Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Peningkatan keselamatan dan efisiensi dalam industri minyak dan gas bumi di Indonesia masih memerlukan pendekatan yang canggih untuk memelihara sistem perpipaan yang ada. Disertasi ini membahas penerapan metode Risk Based Inspection (RBI) dengan dukungan teknologi machine learning (ML) dan deep learning (DL) untuk mengembangkan model yang mampu mengidentifikasi akar permasalahan dan solusi untuk menanggulangi kegagalan tersebut. Penelitian dilakukan pada sampel ex-spool berdiameter 16’’ melalui pengujian metalografi dan penggunaan algoritma AdaBoost, Random Forests, dan Gradient Boosting. Metode klasifikasi masalah dilakukan berdasarkan prinsip K-Means Clustering dan Gaussian Mixture Model dan penelitian divalidasi menggunakan metode k-fold cross-validation. Model yang dihasilkan mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis kegagalan ke dalam 3 kelompok sesuai jenis risikonya masing-masing serta memberikan beragam metode pemeliharaan material yang lebih ekonomis. Program artificial intelligence ini diharapkan mampu meningkatkan keselamatan dan keandalan operasi perpipaan minyak dan gas di Indonesia melalui penerapan berbagai metode pemeliharaan pipa di masa depan.

---

Improving safety and efficiency in the oil and gas industry in Indonesia still requires a sophisticated approach to maintain the existing piping systems. This dissertation discusses the application of the risk-based inspection (RBI) method with the support of machine learning (ML) and deep learning (DL) technology to develop a model that is able to identify the potential root-cause and its solutions to overcome these failures. The research was carried out on a 16'' diameter ex-spool sample through metallographic testing and the use of AdaBoost, Random Forests, and Gradient Boosting algorithms. The problem classification method was carried out based on the principles of K-means clustering and the Gaussian Mixture Model, while the research was validated using the k-fold cross-validation method. The resulting model is able to identify and classify types of failure into three groups according to each type of risk and provides a variety of more economical material maintenance solutions. It is hoped that this artificial intelligence program can support efforts to increase the safety and reliability of oil and gas pipeline operations in Indonesia through the application of various pipeline maintenance methods in the future."

"Risk-Based Inspection (RBI) adalah metodologi untuk menentukan risiko pada peralatan sesuai dengan siklus hidupnya untuk mengoptimalkan rencana inspeksi yang membutuhkan penilaian kualitatif atau kuantitatif terhadap probabilitas kegagalan (POF) dan konsekuensi dari kegagalan (COF) yang terkait dengan masing-masing item peralatan, termasuk perpipaan, dalam unit proses tertentu dengan tujuan meningkatkan keselamatan operasional dan kehandalan fasilitas industri. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui prediksi risiko dataset infrastruktur transmisi gas di PT PGN Tbk, analisis perbandingan antara hasil penilaian risiko dengan machine learning dan penilaian RBI secara manual, serta optimalisasi program inspeksi RBI. Tahapan penelitian adalah pengumpulan data, rekayasa fitur, pelatihan model, evaluasi model, peningkatan model, analisis perbandingan, analisis risiko biaya dan optimalisasi program inspeksi. Hasil analisis perbandingan adalah dengan logistic regression (LR) sesuai 89,84%, support vector machine (SVM) sesuai 98,53%, k nearest neighbours (K-NN) sesuai 97,79%, decision tree (DT) sesuai 99,26% dan random forests (RF) sesuai 99,85% yang merupakan algoritma machine learning yang terbaik dengan menggunakan ukuran data test sebesar 10%. Berdasarkan analisis risiko biaya, biaya inspeksi dengan teknik RBI secara manual dan menggunakan machine learning memperoleh pengurangan biaya sebesar 60,83% daripada program inspeksi tidak berbasis risiko. Hasilnya menunjukkan bahwa dengan menggunakan machine learning dapat memprediksi tingkat risiko inspeksi berbasis risiko, mengoptimalkan rencana inspeksi, dan menurunkan biaya inspeksi.

---

Risk-Based Inspection (RBI) is a methodology for determining risks on equipment in accordance with its life cycle to optimize inspection plan that requires qualitative or quantitative assessment of the probability of failure (POF) and the consequences of failure (COF) associated with each item equipment, including piping, within a certain process unit with the aim of increasing the operational safety and reliability of industrial facilities. This study aims to determine the risk prediction of gas transmission infrastructure dataset at PT PGN Tbk, a comparison analysis between the results of the risk assessment of machine learning and the RBI assessment manually, as well as an optimization of RBI inspection program. Stages of research are data collection, feature engineering, model training, model evaluation, model enhancements, comparison analysis, cost risk analysis and optimization of inspection program. The results of comparison analysis are with logistic regression (LR) match 89.84%, support vector machine (SVM) match 98.53%, k-nearest neighbours (k-NN) match 97.79%, decision tree (DT) match 99.26% and random forests (RF) match 99.85% which is the best machine learning algorithm by using a data test size equal to 10%. Based on cost risk analysis, inspection costs with RBI techniques manually and using machine learning obtain a reduction in costs by 60.83% than inspection program not risk based. The result shows that using machine learning, it could predict the risk level of risk-based inspection, optimize the inspection plan, and lower the inspection cost."

"

Pemanfaatan Intrusion Detection System (IDS) untuk mengamankan infrastruktur jaringan internet masih memiliki masalah yang belum terselesaikan, yaitu kurangnya akurasi deteksi serangan sehingga mengakibatkan terjadinya permasalahan false positif dan banyaknya alarm palsu. Salah satu pendekatan yang banyak digunakan untuk mengatasi permasalahan yang terjadi dalam implementasi IDS adalah dengan menggunakan pendekatan machine learning. Pada penelitian ini, penulis mengusulkan sistem yang menggunakan pendekatan machine learning untuk mendeteksi serangan jaringan dan mengirim peringatan serangan. Dataset CSE-CICIDS2018 dan Model-Based Feature Selection digunakan untuk mengevaluasi kinerja delapan algoritma klasifikasi dalam mengidentifikasi serangan jaringan guna menentukan algoritma terbaik. Hasilnya, Model XGBoost dipilih sebagai model yang memberikan hasil kinerja algoritma terbaik dalam perbandingan model machine learning ini, dengan tingkat akurasi untuk klasifikasi two-class sebesar 99%, dan multi-class sebesar 98,4%.

---

Utilization of the Intrusion Detection System (IDS) to secure internet network infrastructure still has unresolved problems, namely the lack of attack detection accuracy, resulting in false positives and many false alarms. One approach that is widely used to overcome the problems that occur in the implementation of IDS is to use a machine learning approach. In this study, the authors propose a system that uses a machine learning approach to detect network attacks and send attack warnings. The CSE-CICIDS2018 dataset and Model-Based Feature Selection were used to evaluate the performance of eight classifier algorithms in identifying network attacks to determine the best algorithm. As a result, the XGBoost model was chosen as the model that gives the best algorithm performance results in this machine learning model comparison, with an accuracy rate of 99% for two-class classification and 98.4% for multi-class.

"

"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."

"Korosi terjadi tanpa mengenal waktu di segala aspek kehidupan manusia dan dapat mengakibatkan banyak kerugian. Di industri minyak dan gas, kerugian yang terjadi akibat korosi berdampak pada penurunan kualitas material yang digunakan. Dan hal ini berarti berhubungan dengan lamanya operasional alat berfungsi atau kemampuan jangka panjang dari suatu alat dan kemungkinan terjadinya kegagalan pada peralatan yang digunakan. Sehingga jika korosi menyerang, maka selain kerugian finansial yang dialami, kerugian berupa dampak terhadap lingkungan sekitar dan juga safety dari pekerja dan masyarakat sekitar juga bisa terjadi. Oleh karena itu inspeksi terhadap peralatan yang ada penting untuk dilakukan. Indonesia yang masih mengacu pada inspeksi berdasarkan jangka waktu (timebased inspection) masih memberikan peluang untuk terjadinya kegagalan pada peralatan yang digunakan. Oleh karena itu penting untuk menggunakan acuan lain seperti inspeksi berdasarkan tingkat resiko (Risk-Based Inspection)/RBI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 8 pipa yang dianalisa, 5 pipa (6" dan 4 pipa 16") memiliki nilai 2D yang berarti berstatus resiko medium dan mendapatkan respon corrective maintenance dan 3 pipa (8", 12", dan 18") memiliki nilai 2E yang berarti berstatus resiko medium-high dan mendapatkan respon preventive maintenance. Usulan inspeksi yang dapat dilakukan adalah pemeriksaan visual, ultrasonic straight beam, eddy current, flux leakage, radiography, dan pengukuran dimensi. Usulan waktu inspeksi yang dapat dilakukan kembali adalah 7 tahun kemudian untuk pipa-pipa yang memiliki nilai 2D dan 5 tahun kemudian untuk pipa-pipa yang bernilai 2E dari inspeksi terakhir. Nilai rendah yang diperoleh melalui penelitian ini dikarenakan pipa memiliki sistem inspeksi yang baik terhadap mix point/injection yang ada dan juga karena sistem pipa yang ada tidak mengenal adanya deadleg, sehingga nilai TMSF tidak mengalami pertambahan yang signifikan.

---

Corrosion happen everytime in all human-life aspects and can caused lot of losses. In oil and gas industry, losses caused by corrosion affect directly to material quality that used in the industry. And it means relate to how long an equipment can perform or long-term compability of an equipment and probability of a failure occured in an equipment. So, if corrosion attacks, beside financial loss, another loss that can happen are environtmental loss and also human safety which is include the worker and also community around the industry. Therefore, it is very important to hold an inspection to every equipments in oil and gas industry. Indonesia still hold time based inspection to all equipment in oil and gas industry, and that methode still open for a failure occured. So that, it is very important to use another inspection management methode like Risk-Based inspection (RBI).

Result of this paper are, from 8 pipes that checked, 5 pipes (a 6" pipe and 4 pipes of 16") got 2D rank, which mean have medium status and got corrective maintenance respon. And 3 pipes (8", 12" and 18") got 2E rank which mean have medium-high status and got preventive maintenance response. Inspection methode that proposed are visual examination, ultrasonic straight beam, eddy current, flux leakage, radiography, and dimensional measurement. Inspection time interval from last inspection activity that proposed are 7 years for pipes that got 2D rank and 5 years for pipes that got 2E rank. Low rank that several pipes received because those pipes have good inspection system on mix point/injection area and also the overall piping system do not have the deadleg system, so the TMSF value not multiplied by a value factor."

"Aktivitas produksi dan ekspor komoditas kelapa sawit terus mengalami ekspansi dan peningkatan. Indonesia memiliki perkebunan kelapa sawit dengan luas mencapai 12.761.586 Hektar. menjadikan Indonesia sebagai salah satu penghasil CPO (Crude Palm Oil) terbesar di dunia. Keberhasilan produksi dari kelapa sawit tidak terlepas dari kegiatan perencanaan dan pengawasan sehingga diperlukan pemantauan secara cepat dan efektif. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui karakteristik dan pola persebaran umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada citra radar Sentinel-1. Data berupa citra radar Sentinel-1 digunakakan untuk dapat melakukan estimasi terhadap umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter menggunakan pendekatan machine learning. Hasil pemodelan menunjukan bahwa tren nilai backscatter terhadap umur kelapa sawit memiliki karakter berbanding lurus dengan umur kelapa sawit. Estimasi umur kelapa sawit berdasarkan nilai backscatter pada Sentinel-1 GRD menghasilkan 3 kelas umur kelapa sawit dengan tingkat overall accuracy sebesar 93.3% pada anlisis yang dilakukan secara Single Time, sedangkan pada analisis time series diperoleh nilai overall accuracy sebesar 94.5% Hasil menunjukkan bahwa kelas umur dewasa memiliki nilai z score sebesar - 4.190963 dengan pola persebaran clustered (mengelompok), kelas umur taruna dengan z score -8.388942 berpola clustered (mengelompok), dan kelas umur remaja dengan perolehan nilai z score 7.801667 dengan pola persebaran dispersed (seragam).

---

Production and export activities of palm oil commodities continue to expand and increase. Indonesia has oil palm plantations with an area of 12,761,586 hectares. making Indonesia one of the largest CPO (Crude Palm Oil) producers in the world. The success of production from oil palm cannot be separated from planning and monitoring activities so that it is necessary to monitor quickly and effectively. This study was conducted with the aim of knowing the characteristics and patterns of age distribution of oil palms based on the backscatter value on Sentinel-1 radar images. Data in the form of Sentinel-1 radar images are used to estimate the age of oil palms based on the backscatter value using a machine learning approach. The modeling results show that the trend of the backscatter value of the age of the oil palm has a character that is directly proportional to the age of the oil palm. Oil palm age estimation based on the backscatter value on Sentinel-1 GRD resulted in 3 oil palm age classes with an overall accuracy rate of 93.3% in the Single Time analysis, while the time series analysis obtained an overall accuracy value of 94.5%. adults have a z score of -4.190963 with a clustered distribution pattern, the cadet age class with a z score of -8.388942 with a clustered pattern, and the adolescent age class with a z score of 7.801667 with a dispersed distribution pattern (uniform)."

"Rotating machinery dalam industri minyak dan gas merupakan aset kritis yang beroperasi dalam medan kerja yang berat, sehingga beberapa bagian umum rentan mengalami fault. Fault merupakan anomali yang menunjukkan penyimpangan dari kondisi operasi normal pada suatu sistem, sehingga perlu dideteksi lebih dini, secara akurat, dan terotomasi. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah dengan machine learning. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sensor condition monitoring aset rotating machinery yang diperoleh dari sebuah perusahaan minyak dan gas di Indonesia. Data sensor yang diperoleh mencakup 3 operation parameters yakni kecepatan, suhu, dan vibrasi. Algoritme klasifikasi pada penelitian ini menggunakan supervised learning yakni Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), dan K-Nearest Neighbors (KNN). Kinerja model machine learning dievaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, F1 score, dan matthews correlation coefficient (MCC). Hasil model klasifikasi random forest menunjukkan hasil yang sangat baik dengan akurasi 98,5%, presisi 98,6%, f1-score 98,5%, dan MCC sebesar 97,2%. Analisis SHAP Explainer secara global mampu menjelaskan feature importance dan secara lokal yang memperlihatkan kontribusi variabel-variabel operating parameter yang berkontribusi paling besar pada kelas normal, alert, dan fault.

---

Rotating machinery in the oil and gas industry is a critical asset that operates in a tough work environment, where some of the common parts are prone to faults. Fault is an anomaly that indicates a deviation from the normal operating conditions of a system, so it needs to be detected early, accurately, and automated. The data used in this study is obtained from a condition monitoring sensor of rotating machinery in an oil and gas company in Indonesia. The acquired sensor data includes 3 operating parameters: speed, temperature, and vibration. The classification algorithms used in this research are supervised learning methods, namely Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and K-Nearest Neighbors (KNN). The performance of the machine learning models is evaluated using metrics such as accuracy, precision, F1 score, and Matthews correlation coefficient (MCC). The results of the random forest classification model show very good results with an accuracy of 98.5%, a precision of 98.6%, an f1-score of 98.5%, and an MCC of 97.2%. SHAP Explainer in global explanation is able to explain the feature importance and also locally which shows the contribution of operating parameter variables that contribute the most to the normal, alert, and fault classes."

"Mahasiswa drop out memiliki dampak negatif untuk mahasiswa serta perguruan tinggi. Mahasiswa dikatakan drop out apabila mahasiswa tersebut belumdapat menyelesaikan masa studinya dalam rentang waktu yang telah ditentukan. Data mengenai status penyelesaian serta data akademis mahasiswa terekappada Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDikti). Berdasarkan data tersebut, mahasiswa drop out pada tahun 2019 mencapai 602.208 mahasiswa atau 7% dari total mahasiswa. Penelitian menggunakan data PDDikti untuk memprediksi drop out telah dilakukan untuk mahasiswa yang telah mencapai tujuh tahun masastudi. Namun, belum terdapat sistem berbasis web yang dapat memprediksi mahasiswa drop out menggunakan data semester yang lebih sedikit dan visualisasi yang menggambarkan mahasiswa drop out berdasarkan data yang diperoleh dari PDDikti melalui API tertentu. Penelitian ini membandingkan empatmodel pembelajaran mesin untuk memprediksi drop out dimana model CatBoost dengan teknik undersampling edited nearest neighbors merupakan classifierterbaik untuk memprediksi drop out dengan f1-score sebesar 64.23%. Selain itu, penelitian ini berhasil mengimplementasi sistem berbasis web yang dapat digunakan untuk melakukan visualisasi data berdasarkan API yang digunakan untuk memperoleh data dari PDDikti dan juga prediksi mahasiswa yang berpotensi drop out berdasarkan data dari PDDikti. Visualisasi mahasiswa drop out berhasil divisualisasi dengan menggunakan diagram sankey, diagram geo, dan diagram bar. Perolehan data dapat dilakukan menggunakan query data dengan API yang dibuat menggunakan Express.js dan Flask.

---

Dropped out student giving negative impact to the student itself and also university. A student is said to have dropped out if they can’t complete their studies within the specified timeframe. Data regarding completion status as well as student academic data are recorded in Higher Education Database (PDDikti). Based on these data, the drop out students in 2019 reached 602,208 students or 7% of the total student. Research using PDDikti data to predict drop out has been conducted for students who have reached seven years of study. However, there is no web-based system that could predict drop out student using data with fewer semesters and visualizations portraying dropout students based on PDDikti data through particular API. This study compares four machine learning models to predict drop outs where CatBoost model with undersampling edited nearest neighbors technique is the best classifier to predict drop outs with an f1-score of 64.23%. Other than that, this study succeeded to implement web-based system that could visualize PDDikti data through API and to predict potential students dropping out based on PDDikti data. The visualization of drop out students was successfully visualized using Sankey diagrams, geo diagrams, and bar charts. Data retrieval can be done using data

queries with APIs created using Express.js and Flask."

"

Sensitivitas merupakan efek perubahan dari setiap variabel yang merubah hasil resiko. Metodologi Risk Assessment yang paling umum digunakan di indonesia adalah Muhlbauer, Modified Muhlbauer dan Risk Based Inspection. Pada penelitian ini enam sample segmen jaringan pipa dievaluasi. Secara umum terdapat dua tujuan, yang pertama adalah membandingkan hasil resiko antara metodologi Risk Assessment. yang kedua adalah membandingkan sensitivitas. Metodologi Risk Assessment diterjemahkan kedalam persamaan model matematis dan dihitung dalam software berdasarkan simulasi Montecarlo. Hasil nilai resiko pada segmen high dan medium risk dinilai valid dengan rentang deviasi 24% dan 13%. Hasil analisis sensitivitas menunjukkan bahwa Metodologi Muhlbauer dan Modifikasi Muhlbauer sensitif terhadap kegiatan pihak ketiga. Risk Based Inspection sensitif terhadap damage mechanism intrinsik. Data sensitivitas ini dapat digunakan untuk menghasilkan Metodologi Risk Assessment Pipa Gas yang lebih sensitif dimasa yang akan datang.  

 

---

Sensitivity is the effect of changes in any variables that changes the risk results. The most common  Risk Assessment Methodology in Indonesia is Muhlbauer, Modified Muhlbauer & Risk Based Inspection. In this study, six natural gas distribution pipeline segment sample was evaluated. In general there are two objectives, firstly comparing the risk result between Risk Assessment Mehodology. Second objectives is to compare the sensitivity. The Risk Assessments methodology is translated into mathematic model and computed in Monte Carlo based simulation software. The risk value result show that in high risk & medium risk pipeline segment, all methodology is valid with 24% and 13% deviation respectively. The sensitivity analysis result show that Muhlbauer & Modified Muhlbauer methodology is sensitive to third party activity. Risk Based Inspection is sensitive to intrinsic damage mechanism. This sensitivity data can be adopted to develop more sensitive Gas Pipeline Risk Assessment Methodology in the future.

"

"Warung kopi atau coffee shop kian mengalami peningkatan dalam tren dan permintaan di Indonesia. Pandemi Covid-19 membuat pemberlakuan pembatasan sosial yang membuat penjualan dan permintaan menjadi susah diprediksi sehingga pengelolaan stok biji kopi menjadi masalah. Melakukan peprediksi menggunakan model machine learning dapat menjadi solusi untuk mengatasi masalah tersebut. Data yang digunakan adalah permintaan biji kopi yang didapatkan dari sistem POS (Point-of-Sales). Untuk membuat performa model yang lebih baik, ditambahkan beberapa variabel eksternal seperti cuaca, hari raya dan pembatasan sosial. Model prediksi yang digunakan adalah Multiple Linear Regression (MLR), Decision Tree (DT), Support Vector Regressor (SVR) dan Neural Network (NN). Hasil pelatihan model menunjukan model-model yang menggunakan semua variabel menghasilkan hasil prediksi yang lebih baik dibandingkan dengan model-model dengan menggunakan hanya variabel tanggal. Model DT menunjukan hasil prediksi yang terbaik berdasarkan pola prediksi dan error yang dihasilkan. Implementasi hasil prediksi dapat diterapkan dengan perhitungan Reorder Point (ROP) yang ditampilkan dalam dashboard, Expected Value Analysis untuk penentuan tingkat pemesanan, danpencatatan pemesanan bahan baku untuk perkiraan biaya yang dibutuhkan dihitung menggunakan metode FIFO (First in First Out).

---

The trend of Coffee shops in Indonesia keeps increasing as well as its. COVID-19 pandemic has caused the establishment of social restriction which creates hindrance in predicting the sales and demand, as a result disrupts the coffee beans inventory management. Forecasting using machine learning models could offer a solution to overcome those problems. The data used in this research is the coffee beans demand from POS (Point-of-Sales) system. Various external variables such as weather, event and social restrictions are added to increase model performance. Predictions models used are Multiple Linear Regression (MLR), Decision Tree (DT), Support Vector Regressor (SVR) and Neural Network (NN). The result of model training shows that models that use all variables produce better prediction than models that use date variables only. DT model generates the best prediction based on its pattern and error measurement. The prediction result from the chosen model is implemented to calculate the Reorder Point (ROP)  and visualized using  dashboard, Expected Value Analysis to determine the stock level estimation. Subsequently, material stock register calculated using FIFO (First in First Out). "