UWKSUWKS
KARSA NUSANTARAKARSA NUSANTARAPembangkit Listrik Tenaga Mesin Gas (PLTMG) memanfaatkan sensor suhu dan tekanan untuk memantau kondisi operasional. Sistem keamanan konvensional yang menggunakan ambang batas tetap sering kali tidak mampu mengidentifikasi gejala awal gangguan sebelum mencapai kondisi kritis. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem deteksi anomali berbasis metode Long Short-Term Memory (LSTM) Autoencoder sebagai solusi yang lebih adaptif. Data sensor dikumpulkan melalui protokol MQTT dan disimpan dalam database, kemudian diproses melalui tahap pra‑pemrosesan, normalisasi, dan pembentukan data berurutan (time series). Model dilatih untuk mengenali pola normal dan mengidentifikasi deviasi melalui nilai reconstruction loss. Hasil pengujian menunjukkan bahwa konfigurasi model optimal menghasilkan nilai MSE terendah sebesar 0.00035 dengan kemampuan yang baik dalam mendeteksi anomali pada data yang sebelumnya tidak dikenali. Sistem ini terbukti efektif memberikan peringatan dini dan berpotensi mengurangi risiko kerusakan maupun gangguan operasional.
Perkembangan sistem deteksi anomali berbasis LSTM autoencoder berhasil meningkatkan kemampuan deteksi gangguan pada PLTMG dibandingkan sistem konvensional berbasis ambang batas tetap.Konfigurasi optimal model menggunakan fungsi aktivasi Tanh, 4 layer, 100 epoch, batch size 32, dan time step 10 menghasilkan nilai Mean Squared Error (MSE) terendah sebesar 0.Sistem ini dapat memberikan peringatan dini sebelum terjadi kondisi kritis, meningkatkan keandalan dan stabilitas operasi PLTMG.
Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi integrasi parameter monitoring tambahan seperti getaran, arus, dan tegangan untuk memperkaya data sensor sehingga model deteksi anomali dapat memahami lebih banyak aspek kondisi mesin. Selain itu, penerapan metode pembelajaran adaptif, seperti online learning, dapat dimanfaatkan agar model dapat memperbarui diri secara real‑time ketika pola operasional berubah, sehingga meningkatkan ketepatan deteksi anomali dalam kondisi dinamis. Penelitian juga dapat menguji sistem ini pada Pembangkit Listrik Tenaga Mesin Gas (PLTMG) lainnya di lokasi berbeda untuk mengukur generalisasi model dan menilai performa di lingkungan operasi yang bervariasi.
- Anomaly detection: A survey: ACM Computing Surveys: Vol 41, No 3. anomaly detection survey acm computing... dl.acm.org/doi/10.1145/1541880.1541882Anomaly detection A survey ACM Computing Surveys Vol 41 No 3 anomaly detection survey acm computing dl acm doi 10 1145 1541880 1541882
- A Comparative Evaluation of Unsupervised Anomaly Detection Algorithms for Multivariate Data | PLOS One.... doi.org/10.1371/journal.pone.0152173A Comparative Evaluation of Unsupervised Anomaly Detection Algorithms for Multivariate Data PLOS One doi 10 1371 journal pone 0152173
| File size | 783.87 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
UWKSUWKS Model hasil estimasi menunjukkan kesesuaian dinamika sistem dengan nilai fit sebesar 88% untuk loop kecepatan dan 84% untuk loop posisi—cukup akuratModel hasil estimasi menunjukkan kesesuaian dinamika sistem dengan nilai fit sebesar 88% untuk loop kecepatan dan 84% untuk loop posisi—cukup akurat
UWKSUWKS Model AI dilatih menggunakan algoritma klasifikasi seperti TF-IDF dan Logistic Regression. Hasil analisis menunjukkan bahwa pendekatan bahasa lokal meningkatkanModel AI dilatih menggunakan algoritma klasifikasi seperti TF-IDF dan Logistic Regression. Hasil analisis menunjukkan bahwa pendekatan bahasa lokal meningkatkan
UWKSUWKS Namun, keberhasilan restoran tidak hanya bergantung pada kepuasan pelanggan, tetapi juga pada efektivitas manajemen operasional internal, terutama dalamNamun, keberhasilan restoran tidak hanya bergantung pada kepuasan pelanggan, tetapi juga pada efektivitas manajemen operasional internal, terutama dalam
UWKSUWKS Sistem ini memberikan visualisasi laporan yang informatif dan membantu pengambilan keputusan berbasis data. Dengan adanya sistem ini, pengelolaan kinerjaSistem ini memberikan visualisasi laporan yang informatif dan membantu pengambilan keputusan berbasis data. Dengan adanya sistem ini, pengelolaan kinerja
UWKSUWKS Evaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa algoritma, Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor, keduanyaEvaluasi dilakukan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa algoritma, Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor, keduanya
UWKSUWKS Namun, keterbatasan utama penelitian ini adalah penggunaan dataset simulasi yang sangat kecil, yang membatasi kemampuan generalisasi model dan memerlukanNamun, keterbatasan utama penelitian ini adalah penggunaan dataset simulasi yang sangat kecil, yang membatasi kemampuan generalisasi model dan memerlukan
UWKSUWKS Penelitian ini membahas analisis komparatif terhadap tiga metode input polygon dalam sistem Web GIS untuk pemetaan lahan pertanian di Koperasi OkiagaruPenelitian ini membahas analisis komparatif terhadap tiga metode input polygon dalam sistem Web GIS untuk pemetaan lahan pertanian di Koperasi Okiagaru
FORTEI7FORTEI7 Penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam pemantauan lingkungan yang cerdas dan berkelanjutan. Sensor waterPenelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan untuk pengembangan lebih lanjut dalam pemantauan lingkungan yang cerdas dan berkelanjutan. Sensor water
Useful /
UWKSUWKS js untuk antarmuka pengguna, Laravel untuk backend, serta MySQL sebagai basis data. Pengujian sistem dilakukan dengan metode black-box testing untuk memastikanjs untuk antarmuka pengguna, Laravel untuk backend, serta MySQL sebagai basis data. Pengujian sistem dilakukan dengan metode black-box testing untuk memastikan
UWKSUWKS Namun, dalam pelaksanaannya, hasil cetakan mengalami perbedaan hasil printing dengan desain CAD. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis untuk mengetahuiNamun, dalam pelaksanaannya, hasil cetakan mengalami perbedaan hasil printing dengan desain CAD. Oleh karena itu, perlu dilakukan analisis untuk mengetahui
UWKSUWKS Hasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu secara andal mengenali pola perubahan suhu dan kelembapan untuk menentukan status kestabilan material, serta dapatHasil ini menunjukkan bahwa sistem mampu secara andal mengenali pola perubahan suhu dan kelembapan untuk menentukan status kestabilan material, serta dapat
PHPMARCHIVEPHPMARCHIVE Kasus dan kontrol dipilih menggunakan metode sampling acak sistematis dari register 26 posyandu di Puskesmas Kintamani I antara November dan Desember 2016.Kasus dan kontrol dipilih menggunakan metode sampling acak sistematis dari register 26 posyandu di Puskesmas Kintamani I antara November dan Desember 2016.