REKOMENDASI PEMELIHARAAN DUMPTRUCK HD785-7 MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING RANDOM FOREST PADA CHATBOT BERBASIS MICROSOFT AZURE - Kusnadi, Vanny; Aswin, Muhammad; Razak, Angger Abdul (Jurnal Mahasiswa TEUB, 2025)
Pemeliharaan alat berat seperti Dump Truck HD785-7sangat penting untuk meminimalkan downtime dan menjagaproduktivitas operasional di industri pertambangan. Penelitian inimengembangkan sistem rekomendasi pemeliharaanmenggunakan algoritma Machine Learning Random Forest yangdiintegrasikan ke dalam chatbot berbasis Microsoft AzureOpenAI. Data pelatihan berasal dari parameter teknis unit,termasuk hasil analisis oli PAP dan data sensor VHMS, yangdiklasifikasikan menjadi status normal dan abnormal. Proses ETLdilakukan melalui Azure Data Factory, penyimpanan datamenggunakan Azure Blob Storage, dan model dilatih sertadihosting menggunakan Azure Machine Learning. Chatbotdikembangkan dengan skenario percakapan berbasis promptuntuk memberikan rekomendasi perbaikan secara real-timekepada teknisi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa modelmemiliki akurasi tinggi (>95%) dalam klasifikasi kondisi alat,serta respons chatbot yang cepat dan tepat berdasarkan rule darishop manual dan KOWA. Sistem ini mampu mempercepatpengambilan keputusan teknis, mengurangi downtime, danmendukung digitalisasi pemeliharaan alat berat di PT KalimantanPrima Persada.Kata Kunci—Random Forest, Chatbot, Pemeliharaan Alat Berat,Azure, Dump Truck HD785-7, Machine Learning, Azure OpenAI