanfaatkan language model seperti LLaMA 2–7B, GPT Neo 1.3B, dan Flan-T5 untuk menghasilkan rekomendasi tindakan pemeliharaan berdasarkan data historis. Dataset yang digunakan mencakup laporan Failure Mode, Effects, and Criticality Analysis (FMECA) dari platform CMMS SAP dan JDE dalam rentang waktu 2016 hingga 2023. Ketiga model diintegrasikan ke dalam sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) berbasis gradio chatbot guna menyediakan saran tindakan pemeliharaan yang kontekstual, relevan, dan mendukung pengambilan keputusan secara cepat dan berbasis data di lingkungan industri. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metrik BLEU, ROUGE, dan BERTScore, serta dilengkapi perhitungan confidence interval pada tingkat kepercayaan 95% untuk menilai konsistensi serta signifikansi hasil. Hasil menunjukkan bahwa LLaMA 2–7B memberikan performa terbaik dengan skor BLEU sebesar 0.16, ROUGE-1 F sebesar 0.19, dan BERTScore sebesar 0.52, serta memiliki rentang confidence interval yang tidak bersinggungan dengan model lainnya, mengindikasikan keunggulan yang signifikan secara statistik.

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: CMMS, Knowledge Management, Generative AI, Decision Making
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing
T Technology > T Technology (General) > T58.62 Decision support systems
Divisions: Faculty of Industrial Technology > Industrial Engineering > 26201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Aldi Afrizal
Date Deposited: 12 Aug 2025 04:48
Last Modified: 12 Aug 2025 04:48
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/122521

Available Versions of this Item

Actions (login required)

View Item View Item