Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Saat ini geosaintis memasuki era big data dan pembelajaran mesin memberikan potensi besar untuk berkontribusi dalam masalah geosains (Karpatne dkk., 2017). Automasi dalam analisis fasies perlu dilakukan untuk meningkatkan keakuratan, juga mengurangi waktu dan biaya dalam kegiatan pengembangan sumur sehingga dapat meningkatkan hasil produksi. Penelitian dilakukan menggunakan data log sumur pengeboran, laporan deskripsi batuan inti, dan deskripsi petrografi di reservoir gas Lapangan X. Akumulasi gas berada di reservoir utama hasil endapan vulkaniklastik pada Formasi Pucangan. Proses pengelompokan dilakukan menggunakan algoritma K-Means dan di analisis menggunakan Cutoff Crossplot. Kemudian dilanjutkan dengan klasifikasi yang dilakukan menggunakan pembelajaran tersupervisi dengan jenis algoritmaSupport Vector Machine (SVM), Random Forest, dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Lokasi penelitian berada di wilayah kerja Minarak Brantas Gas Inc (MBGI) Kabupaten Sidoarjo, Jawa Timur. Lapangan X terletak pada reservoir vulkaniklastikberumur Pleistosen dan terletak di onshore Cekungan Jawa Timur. Interval produksi berada di bagian bawah yang terendapkan di lingkungan neritik luar atau lingkungan turbiditik. Lapangan X terdiri dari empat fasies yaitu, batulempung, batulanau, batupasirvulkanik, dan batupasir karbonatan. Algoritma pembelajaran mesin yang paling baik digunakan untuk identifikasi fasies pada Lapangan X adalah RandomForest dengan hasil akurasi f1-score tertinggi, dan nilai RMSE (Root Mean Square Error) paling rendah dibandingkan kedua algoritma lain.

---

Geoscientists are currently entering the era of big data and machine learning provides great potential to contribute to geoscience problems (Karpatne et al., 2017). Automation in facies analysis needs to be done to increase accuracy, also reduce time and costs in well development activities so as to increase production yields. The research was conducted using drilling well log data, core rock description reports, and petrographic descriptions of gas reservoirs in Field X. Gas accumulation is in the main reservoir as a result of volcaniclastic deposits in the Pucangan Formation. The clustering process was carried out using the K-Means algorithm and analyzed using the Cutoff Crossplot. Then proceed with the classification which is carried out using supervised learning with the types of Support Vector Machine (SVM), Random Forest, and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithms. The research location is in the working area of ​​Minarak Brantas Gas Inc. (MBGI) Sidoarjo Regency, East Java. Field X is in a Pleistocene volcaniclastic reservoir and is locatedonshore in the East Java Basin. The production interval is at the bottom which is deposited in an outer neriticenvironment or a turbiditic environment. Field X consists of four facies, namely, claystone, siltstone, volcanic sandstone, and carbonate sandstone. The bestmachine learning algorithm used for faciesidentification in Field X is Random Forest with thehighest f1-score accuracy, and the lowest RMSE (RootMean Square Error) value compared to the other two algorithms."

"Ujaran kebencian dapat menyebabkan terjadinya konflik dan pembantaian di masyarakat sehingga harus segera ditangani. Indonesia memiliki lebih dari 700 bahasa daerah dengan karakteristik masing-masing. Ujaran kebencian yang ada di Indonesia juga pernah dilakukan menggunakan bahasa daerah. Media sosial Twitter paling sering digunakan dalam menyebarkan ujaran kebencian. Identifikasi target, kategori, serta level ujaran kebencian dapat membantu Polri dan Kemenkominfo dalam menentukan prioritas penanganan ujaran kebencian sehingga dapat meminimalisir dampaknya. Penelitian ini melakukan identifikasi ujaran kasar dan ujaran kebencian beserta target, kategori, dan level ujaran kebencian pada data Twitter berbahasa daerah menggunakan algoritma classical machine learning dan deep learning. Penelitian ini menggunakan data lima bahasa daerah di Indonesia dengan penutur terbanyak yaitu Jawa, Sunda, Madura, Minang, dan Musi. Pada data Bahasa Jawa performa terbaik diperoleh menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan transformasi data Classifier Chains (CC) serta kombinasi fitur word unigram, bigram, dan trigram dengan F1-score 70,43%. Algoritma SVM dengan transformasi data CC serta kombinasi fitur word unigram dan bigram memberikan performa terbaik pada data Bahasa Sunda dan Madura dengan masing-masing F1-score 68,79% dan 78,81%. Sementara itu, pada data Bahasa Minang dan Musi hasil terbaik diperoleh menggunakan algoritma SVM dengan transformasi data CC serta fitur word unigram dengan F1-score 83,57% dan 80,72%. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai masukan bagi Polri dan Kemenkominfo dalam pembangunan sistem identifikasi ujaran kasar, ujaran kebencian serta target, kategori, dan level ujaran kebencian pada media sosial.

---

Hate speech can lead to conflict and massacres in society so it must be dealt immediately. Indonesia has more than 700 regional languages with their own characteristics. Hate speech in Indonesia has also been carried out using regional languages. Twitter is the most frequently used social media to spread hate speech. Identification of targets, categories, and levels of hate speech can help the National Police and the Ministry of Communication and Information to determine priorities for handling hate speech to minimize its impact. This study identifies abusive speech and hate speech along with the target, category, and level of hate speech on regional language Twitter data using classical machine learning and deep learning algorithms. This study uses data from five regional languages in Indonesia with the most speakers, namely Javanese, Sundanese, Madurese, Minang, and Musi. In Java language data, the best performance is obtained using the Support Vector Machine (SVM) algorithm with Classifier Chains (CC) data transformation and a combination of unigram, bigram, and trigram word features with an F1-score of 70.43%. The SVM algorithm with CC data transformation and the combination of unigram and bigram word features provides the best performance on Sundanese and Madurese data with F1-scores of 68.79% and 78.81%, respectively. Meanwhile, in Minang and Musi language data, the best results were obtained using the SVM algorithm with CC data transformation and word unigram features with F1-scores of 83.57% and 80.72%, respectively. This research is expected to be used as input for the National Police and the Ministry of Communication and Information in developing a system for identifying harsh speech, hate speech and the target, category, and level of hate speech on social media."

"Paduan super merupakan jenis paduan yang dapat mempertahankan kekuatan mekanis dan kestabilan permukaannya pada temperatur yang sangat tinggi sehingga cocok diaplikasikan pada bidang kedirgantaraan, khususnya turbin gas. Jenis paduan super yang paling banyak digunakan adalah paduan super berbasis nikel karena memiliki struktur kristal FCC yang stabil di segala temperatur. Agar dapat digunakan dalam jangka waktu yang lama, kegagalan pada paduan super berbasis nikel dapat dicegah dengan mengetahui kekuatan tarik dari paduannya. Selain itu untuk mencegah terjadinya keausan pada komponen mesin, kekerasan pada paduan super berbasis nikel juga harus diketahui. Adapun titik leleh dari paduan super berbasis nikel juga harus dapat diketahui untuk mencegah terjadinya pelunakan paduan super pada temperatur yang sangat tinggi. Biaya produksi paduan super berbasis nikel tergolong mahal, karena dibuat berdasarkan pendekatan trial and error yang memakan waktu. Pada penelitian ini, dilakukan pembuatan sebuah program yang dapat memprediksi sifat mekanis paduan super berbasis nikel menggunakan pembelajaran mesin dengan metode deep learning. Melalui pembelajaran mesin, biaya produksi paduan super berbasis nikel dapat ditekan serta mempersingkat siklus perkembangan material. Penelitian ini menghasilkan suatu program deep learning dengan jenis model regresi yang dapat memprediksi kekuatan tarik, kekerasan, dan titik leleh paduan super berbasis nikel dengan keakurasian model menurut metrik R2 sebesar 98,77% berdasarkan variasi hyperparameter yang ditetapkan sebanyak tiga hidden layer dengan dense 256, 128, 64, test size sebesar 25%, random state dengan nilai 75, batch size sebesar 32, epoch sebanyak 300, dan learning rate sebesar 0,001.

---

A superalloy is a type of alloy that can maintain its mechanical strength and surface stability at very high temperatures so that it is suitable for application in the aerospace field, especially in gas turbines. The most widely used type of superalloy is Ni-based superalloy because it has a stable FCC crystal structure at all temperatures. The failure of Ni-based superalloys can be prevented by knowing the tensile strength of the alloy for a longer-term used. In addition, to prevent wear on the engine components, the hardness of Ni-based superalloys must also be known. The melting point of Ni-based superalloys must also be known to prevent softening of the superalloy at very high temperatures. The production cost of Ni-based superalloys is quite expensive because they are made based on a time-consuming trial and error approach. In this research, a program is developed that can predict the mechanical properties of Ni-based superalloys using machine learning with deep learning methods. Through machine learning, the production cost of Ni-based superalloys can be reduced, and the material development cycle can be shortened. The result of this research is a deep learning program with a regression model which can predict the tensile strength, hardness, and melting point of Ni-based superalloys with a model accuracy of 98.77% according to the R2 metric based on the hyperparameter variations set as three hidden layers wi"

"ABSTRAKSynthesis loop merupakan salah satu sistem kritis di pabrik amoniak. Oleh karena itu, ada urgensi untuk menjaga reliability dan availability pada sistem ini. Sebagian besar peristiwa shutdown di pabrik amoniak terjadi tiba-tiba setelah alarm tercapai. Jadi, perlu ada sistem deteksi dini untuk memastikan masalah anomali ditangkap oleh operator sebelum menyentuh set point alarm. Implementasi algoritma machine learning dalam membuat model deteksi potensi kegagalan telah digunakan di berbagai industri dan objek sebagai penelitian. Algoritma yang digunakan adalah classifier dasar dan ensemble untuk membandingkan algoritma mana yang menghasilkan hasil klasifikasi terbaik. Penelitian ini dapat memberikan ide dan perspektif baru ke dalam industri pabrik amoniak untuk mencegah terjadinya shutdown yang tidak terjadwal dengan memanfaatkan data menggunakan algoritma machine learning.

---

ABSTRACTSynthesis loop is one of the critical systems in ammonia plant. Therefore, there is urgency for maintaining the reliability and availability of this system. Most of the shutdown events occur suddenly after the alarm is reached. So, there needs to be an early detection system to ensure anomaly problem captured by the operator beforetouching the alarm settings. The implementation of machine learning algorithms in making fault detection models has been used in various industries and objects. The algorithm used is the basic and ensemble classifier to compare which algorithms generate the best classification results. This research can provide a new idea and perspective into ammonia plant industry to prevent unscheduled shutdown by utilizingdata using machine learning algorithm."

"Bejana tekan merupakan peralatan yang sebagai penampung fluida cair maupun gas dengan temperatur yang memiliki perbedaan dengan lingkungan yang ada di sekitarnya yang memiliki kemungkinan kegagalan yang tinggi yang dapat berpengaruh pada banyak faktor. Kegagalan bejana tekan dapat disebabkan karena adanya fenomena korosi seragam yang menyebabkan keluarnya fluida berbahaya dari peralatan yang memiliki tekanan karena adanya penipisan pada dinding bejana tekan. Hal ini dapat dihindari dengan melakukan inspeksi menggunakan risk-based inspection (RBI) yang mampu meningkatkan keamanan bejana tekan berbasis risiko yang dilakukan pada suatu peralatan berdasarkan prioritas risiko yang mempermudah dalam melakukan inspeksi dengan memperhatikan Probability of Failure dan Consequence of Failure. Salah satu metode untuk menganalisis risiko pada bejana tekan adalah dengan menggunakan metode pembelajaran mesin berbasis deep learning yang akan mengembangkan model penilaian risiko kegagalan bejana tekan minyak dan gas akibat korosi seragam yang dapat mempersingkat waktu, meningkatkan akurasi, efisien dalam melakukan pengolahan data, serta lebih lebih hemat biaya dengan menawarkan akurasi perhitungan yang tinggi. Penelitian menghasilkan program prediksi risiko bejana tekan dengan menggunakan klasifikasi pembelajaran mesin berbasis deep learning untuk memprediksi kegagalan pada peralatan bejana tekan akibat korosi seragam dengan menggunakan metode Risk Based Inspection dengan beberapa parameter model seperti random state senilai 25, learning rate sebesar 0.001, dengan layer berjumlah 3 dan dense 64,32,16, test size sebesar 20% dan batch size sebesar 32, dan epoch dengan nilai 150 menghasilkan akurasi model sebesar 93% yang didapatkan dari validasi confusion matrix. Nilai akurasi 93% bersumber dari 300 data yang didapatkan dari pembuatan dataset dengan berlandaskan standard API RBI 581.

---

A pressure vessel is an equipment that acts as a container for a liquid or gas with a different temperature from the surrounding environment, a high probability of failure, which can affect many factors. Pressure vessel failure can be caused by uniform corrosion, causing the dangerous liquid to be discharged from the pressure vessel due to thinning the pressure vessel wall. Pressure vessel failure can prevent failure by performing Risk Based Inspection (RBI), improving the safety and reliability of pressure vessels based on the risk performed on the equipment are based on risk priority. RBI facilitates the execution of tests that consider the probability of failure and the consequences of failure. One risk analysis method in pressure vessels is to use deep learning based machine learning to develop a failure risk assessment of pressure vessels due to uniform corrosion. This method can shorten the time, increase accuracy, be efficient in data processing, and be more cost-effective by offering high calculation accuracy. In this study, a risk prediction program of a pressure vessel is completed using a deep learning based machine learning classification to predict failure of pressure vessel using the Risk based Inspection method. This program which obtained the following model parameters such as random state of 25, a learning rate of 0.001, with three layers and dense 64,32,16, test size of 20% and batch size of 32, and an epoch with a value of 150, resulted in a model accuracy of 93% obtained from the validation of the confusion matrix. Program with accuracy of 93% comes from 300 dataset based on the RBI 581 API standard."

"Virus Dengue merupakan virus endemik yang telah ada sejak abad ke 15. Virus Dengue memiliki 4 varian, dan keempat varian tersebut beredar secara bebas di Indonesia. Kasus demam berdarah di Indonesia telah mencapai 131.265 kasus pada tahun 2022. Hingga saat ini, belum ditemukan obat ataupun vaksin yang efektif dalam mencegah persebaran dan mengobati penyakit demam berdarah. Senyawa flavonoid diketahui memiliki sifat antioksidan, antikanker, dan sifat inhibisi virus. Salah satu virus yang berpotensi untuk di inhibisi adalah virus Dengue. Namun, dengan ribuan senyawa yang termasuk ke dalam senyawa flavonoid, dibutuhkan waktu lama untuk melakukan pengujian baik secara in vitro ataupun in vivo. Salah satu cara untuk mempercepat proses penemuan senyawa inhibitor potensial adalah metode in silico, dengan metode yang umum digunakan adalah penambatan molekuler. Namun, proses penambatan molekuler juga masih tetap membutuhkan waktu yang lama. Pada penelitian ini, dilakukan prediksi skor penambatan menggunakan metode pembelajaran mesin (machine learning). Data skor penambatan didapat dengan penambatan molekuler menggunakan aplikasi Autodock Vina. Dikembangkan empat model pembelajaran mesin, yakni K-Nearest Neighbor, Xtra Trees, Xtreme Gradient Boosting, dan Artificial Neural Network. Agar komputer dapat mengenali senyawa flavonoid, digunakan deskriptor AlvaDesc dan SMILES. Dari model yang dikembangkan, diambil hasil berupa akurasi dan waktu pelatihan model, dan kemudian dilakukan perbandingan dari setiap model yang dikembangkan beserta deskriptor yang digunakan. Hasil penelitian menunjukkan deskriptor AlvaDesc memiliki akurasi yang lebih tinggi dan waktu pengembangan yang lebih singkat dibandingkan dengan deskriptor SMILES. Model Xtreme Gradient Boosting dengan deskriptor AlvaDesc memiliki performa terbaik dengan akurasi 88,06% dan waktu pelatihan selama 2 menit 40 detik. Model Xtreme Gradient Boosting dengan deskriptor AlvaDesc juga dapat memprediksi skor penambatan senyawa propolis dengan rata-rata perbedaan hasil prediksi dengan nilai aktual sebesar 0,3517428866.

---

Dengue virus is an endemic virus that exist since the 15th century. Dengue Virus has 4 variants, and all of them exist in Indonesia. Dengue virus case reached over 131,265 cases in 2022 alone. Until now, there are no proven and effective drug or vaccine that can prevent the spread and infection of Dengue virus. Flavonoid compounds are known to have antioxidant and anticancer properties. In some cases, Flavonoid is also exhibit antivirus properties against some virus, one of them being Dengue virus. However, with thousands of compounds classified as flavonoid, it will take significant amount of time to discover and develop the drug for Dengue virus, both with in vitro and in vivo method. Alternative method to speed up the drug discovery process is to utilize in silico or simulation method. One of the method is to use molecular docking. Nevertheless, this method still take considerable amount of time to find the suitable compound. In this research, we will examine the usage of machine learning to predict the docking score of flavonoid compound. Docking score data are retrieved from the moelcaular docking with Autodock Vina application. In this research, four models are developed, K-Nearest Neighbor, Xtra Trees, Xtreme Gradient Boosting, and Artificial Neural Network models. The molecular descriptors that used in this research are AlvaDesc and SMILES. From the developed model, the accuracy and training time of the model will be collected and will be analyzed in relation with their model and descriptor that is used. Result shows that AlvaDesc more suitable to be used as descriptor, because of the higher model accuracy and lower training time compared to the SMILES model. XGB Regressor model with Alvadesc descriptor shows the best performance with accuracy of 88.02% and training time of 2 minutes and 40 seconds. The XGB Regressor model is also able to accurately predict the docking score of Propolis compounds with the mean value of the difference between the predicted and actual result value of 0,,3517428866."

"Banyaknya konferensi menyulitkan peneliti memilih konferensi berkualitas. Kemungkinan peneliti tertipu dengan konferensi predator merupakan ancaman nyata yang perlu diperhatikan. Penilaian konferensi umumnya menggunakan pakar yang membutuhkan waktu dan biaya yang tinggi. Penelitian ini fokus untuk menganalisis jika h-indeks, impact factor, jumlah dokumen, dan SJR dapat menghasilkan penilaian kualitas yang sesuai dengan penilaian manual pakar dari beberapa situs penilaian konferensi serta membandingkan hasil performanya dengan penilaian jurnal. Data yang digunakan dikumpulkan dari empat sumber situs web yang mengkalkulasi kualitas konferensi luar negeri, yaitu CORE, ERA/QUALIS, AMiner, dan ScimagoJR. Data untuk penilaian jurnal didapatkan dari Guide2Research. Variabel yang digunakan untuk penilaian adalah h-indeks, jumlah dokumen, impact factor, dan SJR. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, dan Decision Tree (DT). KNN menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 72,22% dan f1 score senilai 63,06% menggunakan data Qualis dengan faktor h-indeks, IF, dan SJR.

---

The number of conferences makes it difficult for researchers to choose quality conferences. The possibility of researchers being fooled by predatory conferences is a real threat that deserves attention. Conference assessments generally use experts who require time and money to evaluate the conferences. This study focuses on analyzing whether h-index, impact factor, number of documents, and SJR can produce quality assessments in accordance with expert manual assessments from several conference assessment sites and compare the resulting performance with journal assessments. The data used were collected from four website sources that calculate the quality of overseas conferences, namely CORE, ERA/QUALIS, AMiner, and ScimagoJR. Data for journal assessments were obtained from Guide2Research. The variables used for the assessment are h-index, number of documents, impact factor, and SJR. This research used K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, and Decision Tree (DT). KNN produced the highest accuracy value of 72.22% and the f1 score of 63.06% using Qualis data with the h-index, IF, and SJR factors."

"Rumah menjadi tempat tinggal yang memiliki fungsi untuk memberikan rasa aman dan nyaman bagi penghuninya. Oleh sebab itu, pemilihan lokasi tempat tinggal menjadi penting, terutama bagi penduduk Jakarta, dimana Jakarta termasuk daerah rawan terhadap banjir. Banjir di Jakarta berdampak pada keamanan dan keselamatan hingga memberikan kerugian secara materil. Oleh karena itu, penelitian ini mengestimasikan property value harga rumah dengan mempertimbangkan lokasi tempat tinggal. Namun, penelitian ini juga akan menggunakan faktor penentu lokasi dalam pemilihan rumah lainnya, seperti atribut aksesibilitas dan atribut struktutal. Dalam pembuatan model estimasi ini akan menggunakan machine learning (ML) sebagai metodenya, yaitu Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) dan Random Forest (RF), dengan optimasi Genetic Algorithm (GA) untuk meningkatkan kinerja model. Hasil penelitian ini menunjukkan GBDT dan RF memiliki performa sama baiknya dalam mengestimasi model property value rumah. Serta, penggunaan GA untuk meningkatkan kinerja model berhasil dengan meningkatnya nilai R², serta menurunnya nilai MAPE dan RMSE. Penelitian ini juga melihat faktor – faktor yang berpengaruh terhadap model, dengan luas tanah dan luas bangunan menjadi faktor paling berpengaruh, yang diikuti oleh MRT, rumah sakit, pusat perbelanjaan, tol, SMP, dan lokasi rawan.

---

A home serves as a place of residence that provides a sense of safety and comfort for its occupants. Therefore, the selection of the location for a residence is crucial, especially for residents of Jakarta, as Jakarta is prone to flooding. Flooding in Jakarta impacts security, safety, and even material losses. Hence, this research aims to estimate the property value of houses by considering the location of the residence. Additionally, the research will incorporate other factors that influence housing selection, such as accessibility attributes and structural attributes. The estimation model will utilize machine learning (ML) techniques, specifically Gradient Boosting Decision Trees (GBDT) and Random Forest (RF), with Genetic Algorithm (GA) optimization to enhance the model's performance. The research findings indicate that both GBDT and RF perform equally well in estimating the property value model. Moreover, the use of GA to improve the model's performance is successful, as evidenced by an increase in the R2 value and a decrease in the MAPE and RMSE values. The research also examines the factors that influence the model, with land area and building area being the most influential factors, followed by proximity to the MRT, hospitals, shopping centres, toll roads, junior high schools, and flood-prone areas."

"Budidaya udang vaname (Litopenaeus vannamei) sangat diminati sehingga permintaan udang ini meningkat setiap tahunnya. Masalah terberat para petambak adalah kegagalan panen yang berakibat kepada keberlangsungan usaha mereka. Perlu adanya usaha perbaikan untuk meningkatkan keberhasilan panen. Penelitian ini bertujuan untuk lebih menggali mengenai penggunaan machine learning dalam prediksi hasil panen dari data kualitas air. Hasil prediksi ini selanjutnya dipakai dan digunakan dalam proses bisnis sehingga dapat meningkatkan produktivitas. Analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis kuantitatif dan kualitatif serta perbaikan proses bisnis. Analisis kuantitatif dengan metode big data dan machine learning. Model yang dipakai adalah k-Nearest Neighbor (kNN), Decision Tree (DT) dan Logistic Regression (LR). Analisis kualitatif dilakukan dengan observasi dan interview untuk memperbaiki proses bisnis. Proses bisnis diperbaiki mengikuti BPM Lifecycle dengan memasukan hasil analisis kuantitatif. Dari penelitian ini didapatkan bahwa prediksi machine learning dengan model Decision Tree dari variabel rasio bakteri merugikan dan NH4+ memberikan akurasi tertinggi mencapai 96%. Setelah didapatkan model dan variabel dengan akurasi tertinggi, penelitian ini juga melakukan penerapan ke dalam proses bisnis dengan pendekatan BPM Lifecycle sehingga hasil tersebut dapat diimplementasi dan memberikan hasil yang lebih produktif.

---

Interest in Vaname shrimp (Litopenaeus vannamei) farming is growing every year. The biggest problem for shrimp farming was the unsuccessful harvest that affected their business sustainability. So, there should be an improvement made to increase the chance of a successful harvest and its productivity. Past research mentioned that vaname shrimp harvest result can be predicted by machine learning approach from water quality data. It gave good accuracy and can be used to have faster decision making. The objective of this research is to deep dive into the utilization of machine learning to predict the successful harvest from water quality data. The predicted result will be utilized in the business process to improve productivity. Analysis that used at this research are quantitative and qualitative with business process improvement. Quantitative analysis used big data methode and machine learning. Models that have been applied are k-Nearest Neighbor (kNN), Decision Tree (DT) dan Logistic Regression (LR). Data that is used for analysis are pH, salinity, NOx, NH4+, and harmful bacteria index. Qualitative analysis was applied by observation and interview with the focus to improve business process. Business processes will be improved using BPM Lifecycle with the utilization of quantitative result. This research showed that prediction machine learning with Decision Tree model from harmful bacteria index and NH4+ giving the best accuracy until 96%. The next step was utilizing the quantitative result at the business process with BPM Lifecycle approach so the result can be implemented and gave more productive result."

"Tujuan utama penggunaan peralatan Pressure Relief Device (PRD) adalah untuk memastikan keamanan bejana tekan dalam sistem bertekanan. Seiring berjalannya waktu, peralatan PRD dapat mengalami penurunan kualitas dan gagal menjalankan fungsi yang diharapkan, sehingga harus diidentifikasi sebagai mode kegagalan. Untuk memitigasi potensi risiko yang terkait dengan hal ini, direkomendasikan agar pendekatan seperti inspeksi berbasis risiko (RBI) diterapkan. Meskipun RBI telah diadopsi secara luas, metode ini bergantung pada teknik kualitatif, sehingga menyebabkan variasi yang signifikan dalam penilaian risiko peralatan. Studi ini mengusulkan metode analisis risiko baru yang menggunakan pembelajaran mesin berbasis pembelajaran mendalam untuk mengembangkan model penilaian risiko untuk peralatan PRD terkait dengan mode kegagalan failure on leakage. Pendekatan inovatif ini akan mengurangi waktu penilaian, meningkatkan akurasi, dan menurunkan biaya pemrosesan dengan memberikan hasil penghitungan yang tepat. Penelitian ini mengembangkan program prediksi risiko yang menggunakan pembelajaran mesin berbasis deep learning yang dirancang secara eksplisit untuk mode kegagalan failure on leakage pada peralatan pelepas tekanan. Dataset yang digunakan dalam proses pengembangan model mengikuti standar API 581 dan berisi 168 dataset. Berbagai parameter model digunakan, antara lain test size 20%, nilai random state 0, 150 epoch, learning rate 0,001, dan 3 layers dengan nilai dense 128, 64, dan 32. Performa model dievaluasi menggunakan validation confusion matrix, yang menunjukkan akurasi 94%.

---

The primary objective of deploying Pressure Relief Device (PRD) equipment is to ensure the safety of pressure vessels within a pressurized system. Over time, PRD equipment may degrade and fail to perform its intended function, which must be identified as a failure mode. To mitigate potential risks associated with this, it is recommended that an approach such as risk-based inspection (RBI) be implemented. Despite the widespread adoption of RBI, the method relies on qualitative techniques, leading to significant variations in equipment risk assessments. This study proposes a novel risk analysis method that uses deep learning-based machine learning to develop a risk assessment model for PRD equipment related to the fail-on-leakage failure mode. This innovative approach will reduce assessment times, improve accuracy, and lower processing costs by providing precise calculation results. The research develops a risk prediction program that uses deep learning-based machine learning designed explicitly for failure-on-leakage failure mode in pressure relief equipment. The dataset used in the model development process adheres to API 581 standards and comprises 168 data points. Various model parameters are employed, including a test size of 20%, a random state value of 0, 150 epochs, a learning rate of 0.001, and 3 layers with dense values of 128, 64, and 32. The model's performance is evaluated using a validation confusion matrix, which indicates an accuracy of 94%."