IDENTIFIKASI KERUSAKAN MESIN POMPA PADA BOILER FEEDWATER MENGGUNAKAN PENDEKATAN HIBRIDA CERTAINTY FACTOR DAN RANDOM FOREST

Authors

  • Arby Alghifari Yusra Politeknik Energi dan Mineral Akamigas
  • Afifah Primadani Politeknik Energi dan Mineral Akamigas
  • Garet Dony Cristanto Politeknik Energi dan Mineral Akamigas
  • Grageeyanto Soeparlan Politeknik Energi dan Mineral Akamigas
  • Asepta Surya Wardhana Politeknik Energi dan Mineral Akamigas

DOI:

https://doi.org/10.53026/sntem2025.v5i1.611

Keywords:

Analisis Vibrasi, Certainty Factor, Identifikasi Kerusakan, Pemeliharaan Prediktif, Pompa Boiler Feedwater

Abstract

Penelitian ini menginvestigasi penerapan metode Certainty Factor untuk identifikasi kerusakan pada mesin pompa boiler feedwater. Mengadopsi pendekatan kuantitatif, studi ini menganalisis data operasional seperti tekanan, suhu, laju aliran, dan vibrasi yang dikumpulkan dari sistem kontrol terdistribusi. Analisis sinyal getaran secara khusus diintegrasikan sebagai metode utama dalam pemeliharaan prediktif untuk mendeteksi anomali dan mengidentifikasi karakteristik kerusakan potensial pada tahap awal. Pendekatan ini bertujuan untuk mencegah kegagalan katastropik, memperpanjang umur operasional pompa, serta mengurangi biaya pemeliharaan dan waktu henti produksi. Temuan penelitian mengkonfirmasi bahwa penerapan Sistem Diagnostik berbasis Certainty Factor efektif dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan berbagai jenis kerusakan (seperti ketidakseimbangan atau misalignment) pada mesin pompa boiler feedwater dengan akurasi diagnostik yang tinggi. Hasil ini mendukung transisi menuju strategi perawatan prediktif yang memanfaatkan analisis data waktu nyata, sebagai bagian dari implementasi sistem cerdas untuk mengantisipasi potensi kegagalan, secara signifikan meningkatkan keandalan operasional dan mengurangi biaya siklus hidup aset.

References

M. H. Garousi, M. Karimi, P. Casoli, M. Rundo, and R. Fallahzadeh, “Vibration analysis of a centrifugal pump with healthy and defective impellers and fault detection using multi-layer perceptron,” Eng, vol. 5, no. 4, pp. 2511–2530, 2024.

M. Moleda, A. Momot, and D. Mrozek, “Predictive maintenance of boiler feed water pumps using SCADA data,” Sensors, vol. 20, no. 2, p. 571, 2020.

N. Singh Ranawat, P. Kumar Kankar, and A. Miglani, “Fault diagnosis in centrifugal pump using support vector machine and artificial neural network,” J. Engg. Res. EMSME Special Issue, p. 99.

A. I. Zalukhu, I. Syahputra, M. Iqbal, and R. F. Wijaya, “Analisis Metode Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Sepeda Motor,” Bulletin of Information Technology (BIT), vol. 4, no. 4, pp. 524–532, 2023.

N. Hashim, A. Hassan, and M. F. A. Hamid, “Predictive maintenance model for centrifugal pumps under improper maintenance conditions,” presented at the AIP Conference Proceedings, AIP Publishing LLC, 2020, p. 030170.

D. Suryadi, R. Meilianda, A. F. Suryono, and M. Munadi, “Sistem Pakar untuk Mengidentifikasi Kerusakan Mesin Industri Menggunakan Metode Certainty Factor,” ROTASI, vol. 20, no. 1, pp. 56–62, 2018.

C. A. Arinze, V. O. Izionworu, D. Isong, C. D. Daudu, and A. Adefemi, “Predictive maintenance in oil and gas facilities, leveraging ai for asset integrity management,” International Journal of Frontiers in Engineering and Technology Research, vol. 6, no. 1, pp. 16–26, 2024.

S. Chhabria, R. Ghata, V. Mehta, A. Ghosekar, M. Araspure, and N. Pakhide, “Predictive maintenance using machine learning on industrial water pumps,” International Journal of Innovations in Engineering and Science, vol. 7, no. 9, pp. 76– 81, 2022.

S. Werbinska-Wojciechowska and R. Rogowski, “Proactive Maintenance of Pump Systems Operating in the Mining Industry—A Systematic Review,” Sensors, vol. 25, no. 8, p. 2365, 2025.

M. Eddarhri, M. Hain, J. Adib, and A. Marzak, “A Proposed Roadmap for Optimizing Predictive Maintenance of Industrial Equipment,” International Journal of Advanced Computer Science & Applications, vol. 14, no. 11, 2023.

S. Mohamed Almazrouei, F. Dweiri, R. Aydin, and A. Alnaqbi, “A review on the advancements and challenges of artificial intelligence-based models for predictive maintenance of water injection pumps in the oil and gas industry,” SN Applied Sciences, vol. 5, no. 12, p. 391, 2023.

A. Latrach, “Application of deep learning for predictive maintenance of oilfield equipment,” arXiv preprint arXiv:2306.11040, 2023.

K. Alghtus, A. Gannan, K. M. Alhajri, A. L. Al Jubouri, and H. A. Al-Janahi, “Short- Horizon Predictive Maintenance of Industrial Pumps Using Time-Series Features and Machine Learning,” arXiv preprint arXiv:2508.19974, 2025.

S. T. Bunyan et al., “Intelligent Thermal Condition Monitoring for Predictive Maintenance of Gas Turbines Using Machine Learning,” Machines, vol. 13, no. 5, p. 401, 2025.

Shortliffe, E. H., & Buchanan, B. G. “A model of inexact reasoning in medicine”. Mathematical Biosciences, 23(3–4), 351–379. 1975.

Lacher, R.C., Nguyen, K.D. “Hierarchical Architectures for Reasoning”. In: Sun, R., Bookman, L.A. (eds) Computational Architectures Integrating Neural And Symbolic Processes. The Springer International Series In Engineering and Computer Science, vol 292. Springer, Boston, MA. 1995. https://doi.org/10.1007/978-0-585-29599-2_4

Buchanan, B.G. and Shortliffe, E.H. “Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project”. Addison-Wesley, Reading, MA.. 1984.

Downloads

Published

2025-12-24

How to Cite

IDENTIFIKASI KERUSAKAN MESIN POMPA PADA BOILER FEEDWATER MENGGUNAKAN PENDEKATAN HIBRIDA CERTAINTY FACTOR DAN RANDOM FOREST. (2025). Prosiding Seminar Nasional Teknologi Energi Dan Mineral, 5(1), 622-630. https://doi.org/10.53026/sntem2025.v5i1.611

Similar Articles

1-10 of 115

You may also start an advanced similarity search for this article.

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>