UI - Tesis Membership :: Kembali

UI - Tesis Membership :: Kembali

Optimasi penjadwalan penggantian engine alat berat dengan menggunakan data mining = Optimization of engine replacement scheduling by using data mining / Albert Joelian

Albert Joelian; Farizal, supervisor; Djoko Sihono Gabriel, supervisor; M. Dachyar, examiner; Rahmat Nurcahyo, examiner ([Publisher not identified] , 2017)

 Abstrak

ABSTRAK
Tesis ini membahas kemampuan dan penggunaan tiga metode data mining dalam melakukan rangkaian analisis dan menemukan informasi dari sekumpulan data yang berjumlah besar yaitu data penggukuran condition monitoring dan faktor ekstenal dari suatu engine alat berat dengan tujuan untuk mendapatkan penjadwalan penggantian engine yang lebih optimal. Metode clustering digunakan untuk mengelompokkan data condition monitoring, association rule digunakan untuk menganalisis keterkaitan antar variabel dan analisis time series digunakan untuk memprediksi nilai dari pengukuran condition monitoring. Hasil penelitian menunjukkan metode data mining dapat digunakan untuk melakukan optimasi penjadwalan.

ABSTRACT
This thesis discusses the capability and use of three data mining rsquo s methods in perform the sequence of analysis and explore information from large data set, that is condition monitoring data and external factors of the heavy equipment engine in order to get more optimized engine replacement scheduling.Clustering method is used to classify condition monitoring data, association rule is used to analyze the interrelationship between variables and time series analysis is used to predict the value of condition monitoring. The result showed that data mining methods can be used to perform scheduling optimization.

 File Digital: 1

Shelf
 T48133-Albert Joelian.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

Jenis Koleksi : UI - Tesis Membership
No. Panggil : T48133
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Program Studi :
Subjek :
Penerbitan : [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2017
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : unmediated ; computer
Tipe Carrier : volume ; online resource
Deskripsi Fisik : xiii, 77 pages : illustration ; 28 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
  • Sampul
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
T48133 15-18-165889372 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20454298
Cover