Dokumen ini membahas proses dan alat-alat data mining. Proses data mining terdiri dari 12 tahapan mulai dari memahami masalah, memahami data, eksplorasi data, pemilihan data, hingga interpretasi hasil. Dokumen ini juga menyebutkan 10 alat data mining populer seperti RapidMiner, Weka, KNIME, Python, Orange, SAS Enterprise Miner, IBM SPSS Modeler, Microsoft SQL Server Analysis Services, R, dan Oracle Data Mining.
Presentasi jurnal dengan tema bisnis intelijen.
Judul Jurnal:
"Business Intelligence Tools for Radiology: Creating a Prototype Model Using Open-Source Tools"
Modul ini membahas analisis dan perancangan sistem yang meliputi proses merancang, memperbaiki, dan menginstalasi sistem terintegrasi yang terdiri atas manusia, material, informasi, energi, dan peralatan untuk mencapai tujuan tertentu dengan menggunakan pengetahuan khusus dalam ilmu sosial, matematika, fisika, dan teknik analisis dan desain sistem.
Dokumen tersebut membahas pengertian dan jenis-jenis data analytics serta lifecycle dari data analytics, yang terdiri dari 6 tahapan yaitu penemuan data, persiapan data, perencanaan model, pembangunan model, komunikasi hasil, dan operasionalisasi.
Dokumen ini membahas proses dan alat-alat data mining. Proses data mining terdiri dari 12 tahapan mulai dari memahami masalah, memahami data, eksplorasi data, pemilihan data, hingga interpretasi hasil. Dokumen ini juga menyebutkan 10 alat data mining populer seperti RapidMiner, Weka, KNIME, Python, Orange, SAS Enterprise Miner, IBM SPSS Modeler, Microsoft SQL Server Analysis Services, R, dan Oracle Data Mining.
Presentasi jurnal dengan tema bisnis intelijen.
Judul Jurnal:
"Business Intelligence Tools for Radiology: Creating a Prototype Model Using Open-Source Tools"
Modul ini membahas analisis dan perancangan sistem yang meliputi proses merancang, memperbaiki, dan menginstalasi sistem terintegrasi yang terdiri atas manusia, material, informasi, energi, dan peralatan untuk mencapai tujuan tertentu dengan menggunakan pengetahuan khusus dalam ilmu sosial, matematika, fisika, dan teknik analisis dan desain sistem.
Dokumen tersebut membahas pengertian dan jenis-jenis data analytics serta lifecycle dari data analytics, yang terdiri dari 6 tahapan yaitu penemuan data, persiapan data, perencanaan model, pembangunan model, komunikasi hasil, dan operasionalisasi.
01 - Introduction to Data Mining - Original.pdfElvi Rahmi
01. Dokumen tersebut membahas tentang pengantar data mining, meliputi pengertian data mining, manfaat, bidang terkait, proses, task, dan penerapannya di berbagai bidang serta bahasa pemrograman yang digunakan.
Dokumen tersebut membahas tentang pelatihan dasar data science. Terdiri dari 3 bab yang membahas tentang apa itu data science, aspek-aspek dalam data science seperti matematika, statistik, ilmu komputer, dan keahlian domain, serta keterampilan yang dibutuhkan seorang data scientist seperti pemrograman, pengolahan data, eksplorasi data, pembelajaran mesin, analisis data, dan visualisasi data.
Artikel ini membahas penggunaan algoritma Apriori dan FP-Growth untuk menganalisis data penjualan laptop berdasarkan merk yang populer di kalangan konsumen di Indocomputer Payakumbuh. Kedua algoritma digunakan untuk menemukan aturan asosiasi dan mengelompokkan data penjualan laptop berdasarkan merk agar dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam strategi pemasaran dan persediaan stok laptop."
Dokumen tersebut membahas arsitektur dan model data mining. Terdapat penjelasan mengenai komponen-komponen arsitektur data mining seperti data cleaning, data integration, data mining engine, dan graphical user interface. Juga dibahas model-model data mining seperti prediction methods dan description methods beserta contoh-contohnya seperti klasifikasi, regresi, dan clustering.
Big data dapat didefinisikan sebagai volume data yang besar dan beragam yang membutuhkan teknologi canggih untuk menangkap, menyimpan, mengelola, dan menganalisis datanya. Teknologi ini memiliki manfaat bagi perusahaan seperti analisis data sosial, riwayat, dan prediksi.
Berikut merupakan contoh Project Charter dari aplikasi salah satu perusahaan dibidang jasa pengiriman barang guna memenuhi tugas mata kuliah Manajemen Proyek Perangkat Lunak kelas E oleh 05111640000015 NAVINDA MEUTIA - 05111640000025 SARI WAHYUNINGSIH - 05111640000076 RIFQI MUKTI WICAKSANA
Bab ini membahas konsep-konsep dasar pengolahan data seperti pengertian pengolahan data, siklus pengolahan data, dan metode pengolahan data seperti batch processing dan immediate processing. Juga dibahas mengenai tujuan dari pengolahan data yaitu menghasilkan dan memelihara record perusahaan yang akurat dan up to date.
Dokumen ini membahas tentang sistem pangkalan data dan perbandingannya dengan sistem fail tradisional. Secara ringkas, dokumen ini menjelaskan 1) permasalahan yang terjadi pada sistem fail manual, 2) konsep dasar sistem pangkalan data, dan 3) kelebihan sistem pangkalan data dibandingkan sistem fail tradisional.
Sim, wahyudiyanto, hapzi ali, implementasi sistem informasi pada pt. erha cli...wahyudiyanto
Dokumen tersebut merupakan laporan skripsi mengenai implementasi sistem informasi manajemen pada PT. Erha Clinic Indonesia. Ringkasannya adalah sebagai berikut:
PT. Erha Clinic Indonesia menerapkan sistem informasi terpadu dan saling berintegrasi mulai dari manajemen hingga kasir untuk mendukung operasional perusahaan dan menciptakan keunggulan kompetitif. Penelitian ini bertujuan menggambarkan penerapan sistem informasi manajemen s
Silabus program Master of Technology in Software Engineering di National University of Singapore (NUS) mencakup dua tahapan yaitu fundamental dan spesialisasi. Pada spesialisasi Big Data Engineering, mahasiswa akan mempelajari rekayasa data besar, termasuk framework Spark dan Hadoop, serta manajemen data, analitik real-time, dan aplikasi berbasis grafik dan mesin pembelajaran.
Modul ini membahas tentang transformasi data untuk proyek data science. Tujuannya adalah agar peserta dapat menjelaskan berbagai teknik transformasi data dan menerapkannya untuk menyelesaikan masalah data. Modul ini menjelaskan konsep representasi fitur, rekayasa fitur, dan berbagai teknik transformasi data seperti imputasi, normalisasi, dan seleksi fitur.
SNI ISO/IEC 38500:2013 Tata Kelola Teknologi Informasi pada Sosialaisasi Standardisasi Teknologi Informasi "Penerapan SNI ISO/IEC Teknologi Informasi untuk menghadapi era globalisasi" Hotel Menara Peninsula, Jakarta 9 September 2014
Sistem informasi akademik solusi manajemen informasi erlan efarda
Sistem Informasi Akademik (SIKAD) Terpadu diimplementasikan untuk mengintegrasikan seluruh data administrasi akademik secara digital agar proses pelaporan dan pengambilan keputusan menjadi lebih cepat dan akurat."
01 - Introduction to Data Mining - Original.pdfElvi Rahmi
01. Dokumen tersebut membahas tentang pengantar data mining, meliputi pengertian data mining, manfaat, bidang terkait, proses, task, dan penerapannya di berbagai bidang serta bahasa pemrograman yang digunakan.
Dokumen tersebut membahas tentang pelatihan dasar data science. Terdiri dari 3 bab yang membahas tentang apa itu data science, aspek-aspek dalam data science seperti matematika, statistik, ilmu komputer, dan keahlian domain, serta keterampilan yang dibutuhkan seorang data scientist seperti pemrograman, pengolahan data, eksplorasi data, pembelajaran mesin, analisis data, dan visualisasi data.
Artikel ini membahas penggunaan algoritma Apriori dan FP-Growth untuk menganalisis data penjualan laptop berdasarkan merk yang populer di kalangan konsumen di Indocomputer Payakumbuh. Kedua algoritma digunakan untuk menemukan aturan asosiasi dan mengelompokkan data penjualan laptop berdasarkan merk agar dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam strategi pemasaran dan persediaan stok laptop."
Dokumen tersebut membahas arsitektur dan model data mining. Terdapat penjelasan mengenai komponen-komponen arsitektur data mining seperti data cleaning, data integration, data mining engine, dan graphical user interface. Juga dibahas model-model data mining seperti prediction methods dan description methods beserta contoh-contohnya seperti klasifikasi, regresi, dan clustering.
Big data dapat didefinisikan sebagai volume data yang besar dan beragam yang membutuhkan teknologi canggih untuk menangkap, menyimpan, mengelola, dan menganalisis datanya. Teknologi ini memiliki manfaat bagi perusahaan seperti analisis data sosial, riwayat, dan prediksi.
Berikut merupakan contoh Project Charter dari aplikasi salah satu perusahaan dibidang jasa pengiriman barang guna memenuhi tugas mata kuliah Manajemen Proyek Perangkat Lunak kelas E oleh 05111640000015 NAVINDA MEUTIA - 05111640000025 SARI WAHYUNINGSIH - 05111640000076 RIFQI MUKTI WICAKSANA
Bab ini membahas konsep-konsep dasar pengolahan data seperti pengertian pengolahan data, siklus pengolahan data, dan metode pengolahan data seperti batch processing dan immediate processing. Juga dibahas mengenai tujuan dari pengolahan data yaitu menghasilkan dan memelihara record perusahaan yang akurat dan up to date.
Dokumen ini membahas tentang sistem pangkalan data dan perbandingannya dengan sistem fail tradisional. Secara ringkas, dokumen ini menjelaskan 1) permasalahan yang terjadi pada sistem fail manual, 2) konsep dasar sistem pangkalan data, dan 3) kelebihan sistem pangkalan data dibandingkan sistem fail tradisional.
Sim, wahyudiyanto, hapzi ali, implementasi sistem informasi pada pt. erha cli...wahyudiyanto
Dokumen tersebut merupakan laporan skripsi mengenai implementasi sistem informasi manajemen pada PT. Erha Clinic Indonesia. Ringkasannya adalah sebagai berikut:
PT. Erha Clinic Indonesia menerapkan sistem informasi terpadu dan saling berintegrasi mulai dari manajemen hingga kasir untuk mendukung operasional perusahaan dan menciptakan keunggulan kompetitif. Penelitian ini bertujuan menggambarkan penerapan sistem informasi manajemen s
Silabus program Master of Technology in Software Engineering di National University of Singapore (NUS) mencakup dua tahapan yaitu fundamental dan spesialisasi. Pada spesialisasi Big Data Engineering, mahasiswa akan mempelajari rekayasa data besar, termasuk framework Spark dan Hadoop, serta manajemen data, analitik real-time, dan aplikasi berbasis grafik dan mesin pembelajaran.
Modul ini membahas tentang transformasi data untuk proyek data science. Tujuannya adalah agar peserta dapat menjelaskan berbagai teknik transformasi data dan menerapkannya untuk menyelesaikan masalah data. Modul ini menjelaskan konsep representasi fitur, rekayasa fitur, dan berbagai teknik transformasi data seperti imputasi, normalisasi, dan seleksi fitur.
SNI ISO/IEC 38500:2013 Tata Kelola Teknologi Informasi pada Sosialaisasi Standardisasi Teknologi Informasi "Penerapan SNI ISO/IEC Teknologi Informasi untuk menghadapi era globalisasi" Hotel Menara Peninsula, Jakarta 9 September 2014
Sistem informasi akademik solusi manajemen informasi erlan efarda
Sistem Informasi Akademik (SIKAD) Terpadu diimplementasikan untuk mengintegrasikan seluruh data administrasi akademik secara digital agar proses pelaporan dan pengambilan keputusan menjadi lebih cepat dan akurat."
"Jodoh Menurut Prespektif Al-Quran" (Kajian Tasir Ibnu Katsir Surah An-Nur ay...Muhammad Nur Hadi
Jurnal "Jodoh Menurut Prespektif Al-Quran" (Kajian Tasir Ibnu Katsir Surah An-Nur ayat 26 dan 32 dan Surah Al-Hujurat Ayat 13), Ditulis oleh Muhammmad Nur Hadi, Mahasiswa Program Studi Ilmu Hadist di UIN SUSKA RIAU.
Presentation Team 2 TK2 Data Science by (Arif , Taufan , Nazmi).pptx
1. Data science applications for predictive maintenance and materials science in context to Industry 4.0
Sufiyan Sajid , Abid Haleem , Shashi Bahl , Mohd Javaid, Tarun Goyal, Manoj Mittal
Second International Conference on Aspects of Materials Science and Engineering (ICAMSE 2021)
https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.01.357
2214-7853/2021 Elsevier Ltd. All rights reserved.
DATA SCIENCE APPLICATIONS FOR PREDICTIVE
MAINTENANCE AND MATERIALS SCIENCE IN
CONTEXT TO INDUSTRY 4.0
TEAM 2 MEMBER :
1. ARIF ROHMAN EKO PRASETYO
2. MOHAMMAD TAUFAN
ANDREYANTO
3. NAZMI SALIM
2. 1. INTRODUCTION
Ketersediaan data dan kustomisasi sangat dibutuhkan
dalam Industri 4.0.
Dengan menggunakan Big Data, kita dapat mendapatkan
informasi dan pengetahuan berharga, yang membantu
dalam pengambilan keputusan strategis, mengurangi biaya
dan waktu perawatan, serta meningkatkan aktivitas dan
efisiensi produksi sekaligus memaksimalkan masa pakai
alat berat.
Penerapan teknologi Industri 4.0 pada pandemi COVID-19
membantu menganalisis status virus dan proses penelitian
dan pengembangan.
3. 2. RESEARCH OBJECTIVES OF THE PAPER
Bagaimana data prediktif para ilmuwan tentang teknik
pemeliharaan bermanfaat bagi industri manufaktur.
Mendeskripsikan tentang PdM, sejarahnya dan
gambaran umum tentang pendekatan praktis yang
paling umum.
Menggambarkan peran ilmu data dalam prediktif
teknik pemeliharaan.
4. 3. INDUSTRI 4.0
Ide Industri 4.0 pertama kali dicetuskan pada tahun 2011 untuk
meningkatkan intensitas dan efektivitas industri manufaktur.
Dengan meningkatnya kompleksitas, tuntutan, dan persaingan di
pasar internasional, persyaratan produk yang disesuaikan
menjadi tantangan utama perusahaan. Industri 4.0 berpotensi
berdampak pada sistem manufaktur dengan kemajuan digitalisasi
yang cepat dan teknologi seperti IoT, data besar, dan kecerdasan
buatan. Sebelumnya telah terjadi tiga transformasi modern:
Industri 1.0, Industri 2.0, dan Industri 3.0.
5. 4. DATA SCIENCE
Masih ada perbedaan yang signifikan dalam apa itu ilmu data. Ilmu data telah disebut sebagai :
Serangkaian disiplin ilmu yang diperlukan untuk memecahkan tantangan data yang signifikan
Disiplin ilmu baru memberikan strategi, teknik, dan metode untuk mengambil moral dan
sedikit pengetahuan dari indeks informasi baru dan yang sudah ada
Praktek mengumpulkan data, menganalisis data di dalam ruang masalah, menyimpulkan
penemuan-penemuan dengan pola yang bermakna, dan membuat kesimpulan
Menemukan pola data yang menarik dan bermakna menggunakan metode analisis
komputasional
6. 5. PREDICTIVE
MAINTENANCE
Ada empat tingkat kematangan dalam pemeliharaan
prediktif. Tingkat kedewasaan keempat ini disingkat sebagai
PdM 4.0
Level 1 adalah inspeksi visual, di mana para ahli
mengambil secara berkala pemeriksaan fisik dan
kesimpulan yang dibuat oleh inspektur keahlian.
Level 2 adalah Inspeksi Instrumen, di mana kombinasi
dari inspeksi ahli fisik berkala dengan pembacaan
instrument membuat kesimpulan.
Level 3 adalah pemantauan kondisi waktu nyata, di
mana terus menerus pemantauan dilakukan dan
peringatan diberikan berdasarkan yang telah ditentukan
sebelumnya aturan.
Level 4 adalah Pemeliharaan Prediktif (PdM 4.0), di
mana historis dan data saat ini disimpan untuk
memprediksi kegagalan mesin menggunakan algoritma
pembelajaran mesin.
7. 6. DATA SCIENCE IN MATERIAL
SCIENCE AND ENGINEERING
Integrasi ilmu data ke ilmu material bertujuan untuk menemukan
alam di bawah fenomena dan produksi. Menggabungkan bahan
data, kekuatan komputasi, dan pengetahuan domain memasuki
tahap eksplorasi baru dan menemukan bahan baru atau
alternatif Kombinasi dari pengetahuan ini dikenal sebagai
informatika material.
Dengan pengumpulan sejumlah besar data dan menerapkan
data teknik sains yaitu machine learning dan data mining.
Beberapa repositori yang lebih besar, bersama-sama berisi lebih
dari satu juta entri material yang merupakan Proyek Material
8. 7. CRITICAL TYPE AND ATTRIBUTE DATA COLLECTED MATERIAL SCIENCE
Manufaktur cerdas memanfaatkan informasi canggih dan teknologi dari Industri 4.0 yang
memungkinkan penerapan data di alur kerja dan dapat mendorong ilmu material dengan kecerdasan
buatan (pembelajaran mesin) untuk mengeksplorasi proses produksi dan inovasi material
manufacturing .
10. 8. ROLE OF DATA SCIENCE IN PREDICTIVE MAINTENANCE
1. Data Retrieval : Data mentah (big data) yang berasal dari sumber relevan seperti maintenance
history,usage and condition asset, dan enviromental data. Tabel di bawah menunjukkan data yang
sering digunakan.
11. 2. Data Preparation: Mengubah data yang tidak struktur menjadi data struktur yang siap untuk
dianalisis. Data struktur adalah data yang mudah diakses, disimpan, dan diolah Contoh: sensor
data, weblog data, dan data excel. Unstructured data adalah raw data yang diatur lebih dahulu
seperti format Contoh: IoT sensor data, images, video Semi-structured data adalah data diantara
struktur dan tidak berstruktur yang dapat dikonversi melaui transpose, function, pivot, atau tipe
konversi
3. Exploratory data analysis : Membantu mengurangi Outlier (data asing) dalam analisis
8. ROLE OF DATA SCIENCE IN PREDICTIVE MAINTENANCE
Alat analisis: Python,R
programming, matlab,
mic.excel, Mic. Power BI,
dan Tableu
mean
median
Modus
Central
tedency
Standar
deviation
Variance
Spread Shape pf
distribution
Detection
of outliner
Ada dua jenis outlier (nilai asing).
1. Kesalahan Teknis
2. kesalahan Entri Data
12. 4. Modelling Data: digunakan untuk prediksi sisa manfaat atau waktu pada saat mesin gagal.
Supervised learning: data training diketahui input dan outcome data. Metode: Regresi, Bayesian statistic,
random forest, and decsion tree learning
Unspervised learning: outcome tidak diketahui. Metode: cluestering and dimensionality reduction, k-means,
gaussian.
Reinforcement learning: model dengan lingkungan dinamik dan tidak ada label input/ output. Metode:
Markov decision dan Q learning
5. Presentation dan automation: membuat keputusan dan strategi yang lebih baik
• Maintenance planning and schedulling
• Realiability and degradation bases decision making
• Joint optimization
• Maintenance cost and risk estimation and optimization
• Multistate and multi component system optimization
8. ROLE OF DATA SCIENCE IN PREDICTIVE MAINTENANCE
13. 9. LIMITATIONS AND FUTURE SCOPE OF
WORK
Paper ini memiliki batasan terhadap data yang
bersifat nonavailability dari data industri. Lima
tahapan dalam data science dan machine
learning dapat diaplikasikan lebih lanjut. Selain
itu, adanya tambahan data analisis seperti
excel atau table. Keahlian komputasional dan
matematika lanjut dibutuhkan untuk store,
proses, dan analisis data.
14. 9. FUTURE SCOPE OF WORK
Terus meningkat jumlah Big data. Bila dengan excel dan
table tradisional dalam menganalisis data maka akan
menimbulkan kesulitan karena kumpulan data yang tidak
terstruktur. Oleh karena itu, komputasi tingkat lanjutdan
keterampilan matematika diperlukan untuk menyimpan,
memproses, dan menganalisisdata. Ini adalah salah satu
area di mana para ilmuwan data akan membantu untuk
membuat perbedaan
15. 10. CONCLUSIONS
Paper ini bersifat sistematik literature review berdasarkan beberapa research yang
berkaitan dengan predictive maintenance, industry 4.0 dan data science.
Data science dianalisis melaui five critical proccess yang dilakukan. Selain itu,
analisis kritikal faktor dalam predictive maintenance juga diperlukan dalam analisis.
pemahaman algoritma untuk prediksi yang terbaik. Selain itu, pentingnya integrasi
antara pengetahuan , machine learning algoritma dan data mining .